De data werden geanalyseerd met PQMethod [ 15], een programma dat is ontwikkeld voor de analyse van Q‑sorts.
Tijdens de post-sort-bijeenkomst kregen participanten tijdens een online meeting de gelegenheid om hun rangschikking toe te lichten. Dit was noodzakelijk voor de interpretatie, beschrijving en benaming van clusters. De data werden geanalyseerd met PQMethod [ 15], een programma dat is ontwikkeld voor de analyse van Q‑sorts. We beschreven de correlaties tussen de Q‑sorts van verschillende deelnemers en voerden een factoranalyse uit, die resulteerde in drie onderscheiden factoren (onderlinge correlatie kleiner dan 0,4) of clusters met een hoge lading voor minimaal twee deelnemers. Ten slotte werden de stellingen gerangschikt volgens hun factorscores binnen de clusters, en werden stellingen met een hoog ( p < 0,05) en zeer hoog ( p < 0,01) onderscheidend vermogen geïdentificeerd.