开放编码、主轴编码与选择性编码：扎根理论编码指南（2026）

Qualitati 研究团队 · 2026-09-24 · 11 分钟阅读

简短回答：开放编码、主轴编码和选择性编码是 Strauss 与 Corbin 版扎根理论的三个分析阶段。开放编码把资料拆解为带标签的概念；主轴编码通过追问条件、行动与结果，把这些概念关联成类属；选择性编码则围绕一个能解释核心故事的核心类属，把各类属整合起来。三个阶段相互交叠、反复循环，而不是一次走完的流水线。

很多博士生第一次听导师说"用扎根理论"时，接触到的就是开放编码、主轴编码和选择性编码（国内常称"三级编码"）这套术语。这也是许多方法论章节出错的地方：这三个词被当成"第一轮、第二轮、最终主题"的泛称来用，而这并不是它们的本义。本文逐一解释每个阶段，用一个贯穿全文的例子演示，并附上一份清单，帮助你向答辩委员和审稿人证明你确实按规程完成了编码。

这个话题正当其时。2026 年 8 月，一个名为 AutoTraceGT 的多智能体系统在 AI 智能体日志上自动完成了开放编码、主轴编码和理论编码；2026 年 7 月的一篇关于人机协作归纳编码的预印本，则让人类研究者始终掌握类属定义的决定权。只有弄清每个阶段本该做什么，才能判断一个工具是否真的做到了。

最后更新：2026 年 9 月 24 日

要点速览

开放编码产出概念；主轴编码产出关系；选择性编码产出围绕一个核心类属的整合理论。
三阶段术语属于 Strauss 学派（Strauss 与 Corbin，1990）。Glaser 的经典扎根理论和 Charmaz 的建构主义扎根理论使用不同的阶段名称。
主轴编码是最常被跳过的阶段。把编码归入不同"桶"只是分类，除非你说明了类属之间如何关联，否则不算主轴编码。
各阶段需要与持续比较、备忘录写作和理论抽样交替迭代。按顺序把所有资料编一遍，并不是扎根理论。
AI 工具可以加快开放编码并提出归组建议。但关联类属、选定核心类属仍是研究者必须亲自承担并记录的诠释性决策。

开放编码、主轴编码与选择性编码从何而来

扎根理论始于 Barney Glaser 与 Anselm Strauss 的著作 The Discovery of Grounded Theory（1967）。两人后来分道扬镳。Strauss 与 Juliet Corbin 在 Basics of Qualitative Research（1990）中提出了开放、主轴、选择性三阶段编码程序，以及用于关联类属的"编码范式"。Glaser（1992）批评该范式是把资料强塞进预设框架，他保留了实质性编码（开放与选择）和理论编码。Kathy Charmaz 的建构主义扎根理论（2006）则使用初始编码和聚焦编码。

关于 Strauss 学派程序和编码范式的清晰阐述，可参阅 Vollstedt 与 Rezat（2019）。实际要点是：如果你的方法部分写的是"开放编码、主轴编码和选择性编码"，就等于宣告你采用 Strauss 版本，审稿人会期待看到它的逻辑，包括编码范式，或不采用它的明确理由。扎根理论与其他方法有何不同，可参阅我们的主题分析与扎根理论对比指南。

阶段一：什么是开放编码？

开放编码是逐行或逐事件地把资料拆解为概念，每个概念都有标签和简短定义。研究者紧贴资料，追问"这里发生了什么？"，并把每个新事件与此前的事件相比较（持续比较）。此时的编码是暂定的，数量也很多。

贯穿示例。设想一项访谈研究，对象是入职第一年上夜班的新护士。对一段访谈记录做开放编码，可能得到：

"假装知道"（一个本土编码）：向资深同事隐藏自己的不确定。
向同辈而不是护士长求证。
在车里预演交班。
数着时间等天亮。

开放编码时还要记录属性和维度："向同辈求证"会在频率、对象以及问题风险高低上有所变化。这些维度就是主轴编码的原材料。

阶段二：什么是主轴编码？

主轴编码沿着一个类属的"轴"，把概念和子类属与该类属关联起来。研究者追问：现象在什么条件下发生，人们如何行动与互动来回应，结果又是什么。这就是编码范式：条件、行动/互动与结果。Basics 的后续版本以这种简化的三部分形式呈现范式，而不是 1990 年那份更完整的清单（因果条件、情境条件、中介条件、策略、结果）。

贯穿示例。若干开放编码聚集在一个我们可以称为管理可见的胜任感的类属周围：

范式要素	追问的问题	与"管理可见的胜任感"相关的编码
条件	何时、为何发生？	夜班人手紧张；考核期；感到资深同事在评判自己
行动/互动	人们如何应对？	"假装知道"；向同辈求证；预演交班
结果	带来了什么？	延迟上报；形成同辈网络；下班后精疲力竭

注意它与简单归组的区别。一个名为"应对"、装着四个编码的文件夹，说明不了它们如何关联。主轴表格则提出了一个可以用更多资料检验的论断：人手紧张和考核压力导致隐藏不确定，进而导致延迟上报。把这个论断写进分析备忘录，再去寻找能推翻它的案例。

阶段三：什么是选择性编码？

选择性编码围绕一个核心类属整合各类属：这个概念出现频繁，与大多数其他类属相连，并能解释资料中最多的变异。研究者撰写"故事线"，完善发展不足的类属，并通过理论抽样填补空白，直到新资料不再改变类属的属性（理论饱和；参见我们的资料饱和指南）。

贯穿示例。更多访谈之后，管理可见的胜任感可能被纳入一个核心类属，例如赢得"可以不知道"的资格：新护士从隐藏不确定，经由同辈居间求证，到在自觉胜任感已被认可后公开提问的过程。其他类属（夜班条件、同辈网络、精疲力竭）如今都挂靠在这一过程之下。

三个阶段对比

阶段	核心问题	主要产出	常见错误
开放编码	这里发生了什么？	大量带属性和维度的暂定概念	编码话题（"人手"）而非行动与意义
主轴编码	这些概念如何关联？	带有条件、行动、结果的类属	把编码归入文件夹，却不说明关系
选择性编码	主线故事是什么？	一个核心类属和一套整合理论	列出五个并列主题，再挑一个称为"核心"

概念、类属与主题作为分析单位有何不同，参见编码、类属与主题。

扎根理论编码完整性清单

这份清单是 Qualitati 为博士生和研究团队开发的工具。请在撰写方法章节之前使用；每一个"否"都可能是答辩委员会追问的问题。

写明流派。方法部分是否说明你遵循哪个版本的扎根理论（Strauss 派、Glaser 派、建构主义），并使用该版本的阶段名称？
开放编码是动态的。大多数开放编码描述的是行动、过程或意义，而不是话题吗？
关系是明确的。对每个类属，你能否说出至少一个条件、一个行动/互动和一个结果，或说明所采用的替代逻辑？
持续比较有迹可循。是否有证据（备忘录、编码手册版本）表明编码在比较事件后发生了变化？
确实做了理论抽样。后期的招募或访谈问题是否因新出现的类属而改变？
只有一个核心类属。你能否用两句话解释为什么是这个类属、而不是其他类属居于核心？
处理了反面案例。不符合故事线的案例是否被报告并解释？（参见反面案例分析。）
记录了 AI 的使用。如果某个工具提出过编码或归组，你的审计轨迹是否显示了它的建议，以及你接受、修改或拒绝了哪些？

AI 能完成开放、主轴和选择性编码吗？

AI 如今可以尝试全部三个阶段，但现有证据支持的用法是用它加速开放编码、提出结构建议，而不是取代研究者的诠释性决策。2025-2026 年的三项研究说明了这一领域的现状：

LOGOS（arXiv 2509.24294）结合 LLM 编码、语义聚类和图推理构建层级化理论，报告与专家构建的图式平均吻合度为 80.4%。我们曾在AI 能构建扎根理论吗？一文中介绍过它。
AutoTraceGT（Lu 等，2026 年 8 月 31 日提交）在 AI 智能体轨迹上反复进行开放、主轴和理论编码直至饱和，在六个数据集上找回了人工标注分类体系中 73-91% 的失败模式。它的资料是机器日志而非人类访谈，能否迁移到访谈研究尚未经过检验。
人机协作编码（Liu 等，2026 年 7 月 30 日提交）由 LLM 提出标签，对 45,000 条教育者消息进行编码，而人类保留对类属定义和合并的决定权。对 2,560 条消息的独立人工编码补充了 LLM 阶段遗漏的五个编码。

规律是一致的：与专家图式的吻合度相当可观但并不完整，而缺失的部分恰恰是一篇论文需要论证的东西。把 AI 的输出当作一组候选开放编码和候选关系，在备忘录中加以检验，绝不要把它当作已完成的主轴或选择性编码。

Qualitati 的定位

Qualitati 是一个面向高校和研究机构的欧洲定性研究平台，价格亲民，并把 GDPR 与数据隐私作为核心重点。在扎根理论项目中，它可以支持资料收集和早期编码工作，而关联与整合仍由你完成：

AI 主持访谈支持文字和语音，当理论抽样需要用修订后的提纲开展新访谈时很有帮助。
QDA Workspace 支持 AI 辅助归纳编码，可作为你之后逐行审阅的第一轮开放编码；类属稳定后还可进行演绎编码，并支持编码手册生成和主题可视化。
ThemeLens 可在多达 100 份访谈记录中综合主题并附上受访者原话，适合检验某个拟议类属是否在整个语料中成立。它做的是主题综合，而不是主轴编码，因此请把它的输出当作备忘录中的证据，而不是你的范式模型。
多语言研究支持 10 种语言，适用于跨国扎根理论研究。

Qualitati 没有专门的编码范式或核心类属功能。如果你的设计依赖正式的主轴图，仍可在备忘录或传统 QDA 软件中绘制。查看透明定价，或在 NVivo 替代方案中比较各选项。

局限与方法论关切

编码范式存在争议。Glaser 的"强塞"批评至今仍有分量。有些研究者宽松使用范式，或完全不用；只要说明清楚，两者都站得住。
阶段是启发式的，而非线性顺序。写"我们先做开放编码，再做主轴编码，最后做选择性编码"，可能暗示一个线性过程，审稿人会视之为误解。
小而固定的样本限制理论发展。没有理论抽样的研究，通常更适合称为受扎根理论启发的主题分析。
本文引用的 AI 研究均为预印本，资料类型和评估标准各不相同。它们的吻合度数据不能直接比较，也并非都经过同行评审。

人工审阅说明：贯穿示例仅作说明之用，并非来自真实研究。请以你所在院系要求的方法论教材版本核对各阶段定义。

适用对象，以及何时不宜采用

本指南适用于正在规划或答辩 Strauss 派扎根理论研究的博士生、导师和研究团队。如果你的目标是描述固定资料集中的主题（请用反思性主题分析，参见我们的主题分析指南），如果你在套用预先确定的框架（请用框架分析或演绎编码），或者你遵循 Glaser 派或建构主义扎根理论（它们有各自的编码术语），就不要使用开放、主轴和选择性编码。

常见问题

开放编码、主轴编码和选择性编码有什么区别？

开放编码为资料中的概念贴标签；主轴编码按条件、行动/互动和结果把概念关联成类属；选择性编码围绕一个核心类属把各类属整合为理论。

主轴编码就是把编码归成主题吗？

不是。归组只是建立"桶"。主轴编码要说明概念之间如何关联，例如哪些条件引发哪些行动，又带来什么结果。

主轴编码必须使用编码范式吗？

并非绝对。许多研究会改造范式或采用其他关系逻辑。说明你做了什么以及原因即可，因为 Strauss 派研究的审稿人会关注这一点。

选择性编码和理论编码有什么区别？

选择性编码是 Strauss 与 Corbin 围绕核心类属进行整合的阶段；理论编码是 Glaser 的术语，指用理论编码族关联实质性编码。二者在不同流派中发挥相似作用。

扎根理论研究中可以用 AI 做开放编码吗？

可以，作为你随后审阅的第一轮，前提是记录工具提出了什么、你改了什么。近期研究显示 AI 与专家编码的吻合度有用但不完整。

扎根理论需要多少次访谈？

没有固定数字。抽样持续到理论饱和，即新资料不再改变类属的属性为止。

结论

开放编码、主轴编码和选择性编码是三个相互衔接的动作：命名概念、关联概念、围绕核心类属整合概念。主轴编码是大多数研究最薄弱的环节，也恰恰是 AI 工具帮助最少的环节。用 AI 加快开放编码，用备忘录和上面的清单把关系讲清楚，并明确写出你所遵循的扎根理论流派。准备好收集和编码资料时，免费开始，获赠 30 积分，无需信用卡。