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定量研究ppt下载

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.ppt
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lipeier
上传时间:
2019-06-10 16:08:08
素材编号:
232894
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课件PPT
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定量研究ppt

这是定量研究ppt,包括了什么是定量研究,定量资料的分析,资料的整理与录入,数据录入,数据清理,单变量描述统计分析,集中趋势分析,离散趋势分析等内容,欢迎点击下载。

定量研究ppt是由红软PPT免费下载网推荐的一款课件PPT类型的PowerPoint。

定量研究的描述性统计分析 主要内容 一、什么是定量研究 (一)资料的整理与录入 二、定量资料的分析 (二)描述性统计分析 (单变量的描述性统计分析) 一、什么是定量研究 定量研究是指确定事物某方面量的规定性的科学研究,就是将问题与现象用数字和量度来表示,进而去分析、考验、解释,从而获得意义的研究方法和过程。 定量,就是以数字化符号为基础去测量。定量研究通过对研究对象的特征按某种标准作量的比较来测定对象特征数值,或求出某些因素间的量的变化规律。由于其目的是对事物及其运动的量的属性作出回答,故名定量研究。 二、定量资料的分析 当我们运用各种方法收集到一些数据资料后,接下来的任务就是对这些资料进行统计分析。 (一)资料的整理与录入 1、资料的审核 主要包括两部分:一是检查出问卷资料中的问题; 二是重新向被调查者审核。 资料审核有两种: ①实地审核。在收集资料过程中审核,即边收集边审核。 优点:及时,效果好。 缺点:资料收集工作的组织和安排要特别仔细,对调查员处理问题的能力要求比较强。 ②系统审核或集中审核。先将资料收回再进行审核。 优点:便于统一组织安排与管理,检查质量好。 缺点:周期长,有些问题无法落实。 2、资料的转换(资料的定量化) 在资料处理阶段,我们需要将被调查者对问卷中问题的回答转换成可供计算机识别和统计的数字。下面举个例子。 表1是一份问卷中被调查者对前几个问题的回答,以及我们将他们回答的答案转换成的数字。 表1 资料转换示意图 表格式问题的答案进行转换时要注意它的方向性,如表2 在每一行所选项下打 √号 上图中对于三种看法的赋值如下图 所以对于这个人的回答我们应该站换为2,2,1。 问卷资料的转换任务往往很艰巨,为了减少资料转换工作中的误差,研究者需要编制一份编码手册,交给编码员,编码员按照编码手册的要求就行资料转换。在编码手册中,研究者需要将编码的项目和问题一一列出,逐一规定它们的代码、宽度、栏码、简要名称、答案赋值方式以及一些其他规定等。下面是编码手册的例子。 3、数据录入 当问卷答案转换成数据资料后,就要进行数据录入。方式主要有两种: ①直接从问卷上将编好码的数据输入计算机。 优点:避免再次转录中出现的差错。缺点:速度慢。 ②先将问卷上编好码的数据转录到专门的登记表上,然后再从登记表上输入计算机。 优点:速度快。缺点:增加差错风险。 数据登录表(部分) 在录入的时候有两种途径: 1、直接在SPSS软件中录入 2、采用专门的数据库软件,如dBase、FoxBase、FoxPro等录入。 其中,专门性的数据库软件能较好的保证正确性,相对来说能减少数据录入时产生的误差。 4、数据清理 在资料的录入过程中肯定会难免出现一些小差错。因而在进行统计分析之前,应用仔细的进行数据清理工作,不让有错误的数据进入运算过程。 分为有效范围清理、逻辑一致性清理、数据质量抽查。 (二)描述性统计分析 数据在录入完毕之后,就要就行数据分析了。在数据分析的时候,一般首先要对数据进行描述性统计分析(Descriptive Analysis),以发现其内在的规律,再选择进一步分析的方法。 描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频次分步、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析等。下面我们介绍单变量描述统计分析。 单变量描述统计分析 单变量分析:出于描述的目的,对单个变量进行分析。它是一次只检验一个变量的分布情形——尤其是其属性分布。 单变量描述统计的基本方法包括频次分布,集中趋势分析,离散趋势分析等。 1、频次分布 频次分布就是对一样本中变量的不同属性出现的次数的描述。 比如样本的53%是男性,47%是女性。有时以图形表示更容易看出频次分布。如下图所示 此图是用SPSS根据全国社会调查中关于“参加”的资料制作的。其中左边的纵轴表示的是每种回答所占的百分比,而横轴则是各种回答。 2、集中趋势分析 集中趋势分析指的是用一个典型值或代表值来反映一组数据的一般水平,或者说反应这组数据向这个典型值集中的情况。 最最常见的集中趋势有:算术平均数(简称平均数,也称为均值)、众数和中位数三种。 (1)平均数:加总多个观察值,除以观察单位总数所得到的一个平均值。 公式: ,如果是单值分组资料,那么计算平均数 时首先要将每一个变量值乘以所对应的频数f,然后将各组的数值之和全部相加,并除以单位总数(也可以是各组频数之和)。 公式是: 如果得到组距分组形式的资料,在计算平均数之前需要计算组中值。 公式: 当组中值为小数时,四舍五入化为整数后再计算。 例:计算平均收入 某企业100名职工收入分布 =1500+2500+14000+9000+11000=380 (元) (2)众数:代表着最常出现的观察值或者属性。 (3)中位数:在观察属性排列中位于最中间的那个个案的值。如果个数是偶数,则取中间两个值的平均数 例如:7个人的年龄分别是16,17,17,20, 54和88,89。 众数是17,中位数是20. 注意: 在群体数量较多的情况下,计算年龄的平均数时,要在平均数的基础上加0.5。比如:全国13岁的人,在一年这个时间取值内是均匀分布的,也就是说平均年龄是13.5岁。 平均数、中位数、众数的比较 1、均值比中位数、众数对数据的概括能力要强。 2、相对于中位数和众数而言,均值对数据的灵敏度更大。 3、均值比中位数众数偏于分析和计算。 4、均值的抗耐性较差,及其容易受个别和少数极端值的影响。 5、均值适用范围比中位数众数窄。均值只适用于定距和定比变量。众数适合于定距、定序、定比、定类变量。中位数适用于定序、定比、定距变量。 3、离散趋势分析 离散趋势分析指的是用一个特殊的数值来反应一组数据相互之间的离散程度。也可以说是指测量值围绕中心值(比如平均数)的分布。离散程度的测量方式有极差、标准差、四分互差等。 (1)最简单的离散测量是极差:即最大值与最小值之间的差距。比如说,我们不仅可知道调查对象的平均年龄是15.89岁,还可以说他们的年龄分布是13-19岁。 (2)还有一个比较复杂的离散趋势测量方式是 标准差。 标准差本质上是某套资料的变异程度的指标。高的标准差意味着资料比较离散,低的标准差意味着资料比较聚集,离散程度小。如右图所示,说明了这个观点。职业选手的平均得分不高,但是很稳定(较小的标准差);业余选手的得分可能比较高,单是不稳定(较高的标准差),有时表现很好,有时表现很差。 标准差的公式为: 标准差可以对相应的集中趋势(平均数)的代表性做出补充说明。标准差越小,越具有代表性。 例:某校三个系各选5名同学,参加智力竞赛,他们的成绩如下: 中文系:78 79 80 81 82 =80 数学系:65 72 80 88 95 =80 英文系:35 78 89 98 100 =80 S(中文系)=1.414(分);S(数学系)=10.8(分) S(英语系)=23.8(分) 从以上结果可以看出,虽然平均分相同,但是中文系的标准差最小,说明队员之间成绩的离散程度最小,同时也说明80分的平均分对中文系的代表性最大,对英文系的代表性最小。 对于单值分组数据资料,计算标准差的公式略有变化。 其中f为Xi所对应的频数。 (3)四分互差 是去掉最小的四分之一的观察值和最大的四分之一的观察值后,所剩下的中间部分观察值得极差。四分互差是与中位数相对应的离散趋势,说明了中位数对一组数据的代表程度。 例如最高的那个四分之一的分数范围为120-150,而最低的那个四分之一的分数范围为60-90,那么就 可以得出四分互差为120-90,或30。 四分互差越小,说明中间的数据越集中,四分互差越大,说明中间的数据越分散。 连续变量和离散变量 前述的分析方法只适用于连续变量(定比,定距变量),不适用于离散变量(定类或定序变量)。 1、连续变量:以微小的速度稳定增加。比如,年龄就稳定的随时间变化逐步增加。 2、离散变量:从一个类别跳到另一个类别,中间没有联结。比如性别和大学年级。 谢谢大家!

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