在扎根理论中，用以进行数据分析的方式数不胜数，究竟哪种方式最好，专家们常常对此意见不一。最常见的一种方式包含以下五个步骤：

第一步：开放式编码（open coding）

第二步：轴心式编码（axial coding）

第三步：修正数据

第四步：综合发现

第五步：建立理论

遵循这一路径，首先你要做的是将数据切分成段。接下来，你要找出各类属或各主题间的共性。完成这一分类之后，你就要开始找出各类属的“特性”，比如某一属性或某一子类属（subcategory）。这就是所谓的“开放式编码”。开放式编码将数据转化为一系列的主题，用以描述所调查的现象。而轴心式编码的作用则是建立类属与子类属之间的联系，它关注的是以下几个与类属相关的问题：(www.daowen.com)

有哪些条件促成了这一流程？

这一流程是处在怎样的语境中的？

人们用什么策略来管理这一流程或实行这一流程？

这些策略会导致什么结果？

这一阶段你需要在数据收集、开放式编码和轴心式编码之间循环往复，不断地对类属及其互相之间的关联进行细化，直至饱和。接下来，如果你认为收集的数据、类属及其相互关联已经足够，你就可以依此形成一条故事线，用来描述这一流程的机制。而这接下来就可发展为一种理论，用以解释这一流程。这一理论可以采用陈述、视觉模型，或一系列假设的形式。理论应该描绘流程的演化特性，并且解释某些特定的条件是如何导致某些特定的行为或互动的。155

据利迪和奥姆罗德所说，这些步骤是以严谨且系统的方式架构起来的，对于将庞大的数据缩减为简明的结构化框架非常有用，但有些研究人员认为这种处理扎根理论的方法“过于结构化”，会限制研究人员的灵活性，甚至会过早地将类属确定下来。156确实这是一种极为复杂的研究形式，我建议读者在进行此类研究前对其做进一步的延伸阅读，并且向熟悉扎根理论的资深研究人员或导师请教。