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1. 質性研究軟體Nvivo10
在學術研究的應用
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陳群典
adon1207@gmail.com
長天科技股份有限公司高級管理師
交通大學傳播研究所
2013.05.18

2. 為什麼要用電腦輔助質性資料分析軟體
 質化研究者最怕處理大量文字資料時的繁雜與無奈，
傳統的方法容易有疏漏且曠日廢時。
 過去從事質化研究者整理資料的方法
手工剪貼 - > 文書編輯
 建立屬於個人的知識資料庫 – 文獻、訪談等資料
 軟體無法取代研究者來進行研究，但可以讓繁重的分析工作
更有效率。
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3. 量化研究 V.S 質化研究
面向 量化研究 質化研究
知識論與方法論 實證主義典範為取向、
演繹為知識形成基礎
自然論主義典範為取向、
歸納為知識形成基礎
研究目標 客觀因果關係建立、
減少主觀偏見誤差、預測、
回答一個“什麼”的問題
相互主觀意義分享、增進對事件多重因素
與真相的瞭解、挖掘深層文化意義、回答
一個“為什麼”的問題，同時研究結果有
助於促進改善
研究者的立場
與價值角色
價值中立的局外人(outsider)、
無偏見、表達局外人的觀點
涉入情境的局內人(insider)、價值負載、
主觀判斷、表達局內人的觀點
研究策略 結構化的、預定的、形式的、
詳細計畫、固定的操作程序
非結構化的、開展的、彈性的、開放的進
行程序
研究方法重視
的解釋意涵
信度、效度 解釋與說服、真實性與可信度之追求
樣本與研究對象 大規模的、分層的、隨機取樣的、控制的
團體、代表性的、可複製性的樣本
小規模的、彰顯理論的、獨特的、非代表
性的、目的性選樣、資料有較大的解釋力
3 資料來源：整理自郭良文、林素甘(2001)

4. 【量化研究】
【質化研究】
【預先假設】
【假設成立與否】
收集資料
資料分析
( 統計的考驗)
足夠樣本
組織
資料解釋
(結論)
問卷與
標準化工具
收集資料 資料分析 組織
資料解釋
(結論)
不足再循環
理論飽和 紮根理論
量化研究 V.S 質化研究
資料來源：鄧成連教授
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5. 質化研究的基本觀念
開放式的問題意識與研究假設：帶著問題意識
來，開始時只有各種疑問，沒有標準答案
一趟鮮活、但充滿不確定性的探索之旅：從生
活的觀察中出發、從資料的內容中思索、從複
雜的情境中找尋、從探索的過程中發現
螺旋式、非線性過程：沒有固定的研究模式、
研究過程中充滿彈性、可隨時依狀況修正假設
探索、解惑與發現之旅：研究結尾時，要能有
新發現並解除心中疑惑，這是檢驗價值的判準
5 資料來源：郭良文教授

6. 知識論基礎：特殊性的探究為核心、自然論主義典
範為取向、歸納為知識形成的基礎
資料蒐集原則：詳細具體、符合事實、情節豐富、
深具意義、解釋力強、重要事件與活動、來源多元、
親身經驗與想法
資料類型：日記、傳記、檔案、書信、文獻、正式
文件或其他各種相關資料
田野紀錄：筆記、拍照、錄音、錄影
常用方法：深度訪談法、參與觀察法、焦點團體法、
文本分析法
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質化資料蒐集
資料來源：郭良文教授

7. Nvivo 簡介
全文：Nudist Vivo
Non-numerical (非數字) Unstructured (無結
構) Data (資料) Indexing (編碼索引)
Searching (檢索) & Theorizing (理論化)
+Vivo (鮮活)
功能：質化資料分析、檔案與文獻整理、訪談
與調查資料整合分析、內容分析等
特色：可匯入文字、聲音、圖片、影像資料
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8. Nvivo 版本演進
年代 版本
1981 Nud*ist 1
1987 Nud*ist 2
1989 Nud*ist（Mac）
1994 QSR 公司成立
1997 Nud*ist 4
1999 NVivo 1
2000 Nud*ist 5
2002 NVivo 2 / Nud*ist 6
2006 NVivo 7
2008 NVivo 8
2010 NVivo 9
2012 NVivo 10
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9. Nvivo 基本概念
 Project  計畫名稱，匯集所有相關資料
 Document  檔案，最基本單位。txt、doc、pdf、jpeg、
tiff、mp3、wmv檔均可以輸入到project中
 Node  節點，編碼(code)的同義字。區分為Free node
與tree node兩種常用類別
 Attribute  屬性，檔案或節點的基本資料。類似調查研
究中的背景資料之功能（Nvivo9 -> Node Classification）
 Case  案例，需要賦予屬性的檔案之集合處
(Nvivo9之後已整合成Nodes)
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10. 質化資料處理四大原則
減少原則 (Reducing data)
化繁為簡進行編碼(coding)、命名節點(node)
分類原則 (Creating classifications)
分門別類創造類別(categories/nodes)與樹狀結
構(tree structure)
關聯原則 (Linking data)
建立關係鍊賦予資料屬性(attributes)、創造資
料間連繫(links)
模型化原則 (Creating models/theories)
建立解釋模型彙集重點、形成主題、建構觀點
10 資料來源：郭良文教授

11. Theme
Links
Classification
Coding
Original Data
質化資料分析與Nvivo關係
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Nodes
Tree Nodes /
Attributes
Models
Queries
Relationships、
Link…
資料來源：郭良文教授
Sources
化繁為簡
(減少原則）
分門別類
(分類原則）
建立關係
(關聯原則）
建構與詮釋主題
(模型化原則）

12. 12
組 型
類別 1 類別 2 類別 3
主題
1-1
主題
1-2
主題
1-3
主題
2-1
主題
2-2
主題
2-3
主題
3-1
主題
3-2
主題
3-3
概念架構
理 論
資料資料資料
資料資料資料
資料資料資料
資料資料資料
資料資料資料
資料資料資料
資料資料資料
資料資料資料
資料資料資料
資料來源：鄧成連教授

13. NVIVO 分析流程
匯入文件(Sources)
編碼(Nodes)
案例、屬性
查詢(Queries)
模組(Models)
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• Nodes
• Relationships
• 文字、聲音、圖片、影像
• Case->Nodes、Relationships
• 全文檢索、編碼查詢、矩陣編碼查詢
連結（Links）
•Memos Links
•See Also Links
•Annotations
組合
（Collections）

14. 單元一
基本概念與檔案建立
目標：瞭解軟體基本功能
學習匯入檔案資料
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15. 匯入分析檔案
 新增檔案：於功能Sources下，按滑鼠右鍵
(或點選上方External Date)
 外部匯入：使用 Import Internals
(一次可匯入多個檔案)
 內部建立：使用 New Internals
 (選Documemt, Audio 或Video)
 資料夾分類： 將同性質檔案歸類在
同一資料夾 ，以方便分析
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16. 新功能：NCapture （網路文本擷取）
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 網路文本擷取：支援 IE, Chrome 瀏覽器進行文本擷取，
於欲擷取頁面下按下擷取按鈕選擇類型進行擷取。
 支援輸出 PDF 格式：產生檔案後匯入Nvivo 即可進行
Coding, 並可匯出PDF檔案。
 支援輸出 Dataset 格式：可將微網誌類型網站如
Facebook, LinkedIn and Twitter 等內容匯出成資料集，
匯入Nvivo後可進行Coding, 並可匯出EXCEL格式。
 匯入方式：
Import Internals 選擇
Import from NCapture

17. 單元二
編碼之操作
目標：學會編碼功能
建立樹狀結構
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18. 從檔案中編碼
 編碼第一步：在Sources之下打開所選擇的
document後進行
 編碼方式：
(a)輸入新的node名稱進行編碼
(b)運用已建立的之nodes
(c)依據所選取文字進行In Vivo編碼
 編碼邏輯：若不選取在樹狀節點（nodes）中
既有的node，所進行的編碼會先以無架構的狀
況下被放在nodes中
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19. 建立Node樹狀結構
 節點重組：透過刪除、移動與
合併，建立Node的結構體系
 分門別類：依據研究問題與目
的，進行Node的分類
 建立層級：依情形將不同層次
Nodes歸屬在各個層級之下，
使Node的層次分明 
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20. 單元三
資料的連結與群組關係
目標：學習資料連結功能
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21. 建立Links
 Memo是文字檔，用來記錄與研究有關係的想
法、觀點。檔案、節點都可以建立Memo。
 當檔案內文的某些段落內容跟其他檔案或
Node有相關性時，可使 See Also Links 進行
連結
 在內文中進行多個Annotation註解
 當文章中有些可以參考外部資料（如網站、檔
案）就可用來連結外部網站或檔案。
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22. 建立 Classifications
 區別：分為Source Classifications 與 Node
Classifications。
 Source Classifications可進行資料與文獻的整理。
 Node Classifications可將一些人口統計變項等資料輸入
Attribute，作為質性資料有效的分析工具，也有助於質性
資料上量的統計 。
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23. 建立Relationships
 關係的建立除了可以方便釐清
兩物件之間的關係外，也可運
用在Model的功能中。
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24. 單元四
資料檢視與分析模型繪製
目標：學習資料檢索
交叉分析與模型功能
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25. 資料查詢
 在Queries視窗內按右鍵，選擇New Query會出
現七個子功能：
 Text Search(全文檢索)
 Word Frequency(字數頻率)
 Coding(編碼檢索)
 Matrix Coding(矩陣檢索)
 Compound (複合檢索)
 Coding Comparison (編碼比較)
 Group（群組檢索）
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26. 建立Model
 可用來繪製心智圖，描述研究架構、研究概念。
(a)繪製方式一：點選上方功能列的圖形中、並輸入名
稱（或按右鍵選擇New Shape）。之後可按右鍵選
擇Convert To Project Item加入專案物件。
(b)繪製方式二：直接拖曳物件（或按右鍵／Add
Project Item，再選擇物件即可）。
 兩個圖型間加入連接線的方式：選取欲連結的圖型，
從上方選擇（或按右鍵選擇New Connector，再選
擇箭頭方向）。
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27. 建立Chart
 選擇Explore下的Chart功能可以幫助我們繪製圖表，
有些圖表其實跟Coding或Matrix功能相同，但能夠更
快速達到目的。
 選擇Chart，便可開始精靈的設定，分為三個項目：
Coding、Sources、Nodes
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28. 建立Reports
 Report功能下，或由
上方Explore選擇New
Report。
 Report下有預設的報表
可供使用。
 可產生許多有用的統計
內容及報表。
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29. 29
研究方法相關課程
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