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定性数据分析是许多研究项目的重要方面。然而，“定性数据”一词对不同的人来说可能有不同的含义，具体取决于他们的研究领域和使用的方法。

统计学家经常使用结构化数据，并允许对数据进行分类和排名。非结构化数据来自访谈和社交媒体等来源，通常由研究人员使用。下面详细了解这两种类型的数据、定性数据的示例及其用途。

NVivo 是一款支持定性研究方法和混合研究方法的软件。它可以帮助您收集、整理和分析访谈、焦点小组讨论、问卷调查、音频等内容。NVivo（1.0版）是Windows和Mac的主要版本。遵循最新的主要版本NVivo 12（Windows和Mac）。

NVivo 强大的搜索、查询和可视化工具使您可以深入地分析您的数据。有了NVivo、您可揭示数据中细微的关联、在项目进程中随时记录和添加您的见解和想法、严谨地证明您的研究发现、并毫不费力地共享您的工作。

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非结构化数据

子类别：文本数据、视频、音频、图像

示例：采访记录、观察、文献、社交媒体

定性数据首先可以定义为可以通过访谈、调查中的开放式问题、推文等收集的任何非结构化数据，以及二手数据，例如期刊文章、公司报告和网页。所有这些类型的数据的共同点是它们都是非结构化的。有多种方法可用于此类定性数据的内容分析，例如主题分析、扎根理论、叙述分析、会话分析等。

结构化数据

子类别：名义数据、序数数据

示例：性别、头发颜色、群体、优先级状态（低、中、高）

对于统计学家来说，定性数据是分类数据的同义词，分类数据是结构化的，只能采用有限数量的值——类别。这些类别可以是名义的，这意味着它们没有固有的顺序，也可以是序数的，这意味着这些类别具有自然顺序。例如，在分类问题中，通常使用多重对应分析 (MCA) 或监督机器学习工具等方法对此类定性数据进行分析或建模。

同名两个世界

结构化和非结构化定性数据在组织和分析方法方面有所不同。虽然它们可以一起使用以获得对现象的更全面的理解，但对于研究人员来说，了解它们之间的差异以选择最合适的方法来收集和分析数据非常重要。

使用定性数据软件进行内容分析

无论您是分析结构化数据还是非结构化数据，NVivo 等定性数据分析软件都可以帮助简化流程。通过 NVivo 数据分析，您可以上传非结构化数据（例如采访转录），然后自动编码主题和情绪。使用频率查询是另一种节省时间的技术，统计学家和研究人员都可以将其应用于 NVivo，因为它会考虑性别和人口统计等数据。

另外，通过交叉表查询，您可以快速检查跨案例和人口统计变量的编码分布。例如，您可以使用交叉表查询来查看受访者提及特定主题或问题的频率，或比较不同人口群体对某个主题的看法。

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