定性数据研究方法chap5
定性研究方法
定性研究方法定性研究方法是一种通过观察、访谈、分析等手段来获取和理解研究对象行为、态度、观点等非数值特征的研究方法。
相比于定量研究方法，定性研究方法更注重对研究对象的深入理解和描述，适用于对社会现象、人类行为、文化等复杂现象的研究。
本文将介绍定性研究的基本概念、常用方法和步骤。
定性研究的基本概念。
定性研究是一种基于非数值数据的研究方法，其目的在于理解和描述研究对象的特征、态度、观点等。
定性研究方法通常包括观察、访谈、文本分析等手段，通过这些手段获取和分析非结构化或半结构化的数据，以揭示研究对象的内在含义和规律。
定性研究方法适用于对社会现象、人类行为、文化等复杂现象的研究，能够提供深入的理解和描述。
定性研究的常用方法。
定性研究方法包括但不限于以下几种常用方法：1. 观察，通过观察研究对象的行为、环境等，获取数据并进行分析，以揭示研究对象的特征和规律。
2. 访谈，通过与研究对象进行深入的交流和访谈，获取他们的态度、观点、经验等非数值数据，以理解其内在含义。
3. 文本分析，对书籍、文献、采访记录等文本数据进行分析，以揭示其中蕴含的信息和规律。
4. 焦点小组讨论，组织一组相关研究对象进行集体讨论，以获取他们的共同观点、态度等非数值数据。
定性研究的步骤。
进行定性研究时，通常需要经历以下几个步骤：1. 研究设计，确定研究目的、研究对象、研究方法等，制定研究方案。
2. 数据收集，通过观察、访谈、文本分析等手段，收集研究对象的非数值数据。
3. 数据分析，对收集到的数据进行整理、归纳、分析，揭示其中的规律和内在含义。
4. 结果呈现，将数据分析的结果进行呈现，可以通过文字、图表、案例等形式进行描述和展示。
5. 结论和讨论，根据数据分析的结果，进行结论和讨论，对研究对象的特征、态度、观点等进行解释和理解。
总结。
定性研究方法是一种重要的研究方法，其通过观察、访谈、文本分析等手段来获取和理解研究对象的非数值特征。
定性研究方法适用于对社会现象、人类行为、文化等复杂现象的研究，能够提供深入的理解和描述。
定性数据统计分析概要课件
组织文化研究
要点一
总结词
组织文化研究是定性数据统计分析在组织管理领域的运用 ，通过对组织文化的深入了解，提升组织的凝聚力和竞争 力。
要点二
详细描述
组织文化研究关注组织的价值观、行为规范、沟通方式等 方面。通过收集员工反馈、观察组织行为等方法获取数据 ，运用统计分析方法探究组织文化的特点和影响因素。这 有助于组织发现问题、改进管理方式，并培养积极向上的 组织文化，提高员工的工作满意度和忠诚度。
定性数据统计分析概 要课件
目录
• 定性数据统计分析概述 • 定性数据收集方法 • 定性数据分析方法 • 定性数据统计分析软件 • 定性数据统计分析应用案例
01
定性数据统计分析概述
定义与特点
定义
定性数据统计分析是一种基于非数值 型数据的研究方法，通过对数据的内 容、性质、结构和关系进行分析，揭 示数据背后的意义和规律。
特点
定性分析强调对数据的深入理解和主 观解读，注重数据的背景、语境和情 境，能够揭示数据背后的复杂性和多 样性。
目的与意义
目的
定性数据统计分析旨在深入理解数据的意义和内在联系，揭示研究对象的特点 、规律和变化趋势，为决策提供科学依据。
意义
定性分析在社会科学、市场调研、组织研究等领域具有广泛应用，能够帮助研 究者深入探索研究对象，理解复杂的社会现象，为决策提供更加全面和深入的 信息。
访谈法
通过与研究对象进行面对面的交流，收集口头表达的信息。
访谈法是一种常用的定性数据收集方法，通过与研究对象的 直接交流，可以获取他们的观点、感受和经验等深层次的信 息。访谈可以采用开放式或半开放式的问题形式，以便更好 地引导研究对象展开讨论。
定性研究方法
定性研究方法定性研究方法是一种基于非数量化数据的研究方法，它通过对人类行为、态度、观念等进行深入的描述和解释，以揭示问题的本质和内在联系。
在社会科学领域，定性研究方法被广泛运用于心理学、教育学、社会学等学科中，为研究者提供了一种全面理解和解释社会现象的途径。
首先，定性研究方法强调对研究对象的深入理解和描述。
研究者通过采用访谈、观察、文本分析等方法，深入了解研究对象的行为、态度、观念等方面的特点，从而揭示出问题的本质和内在联系。
例如，在教育学领域，研究者可以通过对教师和学生的访谈，观察课堂教学情境等方式，深入了解教学过程中的问题和挑战，为改进教学提供理论支持。
其次，定性研究方法注重对研究对象的主观解释和理解。
研究者在进行定性研究时，通常会充分尊重研究对象的主观意识和解释，通过对其言行举止的描述和解释，揭示出问题的多重意义和深层次内涵。
例如，在社会学领域，研究者可以通过对社会群体的观察和访谈，深入理解他们对社会现象的主观解释和理解，为社会问题的解决提供深刻见解。
最后，定性研究方法注重对研究过程的灵活性和开放性。
研究者在进行定性研究时，通常会灵活运用多种研究方法，充分发挥自己的创造性和想象力，以获取更加全面和深入的研究结果。
例如，在心理学领域，研究者可以通过深度访谈、案例分析等方法，获取研究对象内心世界的深层信息，为心理问题的解决提供更加有效的途径。
综上所述，定性研究方法是一种基于非数量化数据的研究方法，它强调对研究对象的深入理解和描述，注重对研究对象的主观解释和理解，同时也注重对研究过程的灵活性和开放性。
定性研究方法的运用为社会科学领域的研究者提供了一种全面理解和解释社会现象的途径，为社会问题的解决提供了有力支持。
报告中的定性研究方法与数据处理技巧
报告中的定性研究方法与数据处理技巧引言：报告中的定性研究方法和数据处理技巧在现代社会中扮演了重要的角色。
定性研究方法通过深入了解和分析现象背后的内在因素，帮助研究者揭示出隐藏在现象之下的真相与本质。
数据处理技巧则有助于将海量的定性数据整理和分析，提供了科学研究的有效工具。
本文将就报告中的定性研究方法与数据处理技巧展开详细论述。
一、现象的观察与描述在报告中，首先需要通过观察和描述来呈现研究的现象。
反映现象的文字描述应准确、客观、具体，避免主观色彩的插入。
观察可以以直接观察和间接观察为主，观察者应通过充分沉浸现场，准确抓取关键信息，描绘出细致入微的现象。
二、深入访谈与讨论深入访谈和讨论是报告中常用的定性研究方法之一。
通过与研究对象进行深入对话，研究者可以获取更多细节和个体观点。
访谈的关键在于问好问题，避免主观引导，还可以通过多次访谈来确保信息的完整性和准确性。
三、现象分类与主题提取在报告中，为了使杂乱的观察和访谈数据有机有序地组织起来，研究者需要进行现象分类和主题提取。
现象分类可基于共同特征、共性问题等进行，帮助研究者梳理数据，减少冗余信息。
主题提取则是从大量细节中抽离出核心问题和概念，使数据更聚焦、有针对性，便于后续的数据分析。
四、数据的整理与编码对于收集到的定性数据，研究者可进行适当的整理与编码。
整理工作可用表格、图表等形式呈现，以清晰、可视化的方式展示研究结果。
编码是将数据进行分类、编号和标记，便于后续的数据统计和分析，确保数据的系统性和可比性。
五、数据的分析与综合报告中，研究者可以运用定性数据的分析方法，如内容分析、情感分析等，深入挖掘数据中的价值与含义。
同时，研究者还可以将不同数据来源的信息进行综合与对比，进一步挖掘数据中的隐含关系和规律。
数据分析要注重严密的逻辑和理性思考，避免主观偏见的干扰。
六、结果的呈现与解释最后，在报告中，研究者需要通过合理的方式将数据处理结果呈现出来，并对结果进行解释。
定性研究法
定性研究法定性研究法是一种主要依赖于描述性或诠释性数据的研究方法，它通过深入的观察、采访、文献分析等方式，对研究对象进行细致入微的了解，从而获取对研究问题的深入理解。
与定量研究法相比，定性研究法更加关注人类行为的内在机制、情感和动机等非量化的特征。
定性研究法可以帮助研究者探索复杂的现象，对于一些无法量化的主观经验、文化现象、社会互动、意义等方面有着独特的优势。
它在人文社会科学领域广泛应用，如教育学、社会学、心理学、人类学等。
在定性研究法中，采用了多种数据收集方法。
首先，观察是定性研究的重要手段之一，通过直接观察研究对象的行为、环境、情境等，获得详细的信息。
其次，采访也是定性研究常用的方法，可以通过深入访谈来探究研究对象的态度、观点、经验等。
此外，文献分析和案例研究也可以用来收集有关现象或事件的详细信息。
在数据分析方面，定性研究主要使用诠释性分析来理解和解释数据。
常用的分析方法包括内容分析、分类分析、主题分析、情感分析等。
研究者可以通过对数据进行归纳总结，进行理论框架的构建，解释和诠释研究对象的行为、经验和观点。
定性研究法具有一定的优点与局限性。
首先，它能够深入了解研究对象的内在动机、经验和观点，有利于探索问题的本质。
其次，它适用于研究一些难以量化的主观现象，对于复杂的社会互动、文化现象等有很高的适用性。
此外，定性研究法能够提供丰富而个体化的信息，有利于更好地理解研究对象的多样性。
然而，定性研究法也存在一些局限性。
首先，由于数据是主观的，容易受到研究者主观意识和选择的影响，可信度受到一定的挑战。
其次，相比定量研究，定性研究的样本容量较小，可能有一定的偏见性。
此外，数据分析的过程相对复杂，需要对数据进行主观解释，有可能导致研究结果不够客观。
综上所述，定性研究法是一种重要的研究方法，其通过多种数据收集方法和诠释性分析来获得对研究对象的深入理解。
不仅有助于解决复杂问题，也对于提供个体化的评估和理解非常有帮助，但也需要注意研究者主观意识的影响所带来的局限性。
5体内药物分析z
1．从分析物分
代谢物
内源性物质
2．从生物样品种类分
均匀样品 非均匀样品
3．从样品的来源分
体内药物分析
人体 实验动物
11 2021/8/4
体内药物分析的对象
研究对象
评价药物的安全性（临床前研究）—动物
评价药物的有效性（临床研究）—人体 （健康志愿者或患者）
用药的安全、有效与合理—人体（患者 TDM ）
体内药物分析
2 2021/8/4
药物进入体内后
—— 经过吸收、分布、代谢和排泄等动力学过程 —— 化学结构和存在状态都可能发生变化 —— 在不同个体中存在差异（个体差异） —— 进而直接影响到药物在不同个体中的治疗效 应和毒副作用
需对生物体内药物及其代谢物进行研究分析
体内药物分析
3 2021/8/4
体内药物分析
33 2021/8/4
四 何时需要进行治疗药物监测
临床治疗中的常规血药浓度监测是指测 定规律服用某药物 5 个半衰期后已达稳定的 血药浓度
用一般剂量或超过一般剂量仍不能控制 病情时，通过监测可以了解病人是否规律用 药、代谢率是否加快、有无耐药现象等
体内药物分析
34 2021/8/4
① 治疗药物监测的核心目的是实现合理的 给药方案个体化
② 协助诊断和处理药物过量中毒，及进行 其临床药理学研究
③ 了解患者是否遵医嘱用药，提高用药依 从性
体内药物分析
30 2021/8/4
治疗药物监测与临床药代动力学研究的区别
① 血药浓度结果用于调整剂量，设计个体化 给药方案
② 一般只监测一次血药浓度，不测药物经时 变化浓度
药物服用的剂量越来越小、体液中药物浓度越 来越低，对体内药物分析方法提出了新的要求：
定性研究法
定性研究法定性研究法是一种综合的研究方法，主要应用于社会科学和人文学科领域的调查类研究，是以质性为基础的研究方法，用来检测及深化研究一个现象的特征和结构，从而获得用来建立理论的数据。
它可以探究复杂社会现象的内涵，从而对总结社会科学理论和规律作出贡献。
定性研究法是一种基于质性数据的研究方法，主要考察视角定性丰富的社会现象。
它可以用来检测一个社会现象的特征、标志及其结构，把一些复杂的社会过程、抽象的概念及隐性的文化规范等定性现象，如承认与排斥、利益与利害、权力与影响等，用数量描述的方法定量描述出来，从而深刻揭示其背后的文化本质及规律，有助于建立社会科学理论及规律模型。
定性研究法有几个特征：首先，它是以质量为基础的研究方法，这意味着其研究是以个案为基础，以揭示复杂社会现象背后的文化本质及规律。
它采用定性数据，而不是定量数据，为研究者提供更加深入、多元化的研究视角。
其次，定性研究法特别注重研究者的直觉和判断，以此研究者将定性的现象统一起来，以构建一个理论框架或模式，以揭示复杂社会现象的内涵。
第三，定性研究法极具活力与弹性，它不仅可以综合定性现象，而且易于根据研究情境进行调整定性研究方法，以满足不断改变的研究需求。
最后，它可以深刻揭示复杂的社会现象的内涵，它可以提供一些有价值的文化研究结果，从而对总结社会科学理论和规律作出贡献。
定性研究法的应用极具广泛性，它可以用来研究文化和社会变动过程、传统社会思想、性别角色与社会关系、社会结构演变以及政治制度及其变迁等社会现象。
定性研究法还可以用来研究企业组织的发展及其文化底蕴、家庭演变与发展、政治意识形态和政治文化、社会参与现象以及社会组织的运作。
而从更大的视角来看，定性研究法更多是一种社会研究和创新思考的艺术，能够满足社会科学发展的不断变化需求，为实现社会政策、企业组织发展和其他社会事业的有效实施做出重要贡献。
总之，定性研究法是一种不可或缺、全新的研究方法，属于社会科学研究中不可或缺的一部分。
毕业论文中的定性研究数据分析
毕业论文中的定性研究数据分析在毕业论文中，定性研究数据分析是非常重要且关键的部分。
通过对定性数据的系统整理、分类和解释，研究者能够深入了解研究现象的本质，并从中提取有价值的结论。
本文将探讨在毕业论文中进行定性研究数据分析的方法和步骤，并提供一些指导性的建议。
一、数据整理和准备在进行定性数据分析之前，研究者需要先对收集到的数据进行整理和准备工作。
首先，对收集到的数据进行初步的整理，将其转录成可供分析的形式，如将访谈录音转录成文字形式。
其次，对数据进行标记和编码，以方便后续的分类和归纳工作。
二、数据分类和编码在数据整理完成后，下一步是对数据进行分类和编码。
根据研究目的和研究问题，将数据按照相似性和主题进行分类。
可以使用一些常见的分类法，如基于主题的分类、基于观察对象的分类等。
同时，对每一类数据进行编码，以便后续的统计和分析工作。
三、数据归纳和总结在数据分类和编码完成后，接下来需要对数据进行归纳和总结。
归纳是指在保留原始数据内容的基础上，找出其中的共性和规律。
这可以通过对每一类数据进行综合和比较分析来实现。
总结是指对归纳的结果进行概括和总结，提炼出研究现象的核心特点和规律。
这需要从整体上把握数据的含义和脉络，并对研究问题进行深入理解。
四、数据解释和验证在数据归纳和总结的基础上，研究者需要对数据进行解释和验证。
解释是指对数据的内在含义和规律进行解读和诠释，以便得出有价值的结论。
验证是指通过引用其他研究数据或理论来核实和支持自己的解释。
这可以增强研究的可信度和说服力。
五、数据讨论和分析最后，研究者需要对数据进行讨论和分析。
在这一步骤中，可以利用一些可视化工具和技术，如绘制图表、制作词云等，以帮助读者更好地理解和理解数据。
同时，通过比较和对比不同数据类别的差异和联系，进行深入的分析和探讨，为论文的结论提供支持和依据。
除了上述步骤，还有一些其他的注意事项和建议需要研究者注意。
首先，要保持独立和客观的态度，尽量避免主观偏见对数据的解读和分析产生影响。
定性数据分析方法
定性数据分析方法定性数据分析方法是研究人员在社会科学研究和市场调研中常用的一种数据分析方法。
它主要用于对非数值型数据进行分析和理解，帮助研究者抽取有效信息并得出结论。
在本文中，我们将探讨几种常见的定性数据分析方法。
一、内容分析法内容分析法是一种通过对文本、图片、视频等非数值型数据进行分类和计数来进行定性数据分析的方法。
研究人员根据预先设定的分类标准，将待分析的材料分割成几个关键类别，并根据出现的频率和比例，对每个类别进行统计。
例如，在一项关于消费者对某个产品的感受的研究中，研究人员可以将消费者评论分为正面、负面和中性三个类别。
通过对这些评论进行分类和计数，可以帮助研究者了解消费者对该产品的整体态度和观点。
二、主题分析法主题分析法是一种通过识别和提取出定性数据中的重要主题或概念来进行定性数据分析的方法。
研究人员首先将定性数据进行初步分类，然后对每个类别中的文本进行内容分析，从中提取出关键主题。
以一个市场调研为例，研究员可以对消费者关于某个产品的开放式反馈进行主题分析。
通过对这些反馈进行深入阅读和分析，研究者可以识别出产品的主要优点、缺点和改进方向等关键主题，从而为公司的产品开发和改进提供指导性意见。
三、比较分析法比较分析法是一种通过对不同个案之间进行比较和对比来进行定性数据分析的方法。
研究人员选择一些关键性质或指标，将个案进行分类，并对个案之间的差异和相似之处进行比较。
例如，在一个教育研究中，研究人员可以选择几个不同的学校作为个案，然后通过观察和分析这些学校的教学方式、师资力量等因素，帮助研究者了解不同学校之间的教育质量和特点。
总结定性数据分析方法是一种有力的研究工具，可以帮助我们理解和解释非数值型数据所传达的信息。
内容分析法、主题分析法和比较分析法是其中的三种常见方法。
在使用这些方法时，研究人员应该始终保持严谨和客观，避免主观偏见的影响。
同时，合理选择合适的定性数据分析方法，并结合实际研究需求和数据特点，灵活运用这些方法，可以使我们更好地理解和利用定性数据，为研究和决策提供有力的支持。
报告中的定性研究数据分析方法
报告中的定性研究数据分析方法引言定性研究是一种重要的社会科学研究方法，通过对个体或群体的言谈、观察等进行深入细致的描述和解释，从而获得透视问题本质的数据。
在定性研究中，数据分析是一个关键的步骤，它能帮助研究者发现潜在的模式、主题和趋势，为定性研究的结果提供可靠的依据。
本文将介绍报告中的定性研究数据分析方法，分为以下六个标题进行详细论述。
一、数据准备与整理在进行定性研究数据分析之前，首先需要对数据进行准备与整理。
这一步骤的目的是将原始数据进行整理，以便于后续的分析。
数据准备与整理包括收集数据、对数据进行归类、整理和编码等。
二、内容分析内容分析是定性研究中常用的数据分析方法之一。
它通过对文本内容的分析，揭示其中的隐含信息和隐藏的主题。
在报告中使用内容分析时，可以将文本进行分段，并对每一段进行细致的阅读，从中提取关键词、主题和模式，并进行编码和整理。
三、主题分析主题分析是一种对定性数据进行分类和整理的方法。
它通过将数据划分为不同的主题，揭示其中的内在关系和共性。
在进行主题分析时，研究者可以使用特定的工具，如马克思主题分析、焦点组讨论等，通过对话或讨论的方式，提取出数据中的主题，并进行整理和总结。
四、比较分析比较分析是一种对定性数据进行比较和对照的方法。
它通过对不同个体、群体或时间点的数据进行对比，揭示其中的差异与联系。
在进行比较分析时，研究者可以选择合适的比较对象，并通过绘制对比表或者制作对比图，对数据进行可视化呈现，以便于更好地理解和解释结果。
五、案例分析案例分析是一种通过对个别或特定情境的深入研究，揭示其中的内在规律和特点的方法。
在报告中使用案例分析时，研究者可以选取具有代表性的案例，对其进行详细的描述、分析和解释，以获得对整体问题的更深入理解。
六、模式识别模式识别是一种通过对定性数据进行模式提取和识别的方法。
它通过对数据进行综合分析和横向比较，探寻其中的模式和趋势。
在报告中使用模式识别时，研究者可以通过编制模式提取表格、绘制模式识别图等方式，对数据中的模式进行提取和展示。
报告中如何进行定性研究数据分析
报告中如何进行定性研究数据分析概述定性研究是一种侧重于探索和理解研究对象感受、观点、价值观等非量化信息的研究方法。
在进行定性研究时，数据收集的方法主要包括观察、访谈、文献分析等，而数据分析则是定性研究过程中的核心环节。
本报告将就报告中如何进行定性研究数据分析展开讨论。
标题一：建立分析框架进行定性研究数据分析前，需要先建立一个合适的分析框架，以指导数据收集和分析过程。
分析框架可以根据研究目标和研究问题确定，通常包括主题、理论模型、概念定义等。
建立分析框架有助于研究者对研究对象和数据的整体理解，加强研究的逻辑性和一致性。
标题二：数据编码与分类在定性数据分析中，对收集到的数据进行编码与分类是非常重要的一步。
编码是将原始数据进行分类、识别和标记的过程，而分类则是根据研究问题和目标，将数据分成不同的类别和子类别。
编码和分类可以采用主题逐行法、语句逐行法、语段逐行法等。
编码和分类的目的是为了便于后续数据整理与分析。
标题三：建立数据矩阵建立数据矩阵是定性数据分析中的一项重要工作，它可以帮助研究者整理和归纳数据，提取其中的关键信息。
数据矩阵一般包括数据编号、主题/概念、数据片段、注释等列，通过填写数据矩阵，可以更好地将收集到的数据转化成可以处理和分析的形式。
标题四：进行质性归纳质性归纳是定性数据分析中常用的一种分析方法，它通过对数据进行逐一观察、比较和总结，总结出主要的观点、模式和主题。
质性归纳可以通过读取数据矩阵，寻找数据间的联系和共性，抽取并整理出其中的重要观点。
质性归纳的结果可用于进一步的概念发展和理论构建。
标题五：进行主题分析主题分析是定性数据分析的一个重要环节，通过对数据的整理和分析，识别出其中的主题和概念，进而构建出研究对象的知识结构。
主题分析可以通过对数据矩阵的内容进行统计分析，如词频统计、词义分析等，同时也要结合研究的背景和目标，进行主观判断和探索。
主题分析的结果有助于对研究对象的特征和特点进行深入了解。
定性研究方法
定性研究方法定性研究方法是一种以描述、解释和理解现象为目的的研究方法。
与定量研究方法相比，定性研究方法更加注重对被研究对象的深入了解，通过收集和分析非结构化的数据，揭示出背后的意义和内在关联。
在社会科学、教育学、心理学等领域，定性研究方法被广泛运用，能够为研究者提供丰富的信息和深刻的见解。
首先，定性研究方法强调对研究对象的全面观察和深入访谈。
研究者通过参与观察或者深度访谈的方式，与被研究者建立起密切的联系，了解他们的生活、思想和行为。
这种深入的交流和观察，使研究者能够更好地理解被研究对象的内心世界和行为动机，为研究提供了丰富的素材。
其次，定性研究方法注重对数据的质性分析。
定性研究并不追求大样本和统计推断，而是通过对少数个案的深入分析，挖掘出其中的共性和特殊性。
研究者通过对文字、图片、录音等非结构化数据的整理和分析，寻找出其中的模式和主题，揭示出被研究现象的内在规律和意义。
此外，定性研究方法强调研究者的主观感受和立场的影响。
研究者的个人经验、观点和态度会对研究过程和结果产生重要影响。
因此，研究者需要保持开放的心态，不断反思和调整自己的立场，以确保研究结果的客观性和可信度。
最后，定性研究方法强调研究结果的深入解释和理论建构。
定性研究并不仅仅停留在对现象的描述和发现，更重要的是要对这些发现进行深入的解释和理论建构。
通过将研究结果与现有理论进行对话和比较，研究者可以提出新的理论观点和概念，为学科领域的发展做出贡献。
综上所述，定性研究方法是一种重要的研究方法，它能够为研究者提供丰富的信息和深刻的见解。
通过全面观察和深入访谈，质性分析，主观感受和立场的影响，以及深入解释和理论建构，定性研究方法能够揭示出被研究现象的内在规律和意义，为学科领域的发展做出重要贡献。
第五章定性研究方法-更多文档分类
录音机、录像机、投影设 计算机、调研问卷、打印 施、照片、讨论指南 输出的结果 较低 较高 心理学、社会学、社会心 统计学、决策模型、决策 理学、消费者行为学、营销 支持系统、市场调研 学、市场调研 试探性的 说明性的、因果性的类型
2019/4/12
定性研究方法的作用
• （1）更充分地定义要研究的问题； • （2）提出在随后的研究中要检验的假设； • （3）产生新产品与新服务的构想、问题解决方法与一系列 产品特性等； • （4）得到顾客对新产品的初始反应； • （5）试答结构性问卷； • （6）熟悉消费者的观点与词汇； • （7）使研究者熟悉待研究问题的环境、消费者的需求和产 品使用情况与问题等； • （8）深度了解将要进行正规结构性研究的主题，等等。
• 角色扮演
– 角色扮演是请被调查者扮演他人的角色来处理 某件事情。
• 第三者角度
– 在这里被调查者被问及他的朋友、邻居或一般 人在某场合对某事件或某情形会如何反应、如 何想等。
2019/4/12
20
投影法的优缺点
• 优点
– 投影法是一种无结构的、非直接的询问方式，可以绕 过人们的心理防御机制来获取真实的信息，尤其适用 与涉及隐私或者敏感性的问题。
2019/4/12 5
焦点小组座谈法
• 焦点小组座谈法的定义 • 实施焦点小组座谈的基本过程 • 焦点小组座谈法的优缺点
2019/4/12 6
焦点小组座谈法的定义
焦点小组座谈法（Focus Group）源于精神病医生 所用的群体疗法。目前的焦点小组一般由8-12人组 成，在一名主持人的引导下对某一主题或观念进行 深入讨论。 目的：了解和理解人们心中的想法及其原因。 关键：使参与者对主题进行充分和详尽的讨论。 意义：了解他们对一种产品、观念、想法或组织的 看法，了解所调研的事物与他们的生活的契合程度， 以及在感情上的融合程度。
报告中的定性研究数据分析技巧
报告中的定性研究数据分析技巧引言：在各种研究中，定性研究方法占据重要的地位，它以非数字化的方式描述和解释现象。
定性研究数据的分析相对复杂，需要研究者具备一定的技巧和方法。
本文将介绍报告中的定性研究数据分析技巧，包括数据整理、数据编码、模式识别、概念建构、模型构建和结果表述等六个部分，帮助研究者正确地分析和解读定性研究数据。
一、数据整理：在进行定性研究数据分析之前，首先需要进行数据整理的工作。
将采集到的数据进行整理，可以包括录音、视频、文字等多种形式的数据。
研究者可以将数据转录成文字或整理成文字摘录等形式，方便后续的数据分析工作。
二、数据编码：数据编码是将整理好的数据进行分类和归纳的过程。
研究者可以根据研究目的和研究问题，为数据设定适当的分类或编码规则。
对于文字数据，可以将相关内容进行标记和编号，方便后续的模式识别和分析工作。
三、模式识别：模式识别是定性研究数据分析的重要环节，它有助于揭示数据中的潜在模式和规律。
通过阅读和分析编码好的数据，研究者可以发现其中的共同点、反复出现的主题和关联关系。
在识别这些模式的过程中，研究者需要保持开放的思维，避免对数据进行主观的解读和偏见。
四、概念建构：概念建构是将从数据中识别出的模式和主题进行概念化和理论化的过程。
通过对模式的归纳和整理，研究者可以提炼出有意义的概念，并对其进行进一步的探讨和解释。
在进行概念建构的过程中，研究者需要注意对概念的准确定义和界定，以避免概念的模糊性和混淆性。
五、模型构建：模型构建是将概念和关联关系组织起来，形成一个理论框架或模型。
在模型构建的过程中，研究者可以运用各种理论和概念工具，以期得到较为深入和全面的认识。
同时，研究者还可以通过不同的模型和视角，对定性研究数据进行多层次和多角度的解读和分析。
六、结果表述：在完成对定性研究数据的分析和解读后，研究者需要将结果进行清晰和准确的表述。
结果的表述可以采用文字描述、图表展示等方式，遵循逻辑和结论的推导过程。
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Variable width weight color spine
N 173 173 173 173
width
Pearson Correlation Coefficients, N = 173 Prob > |r| under H0: Rho=0 width weight color 1.00000 0.88687 -0.26439 <.0001 0.0004 0.88687 <.0001 -0.26439 0.0004 -0.12189 0.1101 1.00000 -0.25078 0.0009 1.00000
第五章 Logistic 回归模型的建立和应用
(Building and Applying Logistic Regression Models)
5.1 模型选择策略
5.2 模型检测
5.3 稀疏数据的影响
5.4 条件Logistic回归和精确推断 5.5 Logistic回归的样本量和势
5.1 模型选择策略
STRATEGIES IN MODEL SELECTION
有些研究问题可以从理论上确定因变量和自变量， 建立模型是为了确认变量之间的关系confirmatory
如果没有理论根据， 建立模型可以从探索的角度。 exploratory
选多少个自变量？
指导性准则（guideline）之一：每个预测变量至少10个结果(10个自由度)。 例: n = 1000 次 观察中有30次是y = 1, 模型中最多选三个自变量。 与一般线性回归一样有共线性 （ multicollinearity ）问题
Parameter DF Estimate Intercept 1 -3.6947 weight 1 1.8151
proc corr person spearman; var width weight color spine;run;
The CORR Procedure 4 Variables: width weight color Simple Statistics Mean Std Dev Median Minimum 26.29884 2.10906 26.10000 21.00000 2.43719 0.57703 2.35000 1.20000 2.43931 0.80193 2.00000 1.00000 2.48555 0.82552 3.00000 1.00000 spine Maximum 33.50000 5.20000 4.00000 3.00000
logit模型的残差（residual）
在零假设下, 服从chi-squared分布 公式中的hi是第i个观察的杠杆(leverage), 它的元 素是帽子阵（hat matrix）的对角元
例： Graduate Admissions
data dept;input Dep$ FYes FNo MYes MNo@@; cards; anth 32 81 21 41 ling 21 10 7 8 astr 6 0 3 8 math 25 18 31 37 chem 12 43 34 110 phil 3 0 9 6 clas 3 1 4 0 phys 10 11 25 53 comm 52 149 5 10 poli 25 34 39 49 comp 8 7 6 12 psyc 2 123 4 41 engl 35 100 30 112 reli 3 3 0 2 geog 9 1 11 11 roma 29 13 6 3 geol 6 3 15 6 soci 16 33 7 17 germ 17 0 4 1 stat 23 9 36 14 hist 9 9 21 19 zool 4 62 10 54 lati 26 7 25 16 ; data dept1;set dept(keep=dep FYes FNo); gender=1;Yes=Fyes;No=Fno; keep Dep gender Yes No; data dept2;set dept(keep=dep MYes Mno); gender=2;Yes=Myes;No=Mno; keep Dep gender Yes No; data ndept;set dept1 dept2;sum=Yes+No; proc genmod data=ndept;class dep; model Yes/sum = dep / dist=bin link=logit obstats; proc genmod data=ndept;class dep; model Yes/sum =gender dep / dist=bin link=logit obstats; run;
Parameter
Intercept weight color color color spine spine
DF
1 1 1 1 1 1 1
Estimate
-4.3695 1.6433 1.6829 1.5534 1.1222 -0.4223 -0.6657
1 2 3 1 2
向前、向后和逐步方法选自变量 和AIC
spine -0.12189 0.1101 -0.16648 0.0286 0.37850 <.0001 1.00000
weight
color
-0.25078 0.0009 -0.16648 0.0286
spine
0.37850 <.0001
Spearman Correlation Coefficients, N = 173 Prob > |r| under H0: Rho=0 width weight color spine
Pr>ChiSq 0.0157 0.1779 0.24ห้องสมุดไป่ตู้7 0.4259 0.4302 0.0855 0.0079 0.0591
Parameter DF Estimate Intercept 1 -12.3508 width 1 0.4972
Standard Wald 95% Confidence ChiError Limits Square Pr>ChiSq 2.6287 -17.5030 -7.1986 22.07 <.0001 0.1017 0.2978 0.6966 23.89 <.0001 Standard Error 0.8802 0.3767 Wald 95% Confidence ChiLimits Square Pr>ChiSq -5.4199 -1.9696 17.62 <.0001 1.0768 2.5535 23.22 <.0001
width
1.00000
0.89907 <.0001
1.00000
-0.25933 0.0006
-0.26960 0.0003
-0.05767 0.4511
-0.09383 0.2195
weight
0.89907 <.0001
color
-0.25933 0.0006
-0.05767 0.4511
-0.26960 0.0003
The GENMOD Procedure Model Information Data Set WORK.NDEPT Distribution Binomial Link Function Logit Response Variable (Events) Yes Response Variable (Trials) sum Observations Used 46 Number Of Events 729 Number Of Trials 2076 Class Level Information Levels Values 23 anth astr chem clas comm comp engl geog geol germ hist lati ling math phil phys poli psyc reli roma soci stat zool
-0.09383 0.2195
1.00000
0.37915 <.0001
1.00000
spine
0.37915 <.0001
检验：
模型中至少有一个参数不为零 数据中重量和壳宽有强相关相关系数0.887 高度共线性. 用壳宽、颜色和毛刺情况拟合简为： 如果考虑S和C的交互现象,模型记为 它含S和C
Analysis Of Parameter Estimates Standard Wald 95% Confidence ChiError Limits Square Pr > ChiSq 1.0080 0.3911 0.9313 0.5600 0.5878 0.4998 0.6133 -6.3452 0.8768 -0.1423 0.4557 -0.0299 -1.4018 -1.8678 -2.3937 2.4097 3.5082 2.6510 2.2742 0.5573 0.5364 18.79 17.66 3.27 7.69 3.64 0.71 1.18 <.0001 <.0001 0.0707 0.0055 0.056 0.3982 0.2777
regression models fitted with continuous or nearly continuous predictors, the X2 and G2 statistics do not have approximate chi-squared distributions
1. 将连续自变量分为四段 （按四分位点） 缺点是fitted值在某些“格子cells”中的数目很小, 不宜用chi方分布进行检验 2. 将数据按fitted概率从小到大分为10段，每段 有估计的概率和观测的落入每个格子的数目。在 零假设下，服从df=分段段数-2 的chi方分布。用 pearson检验公式得到 对于螃蟹数据，当用壳宽和颜色作为预测变量， H-L统计量为4.4， P值0.82