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1 はじめに このガイドでは NVivo の概要と実行方法について説明します ソフトウェアをインストールして新しいプロジェクトを開始するための手順を説明し NVivo のワークスペースと機能をご紹介します

2 Copyright QSR International Pty Ltd. ABN All rights reserved. NVivo と QSR の語とロゴは QSR International Pty Ltd. の商標または登録商標です Microsoft.NET SQL Server Windows XP Vista Windows Media Player Word Access Excel PowerPoint OneNote および Internet Explorer は米国またはその他の国の Microsoft Corporation の商標または登録商標です QuickTime および QuickTime のロゴは 米国およびその他の国で登録されている Apple Inc. の商標です EndNote は Thomson Reuters Inc. の商標または登録商標です RefWorks は ProQuest LLC の商標または登録商標です Zotero はジョージメイソン大学の商標または登録商標です Mendeley は Mendeley Limited の商標または登録商標です IBM および SPSS は 世界中の多数の地域で登録されている International Business Machines Corporation の商標です Facebook は Facebook Inc. の商標または登録商標です Twitter および Tweet は米国およびその他の国の Twitter, Inc. の商標または登録商標です LinkedIn は米国およびその他の国の LinkedIn Corporation およびその子会社の商標または登録商標です Evernote は Evernote Corporation の商標または登録商標です Google Chrome および YouTube は米国およびその他の国の Google Inc. の商標または登録商標です SurveyMonkey は米国の SurveyMonkey Inc. の商標です TranscribeMe は TranscribeMe Inc. の登録商標です この情報は予告なしに変更されることがあります 2

3 はじめに 目次 このガイドの使用方法 NVivo と定性調査 NVivo がサポートする手法 定性と定量 研究プロジェクトへのアプローチ方法 NVivo のキーとなる語 サンプルプロジェクトの参照 Windows 用 NVivo のインストールとアクティベーション 最小要件 推奨要件 NVivo のインストール NVivo の起動とライセンスのアクティベーション 新規プロジェクトの作成 プロジェクトを開く NVivo ワークスペース リボンでの操作 ナビゲーションビュー リストビュー 詳細ビュー ワークスペースのカスタマイズ チームでのプロジェクトの共有 NVivo への資料の取り込み インタビュー 記事およびその他のドキュメント 調査結果とその他のデータセット オーディオおよびビデオ 独自のトランスクリプトの作成 資料の転写サービス 写真とその他の画像 Web ページ ソーシャルメディアおよび YouTube の動画 モバイルデバイスでのデータ収集 (Evernote を使用 ) OneNote からのインポート 書誌データ ソースの分類 NVivo での文献レビュー すべてを 1 か所で管理 インポートできないコンテンツの外部ソースを作成 コーディングとノードの作成 コーディングへのアプローチ コーディングを開始する前にノードを追加

4 既存のノードでコーディング コーディング中にノードを追加 選択された語からノードを作成 (In Vivo コード ) コーディング結果の確認 ノードを開いてリファレンスを展開 スタイルまたは構造に基づくクイックコーディング 既存のコーディングパターンに基づくクイックテーマコーディング テキスト検索クエリを使ったクイックコーディング コーディングのヒント メモ 注釈およびリンク リンクされたメモの作成 選択されたコンテンツへの注釈の追加 参照リンクの追加 メモ - 分析パズルの重要なピース 人口統計データの処理 プロジェクトへのノード分類の追加 ノードの分類 分類シートの操作 人口統計属性のインポート ( 分類シート ) 人 場所およびその他のケースの探索 フレームワークマトリックスのデータのサマリ作成 クエリですべてをまとめる テキスト分析にクエリを使用 コードの調査にクエリを使用 クエリを最大限に活用 プロジェクトを視覚的に表示 データをチャートで表示 モデルとグラフを作成して接続を視覚的に表示 ツリーマップとクラスター分析図の操作 レポートと抽出型版の作成

5 はじめに このガイドの使用方法 このガイドでは NVivo の概要と実行方法について説明します 基本的なタスクの段階的な手順を説明し プロ ジェクトを進めるために役立つアイデアやテクニックをご紹介します パネルにヒントやテクニックが表示されます アイデア 自分のヒントやテクニックを共有したい場合は QSR フォーラムに参加してください NVivo の操作の詳細については 以下を参照してください NVivo ヘルプ [ ファイル ] タブをクリックし [ ヘルプ ] をクリックして [NVivo ヘルプ ] をクリックします QSR の Web サイト ( ビデオチュートリアル QSR フォーラム FAQ トレーニングとサポートにアクセスしてください LinkedIn の NVivo ユーザーグループまたは Facebook や Twitter の QSR International をフォローしてください NVivo と定性調査 多くの定性調査員が社会現象の評価 解釈 および解説に興味を持っています 定性調査員はインタビュー 調査 野外調査ノート Web ページおよび学術論文のような構造化されていないデータまたは半構造のデータを分析し 社会学や教育から健康管理 ビジネスまで 一定範囲の分野について調査します NVivo がサポートする手法調査員は通常 調査対象に適した定性的方法論を採用します たとえば 新しい概念や仮説を開発しようとしている社会学者は グランデットセオリー アプローチを採用するでしょう ポリシーやプログラム設計を向上させる方法を探している医療分野の調査員は 評価手法 を使用するでしょう NVivo が特定の手法を大事にするということはありません 使用する手法に関わらず データの整理 分析および共有のための一般的な定性的テクニックを利用するように設計されています 5

6 定性と定量 定性的質問は 数量 や 頻度 のような定量的な観点よりも どのように や なぜ といった質問に 重点を置く傾向にあります NVivo は主に定性的分析に重点を置いていますが 混合研究法を使用している 調査員もサポートしています たとえば 調査において自由回答形式の質問を分析し 人口統計データに基 づいて比較を行うことができます また このデータを Microsoft Excel や IBM SPSS Statistics などの アプリケーションと交換することもできます 研究プロジェクトへのアプローチ方法 定性的なプロジェクトにアプローチするための合意された 業界標準 や規定のプロセスはありませんが 使用できる定評のある戦略や手順があります このガイドでは そのいくつかをご提案しています これは定性調査が反復するプロセスであることを理解するために役立ちます たとえば この図は特定のテーマを探求する際にたどる道筋です インタビュードキュメントを取り込む 自分の考察を記録し プロジェクトの作成時にこのメモを使用する インタビューを開いて調べる ワードツリー ( 単語ツリー ) を表示し 参加者が バランス についてどのように話しているかを確認する クエリの結果を バランス ノードに集め すべての資料を 1 か所で確認する 他の参加者も バランス について話し合いますか? テキスト検索クエリを実行して検索する 一部の参加者が バランス について話し合う これは興味深い! すべてのリファレンスを収集するノードを作成する NVivo はデータを管理し 検索してパターンを見つけるのに役立ちますが 研究者が専門的に行う分析を代わりにしてくれるわけではないことを覚えて置いてください 6

7 はじめに NVivo のキーとなる語 このガイドでは多数のキーとなる概念について説明しますが ここでは最初に知っておくべきいくつかの基本的な 用語をご紹介します ソースは ドキュメント PDF データセット オーディオ ビデオ 画像 メモ フレームワークマトリックスなどの調査材料です コーディングはトピック テーマまたはケースごとに材料を収集するプロセスです たとえば 水質に関する段落を選択し ノード 水質 でコーディングします ノードはコーディングのコンテナです これを使用すると 関連する材料を 1 か所に収集して 新しいパターンやアイデアを検索できます ソースの分類では ソースに関する情報を記録できます たとえば 書誌データなどです ノードの分類では 人 場所 またはその他のケースに関する情報を記録できます たとえば 人口統計データなどです サンプルプロジェクトの参照 ハンズオン 学習がお好みであれば NVivo サンプルプロジェクト Environmental Change Down East を 参照して操作してください これは リアルワールドの プロジェクトであり 製品の主な機能を説明しています サンプルプロジェクトの整理方法を見ると 自分のプロジェクトへのアプローチについてのアイデアが得られるかもしれません また サンプルデータを使用してクエリ 表示 その他の分析ツールを試してみることもできます NVivo の [ ようこそ ] 画面で [ 最近使用したプロジェクト ] リストからサンプルプロジェクトにアクセスできます リストにサンプルプロジェクトが表示されない場合 次の場所からアクセスできます Microsoft Windows XP の場合 : C:\Documents and Settings\All Users\Shared Documents\NVivo 10 Samples Microsoft Windows Vista Microsoft Windows 7 および 8 の場合 : C:\Users\Public\Public Documents\ NVivo 10 Samples 7

8 Windows 用 NVivo のインストールとアクティベーション インストールの前に お使いのコンピュータがハードウェアとソフトウェアの要件を満たしていることを確認してください 最小要件 NVivo は次の最小要件をサポートします 1.2 GHz Pentium III 互換プロセッサ (32 ビット ) または 1.4 GHz Pentium 4 互換プロセッサ (64 ビット ) 1 GB 以上の RAM 1024 x 768 の画面解像度 Microsoft Windows XP SP2 以降 約 2 GB のハードディスクの空き領域 (NVivo プロジェクト用にさらにハードディスクの空き領域が必要となる場合もあります ) 推奨要件 最適なパフォーマンスのために 次のシステム要件が推奨されています 2.0 GHz Pentium 4 互換またはそれ以上のプロセッサ 2 GB 以上の RAM 1280 x 1024 以上の画面解像度 Microsoft Windows XP SP2 以降 または Microsoft Windows Vista SP1 以降 または Microsoft Windows 7 または Microsoft Windows 8 約 4 GB のハードディスクの空き領域 (NVivo プロジェクト用にさらにハードディスクの空き領域が必要となる場合もあります ) Internet Explorer 8 以降 インターネット接続 NVivo が提供しているアドオンをインストールして使用する場合 さらに要件があります NCapture の場合 : Internet Explorer 8 以降 または Google Chrome 21 以降 OneNote 用の NVivo アドインの場合 :Microsoft OneNote (2007 または 2010) および Microsoft Word (2007 または 2010) 8

9 はじめに NVivo のインストール ソフトウェアをインストールするコンピュータに対して管理者権限が必要です 64 ビット版の Windows 7 または Windows 8 を実行している場合 32 ビット版または 64 ビット版の NVivo 10 をインストールするオプションがあります.mov ファイルおよび.qt video ファイルを処理する場合 32 ビット版 の NVivo をインストールする必要があります 1. ダウンロードした Nvivo ファイルをダブルクリックします インストールプロセスが自動的に開始されます 物理メディアからインストールしている場合は 以下のいずれかを行います ルートフォルダに Nvivo 10 USB フラッシュドライブを挿入し Nvivo 10 for Windows (32 bit).exe または Nvivo 10 for Windows (64 bit).exe をダブルクリックします Nvivo 10 DVD を挿入します DVD メニューが自動的に表示されない場合は ファイル (NV10Menu. exe) をダブルクリックします 使用する言語を選択してインストールを開始します NVivo 10 DVD が手元にある場合は DVD ドライブに挿入してください DVD メニューが自動的に表示されない場合 ファイル (NV10Menu.exe) をダブルクリックしてください 使用する言語を選択してインストールを開始し てください 2. 次の手順を実行します NVivo ユーザーインターフェイスで使用する言語を選択します ( プロンプトが表示された場合 ) 必須コンポーネントをインストールします マシンを再起動するように求められる場合があります 再起動すると インストールが自動的に続行されます NVivo 使用許諾書を承認します NVivo プログラムファイルの場所を確認し NVivo アイコンをデスクトップに作成することを選択します インストールする追加アドオンを選択します NCapture はブラウザの拡張機能で これによって Web 上から資料を収集できます OneNote 用 NVivo アドインでは OneNote のコンテンツを NVivo に取り 込むことができます 3. [ インストール ] をクリックすると インストールの確認画面が表示されます 4. [ 終了 ] をクリックします 注意 : オーディオファイルやビデオファイルを処理する場合 追加のコーデックをインストールする必要がありま す 詳細については QSR の Web サイト ( の FAQ 領域を参照してください NVivo の起動とライセンスのアクティベーション NVivo のライセンスをアクティベートする必要があります これは ソフトウェアを操作するために有効なライセンスが使用されていることを確認する単純で安全なプロセスです NVivo を起動し ライセンスをアクティベートするには 次の手順を実行します 1. デスクトップの QSR NVivo 10 アイコンをダブルクリックします 2. [Nvivo 10 にようこそ ] ダイアログボックスで ソフトウェアを試用することを選択するか またはライセンスキーを入力して [OK] をクリックします キーは QSR からのダウンロード電子メール ( または物理メディ アのケース ) にあります 正確に入力するために 電子メールに記載されているライセンスキーをコピーして 貼り付けることをお勧めします 9

10 3. [ ライセンスのアクティベーション ] ダイアログボックスで 詳細情報を入力し [ アクティベート ] をクリックします インターネットに接続している場合は ただちにアクティベートできます 4. [ ユーザープロファイル ] ダイアログボックスで NVivo プロジェクトで作業を識別するために使用するイニシャルを入力します これは スタンドアロンプロジェクトで他のチームメンバーと一緒に作業している場合に特に役立ちます スタンドアロンプロジェクトでのチーム作業の詳細については NVivo ヘルプを参照してください 5. ( オプション ) カスタマーエクスペリエンス向上プログラムに参加しない場合は このチェックボックスをオフにします プログラムの詳細を参照するには リンクをクリックします 6. [OK] をクリックします NVivo の [ ようこそ ] 画面が表示されます 新しいプロジェクトを作成するか 既存のプロジェクトを開く 包括的なオンラインヘルプや他のリソースへのリンクにアクセスする 新規プロジェクトの作成 サンプルプロジェクトを開いて 実際に実行されているプロジェクトを参照する NVivo コミュニティからの最新のニュース ヒント ビデオで常に最新の状態を維持できます お使いのコンピュータまたはネットワークドライブに新しいスタンドアロンプロジェクト (.nvp ファイルとして保存される ) を作成できます 組織が NVivo サーバーを購入済みで サーバーに対する適切なユーザー権限を持っている場合 新しいサーバープロジェクトを作成できます 詳細については NVivo ヘルプを参照してください 1. NVivo の [ ようこそ ] 画面で [ 新規プロジェクト ] をクリックします [ 新規プロジェクト ] ダイアログボックスが表示されます 2. このプロジェクトの名前を入力します ( 必要に応じて 説明を追加します ) 3. [ 参照 ] ボタンをクリックし [ 次のタイプで保存 ] リストで NVivo プロジェクト (*.nvp) が選択されていることを確認します 必要に応じて デフォルトのファイル名と場所を変更できます 4. [ 保存 ] をクリックし [OK] をクリックします 10

11 はじめに プロジェクトを開く お使いのコンピュータまたはネットワークドライブに保存されているスタンドアロンプロジェクトを開くこと も (NVivo サーバーにアクセスしている場合 ) サーバープロジェクトを開くこともできます 1. [ ファイル ] タブをクリックし [ 開く ] をクリックします [ プロジェクトを開く ] ダイアログボックスが表示されます 2. [ ファイル ] リストまたは [ プロジェクトタイプ ] リストから [NVivo プロジェクト ] を選択します サーバープロジェクトで作業している場合 [NVivo サーバープロジェクト ] を選択し [ 接続名 ] ボックス からサーバーを選択し 開くプロジェクトを選択します 3. [ 開く ] をクリックします 注意 : サーバープロジェクトで作業している場合 サーバー接続を設定し サーバープロジェクトへのアクセ スが許可されていることを確認する必要がある場合があります 詳細については NVivo ヘルプを参照してく ださい NVivo ワークスペース NVivo ワークスペースでは プロジェクトのすべての資料に簡単にアクセスできます リストビューでフォルダの内容を確認する ヘルプにアクセスする リボンはすべての NVivo コマンドを見つけるのに役立つ ナビゲーションビューでは 資料をフォルダに整理できる ステータスバーをチェックし プロジェクトで何が行われているかを確認する 詳細ビューでソース ノードまたはその他のプロジェクトアイテムを操作する 詳細ビューをドック解除し 別のウィンドウで操作する 11

12 リボンでの操作リボンは コマンドが見つけやすくなるように設計されています コマンドは論理的なグループに整理され タブの下に集められています 各タブは 新しいプロジェクトアイテムの作成や資料の分析など アクティビティのタイプに関連付けられています クイックアクセスツールバー - 作業方法に合わせてコマンドをカスタマイズする アクティビティに関連するコマンドにアクセスするためのタブ コマンドの上にカーソルを合わせると 説明が表示される プロジェクトの管理 印刷 アプリケーションの設定などのオプションがある [ ファイル ] タブ コマンドはグループに分けられている ナビゲーションビュー ナビゲーションビューは NVivo ですべてのアイテムを整理し 簡単にアクセスするために役立ちます ハンドルを下にドラッグすると 領域が広がる NVivo には 調査材料のフォルダが用意されている その下にフォルダを追加して プロジェクトアイテムを整理することができる ボタンをクリックすると グループ内のすべてのフォルダが表示される クリックすると すべてのプロジェクトアイテムのフォルダが表示される クリックして ナビゲーションビューをカスタマイズする 12

13 はじめに リストビューナビゲーションビューでフォルダを選択すると その内容がリストビューに表示されます このビューでは 新しいアイテムを追加したり 既存のアイテムを開いたり アイテムのプロパティを編集したりできます リストビューには フォルダの内容が表示されます アイテムをダブルクリックして開く 境界をドラッグして 列のサイズを変更する 列見出しをクリックして リストをソートする ソースやノードについては 割り当てられた色で確認する アイテムを右クリックすると コンテクストメニューが表示される 分類のオプション列が表示される 詳細ビュー リストビューからアイテムを開くと 詳細ビューに表示されます 次に 詳細ビューで開かれているインタビューの例を示します 複数のアイテムを開き タブを使用して移動する 詳細ビューをドック解除して 別のウィンドウで操作することもできる 13

14 ワークスペースのカスタマイズ 作業しやすいように ワークスペースを並べ替えることができます たとえば リボンを最小化したり [ 表示 ] タ ブでオプションを使用して次のことを実行したりできます ナビゲーションビューを非表示にして スペースを増やす (ALT+F1) リストビューと詳細ビューを左右に並べて表示する これは特に コーディングをドラッグアンドドロップするために役立ちます ( このガイドの後の方の 既存のノードでコーディング を参照 ) 詳細ビューをドック解除し 別のウィンドウで表示する 詳細については NVivo ヘルプを参照してください 初期段階 アイデア 資料のインポートやコーディングを開始する前に 次のことを実行できます 自動コーディングの準備 常にフォーカスグループやインタビュー ( 同じ一連の質問をする ) のような構造化されたソースがある場合 段落スタイルを適用して NVivo で自動コーディングできます 詳細については NVivo ヘルプを参照してください メモ ( 日誌 ) を作成し 調査の質問を記載し 目標を記録します 何を行っていますか? 目的は何ですか? 何を期待していますか その理由は? プロジェクトにどのようなバイアスがありますか? 定期的に日誌を更新して集中力を維持し プロジェクトの進展を示します モデルを作成して それまでの経験やあらかじめ読み取った内容に基づいて データに見いだされる関係やパターンを示し コピーして日誌に貼り付けます 14

15 はじめに チームでのプロジェクトの共有 多くのプロジェクトは 一緒に作業している複数の調査員が関与しています NVivo には共同作業を行う ための 2 つの方法があります NVivo サーバーを使用してプロジェクトを共有します チームの全員が同じプロジェクトで同時に作業できます 調査員はソースのコンテンツをコーディングし 注釈を付け リンクすることができます また 他のチームメンバーが行った変更にすぐにアクセスすることもできます スタンドアロンプロジェクトで作業を行うことも NVivo サーバーに接続してサーバープロジェクトにアクセスすることもできます また スタンドアロンプロジェクトのコピーで作業を行い ユーザープロファイルを利用して変更を記録し 適切な間隔でマスタープロジェクトにマージすることもできます 詳細については NVivo ヘルプを参照してください チームワークの準備 アイデア NVivo サーバーで作業しているか またはスタンドアロンプロジェクトで共同作業をしているかによって 次のことを検討します チームを統率し 最終的なコーディングを決定するチームリーダーを指名する 定期的にチームのミーティングを開き 解釈について話し合い 問題を解決し タスクを割り当てる その結果をメモに記録する 各チームメンバーにメモをとり 直感 提案 質問などを含めて 進捗を記録するように指示する 単一の チームの日誌 に記録することもできる 初期の段階で 複数のチームメンバーに同じソースのコレクションをコーディングするように指示し コーディングを比較する ( コーディングストライプまたはコーディング比較クエリを使用する ) これはアプローチの一貫性を維持するために役立つことがあります 最初に 各チームメンバーのノード階層を作成する チームで話し合った後に 見直し マージ 再編成が可能です 明確なノード構造を目標にし 説明 ( ノードのプロパティ内 ) を使用して チームの全メンバーに対してノードの目的を明確にする 15

16 NVivo への資料の取り込み ソースとは NVivo で分析する材料のことです 記事 インタビュー 調査結果 オーディオ録音やビデオ録画 画像 Web ページ ソーシャルメディアコンテンツなどがあります ソースをインポートするには [ 外部データ ] タブのオプションを使用します インタビュー 記事およびその他のドキュメント インタビュー 学術論文 レポートおよびその他の Word 文書や PDF をインポートできます この段落のようなテキストを選択し ノードでテキストをコーディングする この画像のように PDF ではページ内の領域を選択し ノードで領域をコーディングすることもできる 選択したテキスト ( またはページの選択した領域 ) に注釈や 参照 リンクを追加する 16

17 はじめに 調査結果とその他のデータセット データセットには レコード ( 行 ) とフィールド ( 列 ) に並べられた構造化データが含まれます たとえば データセットに調査への回答が含まれることもあります 次の方法で NVivo に新しいデータセットソースを作成することができます SurveyMonkey に接続して 調査結果を取り込む スプレッドシート テキストファイルまたはデータベーステーブルからデータをインポートする ソーシャルメディアデータを含む NCapture ファイルをインポートするインポートされた後にデータセットの内容を編集することはできません スプレッドシート テキストファイルまたはデータベーステーブルをインポートする前に データを準備し NVivo でどのように使用するかを検討する必要があります 手順の詳細については NVivo ヘルプを参照してください フィルタを適用して データのサブセットを表示する コード可能な 列を選択し ノードにコンテンツを集める データセットをテーブルとして表示するか フォーム内の各レコードを参照する コンテンツを選択し ノードでコーディングする 注釈または 参照 リンクを追加する レコード間を移動する 17

18 オーディオおよびビデオ さまざまな形式のオーディオおよびビデオをインポートできます 詳細なリストについては NVivo ヘルプを参照してください 詳細ビューでオーディオソースやビデオソースを再生したり 分析したりできます タイムラインで直接コーディングする 参照 リンクや注釈をタイムラインやトランスクリプトに追加する トランスクリプトはオプションです NVivo で転写し Word からトランスクリプトをインポートするかまたは NVivo 内からトランスクリプトを購入します インポートしたビデオまたは YouTube の動画を処理する コンテンツを選択し ノードでコーディングする オーディオの録音やビデオの録画をする場合 バックグラウンドノイズを軽減できるように 一度に 1 人が話すようにし またマイクは録音に適した場所に配置します オーディオやビデオの資料をインポートする前に 編集要件を検討します たとえば ビデオの長さが何時間分もある場合 管理できるサイズになるように編集することをお勧めします この編集は NVivo ではできません メディアファイルをインポートする場合 プロジェクト内またはプロジェクト外に保存することを選択できます サイズの大きいビデオが多数ある場合 ソフトウェアのパフォーマンスが低下しないように プロジェクト外に保存することをお勧めします 独自のトランスクリプトの作成メディアファイルを NVivo で転写できます トランスクライブモード で メディアの再生または一時停止ができます 再生と転写を同時に実行すると NVivo が自動的に改行し タイムスタンプを追加します このプロセスをサポートするために フットペダルとキーボードのショートカットを使用することもできます すでに資料を Word 文書またはテキストファイル ( 適切に書式設定されたタイムスタンプ付き ) に転写した場合 トランスクリプトをオーディオまたはビデオソースにインポートできます 資料をコーディングする際に メディアを ( タイムラインで ) 直接コーディングすることも トランスクリプトをコーディングすることもできます トランスクリプトの作成に関する詳細については NVivo ヘルプを参照してください 18

19 はじめに 資料の転写サービス 独自のトランスクリプトを作成すると データがより身近になるかもしれませんが 労力が必要で 時間もかかる可能性があります 代わりに 次のような特徴がある 統合トランスクリプションサービス TranscribeMe を使用して メディアファイルを専門家に転写してもらうことができます 迅速な納期 セキュリティと機密性 競争力のあるトランスクリプション料 NVivo 対応 フォーマットでの高品質 正確なトランスクリプト NVivo プロジェクトへのトランスクリプトのダウンロードは自動化されシームレス NVivo アプリケーションを終了せずに トランスクリプトの発注と購入が可能です 転写するオーディオソースまたはビデオソースを選択する 料金を確認して発注する メディアファイルを TranscribeMe にアップロードする 完了したトランスクリプトをダウンロードする TranscribeMe のアカウントがない場合は アカウントの作成を求めるメッセージが表示される トランスクリプトは オーディオソースおよびビデオソースに同期される TranscribeMe は 英語とスペイン語のトランスクリプションに対応します その他の言語も利用できる可能性があります 発注の時点で利用できる言語を確認してください この機能を利用するには NVivo 10 for Windows Service Pack 5 以降が必要です 写真とその他の画像写真やその他の画像をインポートして NVivo で分析できます サポートされている画像形式の詳細なリストについては NVivo ヘルプを参照してください 画像ソースは 画像とテキストログで構成されます 画像で直接コーディングする ログを作成し 画像 ( または選択した領域 ) について説明する 19

20 Web ページ ソーシャルメディアおよび YouTube の動画 NCapture はブラウザの拡張機能で これによって Web ページをクリップし PDF ソースとして NVivo プロジェクトにインポートできます Web ページを NCapture ファイルとして保存する PDF ソースとしてインポートする また (Facebook Twitter または LinkedIn などのプラットフォームから ) ソーシャルメディアの会話をキャプ チャして PDF またはデータセットソースとして保存できます データセット内のコンテンツは ソート フィルタおよび自動コードを実行できます ( たとえば 場所ごとにツイートを収集する ). データセットにソーシャルメディアのコンテンツを保存する NCapture を使用すると YouTube の動画をキャプチャして NVivo で処理できます また データセットとしてコメントをインポートします NCapture のインストールと使用の手順の詳細については NVivo ヘルプを参照してください 20

21 はじめに モバイルデバイスでのデータ収集 (Evernote を使用 ) 現場で作業しているとき モバイルデバイスでデータを収集する必要がある場合があります たとえば スマートフォンまたはタブレットを使用して 以下を行うことができます インタビューの音声やビデオを記録する 参加者 ホワイトボードの図または調査設定のスナップ写真を撮影する Web ページをクリップして オンラインで記事を収集する 現場での観察 アイデアおよび洞察をメモをとって記録する外出時に Evernote ( 一般的なクラウドベースのアプリ ) を使用してこのデータを収集し 整理できます デスクに戻ったとき Evernote アカウントに接続 (NVivo 内から ) して 資料をインポートできます Evernote を使用してスマートフォンまたはタブレット (Android および ios) で資料を収集します 後から 簡単に個々のノートまたはノートブック全体を NVivo にインポートできます また タグをノードに変換しなければならない場合もあります Evernote からコンテンツをインポートする方法の詳細については NVivo ヘルプを参照してください OneNote からのインポート OneNote を使用している場合 NVivo の OneNote 用アドインを使用してページを (.nvoz ファイルに ) エクスポートし NVivo に取り込むことができます 詳細については NVivo ヘルプを参照してください 21

22 書誌データ EndNote Mendeley RefWorks または Zotero などの書誌アプリケーションを使用して文献レビューを作成した場合 EndNote XML ファイルや RIS ファイルとしてアプリケーションからデータをエクスポートし NVivo にインポートすることができます レコードはソースとしてプロジェクトに追加され 書誌の詳細は ソースの分類 および属性値として保存されます ソースの分類また NVivo のソースの 分類 によって書誌情報を記録することもできます 判明したことをまとめる準備ができたら このデータをリファレンス管理ツールにエクスポートし その機能を使用して引用を挿入し リファレンスをフォーマットすることができます ソースの分類と書誌データの処理の詳細については NVivo ヘルプを参照してください NVivo での文献レビュー すべてを 1 か所で管理 アイデア 文献レビューに NVivo を使用することが ソフトウェアについて学習し プロジェクトを開始するための最適な方法となる場合があります 学術論文に取り込み 次のことを実行できます 文献 という名前のソースフォルダで整理する 各記事をコーディングし テーマごとに資料を集める また 統計情報 引用 定義 のノードを作成することもでる 読みながら注釈を付け フォローアップや将来の調査のために内容をマーキングする メモを使用して キーとなるテーマを説明したり 記事を批評したりする ソースの分類を使用して 発行日や著者のような属性を割り当てる (Endnote のようなリファレンス管理ソフトウェアからインポートすることもできる ) その後 クエリを使用して テーマについて記述したすべて または特定の日付より前に記述されたすべてを検索する 頻出語クエリを使用して 使用される共通語を参照する 行列コーディングクエリを使用して すでに十分に話し合われたテーマや 将来の調査領域を決めるテーマなど 文献のギャップを検索する インポートできないコンテンツの外部ソースを作成 外部ソースは 書籍や物理的な作品など NVivo にインポートできない材料の プロキシ です 外部ソース ( ドキュメントに似ている ) を作成し アイテムの内容のサマリを作成することができます たとえば PowerPoint のプレゼンテーションからキーポイントを入力したり 書籍の章のサマリを作成したりできます その後 この内容をコーディングしたり 注釈を付けたりできます 外部ソースがお使いのコンピュータ上のファイルを表している場合 そのファイルへのリンクを作成し NVivo で簡単に開くことができます 22

23 はじめに コーディングとノードの作成 ソースを コーディング して特定のテーマやトピックについての材料を集めることができます たとえば ノード 水質 を作成し ソース ( ドキュメント PDF データセット オーディオ ビデオまたは画像 ) を調べると そのノードで水質へのすべてのリファレンスをコーディングできます 画像 ドキュメント ビデオ 水質ノード また コーディングを行い 人 場所 またはその他のケースに関する資料を収集することもできます ベティのインタビュー ベティの写真 ベティのビデオとポールのビデオ ベティのノード ( 人 として分類される 性別 = 女性 コミュニティ = 海峡 ) 23

24 コーディングへのアプローチ アイデア コーディングにアプローチする方法は方法論や調査の設計によって異なりますが ここでは調査を 開始するためのいくつかのアイデアをご紹介します 大まかな コーディングで開始し 資料を大まかなトピックの領域で整理します ( テキスト検索クエリを使用できます ) 次に 各トピックのノードを展開し 詳細なコーディングを行います たとえば 水質に関するすべてのコンテンツを収集し ノードを展開して興味深い認識 矛盾 または仮定を探 します また 最初から詳細なコーディングを行い ( 必要に応じてノードを作成する ) 後でノードを関連するカテゴリに結合してグループ化することもできます コンテンツのピースを検討する際 複数のタイプのコーディングについて検討してください トピックのコーディング 話し合うトピックは何ですか? たとえば 水質 不動産開発 観光な どです 分析コーディング 実際にどのようなコンテンツですか? 興味深いのはどうしてですか? コンテ クストにおける意味を検討し データについての新しいアイデアを発表します たとえば 理想 と現実 開発会社と住人との間の敵対意識などです 記述的なコーディングか ケース コーディングか 話しているのは誰ですか? 観測対象はどの場所 組織 または他のエンティティですか? コーディングを開始する前にノードを追加 ( たとえば 文献レビューに基づいて ) 探しているテーマがすでにわかっている場合 コーディングを開始する前に ノードを作成して整理することができます 1. [ ナビゲーションビュー ] で [ ノード ] をクリックします 2. [ 作成 ] タブの [ ノード ] グループで [ ノード ] をクリックします [ 新規ノード ] ダイアログボックスが表 示されます 3. 名前と説明を入力します 4. [OK ] をクリックすると 新しいノードがリストビューに追加されます 5. 新しいノードの下に 子 ノード ( サブノード ) を追加し ノード階層を作成することができます 親ノードは 集合 がオンの状態 子ノードでコーディングされたコンテンツは親ノードにロールアップされる 列を表示すると これを確認できる ノードでコーディングする際 ソースとリファレンスの数の増加を確認できる 24

25 はじめに 既存のノードでコーディング ソースを調べるとき 作成したノードでコーディングできます 1. リストビューにノードを表示し 詳細ビューでソースを開きます 右側に詳細ビューを表示します [ 表示 ] タブの [ ワークスペース ] グループで [ 詳細表示 ] を選択し [ 右 ] をクリックします 2. コーディングするコンテンツを選択します 選択できるコンテンツは 処理しているソースのタイプによって異なります さまざまなソースタイプのコーディングの詳細については NVivo ヘルプを参照してください 3. 選択したコンテンツをノードにドラッグします 次の手順を実行してコーディングすることもできます リボンでオプションをクリックする [ 分析 ] タブの [ コーディング ] グループで [ 既存のノード ] をクリックします キーボードのショートカットを使用する NVivo キーボードのショートカットの詳細については NVivo ヘルプを参照してください クイックコーディングバー ( 詳細ビューの下部にある ) を使用して 既存のノードでコンテンツをコーディングする ノードを入力... またはノードを選択する... およびコードをクリックする コーディング中にノードを追加 ソースを調べるとき 新しいノードを作成し そのノードで コーディング できます 1. 詳細ビューでソースを開きます 2. コーディングするコンテンツを選択します 選択できるコンテンツは 処理しているソースのタイプによって異なります さまざまなソースタイプのコーディングの詳細については NVivo ヘルプを参照してください 3. [ 分析 ] タブの [ コーディング ] グループで [ 次の場所で選択内容をコード化 ] の下の [ 新規ノード ] をクリックします [ 新規ノード ] ダイアログボックスが表示されます 4. ノードのフォルダの場所を変更する場合は [ 選択 ] ボタンをクリックします 25

26 5. 名前と説明を入力します 6. [OK] をクリックします ノード階層の選択した場所に追加する新しいノードを作成すると リストビューでノードを並べ替えたり 操作したりできます また クイックコーディングバー ( 詳細ビューの下部にある ) を使用して 選択したコンテンツを新しいノードでコーディングすることもできます ノードを入力... およびコードをクリックする 選択された語からノードを作成 (In Vivo コード ) Vivo での コーディングを使用して 新しいノードを作成してコーディングを行うこともできます 選択した語またはフレーズがノードの名前を付けるために使用され ( 場合によっては ) ノードでコーディングされます これは インタビューした人の言語がノードに反映されるようにする場合に役立ちます 1. コーディングするテキストコンテンツを選択します 2. [ 分析 ] タブの [ コーディング ] グループで [In-Vivo コード ] をクリックします ( または クイックコーディングバーの [In-Vivo コード ] をクリックします ) コーディング結果の確認 ソースでコーディングされた内容を確認するには 次の手順を実行します コーディングのハイライトをオンにします [ コーディング ] グループの [ 表示 ] タブで [ ハイライト ] をクリックし [ ハイライト ] オプションを選択します コーディングストライプを表示します [ コーディング ] グループの [ 表示 ] タブで [ コーディングストライプ ] をクリックし オプションを選択します コーディングストライプはソースの右側に表示されます ストライプを右クリックし ノードを開く コーディングストライプには ノードに割り当てた色を反映させることができます プロジェクトでの色の使用に関する詳細については NVivo ヘルプを参照してください 26

27 はじめに ノードを開いてリファレンスを展開ノードを開いて 収集された関連リファレンスを 1 か所で確認できます 1. [ ナビゲーションビュー ] で [ ノード ] をクリックします 2. [ リストビュー ] で 展開するノードをダブルクリックします ノードが詳細ビューで表示されます どのソースがコーディングされたかを確認でき リンクをクリックしてソースを開く リファレンスの周囲のコンテクストを表示するオプションを設定できる デフォルトでは [ リファレンス ] タブが表示され ノードでコーディングされたすべてのテキストコンテンツが表示される 他のタブをクリックすると 画像 PDF オーディオ ビデオおよびデータセットのコンテンツが表示される コンテンツを選択し 新しいノードで コーディング することができる スタイルまたは構造に基づくクイックコーディング インタビュードキュメントは スタイルまたは構造に基づいて自動コーディングできます たとえば 参加者全員が一連の同じ質問を受けた場合 段落のスタイルに基づいてインタビューを自動コーディングすることができます データセットも構造に基づいてすばやくコーディングできます たとえば 調査データセットを自動コーディングして 各質問へのすべての回答を収集できます 調査結果で自動コーディングして 各質問への回答を収集することができます 27

28 既存のコーディングパターンに基づくクイックテーマコーディング コーディングするインタビューまたは調査データが大量にある場合 パターンベースの コーディングが便利な場合もあります 既存のコーディングパターンに基づいて自動コーディングする場合 NVivo では機械学習アルゴリズムを使用して 以前コーディングしたコンテンツの類似語を含むテキストの 大まかな コーディングを実行します たとえば 自由回答形式の調査の質問に対する多数の回答を含むノードがある場合 まず記述的なノードの約 10% を手動でコーディングします その後で ( このパイロットコーディングに基づいて ) 残りの回答を自動コーディングできます NVivo に結果が行列で表示され コーディングの見直しができます パターンベースのコーディングは テストして試してみることができる実験的な機能です (Windows 用 NVivo 10 Service Pack 5 の使用をお勧めします ) パターンベースの自動コーディングの詳細については NVivo ヘルプを参照してください 28

29 はじめに テキスト検索クエリを使ったクイックコーディング NVivo クエリを使用して 含まれる語やフレーズに基づいてソースを自動的にコーディングできます これは データ確認の開始時点で役立つことがあります たとえば 魚という語のテキスト検索クエリを実行し 検出されたすべてを自動的にコーディングします 語全体 フレーズ または似ている概念を検索できます たとえば 魚を検索すると 鮭 ボラおよび蟹が検出されます テキスト検索クエリを作成するには [ クエリ ] タブの [ 作成 ] グループで [ テキスト検索 ] をクリックします 選択できるオプションの詳細については NVivo ヘルプを参照してください 注意 : 頻出語クエリを使用して 最も頻繁に出現する語を確認することもできます たとえば 住居という語が頻繁に出現している場合 将来の調査のために ノード内の各出現場所の周囲でコンテクストを保存できます コーディングのヒント アイデア 複数のノードでコンテンツをコーディングできる ( その必要がある ) ことを覚えておいてください たとえば 左側に表示されるすべてのノードでバーバラのコメントをコーディングできます このようなすべてのインタビューをコーディングする場合 クエリを使用して さまざまな組み合わせの材料を収集できます たとえば 次の内容が表示されます 水質と開発 でコーディングされたすべてのコンテンツ 水質 の欠点となる属性 水質 に関する女性の意見 あるインタビューで興味深いフレーズやテーマを検索する場合 テキスト検索クエリを使用して 他のインタビューに出現しているかどうかを確認できます コンテンツが自動的にコーディングされます ソースを調べてコーディングした後 見つかった内容について検討します レポートを実行して 最も頻繁に使用されているノードと これらのノードがどのように関連し合っているかを確認します モデルを作成し 関係を調べて メモに考えを記録します 必ずしもすべての資料を完全にコーディングする必要はありません たとえば 12 のインタビューを処理しても 新しいテーマやアイデアが見つからない場合 飽和 に達する可能性があります テキスト検索クエリを使用して 後続のインタビューで大まかなコーディングを実行できます 29

30 メモ 注釈およびリンク メモは調査プロセスで不可欠な部分です プロジェクトの作成時の開始ポイントとして最適な場合があります メモはドキュメントに似ており ソースやノードにリンクできます 注釈は余白の走り書きのメモのようなもので ソースやノードの特定のコンテンツについてのコメント リマインダまたは意見を記録できます 参照 リンクを使用して プロジェクト内のアイテム間の結び付きを描画します たとえば 参照 リンクを使用して 矛盾を指摘したり 証拠をたどったり イベントのシーケンスを表示したりできます リンクされたメモの作成 ソースやノードにリンクされたメモを作成するには 次の手順を実行します 1. リストビューでソースまたはノードを選択するか 詳細ビューで開きます 2. [ 分析 ] タブの [ リンク ] グループで [ メモリンク ] をクリックし [ 新規メモへリンク ] をクリックします [ 新規メモ ] ダイアログボックスが表示されます 3. メモの名前を入力します 4. ( オプション ) メモの説明を入力します 5. [OK] をクリックします メモが編集モードで開かれ 内容を入力できます 選択されたコンテンツへの注釈の追加注釈を作成するには 次の手順を実行します 1. 注釈を付けるコンテンツを選択します 2. [ 分析 ] タブの [ 注釈 ] グループで [ 新規注釈 ] をクリックします 3. 詳細ビューの下部にある [ 注釈 ] タブで 注釈を入力します 参照リンクの追加コンテンツから別のソースへの参照リンクを追加するには 次の手順を実行します 1. リンク元となるコンテンツを選択します 2. [ 分析 ] タブの [ リンク ] グループで [ 参照リンク ] をクリックし [ 新規参照リンク ] をクリックします 30

31 はじめに メモ - 分析パズルの重要なピース アイデア メモを使用して 初期のアイデアや仮定から トピック 人 またはイベントに関する成熟した考察に至るまで プロジェクトのストーリーを伝えることができます データを理解する際に メモを使用して つぶやき ます 分析プロセスを記録することは 判明したことの透過性や信頼性を向上させるために役立つ場合があります メモで記録されたプロセスで セオリーの進展を簡単に示したり クライアントの質問をサポートするデータをすばやく呼び出したりできます NVivo のメモは非常に 自由な形式 であり 当社の革新的なユーザー (LinkedIn の NVivo ユーザーグループ ) がすばらしい利用方法を見つけました プロジェクトのメモ 目標 仮定 重要な決定を記録します 日誌のように定期的に更新し 重要なテーマのノードやソースへのリンクを含めます 日誌をモデルで表示して 活用できるようにします インタビューまたは参加者のメモ インタビューのキーポイントのサマリを作成します 矛盾 驚き 初期の直感を記録します 作成するノードについてのアイデアを含め 写真やインタビューに関する記述的な情報を作成して含めます ノードのメモ テーマが重要だと考える理由を説明します ( 特に チームのプロジェクトで役立ちます ) 考察を進める間にメモを追加し 関連する文献へのリンクを含めます プロジェクトの作成時に空白のドキュメントを見つめるというプレッシャーに直面することがありません クエリ結果のメモ クエリ結果から何がわかりますか? メモを作成して アイデアを整理し 将来の手順を計画します クエリの結果をチャートまたはその他の形式で表示する場合 コピーしてメモに貼り付けます 分析と手続きのメモ 判明したことを分析メモに記録し 手続きメモを使用して実行する方法論の手順を文書化します NVivo メモ 覚えておくべきヒントやショートカットを含めて ソフトウェアで有益なことを記録します Web で見つけた NVivo に関連するサポート資料へのリンクを含めます 31

32 人口統計データの処理 ノードの分類 を使用して プロジェクト内の人 場所 またはその他のケースの人口統計の詳細をキャプチャ できます たとえば 特定のコミュニティにインタビューされた人がいる場合 年齢 性別 職業に関する情報を収集し 属性に基づいて回答を比較できます NVivo で人口統計データを設定することも スプレッドシートやテキストファイルからインポートすることもできます プロジェクトへのノード分類の追加 ノードを分類する前に プロジェクトに少なくとも 1 つのノード分類を追加する必要があります 1. [ 作成 ] タブの [ 分類 ] グループで [ ノードの分類 ] をクリックします 2. [ 新しい分類 ] ダイアログボックスで 追加する分類のタイプを選択します カスタム分類を追加するには [ 新しい分類を作成 ] を選択し 名前と説明を入力します NVivo であらかじめ用意されている分類の 1 つを追加する場合 [1 つ以上の事前に定義された分類をプロジェクトに追加 ] を選択し 要求された分類のチェックボックスをオンにします 3. [OK] をクリックします 注意 : 事前に定義された分類には 一連の属性が含まれています 人 には年齢 職業などの属性があります カ スタム分類にはデフォルトの属性がありませんが 独自の属性を追加できます 分類を選択し [ 作成 ] タブの [ 分類 ] グループで [ 属性 ] をクリックします ノードの分類 必要な分類を作成すると ノードを分類できるようになります 1. リストビューで 分類するノードを選択します 2. [ ホーム ] タブの [ アイテム ] グループで [ プロパティ ] をクリックします 3. [ ノードプロパティ ] ダイアログで [ 属性値 ] タブをクリックします 4. [ 分類 ] リストから ノードの分類を選択します 5. [ 値 ] フィールドの矢印をクリックし 各属性の値を選択します 値を追加するには [ 値 ] フィールド内をクリックし 新しい値を入力します 6. [OK] をクリックします 32

33 はじめに 分類シートの操作 分類シートには 特定の分類でアイテムの概要が表示されます たとえば インタビューの応答者のノードを作成し 人 に分類する場合 その分類をダブルクリックすると 応答者の記事をすばやく参照できます フィルタを適用してデータのサブセットを表示する セルをクリックして属性値を更新する 人口統計属性のインポート ( 分類シート ) スプレッドシートやテキストファイルに人口統計属性がある場合 このデータをインポートし プロジェクト内でケースノードを自動的に分類できます たとえば インタビューの応答者のノード分類を設定するには 次の手順を実行できます 1. 人 というノード分類をプロジェクトに追加します [ 作成 ] タブの [ 分類 ] グループで [ ノードの分類 ] をクリックします 2. リストビューですべてのインタビューを選択します 3. 右クリックし [ ケースノードとして作成 ] をクリックし 人 という分類を割り当てます NVivo で各インタビューに新しいノードが作成され コンテンツがコーディングされます 4. スプレッドシートで インタビューを受けた人の名前が作成したノードの名前と一致していることを確認します 5. スプレッドシートをインポートします [ 外部データ ] タブの [ インポート ] グループで [ 分類シート ] をクリックします NVivo でスプレッドシートから 人 ノードに属性が自動的に適用されます 33

34 人 場所およびその他のケースの探索 アイデア NVivo にはプロジェクト内のケースを探索するためのツールがあります たとえば 次のことを実行できます 行列コーディングクエリを使用して 人口統計属性に基づいて回答者のコメントを比較します チャートを作成して 回答者の人口統計の分布を確認します ケースノードで内容を確認した後 モデルを作成して回答者の認識を視覚的に表示し それぞれのストーリーを語り ます メモを作成して ケースについての意見や考察を記録します 34

35 はじめに フレームワークマトリックスのデータのサマリ作成 フレームワークマトリックスを使用して データのサマリをグリッド形式で作成できます これは インタビューやフォーカスグループのトランスクリプトを処理する場合に特に役立ちます グリッドにはケースノード ( たとえば インタビューした人 ) の行や テーマのノードの列があり ケースとテーマが交差しているセルにサマリを入力できます たとえば アナのボランティア経験のサマリを作成できます セルにサマリのテキストを入力する 関連ビューにケースでコーディングされた内容が表示される フレームワークマトリックスに凝縮された資料を処理すると 次のことを簡単に行えるようになります 列を見て テーマに関するすべてを参照する 行を見て 特定の個人に複数のテーマがどのように関連し合っているかを確認する ある行を別の行と比較して 複数の個人の経験を比較する フレームワークマトリックスに資料を凝縮すると 行列を印刷するか 行列をスプレッドシートにエクスポートすることによって データを他の人と簡単に共有できます フレームワークマトリックスの処理を開始する前に 資料をインポートし ソースコンテンツをノードにコーディングし テーマのノード階層を設定する必要があります フレームワークマトリックスの処理に関する詳細については NVivo ヘルプを参照してください 35

36 クエリですべてをまとめる NVivo のクエリを使用すると 次のことを実行できます ソースとノードの語やフレーズを検索および分析する 特定の語や最も頻繁に出現する語を検索できる コーディングに基づいて質問やパターンの検索を行い チームメンバー間のコーディングの整合性を確認し 進捗を確認する [ クエリ ] タブを使用して クエリを処理できます 段階的なクエリウィザードを使用して簡単にクエリを作成 テキスト分析にクエリを使用 次のクエリを使用して ソース内のテキストを調べることができます テキスト検索クエリ : 資料内の語やフレーズを検索し すべての一致をプレビューノードで表示します コンテンツが自動的にコーディングされます ( 必要な場合 ) ワードツリー ( 単語ツリー ) を表示し 語をコンテクストで表示します ワードツリー ( 単語ツリー ) に結果が表示され ブランチをクリックすると コンテンツが強調表示される 頻出語クエリ : ソースで最も頻繁に出現する語を表示し 結果をタグクラウド ツリーマップまたはクラスター分析図に表示します 単語クラウドに結果が表示され 語をダブルクリックすると ノード内のすべての出現が収集される 36

37 はじめに コードの調査にクエリを使用 次のクエリを使用して コーディングを確認し 調べることができます コーディングクエリ : あらゆるノードの組み合わせですべてのコーディングを収集します たとえば 水質 および 観光 でコーディングされたすべてのコンテンツを収集して調べたり 水質 でコーディン グされたコンテンツが 観光 でコーディングされたコンテンツの近くにある場所を検索したりします 行列コーディングクエリ : 検索条件に基づいて ノードの行列を作成します たとえば コミュニティごとの水質 に関する属性を表示します コーディング比較クエリ :2 人の調査員または 2 つの調査員グループのコーディングを比較します これは コーディングの整合性と 調査員が行った質問の不一致に関心のあるチームに役立ちます 複合クエリ : テキストとコーディングクエリの組み合わせです コーディングされたコンテンツ内 またはその近くの指定されたテキストを検索します グループクエリ : プロジェクト内の他のアイテムに特定の方法で関連付けられているアイテムを検索します たとえば 選択したソースをコーディングするノードを検索します クエリを最大限に活用 アイデア コーディングプロセスの初期段階でクエリの実行を開始します これは質問したい事項に重点を置き ( それに応じてコーディングするように促す ) ために役立つ場合があります たとえば 地元の漁師たちにとって水質の問題はどれほど深刻ですか? という質問をする場合 必ず 水質 ノードでコーディングを行い ケースノードで 漁師 属性とともにコーディングを行います コーディングクエリを使用して アイデアを構築してテストします たとえば 水質に関する人の認識が開発のペースに緊密に関係していると直感したとします 開発 でコーディングされた NEAR コンテンツである 水質 でコーディングされたすべての資料を収集するクエリを作成します 行列コーディングクエリを使用して 人口統計属性に基づいて属性を比較します たとえば コミュニティごとの水質 に関する属性を調べます セルをダブルクリックすると コーディングされたコンテンツが表示される クエリから判明した内容を記録するメモを作成します これによって 詳細な質問を行い より深い分析が行えるようになることがあります メモをクエリ結果にリンクします 37

38 プロジェクトを視覚的に表示 NVivo では チャート モデル その他の表示テクニックを使用してデータを調べることができます このようなテクニックは 傾向を調べたり セオリーをテストしたり 資料の内容を理解したりするために役立つことがあります データをチャートで表示 チャートを作成して プロジェクトでデータを表示したり 調べたりすることができます たとえば チャー トを作成して ソースをコーディングするノードを確認することができます チャートウィザードを使用するか プロジェクトの他の領域を処理している間にチャートを作成することができます たとえば 詳細ビューで開いているノード ノード行列 またはソースに基づいてチャートを作成できます また さまざまなタイプのチャートから選択することもできます たとえば 3D 棒や列などです チャートウィザードを起動します [ エクスプローラ ] タブの [ 表示 ] グループで [ チャート ] 画像をクリックします チャートの処理の詳細については NVivo ヘルプを参照してください 38

39 はじめに モデルとグラフを作成して接続を視覚的に表示 モデルを作成するか 表示するグラフを生成し データ内の接続を調べて表現することができます [ エクスプローラ ] タブのオプションを使用して モデルやグラフを作成できます 新規モデルを作成する 選択したソースまたはノードのグラフを生成する プロジェクトを計画するモデルを作成し 期待や仮説の概略を説明することができます シェイプをプロジェクト内のアイテムにリンクし シェイプから直接アイテムを開く また プロジェクトのアイテムの接続方法を表示するグラフを生成することもできます たとえば 選択されたソースまたはノードに接続されているアイテムを表示できます 選択したソースまたはノードのグラフを生成する グラフをモデルに変換できる 39

40 ツリーマップとクラスター分析図の操作その他の表示テクニックを使用して データで何が発生しているかをさまざまな観点で見ることができます 次に例を示します ツリーマップを使用して 含まれているリファレンス番号によってノードを比較します プロジェクト内のコーディングのパターンを参照するか または属性値に基づいてソースまたはノードを比較する クラスター分析を使用して 似たような語 属性値 またはコーディングを共有しているソースまたはノードを グループ化します [ サマリ ] タブをクリックすると 図の生成に使用された値が表示される ソース ノード またはクエリの結果を処理する際に データを表示することを選択できます たとえば ソーシャルメディアデータセットのクラスター分析図を表示したり 頻出語クエリの結果のタグクラウドを表示したりできます 表示の処理に関する詳細については NVivo ヘルプを参照してください 40

41 はじめに レポートと抽出型版の作成プロジェクトが大規模になると レポートを使用して次のことを実行できます 進捗を確認し 修正する 他よりも頻出するテーマを特定する 判明したことを提示する抽出型版では データのコレクションをテキスト Excel ファイルまたは XML ファイルにエクスポートできます このデータを使用して他のアプリケーションで補足的な分析を行うことができます NVivo の事前に定義されたレポートを実行するには 次の手順を実行します 1. ナビゲーションビューで [ レポート ] をクリックし [ レポート ] フォルダをクリックします 2. リストビューで 実行するレポートをダブルクリックします レポート結果は詳細ビューに表示されています このビューを使用してレポート内のアイテム間を移動する 独自のレポートを作成するには [ エクスプローラ ] タブの [ レポート ] グループで [ 新規レポート ] の画像をクリックします レポートウィザードの手順に従って レポートのフィールド フィルタおよびレイアウトを選択します また レポートデザイナーを使用して独自のレポートを作成 ( または既存のレポートを変更 ) することもできます レポートの操作に関する詳細については NVivo ヘルプを参照してください 41

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43 はじめに 43

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