Analyse Eksempelklausuler

Analyse. Det skal utarbeides årlige analyser på bakgrunn av hendelsesrapportene.

Analyse. Du samtykker i å bruke data som Apple tilbyr gjennom analysetjenester for applikasjoner, utelukkende for å forbedre applikasjonene og relaterte produkter. Videre samtykker du i at du ikke skal oppgi slike data til noen tredjeparter, bortsett fra en tjenesteleverandør. Tjenesteleverandøren må bistå med behandling og analyse av slike data på dine vegne, og ikke ha tillatelse til å bruke dem til andre formål eller videreformidle dem til andre parter. Du må for eksempel ikke samle inn (eller tillate at tredjeparter samler inn) data fra Apple som en del av disse tjenestene med andre utvikleres analyseinformasjon. Du kan heller ikke bidra med slik informasjon til et arkiv for analyse for flere utviklere. Og du må ikke bruke appanalysetjenesten eller analysedata til å prøve å identifisere eller utlede opplysninger om en bestemt sluttbruker eller enhet. Det presiseres at dette avsnittet ikke forbyr deling eller bruk som er uttrykkelig tillatt i henhold til loven. Apple kan gi deg data i appanalyser om ytelsen til applikasjonene dine i forhold til lignende applikasjoner på App Store. Disse dataene regnes ut med differensielt personvern for å beskytte applikasjonene og sluttbrukerne. Personopplysningene dine blir behandlet i samsvar med Apples retningslinjer for personvern, som du kan lese på xxxxx://xxx.xxxxx.xxx/xx/xxxxx/xxxxxxx.

Analyse. 11.1 Vi kan bruke tredjepartsleverandører til å overvåke og analysere bruken av vår Tjeneste.

Analyse. Intervjuene ble tatt opp på en båndopptaker. Når alle intervjuene var gjennomført, transkriberte vi hele intervjuene. Etter at vi hadde transkribert alle intervjuene satt vi igjen med analysedataen. Da respondentene hadde godkjent transkripsjonen begynte arbeidet med å systematisere og analysere dataen. Vi oppdaget underveis, både da vi holdt intervjuene og under transkriberingen i etterkant, at det var lett å gjøre seg opp meninger om hvilke temaer vi kunne skrive om. Vi forsøkte derfor etter beste evne å legge alle antagelser om hva vi hadde i analysedataen til side for å kunne angripe dataen på en objektiv måte. Etter å ha prøvd ulike metoder for valg av kodestrategi endte vi opp med å benytte oss av en empiri-nær koding i henhold til Xxxxx (2018) sin stegvis- deduktiv induktive metode. I empiri-nær koding skal koden gi deg svaret på hva innholdet i analysedataen er, uten at du trenger å gå inn i analysedataen på nytt for å finne svaret. Dette gjorde vi gjennom fargekoding, hvor vi markerte det vi mente var essensen av det respondentene beskrev, slik at mengden analysedata ble overkommelig. Deretter kategoriserte vi etter kodegruppering, hvor vi satte koder med samme tematisk innhold inn i en gruppe. De ulike fargene utgjorde de ulike kodegruppene. De ulike kodegruppene var debrief, erfaring, kommunikasjon, usikkerhet, robusthet og press. Tjora (2018) mener at det i noen tilfeller vil være hensiktsmessig å gjennomføre enda et nivå av gruppering slik at temaene i kodegruppene ikke er for smale. Gjennom å visualisere gruppene på en tavle oppdaget vi at flere av gruppene våre hadde sammenhenger og at det derfor egnet seg å slå sammen flere av gruppene. Vi endte derfor opp med gruppene kompetanse, tillit og debrief. Ut ifra disse kodegruppene har vi endt opp med disse tre funnene; kompetanse gir trygghet, relasjonell tillit – en manglende bufferfaktor og etterlanding – er det nødvendig? På bakgrunn av disse tre hovedfunnene har vi justert problemstillingen.

Analyse. Etter gjennomført datainnsamling ble rådata behandlet ved å transkribere intervjuene ordrett fra båndopptaker. Vi valgte å normalisere transkripsjonene ved å transkribere på bokmål, da dette kan fungere som en form for anonymisering (Tjora, 2021). Siden hovedfokuset er å få frem variasjon og mangfold i fortolkninger og opplevelser, var fokuset for analysen innholdet i datamaterialet, den dypere meningen i intervjupersonenes opplevelser (Xxxxxxxxxxx, Xxxxx, & Xxxxxxxxxxxxxx, 2016). Analysen bestod av fire faser. I den første fasen ble det empiriske materialet, transkripsjonene, lest gjennom for å lete etter sentrale tema og få et helhetsinntrykk av materialet. Videre ble empirien kodet, noe som innebærer at man setter «merkelapper» på utsnitt av teksten. Dette brukes for å avdekke og organisere det som er meningsfylt for oppgaven, og bidrar dermed til å redusere datamaterialet for å gjøre analysearbeidet enklere (Xxxxxxxxxxx, xx.xx, 2016). Åpen koding ble benyttet og forskerne ønsket å bruke koder som lå tett på empirien, noe Tjora (2021), betegner som empirinær koding. Disse kodene er utviklet fra datamaterialet og kalles induktive koder (Johannessen, xx.xx, 2016). Måten kodingen foregikk på var at vi kodet samtlige intervjuer hver for oss, før vi sammenlignet kodingen. Xxxxxxx som «øh» og «mhm», ble i denne fasen fjernet fra transkripsjonene. I analysens tredje fase ble det dannet kodegrupperinger. Dette er en form for kategorisering der kodene grupperes etter tematisk sammenheng (Tjora, 2021). Disse kodegrupperingene dannet retningen for undersøkelsen. De kodegrupperingene som ble hyppigst nevnt ble beholdt da disse betraktes som mest relevante, mindre relevante kodegrupperinger ble ekskludert. I den neste fasen av analysen ble det identifisert åtte kodegrupperinger per personellkategori. Av disse ble det utledet to hovedtemaer som ble beholdt og dannet grunnlaget for funn- og drøftingskapitlene.

Analyse. Analysere vannprøver for Odda kommune i henhold til avtalt analyseprogram og kontrollere at alle vannprøvene holder kravene til vannkvalitet gitt i drikkevannsforskriften. Lab Lab

Analyse. For å analysere datamaterialet ble intervjuet transkribert fra lydopptak til tekstmateriale. Metoden som er blitt brukt er en innholdsanalyse. Ifølge Xxxxxxxx (2013, 193) er denne meto- den basert på antagelser om at det en person sier i et intervju kan kategoriseres. Kategoriene er dannet på bakgrunn av temaer som respondentene gjentatte ganger har tatt opp. Dette passer fint med den induktive tilnærmingen da det er respondentene som danner kategoriene og der- med den åpenhet som en kvalitativ metode gir. De gjentagende emnene ble plukket ut og plas- sert under riktig kategori. Disse utsagnene ble sammenlignet for å se etter fellestrekk hos res- pondentene.

Analyse. Å analysere betyr å dele noe opp i mindre deler og man ønsker å søke sammenhenger til teorier og annen forskning (Xxxxxxxxx, 2012). Under denne oppgavens analysedel har jeg forsøkt å dele opp sitatene fra informantene innenfor hver del av praksistrekanten (Handal & Xxxxxx 2000) samt knytte det til de aktuelle forskningsspørsmålene. Å analysere kvalitativ data handler om å få et overordnet blikk på hva materialet forteller oss (Xxxxxxx, 2007), og utfordringen i denne oppgaven var å finne ut hva materialet fortale meg. Å videre drøfte det analyserte datamateriale opp mot relevant teori og problemstilling gikk greit, og spørsmålene som ble stilt var konkrete i forhold til de forskningsspørsmålene jeg ønsket å få svar på. Det er dog ikke alt materiale som kan brukes fordi det ikke er relevant til problemstillingen, men dette er naturlig i en intervjusituasjon fordi informantene noen ganger prater fritt, noe som er bra for tryggheten og helheten (Xxxxxxxxx, 2012). Xxxxxxxx begynte egentlig allerede under intervjusituasjonen da jeg hadde noe av teorien klar og la merke til gode sitat underveis.

Analyse. Intervjuene ble gjennomført over videochat med lydopptak av diktafon. Dette var med unntak av intervjuet over mail. Etter alle intervjuene var gjennomført ble lydopptakene transkribert og skrevet over i ulike dokument. Deretter ble dokumentene grundig gjennomgått for å finne ut av hva som var relevant å ha med videre inn i undersøkelsen. I analyseprosessen delte jeg empirien i fire hovedkategorier. Disse kategoriene var de fire hovedspørsmålene jeg hadde i intervjuet. Innenfor kategoriene oppstod det ulike begrep som gikk igjen hos intervjuobjektene. For eksempel ble begreper som tilstedeværelse og ydmykhet brukt som eksempler på hva som bygger tillit. Deretter ble empirien til de ulike intervjuene sammenlignet. Hovedfokuset under prosessen var å finne ut av hva som ble vektlagt av flertallet slik at resultatet ble mest mulig korrekt. Samtidig ble også det som skilte seg ut brukt for å skape flere nyanser i kategoriene der intervjuobjektene ikke var samstemt. Dette var også for å belyse at intervjuobjektene har ulike oppfatninger og meninger innenfor tema.

Analyse. Videre vil vi presentere hvordan databehandlingen er gjennomført og hvilken metode vi har brukt for dataanalyse. Analysen vår ble gjort ut fra en deduktiv tilnærming der vi ønsker å bruke eksisterende teori til å forme den kvalitative forskningsprosessen (Saunders et al., 2016). Vi har benyttet oss av eksisterende teori for å formulere forskningsspørsmål, og har også brukt teorien som et middel for å organisere og styre dataanalysen vår (Yin, 2018). Etter alle intervjuene var gjennomført reflekterte vi over funn, før vi til slutt gjennomførte en tematisk analyse.