质性数据分析方法与分析工具简介

报告中的质性分析和文本解读标题：报告中的质性分析和文本解读一、引言在今天的信息化时代，数据报告已成为决策和研究的重要依据。

然而，仅依赖数据指标往往无法完全理解问题的本质和深层次内涵。

因此，质性分析和文本解读作为一种重要的研究方法，为我们提供了更多维度的理解和解释。

本文将围绕报告中的质性分析和文本解读展开讨论，并对其在研究和决策中的应用进行探索。

二、质性分析的概念与方法1.1 质性分析的定义和特点质性分析是通过对文本、图片、视频等非数值数据的解读和分析，从具体事物中提取出模式、观点和分类等有关的信息。

相较于定量分析，质性分析更注重单个案例和现象的深入研究，具有更多的主观性和理解性。

1.2 质性分析的方法- 常用分析方法：文本分析、语义网络分析、主题分析等。

- 研究设计与数据收集：研究目的、样本选择、数据采集等。

- 数据整理与解读：数据编码、数据截断、解释假设等。

三、文本解读的相关理论与框架2.1 语言学视角下的文本解读- 在线性语言学中，文本解读强调语言表层现象的理解和分析。

- 话语分析理论关注于话语背后的意义和目的。

2.2 社会学视角下的文本解读- 结构功能主义解读文本的结构和功能。

- 符号交互主义解读文本中的符号和符号互动。

- 资源依赖理论解读文本背后的权力与利益关系。

四、质性分析与文本解读的应用案例3.1 市场调研与消费者洞察- 通过对消费者反馈的质性分析，挖掘产品改进和市场机会。

- 基于文本解读，发现消费者对品牌的态度和情感。

3.2 组织与人力资源管理- 文本解读帮助公司理解员工对组织文化的看法，提高员工满意度。

- 质性分析提供有关领导风格、团队氛围等方面的洞察，改善管理策略。

3.3 政策研究与社会问题解决- 通过质性分析，了解民众对政策的态度和期望，提高政策的针对性和可行性。

- 文本解读为社会问题的调查和解决提供重要线索和建议。

五、质性分析与文本解读的优势与局限4.1 优势- 提供丰富的深度信息和多样化的观点。

报告中的定性研究方法和质性分析概述：定性研究方法和质性分析在社会科学领域中扮演着重要的角色。

它们通过深入了解和解释个体、事件或现象的特征、观点和互动过程，帮助研究者更好地理解复杂的社会现实。

本文将从如下六个方面对报告中的定性研究方法和质性分析进行详细论述。

1. 定性研究方法的定义和特点：定性研究方法是一种基于人类行为和观点的研究方法，通过非数值化的数据收集和分析，旨在深入理解和描述社会现象的本质。

相对于数量研究方法，定性研究方法更关注个体的主观体验、背后的动机和社会因素。

其特点包括开放性、灵活性和主体性。

2. 定性研究方法的常见技术与工具：定性研究方法使用多种技术和工具来收集和分析数据。

例如，深入访谈可以通过与研究对象进行有针对性的对话来获取详细信息；参与观察可以使研究者通过亲身经历来了解社会互动过程；文本分析可以通过对书面材料或言谈内容的系统分析来揭示隐藏的含义和模式。

3. 质性分析的基本原则与步骤：质性分析是定性研究方法的核心步骤，它帮助研究者从大量的定性数据中提取出重要的主题和模式。

质性分析的基本原则包括数据驱动、开放性和理论导向。

整个分析过程包括数据整理、编码、分类和解释。

4. 质性研究方法在报告中的应用：质性研究方法在报告中具有广泛的应用价值。

其帮助研究者从个体的视角去了解特定问题，提供详实和丰富的描述性信息，并揭示潜在的动机和关系。

通过深入挖掘，质性研究方法还可以发现新的理论框架和潜在的变量。

5. 质性研究方法的局限与应对策略：质性研究方法在应用过程中也存在一些局限，如结果的一致性较差、样本选择可能偏颇等。

为了提高研究的可信度和效度，研究者可以采取一些应对策略，如增加数据源的多样性、进行交叉验证等。

6. 定性研究方法的未来发展趋势：随着科技和社会变迁的快速发展，定性研究方法也在不断演变和创新。

未来，定性研究方法可能会更加注重跨学科与跨文化的研究、运用大数据和机器学习技术进行自动化分析等方面的发展。

论文写作中的质性研究与观察方法质性研究和观察方法是论文写作中常用的研究手段，它们通过深入理解现象背后的本质和细节，为研究者提供了全面、详尽的信息，有助于解答研究问题。

本文将介绍质性研究的基本概念、研究设计和数据收集方法，以及观察方法的应用和实施步骤。

一、质性研究的基本概念质性研究是一种以探索、描述和解释为目的的研究方法，用于深入理解人类行为、观念和经验背后的意义。

它强调对现象的整体把握，关注个体的经验和意义，以及研究者对研究对象的主观理解。

相比于定量研究，质性研究更加关注过程而非结果，注重事物的复杂性和多样性。

二、质性研究的研究设计质性研究的研究设计需要考虑研究目的、研究问题和研究对象的特点。

常用的研究设计包括个案研究、现场研究、文化研究、现象研究和理论建构等。

个案研究侧重于对个体或组织深入的研究，现场研究通过实地观察和访谈获取数据，文化研究关注特定文化背景下的行为和意义，现象研究则通过多角度分析描述现象。

根据研究目的和个体情境选择合适的研究设计，以确保研究能够有效地回答研究问题。

三、质性研究的数据收集方法质性研究主要通过访谈、观察和文件分析等数据收集方法获得研究材料。

访谈是质性研究中最常用的数据收集方法之一，它可以是结构化、半结构化或开放式的，通过与研究对象的对话获取重要信息。

观察是通过直接观察研究对象的行为、环境和文化背景，获取现象的详细描述和解释。

文件分析则涉及收集和分析相关的书面资料、档案和文献等，以获取对研究对象有关的信息。

四、观察方法在质性研究中的应用观察方法在质性研究中起着重要的作用，它可以帮助研究者直接观察和记录实际行为、事实和现象，获取直接、真实的信息。

观察方法可以分为非参与观察和参与观察两种。

非参与观察指研究者作为旁观者，观察和记录研究对象的行为和环境。

参与观察则指研究者直接参与到研究对象的日常生活中，与其进行互动和交流，并进行观察和记录。

观察方法可以通过直接观察、录像、录音等手段进行实施，并通过记录和整理数据来进行分析和解释。

论文中的质性研究方法有效收集与分析文字数据的技巧质性研究方法是一种常用于社会科学领域的研究方法，它以深入了解人们行为和观点为目标，通过文字数据的收集和分析，来揭示问题的本质。

在论文撰写中，使用质性研究方法需要掌握一些有效的技巧，以确保数据的准确性和可靠性。

本文将就这些技巧进行探讨。

一、创建合适的文本数据收集工具在进行质性研究时，需要使用适当的工具收集文字数据，例如面谈、问卷调查或文档分析等。

为了保证数据的质量，我们需要创建合适的工具来收集数据。

具体而言，可以通过以下几个方面来确保工具的有效性：1.明确的问题：在使用问卷调查或面谈等工具收集数据时，问题需要明确具体，并能够引导被调查者回答。

2.开放式问题：在工具中使用开放式问题可以使得被调查者更自由地表达其观点和经验，从而获得更多有价值的数据。

3.合理的样本选择：样本选择需要与研究目的相匹配，例如选择与研究主题相关的被调查者或文档。

4.验证工具：在使用工具之前，需要对其进行测试和验证，避免因为不明确或者冗长的问题而导致数据的失真。

二、对文字数据进行准确的分析分析收集到的文字数据是质性研究中的一个关键步骤。

以下是一些有效的技巧，可以帮助我们进行准确的数据分析：1.文字数据编码：对收集到的文字数据进行编码是一种常见的数据分析方法。

通过将相似的观点或主题进行编码，可以帮助我们发现模式和趋势。

2.建立数据分类体系：在进行数据编码之前，可以先建立一个分类体系，用于整理和归类数据。

这样可以有助于提取数据的关键信息。

3.常用软件工具：现今有很多专门用于质性数据分析的软件工具，如NVivo、ATLAS.ti等。

这些工具可以帮助我们更高效地管理和分析数据。

4.反思和验证：在数据分析的过程中，我们需要始终保持反思的态度，并且对分析结果进行验证。

这可以帮助我们确保数据的准确性和可靠性。

三、注意数据的可信度和效度在质性研究中，数据的可信度和效度是两个非常重要的概念。

以下是一些注意事项，可以帮助我们增强数据的可信度和效度：1.再取样：在数据收集和分析过程中，我们可以使用再取样方法来增加数据的可信度。

心理学研究数据分析方法知识点归纳一、引言心理学研究是通过收集、分析和解释数据来揭示心理现象和行为背后的规律和原因的科学方法。

在心理学研究中，数据分析是非常重要的环节，它帮助我们从大量的数据中提取有意义的信息，并进行合理的解读。

本文将对心理学研究数据分析方法的常见知识点进行归纳和总结，以帮助读者更好地理解和运用这些方法。

二、描述统计学方法1. 频数和百分比：描述统计学最基本的方法之一，用于统计某个事件、特征或观点出现的次数，以及其在总体中所占的比例。

2. 中心趋势测量：包括均值、中位数和众数，用于描述数据分布的中心位置。

3. 离散程度测量：包括标准差、方差和极差，用于描述数据分布的离散程度。

4. 数据图表：利用条形图、饼图、折线图等形式展示数据，直观地呈现数据的特征和规律。

三、推论统计学方法1. 抽样与总体：推论统计学的基础是通过对样本进行研究，推断总体的特征和规律。

2. 点估计：用样本统计量对总体参数进行估计，如样本均值估计总体均值。

3. 区间估计：通过计算置信区间，对总体参数进行估计和判断，如样本均值的置信区间。

4. 假设检验：根据样本数据，对总体参数的假设进行检验，确定是否存在显著差异。

5. 相关分析：研究不同变量之间的相关性，如皮尔逊相关系数用于衡量线性相关程度。

6. 方差分析：用于比较三个或三个以上样本之间的差异，如单因素方差分析和多因素方差分析。

7. 回归分析：研究因果关系和预测效果，如线性回归和多元回归分析。

四、质性数据分析方法1. 主题分析：将大量的质性数据归纳、整理和分类，提取关键主题和概念。

2. 语义分析：通过对文本内容的分析，理解和解释个体或团体的心理状态和行为动机。

3. 参与观察：研究者参与到被研究者中，通过亲身观察和体验，获取深入的质性数据。

4. 内容分析：对文本、图片、视频等进行系统的编码和分析，总结和归纳出其中的共性和差异。

五、统计分析软件1. SPSS：广泛使用的统计分析软件，提供了丰富的数据分析方法和功能，便于进行统计描述、推论统计和数据可视化。

质性研究简介质性研究是一种基于观察、访谈和分析非统计数据的研究方法。

与定量研究相比，质性研究更注重对现象的描述和解释，帮助研究者深入了解参与者的经验和观点。

在社会科学领域中，质性研究被广泛应用于人类行为、社会关系和社会问题的研究。

质性研究的特点质性研究具有以下特点：1.非统计数据：质性研究主要通过观察、访谈和文本分析等方式收集非统计数据，如文字、图像、音频和视频等。

2.描述性和解释性：质性研究关注研究现象的深度理解和解释，而非简单地统计或量化。

3.符合现实情境：质性研究通常在实际场景中进行，以获得真实世界中的数据和参与者观点。

4.灵活性和开放性：质性研究强调灵活和开放的研究设计，研究者可以根据研究问题和领域的需要进行调整和修改。

质性研究的应用质性研究在多个学科领域中有广泛的应用，包括社会学、心理学、教育学、人类学、组织管理等。

以下是质性研究常见的应用领域：社会学社会学研究中的质性研究主要用于探索和理解社会现象和社会关系。

通过使用质性研究方法，社会学家可以深入了解社会行为背后的动机、观念和价值观。

心理学心理学中的质性研究广泛应用于理解个体内部的心理过程、情绪和行为。

访谈和观察是常见的数据收集方法，通过深入研究个案可以揭示心理学问题的复杂性和多样性。

教育学教育学中的质性研究主要用于研究教育现象和教学实践。

研究者可以通过观察教学过程、访谈教师和学生，以及分析课堂文本来了解教育实践中的问题和挑战。

人类学人类学研究中的质性研究用于研究人类行为、文化和社会关系。

人类学家常常进行实地观察和参与观察，以获得对不同文化背景下的人类生活的深入理解。

组织管理在组织管理领域，质性研究用于研究组织行为、组织文化和组织变革等问题。

通过访谈管理者和员工、观察工作场所和分析组织文档，研究者可以了解组织内部的复杂关系和动态变化。

质性研究的步骤和方法质性研究通常包括以下步骤和方法：1.研究设计：质性研究的研究设计应根据研究问题和目的进行选择，常见的设计包括个案研究、群体研究和比较研究等。

质性数据分析方法与分析工具简介目录质性数据分析方法与分析工具简介 (1)引言 (1)研究背景 (1)研究目的 (2)文章结构 (3)质性数据分析方法概述 (4)质性数据的定义 (4)质性数据分析的重要性 (5)质性数据分析方法的分类 (5)质性数据分析方法详解 (6)文本分析方法 (6)访谈分析方法 (7)观察分析方法 (8)质性数据分析工具介绍 (9)NVivo (9)MAXQDA (10)Atlas.ti (11)Dedoose (11)QDA Miner (12)质性数据分析方法与工具的应用案例 (13)社会科学研究中的质性数据分析方法与工具应用 (13)教育领域中的质性数据分析方法与工具应用 (14)商业研究中的质性数据分析方法与工具应用 (15)总结与展望 (16)对质性数据分析方法与工具的总结 (16)对未来研究的展望 (17)引言研究背景随着信息时代的到来，数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的趋势。

在这个大数据时代，人们对数据的分析和挖掘需求日益增加。

然而，传统的定量数据分析方法在处理质性数据方面存在一定的局限性。

因此，质性数据分析方法和分析工具的研究和应用变得尤为重要。

质性数据是指那些无法用数值来表示的数据，它们通常是以文字、图像、声音等形式存在的。

与定量数据相比，质性数据更加主观和复杂，往往包含更多的细节和背景信息。

因此，对质性数据的分析需要运用不同的方法和工具。

质性数据分析方法是指通过对质性数据进行整理、分类、归纳和解释，从中提取出有意义的信息和结论的一种研究方法。

它主要包括内容分析、主题分析、文本挖掘、语义网络分析等。

这些方法可以帮助研究者深入了解质性数据背后的含义和关系，揭示出隐藏在数据中的规律和趋势。

质性数据分析工具是指用于辅助质性数据分析的软件和技术。

随着计算机技术的发展，越来越多的质性数据分析工具被开发出来，如Nvivo、Atlas.ti、MAXQDA等。

这些工具可以帮助研究者对质性数据进行有效的整理、编码、分析和可视化，提高研究效率和准确性。

毕业论文写作中的实证研究方法和分析工具在毕业论文写作中，实证研究方法和分析工具是非常重要的，它们能够帮助研究者进行数据分析和结果解释，从而得出结论和提出建议。

本文将介绍实证研究方法和常用的分析工具，以及它们在毕业论文写作中的应用。

一、实证研究方法实证研究方法是毕业论文写作中最常用的方法之一，它通过收集和分析实际的数据来验证或反驳研究假设。

以下是几种常见的实证研究方法：1.1 实验研究方法实验研究是通过对参与者进行特定处理，观察其结果以验证研究假设的方法。

在毕业论文中，研究者可以设置实验组和对照组，对两组进行不同的处理，并对其结果进行比较分析。

实验研究方法可以提供因果关系的证据，但是需要精确的实验设计和数据分析。

1.2 调查研究方法调查研究是通过问卷调查或面访等方式收集数据，并对数据进行统计和分析的方法。

在毕业论文中，研究者可以设计问卷或制定面访指南，收集与研究主题相关的数据。

调查研究方法可以获取大量的数据，但是需要合理的样本选择和有效的数据处理方法。

1.3 实证分析方法实证分析方法通过对现有数据进行统计和分析，以验证或推翻研究假设。

在毕业论文中，研究者可以使用统计软件，如SPSS或Excel等，对现有数据进行分析。

实证分析方法可以提供定量的数据分析结果，但是需要合适的统计方法和数据处理技巧。

二、常用的分析工具在毕业论文写作中，研究者可以借助各种分析工具来处理和分析数据，以得出准确的结论。

以下是几种常用的分析工具：2.1 描述统计分析描述统计分析是对数据的整体情况进行总结和描述，包括测量中心趋势的均值、中位数和众数，测量数据散布情况的方差和标准差等。

在毕业论文中，研究者可以使用描述统计分析工具来对研究数据进行基本的统计描述。

2.2 相关分析相关分析是研究变量之间关系的一种方法，可以判断两个变量之间的相关性强度和方向。

在毕业论文中，研究者可以使用相关分析工具来分析变量之间的相关性，并进一步探索其影响程度。

论文中的质性分析与解读质性研究方法在社会科学领域中扮演着重要的角色，尤其在论文撰写过程中起着关键性的作用。

本文将探讨质性分析与解读在论文中的应用，并介绍如何进行质性研究以及其重要性。

一、质性研究方法的定义与特点质性研究是一种基于文字、图像和声音等非数值数据的研究方法，通过对现象的深入理解和解释，促使学者从全新的视角审视问题。

与定量研究不同，质性研究更关注于研究对象的本质特征和背后的意义，目的是解决那些定量研究方法无法回答的问题。

质性研究方法的特点体现在以下几个方面：1. 数据收集方式灵活多样：质性研究方法可以采用深度访谈、焦点小组讨论、观察等多种数据收集方式，以获取丰富而多样的数据。

2. 数据分析注重内容与上下文的关联：质性研究方法强调对数据内容进行分析，以发现现象之间的内在联系，并将其放置于相关背景和文化语境中进行解读。

3. 研究结果具有描述性和解释性：质性研究方法的研究结果通常用于描述现象的特点和属性，并对其进行深入的解释，以揭示隐藏的主题和模式。

二、质性分析与解读在论文中的应用1. 问题引导下的研究目标：质性研究方法可以用于探究某一问题背后的原因和机制。

在论文中，通过分析和解读质性数据，可以帮助提出一个或一系列研究问题，并将其转化为合适的研究目标。

2. 数据分析与综合：质性研究方法中，研究者需要通过细致入微的分析，发现并整合出重要的主题、概念和模式。

通过对非数值数据的解读，论文可以进一步呈现与定量研究不同的研究结果。

3. 简述个案研究：质性研究方法常常用于描述个案研究。

在论文中，可以根据质性分析结果，以个案研究的形式进行呈现。

这样的研究有利于深入理解个案的特点、特殊性及其背后的原因。

4. 解释和理论发展：质性研究方法可以用于解释和发展已有的理论。

通过对存在的理论进行质性分析和解读，可以进一步理解其内在含义和适用性，并为理论的发展提供新的视角。

三、质性研究方法的重要性1. 弥补定量研究的不足：定量研究方法主要关注变量之间的统计关系，而质性研究方法更注重问题本身的深层意义和内容。

论文写作的数据分析工具数据分析在现代学术研究中扮演着重要的角色。

随着信息技术的快速发展，研究人员现在能够利用各种数据分析工具来处理和解析大量的研究数据。

在论文写作过程中，正确选择和使用适当的数据分析工具对于提高研究的可靠性和准确性至关重要。

本文将介绍一些常用的数据分析工具，以及它们在论文写作中的应用。

一、Microsoft Excel作为最常见的数据分析工具之一，Microsoft Excel具有广泛的应用性。

它提供了方便易用的功能，可以进行各种数据处理，包括数据导入、排序、筛选、计算、绘图等。

在论文中，需要进行数据统计和可视化分析时，Excel是一个强大的工具。

例如，通过使用Excel可以计算数据的平均值、方差、标准差，生成直方图、散点图、线形图等以呈现数据分布的模式和趋势。

二、SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是专门为社会科学和商业领域研究设计的统计分析软件。

它具有强大的数据整理、统计分析和报告生成功能。

在论文写作中，SPSS常用于进行复杂的统计分析，如方差分析、回归分析、相关性分析等。

此外，SPSS还包括了数据可视化工具，以图表和图形的形式展示数据分析结果。

三、R语言R语言是一种免费且强大的数据分析工具，被广泛用于学术和商业领域。

R语言提供了丰富的统计和图形功能，并且具有大量的开源软件包供用户使用。

在论文写作中，R语言可以用于各种数据处理和分析任务，如数据清洗、数据可视化、假设检验等。

另外，R语言还支持自定义分析和编程，使研究人员能够根据自己的需求进行灵活的数据分析。

四、PythonPython是一种通用的编程语言，越来越多的研究人员选择使用Python进行数据分析。

Python具有简单易学的语法和丰富的第三方库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，可以满足各种数据处理和分析需求。

在论文写作中，Python可以用于数据清洗、特征选择、建模等任务。

质性分析工具的比较与应用研究质性分析工具的比较与应用研究是社会科学领域中重要的研究方向之一。

在社会科学研究中，对于复杂的现象和数据，使用适当的质性分析工具能够深入挖掘其中的信息和意义，从而为决策提供有力的支持。

本文将介绍质性分析工具的比较方法、应用范围及相关案例，旨在帮助读者更好地理解和选择适合的质性分析工具。

质性分析工具的比较研究通常采用文献综述和实证研究相结合的方法。

在文献综述中，我们将收集和阅读与质性分析工具相关的文献资料，了解各种工具的发展历程、特点、优缺点和适用范围。

在实证研究中，我们将选取具体的案例，运用不同的质性分析工具进行比较分析，以检验这些工具在实践中的应用效果。

质性分析工具种类繁多，每种工具都有其独特的特点。

例如，有些工具适用于对文本进行分析，如内容分析法、语料库分析法等；有些工具适用于对图像进行分析，如图像解读法、视觉分析法等；还有些工具适用于对声音进行分析，如语音分析法、音乐分析法等。

各种质性分析工具也具有相应的优缺点。

例如，内容分析法具有客观、定量和易于操作等优点，但也可能存在无法完全揭示文本深层意义的问题；而话语分析法则更注重语言使用者的主观性和社会文化背景，能够深入挖掘文本中的隐含意义。

不同的质性分析工具适用于不同的研究领域和目的。

例如，在政策研究中，可以采用利益集团分析法来研究政策制定过程中的利益诉求和影响；在文化研究中，可以使用文化元素分析法来探究文化的构成和特征。

本部分将通过实际案例来探讨质性分析工具在具体研究中的应用。

例如，在使用内容分析法对社交媒体文本进行研究的案例中，我们通过收集某品牌在社交媒体上发布的广告文本，运用内容分析法对其进行分类、编码和分析，从而了解该品牌广告策略的特点和问题。

同时，我们还将探讨如何结合其他方法如话语分析、图像解读等，使研究结果更加全面和深入。

本文对质性分析工具的比较与应用进行了全面的研究。

通过比较各种质性分析工具的特点、优缺点及适用范围，并探讨实际应用案例，我们发现每种质性分析工具都有其独特的优势和适用情境。

质性资料分析软件Nvivo 应用总述一、质性资料分析软件Nvivo 简介（一）基本介绍大多数质性分析的计算机软件的方法论框架是扎根理论。

它们分析无特定结构或半结构化的数据（如会谈记录、调查、现场记录、网页和期刊文章），在社会科学和教育到医疗保健和商业等广泛的领域应用。

Nvivo是一种能够有效的分析多种不同的数据如大量的逐字稿文字、影像图形、声音和录像带数据的计算机辅助分析软件，是实现质性研究的常用工具。

NVivo为Nudist和V1V0的组合词。

Nudist全称为Non-numerical Unstructured Databytechniques of Indexing Searching and Theorizing，意为非数值性、无结构数据索引、搜寻、理论化，vivo意为自由自在，窗口接口版的Nudsit简称NVivo。

NVivo是澳大利亚QSR( Qualitativesoiutios & research )公司开发的一套强大而又灵活的质性分析软件，该软件专为大规模质性研究项目设计而成，数据输入输出方便快捷，提供了导入(Internal)、编码(Code)、群组(Set)、查询(Queries)建模(Models),链接(links)、分类(Classifications)和文件夹(Folders)等八大功能，加快了质性研究分析的过程。

Nvivo从文档的详细解释到调查回答中的图案信息分析都可使用，还可以为使用者转到统计软件提供连接。

主要适合分析下列资料:纵向研究、行为研究、内容分析、对话分析、人类学、文学回顾，以及上述多种方法混合使用的质性研究数据。

（二）Nvivo软件最基本的术语主要有材料来源:是研究者收集的研究材料，包括文档、PDF、数据集、音频、视频、图片、备忘录和框架矩阵。

编码(Code ):是按题目、主题或案例收集材料的过程。

例如，选择有关水质的段落并在一水质”节点进行编码。