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研究中的数据分析和阐释Data Analysis in Research 研究中数据分析的特点 微观层面上的分析 解决研究的实际问题 强调统计方法的应用 注重结论对研究的意义 很多情况下, 完整的数据分析是定性数据分析和定量数据分析的结合 定量和定性研究结合 定性 定量 ...严密的事实: 定量研究可提供可靠和有可比性的数据 ...深度的理解 研究对象的想法和感情: 定性方法提供充足的诊断和洞察 用定量和定性相结合的研究方法来达成目标 研究最有效的支持 分析和解释不是调查研究中某个阶段的独立过程，它应该贯穿在整个研究过程的始终。 研究目的包括了研究发现，结论和建议。你决不应该偏离这个目标。?(Roddy Glen) 一、数据分析的基本方法 一、基本数据分析方法 确定分析框架 准备出表格式 数据查错和清理 关于数据加权 关于追加样本 数据分析准备 3个准备工作 准备分析框架 准备数据出表格式 检查原始数据 确定分析框架 分析框架 明确那些数据为分析使用 准备报告框架 确定分析的逻辑 回答研究所关心的问题 数据处理过程:综述 手工 查错编辑 抄 码 编 码 统计出表 电脑查错与编辑 数据分析 制 作 码 表 数据输入 数据处理过程:出表 出表主要包括两种结果：频数分布表（Frequency Tables）和交叉表（Cross tabulations）。 频数分布表是对单变量而言的，它研究的是一个变量的各水平发生频率的分布状况；交叉表则是针对两个或两个以上的变量而言，它就是将一些变量与另一些变量进行交叉分析，以表格形式展示数据间关系的过程。 统计表中的要素 统计指标（Criterion）：分析中关注的项目，一般置于表的左侧，叫做SIDE 分组指标（Predictor）：用以把样本分成子群的变量，一般置于表的顶端，叫做TOP 基数（BASE）：用于计算百分比、平均数的样本量 行百分比（Row Percentage）与列百分比（Column Percentage）统计检验结果通常以在数字旁边标注字母表示 数据处理过程:分析数据表示例 (列百分比) 重度 中度 轻度 (a) (b) (c) Z2.性别 % % % Base=所有牛奶饮用者 2334 1183 408 % % % 男 43 48a 49a 女 57bc 52 51 合计 100 100 100 重度 中度 轻度 Z3.被访者年龄 (a) (b) (c) Base=所有牛奶饮用者 2334 1183 408 % % % 15-19岁 11 10 9 20-24岁 9 14a 12a 25-29岁 9 12a 14a 30-34岁 12 14 19ab 35-39岁 21c 20 17 40-44岁 14 13 14 45-49岁 13b 10 11 50-54岁 11bc 7c 4 Total 100 100 100 Mean 35.7 33.5a 33.4ab 数据处理过程:分析数据表示例（行百分比） 　 Total 合计 15-17 18-24 25-34 35-44 45-54 55-65 基数:所有饮用饮料／饮品的情况 36958 4 12 20 26 22 17 开水／煮开的自来水 13468 5 12 21 25 22 15 中国茶 5755 1 7 15 27 27 23 汤 4477 5 11 21 27 20 16 啤酒 2204 1 12 18 31 24 16 鲜牛奶／纯牛奶 1871 5 14 15 30 17 19 自制的豆浆 1309 2 9 20 29 24 16 汽水／碳酸饮料 1180 8 25 24 22 12 9 大桶装的饮用水 789 4 15 28 17 28 8 有包装的豆浆 704 3 11 26 28 18 15 菊花茶／清凉茶／五花茶等 584 4 8 23 25 12 28 用奶粉冲制而成的奶 582 9 8 21 16 26 20 白酒/ 洋酒/ 蛋酒等 533 0 5 13 36 26 20 酸奶 507 6 26 21 32 8 8 甜汤／糖水／绿豆汤 402 6