MAXQDA数据分析案例概述

一、MAXQDA软件简介

MAXQDA是用于定性和混合方法研究的世界领先软件，也是唯一一款在Windows和Mac下提供相同功能和完全兼容性的领先QDA（Qualitative Data Analysis，质性数据分析）软件1。它被150多个国家/地区的数千名研究人员使用，提供了广泛的分析方法工具，如扎根理论、定性内容分析、话语分析、混合方法和案例等。

这款软件具有众多优势：

• 功能全面性：它能够帮助用户收集、组织、分析、可视化和发布来自定性、定量和混合方法研究的数据。例如，它可以处理各种类型的数据，无论是简单的文本文档、Excel表格、PDF文件，还是图片、音频、视频文件，甚至是SPSS或书目记录、推文等都可以用MAXQDA来分析。还可以使用MAXQDA Web收集器作为一个具有可搜索文本 (OCR)或图像的PDF来导入整个Web页面。
• 直观且易学：具有自解释界面，新用户能迅速找到自己的方向。并且有大量的教程、指南、网络研讨会以及积极的社区可以帮助用户更深入地了解MAXQDA。
• 适合团队合作：新的TeamCloud使合作变得更加容易，它为团队处理文件管理和团队沟通的事务。
• 全面的客户支持：如果用户有任何问题，其客户服务将乐意提供电话、电子邮件或聊天支持，此外，还提供有用的常见问题解答和实用的在线手册。

二、MAXQDA数据分析成功案例

（一）学术领域

• 纽约大学的定性数据分析：在纽约大学的研究项目中，研究人员利用MAXQDA进行定性数据分析。例如在社会学、心理学等学科的研究中，当需要处理大量的访谈记录、田野笔记等质性数据时，MAXQDA发挥了重要作用。它能够快速导入数据，如将访谈的Word文档或者音频文件轻松导入软件。然后通过编码功能，研究人员可以对数据进行分类，例如在对社会学中的群体行为研究里，将不同的行为表现、影响因素等进行编码。借助MAXQDA的可视化工具，还可以直观地展示不同编码之间的关系，像生成交互式图表来呈现不同行为因素之间的关联程度，从而得出关于群体行为的相关结论，推动学术研究的进展。
• 东京大学教育研究生院的应用：在教育研究领域，东京大学教育研究生院的研究者使用MAXQDA进行定性数据的分析。比如在研究教育政策对学生学习效果的影响时，可能会收集到大量的政策文件、教师的教学反馈、学生的学习心得等资料。MAXQDA可以对这些不同来源的数据进行有效的管理和分析。研究者可以对数据中的关键信息进行编码，如将教育政策中的不同条款、教学反馈中的教学方法改进建议、学生学习心得中的学习困难等分别编码。之后通过软件的分析功能，如利用代码关系浏览器查看不同编码之间的关系，发现教育政策中的某些条款与学生特定学习困难之间可能存在的联系，为教育政策的调整和教学方法的改进提供依据。

（二）企业领域

• 亚马逊的用户体验研究：亚马逊的高级用户体验研究员使用MAXQDA进行相关研究。在研究用户对亚马逊产品界面的满意度时，会收集大量的用户反馈数据，包括用户的在线评论、问卷调查结果、焦点小组讨论记录等。MAXQDA能够帮助研究员将这些不同格式的数据整合起来。通过定性内容分析的方法，对用户评论中的关键词进行编码，如将关于界面布局、操作便捷性、视觉效果等方面的评价分别编码。再利用软件的可视化功能，如MAXMaps展示编码之间的关系，清晰地呈现出用户最关注的界面问题，从而为亚马逊产品界面的优化提供有力的参考，提升用户体验，进而可能影响企业的市场竞争力和商业收益。

三、MAXQDA数据分析经典案例分析

（一）案例背景与研究问题

以某企业市场部门对消费者购买决策影响因素的研究为例。企业想要了解消费者在购买其产品时，哪些因素起到了关键的影响作用，是产品的价格、品牌形象、功能特性，还是广告宣传等因素。

（二）数据收集与整理

• 数据来源：收集的数据来源广泛，包括线上的消费者产品评价、社交媒体上关于产品的讨论、线下的消费者问卷调查、焦点小组讨论的记录等。这些数据类型多样，有文本形式的评价和讨论内容，也有问卷调查中的结构化数据。
• 导入MAXQDA：将这些不同来源的数据导入MAXQDA软件。对于文本数据，可以直接导入Word文档或者PDF格式的文件；对于问卷调查数据，如果是Excel表格形式，也能够顺利导入。在MAXQDA中，可以对这些数据进行统一的管理，如将不同来源的数据分组存放，方便后续的分析。

（三）分析过程

• 编码：首先确定编码的类别，例如根据研究问题确定“价格因素”“品牌形象因素”“功能特性因素”“广告宣传因素”等作为初始编码。然后对数据进行逐行阅读，将相关的语句或数据片段分配到对应的编码中。比如在消费者评价中提到“这个产品价格太贵了”就可以编码到“价格因素”下。由于是对消费者购买决策的研究，可能存在一个数据片段同时涉及多个因素的情况，此时就需要进行多编码操作。
• 多次编码与优化：为了使编码系统更加完善，通常会进行多次编码。在第一轮编码后，可能会发现有些编码存在重叠或者遗漏的情况。例如，发现有些关于性价比的评价没有合适的编码归属，就可以对编码系统进行调整，增加“性价比因素”这个编码，或者对“价格因素”的编码范围进行重新定义。
• 利用分析工具：
  • 代码关系分析：使用MAXQDA的代码关系浏览器查看不同编码之间的关系。可能会发现“品牌形象因素”和“广告宣传因素”之间存在很强的关联，这表明广告宣传对品牌形象的塑造有着重要的影响，进而影响消费者的购买决策。
  • 可视化展示：通过生成交互式图表，如柱状图展示不同因素被提及的频率，直观地看到消费者在评价中最关注的因素是产品的功能特性，其次是价格因素等。这为企业调整市场策略提供了直观的依据，例如企业可能会决定加大在产品功能研发上的投入或者调整产品价格策略。

（四）结果与结论

• 结果呈现：通过分析得出各个影响因素在消费者购买决策中的重要性排序，以及不同因素之间的相互关系。例如，发现产品功能特性是最重要的因素，但品牌形象和价格因素也不容忽视，而且品牌形象与广告宣传紧密相关。
• 结论与决策建议：基于结果，为企业的市场部门提供决策建议。如建议企业在产品研发时注重功能特性的提升，同时在广告宣传中突出产品功能优势以提升品牌形象，并且合理制定价格策略以提高产品的市场竞争力。

四、MAXQDA数据分析案例实操步骤

（一）确定研究问题

这是使用MAXQDA进行数据分析的第一步，也是最为关键的一步。

• 明确研究目的：例如在研究社会现象时，要清楚是想要解释某种现象产生的原因，还是描述现象的现状，或者是预测现象的发展趋势。像研究城市居民的垃圾分类行为，目的可能是了解影响居民进行垃圾分类的因素，以便提高城市的垃圾分类效果。
• 细化研究问题：将大的研究目的细化为具体的研究问题。对于城市居民垃圾分类行为的研究，可以进一步细化为“居民的年龄、教育程度、家庭结构等因素如何影响其垃圾分类行为？”“社区的宣传教育活动对居民垃圾分类行为有怎样的影响？”等问题。

（二）数据收集

• 选择数据类型：根据研究问题确定需要收集的数据类型。如果是研究居民的垃圾分类行为，可能需要收集居民的基本信息（年龄、教育程度、家庭结构等），这可以通过问卷调查获取定量数据；同时需要收集居民对于垃圾分类的看法、态度、行为习惯等方面的质性数据，可以通过访谈、社区观察记录等方式获取。
• 确定数据来源：明确数据从哪里获取。对于居民垃圾分类行为的研究，数据来源可以是社区内的居民家庭、社区管理部门、当地的环保部门等。例如从社区管理部门获取居民参与垃圾分类宣传活动的记录，从居民家庭获取访谈数据等。

（三）数据导入MAXQDA

• 准备数据格式：MAXQDA可以导入多种格式的数据，如Word文档、PDF文件、Excel表格等。如果是访谈数据，通常整理成Word文档格式；如果是问卷调查数据，整理成Excel表格格式以便导入。
• 导入操作：在MAXQDA软件中，通过简单的操作将数据导入。可以直接将文件拖放到MAXQDA的文件列表中，然后在文件组和文件集中进行整理。例如将所有的访谈数据放在一个文件组中，将问卷调查数据放在另一个文件组中。

（四）编码过程

• 确定编码单位和规则：编码单位可以是句子、段落或者准句子等。例如在分析居民垃圾分类行为的访谈数据时，可以以句子为编码单位。编码规则要确保编码的一致性，比如规定凡是提到居民对垃圾分类知识了解程度的语句都编码到“垃圾分类知识”这个类别下。
• 创建初始编码：根据研究问题和数据内容创建初始编码。对于居民垃圾分类行为的研究，可以创建“居民基本信息”“垃圾分类知识”“社区宣传影响”“家庭影响”等编码类别。
• 进行编码操作：对数据中的每个单元进行阅读，然后将其分配到合适的编码类别中。在编码过程中，如果遇到一个单元可能适合多个编码类别的情况，要根据事先确定的规则进行处理，例如优先考虑最主要的影响因素进行编码。

（五）分析与可视化

• 代码分析：
  • 检查代码频率：查看每个编码在数据中出现的频率，了解哪些因素在数据中被提及的次数较多。例如在居民垃圾分类行为研究中，发现“社区宣传影响”这个编码的频率较高，说明社区宣传活动在居民垃圾分类行为中可能起到了重要作用。
  • 分析代码关系：使用MAXQDA的代码关系浏览器分析不同编码之间的关系。比如发现“家庭影响”和“垃圾分类知识”这两个编码之间存在关联，可能意味着家庭环境对居民获取垃圾分类知识有一定的影响。
• 可视化呈现：
  • 生成图表：利用MAXQDA提供的可视化工具生成各种图表，如柱状图展示不同编码的频率，概念图展示编码之间的关系等。例如用柱状图展示不同社区宣传活动（如宣传海报、宣传讲座等）对居民垃圾分类行为影响的程度。
  • 导出结果：将分析结果和可视化图表导出，以便在报告或者论文中使用。可以导出为图片格式（如PNG、JPEG）或者数据格式（如Excel表格）。

五、不同领域MAXQDA数据分析案例对比

（一）学术领域与企业领域

• 数据来源
  • 学术领域：数据来源较为广泛和多样化，包括学术文献、田野调查笔记、访谈记录、问卷调查数据等。例如在社会学研究中，可能会对不同社会群体进行长期的田野调查，收集大量的观察笔记和访谈数据；在教育学研究中，会收集学生的学习成绩、课堂表现记录、教师的教学反馈等数据。这些数据的收集往往是为了深入探究学术理论问题，如社会现象背后的规律、教育方法的有效性等。
  • 企业领域：主要来源于企业内部数据（如销售数据、员工绩效数据等）和外部市场数据（如消费者反馈、市场调研报告等）。例如在市场营销研究中，企业会关注消费者的购买行为数据、对产品的评价数据等，目的是为了提高企业的市场竞争力，优化产品和服务，增加企业的利润。
• 分析目的
  • 学术领域：旨在探索新知识、验证理论假设、深入理解社会或自然现象等。例如在心理学研究中，通过对大量实验数据和访谈数据的分析，验证某种心理理论是否成立，或者发现新的心理现象和规律。
  • 企业领域：更侧重于解决实际的业务问题，如提高产品销量、优化客户服务、提升品牌形象等。例如企业通过分析消费者对产品的反馈数据，找出产品的不足之处并加以改进，以提高产品的市场占有率。
• 分析方法的侧重点
  • 学术领域：更多地使用扎根理论、质性内容分析等方法，强调从数据中归纳出理论或者对已有理论进行验证。例如在社会学研究中，运用扎根理论对田野调查数据进行分析，逐步构建出关于社会群体行为的理论模型。
  • 企业领域：除了质性分析方法外，还会结合一些简单的定量分析方法，如统计频率计算等，并且更注重分析结果的实用性和可操作性。例如在市场调研中，除了对消费者的反馈进行质性分析外，还会计算不同产品特性被提及的频率，以确定产品改进的重点方向。

（二）不同学术领域之间

• 数据来源
  • 社会学领域：数据来源多为社会调查、访谈、观察等，如对不同社会阶层的生活方式、社会关系的调查。数据反映的是社会结构、社会行为等方面的情况。
  • 教育学领域：数据来源包括学生的学习成果（考试成绩、作业作品等）、教师的教学活动记录（教案、教学评价等）、教育政策文件等。这些数据主要围绕教育教学过程和效果。
  • 医学领域：数据来源有患者的病历、临床试验数据、医护人员的工作记录等。数据主要涉及疾病的诊断、治疗效果、患者的健康状况等方面。
• 分析目的
  • 社会学领域：目的是理解社会现象、社会结构和社会关系的本质，揭示社会不平等、社会变迁等问题。例如研究社会阶层差异对教育机会的影响，以促进社会公平。
  • 教育学领域：旨在提高教育质量、优化教学方法、评估教育政策的效果等。例如分析不同教学方法对学生学习成绩的影响，为教学改革提供依据。
  • 医学领域：为了改善医疗服务、提高疾病诊断和治疗的准确性、探索疾病的发病机制等。例如通过分析临床试验数据，评估新药物的疗效和安全性。
• 分析方法的侧重点
  • 社会学领域：常用定性的方法如话语分析、民族志研究等，关注社会现象背后的意义、权力关系等。例如通过话语分析研究社会舆论如何塑造公众对某一社会问题的看法。
  • 教育学领域：会运用教育统计学方法与质性分析相结合，如在评估教学效果时，既会分析学生成绩的量化数据，也会对教师的教学反馈进行质性分析。
  • 医学领域：更多地依赖于临床试验设计、统计分析等方法，同时结合质性研究来了解患者的体验。例如在新药研发过程中，通过严格的临床试验设计和统计分析来验证药物的疗效，同时通过质性研究了解患者在治疗过程中的感受和需求。

六、最新MAXQDA数据分析案例

自2023年4月MAXQDA的附加组件“AI Assist”首次发布以来，为数据分析带来了新的功能和可能性。

（一）利用AI Assist进行访谈分析

例如在一个关于职场员工工作满意度的研究中，研究人员使用MAXQDA 24.3版本（该版本集成了ChatGPT流行的交互逻辑）对大量的员工访谈数据进行分析。

• 自动摘要功能：AI Assist的自动摘要功能可以快速生成访谈内容的摘要，节省研究人员的时间。例如对于每个员工长达一小时的访谈内容，AI Assist能够在短时间内生成简洁的摘要，突出员工在工作满意度方面提到的关键因素，如薪资待遇、工作环境、职业发展机会等。
• 代码系统建议：软件根据访谈数据给出代码系统建议。在这个职场研究中，它可能会根据员工提到的各种因素自动建议“薪资因素”“工作环境因素”“职业发展因素”“人际关系因素”等编码类别。研究人员可以根据这些建议并结合自己的研究问题进行调整和完善。
• 聊天功能开启新分析视角：研究人员可以与AI就特定文档或编码片段选择进行“聊天”。比如研究人员对某个员工提到的“工作环境中的团队协作氛围”这一编码片段不太理解其背后的含义或者想要深入挖掘更多信息时，可以通过聊天功能询问AI。AI可能会根据访谈数据中的其他相关内容以及自身的知识储备给出解释或者提供进一步分析的方向，这为研究人员开辟了一个充满分析可能性的新世界。