定性数据分析、nvivo的使用

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1、http://www.btvu.org质性数据分析和NVIVO的使用北京电大远研所殷丙山yinbs@mail.btvu.org2011年6月http://www.btvu.org汇报内容质性研究1定性数据处理和分析2NVIVO的使用3Q&A4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。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

2、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。http://www.btvu.org质的研究与量的研究的区别质性研究的意义和适用范围http://www.btvu.org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）写研究报告循环、演进的研究过程界定研究问题进入研究现场收集资料分析资料撰写研究报告质性数据处理和分析http://www.btvu.orghttp://www.btvu.or

3、g你做研究的时候一般用什么方法收集数据？数据是量化的还是质性的？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。http://www.btvu.org数据分析方法的比较10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。11质性数据分析质性数据比量化数据更难分析。需

4、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。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（OpenCoding，一级编码）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

5、是初步的、未定的，相应的NVIVO中有一个FreeNode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。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

6、个命名现在是否合适。http://www.btvu.org主轴编码（Axialcoding）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。主轴编码（Axialcoding）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

7、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。http://www.btvu.org19选择编码（SelectiveCoding）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