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質性研究數據分析工具NVivo 12 實用教程 版權信息
- ISBN：9787115538765
- 條形碼：9787115538765 ; 978-7-115-53876-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
質性研究數據分析工具NVivo 12 實用教程 本書特色
NVivo是支持質性研究和混合方式研究的工具軟件，是為幫助用戶整理、分析和提煉對非結構化或質性數據（如采訪、開放式調查回答、文章、社交媒體和網頁內容）的觀點而設計的。 本書集軟件功能講解、實例操作、習題訓練于一體。通過功能講解，介紹軟件的基本功能；通過實例操作，詳細講解軟件各種功能的使用方法；通過習題訓練，使讀者鞏固所學知識、提高能力。 本書附贈部分案例的素材文件、教學參考規劃和教學大綱等資源。 本書適合科研工作者、相關院校師生和商業、媒體等領域的工作人員使用。
質性研究數據分析工具NVivo 12 實用教程 內容簡介
NVivo是支持質性研究和混合方式研究的工具軟件，是為幫助用戶整理、分析和提煉對非結構化或質性數據（如采訪、開放式調查回答、文章、社交媒體和網頁內容）的觀點而設計的。 本書集軟件功能講解、實例操作、習題訓練于一體。通過功能講解，介紹軟件的基本功能；通過實例操作，詳細講解軟件各種功能的使用方法；通過習題訓練，使讀者鞏固所學知識、提高能力。 本書附贈部分案例的素材文件、教學參考規劃和教學大綱等資源。 本書適合科研工作者、相關院校師生和商業、媒體等領域的工作人員使用。
質性研究數據分析工具NVivo 12 實用教程 目錄
第1章 NVivo軟件概述 7
1.1 NVivo軟件功能及版本說明 8
1.2 NVivo軟件工作區介紹 8
1.3 NVivo 12版本功能比較 9
第2章 NVivo數據結構設計 13
2.1 什么是項目 14
2.2 項目數據構思 14
2.3 建立和設置項目 14
2.4 建立備忘錄 16
2.5 文件的導入 18
2.6 本章習題 19
第3章 NVivo中的案例 20
3.1 什么是案例 21
3.2 建立案例 21
3.3 案例節點分類的變量設置 22
3.4 歸類案例 23
3.5 本章習題 25
第4章 數據分析：批注、備忘錄鏈接與
編碼 26
4.1 建立批注 27
4.2 建立備忘錄鏈接 29
4.3 對文檔進行編碼 30
4.4 本章習題 31
第5章 數據分析：取消、增加和查看
編碼 32
5.1 編碼帶 33
5.2 取消編碼 34
5.3 增加編碼 36
5.4 查看編碼 36
5.5 本章習題 37
第6章 組織節點 38
6.1 節點結構化 39
6.2 重新組織節點 40
6.3 本章習題 42
第7章 查詢 43
7.1 詞頻查詢 44
7.2 文本搜索 48
7.3 編碼查詢 51
7.4 本章習題 54
第8章 數據圖像化 55
8.1 探索示意圖 56
8.2 比較示意圖 59
8.3 圖表 60
8.4 層次圖表 64
8.5 本章習題 67
第9章 非文本數據編碼 68
9.1 圖片編碼 69
9.2 音視頻編碼 71
9.3 外部材料處理 74
9.4 本章習題 77
第10章 調查數據分析 78
10.1 調查數據的格式及設置 79
10.2 導入調查數據 79
10.3 本章習題 81
第11章 文件分類與案例分類 82
11.1 文件分類與案例分類的區別 83
11.2 建立文件分類 83
11.3 本章習題 86
第12章 導入多變量案例分類表格 87
12.1 導入分類表格文件 88
12.2 本章習題 89
第13章 在NVivo中記錄你的思考與想法 90
13.1 說明 91
13.2 “另見”鏈接 91
13.3 本章習題 95
第14章 圖形的制作 96
14.1 思維圖 97
14.2 項目圖 100
14.3 概念圖 105
14.4 本章習題 107
第15章 自動編碼 108
15.1 通過問題格式和名字進行自動編碼 109
15.2 按主題自動編碼的工作原理 112
15.3 按主題自動編碼的具體操作 113
15.4 按情感自動編碼的工作原理 116
15.5 按情感自動編碼的具體操作 116
15.6 本章習題 121
第16章 發現編碼數據中的模式 122
16.1 矩陣編碼查詢 123
16.2 交叉分析查詢 132
16.3 群組和搜索文件夾（高級查詢） 134
16.4 本章習題 139
第17章 復合查詢和分組查詢 140
17.1 復合查詢 141
17.2 分組查詢 143
17.3 使用分組查詢和高級查詢來查詢關系 146
17.4 本章習題 150
第18章 聚類分析 151
18.1 通過詞頻查詢查看聚類分析 152
18.2 詞相似性聚類分析 154
18.3 編碼相似性聚類分析 155
18.4 節點聚類分析 157
18.5 本章習題 160
第19章 關系分析和網絡社會分析 161
19.1 網絡社會關系圖 162
19.2 網絡的種類 162
19.3 建立節點關系 164
19.4 建立社會關系 166
19.5 建立網絡社會關系圖 168
19.6 本章習題 172
第20章 框架矩陣 173
20.1 建立框架矩陣 174
20.2 關聯視圖的相關操作 177
20.3 使用框架矩陣總結內容 179
20.4 創建匯總鏈接 180
20.5 本章習題 182
第21章 NVivo中的團隊合作 183
21.1 NVivo獨立版本中的團隊合作 184
21.2 團隊項目的設置與合并 185
21.3 編碼比較 189
21.4 本章習題 192
1.1 NVivo軟件功能及版本說明 8
1.2 NVivo軟件工作區介紹 8
1.3 NVivo 12版本功能比較 9
第2章 NVivo數據結構設計 13
2.1 什么是項目 14
2.2 項目數據構思 14
2.3 建立和設置項目 14
2.4 建立備忘錄 16
2.5 文件的導入 18
2.6 本章習題 19
第3章 NVivo中的案例 20
3.1 什么是案例 21
3.2 建立案例 21
3.3 案例節點分類的變量設置 22
3.4 歸類案例 23
3.5 本章習題 25
第4章 數據分析：批注、備忘錄鏈接與
編碼 26
4.1 建立批注 27
4.2 建立備忘錄鏈接 29
4.3 對文檔進行編碼 30
4.4 本章習題 31
第5章 數據分析：取消、增加和查看
編碼 32
5.1 編碼帶 33
5.2 取消編碼 34
5.3 增加編碼 36
5.4 查看編碼 36
5.5 本章習題 37
第6章 組織節點 38
6.1 節點結構化 39
6.2 重新組織節點 40
6.3 本章習題 42
第7章 查詢 43
7.1 詞頻查詢 44
7.2 文本搜索 48
7.3 編碼查詢 51
7.4 本章習題 54
第8章 數據圖像化 55
8.1 探索示意圖 56
8.2 比較示意圖 59
8.3 圖表 60
8.4 層次圖表 64
8.5 本章習題 67
第9章 非文本數據編碼 68
9.1 圖片編碼 69
9.2 音視頻編碼 71
9.3 外部材料處理 74
9.4 本章習題 77
第10章 調查數據分析 78
10.1 調查數據的格式及設置 79
10.2 導入調查數據 79
10.3 本章習題 81
第11章 文件分類與案例分類 82
11.1 文件分類與案例分類的區別 83
11.2 建立文件分類 83
11.3 本章習題 86
第12章 導入多變量案例分類表格 87
12.1 導入分類表格文件 88
12.2 本章習題 89
第13章 在NVivo中記錄你的思考與想法 90
13.1 說明 91
13.2 “另見”鏈接 91
13.3 本章習題 95
第14章 圖形的制作 96
14.1 思維圖 97
14.2 項目圖 100
14.3 概念圖 105
14.4 本章習題 107
第15章 自動編碼 108
15.1 通過問題格式和名字進行自動編碼 109
15.2 按主題自動編碼的工作原理 112
15.3 按主題自動編碼的具體操作 113
15.4 按情感自動編碼的工作原理 116
15.5 按情感自動編碼的具體操作 116
15.6 本章習題 121
第16章 發現編碼數據中的模式 122
16.1 矩陣編碼查詢 123
16.2 交叉分析查詢 132
16.3 群組和搜索文件夾（高級查詢） 134
16.4 本章習題 139
第17章 復合查詢和分組查詢 140
17.1 復合查詢 141
17.2 分組查詢 143
17.3 使用分組查詢和高級查詢來查詢關系 146
17.4 本章習題 150
第18章 聚類分析 151
18.1 通過詞頻查詢查看聚類分析 152
18.2 詞相似性聚類分析 154
18.3 編碼相似性聚類分析 155
18.4 節點聚類分析 157
18.5 本章習題 160
第19章 關系分析和網絡社會分析 161
19.1 網絡社會關系圖 162
19.2 網絡的種類 162
19.3 建立節點關系 164
19.4 建立社會關系 166
19.5 建立網絡社會關系圖 168
19.6 本章習題 172
第20章 框架矩陣 173
20.1 建立框架矩陣 174
20.2 關聯視圖的相關操作 177
20.3 使用框架矩陣總結內容 179
20.4 創建匯總鏈接 180
20.5 本章習題 182
第21章 NVivo中的團隊合作 183
21.1 NVivo獨立版本中的團隊合作 184
21.2 團隊項目的設置與合并 185
21.3 編碼比較 189
21.4 本章習題 192
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質性研究數據分析工具NVivo 12 實用教程 作者簡介
馮狄 教育學碩士，哈爾濱工程大學講師，加拿大卡爾加里大學訪問學者；NVivo 12認證專家、雪橇國際級裁判員、國際計算機科學運動協會委員、國際高等教育體育協會委員。 主要研究方向為運用信息技術提高運動表現能力。發表可檢索中文期刊文章14篇，國際會議論文12篇，出版大學教材2本，發明專利4個，主持省部級課題4項。
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