【NVivo教程】在NVivo项目中加入时间元素

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在进行定性研究时，您正在分析的数据中的时间要素是您可能需要考虑的因素。当您对项目中的某些更改或持久性感兴趣时，您需要考虑如何处理时间。这可能是客户对一系列咨询会议的反应，通过一系列访谈所捕获的已婚夫妇的关系，媒体中关于父亲的话语，或者政治家和其他利益相关者在一段时间内的陈述。议会会议记录。

NVivo可以轻松地将时间纳入您的研究分析。Bazeley和Jackson解释了如何管理包含时间元素的不同类型的访谈数据。他们建议在波浪中使用集合进行访谈，并在每个文档中嵌入时间数据时编码（在节点处）。

在本文章中，我们将扩展这些示例，并向您展示如何使用NVivo处理准备数据集和分析数据的时间元素。

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收集每个时间段的材料

在这个例子中，假设你想比较报纸文章中关于父亲的话语变化。在这种情况下，每个源仅代表一段时间。Bazeley和Jackson建议，您可以使用集合来收集代表时间段的相应组中的来源。搜索文件夹类似于集合，除了您提前设置包含的条件，例如所有属性值的时间更长，当您导入新数据时，搜索文件夹将自动收集符合您标准的项目指定。因此，如果每篇报纸文章都有包含日期??信息的属性，则创建指定日期信息标准的搜索文件夹，可以将特定时间段内的所有文章收集到相应的搜索文件夹中。

除了这些工具，您还可以使用节点对特定时间段的数据进行编码。我更喜欢为此目的使用节点。正如Bazeley和Jackson所建议的那样，当一个源材料包含涉及不同时间段的内容时，应该使用它。此外，您可以像处理概念节点一样处理有关时间段的信息。例如，当您在20世纪60年代双击节点时，您可以在一个窗口中查看该时段内所有文章的内容。您可以在打开概念节点时指示时间段的编码条带（图1）。

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使用编码矩阵查询不同时间段的数据对比

在相应集合，搜索文件夹或节点中收集不同时间段的文章，并将文章内容编码为概念节点后，您可以使用编码矩阵查询来比较时间段之间的编码（图2）。在行中设置时间段，在列中设置概念节点。在矩阵中，您可以看到有多少文章引用了与列中每个概念相关的父亲。通过这种方式，您可以在此示例中检查话语对父亲的影响。