Maguire, M. and Delahunt, B. (2017) "Doing a Thematic Analysis: A Practical, Step-by-Step Guide for Learning and Teaching Scholars" All Ireland Journal of Teaching and Learning in Higher Education, 8(3). 3351-33514

• Thematic analysis：方法論というよりは方法である。
• 他の方法論が特定の認識論や理論パラダイムに紐付いているのに比べて、柔軟な手法であるため。
• ありがちなミス＝インタビュークエスチョンを主題としてしまうこと。
• これは単にデータを要約したり整理しただけ。分析ではない。
• 主題には、意味的と潜在的の2段階がある。
• 意味的＝データに表れた意味
• 潜在的＝背後にある考え、前提、概念を特定したり検証する
• 分析はトップダウン（特定のテーマに沿って分析）とボトムアップ（データからテーマを析出）の2つがある。
• 分析は6段階
• データに馴染む：ノートや第1印象を書き留める。
• 初期コードの生成：データを小さい意味の塊にする。ある程度意味の塊を見つけてコード化する。
• 主題を探す：コードを関連づけてより大きな主題にまとめる
• 主題を検証する：6つの問いで見直す：（1）主題は意味があるか？、（2）主題はデータに根ざしているか、（3）主題に当てはめすぎていないか、（4）重複がある時、本当に分ける必要があるか、（5）副主題はないか、（6）他に主題はないか
• 主題を定義する：各主題は何に関するものか、主題は何を言おうとしているものか、副主題がある場合、それらはどう主題と関連しているか、主題同士はどう関連しているかを明確にして、図にする。
• 文章化する