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数据讲述
2016.11.25 2016.11.25 强度有多大第四部分已经讨论 2016.11.25 2016.11.25 2016.11.25 2016.11.25 2016.11.25 * * * 数据分析概论 第二组： 李 伟 杨晓婷 周志威 吴佩丽 连志康 郭绍威 2016.11.25 目录 1 导 论 2 数据搜集 3 一元统计 4 相关测量 5 显著性检验 6 简单回归 7 多元回归 《数据分析概论》旨在为定量研究数据分析的每一步提供统计学基础。目的是让初出茅庐的研究者具备一定的能力来为手头的问题选择恰当的统计检验工具。 在简述数据搜集之后，讨论一元统计（测量集中趋势和离散），之后讲解相关测量（皮尔逊相关系数、tau和lambda系数）和显著性检验，最后讨论了简单回归和多元回归。 A 形式化的研究路径 1.设计具体的假设和测量工具 2.谨慎的选择所选择的检验 B 非形式化的研究路径 1.对想法和数据进行自由探索型 2.在寻找“正确”模型过程中使用不同的测算 A、B分析策略 面对相同的问题 使用相同的研究工具 判断必须来自对统计结果的恰当解释，尤其当结果来自非实验的社会研究时。 “如果进去的是垃圾，出来的也会是垃圾” 数据处理步骤： （1）抽样——如果样本是一个科学的概率样本，那么它就能代表总体 （2）测量——在检验任何假设之前，调查的变量必须被测量 （3）编码——某些变量编码值含义显而易见，而有的编码值则是位置标记符 （4）输入 （5）核对 任何变量的两个特征都值得特别关注—— 1.集中趋势（central tendency）：关注变量的“典型”分值，把不同的观测统一起来，提供一个概要的含义 2.离散（dispersion）：关注分值的散布情况，表明观测相互之间的差别有多大 2016.11.25 2016.11.25 2016.11.25 2016.11.25 2016.11.25 2016.11.25 2016.11.25 2016.11.25 * * *
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