6 变量、指标、维度
概念、变量和指标
3. 指标（Indicators）
表示一个概念或变量含义的一组可观察到的事物，称 作这一概念或变量的一组指标。 概念是抽象的，而指标是具体的；概念是人们的主观 印象，而指标则是客观存在的事物。 ü 概念：社会地位 ü 指标：职业、收入、文化程度
3. 指标（Indicators）
客观指标是指反映客观社会现象的指标。它所测量 的现象包括能够被人们直接观察到或感觉到的社会 现象。 主观指标是指反应人们对客观社会现象的主观感受 、愿望、态度、评价等心理状态的指标。
4. 概念、变量和指标之间的关系
变量是概念的具体表述方式，概念必须用变量的形式反 映。 抽象程度低的概念可以直接作为变量。 抽象程度高的概念，需要通过一套指标来进行测量。 如，用“职业、收入和文化程度”来测量“社会地位” ，职业、收入和文化程度对于“社会地位”而言就是指 标，是变量的特殊形式；但是如果职业、收入和文化程 度是单独存在的，它们就是变量而不是指标。
练习
请为下面的概念设计指标： 大学生在校表现
设计要求： 所设计的指标要与特定的研究主题密切相关； 凡是与研究主题有关的指标要尽可能
A
丙
A
乙
A
丁
2. 变量（Variable）
变量就是指具有一个以上取值的概念，或者说，就是包 括一个以上范畴的概念；而那些只有一个固定不变的值 的概念，则叫做常量。 变量是概念，但是概念不一定是变量（变量能够按一个 确定标准进行不同取值）。 变量具有两个重要的性质：
构成变量的各个值必须是穷尽的 职业：工人、农民、军人、其他 构成变量的取值必须是互斥的 职业：工人、车工、磨工
《社会调查与统计分析》
第五章 测量
知识点4 概念、变量和指标
企业管理中的维度、标签、指标概念
企业管理中的维度、标签、指标概念
标签：定义为对象的一种描述方法，成为更容易被理解、被识别的一种分类及描述的组织形式。
指从原数据加工而来，能够直接为业务所用并产生业务价值的数据载体。
指标：指标是说明总体数量特征的概念及其数值的综合，是为达到某一个具体业务目标而定义的描述约定，是一种衡量目标的方法。
主要是针对某个场景而提炼的一些关键评判维度，所有的指标均可用数字来表示。
维度：维度属于事实抽象的实体对象，即可以被其他事实引用的事实属性，都可以认为是维度数据，如：性别、学号、用户、班级、作业、商品等。
特征：可以作为事物特点的象征、标志，可以是标签的一个维度。
字段：是一种物理存储的形态，指标、标签更多是在逻辑层面作为具体的存储方法。
二维表中具体的描述方法，如“还贷能力”这个标签，其信息在表中用一个字段来存储，而该字段的取值是其具体画像的内容。
指标和维度先后顺序
指标和维度先后顺序在数据分析和报告中，指标（metrics）和维度（dimensions）是两个重要的概念。
它们在对数据进行解释、分析和报告时起到了关键作用。
然而，指标和维度在处理数据时的先后顺序是有所区别的。
首先，我们需要明确指标和维度的含义。
指标是对数据进行衡量和评估的度量标准。
在数据分析中，指标用来表示和衡量其中一种结果、表现或效果。
指标可以是数值型的，如销售额、利润等；也可以是非数值型的，如用户满意度、市场份额等。
指标可以通过计算、统计或测量得到。
维度是用来描述和分类数据的属性或特征。
维度可以把数据分组，并提供一种更具体和精准的视角。
维度通常是类别型的，如时间、地理位置或产品分类等。
维度可以帮助我们对数据进行更细致和全面的分析。
在处理数据时，通常会先选择合适的维度，然后再计算相应的指标。
这是因为维度提供了数据的上下文和框架，而指标提供了分析数据的工具和方法。
首先，选择合适的维度是数据分析的第一步。
维度可以按照不同的要求进行选择，如时间维度、地理维度或产品维度等。
选择合适的维度可以帮助我们更好地了解数据，找出数据中的模式和规律。
例如，在销售数据分析中，选择时间维度可以帮助我们分析销售额的季节性变化；选择地理维度可以帮助我们分析销售额在不同地区的分布情况。
然后，根据选择的维度，我们可以计算相应的指标。
指标可以基于维度进行聚合和计算。
例如，在销售数据分析中，我们可以计算每个地区的总销售额、平均销售额或销售额的增长率等指标。
这些指标可以帮助我们了解销售的整体情况和趋势。
指标和维度之间的顺序是有一定逻辑的。
通常，我们先选择合适的维度，然后再计算相应的指标。
这是因为维度提供了数据的上下文和框架，而指标提供了分析数据的工具和方法。
选择合适的维度可以帮助我们更好地了解数据，找出数据中的模式和规律；而计算指标可以帮助我们更深入地分析和解读数据。
当然，在实际应用中，指标和维度的选择和计算是相互关联和交叉影响的。
指标维度、公式、口径、描述
指标维度、公式、口径、描述
x
指标维度、公式、口径、描述
一、指标维度
指标维度是指标的定义，分析和衡量中使用的指标，它们描述特定的管理活动，指出要评价的方面，以及可能影响绩效的因素。
指标维度包括：业务指标，质量指标，客户满意指标，财务指标，人力资源指标，业绩指标，流程指标，以及其他指标等。
二、公式
公式是一种精确表达某种数量关系的数学表达式，用于衡量某一指标的表现情况。
公式的种类很多，常见的有：总体衡量指标（TQM），比例指标，市场比率，成本指标，时间指标，服务指标等。
三、口径
口径是指指标范围和定义的总体规范，用于指定计量指标的范围、维度、准备工作、定义等。
口径规范的编制非常重要，是确定指标可靠性和准确性的基础，可以有效的防止由于指标不一致等原因引发的指标争议。
四、描述
描述是指标维度和公式的描述，用来描述指标的定义、来源、含义等。
描述旨在提供清晰的参考依据，帮助理解指标的全貌，以及指标与其他衡量指标之间的关系。
描述还有助于更好地掌握指标的操作过程，从而实现更高效的管理和运营。
panel开头的相关数据表的含义
一、panel数据表的概念panel数据表是一种多维数据表格，它包含了多个指标（变量）在多个时间点上的观测数值。
在统计学和经济学领域中，panel数据表常常用来分析跨时间和跨个体的数据变化，例如研究经济增长率、就业率以及其他宏观经济指标的变化。
对于这些需要考虑时间和个体维度的数据分析问题，panel数据表是一种非常有效的数据结构。
二、panel数据表的基本结构1. 时间维度：panel数据表中的时间维度通常表示了观测的时间点，可以是年、季度、月份等。
时间点的选择依据具体数据采集的需求，通常是平均时间间隔的时间点。
2. 个体维度：panel数据表中的个体维度代表了被观测的个体，可以是国家、公司、个人等。
个体维度可以是固定的，也可以是动态变化的。
3. 变量维度：panel数据表中的变量维度是需要被观测和分析的指标，可以是经济指标、社会指标以及其他各种数据指标。
三、panel数据表的常见应用1. 经济增长分析：利用panel数据表可以分析不同国家在不同时间点上的经济增长情况，了解各个国家的经济发展趋势。
2. 就业率研究：通过分析panel数据表中的就业率数据，可以了解不同行业、不同地区在不同时间点上的就业状况，并且可以进行趋势分析。
3. 用户行为研究：利用panel数据表可以追踪用户购物行为的变化，了解不同裙体在不同时间点上的消费习惯和偏好。
四、panel数据表分析的方法1. 固定效应模型（Fixed Effects Model）：固定效应模型是一种常用的panel数据分析方法，它可以同时考虑个体维度和时间维度的影响，并且可以控制个体固定效应和时间固定效应。
2. 随机效应模型（Random Effects Model）：随机效应模型也是一种常用的panel数据分析方法，它和固定效应模型相比，更加灵活，可以对个体和时间的随机效应进行估计。
3. 差分法（Difference-in-Difference Method）：差分法是一种常用的处理面板数据的方法，它可以通过对不同组别在不同时间点上的变化进行比较，来得出处理效果的估计。
结构方程模型变量维度
结构方程模型变量维度
结构方程模型（SEM）是一种统计分析方法，用于研究多个变量
之间的复杂关系。
在SEM中，变量维度是指构成模型的各个变量所
代表的概念或特征的维度。
这些维度可以是观察到的变量，也可以
是潜在的变量，通过测量多个指标来捕捉。
一般来说，SEM中的变量维度可以分为以下几类：
1. 潜变量维度，潜变量是无法直接观察到的变量，它们代表着
一种抽象的概念或者是背后的潜在特征。
潜变量维度可以是心理学
上的概念，比如自尊、焦虑、抑郁等，也可以是商业研究中的概念，比如品牌忠诚度、消费满意度等。
2. 观察变量维度，观察变量是可以直接观察到的变量，它们用
来衡量潜在变量维度。
观察变量维度可以是问卷调查中的问题项，
实验中的测量指标，或者是从现有数据中提取的指标。
3. 结构维度，结构维度是指变量之间的关系结构，它反映了变
量之间的因果关系或者相关关系。
结构维度可以包括直接效应、间
接效应、交互效应等。
4. 测量模型维度，测量模型维度是指潜变量和观察变量之间的
关系模型，它描述了观察变量如何被用来测量潜变量，以及测量误
差的结构。
在实际研究中，研究者需要根据研究问题和理论基础来构建
SEM模型，包括确定潜变量维度、选择观察变量、建立结构关系等。
通过SEM分析，研究者可以深入探索变量之间的复杂关系，从而更
好地理解研究领域的现象和机制。
因此，对于不同的研究问题，选
择合适的变量维度是构建有效SEM模型的关键一步。
社会调查 第七章 测量与操作化
设计指标的过程，就是由“理论→概念→指标” 的分解过程。
理论 （人的素质）
概念1 （智力）
概念2 （体力）
概念3 （思想）
指标1（记忆） 指标2（思维） 指标3（观察）
指标4 指标5 指标6 指标7 指标8 指标9
指标设计的原则
科学性 完整性 准确性 可行性
四、指标选择的多样性
有些抽象概念往往很难、甚至不可能在具体现象中找到其所对 应的指标，而且在许多情况下，一个操作性定义往往不能够完 全代表一个概念
伊庆春、蔡瑶玲1988年的15项指标
丈夫的职业或工作选择 妻子是否外出工作或改变工作 家用支出分配 储蓄、投资、保险等 婚丧喜庆时贺礼的数额
买房子或房地产 要不要搬家 是否与上一代同住 生几个孩子 用哪种避孕方法
小孩上哪所学校 小孩教育 请哪些客人吃饭 娱乐休闲活动的 家中的布置及买家具
五、操作化的几个例子
例1 “人的现代性”
美国著名社会学家英克尔斯及其合作者在研究“现代 人”时，需要对“人的现代性”这一概念进行测量。 为此，他们进行了非常周密细致的操作化工作
最终将人的现代性操作化为具有24个维度的个人现代 性综合量表
“人的现代性”的24个维度
积极参与公共事务 年老者的角色 教育期望与职业期望 可依赖性 对变革的认识与评价 公民权
例3 “现代化的生存环境”
李银河博士在研究浪漫爱情时，试图检验这样一个假 设：人们的生存环境越接近现代化，则他们越会看重 浪漫爱情
为此，她需要对“现代化的生存环境”进行操作化
“现代化生存环境”的操作化
概念
现代化的 生存环境
维度
指标
时间维度——————年 龄 空间维度——————城乡社区 社会经济地位维度——教育程度
第三章 课题的操作化
江苏现代化指标体系
江苏现代化指标体系由经济发展指标、社会结构指标、生 活质量指标构成。 经济发展指标有5个：人均DGP、科技进步贡献率、进出 口贸易总额与DGP之比、农业劳动生产率、第三产业增加 值占DGP比重。 社会结构指标2个：产业化水平（非农劳动者占社会劳动 者比重）、城市化水平。 生活质量指标13个：人均纯收入、人均预期寿命、恩格尔 系数、人均居住面积、千人拥有医生人数、万人拥有大专 以上文化程度人数、社会保障覆盖率、失业率、贫富差距 （20%高收入人口与20%低收入人口收入之比）、人口自 然增长率、城市人均拥有道路、“三废”处理率、刑事案 件发案率。
发展质量指标由经济发展质量、集约化程度、社会运行质量、生态化 程度构成。 经济发展质量指标有3个：成本费用利润率、流动资产周转率、总资 产贡献率； 集约化程度指标4个：万元产值能耗、万元产值水耗、万元产值三废 排放当量、全员劳动生产率： 社会运行质量指标7个：人口自然增长率、预期寿命、大专以上受教 育人口比例、失业率、恩格尔系数、千人拥有医生数、人均住房面积； 生态化程度指标5个：废气综合处理率、废水排放达标率、固体废弃 物综合利用率、水资源重复利用率、污染治理投资占GDP比例。 发展公平指标由收入公平度（城乡收入差距）、就业公平度（男女就 业公平度）、教育公平度（男女受教育公平度）构成。
概念变量常量指标1指标2指标3社会阶层收入方面文化方面职业方面周薪月薪年薪文化程度职业作为变量的概念维度指标1列出概念维度2发展测量指标社会阶层收入方面文化方面职业方面月薪年薪文化程度职业作为变量的概念维度指标四概念的操作化1概念
第三章 操作化
一、概念 二、变量 三、指标 四、概念的操作化 五、概念操作化的实例
简要说明概念、变量、指标三者的关系
简要说明概念、变量、指标三者的关系概念、变量和指标是研究和描述现象的重要概念，它们在各个学科领域都有着重要的应用。
概念是对事物或现象的一般描述，变量是具体表现概念的特征或属性，指标则是衡量和度量变量的具体标准或方法。
概念是人们对事物的一种认识和理解，是较为抽象的表达方式。
概念通常通过定义来进行界定，它反映了人们对事物本质、属性和特征的思考和总结。
概念的形成是人类思维活动的结果，它是人们对事物的一种观点或看法，是对具体、个别事物的总结和归纳。
例如，在社会学中，社会阶级就是一个概念，描述了社会中人们根据经济和社会地位划分的不同群体。
变量可以理解为概念的具体表现，它是指原本是抽象概念的某一特征或属性通过观察和测量而变得可度量的现象。
变量是对现实世界中实际存在的事物进行抽象和概括后得到的，它可以是数量性的，也可以是质性的。
例如，在经济学中，收入是一个变量，可以通过统计数据来进行测量和分析。
指标是衡量和度量变量的具体标准或方法。
指标是用来表示和测量一个变量的具体数值和表现形式，它可以是单一的指标，也可以是复合的指标。
指标的设计需要考虑到测量的准确性和可靠性，并且要能够反映变量的真实状况。
例如，在医学中，身高和体重是常用的指标，用来衡量一个人的生长发育和健康状况。
概念、变量和指标之间存在着密切的联系和相互依赖。
概念是对事物或现象的抽象和概括，它是变量的基础和根源。
变量是概念的具体表现，它具体体现了概念的特征和属性。
指标则是对变量进行度量和测量的具体方式，它是转化变量为可观测和可度量形式的工具和手段。
概念、变量和指标之间的关系可以用一个倒金字塔来形象地表示。
概念是最抽象的层次，它包含了多个变量；变量则是中间层次，它包含了多个指标；指标是最具体的层次，它是对变量的具体度量和表达。
在研究和实践过程中，概念、变量和指标是相互作用和相互影响的。
研究者在定义概念时需要考虑到变量的选择和界定，变量的选择则需要根据概念的属性和特征来确定。
变量维度的概念
变量维度的概念变量维度是统计学和数据分析中的一个重要概念。
在数据分析中，我们常常需要处理多个变量之间的关系和特征，而变量维度正是描述和表达这些变量的特征的一种方式。
在本文中，我们将详细介绍变量维度的概念。
首先，我们需要明确变量的定义。
在数学和统计学中，变量是指具有不同取值的一个或多个观测值。
变量可以是任何类型的数据，包括数字、文字、日期等等。
在数据分析中，我们通常将变量分为自变量和因变量两种类型。
自变量是研究者可以控制和操纵的变量，它被用来解释或预测因变量。
而因变量是受自变量影响的变量，它是我们想要研究或观察的现象或结果。
接下来，我们来介绍变量维度的概念。
变量维度是指一个变量可以取值的种类或类别的数量。
它描述了变量的取值范围和变化情况，反映了变量的多样性和复杂性。
一个变量可以有一个或多个维度。
例如，一个性别变量可以有两个维度，即男性和女性；一个血型变量可以有四个维度，即A型、B型、AB型和O型。
在实际数据分析中，变量的维度会因具体的情境和目标而有所不同。
变量维度对数据分析的意义重大。
首先，变量维度可以帮助我们理解和描述数据的特征。
通过观察变量的维度，我们可以了解到变量所包含的信息和差异，并从中识别出关键特征。
例如，对于一个销售数据中的产品类型变量，通过观察变量的维度，我们可以了解到该数据中有哪些不同的产品类型，从而帮助我们区分产品的特征和销售情况。
其次，变量维度可以用于数据分析的分类和分组。
通过将数据按照变量的维度进行分类和分组，我们可以在研究和分析中得到更具体和有针对性的结果。
例如，在调查数据中，我们可以根据被调查对象的年龄将数据分组，然后比较不同年龄组的调查结果，从而发现不同年龄组之间的差异和特点。
此外，变量维度还可以用于数据的可视化和展示。
在数据可视化中，我们常常使用图表和图形来展示数据的特征和结构，而变量的维度可以作为图表的横轴或纵轴。
通过将变量的不同维度在图表中进行展示，我们可以直观地观察到变量的分布和变化趋势。
数据分析中的维度和度量指标选择
数据分析中的维度和度量指标选择在数据分析中，选择合适的维度和度量指标是至关重要的。
维度和度量指标是数据分析的基础，能够帮助我们对数据进行更深入的理解和分析。
本文将介绍数据分析中维度和度量指标的概念及其选择方法。
一、维度的选择维度是指用来描述数据的特征或属性的属性集合，通过维度可以对数据进行分类、分组和过滤。
在选择维度时，需要考虑以下几个方面：1. 目标分析首先要明确自己的分析目标，确定需要关注的问题是什么。
根据不同的问题，选择相应的维度进行分析。
比如，如果想要分析销售额的变化趋势，可以选择时间作为维度。
2. 数据可用性考虑数据的可获得性和可用性。
选择那些在现有数据中存在且容易获取的维度。
比如，如果想要分析产品销售情况，可以选择产品名称、地区和销售日期作为维度。
3. 维度关联性不同的维度之间可能存在关联性，选择具有相关性的维度可以帮助发现数据之间的关系和规律。
比如，如果想要分析客户购买行为，可以选择客户的年龄、性别和购买日期作为维度。
二、度量指标的选择度量指标是用来衡量和计量数据的指标，用于量化和评估维度之间的关系。
在选择度量指标时，需要考虑以下几个方面：1. 目标衡量明确自己要衡量的目标是什么，确定需要关注的数据指标是什么。
根据不同的目标，选择相应的度量指标进行分析。
比如，如果想要衡量销售业绩，可以选择销售额、销售数量和销售增长率作为度量指标。
2. 数据类型考虑数据的类型和性质，选择适合该类型数据的度量指标。
比如，对于离散型数据可以选择频率、数量等指标，对于连续型数据可以选择平均值、中位数等指标。
3. 业务需求考虑业务的需求和要解决的问题，选择能够最好满足业务需求的度量指标。
比如，如果想要衡量市场份额，可以选择市场占有率、增长率等指标。
三、综合选择在选择维度和度量指标时，综合考虑维度和度量指标之间的关系，确保它们能够配合使用，相互补充和支持，以达到更好的分析效果。
在具体的数据分析中，可以通过数据可视化工具来展示维度和度量指标之间的关系，如柱状图、折线图等。
事实表，维度，度量，指标之间的关系
事实表，维度，度量，指标之间的关系事实表：每个数据仓库都包含⼀个或者多个事实数据表。
事实数据表可能包含业务销售数据，如销售商品所产⽣的数据，与软件中实际表概念⼀样维度：说明数据，维度是指可指定不同值的对象的描述性属性或特征。
例如，地理位置的维度可以包括“纬度”、“经度”或“城市名称”。
“城市名称”维度的值可以为“旧⾦⼭”、“柏林”或“新加坡”。
指标：衡量数据，指标是指可以按总数或⽐值衡量的具体维度元素。
例如，维度“城市”可以关联指标“⼈⼝”，其值为具体城市的居民总数。
维度和指标的关系：虽然维度和指标可以独⽴使⽤，但常见的还是相互结合使⽤。
维度和指标的值以及这些值之间的关系，使您的数据具有了意义。
为了挖掘尽可能多的深层次信息，维度通常与⼀个或多个指标关联在⼀起。
例如，维度“城市”可以与指标“⼈⼝”和“⾯积”相关联。
有了这些数据，系统还可以创建“⼈⼝密度”等⽐值指标，带来有关这些城市的更详细的深⼊信息。
度量：事实表和维度交叉汇聚的点，度量和维度构成OLAP的主要概念，这⾥⾯对于在事实表或者⼀个多维⽴⽅体⾥⾯存放的数值型的、连续的字段，就是度量。
这符合上⾯的意思，有标准，⼀个度量字段肯定是统⼀单位，例如元、户数。
如果⼀个度量字段，其中的度量值可能是欧元⼜有可能是美元，那这个度量可没法汇总。
在统⼀计量单位下，对不同维度的描述。
指标与度量的关系：这就得说到指标，我愿意表述为"它是表⽰某种相对程度的值"。
区别于上⾯的度量概念，那是⼀种绝对值，尺⼦量出来的结果，汇总出来的数量等。
⽽指标⾄少需要两个度量之间的计算才能得到，例如收⼊增长率，⽤本⽉收⼊⽐上上⽉收⼊。
当然可能指标的计算还需要两个以上的度量。
6 变量、指标、维度
实验研究中可操作的自变量：指出操作程序
“饥饿”是指剥夺个体进食24小时后个体存在的状态
“挫折”是指通过阻碍一个人达到其渴望的、近在咫 尺的目的而使该个体所发生的一种心理状态。 在本研究的实验中我们设置了三个级别的奖励：20元 10元和5元，并鼓励大家在实验过程中努力表现，表
现越好将越有可能获得高等级的奖励。
抽象定义和操作定义
许昌学院▪教育科学学院 马来祥
强调：方法课的价值
明确研究问题的基本方法和技巧 科学解决研究问题的设计和程序 表达研究结果的方法和基本规则 ……
研究方法课不会直接告诉我们应该研究什么题目，也 不会直接告诉我们一个具体的变量其操作定义是什 么……，它只是做好研究的必要而非充分知识！
一、抽象概念的产生及其测量
抽象概念是对既有具体事例的主观概括
例如：我们把一个人的以下行为称为“偏见” 认为黑人是很肮脏的 认为女人比不上男人 不愿与艾滋病人交往 ……
通过有代表性的指标，抽象概念得以被测量
测验的维度是为了更细致准确的理解抽象概念，而对
其代表性指标进行的归类！
逆反心理的类型
逆反行为的类型
欲开创一个全新的领域或分析定义的冲突，需列举定义 对于一般的研究，无需列举，只需介绍自己认可的定义 对自己认可的定义，无须做过多解释，只需点明其本质
“由传统逻辑来看，真实定义（抽象概念）……是概括事 物的“基本特性”……，然而，对严格的科学研究而言， 所谓“基本特性”实在是过于模糊，以致根本无法使用。 Carl G. Hempel, 1952
操作定义不一定完全科学，但却而具备了基本的科学 特性：概念绝对具体且不会模棱两可！
银行存款 职业情况 家族血统 ……
数据分析：维度和指标的区分
数据分析：维度和指标的区分如下图，这里是一些指标和维度混合在了一起你能按照指标和维度来分类么？1指标和维度指标，是衡量事务发展程度的单位和方法，通常需要经过加和、平均等聚合统计才能得到，并且是在一定条件下的。
像上图的，UV/PV，页面停留时长，用户获取成本，就是指标维度，是事务现象的某种特征，如性别，地区，时间都是维度。
像上图的，地域，版本，操作系统等都是维度形象来说，维度是站着的，也就是上图的城市和浏览器这一列而指标是躺着的，也就是像旧金山的这一行，有会话数，每次会话浏览数，两个指标2基础指标和复合指标复合指标，是在基础指标基础上，通过加减乘除等运算方式得到的，比基础指标更加有参考意义比如跳出率这个复合指标跳出率 = （从一个页面返回的次数） / （总的访问这个页面的次数）比如产品A的跳出率是50%，产品B的跳出率是70%,明显产品A的页面更加吸引用户3数据分析师，应该看什么（1）看趋势看趋势，即是看目标数据的时间走向趋势，是波动大还是较平缓？哪个阶段变化较大？异常点落在哪个时间段？看趋势的目的是把握整体的走向。
（2）看对比更多时候，环比和同比看不出什么问题，更不能说明问题，尤其是环比和同比结果相差不大的时候。
这时候，可以与上月对比看看，稳定性如何？集中度有变化吗？变量之间有关系吗？相关关系是多大？可选工具有：堆积柱形图、方差分析、相关分析、回归分析等。
（3）看细分在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。
这里的细分一定要进行多维度的细拆。
常见的拆分方法包括：分时：不同时间短数据是否有变化。
分渠道：不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。
分地区：不同地区的数据是否有变化。
组成拆分：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词；店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。
6变量指标维度
6变量指标维度
变量：变量是指一个特定的属性或指标，它代表一组实物，它不同于其他属性或指标，我们可以利用变量来描述和分析一组数据。
它可以用数字或符号来描述，也可以用字母来表示。
变量在模型中的操作是可以控制的，可以调整这些变量，从而改变输出。
指标：指标是一组与特定概念、过程或状态相关的测量变量，可以用来衡量一个特定的情况或结果。
指标的重点在于比较其中一特定概念或状态的变化，而不是变量本身。
典型的应用是指标可以衡量一组数据的增长或衰减，从而得出一些概念的总体表现。
维度：维度是一组属性，它们可以用来描述或分类一个概念或现象。
例如，经济发展维度可以包括经济增长、贫富差距和财富分配，以便更好地理解经济发展的不同方面。
每个属性都可以通过收集数据和统计分析准确地度量，维度本身不是一个可测量的变量，而是一组变量的组合。
指标 维度 大全
指标维度大全
指标和维度是在不同领域和上下文中用于衡量和描述某种特定属性、状态或量的工具。
以下是一些可能的指标和维度，不同领域可能有不同的指标和维度：
社会经济领域：
- 经济指标：GDP增长率、通货膨胀率、失业率、贸易顺差等。
- 社会指标：教育水平、医疗保健覆盖率、贫困率、预期寿命等。
- 环境指标：碳排放量、空气质量指数、水资源利用率、生物多样性指数等。
绩效评估领域：
- 业绩指标：销售额、市场份额、客户满意度、利润率等。
- 生产指标：生产效率、工作效能、产品质量指标、及时交付率等。
- 团队指标：团队合作度、员工满意度、领导力评估等。
健康医疗领域：
- 健康指标：血压、血糖水平、心率、体重指数等。
- 医疗指标：诊断准确率、手术成功率、康复时间、医疗资源利用率等。
教育领域：
- 学术指标：学生成绩、毕业率、学科排名、教学效果评估等。
- 教学指标：教学质量评估、师生比、课程覆盖率、学习资源丰富度等。
可持续发展领域：
- 能源指标：可再生能源比例、能源消耗效率、能源碳排放等。
- 资源指标：水资源消耗率、废物回收利用率、土地利用效率等。
这些指标和维度可能根据不同领域和具体情况有所不同。
在实际应用中，选择合适的指标和维度对于准确评估和有效管理非常重要。
数据指标模板
数据指标模板是一个用于组织、记录和评估数据指标的工具。
以下是一个示例的数据指标模板：指标名称：指标定义：简短描述该指标的含义和计算方法。
数据来源：说明该指标的数据来源，例如数据库、日志文件、第三方服务等。
采集频率：说明该指标的采集频率，例如每天、每周、每月等。
指标维度：维度1：描述该维度的含义和度量标准。
维度2：描述该维度的含义和度量标准。
指标计算公式：公式1：描述如何计算该指标的公式。
公式2：描述如何计算该指标的公式。
指标值范围：正常范围：描述该指标的正常值范围。
警告范围：描述该指标的警告值范围。
异常范围：描述该指标的异常值范围。
数据可视化：可视化工具：说明用于数据可视化的工具或平台。
可视化图表类型：描述用于展示该指标的可视化图表类型，例如柱状图、折线图、饼图等。
数据分析方法：分析目的：简述进行数据分析的目的。
分析方法：描述将采用的分析方法，例如趋势分析、比较分析、关联分析等。
数据质量评估：数据质量标准：描述数据质量的标准和要求。
数据质量检查方法：描述用于检查数据质量的工具或方法。
模型中的变量有哪些
模型中的变量有哪些在SCP（结构-行为-绩效）模型中，主要的变量可以分为三类，分别对应模型的三个组成部分：结构、行为和绩效。
结构变量（Structure Variables）结构变量主要描述市场的物理特征，包括：1.市场集中度：衡量特定市场中企业的数量和规模分布，通常通过市场份额来计算。
2.产品差异化：指企业间产品的可替代程度，产品差异化程度越高，企业间的竞争就越不完全。
3.进入和退出壁垒：进入壁垒是指新企业进入市场时面临的障碍，而退出壁垒则是企业离开市场时面临的困难。
4.成本结构：包括固定成本和变动成本的比例，这会影响企业的定价策略和产量决策。
5.垂直一体化程度：指企业在一个产品或服务的生产和分销过程中占据的连续阶段数。
6.多样化程度：指企业生产经营的产品大类的多少。
7.技术条件：包括生产技术、研发能力等，这些都会影响企业的竞争地位。
行为变量（Conduct Variables）行为变量主要描述企业在市场中的行为，包括：1.定价策略：企业如何设定其产品或服务的价格。
2.产品策略：包括产品开发、产品组合、产品生命周期管理等。
3.促销策略：企业如何通过各种手段来刺激消费者购买其产品或服务。
4.分销策略：企业如何选择和管理其分销渠道。
5.投资策略：企业在扩大生产、研发、市场营销等方面的投资决策。
6.合并与收购策略：企业通过合并或收购其他企业来增强自身竞争力或实现多元化经营。
绩效变量（Performance Variables）绩效变量主要衡量企业的经营成果和市场表现，包括：1.利润率：衡量企业盈利能力的指标，通常是利润与销售额的比率。
2.市场份额：企业在特定市场中的销售额或销售量占该市场总额的比例。
3.销售增长率：企业销售额的增长速度。
4.资产回报率（ROA）：衡量企业资产盈利能力的指标，是净利润与总资产的比率。
5.股东权益回报率（ROE）：衡量企业对股东投资回报的指标，是净利润与股东权益的比率。
6.创新率：企业推出新产品或服务的速度和能力。
指标体系 关键指标 维度指标 辅助指标
指标体系关键指标维度指标辅助指标
在数据分析、业务评估或绩效管理中，我们经常会听到“指标体系”、“关键指标”、“维度指标”和“辅助指标”这些术语。
以下是对这些术语的简要解释：
1.指标体系：
它是一个结构化、系统化的指标集合，用于全面、多角度地衡量和评价某一事物或现象。
指标体系通常包括多个层级，从顶层的关键指标到更细化的维度指标和辅助指标。
2.关键指标（KPI,Key Performance Indicators）：
关键指标是用于衡量和评价组织、部门或个人绩效的最重要、最核心的指标。
KPIs通常与组织的战略目标直接相关，并能够反映目标的
达成情况。
举例：在电商领域，销售额、订单量、用户增长率等可能是关键指标。
3.维度指标：
维度指标是用于对关键指标进行细化和拆解的指标，帮助更深入地理解和分析关键指标的表现。
维度指标通常用于提供额外的上下文信息，帮助识别问题或机会所在的具体领域。
举例：如果销售额是一个关键指标，那么按产品类别、销售渠道、地理位置等划分的销售额就是维度指标。
4.辅助指标：
辅助指标是用于补充和支持关键指标和维度指标的额外指标。
它们可能不是直接衡量绩效的核心指标，但可以提供有价值的信息，帮助更全面地理解业务或现象。
举例：在电商领域，用户满意度、页面浏览量、平均订单价值等可能是辅助指标，因为它们提供了关于用户行为和偏好的额外信息。
在设计指标体系时，通常需要确保指标之间具有逻辑性和互补性，以便能够全面、准确地反映所关注的事物或现象。
同时，还需要根据具体情况定期审查和更新指标体系，以确保其持续有效和相关。
OLAP的基本概念
OLAP的基本概念（1）变量（度量）变量是数据度量的指标，是数据的实际意义，即描述数据“是什么”。
像上面示例中的人数。
（2）维度维度是描述与业务主题相关的一组属性，单个属性或属性集合可以构成一个维。
如上面示例中的学历、民族、性别等都是维度。
（3）维的层次一个维往往可以具有多个层次，例如时间维度分为年、季度、月和日等层次，地区维可以是国家、地区、省、市等层次。
这里的层次表示数据细化程度，对应概念分层。
后面介绍的上钻操作就是由低层概念映射到高层概念。
概念分层可除根据概念的全序和偏序关系确定外，还可以通过对数据进行离散化和分组实现。
（4）维的成员若维是多层次的，则不同的层次的取值构成一个维成员。
部分维层次同样可以构成维成员，例如“某年某季度”、“某季某月”等都可以是时间维的成员。
（5）多维数组多维数组用维和度量的组合表示。
一个多维数组可以表示为（维1，维2，……，维n，变量），例如（部门，职系、民族、性别，人数）组成一个多维数组。
（6）数据单元（单元格）多维数组的取值。
当多维数组中每个维都有确定的取值时，就唯一确定一个变量的值。
数据单元可以表示为（维1成员，维2成员，……，维N成员，变量的值），例如（人事教育部，技能，回族，男，1人）表示一个数据单元，表示人事教育部职系是技能的回族男性有1人。
（7）事实事实是不同维度在某一取值下的度量，例如上述人事教育部职系是技能的回族男性有1人就表示在部门、职系、民族、性别四个维度上企业人数的事实度量，并且在为人数事实中包含部门维度人事教育部这一个维度层次，如果将人数事实的所有维度考虑在内，就构成有关人数的多维分析立方体。
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主体变量：存在于研究对象主体之上【性别、性格】 客体变量：存在于研究对象主体之外【课程、气氛】 直接测量：可以直接观察的外部表现【年级、成绩】
间接测量：无法直接观察的内部状态【动机、态度】
主体变量 直接测量 间接测量
客体变量 直接测量 间接测量
性别
年龄
性格
动机
课程
教法
气氛
印象
自 变 量
社会经济地位经常通过收入和受教育程度来衡量，个
体收入和受教育程度越高，意味着社会经济地位越高。
[衡量指标：这一句写在综述中抽象定义之后]
采用访谈的方法通过两个问题来确定被试的收入和受 教育程度。问题一：过去12个月里，您家庭的总收入 有多少？问题二：您的最高学历是什么？（测量方法） 家庭总收入在4万元以下的定义为较低收入，4万元以 上的定义为较高收入；学历为本科以下的定义为较低 学历，本科以上的定义为较高学历。高收入高学历者 为高地位；高收入低学历者为较高地位；低收入高学 历者为较低地位；低收入低学历者为低地位（解释方法） [测量方法和分类标准：这两句写在研究方法部分]
实验研究中可操作的自变量：指出操作程序
“饥饿”是指剥夺个体进食24小时后个体存在的状态
“挫折”是指通过阻碍一个人达到其渴望的、近在咫 尺的目的而使该个体所发生的一种心理状态。 在本研究的实验中我们设置了三个级别的奖励：20元 10元和5元，并鼓励大家在实验过程中努力表现，表
现越好将越有可能获得高等级的奖励。
抽象定义和操作定义
许昌学院▪教育科学学院 马来祥
强调：方法课的价值
明确研究问题的基本方法和技巧 科学解决研究问题的设计和程序 表达研究结果的方法和基本规则 ……
研究方法课不会直接告诉我们应该研究什么题目，也 不会直接告诉我们一个具体的变量其操作定义是什 么……，它只是做好研究的必要而非充分知识！
“操作化是一件说比做要容易的事情。向他人解释
操作化定义的重要性和目的，甚至操作化的一般过
程，都是很容易的事。然而，除非你自己尝试去操 作化一个复杂的变量，否则你就体会不到操作化的
困难！”……Patricia Fisher
三、对变量和指标的补充知识
变量的类别
主体变量和客体变量
直接测量变量和间接测量变量 研究变量与非研究变量
感兴趣的活动 擅长的活动 喜好的职业 能力类型 职业价值观（五个指标预测职业倾向）
对待某事的态度
很感兴趣 较感兴趣 较不感兴趣 很不感兴趣
比较反感 极其反感
变量：家庭状况
完整家庭 父母双亡 父母离异：跟随母亲 父母离异：跟随父亲 单亲家庭：跟随母亲 单亲家庭：跟随父亲 指标可否简化为以下四项？ 1 2 3 4 完整家庭 父母双亡 父母离异 单亲家庭
逆反心理的类型
逆反行为的类型
欲开创一个全新的领域或分析定义的冲突，需列举定义 对于一般的研究，无需列举，只需介绍自己认可的定义 对自己认可的定义，无须做过多解释，只需点明其本质
“由传统逻辑来看，真实定义（抽象概念）……是概括事 物的“基本特性”……，然而，对严格的科学研究而言， 所谓“基本特性”实在是过于模糊，以致根本无法使用。 Carl G. Hempel, 1952
连续变量的操作定义（2）：
认真阅读问卷 ，并从中归纳变量得分高低的表现
自我价值感是对自我存在价值的感受，是个人在社会 生活中认知和评价客体自我对主体自我和社会主体 （群体或他人）的作用时所产生的自我情感体验 群体活动中的自我价值感是指个体对自己在活动中的 能力、重要性和良好自我形象的意识与体验，自我价 值感高的个体认为自己是有能力的、对他人以及活动 任务的完成都是重要的，别人对自己有着良好的评价
变量指标：细致程度
只要指标能够完整的描述变量，细致程度取决于我们 是否认为其有影响，以及我们是否关注其影响！ 家庭经济状况（年收入） A 10万以上 B 5-10万 C 2-5万 D 0-2万
年收入11万元与年收入11亿元被归入一个类别正确吗？
答：如果我们认为类似11亿元这样的高收入极其少见， 那么我们没有必要将其单列出来！
本研究中自我价值感将在个体参与群体活动后作为一 种带有情境性的自尊来测量，使用改编后的罗森伯格 自尊量表（Rosenberg, 1965）。 量表改编的原则就是在问卷的每个项目前都加入“在 活动中”这样的语句，以使对自尊的测量具有情境性。 如原量表中的项目“我认为自己很不错”，改编后成 为“我认为自己在活动中表现得很不错”。 [这两句写在研究方法的测量工具介绍部分]
一、抽象概念的产生及其测量
抽象概念是对既有具体事例的主观概括
例如：我们把一个人的以下行为称为“偏见” 认为黑人是很肮脏的 认为女人比不上男人 不愿与艾滋病人交往 ……
通过有代表性的指标，抽象概念得以被测量
测验的维度是为了更细致准确的理解抽象概念，而对
其代表性指标进行的归类！
如下阐述能加深我们对于“幸福”和“绝望”的理 解
“幸福”就是需要的满足 如猫吃鱼,狗吃肉,奥特曼打小怪兽 “绝望”就是丧失了希望。 如在饭馆吃饭点了两菜，吃第一个：“世上还有比 这更难吃的吗？”吃第二个：“靠 还真有!"
操作定义的表达方法
分类变量的操作定义 概念的衡量指标 指标的测量方法 结果的分类标准
在实验过程中我们通过让被试完成不同难度的试题设 置一些障碍。高挫折情境中的被试将完成我们设置的
高难度题目，所以其得到20元奖励的可能性就越小。
低挫折情境中的被试将完成我们设置的低难度题目， 其很容易获得最高的20元奖励。
抽象定义和操作定义相结合，让人明白你研究的变量 究竟是什么，具体指什么，以及各变量如何测量！
因 变 量 研究变量 中介变量 调节变量 无关变量 非研究变量 混淆变量 其他变量
由实验者操纵、掌握的变量
可能因自变量而变并被关注的变量 介于自因变量之间解释两变量关系 其变化会改变自因变量之间的关系 影响研究结果需控制【控制变量】 需控制但没有控制好【额外变量】 不影响结果无须控制的非研究变量
• 家庭经济条件越好的孩子在幼儿园越容易生病
家庭经济条件
对孩子的卫生要求
孩子的抵抗力
• 低正义感且攻击水平高的孩子易受同伴排斥
同 伴 排 斥 程 度
低正义感的孩子
高正义感的孩子
攻击水平：低
攻击水平：高
指标的类别 衡量各定义的维度 衡量各维度的项目 衡量各项目的选项
变量指标：能够全面代表变量（完整程度）
变量：职业倾向
测验的项目就是这些与大家的经验都一致的抽象概念 测量指标，体现在问卷、行为检核表和访谈提纲中：
二、抽象概念和操作概念的表述
某同学对逆反心理的概念界定
逆反心理的本质
各个角度的定义 逆反心理的特点
如同大陆、台湾、西方的定义，也完全务必要介绍
各种逆反心理的分类方法，如同人格研究中介绍埃森克、卡特尔、大五等，完全无必要
连续变量的操作定义（3）：
阐明变量包含的类别，并作简要解释
亲社会倾向是指个体通常在何种情况下做出亲社会行为。 Carlo经过对前人研究的梳理，提出了六种广为认可的亲 社会倾向类型，分别是（1）利他倾向：出于减轻他人痛 苦的目的而做出亲社会行为；（2）依从倾向：在他人的 请求下做出亲社会行为；（3）情绪倾向：在自己情绪被 唤起的情境中做出亲社会行为；（4）公开倾向：在公共 场合或有人看到的情况下做出亲社会行为；（5）匿名倾 向：在受助者不知道帮助者是谁的情况下做出亲社会行为； （6）紧急倾向：在紧急事件发生时做出亲社会行为。
“大学表现”的测量指标 专业课成绩好 公共课成绩好 积极参加活动…… 大学表现=学习成绩均分*0.8+综合测评*0.2
连续变量的操作定义（1）：阐明指标、测量方法 “合适”在本研究中指石凳的利用率高（此处只选择了 一个指标，排除了舒适性等指标），即固定的某段时间 之内使用人次多（此处只选择了一种测量方法即观察， 也确定了观察的具体内容，即具备了基本的科学 特性：概念绝对具体且不会模棱两可！
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做到“科学”的“以偏概全”，前提是在追求“偏” 之前，先把“全”解释清楚。无数的“偏”就构成 了“全”。
在我们力所能及的范围内，我们应该追求对抽象定义 最有代表性的测量指标，而非草率的将定义操作化！