程序化扎根理论在案例数据分析中的应用：框架构建与数据饱和

在案例数据分析阶段，本研究建立了明确清晰的研究框架，以确保变量之间的相关性匹配，并保证案例数据能够互相支持，直至数据饱和。为了分析案例数据，本研究采用程序化扎根理论，始终围绕客观事实，利用真实数据进行重复性对比和交叉检验。具体而言，本研究首先进行了'贴标签'处理，将最初毫无章法的案例数据进行聚类整理，得到初始概念和范畴。其次，本研究理清了范畴间的关系，即按照案例发展的阶段性逻辑对标签化后的范畴进行梳理，初步理清各范畴之间的从属关系。最后，本研究通过开放式、轴心式以及选择性编码等过程总结出各范畴之间的逻辑关系，得到理论模型。