蜜桃mama带娃笔记
在社会研究等领域，我们常常希望了解不同类型受访者的观点差异，而NVivo的矩阵编码查询功能就为我们提供了有力的工具。那么究竟如何利用这个功能来发现不同类型受访者的观点差异呢？
准备工作
首先要做好基础的编码工作。将收集到的不同类型受访者的访谈记录、调查问卷等文本资料导入NVivo中。然后根据研究目的和预设的主题，对这些文本进行初步编码。例如，研究消费者对不同品牌手机的看法，就可以先按照“外观设计”“性能表现”“价格合理性”等主题进行编码。同时，要对受访者进行分类，比如按照年龄分为“青年”“中年”“老年”，或者按照消费习惯分为“高频率消费者”“低频率消费者”等。
矩阵编码查询设置
打开NVivo的矩阵编码查询功能。在矩阵的行和列分别设置不同的变量。通常可以将受访者类型设置为行变量，将编码主题设置为列变量。比如，行是“青年”“中年”“老年”，列是“外观设计”“性能表现”“价格合理性”。设置好后，NVivo会自动统计每个单元格中相关文本的数量，这反映了不同类型受访者在各个主题下提及的频次。
分析数据发现差异
- 频次分析：观察矩阵中每个单元格的数值大小。如果在“外观设计”这一列中，“青年”对应的数值明显高于“老年”，就说明青年受访者更关注手机的外观设计，而老年受访者可能相对不太在意。
- 内容分析：点击矩阵中的单元格，查看具体的编码文本。分析不同类型受访者在相同主题下的具体观点表述。例如，青年受访者可能提到“外观时尚、酷炫的手机更有吸引力”，而老年受访者可能表示“外观简洁、操作方便就行”，通过这样的内容分析，能更深入地了解不同类型受访者的观点差异。
| 受访者类型 | 外观设计 | 性能表现 | 价格合理性 |
|---|---|---|---|
| 青年 | 频次高，关注时尚酷炫 | - | - |
| 中年 | - | - | - |
| 老年 | 频次低，注重简洁方便 | - | - |
通过以上步骤，我们就能利用NVivo的矩阵编码查询功能有效地发现不同类型受访者的观点差异，为研究提供有价值的信息。