分析定量定性数据.ppt

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1、第七章 分析定量与定性数据,如果你已经完成并澄清你的研究主题的各个阶段（第1章），回顾了适当的文献（第2章），确定了一个研究策略（第3章），得到了研究对象的许可，搜集了数据（第4-6章），你肯定不想因为无法分析这些数据而妨碍你的研究进程。同样，你也不希望因为分析数据是你的弱项而使人怀疑你从数据中得出的结论是否可靠和有效，从而降低你的得分。,学习内容,分析定量数据分析定性数据,分析定量数据,分析定量数据,什么是定量数据？如何分析定量数据？-准备数据-探索并展示数据-利用统计方法分析数据,统计数据,定性数据,定量数据,定距数据,定类数据,定比数据,定序数据,品质数据(Qualitative dat

2、a),数量数据(Quantitative data),低,高,什么是定量数据？,1.定类数据A.按照事物的某种属性对其进行分类或分组;B.只能区分事物是否是同类或不是同类;C.用频数或频率方法分析。2.定序数据A.测度事物之间等级差或顺序差别;B.将事物分类,并确定类别的优劣或顺序;C.对事物分类,能比较大小,有和的特性。,3.定距数据A.对事物类别或次序之间间距的测度;B.用自然度量衡单位用为计量单位,表 现为数值;C.能比较顺序和异同,可计算差值,有+,-的特性.4.定比数据A.具有前三种数据的所有特征；B.可计算两个测度值间的比值；,四种计量类型的测量层次和数学特性,如何分析定量数据？,

3、第一步 准备数据-搜集到可供定量分析的数据后，要对 数据进行数字编码，对遗漏的数据也 要编码；-数据录入（格式）；-数据矩阵查错；*寻找逻辑错误*寻找逻辑关系*检查过滤问题的路径,如何分析定量数据？,第二步 探索并展示数据-具体的数值-最大值和最小值-发展趋势-比例-分布-相互关系,如何分析定量数据？,用表格展示具体数值；用柱形图，多重柱形图和直方图展示最大值和最小值；用曲线图说明趋势；用饼图和百分比柱形图说明比例；用箱形图说明分布；用散点图说明变量之间的关系；,如何分析定量数据？,图表检查表对于图形和表格：*标题是否简明和清晰？*测量单元的说明是否清楚？*数据来源的说明是否清楚？*解释短语或

4、非常用的短语的注释是否清楚？*是否说明了表中数值所依据的样本规模？,如何分析定量数据？,对于图形数轴标注是否清楚？表中的数据序列是否一致？对于比较小的区域是否标注的更加清楚？是否有图例（如果有必要）？对于表格行和列的标题是否清楚？行和列的顺序是否符合逻辑？,表格法,散点图法,圆形图法,直方图法/条形图法,比例柱形图,多重柱形图,中位数 Md,最大值或极值 max,最小值或极值 min,第一个四分位数 Q1,第三个四分位数 Q3,如何分析定量数据？,第三步 利用统计方法检验关系、差异和趋势*均值，中位数和众数，用来描述居中趋势*四分位序列和标准差，用来描述分布状况*卡方检验，用来检验两个变量之间

5、是否显著相关*相关和回归分析，用来评价变量之间关系的强度*KS，用来检验样本值是否显著区别于总体值*t 检验，用来检验变量是否存在显著区别*回归分析，用来预测数值，趋势,分析定性数据,分析定性数据,定性数据与定量数据的区别,定性数据*基于文字表达的意义*从需要进行分类的非标准化的数据中得出结论*利用概念化进行分析,定量数据*从数字中获得意义*从数字化和标准化的数据中得出结论*通过图表和统计方法进行分析,常用的定性分析方法,分析定性数据,演绎法,采用一个理论框架或描述性框架,归纳法,在没有事先确定的理论框架或描述性框架下进行探索,分析定性数据 演绎法的分析策略和流程,模式匹配*它要求要依据理论命

6、题解释你期望发现的事物，预计一个结果模式。*运用这种方法，你首先要运用现有理论构建一个概念性或分析性框架，然后检验这个框架的适当性。*如果你的数据模式与概念性框架预计的模式相匹配，那么你的结论有效性的危险就大大减少了。,分析定性数据 归纳法的分析策略和流程,归纳策略包括很多具体的方法：*数据展示与分析法*模板分析法*分析归纳法*草根理论法*叙述性分析法,分析定性数据 归纳法,数据展示与分析法*数据压缩 概括和简化搜集到的数据，常用方法：写摘要，编码，分类，撰写备忘录，研究者日志。*数据展示 组织汇编压缩过或精选过的数据，使之图表化或进行直观展示，常用方法：矩阵和网络（结点或方格的集合，结点或方

7、格互联或用直线，箭头，标签连接表示）。*得出并检验结论,分析定性数据 归纳法,模板分析法：模板指代码和清单类别。实例：分析一个管理变革研究项目的初始部分模板（一）背景因素 1 变化的原因 2 环境氛围 3 组织的性质（1）组织目标（2）组织文化 4 组织规模与结构（二）变化的性质 1 内部动力 2 外部动力（三）受影响的认知 1 直接影响（1）合约变更（2）合约终止 2 间接影响,分析定性数据 归纳法,分析归纳法开始，对探索的现象只做初步的解释；然后，通过对有目的地选择的案例的研究，对这个初步的解释进行检验；由于初始的解释不够严谨，因而需要进一步限定解释的现象的范畴或重新定义，并进一步选择案例

8、进行验证；如果这一解释可以肯定，就停止搜集数据；如果不那么适当，就再修正并选案例进行检验；这个过程不断进行，直到产生一个确定的解释。,分析定性数据 归纳法,草根理论法 从理论抽样到理论成熟 选择案例以搜集数据和定义概念为“理论抽样”。要选择核心案例以进一步提炼和分类，并探索它们之间的关系以形成理论。为此，要把搜集的数据和使用的概念和分类不断进行比较，以便形成根植于数据的理论。理论抽样要不断进行，直到达到一种“理论成熟”状态，即，数据搜集不再产生与某一类别有关的新数据时，分类已经处于稳定状态，并且类别之间的关系已经很清楚。开放性编码 主轴编码 选择性编码,分析定性数据 归纳法,开放性编码：数据单元化。主轴编码：寻找开放性编码中出现的数据类别间的关系。选择性编码：甄别核心类别，区别次要类别，从而提出理论。,分析定性数据 归纳法,叙述性分析法 保留数据完整性，在逐字逐句的完整基础上进行分析，不能分割压缩提炼数据。主要针对深度访谈数据。例子如现象学研究和生活史研究。,总结,什么是定量数据？如何分析定量数据？什么是定性数据？如何分析定性数据？,