Qualitative Datenanalyse bezieht sich auf eine Form der systematischen Analyse von Daten, um das Wissen und das Verständnis für ein Thema, ein Thema oder eine Frage zu verbessern. Die Arten von Daten, die diesem Forschungsansatz entsprechen, können Zahlen, aber auch schriftliche, gesprochene, handelnde oder illustrative Werke, Gedanken, Ideen, Sätze und Beobachtungen umfassen. Diese "ganzheitlichen" Datenformen werden unter Verwendung von Techniken wie Interviews, Video- und Tonaufzeichnungen und grafischen Darstellungen zusammengestellt und können schriftliche Arbeiten wie Zeitungs- und Zeitschriftenartikel, Bücher, Gedichte und jedes andere Medium umfassen, das objektiv beobachtet werden kann und analysiert. Praktisch alles, was durch ein Medium ausgedrückt wird, kann mit qualitativen Methoden analysiert werden.

Obwohl das Internet seit über einem Jahrzehnt weit verbreitet ist, ist die Popularität, Zugänglichkeit und wahrgenommene Legitimität von Online-Bildung in den letzten Jahren explodiert. Während Online-Bildungsprogramme anfangs als minderwertige Einrichtungen angesehen wurden, die qualitativ minderwertige Abschlüsse mit einem hohen Preis anbieten, werden sie zunehmend als gültige Optionen für das Erreichen von Abschlüssen angesehen.

Die Ziele, Prozesse, Methoden und Ergebnisse der qualitativen Datenanalyse sind denen des Schwesteransatzes, der quantitativen Datenanalyse, ähnlich und unähnlich. Bei der quantitativen Datenanalyse werden numerische Informationen wie Zählungen und Prozentsätze verarbeitet, normalerweise unter Verwendung einer Software wie dem Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) oder dem Statistical Analysis System (SAS), um a zu erstellen numerische Beziehung oder Beschreibung, die verwendet wird, um eine Frage zu beantworten oder eine Hypothese zu testen, wobei solche Schlussfolgerungen häufig auf Begriffen der statistischen Wahrscheinlichkeit beruhen. Während bei der qualitativen Datenanalyse in der Regel auch eine oder mehrere Fragen beantwortet werden sollen, kann die Art der gesuchten Antwort sehr unterschiedlich sein, ebenso wie die Methoden zur Beantwortung der Frage.

Zunächst einmal zielt die quantitative Datenanalyse normalerweise darauf ab, eine Hypothese unter Verwendung eines deduktiven Ansatzes zur Datenerfassung und -analyse zu testen. Ein deduktiver Ansatz beginnt mit etwas Breitem wie einer Theorie und sammelt und testet Daten, um eine Schlussfolgerung über einen bestimmten Aspekt des Themas zu ziehen, der durch Theorie und frühere Forschungen bestimmt wird. Dieser Ansatz beginnt mit dem Allgemeinen und geht zum Besonderen über. Die qualitative Datenanalyse ist dagegen ein Ansatz, der typischerweise dem Weg des induktiven Denkens folgt, der in vielerlei Hinsicht die Umkehrung des deduktiven Weges ist. Ein induktiver Ansatz beginnt mit etwas Bestimmtem, beispielsweise einer bestimmten Gruppe von Personen, über die der Forscher mehr erfahren möchte, und sammelt und analysiert dann Daten, um allgemeinere Schlussfolgerungen über das Thema oder die Themen zu ziehen. Bei diesem Ansatz wird zuerst das Untersuchungsobjekt ausgewählt, das dann analysiert wird, um bestimmte Attribute und Merkmale zu entdecken oder zu veranschaulichen.

Obwohl qualitative Analysemethoden nicht numerische Daten verarbeiten, verwenden sie häufig Softwareprogramme, um die qualitativen Daten zu quantifizieren und zu interpretieren. Eines der beliebtesten dieser Programme ist die NVivo-Software von QSR International. Dieses Programm ermöglicht es Forschern, eine Vielzahl von Verfahren für unstrukturierte Daten durchzuführen, z. B. Klassifizierung, Sortierung und Erstellung verschiedener Anordnungen der Daten, um Beziehungen durch Durchführen von Abfragen, Verknüpfen, Verwenden von Suchwerkzeugen und Modellerstellung zu untersuchen.

Die analytische Induktion ist eine weitere Methode zur Analyse qualitativer Daten. Bei dieser Methode entwickelt der Analyst eine hypothetische Aussage zu einem Ereignis, Szenario oder Thema. Der Analytiker durchsucht dann die Daten nach Situationen, die entweder zur Arbeitshypothese passen oder diese diskreditieren. Jedes Mal, wenn eine Beobachtung auftritt, die der Hypothese zuwiderläuft, wird die Hypothese so überarbeitet, dass sie schließlich alle Beobachtungen umfasst.