Mængder og mønstre i kvalitative  arbejdslivsundersøgelser
Forfattere: Nana Vaaben, Kristian Gylling Olesen, Sarah Lisa Grams Davy
Tidsskrift: tidsskrift-for-arbejdsliv (2022-12-15)

## Mængder og mønstre i kvalitative arbejdslivsundersøgelser

Nana Vaaben, Kristian Gylling Olesen &amp; Sarah Lisa Grams Davy

## Abstract

Artiklen undersøger metodologiske potentialer og vanskeligheder i anvendelsen af digitale arbejdslivsundersøgelser med åbne spørgsmål og åben distribution. Hvilke muligheder og vanskeligheder opstår, når man får en stor mængde kvalitative data? Og hvordan analyseres og sammenfattes de på en måde, der både giver nye indsigter og er meningsfuld og pålidelig? I artiklen diskuterer vi, hvordan og hvornår det giver analytisk mening at tælle og fi  nde mønstre i svar, der som udgangspunkt er kvalitative og formuleret som fritekst med respondenternes egne ord. Vi kommer frem til nogle kriterier, som vi mener, skal være opfyldt: stringent kodning, og at data er opdelt i tydeligt afgrænsede og ækvivalente steder. Hvis dette er opfyldt, argumenterer vi for, at optællinger kan give indblik i materialets proportioner, og at kodning ud over 'mætningspunktet' kombineret med baggrundsvariable kan give indsigter i menneskers arbejdsliv, som man ikke ellers kunne få. Som case bruges en digital spørgeundersøgelse om arbejdsliv i uddannelsessektoren med 1684 kvalitative svar på syv åbne spørgsmål og fi  re baggrundsspørgsmål. På den baggrund diskuteres, hvordan og hvornår det giver analytisk mening at tælle i kvalitativ forskning.

Nøgleord: Kvalitativ-kvantitativ, spørgeskema, kodning, åbne spørgsmål, mætning

## Indledning

## - nye distributionsmuligheder

Gennem de senere år er der opstået fl  ere muligheder for at henvende sig digitalt til mange mennesker på én gang med spørgsmål, man gerne vil have besvaret, eller budskaber man gerne vil have andre menneskers reaktioner på. Det er relativt nemt og billigt på kort tid at indsamle svar på stillede spørgsmål via digitale spørgeskemaer distribueret via enten mails, hjemmesider eller sociale medier. Både arbejdspladser, politikere, foreninger og mange andre instanser benytter de nye muligheder til alt fra at 'vejre stemningen' eller trykprøve nye forslag til at lave afstemninger eller deciderede undersøgelser. De nye elektroniske distributionsformer åbner også for nye metodiske greb i arbejdslivsforskningen og aktualiserer derfor drøftelser af, hvilke potentialer og vanskeligheder der følger med. I denne artikel er vi særligt optagede af digitale undersøgelser, hvor åbne spørgsmål (ikke i forvejen formulerede svarkategorier og spørgeskalaer) kombineres med en åben digital distributionsform (ikke i forvejen udvalgte deltagere). Kombinationen af disse to metodemæssige valg betyder, at man som arbejdslivsforsker relativt nemt kan indsamle rigtig store mængder af svar, der samtidig har en kvalitativ form i kraft af at være formuleret i fritekst og med respondenternes egne ord. Vores forskningsspørgsmål er derfor, hvordan og hvornår man kan bruge optællinger som led i at analysere og sammenfatte store mængder kvalitative data på en meningsfuld og pålidelig måde, og hvilke typer indsigter dette kan give i respondenternes arbejdsliv. Dermed skriver vi os ind i et metodologisk felt, som er omdiskuteret, nemlig det at tælle i kvalitative studier (Fife, 2020; Hannah &amp; Lautsch, 2011; Pratt, 2008; Ruis &amp; Lee, 2020; Sandelowski, 2001).

Som case bruger vi en elektronisk undersøgelse om trivsel og motivation i arbejdslivet i uddannelsessektoren, hvor vi kombinerede åbne spørgsmål med en åben distributionsform. Undersøgelsen bestod af svar fra 1684 medarbejdere i uddannelsessektoren, der hver havde besvaret syv åbne spørgsmål samt fi  re baggrundsspørgsmål, hvoraf de tre kunne besvares med afkrydsning (Vaaben et al., 2021).

Før vi går i gang med de konkrete metodologiske overvejelser, vil vi præsentere den undersøgelse, som udgør casen i artiklen og kort redegøre for, hvordan indsamling og kodning af svarene er foregået. Tyngdepunktet i artiklen vil dog ligge på analysefasen, hvor vi især vil være optaget af de metodiske overvejelser forbundet med at undersøge og præsentere mængder og mønstre i svar, der i udgangspunktet er kvalitative i deres form.

## Trivsel og motivation gennem arbejdslivet i uddannelsessektoren

Den undersøgelse, som nærværende artikel handler om, er fi  nansieret af BrancheFællesskabet for Arbejdsmiljø for Velfærd og Offentlig Administration (BFA). BFA ønskede sig i udgangspunktet en undersøgelse, der skulle afdække, hvordan det var at være midt i arbejdslivet i uddannelsessektoren, eftersom de havde en antagelse om, at denne gruppes arbejdslivsproblemer måske blev overset. Imidlertid stod det hurtigt klart, at det ikke var spor enkelt at afgøre, hvornår mennesker er at betragte som midt i arbejdslivet. Er det et spørgsmål om alder? Om anciennitet? Eller om hvorvidt man selv oplever at være midt i arbejdslivet? Vi besluttede derfor at distribuere undersøgelsen på en sådan måde, at alle aldersgrupper var inviteret til at svare, og inde i undersøgelsen ville vi så spørge om både alder, anciennitet og om hvor langt henne i arbejdslivet respondenterne selv mente at være. På den måde ville vi senere kunne sammenligne og lede efter mulige mønstre og svare på, om dem, der på den ene eller den anden måde var midt i arbejdslivet, skilte sig ud. Spørgsmålene blev udarbejdet i samarbejde med BFA og vises i fi  gur 1.

Se Figur 1 på næste side ...

Figur 1. Spørgsmål i undersøgelsen. Spørgsmål markeret med * er ikke fritekst, men valg af svarkategori.

1. Hvordan har du det med dit arbejde?
2. Hvornår er dit arbejde motiverende og kilde til arbejdsglæde? (kom gerne med eksempler)
3. Hvornår er dit arbejde demotiverende og kilde til frustration? (kom gerne med eksempler)
4. Hvordan har dit forhold til dit arbejde evt. ændret sig over tid?
5. Oplever du, at dine omgivelsers forventninger til din arbejdsindsats har at gøre med din erfaring? I så fald hvordan?
6. Hvilke tanker gør du dig om resten af dit arbejdsliv?
7. Betragter du dig selv som først, midt, eller sidst i arbejdslivet - og hvor mange år har du været i uddannelsessektoren?
8. Hvad er du ansat som?
9. Hvor gammel er du? (udvalg fra aldersintervaller)*
10.  Er du…? (Mand/Kvinde/ønsker ikke at svare)*
11.  Hvilken type uddannelsesinstitution er du ansat på? (udvalg fra liste)*

Undersøgelsen blev distribueret ved hjælp af et åbent link, som BFA's medlemsorganisationer sendte ud til deres medlemmer via mails og sociale medier. Det betød, at undersøgelsen nåede bredt ud, men også at svarene kom fra mennesker, der selv havde besluttet sig for at svare, og dermed er der en risiko for, at man får svar fra nogle mennesker, der på eller anden måde adskiller sig fra dem, der enten ikke opdagede undersøgelsen eller fravalgte at svare. Vi fi  k langt fl  ere svar end forventet, hvilket gjorde det endnu mere nødvendigt at overveje, hvordan man kan analysere, skabe overblik over og sammenfatte store mængder kvalitative data på måder, der er både metodisk forsvarlige, og som samtidig udnytter de former for indsigter, som denne kombination kan give i menneskers arbejdsliv.

Svarene i undersøgelsen fordelte sig på følgende grupper:

Figur 2. De indkomne svars fordeling på brancher i uddannelsessektoren.

| Gymnasium (HF, HHX, HTX, STX, EUX): Erhvervsskole (inkl. Social og sundhedsass.): Grundskole (folkeskole og fri grundskole): - lærere - skoleledere - pædagoger/assistenter m.v. FGU-institution: Universitet, arkitekt- eller designskole: VUC-institution: Erhvervsakademi/professionshøjskole: Efterskole, husholdningsskole eller højskole: Andet:   | 250 besvarelser 245 besvarelser 204 besvarelser 202 besvarelser 36 besvarelser 87 besvarelser 140 besvarelser 116 besvarelser 78 besvarelser 12 besvarelser 121 besvarelser   |
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|

Fra starten var undersøgelsen primært tænkt som kvalitativ, og langt den største del af den rapport, vi offentliggjorde på baggrund af undersøgelsen, er også centreret om, hvordan respondenterne havde formuleret sig i forskellige typer af svar på de åbne spørgsmål. I denne artikel vil vi imidlertid fokusere på den mindre, men til gengæld mere kontroversielle del af analysen, hvor vi har begivet os ud i at tælle og fi  nde mere kvantitative mønstre i svarene for at udnytte de potentialer, der ligger i at have så omfattende et materiale.

## Fra tekst til kategorier og tal

Åbne spørgsmål lægger op til svar, som er formuleret i tekst, og som derfor ikke bare lader sig kategorisere eller optælle uden grundige overvejelser. Ifølge Matthias Schonlau og Mick P. Couper bliver svar på åbne spørgsmål i store spørgeskemaundersøgelser ofte kun brugt anekdotisk og ikke analyseret i dybden, fordi det er ganske tidskrævende (Schonlau &amp; Couper, 2016). Vores undersøgelse bestod primært af åbne spørgsmål, og derfor må analysemetoden også indrettes herefter. Derfor har vi vendt os mod forskning, der handler om at indfange de indsigter, der måtte kunne fremanalyseres på baggrund af store mængder kvalitative data. I metodelitteraturen kan man fi  nde en række forskellige tilgange til, hvordan kodnings- og analyseprocesserne af kvalitativt materiale kan håndteres på måder, der sikrer undersøgelsernes troværdighed og pålidelighed. Gennem de senere år er der skrevet en del om såvel kvantitativ som kvalitativ indholdsanalyse. Den kvantitative indholdsanalyse sigter mod at indfange manifest og latent indhold i større mængder tekst (fx avisartikler, forskningsartikler eller Facebook-opslag i bestemte medier i en bestemt periode) ved hjælp af kvantifi  ceringer og statistiske metoder, således at der kan drages slutninger om fx frekvensen af bestemte ord eller emner (Elskjær &amp; Helles, 2015, s. 9-12), og den bygger dermed på klassiske positivistiske kvalitetskriterier som validitet, replikabilitet og generaliserbarhed. Derimod sigter den kvalitative indholdsanalyse mod at indfange manifest og latent indhold i mindre mængder tekst (fx interviewtransskriptioner og observationsnoter) ved hjælp af kvalitative kodningsprocedurer og tematiske analyser og bygger dermed på kvalitetskriterier som bl.a. troværdighed og pålidelighed (Bengtson, 2016). Vores undersøgelse arbejder som udgangspunkt med kvalitativ indholdsanalyse. Den kvalitative indholdsanalyse defi  neres af Hsieh og Shannon som 'en forskningsmetode til subjektiv fortolkning af tekst-data via en systematisk kategoriseringsproces, på baggrund af kodning og identifi  kation af emner eller mønstre' (2005, s. 1278). De skelner mellem tre forskellige typer af tilgange: en konventionel (induktiv), en fokuseret (deduktiv) og en summativ (hvor man tæller), og deres pointe er, at tilgangen skal afstemmes med både forskningsspørgsmålets art, graden af teoretisk viden på området og kodeprocessen.

Vores undersøgelse ligger tættest på den konventionelle kvalitative indholdsanalyse, men vi har også lavet optællinger og forholdt os til hyppighed, hvilket minder mere om den kvantitative indholdsanalyse. I den konventionelle kvalitative indholdsanalyse arbejder man forholdsvis induktivt og eksplorativt, og man forsøger at fordybe sig i materialet og lade emner og kategorier vokse ud af teksten, hvorfor denne tilgang lægger sig tæt op ad det, der ind i mellem kaldes etnografi  sk kodning (Bundgaard &amp; Mogensen, 2018). Det har den fordel, at forskerne forsøger at undgå at underlægge svarene deres egne prædefi  nerede kategorier eller teorier, og den egner sig godt til åbne spørgsmål og emneområder, hvor der er begrænset viden i forvejen. Det giver en dybde eller en 'richness' i mangel af et dansk ord. Denne tilgang er - ligesom andre induktive tilgange som fx Grounded Theory - blevet kritiseret for at være en smule naiv, forstået på den måde, at det er vanskeligt at forestille sig, at forskere helt skulle kunne undgå at lade sig påvirke af den viden om et felt, de har i forvejen (Hsieh &amp; Shannon, 2005). Den anden tilgang, som Hsieh og Shannon nævner, bygger på mere fokuserede spørgsmål, som kan be- eller afkræfte hypoteser eller udvide og nuancere eksisterende viden om et fænomen, og her vil koderne i højere grad være prædefi  nerede. Vi har ikke arbejdet deduktivt eller brugt teorigenererede koderkategorier i vores analyser. Når vi alligevel nævner denne tilgang, er det fordi, vi i visse tilfælde kunne se, at respondenterne har svaret på de åbne spørgsmål på måder, hvor vi har kunnet genkende en oplevelse eller et fænomen, som er beskrevet i forskningslitteraturen - fx 'public service motivation' (Bøgh Andersen et al., 2020) eller 'moralsk stress' (Epstein &amp; Delgado, 2010; Jameton, 1984), og i sådanne tilfælde har vi brugt det teoretiske begreb (eller en formulering, der minder herom) som beskrivende navngivning af kodekategorierne. Men kodekategorierne i vores materiale (også dem med navne, der svarer til et teoretisk begreb) er altså opstået induktivt og på baggrund af det empiriske indhold i svarene. Den tredje tilgang og sidste tilgang i Hsieh og Shannons artikel er den summative. Det er den tilgang, der ligger tættest op ad en kvantitativ indholdsanalyse, men den er ikke dækkende for vores tilgang, i og med at den summative tilgang starter med at identifi  cere og optælle bestemte ordforekomster, hvorefter den kvalitative udforskning består i at undersøge brugen og de underliggende betydninger af disse ord (Hsieh &amp; Shannon, 2005, s. 1283-1284). Sådan har vi ikke arbejdet. Vi har ikke optalt ord, men kodninger, hvilket vi kommer mere ind på senere i artiklen, men først vil vi redegøre for kodeprocessen.

## Stringens i kodeprocessen

I artiklen 'How we code', der er skrevet af David Shaffer og Andrew Ruis, kommer forfatterne med et bud på en slags best-practice for fair og valid kodning. Kodning er ifølge forfatterne en brobygning mellem en verden af data og en verden af fortolkning, og det er en praksis, der udgør en central del af de fl  este forskningsprocesser, om end den kan gå under mange navne og ske med mange forskellige remedier (Shaffer &amp; Ruis, 2021). Kodning handler ifølge dem om dels at defi  nere 'concepts of interest' (kodekategorier) og dels at identifi  cere steder i ens data, hvor disse kommer til udtryk. Kodning indebærer derfor en udpegning af et sted i ens data og en påstand om, at dette sted hører ind under en bestemt kodekategori. For at denne påstand virker fair, velunderbygget og pålidelig, må der ifølge forfatterne være en form for evidens eller klar begrundelse for den, og forfatterne peger på to måder at sørge for dette på. Den første måde indebærer, at koden fungerer som en defi  nition og de udpegede steder som eksempler, og den anden måde bygger på stringens eller grad af enighed om, at et bestemt sted hører under en bestemt kode.

Vi har i vores undersøgelse eksempler på begge måder at kode på. Som allerede nævnt tidligere arbejdede vi induktivt, men indimellem stødte vi på formuleringer, der passede med nogle teoretiske begreber med konkrete defi  nitioner, og i disse tilfælde blev kodekategorien navngivet med en teoretisk term eller en ordlyd, der mindede herom. Den anden måde at kvalitetssikre kodearbejdet på er uafhængig af teori, men bygger i stedet på stringens , og i fald man er fl  ere om at kode på grader af enighed . Et mål for denne form for enighed går under betegnelsen inter-rater reliability (IRR). Her kan man altså ikke sige, at kodningen er af høj kvalitet, hvis man har en korrekt forståelse af koden baseret på en teoretisk defi  nition af et begreb, men at kodningen er af høj kvalitet, hvis der er stor enighed om, hvilke steder der hører under hvilke koder, fordi det sikrer en form for stringens i kodearbejdet. I artiklen forklarer forfatterne, hvordan man kan udregne forskellige mål for graden af enighed (Shaffer &amp; Ruis, 2021, s. 66), men hvad vi fi  nder mere interessant, er de praksisser, der skal bidrage til at etablere en sådan enighed. Fx er en udbredt metode, at fl  ere koder det samme og dernæst sammenligner, så man er sikker på, at alle forstår koderne på samme måde, så kodningen bliver stringent. I andre tilfælde tilstræbes stringens ved netop ikke at være fl  ere om at kode, men netop sørge for at det er den samme person, der har kodet hele materialet (ibid.).

For at kvalitetssikre kodearbejdet og sikre en stringens om, hvilke svar vi kodede under hvilke emner, har de samme personer derfor kodet alle svarene på samme spørgsmål. Konkret skete det ved, at alle svarene blev læst igennem og kodet i Nvivo under emner, som vi oprettede induktivt ud fra, hvad respondenterne havde valgt at skrive om i deres svar. På den baggrund opstod der kodekategorier som 'samarbejde', 'ledelse', 'arbejdspres', 'meningsløshed', 'bureaukrati, administration og IT', 'ønsker jobskifte' og mange fl  ere. Således har en erfaren forsker enten selv kodet samtlige 1684 svar på samme spørgsmål, eller den erfarne forsker har sammen med en forskningsassistent kodet de første 100-200 svar og udviklet kodekategorier, indtil svarene begyndte at blive så ens, at det ikke længere var nødvendigt at oprette nye kodekategorier. Herefter er forskningsassistenten eller forskeren selv fortsat med at kode de resterende svar på spørgsmålet, og ved tvivl har de kodet svaret under 'i tvivl', og herefter har forskerne i fællesskab afgjort, hvilken kodekategori disse svar hørte under. Vi har således fulgt forholdsvis gængse kriterier for kodeprocessen.

## Afgrænsning af 'steder'

Shaffer og Rui skriver som nævnt, at kodning indebærer en udpegning af et 'sted' i ens data samt en påstand om, at dette sted hører under en bestemt kodekategori. Hvis man skal kunne kvantifi  cere på kodningerne efterfølgende, er det helt afgørende, at disse steder er klart afgrænsede og ækvivalente (Shaffer &amp; Ruis, Andrew, 2021, s. 70). Når man fx koder interviews, kan den samme interviewperson godt gennem interviewet vende tilbage til samme emne fl  ere gange. Skal det så gælde for fl  ere 'steder'? Og hvor langt skal et stykke tekst være, for at det eventuelt skal tælle for fl  ere steder? I sådanne tilfælde vil det ikke give mening at lave optælling af kodninger. I vores materiale var det imidlertid nemt at afgrænse steder og at gøre det på en ækvivalent måde. Hvert eneste af de 1684 afgivne svar på hver af de syv åbne spørgsmål er blevet betragtet som et 'sted'. Hver af disse steder var ækvivalent til de andre 1683 afgivne svar på samme spørgsmål. Vi har derfor også sikret, at hvert spørgsmål havde sine 'egne' unikke kodekategorier, så de ikke blev blandet sammen med svarene på andre spørgsmål, selvom de måske kunne handle om et lignende emne. I alt har vi altså kodet 11.788 klart afgrænsede steder, som kunne kodes og dermed påstås at høre under bestemte kodekategorier.

## Kodning ud over 'mætningspunktet'

Efter at have kodet ca. 100-200 svar på hvert enkelt spørgsmål opnåede vi som regel en form for mætning, som egentlig er et begreb, der ofte bliver brugt til at afgøre, hvornår man har lavet tilstrækkelig mange interviews i en kvalitativ undersøgelse (Mason, 2010). Vi bruger her begrebet mætning til at beskrive, hvordan det på et tidspunkt ikke længere var nødvendigt at oprette nye kodekategorier, fordi svarene faldt ind under dem, der allerede var oprettet. Spørgsmålet er, hvad vi egentlig fi  k ud af at kode videre efter dette mætningspunkt? Hvis vi havde tænkt os alene at arbejde kvalitativt, kunne man hævde, at det var spildt arbejde, eftersom antal alligevel ikke betyder noget. Vi vil derimod hævde, at vi netop i kraft af dette ekstra arbejde fi  k nogle helt unikke muligheder for at få nye indsigter i arbejdslivet blandt mennesker i uddannelsessektoren, fordi det gav os mulighed for at se efter mængder og mønstre i svar, der i udgangspunktet var kvalitative og formuleret med respondenternes egne ord. Med andre ord fi  k vi både en kvalitativ dybdeindsigt og en kvantitativ mulighed for at se nogle mønstre og gøre nogle opdagelser, vi ellers ikke havde kunnet gøre.

Hvis vi havde valgt at stoppe kodearbejdet, da vi nåede det, vi har kaldt mætningspunktet, ville vi have haft en rimelig god fornemmelse af, hvilke typer af emner respondenterne havde valgt at skrive om i deres svar. Vi ville muligvis også have haft en fornemmelse af, at nogle emner 'fyldte mere' end andre, men det ville ikke være meget mere end en fornemmelse, og vi ville højst have kunnet tillade os at 'kvasi-kvantifi  cere' (Bryman, 2008, s. 598-599) og skrive, at 'mange', 'få' eller 'adskillige' nævnede bestemte emner. Men i kraft af at vi kodede videre, fremstod proportionerne tydeligere og tydeligere. I det følgende vil vi gå lidt nærmere ind i de måder, vi har brugt optællinger på og de overvejelser og indsigter i menneskes arbejdsliv, dette har givet anledning til.

## Hyppige koder

Hannah og Lautsch har adresseret spørgsmålet om, hvornår det er metodisk forsvarligt at tælle i kvalitativ forskning, og de nævner bl.a. en 'troværdighedsunderstøttende' måde at tælle på, der handler om hyppighed (Hannah &amp; Lautsch, 2011, s. 17). Denne tilgang minder lidt om den tredje og summative tilgang indenfor kvalitativ indholdsanalyse, men er alligevel anderledes i og med, at det ikke nødvendigvis er ordforekomster, men antal og hyppighed af kodninger , der tælles på. Hvor antallet af ordforekomster er noget, man kan forholde sig ret objektivt til, måske endda sætte en maskine til at tælle (Elskjær &amp; Helles, 2015), forholder det sig anderledes med antal af kodninger, fordi kodeprocessen består i forskernes subjektive vurdering af, om et stykke tekst skal kodes under en bestemt kodekategori. Her synes vi, der ligger en interessant diskussion, for giver det stadig mening at tælle, når denne subjektive vurdering er skudt ind i processen? Hvilke enheder er det egentlig, der tælles på og hvordan kvalitetssikres en sådan kodeproces?

Hannah og Lautsch eksemplifi  cerer 'troværdighedsunderstøttende' optællinger med reference til et studie af Michael Pratt, der via et spørgeskema har undersøgt, med hvilke begrundelser kvalitative forskere har fået optaget manuskripter i top-10 videnskabelige tidsskrifter, der udgiver langt færre kvalitative end kvantitative artikler. Pratt har, ligesom vi, læst materialet igennem og oprettet kodekategorier ud fra de emner, respondenterne har skrevet om - fx at artiklerne var 'teoriudviklende' eller 'fremkom med noget nyt', og herefter har han kodet materialet, frasorteret de emner, som forekom i færre end 10% af svarene, og fremhævet de emner, der forekom hyppigst (Pratt, 2008). I artiklen diskuterer han også, hvilke problemer kvalitative forskere løber ind i, når de søger at udgive i top-10 videnskabelige tidsskrifter, og han når frem til forskellige strategier, som kvalitative forskere benytter sig af. En af disse strategier er at fi  nde kvalitetskriterier, der minder om eller er pendanter til tilsvarende kriterier i den kvantitative forskning. I den forbindelse ses hyppighed ofte som et sådant kriterium. I Pratts eget tilfælde gøres hyppighed helt eksplicit til et kvalitetskriterium, men i andre tilfælde kommer hyppighed til udtryk som en slags kvasi-kvantifi  cering, hvor forskerne forsøger at troværdighedsunderstøtte deres kvalitative studie med formuleringer som 'mange', 'ofte' eller 'næste alle' (Bryman, 2008, s. 598-599). Det er altså tydeligt, at hyppighed selv blandt kvalitative forskere betyder noget og jævnligt benyttes som troværdighedsunderstøttende optælling. Men hvad kræver det af undersøgelsesdesignet og kodeprocessen at kunne hævde, at en sådan optælling skulle underbygge troværdighed? Vores svar på dette vil være, at det kræver både et empirisk materiale, der er opdelt i klart afgrænsede og ækvivalente steder samt en stringent kodeproces. Hvis dette er tilfældet, mener vi, der er relevante indsigter i menneskers arbejdsliv at hente ved at kode videre efter, det vi har kaldt, mætningspunktet. Det vil vi uddybe i det følgende.

## Mængder: indsigter ved at tælle i kvalitative undersøgelser

I arbejdet med analyserne af vores undersøgelse har vi bl.a. valgt at skrive, hvor mange svar der er kodet under de forskellige kodekategorier. Med et sådant valg placerer man sig selv i en klassisk debat om, hvorvidt det er en god idé at tælle i kvalitativ forskning eller ej. Nogle forskere argumenterer for, at den kvalitative og den kvantitative forskningsærinde, kvalitetskriterier og videnskabsteoretiske ståsteder er uforenelige med hinanden, og at man derfor kan komme til at reducere kvaliteten af den kvalitative forskning ved at tælle (Hannah &amp; Lautsch, 2011, s. 14; Pratt, 2008; Sandelowski, 2001). I forlængelse heraf peger Hannah &amp; Lautsch på, at man nemt havner i et ' multiple audience problem' , hvor man lægger sig ud med begge lejre, men både de og Pratt forklarer også, at kvalitative forskere befi  nder sig i en situation, hvor omverden i højere og højere grad efterspørger tal. Det afføder en tendens til, at kvalitative forskere 'låner' kvalitetskriterier fra den kvantitative forskning eller opererer med kvasi-kvantifi  ceringer (Bryman, 2008; Hannah &amp; Lautsch, 2011, s. 15; Hsieh &amp; Shannon, 2005; Pratt, 2008). Men faktisk synes vi (ligesom fl  ere af de nævnte forfattere), at der er andre grunde til at tælle i kvalitativ forskning end at efterkomme omverdens krav om tal. Vi mener, at optællinger i kvalitative data i nogle tilfælde kan give nye indsigter, og at der fi  ndes pragmatiske løsninger, hvor kvalitative og kvantitative analyser kan gå fi  nt i spænd. Men det er ikke altid, at det forholder sig sådan. Vi vil nu gå nærmere ind i, hvad det er for nogle betingelser, der skal være opfyldt for, at optællinger kan give sådanne indsigter.

Hannah og Lautsch (2011), som vi allerede har omtalt ovenfor, peger på fi  re forskellige måder at tælle på i kvalitativ forskning:

1.  Autonom optælling, der står alene og udgør selvstændige fund
2.  Supplerende optælling, der bygger på andre typer fund, men lægger noget til
3.  Bekræftende optælling, der bruges til at be- eller afkræfte hypoteser eller fund opnået på andre måder
4.  Troværdighedsunderstøttende optælling (credentialing counting), som bruges til at underbygge undersøgelsens troværdighed.

Vi har brugt optællinger på fl  ere af disse måder, og vi vil nu vise og diskutere hvordan.

I vores koder er der meget store forskelle på antallet af svar, og vi vurderede, at det var vigtigt at formidle til læserne af vores analyser, fordi det siger noget om proportionerne mellem de forskellige typer af svar. Nogle svar forekom ganske enkelt mange gange hyppigere end andre. I svarene på spørgsmål 2 (Hvornår er dit arbejde motiverende og kilde til arbejdsglæde?) har vi kodet for 'kan løse kerneopgaven og gøre en forskel' over 900 gange, mens den næst-hyppigste kodekategori ('samarbejde') til sammenligning kun forekom 246 gange. 'Balance mellem arbejdsliv og privatliv' blev kun ko- det for tre gange, og løn blev overhovedet ikke nævnt og dermed heller ikke oprettet som kodekategori. Spørgsmålet er, hvad man kan lægge i sådanne optællinger - hvis vi altså forudsætter, at kodeprocessen har været stringent; at de 'steder', der kodes og tælles på, er fornuftigt afgrænsede og ækvivalente, og at vi har kodet tilstrækkelig langt ud over mætningspunktet til, at proportionerne er trådt tydeligt frem.

Naturligvis betyder fraværet af svar, der handler om løn ikke, at løn er ligegyldigt. Det betyder blot, at løn ikke er dukket op som svar på et specifi  kt spørgsmål, der handler om kilder til arbejdsglæde. Det er egentlig ikke spor overraskende, jævnfør Hertzbergs tofaktor-teori, der netop vil beskrive 'løn' som en såkaldt 'vedligeholdelsesfaktor' eller 'hygiejnefaktor', som kan være anledning til utilfredshed, hvis den er for lav, men ikke i sig selv skaber arbejdsglæde (Davy, 2014; Herzberg, 1987). Dermed er der på sin vis tale om en 'bekræftende' optælling (nr. 3), der konsoliderer og bekræfter allerede eksisterende teoretisk viden. De over 900 svar, der handlede om at elske at undervise, se studerende få 'aha-oplevelser', mærke at man gør en forskel eller at ens forskning kan bruges til noget osv., og som vi har kodet under 'kan gøre en forskel og løse kerneopgaven', bekræfter også eksisterende viden om, at public service motivation er udbredt blandt lærere og medarbejdere i den offentlige sektor (Andersen &amp; Pedersen, 2014; Nielsen et al., 2011).

Men man kan også sige, at når vi på den måde har gjort noget ud af at vise, hvilke emner der er blevet kodet for hyppigst, lægger vi os i slipstrømmen af andre kvalitative forskere, der kan sige at 'låne' eller imitere kvalitetskriterier fra den kvantitative forskning for at understørre deres egne undersøgelsers troværdighed (Hsieh &amp; Shannon, 2005; Pratt, 2008). Det kan betragtes som en form for troværdighedsunderstøttende optælling (nr.

4). Troværdighedsunderstøttende optælling kan ifølge Hannah &amp; Lautsch bruges på både hensigtsmæssige og uhensigtsmæssige måder. Blandt de uhensigtsmæssige måder er, ifølge dem, når der bruges plads i en artikel på at dokumentere antal datakilder (fx antal interviews eller timers observationer) i fx skemaer eller displays, da det ikke bidrager til analyserne (Hannah &amp; Lautsch, 2011, s. 16). De peger på en mere hensigtsmæssig måde at lave troværdighedsunderstøttende optællinger på, som kan bidrage til analytisk ærlighed og tilstræbe enten en form for 'repræsentativitet' eller en form for 'objektivitet' i kodeprocessen ved at tillægge fund, som optræder meget ofte i det indsamlede datamateriale mere vægt end fund, der optræder sjældent (Hannah &amp; Lautsch, 2011, s. 17). Det er den form for troværdighedsunderbyggende optællinger, vi har lavet, om end vi måske ikke vil bruge ord som repræsentativitet om vores analyser. Vi foretrækker analytisk gennemsigtighed og ærlighed om proportionerne i materialet. Når vi foretrækker disse ord, er det i tråd med, hvad Michael Pratt er inde på, nemlig at når man bruger tal og mængder eller en sprogbrug, der ligner den, man bruger i kvantitativ forskning, så indebærer det en risiko for, at man fremprovokerer en positivistisk læsning af sin undersøgelse og dermed evaluerer den ud fra kvantitative kriterier, og på den baggrund ønsker sig endnu fl  ere tal (Hannah &amp; Lautsch, 2011, s. 20; Pratt, 2008).

Som både Hannah og Lautsch (2011), Pratt (2008) og Bryman (2008, s. 599) påpeger, som vi også har været inde på tidligere, har kvalitative forskere gennem de senere år mødt stigende krav fra omgivelserne (både tidsskriftredaktører og andre faggrupper) for at sætte tal på deres forskning for at blive taget alvorligt, i og med at forskning baseret på såkaldte 'single-casestudier' af nogle opfattes som anekdotisk, da man ikke kan vide, om den specifi  kke case er typisk eller ej. Omvendt vil andre stemmer i debatten pointere, at det slet ikke er formålet med single-casestudier at forholde sig til, om et fænomen er typisk, men i stedet at forstå fænomenet i dybden i relation til en kontekst eller udfordre gængs viden på området (Alvesson &amp; Kärreman, 2011; Flyvbjerg, 2020; Stake, 1995; Yin, 2003). Selvom vi ikke deler skepsissen omkring single-casestudier, mener vi stadig, at spørgsmålet om hvorvidt en problemstilling, en oplevelse eller et fænomen er hyppigt eller sjældent, er et relevant spørgsmål at stille, og vi mener, at vi i kraft af vores kodning ud over mætningspunktet er tættere på at kunne sige noget om hvilke former for arbejdslivsproblemer der fylder mere end andre. Det kan potentielt have stor betydning for arbejdslivsforskningens bidrag til at få sat udbredte arbejdslivsproblemer på den politiske dagsorden.

## Mønstre: indsigter ved at opgøre emnekoder på baggrundsvariable som fx alder

Ud over at vi altså valgte at tælle og være åbne om, hvilke emner der var blevet kodet for hvor mange gange, gav vores arbejde med at kode videre, efter det vi har kaldt mætningspunktet, os også mulighed for at udforske det, som var det oprindelige spørgsmål fra BFAs side: Hvordan motiveres og trives de medarbejdere, der er midt i arbejdslivet i uddannelsessektoren?

Som nævnt tidligere var det før undersøgelsen ikke indlysende, hvornår man var at betragte som 'midt i arbejdslivet' i uddannelsessektoren, men på baggrund af de indkomne svar kunne vi lave det, som Hannah &amp; Lautsch ville kalde en autonom optælling (nr. 1) og sige noget om, hvornår respondenterne selv mente at være midt i arbejdslivet. 735 af de respondenter, der havde besvaret undersøgelsen, mente, at de var midt i arbejdslivet, og når man opgjorde denne gruppe på alder, var der en tydelig sammenhæng, som fremgår af nedenstående søjlediagram.

Kort fortalt kan vi altså sige, at de respondenter, der selv mente at være midt i arbejdslivet, typisk var mellem 40 og 55 år.

Vi forsøgte også at lave en tilsvarende opdeling på anciennitet, men der var ikke samme tydelige sammenhæng - bl.a. fordi det havde været svært for respondenterne at svare klart på, hvor mange års anciennitet de egentlig havde i uddannelsessektoren. Mange havde skiftet branche, været på barsel, været ude at rejse, skiftet stilling etc., så dette gav et meget mere mudret billede.

Figur 3. Den andel af respondenterne i hver aldersgruppe, der selv mener at være 'midt i arbejdslivet'.

Når vi sammenlignede dem, som enten selv mente at være midt i arbejdslivet eller var mellem 40 og 55 år med de øvrige, var der i de fl  este spørgsmål ikke de store forskelle at fi  nde. Alle aldersgrupper fandt det at gøre en forskel og løse sin kerneopgave motiverende, og alle aldersgrupper fandt 'arbejdspres', 'forkerte prioriteringer/forkert brug af tid' samt 'bureaukrati, administration og IT-systemer' frustrerende (Vaaben et al., 2021).

Alligevel kunne vi, netop fordi vi havde brugt kræfter på at kode alle svarene, se nogle mønstre, som kunne fortælle noget om midten af arbejdslivet og om, hvad der sker gennem arbejdslivet. Det kom især til udtryk i spørgsmål 6, der lød: Hvilke tanker gør du dig om resten af dit arbejdsliv? På dette spørgsmål opstod der ret hurtigt en mætning med en håndfuld svartyper, som gik igen (se fi  gur 4):

Figur 4. Emnekoder for spørgsmål 6 (Hvilke tanker gør du dig om resten af dit arbejdsliv?).

- Ønsker at fortsætte i samme job eller branche (498 kodninger)
- Ønsker andet job (269 kodninger)
- Job hårdt, kan jeg holde til det? (257 kodninger)
- Fremtid åben/Tvivl (170 kodninger)
- Ønsker nedsat tid (161 kodninger)

Her hæftede vi os igen ved mængderne: At der trods alt var fl  ere, der ønskede at fortsætte i samme job eller branche, end der ønskede at skifte, og at ganske mange havde valgt at skrive om, at de syntes, jobbet var så hårdt, at de var i tvivl, om de kunne holde til det resten af arbejdslivet. Men ud over mængder hæftede vi os også ved nogle mønstre, som fremkom, når vi opgjorde nogle af kodekategorierne på alder. Et par eksempler kan ses i fi  gur 5 og 6:

Figur 5. Ønsker andet job opgjort på alder.

Overvejelserne om at skifte job eller branche var mest udbredt blandt unge, men aftog med alderen, mens ønsket om at gå på nedsat tid steg, jo ældre respondenterne var. Mønstrene er så tydeligt aftagende eller tiltagende, når der opgøres på alder, at det er svært at argumentere for, at svarene ikke skulle have noget med alder at gøre. Lidt skarpt sat op kan vi altså sige, at selvom alle de forskellige aldersgrupper ser ud til at være nogenlunde enige om, hvornår arbejdet motiverer og frustrerer, så er der forskel på, hvilke overvejelser de gør sig om resten af deres arbejdsliv, alt efter hvor gamle de er. Sagt med andre ord ser det ud til, at unge og ældre hælder til forskellige 'overlevelsesstrategier', hvis de er i tvivl om, hvorvidt de kan holde til deres job resten af arbejdslivet. De unge hælder mest til at skifte job eller branche, mens de ældre hælder til at gå ned i tid. Sådanne indsigter i hvad der sker med fremtidsovervejelserne igennem et arbejdsliv, ville være svære at få med andre metoder. Og faktisk kunne vi på baggrund af netop sådanne indsigter dykke ned i svarene igen og se, hvilke formuleringer der gemte sig bag tallene. Her kunne vi fx se, at dem i midten af arbejdslivet er lidt i tvivl om, hvad de skal gøre. Skal de gøre som dem, der er yngre end dem selv og forsøge at skifte branche, og kan det overhovedet nås? Eller skal de gøre som dem, der er ældre end dem selv og gå ned i tid? Et eksempel på et svar, der rummer sådanne overvejelser, er dette:

Figur 6. Ønsker nedsat tid opgjort på alder.

Jeg kan faktisk være nervøs i forhold til at kunne blive ved med at holde til arbejdspresset, men det er svært at se andre muligheder, og arbejdslivet er jo generelt opskruet i alle andre dele af samfundet også! Jeg overvejer også at gå ned i tid! (gymnasielektor, kvinde, 45-49)

Vi kunne også se andre mønstre. Fx kunne vi se, at kvinder i højere grad end mænd svarede, at de syntes, jobbet var hårdt. Denne kønsforskel kom til udtryk i svarene på en række forskellige spørgsmål (Vaaben et al., 2021, s. 84). Vi forsøgte også at opgøre nogle af svarene på både alder og køn, og her kunne vi fx se, at især de unge kvinder skiller sig ud som nogen, der giver udtryk for at føle sig meget arbejdspressede. Det ses på følgende fi  gur, der viser de respondenter, der allerede på første spørgsmål (Hvordan har du det med dit arbejde?) har svaret, at de synes, jobbet er hårdt:

Figur 7. Andel af hhv. mænd og kvinder, der på første spørgsmål (Hvordan har du det med dit arbejde?) svarer, at de er arbejdspressede, fortravlede eller nervøse for, om de kan holde til jobbet resten af arbejdslivet, opgjort på alder.

Figur 6.2: Arbejdspres- travlhed - holde til det

Som det kan ses af fi  guren, er de unge kvinder dem, der i deres svar på det første spørgsmål oftest giver udtryk for, at de synes de er arbejdspressede. Men det er også interessant at se på, hvordan søjlerne for kvindernes svar har en tydelig top i alderen 35-39 år, hvorefter søjlerne bliver lavere og falder drastisk ved 60-årsalderen. For mændene ser der ikke ud til at være en så tydelig top - og hvis der er en lille top, ligger den meget sent i arbejdslivet.

Spørgsmålet er, om man på den baggrund kan hævde, at der er en sammenhæng, som kan gælde for andre, end lige præcis de mennesker, der indgik i undersøgelsen? De mønstre, vi fandt, kunne give anledning til en hypotese om, at kvinder måske i højere grad end mænd presses i de år, hvor der typisk er små børn derhjemme, og at arbejdslivet herefter gradvis opleves lettere og lettere for kvinder i uddannelsessektoren. Hvis denne teori om, hvordan småbørn påvirker eller ikke påvirker hhv. kvinders og mænds oplevelse af arbejdspres på jobbet holder stik, er det i hvert fald ikke noget, de unge kvinder har valgt at skrive om i deres svar. Kun en enkelt har skrevet om, at hun er presset på hjemmefronten på grund af små børn. Vi har heller ikke spurgt respondenterne, om de overhovedet har børn, eller hvordan arbejdsdelingen på hjemmefronten er. Det er heller ikke sikkert, at mønstret overhovedet skyldes børn. En alternativ hypotese kunne være, at kvinder i højere grad end mænd forventes at tage sig af opgaver, der minder om husarbejde og omsorgsarbejde henne på arbejdspladsen - hvor de oftere end mænd står for at tage referater, fejre fødselsdage, tage mod nye medarbejdere, hjælpe kolleger etc., således som det foreslås af forfatterne bag 'The No-club: Putting a stop to womens dead-end work'. Disse forfattere tager netop udgangspunkt i uddannelsessektoren, nærmere bestemt universitetsverdenen, hvor de selv arbejder og synes, de er ved at drukne i arbejdsopgaver, som deres mandlige kolleger ikke forventes at tage del i på samme måde (Babcock et al., 2022). Om det skyldes det ene eller det andet, kan vi ikke vide, men mønstrene kan give os nogle indikationer om forskelle grupper imellem eller om udvik- linger hen over et arbejdsliv, som det ellers ville have været svært at få øje på. Årsagerne hertil kan vi kun spekulere i.

## Konklusion og diskussion

Det er nu tid til at vende tilbage til spørgsmålet om, hvilke potentialer og vanskeligheder der knytter sig til den ganske overvældende mængde af kvalitative data, man kan stå med, når man som i vores tilfælde havde 1684 besvarelser, der hver indeholdt svar på syv åbne spørgsmål. Netop åbne spørgsmål, som besvares med fritekst, har den fordel, at man ikke begrænser respondenterne til at kunne svare det, som forskerne i forvejen havde fantasi til at forestille sig, at de ville svare og derfor har oprettet som en svarkategori. Det kan være en god idé, når man ikke kender fænomenet og derfor ikke ved, hvilke svarkategorier der vil være relevante at oprette. Men det giver potentielt mange tusinde 'steder' bestående af kortere eller længere stykker tekst, der skal læses, kodes og analyseres, og som nødvendigvis indebærer en eller anden form for reduktion af datamaterialet. Sagt på en anden måde er dataindsamlingen nem og billig, men det er analysearbejdet bestemt ikke, og derfor er der god grund til at overveje, om det er umagen værd.

Spørgsmålet, vi har undersøgt, er, hvordan og hvornår man kan bruge optællinger som led i at analysere og sammenfatte store mængder kvalitative data på en meningsfuld og pålidelig måde, og hvilke typer indsigter dette kan give i menneskers arbejdsliv.

Gennem artiklen har vi argumenteret for, at der i nogle kvalitative undersøgelser kan være fordele ved at udforske og formidle med tal, hvor mange svar, man har kodet under de oprettede kodekategorier, selvom kodningen er foregået induktivt. Dette kan også give mening selvom udgangspunktet i analysearbejdet har været forstå respondenternes overvejelser og tanker om deres arbejde og formidle, hvordan de med egne ord har udtrykt sig om det. Ud over at give mulighed for at arbejde induktivt og tage udgangspunkt i hvad medarbejdere selv skriver om deres arbejde, når de får ordet, er der også indsigter at hente ved at tælle. Det at lave optællinger har bidraget med nogle selvstændige indsigter, vi ikke havde fået, hvis vi udelukkende havde analyseret og formidlet undersøgelsen med traditionelle kvalitative tilgange.

Optællinger kan give både forskerne og læserne af undersøgelsen et overblik over proportionerne i materialet og mulighed for at vide, hvilke typer af svar der forekommer oftere end andre. Kodning ud over mætningspunktet kombineret med baggrundsvariable har muliggjort, at vi har kunnet se forskelle mellem, hvor hyppigt forskellige grupper har svaret på bestemte måder. Det har bl.a. ledt os til indsigter om, at unge og ældre i undersøgelsen overvejer forskellige 'overlevelsesstrategier', når de er pressede, at kvinderne oftere end mænd skriver, at de er arbejdspressede og at størstedelen af de respondenter, der selv mener, de er midt i arbejdslivet, er mellem 40 og 55 år. Sådanne indsigter i respondenternes arbejdsliv kunne vi ikke have fået, hvis vi alene havde arbejdet med traditionelle kvalitative analysemetoder. Disse mønstre kan dermed give indsigter, som ikke kunne opnås på andre måder i analysen af et stort kvalitativt datamateriale og give anledning til hypoteser eller til at rejse helt nye spørgsmål. Nogle af disse spørgsmål kan evt. besvares eller belyses ved at dykke ned i svarene igen, mens andre vil kræve andre typer af arbejdslivsundersøgelser.

Dermed er det dog ikke sagt, at optællinger af koder altid er en god måde at sammenfatte store mængder data, der er kvalitative i deres form. Her har vi peget på en række forhold, der er afgørende for, at optællinger kan komme på tale som en måde at sammenfatte et stort kvalitativt datamateriale. For det første er det vigtigt, at de 'steder', der kodes, er tydeligt afgrænsede og ækvivalente. Når der er tale om en elektronisk spørgeundersøgelse, er stederne automatisk ækvivalente, fordi det er de præcis samme spørgsmål, der er distribueret til alle. Står man til sammenligning med en stor mængde semistrukturerede interviews, er der ikke tale om afgrænsede og ækvivalente steder, hvorfor optællinger vil være langt mere problematiske. For det andet er det i forlængelse heraf vigtigt, at de steder, der er ækvivalente med hinanden ved at være svar på samme spørgsmål, holdes adskilt fra de øvrige steder, som er svar på andre spørgsmål - også selvom emnerne kan være overlappende. For det tredje er det vigtigt, at der er stringens i kodeprocessen. Kun hvis disse kriterier er opfyldt, giver det mening at tælle på kodningerne. Men selv hvis disse kriterier er opfyldt, kan man diskutere, om det er en god idé at bruge optællinger i sin analyse og i sin formidling af store mængder kvalitative data.

I en tid hvor der i høj grad efterspørges evidens og tal, og hvor også kvalitativ forskning mødes med sådanne forventninger og normer, kan man uforvarende komme til at bidrage til en i forvejen udbredt opfattelse af, at man kun kan tage undersøgelser alvorligt, hvis der mange respondenter og tal (Pratt, 2008). Man kan også ved at fremvise optællinger komme til at give indtryk af, at der er tale om eksakt og objektiv viden, eller at undersøgelsen er statistisk generali-

## REFERENCER

Alvesson, M., &amp; Kärreman, D. (2011). Qualitative Research and theory development. Mystery as method . Sage Publications.

Andersen, L. B., &amp; Pedersen, L. H. (2014). Styring og Motivation i den Offentlige Sektor . Djøf Forlag. Babcock, L., Peyser, B., Vesterlund, L., &amp; Weingart, L. (2022). The No-club: Putting a Stop to Wo- serbar, selvom det ikke er tilfældet. Man kan i det hele taget risikere, at undersøgelsen vil blive læst, forstået og brugt på måder, der ikke var hensigten og som man som forsker ikke synes, analysen kan bære. Vi kan også bekræfte, at man ved at kombinere kvalitative og kvantitative analysetilgange kan havne i det føromtalte 'multible audience problem' (Hannah &amp; Lautsch, 2011, s. 15), hvor man lægger sig ud med såvel kvalitative som kvantitative forskerkolleger, der har vidt forskellige holdninger til, hvilke kriterier god forskning hviler på.

Det er bl.a. sådanne overvejelser, som har ledt nogle forfattere til at mene, at det i visse tilfælde er bedst at lade være med at tælle eller at 'nedtone' eller skjule, hvordan optællinger eventuelt har spillet en rolle i udviklingen af forskernes analyser, og på den måde kan man ende med at lave det, som er blevet 'kvasi-kvantifi  ceringer' (Bryman, 2008; Hannah &amp; Lautsch, 2011, s. 14). Sådanne overvejelser gjorde vi os også, men vi nåede frem til samme standpunkt som Bryman, nemlig at det i hvert fald ikke bidrager til klarheden og gennemsigtigheden at skrive 'mange', når man faktisk har et konkret antal at skrive i stedet. Men hvis man vælger at skrive konkrete tal, må man til gengæld forvente en stor gennemsigtighed om, hvordan tallet er opstået, så læsere kan følge med i, hvad der egentlig er blevet talt og vurdere, om de fi  nder analysen og de fremviste mængder og mønstre overbevisende.

mens Dead-End Work .  Little,  Brown Book Group.

Bengtson, M. (2016). How to plan and perform a qualitative study using content analysis. NursingPlus Open , 2 , 8-14.

Bøgh Andersen, L., Greve, C., Klausen, K. klaudi, &amp; Torfi  ng, J. (2020). Offentlige styringsparadig-

- mer: Konkurrence og sameksistens (2. udgave). Djøf Forlag.
- Bryman, A. (2008). Breaking down the quantitative/qualitative divide. In Social research methods (3rd editio). Oxford University Press.
- Bundgaard, H., &amp; Mogensen, H. O. (2018). Analyse: arbejdet med det etnografi  ske metariale. In Antropologiske Projekter - en grundbog (p. 79).
- Davy, S. G. (2014). Zufriedene Lehrer - Zufriedene Lerner? Der Zusammenhang zwischen berufsbezogenem Lehrerwohlbefi  nden und der Lehrer-Schüler-Beziehung im Unterrichtsalltag . Aalborg University.
- Elskjær, M. F., &amp; Helles, R. (2015). Kvantitativ indholdsanalyse . Samfundslitteratur.
- Epstein, E. G., &amp; Delgado, S. (2010). Understanding and Addressing Moral Distress. The Online Journal of Issues in Nursing , 15 (3), manuscript one.
- Fife, W. (2020). Counting as a qualitative method grappling with the reliability issue in ethnographic research . Springer International Publishing.
- Flyvbjerg, B. (2020). Fem misforståelser om casestudiet. In S. Brinkmann &amp; L. Tanggaard (Eds.), Kvalitative Metoder. En grundbog . Hans Reitzels Forlag.
- Hannah, D. R., &amp; Lautsch, B. A. (2011). Counting in Qualitative Research: When to Conduct it, When to Avoid it, and When to Closet it. Journal of Management Inquiry , 20 (1), 14-22.
- Herzberg, F. (1987). One More Time: How Do You Motivate Employees? Harvard Business Review , September -.
- Hsieh, H.-F., &amp; Shannon, S. E. (2005). Three Approaches to Qualitative Content Analysis. Qualitative Health Research , 15 (9), 1277-1288. https://doi.org/10.1177/1049732305276687
- Jameton, A. (1984). Nursing practice: the ethical issues . Prentice-Hall.
- Mason, M. (2010). Sample Size and saturation in phd studies using qualitative interviews. Forum Qualitative Social Research. Sozialforschung , 11 (3).
- Nielsen, S. S., Jakobsen, C. V., &amp; Andersen, L. B. (2011). Skå  r i (arbejds-) glæden? Intrinsisk motivation og elevplaner i folkeskolen. Politik , 14 (2), 29-38.
- Pratt, M. G. (2008). Fitting Oval Pegs into round holes:Tensions in Evaluating and Publishing Qualitative Research in Top-Tier North American Journals. Organizational Research Methods , 1 (3), 481-509.
- Ruis, A. R., &amp; Lee, S. B. (Eds.). (2020). Advances in quantitative ethnography. In Second International Conference, ICQE . Springer. https://link-springer-com.ep.fjernadgang.kb.dk/ book/10.1007/978-3-030-67788-6
- Sandelowski, M. (2001). Real qualitative researchers do not count: the use of numbers in qualitative research. Research in Nursing &amp; Health , 24 , 230-240.
- Schonlau, M., &amp; Couper, M. P. (2016). Semi-automated categorization of open-ended questions. Survey Research Methods , 10 (2), 143-152.
- Shaffer, D. W., &amp; Ruis, A. R. (2021). How we code. In A. R. Ruis &amp; S. B. Lee (Eds.), Advances in quantitative ethnography . Springer. https://doi. org/10.1007/978-3-030-67788-6\_5
- Stake, R. E. (1995). The art of case study research . SAGE Publications.
- Vaaben, N., Olesen, K. G., Davy, S. G., Berg-Pedersen, M., &amp; Mouritzen, S. S. (2021). Trivsel og motivation gennem arbejdslivet i uddannelsessektoren . https://www.godtpsykiskarbejdsmiljo. dk/media/0jekobkf/trivsel\_og\_motivation\_ gennem\_arbejdslivet\_i\_uddannelsessekto-ren\_med\_bilag.pdf
- Yin, R. K. (2003). Case study research: Design and Methods . SAGE Publications.

Nana Vaaben , ph.d. docent, Københavns Professionshøjskole, nava@kp.dk

Kristian Gylling Olesen , ph.d. lektor, Københavns Professionshøjskole, krgy@kp.dk

Sarah Lisa Grams Davy , ph.d. lektor, Københavns Professionshøjskole, sagr@kp.dk