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质性研究数据分析工具NVivo 12 实用教程 版权信息
- ISBN：9787115538765
- 条形码：9787115538765 ; 978-7-115-53876-5
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
质性研究数据分析工具NVivo 12 实用教程 本书特色
NVivo是支持质性研究和混合方式研究的工具软件，是为帮助用户整理、分析和提炼对非结构化或质性数据（如采访、开放式调查回答、文章、社交媒体和网页内容）的观点而设计的。 本书集软件功能讲解、实例操作、习题训练于一体。通过功能讲解，介绍软件的基本功能；通过实例操作，详细讲解软件各种功能的使用方法；通过习题训练，使读者巩固所学知识、提高能力。 本书附赠部分案例的素材文件、教学参考规划和教学大纲等资源。 本书适合科研工作者、相关院校师生和商业、媒体等领域的工作人员使用。
质性研究数据分析工具NVivo 12 实用教程 内容简介
NVivo是支持质性研究和混合方式研究的工具软件，是为帮助用户整理、分析和提炼对非结构化或质性数据（如采访、开放式调查回答、文章、社交媒体和网页内容）的观点而设计的。 本书集软件功能讲解、实例操作、习题训练于一体。通过功能讲解，介绍软件的基本功能；通过实例操作，详细讲解软件各种功能的使用方法；通过习题训练，使读者巩固所学知识、提高能力。 本书附赠部分案例的素材文件、教学参考规划和教学大纲等资源。 本书适合科研工作者、相关院校师生和商业、媒体等领域的工作人员使用。
质性研究数据分析工具NVivo 12 实用教程 目录
第1章 NVivo软件概述 7
1.1 NVivo软件功能及版本说明 8
1.2 NVivo软件工作区介绍 8
1.3 NVivo 12版本功能比较 9
第2章 NVivo数据结构设计 13
2.1 什么是项目 14
2.2 项目数据构思 14
2.3 建立和设置项目 14
2.4 建立备忘录 16
2.5 文件的导入 18
2.6 本章习题 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 案例节点分类的变量设置 22
3.4 归类案例 23
3.5 本章习题 25
第4章 数据分析：批注、备忘录链接与
编码 26
4.1 建立批注 27
4.2 建立备忘录链接 29
4.3 对文档进行编码 30
4.4 本章习题 31
第5章 数据分析：取消、增加和查看
编码 32
5.1 编码带 33
5.2 取消编码 34
5.3 增加编码 36
5.4 查看编码 36
5.5 本章习题 37
第6章 组织节点 38
6.1 节点结构化 39
6.2 重新组织节点 40
6.3 本章习题 42
第7章 查询 43
7.1 词频查询 44
7.2 文本搜索 48
7.3 编码查询 51
7.4 本章习题 54
第8章 数据图像化 55
8.1 探索示意图 56
8.2 比较示意图 59
8.3 图表 60
8.4 层次图表 64
8.5 本章习题 67
第9章 非文本数据编码 68
9.1 图片编码 69
9.2 音视频编码 71
9.3 外部材料处理 74
9.4 本章习题 77
第10章 调查数据分析 78
10.1 调查数据的格式及设置 79
10.2 导入调查数据 79
10.3 本章习题 81
第11章 文件分类与案例分类 82
11.1 文件分类与案例分类的区别 83
11.2 建立文件分类 83
11.3 本章习题 86
第12章 导入多变量案例分类表格 87
12.1 导入分类表格文件 88
12.2 本章习题 89
第13章 在NVivo中记录你的思考与想法 90
13.1 说明 91
13.2 “另见”链接 91
13.3 本章习题 95
第14章 图形的制作 96
14.1 思维图 97
14.2 项目图 100
14.3 概念图 105
14.4 本章习题 107
第15章 自动编码 108
15.1 通过问题格式和名字进行自动编码 109
15.2 按主题自动编码的工作原理 112
15.3 按主题自动编码的具体操作 113
15.4 按情感自动编码的工作原理 116
15.5 按情感自动编码的具体操作 116
15.6 本章习题 121
第16章 发现编码数据中的模式 122
16.1 矩阵编码查询 123
16.2 交叉分析查询 132
16.3 群组和搜索文件夹（高级查询） 134
16.4 本章习题 139
第17章 复合查询和分组查询 140
17.1 复合查询 141
17.2 分组查询 143
17.3 使用分组查询和高级查询来查询关系 146
17.4 本章习题 150
第18章 聚类分析 151
18.1 通过词频查询查看聚类分析 152
18.2 词相似性聚类分析 154
18.3 编码相似性聚类分析 155
18.4 节点聚类分析 157
18.5 本章习题 160
第19章 关系分析和网络社会分析 161
19.1 网络社会关系图 162
19.2 网络的种类 162
19.3 建立节点关系 164
19.4 建立社会关系 166
19.5 建立网络社会关系图 168
19.6 本章习题 172
第20章 框架矩阵 173
20.1 建立框架矩阵 174
20.2 关联视图的相关操作 177
20.3 使用框架矩阵总结内容 179
20.4 创建汇总链接 180
20.5 本章习题 182
第21章 NVivo中的团队合作 183
21.1 NVivo独立版本中的团队合作 184
21.2 团队项目的设置与合并 185
21.3 编码比较 189
21.4 本章习题 192
1.1 NVivo软件功能及版本说明 8
1.2 NVivo软件工作区介绍 8
1.3 NVivo 12版本功能比较 9
第2章 NVivo数据结构设计 13
2.1 什么是项目 14
2.2 项目数据构思 14
2.3 建立和设置项目 14
2.4 建立备忘录 16
2.5 文件的导入 18
2.6 本章习题 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 案例节点分类的变量设置 22
3.4 归类案例 23
3.5 本章习题 25
第4章 数据分析：批注、备忘录链接与
编码 26
4.1 建立批注 27
4.2 建立备忘录链接 29
4.3 对文档进行编码 30
4.4 本章习题 31
第5章 数据分析：取消、增加和查看
编码 32
5.1 编码带 33
5.2 取消编码 34
5.3 增加编码 36
5.4 查看编码 36
5.5 本章习题 37
第6章 组织节点 38
6.1 节点结构化 39
6.2 重新组织节点 40
6.3 本章习题 42
第7章 查询 43
7.1 词频查询 44
7.2 文本搜索 48
7.3 编码查询 51
7.4 本章习题 54
第8章 数据图像化 55
8.1 探索示意图 56
8.2 比较示意图 59
8.3 图表 60
8.4 层次图表 64
8.5 本章习题 67
第9章 非文本数据编码 68
9.1 图片编码 69
9.2 音视频编码 71
9.3 外部材料处理 74
9.4 本章习题 77
第10章 调查数据分析 78
10.1 调查数据的格式及设置 79
10.2 导入调查数据 79
10.3 本章习题 81
第11章 文件分类与案例分类 82
11.1 文件分类与案例分类的区别 83
11.2 建立文件分类 83
11.3 本章习题 86
第12章 导入多变量案例分类表格 87
12.1 导入分类表格文件 88
12.2 本章习题 89
第13章 在NVivo中记录你的思考与想法 90
13.1 说明 91
13.2 “另见”链接 91
13.3 本章习题 95
第14章 图形的制作 96
14.1 思维图 97
14.2 项目图 100
14.3 概念图 105
14.4 本章习题 107
第15章 自动编码 108
15.1 通过问题格式和名字进行自动编码 109
15.2 按主题自动编码的工作原理 112
15.3 按主题自动编码的具体操作 113
15.4 按情感自动编码的工作原理 116
15.5 按情感自动编码的具体操作 116
15.6 本章习题 121
第16章 发现编码数据中的模式 122
16.1 矩阵编码查询 123
16.2 交叉分析查询 132
16.3 群组和搜索文件夹（高级查询） 134
16.4 本章习题 139
第17章 复合查询和分组查询 140
17.1 复合查询 141
17.2 分组查询 143
17.3 使用分组查询和高级查询来查询关系 146
17.4 本章习题 150
第18章 聚类分析 151
18.1 通过词频查询查看聚类分析 152
18.2 词相似性聚类分析 154
18.3 编码相似性聚类分析 155
18.4 节点聚类分析 157
18.5 本章习题 160
第19章 关系分析和网络社会分析 161
19.1 网络社会关系图 162
19.2 网络的种类 162
19.3 建立节点关系 164
19.4 建立社会关系 166
19.5 建立网络社会关系图 168
19.6 本章习题 172
第20章 框架矩阵 173
20.1 建立框架矩阵 174
20.2 关联视图的相关操作 177
20.3 使用框架矩阵总结内容 179
20.4 创建汇总链接 180
20.5 本章习题 182
第21章 NVivo中的团队合作 183
21.1 NVivo独立版本中的团队合作 184
21.2 团队项目的设置与合并 185
21.3 编码比较 189
21.4 本章习题 192
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质性研究数据分析工具NVivo 12 实用教程 作者简介
冯狄 教育学硕士，哈尔滨工程大学讲师，加拿大卡尔加里大学访问学者；NVivo 12认证专家、雪橇国际级裁判员、国际计算机科学运动协会委员、国际高等教育体育协会委员。 主要研究方向为运用信息技术提高运动表现能力。发表可检索中文期刊文章14篇，国际会议论文12篇，出版大学教材2本，发明专利4个，主持省部级课题4项。
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