Qualitative Data Analysis with NVivo

出版者:Sage Pubns

作者:Bazeley, Patricia

页数:232

出版时间:2007-4

价格:$ 164.98

装帧:HRD

isbn号码:9781412921404

具体描述

'In plain language but with very thorough detail, this book guides the researcher who really wants to use the NVivo software (and use it now) into their project. The way is lit with real-project examples, adorned with tricks and tips, but it's a clear path to a project' - Lyn Richards, Founder and Non-Executive Director, QSR International Doing Qualitative Data Analysis with NVivo is essential reading for anyone thinking of using their computer to help analyze qualitative data. With 15 years experience in computer-assisted analysis of qualitative and mixed-mode data, Patricia Bazeley is one of the leaders in the use and teaching of NVivo software. Through this very practical book, readers are guided on how best to make use of the powerful and flexible tools offered by the latest version of NVivo as they work through each stage of their research projects. Explanations draw on examples from her own and others' projects, and are supported by the methodological literature. Researchers have different requirements and come to their data from different perspectives.This book shows how NVivo software can accommodate and assist analysis across those different perspectives and methodological approaches. It is required reading for both students and experienced researchers alike.

用户评价

阅读《Qualitative Data Analysis with NVivo》的过程，对我而言，与其说是在学习一本技术手册，不如说是在进行一场与质性研究方法论的深度对话。这本书的独特之处在于，它并没有孤立地讲解NVivo这款软件的功能，而是将其巧妙地融入了整个质性研究的分析框架之中。作者在书中反复强调，NVivo并非要取代研究者的思考，而是要增强研究者的分析能力，帮助研究者更有效地管理、组织和探索海量文本、音频、视频等非结构化数据。我尤其欣赏书中关于“探索性编码”和“理论导向编码”的区分与结合的阐述。它让我意识到，编码并非一蹴而就，而是一个动态调整、不断深化认识的过程。书中提供的具体编码策略，例如如何利用“自由编码”来捕捉数据中的意外发现，以及如何通过“层级编码”来构建理论框架，都极具启发性。此外，书中关于“建立节点与节点之间的关系”的讲解，更是让我眼前一亮。通过可视化工具，我能够清晰地看到不同概念之间的联系，这对于构建扎实的理论模型至关重要。它打破了我以往那种“把数据切分成小块然后堆砌起来”的线性思维，引导我走向一种更加网络化、系统化的分析模式。书中还详细介绍了如何利用NVivo进行“访谈转录与编码”，以及如何处理“焦点小组讨论”中的数据，这些都是我研究中经常遇到的挑战，而这本书提供了非常实用且具有操作性的解决方案。我感觉这本书不仅仅是一本关于软件使用的书籍，更是一本关于如何进行深度质性思考的书籍，它引导我从数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为具有说服力的研究成果。

《Qualitative Data Analysis with NVivo》这本书，对我而言，是一次对“数据如何说话”的深刻领悟。作者以一种极其接地气的方式，揭示了NVivo在质性数据分析中的强大潜力。这本书的精髓在于，它并没有将NVivo仅仅定位为一款“数据管理软件”，而是将其视为一个能够帮助研究者进行深度思考和逻辑构建的分析平台。我尤其欣赏书中关于“主题发展和理论生成”的章节。它清晰地展示了如何从大量的文本片段中，识别出反复出现的主题，如何将这些主题进行归类和关联，最终提炼出具有解释力的理论框架。这种从海量数据中提炼出深刻洞察的过程，在NVivo的辅助下变得更加系统和高效。书中对“不同类型数据（如访谈、问卷开放题、社交媒体文本）的处理策略”的讲解，也为我提供了极大的帮助，让我能够根据数据的特性，灵活运用NVivo的功能。我印象深刻的是，书中关于“如何利用NVivo进行多重编码和交叉编码”的指导，这让我能够从不同的角度和维度去审视我的数据，发现数据中更深层次的含义。读完这本书，我感觉自己不再是那个被数据淹没的研究者，而是能够成为数据的驾驭者，能够通过NVivo，将杂乱无章的素材转化为逻辑清晰、论证严谨的研究发现。

《Qualitative Data Analysis with NVivo》这本书，为我开启了一段激动人心的质性数据探索之旅。作者的叙述风格非常严谨而富有逻辑，同时又充满了对研究过程的深刻理解。这本书并非仅仅是对NVivo软件功能的堆砌，而是将其巧妙地融入了质性研究的整个分析流程中，从数据导入、编码、分类，到模型构建和结果呈现，无不体现出作者的匠心独运。我印象特别深刻的是，书中关于“如何处理和分析大型数据集”的指导。当我面对日益增长的研究数据时，常常感到无从下手，而这本书通过对NVivo强大数据管理和分析功能的介绍，为我提供了切实可行的解决方案。例如，书中关于“使用编码集合和编码组合”的讲解，让我能够更有效地组织和管理我的编码体系，避免了以往那种杂乱无章的状态。此外，书中对“如何利用NVivo进行内容分析和主题分析”的详细阐述，也为我提供了丰富的方法论指导。通过书中的案例，我看到了NVivo是如何帮助研究者从海量文本中挖掘出关键信息、识别出潜在的主题，并最终构建出具有解释力的理论模型。这本书让我感觉，NVivo不仅仅是一款软件，更是我进行深度质性研究的得力助手，能够帮助我更系统、更深入地探索我的研究数据，并从中提炼出有价值的学术见解。

这本书的价值，在于它将抽象的质性数据分析方法，转化为具体可操作的步骤和技巧。作者用一种非常清晰、易于理解的方式，将NVivo软件的强大功能展现得淋漓尽致。我之前总是觉得，质性数据分析很大程度上依赖于研究者的经验和直觉，但这本书让我看到了，通过系统化的工具和方法，我们能够极大地提升分析的客观性和严谨性。书中关于“如何进行系统性的编码”的讲解，让我明白了编码并非随意为之，而是需要遵循一定的原则和策略。例如，书中对“反复出现的词语和短语的编码”以及“识别数据中的隐喻和象征意义的编码”的指导，都给了我很多启示。我尤其欣赏书中关于“如何利用NVivo进行跨案例分析”的章节，它清晰地展示了如何将不同研究对象的访谈数据进行整合分析，从而发现普遍性的规律或个案的独特性。这种能力，对于我完成我的研究项目至关重要。书中对“如何利用NVivo进行研究发现的呈现”的建议，也让我受益匪浅，它让我学会了如何用更具说服力的方式来展示我的研究成果，例如通过引用原文片段、展示分析图表等。总而言之，这本书是一本非常实用且具有启发性的读物，它帮助我提升了质性数据分析的技能，更重要的是，它让我对质性研究的严谨性和科学性有了更深的理解。

这本书的价值，在我看来，远超出了“如何使用NVivo”这个层面，它更像是一本关于“如何进行更有力量的质性研究”的启蒙读物。作者的叙述风格非常平实而深入，没有过多的理论术语堆砌，而是通过大量的实例，循序渐进地带领读者进入质性数据分析的精妙世界。我尤其喜欢书中关于“数据预处理与组织”的章节，它清晰地阐述了为什么一个良好的数据组织结构是后续深度分析的基础。通过NVivo，我学会了如何对不同来源和类型的数据进行统一管理，如何有效地进行数据清洗和标注，这些看似基础的步骤，实则为整个研究的质量奠定了坚实的基础。书中对“编码过程的迭代性”的强调，也让我深受触动。以往我常常陷入一个误区，认为编码一次到位，然后就按照这个编码进行分析。而这本书让我明白，编码是一个反复推敲、不断修正的过程，需要研究者在分析过程中不断反思和调整。例如，书中关于“创建和使用案例属性”的讲解，为我提供了另一种维度的分析视角，我可以将不同研究对象的背景信息与他们的观点进行关联分析，从而发现更深层次的规律。书中对“可视化工具的应用”也进行了详尽的介绍，从简单的树状图到复杂的矩阵图，这些可视化工具不仅能够帮助我更直观地呈现研究结果，更能辅助我发现数据中隐藏的关联和模式。读完这本书，我感觉自己不再是那个面对海量数据束手无策的研究者，而是能够自信地驾驭数据，从中挖掘出令人惊喜的发现。

我之前尝试过一些质性数据分析的软件，但总觉得它们要么功能过于简单，要么操作界面过于晦涩，很难真正帮助我提升分析的深度。直到我遇到《Qualitative Data Analysis with NVivo》，才真正体会到什么叫做“工欲善其事，必先利其器”。这本书的优点在于，它不仅仅是介绍软件的使用方法，更重要的是，它将NVivo的功能与质性研究的核心理论和方法论完美地结合起来。书中关于“编码的理论基础”的讲解，让我理解了为什么不同的编码方式会影响分析的深度和方向。例如，书中对“开放编码”、“轴心编码”和“选择编码”的区分和应用，让我能够根据不同的研究阶段和目标，采取最合适的编码策略。我尤其喜欢书中关于“如何构建和使用编码规则”的详细指导，这对于确保编码的一致性和可比性至关重要，能够有效避免我以往在编码过程中出现的随意性和模糊性。此外，书中对“数据可视化工具的运用”的讲解也十分精彩，它让我看到了如何通过树状图、矩阵图等方式，将复杂的分析结果以清晰、直观的方式呈现出来，这对于学术论文的撰写和学术报告的呈现都大有裨益。这本书让我感觉到，NVivo不仅仅是一款数据处理工具，更是我进行深度质性研究的得力助手，能够帮助我系统地梳理数据、深入地探索规律，并最终构建出具有学术价值的研究成果。

我一直认为，质性研究的魅力在于其对复杂社会现象的细致入微的洞察，而《Qualitative Data Analysis with NVivo》这本书，恰恰为我提供了实现这一目标的强大工具。这本书最打动我的是，它并没有回避质性研究分析中的一些普遍性难题，例如如何处理大量相似但又存在细微差别的文本，如何有效地组织和管理研究者日益增长的编码体系。书中通过对NVivo各项功能的详尽介绍，一一解答了这些疑问。我特别喜欢书中关于“构建编码层级”的讲解，它让我明白了，一个清晰的编码层级不仅能够帮助我更好地组织数据，更能反映出研究者对研究主题的理解深度。书中还提供了关于“如何使用节点属性和案例属性进行交叉分析”的实例，这对于我探索不同研究对象之间的差异性以及某个特定主题在不同群体中的表现非常有启发。以往，我常常只能进行简单的文本比对，而NVivo的属性分析功能，则让我能够进行更具深度和广度的比较分析。书中对“如何利用NVivo进行主题建模和概念地图的构建”的指导，也让我看到了将质性分析结果可视化呈现的多种可能性。这本书不仅教会了我操作技巧，更重要的是，它培养了我进行系统化、结构化质性分析的思维习惯，让我能够更自信、更深入地开展我的研究。

这本书给我带来的，不仅仅是关于质性数据分析方法的理论讲解，更是一次实操能力的飞跃。我之前接触过一些定性研究的案例，但总感觉自己分析起数据来总是“抓不住重点”，或者分析结果不够深入，缺乏说服力。当我翻开《Qualitative Data Analysis with NVivo》时，仿佛打开了一扇新的大门。作者对NVivo这款软件的运用做了极为细致的描绘，从项目创建、导入数据（文本、音频、视频），到编码、分类、关联，再到可视化展示，每一个步骤都配以清晰的操作截图和详细的文字说明。我印象特别深刻的是，书中并没有简单地罗列软件功能，而是紧密结合了质性研究的核心理念，比如如何进行概念化编码、主题编码，如何运用节点层级来组织和管理复杂的概念体系。它让我明白了，软件不仅仅是工具，更是帮助我们梳理、深化、拓展研究思路的伙伴。我尝试着将自己正在进行的研究项目的数据导入NVivo，按照书中的步骤进行操作，那种从杂乱无章到条理清晰的过程，真的令人兴奋。尤其是书中关于“创建和使用编码规则”的章节，让我对编码的规范性和系统性有了全新的认识，避免了以往随意编码带来的困惑。而且，书中的案例分析也非常贴合实际，涵盖了不同学科的研究场景，让我可以借鉴书中作者的分析思路，将其迁移到自己的研究中。总而言之，这本书是一本非常扎实的实用指南，对于想要提升NVivo操作技能和质性数据分析能力的读者来说，绝对是不可多得的宝藏。它不仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这样做”，让我对质性研究的严谨性和深度有了更深刻的理解。

《Qualitative Data Analysis with NVivo》这本书，对于我这样一名初涉质性研究领域的研究生来说，简直是一剂强心针。在面对海量的访谈记录、田野笔记和文献资料时，我常常感到无从下手，不知道如何才能有效地从中提炼出有价值的信息。这本书的出现，就像一位经验丰富的向导，为我指明了方向。它并没有简单地罗列NVivo软件的功能，而是将每一个功能都与质性研究的核心问题紧密结合。例如，书中关于“如何构建编码框架”的讲解，让我理解了编码并非随意为数据打标签，而是要依据研究问题和理论视角，有目的地构建一个清晰、逻辑严谨的编码体系。我尤其喜欢书中关于“节点合并与拆分”的操作指导，这让我明白，在分析过程中，我的编码体系是可以动态调整和优化的，这比我之前那种僵化的编码方式要灵活得多。书中还深入讲解了如何利用NVivo进行“文本检索和内容分析”，这对于我快速定位关键信息、发现数据中的重复模式非常有帮助。而且，书中对“音频和视频数据编码”的详细指导，也解决了我之前在这方面遇到的难题。通过书中丰富的案例，我看到了NVivo是如何帮助研究者将零散的素材转化为系统性的分析结果，并且能够清晰地展现研究的逻辑链条。这本书不仅让我学会了操作技巧，更重要的是，它培养了我进行深度质性分析的思维方式，让我能够更有条理、更深入地理解我的研究数据。

这本书给我带来的冲击，在于它让我重新认识了“数据分析”这个概念在质性研究中的真正含义。在此之前，我总觉得质性研究的分析更多地依赖于研究者的主观洞察和灵感，而软件的作用似乎仅限于数据的整理。然而，《Qualitative Data Analysis with NVivo》彻底颠覆了我的这种看法。它清晰地展示了NVivo如何能够成为研究者思想的延伸，如何通过系统化的操作来支持和深化研究者的分析过程。我印象最深刻的是书中关于“运用节点来形成理论模型”的章节。作者通过详实的步骤，展示了如何从原始数据出发，经过编码、分类，最终提炼出具有解释力的理论概念。这种从具象到抽象的转化过程，在NVivo的辅助下变得更加清晰和可操作。书中还讲解了如何利用“矩阵编码查询”来探索不同变量之间的关系，这对于我理解复杂的研究现象非常有帮助。以往我常常难以清晰地呈现不同研究对象之间在某个议题上的差异和共性，而NVivo的可视化查询功能，则让我能够更直观、更有效地完成这一任务。书中的案例分析，涵盖了多种研究领域，其严谨的分析思路和对NVivo的巧妙运用，都给我留下了深刻的印象。它让我明白，质性研究的深度和说服力，很大程度上取决于分析的系统性和严谨性，而NVivo正是实现这一切的强大工具。