统计(一)数据与量化

一、数据是信息点

行和列的交叉形成点,行是个体,列是属性

1.从左到右的每一行记录一个个体的若干属性

2.从上往下的每一列记录一个属性(变项)的实况

3.列与行的交汇点是信息点,记录某个体的某属性

4.数据库是关于某些个体某些属性的信息库(矿)

 

二、量化研究只测量某些个体的属性

1.此统计非彼统计

1)此统计不是统计人数的统计

2)此统计是由此及彼的工具 由小见大,见微知著

3)此是样本,彼是总体

2.样本与总体

1)总体是全体

2)总体的属性叫总体参数,是认知目标

3)样本是总体的缩微

4)样本的属性叫样本统计值,是认知手段

3.概率样本与非概率样本

1)概率样本:总体的每个成员有相同的被抽入样本的概率

统计分析严格来讲必须是概率样本,因为统计工具背后的依据是概率论

2)非概率样本

3)抽样方法是抽取概率样本的科学程序

 

三、量化研究只测量某些个体的某些属性

只关注某些属性

1.变项(属性)的变,一是日新月异,二是因人而异

1)变项是可变者,可变异之物

2)变项是个体的属性或性质

3)研究手段是分析因人而异的变 收集到的数据都是因人而异的变

4)研究目的是理解日新月异的变 预测、决策等

2.量化只测量并记录个体相干属性的变

1)相干是实质相关:厉害相干,因果相干

2)厉害相干是选择因变项的根据

3)因果相干是选择自变项的根据

3.测量变项的四个层级

统计(一)数据与量化_第1张图片

4.根据研究需要与研究资源选择测量层级与测量单位

1)很多变项允许多个层级的测量

2)测量层级越高越好,测量单位越细越好

3)测量层级与单位取决于需要与资源

4)变量是对某个变项在某层级的测量结果

 

四、量化是个系统工程

量化是把我们关心的某些事物的某些属性加以测量,用数字的方式把测量结果记录下来

1.测量工具应该既有效(切实)又可靠

2.量化的实施过程

1)调查工具(问卷)的设计   符合文化、社会背景

2)调查工具的测试与调整

3)调查工具的操作

4)数据的编码,录入,清理

5)数据的处理:重新编码、平方、取对数

3.统计分析是实验的代用品

1)定性研究的局限性

2)实验是检验因果关系假设的最佳手段

3)统计分析是实验的代用品

社科研究领域很多情况无法做实验

4.代用品的可靠程度取决于量化水平  垃圾进垃圾出

1)问卷的设计水平取决于定性研究  如,种族歧视的研究导致了我们调查收入的时候,将种族纳入到自变量中

2)根据观察和文献分辨新物种  

3)分辨物种的重要属性

4)把属性背后的向度界定清楚

5)把变项的概念操作化

6)照搬照抄国外学者的问卷是尾巴主义

 

转载于:https://www.cnblogs.com/aidata/p/11593464.html

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