Nvivo课程核心资料!!!质的研究数据分析基础：编码和备忘录详细版 (1)
_NVivo 中的核心概念
NVivo中的核心概念质的研究中的概念NVivo中的英文名称NVivo中的中文名称例子或者解释注意事项最常用的功能：资料Source材料来源项目A中所有材料可以自设文件夹，系统组织材料来源Internal source内部材料导入NVivo的转录稿External source外部材料与项目外某视频的衔接，同时可记录关于该视频的笔记，该笔记可以被编码编码Node节点例如“支持环保”NVivo通过树形节点(tree node)支持建立多层级的编码体系数据分析备忘录Annotation批注有些像WORD中的“批注”，快速记录对某个词或者某句话的看法适用于简短的“小注”Memo备忘录写下自己转瞬即逝的想法或者对某一问题／编码的深入分析在材料来源下面；也可以成为分析的对象高级功能受访者Case案例如受访者1（男性，教师）是一种特殊的节点，可以有属性值Category Case classification案例节点分类如受访者（可有男女两个性别，教师、工人等职业）包含一系列属性和属性值，是个抽象的结构Properties Attributes属性如受访者的常见个人特征，如性别一个案例节点分类下面有多个属性Dimensional range Attribute Values属性值如性别这一属性包括男和女两个属性值连续变量需要先分段（无）Query查询包括词频、节点、矩阵、复合查询等等无穷多的探索空间，加速数据分析！（无）Word frequency query词频查询显示高频词——资料中凸显的主题可以词汇云的形式呈现（无）Text search query文本查询可自动搜出包含某个词的所有段落可以用来自动编码；支持通配符搜索；可呈现词树状结构图（无）NVivo中的英文名称NVivo中的中文名称例子或者解释注意事项（无）Coding query编码查询可搜出包括“支持环保”和“自然风景”两个编码的所有段落写研究发现某一小点时有帮助，也可以帮助探索资料中的规律（无）Matrix coding query矩阵编码查询如回答“不同性别的人对环保的看法有何不同？”挖掘数据中潜在的结构性差异（无）Coding comparison query编码比较查询团队中不同成员对同一访谈编码的一致程度如何？报告编码一致百分比和kappa系数（无）Compound query复合查询如出现“露营”这个词又同时被“支持环保”编过码的段落可合并文本查询与编码查询，或者两个文本查询（无）Group query分组查询发现项目中各种各样的联系连接图可以很形象！（无）Set群组将与某个主题相关的材料、编码、备忘录、图形等放在一起NVivo11中在集合下（无）Link衔接（无）Memo link备忘录衔接将备忘录与相关编码或者文件“连接”在一起（无）See also link内容衔接将资料中的相关部分“连接”在一起如果Ａ处的内容与Ｂ处相关，则可以使用此功能将两处连起来（无）Map图（无）Project map项目图如编码间关系的图形展示，也可包括材料来源等点击可直接打开项目项（无）Concept map概念图理论的形象化展示除了项目项外，可自由加图形、文字、连接线（无）Mind map思维导图“对环境保护通常有哪几种态度”的头脑风暴结果可直接变成节点结构，用于后续编码。
nvivo 编码与示例
Nvivo编码与示例1. 什么是Nvivo？Nvivo是一种专业的计算机辅助质性数据分析软件，用于支持研究人员对大量文本、图片、音频、视频等非结构化数据进行分析和解读。
Nvivo提供了强大的工具和功能，帮助研究人员更好地理解和发现数据中的模式、关联和趋势。
2. Nvivo的编码功能Nvivo的核心功能之一是编码，通过给数据添加标签或者“代码”，研究人员可以对数据进行更有针对性的分析和比较。
编码允许用户将关注点或概念与特定的数据段相关联，从而更好地理解数据中的含义和内在关系。
2.1 编码的意义编码的意义在于帮助研究人员从混乱的数据中识别出重要的信息和模式。
通过编码，用户可以将数据划分成不同的类别或主题，并在分析过程中专注于特定的数据段。
编码还可以帮助研究人员发现数据中的隐藏模式、关系和趋势。
2.2 编码的过程编码的过程通常包括以下几个步骤：1.建立编码框架：在开始编码之前，研究人员需要建立一个编码框架，以明确研究的目标和研究问题。
编码框架可以包括不同的主题和子主题，用于组织和分类数据。
2.选择编码方法：Nvivo提供了多种编码方法，包括结构化编码、文本编码、节点编码等。
研究人员需要根据研究的需求选择合适的编码方法。
3.进行编码：通过选择特定的数据段并将其与编码关联起来，研究人员可以进行编码。
编码可以通过多种方式进行，例如手动编码、自动编码或者混合编码。
4.重复检查和修订：在编码过程中，研究人员可能需要多次检查和修订编码，以确保编码的准确性和一致性。
2.3 Nvivo编码的特点Nvivo编码具有以下几个特点：•灵活性：Nvivo允许用户根据研究需求和个人偏好进行定制化编码。
用户可以自由选择编码方法、建立编码框架和定义编码规则。
•可视化分析：Nvivo提供了丰富的可视化工具，帮助用户更直观地理解和分析编码结果。
用户可以通过词云、图表等方式展示和比较不同编码的频率和分布。
•协作共享：Nvivo支持多人协作，在同一项目中共享和讨论编码结果。
数据分析入门学习指南
数据分析入门学习指南数据分析是当今信息时代的核心技能之一，它帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息和洞察力。
无论是企业决策、市场营销还是科学研究，数据分析都扮演着重要的角色。
本文将为初学者提供一份数据分析入门学习指南，帮助他们快速入门并掌握基本的数据分析技能。
1. 数据分析的基础知识在开始学习数据分析之前，我们需要了解一些基础知识。
首先是统计学的基本概念和方法。
统计学是数据分析的基础，它提供了处理数据、推断结果和评估不确定性的工具和技术。
了解统计学的基本概念和方法，对于理解数据分析的原理和应用至关重要。
其次是数学的基础知识，包括概率论、线性代数和微积分等。
数学是数据分析的核心工具，它帮助我们理解和应用各种数据分析模型和算法。
虽然不需要深入掌握高级数学，但对于基本的数学概念和方法的理解是必不可少的。
2. 数据收集与清洗数据分析的第一步是收集和清洗数据。
数据可以来自各种来源，如数据库、网站、传感器等。
在收集数据之前，我们需要明确分析的目标和问题，以确定需要收集什么样的数据。
然后，我们需要对收集到的数据进行清洗和预处理，以去除噪声、处理缺失值和异常值等。
数据清洗是数据分析的重要环节，它直接影响到后续分析的准确性和可靠性。
在数据清洗过程中，我们需要运用各种技术和工具，如数据转换、数据插补和数据集成等，以确保数据的质量和一致性。
3. 数据探索与可视化在数据收集和清洗之后，我们需要对数据进行探索和可视化。
数据探索帮助我们了解数据的特征、分布和关系，从而为后续的分析和建模提供基础。
数据可视化则是将数据以图表、图形等形式展示出来，帮助我们更直观地理解数据。
在数据探索和可视化过程中，我们可以使用各种统计图表和可视化工具，如柱状图、散点图、箱线图和热力图等。
此外，还可以运用统计方法和分析技术，如描述统计、相关分析和聚类分析等，来揭示数据的规律和趋势。
4. 数据分析与建模数据分析的核心是运用各种分析方法和建模技术来揭示数据的内在规律和关联。
福州 NVIVo11 软件 质性研究 质化研究 培训笔记
质化研究必备分析工具Nvivo11操作技能学术会议主讲：刘世闵2018-5-18分析步骤Coding，编码。
自由节点，root根，成为理论。
引出意义，资料分析步骤。
双因素激励理论，扎根理论的典型，提出理论，问题提纲：哪些因素会让你工作更卖力？哪些因素让你工作更无力？语义脉络，要加注，批注。
质化研究，丰富性，不重复。
质化，一定是涉入，参与，跟资料互动。
互为主体。
把想法带到现场，去搜集想法。
量化研究，三段论法，演绎法。
李克特量表。
席慕蓉，结婚爱人，既熟悉又陌生，怎么用量化？社会科学的不可量化之处太多。
诠释是如何到位的？step by step。
范本式的。
内容分析的手法，由质转量的手法。
质化的资料，用量化的方法去表达。
频次，百分比。
准统计式的研究。
台湾，质性研究的一个经典论文，《百年牢骚》。
自传式的自我叙说。
自我揭露。
精神分裂，我写我，什么时候你能写你的编辑式，三角矫正，不同人的编码，计算编码的一致性。
质性研究资料分析之步骤设定资料的编号，代码或假名，资料来源代码，资料的来源逐字稿，逐字搞死你。
讯飞软件。
逐字确认。
质性研究的编码，coding，是指资料分析的历程。
资料分解，概念化，整合。
编码，分类，主题，理论。
第一循环编码，对于资料的段落给予编码名称，内容中的关键词。
第二循环编码，根据第一循环的结果再进一步分析。
自由节点，慢慢变成树状。
逻辑。
半智能化。
情绪，地方性俗语俚语，否定语，无法识别情绪。
价值，参与者的态度，价值，信念戏剧性，角色：参与者目标，冲突，策略，态度，情绪，弦外之音。
参与者的目标，冲突，策略，态度，情绪，蕴含的网络。
整体性编码第二循环编码A先发生，天上下雨，B是结果，地上有水。
类型编码。
分类或主题，因果，解释。
人们之间的关系。
理论建构。
从编码到类型。
以持续比较法为例。
进行反复的比较，进行反面案例进行分析，提高。
开放编码，主轴编码，选择编码。
历程性的研究，要讲所有的历程访谈题目的设计，非常重要。
质的研究方法框架
质性研究方法，也被称为“质的研究”或“质化研究”，在20世纪90年代被引入国内学界。
这种方法强调以研究者本人作为研究工具，在自然的情景下采用多种收集资料的方法对社会现象进行整体性探究，使用归纳法分析资料和形成理论，通过与研究对象互动及其行为和意义建构获得解释性的一种活动。
质性研究方法的主要框架可以包括以下几个步骤：
1. 确定研究问题：研究问题主导研究方法，需要对问题进行深入的理解和分析。
2. 选择研究方法：质性研究方法包括民族志、参与式观察和田野调查等。
选择合适的方法可以帮助研究者更好地框定研究范围和聚焦研究问题。
3. 数据收集：在自然情景下采用多种收集资料的方法，如访谈、观察、文本分析等。
4. 数据分析：使用归纳法分析资料，通过编码、分类、主题分析等技术提炼出核心主题。
常用的质性研究工具或软件有NVivo，MAXQDA和ATLAS.ti。
5. 结果解释和报告：根据数据分析的结果，解释研究发现，撰写研究报告。
6. 评价和反思：对整个研究过程进行评价和反思，以提高未来研究的质量和有效性。
这个框架提供了一个基本的指导，但具体的研究过程可能会根据研究问题、研究对象和研究环境的不同而有所不同。
自编NVivo实用教程forSummerSchool
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质的分析软件能做什么？不能做什么？
1. 质的分析软件不能代替研究者进行分析，甚至我们很难说这些软件具备分析的能力。分析 终归还是由研究者做出的。 2. 但是软件可以使这种分析更加方便，能够将散落在资料各处的片断有效地整合起来、联系 起来。 3. 如果不马上使用 NVivo 的话，我今天讲的所有的东西你都会在两个星期内忘掉。但是，这 没有关系！重要的是你知道 NVivo 可以做什么，更确切的讲，是 NVivo 对你自己的研究或 者工作会有什么帮助。在你将来想用 NVivo 的时候，能够知道去哪里找相关的辅导材料。 我相信关于 NVivo 使用的技术性资料会越来越多。我更相信大家的丰富阅历、研究经验和 理论敏感性是生成好的分析的根本源泉!
nvivo的主要结构将nvivo的核心术语与质的研究方法及扎根理论勾连起来nvivo使用指南从用户角度beginningtips阅读资料着手初步数据分析编码注释衔接分析的进一步升华集合关系高端搜索词频矩阵等模型质的分析软件不能代替研究者进行分析甚至我们很难说这些软件具备分析的能力
自编NVivo 实用教程
阅读资料，着手初步数据分析 —编码、注释、衔接
1. 对资料的初步自动编码：如果已经使用 headings, 可以使用自动编码 a. 小窍门：如果访谈资料（或者问卷中的开放问题）很整齐，对不同的人问的问题又 几乎一样，自动编码可以很方便地将不同的人对同一问题的回答整合在一起。 2. 在初步阅读中，对关键词可以使用 Code in vivo, 在节点的根目录下直接生成编码。 a. 在 NVivo 8 和 NVivo 7 中，Code in vivo 的结果直接存在 free node 文件夹中。 3. 编码的汇总（summary）, 参考点(reference), 文本(text)/音频／视频／数据集的展示形式。 a. 汇总下面的“覆盖率”是被选择进入编码的内容占整个文件的百分比——在质的研 究中一般不具备直接的比较价值。 b. 在写作过程中，通常在汇总和参考点之间交替使用。 4. 在节点(nodes) 中逐步创建编码体系。 a. 初步的编码结构，进行手动编码。对于结构不清晰的，可以放在 free node 中。我 按照问题、主题、分析和方法搭起了了我的编码结构。编码结构经常取决于你感兴 趣的方面和理论视角。这是一个从理论和数据“两头挤”的过程。 5. 编码的彩色条显示 6. 拓展编码：系统默认的大范围邻近区为整个段落；也可以自定义拓展区域。 7. 取消编码(Uncode)，从彩色条进行，在节点(nodes)中或者在文档中都可进行。 8. 在阅读资料过程中，可以写批注(annotations). a. 批注也可以被分析，注意在自动搜索编码中的选择范围。 9. 可以与不同的资料，或者资料的不同部分之间建立连接(links: see also links)。 a. 例子：访谈中的某个点与相关媒体报道。 b. 例子：同一个人在访谈的不同地方表达近似的观点。[NVivo 8 可以；NVivo 10?] c. 高级：如果想汇总关于某个人的所有访谈资料、观察笔记、媒体报道、实物资料等 多项内容，可以使用集合的功能(set). 10. Tips and Experiences： a. 在数据分析的过程中，最好每经过一段时间停下来一会，看一下已有的编码结构， 对编码名称或者编码结构做调整。 i. 例子：
质性数据分析
北京电大远研所 殷丙山 yinbs@ 2011年 2011年6月
汇报内容
1 2 3 4
质性研究
定性数据处理和分析 NVIVO的使用 Q&A
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。
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。
数据分析培训提纲
数据分析培训提纲数据分析是当今信息时代的重要技能之一，它可以帮助我们从大量数据中提取有用的信息，为决策提供支持。
为了帮助您系统地学习数据分析，本文将提供一个详细的数据分析培训提纲，帮助您了解学习数据分析的内容和步骤。
一、数据分析简介1. 数据分析的定义和作用2. 数据分析的发展背景和趋势3. 数据分析在不同领域的应用案例二、数据分析基础1. 数据分析的基本概念和术语2. 数据分析的基本流程3. 数据收集和数据清洗技术4. 数据可视化方法和工具三、数据统计与描述性分析1. 数据统计的基本原理和方法2. 数据的中心趋势度量和离中趋势度量3. 数据的分布特征分析4. 数据的相关性和回归分析四、数据探索性分析1. 数据探索性分析的目标和方法2. 单一变量的数据可视化和统计分析3. 多个变量间的关系分析和可视化4. 对异常值和缺失值的处理五、数据挖掘与机器学习1. 数据挖掘的基本概念和应用场景2. 数据挖掘流程和方法3. 机器学习的基本原理和分类4. 常用的机器学习算法和工具介绍六、数据分析实战案例1. 根据实际数据进行数据分析实战演练2. 针对不同问题的数据分析案例讲解3. 数据分析结果的解读和报告撰写技巧七、数据分析师的职业发展和技能要求1. 数据分析师的岗位要求和职责2. 数据分析师的技能和知识体系3. 数据分析师的学习和进修渠道4. 数据分析师的职业发展路径和前景展望八、总结与展望1. 数据分析的重要性和应用前景2. 数据分析培训的收获和建议3. 数据分析的未来发展趋势和挑战本文以一个严谨的提纲形式，全面地介绍了数据分析培训的内容和步骤。
通过系统学习这个提纲，您将能够全面掌握数据分析的基础知识、技术和实践经验，为您在数据分析领域的学习和职业发展打下坚实的基础。
祝您在数据分析的路上越走越远！。
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北京大学教育学院张冉
❝第一时间补全笔记
❝完成转录稿
❝给数据文件编号
❝为什么要编码和做数据分析笔记？
❝收完数据后，为什么不可以“拍拍脑袋”就开始❝数据很多的时候毫无头绪而言，编码可以帮助从数据中发
现线索
❝“拍拍脑袋”就写作
❝编码可以反复调整，数据分析笔记可以不断扩充和修改，它们就像数据分析的
角度进行整合，这样可以：
❝--〉提高效度，增加产出！❝数据的“标签”: 对数据的总结、概括和提炼
❝编码有低层次（初级或者初始）编码和高层次（高级）编码
◦初级编码：直接来源于数据，多是对数据的简单总结，
Carspecken：以＊或者＊＊甚至＊＊＊来标注高级编码及其高
级的“程度”
Glaser的理论编码
❝叙述的形式❝符号或者数字的代码
❝剪刀+档案袋形式
◦陈向明老师书中的介绍
◦在一个大桌子上进行工作，可以灵活地挪来挪去，比较直
观
❝以档案卡、页边评注来辅助
❝分析笔记体现的是一个思考的过程，帮助你探索到你的发现并使其清晰化
❝有时可以帮助你实现从聚焦编码到轴心编码、理论编码、或者概念类属的跳跃❝编码备忘录
❝理论备忘录：theorizing write-ups ❝操作性/程序性备忘录
❝陈向明(2000). 质的研究方法与社会科学研究❝
数据中某个词、某句话或者某个动作表达的意义
❝等等！每个都可以成为一个独立的分析笔记！
❝为了分析而存在
❝停下来想一想你的数据和编码❝抓住那些稍纵即逝
❝无需多考虑遣词造句和形态
“
基本上是跟着感觉走
南. 重庆, 重庆大学出版社❝卡麦兹的“聚集式写作”(clustering)写”(free writing)
◦凯西·卡麦兹(2009).
重庆, 重庆大学出版社
◦抓住想法和灵感，尽可能快速，写给自己
，
❝非常短小的可以在转录稿中加
功能。
在打印稿上进行分析也可以在页边直接写。
❝长一点的作为独立的文件写作和保存。
❝Miles, M. B. and A. M. Huberman 资料的分析：方法与实践
Pp. 103-5
目录
一、编码的呈现形式 (2)
1. 表格框架式 (2)
2. 层级式笔记 (6)
3. 叙述的形式 (6)
4. 符号或者数字的代码 (6)
5. 剪刀+档案袋形式 (9)
二、分析笔记 (9)
卡麦兹（2009）：102-103 (9)
卡麦兹（2009）：110-115 (12)
Miles, M. B. and A. M. Huberman (2008). 103-105 (18)
一、编码的呈现形式
1. 表格框架式
卡麦兹（2009）：66
卡麦兹（2009）：74
卡麦兹（2009）：79
约翰·洛夫兰德, 戴维·斯诺, et al. (2006).230
约翰·洛夫兰德, 戴维·斯诺, et al. (2006).231
2. 层级式笔记
–Carspecken, P. F. (2005). 教育研究的批判民俗志：理论与实务指南. 上海, 华东师范大学出版社. Pp. 198-9
3. 叙述的形式
陈向明(2000). 质的研究方法与社会科学研究. 北京, 教育科学出版社. Pp. 298-302（略）
4. 符号或者数字的代码
陈向明(2000). 质的研究方法与社会科学研究. 北京, 教育科学出版社. P. 283（略）
Miles, M. B. and A. M. Huberman (2008). p. 84-5(表4.1),
Miles, M. B. and A. M. Huberman (2008). p. 90(图4.5) 5. 剪刀+档案袋形式
略
二、分析笔记
卡麦兹（2009）：102-103
卡麦兹(2009).102.
卡麦兹（2009）：103
卡麦兹（2009）：110-115
卡麦兹(2009). 110
卡麦兹(2009). 111
卡麦兹(2009). 112
卡麦兹(2009). 113
卡麦兹(2009). 114
卡麦兹(2009). 115
Miles, M. B. and A. M. Huberman (2008). 103-105
Miles, M. B. and A. M. Huberman (2008). p103
M. B. and A. M. Huberman (2008). p104
Miles, M. B. and A. M. Huberman (2008). p105
Miles, M. B. and A. M. Huberman (2008). p106。