人口统计学变量差异性检验

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问卷设计的人口统计学信息

问卷设计的人口统计学信息1.引言1.1 概述概述部分可以写关于人口统计学信息和问卷设计之间的关系，以及本文将要讨论的内容。

内容如下：在社会科学研究中，人口统计学信息是一项至关重要的数据收集方法。

人口统计学信息旨在收集和分析关于人群特征和组成的统计数据，包括年龄、性别、教育程度、职业等信息。

这些信息对于了解不同人群的特征和行为具有重要意义，对于社会学、心理学、市场研究等领域的研究都起着至关重要的作用。

而问卷设计，则是一种常用的数据收集方法，通过编制和发放问卷来收集研究对象的意见、态度、行为等信息。

问卷设计的目的是通过收集大量数据来描述和分析群体的特征与变化，并为研究者提供有关研究对象的详细信息。

在问卷设计中，人口统计学信息扮演着重要的角色。

通过收集和考虑人口统计学信息，研究者可以更好地了解研究对象的背景和特征，从而更准确地设计问题和选择目标群体。

人口统计学信息可以帮助研究者理解研究对象的社会背景、文化认同、生活方式等方面的差异，从而更好地分析和解释研究结果。

因此，本文将讨论人口统计学信息在问卷设计中的应用，并探讨如何利用人口统计学信息来帮助提高问卷设计的质量和效果。

通过深入研究人口统计学信息的重要性和应用方法，我们可以更好地理解和利用这一数据收集方法，从而推动社会科学研究的进展。

1.2 文章结构本文主要围绕问卷设计中的人口统计学信息展开讨论，并对其重要性和应用进行探究。

具体文章结构如下：第一部分是引言，包含以下内容：1.1 概述：介绍人口统计学信息在问卷设计中的作用和意义。

通过对文章的概括，让读者对整篇文章有一个初步的了解。

1.2 文章结构：本部分，对文章的整体结构进行介绍，帮助读者理清文章的框架。

1.3 目的：明确本文的目的和研究问题，为后续的内容提供指导和框架。

第二部分是正文，包含以下内容：2.1 人口统计学信息的重要性：通过具体的例子和数据，探讨人口统计学信息在问卷设计中起到的关键作用。

从整体层面上解释其对问卷设计的价值，并探索其对数据分析和决策制定的重要性。

das_gupta_人口统计学研究的方法_概述及解释说明

das gupta 人口统计学研究的方法概述及解释说明1. 引言1.1 概述在当今快速发展的社会和经济环境下，人口统计学作为一门重要的学科日益受到广泛关注。

通过对人群的数量、结构、分布和变动等方面进行研究，人口统计学提供了丰富的信息和数据，对于政府制定社会经济发展规划、衡量政策效果以及预测未来趋势等都有着不可或缺的作用。

本文将主要介绍印度籍统计学家Das Gupta 在人口统计学领域所做出的贡献，并详细解释其研究方法及应用。

通过深入了解Das Gupta 的方法论，读者将能够更加全面地理解并运用相关技术手段来进行人口统计学研究。

1.2 文章结构本文将按以下方式组织内容：首先，在第二部分中我们将总体概述Das Gupta 在人口统计学领域所做出的贡献，并介绍他对该领域定义的理解。

然后，在第三部分中我们将详细阐述其研究方法并给予解释说明，包括数据收集方法、数据分析方法以及结果解释与应用。

接下来，在第四部分中，我们将结合一个具体的研究案例来进一步展示Das Gupta 的方法在实践中的应用。

最后，在第五部分中，我们将对本文进行总结，并提出对未来研究的建议和展望。

1.3 目的本文旨在介绍和解释Das Gupta在人口统计学领域的研究方法，并通过实例分析展示其应用。

通过阅读本文，读者将能够深入了解和掌握Das Gupta的方法论，从而为广大研究者提供参考与借鉴。

同时，我们希望通过本文的撰写，能够促进更多关于人口统计学方面的研究，推动相关领域的发展。

2. das gupta 人口统计学研究的方法概述2.1 人口统计学的定义人口统计学是一门研究人口数量、组成和分布等相关特征的学科。

它利用收集、整理和解释人口数据的方法，为社会科学研究提供了重要的数据支持。

通过对人口信息进行分析和研究，人口统计学在政府决策、经济发展、社会政策制定等方面起着关键作用。

2.2 das gupta在人口统计学领域的贡献das gupta是一位著名的人口统计学家，在该领域做出了重要贡献。

第二章人口统计学变量与能力

领悟力 14项相似性 13项词汇 40项填图 21项图片排列 8项
智商参考标准
IQ 130以上 120-129 110-119 90-109 80-89 70-79 69以下
类别超常优秀聪明中等迟钝低能边缘智力缺陷
比例（%） 2.2 6.7 16.1 50.0 16.1 6.2 2.2
满教育程度越高，内心越复杂，真实想法越隐
蔽
二、生理能力
能力(Ability):是指个体能成功完成工作中各项任务的可能性；它是对个体现在所能做的事情的一种评估
能力是一种内在的心理品质能力的差异性实际能力和潜在能力一般能力和特殊能力
生理能力
长相身高体质能力
1、长相
1、自我意识
情绪是对外界事物的反应（即刻）情绪有积极的，也有消极的情绪会推动人的心理认知认识情绪的本质是EQ的基石，这种随时随
地认知自身感觉的能力对于了解自己非常重要。了解自身真实感受的人才能成为生活的主宰，否则必然沦为感觉的奴隶
情绪反应：自知型、暴躁型、悲观型和乐观型
在工作中的表现：不照镜子的人、正面照镜子的人、正反面都照镜子的人
动态力量：在一段时间内重复或持续运用肌肉力量的能力躯干力量：运用躯干肌肉（尤其是腹部肌肉）以达到一定肌
肉强度的能力静态力量：产生阻止外部物体力量的能力爆发力：在一项或一系列爆发活动中产生最大能量的能力广度灵活性：尽可能地移动躯干和背部肌肉的能力动态灵活性：进行快速、重复的关节活动的能力躯干协调性：躯干不同部分进行同时活动时相互协调的能力平衡性：受到外力推拉时，依然保持躯体平衡的能力耐力：需要延长努力时间时，持续保持最高努力水平的能力
情商（Goleman, 1995）：是一组非认知技能，指人在情绪、情感、意志、耐受挫折等方面的品质。这组技能可以显著影响一个人应对变革压力的能力

延边大学朝鲜族大学生心理幸福感调查研究

延边大学朝鲜族大学生心理幸福感调查研究［摘要］本文通过问卷调查和分析，研究了朝鲜族大学生心理幸福感的现状及人口统计学变量对朝鲜族大学生心理幸福感的影响。

［关键词］朝鲜族大学生心理幸福感［中图分类号］b84 ［文献标识码］a ［文章编号］1009-5349（2012）11-0186-01幸福，是人一生追求的目标。

从古至今，对幸福的理解，不尽相同。

近年来，国外在幸福感的研究上呈现出繁荣的状况，主要有以“快乐论”为基础的主观幸福感（swb）和以“实现论”为基础的心理幸福感（pwb）。

本研究采用定量研究的方法，通过问卷调查，研究朝鲜族大学生心理幸福感的现状及人口统计变量对朝鲜族大学生心理幸福感的影响。

一、研究过程研究被试：选取延边大学朝鲜族本科生为被试，共发放问卷650份，回收问卷627份，有效问卷612份（大一163份、大二160份、大三156份、大四133份，其中男生共254人、女生共358人，文科共300人、理科共312人），回收率为96%，有效率为98%。

研究方法：主要采用问卷调查法，对回收的数据用spss for windows 11.5进行t检验、方差分析等。

研究工具：采用ryff编制的《心理幸福感量表》，包括良好关系、独立自主、环境控制等6个维度，共84个项目，采用六级评分。

本研究中量表的alpha系数为0.95。

二、研究结果（一）朝鲜族大学生心理幸福感现状朝鲜族大学生心理幸福感各维度的平均分水平均超过50分，与其他维度相比，良好关系维度（m=59.71）和个人成长维度（m=60.64）得分最高，而自我接纳维度（m=53.57）和独立自主维度（m=51.20）得分最低。

可见，朝鲜族大学生心理幸福感总体上表现出积极的特点。

（二）人口统计学变量对朝鲜族大学生心理幸福感的影响为了了解人口统计学变量（性别、年级等）对朝鲜族大学生心理幸福感的影响，对数据结果进行了差异性检验。

1.性别的差异性检验结果表明，在pwb总分（t=2.81，p<0.01）、自我接受（t=2.61，p<0.01）、良好关系（t=3.65，p<0.001）等维度上，呈现出显著的性别差异，即朝鲜族女生的心理幸福感水平总体比朝鲜族男生高，除了在独立自主和环境控制上男女生幸福感水平差异不显著外，其他几方面均表现出显著的性别差异。

了解统计学中的统计变量

了解统计学中的统计变量统计学是一门研究和应用统计方法以收集、整理、分析和解释数据的学科。

在统计学中，统计变量是一项非常重要的概念。

统计变量可以帮助我们了解数据的特性和分布情况，为数据分析和决策提供依据。

本文将介绍统计学中的统计变量以及其分类。

一、统计变量的定义统计变量是指在统计研究中与某个个体或群体相关联的某个特征或数量。

统计变量可以是定性的，也可以是定量的。

定性统计变量主要描述对象的性质和属性，如性别、职业等；定量统计变量则是描述对象的数量特征，如年龄、身高等。

二、统计变量的分类根据统计变量的性质和度量方式，可以将统计变量分为离散变量和连续变量。

1. 离散变量离散变量是指只能取有限个数或者可列个数值的统计变量。

它们之间的取值是不连续的。

离散变量的例子包括人口数量、家庭个数等。

我们通常用频数（某个值出现的次数）来描述离散变量的分布情况。

2. 连续变量连续变量是指在一定范围内可以取任意实数的统计变量。

它们之间的取值是连续的。

连续变量的例子包括体重、收入等。

连续变量的分布通常使用概率密度函数来描述，如正态分布等。

三、统计变量的重要性统计变量在统计学中扮演着重要的角色，它们能够揭示数据的特征和规律，为数据分析和决策提供依据。

首先，统计变量能够帮助我们描述和总结数据。

通过统计变量，我们可以了解数据的分布特点，如平均值、中位数、标准差等。

这些统计指标可以帮助我们对数据进行概括和描述，形成直观的认识。

其次，统计变量在数据分析中具有预测和推断的作用。

通过对统计变量的分析，我们可以探索变量之间的相互关系和影响，进行数据建模和预测。

例如，在市场营销中，通过对顾客的购买行为进行统计变量分析，可以预测其未来的购买意愿和倾向。

此外，统计变量还可以用于比较和推断。

通过对不同群体或不同时间点的统计变量进行比较，可以揭示出不同群体或时间点之间的差异和关联性。

这对于制定决策和优化策略非常有帮助。

总之，统计变量是统计学中一项重要的概念。

SPSS统计分析—差异分析

点击“确定”，运值等统计量，判断两组数据是否存在显著性差异
撰写结论：根据P值判断结果，解释两组数据之间的差异是否具有统计学意义
05
SPSS差异分析的实例
单因素方差分析实例
目的：比较不同组别的数据差异
步骤：选择数据→ 定义变量→选择分析方法→设置参数 →分析结果
选择控制变量：考虑可能影响结果的其他因素
确定样本量：根据研究目的和预期结果确定合适的样本量
检查数据质量：确保数据完整、准确、可靠
选择合适的差异分析方法：根据研究目的和变量类型选择合适的差异分析方法
设置差异分析选项
在弹出的窗口中，选择“独立样本t检验”或“配对样本t检验”
选择“分析”菜单，点击“比较平均值”选项
SPSS操作：在SPSS中输入数据，选择双因素方差分析，得到结果
结果解读：分析不同产品类型和不同销售渠道对销售额的影响程度和显著性水平
结论：根据分析结果，提出改进建议和策略
T检验实例
目的：比较两组数据的平均值是否存在显著性差
01 异
单击此处输入你的项正文，文字是您思想的提炼，请
尽量言简意赅的阐述观点
大数据环境下的SPSS差异分析：利用大数据技术提高分析效率和准确性
SPSS差异分析与人工智能技术的结合：利用人工智能技术进行自动分析和预测，提高分析效果和效率
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
云计算环境下的SPSS差异分析：利用云计算技术实现分布式计算和存储，提高分析速度和灵活性
SPSS差异分析在跨学科研究中的应用：与其他领域的研究相结合，拓展SPSS 差异分析的应用范围和深度
b. 样本量的大小
c. 假设检验的设置

人口统计学03

2002年：甲市CBR = 2.1 ×1000%o = 14%o 150
乙市CBR = 1.2 ×1000%o = 16%o 75
安徽大学人口研究所田飞
9
二、人口出生率统计
• 人口出生率通常以年为单位，所以又称为年出生率。
• 在计算时，除了分子分母在地域范围内一致外，在时间上都要以年为单位。
出生率
49 52
61 64
79
1949~1997年我国人口出生率变动曲线
安徽大学人口研究所田飞
97 年份
14
三、影响人口出生水平的因素
• 人口出生率水平：
– CBR:<15%o—低水平 – CBR:15~30%o—中等水平 – CBR:>30%o—高水平
• 影响因素：
– 按影响因素的特征不同：
2. 人口的性别构成会影响到育龄妇女的已婚率，对出生水平也有制约作用。
安徽大学人口研究所田飞
பைடு நூலகம்16
生物学因素的影响
• 主要表现在它们对育龄人群生育能力的干扰上。
– 育龄人群的健康状况、发育年龄、遗传、自然环境等均会对人群生殖潜力。
• 当不存在人为因素的干扰时，生物学因素对人口出生数进而对出生率的作用就较明显。
式中，Dm、Df 分别代表男性死亡人数和女性死亡人数；
∑ Dx代表x岁人口的死亡人数； Di表示各种死亡原因的死亡人数。
安徽大学人口研究所田飞
26
二、人口死亡率统计
• 由于人口死亡人数的多少与人口总体规模有着直接的联系，如果直接用人口死亡人数作为不同地区间人口总体死亡水平差异的比较指标，就不能准确地反映其间死亡水平的真实情况。

变异指标和变量指标

变异指标和变量指标变异指标和变量指标是统计学中两个重要的概念。

变异指标，也称为变异性或离散性，是用于描述一组数据中各数据点之间差异程度的统计指标。

它反映了一组数据的分散程度或离散程度。

例如，在身高数据中，如果有些人的身高是160cm,有些人的身高是170cm,有些人的身高是180cm,那么这组身高的变异指标就会比较高，说明这些人的身高存在较大的差异。

变异指标常用的有极差、四分位数间距、方差、标准差等。

变量指标则是用于描述某个或某些被研究个体特征的指标，这些特征被称为变量。

变量的观察值称为变量值。

例如，在年龄数据中，“年龄”这个变量可以用来描述每个人的年龄大小，“性别”这个变量可以用来描述每个人的性别。

在统计学研究中，研究者会根据研究目的选择相应的变量进行研究。

变量的类型有很多，包括分类变量、连续变量、二元变量等。

变异指标和变量指标是统计学中的重要概念，它们在数据分析和研究中扮演着重要的角色。

变异指标是用来描述一组数据中各数据点之间差异程度的统计指标。

它可以帮助我们了解数据的离散程度或分散程度。

在研究实际问题时，变异指标可以帮助我们更好地理解数据的分布情况，从而更好地分析数据的特征和规律。

例如，在研究人口年龄结构时，我们可以使用变异指标来衡量不同年龄段人口分布的差异程度，从而更好地了解人口年龄结构的特征和变化趋势。

变量指标则是用来描述某个或某些被研究个体特征的指标。

这些特征被称为变量，它们的观察值称为变量值。

变量指标在统计学中被广泛使用，因为它们可以帮助我们更好地了解数据的分布情况和规律。

例如，在研究人类行为时，我们可以使用变量指标来描述人的性别、年龄、职业等特征，从而更好地了解人类行为的特征和规律。

在实际研究中，变异指标和变量指标往往是结合使用的。

通过对变异指标的分析，我们可以了解数据的离散程度和分布情况；通过对变量指标的分析，我们可以了解数据的特征和规律。

这两种指标的结合使用可以帮助我们更好地理解和分析实际问题。

人口统计学变量对环境保护公众参与意识的影响实证研究

随着中国经济的快速发展，环境污染问题也日益加剧，环境污染不仅会危及人类的健康和生存，反过来也会制约经济的发展。

环境保护成为备受全社会关注的热点问题和刻不容缓的大事。

保护环境不仅仅要求政府和企业采取适当的环保措施，环境保护也需要公众的参与。

环境保护公众参与是解决环境污染的一个重要途径。

为此，2014年新修订的环境保护法规定了公众的环保义务，要求公民采取低碳和节俭的生活方式，遵守环境保护的法律法规等，新环保法规定公众具有收稿日期：2015-05-28作者简介：刘云霞（1983-），女，工程师。

研究方向：环境管理。

E-mail：eileen413@ 摘要：采用问卷调查和数理统计等研究方法，研究了人口统计学变量在环境保护公众参与意识上的差异，以及与环境保护公众参与各个变量之间的相关性。

结果表明:居民的年龄在公众环保行为和环保政策满意度上呈现显著性差异，居民的职业在环境保护认知、公众环保行为环保政策满意度上呈现显著性差异，居民的受教育程度在环境保护认知、个人环保习惯、公众环保行为、环保政策满意度上呈现显著性差异。

婚姻状况与公众环保行为、环保政策满意度之间存在显著性负相关，年龄与环境保护认知之间存在显著性正相关，与环境政策满意度、环境表现满意度之间出现显著性的负相关性，职业与环境保护认知、个人环保习惯、公众环保行为之间存在显著性正相关性，与环保政策满意度、环保表现满意度之间存在显著性负相关。

关键词: 环境保护；公众参与；人口统计学变量中图分类号：X24 文献标志码：A DOI:10.16803/ki.issn.1004-6216.2016.03.012Empirical Study of the Effects of Demographic Variables on the Public Participationin Environmental ProtectionLiu Yunxia(Shenyang Academy of Environmental Sciences, Shenyang 110167, China)Abstract: In this paper, by use of questionnaire and mathematical statistics, difference of the effects of demographic variables on the public participation in environmental protection and relevance between the variables of the public participation in environmental protection is studied. The results indicate the significant differences for the age of the residents in the public environmental behaviors and environmental policy satisfaction, for the occupation of the residents in the awareness of environmental protection, the public environmental behaviors and environmental policy satisfaction as well as for the education level of the residents in the awareness of environmental protection, the personal environmental habits, the public environmental behaviors and environmental policy satisfaction. Significant negative correlation is found between the marital status and the public environmental behaviors and environmental policy satisfaction. Age of the residents is significantly positively correlated with the awareness of environmental protection, but negatively correlated with the environmental policy satisfaction and the environmental performance satisfaction. Occupation of the residents is significantly positively correlated with the awareness of environmental protection, the personal environmental habits and the public environmental behaviors, but negatively correlated with the environmental policy satisfaction and the environmental performance satisfaction. Keywords: Environmental Protection; Public Participation; Demographic Variable CLC number: X24人口统计学变量对环境保护公众参与意识的影响实证研究刘云霞（沈阳环境科学研究院，辽宁　沈阳　110167）第42卷　第3期2016年6月环境保护科学　Environmental Protection ScienceVol.42　No.3Jun.2016,65~69环保责任的同时，也赋予了公众相对应的知情[1]权、参与权和监督权等。

非参数统计在人口统计学中的应用

非参数统计在人口统计学中的应用一、引言人口统计学是一门研究人口数量、结构和分布等问题的学科。

在人口统计研究中，经常需要对各种人口数据进行分析和比较。

而非参数统计方法作为一种不依赖于数据分布的统计分析方法，具有着广泛的应用前景。

本文将探讨非参数统计在人口统计学中的应用。

二、非参数统计方法的优势非参数统计方法是一种在研究中对数据分布形状不作任何假定的统计方法。

相比于参数统计方法，非参数统计方法具有不依赖于总体参数、较强的稳健性和适用性等优势。

在人口统计学中，由于人口数据的分布形状可能具有很大的不确定性，因此非参数统计方法在处理人口数据时显得更加灵活和适用。

三、非参数统计在人口数量分布分析中的应用在人口统计学中，常常需要对不同地区、不同性别、不同年龄等不同群体的人口数量进行分析和比较。

而非参数统计方法可以对这些数量数据进行比较，而不必事先假定它们服从某种特定的分布。

例如，可以使用Mann-Whitney U检验来比较两个群体的人口数量是否有显著差异，或者使用Kruskal-Wallis检验来比较多个群体的人口数量是否有显著差异。

这些非参数统计方法可以更好地适用于人口数量数据的分析。

四、非参数统计在人口结构分布分析中的应用人口结构分布是人口统计学中的一个重要课题，常常需要对不同地区、不同年龄段、不同职业等不同群体的人口结构进行比较和分析。

非参数统计方法可以很好地应用于这些人口结构数据的分析。

例如，可以使用Kolmogorov-Smirnov检验来比较两个人口结构分布是否有显著差异，或者使用Wilcoxon秩和检验来比较两个不同群体的人口结构中位数是否有显著差异。

这些非参数统计方法在人口结构分布分析中发挥着重要作用。

五、非参数统计在人口分布空间分析中的应用人口分布空间是人口统计学中的另一个重要课题，常常需要对不同地区、不同城市、不同乡村等不同空间单位的人口分布情况进行分析和比较。

非参数统计方法可以很好地应用于这些人口空间数据的分析。

临床病理特征人口统计学

临床病理特征、人口统计学一、临床病理特征临床病理特征是描述疾病在患者个体内的表现和进程的一系列指标。

了解疾病的临床病理特征对于疾病的诊断、治疗和预后评估具有重要意义。

以下是临床病理特征的主要方面：1.年龄分布：不同年龄段的人群可能面临不同类型的疾病风险。

了解疾病的年龄分布有助于识别高风险人群，并制定相应的预防和治疗策略。

2.性别比例：某些疾病在男性和女性中的发病率和患病率存在差异。

了解疾病的性别比例有助于针对不同性别的患者制定个性化的治疗方案。

3.种族构成：不同种族或民族在遗传背景、生活方式和环境因素等方面存在差异，可能导致不同的疾病发病率和患病率。

了解疾病的种族构成有助于针对不同种族的患者制定相应的预防和治疗策略。

4.地区差异：不同地区的环境因素、生活方式和饮食习惯等可能影响疾病的发病率和患病率。

了解疾病的地区差异有助于识别高风险地区，并制定针对性的防控措施。

5.教育水平：教育水平与健康素养密切相关，影响人们对疾病的认识和自我保健能力。

了解疾病与教育水平的关系有助于提高公众的健康意识和自我保健能力。

二、人口统计学特征人口统计学特征是描述人口结构、分布和动态变化的一系列指标。

了解人口统计学特征有助于制定符合当地实际情况的卫生政策和防控措施。

以下是人口统计学特征的主要方面：1.年龄分布：年龄是影响疾病发病率和患病率的重要因素之一。

了解人口的年龄分布有助于制定针对不同年龄段人群的防控策略。

2.性别比例：不同性别的健康需求和疾病风险可能存在差异，了解人口的性别比例有助于制定针对不同性别的卫生政策和防控措施。

3.种族构成：种族构成对健康的影响涉及遗传、环境和生活方式等多个方面。

了解人口中的种族构成有助于制定针对不同种族的卫生政策和防控措施。

4.地区差异：不同地区的经济发展水平、生活方式和环境条件等可能存在差异，导致疾病谱和健康状况的地区差异。

了解人口的地区分布有助于识别高风险地区，并制定针对性的防控措施。

群体间的差异比较卡方检验

03 卡方检验的步骤
建立假设
假设
两个群体在某一分类变量上的分布无显著差异。
对立假设
两个群体在某一分类变量上的分布有显著差异。
计算期望频数
根据实际频数和理论概率计算期望频数。
确保期望频数不小于5，若小于5则进行合并或重新考虑分类。
计算卡方值
使用卡方检验公式计算卡方值。
卡方值越大，表明实际观察频数与期望频数之间的差异越大。
医学研究
在医学研究中，卡方检验常用于比较不同疾病患者在治疗方式、疗效等方面的分布差异。
市场调查
在市场调查中，卡方检验可用于比较不同产品、品牌或市场细分在消费者偏好、购买意愿等方面的分布差异。
社会学研究
在社会学研究中，卡方检验可用于比较不同社会群体在人口统计学特征、社会行为等方面的分布差异。
01
通过卡方检验可以判断两个分类变量之间是否存在关
联，以及关联的强度和方向。
检验分类变量是否独立
02 卡方检验可以用于检验两个分类变量是否独立，即一
个变量的取值是否与另一个变量的取值无关。
比较不同群体间分类变量的分布差异
03
通过卡方检验可以比较不同群体在某个分类变量上的
分布是否存在显著差异。
实际应用案例分析
05 卡方检验的限制和注意事项
卡方检验的前提假设
01
02
03
每个单元格的期望频数应大于5。
理论频数不应小于实际频数的1/5。
样本量应足够大，通常要求样本量大于20并且每个自变量的不同取值
数目大于5。
卡方检验的限制
1
卡方检验对于小样本数据可能不准确，因为小样本可能导致较大的误差率。

人口统计学变量对医务员工职业价值观影响规律分析_蒋丽娟

［2 ］
从 1 到 5 分别代表 “非常赞同、赞同、一评量方法，，般、不赞同、很不赞同 ” 分值越小，赞同度越高。该 KMO 为 0. 844 （＞ 0. 8 ），量表经测试，球形检验的 P 值为 0. 000 （＜ 0. 05 ）， Cronbach'α 为达到显著水平， 0. 926，量表信效度较好，结构合理，可以用于测评。 5 个职业价值观维度分别定义为： ① 内在价值观指医务员工对工作所能提供的精神激励和心理回报的追求，如对工作的兴趣、工作中发挥能力等。 ② 外在价值观指医务员工得到与工作相关的一些有形回报，如收入、成功的感觉等。 ③ 社会价值观指工作给地位、权利等。 ④ 利他价值观医务员工带来的声望、指医务员工通过工作为他人提供帮助和对社会贡献的欲望。⑤ 休闲价值观指医务员工在工作之余，通过某种方式得到身心放松与调节。
统计学分析运用 SPSS 12. 0 统计软件计算人口统计学特征和工作场所偏差行为的均值与方差。采用独立样本 t 检验或单因素方差分析。P ＜ 0. 05 为差异有统计学意义。
Analysis of influence rules of demographic variables towards occupational value of medical staff
JIANG Lijuan1，2 ， YUAN Qing2 ， GU Weimin2 ，ＲUAN Wei3 ， YUAN Huiyun4
表1 Tab 1 样本的基本情况 Basic information of samples 项目性别男女年龄＞ 45 岁 36 ～ 45 年 25 ～ 35 岁 44 65 230 161 8． 8 13． 0 46． 0 32． 2 128 372 25． 6 74． 4 样本数 / n 占比 / %

大学生专业认知的现状调查与思考

价，应分析引起挫折的原因并寻求，克服挫折的方法还应让，
学生认识到挫折的双重性，它在给我带来不愉快、损失甚至打
年金人不人怪人饰份情稳数数数％掩绪％古％
理问题依次足强迫、人际关系、郁、抑作对、偏执、焦虑、恐怖、
心理学、数学与应用数学、理学（物师范方向）英语（、商务方
和大二、大一高于大三和大四、大二高于大四；总分” 面，在“ 层
大一、大二、大三之间差异无统计学意义，但大四低于大一、大
二、三。大
表２年级与问卷及各分量表的差异性检验（± ）；ｓ
级在问卷总分及各维度上差异均有统计学意义。在 “ 业专认识” 层面，大一低于大ｉ、大四低于大二和大、大二高于
１１研究对象：．本研究采用分层随机抽样法选取我院各年级
大四、大高于大一和大四；专业认同感 ” 在“ 层面，大低于大一、四低于大一和大二、大大一高于大三和大四、大二高于
现实生活中，有些大学新生未经深思熟虑就随意转专业，
平均值都＞，３其中“ 专业认知行动 ” 层面的得分最高， “ 而专业
不但遭遇条件和程序壁垒，而且可能浪费大量的时间和金
钱；有些大二以上的学生对待专业学习时态度消极，因为缺乏学习动机，以经常感觉学无所获、所虚度光阴；有些毕业班的学生面临就业时不想找专业对口的工作，目择业，盲既弱化了专业竞争力，又耽误了未来的发展。这些现象可以认为

人口数据分析与推断统计学

人口数据分析与推断统计学随着科技的快速发展和数据的广泛应用，人口数据分析成为了推断统计学的重要研究领域之一。

通过对人口数据的深入分析，我们可以更好地了解人口的结构、特征和变化趋势，为社会管理和决策提供科学依据。

人口数据分析的基础是数据收集和整理。

准确、完整和可靠的数据是进行人口分析的前提，而现代技术的发展使得数据的收集变得更加高效和准确。

无论是国家统计局的普查数据，还是大型互联网企业的用户行为数据，都能够帮助我们了解人口的基本情况和行为特征。

通过对不同来源的数据进行整理和整合，我们可以获得全面的人口信息，为进一步的分析做好准备。

在人口数据分析中，常常会运用到推断统计学的方法。

推断统计学是根据从样本得出的统计量，对总体参数进行估计和推断的一种方法。

在人口数据分析中，我们经常面临的是人口总体巨大、实际数据无法收集全面的情况，因此需要通过样本来推断总体数据。

通过一定的抽样方法和统计模型，我们可以利用样本的数据得出对总体特征的推断，从而对人口进行更深入的分析。

统计推断方法的一个常见应用场景是人口特征的估计。

例如，我们可能想要了解一座城市的平均年龄、平均收入等特征。

这时，我们可以通过抽样一部分居民，调查他们的年龄和收入情况，并通过统计模型得出对总体特征的估计。

这样的估计不仅能够帮助我们了解人口的基本情况，还能够为城市规划、社会福利等方面提供参考依据。

另一个重要的推断统计学方法是统计假设检验。

假设检验是根据样本数据对总体参数进行推断的方法。

在人口数据分析中，我们常常需要判断某个总体参数是否满足某个假设，例如判断男性和女性之间在收入上是否存在差异。

通过收集男性和女性的收入数据，并进行假设检验，我们可以得出对该差异是否显著的结论。

这些结论可以帮助我们了解人口的性别平等情况，为性别平等政策的制定提供参考。

此外，人口数据分析还可以通过数据可视化的方式呈现。

数据可视化是将抽象的数据通过图表、图像等可视化手段展示出来，使得数据更易于理解和分析。

新时代高职学生劳动观现状调查与分析

基金项目:2021年江苏高校哲学社会科学研究专题项目新时代高职院校劳动教育实践路径研究 (2021SJB0279);2023年南京科技职业学院党建思政课题新时代高职院校学生劳动价值观现状调查与分析 (NJPI -2023-SZYB -07)㊂作者简介:吴燕(1982-),女,汉族,江苏南京人,硕士,南京科技职业学院马克思主义学院副教授,研究方向为高校思想政治教育;朱继朋(1983-),男,汉族,南京科技职业学院馆员,研究方向为图书情报与信息技术;姚剑(1975-),男,汉族,连云港职业技术学院讲师,研究方向为学生管理与思政教育;时慧(1992-),女,汉族,南京铁道职业技术学院讲师,研究方向为思政教育㊂新时代高职学生劳动观现状调查与分析吴㊀燕1㊀朱继朋1㊀姚㊀剑2㊀时㊀慧3(1.南京科技职业学院,江苏南京210048;2.连云港职业技术学院,江苏连云港222000;3.南京铁道职业技术学院,江苏南京210000)摘㊀要:通过对江苏省三所高职院校940名学生的劳动观进行问卷调查,发现新时代高职学生劳动观的总体认知情况良好,但仍存在学校劳动教育供给与学生需求的失衡㊁家庭劳动教育的缺失㊁学生对劳动观认知存在偏差等问题㊂研究认为应当用深层次㊁高质量㊁人性化的劳动教育提升高职学生对劳动观的总体认知,用新时代劳模精神㊁劳动精神㊁工匠精神引领高职学生劳动观教育,营造劳动光荣的社会风尚和精益求精的敬业风气,深化家庭劳动教育㊂关键词:高职学生;劳动观;影响因素中图分类号:F24㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀㊀doi:10.19311/ki.1672-3198.2023.23.038㊀㊀劳动是人类的本质活动,是人的生命展开的基本形态,深化劳动教育是新时代高职院校践行五育并举㊁立德树人的必然要求㊂为系统探究新时代高职学生劳动观现状㊁存在的问题㊁主要影响因素等,为高职院校劳动教育改革创新提供一些理论支持,课题组选取了江苏省三所高职院校学生进行问卷调查㊂1㊀研究过程1.1㊀研究对象2023年6月,课题组教师通过问卷星平台分批次向南京科技职业学院㊁连云港职业技术学院㊁南京铁道职业技术学院的学生发布了‘大学生劳动价值观现状调查问卷“电子问卷,每所院校回收的问卷数量约300份,共回收有效问卷940份㊂1.2㊀研究方法本研究采用实证主义方法论为指导,通过问卷调查的定量方式获得一手资料㊂首先设计规范统一的调查问卷,再由课题组教师分批向学生介绍问卷内容同时邀请学生参与限时填答㊂通过设计李克特五级量表考查学生对劳动观的总体认知,具体涉及劳动品德观㊁劳动价值观㊁劳动幸福观㊁劳动实践观这四个维度,依据认同程度从1~5给予量化计分㊂将每个样本对以上观念的得分加总取平均值得出连续变量,即为样本对劳动观的总体认知水平,得分越高代表对劳动观的认知水平越高㊂1.3㊀样本基本情况课题组运用SPSS27.0统计软件对样本进行数据分析,主要开展了样本描述性统计㊁信度分析㊁方差分析㊁t检验㊁卡方检验等㊂经统计检验,Cronbachᶄs α系数为0.967,信度较高,满足信度需求;KMO 值为0.946,效度较高,满足效度需求㊂调查样本中,男生566人,女生374人;大一316人,大二611人,大三13人;学生干部271人,普通学生669人;独生子女278人,非独生子女662人;城镇398人,乡村542人㊂2㊀调查结果与分析2.1㊀高职院校学生劳动观的总体认知情况量表统计结果显示,矩阵量表题平均分为4.25,接近5分选项完全认同 ,这说明新时代高职院校学生的劳动观总体认知水平较高,对劳动的认知较为清晰㊁理性㊁积极㊂由表1可知,从四个具体维度上看,学生的劳动价值观认同度最高,得分均值为4.32,劳动实践观的得分均值为4.25,劳动幸福观的得分均值为4.21,劳动品德观的得分均值为4.2㊂相对而言,劳动品德观的得分均值最低,但总体来看差距不大,均保持在较高区间㊂表1㊀对劳动观的认知情况(N =940)维度N 平均值标准差劳动品德观940 4.20430.89113劳动价值观940 4.3170.8679劳动幸福观940 4.21280.89365劳动实践观940 4.25040.79816劳动观均值9404.24610.821092.2㊀高职院校劳动教育的现状与学生评价本次研究详细了解了学校开展劳动教育的形式㊁学生对所在学校劳动教育现状的满意度以及对目前大学生劳动意愿的自我评价㊂调查结果显示,当前几所高职㊃511㊃院校开展劳动教育的形式主要有几种:劳动教育理论课程及专题讲座(占比74.15%)㊁校舍卫生的督促检查和评比(占比66.6%)㊁专业实践/实验/实训(占比65.53%)㊁劳动实践周或3天以上的集中劳动任务(占比54.04%)㊁组织学生参加校外义务劳动及志愿者服务(占比56.49%)㊁奖励性劳动(奖品㊁学分㊁操行分等,占比44.36%)㊂有12.45%的学生认为学校对劳动教育不重视,这很可能与部分专业在大一学年尚未统一安排相关的劳动教育理论学习及实践环节有关㊂根据满意度评价结果,学生对所在学校劳动教育的满意度均值为7.87,对目前大学生劳动意愿的评分均值为7.49,这两项评分结果距离10分满意均存在一定差距㊂将学生对学校劳动教育的满意度与大学生的劳动意愿的自我评价这两个变量进行皮尔逊相关分析得出r= 0.844,为高度正相关,P值为0.000,表明二者具有极其显著的统计效果,由此我们认为:学生对学校劳动教育的满意度越高,学生的劳动意愿越强㊂3㊀高职学生劳动观的影响因素分析3.1㊀高职学生劳动观在人口统计学变量上的差异分析采用独立样本t检验的统计分析方法,对不同性别㊁是否学生干部㊁是否独生子女㊁不同家庭所在地学生的劳动观均值进行差异性研究,结果发现这些因素对学生劳动观均值的影响均不存在显著差异㊂通过单因素方差分析方法,对不同年级㊁不同月均消费额学生的劳动观均值进行差异性研究,结果表明:不同年级学生的劳动观均值差异显著㊂进一步进行事后比较发现,大一㊁大二学生的劳动观均值显著高于大三学生;大一学生的劳动观均值高于大二学生,但差异不显著㊂不同年级学生劳动观存在差异的原因可能有两点:一是,问卷调查的时间正值学生毕业期,针对大三年级的问卷收集主要是通过网络推送的方式发出邀请,因此获取的样本数量少,并不具备充分代表性㊂二是,‘关于全面加强新时代大中小学劳动教育的意见“及‘大中小学劳动教育指导纲要(试行)“印发时间都是2020年㊂2020年底,江苏省教育厅印发‘江苏省职业院校厉行节约反对浪费教育教学指导方案的通知“,明确要求职业院校强化劳动教育课程功能,将劳动教育纳入职业院校人才培养方案㊂2021年2月,江苏省委办公厅印发‘中共江苏省委江苏省人民政府关于全面加强新时代大中小学劳动教育的实施意见“,进一步明确把劳动素养纳入学生综合素质评价体系,作为学生评优评先㊁毕业升学的重要参考或依据㊂因此,大一学生的劳动观均值最高,恰恰说明近两年来江苏省内各高职院校在一系列重要文件指导下,广泛深入推动劳动教育的深化,并取得了良好的工作成效㊂3.2㊀教师讲解劳动教育的场合对学生劳动观影响的差异分析目前,高职院校对劳动教育相关理论的宣传教育已经普及到了学生校园文化生活的多个场合:各类型的讲座㊁报告(占比67.13%)㊁思政课程(64.04%)㊁文化课及专业课(55%)㊁班会及班级交流群(占比50.32%),有43.09%的学生在各类实习实训课程中学习过劳动教育的相关知识,37.45%的学生在创新创业课程中认识到劳动教育的实践逻辑㊂尚有10.22%的学生未在以上场合中学习过劳动教育的相关知识,这一比例与学生在学校开展劳动教育的形式这一问题中认为学校对劳动教育不重视的比例接近㊂为了解学校劳动观教育的实施场合对学生劳动观均值的总体性影响,我们对教师讲解劳动教育场合的调查结果分别进行t检验分析(表2),发现教师是否在不同场合讲解过劳动教育对学生劳动观均值的影响均存在显著差异,在不同场合接受过劳动教育的学生劳动观均值均显著高于没有接受过劳动教育讲解的学生㊂这充分说明教师在不同场合㊁不同平台对学生进行不同形式㊁入脑入心的劳动教育都能取得良好效果㊂表2㊀老师讲解劳动教育的场合(N=940)变量选项个案数平均值标准差t显著性(双尾)讲座㊁报告是631 4.38560.73079否309 3.96120.917447.1040.000思政课是602 4.37130.74701否338 4.02320.89753 6.050.000文化课㊁专业课是517 4.35670.79951否423 4.11090.8278 4.6150.000班会㊁班级群是473 4.32890.77972否467 4.16220.85365 3.1250.002实习㊁实训课是405 4.32430.77175否535 4.18690.85251 2.5830.01创新创业课是352 4.34450.80908否588 4.18720.82327 2.8520.004没讲过/不清楚是96 3.8669 1.07753否844 4.27290.79386-2.9110.005㊀㊀注:平均值差值的显著性水平为0.05㊂㊃611㊃3.3㊀家庭劳动教育对学生劳动观影响的差异分析家庭是学生开启劳动教育的第一场所,经调查统计我们发现家长对学生做家务劳动所持的态度总体较为积极,有74.3%的家长持支持㊁肯定态度,其中有15.6%的家长会赞赏并激励学生主动承担家务劳动㊂相反,有4.8%的家庭持反对㊁否定态度,其中有2.4%的家庭明令禁止学生参加家务劳动㊂还有20.9%的家庭并无明确表态㊂我们将家庭对学生承担家务的支持度进行分类编码,采用单因素(ANOVA)分析法进行检验,发现持五种态度的家长对学生劳动观均值影响存在显著差异(见表3)㊂进一步进行事后检验发现:家庭持支持㊁赞赏态度的学生劳动观显著高于家庭态度不明㊁不要求㊁禁止家务劳动三种态度家庭的学生㊂由此可知,家庭劳动教育对学生劳动观影响显著,且存在较大差异,说明家庭劳动教育对学生的劳动观具有重要影响㊂表3㊀家长态度对学生劳动观的影响(N=940)N平均值标准差F P 明令禁止,以学业为重23 3.7717 1.4606不要求做,会耽误学习22 3.85230.8001态度不明,做不做都行196 3.86950.90263言传身教,支持并鼓励552 4.36440.71248赞赏激励,采取奖励措施147 4.43710.7613715.4970.000总计940 4.24610.82109㊀㊀注:平均值差值的显著性水平为0.05㊂4㊀结论和建议本研究通过定性和定量相结合的研究方法,深入探究新时代高职学生劳动观现状及其主要影响因素,通过分析得出了一些有价值的研究结论㊂首先,新时代高职学生劳动观的总体认知情况良好,学校劳动教育工作取得积极成效㊂其次,当前高职学生劳动教育仍存在一些问题㊂一是学校劳动教育的实施供给与高职学生的实际需求存在一定差距㊂二是家庭劳动教育尚存在一定程度缺失㊂三是学生对劳动观的认知尚存在一定偏差,劳动意愿有待提高㊂基于以上分析结论,提出如下建议:(1)用深层次㊁高质量㊁人性化的劳动教育提升高职学生对劳动观的总体认知,牢固树立马克思主义劳动观㊂劳动是自由的生命表现,因此是生活的乐趣㊂高职学生对劳动教育的需求不再是简单地学习劳动和体验劳动,而应是高质量地理解劳动㊁懂劳动㊁会劳动,培养高层次的劳动精神和劳动品质㊂因此,高职院校劳动教育应当具备系统性与专业性,用契合学生需求的人性化的劳动教育激发学生积极的劳动意愿㊁参与劳动实践,体会生活的乐趣㊁主动追求幸福劳动㊂(2)用新时代劳模精神㊁劳动精神㊁工匠精神引领高职学生劳动观教育㊂精神引领是强化劳动观教育的核心动力,高职院校劳动教育应当把爱岗敬业㊁争创一流㊁艰苦奋斗㊁勇于创新㊁淡泊名利㊁甘于奉献的劳模精神,崇尚劳动㊁热爱劳动㊁辛勤劳动㊁诚实劳动的劳动精神,执着专注㊁精益求精㊁一丝不苟㊁追求卓越的工匠精神融入教学和实践各环节,不断深化学生对劳动与劳动精神的认知,培养适应新时代发展需求的高素质复合型劳动者㊂(3)营造劳动光荣的社会风尚和精益求精的敬业风气,深化家庭劳动教育㊂一方面,劳动观念的养成㊁认识的深化等都受到社会氛围的熏陶和影响,近年评选出的劳模㊁大国工匠㊁高级技工等都是在各行各业有所建树的知识型㊁技能型㊁创新型劳动者代表,这些正是国家和社会层面对民族精神的弘扬以及对榜样精神的重视和提倡㊂另一方面,积极正面的家庭劳动教育不可或缺,家庭教育贯穿学生成长的全过程,其影响往往持续而深远㊂有鉴于此,只有深化落实家庭劳动教育,让社会氛围㊁家庭教育与学校教育共同发力,才能相得益彰㊁相互促进,真正提升高职劳动教育的实效㊂参考文献[1]江苏省教育厅.省教育厅关于印发江苏省职业院校厉行节约反对浪费教育教学指导方案的通知[EB/OL].(2020-12-11)./art/2020/12/11/ art_58320_9597987.html.[2]江苏省人民政府.我省加强新时代大中小学劳动教育劳动素养将作为毕业升学重要参考依据[EB/OL].(2021-3-19)./art/2021/3/19/art_84323 _10228174.html.[3]马克思,恩格斯.马克思恩格斯全集:第42卷[M].中共中央马克思恩格斯列宁斯大林著作编译局,译.北京:人民出版社,2004:207.[4]习近平.在全国劳动模范和先进工作者表彰大会上的讲话[N].人民日报,2020-11-25(2).㊃711㊃。

重点高中学生自我同一性

重点高中学生自我同一性重点高中学生自我同一性研究[摘要]采用问卷调查法，对湖南、甘肃两省420名重点高中学生的自我认同状况进行了调查。

研究发现，重点高中学生的自我认同发展总体上不容乐观；女生的自我认同发展状况比男生更积极；家庭文化和学业成就是影响重点高中学生自我认同发展的重要因素。

因此，中学心理健康教育应注重对学生自我同一性发展的引导，以两个群体为重点，努力加强理想教育，积极构建支持体系。

〔关键词〕重点高中；学生；自我同一性一、前言“身份之父”E.H.埃里克森根据发展心理学和发展社会学的原理对“自我”进行了综合分析，提出了自我身份的概念。

埃里克森认为，自我认同是个体对自己过去、现在和未来的内在一致性和连续性的主观感受和体验，也是他人对自己的一致性和连续性的感知。

它是个体在特定环境中的自我整合[1]。

自我认同在个体青春期的发展中起着核心作用。

一些学者甚至将个人认同问题和科技发展的影响视为世界上个人乃至社会最普遍的两个问题。

在成长过程中，如果青少年不能有效地整合和建构自我认同，或者没有学会做出适当的选择，就会导致角色混淆，影响心理健康的发展。

因此，埃里克森认为青年发展的本质是促进自我认同的形成和防止自我同一性扩散。

对高中生而言，个体此时已经进入青春期，生理发展迅速，指向未来的思维能力不断提高，早期形成的自我概念面临更新，迫切需要建构新的“自我”以适应新的选择和决断。

中学心理健康教育的核心目标就是引导与帮助每一个中学生走向积极进取的自我同一性。

本研究通过对高中生的自我同一性进行调查，旨在探明重点高中学生的同一性地位的发展状态，在中学教育实践中引导学生积极进行自我整合，对学生的现实与理想、个人价值与社会价值统合发展具有一定的理论与实践意义。

二、研究对象与方法（一）研究工具本研究采用问卷调查法，测试工具为日本心理学家侯加藤（1983）的“身份地位测量量表”。

该量表有12个问题，每个问题有6个衡量标准可供选择。

人口统计学

人口统计学人口统计学（ demographics）是应用人口理论、方法和技术，研究人口现象及其发展规律的科学。

人口统计学是随着人类社会的产生而发展的。

人类对人口现象和过程进行观察、分析和研究，并加以概括和总结的一门科学。

人口学作为一个学科形成于19世纪初。

但人口统计学作为一门独立的科学则是20世纪中叶以后的事情。

它广泛应用于自然科学、社会科学、军事科学、政治学等领域，也涉及经济、管理等部门。

随着时代的发展，科学技术的进步，人口统计学正在向纵深方向发展，从而使得人口统计学内容日益丰富多彩。

统计学原理以概率论与数理统计的理论与方法为基础，运用大量的人口资料进行调查研究，从而获得反映社会各方面关系的统计指标，这种以抽样调查为主体的研究方法称为统计调查方法。

统计学具有描述性、精确性、稳健性、预测性等特点。

在调查方法上通常可分为：全面调查和非全面调查；非随机抽样和随机抽样；普查和抽样调查；典型调查和抽样调查等等。

根据研究问题的性质和要求不同，又可分为：描述统计、推断统计和相关统计。

统计分析的主要任务就是从所搜集到的大量资料中，找出能够揭示事物本质属性的数据，并从这些数据中提取信息，从而揭示现象之间的因果关系，判明现象的变化趋势。

根据分析目的的不同，可分为描述统计分析和推断统计分析两种。

描述统计分析是为了解决所研究的现象“有什么”或“是什么”的问题；推断统计分析则是为了解决所研究的现象“为什么”或“怎么样”的问题。

由于统计学的发展历史较短，迄今仍有许多未解决的问题。

比如人口统计学就是这样一门年轻的学科，尽管已发展成为一门独立的学科，但还需要在实践中去检验，更需要大胆创新。

我国人口的再生产类型一般分为两种类型，即传统型再生产和现代型再生产。

以此为基础，按人口再生产过程的顺序，人口再生产可划分为四个阶段。

人口再生产类型具有很强的地区差异，不同国家和地区往往具有不同的再生产类型。

人口再生产的主要理论，最早可追溯到英国人马尔萨斯。