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。

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您可以在“詳細信息視圖”中直觀地瀏覽數據集。您可以：

• 隱藏列可限制正在查看的數據量，例如，如果要查看數據集中的第一列在第五列的旁邊，則可以隱藏中間的列。
• 使用排序或過濾功能可以查看數據中的模式。例如，如果您的數據集包含調查答復并包括性別分類字段，則可以使用排序或過濾功能來查看男性或女性的答復。
• 在代表數據主題的代碼上手動編寫調查答復。

您還可以運行查詢來查找數據中的主題并對其進行編碼：

• 運行“詞頻”查詢以識別調查響應中的常見主題。
• 運行文本搜索查詢以查找特定單詞或短語的所有實例。

收集每個問題的答案

您是否想查看所有受訪者如何回答問題？ “調查導入向導”通過代碼收集對每個開放式調查問題的答復，使您可以將數據分組為廣泛的主題。將對一個問題的所有答復分組到一個代碼中，然后就可以使用NVivo的一些功能強大的分析工具來分析數據。

• 打開代碼并直觀地瀏覽編碼的內容。在這里，您可以“編碼”到更詳細的主題分組。例如，您可以收集所有提到無車區的答案。
• 運行“詞頻查詢”（使用查詢范圍內的代碼）以查找對問題4的答復中的常用詞或概念。
• 使用查詢范圍內的代碼，運行文本搜索查詢以查找特定的單詞或概念。例如，您可以搜索教育并將所有結果編碼為新代碼。
• 生成聚類分析圖。例如，您可以探索對問題4的回答與對其他調查問題的回答之間的相似性。
• 打開代碼，然后將對部分響應的一部分手動編碼為一組代碼（無車區，照明，安全柵欄），然后使用基于模式的編碼將代碼自動編碼為與該問題相關的特定主題代碼。
• 自動分析代碼中的內容以檢測主題或情感（這需要安裝NVivo來增強代碼功能）。

收集每個調查受訪者的答復

調查響應存儲在代表每個響應者的案例中。如果您的數據包含描述您的調查受訪者的封閉式問題（例如姓名，年齡和性別），則向導將創建這些作為案例屬性。

通過將調查響應編碼為每個響應者的案例，您可以使用分析工具來比較其屬性值。例如：

• 創建圖表以比較受訪者的人口統計屬性-也許您的受訪者大多是30歲以下的男性？
• 生成一個聚類分析圖，以比較受訪者的屬性值-是否存在具有類似特征的受訪者聚類？是否存在“異常值”-人口統計學特征與其他人截然不同的受訪者。
• 運行單詞頻率查詢（使用查詢范圍內的大小寫）以查找對問題4的答復中的常見單詞或概念。您可以使用新代碼對結果進行編碼，以進一步優化分析。
• 使用查詢范圍內的大小寫，運行文本搜索查詢以查找特定的單詞或概念。例如，您可以搜索教育并將所有結果編碼為新代碼。

• 使用編碼查詢來查看30歲以下男性對問題4的所有回答。
• 使用詞頻查詢來查找女性在回答問題5時提到的最常見的單詞或想法

注意：如果您有與調查數據分開存儲的有關受訪者的人口統計信息，則可能需要通過另一種方法來設置屬性值。例如，您可以從電子表格導入案例屬性值，也可以從另一個NVivo項目導入案例屬性值。

將受眾特征值分組到范圍內

在數據集中使用人口統計信息設置案例的屬性值時，可以選擇將值分組為范圍。

例如，如果您的數據集包含受訪者的年齡，則知道單個參與者的年齡在21-29歲之間可能比知道他們的確切年齡有用。

“從數據集分類案例”向導允許您分組值。

根據現有編碼模式對調查回復進行自動編碼（此功能僅在啟用了編碼增強功能的NVivo安裝中可用。）

您可以使用基于模式的自動編碼來加快對調查響應進行編碼的過程。在使用基于模式的編碼之前，您需要從手動對響應進行“試點”編碼開始，例如，手動對響應的5-10％進行編碼。

如果您的數據集包含對一系列主題或問題的回答，那么，如果使用與該問題相關的特定主題代碼一次自動對一個問題的回答進行自動編碼，則使用基于模式的編碼可能會獲得更好的結果。

• 首先，為每個問題收集答案的子集，并按如下所示執行手動“試點”編碼：
• 過濾數據集中的行，以僅顯示要用于試點代碼的響應。例如，您可以顯示特定響應日期之前的行。
• 使用文件結構對數據集進行自動編碼，以將響應收集到每個問題的代碼中，例如，問題1，問題2，問題3。在向導的第3步中，選擇僅對過濾的行進行編碼。
• 打開每個問題代碼，然后手動“編碼”到特定于該問題的一組主題代碼。
• 接下來，使用現有的編碼模式對其余的響應進行自動編碼，如下所示：
• 更改數據集中的過濾條件以隱藏已編碼的響應-例如，您可以隱藏特定響應日期之前的行。過濾數據的原因是為了確保模式編碼不會重新編碼您已經手動編碼的響應。
• 同樣，使用文件結構對數據集進行自動編碼，以將答案收集到每個問題的新代碼中。在向導的第3步中，選擇僅對過濾行進行編碼。在向導的第5步中，在“新代碼”下的某個位置中創建新代碼（以使它們與為飛行員編碼創建的問題代碼處于不同的代碼層次結構中）。
• 對于新代碼層次結構中的每個問題代碼，請使用基于模式的編碼將對該問題的特定主題代碼的響應自動編碼。

如果您打算從同一SurveyMonkey調查中多次導入（例如，通過定期收集對開放調查的完整答復），則可以導入并手動編碼初始答復。然后，您可以導入其他響應，并對新數據使用基于模式的自動編碼。

基于模式的自動編碼是一項實驗性功能，您可以測試并試用，此功能旨在加快大量文本內容的編碼過程。

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