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在进行定性研究时,您正在分析的数据中的时间要素是您可能需要考虑的因素。当您对项目中的某些更改或持久性感兴趣时,您需要考虑如何处理时间。这可能是客户对一系列咨询会议的反应,通过一系列访谈所捕获的已婚夫妇的关系,媒体中关于父亲的话语,或者政治家和其他利益相关者在一段时间内的陈述。议会会议记录。
NVivo可以轻松地将时间纳入您的研究分析。Bazeley和Jackson解释了如何管理包含时间元素的不同类型的访谈数据。他们建议在波浪中使用集合进行访谈,并在每个文档中嵌入时间数据时编码(在节点处)。
收集每个时间段的材料
除了这些工具,您还可以使用节点对特定时间段的数据进行编码。我更喜欢为此目的使用节点。正如Bazeley和Jackson所建议的那样,当一个源材料包含涉及不同时间段的内容时,应该使用它。此外,您可以像处理概念节点一样处理有关时间段的信息。例如,当您在20世纪60年代双击节点时,您可以在一个窗口中查看该时段内所有文章的内容。您可以在打开概念节点时指示时间段的编码条带(图1)。

使用编码矩阵查询不同时间段的数据对比
在相应集合,搜索文件夹或节点中收集不同时间段的文章,并将文章内容编码为概念节点后,您可以使用编码矩阵查询来比较时间段之间的编码(图2)。在行中设置时间段,在列中设置概念节点。在矩阵中,您可以看到有多少文章引用了与列中每个概念相关的父亲。通过这种方式,您可以在此示例中检查话语对父亲的影响。

标签:数据分析算法
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