# data[].attributes.body
Mere strukturering i løbet af vores undersøgelse og dataindsamling, så vi ikke misser vigtige pointer til sidst

# data[].attributes.body
Reflektere over vores metode og hvordan det påvirker resultaterne

# data[].attributes.body
Husk dokumentation for vores argumenter

# data[].attributes.body
Være mere realistiske omkring metodevalg og tidsforbrug

# data[].attributes.body
Begrund vores kildevalg - spørg hvorfor. Refleksivitet over deltagere

# data[].attributes.body
Lært mere om, hvordan og hvorfor vi foretager de forskellige undersøgelsesdesigns

# data[].attributes.body
Interview typer og deres relevans

# data[].attributes.body
Arbejde med at udvikle et vidensbehov og arbejdet ud fra det

# data[].attributes.body
Være mere fleksible og cirkulære i vores arbejdsmetode

# data[].attributes.body
Huske at argumentere/reflektere over sine valg ift. Data, Teori, metode etc.

# data[].attributes.body
Husk kodning til begrundelse - gå i dybden, ikke genereliser

# data[].attributes.body
Vigtigheden i at argumentere for hvorfor og hvilke fordele/ulemper der kan være ved valg af xxxx

# data[].attributes.body
Bedre struktur på transkriberingen og kodningen af indsamlede data

# data[].attributes.body
Kvalitet over kvantitet. Detaljer og kontekst.

# data[].attributes.body
Skabe/henvise en bedre/direkte kobling mellem vores data og vores customer profile

# data[].attributes.body
Vær opmærksom på forskellig bias

# data[].attributes.headline
Vidensbehov --> Arbejde --> Vidensbehov igen og igen

# data[].attributes.subject
Vidensbehov --> Arbejde --> Vidensbehov igen og igen

# data[].attributes.body
Hvor lang tid det egentlig tager og lave

# data[].attributes.headline
Vigtigt med god struktur og fokus på planlægning 

# data[].attributes.subject
Vigtigt med god struktur og fokus på planlægning 

# data[].attributes.body
Have mere fokus på vores sampling af deltagerne til vores dataindsamling

# data[].attributes.body
God praksis ift kvalitetskriterier og hvordan vi måler på, om vores analyse er "god" og valid

# data[].attributes.body
Kendskab til processen

# data[].attributes.body
Husk rød tråd

# data[].attributes.headline
Iterativ proces som løbende læring af viden

# data[].attributes.subject
Iterativ proces som løbende læring af viden

# data[].attributes.body
Vær fleksibel, så vi ikke rammes af confirmation bias

# data[].attributes.body
God praksis ift. kvalitetskriterier og hvordan vi måler på om vores analyse er "god" og "valid"

# data[].attributes.body
Huske at argumentere for vores argumenter

# data[].attributes.body
Fundet ud af, hvordan vi skaber viden

# data[].attributes.body
Hvis vi havde planlagt bedre, kunne vi have opnået større mætning

# data[].attributes.headline
Typer af kvalitativ data og hvad de kan dække af information

# data[].attributes.subject
Typer af kvalitativ data og hvad de kan dække af information

# data[].attributes.body
At man skal kode sine interviews for at skabe tryktur

# data[].attributes.headline
Kunne gøre bedre brug af direkte kobling mellem specifikke data og viden

# data[].attributes.subject
Kunne gøre bedre brug af direkte kobling mellem specifikke data og viden

# data[].attributes.body
Logbog kunne være en god idé igennem hele processen

# data[].attributes.body
Mere refleksion

# data[].attributes.body
Hvis der er nogle medlemmer, som ikke har været med til data indsamling, forsøg da at lave en fælles opsamling, så alle er med