社会调查研究方法第十一章

当一项统计分析涉及三个或三个以上变量（其中至少有一个因变量） 时，则称为多变量或多元统计分析。多变量统计分析是一种更为复杂的统 计分析方法，因而通常称为高级统计方法。在计算机统计软件产生之前， 多变量统计方法由于技术太复杂、计算太困难，应用范围受到很大的限制。 在计算机统计软件产生并推广应用之后，这种情况已完全改变，各种设计 精巧的统计软件可以让社会调查研究者根据需要进行各种复杂的多变量统 计分析。当然，要正确使用统计软件、正确解释和使用统计分析结果，就 必须掌握多变量统计分析的基本原理和方法，否则再好的统计软件也不可 能做出正确的统计分析。在社会调查研究中，多变量统计分析方法有很多， 如多元相关分析、多元回归分析、因子分析等。
二、 单变量、双变量和多变量统计
在社会调查研究中，通常都会涉 及多个变量。但是在统计分析中，究 竟是进行单变量统计分析，还是进行 双变量统计分析或多变量统计分析， 取决于调查研究者的意图和目的。
单变量统计分析只能进行描述性研究。因为单变量统计分 析只涉及一个变量，所以它只能用统计数值（如平均数、百分 比、标准差等）来描述单个变量的特征，不能对变量之间的关 系做出解释，而只有双变量统计分析或多变量统计分析才能进 行解释性研究。因为只有涉及两个或两个以上的变量时，才有 可能分析它们之间的关系（包括相关关系和因果关系），才有 可能用自变量来解释因变量。也就是说，如果要进行解释性研 究，就必须进行双变量统计分析或多变量统计分析。常用的双 变量统计分析方法包括列联表分析与χ 2检验、各种双变量相 关分析、一元回归分析等等。
定量资料的研究分析借助的是各种统 计分析方法。按统计分析的性质的不同， 定量资料的分析可分为描述统计和推断统 计；按统计分析涉及变量的多少，定量资 料的分析可分为单变量统计分析、双变量 统计分析和多变量统计分析。
一、 描述统计与推断统计
描述统计（descriptive statistics）是用图形、表格和概括性 的数字对数据进行描述的统计方法，即用直观的图形、汇总的表格 和概括性的数字（如平均数）表示数据的分布、形状等特征。
描述统计是所有统计分析的基础，推断统计则是实际工 作中定量资料分析的主要内容。而且，推断统计的地位和作 用也越来越重要，已成为统计分析的核心内容，这是因为在 对现实问题的研究中所获得的数据主要是样本数据。但这并 不等于说描述统计不重要，如果没有描述统计搜集可靠的统 计数据并提供有效的样本信息，再科学的统计推断方法也难 以得出切合实际的结论。从描述统计学到推断统计学反映了 统计学发展的巨大成就，是统计学发展成熟的重要标志。
图11-1 经济发展、社会性别平等、职场性别平等指标之间的相关性
如果各国利用GDP增长率较高的红利来促进对包容性社会 开支和城市化的投资，那么经济发展就能够为进一步缩小性别 差距推波助澜。相关性分析还显示出，要加快实现职场性别平 等，最具希望的路径是推进以下四方面的发展：教育水平、金 融和数字化参与度（这两项可归为同一方面，因为金融服务的 交付模型与数字化渠道紧密相关）、法律保护、无偿抚养工作。 除了与职场性别平等息息相关，这四方面也是改善女性卫生保 健、人身安全和政治参与情况的基础。在这四个领域里投入资 源并付出努力，很有可能产生深远的影响并带来社会变革。
社会调查研究方法
目录
第一节 定量资料的整理
第二节 定性资料的整理
学习目标
熟悉定量资料分析的类型。 掌握单变量、双变量统计分析的方法。 了解多变量统计分析的方法。
案例导入 全球性别平等的力量
2015年9月，麦肯锡全球Fra bibliotek究院（MGI）发布了一份名为 《平等的力量：性别平等如何为全球经济创造12万亿美元的增长》 的报告。这份报告反映了全球95个国家的性别不平等问题，并对 缩小全球性别差距所带来的经济潜力进行了量化，旨在帮助缩小 职场的性别差距、使妇女为2014—2025年的全球GDP增长做出 双倍的贡献。
上述报告通过对所收集的有关性别平等指标数据和经济发 展等定量数据进行相关分析，由相关分析的结果得出了缩小职 场性别不平等的路径等重要结论和建议。对社会调查研究所收 集的资料进行整理后，调查研究者就需要对资料进行全面、系 统而深入的分析。进行资料分析是获得调查研究结论和进行社 会管理决策的最核心的工作。可以说，想要发挥社会调查研究 的巨大威力，就必须关注数据的分析。本章将根据社会调查研 究所收集的资料类型不同，从定量资料的分析和定性资料的分 析两个方面介绍资料分析的一般原理和技术。
职场上的性别差距是社会上的性别差距的缩影。因此，研究 性别不平等问题及思考如何应对这个问题时，需要把经济和社会方 面的因素考虑进去。麦肯锡全球研究院的性别平等研究框架分为4 个维度，包含了15个指标（见表11-1）。
表11-1 麦肯锡全球研究院的性别平等研究框架及指标
为了解各个性别平等指标之间的关系及经济发展发挥的作 用，MGI对95个国家进行了研究，分析了各指标之间的相关性， 以及性别平等指标与人均GDP和城市化等整体经济发展指标之 间的关联。MGI在报告中明确指出，相关性并不等同于因果关 系。在许多情况下，各个指标之间可能存在互相加强的关系， 而非因果关系。然而，相关性研究仍然是一个有用的工具，它 有助于发现存在协同效应的领域，以及实现性别平等的着力点。
推断统计（inferential statistics）是指研究如何根据样本数据 去推断总体数量特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上， 对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断。
描述统计与推断统计的划分还反映了统计方法发展的前后两 个阶段和使用统计方法探索客观事物数量规律性的不同过程。统 计研究过程的起点是统计数据，终点是探索出客观现象内在的数 量规律性。在这一过程中，如果搜集到的是总体数据（如普查数 据），那么运用描述统计就可以达到认识总体数量规律性的目的； 如果获得的只是研究总体的一部分数据（样本数据），那么要想 找到总体的数量规律性，就要运用概率论的理论并根据样本信息 对总体进行科学的推断。显然，描述统计和推断统计是统计方法 的两个组成部分。