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1. 數(shù)據(jù)類型
學(xué)過(guò)數(shù)學(xué)的童鞋都知道,數(shù)學(xué)里面分了兩類數(shù)據(jù),離散和連續(xù)數(shù)據(jù),聽(tīng)上去文縐縐的,不懂。那我問(wèn)男人和女人知道不,知道,對(duì)了這種就是離散數(shù)據(jù)。身高體重知道不,知道,這種就是連續(xù)數(shù)據(jù)。離散數(shù)據(jù)可以理解為分類,類別,數(shù)個(gè)數(shù);而連續(xù)數(shù)據(jù)理解為算平均值,度量,比如平均身高,平均年齡,但不能說(shuō)成是平均性別。離散和連續(xù)數(shù)據(jù)是數(shù)學(xué)上文縐縐的稱呼。如果我們是做數(shù)據(jù)分析,通常又換成另外一種稱呼,定類和定量數(shù)據(jù)。定類就是離散數(shù)據(jù),定量就是連續(xù)數(shù)據(jù)。
2. X和Y
除了數(shù)據(jù)類型外,數(shù)學(xué)上老是有一些符號(hào),比如X,Y,Z, α, β,γ,還有好多拉丁符號(hào),看著都頭疼,而且更糟糕的是發(fā)音還那么奇怪。這些都是數(shù)學(xué)用詞,如果是數(shù)據(jù)分析,只需要知道X和Y就可以。為什么這么簡(jiǎn)單呢?數(shù)據(jù)分析通常是用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景,讓所有人都會(huì)所有人都能懂的。而數(shù)學(xué)符號(hào)是專業(yè)性名詞,一小部分學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)專業(yè)的人群才懂。
而X,Y基本所有人都懂,平面二維式思維,如果加上Y就變成空間三維思維。這種會(huì)變得復(fù)雜難懂,而數(shù)據(jù)分析出來(lái)結(jié)果是讓人理解讓人懂的,越簡(jiǎn)單易懂越有意義越有用的結(jié)論越受歡迎。因此從數(shù)據(jù)分析角度來(lái)看,只需要懂X,Y這兩個(gè)符號(hào)就OK。別小看X,Y這兩個(gè)符號(hào),加上上述的數(shù)據(jù)類型,它們可以產(chǎn)生非常多的組合,也稱作分析方法。
有了X,Y,我們可以研究X和Y之間的關(guān)系情況,比如X對(duì)于Y的影響關(guān)系,X對(duì)于Y的差異關(guān)系等。下面一一講述。
3. X和Y的組合方法
再講組合之前,先單獨(dú)講下不區(qū)分X和Y的分析方法,如下表格:

碩士論文寫作時(shí)如何選擇SPSS分析方法


當(dāng)不需要區(qū)分不區(qū)分X和Y時(shí),比如我只研究性別1個(gè)數(shù)據(jù),或者只研究身高,體重情況如何等。并不需要研究關(guān)聯(lián)關(guān)系,所以并不涉及X和Y的關(guān)聯(lián)關(guān)系。這種都可統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)基本描述統(tǒng)計(jì),當(dāng)然數(shù)據(jù)類型不一樣時(shí),方法不同。比如性別為定類數(shù)據(jù),這時(shí)用頻數(shù)分析;身高體重是定量數(shù)據(jù),這時(shí)用描述分析。數(shù)據(jù)的基本描述統(tǒng)計(jì)是最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析方法,而且通常都需要做這類分析方法,因?yàn)榱私饬嘶厩闆r是非常必要的。
接下來(lái)將下X和Y之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系時(shí),會(huì)使用到的數(shù)據(jù)研究方法;如下表格:

碩士論文寫作時(shí)如何選擇SPSS分析方法


從上表可以看到,通常會(huì)涉及到差異關(guān)系,相關(guān)關(guān)系和影響關(guān)系共三類。比如不同性別的興趣愛(ài)好是否有差異,性別為定類數(shù)據(jù),興趣愛(ài)好也是定類數(shù)據(jù);此時(shí)就應(yīng)該使用交叉卡方分析方法。比如研究性別人群體重是否有差異,性別為定類數(shù)據(jù),體重為定量數(shù)據(jù),此時(shí)就需要使用T檢驗(yàn);除此之外,如果想研究不同專業(yè)(理科、工科、文科)的體重差異時(shí),此時(shí)應(yīng)該使用方差分析。當(dāng)X是定類數(shù)據(jù),Y是定量數(shù)據(jù),研究X對(duì)于Y的差異時(shí),可以使用T檢驗(yàn)和方差分析;區(qū)分在哪里呢?如果X的類別個(gè)數(shù)(比如男和女)只有2個(gè)時(shí),通常使用T檢驗(yàn);如果X的類別個(gè)數(shù)超過(guò)2個(gè)(比如理科、工科和文科)時(shí),只能使用方差分析。差異關(guān)系就只能有3種,接下來(lái)繼續(xù)相關(guān)關(guān)系。
相關(guān)關(guān)系是研究X和Y的關(guān)系情況,比如身高和體重之間有沒(méi)有關(guān)系;X和Y均是定量數(shù)據(jù);此時(shí)應(yīng)該使用相關(guān)關(guān)系,再具體一點(diǎn)應(yīng)該叫Pearson相關(guān)關(guān)系(相關(guān)關(guān)系的數(shù)學(xué)公式是Pearson這人發(fā)明的)。
最后一類是影響關(guān)系;X對(duì)于Y的影響;影響關(guān)系的分析方法區(qū)分,完全是根據(jù)Y的類別而定;比如Y是定量數(shù)據(jù),我們則應(yīng)該使用線性回歸分析;如果Y為定類數(shù)據(jù),此時(shí)我們應(yīng)該使用Logit回歸分析,而具體再細(xì)分,Logit回歸可以有:二元Logit回歸,多分類Logit回歸,區(qū)分在于Y,舉例如下表:

碩士論文寫作時(shí)如何選擇SPSS分析方法


如果X影響Y時(shí),Y只分為兩類,購(gòu)買和不購(gòu)買,愿意和不愿意,是和否等,這時(shí)候就需要使用二元Logit回歸分析;如果Y分為n類(n>2)時(shí),則需要使用多分類Logit回歸。
數(shù)據(jù)類型,X和Y;這兩點(diǎn)搞明白后,絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)研究方法都可以搞定,而這也是當(dāng)前數(shù)學(xué)研究的核心思想。也是分析軟件的設(shè)計(jì)理念,網(wǎng)頁(yè)在線版本的SPSS即SPSSAU軟件平臺(tái),它的設(shè)計(jì)核心理念就是這樣,只需要會(huì)區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類型,知道X和Y;就可以自己進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,其它的全部都可以直接由SPSSAU生成智能化文字結(jié)果;當(dāng)然,分析方法還有很多的,比如因子分析,聚類分析等,這些方法不是研究X和Y的關(guān)聯(lián)性,而是別有用處。
4. 其它研究方法
除開X與Y的關(guān)聯(lián)關(guān)系研究,其實(shí)還有一些其它的研究方法;比如對(duì)于很多個(gè)X同時(shí)進(jìn)行分析應(yīng)該使用什么方法呢?此時(shí)可能會(huì)結(jié)合分析用處而對(duì)應(yīng)不同的方法;常見(jiàn)有因子分析和聚類分析兩種,如下表:

碩士論文寫作時(shí)如何選擇SPSS分析方法


如果說(shuō)了30句話,現(xiàn)在想把30句話概括濃縮成5個(gè)關(guān)鍵詞,這種就叫濃縮;此時(shí)需要使用因子分析;如果有300個(gè)人想進(jìn)行分類,分成3類人群,此時(shí)可使用聚類分析(常見(jiàn)是K-means聚類方法)。
除了濃縮和聚類,事實(shí)還有非常多其它的研究方法,比如信度研究,多因素方差,非參數(shù)檢驗(yàn),正態(tài)性檢驗(yàn),配對(duì)T檢驗(yàn)等等。

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