紮根理論-----編碼

不管你從事的是參與觀察、深度訪談、傳記史（biographic narratives）的蒐集、內容分析，或者其他種類的質化研究，想必你手上已有一大堆雜亂無章的資料－大部分是文本素材（textual materials）的形式。而分析質化研究資料的最重要步驟是編碼－亦即將每筆資料作分類或編入類目，同時建立檢索與查詢系統（retrieval system）。執行這個步驟的目的，在於讓你更方便隨時回頭檢索查詢將來讓你感興趣的素材。
編碼另一項更重要的目的。如同我們先前討論所說，資料分析旨在找出資料中的模式，而這些模式正代表我們對社會生活在理念上的理解。在此過程中，概念的編碼以及對概念間關聯的掌握是一大重心。

1.編碼單位
對於資料的內容分析，在進行統計分析時，我們必須在編碼之前，先決定出標準化的分析單位。分析單位乃是研究者在從事內容分析時，用來檢視資料的最小範圍。 一般來說，內容分析常採用（1）單一的字，（2）句子或段落，（3）整篇文章，（4）人物以及（5）主題。究竟採用哪一種分析單位則依資料的數量以及研究的目的而定。，對資料分析採用同樣的單位編碼，是非常重要的。這種統一性（uniformity）在量化分析中是非常必要的。但轉到質性研究情境中，為資料編碼卻是另一回事。對質化編碼而言，界定分析的類別及概念化過程更為重要。

2.建立編碼分類系統
並非所有的質性研究都沿用固定的資料編碼（coding）分類系統，資料的編碼（coding）方式也往往隨研究者的資料分析模式而有異。在紮根理論中，編碼（coding）是指將所蒐集到的資料打散、加以賦予概念（conceptualized），及再以新的方式將資料重新放在一起的操作化過程。

開放式編碼（open coding）是經由密集的檢測資料來對現象加以命名及類屬化（categorizing）的過程。在開放式編碼中主要有下列步驟：對現象加以標籤→發現類屬→對類屬加以命名→以概念的屬性和面向的形式來發展類屬。
在開放式編碼（open coding）中「對現象加以標籤」，表示將原始資料以每一句子、每一段落或每一文件、觀察或訪問的形式加以打散後，便針對各形式所代表的現象以概念化的形式加以命名。「發現類屬」則表示將屬於同一現象的資料經由歸納的過程，以相同的概念叢聚起來，形成一屬於相同概念的類屬。「對類屬加以命名」則表示對具有相同概念的類屬賦予一更抽象的名稱，這一名稱的命名，可能是來自於既有文獻上已發展出的類屬，或是研究者本身的獨創而來。當一類屬命名出來以後，則可以其屬性及面向來加以發展該類屬，以使該類屬所涵括的特徵或歸因更加豐富，稱之為「以概念的屬性和面向的形式來發展類屬」。
在紮根理論中，開放式編碼（open coding）是所有編碼形式的基礎。因此經由深度訪談、參與觀察等方式蒐集到原始資料後，便可對原始資料進行開放式編碼（open coding）。
開放式編碼（open coding）是一種常用的編碼技巧，是一種對現象作命名和分類的分析方式，我們可透過對資料的嚴密檢視來執行。若少了這個基礎的分析步驟，無法進行接下來的分析和溝通。首先我們會將資料分割成數個區隔開來的部分，之後密切的檢視及比較它們的相似性（similarities）和差異性，並且要自問這些資料反應出了哪些現象。經由這個過程，研究者或其他人所提出的假設就可被一一提出和發掘，然後倒出更多的發現。