เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ มีหลากหลายวิธี ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูล รูปแบบการวิจัย และวัตถุประสงค์ของการวิจัย เทคนิคที่นิยมใช้ ได้แก่

1. การวิเคราะห์เนื้อหา (Content Analysis)

• เป็นการวิเคราะห์ข้อความ เอกสาร บันทึกภาพ หรือสื่ออื่นๆ เพื่อหาคำตอบสำหรับคำถามการวิจัย
• มักใช้เทคนิคการเข้ารหัส (Coding) เพื่อจัดหมวดหมู่ข้อมูล แยกแยะประเด็นสำคัญ และหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล
• ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้: NVivo, MAXQDA

2. การวิเคราะห์แบบ Grounded Theory

• เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงอุปนัย เน้นการค้นหาทฤษฎีใหม่จากข้อมูล
• เริ่มต้นจากการวิเคราะห์ข้อมูลทีละน้อย ค่อยๆ พัฒนาเป็นแนวคิด ทฤษฎี หรือคำอธิบายใหม่
• ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้: Atlas.ti, QDA Miner

3. การวิเคราะห์แบบอุปนัย (Inductive Analysis)

• เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก เน้นการหาความหมาย รูปแบบ และความสัมพันธ์จากข้อมูล
• เริ่มต้นจากข้อมูล ค่อยๆ พัฒนาเป็นแนวคิด ทฤษฎี หรือคำอธิบาย
• ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้: Nvivo, MAXQDA

4. การวิเคราะห์แบบนิรนัย (Deductive Analysis)

• เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ทฤษฎีหรือกรอบแนวคิดที่มีอยู่
• นำทฤษฎีมาทดสอบกับข้อมูลเพื่อหาหลักฐานสนับสนุนหรือคัดค้าน
• ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้: SPSS, Stata

5. การวิเคราะห์แบบเปรียบเทียบ (Comparative Analysis)

• เป็นการเปรียบเทียบข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง สถานการณ์ หรือบริบทที่แตกต่างกัน
• เพื่อหาความแตกต่าง ความคล้ายคลึง และรูปแบบของข้อมูล
• ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้: Excel, SPSS

6. การวิเคราะห์แบบอธิบาย (Narrative Analysis)

• เป็นการวิเคราะห์เรื่องราว ประสบการณ์ หรือเหตุการณ์
• เน้นการเล่าเรื่องอย่างเป็นระบบ เพื่ออธิบายประเด็นการวิจัย
• ตัวอย่างเครื่องมือที่ใช้: Nvivo, MAXQDA

7. การวิเคราะห์แบบผสมผสาน (Mixed Methods)

• เป็นการผสมผสานเทคนิคการวิเคราะห์เชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ
• เพื่อให้ได้มุมมองที่หลากหลายและครอบคลุม

เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ ที่เหมาะสม ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ เช่น ประเภทของข้อมูล รูปแบบการวิจัย และวัตถุประสงค์ของการวิจัย