Phân tích định tính (qualitative analysis) là phương pháp nghiên cứu khoa học nhằm tìm hiểu và mô tả các hiện tượng, tình huống hoặc sự việc trong thế giới thực. Phương pháp này tập trung vào việc thu thập và phân tích dữ liệu không định lượng như các ghi chú, cuộc phỏng vấn, bài viết, tài liệu tham khảo, hình ảnh, âm thanh, video, v.v. Phân tích định tính không dùng các phép toán thống kê và không có mục đích xác định mối quan hệ giữa các biến.
Phân tích định tính thường được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như khoa học xã hội, tâm lý học, y học, giáo dục, nghệ thuật và văn hóa, kinh doanh, v.v. Phương pháp này giúp nhà nghiên cứu hiểu sâu hơn về các hiện tượng, tình huống hoặc sự việc một cách tỉ mỉ và chi tiết hơn. Bằng cách phân tích dữ liệu định tính, nhà nghiên cứu có thể tìm ra các đặc điểm chung, xu hướng, sự khác biệt và các ý kiến, cảm nhận, quan điểm của người tham gia về một vấn đề nào đó.
Tuy nhiên, phân tích định tính cũng có nhược điểm là có tính chủ quan cao, do dữ liệu được thu thập từ con người, việc phân tích có thể bị ảnh hưởng bởi quan điểm và trải nghiệm cá nhân của người phân tích. Ngoài ra, phương pháp này cũng không phù hợp cho việc đưa ra các kết luận chính xác và định lượng. Do đó, nếu muốn đưa ra kết luận định lượng và phát triển mô hình dự đoán, cần kết hợp phân tích định tính với phân tích định lượng để tăng độ chính xác và đáng tin cậy của nghiên cứu.
Trong phân tích định tính, quá trình thu thập dữ liệu thường được thực hiện bằng các phương pháp như cuộc phỏng vấn, quan sát, phân tích tài liệu, focus group, v.v. Sau khi thu thập dữ liệu, các nhà nghiên cứu sẽ tiến hành phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các phương pháp phân tích như phân tích nội dung, phân tích hệ thống, phân tích phổ biến, v.v.
Phân tích nội dung là phương pháp phổ biến nhất trong phân tích định tính, nó bao gồm việc đọc và phân tích các thông tin trong dữ liệu thu thập được, để tìm ra các đặc điểm, ý nghĩa, hoặc xu hướng chung. Phân tích hệ thống là phương pháp sử dụng để phân tích tài liệu hoặc các thông tin thu thập được, nó giúp xác định mối quan hệ giữa các yếu tố trong dữ liệu. Phân tích phổ biến giúp xác định sự phân bố của các thông tin, ý kiến hoặc cảm nhận trong dữ liệu.
Với các lợi ích và hạn chế của mình, phân tích định tính vẫn là một phương pháp nghiên cứu quan trọng và hữu ích trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Nó cung cấp cho nhà nghiên cứu một cái nhìn sâu sắc và chi tiết hơn về các hiện tượng, tình huống hoặc sự việc, giúp họ hiểu rõ hơn về quan điểm và cảm nhận của người tham gia và từ đó đưa ra các giải pháp phù hợp.
Tóm lại, phân tích định tính là một phương pháp nghiên cứu quan trọng và hữu ích trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Nó cho phép nhà nghiên cứu thu thập thông tin về quan điểm, ý kiến, cảm nhận và hành vi của các cá nhân hoặc nhóm người trong một tình huống nhất định. Phương pháp này cung cấp cho nhà nghiên cứu một cái nhìn sâu sắc và chi tiết hơn về các hiện tượng, tình huống hoặc sự việc, giúp họ hiểu rõ hơn về quan điểm và cảm nhận của người tham gia và từ đó đưa ra các giải pháp phù hợp. Tuy nhiên, phương pháp này cũng có những hạn chế, bao gồm việc mẫu số không đại diện và khả năng tương đối trong việc khảo sát và tổng hợp dữ liệu. Vì vậy, nhà nghiên cứu cần cân nhắc kỹ trước khi áp dụng phương pháp này vào nghiên cứu của mình.