定性數據分析是許多研究項目的重要方面。然而，“定性數據”一詞對不同的人來說可能有不同的含義，具體取決于他們的研究領域和使用的方法。

統(tǒng)計學家經常使用結構化數據，并允許對數據進行分類和排名。非結構化數據來自訪談和社交媒體等來源，通常由研究人員使用。下面詳細了解這兩種類型的數據、定性數據的示例及其用途。

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。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 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。有了NVivo、您可揭示數據中細微的關聯(lián)、在項目進程中隨時記錄和添加您的見解和想法、嚴謹地證明您的研究發(fā)現(xiàn)、并毫不費力地共享您的工作。

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非結構化數據

子類別：文本數據、視頻、音頻、圖像

示例：采訪記錄、觀察、文獻、社交媒體

定性數據首先可以定義為可以通過訪談、調查中的開放式問題、推文等收集的任何非結構化數據，以及二手數據，例如期刊文章、公司報告和網頁。所有這些類型的數據的共同點是它們都是非結構化的。有多種方法可用于此類定性數據的內容分析，例如主題分析、扎根理論、敘述分析、會話分析等。

結構化數據

子類別：名義數據、序數數據

示例：性別、頭發(fā)顏色、群體、優(yōu)先級狀態(tài)（低、中、高）

對于統(tǒng)計學家來說，定性數據是分類數據的同義詞，分類數據是結構化的，只能采用有限數量的值——類別。這些類別可以是名義的，這意味著它們沒有固有的順序，也可以是序數的，這意味著這些類別具有自然順序。例如，在分類問題中，通常使用多重對應分析 (MCA) 或監(jiān)督機器學習工具等方法對此類定性數據進行分析或建模。

同名兩個世界

結構化和非結構化定性數據在組織和分析方法方面有所不同。雖然它們可以一起使用以獲得對現(xiàn)象的更全面的理解，但對于研究人員來說，了解它們之間的差異以選擇最合適的方法來收集和分析數據非常重要。

使用定性數據軟件進行內容分析

無論您是分析結構化數據還是非結構化數據，NVivo 等定性數據分析軟件都可以幫助簡化流程。通過 NVivo 數據分析，您可以上傳非結構化數據（例如采訪轉錄），然后自動編碼主題和情緒。使用頻率查詢是另一種節(jié)省時間的技術，統(tǒng)計學家和研究人員都可以將其應用于 NVivo，因為它會考慮性別和人口統(tǒng)計等數據。

另外，通過交叉表查詢，您可以快速檢查跨案例和人口統(tǒng)計變量的編碼分布。例如，您可以使用交叉表查詢來查看受訪者提及特定主題或問題的頻率，或比較不同人口群體對某個主題的看法。

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