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
什么是定量数据？
统 定性数据
计 品质数据
数
(Qualitative data)
据
定量数据
数量数据
定类数据 低 定序数据
定距数据 定比数据 高
* 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
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；
常用的定性分析方法
演绎法
归纳 法
比较法
结构法
是指把调查资 料的整体分解 为各个部分、 方面、因素， 形成分类资料， 并通过这些分 类资料的研究 分别把握事物 的特征和本质。
以调查的分组 资料为中心， 经过归纳概括 出一些理论观 点。
把两个或两类 资料相比较， 从而确定它们 之间的相同点 和不同点的一 种逻辑分析方 法。一般需要 选择一定的参 照系：国家、 地区的水平。
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。
表格法
散点图法直方图法/ 条形图法 Nhomakorabea圆形图法
曲线图法
100%
80%
60%
40%
20%
0% 第一季度
多重柱 形图
比例柱 形图
北部 西部 东部
第三季度
100
80
60
东部
40
西部
北部
20
0 第一季度
第三季度
100
80
60
东部
西部
40
北部
20
0 第一季度
第三季度
100
80
60
东部
西部
40
北部
20
0
0
2
(Quantitative data)
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。
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？
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，结点或方格互联或用 直线，箭头，标签连接表示）。
* 得出并检验结论
4
6
最小值 或极值
min
中位数 Md
最大值 或极值
max
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 *K——S，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
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
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
定性分析过程
对数据分类 数据单元化 识别类别之间和内部关系 提出并检验假设以得出结论
分析某一现象 的结构及其各 组成部分功能， 进而认识这一 现象本质的一 种方法，称为 结构分析。
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题解释你期望发现的事物， 预计一个结果模式。
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
计量类型 数学特性
定类 定序 定距 定比 数据 数据 数据 数据
分类(＝,≠) √ √
排序(＜,＞)
√
间距(+,－)
比值(×,÷)
√√ √√ √√
√
如何分析定量数据？
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