质性数据分析软件NVivo教程:调查和数据集(上)

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 交媒体和 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。

最新版NVivo12


  • Microsoft Excel电子表格

  • NCapture文件包含从Facebook,Twitter和YouTube收集的数据。

  • 来自SurveyMonkey和Qualtrics的回复

示例-调查结果

    下表显示了包含调查答复的数据集的示例。每行代表一个调查对象。这些列包含对不限成员名额问题(有关受访者的人口统计学)和不限成员名额问题(可编码内容)的答复。

名字 年龄 性别 如何改善道路安全 其他改进建议
Anne 29 应该有更多的无车区。 电动巴士和出租车将有助于减少内城区的污染。
Jack 31 行人需要感到安全。应该有更好的照明和更多的警察。 需要更多的绿色空间。

示例-Facebook帖子

    下表显示了包含从NCapture文件导入的Facebook数据的数据集的简化示例。每行代表一个帖子或评论,结构和列是自动定义的。

用户名 发布内容 评论者 评论内容
Mike Jones 我将在工作室安装一个雨水箱。
Mary Smith 请你安装后告诉我
Carlos Garcia 我也准备安装一个
Adam Lee 储水量是三十年来的最低水平。

    当您自动对包含此类 交媒体数据的数据集进行编码时,还有其他选项,可以轻松地根据预定字段对内容进行自动编码-例如,您可以按用户名或会话对Facebook内容进行编码。而且,当您按用户名自动编码时,将创建案例,并将有关Facebook用户的传记信息作为案例的属性值存储(您无需为此使用从数据集向导分类案例)。

导入之前

考虑如何在NVivo中使用数据

    导入后无法更改列的分析类型(可编码或分类),因此在导入数据集之前,应确定要如何使用数据。创建包含要分析的数据的开放式问题,并将其编码到节点(可编码),例如,对开放式调查问题的回答,例如您认为我们如何减少碳排放/p>

    描述数据(元数据)的封闭式问题被创建为属性(分类),例如,调查受访者的ID ,年龄,性别和年收入。分类字段中的值:

  • 可用于排序和过滤数据集中的记录。

  • 在查看节点中的编码数据集内容时提供上下文。

  • 可用于构建用于将可编码内容分组的案例节点结构(例如,按年龄或性别)。

  • 可用于创建和分类代表研究主题(案例)的节点。例如,如果为调查受访者创建人节点,则可以使用分类字段值年龄或性别作为该节点上的属性值。

    调查必须包含唯一的标识符,以标识每个人的响应。 唯一的标识符可能是受访者的名字,但是,在大规模调查中,名字可能不是唯一的。 为了保持唯一性并保护受访者的身份,您可能希望手动为每个受访者分配一个唯一的ID 。 然后,您可以收集单个响应者对单个节点的所有响应。

收集您的数据

    导入后无法向数据集中添加其他行或列,因此在开始导入操作之前收集数据非常重要。对于要创建的每个数据集,您的数据必须收集到以下之一:

  • Microsoft Excel电子表格(.xlsx或.xls)

数据集示例

    您不能选择多个工作表(在电子表格中),因此要导入的数据必须收集到一个工作表中。可以导入到单个数据集中的最大数据量为256个字段(列)和1,048,576个记录(行)。

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