质性数据分析软件NVivo教程：调查和数据集（上）

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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    本文将会介绍上半部分内容-导入之前应该完成的内容。您可以点击查看调查和数据集（下）>>。数据集包含按行和列排列的结构化数据。数据集是通过导入数据创建的，无法在NVivo中进行编辑。您可以通过导入以下内容来创建数据集：

• Microsoft Excel电子表格

• 包含逗号或制表符分隔值的文本文件

• NCapture文件包含从Facebook，Twitter和YouTube收集的数据。

• 来自SurveyMonkey和Qualtrics的回复

示例-调查结果

    下表显示了包含调查答复的数据集的示例。每行代表一个调查对象。这些列包含对不限成员名额问题（有关受访者的人口统计学）和不限成员名额问题（可编码内容）的答复。

示例-Facebook帖子

    下表显示了包含从NCapture文件导入的Facebook数据的数据集的简化示例。每行代表一个帖子或评论，结构和列是自动定义的。

    当您自动对包含此类社交媒体数据的数据集进行编码时，还有其他选项，可以轻松地根据预定字段对内容进行自动编码-例如，您可以按用户名或会话对Facebook内容进行编码。而且，当您按用户名自动编码时，将创建案例，并将有关Facebook用户的传记信息作为案例的属性值存储（您无需为此使用从数据集向导分类案例）。

导入之前

考虑如何在NVivo中使用数据

    导入后无法更改列的分析类型（可编码或分类），因此在导入数据集之前，应确定要如何使用数据。创建包含要分析的数据的开放式问题，并将其编码到节点（可编码），例如，对开放式调查问题的回答，例如您认为我们如何减少碳排放？

    描述数据（元数据）的封闭式问题被创建为属性（分类），例如，调查受访者的ID号，年龄，性别和年收入。分类字段中的值：

• 可用于排序和过滤数据集中的记录。

• 在查看节点中的编码数据集内容时提供上下文。

• 可用于构建用于将可编码内容分组的案例节点结构（例如，按年龄或性别）。

• 可用于创建和分类代表研究主题（案例）的节点。例如，如果为调查受访者创建人节点，则可以使用分类字段值年龄或性别作为该节点上的属性值。

    调查必须包含唯一的标识符，以标识每个人的响应。 唯一的标识符可能是受访者的名字，但是，在大规模调查中，名字可能不是唯一的。 为了保持唯一性并保护受访者的身份，您可能希望手动为每个受访者分配一个唯一的ID号。 然后，您可以收集单个响应者对单个节点的所有响应。

收集您的数据

    导入后无法向数据集中添加其他行或列，因此在开始导入操作之前收集数据非常重要。对于要创建的每个数据集，您的数据必须收集到以下之一：

• Microsoft Excel电子表格（.xlsx或.xls）

• 制表符或逗号分隔的文本文件（.txt或.csv）

    文本文件必须组织为制表符或逗号分隔的字段值，以便调查导入向导可以将内容分为行和列。 每个记录必须在单独的行上，并且每个字段都必须由定界符分隔。以下是用逗号分隔的文本文件的示例：

    您不能选择多个工作表（在电子表格中），因此要导入的数据必须收集到一个工作表中。可以导入到单个数据集中的最大数据量为256个字段（列）和1,048,576个记录（行）。

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• 调查和数据集（下）

• 如何整理您的人口统计数据？

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