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质性研究知识库

需要。AI 生成的是开放编码、主轴编码和选择编码草稿，研究者应回到原文核对并完成最终的类别命名、理论判断和研究结论。

可以导出 .qdpx 文件，用于衔接 NVivo 工作流；具体兼容范围应在目标版本中先做小规模验证。

围绕质性数据分析、访谈研究与扎根理论编码，整理可以直接用于论文和研究项目的方法、示例与复核清单。

入门与流程

系统讲解质性数据分析流程：材料整理、文本切片、开放编码、主轴编码、主题提炼与研究结论。含示例、复核要点和 AI 辅助方法。

手把手讲解访谈逐字稿编码：文本整理、匿名化、意义切片、初始编码、范畴合并、反例复核和结果导出，附可复用检查表。

用一段模拟访谈演示扎根理论三级编码：如何从开放编码归纳主轴范畴，再形成选择编码与核心范畴，并说明人工复核要点。

开放编码、主轴编码和选择编码分别做什么？本文从处理对象、抽象程度、产出和常见错误对比三种编码，并用访谈片段演示衔接方法。

提供可复用的质性研究编码表设计方法，涵盖原文摘录、初始编码、定义、范畴、备忘录、复核状态和版本管理，并附示例。

学习如何分析田野笔记：区分观察事实与研究者反思，完成文本整理、初始编码、主题审查、反例处理和访谈三角验证。

比较 NVivo 与 AI 质性分析工具在编码、项目管理、复核和协作上的适用场景，说明如何组合使用，避免把 AI 草稿当成最终结论。

AI 做质性分析是否可靠？从语境、偏差、反例、编码一致性和审计记录出发，给出研究生可执行的人工复核方法。

灵析面向研究生和高校研究者，帮助你把文本材料整理成可复核的编码草稿。

灵析支持哪些研究材料？

目前支持访谈逐字稿、访谈记录、田野笔记等文本材料，不支持音频或视频直接上传、转写或分析。

AI 生成的编码结果需要人工复核吗？

需要。AI 生成的是编码草稿，研究者应回到原文核对，并完成最终的类别命名、理论判断和研究结论。

灵析可以导出到 NVivo 吗？

可以导出 .qdpx 文件，用于衔接 NVivo 工作流；建议在目标版本中先进行小规模验证。

从一份访谈逐字稿开始，先试跑一遍完整的编码与复核流程。