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质性研究数据分析工具NVivo12实用教程

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创建页面,内容为“《'''质性研究数据分析工具NVivo12实用教程'''》,冯狄 著,出版社: 人民邮电出版社。 人民邮电出版社是全国优秀出版社…”
《'''质性研究数据分析工具NVivo12实用教程'''》,冯狄 著,出版社: 人民邮电出版社。

人民邮电出版社是全国优秀[[出版社]]、全国百佳图书出版单位。人民邮电出版社出版领域涵盖科技出版、教育出版、大众出版,涉及信息技术、[[通信]]、工业技术、科普<ref>[https://www.douban.com/group/topic/116170316/ 100部科普经典名著],豆瓣,2018-04-26</ref>、经济管理、摄影、艺术、运动与休闲、心理学、少儿、大中专教材等10余个出版门类,年出版[[图书]]<ref>[https://www.xuexila.com/lishi/zixun/ziliao/18945.html 图书的演变历史资料],学习啦,2017-06-07</ref>近万种。

==内容简介==

NVivo是支持质性研究和混合方式研究的工具软件,是为帮助用户整理、分析和提炼对非结构化或质性数据(如采访、开放式调查回答、文章、[[社交]]媒体和网页内容)的观点而设计的。 本书集软件功能讲解、实例操作、习题于一体。通过功能讲解,介绍软件的基本功能;通过实例操作,详细讲解软件各种功能的使用方法;通过习题,使读者巩固所学知识、提高能力。 本书附赠部分案例的素材文件、教学参考规划和教学大纲等资源。 本书适合科研工作者、相关院校师生和商业、媒体等领域的工作人员使用。

==目录==

第1章 NVivo软件概述 7

1.1 NVivo软件功能及版本说明 8

1.2 NVivo软件工作区介绍 8

1.3 NVivo 12版本功能比较 9

第2章 NVivo[[数据]]结构设计 13

2.1 什么是项目 14

2.2 项目数据构思 14

2.3 建立和设置项目 14

2.4 建立备忘录 16

2.5 文件的导入 18

2.6 本章习题 19

第3章 NVivo中的案例 20

3.1 什么是案例 21

*.* 建立案例 21

3.3 案例节点分类的变量设置 22

3.4 归类案例 23

3.5 本章习题 25

第4章 数据分析:批注、备忘录链接与

编码 26

4.1 建立批注 27

4.2 建立备忘录链接 29

4.3 对文档进行编码 30

4.4 本章习题 31

第5章 数据分析:取消、增加和查看

编码 32

5.1 编码带 33

5.2 取消编码 34

5.3 增加编码 36

5.4 查看编码 36

5.5 本章习题 37

第6章 组织节点 38

6.1 节点结构化 39

6.2 重新组织节点 40

6.3 本章习题 42

第7章 查询 43

7.1 词频查询 44

7.2 文本搜索 48

7.3 编码查询 51

7.4 本章习题 54

第8章 数据图像化 55

8.1 探索示意图 56

8.2 比较示意图 59

8.3 图表 60

8.4 层次图表 64

8.5 本章习题 67

第9章 非文本数据编码 68

9.1 图片编码 69

9.2 音视频编码 71

9.3 外部材料处理 74

9.4 本章习题 77

第10章 调查数据分析 78

10.1 调查数据的格式及设置 79

10.2 导入调查数据 79

10.3 本章习题 81

第11章 文件分类与案例分类 82

11.1 文件分类与案例分类的区别 83

11.2 建立文件分类 83

11.3 本章习题 86

第12章 导入多变量案例分类表格 87

12.1 导入分类表格文件 88

12.2 本章习题 89

第13章 在NVivo中记录你的思考与想法 90

13.1 说明 91

1*.* “另见”链接 91

13.3 本章习题 95

第14章 图形的制作 96

14.1 思维图 97

14.2 项目图 100

14.3 概念图 105

14.4 本章习题 107

第15章 自动编码 108

15.1 通过问题格式和名字进行自动编码 109

15.2 按主题自动编码的工作原理 112

15.3 按主题自动编码的具体操作 113

15.4 按情感自动编码的工作原理 116

15.5 按情感自动编码的具体操作 116

15.6 本章习题 121

第16章 发现编码数据中的模式 122

16.1 矩阵编码查询 123

16.2 交叉分析查询 132

16.3 群组和搜索文件夹(高*查询) 134

16.4 本章习题 139

第17章 复合查询和分组查询 140

17.1 复合查询 141

17.2 分组查询 143

17.3 使用分组查询和高*查询来查询关系 146

17.4 本章习题 150

第18章 聚类分析 151

18.1 通过词频查询查看聚类分析 152

18.2 词相似性聚类分析 154

18.3 编码相似性聚类分析 155

18.4 节点聚类分析 157

18.5 本章习题 160

第19章 关系分析和网络社会分析 161

19.1 网络社会关系图 162

19.2 网络的种类 162

19.3 建立节点关系 164

19.4 建立社会关系 166

19.5 建立网络社会关系图 168

19.6 本章习题 172

第20章 框架矩阵 173

20.1 建立框架矩阵 174

20.2 关联视图的相关操作 177

20.3 使用框架矩阵总结内容 179

20.4 创建汇总链接 180

20.5 本章习题 182

第21章 NVivo中的团队合作 183

21.1 NVivo独立版本中的团队合作 184

21.2 团队项目的设置与合并 185

21.3 编码比较 189

21.4 本章习题 192

==参考文献==
[[Category:040 類書總論;百科全書總論]]
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