质性数据分析和NVIVO的使用

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。

http://downl‎o ad.qsrin‎t erna‎t iona‎/Docum‎e nt/NVivo‎8/Chine‎s e/NVivo‎8-Intro‎d ucin‎g-NVivo‎.htmNVivo‎是一功能强‎大的的质性‎分析 (Quali‎t ativ‎e Data Analy‎s is)软件,能够有效的‎分析多种不‎同的数据如‎大量的逐字‎稿文字,影像图形，声音和录像‎带数据，是实现质性‎研究的最佳‎工具。

NVivo‎通过一个强‎大的智能应‎用程序将质‎的分析和观‎察带到了一‎个全新的层‎面。

NVivo‎能够帮助你‎管理、定型和分析‎几乎任何语‎言的任何信‎息，NVivo‎将改变你的‎工作方式。

NVivo‎是澳大利亚‎Q SR 公司的合法‎注册商标，雷安科技是‎澳大利亚Q‎S R 公司在中国‎大陆区的正‎式签约授权‎经销商，负责在该地‎区销售澳大‎利亚QSR‎公司旗下软‎件产品NV‎i vo，并提供NV‎i vo产品‎技术支持服‎务和培训服‎务。

产品介绍NVivo‎化不可能为‎可能视频、采访录音、文档、照片、媒体剪辑、音乐、播客，不论您的材‎料如何，不论您的项‎目如何，不论您的背‎景如何——NVivo‎8的超级技‎术让您体验‎前所未有的‎信息探索、分析和洞察‎的新境界。

NVivo‎8新增功能‎：可导入PD‎F、Video‎、Audio‎、及数码图片‎文件，并对其进行‎编码和检索‎，可建立二维‎、三维表格，并将其结果‎导出为Wo‎r d或Po‎w erpo‎i nt文件‎增加团队协‎同功能，讨论、优化编码方‎案，用Html‎格式发布研‎究成果，建立小型W‎e b站点，在不拥有N‎v ivo的‎人员中共享‎其研究成果‎。

QSR国际‎——先驱、领袖，也是您的合‎作伙伴，QSR国际‎10多年前‎推出首个定‎性研究软件‎，如今始终保‎持着世界领‎先研究软件‎开发商的地‎位。

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NVivo软件在护理质性研究资料分析中的应用体会——基于临床护理教师在实习生带教中微信应用体验案例杨丹;郑力;张江辉;王薇【摘要】总结NVivo软件在护理质性研究资料分析中的应用.以NVivo 10.0简体中文版为例,结合临床护理教师在实习生带教中微信应用体验案例,介绍NVivo软件在护理质性研究资料分析中的实际应用流程,包括准备阶段、编码阶段、质性分析阶段和整合阶段,同时根据项目需要增加查询和可视化阶段,并对今后此软件在质性研究资料分析中的进一步应用提出建议.【期刊名称】《护理与康复》【年(卷),期】2016(015)007【总页数】4页(P697-700)【关键词】NVivo软件;质性研究;资料分析;应用【作者】杨丹;郑力;张江辉;王薇【作者单位】浙江大学医学院附属第一医院,浙江杭州310003;浙江大学医学院附属第一医院,浙江杭州310003;浙江大学医学院附属第一医院,浙江杭州310003;浙江大学医学院附属第一医院,浙江杭州310003【正文语种】中文【中图分类】TP391.1质性研究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，对其行动和意义建构获得解释性理解的一种活动[1]。

质性研究的过程需要处理大量原始资料，近年来，护理领域的质性研究虽然进入了快速发展阶段,但绝大多数的研究者仍采用纯手工资料分析的方法提炼研究主题，费时费力；而辅助软件的运用有助于研究者在浩瀚的文字、图片、录音及视频等资料中快速筛选信息和有效思考，可以有效缩短研究周期[2]。

目前，支持质性研究的软件主要有NVivo、Atlas.ti、RQDA和WinMax等。

而NVivo由于其使用方便，界面友好，功能强大，在质性研究中应用越来越广泛，但在护理质性研究方面的报道还较少。

本文以NVivo 10.0 简体中文版为例，结合临床护理教师在实习生带教中微信应用体验案例，介绍NVivo软件在护理质性研究资料分析中的应用实践。

基于nvivo教学设计NVivo是一种常用的质性研究数据分析工具，主要用于分析和管理大量复杂的文本、图像、音频和视频等非结构化数据。

在教学设计方面，NVivo可以用来辅助教学设计过程中的数据收集、数据整理、数据分析和结果呈现等环节。

下面从教学设计的不同阶段来探讨如何使用NVivo进行教学设计。

一、教学设计前阶段在教学设计前阶段，教师需要对教学的背景、目标、内容和教学策略进行调研和分析。

可以利用NVivo进行文献综述和相关研究的梳理，收集与教学设计相关的文献、研究和案例。

通过NVivo的文献管理功能，可以对大量文献进行整理、分类、注释和评价，帮助教师了解当前教学设计领域的研究现状和热点，从而提升教学设计的科学性。

二、教学设计过程中数据收集阶段在教学设计过程中，教师需要收集各种数据，如学生的学习情况、学习态度、学习动机、学习行为等。

可以利用NVivo进行多种数据的收集和整理。

例如，可以使用NVivo的问卷调查功能设计并收集学生的调查问卷数据；可以使用NVivo的观察记录功能对学生的课堂行为进行记录和整理；还可以使用NVivo 的采访功能对学生进行个别访谈，收集他们对教学的反馈和建议。

通过NVivo 的数据收集和整理功能，教师可以方便地收集、整理和管理各种数据，为教学设计提供丰富的材料和依据。

三、教学设计过程中数据整理和分析阶段在教学设计过程中，教师需要对收集到的数据进行整理和分析，了解学生的需求、问题和特点，并根据数据结果进行相应的调整和优化。

利用NVivo的数据整理和分析功能，可以对各种数据进行归类、编码和分析。

例如，可以通过NVivo 的文本分析功能对学生的问卷调查和访谈反馈进行内容分析，了解学生的实际需求和问题；可以通过NVivo的社交网络分析功能分析学生之间的关系网络，了解学生之间的互动情况。

通过NVivo的数据整理和分析功能，教师可以更全面地了解学生的学习情况和需求，为教学设计提供可靠的依据。

干货NVivo入门使用指南NVivo入门使用指南NVivo 和定性研究许多定性研究者对评估、阐释和解释社会现象感兴趣。

他们分析无特定结构或半结构化的数据（如会谈记录、调查、现场记录、网页和期刊文章），他们从事的行业范围从社会科学和教育到医疗保健和商业。

NVivo 支持什么方法论？研究人员通常是根据他们的研究问题的需要来采用定性方法论。

例如，希望提出新概念或假设的社会科学家可能会采用“扎根理论”的方法。

寻找改进政策或项目设计的健康研究人员可能会使用“评估方法”。

NVivo 并不倾向于任何一种特定的方法论。

它旨在帮助您实施通用的定性分析技术来组织、分析和共享数据（无论您采用什么方法）。

定性与定量定性调查通常把重点放在“如何”和“为什么”等问题上而不是“多少”或“多久”等更定量的视角上。

虽然 NVivo 主要专注于定性分析，但也为使用混合方法的研究人员提供支持。

例如，您可以分析调查中的开放式问题并根据人口统计数据进行比较。

您还可以与应用程序（如 Microsoft Excel 和 IBM SPSS Statistics）交换此数据。

如何着手我的研究项目？虽然对于如何做定性项目没有一致的“行业标准”或规定的流程，但是您可以采取一些得到公认的策略和步骤。

当您学习本指南时将会得到一些建议。

它可以帮助您理解定性研究是一个反复的过程。

例如，这张图片显示了当您探讨某个特定主题时可能采取的路径：NVivo 关键术语· 材料来源是您的研究材料，包括文档、PDF、数据集、音频、视频、图片、备忘录和框架矩阵。

· 编码是按题目、主题或案例收集材料的过程。

例如，选择有关水质的段落并在“水质”节点进行编码。

· 节点是用于编码的容器，允许您在一个位置收集相关材料以便您可以发现材料中呈现出的模式和想法。

· 材料来源分类使您能够记录有关材料来源的信息（例如，书目数据。

· 节点分类使您能够记录有关人员、地点或其它案例的信息（例如，有关人员的人口统计数据。

质性数据分析的科学性兼论ＮＶｉｖｏ在教育领域中的应用孟㊀宇１㊀沈㊀伟２(１.华中师范大学教育学院ꎬ湖北武汉４３００７９ꎻ２.华东师范大学国际与比较教育研究所ꎬ上海２０００６２)摘㊀要:质性数据分析的科学性一直是学界争论的话题ꎮ随着质性数据分析软件的应用ꎬ质性研究的效率㊁技术衍生的 客观性 均进入大众视野ꎬ也出现了若干对质性分析软件的误解ꎮ本研究以ＮＶｉｖｏ软件在教育领域的应用为例ꎬ澄清软件的 可为 与 难为 ꎬ并借此从分析过程层面呈现教育质性分析的科学性ꎮ作为组织研究想法㊁记录并追问研究发现㊁追踪与反思乃至共享结论诞生过程的工具ꎬ软件有益于质性研究实现从熟悉文本㊁结构化到整合数据的过渡ꎬ提升质性分析效率ꎬ并提供了让复杂的诠释性实践拥有可见㊁可讨论的可能ꎮ然而ꎬ软件操作只有与方法论㊁分析策略相结合ꎬ为研究者所善用ꎬ才能在提升效率的同时保障质性研究的科学性ꎮ关键词:质性数据分析ꎻ质性研究ꎻＮＶｉｖｏꎻ分析性备忘录作者简介:孟宇ꎬ华中师范大学教育学院讲师ꎻ沈伟ꎬ华东师范大学国际与比较教育研究所副教授ꎮ基金项目:全国教育科学规划课题 乡村教师教育供给主体多元化及协同机制研究 (项目编号:ＢＦＡ２０００６９)的阶段性研究成果ꎮ中图分类号:Ｇ４０－０３２㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀文章编号:２０９５－７０６８(２０２４)０１－００２４－１１ＤＯＩ:１０.１９５６３/ｊ.ｃｎｋｉ.ｓｄｊｋ.２０２４.０１.００３长久以来ꎬ质性研究对知识的深化与拓展做出了巨大贡献ꎮ但在实证主义㊁后实证主义㊁后现代主义思潮的涌动下ꎬ质性研究遭受的争议一直不曾停止ꎮ有的争议来自另一个阵营ꎬ即笃信量化研究的专家ꎻ有的争议则来自质性研究这一庞大且复杂的队伍ꎮ在众多争议中ꎬ科学性一直是挥之不去的魔咒ꎮ阿特金森(Ａｔｋｉｎｓｉｏｎ)和德拉蒙特(Ｄｃｌａｍｏｎｔ)这两位质性研究者ꎬ面对诸多争议ꎬ提出 只要研究具有严谨性ꎬ并能极大地拓展有用知识ꎬ那么人们就值得致力于质性(和量化)研究 [１]ꎮ何以判断研究是否具有严谨性ꎬ英美学术团体在２１世纪初均做出了努力ꎮ如美国国家研究理事会(ＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓＮａｔｉｏｎａｌＲｅｓｅａｒｃｈＣｏｕｎｃｉｌ)为使教育研究获得国会认可ꎬ确保教育科学研究的质量及严谨性ꎬ基于后实证主义立场ꎬ在报告«教育的科学研究»(ＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｓｅａｒｃｈｉｎＥｄｕｃａｔｉｏｎꎬ简称ＳＲＥ)中提出了科学研究的六大指导原则ꎮ[２]这六大原则并非为量化研究量身订制ꎬ亦给质性研究留有余地ꎮ换言之ꎬ在ＳＲＥ报告中ꎬ质性研究与量化研究同享科学的地位ꎮ这份折中的报告并没有缓和量化研究与质性研究的分歧ꎬ却引发了新一轮的讨论ꎮ人类学家艾森哈特(Ｅｉｓｅｎｈａｒｔ)在众多争议中给出公允判断ꎬ她提及报告出台的背景㊁理论基础等ꎬ并提出要超越传统的科学ꎬ改善教育研究ꎮ在其 科学＋ 的视角下ꎬ被报告所忽视的诠释性研究㊁教育中的 ４２质性数据分析的科学性哲学㊁历史㊁伦理㊁文学批判研究重获重要位置ꎮ[３]然而这一回应依旧未阐明如何衡量质性研究的质量与严谨性ꎬ确保其科学性名副其实ꎮ在此方面ꎬ英国内阁委员会在其发布的«质性研究的质量:用于评估研究证据的框架»中则从研究目的㊁文献综述㊁研究设计㊁取样㊁研究发现等方面给出若干描述性评价指标ꎮ[４]这些推动质性研究科学性的努力ꎬ却因质性研究作为一项复杂的诠释性实践 其诠释受到作者或学术团体本身的信念㊁理论乃至政治立场的影响 而受挫ꎮ如何让复杂的诠释性实践变得可见㊁可讨论ꎬＮＶｉｖｏ提供了技术上的可能ꎮ２０世纪８０年代初ꎬ第一代质性数据分析软件问世ꎬ非数值的非结构性数据索引㊁搜索和理论化(Ｎｏｎ－ｎｕｍｅｒｉｃａｌＵｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄＤａｔａＩｎｄｅｘｉｎｇꎬＳｅａｒｃｈｉｎｇꎬａｎｄＴｈｅｏｒｉｚｉｎｇꎬ简称ＮＵＤ∗ＩＳＴ)当属其列ꎮ顾名思义ꎬ对非数值㊁非结构性数据的处理ꎬ开始从人工纸笔操作迈向计算机辅助操作ꎬ且存有理论化诉求ꎮ这从侧面反映了格拉泽(Ｇｌａｓｅｒ)和施特劳斯(Ｓｔｒａｕｓｓ)的扎根理论为质性数据分析软件操作思路提供了基本理论面ꎬ也即为何ＮＶｉｖｏ发展到今天ꎬ其中若干功能术语与扎根理论术语仍保持一致ꎮ然而ꎬ质性数据分析软件的传播得益于跨学科的合作与商业运作ꎮ１９８９年ꎬ英国萨里大学社会学系组织了第一届质性研究与计算机(Ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ)国际会议ꎬ推动质性数据分析软件的对话和应用ꎮ１９９５年ꎬＳａｇｅ出版社将ＱＳＲ公司的软件包 ＮＵＤ∗ＩＳＴ市场化ꎬ推动质性数据分析软件的传播ꎬ并形成了Ａｔｌａｓ.ｔｉꎬＭＡＸＱＤＡ和ＮＶｉｖｏ三分天下的局面ꎮ随着这些软件的普及ꎬ部分未见庐山真面目的研究者开始信奉技术带来的神话ꎬ以为质性研究的科学性通过这些软件得以确保ꎬ且软件可代替传统人工ꎮ事实是否如此?ＮＶｉｖｏ是应用时间最长的质性分析软件之一[５]ꎬ其应用及利弊在中英文学术界均有讨论ꎮ软件为流程性及重复性的数据组织与管理工作节省时间㊁提升效率ꎬ增加研究者重新回顾数据与调整分析想法的灵活性ꎬ并使得分析过程有迹可循ꎬ有助于研究者识别㊁反思及提升分析过程的透明性及严谨性ꎮ[６－７]但当前的软件程序设定主要适合于线性顺序认知模式(ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｃｏｇｎｉｔｉｏｎ)的分析流程ꎬ会限制关系型认知模式(ｒｅｌａｔｉｏｎａｌｃｏｇｎｉｔｉｏｎ)的实现ꎮ[８]此外ꎬ软件经济成本㊁学习成本高ꎬ可能导致研究者依赖软件技术而将质性分析的结果简化为模式分析ꎬ模糊不同研究取径间的边界ꎬ降低研究可信度(ｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙ)与可靠程度(ｔｒｕｓｔｗｏｒｔｈｉｎｅｓｓ)ꎮ[９－１２]如何在软件辅助的研究进程中见木也见林ꎬ不仅拆分与分类数据ꎬ亦推进整合性分析ꎬ对于质性研究分析者至关重要ꎮ本研究即以ＮＶｉｖｏ的操作为例ꎬ回答质性分析软件在质性分析进程中的可为与难为ꎬ并澄清其在追求质性研究科学性中有何作用ꎮ一㊁初识质性数据:拆解文本以建立数据分类与索引编码(ｃｏｄｉｎｇ)是一个循环往复㊁循序渐进的过程ꎬ辅之以多样的编码模式ꎬ研究者得以近距离地阅读文本㊁思考概念以及概念所适用的数据范畴ꎮ编码需要经历至少两个阶段:关注原文本阅读的初始编码阶段(亦称作开放编码)ꎬ以及关注已编码节点(ｃｏｄｅ)及其内容(ｃｏｄｅｄｄａｔａ)的聚焦编码阶段ꎮ初始编码重在初步识别并命名文本中的概念ꎬ聚焦编码则旨在完善及阐释已有的编码体系ꎬ发展出更具分析性的类别(ｃａｔｅｇｏｒｙ)或概念ꎮ[１３]案例编码和分析性备忘录(ａｎａｌｙｔｉｃｍｅｍｏ)是软件为完善编码体系提供的有力工具ꎮ基于案例对比及分析性写作ꎬ研究者得以进一步追问已编码内容的含义ꎬ发现数据中的趋势与关联ꎮ由此ꎬ原本与访谈情境相剥离的 破碎 数据ꎬ将被推向更具解释力的概念或模型ꎮ表１总结了软件用词与对应的质性研究术语及部分软件编码操作所实现功能ꎮ(一)阅读㊁筛选与节点命名:拆解文本的工具在初始编码阶段ꎬ研究者通过近观数据追问文字与段落的含义ꎬ找寻其中与研究问题相关联的部分ꎬ基于话题对文本数据阅读㊁筛选㊁分类㊁贴标签及重组ꎬ搭建软件辅助的质性分析之 奠基石 节点ꎮ通过文段筛选与归类ꎬ研究者得以将访谈文本 再情景化(ｒｅｃｏｎｔｅｘｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ) ꎬ即原本以访谈情境为组织单位的文本段落ꎬ被重新归置于由研究者赋予意义的话题情景之下ꎮ命名节点的过程ꎬ则是为节点内包５２表１　软件关键词、相关的质性分析术语及软件操作所实现功能部分软件术语所对应的质性分析术语部分软件操作所实现功能来源(ｓｏｕｒｃｅ)数据㊁材料㊁文件㊁转录稿㊁调查问卷等新建文件夹:文件分类管理代码(ｃｏｄｅ)节点㊁主题㊁类别㊁话题与概念引用文段(ｑｕｏｔａｔｉｏｎｓ)㊁贴标签(Ｔａｇｇｉｎｇ)与分析文本拖拽/取消编码:概念与文本段落关联或取消关联ꎻ合并节点:将具有相似性的两个节点整合为同一节点关系(ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ)节点㊁概念之间的关联新建关系:建立两个节点间关系ꎻ新建关系类型:新的关系方向及名称案例(ｃａｓｅ)研究对象㊁观察的单元㊁数据分析单位案例与文件命名匹配:检索功能实现的基础案例分类(表)(ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ)分析单位的分类与区分 匹配到 :案例与分类表相关联属性与赋值(ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓａｎｄｖａｌｕｅｓ)变量㊁特点㊁级别㊁人口学变量㊁参考文献信息等ꎬ数据饱和理论饱和的判断依据之一 备忘录(Ｍｅｍｏ)研究计划㊁田野笔记㊁分析笔记㊁研究进展等写作新建文件夹:对研究不同进程中思考的分类管理另见链接(ｓｅｅａｌｓｏｌｉｎｋ)关联分析笔记与引用文段粘贴为另见链接:将分析文字与特定的文本段落相关联含的文段确定具有概括性与解释力的概念或类别ꎮ通过编码ꎬ文段与源文本㊁概念( 标签 )与文段之间的链接随即生成ꎮ由此ꎬ新生成的节点实乃 数据收纳柜 及 源文本索引 ꎬ研究者借以实现概念㊁主题㊁文段㊁源文本(Ｓｏｕｒｃｅ)之间快速的切换ꎮ研究者可以在多种模式的编码过程中发现并建构意义ꎬ如逐行分析(ｌｉｎｅ－ｂｙ－ｌｉｎｅｃｏｄｉｎｇ)㊁逐句分析㊁逐段分析或微分析(ｍｉｃｒｏ－ａｎａｌｙｓｉｓ)ꎮ逐行分析是卡麦兹(Ｃｈａｒｍａｚ)所建议的㊁适用于开放编码阶段编码方式ꎬ利于增加编码可信度ꎬ 减少将你(研究者)个人的动机㊁担忧㊁未解决的个人问题等带入访谈者及已搜集的数据 [１４]ꎮ微分析则通过分析具有模糊性(ｅｌｕｓｉｖｅ)的短语或词语[１５]ꎬ挖掘其他的可能性及含义差别ꎮ以上编码模式均为研究者提供贴近现实情境设立节点并找寻概念及其构成要素的途径ꎮ但为了避免陷入 过度编码 困境ꎬ有学者建议在开放编码阶段选定数据内容相对丰富的少数案例ꎬ并将每份文本的编码参考点数控制在３０－４０之间ꎮ[１６]在非扎根理论指导下的编码进程中ꎬ研究者可将节点层级维持在２－３层的范围内ꎬ避免编码过载导致数据结构性弱化ꎮ节点命名及重命名是编码过程的重要步骤ꎬ与研究的理论与研究取径息息相关ꎮ节点命名的用词可以源自文献的理论想法(ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｉｄｅａ)㊁访谈者所使用 本土语言 及研究者对于访谈者描述的概括ꎬ后两者也分别被称作鲜活编码(ｉｎｖｉｖｏｃｏｄｉｎｇ)㊁贴标签ꎮ若研究者选用过多源自文献或已有理论的节点作为编码的参考ꎬ将限制数据中新概念的浮现ꎮ[１７]若所贴标签过于一般化而未能捕捉关键特征ꎬ相应的节点命名则 将很难告知你受访者的意思或行动 [１８]ꎬ因此贴标签需要尽量准确且简洁地描述文本内容的含义ꎮ鲜活编码须保留形象化的描述或意象(ｉｍａｇｅｒｙ)且有利于分析(ａｎａｌｙｔｉｃｕｓｅｆｕｌｎｅｓｓ)[１９]ꎬ有助于及时捕捉研究情境的独特性ꎬ但过多鲜活编码也可能带来编码体系停留在描述层面的风险ꎮ(二)逐个个案编码:初始编码体系的生成与调整在初始编码阶段ꎬ研究者可结合理论与数据ꎬ或者采用自下而上的模式ꎬ先基于少量丰富个案的编码ꎬ确立相对固定的初步编码体系ꎬ再以初步编码体系为基础ꎬ逐个个案地完成剩余文本的编码ꎬ并完善 ６２㊀教育科学版㊀２０２４ １质性数据分析的科学性与调整初步编码体系ꎮ研究者需参照已有编码体系ꎬ对新个案中的文段作出是否编码及节点命名的抉择:本文段是否与研究问题相关?是否可归类于当前的编码体系?如可以ꎬ归属于哪一节点?新浮现的概念范畴需与相似节点及其中文段对比ꎬ确定未与已有范畴重合后ꎬ再新建子节点并予以命名ꎮ软件提供的节点数字统计如文件数量及参考点数量ꎬ有利于研究者快速概览每个节点内容丰富及整合程度ꎬ定位特定概念是否是受访者群体中的共同或特殊关切ꎮ但相关数字统计是辅助编码决策并展开追问的工具ꎬ而非产生结论的简单方案ꎮ概念在编码过程中持续演进ꎮ每一次节点重命名㊁节点所包含内容及其位置调整㊁增删或合并节点ꎬ都见证着概念名称㊁内涵及概念间关系的变化ꎬ编码体系及所对应概念体系随之蜕变与迭代ꎮ(三)案例编码:探索编码趋势的潜在途径除了基于文本的编码ꎬ研究者可通过创设案例ꎬ并基于最小的观察与分析单元设置案例分类表及予以赋值等步骤ꎬ将受访者说了什么㊁谁说了这些话以及说话的人有何特征相关联ꎮ以上案例编码是ＮＶｉｖｏ软件大多检索功能(如交叉表编码㊁矩阵编码等)所依附的基础ꎮ研究者可结合受访者的特征ꎬ对不同概念展开基于特定观测维度的对比ꎮ此类对比ꎬ一方面可作为检查数据及理论是否饱和的工具ꎻ另一方面ꎬ也可为研究者完成文本内容后ꎬ展开基于受访人群特征的比较ꎬ并发现受访者在特定主题上的共性或典型案例提供可能ꎮ但无论是手动编码㊁软件辅助编码还是自动编码ꎬ都需要研究者对文段进行阅读ꎬ结合情境寻求对文本内容及概念的理解ꎬ以厘清文本与概念㊁概念与概念㊁概念与情境之间的关系ꎮ研究者完成所有访谈文本的阅读㊁编码ꎬ并获得将访谈文本按主题分类的编码体系ꎬ并不意味着编码与分析工作的结束ꎻ相反ꎬ通向理论的路径刚刚开启ꎮ在后一阶段ꎬ 备忘录 提供了沉浸于数据进行思考㊁追问㊁分析并及时捕捉灵感的空间ꎮ备忘录写作是质性分析的必要步骤ꎬ也是研究者在软件操作中摆脱 数字迷恋 的必备工具ꎮ二㊁质性数据结构化的尝试:识别边界并在追问中整合数据结构化及整合的工作以初始编码为基础ꎬ再借由反思㊁质询(ｑｕｅｒｙ)与备忘录写作ꎬ检视㊁发现并解读编码所呈现的趋势ꎬ搭建实践与理论间的关联ꎮ研究者需要以概念范畴为单位ꎬ逐个阅读并检视各主题节点所包含的文段ꎬ检视包括总结㊁识别关联㊁对比㊁追问㊁调整编码等多项工作ꎮ在追问中解除编码㊁调整编码结构ꎬ再基于跨案例㊁跨节点的对比发现材料中的模式与矛盾ꎬ由此找寻或验证数据中存在的潜在关联ꎬ在反思㊁提问㊁寻求答案的循环路径中持续加深对数据的理解ꎮ(一)节点内容的重新检视:识别要素与边界检视特定节点意指研究者对节点内的文段逐条阅读㊁描述ꎬ再对节点中文段所包含要素予以总结ꎬ进而展开与其他相似节点对比ꎮ在这个过程中ꎬ研究者面对已编码文段进一步反思文段㊁话题㊁研究问题之间的关联:这段内容究竟在讲什么?为什么有意思?和我的研究问题有什么关系?逐条总结将带领研究者对比节点内的不同文段ꎬ研究者可将与研究问题㊁概念内涵无关的文段或节点予以剔除ꎬ并在备忘录中记录剔除或纳入重要文段的原因ꎮ节点中文段所指向的概念要素与边界ꎬ会在筛选㊁陈述㊁逐条总结的过程中得到阶段性确定ꎮ接下来ꎬ研究者需要思考ꎬ所检视节点在编码体系中的位置是否适切㊁是否需要调整ꎬ发挥着怎样的作用ꎬ据此调整该节点所在位置与层级关系ꎬ并记录调整缘由ꎮ软件可视化功能诸如探索示意图ꎬ可为检查与阐述其他文本㊁节点㊁备忘录等与该节点相关联的内容提供帮助ꎮ研究者需要在备忘录中描述概念要素㊁概念合并或保留原因及新概念生成原因ꎬ以及说明并记录与数据㊁节点㊁概念间的比较结果有关的假设或猜想ꎬ由此推进针对概念范畴的思考㊁分析与整合ꎮ[２０]备忘录写作推动着概念内部及概念间的连续比较ꎬ原本描述性的节点命名与分类ꎬ也将伴随着文段㊁节点及概念间的连续比较逐步调整及抽象化ꎮ７２(二)概念内部的对比:识别反面案例与消极讨论研究者逐个厘清各个节点的名称㊁所包含内容及所属层级关系后ꎬ研究进入识别不同概念间差异㊁普遍性及特殊性的阶段ꎮ分析特定概念在受访群体中 谁提了㊁谁没提 ꎬ有助于识别概念被受访者提及的广泛程度ꎬ并初步发现特定概念在整体数据中的潜在趋势ꎮ研究者不仅需要关注提及相关概念的案例及其中积极的讨论ꎬ同样需要关注未有提及概念的案例㊁反面案例(ｎｅｇａｔｉｖｅｃａｓｅ)(不符合已有发现趋势的案例)及存在的消极讨论(ｎｅｇａｔｉｖｅｔｅｒｍｓ)ꎬ并尝试对比提及与未提及的两组案例ꎬ或者正面及反面两组案例ꎬ寻找有否存在明显差别ꎮ[２１]识别未有提及相关概念的案例及消极讨论ꎬ有助于研究者捕捉与概念相关的必要情境要素ꎮ例如ꎬ受访者特征(所属单位㊁性别㊁职位等)与是否提及相关概念会否存在关联ꎬ由此追问特定差异为何会带来受访者的不同体验与感知ꎮ而反面案例的识别㊁追问与比较(即使并非所有研究均存在反面案例)ꎬ将辅助研究者找寻极端案例(ｅｘｔｒｅｍｅｃａｓｅ)或者可能的竞争性解释(ｒｉｖａｌｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎ)[２２－２３]ꎬ进而激发研究者跳出 受访者说了什么 去思考 受访者没说什么㊁为什么没说 ꎬ在已有发现的基础上ꎬ更全面地探索潜在的竞争性解释ꎮ(三)概念间的对比:追问概念㊁情境与结果间的关系概念探索复杂多层ꎬ不仅需要界定节点及概念的边界㊁概念间差异与层级关系ꎬ还需要识别概念㊁情境与行动结果之间的潜在关联ꎮ在识别边界与要素㊁探究反面案例的基础上ꎬ研究者需要以受访者个体为单位ꎬ展开基于编码结果的描述与总结ꎬ再进行个案间的对比ꎬ追问并找寻不同人群在特定概念范畴的表现存在差异的原因ꎮ各个概念在每位受访者经历中的演变或转变ꎬ将成为研究者重新审视不同概念间关系的工具ꎬ发现过程性相关概念与情境㊁结果相关概念何以相互关联ꎮ概念㊁情境与结果间的追问与关联ꎬ是探究系统性解释框架的基础ꎮ同时ꎬ原本散落在各主题节点中的个体受访者陈述ꎬ在描述㊁对比的过程中重新回归个案情境ꎻ在受访者个体描述与对比的基础上ꎬ将受访者作为群体进行思考及追问ꎬ也是数据整合的前提ꎮ通过在概念与文本之间来回切换ꎬ编码体系中的概念差异㊁情境要素及行动结果等得以区分ꎬ特定概念在编码体系及受访者群体中的重要性与解释力得以识别ꎮ随着概念在解释模型中相对位置的调整与确定ꎬ研究也逐步趋近终点ꎮ(四)技术辅助的概念整合:辅助性收纳㊁便捷性检索及提供灵感在反复追问㊁对比已有编码及文本内容并回到情境解读的过程中ꎬ软件提供了便捷切换㊁专注思考㊁沉浸式分析写作及追踪分析过程的可能性ꎮ在数据整合阶段ꎬ计数及可视化工具例如地图(项目地图㊁概念图)㊁探索示意图㊁矩阵编码及框架矩阵等工具ꎬ可辅助研究者跨个案对比及描述数据中的趋势ꎬ有助于减少研究进程中人工计数㊁归类㊁整理所花费精力ꎬ并提供概念与文本㊁案例间的关系概览ꎬ为创造性㊁灵活的编码过程提供可能ꎬ为研究者进行个案内及跨个案对比提供直观的启发ꎬ实现数据㊁编码工作㊁思考㊁检索数据与写作之间自由切换ꎮ以上各类工具可作为辅助性收纳㊁便捷性检索并可通过可视化手段提供灵感的有力工具ꎬ为研究者做出选择及提出问题提供参考ꎬ但不能为研究提供确切结论ꎬ更不能替研究者做分析ꎮ[２４]研究者不应期望软件技术为分析全程提供全方位支撑ꎮ[２５]这些检索及可视化的结果远非研究的终点或结论ꎬ相反ꎬ是激发研究者结合研究设计㊁数据结构以及具体情境对已有编码体系与所编码文段予以解读和分析ꎬ提出更深层发现与问题的媒介和工具ꎮ无论软件的功能如何复杂㊁检索结果如何精致ꎬ解读及追问数字与可视化结果ꎬ始终由研究者本人负责ꎮ三㊁从拆散到整合的示例:文本㊁概念与情境的关联及软件功能应用以«逆境中的坚守:乡村教师身份建构中的情感劳动与教育情怀»[２６]一文的编码过程为例ꎬ本部分将８２㊀教育科学版㊀２０２４ １质性数据分析的科学性呈现研究者如何在初始编码阶段 拆散 访谈文本ꎬ在后期编码阶段整合㊁关联按照话题归类的文本ꎬ并探索系统性解释框架ꎮ本研究以四组(共１６位)乡村教师焦点访谈ꎬ及四位典型个案教师的访谈为分析对象ꎬ研究者首先通过初始编码探究乡村教师所处的外部环境ꎬ进而追问典型个案教师的身份建构过程ꎬ探究教师留任中的重要影响因素ꎮ研究的另外两个关键词 情感劳动策略及教育情怀ꎬ是在分析过程中逐步浮现的重要理论要素ꎮ本研究访谈文本数量不多ꎬ故初始编码阶段即以全部四组焦点访谈文本为分析对象ꎮ(一)初识质性数据:拆解初访文本ꎬ确定身份建构外部情境研究者采用兼顾理论和数据的方式ꎬ对四组焦点访谈展开初始编码ꎮ在初始编码阶段ꎬ研究者依据身份构建理论中的外部情境分类:宏观㊁中观㊁微观及个人传记ꎬ对受访者的表达予以分类及贴标签ꎬ以此结合理论与数据将各个层次的情景内涵具体化ꎮ研究者首先在理论基础上建立 宏观结构 中观结构 微观结构 与 个人传记 四个一级节点ꎬ再通过逐行编码的方式识别重要语段ꎬ并归类㊁新建节点后予以贴标签或鲜活编码ꎮ基于理论构建的节点为研究者提供文段分类的 大框架 ꎬ具体的环境内涵也在阅读㊁贴标签或鲜活编码的过程中逐渐浮现与新增ꎮ以 教师职业不是我的初恋ꎬ我用２４年爱上它 文本为例ꎬ研究者初步将此段归类为源自理论节点个人传记 中的子节点ꎬ并贴标签为 后期养成的职业热爱 ꎮ 家长见了我ꎬ总有说不完的话ꎬ感到信任 则被初步归类为 微观结构 中的子节点并贴标签为 家长信任 ꎮ对比贴标签ꎬ鲜活编码的命名方式用于捕捉受访者的独特用词及潜在内涵ꎬ此位受访者在补充访谈中提及的角色隐喻 就像风景吧 即鲜活编码为 风景 ꎮ初始形成的编码相对细致与分散ꎬ在整合编码体系的基础上识别各层级情景要素ꎮ但在后续身份建构过程的分析中ꎬ研究者发现各层级环境是积极还是消极ꎬ较之各层级具体情景内涵的区分更为重要ꎮ基于此ꎬ在后期编码阶段调整了环境编码ꎬ例如ꎬ 后期养成的职业热爱 所处层级与命名调整为 积极的个人传记 变迁的职业历程 ꎬ 家长信任 则调整为 积极的微观结构 家长尊重 ꎮ(二)质性数据结构化的尝试:识别概念要素㊁趋势与关键主题当研究者基于理论和数据内涵对外部情境完成所有文本的编码后ꎬ数据结构化并建构概念之间关联的工作随即开启ꎮ研究者通过对四组焦点访谈的分析ꎬ识别四类典型教师ꎬ并筛选四位进行补充访谈ꎬ询问教师身份建构有关的内容ꎮ再基于典型案例受访内容展开下一阶段的阅读与编码ꎬ以期在已有编码体系的基础上明确外部环境㊁教师留任与否及影响因素之间的关系ꎮ研究者进而梳理已有节点内涵的基础上ꎬ通过探索示意图呈现并回顾典型个案的编码节点ꎬ辅以分析性编码㊁备忘录写作ꎬ发现积极的微观结构对于他们留在乡村教师岗位上均至关重要ꎬ由此将微观结构及其要素基本锁定为研究模型中的重要部分ꎮ后续示例将以 积极的微观结构 为切入点ꎬ呈现研究者如何展开节点内容的描述㊁对比与追问ꎬ以及关键理论要素 情感劳动策略 何以浮现ꎮ１.重新检视节点内容:识别要素与潜在关联初始编码阶段识别的要素种类较多ꎬ研究者在重新检视节点内容并依据概念相似性对各要素加以增删及合并后ꎬ识别出四个微观结构要素:领导信任㊁家长尊重㊁学生感激与同事认可ꎮ 学生感激 这一维度在聚焦编码过程中ꎬ进一步调整为 积极的师生关系 ꎮ在识别要素的基础上ꎬ研究者通过软件探索示意图㊁项目地图的功能ꎬ将已有节点㊁关系节点之间的关联予以可视化ꎬ一方面找寻编码阶段已经识别的关系节点并予以进一步分析关系的含义ꎬ另一方面也进一步检视研究者在编码过程中捕捉到并予以记录的 灵感 ꎬ由此反思并找寻可能存在而尚未被发现的节点间或节点与案例特性间的关系及关联ꎮ基于这一步骤ꎬ研究者建立起外部情境与个人经历之间的系列关系节点ꎬ例如 学生感激 导致(意指软件中的 关系类型 命名) 阳光的从教心态 ꎬ 家长尊重 增强 教师职业的使命感 等ꎬ并由此意识到环境的积极/消极程度㊁教师个人所经历的职场变化与教师的身份构建之间存在可待进一步挖掘的关联ꎮ９２。

质性分析工具的比较与应用研究质性分析工具的比较与应用研究是社会科学领域中重要的研究方向之一。

在社会科学研究中，对于复杂的现象和数据，使用适当的质性分析工具能够深入挖掘其中的信息和意义，从而为决策提供有力的支持。

本文将介绍质性分析工具的比较方法、应用范围及相关案例，旨在帮助读者更好地理解和选择适合的质性分析工具。

质性分析工具的比较研究通常采用文献综述和实证研究相结合的方法。

在文献综述中，我们将收集和阅读与质性分析工具相关的文献资料，了解各种工具的发展历程、特点、优缺点和适用范围。

在实证研究中，我们将选取具体的案例，运用不同的质性分析工具进行比较分析，以检验这些工具在实践中的应用效果。

质性分析工具种类繁多，每种工具都有其独特的特点。

例如，有些工具适用于对文本进行分析，如内容分析法、语料库分析法等；有些工具适用于对图像进行分析，如图像解读法、视觉分析法等；还有些工具适用于对声音进行分析，如语音分析法、音乐分析法等。

各种质性分析工具也具有相应的优缺点。

例如，内容分析法具有客观、定量和易于操作等优点，但也可能存在无法完全揭示文本深层意义的问题；而话语分析法则更注重语言使用者的主观性和社会文化背景，能够深入挖掘文本中的隐含意义。

不同的质性分析工具适用于不同的研究领域和目的。

例如，在政策研究中，可以采用利益集团分析法来研究政策制定过程中的利益诉求和影响；在文化研究中，可以使用文化元素分析法来探究文化的构成和特征。

本部分将通过实际案例来探讨质性分析工具在具体研究中的应用。

例如，在使用内容分析法对社交媒体文本进行研究的案例中，我们通过收集某品牌在社交媒体上发布的广告文本，运用内容分析法对其进行分类、编码和分析，从而了解该品牌广告策略的特点和问题。

同时，我们还将探讨如何结合其他方法如话语分析、图像解读等，使研究结果更加全面和深入。

本文对质性分析工具的比较与应用进行了全面的研究。

通过比较各种质性分析工具的特点、优缺点及适用范围，并探讨实际应用案例，我们发现每种质性分析工具都有其独特的优势和适用情境。