Using NVIVO in Qualitative Research (Advances in Experimental Medicine and Biology) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Sage Publications Ltd

作者:Professor Lyn Richards

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:1999-12-13

价格:USD 56.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780761965251

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《定性研究中的NVivo应用：实验医学与生物学进展》 本书是理解和掌握NVivo这一强大定性数据分析软件在实验医学和生物学领域研究中的应用的权威指南。它不仅为研究人员提供了NVivo软件的操作技巧，更重要的是，它深入阐释了如何在真实的科研情境中，将NVivo的分析功能与严谨的定性研究方法相结合，从而揭示复杂的生物学现象和医学实践背后的深层含义。 核心内容涵盖： 定性研究基础与NVivo的契合： 在开始介绍NVivo的具体功能之前，本书首先回顾了定性研究的核心原则，包括研究设计、数据收集方法（如访谈、焦点小组、观察等）以及分析策略。它清晰地阐述了NVivo如何作为一种高效的工具，支持这些研究过程，而并非取代研究者的思考和判断。读者将了解到，NVivo的强大之处在于其能够系统化地管理和组织大量的文本、音频或视频数据，为深入的解读提供基础。 NVivo软件的全面介绍与实操指南： 本书提供了从零开始学习NVivo的详细步骤。它涵盖了软件的界面导航、项目创建、数据导入（包括各种格式的文本文件、录音、录像等）、以及数据组织的策略，如建立编码层级（nodes）、设置案例文档（cases）和属性（attributes）等。通过具体的案例演示，读者可以亲手实践，熟练掌握如何有效地为数据打码（coding），创建和管理编码矩阵（coding matrix），并利用NVivo的查询功能（queries）来探索数据之间的关系。 在实验医学和生物学研究中的具体应用场景： 这是本书的独特价值所在。作者结合了大量实验医学和生物学领域的研究实例，详细展示了NVivo在以下方面的应用： 患者访谈与经历研究： 分析患者对疾病、治疗过程、生活质量的看法和感受。例如，在慢性疾病管理研究中，如何通过NVivo分析患者对药物依从性的解释，以及影响其行为的社会心理因素。 医疗团队沟通与合作分析： 考察医生、护士、研究人员之间的信息交流模式、协作障碍以及促进因素。例如，在手术团队的沟通效率研究中，如何识别关键的沟通节点和潜在的风险点。 文献回顾与知识图谱构建： 帮助研究人员系统地梳理和整合大量的相关文献，识别研究热点、知识空白和未来研究方向。在生物技术领域，如何利用NVivo分析多篇研究报告，识别新的药物靶点或治疗策略。 政策分析与临床指南解读： 评估医疗政策的实施效果、解读临床实践指南，并分析其在不同医疗机构中的应用情况。例如，在公共卫生政策研究中，如何分析政策文件和执行报告，评估其对特定疾病发病率的影响。 基因组学、蛋白质组学等大数据语境下的定性分析： 尽管这些领域多以定量数据为主，但NVivo依然可以在分析与这些数据相关的研究报告、专家访谈、伦理讨论等方面发挥作用，揭示研究人员的观点、挑战和共识。 高级分析技术与可视化工具： 除了基础编码和查询，本书还深入探讨了NVivo的高级功能，例如： 主题分析（Thematic Analysis）与扎根理论（Grounded Theory）的实施： 如何在NVivo中系统地应用这些主要的定性分析框架，从数据中生成理论。 模型构建与关系探索： 利用NVivo的关系视图（relationship views）和图形化工具，可视化编码之间的联系，构建概念模型。 混合方法研究中的应用： 探讨如何将NVivo的定性分析结果与定量数据相结合，形成更全面的研究洞察。 结果呈现与报告撰写： 如何利用NVivo生成的图表、表格和摘要，清晰有效地呈现研究发现，为撰写研究报告、论文和演示文稿提供支持。 研究质量与可信度： 本书强调在定性研究中使用NVivo时，如何保证研究的严谨性和可信度。这包括如何进行数据验证、成员核查（member checking）、三角互证（triangulation）等，并解释NVivo如何支持这些质量保障措施。 《定性研究中的NVivo应用：实验医学与生物学进展》适合所有希望提升定性数据分析能力的研究人员，特别是那些在实验医学、生物学、公共卫生、医学教育、精神病学、社会医学等领域开展研究的博士生、博士后、以及资深研究人员。它将帮助您自信地运用NVivo，深入挖掘数据中的宝贵信息，推动您在各自的研究领域取得突破。

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这本书的章节安排，乍一看，就给人一种循序渐进、深入浅出的感觉。从最基础的“项目设置”和“导入数据”，到“编码”、“节点创建”，再到“可视化工具”和“报告生成”，每一个步骤都像是为初学者量身打造的指南。我作为一名有一定定性研究基础，但对NVivo几乎是零经验的学者，最害怕的就是一开始就面临眼花缭乱的功能菜单和晦涩难懂的操作说明。这本书的开篇部分，似乎很好地避免了这个问题。它没有上来就堆砌专业术语，而是从定性研究的根本目的出发，解释了为什么我们需要借助软件工具来管理和分析数据，以及NVivo能够为我们提供哪些便利。这一点至关重要，它帮助我建立了一个“理解”软件的框架，而不是简单地“学习”如何操作。例如，在介绍“编码”这一核心功能时，书中是如何将“开放性编码”、“轴心编码”和“选择性编码”等定性研究中的关键编码策略，与NVivo中的具体操作（如创建、命名、合并、拆分编码）相结合的，这是我非常感兴趣的部分。我希望看到书中能够提供清晰的图示和屏幕截图，以便我能够更直观地跟随操作。更进一步，我期待书中能够详细阐述如何利用NVivo的“节点”功能来组织和管理这些编码。节点不仅仅是编码的集合，它们更是概念、主题和理论的载体。我希望书中能够解释清楚，如何从众多的编码中提炼出有意义的节点，如何通过节点的层级关系来构建理论模型，以及如何利用NVivo的“矩阵编码查询”等高级功能，来探索不同节点之间的关联性。这对于我理解定性研究的“理论涌现”过程，以及如何将大量的原始数据转化为有逻辑、有说服力的理论解释，将有着至关重要的帮助。此外，书中在“可视化工具”方面的论述也引起了我的注意。定性研究的结论往往是复杂的，而可视化能够有效地帮助研究者和读者理解数据的结构和关系。我期待书中能够介绍NVivo的各种图表，比如节点层级图、矩阵图、网络图等，并解释在何种研究情境下应该使用哪种图表，以及如何解读这些图表所呈现的信息。

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这本书的“未来趋势与展望”部分，让我对定性研究方法论的发展充满了好奇。随着科技的不断进步，研究工具也在不断革新，而NVivo作为一款领先的定性数据分析软件，其发展趋势也必然会对未来的定性研究产生深远影响。我希望书中能够探讨一些前沿性的内容，例如，NVivo在人工智能（AI）和机器学习（ML）时代的潜力。AI和ML在文本分析领域展现出了强大的能力，例如自动编码、情感分析、主题提取等。我非常期待书中能够讨论，NVivo如何整合这些新技术，从而进一步提升定性研究的效率和深度。例如，是否有可能利用AI来辅助进行初期的开放性编码，从而为研究者节省大量时间，让他们能够更专注于更深层次的理论建构？或者，NVivo是否会引入更智能化的可视化工具，能够自动识别数据中的潜在模式和关联，并以更直观的方式呈现给研究者？此外，我也对NVivo在“大数据”时代的挑战和机遇感到好奇。随着互联网和社交媒体的普及，定性研究的数据量也在不断增长。我希望书中能够探讨，NVivo如何应对大数据带来的挑战，例如，如何处理海量的非结构化数据，如何进行有效的跨平台数据整合，以及如何在大数据环境中保持定性研究的深度和精细度。这种对未来发展趋势的探讨，不仅能够让我对NVivo的未来有一个更清晰的认识，也能够帮助我提前思考，如何将这些新的技术和方法融入到我未来的研究实践中，从而站在研究方法论的前沿。

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这本书，尤其是它在“数据管理与组织”方面的内容，让我眼前一亮。作为一名需要处理大量访谈、焦点小组、甚至是一些视频和音频资料的研究者，我常常感到数据杂乱无章，查找和提取信息耗费大量精力。NVivo强大的文件管理能力，无疑是吸引我的主要因素之一。我希望这本书能够非常详细地介绍，如何有效地将不同类型的数据（如Word文档、PDF、MP3、MP4等）导入到NVivo项目中，并且如何进行合理的文件分类和组织。例如，书中是否会提供关于命名约定、文件属性设置（如采访者、被访者、日期、地点等信息）的建议，以确保数据在项目中的清晰性和可追溯性？这对于大型定性研究项目尤其重要，能够极大地提高后续分析的效率。此外，我特别关注书中关于“案例”（Cases）和“属性”（Attributes）的介绍。在定性研究中，我们常常需要将数据与特定的案例（比如个体被访者、一个社区、一个组织）联系起来，并对这些案例进行描述和区分。NVivo的案例功能，配合属性设置，似乎能够实现这一点。我期待书中能够详细讲解如何创建和管理案例，如何为案例分配各种属性（如人口统计学信息、背景特征、研究中的角色等），以及如何利用这些属性来对数据进行筛选、分组和比较分析。例如，在分析不同年龄段的被访者对某项政策的看法时，就可以通过案例属性来实现数据的快速分组和对比，从而发现年龄对观点的影响。这种将定性数据与定量属性相结合的方式，不仅能够丰富分析的维度，也为研究结论提供了更坚实的基础。我希望书中能够通过实际操作演示，展示如何利用案例属性进行复杂的查询和分析，例如，查找所有“中年女性”被访者在“医疗改革”话题上的“担忧”编码。这无疑能够极大地提高研究的深度和广度。

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这本书，说实话，我一开始是抱着一种既好奇又审慎的态度来翻阅的。毕竟，“定性研究”这个领域本身就充满了细致入微的探索和主观性的解读，而NVivo作为一款颇具盛名的软件，其功能强大到有时会让人感到一丝畏惧。我是一名博士生，研究方向是社会学，一直以来，我的定性研究方法主要依赖于手动整理、编码和理论抽样，虽然过程扎实，但在处理海量访谈文本、田野笔记和相关文献时，效率始终是一个瓶颈。我听闻NVivo很久了，但总觉得它过于“技术化”，担心过多的软件操作会冲淡研究的学术深度，甚至可能导致研究者过度依赖工具而忽略了理论的构建和对数据的深刻理解。因此，当我拿到这本《Using NVivo in Qualitative Research》时，我首先关注的是它如何能够将软件工具与严谨的定性研究逻辑无缝衔接。我非常期待看到书中是如何在介绍NVivo的各项功能时，同时阐述这些功能如何服务于定性研究的核心目标，比如理论的涌现、模式的识别、概念的深化以及最终的理论解释。这本书的定位——“Advances in Experimental Medicine and Biology”——也让我感到有些意外，我原以为定性研究方法论的书籍会更多地出现在社会科学或人文科学的出版系列中。这种跨领域的结合，反而激起了我更强烈的探究欲望，我想知道NVivo在医学和生物学领域的定性研究中，究竟能发挥怎样的独特作用，又会带来哪些新的研究视角和方法论上的创新。例如，在医学伦理、患者经验、医疗健康政策的定性评估等领域，NVivo是否能帮助研究者更系统地分析访谈和焦点小组数据，从而揭示出隐藏在表面现象之下的深层原因和患者需求？或者，在生物学研究中，如何利用NVivo分析科学家的思考过程、实验记录、或者科学出版物的文本，来理解科研决策的形成机制，这听起来就充满了前沿的可能性。我尤其希望书中能够提供一些具体的案例研究，最好是来自医学或生物学领域，这样我才能更直观地理解NVivo在实际研究中的应用场景和操作流程，以及它如何帮助研究者克服在数据处理和分析过程中可能遇到的挑战。

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在我看来，任何一本关于研究工具的书籍，如果不能体现出对研究者自身反思和批判性思维的引导，那它就是不完整的。而《Using NVivo in Qualitative Research》这本书，恰恰在这一点上，给了我很多启发。我非常欣赏书中在介绍NVivo的各项功能时，并没有止步于“如何操作”，而是常常穿插着对“为什么这样操作”以及“这样操作可能带来的影响”的讨论。例如，在讲解“编码”时，书中是否会提醒我们，编码是一个主观的过程，研究者需要保持开放和反思的心态，避免过度解读或过早下结论？在讲解“可视化工具”时，书中是否会告诫我们，图表只是辅助理解的工具，不能完全替代研究者的解释，并且要警惕图表可能带来的误导？我尤其希望书中能够强调“元分析”（Meta-analysis）的概念，虽然NVivo本身并不是一个元分析软件，但它所提供的结构化数据管理和编码功能，能够为定性研究的元分析奠定良好的基础。书中是否会探讨，如何利用NVivo来整理和梳理不同研究中定性数据的发现，以便于进行更宏观的比较和综合？这种对研究者思维的引导，是比单纯的技术培训更宝贵的财富。它能够帮助我们不仅仅成为一个“NVivo操作员”，而是成为一个更具批判性、更具反思性的定性研究者。我期待书中能够提供一些关于如何避免“技术依赖症”的建议，提醒我们在使用NVivo时，始终保持对研究问题和理论框架的关注，确保技术服务于研究，而不是凌驾于研究之上。

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我一直认为，定性研究的魅力在于其对复杂现象的深入挖掘和细致解读。而NVivo作为一款工具，其价值在于能否帮助我们更有效地达成这一目标，而不是将其变成一个“填空题”式的过程。因此，在阅读《Using NVivo in Qualitative Research》这本书时，我特别关注它如何将软件的功能与定性研究的理论和方法论深度结合。书中关于“编码”的讲解，是我最为看重的部分。我希望它不仅仅是教我如何“标记”文本，而是能深入探讨不同类型的编码（开放性、轴心性、选择性）如何在NVivo中得到体现，以及如何通过编码来构建理论。例如，书中是否会提供关于如何从原始数据中识别出“主题”和“概念”的技巧，以及如何将这些初步的编码逐步转化为更抽象、更具解释力的“节点”？我期待看到书中能够引导读者思考，编码不仅仅是为了“分类”，更是为了“理解”。通过编码，我们才能真正与数据对话，发现隐藏在字里行间的意义。此外，对于“节点”的组织和管理，我也充满了期待。节点构成了定性研究的理论框架。我希望书中能够清晰地阐述，如何通过节点的层级结构，来构建出理论模型，如何利用节点的关联性，来探索不同概念之间的相互作用。例如，书中是否会介绍如何利用NVivo的“节点层级图”来可视化理论结构，或者如何通过“交叉查询”来探究不同节点之间的关系，从而验证或发展研究中的理论假设？这种从数据到概念，再到理论的构建过程，是定性研究的核心。如果NVivo能够帮助我们更系统、更有效地完成这个过程，那么它的价值将是巨大的。我希望书中能够提供一些关于如何避免“编码过度”或“概念模糊”的建议，确保编码和节点的形成过程都紧密围绕研究问题和理论框架，从而产出高质量的研究成果。

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我对于这本书的“案例研究”部分，有着非常高的期待。理论和方法的讲解固然重要，但真正能够将抽象的知识转化为实践能力的，往往是鲜活的案例。我非常希望书中能够提供来自不同领域的、详细的NVivo应用案例，最好是能够覆盖一些具有代表性的定性研究设计和研究问题。例如，在医学研究领域，书中是否会有一个案例，展示如何利用NVivo来分析患者访谈，从而理解患者在疾病治疗过程中的经验和感受？或者，在社会科学领域，是否会有一个案例，展示如何利用NVivo来分析政策文本，从而评估政策的实施效果和社会影响？这些案例，不仅要展示NVivo的具体操作步骤，更要深入解析研究者是如何运用NVivo来解决研究中的具体问题，如何通过NVivo的分析来得出有深度的研究结论。我希望这些案例能够详细阐述研究问题、研究设计、数据收集、NVivo的应用过程（包括编码策略、查询设计、可视化呈现等），以及最终的研究发现和理论贡献。通过阅读这些案例，我希望能更直观地理解NVivo在实际研究中的应用价值，学习其他研究者是如何运用NVivo来克服研究挑战，并从中获得启发，将其应用到自己的研究中。我尤其希望这些案例能够包含一些“反思”部分，即研究者在应用NVivo的过程中，遇到的困难和挑战，以及他们是如何克服这些困难的，甚至是在研究完成后，对NVivo的应用过程进行一些总结和评价。

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这本书在“报告撰写与结果呈现”方面的内容，在我看来，是定性研究落地的重要一环。再好的研究，如果不能有效地呈现给读者，其价值也会大打折扣。我期待这本书能够提供切实可行的建议，指导我们如何利用NVivo的强大功能，来生成清晰、有说服力的研究报告。首先，我非常关注书中关于“编码查询报告”和“节点查询报告”的讲解。这些报告能够帮助我们系统地展示研究过程中识别出的关键编码和主题，以及它们在原始数据中的分布情况。我希望书中能够提供关于如何定制这些报告，如何选择合适的报告格式，以及如何将报告中的内容有效地融入到研究论文的“结果”和“讨论”部分。其次，我对书中关于“可视化呈现”的建议也充满了期待。如前所述，定性研究的复杂性往往需要借助可视化工具来辅助理解。我希望书中能够提供关于如何利用NVivo生成的图表（如节点层级图、矩阵图、网络图等）来增强报告的可读性和说服力，以及如何对这些图表进行恰当的解释和引用。例如，书中是否会提供关于如何将图表嵌入到Word文档或PPT中，以及如何为图表添加详细的图注和说明。更进一步，我期待书中能够探讨如何利用NVivo的“文本检索”和“编码”功能，来为研究报告中的“讨论”部分提供更具说服力的证据支持。例如，当我们在讨论某个研究发现时，可以引用NVivo报告中提取的、支持该发现的原始文本片段，这样能够极大地增强研究结论的可信度。

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这本书的“高级应用与技巧”部分，绝对是我最期待的部分之一。作为一名想要不断提升研究效率和研究深度的学者，我深知熟练掌握软件的进阶功能，能够为我的研究带来质的飞跃。我希望书中能够超越基础的编码和查询，深入探讨一些更具挑战性但同时也更有价值的内容。例如，关于“主题分析”（Thematic Analysis）和“扎根理论”（Grounded Theory）等主流定性研究方法的应用，书中是否会提供如何利用NVivo来辅助这些方法的具体实践指南？这对于我来说至关重要，因为这些方法往往需要非常细致的数据编码和理论构建过程，而NVivo的强大功能，无疑能够为这些方法的实践提供有力的支持。我期待看到书中能够详细讲解，如何通过NVivo的节点和编码系统，来系统地发展和完善扎根理论的理论模型，或者如何利用NVivo的查询功能，来有效地进行主题分析中的主题识别和主题整合。此外，书中关于“混合方法研究”（Mixed Methods Research）的应用，也引起了我的极大兴趣。定性研究和定量研究的结合，是当前研究领域的一个重要趋势。我希望书中能够阐述，NVivo在混合方法研究中，如何与定量数据分析工具（如SPSS, R等）协同工作，如何帮助研究者将定性数据分析的结果，与定量数据分析的结果进行整合和交叉验证，从而得出更全面、更深刻的研究结论。这不仅能够扩展定性研究的应用领域，也为研究者提供了更多元化的研究视角。

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让我感到非常惊喜的是，这本书中关于“查询与分析”部分的篇幅和深度。很多时候，我感觉定性研究的分析过程就像是在一片浩瀚的海洋中寻找宝藏，虽然充满乐趣，但也很容易迷失方向。NVivo强大的查询功能，无疑为我们提供了“地图”和“指南针”。我非常期待书中能够详细介绍，如何利用NVivo的各种查询工具，来深入挖掘数据中的模式和关联。例如，它是否会讲解“文本查询”的用法，如何通过关键词搜索来快速定位相关文本片段？更重要的是，它是否会深入探讨“编码查询”和“矩阵编码查询”的精髓？我希望书中能够解释清楚，如何通过“编码查询”来找出所有包含特定编码的文本，以及如何通过“词频分析”来识别出数据中出现频率较高的词语，这对于理解研究主题的热度和重要性非常有帮助。而“矩阵编码查询”，在我看来，是NVivo最有价值的分析工具之一，它能够帮助我们系统地分析不同编码之间、或者编码与案例属性之间的交叉关系。我期待书中能够提供详细的案例，说明如何利用矩阵编码查询来检验研究假设，例如，分析不同受访者群体（由案例属性定义）在某个主题（由编码定义）上的观点差异。这无疑能够极大地提高定性研究的严谨性和说服力。此外，书中关于“可视化分析”的介绍也让我非常期待。定性研究的结果往往难以用简洁的图表来呈现，而NVivo的各种图表，如节点层级图、网络图、矩阵图等，为我们提供了一种全新的视角。我希望书中能够详细解释，每种图表所能揭示的信息类型，以及如何根据研究目的选择最合适的图表，并如何解读图表所呈现的模式和关系。

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