定性属性数据分析复习题
定性数据知识点总结
定性数据知识点总结一、定性数据的概念定性数据是指用语言来描述的数据，通常是以文本形式存在的数据。
与定量数据相对应，定性数据没有具体的数值，而是通过描述性的语言来表达。
定性数据主要适用于调研、文本分析、社会科学等领域的数据分析。
二、定性数据的特点1. 描述性：定性数据是通过描述性的语言来表达，通常是用一些标签、符号或文字来表示，而非具体的数字。
2. 非数值化：定性数据不具有数值属性，无法进行数学计算，只能通过文字描述或分类来表示。
3. 主观性：定性数据通常包含了研究者或被调查者的主观意见、看法和感受，具有一定的主观性和个性化。
4. 多样性：定性数据的形式多样，可以是文字、图片、音视频等多种形式的信息。
5. 信息丰富：定性数据能够提供更为详尽和全面的信息，能够帮助人们更好地理解研究对象的特征和内涵。
6. 可解释性：定性数据通常具有较强的解释性，能够帮助人们理解数据背后的含义，揭示隐藏的规律和关联。
三、定性数据的分类1. 分类数据：分类数据是最常见的一种定性数据，通常是将个体或对象分为不同的类别或组别。
例如性别、学历、职业等都是分类数据。
2. 颜色数据：颜色数据是指反映事物颜色属性的数据，例如红色、黄色、蓝色等。
3. 标称数据：标称数据是用名称标识不同的类别，没有顺序关系。
例如血型(A、B、AB、O)、宠物类型(猫、狗、鸟)等都是标称数据。
4. 有序数据：有序数据是指具有一定顺序关系的数据，但没有具体的数值。
例如文化程度的高低可以分为低、中、高三个等级，这就是有序数据。
四、定性数据的收集和处理1. 数据收集：定性数据的收集通常通过调查问卷、访谈、观察等方式获取，然后进行整理、归类和记录。
2. 数据处理：定性数据的处理涉及到数据清洗、编码、分类、文本分析等步骤，以便进行深入的分析和应用。
五、定性数据的分析方法1. 描述性分析：通过统计、频数分布、交叉表等方法对定性数据进行描述性统计和分析，了解各类别的分布情况和属性特征。
定性数据分析第三章课后答案
第三章课后习题作业9、对72个可疑患者用两种不同的方法进行检测，检测结果如下：问：检测方法1阳性和阴性的比例是否与检测方法2阳性和阴性的比例相同？ 解：（1）提出原假设根据题意，我们假设检测方法1阳性和阴性的比例与检测方法2阳性和阴性的比例是相同。
即：原假设：011:,H p p ++= 备选假设：011:H p p ++≠（2）选择检验统计量如果边缘齐性检验问题的原假设成立时，因为121122211221,p p p p p --==，可见参数个数为2，并且似然函数为2221121122211211)21()()()()()(),(121112112212111211n n n n n n n n p p p p p p p p p L --==++所以11p 、12p 和2112p p =极大似然估计分别为n n p1111ˆ=、n n p 2222ˆ=和n n n p p2)(ˆˆ21122112+==。
从而得到边缘齐性检验问题的2χ检验统计量和似然比检验统计量)ln(2Λ-，它们分别为：2χ检验统计量：211222112212122)(ˆ)ˆ(n n n n p n p n n i j ij ij ij +-=-=∑∑==χ似然比检验统计量：⎪⎪⎭⎫⎝⎛+++-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=Λ-∑∑==212112211221121221212ln 2ln 2ˆln 2)ln(2n n n n n n n n n p n n i j ijijij它们都有渐近2χ分布，其自由度都是4-2-1=1。
（3）计算检验统计量和p 值，并作出决策则McNemar 2χ检验统计量和似然检验统计量)ln(2Λ-的值分别为：3918)918(22=+-=χ 05818.392918ln 9182918ln 182)ln(2=⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅++⋅+-=Λ-我们在Excel 中分别输入“)1,3(chidist =”和“)1,05818.3(chidist =”，可得到2χ检验统计量和似然检验统计量)ln(2Λ-的p 值分别为：083264517.0)3)1((2=≥=χP p 080331601.0)05818.3)1((2=≥=χP p由于p 值都不小，我们不能拒绝原假设，从而认为检测方法1阳性和阴性的比例与检测方法2阳性和阴性的比例是相同。
定性数据分析第三章课后答案
第三章课后习题作业9、对72个可疑患者用两种不同的方法进行检测，检测结果如下：问：检测方法1阳性和阴性的比例是否与检测方法2阳性和阴性的比例相同？ 解：（1）提出原假设根据题意，我们假设检测方法1阳性和阴性的比例与检测方法2阳性和阴性的比例是相同。
即：原假设：011:,H p p ++= 备选假设：011:H p p ++≠（2）选择检验统计量如果边缘齐性检验问题的原假设成立时，因为121122211221,p p p p p --==，可见参数个数为2，并且似然函数为2221121122211211)21()()()()()(),(121112112212111211n n n n n n n n p p p p p p p p p L --==++所以11p 、12p 和2112p p =极大似然估计分别为n n p1111ˆ=、n n p 2222ˆ=和n n n p p2)(ˆˆ21122112+==。
从而得到边缘齐性检验问题的2χ检验统计量和似然比检验统计量)ln(2Λ-，它们分别为：2χ检验统计量：211222112212122)(ˆ)ˆ(n n n n p n p n n i j ij ij ij +-=-=∑∑==χ似然比检验统计量：⎪⎪⎭⎫⎝⎛+++-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=Λ-∑∑==212112211221121221212ln 2ln 2ˆln 2)ln(2n n n n n n n n n p n n i j ijijij它们都有渐近2χ分布，其自由度都是4-2-1=1。
（3）计算检验统计量和p 值，并作出决策则McNemar 2χ检验统计量和似然检验统计量)ln(2Λ-的值分别为：3918)918(22=+-=χ 05818.392918ln 9182918ln 182)ln(2=⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅++⋅+-=Λ-我们在Excel 中分别输入“)1,3(chidist =”和“)1,05818.3(chidist =”，可得到2χ检验统计量和似然检验统计量)ln(2Λ-的p 值分别为：083264517.0)3)1((2=≥=χP p 080331601.0)05818.3)1((2=≥=χP p由于p 值都不小，我们不能拒绝原假设，从而认为检测方法1阳性和阴性的比例与检测方法2阳性和阴性的比例是相同。
医学统计学定性资料统计描述思考与练习带答案
第五章定性资料的统计描述【思考与练习】一、思考题1．应用相对数时需要注意哪些问题？2. 为什么不能以构成比代替率？3. 标准化率计算的直接法和间接法的应用有何区别？4. 常用动态数列分析指标有哪几种？各有何用途？5. 率的标准化需要注意哪些问题？二、案例辨析题某医生对98例女性生殖器溃疡患者的血清进行检测，发现杜克雷氏链杆菌、梅毒螺旋体和人类单纯疱疹病毒2型病原体感染患者分别是30、51、17例，于是该医生得出结论：女性生殖器溃疡患者3种病原体的感染率分别为30.6%(30/98)、52.0%(51/98)和17.4%(17/98)。
该结论是否正确？为什么？三、最佳选择题1. 某地2006年肝炎发病人数占当年传染病发病人数的10.1%，该指标为BA. 率B. 构成比C. 发病率D. 相对比E. 时点患病率2. 标准化死亡比SMR是指AA. 实际死亡数/预期死亡数B. 预期死亡数/实际死亡数C. 实际发病数/预期发病数D. 预期发病数/实际发病数E. 预期发病数/预期死亡数3. 某地人口数：男性13,697,600人，女性13,194,142人；五种心血管疾病的死亡人数：男性16774人，女性23334人；其中肺心病死亡人数：男性13952人，女性19369人。
可计算出这样一些相对数：11395283.18%16774p ==， 2139521936983.08%1677423334p +==+，313952101.86/1013697600p ==万， 416774122.46/1013697600p ==万，523334176.85/1013194142p ==万， 645p p p =+71395219369123.91/101369760013194142p +==+万81677423334149.15/101369760013194142p +==+万该地男性居民五种心血管疾病的死亡率为D A. 1p B. 2p C. 3pD. 4pE. 5p4. 根据第3题资料，该地居民五种心血管病的总死亡率为E A. 1p B. 2p C. 5pD. 6pE. 8p5. 根据第3题资料，该地男、女性居民肺心病的合计死亡率为D A. 2p B. 5pC. 6pD. 7pE. 8p6. 某地区2000~2005年结核病的发病人数为015,,,a a a ⋯，则该地区结核病在此期间的平均增长速度是DA ．0156a a a ⋯+++B.C.D.1-E.7. 经调查得知甲、乙两地的恶性肿瘤的粗死亡率均为89.94/10万，但经过标准化后甲地恶性肿瘤的死亡率为82.74/10万，而乙地为93.52/10万，发生此现象最有可能的原因是C A. 甲地的诊断技术水平更高B. 乙地的恶性肿瘤防治工作做得比甲地更好C. 甲地的老年人口在总人口中所占比例比乙地多D. 乙地的老年人口在总人口中所占比例比甲地多E. 甲地的男性人口在总人口中所占比例比乙地多 8. 下列不属于相对比的指标是 C A. 相对危险度RR B. 比值比ORC. 病死率D. 变异系数CVE. 性别比9. 计算标准化率时，宜采用间接法的情况是BA．已知被标准化组的年龄别死亡率与年龄别人口数B．已知被标准化组的死亡总数与年龄别人口数C．已知标准组年龄构成与死亡总数D．已知标准组的人口总数与年龄别人口数E．被标化组各年龄段人口基数较大四、综合分析题1. 为研究经常吸烟与慢性阻塞性肺病(COPD)的关系，1998~2000年间，某医生收集了356例COPD患者的吸烟史，经常吸烟(日平均1支以上，30年)的COPD 患者有231例；而同时期同年龄段的479名非COPD患者中，经常吸烟的有183例。
王静龙定性数据分析 习题五
王静龙定性数据分析习题五1. 问题描述在定性数据分析中，王静龙遇到了一个问题，他想要了解一份调查问卷中的开放性问题的回答情况。
具体而言，他想要回答以下几个问题：1.开放性问题的回答内容的总体情况如何？2.开放性问题的回答内容中是否存在一些常见的关键词或主题？3.开放性问题的回答内容中是否存在一些特定的意见或情感？为了解决这个问题，王静龙希望能够进行数据分析，并得出一些有用的结论。
2. 数据准备首先，王静龙需要准备调查问卷中开放性问题的回答数据。
这些数据可以以文本文件的形式存储，每一行代表一个回答。
例如，以下是一些示例数据：1. 我觉得工作环境很好，同事们相互合作，给了我很多帮助。
2. 公司的培训计划很好，能够提高员工的技能和知识。
3. 我对公司的管理方式有一些不满意，希望能够改进。
4. 薪资待遇不够优厚，希望能够有所提升。
5. 我觉得公司的发展前景很不错，希望能够有更好的发展空间。
3. 数据分析3.1 总体情况分析为了了解开放性问题的回答内容的总体情况，王静龙可以进行以下分析：•回答的总数•回答的平均长度•回答的最长长度•回答的最短长度为了实现这些分析，可以使用Python编程语言中的文本处理库进行操作。
下面是一个示例代码，可以帮助完成上述分析：```python # 导入所需的库 import pandas as pd 读取文本文件data = pd.read_csv(’responses.txt’, header=None)计算回答的总数total_responses = len(data)计算回答的平均长度average_length = data[0].apply(len).mean()计算回答的最长长度max_length = data[0].apply(len).max()计算回答的最短长度min_length = data[0].apply(len).min()输出结果print(。
数据分析复习提纲
数据分析复习提纲
一、数据的基本分类
1.定性数据
2.定量数据
定量数据是有关度量的数据，其中有两类：
（1）离散定量数据：是指只有有限个可能取值的数据，如年龄、性别、省份等。
（2）连续定量数据：是数值的定量数据，如年收入、体重等。
二、数据清洗
数据清洗是数据分析过程中的重要环节，它的主要作用是检查数据的
质量和完整性，进行缺失值处理、异常值处理、重复值处理等，保证分析
结果准确。
1.缺失值处理
缺失值处理是一种清理数据的重要技术，其主要目的是用有效的方式
插补缺失值，保证分析时充分利用数据资源。
常用的插补缺失值的方法有：均值插补、中位数插补、众数插补等。
2.异常值处理
异常值处理是指检测和处理离群点的一种技术，它的目的是检测到和
去除异常值，以保证分析的正确性。
常用的异常值处理方法有：硬/软异
常值删除法、极值缩放法、内外点聚类法等。
3.重复值处理
重复值处理是指在数据清洗中，检测和删除数据中的重复值，保证原始数据的一致性。
定性数据的分析——卡方检验
2 ） 理论频数计算公式
TRC
nR nC n
T频RC数表；示列联表中第R行第C列交叉格子的理论
nR表示该格子所在的第R行的合计数； nC表示该格子所在的第C列的合计数； n表示总例数。
例10-1 用磁场疗法治疗腰部扭挫伤患者 708人，其中有效673例。用同样疗法治 疗腰肌劳损患者347人，有效312例。观 察结果如表10-6所示。
χ2检验连续性校正公式为
2 ( A T 0.5)2 T
四格表χ2检验连续性校正公式*
2 ( ad bc 0.5n)2 n
(a b)(c d)(a c)(b d )
例10-4 某医生用复合氨基酸胶囊治疗肝硬 化病人，观察其对改善某实验室指标的 效果，见表10-7。
分组 B1
B2
合计
A1
a
b
a+b
A2
c
d
c+d
合计 a+c
b+d
a+b+c+d
案例1 治疗肺炎新药临床试验 用某新药治疗肺 炎病，并选取另一常规药作为对照药，治疗结果 如下：采用新药治100例，有效 60例；采用对照 药治40例，有效 30例。
试问：1） 列表描述临床试验结果；
2）两种药物疗效有无差别？
相应地此时率的标准误估计值按下式计算:
S p ˆ p
p(1 p) n
(10 2)
• 式中，Sp为率的标准误的估计值；p为样本率。
二、率的区间估计
总体率的点估计是计算样本的率，很简单， 但计算得到的样本率不等于总体率，它们 间存在差异。因此，我们还需要知道总体 率大概会在一个什么样的区间范围，即所 谓总体率的可信区间估计。
社会研究方法论复习题
社会研究方法论复习题社会研究方法论是社会科学领域中一个重要的分支，它涉及对研究设计、数据收集和分析方法的深入理解。
在准备社会研究方法论的复习时，以下是一些关键点和可能的复习题：一、研究设计1. 描述社会研究的基本步骤。
2. 解释定性研究与定量研究的区别。
3. 讨论案例研究在社会研究中的作用和限制。
4. 阐述实验设计和调查研究设计的特点。
二、理论框架1. 描述理论在社会研究中的作用。
2. 讨论如何构建一个研究假设。
3. 说明理论框架与研究问题之间的关系。
三、数据收集1. 列举常见的数据收集方法，并说明其优缺点。
2. 讨论观察法在社会研究中的应用。
3. 解释如何设计有效的问卷调查。
4. 描述访谈法的类型及其适用性。
四、抽样方法1. 说明抽样的重要性和目的。
2. 描述概率抽样和非概率抽样的区别。
3. 讨论分层抽样和整群抽样的适用条件。
五、数据分析1. 描述描述性分析和推断性分析的区别。
2. 解释统计显著性的概念及其在社会研究中的重要性。
3. 讨论定性数据分析的过程和挑战。
六、伦理问题1. 讨论社会研究中伦理问题的重要性。
2. 描述研究参与者的知情同意和隐私保护。
3. 讨论研究中可能遇到的伦理困境及解决方案。
七、研究报告1. 描述研究报告的结构和组成部分。
2. 讨论如何撰写研究问题和研究目的。
3. 解释研究结果的呈现方式和解释。
八、批判性思维1. 讨论批判性思维在社会研究中的作用。
2. 描述如何评估研究的可靠性和有效性。
3. 讨论研究结果的解释和批判性分析。
结束语社会研究方法论不仅是一门科学，也是一门艺术。
它要求研究者具备严谨的逻辑思维、敏锐的观察力和高度的伦理意识。
通过掌握这些方法论，研究者能够更有效地探索社会现象，为社会科学的发展做出贡献。
希望以上复习题能够帮助你更好地准备考试，深化对社会研究方法论的理解。
定性数据分析第五章课后答案
定性数据分析第五章课后作业1、为了解男性和女性对两种类型的饮料的偏好有没有差异，分别在年青人和老年人中作调查。
调查数据如下：试分析这批数据，关于男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异的问题，你有什么看法？为什么？解：（1）数据压缩分析首先将上表中不同年龄段的数据合并在一起压缩成二维2×2列联表1.1，合起来看，分析男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？表1.1 “性别×偏好饮料”列联表二维2×2列联表独立检验的似然比检验统计量Λ2的值为0.7032，p值-ln为05≥==χp，不应拒绝原假设，即认为“偏好类型”(2>P4017.0)1().07032.0与“性别”无关。
（2）数据分层分析其次，按年龄段分层，得到如下三维2×2×2列联表1.2，分开来看，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？表1.2 三维2×2×2列联表在上述数据中，分别对两个年龄段（即年青人和老年人）进行饮料偏好的调查，在“年青人”年龄段，男性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%；女性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%，我们可以得出在这个年龄段，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有一定的差异。
同理，在“老年人”年龄段，也有一定的差异。
（3）条件独立性检验为验证上述得出的结果是否可靠，我们可以做以下的条件独立性检验。
即由题意，可令C 表示年龄段，1C 表示年青人，2C 表示老年人；D 表示性别，1D 表示男性，2D 表示女性；E 表示偏好饮料的类型，1E 表示偏好饮料A ,2E 表示偏好饮料B 。
欲检验的原假设为：C 给定后D 和E 条件独立。
按年龄段分层后得到的两个四格表，以及它们的似然比检验统计量Λ-ln 2的值如下： 1C 层2C 层248.6ln 2=Λ- 822.11ln 2=Λ-条件独立性检验问题的似然比检验统计量是这两个似然比检验统计量的和，其值为07.18822.11248.6ln 2=+=Λ-由于2===t c r ，所以条件独立性检验的似然比检验统计量的渐近2χ分布的自由度为2)1)(1(=--t c r ，也就是上面这2个四格表的渐近2χ分布的自由度的和。
王静龙定性数据分析第四章二维列联表答案
回答
非常满意 比较满意 比较不满意 不满意
提出的问题 你满意吗 你不满意吗 139 128 82 69 12 20 10 23
• 问：这两种提问方式对被调查者回答问题有没有影响？
第3题
• H0：这两种提问方式对被调查者回答问题无影响的 • H1：这两种提问方式对被调查者回答问题有影响
2
n n 1 / 2 TA n n 1 / 2 TB 正相合
(2)相合性的检验
GH
0.4245 0
H0：A（年龄）和B（冠状动脉硬化的程度）相互独立 H1：A和B正相合
第5题
2
n n n n ( z) 1942119
• 年龄越大的人，冠状动脉硬化的程度是否有越重的趋势？ • （取水平 =0.05 ）
第5题
• (1) 相合性的度量 G 15880 H 4324
4
TA
i 1
ni ni 1 2
10070
TB
j 1
4
n j n j 1 2
12442
= D（nij）
E ( )
2 i j
r
c
D(nij ) ni n j / n
（ n r 1） c 1 n 1
• 9、假设二维
r r 概率方表为：
B1 … …
Br p1r
合计 p1+
A1
p11
Ar
合计
pr+ n
pr1 p+1
„ „
prr p+r
D(q1 ) 2 (1 q2 )
属性(定性)数据分析_SPSS应用方法(第二部分)
根据亲近程度进行聚类有多种方法，最常 用的是系统聚类法(Hierachical Clustering Method)和动态聚类法(K-means Method) 系统聚类法根据对象间的距离将对象逐步 归并而获得聚类图(谱系图Dendrogram) 动态聚类法在选定种子后将对象逐个归并 到种子所在的类。它适用于大量对象的分 类 。要求预定类的个数
不同的定义可能得出不同的结果！
3
聚类分析
系统聚类法
聚类分析
系统聚类法
对 变 量 也 可 进 行 聚 类
聚类分析
动态聚类法
聚类分析
动态聚类法
动态聚类法要求预先确定分类的个数 动态聚类法根据分类的个数先为每个类选 定一个种子作为类的初始中心 将每个对象归入最靠近的中心所在的类 (基于欧式距离) 调整每个类的中心 重新将每个对象归入最靠近中心所在的类 调整每个类的中心重复上述过程直至中心 稳定为止
自变量(X)
广义线性模型
10
聚类分析
基本概念
第六章：聚类分析
聚类分析是按照对象(观测或变量)取值 的相似程度，将对象(观测或变量)分为 无公共元素的类，使在同一类内的对 象有较强的相似性，不同类间的对象 其相似性较类内对象间的相似性低
聚类过程可对观测或变量进行 对象间的相似性可以由对象间的距离或相 关性决定 无需特定的统计模型假设
5
方差分析
多重比较
方差分析
多重比较
方差分析中，称形如i j 的参数组合为一个 “比较”(comparison) 若因素A共有k 个水平，共有k(k-1)/2 个比较 当接受H0: 1= . . . = k时，意味着所有的比较 都为0，而当拒绝H0 时意味着至少存在一对i j 或i j 0。H0是个复合假设 在拒绝原假设的同时，希望进一步检验哪些 比较不为0，这样的检验统称为“多重比较”
定性数据统计分析四格表
• 可以发现修正后的U值比原来的3.1086小，检验的 P-值为0.002428，比原来的0.00094要大。 • 由费歇尔精确检验知(见双侧给定时的检验)，修正 后的U统计量更接近真实值0.002467，说明连续性 修正后的近似程度更好。
单侧给定四格表的似然比检验
• 在单侧给定情况下，根据原假设p1=p2以及 似然函数，可以得到独立性检验的似然比 统计量：
连续性修正
• 一般而言，连续性修正的近似程度要比不 修正好，见附表3.2。 • 但当二项分布随机变量取两端值时，其修 正后的近似程度反而要差。 • 为此，四格表检验时也要进行连续性修正， 基本方法为：
– 计算P(n11≤k)时，修正为n11+1/2； – 计算P(n11≥k)时，修正为n11-1/2； – 其他格的修正类似。
• 于是，令p1=p2=p，进行线性变换(见附录5) 有： n /n n /n
U ˆ p
11 1 21 2
p(1 p)(1/ n1 1/ n2 )
~ N (0,1)，其中：
n11 n21 n1 n1 n11 n2 n21 n1 n ˆ1 2 p ˆ2 p n1 n2 n n n1 n n2 n n
抽取 不合格 合格 合 计 未抽取 合 计 8 92 100
n11 n21
5
n12 n22
95
• 对不同抽样方式下得到的四格表，其数据分析方法 也有可能不同。
属性之间独立与不相关
• 两个相互独立的随机变量一定不相关，但不相关 不一定独立。
– 这里相关指线性相关
• 四格表中属性A与B相互独立等价于不相关。 • 根据前面的频数分布表可以得到概率四格表： X Y 有B(b1) 有A(a1) p11 没有A(a2) p21 p1 合计 没有B(b2) p12 p22 p 2 合计 p1 p2
定性资料分析期末考试卷
定性资料分析期末考试卷定性资料分析是社会科学研究中一种重要的方法，它侧重于理解人们的行为、经历和观点。
本期末考试卷旨在评估学生对定性研究方法的理解和应用能力。
以下是考试内容：一、选择题（每题2分，共20分）1. 定性研究的主要目的是什么？A. 描述现象B. 解释现象C. 预测现象D. 以上都是2. 以下哪个不是定性研究的常见方法？A. 访谈B. 观察C. 问卷调查D. 焦点小组3. 定性研究中的“饱和”是指什么？A. 研究数据的收集已经足够B. 研究者已经对研究主题感到厌倦C. 研究者已经无法从新数据中获得新信息D. 研究已经达到预定的样本量4. 以下哪项不是定性研究中的数据收集工具？A. 录音设备B. 视频设备C. 统计软件D. 笔记5. 在定性研究中，研究者如何确保数据的信度和效度？A. 通过反复测试B. 通过研究者的主观判断C. 通过数据的三角验证D. 通过使用标准化的测量工具二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述定性研究的一般流程，并说明每个阶段的重要性。
2. 描述定性研究中如何进行数据的编码和主题分析。
3. 举例说明定性研究中可能出现的偏见，并讨论如何减少这些偏见。
三、案例分析题（每题25分，共50分）1. 阅读以下案例研究摘要，并分析研究者如何通过定性方法来探索研究问题。
请讨论研究者可能使用的数据收集方法和分析策略。
案例摘要：研究者对一所城市中学的学生进行定性研究，以了解他们对学校教育的看法和体验。
研究者通过半结构化访谈收集了数据，并观察了学校的日常活动。
2. 假设你是一名研究者，正在研究社交媒体对青少年心理健康的影响。
请设计一个定性研究方案，包括研究问题、研究方法、数据收集和分析计划。
四、论述题（共30分）论述定性研究在当代社会科学研究中的重要性，并讨论其在解决复杂社会问题中的作用。
五、结束语本考试卷旨在评估你对定性资料分析的理解和掌握程度。
请仔细阅读题目，认真作答。
祝你考试顺利。
医学统计学4. 定性数据的统计描述
已知健康男童体重近似服从正态分布，某年某地 150名12岁健康男童体重的均数为35kg，标准差为 6kg，试估计
1）该地12岁健康男童体重在50kg以上者占该地12岁健康男 童总数的百分比；
2）该地12岁健康男童体重30-40公斤占该地12岁健康男童的 百分比；
3）该地80%的12岁健康男童集中在哪个范围；
应用相对数的注意事项
例如，某医师对口腔门诊不同年龄龋齿患病情况 （表5-3）进行了分析，得出40~49岁组患病率高， 0~9岁组和70岁及以上组患病率低的错误结论。
年龄组（岁）
0~ 10~ 20~ 30~ 40~ 50~ 60~ 70~ 合计
表 5-3 口腔门诊龋齿患者年龄构成
患者人数
患者构成比（%）
一、统计学指标
绝对数：反应实际水平 相对数----两个数值的比，包括： 率 构成比 相对比
（一）率
率：
说明某现象或某事物在它可能发生的范围内实际发 生的频率或强度，又称频率指标或强度指标。
常以百分率（%）、千分率（‰）、万分率（1/ 万）、十万分率（1/10万）等表示，计算公式为：
率
某时期内实际发生某现象的观察单位数 同时期可能发生某现象的观察单位总数
比例基数
需要注意的是，分母中所规定的平均人口是指可 能会发生该病的人群。
2.患病率: 也称现患率，表示某一时点某人群人口 中患某病的频率，通常用来表示病程较长的慢性
病的发生或流行情况，其计算公式为
某病患病率
某地某时点某病患病例数 该地同期内平均人口数
比例基数
以上比例基数可为100%、1000‰、10000／万、 100000／10万，实际中患病率的分母通常为调查 的总人数，分子为患病的人数。
本科医学统计学复习题 ( 1 )
名词解释：1.定量数据：也称计量资料，变量的观测值是定量的，其特点是能够用数值大小衡量其水平的高低。
定性资料：也称计数资料，变量的观测值是定性的，变现为互不相容的类别或属性。
2.sampling error：抽样误差，由于抽样而引起的样本统计量与总体参数间的差异。
3.standard deviation：标准差，是将方差取平方根。
4.非参数检验：不以特定的总体分布为前提，也不针对总体参数做统计推断的方法。
5. normal distribution：正态分布一种非常重要的分布类型，其特征是中间组段的频数最多，两侧的频数分布对称，并按一定的规律下降。
6.相关系数：是说明具有直线相关关系的两个数值变量间相关的密切程度和相关方向的统计量。
5.方差分析：又称F检验，其基本思想是将全部观测值的总变异按影响因素分解为相应的若干部分变异，在此基础上，计算假设检验的统计量F值，实现对总体均数是否有差别的推断，6.率的标准化：采用统一的标准对内部构成不同的各组频率进行调整和对比的方法7.假设检验：也称显著性检验，是统计推断的另一重要内容，其目的是比较总体参数之间有无差别8.构成比：表示某事物内容各组成部分在整体中所占的比重。
9.正态分布10. standard normal distribution：任何正态分布的X值通过u值转换后，称为标准化的正态分布13.医学参考值范围14.发病率15.参数估计(parameter estimation)：由样本信息估计总体参数。
它包括两种：点估计和区间估计。
16.完全随机设计17.随机区组设计18.决定系数19总体（population）：大同小异的研究对象全体。
更确切的说，总体是指根据研究目的确定的、同质的全部研究单位的观测值。
20.同质（homogeneity）：研究对象具有的相同的状况或属性等共性。
21.变异（variation）：对于同质的各观察单位，其某变量值之间的差异22. 概率(probability)：在重复试验中，事件A的频率，随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p，这个常数p就称为事件A出现的概率(probability)，记作P(A)或P。
定性数据统计分析课后练习题含答案
定性数据统计分析课后练习题含答案1. 问题描述一项研究调查了 100 名学生的职业意向，结果发现54人有医生的职业意向，23人希望成为工程师，11人希望成为演员，5人有投行的意向，7人希望成为教师。
请使用适当的统计方法回答以下问题。
2. 题目1.在这100个学生中，有多少人有IT行业的职业意向？2.有多少比例的学生有医生的职业意向？3.有多少比例的学生没有教师和医生的职业意向？4.哪个职业的意向最高？3. 答案1.IT行业的职业意向人数是5人。
解析：根据题目给出的数据，5人有投行的意向，而我们知道投行常常被归类为金融或者IT行业，所以可以推断出这5人中肯定包含有IT行业的职业意向。
2.有医生职业意向的学生比例是 $\\frac{54}{100} = 0.54$。
解析：根据题目给出的数据，有医生职业意向的学生人数为 54，而总样本数为100，所以比例为54/100=0.54。
3.没有教师和医生职业意向的学生比例是 $\\frac{23+11+5}{100} =0.39$，即 $39\\%$。
解析：根据题目给出的数据，有医生职业意向的有54人，有工程师职业意向的有23人，有演员职业意向的有11人，一共这三类职业意向的学生人数为54+23+11=88，而总样本数为100，所以没有这三类职业意向的学生人数为100−88=12，所以比例为12/100=0.12，即 $12\\%$，所以没有教师和医生职业意向的学生比例为1−0.54−0.12=0.34，即$34\\%$。
4.医生职业意向的比例最高，为 $54\\%$。
解析：根据题目给出的数据，有医生职业意向的学生人数为 54，有工程师职业意向的学生人数为 23，有演员职业意向的学生人数为 11，有投行的意向的学生人数为 5，有教师职业意向的学生人数为 7。
因此，医生职业意向的人数最多，比例为 $54\\%$。
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属性数据分析复习题
一、 填空（每题4分，共20分）
1. 按数据取值分类，人的身高，性别，受教育程度分别属于计量数据，名义数据，有序数据
2. 度量定性数据离散程度的量有离异比率， G-S 指数，熵
3. 分类数据的检验方法主要有2χ检验和似然比检验
4. 二值逻辑斯蒂线性回归模型的一般形式是011ln 1k k p x x p
βββ=+++- 5. 二维列联表的对数线性非饱和模型有 3 种
二、 案例分析题（每题20分，共60分）
1.P40习题二1，给出上分位数20.05(5)11.07χ=
0123456:0.3,0.2,0.2,0.1,0.1,0.1H p p p p p p ======
220.0518.0567(5)11.07χχ=>=,落入拒绝域，故拒绝原假设，即认为这些数据与
消费者对糖果颜色的偏好分布不相符
2.P42表
3.1独立性检验，给出上分位数2
0.05(1) 3.84χ= 012:H p p =（即认为肺癌患者中吸烟比例与对照组中吸烟比例相等） 112:H p p ≠
未连续性修正的：
22
2
2112212210.051212()106(6011332)9.6636(1) 3.8463439214n n n n n n n n n χχ++++-⋅-⋅===>=⋅⋅⋅ 带连续性修正的：
22
11221221220.051212(||)106(|6011332|53)27.9327(1) 3.8463439214
n n n n n n n n n n χχ++++--⋅-⋅-===>=⋅⋅⋅ 均落入拒绝域，故拒绝原假设，即认为肺癌患者中吸烟比例与对照组中吸烟比例不等
3.P83表
4.3 独立性检验，给出上分位数2
0.05(2) 5.99χ= 0:ij i j H p p p ++=（即认为男性和女性对啤酒的偏好无显著性差异）
220.0590.685(2) 5.99χχ=>=，落入拒绝域，故拒绝原假设，即认为男性和女性对
啤酒的偏好有显著性差异
三、简答（每题10分） 1.谈谈你对p 值的认识
P 值是：
1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。
2) 拒绝原假设的最小显著性水平。
3) 观察到的(实例的)显著性水平。
4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。
P 值（P value ）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。
如果P 值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P 值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
总之，P 值越小，表明结果越显著。
统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P<0.01 为非常显著
2.写出三维列联表各种独立性之间的关系
(,)(,)(,)(,)(,,)(,)(,)(,)(,)(,)BA BC A BC CA CB AB AC A B C B AC CA CB AB AC C AB BA BC ⎧⎧⇒⎨⎪⎩⎪⎪⎧⎪⇒⇒⎨⎨⎩⎪⎪⎧⎪⇒⎨⎪⎩⎩。