Nvivo课程核心资料!!!质的研究数据分析基础：编码和备忘录详细版 (1)

NVivo中的核心概念质的研究中的概念NVivo中的英文名称NVivo中的中文名称例子或者解释注意事项最常用的功能：资料Source材料来源项目A中所有材料可以自设文件夹，系统组织材料来源Internal source内部材料导入NVivo的转录稿External source外部材料与项目外某视频的衔接，同时可记录关于该视频的笔记，该笔记可以被编码编码Node节点例如“支持环保”NVivo通过树形节点(tree node)支持建立多层级的编码体系数据分析备忘录Annotation批注有些像WORD中的“批注”，快速记录对某个词或者某句话的看法适用于简短的“小注”Memo备忘录写下自己转瞬即逝的想法或者对某一问题／编码的深入分析在材料来源下面；也可以成为分析的对象高级功能受访者Case案例如受访者1（男性，教师）是一种特殊的节点，可以有属性值Category Case classification案例节点分类如受访者（可有男女两个性别，教师、工人等职业）包含一系列属性和属性值，是个抽象的结构Properties Attributes属性如受访者的常见个人特征，如性别一个案例节点分类下面有多个属性Dimensional range Attribute Values属性值如性别这一属性包括男和女两个属性值连续变量需要先分段（无）Query查询包括词频、节点、矩阵、复合查询等等无穷多的探索空间，加速数据分析！（无）Word frequency query词频查询显示高频词——资料中凸显的主题可以词汇云的形式呈现（无）Text search query文本查询可自动搜出包含某个词的所有段落可以用来自动编码；支持通配符搜索；可呈现词树状结构图（无）NVivo中的英文名称NVivo中的中文名称例子或者解释注意事项（无）Coding query编码查询可搜出包括“支持环保”和“自然风景”两个编码的所有段落写研究发现某一小点时有帮助，也可以帮助探索资料中的规律（无）Matrix coding query矩阵编码查询如回答“不同性别的人对环保的看法有何不同？”挖掘数据中潜在的结构性差异（无）Coding comparison query编码比较查询团队中不同成员对同一访谈编码的一致程度如何？报告编码一致百分比和kappa系数（无）Compound query复合查询如出现“露营”这个词又同时被“支持环保”编过码的段落可合并文本查询与编码查询，或者两个文本查询（无）Group query分组查询发现项目中各种各样的联系连接图可以很形象！（无）Set群组将与某个主题相关的材料、编码、备忘录、图形等放在一起NVivo11中在集合下（无）Link衔接（无）Memo link备忘录衔接将备忘录与相关编码或者文件“连接”在一起（无）See also link内容衔接将资料中的相关部分“连接”在一起如果Ａ处的内容与Ｂ处相关，则可以使用此功能将两处连起来（无）Map图（无）Project map项目图如编码间关系的图形展示，也可包括材料来源等点击可直接打开项目项（无）Concept map概念图理论的形象化展示除了项目项外，可自由加图形、文字、连接线（无）Mind map思维导图“对环境保护通常有哪几种态度”的头脑风暴结果可直接变成节点结构，用于后续编码。

Nvivo编码与示例1. 什么是Nvivo？Nvivo是一种专业的计算机辅助质性数据分析软件，用于支持研究人员对大量文本、图片、音频、视频等非结构化数据进行分析和解读。

Nvivo提供了强大的工具和功能，帮助研究人员更好地理解和发现数据中的模式、关联和趋势。

2. Nvivo的编码功能Nvivo的核心功能之一是编码，通过给数据添加标签或者“代码”，研究人员可以对数据进行更有针对性的分析和比较。

编码允许用户将关注点或概念与特定的数据段相关联，从而更好地理解数据中的含义和内在关系。

2.1 编码的意义编码的意义在于帮助研究人员从混乱的数据中识别出重要的信息和模式。

通过编码，用户可以将数据划分成不同的类别或主题，并在分析过程中专注于特定的数据段。

编码还可以帮助研究人员发现数据中的隐藏模式、关系和趋势。

2.2 编码的过程编码的过程通常包括以下几个步骤：1.建立编码框架：在开始编码之前，研究人员需要建立一个编码框架，以明确研究的目标和研究问题。

编码框架可以包括不同的主题和子主题，用于组织和分类数据。

2.选择编码方法：Nvivo提供了多种编码方法，包括结构化编码、文本编码、节点编码等。

研究人员需要根据研究的需求选择合适的编码方法。

3.进行编码：通过选择特定的数据段并将其与编码关联起来，研究人员可以进行编码。

编码可以通过多种方式进行，例如手动编码、自动编码或者混合编码。

4.重复检查和修订：在编码过程中，研究人员可能需要多次检查和修订编码，以确保编码的准确性和一致性。

2.3 Nvivo编码的特点Nvivo编码具有以下几个特点：•灵活性：Nvivo允许用户根据研究需求和个人偏好进行定制化编码。

用户可以自由选择编码方法、建立编码框架和定义编码规则。

•可视化分析：Nvivo提供了丰富的可视化工具，帮助用户更直观地理解和分析编码结果。

用户可以通过词云、图表等方式展示和比较不同编码的频率和分布。

•协作共享：Nvivo支持多人协作，在同一项目中共享和讨论编码结果。

数据分析入门学习指南数据分析是当今信息时代的核心技能之一，它帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息和洞察力。

无论是企业决策、市场营销还是科学研究，数据分析都扮演着重要的角色。

本文将为初学者提供一份数据分析入门学习指南，帮助他们快速入门并掌握基本的数据分析技能。

1. 数据分析的基础知识在开始学习数据分析之前，我们需要了解一些基础知识。

首先是统计学的基本概念和方法。

统计学是数据分析的基础，它提供了处理数据、推断结果和评估不确定性的工具和技术。

了解统计学的基本概念和方法，对于理解数据分析的原理和应用至关重要。

其次是数学的基础知识，包括概率论、线性代数和微积分等。

数学是数据分析的核心工具，它帮助我们理解和应用各种数据分析模型和算法。

虽然不需要深入掌握高级数学，但对于基本的数学概念和方法的理解是必不可少的。

2. 数据收集与清洗数据分析的第一步是收集和清洗数据。

数据可以来自各种来源，如数据库、网站、传感器等。

在收集数据之前，我们需要明确分析的目标和问题，以确定需要收集什么样的数据。

然后，我们需要对收集到的数据进行清洗和预处理，以去除噪声、处理缺失值和异常值等。

数据清洗是数据分析的重要环节，它直接影响到后续分析的准确性和可靠性。

在数据清洗过程中，我们需要运用各种技术和工具，如数据转换、数据插补和数据集成等，以确保数据的质量和一致性。

3. 数据探索与可视化在数据收集和清洗之后，我们需要对数据进行探索和可视化。

数据探索帮助我们了解数据的特征、分布和关系，从而为后续的分析和建模提供基础。

数据可视化则是将数据以图表、图形等形式展示出来，帮助我们更直观地理解数据。

在数据探索和可视化过程中，我们可以使用各种统计图表和可视化工具，如柱状图、散点图、箱线图和热力图等。

此外，还可以运用统计方法和分析技术，如描述统计、相关分析和聚类分析等，来揭示数据的规律和趋势。

4. 数据分析与建模数据分析的核心是运用各种分析方法和建模技术来揭示数据的内在规律和关联。

质化研究必备分析工具Nvivo11操作技能学术会议主讲：刘世闵2018-5-18分析步骤Coding，编码。

自由节点，root根，成为理论。

引出意义，资料分析步骤。

双因素激励理论，扎根理论的典型，提出理论，问题提纲：哪些因素会让你工作更卖力？哪些因素让你工作更无力？语义脉络，要加注，批注。

质化研究，丰富性，不重复。

质化，一定是涉入，参与，跟资料互动。

互为主体。

把想法带到现场，去搜集想法。

量化研究，三段论法，演绎法。

李克特量表。

席慕蓉，结婚爱人，既熟悉又陌生，怎么用量化？社会科学的不可量化之处太多。

诠释是如何到位的？step by step。

范本式的。

内容分析的手法，由质转量的手法。

质化的资料，用量化的方法去表达。

频次，百分比。

准统计式的研究。

台湾，质性研究的一个经典论文，《百年牢骚》。

自传式的自我叙说。

自我揭露。

精神分裂，我写我，什么时候你能写你的编辑式，三角矫正，不同人的编码，计算编码的一致性。

质性研究资料分析之步骤设定资料的编号，代码或假名，资料来源代码，资料的来源逐字稿，逐字搞死你。

讯飞软件。

逐字确认。

质性研究的编码，coding，是指资料分析的历程。

资料分解，概念化，整合。

编码，分类，主题，理论。

第一循环编码，对于资料的段落给予编码名称，内容中的关键词。

第二循环编码，根据第一循环的结果再进一步分析。

自由节点，慢慢变成树状。

逻辑。

半智能化。

情绪，地方性俗语俚语，否定语，无法识别情绪。

价值，参与者的态度，价值，信念戏剧性，角色：参与者目标，冲突，策略，态度，情绪，弦外之音。

参与者的目标，冲突，策略，态度，情绪，蕴含的网络。

整体性编码第二循环编码A先发生，天上下雨，B是结果，地上有水。

类型编码。

分类或主题，因果，解释。

人们之间的关系。

理论建构。

从编码到类型。

以持续比较法为例。

进行反复的比较，进行反面案例进行分析，提高。

开放编码，主轴编码，选择编码。

历程性的研究，要讲所有的历程访谈题目的设计，非常重要。

质性研究方法，也被称为“质的研究”或“质化研究”，在20世纪90年代被引入国内学界。

这种方法强调以研究者本人作为研究工具，在自然的情景下采用多种收集资料的方法对社会现象进行整体性探究，使用归纳法分析资料和形成理论，通过与研究对象互动及其行为和意义建构获得解释性的一种活动。

质性研究方法的主要框架可以包括以下几个步骤：
1. 确定研究问题：研究问题主导研究方法，需要对问题进行深入的理解和分析。

2. 选择研究方法：质性研究方法包括民族志、参与式观察和田野调查等。

选择合适的方法可以帮助研究者更好地框定研究范围和聚焦研究问题。

3. 数据收集：在自然情景下采用多种收集资料的方法，如访谈、观察、文本分析等。

4. 数据分析：使用归纳法分析资料，通过编码、分类、主题分析等技术提炼出核心主题。

常用的质性研究工具或软件有NVivo，MAXQDA和ATLAS.ti。

5. 结果解释和报告：根据数据分析的结果，解释研究发现，撰写研究报告。

6. 评价和反思：对整个研究过程进行评价和反思，以提高未来研究的质量和有效性。

这个框架提供了一个基本的指导，但具体的研究过程可能会根据研究问题、研究对象和研究环境的不同而有所不同。

数据分析培训提纲数据分析是当今信息时代的重要技能之一，它可以帮助我们从大量数据中提取有用的信息，为决策提供支持。

为了帮助您系统地学习数据分析，本文将提供一个详细的数据分析培训提纲，帮助您了解学习数据分析的内容和步骤。

一、数据分析简介1. 数据分析的定义和作用2. 数据分析的发展背景和趋势3. 数据分析在不同领域的应用案例二、数据分析基础1. 数据分析的基本概念和术语2. 数据分析的基本流程3. 数据收集和数据清洗技术4. 数据可视化方法和工具三、数据统计与描述性分析1. 数据统计的基本原理和方法2. 数据的中心趋势度量和离中趋势度量3. 数据的分布特征分析4. 数据的相关性和回归分析四、数据探索性分析1. 数据探索性分析的目标和方法2. 单一变量的数据可视化和统计分析3. 多个变量间的关系分析和可视化4. 对异常值和缺失值的处理五、数据挖掘与机器学习1. 数据挖掘的基本概念和应用场景2. 数据挖掘流程和方法3. 机器学习的基本原理和分类4. 常用的机器学习算法和工具介绍六、数据分析实战案例1. 根据实际数据进行数据分析实战演练2. 针对不同问题的数据分析案例讲解3. 数据分析结果的解读和报告撰写技巧七、数据分析师的职业发展和技能要求1. 数据分析师的岗位要求和职责2. 数据分析师的技能和知识体系3. 数据分析师的学习和进修渠道4. 数据分析师的职业发展路径和前景展望八、总结与展望1. 数据分析的重要性和应用前景2. 数据分析培训的收获和建议3. 数据分析的未来发展趋势和挑战本文以一个严谨的提纲形式，全面地介绍了数据分析培训的内容和步骤。

通过系统学习这个提纲，您将能够全面掌握数据分析的基础知识、技术和实践经验，为您在数据分析领域的学习和职业发展打下坚实的基础。

祝您在数据分析的路上越走越远！。

《大数据分析基础》课程教学大纲课程名称：大数据分析基础适用专业：会计学、审计学、财务管理学时：32学时。

其中理论16学时，实践16学时学分：2学分大纲执笔人：XX大纲审核人：XX制定时间：20XX年XX月一、课程简介：课程类型：专业课课程性质：必修内容要点：随着“大智移云物”（大数据、人工智能、移动互联网、云计算与物联网）技术的发展，很多财会人员正积极向智能可视化的财务分析方向转型。

2019年2月，国际著名咨询机构Gartner公司发布的《商业智能和分析平台魔力象限》年度报告显示，微软超越一切对手，再次成为最具领导力和超前愿景的 BI公司。

本课程以微软Power BI为工具，以案例驱动方式讲解数据分析（数据获取与整理、数据建模、数据可视化）的一般思路及方法，为后续课程打下基础。

先修课程：《计算机基础》、《会计学基础》、《管理学》后续课程：《数据库基础与应用》二、课程培养目标（知识、能力、素质）一级指标二级指标三级指标1.知识目标1. 1通用知识（1）了解大数据相关的基础常识，形成一定的大数据文化；（2）了解数据分析的相关知识，形成一定的数据分析意识。

1.2专业知识（1）理解大数据的定义和数据分析的要求；（2）掌握PowerrBI的使用。

2.能力目标2. 1获取知识的能力（1）能够独立的通过专业书籍、网站资源等信息媒介，获取大数据、数据分析、数据可视化相关的识，具备一定的自学能力；(2)能够通过理论学习、实践操作、综合实验、小组讨论和合作等方式获取知识。

2. 2应用知识的能力(1)能收集、处理、准备和加工数据；(2)能熟练使用PowerrBI完成数据分析和数据可视化2. 3迁移知识能力(1)能够利用数据分析思维去思考和解决生活、工作、学习中遇到的问题；(2)能够通过学习PowerrBI,养成解决类似问题的能力。

3.素质目标3.1团队协作能力通过学生小组形式开展学习与实践，使学生形成良好的团队合作意识与能力，养成良好的团队沟通技巧，能寻找有效的团队学习工作方法。

数据分析的基础知识点数据分析是指通过统计学和计算机科学的方法，从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。

在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为各行各业中必不可少的技能。

本文将介绍数据分析的基础知识点，帮助读者建立起对数据分析的基本理解。

一、数据预处理数据预处理是数据分析的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

数据清洗是指将原始数据中的错误、冗余、缺失和不一致等问题进行处理，以保证数据的准确性和完整性。

数据集成是将不同来源的数据合并为一个一致的数据集，便于后续分析。

数据变换是将数据进行转换，如进行归一化、标准化、离散化等，以便于分析和建模。

数据规约是通过选择或者抽样的方式减少数据量，以提高计算效率。

二、探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是指在进行正式的数据建模之前，对数据进行可视化和描述性统计分析的过程。

它的目的是通过直观的方式发现数据中的特征、关系和异常值等，为后续的数据建模提供依据。

在EDA中常用的方法包括箱线图、散点图、直方图等。

三、统计学基础统计学是数据分析的重要基础。

它包括描述统计和推断统计。

描述统计是通过对数据的描述性分析，如平均数、标准差、相关系数等，来总结和概括数据的特征。

推断统计是通过从样本中提取信息，对总体进行推断和估计。

常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间和回归分析等。

四、机器学习算法机器学习是数据分析的重要分支，它通过构建数学模型，从数据中学习和预测未知的规律和趋势。

机器学习算法包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。

监督学习是通过已有的标记数据来训练模型，以预测新的未知数据。

无监督学习是通过未标记数据来发现数据中的模式和规律。

半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方式。

五、数据可视化数据可视化是将数据转化为可视化图形的过程，以便于更直观地理解和解释数据。

数据可视化可以帮助发现数据中的模式和趋势，以及进行数据的交互和探索。

常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、Matplotlib等。

一、编码编码是访谈资料分析中的一个重要技术.它是研究者将资料组织成概念类别,创造出主题和概念,用这些主题和概念来分析资料.这种编码使得研究者摆脱了原始资料的细节,从而在更高层次上思考这些资料,并引导研究者走向概括和理论.编码的方式主要有三种:开放性编码(Opencoding)、关联性编码(Axialcoding)、选择性编码(Selectivecoding).开放性编码是指将原始资料逐步进行概念化和范畴化,也就是研究者根据一定原则将收集的原始资料记录加以逐级提取为有编码意义的概念和范畴,并把资料记录以及提取的概念"打破""揉碎"并重新整合的过程.开放性编码的程序为:定义现象(概念化)→挖掘范畴→为范畴命名→发掘范畴的性质和性质的维度.因为扎根理论收集到的原始资料往往特别多,要做到面面俱到是不可能的,研究者面临的问题往往是代码过多.这时研究者就需要对代码进行优化、分级、筛选.关联性编码是由研究者确定的,是对那些与主轴变量在某一理论中有着重要关联的变量而进行的编码.其实它是在开放性编码的基础上发现和建立概念、等级、类属之间的各种相关关系,以编码出资料中各个部分之间的有机关系.关联性编码的关系有因果关系、时间先后关系、语义关系、情景关系、相似关系、差异关系、对等关系、类型关系、结构关系、功能关系、过程关系、策略关系等.选择性编码也称核心编码.研究者通过不断收集以及分析原始资料,进行理论性思考、编码、抽取概念、范畴,同时撰写备忘录的过程,慢慢地就会发现核心编码.格拉泽(Glaser)指出,选择性编码必须具有中央性,也就是其与范畴和特征最具有相关性;它是在资料不断分析比较后逐渐得到完善,最后形成一个有意义的、有所联结、稳定的理论模型,即通过不断地开放编码、关联编码,逐渐使编码出的理论成为一个包含性高的、抽象度高的词组.核心编码有下面几个方面的特点:首先,核心编码必须在所有类属中占据中心地位,是原始资料的高度概括,与大多数类属之间存在意义且自然地联系,最有可能成为资料的核心部分;其次,核心编码之间有很明确的关联,不会牵强附会;最后,核心编码下的概念现象要有尽可能大的差别性,但同时达到包含性广.这样,研究者就会得出一个理论的初始模型,接下来研究者必须再以收集来的资料,对理论进行验证,即研究者应再回到现场中,验证理论是否吻合,针对理论的缺口,做些填补工作,使所形成的理论更具备概念上的准确性.我们举一个例子来说明上述三级编码的过程.在对一些在美国留学的中国学生的跨文化人际交往活动及其意义解释进行研究时(1998年),研究者对资料进行了逐级编码.首先,在开放性编码中,找到了很多受访者使用的"本土概念",如"兴趣、愿望、有来有往、有准备、经常、深入、关心别人、照顾别人、管、留面子、丢面子、含蓄、体谅、容忍、公事公办、情感交流、热情、温暖、铁哥们、亲密、回报、游离在外、圈子、不安定、不安全、不知所措、大孩子、低人一等,民族自尊、不舒服"等.然后,在关联性编码中,在上述概念之间找到了一些联系,在七个主要类属下面将这些概念连接起来:"交往、人情、情感交流、交友、局外人、自尊、变化".在每一个主要类属下面又分别有相关的分类属,比如在"人情"下面有"关心和照顾别人、体谅和容忍、留面子和含蓄"等;在"局外人"下面有"游离在外、圈子、不知所措、不安定、不安全、孤独、想家、自由和自在"等.在所有的类属和类属关系都建立起来以后,研究者在核心编码的过程中将核心类属定为"文化对自我和人我关系的建构".在这个理论框架下对原始资料进行进一步的分析后,建立了两个扎根理论:第一,文化对个体的自我和人我概念以及人际交往行为具有定向作用;第二,跨文化人际交往对个体的自我文化身份具有重新建构的功能.二、Nvivo软件简介Nvivo是由澳洲QSR公司开发的,是一款功能强大的质性分析(QualitativeAGnalysis)软件,能够有效地分析多种不同类型的数据,诸如文字、图片、录音、录像等数据,是实现质性研究的最佳工具.使用Nvivo,可以将人们从以往的资料分析过程诸如分类、排序、整理等繁杂手工作业的劳累中解脱出来,让人有更充分的时间去探究发展趋势,建立理论模型,并最终获得研究问题的结论.Nvivo具有以下优点:支持导入、排序和分析多种格式(如语音、视频、图片等)文件,以及Word和PDF格式文件;支持突出关键字,并可按多种方式分类;采用业界领先的强大搜索引擎挖掘潜在理论模型;可生成并导出专业模型及图表;可通过微型网站共享自己的发现;Nvivo8新增以下功能:可导入PDF、Video、Audio及数码图片文件,并对其进行编码和检索;可建立二维、三维表格,并将其结果导出为Word或PowGerPoint文件增加团队协同功能;讨论、优化编码方案;用HTML格式发布研究成果;建立小型Web站点,在不拥有Nvivo的人员中共享其研究成果.Nvivo现在已经广泛应用于社会科学研究、商业和市场研究、人类学研究中,在管理学研究中使用可以帮助大家在毕业论文中对定性的数据资料进行编码.。

引言政务新媒体是指各级行政机关、承担行政职能的事业单位及其内设机构在微博、微信等第三方平台上开设的政务账号或应用程序，以及自行开发创建的移动客户端等。

政务新媒体是“互联网+”时代下党和政府密切联系群众、团结群众的重要纽带，是加快转变政府职能、创建服务型政府的重要方式，是加强正面宣传、唱响网上主旋律的重要阵地。

近年来，政务新媒体成长十分迅速，在国家社会治理特别是基层社会治理中发挥着越来越重要的桥梁作用。

据《第47次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2020年12月31日，我国共有政府门户网站和部门网站14444个；通过新浪平台认证的政务机构微博为140837个；各级政府共开设政务头条号82958个和政务抖音号26098个。

另据人民网舆情数据中心公布的《2020年度政务微博影响力报告》，截至2020年底，通过微博平台认证的政务微博为177437个，其中除政务机构的官博外，还有公务人员微博36600个。

由此可见，政务新媒体在今日已然成为一个数量巨大且相对独立的媒介生态种群。

一、政务新媒体政策研究综述政务新媒体政策是指各国政府机构为有效治理和规范自身及其下属机构的政务新媒体使用与运营行为等，以正式文本方式颁布的系列性法律、法令、条例、办法、通知、规定、制度、意见、方案等的总称。

[1]在政务新媒体政策研究方面，国外研究主要包括：Hrdinová[2]通过对美国等国家的公开政务新媒体文件进行文本分析提出政务新媒体政策的“八要素论”；Mergel等人[3]形成的“莫格尔”流派在政务新媒体政策的内容层面产生深远影响；M.Klang&I.Nolin[4]发现瑞典政府的政务新媒体政策制定者更多注重控制层面，而相对忽视公众参与层面。

国内研究主要包括：李佩菊和司马双龙[5]针对政务微博的管理制度提出一系列建设性议题；王昉荔[6]指出在政务微信政策方面制度化管理应该注意的事政务新媒体政策的文本分析——基于Nvivo的质性研究○李沣芮赵迎红【摘要】政务新媒体是移动互联网时代党和政府联系群众、服务群众、凝聚群众的重要渠道。

nvivo编码参考点数什么是NVivo编码参考点数？在NVivo软件中，编码参考点数是指在科研过程中对研究数据进行编码的数量。

NVivo是一种专门用于质性研究的计算机辅助数据分析（CAQDAS）工具，它的主要功能是帮助研究者整理、管理和分析大量质性数据。

编码是NVivo的一项核心功能，它能够帮助研究者对研究数据进行分类、组织和分析，以便更好地回答研究问题和达到研究目的。

编码参考点数是衡量研究者在使用NVivo进行编码时的编码数量的指标。

研究者可以基于自己的研究问题和目标，为研究数据中的不同主题、概念和关键词创建编码。

每一个编码都代表了研究数据中的一个特定主题或概念，通过对数据进行编码，研究者可以对数据进行归类和概念化，从而更好地理解数据中的模式、趋势和关系。

编码参考点数的计算方法很简单，只需在NVivo软件中查看每个编码的数量即可。

在NVivo的“编码”面板中，可以看到每一个编码及其下属的编码片段（即与该编码相关的研究数据）。

通过统计每个编码下的编码片段数量，就可以得到编码参考点数。

编码参考点数的意义和作用是多方面的。

首先，编码参考点数可以作为评估研究者对研究数据进行编码的有效性和广度的指标。

较高的编码参考点数意味着研究者对数据进行了更全面和详细的编码，更好地捕捉了数据中的多样性和复杂性。

其次，编码参考点数也可以用于比较不同研究者或团队对相同数据集进行编码的质量和深度。

通过比较编码参考点数，可以评估研究者之间的编码一致性和差异性，为质性研究的信度和可靠性提供参考。

另外，编码参考点数也能够为研究者提供进一步深入分析和解读数据的线索和方向。

通过分析编码参考点数，研究者可以了解哪些编码在研究数据中出现频率较高，哪些编码关联性较强，从而选择优先深入研究和分析的主题和概念。

编码参考点数还可以用于跟踪研究过程中的变化和进展，研究者可以通过比较不同时间点的编码参考点数，了解研究问题的演化和研究过程的变化。

最后，编码参考点数还可以用于和其他研究项目进行比较和对比。