गुणात्मक डेटा विश्लेषण विषय, विषय, या प्रश्न के ज्ञान और समझ को बढ़ाने के उद्देश्य के लिए डेटा के व्यवस्थित विश्लेषण के एक रूप को संदर्भित करता है।शोध के इस दृष्टिकोण से मेल खाने वाले डेटा के प्रकार में संख्याएं शामिल हो सकती हैं, लेकिन इसमें लिखित, बोली जाने वाली, अभिनय या चित्रकारी कार्य, विचार, विचार, वाक्यांश और अवलोकन भी शामिल हैं।डेटा के इन 'समग्र' रूपों को साक्षात्कार, वीडियो और ध्वनि रिकॉर्डिंग, और ग्राफिकल प्रतिनिधित्व जैसी तकनीकों का उपयोग करके संकलित किया जाता है, और इसमें समाचार पत्र और पत्रिका लेख, किताबें, कविताओं, और किसी भी अन्य माध्यम जैसे लिखित कार्य शामिल हो सकते हैं जिन्हें निष्पक्ष रूप से देखा जा सकता है औरविश्लेषण किया गया।कुछ माध्यमों के माध्यम से व्यक्त की गई लगभग कुछ भी गुणात्मक तरीकों का उपयोग करके विश्लेषण किया जा सकता है।

यद्यपि इंटरनेट एक दशक से अधिक समय तक व्यापक रूप से उपलब्ध है, हाल के वर्षों में ऑनलाइन शिक्षा की लोकप्रियता, अभिगम्यता, और अनुमानित वैधता ने विस्फोट किया है।शुरुआती रूप से उच्च मूल्य टैग के साथ कम गुणवत्ता वाले डिग्री को खत्म करने वाले अवर संस्थानों के रूप में देखा गया, ऑनलाइन शैक्षणिक कार्यक्रमों को डिग्री प्राप्ति के लिए वैध विकल्प के रूप में तेजी से देखा जा रहा है।

लक्ष्यों, प्रक्रिया,विधियों, औरगुणात्मक डेटा विश्लेषणके परिणामोंदोनोंसमानऔर उसके सहयोगीदृष्टिकोण, मात्रात्मकडेटा विश्लेषण केउन लोगों के लिएभिन्न हैं।इस तरह केमामलों औरप्रतिशत के रूप मेंमात्रात्मक डेटाविश्लेषण, संख्यात्मकजानकारी,में,कार्रवाई की जाती है, आम तौर परइस तरह केसामाजिक विज्ञानके लिएसांख्यिकीयपैकेज (SPSS) यासांख्यिकीय विश्लेषणप्रणाली(एसएएस)के रूप में सॉफ्टवेयरके कुछप्रकार,का उपयोग करते हुए,आदेश में एकनिर्माण करने के लिएसंख्यात्मकसंबंधया वर्णनहै, जो एकपरिकल्पनाएक सवाल का जवाबयापरीक्षण करने के लिएप्रयोग किया जाता है, अक्सरसांख्यिकीयसंभावनाके विचारपर इस तरह केनिष्कर्षआधारित।गुणात्मक डेटा विश्लेषणमें, जबकिलक्ष्यआम तौर परएकप्रश्न याअच्छी तरह सेसवालों के जवाब देने,किमांग कीहैउत्तर का प्रकारकाफी अलगहो सकता है,कर सकते हैंतरीकोंप्रश्न को हलकरने के लिए इस्तेमाल।

सबसे पहले, मात्रात्मक डेटा विश्लेषण आमतौर पर डेटा संग्रह और विश्लेषण के लिए एक कटौतीत्मक दृष्टिकोण का उपयोग करके एक परिकल्पना का परीक्षण करना है।एक कटौतीत्मक दृष्टिकोण कुछ व्यापक, सिद्धांत की तरह शुरू होता है, और सिद्धांत और पिछले शोध द्वारा सूचित विषय के एक विशिष्ट पहलू के बारे में निष्कर्ष बनाने के लिए डेटा एकत्र करने और परीक्षण करने के लिए आगे बढ़ता है।यह दृष्टिकोण सामान्य से शुरू होता है और विशिष्टता के लिए आगे बढ़ता है।दूसरी तरफ, गुणात्मक डेटा विश्लेषण एक दृष्टिकोण है जो आम तौर पर अपरिवर्तनीय तर्क के मार्ग का पालन करता है, जो कई तरीकों से कटौतीत्मक पथ के विपरीत है।एक अनिवार्य दृष्टिकोण कुछ विशिष्ट के साथ शुरू होता है, जैसे कि लोगों के एक निश्चित समूह की तरह शोधकर्ता इस बारे में अधिक जानना चाहता है, और फिर विषय या विषयों के बारे में अधिक सामान्य निष्कर्ष बनाने के लिए डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने के लिए आगे बढ़ता है।इस दृष्टिकोण में, जांच की वस्तु पहले चुनी जाती है, जिसे तब विशिष्ट विशेषताओं और विशेषताओं को खोजने या चित्रित करने के लिए विश्लेषण किया जाता है।

यद्यपि गुणात्मक विश्लेषणात्मक तरीके गैर-संख्यात्मक डेटा से निपटते हैं, फिर भी वे अक्सर गुणात्मक डेटा को मापने और समझने के लिए सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम का उपयोग करते हैं।इन कार्यक्रमों में से सबसे लोकप्रिय में से एक क्यूएसआर इंटरनेशनल का एनवीवो सॉफ्टवेयर है।यह कार्यक्रम शोधकर्ताओं को पुनर्जीवन डेटा पर विभिन्न प्रकार की प्रक्रियाएं आयोजित करने में सक्षम बनाता है, जैसे कि वर्गीकरण, सॉर्टिंग और डेटा की विभिन्न व्यवस्थाओं के निर्माण जैसे प्रश्न, लिंकिंग, और मॉडल निर्माण का उपयोग करके संबंधों की जांच करने के लिए।

विश्लेषणात्मक प्रेरण गुणात्मक डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक और तरीका है।इस विधि में, विश्लेषक एक घटना, परिदृश्य, या विषय का एक काल्पनिक बयान विकसित करता है।विश्लेषक तब उन स्थितियों की तलाश में डेटा के माध्यम से पाइन करने के लिए आगे बढ़ता है जो या तो काम परिकल्पना को फिट या बदनाम करते हैं।प्रत्येक बार एक अवलोकन का सामना करना पड़ता है जो परिकल्पना के विपरीत चलता है, परिकल्पना को संशोधित किया जाता है ताकि अंततः इसमें सभी अवलोकनों को शामिल किया जा सके।