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18.2、NVivo词相似性聚类分析—零基础入门教程

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视频教程
课程摘要

NVivo是一款专业的质性研究软件,用于帮助研究人员对大量文本、音频、视频和图像数据进行分析和理解。其中,NVivo的词相似性聚类分析功能是其重要特点之一。该功能可以根据词汇的相似性将数据自动聚类,帮助用户发现数据中的潜在主题和关联。通过词相似性聚类分析,研究人员可以更好地理解数据的结构和关系,并从中发现模式和趋势。这种方法可以帮助研究人员更加系统地组织和分析他们的研究数据,提高研究工作的效率和准确性。

【详细教程】

NVivo词相似性聚类分析


如果你有大量的访谈,可以做一个词相似性的聚类分析,以了解哪些访谈涉及类似的问题。同样,如果你正在做一个文献综述,可以使用文章的聚类分析来指导你阅读和解释相似的文章。 请注意,虽然访谈或文章使用了相似的词,但它们实际上可能以不同的方式使用。词相似性分析可以作为一个粗略的定位筛选一个大数据集。


建立词的相似性聚类分析。在"探索”选项卡上的“示意图”组中单击“聚类分析” ,在弹出的“聚类分析向导”对话框中选择要聚类的项类型,此处单击“文件、外部材料和备忘录"选项,单击"下一步"按钮,如下图所示。


1.png


单击“选择”按钮选择要聚类分析的文件,勾选“职业生涯访谈”子文件夹,然后单击“确定”按钮,如下图所示。


2.png


文件选择完成后,单击“完成”按钮,如下图所示。


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从下图所示的结果可以看出,刘某和王某的词相似程度高,王红梅和赵婕的词相似程度高,他们的颜色相同且被聚类在一起。


4.png



单击“汇总”选项卡显示Pearson 相关系数。系数列表可以验证树状图的结果,王某和刘某的访谈相关系数最高,为0639843;其次是赵婕和王红梅,相关系数是0.634448,如下图所示。


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