第八章研究资料的分析.ppt

2.情境分析 （1）情境分析是把资料放在研究现象所处的自然情境中，按照事情发生的线索对有关的事件和人物进行描述性分析。情境分析强调对事物做整体的和动态的描述，注意寻找把资料连接成一个叙事结构的关键线索。 （2）情境分析的结构可以有不同的方式：可以是时间的先后次序，也可以是逻辑上的意义联系，可以把一次观察或访谈写成一个情境片段，也可以把几次获取的材料写成一个故事，还可以把几个故事连成一体，组成一个综合个案。 第八章 研究资料的分析 狭隘的经验主义者好像蚂蚁，只会收集材料而不会加工使用；经院哲学家就像蜘蛛那样，只会从肚子里吐丝结网；真正的哲学家应当像蜜蜂，既能收集材料，又能消化加工。 ——英国哲学家培根 第一节 研究资料的统计分析 一、对统计的理解 1.统计是一种现象 2.统计是一种规律 3.统计是一种思想 4.统计是一系列分析的技术和方法 二、平均值、标准差和相关系数的计算 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 。 （一） 集中量和平均值 集中量是代表一组数据典型水平或集中趋势的量，反映频数分布中大量数据向某一点集中的情况。平均值（算术平均值) 是统计学中最容易理解和最常用的集中量指标。 （二）差异量和方差、标准差 集中量可以描述一组数据的平均水平、向某一点集中的趋势，但没有反映一组数据的全部特征。一组数据，不仅有 集中的趋势，同时，也有离散的、变异的状态。比如, 两组学生测验成绩如下： 甲组 54，63，72，74，82，88，99 乙组 67，71，73，76，79，82，84 虽然平均分都是76，但离散的程度却不同。 表示一组数据变异程度或离散程度的量称为差异量。差异量越大表示数据分布范围越广、越不整齐；差异量越小，表示数据分布得越集中，变动范围越小。 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： 标准差是方差的平方根。其定义式为： 标准分 标准分是以标准差为单位来计量每个分属于平均分之间的离差。（某个分数的离均差包含几个标准差）反映某个分数在所有分数中的相对位置。 标准分数又称z分数 （三）相关系数 平均值、标准差都是对单变量进行描述的特征量。对两个变量之间的变化关系需要用相关量来描述。 两个变量之间的变化关系从变化方向看，有三种情况： 正相关 两个变量的变化方向一致。一个变量值变大时，另一个变量值也随之变大。 负相关 两个变量的变化方向相反。一个变量值变大时，另一个变量值随之变小。 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。 相关系数的取值范围是在-1到+1之间。 +、 -号表示相关关系的方向。+号表示变化方向一致，为正相关。-号表示变化方向相反，为负相关。 r 的绝对值表示两个变量之间的密切程度。绝对值越接近1，表示两个变量之间关系密切，越接近0，表示两个变量间的关系越不密切。 积差相关系数的定义式 两个变量离差乘积之和除以n 所得之商称为协方差 。离差积之和的大小，反映两个变量之间的关系。两个离差除以相应的标准差，变成两个标准分，把协方差变成相对量。积差相关系数就是两个变量离差除以各自的标准差所得标准分乘积之和除以 n所得之商。数值范围在-1.00至1.00之间。 三、Z检验、t检验、x2检验 统计检验是为了确定统计量的差异是由于什么原因引起的。有两种原因可以引起统计量之间的差异：一种是由于它们来自两个不同的总体，另一种原因是由于抽样误差引起的，不是本质的差异。 （一）平均数的差异显著性检验是常用的参数检验方法，分两种情况： 一是关于样本平均数与总体平均数差异的显著性检验：在大样本前提下（样本总数超过30列），且总体服从正态分布，总体方差已知的情况下，用z检验；而在小样本前提下，总体方差未知的前提下，则用t检验。 二是关于两组样本平均数差异的显著性检验，如两个总体都服从正态分布，总体方差已知的情况下，用z检验；而在总体方差未知的情况下，用t检验。 （二）x2检验 能同时检验一个因素两项或多项分类的实际观察数与某理论次数分布是否相一致的问题；还能用于检验两个或多