【共性分析】探索產品與流程中的共性驚喜：共性分析深入剖析

共性分析與可變性分析：提升產品品質的利器

問題領域的本質分析，是優化產品品質的關鍵步驟。共性分析（Commonality Analysis）與可變性分析（Variability Analysis）是兩大互補的方法，有助於工程師有效率地找出產品問題的根源。

共性分析

共性分析著重尋找文本中的共同出現情況，以瞭解系列成員間的共通點。透過分析詞語共同出現的頻率，能找出文本中具有一致性的概念或特徵，稱為共性。

在文本處理中，共性分析可用於短語提取。例如，由「後驗」接續「概率」的二階短語出現頻率較高，則「後驗」與「概率」兩詞互為共性。共性信息有助於理解文本的整體結構和主題。

可變性分析

可變性分析則聚焦於系列成員間的差異，找出導致不同情境的因素。透過分析變化的組成和模式，能找出可能造成重新設計的關鍵因素，稱為可變性。

在軟體開發中，可變性分析可用於模擬不同情境下的程式行為。例如，分析使用者輸入的變化對程式運作的影響，找出可能會導致程式錯誤的脆弱點。可變性信息有助於預測系統的穩定性和適應性。

整合應用

共性分析與可變性分析相輔相成，共同提供對問題領域的深入理解。透過找出共同點和差異點，工程師能有效率地鎖定關鍵變量，改善產品品質和效能。

PyHanLP 中的共性分析

Python 庫 PyHanLP 提供了共性分析模塊，能分析文本中的詞語共現，協助短語提取。以下為共性分析在 PyHanLP 中的應用代碼：

python
from pyhanlp import MutualInformationEntropyPhraseExtractor

extractor = MutualInformationEntropyPhraseExtractor()
phrases = extractor.extract_phrase(“輸入文本”)

共性分析

共性分析是一種質性研究方法，旨在藉由辨識和解釋共通的特點，深入瞭解研究對象或現象。藉由系統性的比較分析，共性分析協助研究者找出貫穿多個案例、受訪者或數據中的相似之處和共通的模式。

目標

• 辨識、描述和解釋研究對象或現象的共同特徵
• 建立概括性理論或模型以瞭解特定羣體、事件或社會脈絡

方法

1. 資料收集：蒐集來自多元來源的資料，例如訪談、觀察、文件等。

2. 資料分析：

3. 開放式編碼：透過逐字稿或田野筆記，將資料細分為較小的意義單元，並標記其特徵和屬性。

4. 軸向編碼：將開放式編碼的資料進行比較和對照，找出共通的主題和概念。

5. 選擇性編碼：從軸向編碼的結果中，選擇最重要的核心概念或類別。

6. 建立共性模式：透過整合和歸納分析，將資料中發現的共通模式歸納為理論框架或概念模型。

優點

• 深入見解：提供對研究對象或現象的深入理解，揭示其底層結構和動態。
• 理論建構：有助於形成廣泛適用的理論和模型。
• 跨文化研究：適用於跨文化研究，因為它強調跨文化差異或相似之處。

缺點

• 樣本限制：資料蒐集過程中的取樣偏誤可能會影響結果的概括性。
• 詮釋挑戰：研究者對資料的詮釋可能會受到主觀偏差的影響。
• 時間密集：共性分析是一個耗時且繁瑣的過程。

應用

• 社會學：瞭解社會羣體、文化模式和社會互動
• 心理學：探討認知過程、動機和情緒狀態
• 醫療保健： изучение заболеваний, 治療方法和 patient outcomes

表格：共性分析常見步驟

步驟	描述
資料蒐集	蒐集來自多來源的資料。
開放式編碼	將資料細分為意義單元。
軸向編碼	比較和對照開放式編碼的資料。
選擇性編碼	選擇最重要的核心概念。
建立共性模式	將資料中的共通模式歸納為理論模型。