定性分析基本内容主要是
定性分析是一种研究方法，用于处理和解释非数值数据，它的基本内容包括以下几个方面：
1. 数据的收集。定性分析的第一步是收集和整理数据。常见的数据来源包括面谈、文献分析、场景观察等。
2. 数据的归纳和分类。定性分析要求研究者将数据进行归纳和分类。这一步通常需要主题化分析，将相似的信息组合在一起，以便进行深入的研究。
3. 分析的目标和方法。定性分析的研究目标和研究方法决定了分析要点和研究范围。主要分析目标包括“宏观形象”、“主题分析”等。
4. 数据的解释和解读。定性分析的最终目的是对数据进行解释和解读。这需要对收集的数据进行深入分析，从而支持对数据的理解和意义的解释。
5. 分析的限制和结论。定性分析通常会面临一些限制，例如样本偏差、数据收集不全等。这些限制需要被充分考虑。结论应该精确和具体，同时给出对重要变量的预测和解释。
总之，定性分析是一个系统、综合和有序的分析过程，可以帮助研究者更好地了解和解释非数值数据。
定性分析的基本内容主要有识别属性、要素分析和归类三种。识别属性的定性分析就是分辨事物有哪种或哪些特征,使之与其它事物区别开来。要素分析...
定性分析是一种研究方法，用于理解和解释非数值性数据的特征和含义。它的基本内容包括以下几个方面：
1. 数据收集：收集非数值性数据，如文字记录、观察记录、访谈记录等。
2. 数据整理：对收集到的数据进行整理和归类，将相似的内容或主题归纳在一起。
3. 数据编码：对整理后的数据进行编码，将其转化为可供分析的形式。编码可以是文字描述、关键词、主题等形式。
4. 数据分析：通过对编码后的数据进行分析，寻找其中的模式、主题、关联等。常用的分析方法包括内容分析、主题分析、比较分析等。
5. 结果解释：根据分析结果，进行解释和理解，提取其中的意义和洞察。
定性分析的基本内容主要围绕数据的收集、整理、编码、分析和解释展开，旨在揭示非数值性数据的内在含义和特征，帮助研究者深入理解研究对象或现象。
