c# magick.net pdf to image : C# fill out pdf form control SDK system azure winforms web page console QDAMiner3217-part1631

QDA Miner User’s Manual     171 
Content Analysis 
WordStat is a quantitative content analysis add-on module that can be used to analyze words and phrases 
found in documents. When used with QDA Miner, WordStat can perform these analyses on entire 
documents or on selected code segments. It may also perform simple descriptive analysis or let you 
explore potential relationships between words, phrases or categories of words and other numeric or 
categorical variables.  
There are many benefits to combining qualitative and quantitative content analysis techniques. For 
example, quantitative content analysis may be useful as an exploration tool prior to qualitative coding by 
allowing one to identify subtle differences in word usage between subgroups of individuals, or to quickly 
find the most common topics of phrases. Restricting the analysis to segments associated with specific 
codes may also be useful to identify potential words or phrases associated with those codes. You may 
then use the QDA Miner text retrieval tool to identify other segments to which this code may be 
assigned. Quantitative content analysis may also be useful after qualitative coding has been performed. 
For example, you may try to validate the conclusions drawn from manual coding by comparing those 
conclusions with the results obtained from a quantitative content analysis. Qualitative codings may also 
serve as the starting material to develop and validate a categorization dictionary that will allow automatic 
categorization of documents or cases. 
To perform a quantitative content analysis on documents in a project, select the CONTENT ANALYSIS 
command from the ANALYSIS menu. The following dialog box will appear: 
C# fill out pdf form - C# PDF Form Data fill-in Library: auto fill-in PDF form data in C#.net, ASP.NET, MVC, WinForms, WPF
Online C# Tutorial to Automatically Fill in Field Data to PDF
create pdf fill in form; convert pdf fillable form
C# fill out pdf form - VB.NET PDF Form Data fill-in library: auto fill-in PDF form data in vb.net, ASP.NET, MVC, WinForms, WPF
VB.NET PDF Form Data fill-in library: auto fill-in PDF form data in vb.net, ASP.NET, MVC, WinForms, WPF
change font size in fillable pdf form; create a writable pdf form
172    QDA Miner User’s Manual  
VARIABLES - This option allows you to specify on which document variables the analysis will be 
performed. If the current project contains more than one document variable, you will have a 
choiceof selecting either one or more of them. By default, all document variables are selected. To 
restrict the analysis to a few of them, click the down arrow key at the right of the list box. A list of 
all available document variables will appear. Select all variables that you want to analyze. 
By default, text analysis is performed on the entire document (All Text option). However, it is 
also possible to restrict the analysis to specific coded segments or exclude segments from the 
analysis by enabling the Coded Segments option. Set the list box immediately to the right of this 
option to Is if you want to analyze only the text found in the selected segments. Set it to Is not to 
exclude these text segments from the analysis. Finally, select the code segments to analyze or to 
exclude either from a drop-down checklist by clicking the arrow button at the right end of the list 
box or from a tree representation of the codebook by clicking the 
button. 
IN RELATION WITH - This set of options allows you to specify whether the quantitative content 
analysis should consider potential differences or relationship with one or more quantitative or 
categorical variables. If Nothing is selected, WordStat will allow descriptive as well as co-
occurrence analysis on words or categories of words. Selecting the Other Variables option adds 
the possibility of examining in WordStat the relationship between these words or categories and 
the values of quantitative or categorical variables. The drop-down list box below this option is 
used  to select the variables in  relation to  which the analysis will be performed. Selecting 
Assigned Codes or Category allows one to analyze the text assigned to codes and identify 
potential differences in words or categories of words associated with different codes. When this 
option is enabled, a temporary file is created containing all text segments associated with the 
selected codes along with a categorical variable to represent the code name. To add to this 
temporary file any remaining text segments not associated with any one of those codes, enable the 
Include category for remaining text option.  
Once the options have been set, click the OK button to call WordStat. 
WordStat can also be called from various dialog boxes to analyze retrieved text segments. This feature is 
available by clicking the 
button located on the toolbar above the result table. In such a situation, the 
text analysis is performed on a temporary data file. For this reason, all coding features normally available 
in WordStat to apply codes to text segments are disabled. 
C# HTML5 PDF Viewer SDK to view PDF document online in C#.NET
Process. Data: Read, Extract Field Data. Data: Auto Fill-in Field C# PDF - View PDF Online with C#.NET HTML5 PDF Viewer. Support to zoom in and zoom out PDF page.
attach image to pdf form; pdf signature field
VB.NET PDF- View PDF Online with VB.NET HTML5 PDF Viewer
Data: Read, Extract Field Data. Data: Auto Fill-in Field Data. Field for DNN, C#.NET Winforms Document Viewer, C#.NET WPF Support to zoom in and zoom out PDF page
convert pdf to form fillable; allow users to attach to pdf form
QDA Miner User’s Manual     173 
Statistical Analysis 
QDA Miner shares the same file structure and format as Simstat, an easy-to-use, yet powerful statistical 
program. When both applications are installed on the same computer, you can call Simstat from within 
QDA Miner and perform statistical analysis on any numerical or categorical variable in the project 
without having to export data to an external file, quit QDA Miner, or even close the active project. 
Simstat offers a wide range of statistical analysis and graphics. It can also perform numeric and 
alphanumeric  computation,  transformation  and  recoding  of  variables,  as  well  as  advanced  file 
management procedures such as data file merging, file aggregation, etc. 
To run Simstat from QDA Miner, simply select the STATISTICAL ANALYSIS command from the 
ANALYSIS menu. While Simstat is running, QDA Miner will be disabled and it will not be possible to 
access any of its features. You will regain access to the program as soon as you quit Simstat. 
Please note that QDA Miner can produce frequency tables and crosstabulation on numerical and cate-
gorical variables and produce various charts (bar charts,pie charts, histograms, box-&-whiskers plots) 
without the need of run Simstat.  For more information on this feature, see page 36. 
VB.NET PDF - WPF PDF Viewer for VB.NET Program
Data: Read, Extract Field Data. Data: Auto Fill-in Field Data. for DNN, C#.NET Winforms Document Viewer, C#.NET WPF PDF pages, zoom in or zoom out PDF pages and
asp.net fill pdf form; convert pdf to fill in form
VB.NET PDF- HTML5 PDF Viewer for VB.NET Project
Data: Read, Extract Field Data. Data: Auto Fill-in Field Data. Field C#.NET users and developers can view PDF online with PDF page and zoom in or zoom out PDF page
convert word to fillable pdf form; create fillable pdf form
174    QDA Miner User’s Manual  
Automatic Text Classification 
Automated text classification is a supervised machine-learning task by which new  documents  are 
classified  into  one  or  several  predefined  category  labels  based  on an  inductive  learning  process 
performed on a set of previously classified documents. This machine-learning approach of classification 
has been known to achieve comparable if not superior accuracy to classification performed by human 
coders, yet at a very low manpower cost. It has been used to automatically classify documents into 
proper categories or to find relevant keywords describing the content and nature of a document. It has 
also been used to automatically file or re-route documents or messages to their appropriate destinations, 
to classify newspaper articles into proper sections or conference papers into relevant sessions, to filter 
emails or documents (like spam filtering), or to route a specific request in an organization to the 
appropriate department. Automated text categorization may also be used to identify the author of a 
document of unknown or disputed authorship.  
Developing, optimizing and testing automatic document classification models often takes time and is 
performed by special applications such as the WordStat content analysis and text mining module. QDA 
Miner by itself, however does not provide the necessary tools to develop classification models. To do so 
one needs the WordStat add-on module. Once developed, these classification models can be saved to 
disk and used for classification tasks. QDA Miner can read those saved models and apply them to text 
segments (sentences, paragraphs, coded segments) or whole documents. Results of classification may 
then be used to automatically assign codes to text segments or values to existing or new categorical 
variables.  
In order to be accessible by QDA Miner, WordStat classification models should be stored on disk under 
the Provalis Research\Models subfolder. 
The automatic classification option in QDA Miner is available from the result table of the following text-
retrieval tools: 
ɷ
Text Retrieval 
ɷ
Query by Example 
ɷ
Section Retrieval 
ɷ
Keyword Retrieval 
ɷ
Coding Retrieval 
ɷ
Code Sequence Analysis 
It is available from those analysis dialog boxes in a form of an optional panel appearing at the bottom of 
the result table. This panel can be displayed or hidden by clicking the 
button and looks like the 
dialog box below: 
C# WPF PDF Viewer SDK to view PDF document in C#.NET
Process. Data: Read, Extract Field Data. Data: Auto Fill-in Field one PDF page or whole PDF while in viewing in C#.NET. Abilities to zoom in and zoom out PDF page
convert pdf to pdf form fillable; convert excel to fillable pdf form
VB.NET PDF - View PDF with WPF PDF Viewer for VB.NET
Data: Read, Extract Field Data. Data: Auto Fill-in Field Data. for DNN, C#.NET Winforms Document Viewer, C#.NET WPF Abilities to zoom in and zoom out PDF page.
pdf fillable forms; convert pdf to fillable pdf form
QDA Miner User’s Manual     175 
The Classsification Model list box lists all  WordStat classification models stored  in the Models 
subfolder. The first step one needs to do in order to classify retrieved text segments or documents is to 
select a classification model. Once a model has been selected, the other panel options become available. 
You may then click the 
button to obtain information about the classification model developed by 
WordStat, such as the number of classes to be predicted, the algorithm used for prediction, etc.. 
To apply the selected model, click the 
button. QDA Miner will take each entry in the result 
table above the classification panel and will apply the classification method to the associated text and 
will display the classification result in a table. The Predicted Class column indicates which class was 
identified as the most likely candidate for classifying this text. The Ratio command computes a ratio 
between the similarity score obtained for the predicted class and the second-best class. For example, if 
for a specific row, the ratio is equal to 8x, then we could say that the probability that this text belongs to 
the predicted class or that the similarity of this document to other documents from this predicted class is 
about 8 times higher than for documents in the second most likely class. If this value is low, such as 1.1x 
or 1.2x, we could say that the classified text is almost as likely to belong to the second class as the 
predicted class, and we may decide to ignore the classification results. All the other columns on the right 
of this Ratio column contain relative probability or similarity scores associated with each class. The score 
for the predicted class is shown in blue characters and a bold typeface.  
By default, the table is sorted in descending order of the ratio statistic, so that classifications for which 
we would be the most confident are listed at the top, while the classifications that are more uncertain are 
located at the bottom of the list. To sort this table in ascending order on any other column values, simply 
click the column header. Clicking a second time on the same column header sorts the rows again in 
descending order. 
To remove a specific classification result, select its row and then click the 
button. 
Results of  an automatic classification may be stored in the project in two different ways. If full 
documents are classified, one can store the value of the predicted class, and optionally, the probability or 
similarity score associated with each class into new numerical variables. If paragraphs or sentences are 
C#: XDoc.HTML5 Viewer for .NET Online Help Manual
Click to draw an arrow annotation. Shape outline and shape fill can be set. Loaded file. C# HTML5 Viewer: Other Options ( ). Click to zoom out current file. 7.
convert pdf to fillable form online; converting a word document to pdf fillable form
C# PDF Text Redact Library: select, redact text content from PDF
Read, Extract Field Data. Data: Auto Fill-in Field for PDF text content protecting in Visual C#.NET project. library and components for blanking out PDF text in
convert pdf into fillable form; fillable pdf forms
176    QDA Miner User’s Manual  
classified, then predicted classes may be attached to the text segments as codes. If codes corresponding 
to the name of the classes do not already exist, QDA Miner will automatically add those to the codebook, 
before applying them. 
To store classification results as variables: 
ɷ
Click the 
button. A dialog box similar to this one will appear: 
ɷ
To save the predicted class, click the check box beside the Save Predicted Class option and enter 
a variable name.  
ɷ
To save the scores associated with each class and upon which the classification has been made, 
click the check box beside Save Scores and enter a variable prefix (up to 7 characters). Variable 
names are created by adding successive numeric values to this prefix. For example, if the edit box 
at the right of the Variable Prefix option is set to "CLASS_", the variable names will be 
CLASS_1, CLASS_2, CLASS_3 etc. 
ɷ
If any one of the specified variables does not exist, QDA Miner will create new ones and store the 
numerical values associated with either the predicted class or the class scores. A confirmation 
dialog box will ask you to confirm the creation of those new variables as well as the overwriting 
of any existing ones. 
To store classification results as codings: 
ɷ
Click the 
button. QDA Miner will ask you to confirm the autocoding of all items in the table 
with a code corresponding to the predicted class. If you choose Yes, the program will browse 
through  the  entire  project,  select  the  corresponding  text  segment  and  assign  the  code 
corresponding to the predicted class. If any one of the codes is currently not in the codebook, a 
new category corresponding to the name of the classification model will be created, and the 
missing codes will be added to this new category. 
To export the classification table to disk: 
ɷ
Click the 
button. A Save File dialog box will appear. 
ɷ
In the Save As Type list box, select the file format under which to save the table. The following 
formats are supported: ASCII file (*.TXT), Tab delimited file (*.TAB), Comma delimited file 
C# PDF Text Extract Library: extract text content from PDF file in
adobe PDF document in C#.NET class. Able to extract and get all and partial text content from PDF file. Ability to extract highlighted text out of PDF document.
create a fillable pdf form; convert word form to fillable pdf form
QDA Miner User’s Manual     177 
(*.CSV), MS Word (*.DOC), HTML file (*.HTM; *.HTML), XML files (*.XML) and Excel 
spreadsheet file (*.XLS).  
ɷ
Type a valid file name with the proper file extension.  
ɷ
Click the Save button.  
To append a copy of the table in the Report Manager:  
ɷ
Click the 
button. A descriptive title will be provided automatically for the table. To edit this 
title or to enter a new one, hold down the SHIFT keyboard key while clicking this button. 
For more information on the Report Manager, see the Report Manager Feature
topic. 
To print the table:  
ɷ
Click the 
button.  
178    QDA Miner User’s Manual  
Storing Code Statistics into Numeric Variables 
Most output tables created by QDA Miner may be exported to disk in various file formats including 
Excel, MS Word, HTML, XML, and delimited ASCII files. Code statistics may also be appended to the 
existing project file, allowing you to use those new variables for further numerical processing or case 
filtering. To append code statistics to your current project, select the COMPUTE command from the 
VARIABLES menu. The following dialog box will appear: 
COMPUTE - This option allows you to specify which statistic calculated on selected codes will be 
stored in the numeric variables. Four statistics are available: 
• Occurrence  
• Frequency.  
• Word Count 
• Rate per 1000 words 
OF - Select the codes on which to calculate the above statistic by clicking the arrow button at the right 
end of the list box and by selecting these codes. The number of variables calculated will be equal 
to the number of codes selected . 
IN - This option allows you to specify on which document variables the calculation will be performed. 
If the current project contains more than one document variable, you will have a choice to select 
either one or more of them. By default, all document variables are selected. To restrict the 
computation to a few of them, click the down arrow key at the right of the list box. A list of all 
available document variables will appear. Select all the document variables that you want to 
analyze. 
VARIABLE NAMES - This option sets what method should be used by QDA Miner to create new 
variable names. When set to CODE NAME, the program will attempt to use each code name as 
the name of a new variable. Illegal characters are automatically removed and long names are 
QDA Miner User’s Manual     179 
truncated  to  the  first  10  characters.  Duplicated  variable  names  are  distinguished  by  the 
substitution of numerical digits at the end of the name. When this option is set to PREFIX, 
variable names are created by adding successive numeric values to a user-defined prefix. For 
example, if the edit box at the right of the prefix option is set to "FREQ", the variable names will 
be FREQ1, FREQ2, FREQ3, etc.  
VARIABLE TYPE -  By default, QDA Miner saves code statistics in as many variables as there are 
codes. For example, if your codebook contains 100 codes, then 100 variables will be necessary to 
store the statistics associated with each code, on code statistics per variable. When you choose to 
store the occurrence of codes, QDA Miner offers you the possibility to store the observed 
occurrences in a limited number of  polynomial (or multinomial) variables. For example, if the 
maximum number of different codes per case is no more than 10, then you may instruct QDA 
Miner to create 10 nominal variables and store in each of those, a nominal value representing one 
of the codes. If less than 10 codes are found in a specific case, then the remaining variables are 
left empty. To store values in a limited set of nominal variables, choose the Multiple Polynomial 
Variables option and enter the Maximum Number of Variables that should be used for storing 
the  code values. To  store code names  rather than  nominal values, select Multiple String 
Variables instead. If the maximum number of codes found in a single case is higher than the 
specified number of variables, then a warning message will appear to let you know that some code 
occurrence information have been lost and to indicate what was the maximum number of codes 
encountered in the project. To store occurrences as zeros and ones in as many variables as there 
are codes, selecting the Multiple Dichotomous Variables option.   
When you click the OK button, the program prompts you to confirm the calculation of the required 
number of variables. If variables with similar names exist in the project, the confirmation dialog box will 
display the number of existing variables that would be overwritten as well as the number of variables that 
need to be created by this command. Click the YES button to confirm the creation and overwriting of 
variables. Click NO to abort the procedure. 
To exit from the dialog box without performing the recoding, click the CANCEL button.  
180    QDA Miner User’s Manual  
Exporting Code Statistics
Various code statistics may be exported to disk in different file formats including Excel, HTML, XML 
and delimited ASCII files, allowing those data to be further analyzed using a statistical program. To 
export code statistics to disk, select the EXPORT | CODE STATISTICS command sequence from the 
PROJECT menu. The following dialog box will appear: 
EXPORT - This option allows you to specify which statistic calculated on selected codes will be 
stored into numeric variables and exported. Four statistics are available: 
• Occurrence 
• Frequency 
• Word Count 
• Percentage of Words 
OF - Select the codes on which to calculate the above statistic by clicking the arrow button at the 
right end of the list box and by selecting these codes. The number of variables calculated will be 
equal to the number of codes selected. 
IN - This option allows you to specify on which document variables the calculation will be 
performed. If the current project contains more than one document variable, you will have a 
choice to select either one or more of them. By default, all document variables are selected. To 
restrict the computation to a few of them, click the down arrow key at the right of the list box. A 
list of all available document variables will appear. Select all the document variables that you 
want to analyze. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested