素质量化的方法.ppt

素质量化的方法 本章内容 量化的必要性 数据的收集 数据的分析 一、量化的必要性 二、数据收集 2.1 定义变量 2.2 变量的测量层次 2.3 观察数据—抽样调查：问题和可能性 2.4 问卷设计中常出现的问题 2.5 数据文件的格式 2.1 定义变量 数据收集的第一个工作，就是要清楚测量和收集什么。你要将你的研究问题转化为用变量的语言来描述，并且要对变量进行清楚的定义。 例如：思考一下，假设你已经为人父母，当要求你回答这个问题的时候，你有什么困惑。 “在你家庭中有多少个孩子？” 2.1 定义变量 至少存在以下问题： （1）孩子是否应该小于18周岁？ （2）孩子是仅仅指亲生子女，还是包括养子养女？过继的算不算？对于不和亲生父母生活在一起的孩子算不算？父母离了婚而共同抚养的孩子怎么算？ －－－－－ 所以要对“孩子”这个变量做清楚的界定。 思考：这个调查问题存在什么问题： “请问贵企业的销售收入是多少？_______” 2.2 变量的测量层次 思考题： 以下收集到的数据，可以进行“、”,“＋、—” ，“＊，／”中的哪些运算？ 五个人的性别：1，0，0，1，1（1：男性；0：女性） 五个人的身高：170，173，165，180，161（单位：厘米） 七天的气温（摄氏温度℃）：15，24，27，18，34，30，19。 五个人对一项政策满意程度的评分： 5，3，3，4，2 （1：十分不满意；2：不满意；3：一般或中立；4：满意；5：十分满意） 2.2 变量的测量层次 按照数据适合的运算规则，统计学将数据（或变量）划分为四个层次： 定类数据（变量）。它仅仅是一种标志，取数值仅仅是用以区分变量中的类型名称。不适合任何四则运算和大小运算。 定序数据。定序数据值能够比较大小，不能够做加减乘除运算，它表示一种次序。 定距数据。这类数据可以做大小比较以及加减运算，不能做乘除运算。数据之间的距离是相等的。其根本特征是，数据中的0不是物理客观存在的，而是人为设定的。例如：温度测量值就是定距。 定比数据。定比数据是数据中最高层次的测度等级。这类数据可以做大小比较和加减运算外，还可以做乘除运算。这时的0值不是人为确定的，而是物理客观存在的。例如：人的身高数据、体重数据。 2.2 变量的测量层次 思考题： 1）我们用一个量表测量人们对一项法律的态度，如果1表示不赞成，2表示无所谓，3表示赞成，对于3个人我们测得的值分别为：3、1、2，这些数据为____定序_数据。 2）测量10个大学生所在的年级，如果用1表示大一、2表示大二、3表示大三、4表示大四、5表示其他。测量的值为：1、3、4、1、2、3、2、1、1、4，这些数据为___定序_____数据。 3）测得5个人的第一次结婚年龄（单位：周岁）为：20、22、24、30和26，这些数据为__定序___数据。 2.2 变量的测量层次 注意三点： SPSS中将定距数据和定比数据合并为一类，叫刻度级数据。所以SPSS的数据测量层次只有三种。 一项统计方法适合低级别的数据，也适用于高级别的数据。但反过来不存立。例如我们可以计算身高数据的均值，但不能计算五个人性别的均值。 在社会科学研究对定序数据的处理有两种方式：一是将其作为定类数据看待；另一是将其作为刻度级数据看待。 2.3 观察数据——抽样调查 定义：凡是在获得数据的过程中，不对被调查对象数据产生的条件施加任何控制所得到的数据，称为观察数据。 两种方式：普查与抽样调查。 普查(Census) ：就是收集总体中的所有个体的数据。 抽样调查（Sampling）：是在总体中选择出一个样本，然后对样本中的个体进行调查，从所了解的样本数据来推断总体情况。 抽样调查的优点： 经济性。 时效性强。抽样调查可以迅速、及时地获取到所需要的信息。 准确性高。 抽样调查的一个原则“确信锅里的汤被搅拌均匀” 样本的两种类型：随机样本／方便样本。 思考题： 有时候杂志要求读者回答某些问题并寄回答案，从而构成一个样本。 请问这个样本能不能代表读者群总体？为什么？ 抽样调查的方法： （1）简单随机样本 （2）分层抽样 （3）等距离抽样 （4）整群抽样 思考题：假如你要调查广州市市区内的居民月收入，假设抽样容量为1000。你如何展开抽样？ 2.4 问卷设计中常出现的问题 问卷长度不能太长，一般来说不要超过3页A4纸，问卷能够让被调查人在15——20分钟完成是最好的。 用词要通俗易懂，如果涉及到专业词语尽量转化为普通人能理解的词语，如果实在没办法，你要对其进行解释。 用词要确切。就是说要让填问卷的人读到你的问题和答案没有偏差。这可以通过6W准则来保证：Who,Where,When,Why,What,Ho