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质性数据分析和NVIVO的使用北京电大远研所 殷丙山[email protected]年6月

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汇报内容

质性研究

1

定性数据处理和分析

2

NVIVO的使用

3

Q&A

4

量的研究VS质的研究

量的研究

采取自然科学研究模式，对研究问题或假设，以问卷、量表、测验或实验仪器等作为研究工具，搜集研究对象有数量属性的资料，经由资料处理与分析之后，提出研究结论，藉以解答研究问题或假设的方法。

质的研究

质的研究方法是以研究者本人作为研究工具，在自然情境下，采用多种资料收集方法，对研究现象进行深入的整体性探究，从原始资料中形成结论和理论，通过与研究对象互动，对其行为和意义建构获得解释性理解的一种活动。

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质的研究与量的研究的区别质性研究的意义和适用范围

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质的研究的基本步骤

1）确定研究现象，提出研究问题和概念框架

2）文献综述，反思自作者经验和前设

3）选择研究对象

4）探讨研究关系

5）选择研究方法

6）进入研究现场

7）收集资料

8）分析资料，建构理论

9）质量检测（效度、信度、推广度、伦理问题）

10）写研究报告

循环、演进的研究过程

界定研究问题

进入研究现场

收集资料

分析资料

撰写研究报告

质性数据处理和分析

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为什么要用质性数据？

质性数据更加生动。 （故事）

质性数据更加具有情境性，能够对过程进行背景陈述、细描和解释。

通过质性数据，能够让数据具备时间的属性，得到更富有成效的解释。

帮助研究者超越最初的成见和框架。

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数据分析方法的比较

10

量化数据分析

有一套专门的，标准化的技巧

在数据收集和处理之后开始数据分析

检验假设

用数字和统计来测量社会现象

质性数据分析

非标准化，通常采用归纳的方法

在数据收集的同时进行分析

创造新的概念和理论

数据通常是相对不精确的，分散的，情境相关的。

11

质性数据分析

质性数据比量化数据更难分析。

需要将原始数据缩减为可管理的，有意义的数据。

需仔细阅读你的数据（大部分都是文本），进行编码和撰写分析备忘录。

写作技能在呈现质性数据的时候至

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