Your SlideShare is downloading. ×
Nvivo10質性研究軟應用-三星統計陳群典顧問-20130727
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Nvivo10質性研究軟應用-三星統計陳群典顧問-20130727

2,437

Published on

0 Comments
1 Like
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total Views
2,437
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
2
Actions
Shares
0
Downloads
67
Comments
0
Likes
1
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. Nvivo 10 質化分析軟體之應用 陳群典 adon1207@gmail.com 交通大學傳播研究所 長天科技股份有限公司高級管理師
  • 2. 電腦輔助質性資料分析軟體 • 質化研究者最怕處理大量文字資料時的繁雜與無奈, 傳統的方法容易有疏漏且曠日廢時。 • 過去從事質化研究者整理資料的方法 • 手工剪貼 - > 文書編輯 • 建立屬於個人的知識資料庫 – 文獻、訪談等資料 • 軟體無法取代研究者來進行研究,但可以讓繁重的 分析工作更有效率。
  • 3. 量化研究 V.S 質化研究 面向 量化研究 質化研究 知識論與方法論 實證主義典範為取向、演繹為知識 形成基礎 自然論主義典範為取向、歸納為知識 形成基礎 研究目標 客觀因果關係建立、減少主觀偏見 誤差、預測、回答一個“什麼”的 問題 相互主觀意義分享、增進對事件多重 因素與真相的瞭解、挖掘深層文化意 義、回答一個“為什麼”的問題,同 時研究結果有助於促進改善 研究者的立場與 價值角色 價值中立的局外人(outsider)、無偏 見、表達局外人的觀點 涉入情境的局內人(insider)、價值負 載、主觀判斷、表達局內人的觀點 研究策略 結構化的、預定的、形式的、詳細 計畫、固定的操作程序 非結構化的、開展的、彈性的、開放 的進行程序 研究方法重視的 解釋意涵 信度、效度 解釋與說服、真實性與可信度之追求 樣本與研究對象 大規模的、分層的、隨機取樣的、 控制的團體、代表性的、可複製性 的樣本 小規模的、彰顯理論的、獨特的、非 代表性的、目的性選樣、資料有較大 的解釋力 資料來源:整理自郭良文、林素甘(2001)
  • 4. 【量化研究】 【質化研究】 【預先假設】 【假設成立與否】 收集資料 資料分析 ( 統計的考驗) 足夠樣本 組織 資料解釋 (結論) 問卷與 標準化工具 收集資料 資料分析 組織 資料解釋 (結論) 不足再循環 理論飽和 紮根理論 量化研究 V.S 質化研究 資料來源:鄧成連教授
  • 5. 質化研究的基本觀念 • 開放式的問題意識與研究假設:帶著問題意識來, 開始時只有各種疑問,沒有標準答案 • 一趟鮮活、但充滿不確定性的探索之旅:從生活的 觀察中出發、從資料的內容中思索、從複雜的情境 中找尋、從探索的過程中發現 • 螺旋式、非線性過程:沒有固定的研究模式、研究 過程中充滿彈性、可隨時依狀況修正假設 • 探索、解惑與發現之旅:研究結尾時,要能有新發 現並解除心中疑惑,這是檢驗價值的判準 資料來源:郭良文教授
  • 6. 質化資料蒐集 • 知識論基礎:特殊性的探究為核心、自然論主義典 範為取向、歸納為知識形成的基礎 • 資料蒐集原則:詳細具體、符合事實、情節豐富、 深具意義、解釋力強、重要事件與活動、來源多元、 親身經驗與想法 • 資料類型:日記、傳記、檔案、書信、文獻、正式 文件或其他各種相關資料 • 田野紀錄:筆記、拍照、錄音、錄影 • 常用方法:深度訪談法、參與觀察法、焦點團體法、 文本分析法 資料來源:郭良文教授
  • 7. Nvivo 簡介 • 全文:Nudist Vivo Non-numerical (非數字) Unstructured (無 結構) Data (資料) Indexing (編碼索引) Sear ching (檢索) & Theorizing (理論化) +Vivo (鮮活) • 功能:質化資料分析、檔案與文獻整理、訪 談與調查資料整合分析、內容分析等 • 特色:可匯入文字、聲音、圖片、影像資料
  • 8. Nvivo 版本演進 年代 版本 1981 Nud*ist 1 1987 Nud*ist 2 1989 Nud*ist(Mac) 1994 QSR 公司成立 1997 Nud*ist 4 1999 NVivo 1 2000 Nud*ist 5 2002 NVivo 2 / Nud*ist 6 2006 NVivo 7 2008 NVivo 8 2010 NVivo 9 2012 NVivo 10
  • 9. Nvivo 基本概念 •Sources  來源,放置所有研究元素的地方。包括 文字、PDF、聲音、影像檔案均會放在來源。 •Coding  編碼,編碼(code)的同義字。區分為Free node與tree node兩種常用類別 •Node  節點,編碼(code)的同義字。區分為Free n ode與tree node兩種常用類別 •Source classifications  屬性,檔案或節點的基本 資料。類似調查研究中的背景資料之功能 •Node classifications  ,需要賦予屬性的檔案之集 合處
  • 10. 質化資料處理四大原則 • 減少原則 (Reducing data) 化繁為簡進行編碼(coding)、命名節點(node) • 分類原則 (Creating classifications) 分門別類創造類別(categories/nodes)與樹狀結 構(tree structure) • 關聯原則 (Linking data) 建立關係鍊賦予資料屬性(attributes)、創造資 料間連繫(links) • 模型化原則 (Creating models/theories) 建立解釋模型彙集重點、形成主題、建構觀點 資料來源:郭良文教授
  • 11. 質化資料分析與Nvivo關係 Theme Links Classification Coding Original Data Nodes Tree Nodes / Attributes Models Queries Relationships、Link… Sources 化繁為簡 (減少原則) 分門別類 (分類原則) 建立關係 (關聯原則) 建構與詮釋主題 (模型化原則)
  • 12. 資料來源:鄧成連教授 組 型 類別 1 類別 2 類別 3 主題 1-1 主題 1-2 主題 1-3 主題 2-1 主題 2-2 主題 2-3 主題 3-1 主題 3-2 主題 3-3 概念架構 理 論 資料資料資料 資料資料資料 資料資料資料 資料資料資料 資料資料資料 資料資料資料 資料資料資料 資料資料資料 資料資料資料
  • 13. NVIVO 分析流程 Import Explore Code Query Visualize Memo
  • 14. A study exploring community perceptions about climate change - working with consistently formatted interviews (where each participant is asked the same set of questions).
  • 15. A literature review - working with journal articles, books and web pages
  • 16. Health project evaluating a maternal support program - working with in-depth interviews and observation notes
  • 17. A study of the language used by members of an online community- wor king with content from Facebook
  • 18. 開始:基本設定
  • 19.  基本設定
  • 20.  專案設定
  • 21. 另存新檔 協助文件
  • 22. 單元一:基本概念與檔案建立
  • 23.  建立Project • 建立新計畫:選左上方File中New Project • 既有計畫:在My Recent Projects處點選
  • 24.  匯入分析檔案(1) • 支持檔案: Document / PDF / Dataset / Audio / Vid eo / Picture • 外部檔案:無法輸入到專案之檔案(如PPT,但轉成PDF 仍可匯入) • 更改版面排版方式 • 輸出 Sources
  • 25.  匯入分析檔案(2) • Sources下,按滑鼠右鍵 (或點選上方External Data) • 外部匯入:使用 Import Internals (一次可匯入多個檔案) • 內部建立:使用 New Internals • (選Documemt, Audio 或Video) • 資料夾分類: 將同性質檔案歸類在 同一資料夾 ,以方便分析
  • 26.  瀏覽與檔案修改 • 文字與PDF • 編碼與建立 Case nodes • 透過註解紀錄想法與創意 • 透過 see also links 來連結其他文本 • 圖片 • 建立 • 對圖片編碼 • 對圖片進行註解 • 建立 see also links 連結其他文本 • 進行圖片設定與調整
  • 27.  瀏覽與檔案修改 • 聲音與影片 • 建立逐字稿(其他軟體支援) • 媒體播放 • 對聲音或影片進行編碼 • 對聲音或影片進行註解 • 透過 see also links 來連結其他文本
  • 28.  Dataset 檔案格式的應用 • A dataset containing online survey results • A dataset containing Facebook posts • 排序或過濾資料 • 在欄位做文字註解 • 來為可進行 also links 的連結 • 欄位可進行Coding • 自動 Coding 來組織資料 • 組織人口變項屬性
  • 29.  文字編輯應用 Click to edit 點選後才能進行編輯 Insert 下可以插入圖片、表格、分隔符號等
  • 30.  網路文本擷取( NCapture) • 網路文本擷取:支援 IE, Chrome 瀏覽器進行文本擷取,於欲 擷取頁面下按下擷取按鈕選擇類型進行擷取。 • 支援輸出 PDF 格式:產生檔案後匯入Nvivo 即可進行Coding, 並可匯出PDF檔案。 • 支援輸出 Dataset 格式:可將微網誌類型網站如Facebook, LinkedIn and Twitter 等內容匯出成資料集,匯入Nvivo後可 進行Coding, 並可匯出EXCEL格式。 • 匯入方式: Import Internals 選擇 Import from NCapture
  • 31. 單元二:編碼操作
  • 32.  節點的種類 • 從來源進行編碼形成不同主題 • 為人、地或其他主體建立節點(Case Node)
  • 33.  事前建立編碼 (結構性) (1) 點選左下方Nodes  選擇Nodes,按右鍵選擇New Node (2) 或選擇上方選單  (3) 在Name下輸入名稱即可完成  (4) 建立不同樹狀層級,可在欲建立的 node 上按右鍵,然後輸入新Node 的名稱 (5) 建立編碼的資料夾(可進行分類)
  • 34.  文件檔案編碼 (1/4) • 編碼第一步:在Sources之下打開所選擇文本後進行 • 可編碼文字及圖片等 • 編碼方式: (a)輸入新的node名稱進行編碼 (b)運用已建立的之nodes (c)依據所選取文字進行In Vivo編碼 • 編碼邏輯:若不選取在樹狀節點(nodes)中既有的 node,所進行的編碼會先以無架構的狀況下被放在 nodes中
  • 35.  文件檔案編碼(2/4) • 按滑鼠左鍵block選取編碼的範圍,接著按滑鼠右鍵 • 或者,範圍block後使用上方的Analyze功能 • 或者,範圍block後使用下方的編碼條
  • 36.  文件檔案編碼(3/4) • At Existing Nodes:使用已經建立的節點,勾選 node後按OK • At New Nodes:新增節點,輸入新名稱後按OK • At Current Nodes:用上一次使用的節點
  • 37.  文件檔案編碼 <PDF格式> (4/4) • 編碼方式同文字方式 • 但根據檔案格式來源可以分成文字部分與區塊部分 (通常是來源為圖檔無法直接Coding 文字)進行編碼 • 從 Home標籤頁中,PDF Selection功能中進行切換
  • 38.  Range 編碼 • 適用於有相似架構的文本 • 以段落的方式來進行編碼 • 可一次選擇多篇文本來進行編碼
  • 39.  Auto 編碼 • 基於段落或段落形式來進行自動編碼(設定段落) • 適用於如訪談有固定格式的問題與回答
  • 40.  檢視檔案編碼 (1/3) • 可透過 View 標籤下 Highlight or Coding Stripes功 能檢視 • Highlight 僅標出曾被 Coding 的部分 • Highlight 可顯示特定 Attribute or folder or user • Coding Stripes 於文字右側會顯示Coding過的node • 選擇Node,會標出Coding之範圍
  • 41.  檢視檔案編碼 (2/3) • Coding Stripes 中,可選擇不同的編碼檢視 • 選擇 Number of Stripes ,可調整同時可以 檢視的最多編碼數量 • 進行編輯時此功能會自動 disable • Coding Stripes 也可顯示特定 Attribute or folder or user • Coding Stripe 也可用來進行編碼刪除,在 所選的節點的線條上,按右鍵 Uncode 刪除  此方法適用於整段刪除
  • 42.  檢視檔案編碼 (3/3) • 一般來說Node的顏色是亂數指定的,但如果有指 定 Node 的顏色,也可在 Coding Stripes 中顯示 所指定的顏色。 • 在 View 標籤頁下,Visualization 下的 Color Sch eme,選擇 Item Colors,未被指定過顏色的 Nod e,將會顯示為白色。
  • 43.  刪除編碼 • 在document中:block欲刪除編碼的範圍,按右鍵 執行  • 可刪去部分編碼範圍 • 刪去全部可透過 Coding Stripes 最為便捷快速
  • 44.  建立Node樹狀結構(1/2) • 節點重組:透過刪除、移動與 合併,建立Node的結構體系 • 分門別類:依據研究問題與目 的,進行Node的分類 • 建立層級:依情形將不同層次 Nodes歸屬在各個層級之下, 使Node的層次分明
  • 45.  建立Node樹狀結構(2/2) • 刪除節點:在Node上按右鍵選擇刪除即可(相關C oding也會同時消失) • 移動節點:在Node上按右鍵Cut 然後到適當位置Paste上去, 已建立樹狀建構 • 合併節點:當節點的概念相似或需要 合併時,可在原始節點上 按右鍵,選擇 複製(原來Node仍在)或剪下(原來Node 已刪除),到欲合併的節點按右鍵選擇 Merge Into Selected Node即可
  • 46.  聚合節點(Aggregate nodes ) • 能將所有子節點的內容整合至母節點 • 於欲結合之母節點,在Home標籤頁下 Properties , 點選 Aggregate Coding from Child Nodes • 或是按右鍵,點選 Aggregate Coding from Child Nodes
  • 47.  圖片編碼 • 範圍:可以針對圖片編碼,也可以針對局部範圍編 碼或局部範圍的Content編碼 • 局部範圍編碼: 先Block範圍,按右鍵選擇 Insert Row,接著進行編 碼或輸入Content內容 
  • 48.  影片編碼 • 範圍:可以針對影音資料的局部段落編碼。 • 局部範圍編碼(1):先Block範圍,按右鍵選擇 Insert Row,接著進行編碼。 • 局部範圍編碼(2):將滑鼠游標移到開始的時間上, 按 Start Selection,再走到結束處按 Finish Selecti on,接著進行編碼。
  • 49. 單元三:資料的連結與群組關係
  • 50.  建立 Classifications • 區別:分為Source Classifications 與 Node Classifi cations • Source Classifications可進行資料與文獻的整理 • Node Classifications可將一些人口統計變項等資料 輸入Attribute,作為質性資料有效的分析工具,也 有助於質性資料上量的統計
  • 51.  建立 Source Classifications (1) • 步驟一:在分類(Classi fication)下,選擇Sour ce Classifications按右 鍵建立新分類,可選擇 新分類或是從相當多樣 的預設分類中選擇資料 或文獻類型 • 預設分類或是新增分類 都可修改項目
  • 52.  建立 Source Classifications (2) • 步驟二:在我們匯入的文獻或 訪談稿,按右鍵點選 Classification,點選這個文件 欲進行連結的母分類,這裡會 出現我們在Source Classifications 所設定項目 • 我們可以在文件上按右鍵,選 擇Document Properties,點 選Attribute Values填入對應 的欄位 • 也可以點選上方Explore/ Source Classification Sheets 。可一次設定所有文件屬性
  • 53.  建立 Source Classifications (3) • 由書目軟體匯入:支援與書目 軟體的連結,可同時匯入PDF 文件與書目資料,是相當實用 的功能,這裡以最常用的End note為例 • 步驟一:若是要同時匯入PDF ,需先將PDF檔案匯入書目內 ,然後將書目匯出成XML,選 擇File/Export,選擇XML格 式,設定可參考右圖,儲存即 可
  • 54.  建立 Source Classifications (4) • 步驟二:到Source Classifica tions,選擇Import from End note,選擇剛剛匯出的XML • 步驟三:大部分設定均維持預 設值即可,若不需要PDF檔案 可以將其取消,檔案會自行放 到外部連結,並自動連結外部 檔案,缺點是無法進行 Coding,可自行決定PDF檔案 或書目將要放在 Sources下的 哪個目錄
  • 55. • 步驟一:在分類(Classification) 下,選擇Node Classifications 按右鍵建立新分類,可選擇新分 類或是從預設分類中選擇,預設 項目也可依個人需求進行項目修 改 • 在此輸入的名稱是此分類的名稱 ,建立後必須進入新增各個子屬 性項目。方法為已建立好之名稱 上按右鍵,建立 New Attribute  建立 Node Classifications (1)
  • 56. • 步驟二:在General下輸入子項 目名稱後,點選Values,鍵入該 分類之屬性,如項目名稱為性別 ,屬性可以填男性、女性等,並 可用不同顏色來區別 • 輸入後,分類下已新增此屬性, 可以再新增其他需要的屬性,可 視需要新增許多分類項目,例如 深度訪談需要人口變項,文本分 析可能需要的是有關文本的屬性  建立 Node Classifications (2)
  • 57.  建立 Node Classifications (3) • 建立好屬性,之前也進行了Coding,接著重點就是 怎麼將這些東西進行連結,也就是把分析的Case( 如深度訪談的逐字稿)與屬性進行對應 • 步驟三:回到Source的文本,找出將來要進行分析 的檔案,大多情況下為深度訪談與焦點團體,因此 逐字可能為同一位受訪者或是多名受訪者 • (1)同一受訪者在同一文章(深度訪談): 打開文章、按下右鍵右鍵選擇 Create as / Create as Case Node 或是選擇上方的 Analyze、 Code Source at New Node or Existing Node (2)同一受訪者分散在多個文章或段落(焦點團體): • 打開文章、選擇上方的Analyze或右鍵、分段進行Coding
  • 58.  建立 Node Classifications (4) • Coding時建立的名稱,可以就是 我們分析案例的名稱,如人名 • 步驟四:建立Node分類項目、將 所有分析案例放在一起已方便管理 (也可在之前先建立),接著我們 要給這些案例與之前建立的屬性進 行連結 • 在案例上(可選取多個)按右鍵, 點選Classification,點選這個案 例欲進行連結的母分類 • 確認歸屬分類後,便可對每個案例 進行屬性的連結
  • 59.  建立Node Classifications (5) • 步驟五:在分類後的Nodes上按 右鍵,選取 Node Properties, 即可設定對應的屬性 • 也可選擇Explore標籤下的Node Classification Sheets。可一次 設定所有案例 • 設定完成後,即完成案例與屬性 的對應
  • 60.  建立 Links(1) – Memo • Memo是文字檔,用來記錄與研究有關係的想法、觀點 。檔案、節點都可以建立Memo • 使用方式:在文件 或節點上按右鍵會出現 Memo Link,可新增、 刪除或展開Memo
  • 61.  建立 Links(2) – See Also Links • 當檔案內文的某些段落內容跟其他檔案或Node有相 關性時,可使用此功能進行連結 • 使用方式: See Also Link功能位於Link內,在欲連 結段落上按右鍵,選取Link下的See Also Link
  • 62.  建立 Links(3) – Annotation (註解) • 可以在內文中進行多個Annotation註解 • 使用方式:選取文字範圍後,點選Links下 Annotation,然後在下方空白格子內輸入註解
  • 63.  建立 Links(4) – Hyperlink (超連結) • 當文章中有些可以參考外部資料(如網站、檔案) 就可用來連結外部網站或檔案 • 使用方式:選取文字範圍後,按下右鍵點選Links下 Hyperlink,然後在下方空白格子內輸入網址或按下 瀏覽進行檔案的連結
  • 64.  建立 Relationships (1) • 關係的建立除了可以方便釐清兩 物件之間的關係外,也可運用在 Model的功能中 • 步驟一:到Classifications下的 Relationship Types 建立新的關 係種類 • 按右鍵,選擇New Relationship Types,命名,並選擇解釋關係 之方向(無向、單向、雙向)
  • 65.  建立 Relationships (2) • 步驟二:到Nodes下選擇Relationships,按右鍵點選 New Relationships • 設定From、To,選擇已建立好的 Relationship Type • 兩個Nodes可以透過Relationships成為一種陳述影響的 Node
  • 66. 單元四:資料檢視與分析模型繪製
  • 67.  資料查詢(1) • 在Queries視窗內按右鍵,選擇New Query會出現七 個子功能: • Text Search(全文檢索) • Word Frequency(字數頻率) • Coding(編碼檢索) • Matrix Coding(矩陣檢索) • Compound (複合檢索) • Coding Comparison (編碼比較) • Group(群組檢索)
  • 68.  資料查詢(2) • 檢索功能中,可透過勾選Add to Project 來做為預設查詢方 法,勾選後,會出現新的標籤 General,填入名稱、敘述, 再到查詢方式下進行設定,便 可儲存為預設的查詢方法。 • 檢索功能中,欲儲存查詢的結 果,可選擇Query Options選 項進行結果的儲存,可成為節 點或者輸出到Set,並可設定編 碼的延伸範圍。
  • 69.  資料查詢 – Text Search • 透過全文檢索可以找尋資 料、或協助進行Coding等 • 在Text Search中輸入檢索 值,可透過布林邏輯來搜 尋,並可調整搜尋的相似 程度 • 查詢結果視窗中,右側可 選擇不同的呈現方式,例 如右圖中的word tree
  • 70.  資料查詢 – Word Frequency •文字頻率可以幫助我們計算每個字的使用次數,但 對中文系統來說沒有太多助益,因中文個別的字數 統計沒有太多意義 • 可調整相似度、統計出現數量的次數、統計字的最 小長度
  • 71.  資料查詢 – Coding (1) • 可分為簡單查詢與進階查詢 • 簡單查詢僅能針對節點或者單一屬性進行查詢,節 點查詢的結果跟在節點上直接點兩下所得到的是相 同的、而Any Node where內設定屬性後,則會顯 示與屬性相符合的所有結果
  • 72.  資料查詢 – Coding (2) • 在進階視窗中,有更彈性的選擇,首先我們要有一個欲查詢的 問題,並須選擇與這個問題相關的節點或屬性等 • 方式:選擇節點或Attribute -> Add to List • 邏輯可以有層次的關係(透過上下左右的選擇) • 透過Node + Attribute與布林邏輯,我們可以找出許多有意義 的結果,例如我想知道40歲以上男性的想法,或者是所得低於 兩萬以下女性的想法等,但前提是我們必須要有這些Attribute 以及建立相關的Node
  • 73.  資料查詢–Matrix Coding • 選擇Rows(列)以及Columns(行)的內容,可以 是屬性(Attribute Condition)對節點(Selected Items)、屬性對屬性(如人口變項的統計)、節點 對節點等,或者是多人作業(Selected Users)時 節點的差異等
  • 74.  資料查詢 – Compound • 為Text Search(全文查詢)與Coding(編碼查詢 )的複合查詢工具
  • 75.  資料查詢 – Coding Comparison • 多人進行研究時,可比較兩人的編碼比較,也就是 一致性的分析。 • 分別選取不同兩人即可進行分析。
  • 76.  資料查詢 – Group • 可以找出項目與項目中特定的關聯性
  • 77.  建立 Model (1) • 可用來繪製心智圖,描述研究架構、研究概念 • 繪製方式一:點選上方功能列的圖形中、並輸入名稱(或按 右鍵選擇New Shape)。之後可按右鍵選擇 Convert T o Project Item加入專案物件 • 繪製方式二:直接拖曳物件(或按右鍵/Add Project Item ,再選擇物件即可) • 兩個圖型間加入連接線的方式:選取欲連結的圖型,從上方 選擇(或按右鍵選擇New Connector,再選擇箭頭方向)
  • 78.  建立 Model (2) • 可修改顏色、加入說明文字來增加可讀性 • 可以用群組的方式來表現,將欲群組的部分選取,到 Custom Groups 視窗下按右鍵選New Group,輸入名稱即 可。每個物件不限於一組,可以同時在不同Group內。 • 選擇Layout可以更改預設配置方式 • 可將Model畫出的概念圖直接複製貼上到Word或PPT • 可以在完成後按右鍵,選擇Create as/ Create as Static M odel,會產生一個獨立且無法進行修改的Model
  • 79.  建立 Sets • Set 是一種群組的概念,可以依需要建立不同群組,此群組 可以結合在Document, Node,分析結果等資料,作相同類型 的集合,且物件是以捷徑方式存在,刪除不會影響原始檔案 •操作方式:在Collections之下按右鍵選 New Set,並命名 此 Set •將資料新增到Set:在欲增加至Set的資料按右鍵,選擇 Add to Set即可
  • 80. 單元五:視覺化呈現與產生報告
  • 81.  CHART(圖表) • 可用來用來探索研究或表現研究結果 • 說明樣本分佈狀況 • 可透過精靈模式或到對應的功能(如節點、文本的位置 )下產生圖表 • 刪去不需要的欄位、讓圖表看起來更簡潔 • 改變輸出圖形 • 輸出圖表
  • 82.  CHART(圖表) • Chart your coding(從編碼進行) 1. Coding for a source 2. Coding by attribute value for a source 3. Coding by attribute value for multiple sources 4. Coding for a node 5. Coding by attribute value for a node 6. Coding by attribute value for multiple nodes
  • 83.  CHART(圖表) • Chart your sources(從來源文本進行) 1. Sources by attribute value for an attribute 2. Sources by attribute value for two attributes • Chart your nodes(從節點進行) 1. Nodes by attribute value for an attribute 2. Nodes by attribute value for two attributes
  • 84.  Cluster Analysis(集群分析) • 可找出相似性的資料並用視覺化的方式呈現
  • 85.  Tree Map(樹狀圖) • 可透過樹狀圖來觀察節點的使用頻率.
  • 86.  Graph(圖) • 可以觀察專案中,source & node的連結情況
  • 87.  Report(產生報告) • 可選擇精靈模式或設計師模式 • 設計師模式提供許多客製項目 • 精靈模式依照指引即可完成
  • 88. NVIVO 分析流程 Import Explore Code Query Visualize Memo
  • 89. Q & A
  • 90. 謝謝聆聽

×