lecture 6 社研-2016春.ppt.ppt

图表中显示的是每个态度类别中被访者的平均年龄。不同意的被访者的平均年龄要比同意或没有意见的那些被访者的平均年龄要大。 * 相关测量 两个变量之间的相关关系（measures of association） 相关程度的强弱 相关的方向（正相关和负相关） 相关性测量依据的是消减误差比例（ proportionate reduction in error (PRE））.相关性测量是根据一个变量值去猜测另一个变量值的能力。相关性越大，降低错误的概率变越大。 相关测量值有很多种，采用哪一种视测量层次而定。 * * * * * Fudan University Fudan University 社会研究方法 第6讲:社会统计1 统计分析:描述统计指的是描述数据的方法。推论统计则帮助研究者根据观察数据得出结论，通过对样本的研究进而推论总体。 * 先复习一下不同测量层次的变量 根据社会现象具有不同的性质和特征，因此对它们的测量也具有不同的层次。测量层次可分为四类： 定类：将不同属性进行分类（nominal) 定序：确定等级和次序 (ordinal) 定距：确定相互之间不同等级的间隔距离和数量差别(interval) 定比：具有以上三种测量的全部性质，还具有一个绝对的零点。(ratio) * 单变量描述统计 频数分布(frequency distribution):对变量的不同属性出现次数的描述。可适用于定类、定序、定距和定比数据。 * 举例：400位被访者的信息。可以用以下两种方式来列出被访者的性别信息。即用原始计数和百分比频数分布的方式。 * 对于定距或定比资料，需要把资料分成不同的组。 * 频数分布(frequency distribution): 也可以用图形的方式展示，例如直方图histogram, 柱形图bar chart, 饼状图pie chart. Bar chart pie chart适用于离散变量 .histogram适用于定距和定比数据。 * * 柱状图 * 饼状图 * 集中趋势的测量 三种集中趋势的测量方式： 众数Mode：代表最常出现的观察值。适用于所有四类变量。 举例：6,5,7,10,9,5,3,5 (众数是5） 举例：5,6,1，2,5,7,4,7（众数是5和7） 举例：17,20,26,30,50,70 （没有众数） 中位数Median：按顺序排列后观察属性最中间的那个属性。适用于定序，定距和定比变量（不适用于定类） 若奇数个数字，则比较简单。例如：12 17 20 27 30 55 80 ，中位数为27. 若偶数个数字，则中间两个数字加总后再除以2.例如，17 20 26 30 50 70. 中位数是26+30/2=28 平均数Mean：适用于定距或定比数据。容易受到极值的影响。 * 如果频数分布是一个正态分布（normal distribution)，那么三个集中趋势的值都会相等。但是如果分布是一个偏态分布（skewed distribution), 中位数则较好的表示其集中趋势。 * 离散趋势测量：反映数据的分布（spread, dispersion, variability around the center),即中心点向外散布、离散或变异的程度。 比较一下以下两群人： 第一组7个人，年龄分别为 25,26,27,30,33,34,35. 第二组7个人，年龄分别为5,10,20,30,40,50,55 * 离散趋势测量：反映数据的分布（spread, dispersion, variability around the center),即中心点向外散布、离散或变异的程度。 比较一下以下两群人： 第一组7个人，年龄分别为 25,26,27,30,33,34,35. 第二组7个人，年龄分别为5,10,20,30,40,50,55 这两组人的平均年龄都是30岁，但是第二组的年龄分布离中心的 分散程度较远，或者说这个分布有较大的变异。 * 离散趋势测量：反映数据的分布（spread, dispersion, variability around the center),即中心点向外散布、离散或变异的程度。 有三种方法来测量离散趋势： 全距/极差range :max-min （适用于定序，定距，定比） * 百分位数(percentile)：一组n个观察值按照数值 大小排列，如，处于p%位置的数值成为第p百分位数。如 中位数就是第50个百分位数。 （适用于定序，定距，定比） 四分位数（Quartile），即把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。 第一四