质性数据分析方法与分析工具简介 (2)课件
质性分析
• 难以用数量来衡量，继续按照以往的思路 进行研究变得异常艰难
以人为本
别人也不傻
• 欧美学界20世纪70年代“量”&“质” • 实证主义（强调因果，社会现象是客体） • 自然的不变性和社会的不可复制
• 20世纪70年代后，新的范式应用到社会科学的 研究中
• 放弃数字/搜集故事/事件描述 • 确切的讲质性研究是“以长期、第一手观察的
改进，都是不完整的
• ④思想实验 • “如果—就会”怎样 • 产生新的想法，检验现有理论是否存在问题
研究问题：你想知道什么
• 首先保证研究问题是研究设计的中心部分
• 两个主要功能 • ①聚焦你的问题（研究问
题、研究目标以及概念框 架之间的关系） • ②指引你如何去完成研究 （研究问题、研究方法以 及效度的关系）
研究结论√
• 质性研究的效度不是来自漠不关心，而是来自 诚实
效度：你可能会犯怎样的错误
• 反应性 • 研究者对于所研究的情境和个体的影响
• 质性研究的目标不是消除，而是理解并有效的 利用
• 观察者影响<情境影响
• 重要的是去理解你如何影响受访者的回答，以 及它如何影响你从访谈中得出结果的效度
效度：你可能会犯怎样的错误
• ①高度的、长期的投入 • ②丰富的数据 • ③受试者核准 • ④干预 • ⑤寻找不一致的证据和反面的案例 • ⑥三角校正法 • ⑦准统计分析 • ⑧比较
Thank You
是错误的？
质性研究首先要考虑的问题
质性研究首先要考虑的问题
研究目标：为什么要进行这项研究
• 为了让自己谨记初衷，记得确立研究目标
• 个人目标、应用目标、学术目标
质性数据分析 (2)
质性数据分析 (2)目录质性数据分析(2) (1)引言 (1)质性数据的定义和特点 (1)质性数据分析的重要性和应用领域 (2)质性数据分析方法 (4)文本分析方法 (4)访谈分析方法 (5)观察分析方法 (6)质性数据分析的步骤 (7)数据收集 (7)数据整理和编码 (8)数据解释和归纳 (9)质性数据分析的挑战和解决方法 (10)主观性和偏见的影响 (10)数据量大和复杂性高 (10)结果的解释和推广 (11)结论 (12)质性数据分析的优势和局限性 (12)对未来质性数据分析的展望和研究方向 (13)引言质性数据的定义和特点质性数据是指以描述性词语或符号来表示的非数值型数据。
与数量性数据相比，质性数据更加主观和抽象，通常用于描述事物的属性、特征、性质或类别。
在质性数据分析中，我们关注的是数据的含义和解释，而不是数据的数量或大小。
下面将详细介绍质性数据的定义和特点。
一、质性数据的定义质性数据是指那些无法用数值来表示的数据，而是通过描述性词语或符号来表达的数据。
它通常用于描述事物的属性、特征、性质或类别。
质性数据可以是文字、符号、图像、声音等形式，它们反映了人们对事物的主观认识和感受。
质性数据的定义相对宽泛，可以包括各种形式的非数值型数据。
二、质性数据的特点1. 主观性：质性数据是基于人们的主观认识和感受而产生的，因此具有较强的主观性。
不同的人可能对同一事物有不同的描述，导致质性数据的解释存在一定的主观性和不确定性。
2. 描述性：质性数据主要用于描述事物的属性、特征、性质或类别。
它们通常不能直接进行数值计算，而是通过描述性词语或符号来表达。
例如，性别可以用“男”或“女”来描述，颜色可以用“红”、“黄”、“蓝”等来描述。
3. 非连续性：质性数据通常是非连续的，即数据之间没有明确的大小或顺序关系。
例如，颜色的分类是相互独立的，红色和蓝色之间没有大小关系。
因此，在质性数据分析中，不能使用数值运算或统计方法来处理这些数据。
质性数据分析方法
质性数据分析方法一、引言质性数据分析方法是指用于处理质性数据的统计分析方法。
质性数据是指描述事物特征或属性的非数值型数据，如性别、民族、满意度等。
在进行质性数据分析时，采用合适的方法可以帮助我们更好地理解和解读数据，从而为决策和研究提供支持。
本文将介绍几种常用的质性数据分析方法。
二、内容分析法内容分析法是一种通过对文字、图像、音频等内容进行系统分类、整理和解释的方法，用于探索和理解质性数据中隐藏的信息和模式。
该方法主要包括两个步骤：选择适当的分析单位和制定可操作的类别系统。
分析单位可以是词语、句子、段落等，类别系统则是根据研究目的和数据特点来确定的。
通过对数据进行编码和计数，可以揭示数据中的主题、观点、趋势等关键特征。
三、主题分析法主题分析法是一种通过对质性数据进行主题分类和分析的方法，用于发现数据中的重要主题和概念。
在主题分析中，研究者需要仔细阅读和理解数据，并根据内容的相关性将其归类为不同的主题。
可以使用词云、主题关联图等可视化工具帮助识别和解释主题。
主题分析法可以帮助我们了解数据背后的深层含义，提取有用的信息和见解。
四、情感分析法情感分析法是一种用于分析和测量文本中情感倾向的方法。
在质性数据分析中，我们经常需要了解人们对某个话题或产品的情感态度。
情感分析可以帮助我们判断评论、评价和意见中的情感色彩，从而了解用户满意度、产品质量等方面的信息。
情感分析可以通过构建情感词典、机器学习和自然语言处理等技术实现。
五、比较分析法比较分析法是一种用于对质性数据进行比较和对比的方法。
比较分析可以帮助我们了解不同群体、时期、地区等因素对数据产生的影响。
比较分析通常包括描述性比较和推断性比较两种方法。
描述性比较用于描述和对比不同群体或变量的差异和相似之处，而推断性比较则用于进行统计推断和假设检验。
比较分析可以帮助我们找到数据的规律和差异，从而揭示现象背后的原因和机制。
六、整理和呈现结果在完成质性数据分析后，我们需要将结果整理和呈现出来。
质性数据与主题分析
质性数据与主题分析在研究和数据分析领域，质性数据和主题分析是两个重要的概念。
质性数据是指用来描述和解释研究对象特征的非数值数据，例如文本、图片和音频等。
而主题分析则是对质性数据进行深入挖掘和理解的一种方法。
本文将探讨质性数据与主题分析的基本概念、方法和应用。
一、质性数据的定义和特点质性数据是指那些无法通过数值来衡量和表示的数据。
它主要反映的是研究对象的特征、态度、观点等，具有以下几个特点：1. 描述性：质性数据通常是描述性的，用来描述研究对象的特征、行为和观点等。
2. 非数值化：质性数据不以数值形式进行表示，而是以文字、图像、音频等形式存在。
3. 主观性：质性数据反映了研究对象的主观意见和看法，具有一定的主观性。
4. 可解释性：通过对质性数据的解释和理解，可以揭示研究对象的内在规律和特点。
二、主题分析的定义和步骤主题分析是对质性数据进行挖掘和理解的一种方法。
它可以帮助研究者从大量的质性数据中提取出有意义的主题，并揭示出研究对象的内在规律和特点。
主题分析的一般步骤如下：1. 收集和整理质性数据：首先，需要收集和整理相关的质性数据，例如文本、图片和音频等。
2. 预处理质性数据：对质性数据进行预处理，包括去除噪声数据、标注和归类等。
3. 提取主题：通过文本挖掘和机器学习等方法，提取出质性数据中的主题信息。
4. 分析和解释主题：对提取出的主题进行分析和解释，揭示出研究对象的内在规律和特点。
5. 结果可视化：将主题分析的结果以可视化的方式呈现，便于理解和传播。
三、质性数据与主题分析的应用领域质性数据与主题分析广泛应用于社会科学、市场研究、舆情分析等领域。
以下列举一些应用实例：1. 社会科学研究：质性数据和主题分析可以帮助社会科学研究者理解社会现象和人类行为。
例如，通过对大量的文本数据进行主题分析，可以揭示出人们对某一特定事件或议题的态度和观点。
2. 市场研究：质性数据和主题分析可以帮助市场研究者了解消费者的需求和偏好。
质性研究数据分析
质性研究数据分析质性研究是一种研究方法，旨在通过收集和分析非数值性数据来深入理解人们的行为、观念和经验。
在进行质性研究时，数据分析是一个关键的步骤，它有助于发现主题和模式，并为研究结果提供支持。
本文将介绍质性研究数据分析的步骤和方法。
数据收集在进行质性研究之前，首先需要确定研究问题，并选择适当的数据收集方法。
常用的数据收集方法包括访谈、观察和文献分析。
通过这些方法，可以收集到丰富的原始数据，如访谈录音、观察记录和文献摘录。
数据预处理一旦数据收集完成，接下来需要对原始数据进行预处理，以确保数据的准确性和可靠性。
数据预处理包括数据整理、数据转录和数据编码等步骤。
数据整理是指将原始数据整理成适合分析的格式。
例如，将访谈录音转录成文本文件，将观察记录整理成表格或图表。
数据转录是指将口头记录的数据转换成书面形式。
在进行转录时，要尽量保持原文的语气和结构，以保证数据的完整性。
数据编码是指为数据赋予具有代表性的标签或符号。
通过编码，可以将数据分类和组织，便于后续的分析。
数据分析在数据预处理完成后，接下来进行数据分析。
数据分析的目标是发现数据中的主题、模式和关系，并提炼核心结果。
常用的数据分析方法包括内容分析、主题分析和 grounded theory 等。
内容分析是一种定性的分析方法，用于对文本数据进行分析。
通过对文本进行系统的归类、分类和计数，可以揭示出一些关键的主题和模式。
主题分析是一种通过对大量数据进行比较和分析来识别主题的方法。
通过对不同数据点之间的关系进行分析，可以发现其中的相关主题和概念。
grounded theory（扎根理论）是一种用于发展理论的方法。
它通过对数据的反复比较和分析，从中归纳出理论，并不断修正和完善。
数据呈现最后，将分析得到的数据结果进行呈现。
数据呈现可以采用多种形式，如文字描述、图表和引用等。
文字描述是最常用的数据呈现方式，通过文字描述可以准确叙述分析结果，并提供支持和解释。
图表是用于可视化数据的有效工具。
学术研究中的质性数据分析方法如何正确分析和解读质性数据
学术研究中的质性数据分析方法如何正确分析和解读质性数据在学术研究中，质性研究方法是非常重要的一种数据分析方法。
与定量研究方法相对，质性研究方法更注重对现象的深入理解和解释，可以提供丰富的描述和细致的分析。
然而，正确的分析和解读质性数据并不是一件容易的事情。
本文将介绍质性数据分析方法的一般步骤，并探讨如何正确分析和解读质性数据。
一、概述1.质性数据是指那些不能量化的数据，通常是由文本、图片、音频、视频等非数字方式所呈现。
2.质性研究的目标是通过对质性数据的分析和解读，挖掘出内在的意义和理解。
二、质性数据分析方法的步骤质性数据的分析一般包括以下步骤：1.数据收集：收集相关的质性数据，如采访记录、文献资料、观察记录等。
2.数据整理：对收集到的数据进行整理和归类，便于后续的分析。
3.数据编码：将数据转化成可管理的形式，通常使用一定的编码系统对数据进行分类和标记。
4.数据分析：根据研究目的和问题，采用适当的分析方法对数据进行深入的分析和解读。
5.数据展示：将分析得到的结果进行可视化展示，如绘制图表、制作报告等。
6.数据解释：根据分析结果，对数据进行合理的解释，理解质性数据背后的意义和内涵。
三、常用的质性数据分析方法1.内容分析：通过对质性数据中的内容进行分析，抽取关键信息和主题，从而对数据的内涵进行解释。
常用的内容分析方法包括主题分析、语义分析等。
2. grounded theory：这是一种常用的质性数据分析方法，旨在通过对数据的不断比较和理论构建，形成一种新的理论模型。
3. 文本分析：通过对质性数据中的文本进行处理和解读，提取出关键词汇、主题和情感等信息。
文本分析中常用的方法有情感分析、主题模型等。
4. 比较分析：通过对质性数据中的不同部分进行比较，从而揭示出差异和共同点，找出规律和理论。
五、正确分析和解读质性数据的注意事项1.避免主观臆断：在分析和解读质性数据时，要尽量避免自己的主观臆断和偏见，要客观、中立地对待数据。
大学论文中的质性研究方法与数据分析
大学论文中的质性研究方法与数据分析研究方法在大学论文中起着至关重要的作用，它是研究者获取数据、分析研究对象或者解答研究问题的重要工具。
而在质性研究中，研究方法和数据分析的选择则更加扮演着关键的角色。
本文将探讨大学论文中的质性研究方法与数据分析，旨在帮助读者更好地理解和运用这些方法。
一、质性研究方法的选择质性研究方法是一种基于解释、理解和描述的方法，适用于对人、社会和文化现象进行深入研究的场景。
选择合适的质性研究方法可以确保研究者能够充分把握研究对象，获取丰富的数据素材。
1. 访谈访谈是质性研究中最常用的方法之一。
通过面对面或电话等形式与研究对象进行深入对话，研究者可以获取到富有深度和广度的数据信息。
访谈不仅可以提供被访者主观意见和心理过程，还可以帮助研究者发现被访者可能没有意识到的信息。
2. 观察观察是质性研究中另一个重要的方法。
通过实地观察研究对象的行为、环境和互动过程，研究者可以获取到直观的数据信息。
观察可以是参与观察，即研究者与对象混在一起观察，也可以是非参与观察，即研究者不与对象互动只进行观察。
3. 文本分析文本分析是质性研究中对书面和口头文本进行详细分析的方法。
研究者通过对文本的逐字逐句解读，抽取关键信息和主题，识别模式和趋势，从而深入理解研究对象。
文本可以是书籍、期刊文章、访谈录音文本等。
二、质性数据分析的方法在获得了质性数据后，为了得出结论或者回答研究问题，研究者需要进行数据分析。
不同的质性研究方法可能需要使用不同的数据分析方法，这里我们将讨论几种常见的方法。
1. 词频分析词频分析是对质性数据中出现的关键词汇进行统计分析的方法。
通过计算每个词在数据中出现的频率，研究者可以获得一些关于数据特征和主题的初步了解。
这个方法在文本分析中常常被使用，可以帮助研究者找出重要的词汇和主题。
2. 主题分析主题分析是一种用来发现数据中潜在主题或话题的方法。
在质性研究中，研究者通过仔细阅读和解读数据，识别并整理出主题。
报告中的质性数据处理与分析方法
报告中的质性数据处理与分析方法在进行研究报告时，我们可能会使用不同类型的数据，包括定量数据和质性数据。
定量数据可以通过统计分析方法进行处理和分析，但质性数据则需要采用不同的方法来进行处理和分析。
本文将详细论述报告中质性数据的处理与分析方法，并探讨其在研究中的应用。
一、质性数据的特点和分类1.1 质性数据的特点质性数据又称为非数值型数据，它描述的是事物的特性、属性和观点，通常以文字、意见和描述的形式呈现。
相比于定量数据，质性数据更加主观和个性化，难以归纳和测量。
因此，处理和分析质性数据需要采用不同的方法。
1.2 质性数据的分类质性数据可以分为两类：名义数据和顺序数据。
名义数据是一种无序分类数据，例如性别、地区和职业等；而顺序数据则表示数据之间存在一定的次序或级别关系，例如评分、满意度和教育程度等。
二、质性数据的处理方法2.1 编码和整理质性数据在处理质性数据之前，需要将其进行编码和整理。
编码可以将文字描述转化为数字代码，便于统计和分析。
整理质性数据包括归类、分类和集中。
归类是将相似的数据合并为一类；分类是将数据进行分组，以便进行比较和分析；集中是对同一类别的数据进行总结和概括。
2.2 质性数据的可视化分析质性数据的可视化分析可以通过制作图表、制作词云和制作主题模型等方式来展示数据的分布和趋势。
制作图表可以将数据以直观的方式展现出来，如条形图、饼图和柱状图等；制作词云可以将文本数据中频繁出现的关键词以图形化的形式呈现；制作主题模型可以根据文本数据的关键词和上下文推测出潜在的主题和话题。
三、质性数据的分析方法3.1 语义分析语义分析是一种对文本数据进行深入理解和解释的方法。
它可以通过分析文本的情感、情绪和语义来揭示潜在的信息和洞察。
语义分析可以采用自然语言处理技术和机器学习算法来实现。
3.2 内容分析内容分析是一种对文本数据进行定性描述和归纳的方法。
它可以通过对文本内容的频率、分布和模式进行统计，揭示文本的特点和规律。
质性研究数据分析方法
质性研究数据分析方法在社会科学研究领域中，研究者常常要使用不同的方法来分析和解释各种类型的数据。
质性研究数据分析方法是一种用于理解和解释人类行为和观点的方法，它强调对数据中质性特征的理解和解释。
本文将介绍几种常见的质性研究数据分析方法。
1. 内容分析法内容分析法是一种通过对文本、图像和声音等素材进行系统的分类、编码和解释来理解所研究现象的方法。
研究者会先收集相关素材，然后对这些素材进行逐字逐行的分析，以确定其中所涉及的主题和模式。
研究者可以使用编码软件来辅助进行内容分析，以提高分析效率。
2. 文本分析法文本分析法是一种对书面或口头表达进行系统分析的方法，它可以用来理解和解释包括文字、语言、符号和图像在内的文本。
研究者会对所研究的文本进行详细的阅读和注释，以确定其中的主题、观点和关系。
研究者可以使用笔记、标注和摘要等工具来记录和整理分析结果。
3. 场景分析法场景分析法是一种通过对实地观察和描述来理解人类行为和社会交互的方法。
研究者会进入研究场景，观察和记录其中的行为、谈话和情境，并进行详细的观察和描述。
研究者可以使用录音、摄像和绘图等工具来帮助收集和记录场景信息，以进行后续的分析和解释。
4. 主题分析法主题分析法是一种通过对数据中主题和模式进行识别和解释来理解所研究现象的方法。
研究者会先对数据进行初步审查和整理，然后使用逻辑推理和归纳法来找出其中的主题和模式。
研究者可以使用概念地图、思维导图和主题表等工具来帮助理清主题之间的关系和层次。
5. 网络分析法网络分析法是一种通过分析和解释数据中的关系和连接来理解和解释所研究现象的方法。
研究者会构建一个关系网络，其中节点代表个体或组织，边代表它们之间的连接和交互。
研究者可以使用网络分析软件进行复杂网络的构建和分析，以发现网络中的中心节点、关键路径和子群。
总结起来，质性研究数据分析方法是一种通过对数据进行分类、编码、解释和整理来理解人类行为和社会现象的方法。
常用的质量分析工具
1. 常用质量管理工具
1.2 排列图法
——注意事项 （1）要做好因素的分类。 （2）主要因素不能过多。 （3）数据要充足。 （4）适当合并一般因素。 （5）合理选择计量单位。 （6）重画排列图以作比较。
1. 常用质量管理工具
1.2 排列图法
——排列图法的适用范围 改进任何问题都可以使用排列图法：适用
不同缺陷项目进行分层，等等。
• 某轧钢厂有甲乙丙三个生产班组，一月份各 轧钢2000吨，共轧钢6000吨，其中轧废169 吨。
• 表显示了甲乙丙三个生产班组每类废品的数
据。
废品数量 （吨）
废品项目
甲
乙
丙
合计
尺寸超差 轧废 耳子 压痕 其他
30
20
15
65
10
23
10
43
5
10
20
35
8
4
8
20
3
1
工序
9
调查目的 喷漆缺陷
检查处
车身
检查者
旺武 0X 年5月19日
检查台数 2139
3）质量分布调查表
• 质量分布调查表是计量值数据进行现场调 查的有效工具。它是根据以往的资料，将 某一质量特性项目的数据分布范围分成若 干区间而制成的表格，用以记录和统计每 一质量特性数据落在某一区间的频数。
• 见下表：某产品重量实测值分布调查表
抽样 数(支)
不质合量分布批调不查合表 格品 格品率 切 数(支) （%） 过钢 松 烟 紧印
油 点
表 面
1 烤烟型 10 500 3
0.6 1
1
1
2 烤烟型 10 500 8
1.6
2
数据分析(培训完整)ppt课件
数据安全和隐私保护
数据安全
随着数据价值的不断提升，数据安全问题也变得越来越重要。未来的数据分析将更加注重数据的安全保护，包括 数据的加密、备份、访问控制等方面，确保数据的完整性和安全性。
隐私保护
在数据分析过程中，保护用户隐私是一个重要的伦理问题。未来的数据分析将更加注重隐私保护，通过匿名化、 去标识化等技术手段，保护用户隐私不受侵犯。同时，数据分析人员也需要遵守伦理规范，确保用户隐私得到尊 重和保护。
运营效率等。
数据分析的流程
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、异常值处理、数据转 换等。
建模分析
根据分析目的，选择适当的分 析方法和模型进行数据分析。
数据收集
根据分析目的，收集相关的数 据。
数据探索
对数据进行初步分析，了解数 据的分布和特征。
结果解读与报告
将分析结果进行解读，并形成 报告，以便于决策者理解和应 用。
数据集成
将多个数据源的数据进行整合，形成一个统 一的数据集。
数据清洗
缺失值处理
根据实际情况选择填充缺失值的方法 ，如使用均值、中位数、众数等。
异常值处理
通过统计方法、业务逻辑等方式识别 异常值，并采取相应的处理措施。
重复值处理
去除重复值或对重复值进行合并处理 。
格式统一
将不同格式或类型的数据统一为标准 格式，以便于后续分析。
客户细分
通过数据分析将客户群体 细分，以便更好地理解客 户需求并提供定制化服务 。
市场趋势预测
通过分析历史销售数据和 市场趋势，预测未来的市 场需求和销售情况。
产品定位与定价
通过分析市场和竞争环境 ，确定产品的定位和定价 策略。
销售数据分析
质性数据分析方法与分析工具简介
质性数据分析方法与分析工具简介目录质性数据分析方法与分析工具简介 (1)引言 (1)研究背景 (1)研究目的 (2)文章结构 (3)质性数据分析方法概述 (4)质性数据的定义 (4)质性数据分析的重要性 (5)质性数据分析方法的分类 (5)质性数据分析方法详解 (6)文本分析方法 (6)访谈分析方法 (7)观察分析方法 (8)质性数据分析工具介绍 (9)NVivo (9)MAXQDA (10)Atlas.ti (11)Dedoose (11)QDA Miner (12)质性数据分析方法与工具的应用案例 (13)社会科学研究中的质性数据分析方法与工具应用 (13)教育领域中的质性数据分析方法与工具应用 (14)商业研究中的质性数据分析方法与工具应用 (15)总结与展望 (16)对质性数据分析方法与工具的总结 (16)对未来研究的展望 (17)引言研究背景随着信息时代的到来，数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的趋势。
在这个大数据时代，人们对数据的分析和挖掘需求日益增加。
然而，传统的定量数据分析方法在处理质性数据方面存在一定的局限性。
因此，质性数据分析方法和分析工具的研究和应用变得尤为重要。
质性数据是指那些无法用数值来表示的数据，它们通常是以文字、图像、声音等形式存在的。
与定量数据相比，质性数据更加主观和复杂，往往包含更多的细节和背景信息。
因此，对质性数据的分析需要运用不同的方法和工具。
质性数据分析方法是指通过对质性数据进行整理、分类、归纳和解释，从中提取出有意义的信息和结论的一种研究方法。
它主要包括内容分析、主题分析、文本挖掘、语义网络分析等。
这些方法可以帮助研究者深入了解质性数据背后的含义和关系，揭示出隐藏在数据中的规律和趋势。
质性数据分析工具是指用于辅助质性数据分析的软件和技术。
随着计算机技术的发展，越来越多的质性数据分析工具被开发出来，如Nvivo、Atlas.ti、MAXQDA等。
这些工具可以帮助研究者对质性数据进行有效的整理、编码、分析和可视化，提高研究效率和准确性。
论文中的质性研究数据分析方法
论文中的质性研究数据分析方法质性研究数据分析方法在论文中的应用在学术研究中，质性研究被广泛应用于不同学科领域，它通过描述和解释现象、观察行为和探索主观体验等方式，为研究者提供了宝贵的数据。
然而，对于质性数据的分析，特别是对于大量的、繁杂的质性数据，如何进行合理、有效的分析一直是一个困扰研究者的问题。
本文将探讨质性研究数据分析的相关方法和技巧。
1. 选择合适的数据收集工具和方法在进行质性研究之前，选择合适的数据收集工具和方法非常重要。
常用的数据收集方法包括深度访谈、焦点小组讨论、参与观察和文件分析等。
不同的研究目的和问题需要选择不同的数据收集方法，以确保能够收集到丰富、深入的数据。
2. 逐步精细化的译码过程质性研究中，译码是将原始数据转化为有意义、可被分析的形式的过程。
研究者需要仔细阅读、标记和分类原始数据，以找出其中的主题、模式和关联等。
这一过程需要耐心和时间，研究者应尽可能减少主观偏见，并将原始数据保持完整和准确。
3. 使用适当的分析工具在质性数据分析中，常用的分析工具包括内容分析、比较分析、模式识别和文本分析等。
根据研究目的和数据特点，选择合适的工具进行数据分析。
同时，利用计算机软件进行数据管理和分析可以提高效率和准确度。
4. 概念建立和理论驱动质性研究数据分析需要建立概念和理论框架来指导分析过程。
研究者需要关注现象背后的原因和机制，通过数据分析来验证或修正理论假设。
合理的概念建立和理论驱动有助于分析过程的系统性和科学性。
5. 灵活应用不同的分析方法质性研究数据的分析并不仅仅局限于单一的方法或技巧，研究者可以灵活应用不同的分析方法。
例如，根据需要可以使用基于案例的分析、主题分析、内容分析、理性分析等不同方法。
这种综合性的分析方法可以帮助研究者从不同角度深入理解数据。
6. 确保分析的可靠性和有效性在质性研究中，研究者应该确保分析的可靠性和有效性。
可靠性是指分析结果的稳定性和重复性，研究者可以通过交叉检查、质性研究者的一致性检验等方式增强可靠性。
数据分析(培训完整)ppt课件
市场营销
03
在市场营销中，数据可视化可以帮助企业了解 消费者行为和市场趋势，制定更有针对性的营
销策略。
项目管理
04
在项目管理中，数据可视化可以帮助团队更好 地了解项目进度和资源使用情况，提高项目管
理效率。
05
数据分析在业务中的应用
客户细分与精准营销
客户细分
通过数据分析，将客户群体细分 为具有相似需求和行为的子群体 ，以便更好地理解客户需求并提 供定制化的产品和服务。
准确反映数据
数据可视化应准确地反映数据的特点 和变化趋势，避免误导观众。
可交互性
数据可视化应突出关键信息，使观众 能够快速找到重点。
常见的数据可视化工具
Excel
Excel是一款常用的办 公软件，也提供了数据 可视化的功能，如图表
、表格等。
Tableau
Tableau是一款功能强 大的数据可视化工具， 支持多种数据源，能够 快速创建交互式图表和
详细描述
通过建立回归分析、时间序列分析、决策树、随机森林等预测模型，对未来的趋 势和结果进行预测和分析。同时，运用模型评估和优化技术，提高预测的准确性 和可靠性。
04
数据可视化
数据可视化的原则
直观易懂
数据可视化应清晰、直观，避免过多 的视觉干扰，使观众能够快速理解数 据。
突出关键信息
数据可视化应具备可交互性，使观众 能够与数据进行互动，深入探索数据 。
探索性分析
总结词
深入挖掘数据之间的关系和潜在模式，为进一步的数据分析提供方向和思路。
详细描述
通过相关性分析、因子分析、聚类分析等方法，探索数据之间的关联和规律。 同时，运用数据可视化技术，如热力图、网络图等，揭示数据之间的复杂关系 和模式。
质量分析7种统计工具
02
双峰形:情况与孤岛形大致一样，只是表现得更突出。
03
平顶形：由于加工中存在某种缓慢而均匀变化的倾向，如刀具、模具磨损。
直方图
B充分包含在T之中，且B和T的分布中心重合,分布满足公差要求并有相当的余地时，工程能保证产品合格。当T远大于B时，则存在质量过剩。 B虽在T 之中，但中心有偏移，B和T的一端（或两端）重合时，条件稍有变化就会出现不合格品。此时应及时调整中心 。 B和T 的界限交叉（或B大于T）或明显偏向一边，必然会产生不合格品,此时应及时调整或改进工艺。
6. 注意事项 6.1.相关的判定只限于画图所用的数据范围之内，不能随意延伸判定范围。有延伸需要时应扩大搜集数据的范围，重新作相关图。例如体重与年龄的关系就不具有延伸性。 6.2.应将具有不同性质的数据分开作相关图，否则将会导致不真实的判定。当我们决定要对某个因变量和自变量之间相关关系进行研究并采集数据时，应尽可能使影响这个因变量的其它自变量处于稳定状态。 6.3个别偏离分布趋势的点子，可能是特殊原因造成的，判明原因后，可以去掉该点。 6.4要应用专业技术对相关分析的结果加以确认，因为可能出现伪相关现象,尤其当多个自变量都影响这个因变量的时候。
3倍标准偏差（3σ）
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一、概述
－－控制图的种类很多，一般按数据的性质分为计量值控制图、计数值控制图两大类。
类别
名称
控制图符号
特点
适用场合
计 量 值 控 制 图
平均值－极差控制图
x － R
最常用，判断工序是否正常的效果好，但计算工作量很大。
适用于产品批量较大的工序。
质性数据分析方法与分析工具简介ppt课件
解释性问题：从当事人的角度对特定社会现象进行解释 例如：采用混合式教学方式对于学生意味着什么？
质的研究中，比较合适的研究问题一般以“什么”和“如何”陈述
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
1.4 与量化研究的区别
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
2.3.2 编码
❖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。
❖ 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。
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
参照连结 （See Also Links）
注解 （Annotations）
报告中的质性分析和数据解读
报告中的质性分析和数据解读一、什么是质性分析二、质性分析的应用领域三、质性分析的方法与技巧四、数据解读的重要性五、数据解读的方法和步骤六、质性分析与数据解读的结合应用一、什么是质性分析质性分析，顾名思义就是对事物的性质进行分析。
它是与数量分析相对应的一种研究方法。
质性分析主要是通过搜集、整理和解析与研究目标相关的素材和信息，通过一系列深入的解读和分析，得出对事物性质的认识和理解。
在报告中的质性分析可以包含对一系列的信息进行解读，包括文字、图片、图表、录音等各种形式的素材，以便更全面地认识和理解研究对象。
二、质性分析的应用领域质性分析具有广泛的应用领域。
在社会科学领域，质性分析常被用于研究社会现象、人类行为、组织结构、文化传播等。
在市场调研中，质性分析被广泛应用于产品调研、品牌定位、市场定位，以及对消费者行为和态度的分析等。
在教育领域，质性分析被用于教学评估、教育政策制定和学生评价等。
三、质性分析的方法与技巧质性分析的方法和技巧有很多种，以下列举几种常见的方法和技巧：1. 文本分析：对文字材料进行解读和分析，找出其中的主题、观点和表达方式等。
2. 影像分析：对影像资料进行解析，包括照片、录像、电影等，通过对视觉元素和场景的解读，来理解影像背后的意义和信息。
3. 访谈分析：对访谈录音或文字记录进行解读，找出其中的关键信息、观点和态度等，并分析背后的动机和目的。
4. 现场观察分析：对实地观察所得到的信息进行解析和分析，从中获取对对象性质的认识和理解。
5. 文化分析：对社会、组织、文化等背后的意义和价值进行解析和分析，从中获取对背后文化的理解和认识。
四、数据解读的重要性数据解读是报告中不可或缺的一部分，它能够帮助我们更科学地理解和分析研究对象。
数据解读的重要性主要体现在以下几个方面：1. 提供客观依据：数据解读能够提供客观的依据，使得我们的研究更加准确和可靠。
2. 发现规律和趋势：通过对数据的解读，我们能够发现其中的规律和趋势，进一步深入分析和研究。
Nvivo工具介绍(高阶) ppt课件
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ppt课件
NVIVO 8 界面
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ppt课件
准备阶段1.新增项目
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准备阶段2.建立原始资料
NVivo提供了内部材料，外部材料等方式。 可以导入多种格式的资料。
包括：
Microsoft Word (.doc, .docx) RTF 格式 (.rtf) 文本 (.txt) 可移植文档格式 (.pdf) 视频 (mpg, mpeg, mpe, wmv, avi, mov, qt, mp4) 音频 (mp3, wma, wav) 图片（.bmp、.gif、.jpg、.jpeg、.tif 或 .tiff）
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建立模型关系1.建立关系类型
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建立的范例，有依据、包含、比较
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建立模型关系2.建立关系节点
节点——新建——新关系
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创建好的关系形态
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建立模型
键入模型名称
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之后再下面空白地方，右键Add Project Items
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整合阶段
分析完之后，必须将分析结果与讨论进行整合， 形成研究报告，此时，要通过Sets这个功能或 Models模型来整合研究结果。
步骤为： 1.建立群组 2.建立关系模型
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点击群组后，新建群组
任意输入名称
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建立模型关系
目的在表现对资料进行分析后的关联性 首先要建立关系类型，才有办法建立模型关系 再来建立关系节点 最后，建立模型
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1.4 与量化研究的区别
量化数据分析
• 有一套专门的，标 准化的技巧
• 在数据收集和处理 之后开始数据分析
2.3.2 编码
• 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。
1.3 适宜采用质性研究的问题
特殊性问题：探究特殊个案所呈现的问题
例如：**学校是如何决定停止网络远程学历教育的？
过程性问题：探究事物的发生、发展，重点放在动态变化 上
例如：网上社区的舆论领袖是如何形成的？
情景类问题：探讨的是特定情境下发生的社会现象
例如：运用教育技术教学的课堂是什么样子的？
• 检验假设
• 用数字和统计来测 量社会现象
质性数据分析
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。
1.5 开展质性研究的步骤
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
2.4 编码举例1
• step1: 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。
• 了解被研究者的惯常社会行动 • 理解被研究者的主观经验（解释）
1.3 适宜采用质性研究的问题
• 质性研究的目的是对研究的对象进行解释 性理解，而不是为了对某些假设进行证实， 因此应该选择对研究者和被研究者来说有 意义的问题：
• 研究者对该问题确实不了解，希望通过此项目对 其进行认真的探讨；
• 该问题所涉及的地点、时间、任务和事件在现实 生活中确实存在，对被研究者来说具有实际意义， 是他们真正关心的问题。
1.1 如何界定质性研究方法
• 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。（陈向明）
1.2 质性研究的特点与关注点
• 自然主义的探究传统 • 对意义的解释性理解 • 研究是一个不断演化的过程 • 从原始资料中产生结论和理论 • 强调研究的深入和整体性 • 重视研究关系
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质性数据处理与分析
2.1 为什么要用质性数据？（特 点）
• 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。
2.2 如何收集质性数据
• 访谈 • 焦点团体访谈 • 观察 • 实物收集
描述性问题：对社会现象进行描述
例如：学校是如何鼓励教师使用信息技术开展教学的？
意义类问题：探究当事人对有关事情的意义解释
例如：信息技术教师如何看待自己在学校的地位？
解释性问题：从当事人的角度对特定社会现象进行解释
例如：采用混合式教学方式对于学生意味着什么？
1.4 与量化研究的区别
•研究目的：证实 vs 解释 •研究内容：事实 vs 过程; 局部 vs 整体 •研究设计：预定 vs 演化 •研究工具：量表 vs 研究者 •表达的手段：数据 vs 文字、图片 •研究关系：主客对立 vs 互为主体
2.3.2 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。
2.3 质性数据的整理与分析
• 按照一定的标准，将原始资料进行浓缩， 通过各种不同的分析手段，将资料整理 为一个有一定结构、条理和内在联系的 意义系统。
2.3.1 反复阅读原始文档
1）语言层面：寻找重要的词、短语和句子及其表达的关有概念 和命题；
2）话语层面：探询资料文本的结构以及文本内部各部分（句子 之间、段落 之间）的联系；
• step2: 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”
• 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（Ope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。
3）语义层面：探讨有关词语和句子的意义； 4）语境层面：考察语词出现的上下文以及资料产生时的情境； 5）语用层面：寻找有关词语和句子在具体语境中的实际用途； 6）主题层面：寻找与研究问题有关的、反复出现的行为和意义
模式； 7）内容层面：寻找资料内部的故事线、主要事件、次要事件以
及它们彼此
2.3.2 编码