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提问：
案例应该如何梳理？哪些案例资料分析工具和方法更为科学和规范，可以让理论与案例更加匹配？
Eisenhardt（1989）强调“案例研究中分析数据是构建理论的核心，但是它是最为困难，也最难整理的过程”。非常重要的环节是案例研究者必须详述数据分析的过程。我们对AMJ与ASQ获奖最佳案例论文对比分析发现，所有优秀论文都有一个清晰的数据分析描述。因此，我们需要关注数据分析的过程和数据分析的模式。
我们将数据分析过程分为4类，覆盖了田野调查、编码、数据展示和三角来源分析。对于案例研究来说，数据的收集和分析发生重叠现象很正常。我们看到田野调查尽可能记录了完整的谈话内容，包括口头信息、非口头交流与描述。高达63.6%的案例研究论文采用了田野调查。
在案例研究的数据分析中，编码是研究者最为常用的工具，尤其是对于数据简化的目的，用编码技术可以促进复制或者扩展模型，使得读者能够明白理论模型与编码之间的逻辑关系。在22篇论文中，有14篇案例研究论文使用了编码的方法进行研究。
Yin（1994）认为数据展示是定性分析的本质的部分。数据展示能够组织一系列的证据链来为读者展示出综合信息，在案例研究中增加了可靠性的证据。我们发现，仅有3篇论文没有使用数据分析的方法。三角来源分析方法在多数据资源匹配中也是一个普遍使用的方法，不仅仅用于多角度解释同一现象，而且能够理解现象出现的更深层面的原因。
案例研究中找到一个适合的模式来进行数据分析是另一个重要议题。Yin（1994）认为每一个案例调查必须有一个普适性的分析策略，他提出了三个分析策略，分别是“例据”验证，诠释性构建与时间序列。“模式匹配”是采用定型数据进行“例据”验证或诠释性构建的一种形式。其他“例据”验证技术，包括基于模式匹配的自由度分析，尤其适合采用案例数据修正理论。我们对获奖最佳案例论文对比分析发现，仅有两篇论文用了“例据”验证方法作为修正已有理论的主要分析模式（占9.1％）。这说明此类方法并不被案例研究者广泛接受。
诠释性构建是案例研究的分析方法之一，在探索性案例研究中建立一个案例的文本解释。我们观察到在所有最佳案例研究论文中，有81.8%的论文用了诠释性构建，说明这种方法是最为广泛应用的模式。最后一种战术是时间序列分析，这需要通过一段时间内收集到大量的数据，并识别其中的模式。然而，仅有两篇论文使用时间数列模式。总之，我们可以得到另外两个有关发现如下：
发现之一：案例研究者在数据分析过程中应当注意数据展示方法，而且也需要更多关注田野调查与编码等方法。
发现之二：案例研究者在使用数据分析模式时应更多聚焦于诠释性构建，胜于关注“例据”验证或时间序列。
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李平 杨政银 曹仰锋 主编
《组织与管理研究的实证方法》（第三版）
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潘善琳 崔丽丽 著
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【美】杰弗里·A.迈尔斯 著
徐世勇 李超平 等 译
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