定性可视化：图表选择和设计过程
为了将数据用于学习和适应，数据本身需要易于访问。 评估人员和研究人员一直渴望获得有关如何有效呈现定性数据的资源，因此去年Evergreen Data推出了定性报告系列。 并且，我们最近发布了更新的定性图表选择器。 在这篇文章中，我将解释如何使用此工具并分享如何使用该工具的示例。
我们构建了该工具，使其与定性数据使用的所有级别都相关。 无论您是仅收集定性数据作为定量调查附带的开放性问题，还是正在进行全面的定性研究，此讲义都有望为您提供一些新的可视化想法。 在表格的顶部，您可以选择量化视觉数据中的定性数据。 在某些情况下，量化可以将大量定性发现分解为简单而有效的视觉效果，例如热图。 另一方面，当您量化数据时，您可能会失去上下文和定性数据的个人性质。
接下来，在图表选择器中，将其按想要包含在视觉中的内容进行分解，只需突出显示一个单词/短语或进行更高级别的分析即可。 在选择器的左侧，您可以看到另一个细分，具体取决于数据的性质。 例如它是否代表流程，比较，层次结构等。最后，建议将所有图表和视觉效果（以及可爱的小插图）作为选项。 您知道您的受众，数据和故事，因此可以使用此图表选择器来选择最适合您环境的视觉效果。
让我们将此图表选择器使用！ 假设您正在与您所在地区的无家可归者服务社区合作。 使用混合方法，您已收集了有关无家可归者系统的数据，包括社区中可用服务的起因和连续性。 您正在针对调查结果撰写一份长达10页的报告，但您想总结您所在地区可用服务的原因和连续性。
发表于7wData.be。
