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定性数据分析是许多研究项目的一个重要组成部分。然而，“定性数据”一词对不同的人来说可能意味着不同的内容，这取决于他们的研究领域和使用方法。

统计学家通常使用结构化数据来对数据进行分类和排序。而研究人员大多使用采访和社交媒体等来源的非结构化数据。本文旨在了解更多关于这两种类型的数据，定性数据的示例，以及它们的用法。

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任何非结构化数据，这些数据可以通过访谈、调查中的开放式问题、推文等方式收集，也可以通过期刊文章、公司报告和网页等辅助数据收集。所有这些类型的数据的共同点是它们都是非结构化的。对于这类定性数据，可以使用多种方法进行内容分析，如主题分析、扎根理论、叙事分析、会话分析等等。

结构化数据

子类别:定类数据、定序数据

示例:性别、发色、群体、优先地位(低、中、高)

对统计学家来说，定性数据是分类数据的同义词，分类数据是结构化的，只能取有限数量的值——类别。这些类别可以是定类的，这意味着它们没有内在的顺序，也可以是定序的，这意味着这些范畴有一个自然的顺序。这种类型的定性数据通常使用多重对应分析(MCA)或监督机器学习工具等方法进行分析或建模，例如分类问题。

一个名称，两种方法

结构化和非结构化定性数据在其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一种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收集和分析数据的方法是很重要的。

定性数据软件的内容分析

无论你是在分析结构化数据还是非结构化数据，像NVivo这样的定性数据分析软件都可以帮助你简化这个过程。使用NVivo数据分析，您可以上传非结构化数据，例如采访记录，然后对主题和情感进行自动编码。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使用NVivo，因为它考虑了性别和人口统计等数据。

此外，使用交叉表查询，您可以快速检查编码在病例和人口统计变量之间的分布情况。例如，您可以使用交叉表查询查看受访者提及特定主题或问题的频率，或者比较不同的人口群体对某个主题的看法。

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