如何用MAXQDA分析質性數據：一份指南

質性數據分析可以使用廣泛的方法、理論和概念框架來進行。

常用的方法有：質性內容分析、紮根理論和話語分析。

分析方法的選擇要取決於研究問題、研究目標、數據 ... WhyMAXQDA?WhyMAXQDA?SolutionsInterviewTranscription&AnalysisLiteratureReview&AnalysisMixedMethodsContentAnalysisQuestionnaireAnalysisFeaturesQuestions,Themes&TheoriesWordExplorerVisualizationQuantitativeTextAnalysisStatisticalDataAnalysisMorefeaturesinthemanualProductsNewinMAXQDA2022ProductsMAXQDAStandardMAXQDAPlusMAXQDAAnalyticsProModule:MAXQDATeamCloudProductComparisonInstallationLicenseOverviewSystemRequirementsUpdates&DownloadsAcademiaUniversitiesFreeCourseLicenseStudentsResourcesReadOnlineManualFreeGuides&LiteratureMAXQDAPressBlogWatchVideoTutorialsWorkshops&WebinarsJoinResearchNetworkTrainerNetworkShopSupportSupportFAQOnlineSupport&ContactForumLiveProductDemoLoginMAXQDATeamCloudMyAccountSubscriptionManager... 學習如何在MAXQDA軟件的支持下分析質性數據、開展質性研究什麽是質性數據分析？質性數據質性和量化數據搜集方法：方法的選擇——或者是否同時使用這兩種方法——取決於研究問題的性質和研究項目的分析目標。

不同的研究方法在其應用的數據源、數據搜集和分析方法以及分析結果的解釋方面有所不同。

總的來說，質性研究方法常用於非數字數據源（而不是數字數據源，即可量化的數據集）。

質性數據的常見例子是訪談記錄、文本（例如書籍或文章）、田野筆記、圖片、視頻和在線數據如推文或論壇討論。

當然，也可以進行混合方法的數據分析，其中，質性數據由量化方法補充（如通過添加額外的問卷調查數據），或者量化數據由質性方法補充（如通過添加焦點小組討論）。

當對某個主題知之甚少時，選擇試用質性數據尤其合適。

在這裏，質性研究方法，如參與式觀察和訪談，可以用來揭示影響社會或自然環境中某些事物之存在方式的主要因素。

搜集關於這些因素的數據可以用來產生假設，而這些假設可以隨後借助更大的樣本和量化分析方法得到調查和驗證。

質性數據分析相應的，質性數據分析是一種非數值的數據分析模式。

質性數據分析方法被廣泛應用於社會學、心理學、政治學、醫學和教育學等諸多學術領域。

質性數據分析方法也用於一些非學術領域，如企業管理和市場研究，分析通過各種文獻或田野調查數據。

然而，質性數據分析的主要目標一直是獲得有關社會現象的某種解釋、理解或者闡釋。

質性數據分析強調研究參與者的經驗、意見、行為和社會背景。

總而言之，質性數據分析常用於回答“為什麽”和“怎麽樣”的問題，而不是”有多少”的問題。

質性數據分析可以使用廣泛的方法、理論和概念框架來進行。

常用的方法有：質性內容分析、紮根理論和話語分析。

分析方法的選擇要取決於研究問題、研究目標、數據類型（如訪談或推文）、數據搜集方式（如結構化或非結構化訪談）以及開展什麽樣的分類系統（也包括編碼系統）（即演繹或歸納的方法）。

如果您還沒有確定研究方法，我們建議您先開始根據內容或上下文為文本、圖片或視頻分配大致的類別，比如，“工作”和“娛樂”這兩個類別可以用於有關個人日常生活的訪談分析。

接下來，您可以為具有相同特性的部分創建子類別。

這些類別和子類別將成為您的“代碼”——您可以將這些代碼分配給數據中具有相似特性的其他部分——這些代碼也可用來區分數據中的不同模式、主題和關系。

大多數研究者會對他們的數據集進行多次編碼（也就是多“輪”），以改進他們的代碼系統。

所以，如果您需要多次嘗試的話也不要氣餒！接下來，您可以檢查代碼與研究問題和假設的關系，並開始總結您的研究結果。

了解質性數據分析方法，進而選擇最適合您的研究目標的方法並正確使用它們的一種好的途徑是教科書。

我們推薦《質性文本分析:方法、實踐與軟件使用指南》（伍多·庫卡茨著，朱誌勇、範曉萱譯，重慶大學出版社，2017）因為這本書還包含了MAXQDA的具體信息和使用技巧。

您可以查看我們的網站，獲得更多的學習資源和研究實例：書籍與文獻使用軟件分析質性數據今天，越來越多的研究者開始使用質性數據分析軟件來輔助他們的研究。

質性數據分析軟件非常有用，因為它可以節省您的時間（特別是在處理大量數據的時候），同時，它也可以幫助您對數據進行深入的挖掘。

質性數據分析軟件的目標不僅僅是輔助研究者，而且是使他們在整個研究和分析過程中變得強大。

質性數據分析軟件簡化了數據組織、管理和檢索程序。

您不再需要紙張和剪刀來整理您的研究證據，單擊鼠標便可以檢索出所有分配給某個代碼（或多個代碼）的所有片段。

修改錯誤也會變得更簡單！如果您想重新命名代碼，軟件會自動重命名所有對應的編碼段。

MAXQDA具有自動搜索和編碼工具，所以基礎編碼程序可在短時間內完成，給您留出更多的時間專註於分析。

使用MAXQDA管理質性研究數據沒有軟件的話，材料整理會非常復雜，特別是材料數量龐大的時候。

您需要制作多個文件副本，來將他們存儲在不同“主題”的文件夾中，轉錄文本或其他文本可能會被錯誤標註，相同文本段具有多個代碼時會導致混亂，個人筆記可能會丟失，糾正錯誤可能非常困難和耗時。

在您成功開始收集數據之後，下一步便是整理您的現場筆記、音頻文件、轉錄文本和文獻等。

只需將所有文件導入MAXQDA，無論它是Word文檔、PDF，還是SurveyMonkey數據、Excel表格或照片，MAXQDA都可以讓您快速、輕松地導入一切文件。

只需將文件拖放到MAXQDA的“文件列表”中，您就可以在文件組和文件集中整理它們了。

用MAXQDA整理材料非常簡單！您可以為您的材料分組、定義變量（如位置或參與者年齡）並結合實際文本進行分析、鏈接不同的引文、為重要片段分配不同的代碼、並將其安排在代碼和子代碼的等級系統中。

把您的想法、思考和理論存儲在備忘錄中，無需擔心他們會丟失——當然，您也可以在任何時候選擇重命名或更正文件組、代碼和備忘錄。

使用MAXQDA進行快速直觀的數據分析MAXQDA的一個設計宗旨是減少您學習該軟件的時間，以便您可以立即開始數據分析。

MAXQDA支持您研究項目的每個步驟，從田野數據收集到研究結論發布。

如果您開展的訪談和焦點小組討論有音頻或視頻記錄，下一步便是轉錄。

您可以使用MAXQDA的轉錄模式來加速和簡化這個過程您還可以使用MAXQDA作為多種分析方法的工具：包括紮根理論，即通過MAXQDA的in-vivo編碼工具（在文本中提取代碼並編碼）和備忘錄功能；或者質性文本分析，也就是通過釋義工具進行歸納分類。

如果您想要對數據進行可視化操作，MAXQDA提供了大量可視化工具，功能強大且便於操作。

通過令人驚嘆的可視化功能，您可以從全新的視角查看數據並測試理論。

您可以生成交互式圖表和概念圖（只需單擊鼠標即可跳轉到相應的編碼段），以比較不同內容、細化編碼方案和發現數據模式。

這些可視化結果，以及您項目的其他元素，包括文件、搜索結果以及整個項目都可以被導出，並在其他軟件中使用，如Word、Excel和Powerpoint，這樣您就可以在最終報告和發表中使用它們。

此外，MAXQDA還提供高級的混合方法分析功能。

這些功能幫助您在分析中納入量化數據和方法，量化您的質性分析結果，計算統計頻率，或者根據量化和質性結果進行組間比較。

使用MAXQDA開始您的研究之旅用您的數據或軟件內嵌示例項目測試MAXQDA，免費試用14天。

MAXQDA是在Windows和Mac系統上通用的軟件，兩種平臺上的版本外觀一致，工作模式相同，可共享相同的文件類型，並提供統一的功能。

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