NVivo是一款支持定性研究方法和混合研究方法的軟件。它可以幫助您收集、整理和分析訪談、焦點小組討論、問卷調查、音頻等內容。全新的NVivo12更可協助您處理社交媒體和網頁內容。NVivo強大的搜索、查詢和可視化工具使您可以深入地分析您的數據。

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    本文將會介紹上半部分內容-導入之前應該完成的內容。您可以點擊查看調查和數據集（下）>>。數據集包含按行和列排列的結構化數據。數據集是通過導入數據創建的，無法在NVivo中進行編輯。您可以通過導入以下內容來創建數據集：

• Microsoft Excel電子表格

• 包含逗號或制表符分隔值的文本文件

• NCapture文件包含從Facebook，Twitter和YouTube收集的數據。

• 來自SurveyMonkey和Qualtrics的回復

示例-調查結果

    下表顯示了包含調查答復的數據集的示例。每行代表一個調查對象。這些列包含對不限成員名額問題（有關受訪者的人口統計學）和不限成員名額問題（可編碼內容）的答復。

示例-Facebook帖子

    下表顯示了包含從NCapture文件導入的Facebook數據的數據集的簡化示例。每行代表一個帖子或評論，結構和列是自動定義的。

    當您自動對包含此類社交媒體數據的數據集進行編碼時，還有其他選項，可以輕松地根據預定字段對內容進行自動編碼-例如，您可以按用戶名或會話對Facebook內容進行編碼。而且，當您按用戶名自動編碼時，將創建案例，并將有關Facebook用戶的傳記信息作為案例的屬性值存儲（您無需為此使用從數據集向導分類案例）。

導入之前

考慮如何在NVivo中使用數據

    導入后無法更改列的分析類型（可編碼或分類），因此在導入數據集之前，應確定要如何使用數據。創建包含要分析的數據的開放式問題，并將其編碼到節點（可編碼），例如，對開放式調查問題的回答，例如您認為我們如何減少碳排放？

    描述數據（元數據）的封閉式問題被創建為屬性（分類），例如，調查受訪者的ID號，年齡，性別和年收入。分類字段中的值：

• 可用于排序和過濾數據集中的記錄。

• 在查看節點中的編碼數據集內容時提供上下文。

• 可用于構建用于將可編碼內容分組的案例節點結構（例如，按年齡或性別）。

• 可用于創建和分類代表研究主題（案例）的節點。例如，如果為調查受訪者創建人節點，則可以使用分類字段值年齡或性別作為該節點上的屬性值。

    調查必須包含唯一的標識符，以標識每個人的響應。 唯一的標識符可能是受訪者的名字，但是，在大規模調查中，名字可能不是唯一的。 為了保持唯一性并保護受訪者的身份，您可能希望手動為每個受訪者分配一個唯一的ID號。 然后，您可以收集單個響應者對單個節點的所有響應。

收集您的數據

    導入后無法向數據集中添加其他行或列，因此在開始導入操作之前收集數據非常重要。對于要創建的每個數據集，您的數據必須收集到以下之一：

• Microsoft Excel電子表格（.xlsx或.xls）

• 制表符或逗號分隔的文本文件（.txt或.csv）

    文本文件必須組織為制表符或逗號分隔的字段值，以便調查導入向導可以將內容分為行和列。 每個記錄必須在單獨的行上，并且每個字段都必須由定界符分隔。以下是用逗號分隔的文本文件的示例：

    您不能選擇多個工作表（在電子表格中），因此要導入的數據必須收集到一個工作表中。可以導入到單個數據集中的最大數據量為256個字段（列）和1,048,576個記錄（行）。

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