第七章 分析定量定性数据ppt
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定性数据统计分析概要课件
体的访谈和观察，以补充定量研究的不足。
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。
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。
《定量分析基础》课件
特点
客观性、精确性、预测性、决策优化 性。
定量分析的重要性
提高决策的科学性和准确性
定量分析能够提供客观、准确的数据支 持，帮助决策者做出科学、合理的决策
。
预测和预防风险
定量分析可以通过数据模型预测事物 的发展趋势，帮助企业和政府提前预
防风险。
优化资源配置
通过定量分析，可以对资源进行合理 分配，提高资源利用效率和效益。
，通过建立回归模型来预测因变量的取值。
线性回归
02
线性回归是最常见的回归分析形式，通过建立线性回归模型来
预测因变量的取值。
多元回归
03
多元回归是研究多个自变量与因变量之间关系的一种回归分析
形式。
决策理论
决策理论
决策理论是用来解决不确定条件下决策问题的一种方法，通过 选择期望效用最大的方案作为最优方案。
推断性分析
根据研究目的，选择合适的统计方法进行推断性分 析，如回归分析、方差分析、卡方检验等。
解释与解读
对分析结果进行解释和解读，探究数据背后的规律 和意义。
模型建立与验证
模型选择
根据研究目的和数据特征，选择合适的数学 模型或统计模型。
模型建立
根据选定的模型，建立相应的数学表达式或 统计模型。
模型验证
06
定量分析案例研究
案例一：消费者行为研究
总结词
通过数据分析探究消费者行为模式
详细描述
利用问卷调查、在线行为追踪等方法收集数据，运用 统计分析方法探究消费者偏好、购买决策过程以及市 场细分等，为企业制定营销策略提供依据。
案例二：股票市场预测
总结词
利用历史数据预测股票市场走势
详细描述
收集股票价格、成交量、财务数据等，通过 时间序列分析、回归分析等方法预测股票价
客观性、精确性、预测性、决策优化 性。
定量分析的重要性
提高决策的科学性和准确性
定量分析能够提供客观、准确的数据支 持，帮助决策者做出科学、合理的决策
。
预测和预防风险
定量分析可以通过数据模型预测事物 的发展趋势，帮助企业和政府提前预
防风险。
优化资源配置
通过定量分析，可以对资源进行合理 分配，提高资源利用效率和效益。
，通过建立回归模型来预测因变量的取值。
线性回归
02
线性回归是最常见的回归分析形式，通过建立线性回归模型来
预测因变量的取值。
多元回归
03
多元回归是研究多个自变量与因变量之间关系的一种回归分析
形式。
决策理论
决策理论
决策理论是用来解决不确定条件下决策问题的一种方法，通过 选择期望效用最大的方案作为最优方案。
推断性分析
根据研究目的，选择合适的统计方法进行推断性分 析，如回归分析、方差分析、卡方检验等。
解释与解读
对分析结果进行解释和解读，探究数据背后的规律 和意义。
模型建立与验证
模型选择
根据研究目的和数据特征，选择合适的数学 模型或统计模型。
模型建立
根据选定的模型，建立相应的数学表达式或 统计模型。
模型验证
06
定量分析案例研究
案例一：消费者行为研究
总结词
通过数据分析探究消费者行为模式
详细描述
利用问卷调查、在线行为追踪等方法收集数据，运用 统计分析方法探究消费者偏好、购买决策过程以及市 场细分等，为企业制定营销策略提供依据。
案例二：股票市场预测
总结词
利用历史数据预测股票市场走势
详细描述
收集股票价格、成交量、财务数据等，通过 时间序列分析、回归分析等方法预测股票价
定性定量研究ppt课件
面访调查
适合的情况
访问时间较长 需要出示提示资料 问卷结构复杂
电话调查
访问内容少 少开放题 访问速度快
邮寄问卷 能够接触目标受访者的唯一途径
电脑调查 网络调查
问卷结构复杂 有特定的逻辑跳转关系 使用联合分析 动态展示提示物
可完成目前任何形式的调研 技术不存在问题 是未来主要的研究方式
存在的顾虑
样本分布偏差 被访者的合作态度
不适合口味测试、广告测试等研究 不适合使用联合分析的研究
受访者的偏差 未完成的问卷 误解问卷的意思
电脑的硬件配置 与访问软件的兼容性 是否方便携带电脑
样本的代表性 网络的连接速度 回答问卷的比例
真实 真知 实用
.
1515
面访调查
step1
前期准备
与客户进行 沟通，以了 解客户的调
查需求
真实 真知 实用
step2
调查实施
抽样
被访者名 单确认
调查问 卷制作
调查 实施
.
step3
后期处理
将收集到的数据 进行整理、分析
1616
电话号 码准备
电话调查
拨号
不成功 成功
自我 介绍
合格
甄别 不合格
访问
中途据访
访问结束、检查问卷
真实 真知 实用
.
1717
网络调研
step1
确定网上直 接调查目标
step2
确定调查方法 和设计问卷
• 针对特别小的市场
– CEO, 高端男用化妆品等
真实 真知 实用
.
44
什么情况用定量研究
• 有助于定性研究:
– 帮助定义座谈会组成 – 证实并且量化定性研究的结果
第七章定量资料的分析_PPT幻灯片
（二）SPSS操作基本过程
• SPSS功能强大，操作简单。运用SPSS对数据进行统计 处理的基本过程如下：
• 1．建立数据库，录入数据：一是定义变量，二是录入变 量值；
• 2．对数据进行预处理：根据需要，对数据进行整理、分 组、合并、排序等；
• 3．统计分析：按研究要求的统计分析方法，对数据进行 处理；
第一节 统计的理解 第二节 统计描述与推断 第三节 假设检验 第四节 统计分析
第一节 统计的理解
• 统计是一种语言 • 统计是一种规律 • 统计是一种思想 • 统计是一种工具
第二节 平均值、标准差和相关系数
统计分析需要处理的是统计数据。表征某一随机现象 的统计数据总是具有一定的特征。描述统计数据特征的是 特征量，常用的特征量有：集中量、差异量和相关量。平 均值、标准差、相关系数分别是最常用的集中量、差异量 和相关量 。
5
6
7
8
VAR00001
50
0
1
2
3
4
5
6
7
8
VAR00001
• 左图数据差异量或离散程度大，数据分布范围广、右图数 据差异量小，数据分布得比较集中。
• 方差和标准差是使用最广泛的差异量。方差是离差平方和 的算术平均数。其定义式为：
2 x
(X X )2 N
• 标准差是方差的平方根。其定义式为：
• 零相关 两个变量值变化方向无一定规律。一个变量值 变大时，另一个变量值可能变大也可能变小，并且变大 变小的机会趋于相等。这样的关系称为零相关，两个变 量之间无相关。
• 相关系数
用来描述两个变量相互之间变化方向及密切程度的数字特征量称为相关 系数，一般用 r 表示。
定量分析与定性分析 ppt课件
定性分析与理论的构建相关联，并不强调在研究开始便具有明确的理论，而是在研 究过程中逐渐发现和形成理论，因此定性分析中运用的逻辑方式常常是归纳出来的 ，也即从实地研究中所获得经验材料中归纳出具有理论特性的命题和阐释框架。 3.研究特征 定量分析侧重于对社会十五的精确测量和计算，强调从统计数据来分析变量之间的 因果关联。而定性分析则注重于对行为主体的意义以及行为过程的描述和阐释，强 调行为背景因素对社会生活的影响，其资料收集方式大多靠实地研究、深入访谈来 获得文字性的描述。
• 非均衡的主要观点 • 1、非均衡理论认为信息是不完全的，即获得信息需要花
费成本，故不完全竞争是常态。 • 2、非均衡理论区分计划数量和现实数量。该理论认为，
市场出清的状态仅仅表示市场的有效供给和有效需求相等， 而有效数量与计划数量不相等。 • 3、非均衡理论认为在未达到均衡之前也有非均衡交易的 发生。价格和数量都能调节市场。 • 4、非均衡理论认为存量水平是一个重要的数量调整信号。 • 5、非均衡理论认为经济运行有时间滞后现象，滞后的存 在加剧了非均衡状态 • 6、非均衡理论认为失业和通货膨胀无可避免。 • 7、非均衡理论可用于解释经济周期，自愿失业，闲置等 现象。
（二）区别
定量分析与定性分析的差异在社会学研究方法中是一种系统性差异。概括起来，主 要有以下几个方面的区别与差异。 1.方法论 定量分析主要是实证主义方法论取向的集中体现，更多地采用科学主义的研究范式 。定性分析则是人文主义取向在研究方法中的表达，力图对社会生活的自然情景加 以整体的理解和解释。 2.研究思路 定量分析常常是对已有理论的检验，研究一开始便具有明确的理论知道特征。以理 论为基础决定了定量分析的逻辑的演绎性特征，研究过程往往按从理论到命题、到 概念、到操作变量直至具体测量的顺序进行。
• 非均衡的主要观点 • 1、非均衡理论认为信息是不完全的，即获得信息需要花
费成本，故不完全竞争是常态。 • 2、非均衡理论区分计划数量和现实数量。该理论认为，
市场出清的状态仅仅表示市场的有效供给和有效需求相等， 而有效数量与计划数量不相等。 • 3、非均衡理论认为在未达到均衡之前也有非均衡交易的 发生。价格和数量都能调节市场。 • 4、非均衡理论认为存量水平是一个重要的数量调整信号。 • 5、非均衡理论认为经济运行有时间滞后现象，滞后的存 在加剧了非均衡状态 • 6、非均衡理论认为失业和通货膨胀无可避免。 • 7、非均衡理论可用于解释经济周期，自愿失业，闲置等 现象。
（二）区别
定量分析与定性分析的差异在社会学研究方法中是一种系统性差异。概括起来，主 要有以下几个方面的区别与差异。 1.方法论 定量分析主要是实证主义方法论取向的集中体现，更多地采用科学主义的研究范式 。定性分析则是人文主义取向在研究方法中的表达，力图对社会生活的自然情景加 以整体的理解和解释。 2.研究思路 定量分析常常是对已有理论的检验，研究一开始便具有明确的理论知道特征。以理 论为基础决定了定量分析的逻辑的演绎性特征，研究过程往往按从理论到命题、到 概念、到操作变量直至具体测量的顺序进行。
定量分析概论PPT演示文稿
Example
第 七 章
试计算0.1000mol/L （1/6K2Cr2O7）溶液 对Fe的滴定度。（0.005585g/ml）
定 一含铁试样0.2420g，经处理后以TFe/K2Cr2O7
量 分 析 概
＝0.002500g/ml的K2Cr2O7的标准溶液滴定
之，需用30.20ml，试计算试样中Fe的百分 含量。（31.20％）
定
量
表面张力等；
分
析
二、与溶质的本性无关，仅仅决定于溶质的数
概 论
量。如难挥发非电解质稀溶液的蒸汽压下降、
沸点升高、凝固点下降和溶液的渗透压。
26.10.2020
17
依数性（Colligative properties）：
第
定义：
七
章
只决定于溶质的颗粒和数目，而不决定于溶
质颗粒种类的溶液的性质。
定
计算分析结果
26.10.2020
6
7.1.3 定量分析结果的表示
第
待测组份的化学表示形式
七 章
通常以待测组分实际存在形式的含量表示。
或者是各种元素的氧化物、元素的含量表示。
待测组份含量的表示方法
定 量
（1）固体试样－－质量分数表示。
分
（2）液体试样
析
① 质量百分数（m/m）
概
②体积百分数（V/V）
微量分析
0.1～10mg
0.01～ 1ml
超微量分析 ＜0.1mg
＜0.01ml
5
7.1.2定量分析过程
第 七 章
完成一项定量分析工作，通常需进行的步骤： 取样－－一定要有代表性！
试样的制备
（1）干燥
第七章定性定量分析方法
所谓定量分析就是运用数学工具对事物进行数量 的分析、计算和测定。 首先，定量分析是定性分析的深化。 其次，定量分析是定性分析的具体化、精确化。
再次，只有精确地把握了同质事物的量，才能更
好地认识事物存在、变化的规律性。
最后，只有正确了解事物的量，才能正确估计事 物在实践中的地位和作用，才能在实践中采取相应的
2.分析事物的精确量和模糊量
量的间断性与连续性决定了事物的量有
精确量和模糊量之分。
对事物量的模糊把握，是人类准确把握
对象的一种有效手段。
认识事物的模糊量具有可能性。
在现代高科技活动中，分析事物的精确
量更为重要。
3.分析事物的结构量
首先，分析系统中各个要素之间相互作用 程度的量。
其次，分析系统中各要素有序程度的量。
再次，分析结构持续程度的量。
最后，分析结构功能的量。
（三）在质与量的统一中寻求最佳适度
第一，依据事物的质，把握相应的量。 第二，调节事物的量，维持或改变事物的质。 调节、控制事物的量要处理好的几种关系： 一是不同事物或同一事物不同方面的量变的 关系。 二是事物的两种相反的量变的关系 三是局部的量变与整体的量变的关系。
一中达到对事物的精确的认识，才能在实践
中坚持适度原则。
二、定性定量分析方法的基本内容
（一）在多重关系中把握事物的质 1.要在比较中把握事物的质 比较方法是定性分析的基本方法： 第一，事物之间存在着质的同一和差别。 第二，事物的质表现为多种多样的属性，
但其地位和作用各不相同。
2．要在矛盾关系中把握事物的质
第七章 定性定量分析方法
一、定性定量分析方法的作用（一） 定性分析是认识事物的基础 1.质的含义和特征 质是一事物成为它自 身并区别于它事物的内部 所固有的规定性。
再次，只有精确地把握了同质事物的量，才能更
好地认识事物存在、变化的规律性。
最后，只有正确了解事物的量，才能正确估计事 物在实践中的地位和作用，才能在实践中采取相应的
2.分析事物的精确量和模糊量
量的间断性与连续性决定了事物的量有
精确量和模糊量之分。
对事物量的模糊把握，是人类准确把握
对象的一种有效手段。
认识事物的模糊量具有可能性。
在现代高科技活动中，分析事物的精确
量更为重要。
3.分析事物的结构量
首先，分析系统中各个要素之间相互作用 程度的量。
其次，分析系统中各要素有序程度的量。
再次，分析结构持续程度的量。
最后，分析结构功能的量。
（三）在质与量的统一中寻求最佳适度
第一，依据事物的质，把握相应的量。 第二，调节事物的量，维持或改变事物的质。 调节、控制事物的量要处理好的几种关系： 一是不同事物或同一事物不同方面的量变的 关系。 二是事物的两种相反的量变的关系 三是局部的量变与整体的量变的关系。
一中达到对事物的精确的认识，才能在实践
中坚持适度原则。
二、定性定量分析方法的基本内容
（一）在多重关系中把握事物的质 1.要在比较中把握事物的质 比较方法是定性分析的基本方法： 第一，事物之间存在着质的同一和差别。 第二，事物的质表现为多种多样的属性，
但其地位和作用各不相同。
2．要在矛盾关系中把握事物的质
第七章 定性定量分析方法
一、定性定量分析方法的作用（一） 定性分析是认识事物的基础 1.质的含义和特征 质是一事物成为它自 身并区别于它事物的内部 所固有的规定性。
《定性分析》课件
《定性分析》ppt课件
目录
定性分析的定义与特点定性分析的方法与步骤定性分析的优缺点定性分析的实践应用定性分析的未来发展
01
CHAPTER
定性分析的定义与特点
01
02
定性分析通常采用归纳和演绎的方法，通过对具体事物的分析，总结出一般性的规律和结论。
定性分析是对事物性质的分析方法，通过对事物进行深入的观察、了解和思考，探究其内在的性质和规律。
定性分析可以深入探索研究对象的特点、结构和行为，有助于揭示深层次的原因和机制。
解释性强
定性分析的结果具有很强的解释性，能够为后续的研究提供有价值的参考和启示。
适用性强
定性分析适用于各种类型的数据，包括文本、访谈、观察等，能够全面地反映研究对象的特点。
灵活性高
定性分析方法可以根据研究目的和研究对象的特点灵活调整，更加贴近实际情况。
社会问题研究
通过定性分析，深入了解社会问题的成因、影响和解决方案，为政策制定和社会改革提供科学依据。
人类学研究
通过定性分析方法，研究人类社会的文化、社会结构和人类行为模式，揭示人类社会的本质和演变。
政策效果评估
通过定性分析，评估政策的实施效果、影响和可持续性，为政策调整和完善提供依据。
通过定性分析方法，深入了解用户的需求、使用习惯和期望，为产品设计和功能开发提供依据。
定性分析方法往往基于研究者的经验和主观判断，因此结果可能受到研究者个人偏见的影响。
主观性强
定性分析需要处理大量的非结构化数据，如文本、访谈等，数据处理难度较大，需要耗费大量时间和精力。
数据处理难度大
由于定性分析方法灵活多变，不同研究者可能采用不同的方法进行分析，导致结果的可重复性较差。
结果可重复性差
目录
定性分析的定义与特点定性分析的方法与步骤定性分析的优缺点定性分析的实践应用定性分析的未来发展
01
CHAPTER
定性分析的定义与特点
01
02
定性分析通常采用归纳和演绎的方法，通过对具体事物的分析，总结出一般性的规律和结论。
定性分析是对事物性质的分析方法，通过对事物进行深入的观察、了解和思考，探究其内在的性质和规律。
定性分析可以深入探索研究对象的特点、结构和行为，有助于揭示深层次的原因和机制。
解释性强
定性分析的结果具有很强的解释性，能够为后续的研究提供有价值的参考和启示。
适用性强
定性分析适用于各种类型的数据，包括文本、访谈、观察等，能够全面地反映研究对象的特点。
灵活性高
定性分析方法可以根据研究目的和研究对象的特点灵活调整，更加贴近实际情况。
社会问题研究
通过定性分析，深入了解社会问题的成因、影响和解决方案，为政策制定和社会改革提供科学依据。
人类学研究
通过定性分析方法，研究人类社会的文化、社会结构和人类行为模式，揭示人类社会的本质和演变。
政策效果评估
通过定性分析，评估政策的实施效果、影响和可持续性，为政策调整和完善提供依据。
通过定性分析方法，深入了解用户的需求、使用习惯和期望，为产品设计和功能开发提供依据。
定性分析方法往往基于研究者的经验和主观判断，因此结果可能受到研究者个人偏见的影响。
主观性强
定性分析需要处理大量的非结构化数据，如文本、访谈等，数据处理难度较大，需要耗费大量时间和精力。
数据处理难度大
由于定性分析方法灵活多变，不同研究者可能采用不同的方法进行分析，导致结果的可重复性较差。
结果可重复性差
《定量分析》课件
案例二：股票市场的回归分析
01
使用回归分析方法，建立预测模型，探究自变量与因
变量之间的关系。
02
对模型进行评估和检验，确保模型的准确性和可靠性
。
03
根据模型预测结果，制定投资策略和决策。
案例三：人口迁移的时间序列分析
• 总结词：通过时间序列分析方法，探究人口迁移的动态变化和趋势。
案例三：人口迁移的时间序列分析
R语言
总结词
R语言是一种开源的编程语言，主要用于数据分析和统计 计算。
详细描述
R语言拥有庞大的社区和丰富的扩展包，可以轻松实现各 种复杂的统计分析。R语言支持多种编程范式，包括函数 式编程和面向对象编程，具有高度的灵活性和可扩展性 。R语言的语法相对简单，易于学习和掌握，特别适合进 行数据探索和可视化。此外，R语言还可以与其他编程语 言进行集成，方便进行大规模的数据处理和分析。
使用各种指标评估聚类的质量和效果。
03
定量分析的应用领域
经济学
总结词
在经济学中，定量分析常用于研究经济现象、预测经济趋势、评估政策效果等。
详细描述
通过收集、整理和分析经济数据，运用数学模型和统计方法，定量分析能够揭示经济规律、解释经济现象，为政 策制定提供科学依据。
社会学
总结词
在社会学中，定量分析用于研究社会结构、社会变迁、社会问题等。
模型简化
通过简化模型或使用更简单的模型来降低过 拟合的风险。
早停法
在模型训练过程中，根据验证集的表现提前 停止训练，以避免过拟合。
06
定量分析案例研究
案例一：消费者购买行为的统计分析
• 总结词：通过统计分析消费者购 买行为，探究消费者偏好、消费 习惯和消费趋势。
定量分析方法ppt课件
随机变量 y 与 x1,x2, ,xk之间的线性关系
y 0 1 x 1 2 x 2 k x k
其中 ~N0,2
0 ,1 ,2 ,,k , 未知
则上式称为多重线性回归模型。
精选课件ppt
30
多重线性回归模型的矩阵形式
y 1
记：
Y
y
2
y
n
1 x 11 x 1k
X
1
收 益 (Y) 收 益 (Y)
下作面线分别性为回直归线拟拟合合和对数拟合的结果做，对从结数果拟中合可以看出，对数
拟合更合适
收益与产量线性拟合结果
50
y = 0.0196x - 2.0861
45
R2 = 0.8482
40
35
30
25
20
15
收益(Y)
10
收益估计值
5
0
0
500
1000
1500
2000
2500
通过变量替换把问题转化为一元或多元线性回归问题后，用线性回 归分析的方法建立回归模型，并进行预测(即化非线性回归为线性回 归) 对于更复杂的情况，现在有很多拟合工具可以使用，如Origin、 Matlab等
精选课件ppt
20
2.1.4.1 幂函数曲线拟合
设Y：aXb （ UlnX、 VlnY） lnY lna(Xb)lnablXn (两边取 ) 对数 V lnabU
注意趋势的延续性。
精选课件ppt
11
2.1 回归分析法
1 回归分析方法概述 2 一元线性回归分析 3 多元线性回归分析 4 一元非线性回归分析 5 多重线性回归 6 Excel的函数使用
精选课件ppt
第七章 分析定量定性数据ppt课件
* 数据展示 组织汇编压缩过或精选过的数据，使之图表化 或进行直观展示，常用方法：矩阵和网络（结 点或方格的集合，结点或方格互联或用直线， 箭头，标签连接表示）。
* 得出并检验结论
编辑版pppt
28
分析定性数据 归纳法
模板分析法：模板指代码和清单类别。
实例：分析一个管理变革研究项目的初始部分模板
（一）背景因素
计量类型 数学特性
定类 定序 定距 定比 数据 数据 数据 数据
分类(＝,≠) √ √
√√
排序(＜,＞)
√
√√
间距(+,－)
√√
比值(×,÷)
√
编辑版pppt
9
如何分析定量数据？
• 第一步 准备数据 - 搜集到可供定量分析的数据后，要对 数据进行数字编码，对遗漏的数据也
要编码；
- 数据录入（格式）； - 数据矩阵查错；
统
定性数据
计
品质数据
数
(Qualitative data)
据
定量数据
数量数据
(Quantitative data)
定类数据 低 定序数据
定距数据 定比数据 高
编辑版pppt
6
•1. 定类数据 •A. 按照事物的某种属性对其进行分类或分组; •B. 只能区分事物是否是同类或不是同类; •C. 用频数或频率方法分析。 •2. 定序数据 •A. 测度事物之间等级差或顺序差别; •B. 将事物分类, 并确定类别的优劣或顺序; •C. 对事物分类, 能比较大小,有>和<的特性。
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13
如何分析定量数据？
对于图形 • 数轴标注是否清楚？ • 表中的数据序列是否一致？ • 对于比较小的区域是否标注的更加清楚？ • 是否有图例（如果有必要）？ 对于表格 • 行和列的标题是否清楚？ • 行和列的顺序是否符合逻辑？
* 得出并检验结论
编辑版pppt
28
分析定性数据 归纳法
模板分析法：模板指代码和清单类别。
实例：分析一个管理变革研究项目的初始部分模板
（一）背景因素
计量类型 数学特性
定类 定序 定距 定比 数据 数据 数据 数据
分类(＝,≠) √ √
√√
排序(＜,＞)
√
√√
间距(+,－)
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比值(×,÷)
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如何分析定量数据？
• 第一步 准备数据 - 搜集到可供定量分析的数据后，要对 数据进行数字编码，对遗漏的数据也
要编码；
- 数据录入（格式）； - 数据矩阵查错；
统
定性数据
计
品质数据
数
(Qualitative data)
据
定量数据
数量数据
(Quantitative data)
定类数据 低 定序数据
定距数据 定比数据 高
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6
•1. 定类数据 •A. 按照事物的某种属性对其进行分类或分组; •B. 只能区分事物是否是同类或不是同类; •C. 用频数或频率方法分析。 •2. 定序数据 •A. 测度事物之间等级差或顺序差别; •B. 将事物分类, 并确定类别的优劣或顺序; •C. 对事物分类, 能比较大小,有>和<的特性。
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13
如何分析定量数据？
对于图形 • 数轴标注是否清楚？ • 表中的数据序列是否一致？ • 对于比较小的区域是否标注的更加清楚？ • 是否有图例（如果有必要）？ 对于表格 • 行和列的标题是否清楚？ • 行和列的顺序是否符合逻辑？
定性数据统计分析概要课件
对应分析原理
通过降维技术，将行变量与列变量在同一低维空间中表示，以便直观揭示行变量 与列变量间的结构关系。
应用场景
适用于有多个分类变量且变量间存在关联性的情况，如市场调研中的品牌与消费 者特征关系分析、生物学中的物种与环境因子关系分析等。
多维尺度分析原理及应用场景
多维尺度分析原理
通过保持原始数据点间的距离关系，在低维空间中重新排列 数据点，以便揭示数据的潜在结构。
适用于研究公众意见、消费行 为、市场需求等领域。
文本分析法
优点
能够深入挖掘文本中的信息，发现其中的 规律和趋势，同时可以进行大规模的分析。
定义
文本分析法是通过对研究对象产生 的文本进行分析，了解其观点、态 度、情感等，收集相关数据和信息
的方法。
A
B
C
D
应用场景
适用于研究社交媒体言论、新闻报道、广 告文案等领域。
相对频率
计算交叉表中各单元格的相对频率， 以百分比形式表示，便于比较。
卡方检验原理及应用场景
卡方检验原理
基于实际观测频数与期望频数之间的差异，判断两个定性变量是否独立。
应用场景
适用于分析两个定性变量之间的关系，如不同性别对某品牌产品的偏好程度。
04
定性数据探索性统计分析 方法
对应分析原理及应用场景
定义：定性数据也称为分类数据 或品质数据，是说明事物性质、 规定事物类别的非数值型数据， 表现为互不相容的类别或属性。
数据的取值是离散的，且一般无 顺序。
数据之间具有独立性，一个数据 的取值不影响另一个数据的取值。
定性数据统计分析意义
了解数据的分布特征
通过统计定性数据的频数分布，可以了解不同类别或属性数据的 分布情况，从而对数据有一个整体的把握。
通过降维技术，将行变量与列变量在同一低维空间中表示，以便直观揭示行变量 与列变量间的结构关系。
应用场景
适用于有多个分类变量且变量间存在关联性的情况，如市场调研中的品牌与消费 者特征关系分析、生物学中的物种与环境因子关系分析等。
多维尺度分析原理及应用场景
多维尺度分析原理
通过保持原始数据点间的距离关系，在低维空间中重新排列 数据点，以便揭示数据的潜在结构。
适用于研究公众意见、消费行 为、市场需求等领域。
文本分析法
优点
能够深入挖掘文本中的信息，发现其中的 规律和趋势，同时可以进行大规模的分析。
定义
文本分析法是通过对研究对象产生 的文本进行分析，了解其观点、态 度、情感等，收集相关数据和信息
的方法。
A
B
C
D
应用场景
适用于研究社交媒体言论、新闻报道、广 告文案等领域。
相对频率
计算交叉表中各单元格的相对频率， 以百分比形式表示，便于比较。
卡方检验原理及应用场景
卡方检验原理
基于实际观测频数与期望频数之间的差异，判断两个定性变量是否独立。
应用场景
适用于分析两个定性变量之间的关系，如不同性别对某品牌产品的偏好程度。
04
定性数据探索性统计分析 方法
对应分析原理及应用场景
定义：定性数据也称为分类数据 或品质数据，是说明事物性质、 规定事物类别的非数值型数据， 表现为互不相容的类别或属性。
数据的取值是离散的，且一般无 顺序。
数据之间具有独立性，一个数据 的取值不影响另一个数据的取值。
定性数据统计分析意义
了解数据的分布特征
通过统计定性数据的频数分布，可以了解不同类别或属性数据的 分布情况，从而对数据有一个整体的把握。
七章定分析68页PPT
第七章 定性分析
定性分析
本章将学到: 数据分析主菜单的特征 熟练处理数据的性能 积分参数 利用反检索 (PBM) 进行定性分析 自动谱库检索及报告 参数恢复 如何自建库
常用的定性程序
加载数据文件 放大缩小 获得质谱图 扣除本底谱图 检查峰纯度 库检索
线会低于峰起点或终点
• if leading or trailing edge<和baseline preference一起用来确定以切线或陡线方式进行面积积分。例 如：前者选择20%；后者选择切线方式，其余陡线方式，则总离子流中峰起点与终点丰度差值小 于峰高20%者用切线方式积分；其余的峰按陡线方式积分。
• Minimum peak area:面积阈值。对目标化合物分析，一般最好选择面积计数 (Area counts) 而不选择最大峰面积
百分数 (% of largest peak)。当目标化合物不存在时，系统会去积分噪音峰，因而出现“假阳性”。
• Peak location:选择定量报告中保留时间在峰尖或峰重心位置
检索统计表
检索统计表说明
K: 置信度. 是相似度的函数, 该值越高表明两个谱图越相似 . 最大值为256 DK: 是差异的函数. 该值越大表明两个谱图差别越大， 0表示两图完全匹配 Flag: 一 个 flag 表示一个离子在谱库的谱图中出现而在未知谱中未出现. 如 果 多 于 3个 flag 则 该 检 索 条 目 不 应 予 以 考 虑 %: 估算未知谱的纯度，该值越大表明纯度越高. Con: Contam ination（ 污 染 ） , 对 未 知 物 不 纯 度 的 估 算 , 该值越低表明纯度越高
Tilting: 应用一个二次函数调整参考谱中的相对丰度，以改善匹配度 ON/OFF (Default=ON) 用外部数据库检索时，设为 OFF 会降低匹配度
定性分析
本章将学到: 数据分析主菜单的特征 熟练处理数据的性能 积分参数 利用反检索 (PBM) 进行定性分析 自动谱库检索及报告 参数恢复 如何自建库
常用的定性程序
加载数据文件 放大缩小 获得质谱图 扣除本底谱图 检查峰纯度 库检索
线会低于峰起点或终点
• if leading or trailing edge<和baseline preference一起用来确定以切线或陡线方式进行面积积分。例 如：前者选择20%；后者选择切线方式，其余陡线方式，则总离子流中峰起点与终点丰度差值小 于峰高20%者用切线方式积分；其余的峰按陡线方式积分。
• Minimum peak area:面积阈值。对目标化合物分析，一般最好选择面积计数 (Area counts) 而不选择最大峰面积
百分数 (% of largest peak)。当目标化合物不存在时，系统会去积分噪音峰，因而出现“假阳性”。
• Peak location:选择定量报告中保留时间在峰尖或峰重心位置
检索统计表
检索统计表说明
K: 置信度. 是相似度的函数, 该值越高表明两个谱图越相似 . 最大值为256 DK: 是差异的函数. 该值越大表明两个谱图差别越大， 0表示两图完全匹配 Flag: 一 个 flag 表示一个离子在谱库的谱图中出现而在未知谱中未出现. 如 果 多 于 3个 flag 则 该 检 索 条 目 不 应 予 以 考 虑 %: 估算未知谱的纯度，该值越大表明纯度越高. Con: Contam ination（ 污 染 ） , 对 未 知 物 不 纯 度 的 估 算 , 该值越低表明纯度越高
Tilting: 应用一个二次函数调整参考谱中的相对丰度，以改善匹配度 ON/OFF (Default=ON) 用外部数据库检索时，设为 OFF 会降低匹配度
07定性资料的分析
第四步：确定 P 值，下结论
由于四格表资料为双边固定形式，即 假设行合计与列合计均固定，所以四 格表的自由度ν=1
表2 四格表资料的基本形式
处理组
发生数 未发生数 合计
甲 乙 合计
a a+1 c c-1 a+c
b b-1 d d+1 b+d
a+b c+d
n
由 2界值表查得 20.05，1 = 3.84 ，即理论上 如果H0成立，则2有95%的可能 在0～3.84 之间，2 >3.84的可能性只有0.05，是一小概
是很小的。
因此，若根据实际样本资料求得一个很
小的P，且P≤ (检验水准)，根据小概率
原理，就有理由怀疑H0的真实性，因而
拒绝它；若P＞，则没有理由拒绝H0
四格表资料2检验专用公式
2
(adb)c2n
(ab)(cd)(ac)(bd)
2(3 92 785)72131 3.52
单纯治疗 61.56 22.44
84
73.3
合 计 96
35
131
73.3
Ta4 77.3 3% 34.4T 4 b 4 2 7.7 % 6 1.5 2 . 6
T c 8 7 4.3 % 3 6 1 .56T d 8 2 4.7 % 62 2 .44
四格表的理论频数由下式求得 ：
n1p1、n2 p2、n1 (1p1)、n2 (1-p2)均大于5， pc= (X1+X2)/(n1+n2)=(39+57)/(47+84)=0.733
H0：两总体存活率相等，即1=2； H1：两总体存活率不等，即12。 = 0.05。
用正态近似检验，检验统计量u为：
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-
如何分析定量数据？
图表检查表 对于图形和表格： *标题是否简明和清晰？ *测量单元的说明是否清楚？ *数据来源的说明是否清楚？ *解释短语或非常用的短语的注释是否清楚？ *是否说明了表中数值所依据的样本规模？
-
如何分析定量数据？
对于图形 • 数轴标注是否清楚？ • 表中的数据序列是否一致？ • 对于比较小的区域是否标注的更加清楚？ • 是否有图例（如果有必要）？ 对于表格 • 行和列的标题是否清楚？ • 行和列的顺序是否符合逻辑？
0 0
2
4
-
东部 西部 北部
6
最小值或 极值 min
中位数 Md
最大值 或极值
max
第一个四 分位数
Q1
第三个四分 位数 Q3
-
如何分析定量数据？
第三步 利用统计方法检验关系、差异和趋势
*均值，中位数和众数，用来描述居中趋势 *四分位序列和标准差，用来描述分布状况 *卡方检验，用来检验两个变量之间是否显著相关 *相关和回归分析，用来评价变量之间关系的强度 *K——S，用来检验样本值是否显著区别于总体值 *t 检验，用来检验变量是否存在显著区别 *回归分析，用来预测数值，趋势
-
分析某一现象 的结构及其各 组成部分功能， 进而认识这一 现象本质的一 种方法，称为 结构分析。
分析定性数据
演绎法
采用一个理论框架或描述性框架
归纳法
在没有事先确定的理论框架或描述性框架下进行探索
-
分析定性数据 演绎法的分析策略和流程
模式匹配
* 它要求要依据理论命题解释你期望发现的事物，预 计一个结果模式。
-
学习内容
• 分析定量数据 • 分析定性数据
-
分析定量数据
-
分析定量数据
• 什么是定量数据？ • 如何分析定量数据？
- 准备数据 - 探索并展示数据 - 利用统计方法分析数据
-
什么是定量数据？
统
定性数据
计
品质据
数
(Qualitative data)
据
定量数据
数量数据
(Quantitative data)
* 运用这种方法，你首先要运用现有理论构建一个概 念性或分析性框架，然后检验这个框架的适当性。
* 如果你的数据模式与概念性框架预计的模式相匹配， 那么你的结论有效性的危险就大大减少了。
-
分析定性数据 归纳法的分析策略和流程
归纳策略包括很多具体的方法： *数据展示与分析法 *模板分析法 *分析归纳法 *草根理论法 *叙述性分析法
计量类型 数学特性
定类 定序 定距 定比 数据 数据 数据 数据
分类(＝,≠) √ √
排序(＜,＞)
√
间距(+,－)
比值(×,÷)
-
√√ √√ √√
√
如何分析定量数据？
• 第一步 准备数据 - 搜集到可供定量分析的数据后，要对 数据进行数字编码，对遗漏的数据也 要编码； - 数据录入（格式）； - 数据矩阵查错； *寻找逻辑错误 *寻找逻辑关系 *检查过滤问题的路径
-
• 3. 定距数据 • A. 对事物类别或次序之间间距的测度; • B. 用自然度量衡单位用为计量单位, 表
现为数值; • C. 能比较顺序和异同,可计算差值, 有+,
- 的特性. • 4. 定比数据 • A. 具有前三种数据的所有特征； • B. 可计算两个测度值间的比值；
-
• 四种计量类型的测量层次和数学特性
-
分析定性数据
-
分析定性数据
定性数据与定量数据的区别
定性数据
* 基于文字表达的意义 * 从需要进行分类的非标准化的
数据中得出结论 * 利用概念化进行分析
定量数据
*从数字中获得意义 *从数字化和标准化的
数据中得出结论 *通过图表和统计方法进行分析
-
定性分析过程
对数据分类 数据单元化 识别类别之间和内部关系 提出并检验假设以得出结论
-
表格法
直方图法/ 条形图法
圆形图法
散点图法 曲线图法
-
100%
80%
60%
40%
20%
0% 第一季度
多重柱 形图
比例柱 形图
北部 西部 东部
第三季度
100
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东部
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西部
北部
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0第一-季度
第三季度
100 80 60 40 20
0 第一季度
第三季度
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东部 西部 北部
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定类数据 低 定序数据
定距数据 定比数据 高
-
•1. 定类数据 •A. 按照事物的某种属性对其进行分类或分组; •B. 只能区分事物是否是同类或不是同类; •C. 用频数或频率方法分析。 •2. 定序数据 •A. 测度事物之间等级差或顺序差别; •B. 将事物分类, 并确定类别的优劣或顺序; •C. 对事物分类, 能比较大小,有>和<的特性。
-
常用的定性分析方法
演绎法
归纳法
比较法
结构法
是指把调查资料 的整体分解为各 个部分、方面、 因素，形成分类 资料，并通过这 些分类资料的研 究分别把握事物 的特征和本质。
以调查的分组资 料为中心，经过 归纳概括出一些 理论观点。
把两个或两类 资料相比较， 从而确定它们 之间的相同点 和不同点的一 种逻辑分析方 法。一般需要 选择一定的参 照系：国家、 地区的水平。
-
分析定性数据 归纳法
数据展示与分析法
* 数据压缩 概括和简化搜集到的数据，常用方法：写摘要， 编码，分类，撰写备忘录，研究者日志。
* 数据展示 组织汇编压缩过或精选过的数据，使之图表化 或进行直观展示，常用方法：矩阵和网络（结点 或方格的集合，结点或方格互联或用直线，箭头， 标签连接表示）。
* 得出并检验结论
-
分析定性数据 归纳法
模板分析法：模板指代码和清单类别。
-
如何分析定量数据？
• 第二步 探索并展示数据 - 具体的数值 - 最大值和最小值 - 发展趋势 - 比例 - 分布 - 相互关系
-
如何分析定量数据？
• 用表格展示具体数值； • 用柱形图，多重柱形图和直方图展
示最大值和最小值； • 用曲线图说明趋势； • 用饼图和百分比柱形图说明比例； • 用箱形图说明分布； • 用散点图说明变量之间的关系；
第七章 分析定量与定性数据
-
如果你已经完成并澄清你的研究主题的各个 阶段（第1章），回顾了适当的文献（第2 章），确定了一个研究策略（第3章），得 到了研究对象的许可，搜集了数据（第4-6 章），你肯定不想因为无法分析这些数据而 妨碍你的研究进程。同样，你也不希望因为 分析数据是你的弱项而使人怀疑你从数据中 得出的结论是否可靠和有效，从而降低你的 得分。
如何分析定量数据？
图表检查表 对于图形和表格： *标题是否简明和清晰？ *测量单元的说明是否清楚？ *数据来源的说明是否清楚？ *解释短语或非常用的短语的注释是否清楚？ *是否说明了表中数值所依据的样本规模？
-
如何分析定量数据？
对于图形 • 数轴标注是否清楚？ • 表中的数据序列是否一致？ • 对于比较小的区域是否标注的更加清楚？ • 是否有图例（如果有必要）？ 对于表格 • 行和列的标题是否清楚？ • 行和列的顺序是否符合逻辑？
0 0
2
4
-
东部 西部 北部
6
最小值或 极值 min
中位数 Md
最大值 或极值
max
第一个四 分位数
Q1
第三个四分 位数 Q3
-
如何分析定量数据？
第三步 利用统计方法检验关系、差异和趋势
*均值，中位数和众数，用来描述居中趋势 *四分位序列和标准差，用来描述分布状况 *卡方检验，用来检验两个变量之间是否显著相关 *相关和回归分析，用来评价变量之间关系的强度 *K——S，用来检验样本值是否显著区别于总体值 *t 检验，用来检验变量是否存在显著区别 *回归分析，用来预测数值，趋势
-
分析某一现象 的结构及其各 组成部分功能， 进而认识这一 现象本质的一 种方法，称为 结构分析。
分析定性数据
演绎法
采用一个理论框架或描述性框架
归纳法
在没有事先确定的理论框架或描述性框架下进行探索
-
分析定性数据 演绎法的分析策略和流程
模式匹配
* 它要求要依据理论命题解释你期望发现的事物，预 计一个结果模式。
-
学习内容
• 分析定量数据 • 分析定性数据
-
分析定量数据
-
分析定量数据
• 什么是定量数据？ • 如何分析定量数据？
- 准备数据 - 探索并展示数据 - 利用统计方法分析数据
-
什么是定量数据？
统
定性数据
计
品质据
数
(Qualitative data)
据
定量数据
数量数据
(Quantitative data)
* 运用这种方法，你首先要运用现有理论构建一个概 念性或分析性框架，然后检验这个框架的适当性。
* 如果你的数据模式与概念性框架预计的模式相匹配， 那么你的结论有效性的危险就大大减少了。
-
分析定性数据 归纳法的分析策略和流程
归纳策略包括很多具体的方法： *数据展示与分析法 *模板分析法 *分析归纳法 *草根理论法 *叙述性分析法
计量类型 数学特性
定类 定序 定距 定比 数据 数据 数据 数据
分类(＝,≠) √ √
排序(＜,＞)
√
间距(+,－)
比值(×,÷)
-
√√ √√ √√
√
如何分析定量数据？
• 第一步 准备数据 - 搜集到可供定量分析的数据后，要对 数据进行数字编码，对遗漏的数据也 要编码； - 数据录入（格式）； - 数据矩阵查错； *寻找逻辑错误 *寻找逻辑关系 *检查过滤问题的路径
-
• 3. 定距数据 • A. 对事物类别或次序之间间距的测度; • B. 用自然度量衡单位用为计量单位, 表
现为数值; • C. 能比较顺序和异同,可计算差值, 有+,
- 的特性. • 4. 定比数据 • A. 具有前三种数据的所有特征； • B. 可计算两个测度值间的比值；
-
• 四种计量类型的测量层次和数学特性
-
分析定性数据
-
分析定性数据
定性数据与定量数据的区别
定性数据
* 基于文字表达的意义 * 从需要进行分类的非标准化的
数据中得出结论 * 利用概念化进行分析
定量数据
*从数字中获得意义 *从数字化和标准化的
数据中得出结论 *通过图表和统计方法进行分析
-
定性分析过程
对数据分类 数据单元化 识别类别之间和内部关系 提出并检验假设以得出结论
-
表格法
直方图法/ 条形图法
圆形图法
散点图法 曲线图法
-
100%
80%
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0% 第一季度
多重柱 形图
比例柱 形图
北部 西部 东部
第三季度
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100 80 60 40 20
0 第一季度
第三季度
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东部 西部 北部
100 80 60 40 20
定类数据 低 定序数据
定距数据 定比数据 高
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•1. 定类数据 •A. 按照事物的某种属性对其进行分类或分组; •B. 只能区分事物是否是同类或不是同类; •C. 用频数或频率方法分析。 •2. 定序数据 •A. 测度事物之间等级差或顺序差别; •B. 将事物分类, 并确定类别的优劣或顺序; •C. 对事物分类, 能比较大小,有>和<的特性。
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常用的定性分析方法
演绎法
归纳法
比较法
结构法
是指把调查资料 的整体分解为各 个部分、方面、 因素，形成分类 资料，并通过这 些分类资料的研 究分别把握事物 的特征和本质。
以调查的分组资 料为中心，经过 归纳概括出一些 理论观点。
把两个或两类 资料相比较， 从而确定它们 之间的相同点 和不同点的一 种逻辑分析方 法。一般需要 选择一定的参 照系：国家、 地区的水平。
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分析定性数据 归纳法
数据展示与分析法
* 数据压缩 概括和简化搜集到的数据，常用方法：写摘要， 编码，分类，撰写备忘录，研究者日志。
* 数据展示 组织汇编压缩过或精选过的数据，使之图表化 或进行直观展示，常用方法：矩阵和网络（结点 或方格的集合，结点或方格互联或用直线，箭头， 标签连接表示）。
* 得出并检验结论
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分析定性数据 归纳法
模板分析法：模板指代码和清单类别。
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如何分析定量数据？
• 第二步 探索并展示数据 - 具体的数值 - 最大值和最小值 - 发展趋势 - 比例 - 分布 - 相互关系
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如何分析定量数据？
• 用表格展示具体数值； • 用柱形图，多重柱形图和直方图展
示最大值和最小值； • 用曲线图说明趋势； • 用饼图和百分比柱形图说明比例； • 用箱形图说明分布； • 用散点图说明变量之间的关系；
第七章 分析定量与定性数据
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如果你已经完成并澄清你的研究主题的各个 阶段（第1章），回顾了适当的文献（第2 章），确定了一个研究策略（第3章），得 到了研究对象的许可，搜集了数据（第4-6 章），你肯定不想因为无法分析这些数据而 妨碍你的研究进程。同样，你也不希望因为 分析数据是你的弱项而使人怀疑你从数据中 得出的结论是否可靠和有效，从而降低你的 得分。