傳播方法論-調(diào)查方法2：基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)課件

基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)簡(jiǎn)介傳播方法論-調(diào)查方法2：基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)課件第一節(jié)概述一、統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)是應(yīng)用數(shù)學(xué)的一個(gè)分支描述、組織和解釋數(shù)據(jù)或信息的一套工具和技術(shù)利用概率論建立數(shù)學(xué)模型，收集所觀察系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行量化的分析、總結(jié)，并進(jìn)而進(jìn)行推斷和預(yù)測(cè)，為相關(guān)決策提供依據(jù)和參考2022/12/102第一節(jié)概述一、統(tǒng)計(jì)學(xué)2022/12/102二、兩個(gè)概念描述性統(tǒng)計(jì)（DescriptiveStatistics）

推論性統(tǒng)計(jì)（InferentialStatistics)2022/12/103二、兩個(gè)概念2022/12/1031、描述性統(tǒng)計(jì)組織、描述和總結(jié)所收集到的一組數(shù)據(jù)的特征它所描述的是這組數(shù)據(jù)本身的分布特征

測(cè)量層次（適用于較低測(cè)量層次的統(tǒng)計(jì)法，可以適用于較高層次，反之則不成立）2022/12/1041、描述性統(tǒng)計(jì)2022/12/1042、推論統(tǒng)計(jì)從一個(gè)較小的群體中了解的信息并得出相關(guān)結(jié)論，推廣到更大的一個(gè)群體我們把較小的這個(gè)群體，也就是我們收集了數(shù)據(jù)的群體稱(chēng)之為樣本（sample），把更大的那個(gè)群體，也就是我們所感興趣的、要研究的對(duì)象群體稱(chēng)之為總體（population）。統(tǒng)計(jì)值→參數(shù)值2022/12/1052、推論統(tǒng)計(jì)2022/12/105三、變量的層次定類(lèi)變量：按事物性質(zhì)劃分，是一種分類(lèi)體系。比如：性別，婚姻狀況等。定序變量：數(shù)據(jù)具有某種邏輯順序，有高低、大小、強(qiáng)弱差異。比如等級(jí)評(píng)定、學(xué)歷、喜愛(ài)程度等。定距變量：反映事物在數(shù)量方面的差異，具有相等的單位。比如智商、溫度等。定比變量：不僅具有相當(dāng)單位，還具有實(shí)際意義的絕對(duì)零點(diǎn)。比如年齡、收入等。2022/12/106三、變量的層次2022/12/106適用的運(yùn)算形式＝、≠＞、＜＋、－×、÷定類(lèi)變量√定序變量√√定距變量√√√定比變量√√√√2022/12/107適用的運(yùn)算形式＝、≠＞、＜＋、－×、÷定類(lèi)變量√定序變量√√第二節(jié)單變量描述統(tǒng)計(jì)一、基本技術(shù)（一）定類(lèi)層次1、次數(shù)分布2、比例3、比率4、對(duì)比值5、圖示法2022/12/108第二節(jié)單變量描述統(tǒng)計(jì)一、基本技術(shù)2022/12/101、次數(shù)分布（frequencydistribution）原理與做法：思考：從右邊兩個(gè)表格可以說(shuō)明什么？不可以說(shuō)明什么？職業(yè)次數(shù)干部110工人152農(nóng)民288總數(shù)550職業(yè)次數(shù)干部50工人135農(nóng)民295總數(shù)4802022/12/1091、次數(shù)分布（frequencydistribution）2、比例（proportions）每類(lèi)的次數(shù)除以總數(shù)原理：使不同樣本的總數(shù)變成同一個(gè)基數(shù)，即都以1為基數(shù)，就可以比較了2022/12/10102、比例（proportions）2022/12/1010職業(yè)次數(shù)比例（p）干部1100.200工人1520.276農(nóng)民2880.524總數(shù)5501.000職業(yè)次數(shù)比例（p）干部500.104工人1350.281農(nóng)民2950.615總數(shù)4801.0002022/12/1011職業(yè)次數(shù)比例（p）干部1100.200工人1520.276農(nóng)3、比率（rates）原理：把計(jì)算比例時(shí)所用的基數(shù)擴(kuò)大百分率(f/n)*100千分率f/n*1000萬(wàn)分率f/n*100002022/12/10123、比率（rates）2022/12/1012職業(yè)次數(shù)比例（p）百分比干部1100.20020.0工人1520.27627.6農(nóng)民2880.52452.4總數(shù)5501.000100.0職業(yè)次數(shù)比例（p）百分比干部500.10410.4工人1350.28128.1農(nóng)民2950.61561.5總數(shù)4801.000100.02022/12/1013職業(yè)次數(shù)比例（p）百分比干部1100.20020.0工人154、對(duì)比值（ratios）A數(shù)值與B數(shù)值的對(duì)比值，就是A除以B全校學(xué)生43285人，教師6118人生師比為：43285/6118＝7.1：12022/12/10144、對(duì)比值（ratios）2022/12/10145、圖示法長(zhǎng)條圖：barchart2022/12/10155、圖示法2022/12/1015圓瓣圖：piechart2022/12/1016圓瓣圖：piechart2022/12/1016（二）定序?qū)哟?、累加次數(shù)2、累加百分比2022/12/1017（二）定序?qū)哟?022/12/10172022/12/10182022/12/1018（三）定距層次1、分組組限：上限、下限組距：示例2022/12/1019（三）定距層次2022/12/10192、圖示（1）矩形圖（直方圖）histogram2022/12/10202、圖示2022/12/1020（2）線(xiàn)形圖（LineChart）2022/12/1021（2）線(xiàn)形圖（LineChart）2022/12/1021二、集中趨勢(shì)測(cè)量法集中趨勢(shì)的量度（measuresofcentraltendency）：共性找出一個(gè)數(shù)值來(lái)代表變項(xiàng)的資料分布，以反映資料的集結(jié)情況可以根據(jù)這個(gè)代表值來(lái)估計(jì)或預(yù)測(cè)每個(gè)研究對(duì)象的數(shù)值2022/12/1022二、集中趨勢(shì)測(cè)量法2022/12/1022（一）定類(lèi)變項(xiàng)：眾數(shù)（mode）次數(shù)最多之值2022/12/1023（一）定類(lèi)變項(xiàng)：眾數(shù)（mode）2022/12/1023（二）定序變項(xiàng)：中位數(shù)（median）一個(gè)序列的中央位置之值，即高于此值也有50%的個(gè)案，低于此值也有50%按照某種順序排列，之后尋找位于頻次中間的值2022/12/1024（二）定序變項(xiàng)：中位數(shù)（median）2022/12/102求中位值Md位置=（n+1）/2有男女兩組成績(jī)的定序數(shù)據(jù)男：優(yōu)，優(yōu)，良，良，中，中，中，中，差女：優(yōu)，優(yōu)，優(yōu)，良，良，中，中，中，中，差2022/12/1025求中位值2022/12/1025（三）定距變項(xiàng)：平均值（mean）2022/12/1026（三）定距變項(xiàng)：平均值（mean）2022/12/1026報(bào)紙上報(bào)道有個(gè)人在一條河中淹死了，這條河的平均深度僅2尺。怎么回事？平均數(shù)怎么回事？2022/12/1027報(bào)紙上報(bào)道有個(gè)人在一條河中淹死了，這條河的平均深度僅2尺。答案：這個(gè)人是在一個(gè)10多尺深的陷坑處沉下去的。2022/12/1028答案：這個(gè)人是在一個(gè)10多尺深的陷坑處沉下去的。2022/1吉斯莫先生的企業(yè)招新員工，他承諾所有員工的平均薪金是每周300元。薩姆十分樂(lè)意地接受了這份工作，但沒(méi)過(guò)多久就發(fā)現(xiàn)沒(méi)有一個(gè)普通員工的工資超過(guò)每周100元。怎么回事？2022/12/1029吉斯莫先生的企業(yè)招新員工，他承諾所有員工的平均薪金是每周30答案原來(lái)吉斯莫的企業(yè)中有少數(shù)高薪管理者是他的親戚，由于存在極端值的影響，平均工資雖然很高，但考慮一下眾數(shù)，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)大多數(shù)人的工資都很低。2022/12/1030答案原來(lái)吉斯莫的企業(yè)中有少數(shù)高薪管理者是他的親戚，由于存在極騙人的平均數(shù)不宜使用均值的情況：極端值非常特殊，代表性有問(wèn)題2022/12/1031騙人的平均數(shù)不宜使用均值的情況：2022/12/1031三、離散趨勢(shì)測(cè)量法（measuresofvariability）：異質(zhì)性求出一個(gè)值表示個(gè)案與個(gè)案之間的差異情況2022/12/1032三、離散趨勢(shì)測(cè)量法2022/12/1032（一）定類(lèi)變項(xiàng)n為全部個(gè)案數(shù)目，fmo是眾值的次數(shù)

離異/異眾比率,簡(jiǎn)寫(xiě)v2022/12/1033（一）定類(lèi)變項(xiàng)n為全部個(gè)案數(shù)目，fmo是眾值的次數(shù)離異某院系對(duì)大四學(xué)生的就業(yè)意愿進(jìn)行了調(diào)查，請(qǐng)根據(jù)右表進(jìn)行有關(guān)闡述。想就業(yè)的類(lèi)型男生女生自主創(chuàng)業(yè)123外企員工3120中學(xué)教師2652公務(wù)員510總數(shù)74852022/12/1034某院系對(duì)大四學(xué)生的就業(yè)意愿進(jìn)行了調(diào)查，請(qǐng)根據(jù)右表進(jìn)行有關(guān)闡述（二）定序變項(xiàng)四分位差：將一組數(shù)據(jù)按順序排列，將數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)分為四個(gè)相等的部分除去兩端的兩個(gè)25%的數(shù)據(jù)，以中間50%的數(shù)據(jù)所占的范圍作為數(shù)據(jù)分散程度的指標(biāo)2022/12/1035（二）定序變項(xiàng)2022/12/1035（三）定距變項(xiàng)全距（range）、標(biāo)準(zhǔn)差（standarddeviation）、方差（variance）全距=最大數(shù)-最小數(shù)簡(jiǎn)單但粗糙2022/12/1036（三）定距變項(xiàng)2022/12/10362、標(biāo)準(zhǔn)差反映的是每一個(gè)個(gè)案的分值與平均的分值之間的差距，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是平均差異有多大。標(biāo)準(zhǔn)差越大表示差異越大。

2022/12/10372、標(biāo)準(zhǔn)差反映的是每一個(gè)個(gè)案的分值與平均的分值之間的差距，簡(jiǎn)3、方差標(biāo)準(zhǔn)差的平方2022/12/10383、方差2022/12/1038五、單變量描述統(tǒng)計(jì)的作用樣本情況報(bào)告了解數(shù)據(jù)的基本情況（判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量）…………2022/12/1039五、單變量描述統(tǒng)計(jì)的作用2022/12/1039眾數(shù)中位數(shù)平均值集中趨勢(shì)值離散趨勢(shì)值異眾比率四分位差全距標(biāo)準(zhǔn)差2022/12/1040眾數(shù)集中趨勢(shì)值離散趨勢(shì)值異眾比率2022/12/1040六、單變量描述的操作1、次數(shù)、百分?jǐn)?shù)等Frequencies2、中位數(shù)等Frequencies+statistics3、均值與標(biāo)準(zhǔn)差Descriptive2022/12/1041六、單變量描述的操作2022/12/1041第三節(jié)雙變量描述性統(tǒng)計(jì)事物之間的關(guān)系確定性關(guān)系（函數(shù)關(guān)系）非確定性關(guān)系（相關(guān)關(guān)系）線(xiàn)性關(guān)系非線(xiàn)性關(guān)系必然現(xiàn)象不可能事件2022/12/1042第三節(jié)雙變量描述性統(tǒng)計(jì)事物之間的關(guān)系確定性關(guān)系非確定相關(guān)：一個(gè)變項(xiàng)的值與另一個(gè)變項(xiàng)的值有連帶性相關(guān)的三種情況：正相關(guān)、負(fù)相關(guān)、零相關(guān)相關(guān)程度（0~1）相關(guān)的方向（+-）2022/12/1043相關(guān)：一個(gè)變項(xiàng)的值與另一個(gè)變項(xiàng)的值有連帶性2022/12/1交互分類(lèi)與百分表交互分類(lèi)：同時(shí)依據(jù)兩個(gè)變項(xiàng)的值，將所研究的個(gè)案分類(lèi)列聯(lián)表（交互分類(lèi)表）表的大小=行*列自變量、因變量2022/12/1044交互分類(lèi)與百分表交互分類(lèi)：同時(shí)依據(jù)兩個(gè)變項(xiàng)的值，將所研究的個(gè)志愿性別男女總數(shù)快樂(lè)家庭103040理想工作401050增廣見(jiàn)聞10010總數(shù)60401002022/12/1045志愿性別男女總數(shù)快樂(lè)家庭103040理想工作401050增廣制作條件百分表的準(zhǔn)則——信息清楚、表格簡(jiǎn)潔社會(huì)學(xué)研究的常規(guī)做法：以自變項(xiàng)為計(jì)算百分率的方向——根據(jù)自己的研究需要三線(xiàn)表的制作（表格簡(jiǎn)明型1，去掉末行）2022/12/1046制作條件百分表的準(zhǔn)則——信息清楚、表格簡(jiǎn)潔2022/12/1第四節(jié)相關(guān)測(cè)量法相關(guān)測(cè)量法以一個(gè)統(tǒng)計(jì)值表示變項(xiàng)之間的相關(guān)程度這個(gè)值，通常稱(chēng)為相關(guān)系數(shù)2022/12/1047第四節(jié)相關(guān)測(cè)量法相關(guān)測(cè)量法2022/12/1047定類(lèi)和定類(lèi)變量定類(lèi)和定序變量Lambda相關(guān)測(cè)量法tau-y相關(guān)測(cè)量法基本邏輯：以一個(gè)定類(lèi)變項(xiàng)的值來(lái)預(yù)測(cè)另一個(gè)定類(lèi)變項(xiàng)的值時(shí)，可以減少多少誤差其值介于0~1之間2022/12/1048定類(lèi)和定類(lèi)變量Lambda相關(guān)測(cè)量法基本邏輯：以一個(gè)定類(lèi)變項(xiàng)例題：考察性別（v2）與政治面貌（d11a）之間的關(guān)系2022/12/1049例題：2022/12/1049定序和定序變量Gamma系數(shù)Gamma系數(shù)按照同序?qū)彤愋驅(qū)€(gè)數(shù)來(lái)計(jì)算兩定序變量的相關(guān)程度和方向；同序?qū)彤愋驅(qū)ο嗖钤酱螅f(shuō)明相關(guān)越強(qiáng)2022/12/1050定序和定序變量Gamma系數(shù)Gamma系數(shù)按照同序?qū)彤愋驅(qū)}：考察受教育程度b4_a與對(duì)自己社會(huì)地位滿(mǎn)意程度i5_a之間的關(guān)系2022/12/1051例題：2022/12/1051定類(lèi)和定距變量定序和定距變量相關(guān)比率（eta平方系數(shù)）原理：根據(jù)自變量取值來(lái)預(yù)測(cè)或估計(jì)因變量的均值2022/12/1052定類(lèi)和定距變量相關(guān)比率（eta平方系數(shù)）2022/12/10例題：考察性別（v2）與家務(wù)勞動(dòng)時(shí)間之間的關(guān)系2022/12/1053例題：2022/12/1053定距和定距變量相關(guān)系數(shù)r即皮爾遜相關(guān)系數(shù)原理：兩個(gè)變量以平均數(shù)為基準(zhǔn)的平均共變程度r本身不具有消減誤差比率的性質(zhì)，但r2具有這一性質(zhì)2022/12/1054定距和定距變量相關(guān)系數(shù)r原理：兩個(gè)變量以平均數(shù)為基準(zhǔn)的平均共例題：考察讀書(shū)年數(shù)（b2）與收入之間（c18_a）的關(guān)系2022/12/1055例題：2022/12/1055消減誤差比例（PRE/proportionatereductioninerror）PRE數(shù)值的意義為，用一個(gè)變項(xiàng)來(lái)解釋另一個(gè)變項(xiàng)時(shí)能夠減少的錯(cuò)誤比率X與Y的關(guān)系越強(qiáng)，所能減少的預(yù)測(cè)誤差就會(huì)越多2022/12/1056消減誤差比例（PRE/proportionatered第五節(jié)假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)是根據(jù)樣本調(diào)查結(jié)果證實(shí)或推翻總體有關(guān)假設(shè)的一種推論統(tǒng)計(jì)方法。2022/12/1057第五節(jié)假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)是根據(jù)樣本調(diào)查結(jié)果證實(shí)或推翻總最終目的總體參數(shù)值樣本統(tǒng)計(jì)值估算驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)推論邏輯思路2022/12/1058最終目的總體參數(shù)值樣本統(tǒng)計(jì)值估算驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)推論邏輯思路2022思路常用分布（統(tǒng)計(jì)理論確定）根據(jù)樣本計(jì)算特定統(tǒng)計(jì)量，判斷此統(tǒng)計(jì)量在理論分布中出現(xiàn)的概率情況此過(guò)程稱(chēng)為“統(tǒng)計(jì)推論”2022/12/1059思路常用分布根據(jù)樣本計(jì)算特定統(tǒng)計(jì)量，判斷此統(tǒng)計(jì)量在理論分布中統(tǒng)計(jì)推論：用于抽樣調(diào)查資料的處理——根據(jù)局部資料（樣本資料）對(duì)總體的特征進(jìn)行推斷，屬于歸納推理的范疇，不可能保證100%正確。1、由于局部資料源于總體，因此局部資料的特性在某種程度上能反映總體的特性。2、由于社會(huì)資料的隨機(jī)性，即抽樣結(jié)果不是唯一的，又使得一次抽樣結(jié)果不能恰好就等于總體的結(jié)果。2022/12/1060統(tǒng)計(jì)推論：用于抽樣調(diào)查資料的處理2022/12/1060（一）卡方檢驗(yàn)常用的幾種檢驗(yàn)方法適用于定類(lèi)、定序變量原理：以理論次數(shù)為基準(zhǔn)考察實(shí)際次數(shù)與理論次數(shù)之間的偏離程度通常結(jié)果要匯報(bào)卡方值ⅹ2、自由度df、顯著度p。2022/12/1061（一）卡方檢驗(yàn)常用的幾種檢驗(yàn)方法適用于定類(lèi)、定序變量2022（二）z檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)主要用于總體參數(shù)的檢驗(yàn)，包括平均數(shù)、百分比等的檢驗(yàn)。2022/12/1062（二）z檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)2022/12/1062Z檢驗(yàn)基于正態(tài)分布，要求大樣本，t檢驗(yàn)則基于t值抽樣分布，可用于小樣本。因?yàn)楫?dāng)樣本增大時(shí)，t值會(huì)逐漸接近正態(tài)分布，這時(shí)，二者區(qū)別不大。因此，不論樣本大小如何，皆可用t檢驗(yàn)。Z檢驗(yàn)可以說(shuō)是t檢驗(yàn)的一種特殊（大樣本）情況。在近代社會(huì)研究中，t檢驗(yàn)應(yīng)用更為廣泛。2022/12/1063Z檢驗(yàn)基于正態(tài)分布，要求大樣本，t檢驗(yàn)則基于t值抽樣分布，t檢驗(yàn)的幾種類(lèi)型One-samplettest與已有的某一參照值進(jìn)行比較Independent-samplesttest用于比較同一變量?jī)?nèi)兩組數(shù)據(jù)之間的差異，而該兩組數(shù)據(jù)是按照某一定類(lèi)變量或定序變量劃分的。Paired-samplettest配對(duì)樣本t檢驗(yàn)，用于同一批個(gè)案在兩種不同情況下或兩個(gè)變量中的差異分別舉例演示2022/12/1064t檢驗(yàn)的幾種類(lèi)型2022/12/1064（三）F檢驗(yàn)（方差分析ANOVA）

原理：通過(guò)對(duì)方差的分解和比較，以確定主要變異來(lái)源主要用途：比較幾個(gè)均值之間是否存在顯著差異適用于定距變量間的相關(guān)檢驗(yàn)計(jì)算：F＝組間均方/組內(nèi)均方演示2022/12/1065（三）F檢驗(yàn)（方差分析ANOVA）2022/12/1065兩變量的測(cè)量層次相關(guān)測(cè)量法（PRE）假設(shè)檢驗(yàn)定類(lèi)-定類(lèi)λ,tau-y卡方檢驗(yàn)定類(lèi)-定序定序-定序Gamma,dyZ或t檢驗(yàn)定類(lèi)-定距EtaF檢驗(yàn)或t檢驗(yàn)定序-定距定距-定距r,b總結(jié)2022/12/1066兩變量的測(cè)量層次相關(guān)測(cè)量法（PRE）假設(shè)檢驗(yàn)定類(lèi)-定類(lèi)λ,t演示習(xí)題分別對(duì)性別與政治面貌、受教育程度、讀書(shū)年數(shù)等的關(guān)系進(jìn)行探索，將結(jié)果撰寫(xiě)成簡(jiǎn)要報(bào)告。2022/12/1067演示習(xí)題分別對(duì)性別與政治面貌、受教育程度、讀書(shū)年數(shù)等的關(guān)系進(jìn)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)簡(jiǎn)介傳播方法論-調(diào)查方法2：基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)課件第一節(jié)概述一、統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)是應(yīng)用數(shù)學(xué)的一個(gè)分支描述、組織和解釋數(shù)據(jù)或信息的一套工具和技術(shù)利用概率論建立數(shù)學(xué)模型，收集所觀察系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行量化的分析、總結(jié)，并進(jìn)而進(jìn)行推斷和預(yù)測(cè)，為相關(guān)決策提供依據(jù)和參考2022/12/1069第一節(jié)概述一、統(tǒng)計(jì)學(xué)2022/12/102二、兩個(gè)概念描述性統(tǒng)計(jì)（DescriptiveStatistics）

推論性統(tǒng)計(jì)（InferentialStatistics)2022/12/1070二、兩個(gè)概念2022/12/1031、描述性統(tǒng)計(jì)組織、描述和總結(jié)所收集到的一組數(shù)據(jù)的特征它所描述的是這組數(shù)據(jù)本身的分布特征

測(cè)量層次（適用于較低測(cè)量層次的統(tǒng)計(jì)法，可以適用于較高層次，反之則不成立）2022/12/10711、描述性統(tǒng)計(jì)2022/12/1042、推論統(tǒng)計(jì)從一個(gè)較小的群體中了解的信息并得出相關(guān)結(jié)論，推廣到更大的一個(gè)群體我們把較小的這個(gè)群體，也就是我們收集了數(shù)據(jù)的群體稱(chēng)之為樣本（sample），把更大的那個(gè)群體，也就是我們所感興趣的、要研究的對(duì)象群體稱(chēng)之為總體（population）。統(tǒng)計(jì)值→參數(shù)值2022/12/10722、推論統(tǒng)計(jì)2022/12/105三、變量的層次定類(lèi)變量：按事物性質(zhì)劃分，是一種分類(lèi)體系。比如：性別，婚姻狀況等。定序變量：數(shù)據(jù)具有某種邏輯順序，有高低、大小、強(qiáng)弱差異。比如等級(jí)評(píng)定、學(xué)歷、喜愛(ài)程度等。定距變量：反映事物在數(shù)量方面的差異，具有相等的單位。比如智商、溫度等。定比變量：不僅具有相當(dāng)單位，還具有實(shí)際意義的絕對(duì)零點(diǎn)。比如年齡、收入等。2022/12/1073三、變量的層次2022/12/106適用的運(yùn)算形式＝、≠＞、＜＋、－×、÷定類(lèi)變量√定序變量√√定距變量√√√定比變量√√√√2022/12/1074適用的運(yùn)算形式＝、≠＞、＜＋、－×、÷定類(lèi)變量√定序變量√√第二節(jié)單變量描述統(tǒng)計(jì)一、基本技術(shù)（一）定類(lèi)層次1、次數(shù)分布2、比例3、比率4、對(duì)比值5、圖示法2022/12/1075第二節(jié)單變量描述統(tǒng)計(jì)一、基本技術(shù)2022/12/101、次數(shù)分布（frequencydistribution）原理與做法：思考：從右邊兩個(gè)表格可以說(shuō)明什么？不可以說(shuō)明什么？職業(yè)次數(shù)干部110工人152農(nóng)民288總數(shù)550職業(yè)次數(shù)干部50工人135農(nóng)民295總數(shù)4802022/12/10761、次數(shù)分布（frequencydistribution）2、比例（proportions）每類(lèi)的次數(shù)除以總數(shù)原理：使不同樣本的總數(shù)變成同一個(gè)基數(shù)，即都以1為基數(shù)，就可以比較了2022/12/10772、比例（proportions）2022/12/1010職業(yè)次數(shù)比例（p）干部1100.200工人1520.276農(nóng)民2880.524總數(shù)5501.000職業(yè)次數(shù)比例（p）干部500.104工人1350.281農(nóng)民2950.615總數(shù)4801.0002022/12/1078職業(yè)次數(shù)比例（p）干部1100.200工人1520.276農(nóng)3、比率（rates）原理：把計(jì)算比例時(shí)所用的基數(shù)擴(kuò)大百分率(f/n)*100千分率f/n*1000萬(wàn)分率f/n*100002022/12/10793、比率（rates）2022/12/1012職業(yè)次數(shù)比例（p）百分比干部1100.20020.0工人1520.27627.6農(nóng)民2880.52452.4總數(shù)5501.000100.0職業(yè)次數(shù)比例（p）百分比干部500.10410.4工人1350.28128.1農(nóng)民2950.61561.5總數(shù)4801.000100.02022/12/1080職業(yè)次數(shù)比例（p）百分比干部1100.20020.0工人154、對(duì)比值（ratios）A數(shù)值與B數(shù)值的對(duì)比值，就是A除以B全校學(xué)生43285人，教師6118人生師比為：43285/6118＝7.1：12022/12/10814、對(duì)比值（ratios）2022/12/10145、圖示法長(zhǎng)條圖：barchart2022/12/10825、圖示法2022/12/1015圓瓣圖：piechart2022/12/1083圓瓣圖：piechart2022/12/1016（二）定序?qū)哟?、累加次數(shù)2、累加百分比2022/12/1084（二）定序?qū)哟?022/12/10172022/12/10852022/12/1018（三）定距層次1、分組組限：上限、下限組距：示例2022/12/1086（三）定距層次2022/12/10192、圖示（1）矩形圖（直方圖）histogram2022/12/10872、圖示2022/12/1020（2）線(xiàn)形圖（LineChart）2022/12/1088（2）線(xiàn)形圖（LineChart）2022/12/1021二、集中趨勢(shì)測(cè)量法集中趨勢(shì)的量度（measuresofcentraltendency）：共性找出一個(gè)數(shù)值來(lái)代表變項(xiàng)的資料分布，以反映資料的集結(jié)情況可以根據(jù)這個(gè)代表值來(lái)估計(jì)或預(yù)測(cè)每個(gè)研究對(duì)象的數(shù)值2022/12/1089二、集中趨勢(shì)測(cè)量法2022/12/1022（一）定類(lèi)變項(xiàng)：眾數(shù)（mode）次數(shù)最多之值2022/12/1090（一）定類(lèi)變項(xiàng)：眾數(shù)（mode）2022/12/1023（二）定序變項(xiàng)：中位數(shù)（median）一個(gè)序列的中央位置之值，即高于此值也有50%的個(gè)案，低于此值也有50%按照某種順序排列，之后尋找位于頻次中間的值2022/12/1091（二）定序變項(xiàng)：中位數(shù)（median）2022/12/102求中位值Md位置=（n+1）/2有男女兩組成績(jī)的定序數(shù)據(jù)男：優(yōu)，優(yōu)，良，良，中，中，中，中，差女：優(yōu)，優(yōu)，優(yōu)，良，良，中，中，中，中，差2022/12/1092求中位值2022/12/1025（三）定距變項(xiàng)：平均值（mean）2022/12/1093（三）定距變項(xiàng)：平均值（mean）2022/12/1026報(bào)紙上報(bào)道有個(gè)人在一條河中淹死了，這條河的平均深度僅2尺。怎么回事？平均數(shù)怎么回事？2022/12/1094報(bào)紙上報(bào)道有個(gè)人在一條河中淹死了，這條河的平均深度僅2尺。答案：這個(gè)人是在一個(gè)10多尺深的陷坑處沉下去的。2022/12/1095答案：這個(gè)人是在一個(gè)10多尺深的陷坑處沉下去的。2022/1吉斯莫先生的企業(yè)招新員工，他承諾所有員工的平均薪金是每周300元。薩姆十分樂(lè)意地接受了這份工作，但沒(méi)過(guò)多久就發(fā)現(xiàn)沒(méi)有一個(gè)普通員工的工資超過(guò)每周100元。怎么回事？2022/12/1096吉斯莫先生的企業(yè)招新員工，他承諾所有員工的平均薪金是每周30答案原來(lái)吉斯莫的企業(yè)中有少數(shù)高薪管理者是他的親戚，由于存在極端值的影響，平均工資雖然很高，但考慮一下眾數(shù)，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)大多數(shù)人的工資都很低。2022/12/1097答案原來(lái)吉斯莫的企業(yè)中有少數(shù)高薪管理者是他的親戚，由于存在極騙人的平均數(shù)不宜使用均值的情況：極端值非常特殊，代表性有問(wèn)題2022/12/1098騙人的平均數(shù)不宜使用均值的情況：2022/12/1031三、離散趨勢(shì)測(cè)量法（measuresofvariability）：異質(zhì)性求出一個(gè)值表示個(gè)案與個(gè)案之間的差異情況2022/12/1099三、離散趨勢(shì)測(cè)量法2022/12/1032（一）定類(lèi)變項(xiàng)n為全部個(gè)案數(shù)目，fmo是眾值的次數(shù)

離異/異眾比率,簡(jiǎn)寫(xiě)v2022/12/10100（一）定類(lèi)變項(xiàng)n為全部個(gè)案數(shù)目，fmo是眾值的次數(shù)離異某院系對(duì)大四學(xué)生的就業(yè)意愿進(jìn)行了調(diào)查，請(qǐng)根據(jù)右表進(jìn)行有關(guān)闡述。想就業(yè)的類(lèi)型男生女生自主創(chuàng)業(yè)123外企員工3120中學(xué)教師2652公務(wù)員510總數(shù)74852022/12/10101某院系對(duì)大四學(xué)生的就業(yè)意愿進(jìn)行了調(diào)查，請(qǐng)根據(jù)右表進(jìn)行有關(guān)闡述（二）定序變項(xiàng)四分位差：將一組數(shù)據(jù)按順序排列，將數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)分為四個(gè)相等的部分除去兩端的兩個(gè)25%的數(shù)據(jù)，以中間50%的數(shù)據(jù)所占的范圍作為數(shù)據(jù)分散程度的指標(biāo)2022/12/10102（二）定序變項(xiàng)2022/12/1035（三）定距變項(xiàng)全距（range）、標(biāo)準(zhǔn)差（standarddeviation）、方差（variance）全距=最大數(shù)-最小數(shù)簡(jiǎn)單但粗糙2022/12/10103（三）定距變項(xiàng)2022/12/10362、標(biāo)準(zhǔn)差反映的是每一個(gè)個(gè)案的分值與平均的分值之間的差距，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是平均差異有多大。標(biāo)準(zhǔn)差越大表示差異越大。

2022/12/101042、標(biāo)準(zhǔn)差反映的是每一個(gè)個(gè)案的分值與平均的分值之間的差距，簡(jiǎn)3、方差標(biāo)準(zhǔn)差的平方2022/12/101053、方差2022/12/1038五、單變量描述統(tǒng)計(jì)的作用樣本情況報(bào)告了解數(shù)據(jù)的基本情況（判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量）…………2022/12/10106五、單變量描述統(tǒng)計(jì)的作用2022/12/1039眾數(shù)中位數(shù)平均值集中趨勢(shì)值離散趨勢(shì)值異眾比率四分位差全距標(biāo)準(zhǔn)差2022/12/10107眾數(shù)集中趨勢(shì)值離散趨勢(shì)值異眾比率2022/12/1040六、單變量描述的操作1、次數(shù)、百分?jǐn)?shù)等Frequencies2、中位數(shù)等Frequencies+statistics3、均值與標(biāo)準(zhǔn)差Descriptive2022/12/10108六、單變量描述的操作2022/12/1041第三節(jié)雙變量描述性統(tǒng)計(jì)事物之間的關(guān)系確定性關(guān)系（函數(shù)關(guān)系）非確定性關(guān)系（相關(guān)關(guān)系）線(xiàn)性關(guān)系非線(xiàn)性關(guān)系必然現(xiàn)象不可能事件2022/12/10109第三節(jié)雙變量描述性統(tǒng)計(jì)事物之間的關(guān)系確定性關(guān)系非確定相關(guān)：一個(gè)變項(xiàng)的值與另一個(gè)變項(xiàng)的值有連帶性相關(guān)的三種情況：正相關(guān)、負(fù)相關(guān)、零相關(guān)相關(guān)程度（0~1）相關(guān)的方向（+-）2022/12/10110相關(guān)：一個(gè)變項(xiàng)的值與另一個(gè)變項(xiàng)的值有連帶性2022/12/1交互分類(lèi)與百分表交互分類(lèi)：同時(shí)依據(jù)兩個(gè)變項(xiàng)的值，將所研究的個(gè)案分類(lèi)列聯(lián)表（交互分類(lèi)表）表的大小=行*列自變量、因變量2022/12/10111交互分類(lèi)與百分表交互分類(lèi)：同時(shí)依據(jù)兩個(gè)變項(xiàng)的值，將所研究的個(gè)志愿性別男女總數(shù)快樂(lè)家庭103040理想工作401050增廣見(jiàn)聞10010總數(shù)60401002022/12/10112志愿性別男女總數(shù)快樂(lè)家庭103040理想工作401050增廣制作條件百分表的準(zhǔn)則——信息清楚、表格簡(jiǎn)潔社會(huì)學(xué)研究的常規(guī)做法：以自變項(xiàng)為計(jì)算百分率的方向——根據(jù)自己的研究需要三線(xiàn)表的制作（表格簡(jiǎn)明型1，去掉末行）2022/12/10113制作條件百分表的準(zhǔn)則——信息清楚、表格簡(jiǎn)潔2022/12/1第四節(jié)相關(guān)測(cè)量法相關(guān)測(cè)量法以一個(gè)統(tǒng)計(jì)值表示變項(xiàng)之間的相關(guān)程度這個(gè)值，通常稱(chēng)為相關(guān)系數(shù)2022/12/10114第四節(jié)相關(guān)測(cè)量法相關(guān)測(cè)量法2022/12/1047定類(lèi)和定類(lèi)變量定類(lèi)和定序變量Lambda相關(guān)測(cè)量法tau-y相關(guān)測(cè)量法基本邏輯：以一個(gè)定類(lèi)變項(xiàng)的值來(lái)預(yù)測(cè)另一個(gè)定類(lèi)變項(xiàng)的值時(shí)，可以減少多少誤差其值介于0~1之間2022/12/10115定類(lèi)和定類(lèi)變量Lambda相關(guān)測(cè)量法基本邏輯：以一個(gè)定類(lèi)變項(xiàng)例題：考察性別（v2）與政治面貌（d11a）之間的關(guān)系2022/12/10116例題：2022/12/1049定序和定序變量Gamma系數(shù)Gamma系數(shù)按照同序?qū)彤愋驅(qū)€(gè)數(shù)來(lái)計(jì)算兩定序變量的相關(guān)程度和方向；同序?qū)彤愋驅(qū)ο嗖钤酱螅f(shuō)明相關(guān)越強(qiáng)2022/12/10117定序和定序變量Gamma系數(shù)Gamma系數(shù)按照同序?qū)彤愋驅(qū)}：考察受教育程度b4_a與對(duì)自己社會(huì)地位滿(mǎn)意程度i5_a之間的關(guān)系2022/12/10118例題：2022/12/1051定類(lèi)和定距變量定序和定距變量相關(guān)比率（eta平方系數(shù)）原理：根據(jù)自變量取值來(lái)預(yù)測(cè)或估計(jì)因變量的均值2022/12/10119定類(lèi)和定距變量相關(guān)比率（eta平方系數(shù)）2022/12/10例題：考察性別（v2）與家務(wù)勞動(dòng)時(shí)間之間的關(guān)系2022/12/10120例題：2022/12/1053定距和定距變量相關(guān)系數(shù)r即皮爾遜相關(guān)系數(shù)原理：兩個(gè)變量以平均數(shù)為基準(zhǔn)的平均共變程度r本身不具有消減誤差比率的性質(zhì)，但r2具有這一性質(zhì)2022/12/10121定距和定距變量相關(guān)系數(shù)r原理：兩個(gè)變量以平均數(shù)為基準(zhǔn)的平均共例題：考察讀書(shū)年數(shù)（b2）與收入之間（c18_a）的關(guān)系2022/12/10122例題：2022/12/1055消減誤差比例（PRE/proportionatereductioninerror）PRE數(shù)值的意義為，用一個(gè)變項(xiàng)來(lái)解釋另一個(gè)變項(xiàng)時(shí)能夠減少的錯(cuò)誤比率X與Y的關(guān)系越強(qiáng)，所能減少的預(yù)測(cè)誤差就會(huì)越多2022/12/10123消減誤差比例（PRE/proportionatered第五節(jié)假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)是根據(jù)樣本調(diào)查結(jié)果證實(shí)或推翻總體有關(guān)假設(shè)的一種