定性数据分析NVIVO的使用
NVivo定性研究软件操作方法及界面介绍
NVivo定性研究软件操作方法及界面介绍NVivo软件是一款专为定性研究设计的工具，旨在帮助研究人员进行深入的数据分析和解读。
本文将介绍NVivo软件的操作方法和界面，帮助读者更好地了解和使用该软件。
一、NVivo软件的安装与启动1. 下载NVivo软件安装包并运行安装程序。
2. 在安装过程中，按照提示完成软件的相关设置。
可以选择安装默认配置，也可以根据实际需要进行自定义设置。
3. 完成安装后，点击桌面上的NVivo图标启动软件。
二、NVivo软件界面介绍1. 主界面：NVivo软件的主界面分为四个主要区域，包括：“项目导航器”、“项目工作区”、“项目属性”和“项目项列表”。
a) 项目导航器：用于浏览和导航项目文件夹，以便快速定位和访问特定的数据文件。
b) 项目工作区：提供了一个可以打开和编辑文档、注释、标记和节点等功能的区域。
c) 项目属性：显示当前选中项目项的属性信息，如作者、时间戳等。
d) 项目项列表：列出了当前项目中的所有项目项，可根据需要进行排序和筛选。
2. 功能区：位于主界面上方的功能区包含了许多常用的功能按钮，如导入数据、创建节点、进行查询、运行报告等。
这些功能按钮提供了一些基本的操作，以方便用户进行研究数据的分析和管理。
三、NVivo软件常用操作方法1. 导入数据：点击“导入”按钮，选择要导入的数据文件，并根据需要选择相应的导入选项。
可以导入文本、音频、视频、图片等不同类型的数据，以支持后续的定性分析和解读。
2. 创建节点：在项目工作区中，选中要进行节点创建的文档或部分文本，点击“创建节点”按钮。
然后输入节点名称并确认，即可创建一个新的节点用于后续的主题提取和分析。
3. 进行查询：通过点击“查询”按钮，用户可以输入关键词或查询条件，然后选择相应的查询选项（如全文查询、节点查询等）来搜索和筛选数据中符合条件的内容。
4. 运行报告：NVivo软件提供了多种报告模板，用户可以根据需要选择合适的报告模板并运行，以帮助生成研究数据的统计信息、图表分析等报告。
NVivo10-质性研究软件中文指南
安装和激活 NVivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
最低的配置要求 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
NVivo 和质的研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
NVivo 支持什么方法论？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
书目数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
材料来源分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
基于Nvivo的课堂视频分析
基于Nvivo的课堂视频分析近年来，随着教育技术的不断发展和普及，课堂视频在教学中的应用日益广泛。
课堂视频记录了教师授课的全过程和学生的学习情况，为教学评价提供了可靠的依据。
然而，课堂视频的数量庞大，如何高效地对这些视频进行分析和评估成为许多教育工作者和研究人员面临的问题。
Nvivo是一款知名的文本和多媒体数据分析软件，能够帮助研究人员有效地对大量数据进行管理、分类和分析。
在教育研究中，研究人员可以利用Nvivo对课堂视频进行深入的分析，从而更好地了解教师和学生的教学和学习过程。
首先，在使用Nvivo进行课堂视频分析之前，我们需要对视频进行转码和编辑。
Nvivo支持多种视频格式的导入，可以将课堂视频导入到项目库中进行管理。
在导入视频后，我们可以利用Nvivo的视频编辑功能，对视频进行剪辑、裁剪和标记等操作，以便更好地满足研究的需要。
接下来，我们可以利用Nvivo的标注工具将视频中的重要事件和行为进行标记。
比如，我们可以标记教师的授课方式、学生的参与情况、教学内容的呈现等。
通过对视频的标记，我们可以更好地了解教学过程中的关键点和亮点，找出教学上存在的问题和改进的空间。
此外，Nvivo还提供了强大的数据分析功能，可以帮助研究人员对视频数据进行定量和定性的分析。
比如，通过计数和统计功能，我们可以对教师的行为和学生的反应进行数量上的分析，得出一些客观的指标。
同时，Nvivo还支持文本和媒体数据的比较和关联分析，可以帮助研究人员发现教学模式、学习效果等方面的相关性。
此外，Nvivo还可以配合其他研究方法和工具进行综合分析。
比如，我们可以将视频数据与学生问卷调查、观察记录等相关数据进行整合，从不同角度对教学过程和学习效果进行全面的评价。
Nvivo还支持数据可视化，可以将分析结果以图表、图像等形式展示，使得研究结果更加直观和易于理解。
综上所述，可以帮助教育工作者和研究人员更好地了解教学过程和学习效果。
Nvivo提供了强大的数据管理和分析功能，可以高效地对课堂视频进行标记、剪辑和分析，帮助研究人员发现教学中的问题和改进空间。
NVivo质性分析软件在扎根理论中的运用
NVivo质性分析软件在扎根理论中的运用作者：舒璋文来源：《科教导刊·电子版》2014年第30期摘要扎根理论是一种基于归纳的、科学的质性研究方法论。
NVivo是基于扎根理论开发的软件。
本文结合扎根理论介绍NVivo软件的操作，强调研究者在研究时应该保持独立思考的习惯，不被软件束缚。
关键词扎根理论 NVivo软件运用中图分类号：TP311.1 文献标识码：A扎根理论是一种研究的方法，是一种作质性研究的“风格”（Strauss，1987），其宗旨是从经验资料的基础上建立理论。
它在研究设计与资料收集方式方面采用质性手段，在资料分解、分析过程中则积极吸纳量化分析手段。
扎根理论的主要特点不在其经验性，而在于它从经验事实中抽象出了新的概念和思想（陈向明，2000）。
1 NVivo 是基于扎根理论开发的传统扎根理论研究多采用手工剪贴质性数据来进行编码、归档。
用NVivo把资料直接导入，可以快速回到原始数据，减少因剪贴所造成的编码遗漏。
NVivo 软件（郭玉霞，2009）适用于将非数值性、无结构资料进行索引、搜寻、理论化，帮助研究者完成编码与搜寻、产生规则、建立理论、建立索引、建立逻辑关系、建立概念网络等工作。
扎根理论为研究者提供了明确的研究指南（Stauss &Corbin， 1990）。
将N8质性分析流程与扎根理论研究的一般流程相结合，可以将原始资料编码成自由节点的步骤属于开放式编码阶段，目的在于形成初步的资料范畴；将自由节点归类到树状节点中属于关联式编码阶段，目的在划分出适当的范畴，并建立范畴间的连结；而查询与编码的不断反复，则是处于核心式编码阶段，透过搜寻与比较，以发展出更成熟的概念，进而建立完整的概念框架（郭玉霞，2009）。
2 用扎根理论指导NVivo分析流程可以分为准备阶段、编码阶段、质性分析阶段、整合四个步骤。
2.1 准备阶段用NVivo开展研究，需要创建一个项目以保存现有的或在将来工作过程中产生的所有数据和想法。
资料分析中的编码与Nvivo软件介绍
一、编码编码是访谈资料分析中的一个重要技术.它是研究者将资料组织成概念类别,创造出主题和概念,用这些主题和概念来分析资料.这种编码使得研究者摆脱了原始资料的细节,从而在更高层次上思考这些资料,并引导研究者走向概括和理论.编码的方式主要有三种:开放性编码(Opencoding)、关联性编码(Axialcoding)、选择性编码(Selectivecoding).开放性编码是指将原始资料逐步进行概念化和范畴化,也就是研究者根据一定原则将收集的原始资料记录加以逐级提取为有编码意义的概念和范畴,并把资料记录以及提取的概念"打破""揉碎"并重新整合的过程.开放性编码的程序为:定义现象(概念化)→挖掘范畴→为范畴命名→发掘范畴的性质和性质的维度.因为扎根理论收集到的原始资料往往特别多,要做到面面俱到是不可能的,研究者面临的问题往往是代码过多.这时研究者就需要对代码进行优化、分级、筛选.关联性编码是由研究者确定的,是对那些与主轴变量在某一理论中有着重要关联的变量而进行的编码.其实它是在开放性编码的基础上发现和建立概念、等级、类属之间的各种相关关系,以编码出资料中各个部分之间的有机关系.关联性编码的关系有因果关系、时间先后关系、语义关系、情景关系、相似关系、差异关系、对等关系、类型关系、结构关系、功能关系、过程关系、策略关系等.选择性编码也称核心编码.研究者通过不断收集以及分析原始资料,进行理论性思考、编码、抽取概念、范畴,同时撰写备忘录的过程,慢慢地就会发现核心编码.格拉泽(Glaser)指出,选择性编码必须具有中央性,也就是其与范畴和特征最具有相关性;它是在资料不断分析比较后逐渐得到完善,最后形成一个有意义的、有所联结、稳定的理论模型,即通过不断地开放编码、关联编码,逐渐使编码出的理论成为一个包含性高的、抽象度高的词组.核心编码有下面几个方面的特点:首先,核心编码必须在所有类属中占据中心地位,是原始资料的高度概括,与大多数类属之间存在意义且自然地联系,最有可能成为资料的核心部分;其次,核心编码之间有很明确的关联,不会牵强附会;最后,核心编码下的概念现象要有尽可能大的差别性,但同时达到包含性广.这样,研究者就会得出一个理论的初始模型,接下来研究者必须再以收集来的资料,对理论进行验证,即研究者应再回到现场中,验证理论是否吻合,针对理论的缺口,做些填补工作,使所形成的理论更具备概念上的准确性.我们举一个例子来说明上述三级编码的过程.在对一些在美国留学的中国学生的跨文化人际交往活动及其意义解释进行研究时(1998年),研究者对资料进行了逐级编码.首先,在开放性编码中,找到了很多受访者使用的"本土概念",如"兴趣、愿望、有来有往、有准备、经常、深入、关心别人、照顾别人、管、留面子、丢面子、含蓄、体谅、容忍、公事公办、情感交流、热情、温暖、铁哥们、亲密、回报、游离在外、圈子、不安定、不安全、不知所措、大孩子、低人一等,民族自尊、不舒服"等.然后,在关联性编码中,在上述概念之间找到了一些联系,在七个主要类属下面将这些概念连接起来:"交往、人情、情感交流、交友、局外人、自尊、变化".在每一个主要类属下面又分别有相关的分类属,比如在"人情"下面有"关心和照顾别人、体谅和容忍、留面子和含蓄"等;在"局外人"下面有"游离在外、圈子、不知所措、不安定、不安全、孤独、想家、自由和自在"等.在所有的类属和类属关系都建立起来以后,研究者在核心编码的过程中将核心类属定为"文化对自我和人我关系的建构".在这个理论框架下对原始资料进行进一步的分析后,建立了两个扎根理论:第一,文化对个体的自我和人我概念以及人际交往行为具有定向作用;第二,跨文化人际交往对个体的自我文化身份具有重新建构的功能.二、Nvivo软件简介Nvivo是由澳洲QSR公司开发的,是一款功能强大的质性分析(QualitativeAGnalysis)软件,能够有效地分析多种不同类型的数据,诸如文字、图片、录音、录像等数据,是实现质性研究的最佳工具.使用Nvivo,可以将人们从以往的资料分析过程诸如分类、排序、整理等繁杂手工作业的劳累中解脱出来,让人有更充分的时间去探究发展趋势,建立理论模型,并最终获得研究问题的结论.Nvivo具有以下优点:支持导入、排序和分析多种格式(如语音、视频、图片等)文件,以及Word和PDF格式文件;支持突出关键字,并可按多种方式分类;采用业界领先的强大搜索引擎挖掘潜在理论模型;可生成并导出专业模型及图表;可通过微型网站共享自己的发现;Nvivo8新增以下功能:可导入PDF、Video、Audio及数码图片文件,并对其进行编码和检索;可建立二维、三维表格,并将其结果导出为Word或PowGerPoint文件增加团队协同功能;讨论、优化编码方案;用HTML格式发布研究成果;建立小型Web站点,在不拥有Nvivo的人员中共享其研究成果.Nvivo现在已经广泛应用于社会科学研究、商业和市场研究、人类学研究中,在管理学研究中使用可以帮助大家在毕业论文中对定性的数据资料进行编码.。
如何使用NVivo进行定性分析
如何使用NVivo进行定性分析第一章：NVivo软件简介NVivo是一种专业的定性研究软件，可以帮助研究人员对大量的非结构化数据进行有效管理和分析。
NVivo具有强大的文本分析、数据整理和可视化等功能，被广泛应用于社会科学、人文学科、市场研究等领域。
第二章：数据准备与导入在使用NVivo进行定性分析之前，首先需要准备研究所需的数据。
数据可以来自文本文件、音频文件、图片、视频等形式。
在导入数据时，NVivo提供了多种导入方式，可以直接将文件导入，也可以通过复制粘贴的方式将数据导入。
第三章：节点建立与编码在NVivo中，节点是对数据进行分类和组织的一种方式。
节点可以根据研究目标进行建立，用于标记和分类数据。
建立节点时可以根据研究问题或主题进行命名，并将相关的数据进行编码，以便后续的分析和比较。
第四章：标注与注释在进行定性分析时，研究人员通常会对数据进行标注和注释，以便更好地理解和分析数据。
NVivo提供了丰富的标注和注释工具，可以对数据进行高亮、批注、标签等操作，便于后期分析使用。
第五章：关系建立与查询在NVivo中，可以建立数据之间的关系，帮助研究人员发现数据之间的联系和模式。
关系可以通过多种方式建立，如链接、节点关联等。
通过建立关系，研究人员可以进行更深层次的分析和挖掘，发现隐藏的规律和洞见。
第六章：数据分析与可视化NVivo提供了强大的数据分析和可视化功能，可以帮助研究人员对数据进行系统性分析和展示。
通过对节点的统计分析、词频分析、交叉分析等操作，可以深入挖掘数据背后的信息。
同时，NVivo还支持将数据可视化为图表、图形等形式，便于研究人员理解和传达研究结果。
第七章：报告撰写与导出在定性分析完成后，研究人员通常需要整理并撰写研究报告。
NVivo提供了丰富的报告撰写工具，可以将分析结果整理为报告、文档等形式，并支持导出为常见的文件格式。
研究人员可以根据需要自定义报告的格式和内容，以满足研究需求。
nvivo原理
nvivo原理
NVivo是一款功能强大的质性分析软件，它支持多种不同类型的数据，如文字、图片、录音、录像等，是实现质性研究的最佳工具。
其原理主要是通过自然语言处理技术来分析文本数据，包括情感分析。
情感分析是一种自然语言处理技术，用于确定文本中的情感或情绪。
在NVivo中，情感分析是通过自动编码向导来实现的，该向导会将文本中的情感表达自动编码为正面、负面或中性。
此外，NVivo还支持定性研究方法和混合研究方法，可以帮助用户收集、整理和分析访谈、焦点小组讨论、问卷调查、音频等内容。
用户可以使用自动编码向导快速识别内容中的情感表达，并自动编码情绪以及其他主题，以便更快地了解数据。
通过NVivo，用户可以将自己从以往的资料分析过程如分类、排序、整理等繁杂的手工作业中解脱出来，有更充分的时间去探究发展趋势，建立理论模型，并最终获得研究问题的结论。
总之，NVivo的原理主要基于自然语言处理技术和定性研究方法，通过自动编码和情感分析等技术手段来帮助用户快速有效地处理和分析复杂的数据。
nvivo案例节点分类
nvivo案例节点分类NVivo是一款支持定性研究方法和混合研究方法的软件。
它可以帮助您收集、整理和分析访谈、焦点小组讨论、问卷调查、音频等内容。
全新的NVivo12更可协助您处理社交媒体和网页内容。
NVivo强大的搜索、查询和可视化工具使您可以深入地分析您的数据。
分类表包含有关项目中文件或案例的描述性信息。
例如，您可能具有期刊文章的文件分类表（包括诸如author和publication date 之类的属性）：或针对面试参与者的案例分类表（具有年龄段或性别之类的属性）：将案例或文件分配给分类时，NVivo会自动构建分类表。
分类表使您可以查看分配给特定分类的所有项目，并设置为每个项目设置的属性值。
导入案例分类您可能已经在NVivo以外的文件中收集了有关案件的信息。
如果将其保存为以下格式之一，则可以将其作为分类表导入：例如，如果您有代表人的个案，并且已在电子表格中记录了人口统计信息，则可以导入此分类数据。
同样，如果您已在NVivo 之外收集了有关文件的信息，并且该信息在结构化文本文件或电子表格中，则可以将其作为分类表导入到NVivo中。
例如，如果您进行了一系列视频采访并在电子表格中记录了位置和日期，则可以将视频导入NVivo，然后导入分类数据。
导入之前准备好数据如果数据位于制表符分隔的文本文件或电子表格或SPSS数据文件中，则可以将数据导入新的分类，也可以将数据映射到现有的分类。
该文件必须包含以下格式的值：如果分类数据在电子表格中，则分类名称必须在工作表的第一个单元格中。
电子表格可以包含多个分类表-每个分类表必须位于单独的工作表上。
在文本文件和电子表格文件中，第一列中的项目名称（大小写或文件名）在所有行中的格式都必须相同。
所有名称必须是以下之一：导入分类表数据注意：设置文件或案例的属性值导出分类表您可以导出分类表以与其他人共享数据，或在诸如IBM SPSS Statistics的统计包中使用它。
NVivo数据分析
UMSL CE Qualitative Conference 2011Title: Using NVivo to re-examine traditionally analyzed data.Presenters:Linnea L. Rademaker (Email: linnea.rademaker@ PH & FAX: 847 947-5043), Asst. Professor, Ed. Foundations & InquiryElizabeth J. Grace (Email: elizabeth.grace@ PH & FAX: 847 947-5138), Asst. Professor, Diversity in Learning & TeachingSteve Curda (Email: stephen.curda@ PH & FAX: 847-947-5255), Director of Assessment and Innovative TechnologyNational College of EducationNational-Louis University1000 Capitol DriveWheeling, IL 60090Abstract: As members of a college of education evaluation committee one of our charges is to support faculty as we document and improve our teaching. We asked faculty to respond to three qualitative questions, documenting ways in which interdepartmental and cross-department conversations are used to promote reflective thinking about our practice. Initially this data was analyzed by our committee using individual and collective group coding and reflection. Then, we used NVivo to provide an additional level of analysis and wish to discuss the similarities and differences of using electronic software for such analysis. Our findings include recommendations regarding the use of NVivo and support by universities for the improvement of software use by integrating such learning into our own professional development.Introduction:In this paper we discuss our work on a college-wide evaluation committee, in which we investigated f aculty’s use of conversation and reflection to demonstrate professionalism in teaching. We began this inquiry as the result of a constitutional charge, asking that we assist faculty in documenting the quality of our teaching. Previous activities of the committee included advisement to the implementation of an internet-based student course evaluation system, and we were looking forward to providing faculty with a way to look beyond traditional student course evaluations, and to provide a way for faculty to examine their own teaching and the ways that they made improvements to their teaching based upon their own reflections and professional collaborations.After completing the data collection (described below), and completing a traditional group hand-analysis of the data, three of us decided to input the data into QSR’s NVivo Software to see what changes, if any, resulted from the use of such software to aid in analysis. Research question and rationaleWhen analyzing qualitative data, how will the use of NVivo software change our analysis and interpretations, compared to traditional coding and analysis?Data analysis in qualitative research can be daunting, due to the sheer volume of languaged, video, audio and pictorial data that is available. The use of computers to aid in the analysis challenge is fairly new, with software programs having become increasingly robust over the past decade. Yet what can such programs offer researchers that might support their use? How might the results differ? What can we learn that will perhaps improve our analysis or facilitate our interpretations?Theoretical frameworkAs computer data analysis software for qualitative research has improved over the last decade, many authors have written about the issues involved in such analysis, with caveats or implications for continued use of such software (Lage & Godoy, 2008; Van Hoeven & Poelman, 2003). In our work we compared our own hand-analysis as part of a group of six colleagues vs. computer-aided analysis with just the three of us. We weren’t necessarily looking for changes in our analysis, as we realized that computer-assisted data analysis is largely dependent upon our work in entering and coding the data. We wondered, however, how the software might improve our own efficiency, thereby allowing us to perhaps go deeper into the data, and expand our findings. Ryan (2009) wrote about this in her own study, concluding that while the software did not increase rigor for her work, nor change the analysis, it did allow her to improve her organizational abilities, and she felt increased the ‘trustworthiness’ of her work, due to the visual capabilities of the software in being able to represent her analyses.Davis and Meyer (2009) examined the procedures of analysis, comparing hand coding with computer-assisted coding, detailing advantages, disadvantages and common assumptions held in the use of computer-assisted qualitative data analysis in sports psychology research. Particular caveats include the unpredictable malfunctions of computers and the misperception that the program will analyze for the researcher (as quantitative software might). They suggest that it is essential that the researcher learn the software before using for a project, and that you cannot separate the researcher from the program—that is, the researcher decides which features and codes to use and when; the program will simplify organization, recall of data, and visual representation.Gilbert (2002) further investigated the issue of coding and balancing ‘closeness’ and‘distance’ from the data. We concur that the use of the software left us feeling ‘close’ or (for some) overly-familiar with the data, sometimes making analysis difficult. Her emphasis on the ‘tactile-digital divide’ seem ed a bit dated for our usage, however. None of us had difficulty working with data in a digital manner from a computer usage perspective.Method of data collection/samplingSince our college-level committee was charged with assisting faculty in the documentation and reporting of the quality of faculty teaching (constitutional charge), we chose to survey faculty (using internet-based survey software—) about their perceptions of their collaborations in reflecting about teaching. We believed that providing faculty with an alternative to student-course evaluations, via the documentation of their professional activities, would provide faculty with additional materials with which to make their case for tenure and promotion. We sent out a link to an internet-based survey which contained three questions:1.What is something you have changed in your teaching recently and why have youchanged?2.Do you have conversations within your program about effective teaching? Pleaseprovide sample topics.3.Do you have conversations with others outside of your program about effectiveteaching? Please provide sample topics.We received 39 responses (out of approximately 160 full-time education faculty). Data was copied and transcribed from the internet survey software, and initially organized by each of the three questions.Methods of data analysisInitially, each of the six members (representing six different departments in the college of education) was asked to reflect on the responses. At our May, 2010 meeting, we chose to break into three groups, each group further examining one of the three questions. We came back together as a group to share our themes from our group coding, and reviewed all three questions as a group. We agreed upon themes from each of the questions, and wrote about it in an executive summary to the entire faculty. We chose the following themes for each question based upon our small group analysis:Three of us from the original committee sought to expand our understanding of the data, and entered all of the data into QSR’s NVivo 8 (subsequently, edition “9” was launched during this time, and we converted to NVivo9 in January, 2011). One member of our group had used NVivo 8 for a small project. But, the other two members had not used NVivo at all. For some, this was a new adventure in learning and doing, simultaneously. We initially broke out the data into the three questions as indicated above. But, each of us looked at the responses to each question, and began to create “tree nodes” as we noted them in each response. In this way computer initial coding is very similar to “hand-analysis” in that we each assigned meaning to parts of responses. At first the meanings, or “tree nodes” were descriptive in nature. For instance, if the respondent said that they talked with other colleagues at national conferences about teaching methods within a similar course, we would assign that a tree node of “conversations about pedagogy”.We thought back to Gilber t’s (2002) study. She identified a third stage of coding awareness, that she calls a “metacognitive shift” (p. 220). During our analysis and codingsessions, we found it helpful to include reflection on our own biases—especially in our choosing of “tree nodes”. While we felt these were descriptive, they still represented our “choices.” Gilbert cautions novice software users to reflect “about how and why one works in a particular way” (p. 220). It was important for increasing trustworthiness for us to acknowledge and reflect upon our biases.Interpretations and findingsA unique aspect of using computer-assisted qualitative data analysis software (CAQDAS) (vs. hand-coding/analysis) is the ability of the program to create visual representations of data—charts, graphs, trees—that helped us in our analysis, and potentially can help readers to more deeply understand our interpretations. Part of this aspect is the ease and agility with which such graphics can be made. Additionally, when several of us had coded by hand in the past, it was difficult to justify the work involved in changing and re-arranging codings and categories, or to try out new arrangements, due to the nature of “paper and pencil” and the‘messiness’ that such changes often created. In Nvivo or other CAQDAS, it is easy to move things around and try different coding categories and groupings. A third and final issue we discuss here is related to the nature of the software to increase the ability of three diverse researchers—different departments, different teaching areas, and different learning styles—to be able to work together to come to a group understanding of the issues found within our data.In thinking about the visual aspects of NVivo, we offer this example from our analysis sessions. When we were analyzing Question 2 (“Have you had conversations about teaching within your department or program?”), we decided to try a few graphs. We created a tree-cluster by word similarity, and the words ‘curriculum,’ ‘pedagogy,’ and ‘assessment’ came upfrequently, as we expected based upon our initial, group hand-coding. However, the tree node allowed us to see subcategories by grouping similar words together under the umbrella words. The visual offered a striking presentation that illustrated the wealth and depth of the conversations. Grouped together were phrases from participants that are part of teaching or pedagogy, such as:∙Collaboration with colleagues about curriculum∙Sharing classroom materials and resources∙Conversations about program contexts∙Strategies for teaching∙Incorporating philosophy and theory into teaching∙Blending theory into practice∙Using technology in pedagogy∙Meeting diverse student learning styles and needsThese phrases, and more, demonstrated the vast array of topics about which our faculty converse, think about and reflect upon with each other. While we saw these across the responses when we hand-coded on several pieces of paper, our intent at that time was more of the quality of data ordering (Charmaz, as cited in Seidel, 1998, p. 4). However, as we were able to return to the mass of data responses in a visual way, via the tree graph, we were able to concentrate on the depth of responses around a single theme or issue—that of conversations about our teaching or pedagogy. The striking visual display inspired our thinking about the reflective opportunity we had given faculty through the tool of this survey.A second issue in coding is that of ‘trying out’ changes in coding categories. While han d-coding, we were hesitant to make many changes, as the volume of data causes a ‘chaotic moment,’ when the data is re-connected randomly, as in pre-coding. However, with CAQDAS we were able to try out different themes and key coding categories, without the worry of losing our initial categories. The trying out actually is a technique supported by several data analysis theorists, as a means of rigorous attention to the data as the foundation from which your themes should emerge (Mertens, 2005; Miles & Huberman, 1994; Strauss & Corbin, 2008). NVivo allowed us to re-arrange categories, while still keeping our initial thematic categories. In fact, we were able to look at them side-by-side in a visual representation. We also created visual representations of all of the codes used in a question (Fig. 1).Figure 1 Coding categories for "What have you changed in your teaching?"Graphics like that in Fig. 1 assisted those of us who tend to be more visual, and helped us to work at making meaning and understanding within visual learning styles, which could then be translated back to language understanding such as is represented within this paper. As mentioned earlier, Gilbert (2002) cautioned CAQDAS users to be wary of the digital learningc urve when using software, and we felt that this particular caveat didn’t apply to us. However, a more applicable caveat that is related to the difference in users as mentioned by Gilbert, is that of the difference in learning styles—learning that is represented by the way we, as researchers, read and understand our data. In writing more recently about his seminal Multiple Intelligences (1983) theory Gardner and Moran (2006) posit that “the intelligences can be grouped together for various purposes” (p. 228). This is, perhaps, what happened with the use of NVivo and the visual representations—we, as separate and distinct researchers, with unique learning styles, were able to come together and find understanding of each other and the data, as well as represent understanding through the software.A third finding is that of being able to easily utilize multiple researchers in a single project. Capitalizing on the ability of the software to offer data presentation in multiple ways, is the ease with which we were able to share suggestions and coding categories with each other. We discovered that we could incorporate all three researchers within one file, share it electronically (via an electronic server), and continue coding. However, this was somewhat hampered by the way our university has purchased the product—we only have 10 licenses for faculty. The remaining licenses are on the server, and can only be accessed in the university computer labs.ImplicationsWe realized a s we began this project that we probably wouldn’t find ‘different’ themes. We knew that the hard work of coding still comes from within the mind of the researcher, and is intricately tied to the perspective of each researcher (Coffey & Atkinson, 1996). However, we were pleasantly surprised at how NVivo allowed easy storage and easy access to large amounts of languaged (and other types of) data. We also appreciated the ease with which we could manipulate and change around categories, themes and codes. Both of these points confirm Ryan’s (2009) findings of the software’s ability to increase the researcher’s organizational abilities.Still, using any new software, even for those who commonly work in computer-mediated environments, requires time. We found it difficult to negotiate enough time to teach the novice members of our group how to work with the software. It was enlightening, however, to try different features of NVivo and find that these “trial and error” efforts resulted in helping us view the data in new and different ways (i.e. the graphs mentioned above). Our suggestion is for researchers to allow sufficient time to ‘play around’ with the software, and to try to look at their data from multiple perspectives.REFERENCESBazeley, P. (2006). The contribution of computer software to integrating qualitative and quantitative data and analyses. Research in the Schools, 13(1), 64-74.Coffey, A. & Atkinson, P. (1996). Making sense of qualitative data: Complementary research strategies. Thousand Oaks, CA: Sage.Corbin, J. M. & Strauss, A. C. (2008). Basics of qualitative research: Techniques and procedures for developing grounded theory (3rd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.Davis, N. W. & Meyer, B. B. (2009). Qualitative data analysis: A procedural comparison. Journal of Applied Sport Psychology, 21(1), 116-124.Gardner, H. (1983). Frames of mind: The theory of multiple intelligences. New York, NY: Basic Books.Gardner, H. & Moran, S. (2006). The science of multiple intelligences theory: A response to Lynn Waterhouse. Educational Psychologist, 41(4), 227-232.Gilbert, L. S. (2002). Going the distance: ‘Closeness’ in qualitative data analysis software.International Journal of Social Research Methodology, 5(3), 215-228.Johnston, L. (2006). Software and method: Reflections on teaching and using QSR NVivo in doctoral research. International Journal of Social Research Methodology, 9(5), 379-391. Lage, M. C. & Godoy, A. S. (2008, special edition). Computer-aided qualitative data analysis: Emerging questions. RAM—Revista de Administraςάo Mackenzie, 9(4), 75-98.Lee, R. M. & Esterhuizen, L. (2000). Computer software and qualitative analysis: Trends, issues and resources. International Journal of Social Research Methodology, 3(3), 231-243.Lu, Chi-Jung & Shulman, S. W. (2008). Rigor and flexibility in computer-based qualitative research: Introducing the Coding Analysis Toolkit. International Journal of MultipleResearch Approaches, 2, 105-117.Mertens, D. M. (2005). Research and evaluation in education and psychology: Integrating diversity with quantitative, qualitative, and mixed methods, (2nd ed.). Thousand Oaks,CA: Sage.Miles, M. B. & Huberman, M. (1994). Qualitative Data Analysis. Thousand Oaks, CA: Sage. Ryan, M. (2009). Making visible the coding process: Using qualitative software in a post-structural study. Issues in Educational Research, 19(2), 142-159.Seidel, J. V. (1998). 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质性资料分析软件Nvivo 应用总述
质性资料分析软件Nvivo 应用总述一、质性资料分析软件Nvivo 简介（一）基本介绍大多数质性分析的计算机软件的方法论框架是扎根理论。
它们分析无特定结构或半结构化的数据（如会谈记录、调查、现场记录、网页和期刊文章），在社会科学和教育到医疗保健和商业等广泛的领域应用。
Nvivo是一种能够有效的分析多种不同的数据如大量的逐字稿文字、影像图形、声音和录像带数据的计算机辅助分析软件，是实现质性研究的常用工具。
NVivo为Nudist和V1V0的组合词。
Nudist全称为Non-numerical Unstructured Databytechniques of Indexing Searching and Theorizing，意为非数值性、无结构数据索引、搜寻、理论化，vivo意为自由自在，窗口接口版的Nudsit简称NVivo。
NVivo是澳大利亚QSR( Qualitativesoiutios & research )公司开发的一套强大而又灵活的质性分析软件，该软件专为大规模质性研究项目设计而成，数据输入输出方便快捷，提供了导入(Internal)、编码(Code)、群组(Set)、查询(Queries)建模(Models),链接(links)、分类(Classifications)和文件夹(Folders)等八大功能，加快了质性研究分析的过程。
Nvivo从文档的详细解释到调查回答中的图案信息分析都可使用，还可以为使用者转到统计软件提供连接。
主要适合分析下列资料:纵向研究、行为研究、内容分析、对话分析、人类学、文学回顾，以及上述多种方法混合使用的质性研究数据。
（二）Nvivo软件最基本的术语主要有材料来源:是研究者收集的研究材料，包括文档、PDF、数据集、音频、视频、图片、备忘录和框架矩阵。
编码(Code ):是按题目、主题或案例收集材料的过程。
例如，选择有关水质的段落并在一水质”节点进行编码。
nvivo11是什么？nvivo11中文版安装注册及使用方法图文教程
nvivo11是什么？nvivo11中⽂版安装注册及使⽤⽅法图⽂教程nvivo 11是什么？NVivo是⼀款⽀持定性研究⽅法和混合研究⽅法的软件。
它可以帮助您收集、整理和分析访谈、焦点⼩组讨论、问卷调查、⾳频等内容。
全新的NVivo11更可协助您处理社交媒体和⽹页内容。
那么，NVivo软件有什么⽤？如何安装？要注册吗？怎么使⽤？下⾯⼩编就给⼤家分享精⼼整理的NVivo 11 X64位安装注册及使⽤⽅法图⽂详细教程，此⽅法适⽤于⽀持x32/x64以及mac版的，对于NVivo软件还⽐较陌⽣的⼩伙伴可要看清楚了！nvivo 11(定性研究软件) 64位官⽅免费安装版(附安装教程)类型：其它⾏业⼤⼩：381.9MB语⾔：多国语⾔时间：2017-10-25查看详情nvivo 11(定性研究软件) 32位官⽅免费安装版(附安装教程)类型：其它⾏业⼤⼩：404MB语⾔：多国语⾔时间：2017-10-25查看详情NVivo是什么?NVivo是⼀种帮助您轻松组织和分析⽆序信息的软件，让您最终作出更好的决策。
⽆论您使⽤何种材料，⽆论您处于哪个领域，⽆论您采⽤什么⽅法，NVivo⼯作区均可帮助您轻松处理项⽬的各个环节 - 从组织材料到分析材料，再到共享及报告材料。
哪些⼈使⽤NVivo？从健康研究和项⽬评估到客户服务、⼈⼒资源以及产品研发 - NVivo⼏乎应⽤于所有领域。
耶鲁⼤学、澳⼤利亚世界宣明会、英国政策研究院以及Progressive Sports Technologies（先进体育技术公司）都使⽤NVivo来利⽤信息及见解。
借助⼊门指南初步了解和快速掌握NVivo操作。
"NVivo不仅仅是⼀个简单的定性数据分析⽅案，它还是规划、团队协作、⽂献综述、研究设计、数据分析及报告的重要资源。
"——西蒙弗雷泽⼤学社会学和⼈类学系Chris Atchisonnvivo11功能：⼀、对于个⼈，使⽤NVivo可以：1、将更多时间花费在分析和发现信息上，⽽⾮处理琐碎的⾏政任务。
Nvivo工具介绍(高阶)
nvivo工具可以对品牌传播的内容进行深入的分析，包括关键词、话题、情感等。通过该工具，用户可以快速识 别品牌传播的重点和趋势，以及消费者对品牌的认知和态度。此外，该工具还支持对品牌传播渠道进行分析，如 社交媒体、广告等，从而更好地选择适合的传播渠道和方式。
案例三：用户行为分析
总结词
在用户行为分析中，nvivo工具能够帮助用户深入挖掘用户的行为特征、需求和偏好，从而更好地设 计产品和服务。
概念分析
总结词
概念分析是nvivo工具中用于识别、提取和分析文本数据中的关键概念和隐喻的功能。
详细描述
概念分析可以帮助用户深入理解文本数据的意义和内涵，发现其中隐藏的概念和隐喻。 在nvivo工具中，用户可以使用不同的工具进行概念分析，例如概念地图、概念树、概
念聚类等。
关系分析
总结词
关系分析是nvivo工具中用于识别、提取和分析文本数据中实体之间的关系和交互的功能。
VS
详细描述
通过使用nvivo工具，研究人员可以对企 业文化相关的资料进行分类、编码和查询 ，从而深入了解企业文化的内涵和特点。 此外，该工具还支持对企业文化的传播和 影响进行可视化分析，如制作企业文化传 播路径图、企业文化影响矩阵等，使得分 析结果更加直观和易于理解。
案例五：组织结构分析
总结词
在组织结构分析中，nvivo工具能够帮助用户深入挖 掘组织的结构、功能和运作方式，从而更好地优化组 织的运营和管理。
安装与启动
安装
首先需要从nvivo官网下载安装包，根据操作系统的 不同选择相应的版本，然后按照提示完成安装。
启动
安装完成后，双击桌面nvivo的快捷方式即可启动软 件。
数据导入与整理
基于NVivo 的决策模型构建及应用
基于NVivo 的决策模型构建及应用◎陈鑫凤NVivo 可以增强定性研究过程，快速处理查询，并扩展分析途径。
然而，在使用之前，必须考虑以下因素：培训时间、建立编码器之间的可靠性、文档的数量和长度、编码时间、编码结构、自动编码的使用，以及可能需要单独的数据库或额外的支持软件。
本文建立了一个NVivo 决策模型，以确定何时将NVivo 作为一个合适的会计研究定性分析工具。
一、决策模型NVivo 决策模型是可以帮助会计研究人员确定NVivo 是否适合他们项目的定性需求，作为手工分析数据的替代工具。
NVivo 决策模型所示。
NVivo 决策模型包括数据管理团队在项目期间遇到的问题。
NVivo 决策模型构建如下图1：图1NVivo 决策模型二、NVivo 决策模型解释1.学习NVivo 工具的时间成本。
会计研究者是否学习NVivo 首先要考虑的问题是自身进行定性分析的频率。
如果研究者不经常做定性研究，并且数据量有限（少于20个访谈或焦点组），那么采用手工分析更有效和更便宜。
如果会计研究人员经常进行定性分析，则需要继续考虑以下因素：个人对手工或计算机分析的偏好、软件成本、对未来项目使用NVivo 的预期以及学习NVivo 所需的时间投资。
根据经验每个学者起码要花费15-20个小时的训练，才能学会NVivo 工具，并且训练时间会随着编码器的增加而延长。
此外，应考虑要编码的文件的数量、文件的长度、编码的详细程度以及编码后对数据库的操作数量。
如果会计研究者研究的项目是小项目或需要的结果仅仅是一个广泛的主题，手工分析数据是更有效的。
然而，对于大型项目、多个项目、有稳定的数据分析团队的项目，或者需要深入详细分析的项目，NVivo 可能更有效。
个人对NVivo 的熟练程度也可能决定使用NVivo 进行分析是否更节省时间。
由缺乏经验的用户进行的项目将比由有经验的用户进行的项目需要更多的时间。
2.编码结构。
为了保证编码器间的高可靠性，编码结构设计得简单明了。
定性分析软件NVivo8中文版
2008年8月中旬NVivo8中文版正式发行。
NVivo化不可能为可能视频、采访录音、文档、照片、媒体剪辑、音乐、播客，不论您的材料如何，不论您的项目如何，不论您的背景如何——NVivo 8 的超级技术让您体验前所未有的信息探索、分析和洞察的新境界。
NVivo 8 新增功能：可导入PDF、Video、Audio、及数码图片文件，并对其进行编码和检索可建立二维、三维表格，并将其结果导出为Word或Powerpoint文件增加团队协同功能，讨论、优化编码方案用Html格式发布研究成果，建立小型Web站点，在不拥有Nvivo的人员中共享其研究成果QSR国际——先驱、领袖，也是您的合作伙伴QSR国际10多年前推出首个定性研究软件，如今始终保持着世界领先研究软件开发商的地位。
QSR软件拥有遍及90个国家的35多万个客户，与任何其它定性研究产品相比，使用机构数量当属冠军。
但并不仅仅是领先的软件使我们脱颖而出——还有我们对创新、支持与服务的承诺。
从动画教程和丰富的在线资源，到指南图书以及电话、电子邮件和传真的个人协助，QSR 提供各种支持服务。
凭藉一家咨询分支以及一个庞大的全球培训网络，无论您身在何方，我们均可为您提供一对一的培训和小组研讨会。
QSR同时为广大商业、政府和教育用户提供灵活的使用许可安排。
从单个用户到团体使用权许可，无论您的情况如何，我们均可一一满足，为您免费提供未来软件升级产品、客户支持以及非团址使用的灵活性。
NVivo始终为定性分析确定新的标准，NVivo 8也不例外。
有史以来第一次，NVivo提供了影音功能，让用户可以使用音频和视频材料。
全新工具意味着分析更加深入、更加灵活。
NVivo 8人人皆宜——是您终极的项目合作伙伴。
新手上路- 似曾相识的软件如果您曾经用过Microsoft产品，那么您会发现NVivo便于使用和教学。
这是因为NVivo 是同类唯一一种使用Microsoft指导方针设计的软件。
nvivo样本量
nvivo样本量一、什么是nvivo样本量nvivo是一种常用于定性研究的数据分析软件，它可以帮助研究者对大量文本、音频、视频等数据进行系统化的分析和解释。
在使用nvivo进行研究时，样本量是一个关键的问题。
样本量的大小直接影响到研究结果的可靠性和推广性。
因此，合理确定nvivo样本量是进行有效研究的基础。
二、为什么要确定nvivo样本量确定nvivo样本量的目的是为了保证研究的可靠性和推广性。
合理确定样本量可以避免样本过小导致的结果不具有代表性，也可以避免样本过大导致研究成本过高和研究时间过长。
三、确定nvivo样本量的方法确定nvivo样本量的方法有多种，下面将介绍几种常用的方法。
1. 经验法经验法是一种常用的确定nvivo样本量的方法。
根据研究者的经验和专业知识，结合研究的目的和研究问题，合理估计样本量的大小。
这种方法简单快捷，适用于一些初步的研究，但是由于没有科学的依据，容易导致样本量过小或过大。
2. 统计学方法统计学方法是一种科学的确定nvivo样本量的方法。
通过统计学原理和方法，可以根据研究问题的性质和要求，计算出合理的样本量。
常用的统计学方法有抽样误差法、功效分析法等。
这种方法科学可靠，可以保证研究结果的可靠性和推广性，但是需要一定的统计学知识和计算能力。
3. 文献回顾法文献回顾法是一种通过回顾相关文献，了解已有研究的样本量情况，从而确定nvivo样本量的方法。
通过查阅相关文献，可以了解到已有研究的样本量范围和分布情况，从而可以参考这些研究的经验，确定自己研究的样本量。
这种方法简单易行，可以借鉴他人的经验，但是需要注意样本量的具体情况和研究问题的特点。
四、确定nvivo样本量的考虑因素确定nvivo样本量需要考虑多个因素，下面将介绍几个主要的考虑因素。
1. 研究问题的性质和要求研究问题的性质和要求是确定nvivo样本量的重要因素。
如果研究问题比较复杂，需要全面深入地了解和分析，那么样本量就需要相应增加。
nvivo样本量
nvivo样本量【最新版】目录1.Nvivo 样本量的概述2.Nvivo 样本量的计算方法3.Nvivo 样本量的应用实例4.Nvivo 样本量的优势与局限性正文1.Nvivo 样本量的概述vivo 是一款广泛应用于社会科学领域的定量研究分析软件，它可以帮助研究者对大量的文本、音频和视频数据进行有效的整理、分析和可视化。
在 Nvivo 中，样本量是一个关键概念，指的是研究者在分析数据时所选取的样本数量。
通过合理地确定样本量，研究者可以有效地提高研究的效率、准确性和可靠性。
2.Nvivo 样本量的计算方法在实际研究中，样本量的计算通常需要考虑多种因素，如研究目的、研究对象的特征、预期的效应量等。
以下是计算 Nvivo 样本量的一般步骤：（1）明确研究目的：研究者需要首先明确研究的目的，以便确定需要分析的变量和指标。
（2）选择合适的抽样方法：常见的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、整群抽样等，研究者需要根据研究目的和实际情况选择合适的抽样方法。
（3）确定效应量：效应量是指研究中自变量和因变量之间的关系强度，通常用标准差或者相关系数表示。
研究者需要根据已有研究或者理论依据，预先设定一个预期的效应量。
（4）计算样本量：根据以上信息，研究者可以使用统计学公式计算所需的样本量。
常见的样本量计算公式包括：n = (Z^2 * S^2) / (μ - ε)，其中 n 为样本量，Z 为正态分布的分位数，S 为标准差，μ为总体均值，ε为允许的误差范围。
3.Nvivo 样本量的应用实例假设一项研究旨在分析不同教育水平对个体收入的影响，研究者首先需要收集大量的文本数据，然后利用 Nvivo 对这些数据进行编码、分类和分析。
在分析过程中，研究者需要根据预期的效应量（如教育水平与收入的相关系数）、标准差（如收入的标准差）等信息，计算出合适的样本量，以便在保证研究效果的同时，减少不必要的工作量。
4.Nvivo 样本量的优势与局限性vivo 样本量的优势主要体现在：（1）提高研究效率：合理的样本量可以避免研究者分析过多的数据，从而提高研究效率。
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三种编码在文章中的表述
马利文，陈会昌（2007）中小学教师对尊重的理 解及不尊重行为的表现[J].教育研究与实验.（6 ）：53-56.
编码举例
在对一些在美国留学的中国学生的跨文化人际交往活动及其意 义解释进行研究时，作者对资料进行了逐级的编码。首先，在 开放编码中，作者找到了很多受访者使用的“本土概念”，如 “兴趣、愿望、有来有往、有准备、经常、深入、关心别人、 照顾别人、管、留面子 、丢面子、含蓄、体谅、容忍、公事 公办、情感交流、热情、温暖、铁哥们、亲密、回报、游离在 外、圈子、 不安定、不安全、不知所措、大孩子、低人一等 ，民族自尊、不舒服”等。 然后，在主轴编码中，作者在上述概念之间找到了一些联系， 在七个主要类属下面将这些概念连接起来：“交往、人情、情 感交流、交友、局外人、自尊、变化”。在每一个主要类属下 面又分别有相关的分类属，比如在“人情”下面有“关心和照 顾别人 、体谅和容忍、留面子和含蓄”等；在“局外人”下 面有“游离在外、圈子、不知所措、不安定、不安全、孤 独 、想家、自由和自在”等。
汇报内容
质性研究
定性数据处理和分析 NVIVO的使用
1 2 3
4
Q&A
量的研究VS质的研究
量的研究
采取自然科学研究模式，对研究问题或假设，以问卷、量表、 测验或实验仪器等作为研究工具，搜集研究对象有数量属性的 资料，经由资料处理与分析之后，提出研究结论，藉以解答研 究问题或假设的方法。
主轴编码（Axial coding）
对已经存在编码和概念的数据进行二次审视，又 被称为二级编码，或关联编码。 主要任务是发现和建立概念类属之间的各种联系， 以表现资料中各个部分之间的有机关联。 这些联系可以是因果关系、时间先后关系、语义 关系、情境关系、相似关系、差异关系、对等关 系、类型关系、结构关系、功能关系、过程关系、 策略关系等。
用数
质性数据比量化数据更难分析。
需要将原始数据缩减为可管理的，有意义的数据。
需仔细阅读你的数据（大部分都是文本），进行 编码和撰写分析备忘录。 写作技能在呈现质性数据的时候至关重要。
10
典型的质性数据分析流程
编码和概念形成
基于数据形成概念
概念形成始于数据收集阶段 数据分析：将数据根据概念/主题划分为不同的类属， 例如：进行编码。 结论和证据是相互支持的。
编码是质性数据分析的核心过程。
质性数据中的编码
编码:将原始资料根据其所反映的概念类别进行整 理，以发展出新的主题或概念。
开放编码（Open Coding，一级编码）
开放编码
阅读所有的现场笔记或其他数据，给资料赋予初步的 编码标签。 开放编码的过程类似一个漏斗，开始时编码的范围比 较宽 ，随后不断地缩小范围，直至编码出现了饱和。 为了使自己的分析不断深入，研究者在对资料进行开 放编码的同时应该经常停下来写分析型备忘录，对资 料中出现的理论性问题进行思考，通过写作的方式逐 步深化自己已经建构起来的初步理论。 给每一个编码进行初步的命名，命名可以使用当事人 的原话，也可以是研究者自己的语言，不要担心这个 命名现在是否合适。
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选择编码
在核心编码阶段，研究者应该经常问：“这个（ 些）概念类属可以在什么概括层面上属于一个更 大的社会分析类属？在这些概念类属中是否可以 概括出一个比较重要的核心？作者如何将这些概 念类属串起来，组成一个系统的理论构架？”这 个时期研究者写的备忘录应该更加集中，针对核 心类属的理论整合密度进行分析，目的是对理论 进行整合，直至取得理论的饱和和完整。
主轴编码（Axial coding）
在主轴编码中，研究者每一次只对一个类属进行 深度分析，围绕着这一个类属寻找相关关系，因 此称之为“主轴”。随着分析的不断深入，有关 各个类属之间的各种联系应该变得越来越具体。
在对概念类属进行关联性分析时，研究者不仅要 考虑到这些概念类属本身之间的关联，而且要探 寻表达这些概念类属的被研究者的意图和动机， 将他们的言语放到当时的语境以及他们所处的社 会文化背景中加以考虑。
质的研究
质的研究方法是以研究者本人作为研究工具，在自然情境下，
采用多种资料收集方法，对研究现象进行深入的整体性探究，
从原始资料中形成结论和理论，通过与研究对象互动，对其行 为和意义建构获得解释性理解的一种活动。
质的研究与量的研究的区别 质性研究的意义和适用范围
数据分析方法的比较
量化数据分析 质性数据分析
有一套专门的，标准 化的技巧
非标准化，通常采用归 纳的方法 在数据收集的同时进行 分析 创造新的概念和理论 数据通常是相对不精确 的，分散的，情境相关 的。
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在数据收集和处理之 后开始数据分析 检验假设
循环、演进的研究过程
进入研究现场 界定研究问题
收集资料
撰写研究报告
分析资料
质性数据处理和分析
为什么要用质性数据？
质性数据更加生动。 （故事）
质性数据更加具有情境性，能够对过程进行背景 陈述、细描和解释。
通过质性数据，能够让数据具备时间的属性，得 到更富有成效的解释。 帮助研究者超越最初的成见和框架。
质的研究的基本步骤
1）确定研究现象，提出研究问题和概念框架
2）文献综述，反思自作者经验和前设
3）选择研究对象 4）探讨研究关系 5）选择研究方法 6）进入研究现场 7）收集资料 8）分析资料，建构理论 9）质量检测（效度、信度、推广度、伦理问题）
10）写研究报告
对所搜集资料进行分析的第一阶段时使用开放式 编码，将主题和概念从资料内部浮现出来。 这一轮编码的主要目的是开放对资料的探究，所 有的解释都是初步的、 未定的，相应的NVIVO中 有一个Free Node的选项。 研究者要求以一种开放的心态，尽量“悬置”个 人的“偏见”和研究界的 “定见”，将所有的资 料按其本身所呈现的状态进行编码。
选择编码（Selective Coding）
选择编码（又称三级编码或核心编码）指的是： 在所有已发现的概念类属中经过系统的分析以后 选择 一个“核心类属”，分析不断地集中到那些 与核心类属有关的编码上面。
核心类属必须在与其他类属的比较中一再被证明 具有统领性，能够将最大多数的研究结果囊括在 一个比较宽泛的理论范围之内。