定型数据分析论文

合集下载

论文写作中的定性数据分析

论文写作中的定性数据分析

论文写作中的定性数据分析定性数据分析在论文写作中起着重要的作用。

随着研究方法的多样化和论文写作的深入,研究者越来越多地重视定性数据的分析和使用。

本文将探讨在论文写作中如何进行定性数据分析,以及如何准确地运用这些分析结果。

一、定性数据的概念和特点定性数据是描述性的、非计量的数据,通过文字、图像或符号等形式来表达。

与定量数据不同,定性数据更加注重描述、解释和理解现象,而不是量化和测量。

在论文研究中,定性数据常常来自于访谈、观察、问卷中开放式问题的回答等。

定性数据的特点是多样性和主观性。

多样性意味着定性数据的种类和形式多种多样,比如文字描述、图像、视频、音频等。

主观性意味着定性数据的产生和解释过程受到研究者主观意识和经验的影响,需要研究者以严谨的态度进行分析和解读。

二、定性数据分析的方法定性数据分析的方法主要包括内容分析、主题编码、模式识别和理论构建等。

下面将介绍其中几种常用的方法。

1. 内容分析:内容分析是定性数据分析中最常用的方法之一。

它通过对定性数据中的文字、图像、音频等内容进行分类、编码和统计,来识别出重要的主题和模式。

研究者可以使用专门的定性数据分析软件,如NVivo、ATLAS.ti等,来辅助进行内容分析。

2. 主题编码:主题编码是将定性数据中的信息进行编码和整理,以发现其中的主要主题和概念。

研究者可以通过标签、关键词等方式对定性数据进行编码,然后根据编码结果进行主题的分析和解读。

3. 模式识别:模式识别是通过分析定性数据中的模式和关联关系来推断出理论或者模型。

研究者可以使用逻辑推理、归纳法和演绎法等方法来进行模式识别,从而得出结论和发现。

三、准确运用定性数据分析结果在论文写作中,正确运用定性数据分析的结果至关重要。

下面将介绍几点准确运用定性数据分析结果的建议。

1. 结果的描述:在论文中,对定性数据分析的结果要进行准确的描述。

首先,要明确描述定性数据的来源和特点,以及采用的分析方法。

其次,要对分析结果进行具体的描述,包括主要的主题和模式。

毕业论文中的定性研究结果分析

毕业论文中的定性研究结果分析

毕业论文中的定性研究结果分析在毕业论文中,定性研究是一种常用的研究方法,它通过对实际现象的描述、解释和理解,探索问题的本质和内涵。

通过对定性研究结果的分析,研究者可以深入挖掘问题的深层次内涵,为毕业论文提供有力的支持和证据。

一、研究目的的定性分析在毕业论文中,研究目的的定性分析是非常重要的内容之一。

通过对研究目的的定性分析,可以准确把握毕业论文的研究重点和方向。

在定性分析中,研究者可以通过对研究问题的解释和描述,揭示出问题的内在联系和发展趋势。

例如,在一篇关于教育领域的毕业论文中,研究目的是了解学生们对于互联网教育的态度和看法。

通过定性研究结果的分析,研究者可以得到学生们对互联网教育的认知、评价和期望。

进一步分析这些结果,可以揭示出学生们对互联网教育的需求和发展方向,为教育政策的制定和实施提供有价值的参考。

二、研究结果的分类与整理定性研究结果的分类与整理是毕业论文中的重要环节。

通过对研究结果的分类整理,可以将结果进行有机地编排和展示,提高研究报告的逻辑性和可读性。

在进行分类与整理时,可以根据研究目的和问题的不同,采取不同的分类方式。

常见的分类方式包括主题分类、因果关系分类、时间序列分类等。

在进行分类时,需要充分考虑研究结果的内在联系和相互影响,尽量保持分类的一致性和完整性。

三、研究结果的综合与解释在毕业论文中,定性研究结果的综合与解释是展示研究水平和能力的重要环节。

通过对研究结果的综合与解释,可以得出客观、全面的结论和观点,为毕业论文的学术价值和贡献提供有力的支持。

在进行结果的综合与解释时,需要根据研究者的主观判断和学术经验,对研究结果进行递推推理和批判性思考,进一步挖掘问题的深层次内涵和关联性。

同时,还需要充分考虑研究结果的局限性和不确定性,对结论和观点进行合理的解释和说明。

四、研究结果的可信性和有效性评价在毕业论文中,研究结果的可信性和有效性评价是要求研究者进行全面和客观的自我评价,从而提高研究结果的质量和可靠性。

论文写作中的定量与定性数据分析技巧

论文写作中的定量与定性数据分析技巧

论文写作中的定量与定性数据分析技巧在论文写作中,数据分析是一个重要的环节。

为了支持研究的结论和推论,研究者通常需要使用定量和定性数据分析技巧。

本文将探讨定量和定性数据分析技巧在论文写作中的应用和重要性。

一、定量数据分析技巧定量数据是通过度量或计数得到的数据,可以用数值来表达。

在论文写作中,研究者通常通过定量数据来验证和支持研究假设。

以下是一些常用的定量数据分析技巧:1. 描述性统计分析:通过计算均值、中位数、标准差等指标来对数据进行描述和总结。

这些统计指标可以帮助研究者从整体上了解数据的分布和变化情况。

2. 相关性分析:通过计算相关系数来研究两个变量之间的相关性。

相关系数可以告诉研究者两个变量之间的相关性强度和方向,有助于发现变量之间的关系。

3. 回归分析:通过建立数学模型来研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。

回归分析可以帮助研究者预测或解释因变量的变化。

4. 方差分析:用于比较两个或多个样本之间的差异。

方差分析可以帮助研究者确定因素对于结果的影响程度。

二、定性数据分析技巧定性数据是基于观察和描述得到的数据,通常以非数值形式呈现。

在论文写作中,定性数据分析可以帮助研究者理解主题、主张或观点的含义和内涵。

以下是一些常用的定性数据分析技巧:1. 文本分析:通过对文本进行系统的解读和分析,研究者可以从中提取出关键词、主题和模式。

文本分析可以帮助研究者理解文本内容的深层含义。

2. 内容分析:通过对文本、图像或其他媒体资料进行分类和编码,研究者可以统计和分析其中的主题、概念或观点。

内容分析可以帮助研究者发现模式和趋势。

3. 基于理论的分析:研究者可以根据他们对特定理论的理解,对定性数据进行解释和解读。

基于理论的分析可以帮助研究者建立理论框架,并对数据进行解释。

4. 图像分析:通过对图像或照片进行观察和描述,研究者可以提取图像中的重要信息和特征。

图像分析可以用于研究视觉与文本之间的关系。

三、定量与定性数据分析技巧的综合应用在实际的论文写作中,研究者经常需要综合运用定量和定性数据分析技巧,以获得全面的研究结果和结论。

论文创作中的定性研究与数据分析技巧分享

论文创作中的定性研究与数据分析技巧分享

论文创作中的定性研究与数据分析技巧分享在论文创作中,定性研究与数据分析技巧的应用是至关重要的。

定性研究是通过观察、访谈和分析文本等方式,来了解和描述社会现象、人类行为等非数值性的问题。

而数据分析技巧则是通过收集、整理和统计数据,来揭示事实、验证假设和得出结论。

本文将就定性研究和数据分析技巧在论文创作中的应用进行分享和探讨。

一、定性研究的应用1. 开放性访谈:在定性研究中,开放性访谈是常用的数据收集方法之一。

通过与研究对象进行深度访谈,我们可以了解其观点、态度、经验和意见等,从而深入了解研究问题的内涵。

2. 参与观察:参与观察是研究者亲自参与到被研究对象进行的活动中,通过观察和记录来获得数据的方法。

这种方法能够帮助研究者深入了解被研究对象的行为、态度和社会交往方式等。

3. 文本分析:文本分析是通过对书面和口头表达的文本进行收集和分析,从中提取和总结有意义的信息。

这种方法适用于研究文化、社会和心理等领域的问题。

二、数据分析技巧的应用1. 描述性统计分析:描述性统计分析是通过收集和整理数据,计算均值、标准差、频率和百分比等统计指标,对数据进行概括和描述。

这种分析方法能够帮助研究者了解数据的基本特征和分布情况。

2. 相关分析:相关分析是研究变量之间相关关系的一种统计方法。

通过计算变量之间的相关系数,可以确定它们之间的相关性强度和方向。

这种方法能够帮助研究者探讨变量之间的关联情况。

3. 因子分析:因子分析是通过对变量进行降维处理,将多个变量归纳为少个因子,并分析这些因子之间的关系。

这种方法能够帮助研究者从多个变量中提取出潜在的因子,帮助理解问题的本质。

4. 质性比较分析:质性比较分析是一种通过对文本和观察数据进行对比和解释,来揭示问题本质和内在模式的方法。

这种方法能够帮助研究者深入挖掘数据的内涵和意义。

三、定性研究与数据分析的结合应用定性研究和数据分析技巧并不是相互独立的,它们可以在研究中相互结合和支持。

论文写作中的定性分析

论文写作中的定性分析

论文写作中的定性分析在论文写作中,定性分析是一种常用的研究方法。

它通过对事物的特征、性质、品质进行观察和描述,以获取研究对象的深入理解。

本文将从定性分析的定义、重要性、应用领域等方面进行探讨,以及一些常见的定性分析方法和注意事项。

一、定性分析的定义和重要性定性分析是一种研究方法,其目的是研究对象的内在本质和特征。

与定量分析相比,定性分析更关注于描述和解释现象,而非精确的计量。

它适用于那些难以用数字来衡量的问题,如人的行为、情感、观点等。

在论文写作中,定性分析是必不可少的一步。

它可以帮助研究者深入理解现象背后的原因和动机,加强对研究对象的理论认识。

通过定性分析,研究者可以揭示出一些定量数据无法捕捉到的重要信息,提供更多的逻辑论证和支持证据。

二、定性分析的应用领域定性分析方法在各个学科领域都得到了广泛应用。

比如在社会学中,定性分析被用来研究社会现象、人际互动和社会关系的本质。

在心理学中,定性分析用于探索个体的行为和心理过程。

在教育学中,定性分析则用于研究教育现象、学习过程和教育政策的实施效果。

三、常见的定性分析方法1. 文本分析法:该方法常用于对书籍、文章、访谈记录等文本数据的分析。

研究者通过对关键词、短语和句子进行标注和分析,从而揭示出文本中的隐含信息和主题。

2. 个案研究法:该方法适用于对单个个体或事件进行深入研究。

研究者通过观察、访谈和记录等方式,收集个案的详细信息,并对其进行综合分析和解释。

3. 比较分析法:该方法常用于对不同个体、组织或地区进行比较研究。

研究者通过比较不同的案例,寻找共性和差异,并进一步解释现象背后的原因。

四、定性分析的注意事项在进行定性分析时,需要注意以下几点:1. 研究者的主观性:由于定性分析更加注重研究者的主观判断和解释,因此需要保持客观且科学的态度。

减少主观偏见,增加可靠性和可信度。

2. 数据收集的深度和广度:在进行定性分析时,需要收集尽可能多的数据和信息,以确保研究的全面性和准确性。

学术论文中基于访谈研究的定性数据分析方法

学术论文中基于访谈研究的定性数据分析方法

学术论文中基于访谈研究的定性数据分析方法引言:在学术研究中,定性数据分析方法是一种重要的研究方法。

其中,基于访谈研究的定性数据分析方法是一种常用的方法。

本文将探讨基于访谈研究的定性数据分析方法的步骤和技巧,以及其在学术论文中的应用。

一、确定研究目的和研究问题在进行基于访谈研究的定性数据分析之前,首先需要明确研究目的和研究问题。

研究目的和研究问题将指导整个研究过程,包括访谈的设计、数据的收集和分析。

二、访谈设计和数据收集访谈设计是基于访谈研究的定性数据分析的重要一步。

在访谈设计中,需要确定访谈的对象、访谈的方式和访谈的内容。

访谈对象可以是专家、学者、从业者等,访谈方式可以是面对面访谈、电话访谈或在线访谈。

访谈内容应该与研究问题相关,并且需要有一定的深度和广度。

三、数据整理和初步分析在完成访谈之后,需要对数据进行整理和初步分析。

数据整理包括对访谈录音或笔记的整理,将数据转化为可供分析的形式,例如整理成文字记录或者转录成文本。

初步分析包括对数据的浏览和标注,对数据中的关键信息进行初步的整理和分类。

四、编码和主题提取编码是基于访谈研究的定性数据分析中的关键步骤之一。

编码是将数据中的关键概念和主题进行标记和分类。

编码可以是基于预先确定的编码框架,也可以是根据数据内容进行新的编码。

主题提取是在编码的基础上,进一步提取出数据中的主题和模式。

五、模式识别和理论构建在编码和主题提取的基础上,可以进行模式识别和理论构建。

模式识别是发现数据中的重复模式和关联关系。

理论构建是将数据中的模式和主题与已有理论进行对应和解释。

模式识别和理论构建是基于访谈研究的定性数据分析的核心内容,也是研究的创新点和价值所在。

六、结果呈现和讨论最后,需要将研究结果进行呈现和讨论。

呈现可以是通过文字、图表或者引用具体的访谈片段来展示研究结果。

讨论则是对研究结果进行解释和分析,与已有研究进行对比和讨论,提出新的观点和发现。

结论:基于访谈研究的定性数据分析方法是一种重要的研究方法,可以帮助研究者深入了解研究对象的观点和经验。

定性数据分析论文讲解

定性数据分析论文讲解

2014—2015 学年第一学期《定性数据》期末论文题目不同年级与性别对奖助学金渴望度定性数据分析姓名常XX学号20120623104学院数学与统计学院专业统计专业2014 年12 月18 日不同年级与性别对奖助学金渴望度定性数据分析摘要:定性数据分析是数据分析的一个重要内容,它在实践中有着广泛的应用,如问卷调查、产品检验、医学统计等领域中经常用到列联表的定性数据分析来。

列联表的定性数据分析不2仅可以分析分类特征之间的相互依赖关系,还可以进行2检验、似然比检验、相合性的度量和检验、计算相关系数作相关分析也可以进行一致性与读了性的检验。

本文主要采用2检验、似然比检验、相合性的度量和检验来对不同年级、不同性别的大学生对奖助学金渴望度的独立性、相合性检验,最终得到对奖助学金的渴望度与性别无关、与年级有关。

2关键词列联表2检验似然比检验相合性度量一、问题简述为了解高某校不同年级不同性别的大学生对奖助学的渴望程度,对某校大一年级、大二年级共 80 位同学关于奖助学金的调查,并取其中的年级、性别、渴望度三个指标生成列联表,对列联表做定性数据分析。

二、符号说明22:卡方统计量2ln :似然比统计量U :统计量p :概率:相合性度量统计量三、理论方法理论:列联表一般来说,有二维的r c 列联表,假设将n个个体根据两个属性A和B 进行分类,属性A有r 类:A1, ,A r ,属性B 有c类:B1, ,B c。

n个个体中既属于A i 类又属于B j 类的有n ij 个。

得如下二维的r c列联表:其中,n i j n ij,,i 1, ,r;n j i n ij,j 1, ,c,n n i n j 。

ij如果n 个个体根据三个或三个以上的属性分类,就会有三维或三维以上的列联表,对于高维的列联表一般将其压缩为二维列联表在对数据进行统计分析或对高维列联表进行分层在检验。

方法:对二维表中的数据进行2检验、似然比检验、相合性的度量和检验。

论文写作中的定性研究方法与数据分析

论文写作中的定性研究方法与数据分析

论文写作中的定性研究方法与数据分析在现代科学研究中,定性研究方法是一种重要的研究方法之一。

与定量研究不同,定性研究主要通过描述和解释现象、事件和人们的经验,从而提供更加深入和全面的结论。

本文将探讨定性研究方法在论文写作中的应用,以及如何进行数据分析,以达到更加准确和全面的研究目的。

一、定性研究方法的应用1. 研究目的明确在使用定性研究方法进行论文写作时,首先需要明确研究的目的和问题。

与定量研究不同,定性研究更加注重对现象的理解和解释,因此需要将研究的重点和目的明确地表达出来。

2. 数据采集方法定性研究中,数据采集主要通过深度访谈、观察和文献分析等方式进行。

深度访谈是定性研究中最常用的数据采集方法之一,通过与被访者的交流,可以获取详细的信息和意见。

观察则可以直接观察和记录现象,文献分析则可以通过研究已有的文献和资料,从而获得相关的研究素材。

3. 数据分析方法定性研究的数据分析方法与定量研究有所不同。

在定性研究中,研究者需要对数据进行内涵分析,即通过对文本和材料的分类、归纳和整理,提取出研究中的关键信息和结论。

此外,研究者还需要进行主题分析,即将数据按照相关主题和概念进行整理和归类,形成有逻辑关系的结构。

4. 结果呈现定性研究的结果呈现通常采用文字描述的方式,通过具体的案例和论证来展示研究的结果。

研究者需要准确地表达研究发现,并解释其背后的含义和影响,以便读者能够充分理解和掌握研究的核心内容。

二、数据分析在定性研究中的应用1. 编码与分类在定性研究中,编码和分类是最基本的数据分析方法之一。

研究者需要对原始数据进行编码,即将原始材料中的重要信息转化为可管理和分析的形式。

然后,根据数据的特点和研究问题,对编码后的数据进行分类,以便进一步分析和解释。

2. 模式识别在定性研究中,研究者常常将目标数据进行模式识别。

通过对不同场景、行为和观点的分析,研究者可以发现其中的共性和差异,进一步了解和解释现象和事件的本质。

论文模板范文如何规范学术论文中定性研究的数据分析?

论文模板范文如何规范学术论文中定性研究的数据分析?

论文模板范文如何规范学术论文中定性研究的数据分析?在学术研究中,数据分析是非常重要的一环,特别是在定性研究中更显得尤为重要。

通过规范的数据分析方法,研究者可以更准确地从定性数据中提炼出有意义的结论。

本文将介绍一篇论文模板范文,来说明如何规范学术论文中定性研究的数据分析过程。

研究背景在定性研究中,数据收集和分析是至关重要的步骤。

本研究旨在探讨某一特定主题,通过对受访者进行深度访谈和内容分析,以了解他们对该主题的看法和态度。

数据收集研究采用了半结构化访谈的方式,共访谈了10名受访者。

在访谈过程中,研究者记录下了受访者的言辞,并对其进行文本转录。

每次访谈后,研究者进行了笔记整理,并在访谈结束后进行了内容分析。

数据分析第一步:开放性编码对于文本转录后的数据,研究者首先进行了开放性编码的过程。

通过逐段细致地分析受访者的言辞,将每个言辞归类并赋予相应的编码。

- 代码1:“关于主题A的看法”- 代码2:“关于主题B的态度”- 代码3:“对主题C的反馈”第二步:建立主题在对数据进行初步编码后,研究者开始着重于探索数据中可能存在的主题。

通过对不同言辞之间的关联性进行分析,研究者逐渐形成了若干个主题,并对其进行整理和分类。

- 主题1:“对主题A的态度”- 主题2:“关于主题B的看法”第三步:深入剖析最后,研究者在建立主题的基础上,对每个主题进行深入的剖析和解释。

通过引用受访者言辞中的具体内容,并结合研究者自身的分析,以及前人研究的观点,形成了对各个主题的详尽解释和理解。

结论通过以上的数据分析过程,研究者深入探讨了定性数据中的信息,并从中挖掘出了深层次的见解。

本论文模板范文为大家展示了如何规范学术论文中定性研究的数据分析过程,希望能为相关研究者提供一定的参考和借鉴。

以上是本文关于定性研究数据分析的论文模板范文,希望对您有所启发。

感谢阅读!以上文章为Markdown格式,在Markdown编辑器中打开,即可查看完整效果。

论文中的定性研究方法和数据分析

论文中的定性研究方法和数据分析

论文中的定性研究方法和数据分析引言:定性研究方法和数据分析在学术研究中起着重要的作用。

学者们运用定性研究方法,通过对现象进行深入的观察、解释和理解,以揭示问题背后的复杂关系和内在机制。

在借助定性数据分析工具和技术的支持下,研究者能够将数据转化为有意义的信息,并将其应用于政策制定、理论建构和实践指导等方面。

本文将阐述论文中的定性研究方法和数据分析的相关概念、步骤和技巧。

一、定性研究方法的概述定性研究方法是一种系统收集、整理、分析非统计数据的研究方法。

它主要依赖于观察、访谈、问卷调查等手段来获得研究对象的主观感受和行为背后的意义;通过对这些数据的整理和解释,来发现问题的实质、理论的生成和行动的指导。

定性研究方法多用于社会科学领域,如教育学、社会学、心理学等。

它与定量研究方法相辅相成,可以提供更加全面和深入的研究视角。

二、定性研究方法的步骤1. 研究问题的确定:研究者需要明确问题的背景和目的,并将其转化为研究问题,以便在后续研究中引导和限定研究的范围和方向。

2. 数据收集:采用观察、访谈、问卷等方式收集与研究问题相关的数据。

观察可以是实地观察或文献资料分析;访谈可以是结构化、半结构化或非结构化的形式;问卷则需要构建开放性问题或意见收集框架。

3. 数据整理:对所收集到的数据进行整理和编码,以便在后续的分析过程中进行分类、比较和综合。

这个过程需要依据研究问题和研究领域的特点选择合适的方法和工具。

4. 数据分析:采用归纳、演绎等方法对数据进行分析和解释。

研究者需要从数据中提取有意义的信息、发现主题和模式,并将其与现有理论或背景知识相联系,进行深度解读和理论建构。

5. 结果表达:研究者需将分析得出的结论和发现以逻辑严谨、论证充分且易于理解的方式进行表达。

论文中可以采用文字、图表、引用等形式,以使读者明确各种数据和分析结果之间的关系。

三、定性数据分析的技巧1. 透视自身:研究者需要对自己的观点和偏见进行识别和反思,并尽量减少主观影响的干扰。

学术论文中的定性数据分析方法与软件推荐

学术论文中的定性数据分析方法与软件推荐

学术论文中的定性数据分析方法与软件推荐在学术研究中,数据分析是一个至关重要的环节,它帮助研究者从大量的数据中提取有意义的信息,为研究结论提供支持。

在数据分析中,定性数据是一种重要的数据类型,它描述了事物的特征、性质和质量。

本文将探讨学术论文中的定性数据分析方法,并推荐一些适用于定性数据分析的软件。

定性数据分析方法主要包括内容分析和主题分析。

内容分析是一种通过对文本、图像或其他形式的数据进行系统分类和计数来分析数据的方法。

它可以帮助研究者了解数据中的关键主题、概念和观点。

主题分析是一种通过识别和分析文本中的主题和模式来理解数据的方法。

它可以帮助研究者发现数据中的隐藏关联和趋势。

在内容分析中,研究者可以使用手动编码或计算机辅助编码的方法。

手动编码是一种传统的方法,研究者通过阅读和理解数据,将其分为不同的类别和主题。

这种方法需要研究者具备丰富的领域知识和分析能力。

计算机辅助编码是一种辅助手动编码的方法,研究者可以使用专门的软件来帮助他们进行数据分类和编码。

这种方法可以提高编码的效率和准确性。

在主题分析中,研究者可以使用词频分析或语义分析的方法。

词频分析是一种通过计算关键词的频率和分布来分析数据的方法。

研究者可以使用词云图或词频表来可视化数据中的关键词。

语义分析是一种通过分析词语之间的关系和语义结构来理解数据的方法。

研究者可以使用自然语言处理技术来提取数据中的主题和模式。

除了传统的定性数据分析方法,现在还有一些专门用于定性数据分析的软件工具。

其中,ATLAS.ti和NVivo是两个常用的定性数据分析软件。

ATLAS.ti是一个功能强大的软件,它提供了丰富的数据分析功能,包括文本标注、主题分析和关系分析等。

NVivo是另一个广泛使用的软件,它提供了类似的功能,并且支持多种数据类型,包括文本、音频、视频和图像等。

除了ATLAS.ti和NVivo,还有一些其他的定性数据分析软件可供选择。

MAXQDA是一个易于使用且功能丰富的软件,它提供了多种数据分析工具,包括文本编码、主题分析和模式识别等。

毕业论文写作中的定性研究结果分析

毕业论文写作中的定性研究结果分析

毕业论文写作中的定性研究结果分析随着教育水平的提高和学术研究的发展,定性研究在毕业论文写作中被越来越广泛地采用。

定性研究以不可量化的观察和解释性方法,探索人类行为和现象的内在含义和复杂性。

在毕业论文写作过程中,对定性研究结果的深入分析,将帮助我们更好地理解毕业论文的主题,并得出有价值和深度的研究结论。

首先,在展示定性研究结果之前,需要对研究的方法论和研究过程进行简要介绍。

这样可以让读者了解到我们所使用的定性研究方法的特点和优势。

在定性研究中,研究者通常从特定样本中收集以辅助理解和解释研究主题为目标的数据。

研究方法可能包括访谈、观察、文献回顾等等。

接下来,我们将展示定性研究结果的分析。

分析定性研究结果的一种常见方法是对数据进行主题编码和分类。

主题编码和分类过程中,我们可以发现研究中出现的模式和趋势,并将其整理成相应的主题和子主题。

这个过程要追求准确性和系统性,确保整个分析过程的可靠性和可验证性。

在讨论和分析毕业论文的定性研究结果时,我们应该注重对数据的详细描述和解释。

无论是通过引用访谈摘录还是观察记录,都需要提供具体案例和实例来支持我们的分析。

通过结合定性数据和理论框架,我们可以更好地理解和解释研究结果,并将其与相关研究进行比较和对比。

在定性研究结果分析中,我们还应该关注研究结果的内在含义和意义。

我们可以从不同的视角考虑和解释研究数据,提出复杂而有深度的解释和理解。

这些解释和理解可以与已有的学术理论和观点进行联系和比较,从而为毕业论文的结论部分提供有力的支持。

此外,我们还可以在分析定性研究结果时使用可视化工具,如图表、图像等。

通过可视化工具,我们可以更好地展示和呈现研究结果,使读者更容易理解和接受我们的结论。

在使用可视化工具时,我们还应注意保持清晰和简洁,确保图表和图像的符号和说明清晰易懂。

在毕业论文写作中,对定性研究结果的深入分析不仅仅是研究工作的重要部分,也是对读者传达研究意义和启发思考的途径。

学术论文中的定性数据收集与分析

学术论文中的定性数据收集与分析

学术论文中的定性数据收集与分析学术论文中的定性数据收集与分析是一项重要的研究方法,它涉及对主观、非结构化的数据进行收集和分析。

本文将介绍定性数据收集的方法和技巧,并探讨其在学术研究中的应用和重要性。

一、定性数据收集方法定性数据收集是通过采访、观察和文献研究等方式获得的主观性数据。

以下是一些常见的定性数据收集方法:1. 采访法:采访是一种直接收集数据的方法,可以通过面对面的交流或电话访谈等方式进行。

在采访过程中,研究者可以向被访者提问,并记录下其回答的内容。

2. 观察法:观察是一种通过观察被研究对象的行为和环境来获取数据的方法。

研究者可以选择直接观察或参与观察的方式,通过记录和描述观察到的现象来进行数据收集。

3. 文件分析法:文件分析是通过研究已有的书面材料和文献来获取数据的方法。

研究者可以分析历史文献、报告、采访记录等文献材料,提取其中的定性数据。

二、定性数据分析方法在获得定性数据后,研究者需要对其进行适当的分析和解释。

以下是一些常见的定性数据分析方法:1. 主题分析法:主题分析是一种通过提取和归类数据中的主题和模式来进行分析的方法。

研究者可以对数据进行逐字逐句的阅读,通过标记和整理数据中的关键词和主题来得出结论。

2. 范畴分析法:范畴分析是一种通过对数据进行分类和归纳来进行分析的方法。

研究者可以根据事先确定的范畴和标准,将数据划分为不同的类别,并通过比较类别之间的差异和联系而进行分析。

3. 内容分析法:内容分析是一种通过对文本内容进行统计和计算来进行分析的方法。

研究者可以通过计算关键词出现的频率或比例来了解数据中的特征和趋势。

三、学术研究中的定性数据应用和重要性定性数据在学术研究中具有重要的作用和应用价值。

以下是一些常见的定性数据在学术研究中的应用:1. 现象解释:定性数据可以帮助研究者理解和解释复杂的现象。

通过对数据的深入分析和解读,研究者可以发现其中的模式、主题以及背后的原因和动机。

2. 理论构建:定性数据可以用于理论构建和验证。

论文中如何进行定性研究的数据收集与分析

论文中如何进行定性研究的数据收集与分析

论文中如何进行定性研究的数据收集与分析在社会科学研究中,定性研究是一种常见的研究方法,它通过深入了解和解释人类行为、态度和观点,帮助研究者探索人类社会的复杂性和多样性。

而数据的收集和分析是定性研究中的重要环节,本文将就如何进行定性研究的数据收集与分析进行探讨。

一、数据收集1. 选择合适的数据收集方法在定性研究中,数据的收集主要通过以下几种方法进行:(1)访谈:通过与研究对象进行面对面的对话,深入了解他们的看法、态度和经验。

(2)观察:通过直接观察研究对象的行为、环境和互动,获得相关数据。

(3)文献分析:研究已有的文献、书籍和文件,从中收集相关数据。

(4)焦点小组讨论:组织一组有关研究主题的参与者进行集体讨论,获取数据。

2. 制定合理的研究计划在进行数据收集之前,研究者应该制定一个合理的研究计划,包括明确研究目的、选择适当的研究对象、确定数据收集的方法和时间等。

同时还需要考虑伦理问题,确保研究过程的合法性和道德性。

3. 采用适当的采样方法采用恰当的采样方法对于定性研究来说至关重要。

常用的采样方法包括方便采样、目的采样、典型案例采样等。

研究者需要根据研究目的和问题,选择适合的采样方法,并确保样本的代表性和多样性,以准确反映研究对象的特征和观点。

二、数据分析1. 数据整理和编码在进行数据分析之前,研究者需要对收集到的数据进行整理和编码。

将数据进行分类、归纳和总结,方便后续的数据分析。

2. 主题分析主题分析是定性研究中常用的一种分析方法。

它通过识别和归类数据中的主题和模式,帮助研究者理解数据的含义和背后的因果关系。

主题分析可以采用手工分析或辅助工具进行,包括代码化、数据可视化等。

3. 文本分析文本分析是对文字、语言和对话进行深入解读和分析的方法。

它通过分析文本中的语言、词汇、句法等要素,揭示其中的含义、观点和态度。

常用的文本分析方法包括语义分析、语篇分析、话语分析等。

4. 社会网络分析社会网络分析是研究群体、组织和关系网络的一种方法。

如何进行大学论文的定性分析

如何进行大学论文的定性分析

如何进行大学论文的定性分析在大学学习的过程中,论文写作是必不可少的一部分。

而在撰写论文时,运用定性分析方法是一种常见的研究方法。

本文将介绍如何进行大学论文的定性分析,以帮助读者理解和掌握这一方法。

一、什么是定性分析定性分析是一种研究方法,用于对非数量化的数据进行分析和解释。

它通过对文本、图像、观察或访谈等素材进行细致的解读和整理,从而揭示出背后的意义和模式。

相对于定量分析而言,定性分析更注重对研究对象的主观理解和深入挖掘,帮助研究者萃取关键信息和重要观点。

二、准备工作在进行大学论文的定性分析之前,首先需要明确研究目的和研究问题。

明确研究目的有助于确定分析的范围和方法,而明确研究问题则有助于提供研究的方向和重点。

此外,选择适当的研究素材也非常重要,可以包括文献资料、采访录音、调查问卷等。

三、分析步骤1. 数据整理与分类:将收集到的数据进行整理和分类,例如将文献按照主题或作者进行分类,将采访录音按照被访者和问题进行整理。

这一步骤有助于对数据进行初步的了解和准备。

2. 编码和注释:对整理后的数据进行编码和注释。

编码是将相似的内容进行分类和标记,而注释是对数据进行详细的描述和解释,以便后续的分析和解读。

编码和注释的目的是为了提取出关键信息和重要观点,为后续的分析提供基础。

3. 主题提取:通过对编码和注释后的数据进行综合分析,提取出其中的主题和模式。

主题是指在研究素材中出现频率较高、具有重要意义的内容,而模式指的是在主题之间的关联和互动。

通过主题提取,研究者可以更好地理解研究对象的本质和内涵。

4. 分析与解释:在主题提取的基础上,进行更深入的分析与解释。

这一步骤涉及对主题的内部结构、关联关系和演变趋势等方面的研究,有助于揭示出研究对象的一些规律和特点。

分析与解释是定性分析的核心环节,研究者需要结合理论和实证数据进行深入的思考和论证。

四、结果呈现在完成定性分析后,需要将研究结果进行呈现和展示。

呈现结果的方式可以是文字描述、图表展示或模型构建等。

论文写作中如何合理运用定性研究的数据分析方法

论文写作中如何合理运用定性研究的数据分析方法

论文写作中如何合理运用定性研究的数据分析方法定性研究是一种常用的研究方法,用于描述、解释和理解人类行为、观点和经验等主观性的现象。

在论文写作中,合理运用定性研究的数据分析方法是非常重要的,它可以帮助我们深入挖掘问题的本质,提供丰富的信息,并支持我们的研究结论。

本文将介绍如何合理运用定性研究的数据分析方法。

一、确定研究问题和目标在运用定性研究的数据分析方法之前,首先需要明确研究问题和目标。

定性研究通常关注于解释和理解人类行为和观点,因此研究问题应该是开放性的、主观性的。

研究目标可以是理解某一现象、揭示某一观点、探索某一主题等。

二、收集定性数据定性研究的数据收集方法包括访谈、观察、文本分析等。

在论文写作中,我们可以根据研究问题和目标选择相应的数据收集方法。

例如,如果研究目标是理解某个群体对某一社会问题的看法,可以通过访谈来收集数据;如果研究目标是揭示某一事件的原因和结果,可以通过观察来收集数据;如果研究目标是分析文本中的观点和主题,可以通过文本分析来收集数据。

三、数据分析方法的选择定性研究的数据分析方法包括内容分析、主题分析、语义分析、情感分析等。

在论文写作中,我们可以根据研究问题和目标选择相应的数据分析方法。

以下是几种常用的数据分析方法:1. 内容分析:内容分析通常用于分析文本数据,例如访谈记录、文本文件等。

通过对文本的系统分类和编码,可以揭示出其中的主题、观点和模式。

内容分析可以定量化地描述各个主题的频度和相关性。

2. 主题分析:主题分析是一种可以揭示文本中隐含主题的方法,它可以帮助我们理解和解释文本中的信息。

通过对文本的分段和编码,可以整理出文本中所涉及的主题,从而获得对文本背后的意义和观点的更深入理解。

3. 语义分析:语义分析是一种用于分析文本数据中的意义和情感的方法。

通过对文本中的词汇、句法和上下文进行分析,可以揭示出文本中的情感和评价。

语义分析可以帮助我们理解文本作者的态度和情感,并从中获取对研究问题相关的信息。

定性研究的论文案例

定性研究的论文案例

竭诚为您提供优质文档/双击可除定性研究的论文案例篇一:定量与定性研究的比较分析(结合案例分析)基于“流动子女教育问题”对定量与定性研究的比较分析在做定量研究和定性研究的比较之前,我们必须弄清楚两者的概念,才能找准方向,但要我完整的解释什么是定量研究和定性研究,我是做不到的。

只能根据文献资料做一个简单粗浅的解释。

一、概念界定定性研究又叫质性研究,它是指通过发掘问题、理解事件现象、分析人类的行为与观点来对社会现象的质的分析和研究,通过对社会现象发展过程及其特征的深入分析,对社会现象进行历史的、详细的考察,解释社会现象的本质和变化发展的规律。

定量研究又叫量化研究,它是指在数学方法的基础上,确定事物某方面量的规定性的科学研究,通过研究社会现象的数量特征、数量关系和数量变化,进而去分析、考验、解释以及预测社会现象的发展趋势的研究方法和过程。

二、比较分析根据阅读《流动人口子女教育研究的现状与趋势》(定性研究)与《关于长沙市进城农民工子女教育问题的调查与思考》(定量研究)这两篇关于流动子女教育问题主题的文献,以及结合“社会研究方法”课程的学习,我主要谈一下定性研究与定量研究的研究方法和研究逻辑方面的区别:(一)研究方法关于两者研究的基本方式。

《流动人口子女教育研究的现状与趋势》这篇定性研究文章主要是采取了“文献研究”的方式。

通过对已有统计资料及相关教育文献的研究,如它开篇就例举了5篇对一个城市(如上海市、厦门市)或城市中的某一个区范围内的流动人口子女教育总体状况的调查,也运用了一些文献中可以适用的数据来了解流动人口对其子女教育的意向状况和民工学校(打工子弟学校)的情况,探讨文献研究中关于流动人口子女教育问题的原因分析以及根据现有资料来发现目前此领域的研究趋势,最终分析研究所得的资料提出自己对于今后对流动人口子女教育问题的研究方向应深入和发展的几点意见。

整篇文章作者都只是做一些总结和阐述,来描述性地解释流动子女教育研究的现状及趋势及解释一些问题的理解。

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

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。

论文写作中如何处理定性研究的数据分析与解释

论文写作中如何处理定性研究的数据分析与解释

论文写作中如何处理定性研究的数据分析与解释在学术研究中,数据分析和解释是论文写作的重要部分。

对于定性研究而言,相较于定量研究,数据的分析和解释可能会稍有不同。

本文将探讨在论文写作中如何处理定性研究的数据分析与解释,以提供一些有益的指导。

一、数据分析在定性研究中,数据分析的目标是对研究所得的大量文字、图像或声音等非数值数据进行系统性的整理、归类和解释。

下面将介绍两种常用的定性数据分析方法,即主题分析和内容分析。

1. 主题分析主题分析是一种通过辨别和归纳出研究数据中的重要主题和概念来总结和解释这些数据的方法。

主题分析通常包含以下步骤:(1) 数据准备:将研究所得的数据整理、录入电脑或建立数据文档,并标记、编号以便后续分析。

(2) 文本浏览和标记:仔细阅读数据,识别出与研究问题相关的内容,并对这些内容进行标记。

(3) 主题识别:通过比较标记的内容,逐渐识别出研究数据中涉及的主题和概念。

(4) 主题归类:将识别出的主题和概念进行分类,形成一张主题表或主题树,以对数据进行概括性展示。

(5) 结果展示:在论文中以文字、表格或图表等形式展示主题表或主题树,以便读者能够清晰地了解研究数据中的主要发现。

2. 内容分析内容分析是通过对研究数据中的内容进行系统性分类和统计,来获取关于特定主题或问题的定量信息的方法。

内容分析通常包含以下步骤:(1) 数据选择:从研究数据中选择出与研究问题相关的内容。

(2) 定义分类指标:根据研究目的,制定合适的分类指标,用于对数据内容进行分类。

(3) 数据分类:依据分类指标,对选定的研究数据进行分类。

(4) 数据统计:对已分类的数据进行统计,计算各类别的频数或比率等统计指标。

(5) 结果展示:将统计结果以文字、表格或图表等形式清晰地呈现在论文中,以便读者能够直观地了解研究数据的分布情况。

二、数据解释在定性研究中,数据解释不仅仅是对数据结果的简单陈述,更是对数据背后含义的深入思考和解析。

大学毕业论文中的定性研究与数据分析

大学毕业论文中的定性研究与数据分析

大学毕业论文中的定性研究与数据分析在大学毕业论文中,定性研究和数据分析是两个重要的研究方法。

定性研究是一种通过描述、分析和解释现象,深入理解研究对象内在意义的方法。

数据分析则是基于定量数据,运用统计学方法来探索和验证假设的方法。

本文将就大学毕业论文中的定性研究与数据分析进行探讨。

一、定性研究定性研究旨在全面了解与描述研究对象的特征和现象,主要侧重于从研究对象的角度获得数据,以揭示其内在意义和背后的动因。

在大学毕业论文中,定性研究可以采用多种方法,包括访谈、观察、文本分析等。

1.访谈方法访谈是一种常见的定性研究方法,通过直接与研究对象进行面对面的交流,收集有关问题的信息。

在访谈中,研究者需要制定一套开放性的问题,以促进被访谈者深入描述和讨论。

通过访谈,研究者可以获取详细的信息和参与者的看法,帮助理解问题的本质。

2.观察方法观察是定性研究中另一个常见的方法,通过观察与记录研究对象的行为、互动和环境来获取数据。

观察可以分为参与观察和非参与观察两种形式。

参与观察要求研究者积极参与到正在研究的环境中,与被观察者建立联系,并记录观察到的事实和个案。

非参与观察则更加客观,研究者仅仅是外部观察者,没有主动参与。

3.文本分析方法文本分析是一种将文字、图像等非结构化数据转化为结构化数据进行分析的方法。

在大学毕业论文中,文本分析可用于分析文献、采访稿、问卷等数据。

文本分析可通过分类、编码和归纳等方式对文本数据进行整理和评估,以获取有关问题的信息和洞察。

二、数据分析数据分析是大学毕业论文中另一个重要的研究方法,它通过收集和分析定量数据来解释现象和现实问题。

在数据分析中,研究者需要运用统计学方法和工具来描述和解释数据的规律性,并验证假设。

1.描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基础,旨在通过统计指标(如平均数、标准差、频率分布等)来描述和总结数据的特征。

在大学毕业论文中,描述性统计分析可以帮助研究者对数据进行概括和总结,从而提供对问题的直观认识。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

评分表题目:探讨大学生是否是党员对智育成绩高能入党的看法学号:xxxx 姓名:xxxx评分标准项目要求分值得分写作1.题目恰当2.摘要书写合理、规范103.图表,公式规范4.引用,注释规范10 5.文章书写结构合理,语言流畅,结构完整。

无错别字30内容6.观点合理107.分析方法,手段合理恰当。

308.结论可信10合计100定性数据分析期末论文题目:探讨大学生是否是党员对智育成绩高能入党的看法班级:xxx级数学与应用数学xxx班姓名: xxx学号: xxx探讨大学生是否是党员对智育成绩高能入党的看法摘要1、目的为了更好的建立党员与群众之间的关系,党员与党员之间的关系,从而更科学更具体的发展我们系的党员。

我们通过调查2011级四个班的学生们对是否是党员与对智育成绩高能入党的看法。

通过这个调查了解同学们的心声,听听她们的意见。

2、方法通过对2011级四个班的同学进行发问卷的形式进行调查,了解他们对智育成绩高能否入党的看法,并对这个数据进行收集整理分析,其中对数据进行分层与压缩处理,其中压缩包括层压缩,行压缩,列压缩,分别用Excel和spss软件,把数据表示成直观的图表表示和数据处理结果的直观显示。

3、结果通过对2011级四个班的同学进行问卷调查,并对数据进行分析处理结果如下:G=5986 H=3682Kendall T系数T=0.1533 se(T)=0.4417 U=T/se(T)=0.3471P=P(N(0,1)≥0.3471)≈0Gamma系数r=0.2383 se(r)=0.6992 U=r/ se(r)=0.3408P=P(N(0,1)≥0.3408)≈0Somers 系数se(d B|C)=0.2417 U= d B|C/ se(d B|C) P=P(N(0,1)d B|C =0.1453 =0.6011 ≥0.6011)≈0Somers 系数d C|B=0.1616 se(d C|B)=0.7579 U= d C|B/ se(d C|B)=0.2132P=P(N(0,1)≥0.2132)≈04、结论通过对2011级学生进行问卷调查,并用excel和spss对数据进行汇总,整理分析计算得出的结论是性别、是否是党员、对智育成绩高能入党的看法三者之间正相合。

关键字压缩、分层、假设检验、逻辑斯蒂回归模型、是否是党员、智育成绩高、大学生。

To investigate whether college students party members views on the academic achievement of high energy into the party.Abstract1, objectiveIn order to establish the relationship between the party and the masses better, the relationship between Party members and Party members, and more scientific and more specific members of our department. The students in grade 2011 four class on whether Party members and views on the academic achievement of high energy into the party. Understanding the students. Through this investigation, listen to their opinions.2, methodsThrough the 2011 grade four classes of students were sent in the form of a questionnaire survey, to understand their intellectual performance can join the high opinion, and the data were collected, which were stratified and compression of data compression, which include layer compression, row column compression, compression, respectively using Excel and SPSS software, the data is expressed as a visual representation and data processing results show.3, the resultsThrough carries on the questionnaire survey to 2011 grade four classes of students, and analyze the data processing results are as follows:G=5986 H=3682Kendall T系数T=0.1533 se(T)=0.4417 U=T/se(T)=0.3471P=P(N(0,1)≥0.3471)≈0Gamma系数r=0.2383 se(r)=0.6992 U=r/ se(r)=0.3408P=P(N(0,1)≥0.3408)≈0Somers 系数d B|C =0.1453 se(d B|C)=0.2417 U= d B|C/ se(d B|C)=0.6011P=P(N(0,1)≥0.6011)≈0Somers 系数d C|B=0.1616 se(d C|B)=0.7579 U= d C|B/ se(d C|B)=0.2132P=P(N(0,1)≥0.2132)≈04, the conclusionThrough a questionnaire survey of 2011 students, and the data were pooled using Excel and SPSS, finishing the analysis concluded that gender, whether or not, Party members and between the views of the academic achievement of high energy joined the party three.Key wordscontract 、hierarchy 、hypothesis testing 、logistic regression models、Whether the party members、The academic achievement of high、college students.绪论…………………………………………………………数据的收集与整理…………………………………………数据分析……………………………………………………建立模型………………………………………………………模型评价………………………………………………………参考文献………………………………………………………致谢……………………………………………………………当代大学生是新时期党员队伍发展壮大的重要来源之一,把优秀大学生凝聚到党的队伍中来,是高校党建工作者义不容辞的责任。

在发展大学生入党工作中,如何坚持和把握入党标准,对高校党建工作和思想政治教育工作都具有举足轻重的作用。

应从坚持党章规定的党员基本标准入手,结合大学生群体的自身特点,突出新时期大学生入党标准的时代特征,探析大学生党员的具体标准和历史标准,确保大学生党员质量。

伴随着高校的不断扩张,大学生队伍的不断壮大,发展大学生党员成为各高校党建工作繁重而又迫切的任务。

大学生党员是我们党队伍的有机组成部分。

大学生思想活跃,站在时代的前列,正确引导好这支队伍对我们党和社会的稳定及发展,起到至关重要的作用。

尤其是近几年以来,大学生党员在校园文化建设、学风建设等方面发挥的作用日益凸显。

中共中央发出《关于进一步加强和改进大学生思想政治教育的意见》,对于吸收积极分子入党,发挥他们的带头作用和辐射作用,具有重要意义。

数据的收集与整理本文的数据采用了抽样调查法,从数学系抽取了2011级四个班2013年的入党情况作为研究对象。

我们运用高维列联表来探讨性别、是否是党员和智育成绩高能入党三种属性之间的关系,我们小组内对所获得的数据进行了统计,综合后做出了相应的三维列联表如下:表格1对智育成绩高能入党的看法性别是否是党员同意不同意不表态合计女是16 11 2 29 否38 52 11 101男是9 3 0 12 否17 52 11 80合计80 118 24 222数据的整理我们采用图示法进行表示:数据的分析对上述的三维2*3*2列联表进行降维。

具体方法有压缩和分层。

(一)、压缩表格2,压缩列性别男女合计同意26 54 80不同意55 63 118不表态11 13 24合计92 130 222图一表格3,压缩行是否是党员是不是合计女29 101 130男12 80 92合计41 181 222图二表格4,压缩层对智育成绩高能入党的看法同意不同意不表态合计是党员25 14 2 41不是党员 55 104 22 181 合计80 118 24 222图三通过观察图表我们无法正确判断是否是党员对智育成绩高能入党是否有影响。

因此,需要采用卡方和似然比检验列联表的独立性。

若列联表独立,则表明是否是党员对智育成绩高能入党是没有影响,反之则有影响。

∑∑==++++-=ri cj j i j i ij nn n n n n n 1122/)/(χ)ln(2ln 2-11∑∑==++-=Λr i cj ijj i ij nn n n n利用spss 软件计算表3有:卡方检验值 df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方 13.735a 2 .001 似然比 13.323 2 .001 线性和线性组合 11.786 1.001有效案例中的 N222卡方检验值df 渐进Sig. (双侧)Pearson 卡方13.735a 2 .001似然比13.323 2 .001线性和线性组合11.786 1 .001有效案例中的N 222a. 1 单元格(16.7%) 的期望计数少于5。

最小期望计数为4.43。

方向度量值渐进标准误差a近似值T b近似值Sig. 按顺序Somers 的 d 对称的.219 .059 3.479 .001行党员因变量.167 .048 3.479 .001列表态因变量.319 .085 3.479 .001a. 不假定零假设。

相关文档
最新文档