定性数据分析论文讲解
论文写作中的定性分析与解释
论文写作中的定性分析与解释在论文写作中，定性分析与解释是一项重要的方法和技巧。
它能够帮助研究者对复杂的现象进行细致的探索和理解，为学术研究提供有效的分析框架和解释途径。
本文将从定性分析的概念、方法和应用等方面展开论述，探讨其在论文写作中的重要性和实用性。
一、定性分析的概念和方法定性分析是一种基于非数值数据的研究方法，旨在从实际情境中捕捉关系、主观观点、态度和行为等方面的信息。
与定量分析相比，定性分析更加关注研究对象的特征、内涵和背后的含义。
它包括多种方法，如文本分析、语义分析、主题分析、内涵分析等，可以根据研究目的和实际情况进行选择和组合使用。
定性分析的方法通常包括三个步骤：收集数据、整理和编码数据、解释和归纳结果。
在收集数据时，研究者可以采用观察、访谈、文献分析等方式获取相关信息。
整理和编码数据阶段，研究者需要对数据进行分类、整理和编码，以便进行后续的分析和解释。
最后，通过对数据进行解释和归纳，研究者可以形成对研究对象的深入理解，并提取出有关的主题、模式和结论。
二、定性分析在论文写作中的应用1. 研究问题的探索与深化定性分析在论文写作中的一个重要应用是研究问题的探索和深化。
通过对现象和问题进行深入的观察和分析，研究者可以揭示潜在的关系、机制和影响因素，从而为问题提供更加全面和深入的回答。
通过运用定性分析方法，研究者可以深入了解问题的本质和复杂性，为后续的研究提供基础和指导。
2. 理论构建和验证定性分析在理论构建和验证中也具有重要的应用价值。
通过对数据的分析和解释，研究者可以发现现象背后的规律和机制，并从中提炼出有关的理论观点。
这些理论观点可以进一步加强或修正现有的理论框架，同时也可以为后续的研究提供理论依据和切入点。
3. 结果解释和表达在论文写作中，定性分析可以帮助研究者更好地解释和表达研究结果。
通过运用定性分析的方法和技巧，研究者可以将复杂的研究结果转化为简洁、准确和易理解的表达方式。
同时，定性分析还可以帮助研究者揭示结果背后的意义和实际应用，为研究结果的解读和推广提供支持和依据。
毕业论文中的定性研究数据分析与解读
毕业论文中的定性研究数据分析与解读一、引言在毕业论文中进行定性研究是非常重要的一步，它帮助我们深入了解研究对象的特征、经验和观点。
然而，定性研究的结果通常以大量的文字描述的形式呈现，因此如何分析和解读这些数据是至关重要的。
本文将探讨毕业论文中定性研究数据的分析方法和解读技巧。
二、数据分析方法1. 逐案分析法逐案分析法是对每个个案进行详细的描述和分析。
通过仔细研读每个个案的特征、经验和观点，我们可以找到共同点和差异点，从而提取出主要的研究结果。
逐案分析法需要系统地记录每个个案的相关信息，并进行比较和总结。
2. 综合分析法综合分析法通过将不同个案的数据综合在一起进行分析。
在综合分析中，我们可以使用一些统计技术如频率分析、主题分析和内容分析来帮助整理数据。
通过对数据进行编码和归类，我们可以发现数据背后的潜在模式和主题，并形成相应的结论。
3. 概念分析法概念分析法是通过对数据中出现的关键概念和术语进行分析和解读。
我们可以使用概念分类、概念关系和概念演化等方法来深入理解数据的含义和内涵。
概念分析法要求研究者具备专业的背景知识和理论基础，以便准确理解和解释数据。
三、数据解读技巧1. 与研究问题对应在解读数据时，我们应该始终与研究问题保持一致。
确保所解读的数据与研究问题直接相关，并能够提供对研究问题的有效回答。
如果数据与研究问题不符，我们需要进一步思考和分析，找出可能的原因和解决方案。
2. 多角度分析数据解读应该从多个角度进行，以获得更全面和准确的结论。
我们可以从不同个案、不同时间点和不同社会群体等多个维度进行数据解读，从而深入理解问题的本质和背后的因果关系。
3. 寻找重要性和共性在分析和解读定性数据时，我们应该注意寻找重要性和共性的方面。
重要性指的是那些对研究问题和结论具有重要影响的数据；共性指的是那些在不同个案中出现频率较高的特征和观点。
通过找到重要性和共性，我们可以从大量的数据中提取出主要结果，简化和凝练研究结论。
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。
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。
论文写作中的定性数据分析与解读
论文写作中的定性数据分析与解读在论文写作中，定性数据分析与解读是一个关键的步骤。
通过对定性数据的收集、整理和解读，研究人员可以深入挖掘数据中的细节和内涵，为研究问题提供更为全面和深入的理解。
本文将介绍定性数据分析的基本概念和方法，并探讨如何有效地解读定性数据。
一、定性数据分析的基本概念定性数据是指非数值型数据，包括文字、图像、音频等形式。
与定量数据不同，定性数据无法通过数学运算直接分析和比较。
因此，研究人员需要采用一些特定的方法来处理和解读定性数据。
在定性数据分析中，研究人员首先需要对数据进行收集。
这可以通过访谈、观察、问卷等方式进行。
收集到的定性数据需要进行整理和归纳，以便进行后续的分析和解读。
常用的整理方法包括编码、分类、建立概念模型等。
二、定性数据分析的方法1.主题分析主题分析是一种常用的定性数据分析方法，通过识别和归纳数据中的主题和模式，揭示出研究问题的关键特征。
主题可以通过标签、关键词等方式进行表达，有助于对数据进行分类和整理。
2.内容分析内容分析是一种系统地分析和解释文字、图像等定性数据的方法。
通过对文本进行编码和计数，研究人员可以发现文本中的特定主题、观点、情感等内容。
内容分析可以定量化定性数据，让其更易于理解和分析。
3.情境分析情境分析是基于观察和描述的定性数据分析方法，旨在理解和解释事件发生的背景和环境。
通过观察行为、场景和互动，研究人员可以获取丰富的定性数据，并通过对细节的观察和描述，深入挖掘数据背后的意义和内涵。
三、定性数据的解读对定性数据进行解读需要综合考虑数据的背景、情境和特征。
在解读过程中，研究人员需要注意以下几点：1.深入挖掘数据的内涵定性数据中蕴含着丰富多样的观点、观念和情感。
研究人员需要通过分析数据中的细节、关联和差异，深入挖掘数据的内涵和意义。
2.关注数据的背景和情境定性数据的解读需要考虑数据产生的背景和情境。
研究人员需要了解数据收集的方法和过程，分析数据产生的原因和影响因素。
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。
论文写作技巧如何进行有效的定性研究数据分析
论文写作技巧如何进行有效的定性研究数据分析定性研究是一种重要的研究方法，它通过对非数量化数据的收集、整理与分析，以了解和解释现象、行为和观点。
在进行定性研究时，正确的数据分析技巧是至关重要的。
本文将分享一些有效的定性研究数据分析技巧。
一、确保深入理解研究主题在进行数据分析之前，首先要对研究主题有深入的理解。
这意味着除了对研究背景和目的有清晰的认识外，还要了解相关理论框架、已有研究成果和主要参与者的角度。
深入理解研究主题有助于更好地解释和分析数据。
二、充分准备数据收集工具定性研究通常使用访谈、观察和文本分析等数据收集方法。
在进行研究之前，需要准备好合适的数据收集工具，如访谈指南、观察记录表和文本分析代码本。
这些工具应该能够覆盖研究主题的各个方面，并提供足够的空间供研究对象进行自由表达。
三、进行数据归纳与编码数据归纳是将收集到的数据进行整理、分类和总结的过程。
在进行数据归纳时，可以使用一些常见的方法，如主题编码、内容分析和模式识别等。
主题编码是将数据划分为不同的主题或类别，内容分析则是关注每个主题或类别的细节和特征。
模式识别则是寻找数据中的共同模式和趋势。
四、保持开放的态度在数据分析过程中，保持开放的态度是非常重要的。
不要过度依赖于已有的理论或主观判断，而是要尽可能客观地解读和理解数据。
允许数据自己说话，不要强行干预和解释。
五、采用多重验证方法为了增强研究的可信度和效度，建议使用多重验证方法来分析数据。
例如，可以邀请其他研究人员进行数据交叉验证，或者与研究对象进行数据回顾和确认。
这样可以减少主观偏见，并增加数据的可靠性和可重复性。
六、引用适当的示例和引文在进行数据分析和解释时，应该引用适当的示例和引文。
这样可以支持你的观点并增强分析的可信度。
引用示例和引文时，要确保准确、清晰，并在文中提供相关的引文信息。
七、编写准确、有力的报告最后，在进行数据分析之后，要编写准确、有力的报告。
报告应该清楚地概括研究主题、目的和方法，并详细说明数据分析的过程和结果。
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。
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。
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。
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，它可以帮助我们从定量和定性两个不同的角度来揭示问题的本质。
定量数据分析是基于统计学的方法，通过数值化的数据来解释问题；而定性数据分析则是基于文字和观察等非数值化的信息来呈现问题。
本文将介绍在论文写作过程中常用的定量与定性数据分析技巧，并总结其优缺点。
一、定量数据分析技巧1. 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行整体和部分的概括，以便更好地了解数据的基本情况。
常用的描述性统计分析包括算术平均数、中位数、众数、标准差等。
这些指标可以帮助我们对数据的分布、集中趋势和离散程度进行直观的认识。
2. 相关性分析：相关性分析可以帮助我们研究变量之间的关系。
相关性分析的常用方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
这些方法可以量化变量之间的线性或者非线性关系，帮助我们深入了解数据的内在联系。
3. 回归分析：回归分析可以帮助我们建立因果关系模型，探索自变量和因变量之间的关系。
常用的回归分析方法包括一元线性回归、多元线性回归和逻辑回归等。
通过回归分析，我们可以预测和解释因变量的变化，从而更好地理解问题的本质。
二、定性数据分析技巧1. 文本分析：文本分析是对文本信息进行系统和结构性的分析。
常用的文本分析方法包括内容分析、语义分析和情感分析等。
通过文本分析，我们可以发现文本中的模式和规律，帮助我们深入理解问题的内涵和背后的意义。
2. 主题分析：主题分析可以帮助我们从大量文本中提取出核心主题。
常用的主题分析方法包括主题模型和词频分析等。
通过主题分析，我们可以对文本进行更为精细和深入的分类，准确把握问题的核心要素。
3. 内容分析：内容分析是对非结构化信息进行分类和整理的方法。
常用的内容分析方法包括故事线分析、情节分析和意见领袖分析等。
通过内容分析，我们可以系统地总结和归纳出问题的重要特征，为论文提供有力的支撑。
三、定量与定性数据分析技巧的比较在论文写作过程中，应根据研究目的和数据类型选择合适的数据分析技巧。
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。
如何在论文中合理解读和使用定性分析
如何在论文中合理解读和使用定性分析论文是学术研究的重要成果，而合理解读和使用定性分析是论文中不可或缺的一部分。
本文将介绍如何在论文中合理解读和使用定性分析。
一、定性分析的定义和作用定性分析是一种研究方法，通过对现象的描述、观察和解释，来揭示其中的潜在含义和关联关系。
它主要关注的是质性特征、结构和表现形式，对事物的本质进行深入理解。
在论文中使用定性分析可以帮助研究者深入挖掘现象的内在意义和规律，丰富研究结论的内涵，增加研究的深度和广度，提高论文的可信度和学术价值。
二、理论框架的建立在进行定性分析之前，首先需要建立一个理论框架，作为研究的基础。
理论框架可以是已有的理论体系，也可以是研究者自己构建的概念框架。
它为研究者提供了一个从理论层面解读和理解现象的依据。
三、数据收集与整理进行定性分析需要收集和整理相关的数据。
数据可以来自于实地调研、访谈、问卷调查、文献研究等不同的来源。
在收集数据的过程中，研究者需要注意数据的准确性和可靠性，以保证后续分析的有效性。
四、数据分析过程及技巧在进行数据分析时，研究者可以采用不同的技巧和方法，如内容分析、文本分析、语义分析等。
以下是一些常用的数据分析技巧：1. 编码和分类：将收集到的数据进行编码和分类，将相似的内容归纳到同一个类别中，以便后续的比较和分析。
2. 主题分析：通过对文本或话语进行剖析，提取和归纳出关键的主题和概念，揭示研究对象的重要特征和内在关联。
3. 模式识别：通过对数据的比较和归纳，识别出重复出现的模式或趋势，从而得出某种结论或规律。
4. 基于理论的解释：将数据分析的结果与理论框架进行对应和解释，探索其中的内在联系和深层含义。
五、数据呈现和结果解释在论文中呈现数据分析的结果时，可以采用文字表述、图表展示等多种方式。
同时需要对结果进行科学、合理的解释，准确地阐述结论和观点，避免主观臆断和片面推测。
六、定性分析的局限性和应对策略定性分析虽然在深入理解现象上具有优势，但也存在一些局限性。
如何在论文中合理解读和使用定性分析结果
如何在论文中合理解读和使用定性分析结果定性分析是社会科学研究中常用的一种方法，它通过描述和解释现象的性质和特征来帮助我们理解研究对象。
在论文撰写过程中，我们需要合理解读和使用定性分析的结果，以保证研究的可信度和有效性。
本文将介绍一些关键步骤和技巧，帮助读者更好地处理定性分析结果。
一、充分了解研究对象在开始定性分析之前，我们首先需要对研究对象有充分的了解。
了解研究对象的背景、特点、环境以及相关理论框架，有助于我们理解并解读定性分析结果。
这样能够避免主观臆断和不准确地解读结果的情况发生。
二、建立合适的分析框架定性分析需要建立一个合适的分析框架，以对研究对象进行分类和描述。
在框架的建立过程中，我们可以参考前人的研究成果和相关理论，根据自己的研究目的和问题确定适合的分类维度和指标。
建立一个清晰明确的分析框架，有助于我们对结果进行系统性的解读和分析。
三、注意数据的可靠性和有效性在收集和分析定性数据时，我们需要保证数据的可靠性和有效性。
在数据收集阶段，我们应该注重数据来源的可靠性和信誉度，避免使用来自不可信渠道的数据。
在数据分析阶段，我们需要充分理解数据的含义和背景，避免主观臆断和不准确地解读数据。
四、综合不同分析结果并形成论证当我们获得多个定性分析结果时，我们需要综合这些结果并形成论证。
在综合结果的过程中，我们可以运用逻辑和理论框架来推导和证明我们的研究观点。
通过综合不同的分析结果，我们能够提出更加全面和有力的论证，并加强论文的说服力和可信度。
五、合理引用和注释结果在论文中，我们需要合理引用和注释定性分析的结果。
引用和注释的目的是为了提供证据和支持我们的研究观点。
当我们引用别人的定性分析结果时，我们需要注明出处和作者，并进行适当的补充和解释。
这样能够保证我们使用他人研究成果的准确性和合理性。
六、避免概念混淆和语义模糊在解读和使用定性分析结果时，我们需要注意避免概念混淆和语义模糊。
我们要确保使用的概念和术语在文中能够明确理解和解释。
学术论文中如何解析和解释定性数据的意义
学术论文中如何解析和解释定性数据的意义在学术研究中，定性数据的分析和解释是至关重要的一步。
与定量数据不同，定性数据通常是以文字、图像或音频的形式呈现的，它们描述了人们的经验、观点和感受。
对于这类数据，研究者需要运用适当的方法和技巧来解析和解释其意义。
本文将讨论几种常见的方法，并提供一些实用的建议。
首先，对定性数据进行分类和编码是解析其意义的关键步骤。
分类是指将数据按照某种特定的标准进行分组，而编码则是为每个组分配一个代表性的符号或标签。
通过分类和编码，研究者可以对数据进行整理和概括，以便更好地理解其内在含义。
例如，对于一份关于消费者对某个产品的意见调查，研究者可以将意见分为正面、负面和中立三类，并为每类分配一个符号或标签，以便后续的分析和解释。
其次，数据的内容分析是解析定性数据意义的另一个重要方法。
内容分析是指对数据中的主题、观点和情感等内容进行系统的分析和总结。
研究者可以通过识别重复出现的关键词或短语来确定主题，并进一步分析每个主题的观点和情感。
例如，在一份关于环境保护的访谈记录中，研究者可能发现“气候变化”、“可持续发展”和“资源浪费”等主题，并进一步分析每个主题下的具体观点和情感。
此外，对定性数据进行比较和对比也是解析其意义的重要方法之一。
通过比较和对比，研究者可以发现数据中的模式、趋势和差异，从而深入理解其含义。
比较可以是在不同时间点、地点或群体之间进行的，而对比则是在同一时间点、地点或群体内进行的。
例如，在一项关于不同国家学生对教育制度的看法的研究中，研究者可以比较不同国家学生的观点，以了解其对教育制度的共同之处和差异之处。
最后，解释定性数据的意义需要考虑研究的背景和目的。
研究者应该将数据的解释与研究问题和研究目标相联系，以确保解释的合理性和准确性。
此外，研究者还应该注意数据的可靠性和可信度，以避免主观偏见和误导性结论的出现。
在解释定性数据的意义时，研究者可以引用数据中的具体例子或引用其他相关研究的结果，以增强解释的可信度和说服力。
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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***********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χ检验、似然比检验、相合性的度仅可以分析分类特征之间的相互依赖关系，还可以进行2χ检量和检验、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。
χ检验似然比检验相合性度量关键词列联表2一、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2χ ：卡方统计量 2ln -Λ：似然比统计量 U ：统计量p ：概率τ ：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：1,,r A A ，属性B 有c 类：1,,c B B 。
n 个个体中既属于iA 类又属于jB 类的有ij n 个。
得如下二维的r c ⨯列联表：表一其中，,i ij jn n +=，1,,;i r = j i ij n n +=，1,,,i j ijj c n n n ++===。
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2χ 检验、似然比检验、相合性的度量和检验。
四、数据的来源与数据处理本数据的来自在2014年6月所做的 《关于奖助学金的问卷调查》，本问卷共发放80份，实际回收77份。
其中选年级、性别、渴望程度三个指标统计数据得如下的三维224⨯⨯ 的列联表：(其问卷和原始数据以及选出的三个指标的数据见附录)表二1、列联表的压缩列联表的压缩即把高维列联表某一属性不同情况的数据合并在一起得到低维列联表德尔过程。
将表二中不同年级、不同性别的人数分别合并在一起，将三维224⨯⨯列联表分别压缩为如下的二维列联表。
表三表四2、列联表的分层列联表的分层即将高维列联表按某一个属性分成几个低维列联表，把表二按年级将三维列联表分为两个二维列联表。
表五表六五、检验与分析5.1、描述性统计对表二中的渴望度数据作柱形图和饼图，分析各渴望度所占的多少和比率。
在柱形图和饼图中可以看出，在所以调查的学生中对奖助学金非常渴望的人最多，其次是一般渴望，再次是渴望，最后是无所谓，也就是说大学生都比较渴望得到奖助学金的。
5.2、压缩列联表的检验与分析1、2χ检验和似然比检验（1）假设101:j rj r p p H p p ++==（属性相互独立）111:j rj r p p H p p ++≠≠（属性不独立）（2）检验当两个属性独立时，根据11j rjr p p pp++==可知个体在每一类中的概率ij p 由1,,r p p ++和1,c p p ++ 完全确定，所以二维列联表的独立性检验实际上是带参数时的分类数据检验。
其统计量是自由度为()()11r c -*-的2χ 统计量（2211iji j i jn nn nχ==++=∑∑），在水平α 下2χ检验的拒绝域为2χ>2211iji j i jn nn nχ==++=∑∑也就是说，此时可认为独立性不成立,否则，可认为独立性成立。
二维列联表的独立性检验的似然比检验的统计量为：112ln 2ln()r ci jij i j ijn n nn n++==-Λ=-∑∑。
也可以计算p 来完成检验，p 值等于自由度为()()11r c -*-的2χ变量大于等于2χ 统计量的值的概率，如果p α≥值则拒绝原假设，如果p α≤ 值，则不拒绝原假设。
对压缩后的列联即表三（性别与渴望度）用SPSS 进行2χ检验得2χ 值和p 值如下：性别与渴望度的卡方检验表由上表可知20.356,0.9490.05p χ==>且2ln 0.355,0.9490.05p -Λ==> 所以不拒绝原假设，独立性成立即性别与渴望度是相后独立，也就是说性别与奖助学渴望度无关。
对表四（年级与渴望度）用SPSS 进行2χ检验得2χ 值和p 值如下：年级与渴望度的卡方检验表由上表可知211.298,0.010.05p χ==<且2ln 14.462,0.0020.05p -Λ==<，所以拒绝原假设，独立性不成立即年级与渴望度是相关的，也就是说年级与奖助学渴望度有关。
2.相合性的度量和检验由于2χ检验和似然比检验得年级与渴望度是相关的，所以对年级和渴望度进行相合性度量和检验，属性之间的相合关系有正相合（属性A 比较大的个体，属性B 也往往比较大）、负相合（属性A 比较大的个体，属性B 却往往比较小）。
度量列联表相合性的方法有Kendallτ系数、Gamma 系数和Somers d 系数。
主要用Kendall τ系数来度量年级与渴望度的相合性，其统计量为：τ=11(1)(1),22rc j ji i A B i j n n n n T T ++++==--==∑∑，|z |≤而τ的值在-1和1之间，其值接近1，倾向于认为正相合；值接近于-1，倾向于认为负相合。
相合性的检验是原假设为属性A 和属性B 相互独立，备择属性A 与属性B 正相合的检验，其统计量为：n n n n U -=和22112212211212(1)(n )n n n n n n n n χ++++--= ，在对称度量表中可以看出相合性检验并不显著，也就是说年级与渴望度不是正相合关系。
用SPSS 对年级和渴望度因为经检验得0.040τ=>但远远小于1，且接近于0，而0.750.05p => 也就是说要拒绝原假设，所以可以认为年级与奖助学金的渴望程度相合性的检验不通过。
5.3、分层列联表的检验与分析用SPSS 分别对分层列联表（表五、表六）进行2χ检验和似然比检验得：卡方检验a 3 单元格(50.0%) 的期望计数少于 5。
最小期望计数为 2.08。
b 仅对 PxP 表计算，其中 P 必须大于 1。
大一年级性别与渴望度的卡方检验表从表中可以看出22.895,0.2350.05p χ==>且2ln 2.981,0.2250.05p -Λ==>即大一年级的男女对奖助学金的渴望度是独立的，也就是说性别与渴望度无关。
卡方检验a 5 单元格(62.5%) 的期望计数少于 5。
最小期望计数为 1.65。
b 仅对 PxP 表计算，其中 P 必须大于 1。
大二年级性别与渴望度卡方检验表从表中可以看出21.845,0.6050.05p χ==>且2ln 1.694,0.6380.05p -Λ==>即大二年级的男女对奖助学金的渴望度是独立的，也就是说性别与渴望度无关。
这与表三（性别与渴望度）的2χ检验和似然比检验的结果一致。
六、结论检验、似然比检验及相合性的度量和检验可经过分别对压缩列联表和分层列联表的2以认为不同年级的大学生与奖助学金的渴望度有关系，而不同性别的大学生与奖助学金的渴望度是有关系。
参考文献[1] 王静龙,梁小筠.定性数据统计分析.北京:中国统计出版社，2008.7附页（数据）附页（问卷）关于奖助学金的问卷调查一.调查目的：深入了解我院来自不同年级，不同环境，不同性别的大学生对奖助学金的使用情况。
二．调查方式：共发放80份，分两组发放，每组发40份。
三．问卷设计：1.你所在的年级：＿＿＿A.大一B.大二2.你的性别：＿＿＿A.男B.女3.你来自：＿＿＿A.农村B.乡镇C.县城D.城市4.你的主要经济来源？＿＿＿A.勤工俭学B.助学金C.信用借贷D.家庭补助5.你在学期间一个月的伙食费？＿＿＿A.300元以下B.300到400C.400到500D.500元以上6.你对奖助学金的渴望程度？＿＿＿A.非常渴望B.一般渴望C.渴望D.无所谓7.你觉得奖助学金对你帮助大吗？＿＿＿A.很大B.一般C.很小D.没有帮助8.请问你拿奖助学金的目的是：＿＿＿（多选题）A.为了得到荣誉B.为了经济上的帮助C.为了以后找工作增加砝D.没有注意奖助学金E.其它＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿9.获得奖助学金的次数？＿＿＿A.一次B.两次C.三次D.四次E.未获得过10.当你拿到奖学金后，你是如何安排这笔费用的？＿＿＿（多选题）A.请客送礼B.学习之用C.犒赏自己D.生活费用E.其它＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿11. 拿了奖学金，你用在学习上的去向是什么？＿＿＿（多选题）A.买参考书、资料书B.交学费C.买学习工具D. 买课外书E.其它＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿12. 当你获得助学金时，你打算用多久？＿＿＿A.一年B.半年C.一至三个月D.一个月以下13.当你获得助学金时，会有什么感受：＿＿＿（多选题）A.非常开心，下决心科学使用B.蛮开心的，父母一定很欣慰C无所谓 D.习惯了 E.郁闷，又要请客了。