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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更可协助您处理社交媒体和网页内容。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。

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Philip Adu博士是芝加哥专业心理学学院（TCSPP）的方法学专家。在这篇文章中，他解释了提出研究结果时应考虑的事项。

在博士以前的博客文章中，介绍了如何在定性分析的三个主要阶段充分利用NVivo的创新功能。在“编码后阶段（展示您的发现）”的第三阶段进行说明，阐明在起草和完善演示文稿时要考虑的事项。当您达到成功使用NVivo 12的里程碑时，准备好所有这些数据，您对定性数据的有条不紊的审查以及代码，类别和主题的开发已产生了大量而有趣的NVivo输出。结果包括但不限于；代码/节点，类别/主题，词云，词树，框架矩阵，群集树，代码用例矩阵和代码属性矩阵。这些发现需要仔细检查-选择对起草有意义的演示文稿有用的发现。

请注意：并非所有这些信息（即结果）都需要呈现给您的听众。在编写演示文稿时可能还会出现其他问题； 您应该呈现什么样的结果？ 在介绍您的发现时，您如何与听众互动？ 您将如何帮助听众理解并相信您的发现？

在这篇文章中，将讨论定性研究结果应有的三个相关组成部分，他们分别是背景信息，数据分析过程和主要发现。

呈现背景信息

参与者的过去和当前状况会影响他们提供给您的信息。因此，有必要向读者提供参与者的摘要以及可能帮助他们将调查结果置于适当背景下的任何背景信息。另外，作为研究人员分析定性数据时，您自己的背景可能会影响数据分析过程。同样，您需要让读者知道自己是谁，背景是什么以及如何将他们“包围''在不影响调查结果的范围内。

介绍数据分析过程

定性分析不仅涉及代码和类别的主观开发，而且还提高了编码和分类过程的透明度。因此，您应该描述为分析数据而得出的发现及其各自结果所采取的主要和详细步骤。 解决以下问题将是一件好事：

• 您使用了哪种编码策略？
• 您为数据的相关摘录分配了哪些代码？
• 您生成的代码示例是什么？
• 您使用了哪种分类技术？
• 您是如何从代码中开发类别/主题的？

介绍主要发现

对于发现的表示，您可以选择两种主要结构。您可以根据生成的主题或基于您的案例（参与者或参与者组）来介绍它们。决定采用哪种结构取决于您要研究的问题类型或研究目的。

考虑您的角色和目标

在计划如何沟通上述组件时，请确保完成目标并发挥定性数据分析结果的沟通作用。您的角色是认真安排数据分析结果并充分解决您的研究问题。

将您发现的结果呈现为分享一个已解决的难题。您的目标是避免负担加重观众的负担，以解决发现的难题。换句话说，您应该以有意义的方式展示调查结果，以增强听众对数据分析结果的理解。这样，他们更有可能信任您的发现。

总结操作项

• 从定性分析结果库中，选择那些可以解决您的研究问题并有意义地传达您的发现的结果。
• 确定您要如何组织发现的表示形式。
• 无论选择哪种演示文稿格式，请确保在演示文稿中包括背景信息，数据分析过程和主要发现。
• 确保您正在“叙述”参与者的故事或发现的内容–在显示主要发现时，使数字输出包括生成的表格和图表起辅助作用。

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