社会调查研究方法——统计分析
浅谈四种社会研究方法
浅谈四种研究方法一、研究方法简述（一）统计调查。
统计调查有两个显着特征，一是使用结构式的调查方法收集资料，一是在对大量个案作分类比较的基础上进行统计分析。
由于资料的格式是统一的，将所有被调查到的个案资料汇总就能得到一些统计数字，因此统计调查得来的资料一般都可以进行定量分析。
这种分析可描述调查样本的一般状况，也可以进行分类描述。
在分类比较的基础上，研究者还可以探求变量之间的因果关系。
统计调查法可用于描述性研究和解释性研究，也可用于探索性研究。
这种方法与抽样调查相结合，成为理论检验研究的最主要的方法。
（二）实地研究。
实地研究是不带假设直接到社会生活中去收集资料，然后依靠研究者本人的理解和抽象概括从经验资料中得出一般性的结论。
实地研究得到的资料通常是无法统计汇总的文字资料，如观察、访问记录，除此之外同时还包括未形成文字的感性材料，如现场的体验和感性认识。
实地研究与单纯的调查区别在于，它不仅仅是收集资料的活动，还需要对资料进行整理和思维加工，从中概括出理性认识。
实地研究主要运用归纳法，研究从观察开始，然后得出暂时性的结论。
这种结论又知道研究者进一步观察，获取新的资料，再得出新的结论或完善原有的结论。
实地研究是一个较长期的过程，通常集中关注于某一个案，主要采用无结构的观察和访问来进行资料收集。
（三）实验。
通过实验法收集到的资料与统计调查很相似，都可以分类汇总和统计。
两者的主要区别是：（1）统计调查是在自然环境中，而实验是在人为控制的环境中观测或询问；（2）统计调查所得到的不同的变量值是调查对象本身固有的，而实验则是人为施加某种刺激，使调查对象的属性和特征发生某种程度的变化。
实验的设计方法很多，最典型的实验设计是将调查对象分为实验组和控制组，分别观测他们在实验前后的变化。
由实验法收集的数据资料是精确量度的，以便能反映出调查对象的细微差异。
数据资料的分析主要使用统计方法。
在社会研究中，实验法主要用于社会心理学和小群体的研究。
社会实践中的统计数据分析方法
社会实践中的统计数据分析方法统计学作为一门科学，广泛应用于社会实践中的各个领域。
它通过收集、整理和分析数据，帮助我们了解现象背后的规律，并为决策提供依据。
在本文中，我们将探讨社会实践中的统计数据分析方法。
一、数据收集与整理在进行统计数据分析之前，首先需要进行数据的收集与整理。
数据的收集可以通过问卷调查、实地观察、实验研究等方式进行。
在选择数据收集方法时，需要根据研究目的和数据的可行性进行合理选择。
而数据的整理则是将收集到的数据进行分类、筛选、清洗和归档，以便后续的分析工作。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
它通过计算数据的中心趋势（如均值、中位数、众数）、离散程度（如标准差、极差）和数据的分布情况（如频数分布、百分位数）等指标，来描述数据的特征。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的基本情况，为后续的推断性统计分析提供参考。
三、推断性统计分析推断性统计分析是基于样本数据对总体进行推断的方法。
它通过对样本数据进行抽样分析，得出关于总体的概率推断。
常见的推断性统计分析方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验通过对样本数据进行假设检验，判断总体参数是否符合某种假设；置信区间估计则是通过对样本数据进行分析，给出总体参数的一个区间估计，以反映估计结果的不确定性。
四、相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
它通过计算相关系数来衡量变量之间的相关程度。
常见的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相关性质，从而为决策提供依据。
五、回归分析回归分析是研究因果关系的方法。
它通过建立统计模型，分析自变量对因变量的影响程度。
回归分析可以帮助我们预测和解释变量之间的关系，并从中找出影响因素。
常见的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归和多元回归等。
六、时间序列分析时间序列分析是研究时间上变化的方法。
它通过对时间序列数据进行建模和分析，揭示数据随时间变化的规律。
统计学在社会调查数据分析中的应用
统计学在社会调查数据分析中的应用统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。
它在社会调查数据分析中扮演着重要的角色。
社会调查是一种收集和研究人们在不同社会群体中的观念、态度、行为和特征的方法，而统计学提供了一种科学的方式来对这些数据进行分析和解释。
本文将探讨统计学在社会调查数据分析中的应用，并介绍一些常用的统计方法和技术。
一、抽样调查抽样调查是社会调查中最常用的方法之一。
统计学可以帮助确定样本的大小和选择合适的抽样方法，以确保样本的代表性。
采用随机抽样方法，可以使得样本具有一定的统计特性，从而将结果推广到整个人群。
此外，统计学还可以通过计算抽样误差和置信水平，来评估调查结果的可靠性和准确性。
二、数据整理与描述统计社会调查通常会产生大量的数据，统计学可以帮助我们对这些数据进行整理和概括。
通过整理数据，我们可以将其转化为可理解的形式，以便进行后续分析。
描述统计分析是一种常用的方法，用于对数据进行概括和总结。
例如，我们可以计算数据的均值、标准差、中位数等指标，以揭示数据的集中趋势和变异程度。
三、相关性分析在社会调查中，我们常常关注不同变量之间的关系。
统计学中的相关性分析可以帮助我们确定这些关系的强度和方向。
例如，通过计算Pearson相关系数，我们可以判断两个变量之间的线性相关程度。
而通过斯皮尔曼相关系数，我们可以判断两个变量之间的等级相关程度。
这些分析可以帮助我们深入理解变量之间的相互作用，并揭示出隐藏的模式和趋势。
四、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。
当我们希望预测一个变量（因变量）与其他变量（自变量）之间的关系时，可以使用回归分析。
例如，我们可以通过线性回归分析来确定某个社会因素对特定行为的影响程度。
回归分析可以帮助我们建立预测模型，进而进行政策制定和决策支持。
五、假设检验假设检验是统计学中常用的方法之一，用于验证研究假设的可行性。
在社会调查中，我们常常需要对研究结果进行显著性检验，以确定观察到的差异是否由随机因素引起。
大学社会科学研究方法了解社会调查与统计分析学习社会科学研究的方法与技巧
大学社会科学研究方法了解社会调查与统计分析学习社会科学研究的方法与技巧大学社会科学研究方法：了解社会调查与统计分析，学习社会科学研究的方法与技巧在大学社会科学研究中，了解和掌握社会调查与统计分析方法是非常重要的。
社会调查能够帮助研究者收集丰富的数据，而统计分析则能够帮助我们对这些数据进行整理和解读。
本文将介绍一些常见的社会调查方法和统计分析技巧，帮助大家更好地进行社会科学研究。
一、社会调查方法1.问卷调查：问卷调查是最常见也是最经典的社会调查方法之一。
研究者可以设计一份问卷，通过面对面、电话或网络的方式进行调查。
问卷调查可以广泛应用于各种群体和领域，如教育、健康、经济等。
在设计问卷过程中，需要注意问题的合理性和问卷的流程性，以确保获得可靠和有效的数据。
2.访谈法：访谈法通过与个体或小组之间进行深入的交流，了解他们的观点、经验和态度。
这种方法可以帮助研究者获得更加详细和具体的信息。
访谈可以是结构化的，即按照提前准备好的问题进行，也可以是非结构化的，即根据被访者的回答来发展对话。
在进行访谈时，研究者需要注意保持客观中立，避免主观偏见的影响。
3.观察法：观察法是研究者直接观察和记录研究对象的行为和活动。
观察可以是实地观察，也可以是通过摄像机等技术手段进行远程观察。
观察法能够提供客观的数据，但同时也可能受到研究者主观意识的影响。
因此，在进行观察时，需要尽量减少干扰因素，并提高观察数据的可靠性。
二、统计分析技巧1.描述统计分析：描述统计分析是对所收集的数据进行整理和汇总，描述数据的特征和分布。
常见的描述统计指标包括均值、中位数、众数、标准差等。
通过描述统计分析，研究者可以了解数据的基本特征，为后续的分析提供基础。
2.推断统计分析：推断统计分析是研究者通过对样本数据的分析，对总体进行推断。
通过估计总体参数、检验假设、构建模型等方法，推断统计分析可以帮助我们从样本数据中得出总体的一些特征或规律。
在进行推断统计分析时，需要注意样本的代表性和分析方法的合理性。
社会调查与统计分析的方法与应用
社会调查与统计分析的方法与应用1. 引言在当今社会，数据已经成为了重要的资产和资源。
无论是政府还是企业、学校乃至于普通的个人，都需要从数据中获取信息，提高自身的决策水平和透明度。
而社会调查与统计分析，正是获取和处理数据的重要途径之一。
本文将从社会调查与统计分析的基本概念和方法，以及其在实际应用中所遇到的问题和对策等方面，展开论述。
2. 社会调查与统计分析基本概念和方法2.1 社会调查社会调查是指通过制定问卷、访谈、观察等方式，对特定群体或社会现象进行多方位的、系统性的、科学的调查研究的过程。
社会调查通常包括以下步骤：·定义调查目的和对象；·选择合适的调查方法；·制定调查问卷；·采集、整理和归类数据；·统计分析并得出结论；·撰写调查报告。
2.2 统计分析统计分析是指通过对数据进行搜集、加工、整理和分析处理，从中发掘出有用的信息和规律性的结论的过程。
统计分析通常有以下步骤：·定义研究问题和假设；·确定研究范围和方向；·设计数据的搜集方式和方法；·采集、整理和归类数据；·进行数据分析和模型构建；·解读和呈现结果。
2.3 社会调查与统计分析的关系社会调查和统计分析紧密相关，是获取和处理数据的有机整合。
在实践中，数据来源于社会调查，统计分析是根据数据进行逻辑和数学运算，从而得出结论和决策建议的过程。
3. 社会调查与统计分析在实际应用中的问题和对策3.1 问卷设计的问题问卷设计是影响调查质量的关键因素之一。
不适当的问题、模糊不清的问题、选项设计不当等都会导致调查结果的失真。
在问卷设计时，应注意问题的针对性、易于理解、选项的多样性和充分性等问题。
3.2 样本抽取的问题样本抽取在调查过程中非常重要，直接关系到调查结果的可靠性和有效性。
样本抽取应该注意以下几个问题：·根据调查目的和所研究的对象确定样本规模；·使用恰当的方法进行样本抽取；·保证样本的代表性和随机性；·尽可能避免样本偏差和数据缺漏等问题。
社会采访的数据分析和统计方法
社会采访的数据分析和统计方法社会采访是一种常见的社会调查方法，通过问卷调查、访谈或观察等手段，获取民众的意见、态度和行为数据。
而对这些数据进行分析和统计，可以帮助研究者深入了解社会现象，揭示隐藏的规律和趋势。
首先，数据分析是社会采访的重要环节之一。
在社会采访过程中，研究者需要收集大量数据，这些数据可能来源于问卷调查、电话访问或实地走访等形式。
通过对这些数据进行整理、分类和加工，可以得出各种统计结果，比如频数分布、平均值、方差等。
这些统计结果反映了被调查者的普遍态度和行为，为研究者提供了客观的信息基础。
其次，数据统计是社会采访的关键工具之一。
在对采访数据进行分析时，研究者需要运用各种统计方法和技巧，以揭示数据背后的规律和关联。
比如，可以通过卡方检验、t检验、方差分析等方法，比较不同群体之间的差异或相关性。
同时，还可以通过回归分析、因子分析等技术，探讨变量之间的影响关系和结构模式。
这些统计方法和技巧，为社会采访数据的解读和解释提供了科学依据和方法论支持。
此外，数据分析和统计方法还可以为决策者提供参考和支持。
在政府、企业或社会组织等机构中，社会采访的数据分析和统计结果，常常被用来制定政策、规划项目或评估效果。
比如，在市场调研中，可以通过消费者调查数据，了解产品的受欢迎程度和市场趋势，指导企业的产品开发和营销策略。
在教育评估中，可以通过学生问卷调查数据，了解教学效果和学生需求，优化课程设置和教学方法。
这些应用实例，充分展示了数据分析和统计方法在社会实践中的重要性和价值。
总之，社会采访的数据分析和统计方法，不仅可以帮助研究者深入了解社会现象，揭示规律和趋势，还可以为决策者提供参考和支持，指导政策和实践。
因此，我们应该重视和运用这些方法，不断拓展其应用领域和深化其理论研究，促进社会科学研究的发展和进步。
社会科学研究的统计分析
社会科学研究的统计分析统计分析（Statistical Analysis）是一种通过收集、整理和分析数据来描述、解释或预测事物的方法。
在社会科学研究中，统计分析是不可或缺的工具，它可以帮助我们发现数据背后的规律、趋势，进而对社会现象进行深入的理解和解释。
本文将探讨社会科学研究中的统计分析方法及其应用。
一、社会科学研究中的统计分析方法1.描述统计分析描述统计分析是基本的统计方法之一，它通过对数据的集中趋势、离散程度、分布特征等进行度量和图形展示，帮助我们对数据进行直观的认识和描述。
常用的描述统计指标包括均值、标准差、方差、百分位数等。
2.推断统计分析推断统计分析是社会科学研究中常用的方法之一，它基于从样本中得出总体参数的推断。
推断统计分析涉及到两个主要的问题，即参数估计和假设检验。
参数估计通过样本数据来估计总体参数的值，常用的方法包括点估计和区间估计。
假设检验则是通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否符合某种假设，常用的方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
3.回归分析回归分析是一种用来探究变量之间关系的统计方法。
它通过建立数学模型，利用样本数据来描述和预测因变量与自变量之间的关系。
在社会科学研究中，回归分析常用于解释社会现象中的因果关系，如收入与教育水平的关系、犯罪率与失业率的关系等。
4.因子分析因子分析是一种用来研究变量间关系的多变量统计方法。
它通过将一组变量进行综合分析，找出其中的共性因素，从而简化变量结构和理解数据。
在社会科学研究中，因子分析常用于构建指标体系、评估变量间相关性、挖掘潜在因素等。
二、社会科学研究中的统计分析应用1.社会调查研究社会调查研究是社会科学研究中常用的方法之一，它通过问卷调查、实地观察等方式收集大量的数据，然后利用统计分析方法对数据进行整理和解读。
例如，在调查社会不平等问题时，可以采用描述统计分析方法来计算不同人群的平均收入、教育程度等指标，进而揭示社会不平等的程度和差异。
社会调查方法与统计分析研究
社会调查方法与统计分析研究第一章：引言在当今社会，研究社会问题是一个十分重要的任务。
而社会调查方法与统计分析研究则是解决社会问题的重要途径。
社会调查方法主要是运用统计学和社会学的方法进行数据采集和分析，以了解一定社会现象或问题的经验和事实。
而统计分析则是对社会数据进行探究和分析，从而解读数据的含义和演变趋势，并提出合理的解决方案。
本文将从社会调查方法和统计分析两个方面详细介绍社会研究中的两种方法。
第二章：社会调查方法社会调查是指研究者通过收集、整理和分析大量数据来了解社会现象的方法。
它可以描述现存的社会经验和现象，解释各种情况和事件，甚至预测一些可能发生的趋势和方向。
在社会调查研究中，相应的调查数据是获取基本信息的一种重要手段，测量样本的行为、态度、观点、偏好等来进行量化分析，进而探究隐藏在数据背后的社会规律。
社会调查方法主要包括问卷调查、个人访谈、小组讨论、实地观察等。
其中，问卷调查是最常用的。
问卷可以通过在线调查、邮寄调查、电话调查等方式进行，以获取各种观点和反馈。
问卷设计非常重要，要避免双重含义的问题和字眼歧义，以及避免不必要的问题或问题错误等。
除了问卷调查，个人访谈和小组讨论也可以用于数据采集。
个人访谈可以让受访者充分、详细地表达自己的观点和看法，获得更准确、详细的信息；小组讨论可以促进受访者之间的相互沟通，更好地了解群体观点和背后的动机。
在实地观察中，研究者可以根据现场情况进行视觉和听觉记录，获得相关信息和共鸣。
第三章：统计分析的概念统计分析是指对数据进行收集、整理、汇总、描述、分析和表达的过程。
统计分析技术包括测度中心趋势、测度变异、测度分布和测度关系。
这些技术可以为研究者提供趋势预测和分析的基础，并帮助他们更好地理解社会现象和问题。
在统计分析中，我们可以通过测度中心趋势来对数据进行分析。
测量中心趋势是指测量数据中间值的统计学方法，包括均值、中位数和众数。
均值是所有数据点之和除以总数的计算结果；中位数是将数据点按顺序排列，然后找出中间数（如果数据点有偶数个，则将中间两个点的平均值作为中位数）；众数是出现频率最高的数据点。
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（3）统计分析有一套专门的方法和技术 随着大数据时代的来临，数据分析技术显得尤为重要 ，正如某人所言“大数据时代不会数据分析，就等于慢性 自杀”。 SPSS作为当今世界三大权威统计软件之一，以其窗口 式、菜单式操作、无需编程、操作简单、图像完美等表现 ，占据着数据分析市场80%的份额。SPSS是一个非专业统 计人员处理专业统计学数据的最佳选择。
四、SPSS统计绘图功能详解
相比Excel， SPSS的绘图更为美 观、强大。下方的其 他菜单项是我们最为 常用的普通统计图， 具体来说有：
1、散点图是各种统计图中比较简单的一种，共分为simple、 matrix（以矩阵的形式显示多个变量间两两的散点图）、overlay （将多个变量间两两的散点图同时做在一张图上）和3D（将X、Y、 Z三个变量间的相关散点图做在一个立体空间中）四种，其中需要 解释的比较特殊的内容有：
五、信度与效度分析
信度和效度分析是问卷分析的第一步，也是检验该问卷是否合格的标 准之一，所以，我们在做问卷调查的时候第一步就要进行信度和效度的分 析，才能确保我们的问卷有意义。
信度（Reliability）即可靠性，是指使用相同指标或测量工具重复测 量相同事物时，得到相同结果的一致性程度。一个好的测量工具，对同一 事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信。
信度分析是：“分析”——“度量”——“可靠性分析”，把所有主 观题选到：“项目”中，确定即可,得出总的信度。把统一维度的题目选 中，得出先关维度的信度。
具体步骤：分析——度量——可靠性分析
结果分析：
分析各个维度和总量的信度后，将它们列出一个表格，其 中每个维度的a信度系数都大于0.7，说明该量表信度较好，符 合问卷调查。
2、准则效度分析
准则效度又称为效标效度或预测效度。准则效度分析是根据已经得到确定 的某种理论，选择一种指标或测量工具作为准则（效标），分析问卷题项与准 则的联系，若二者相关显著，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显 著差异，则为有效的题项。评价准则效度的方法是相关分析或差异显著性检验。 在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，使这种方法的 应用受到一定限制。
（3）分布形态的分析
（a）偏度：偏态是对数据分布对称性的描述，测度偏态的统计量是偏度。 如果一组数据的分布是对称的，则偏度等于0；如果偏度明显不等于0，表明分 布是非对称的。
（b）峰度：峰态是对数据分布平峰或尖峰程度的描述，测度峰态的统计量 是峰度。峰度通常是与标准正态分布相比较而言的。若一组数据服从标准正态分 布，则峰度的值等于0；若峰度的值明显不等于0，则表明分布比正态分布更平 或更尖。
目前最常用的是Alpha信度系数，一般情况下我们主要考虑量表的内 在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。通常认为，信度系数应 该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好； 如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量 表的信度系数在0.7～0.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的 信度系数在 0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。
直方图用于观察某个变 量的分布情况，如果选择了 display normal curve复选 框，则会同时做出一条当前变 量理想状况的正态分布曲线来， 和该曲线相比，你就可以知道 变量的实际分布究竟差了多远。
3、P-P图和Q-Q图都是用来观察变量是否服从正态分布的； 质量控制图则用来观察个体值是否有超过正常值范围的情况出 现；箱式图的作用和它类似，只是换了一种表达方式；其余的 几种图几乎都是用与时间序列模型的。
二、概念
SPSS的全称是：Statistical Program for Social Sciences，即社会科学统计程序。
作为统计分析工具，理论严谨、内容丰富，数据 管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等 功能，几乎无所不包。
三、几种常用的SPSS分析
SPSS常用的绘图功能简介 信度与效度分析 描述性统计分析 相关分析 主成分分析
然后相关系数选择Pearson相关系 数,也可以选择其他两个,这个只是 统计方法稍有差异,一般不性分析结果,可以看到X和Y的相 关性系数为0.766,对应的显著性 为0.076,如果设置的显著性水平 位0.05,则未通过显著性检验,即 认为虽然两个变量总体趋势有一 致性,但并不显著。
社会调查研究方法——统计分析
汇报人：殷文文 日期：2016.12.23
一、统计分析概述
1、定义 统计分析就是运用统计学方法对调查得到的数据资 料进行定量分析，以揭示事物内在的数量关系、规律和 发展趋势的一种资料分析方法。
2、统计分析的作用
(1)统计分析的方法提供一种清晰精确的形式化语言， 对资料进行简化和描述
七、相关分析
相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致, 那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的 两个变量才能说有一定的关系)。；一般地，|r|>0.95 存在显著性相关； ·|r|≥0.8 高度相关；0.5≤|r|<0.8 中度相关；0.3≤|r|<0.5 低度相关； ·|r|<0.3 关系极弱，认为不相关
Set marks by框：选入一个标记变量，根据该变量取致的不同 对同一个散点图中的各点标以不同的颜色（或形状），例如在数据 cars中我们以horse和weight做图，如果用orgion的大小来做 marks，则两次做出的图如下：
没有mark变量时的情况
用orgion做mark变量时的情况
2、直方图
（1）统计分析要以定性分析为基础 在定性分析的基础上进行统计分析是保证正确使用统 计分析的必要条件。这是因为： A、统计分析是根据数据资料进行的，而社会调查中 的数据不是抽象的数字而是反映了事物属性的统计指标。 定性分析要为定量分析规定方向，划分范畴。 B、统计分析是依据一定公式计算的，公式的选择依 赖于一定的理论知识、专业知识和必要的经验。 事实上在定量分析开始之前已经通过定性分析，从理 论和经验上判明了事物之间的联系，决定了要采用的公式 。
3、结构效度分析
结构效度是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。结构
效度分析所采用的方法是因子分析。有的学者认为，效度分析最理想的方法是利 用因子分析测量量表或整个问卷的结构效度。因子分析的主要功能是从量表全部 变量（题项）中提取一些公因子，各公因子分别与某一群特定变量高度关联，这 些公因子即代表了量表的基本结构。通过因子分析可以考察问卷是否能够测量出 研究者设计问卷时假设的某种结构。在因子分析的结果中，用于评价结构效度的 主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。累积贡献率反映公因子对量表或问 卷的累积有效程度，共同度反映由公因子解释原变量的有效程度，因子负荷反映 原变量与某个公因子的相关程度。在结束本文时应再次强调，为了提高调查问卷 的质量，进而提高整个研究的价值，问卷的信度和效度分析绝非赘疣蛇足，而是 研究过程中必不可少的重要环节。
相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单,具体 方法步骤如下：
选取在理论上有一定关系的两个变量,如 从总体上来看,X和Y的趋势有一
用X,Y表示,数据输入到SPSS中。
定的一致性
为了解决相似性强弱用SPSS进 打开双变量相关对话框,将X和Y选中 行分析,从分析-相关-双变量。 导入到变量窗口。
（2）统计分析方法必须和其他分析方法结合运用 统计分析方法还必须和其他分析方法结合运用才能 更好地发挥作用。其原因是：
A、数量关系只是客观事物存在的诸种关系的一种， 而不是全部。统计分析方法不是万能的，它有自身独特 的长处，也有无法克服的局限性，它不能代替其他分析 方法。
B、统计分折方法能够帮助发现社会现象中不易察觉 的规律，但对规律的解释要借助于有关学科的理论。
效度（Validity）即有效性，是衡量综合评价体系是否能够准确反映评价 目的和要求。是指测量工具能够测出其所要测量的特征的正确性程度。效度越 高，即表示测量结果越能显示其所要测量的特征，反之，则效度越低。常用于 调查问卷效度分析的方法主要有以下几种。
1、单项与总和相关效度分析
这种方法用于测量量表的内容效度。内容效度又称表面效度或逻辑效度， 它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。对内容效度常采用逻辑 分析与统计分析相结合的方法进行评价。逻辑分析一般由研究者或专家评判所 选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。统计分析主要采用单项与总和 相关分析法获得评价结果，即计算每个题项得分与题项总分的相关系数，根据 相关是否显著判断是否有效。若量表中有反意题项，应将其逆向处理后再计算 总分。
统计学的理论基础是数理统计学。数理统计学是数学的一个分支， 由一系列的公理、定理以及严格证明来组成。
描述性统计分析
数据的描述性分析即是从数据出发概括数据特征，主要包括数据的位置特 性、分散性、关联性等数字特征和反映数据整体结构的分布特征，它是数据分 析的第一步，也是对数据进行更进一步分析的基础。描述性统计分析主要包括 以下几个方面：
集中趋势的描述指标 （a）算术平均值 （b）几何平均值 （c）众数 （d）中位数
描述性统计分析
（2）离中趋势分析
数据的离散程度是数据分布的另一个重要特征，是指各变量值远离中心值 的程度，因此也叫离中趋势。
离中趋势的描述指标 （a）极差：也称全距，是一组数据的最大值和最小值的差。 （b）四分位数：处在数据一半位置的观测值被称为中位数，则处在数据的 25%和75%位置的观测值分别叫做下十分位数（Q1）和上四分位数（Q3）， 四分位差即为（Q3-Q1）。 （c）方差与标准差：方差是各变量值与其均值的平均离散程度，标准差为 方差的平方根。（标准差越大，表示分布越分散；而标准差越小，表示分布越集 中。 ）
（2）点击“旋转”，设置如下：
（3）点击“选项”，设置如下：