第七章 分析定量定性数据
报告的定量和定性数据分析方法
报告的定量和定性数据分析方法引言：在今天的信息化时代，数据分析成为了企业决策和管理的重要工具。
无论是定量数据还是定性数据，通过科学的分析方法，可以有效地为企业提供决策支持和改善方案。
本文将详细介绍报告的定量和定性数据分析方法，并给出具体的案例分析。
一、定量数据分析方法1. 描述性统计分析：描述性统计分析是定量数据分析中最基础的方法之一。
通过对数据进行总体描述与概括，提取数据的重要特征，为后续的分析提供基础。
在报告中可以采用表格、图表等形式展示统计结果，如均值、标准差、频数等。
2. 相关分析：相关分析旨在探究变量之间的关系，并能帮助了解变量之间是否存在相关性。
在报告中，可以通过绘制散点图、计算相关系数等方法，来展示变量之间的相关关系。
3. 回归分析：回归分析是通过建立数学模型，研究自变量对因变量的影响程度和方向。
在报告中，可以利用回归分析来揭示影响因素、预测趋势，为决策提供依据。
二、定性数据分析方法1. 文本分析：文本分析是针对文字、语言和符号的定性数据进行分析的方法。
可以利用自然语言处理技术，提取关键词、情感分析、主题模型等，帮助理解和归纳定性数据中的信息。
2. 内容分析：内容分析是通过对文本或媒体进行编码和分析，以获取对定性数据的深层次理解。
在报告中，可以采用内容分析方法对背景、主题、情感等进行分析和总结。
3. 质性比较分析：质性比较分析是一种将定性数据进行分类、排列和解释的方法。
通过比较不同个体、群体、地域等的差异和共同点，得出结论并进行解释。
三、案例分析以某电商企业的销售数据为例进行定量和定性数据分析：1. 定量数据分析：通过对销售数据进行描述性统计分析，可以了解产品销售量、销售额的分布情况，并计算出平均值、中位数等统计指标。
进一步，结合相关分析和回归分析，探究产品销售量与价格、促销活动等因素之间的关系。
2. 定性数据分析：对客户对产品的评价进行文本分析，提取出客户对产品优点、缺点的关键词和情感倾向。
定性数据知识点总结
定性数据知识点总结一、定性数据的概念定性数据是指用语言来描述的数据，通常是以文本形式存在的数据。
与定量数据相对应，定性数据没有具体的数值，而是通过描述性的语言来表达。
定性数据主要适用于调研、文本分析、社会科学等领域的数据分析。
二、定性数据的特点1. 描述性：定性数据是通过描述性的语言来表达，通常是用一些标签、符号或文字来表示，而非具体的数字。
2. 非数值化：定性数据不具有数值属性，无法进行数学计算，只能通过文字描述或分类来表示。
3. 主观性：定性数据通常包含了研究者或被调查者的主观意见、看法和感受，具有一定的主观性和个性化。
4. 多样性：定性数据的形式多样，可以是文字、图片、音视频等多种形式的信息。
5. 信息丰富：定性数据能够提供更为详尽和全面的信息，能够帮助人们更好地理解研究对象的特征和内涵。
6. 可解释性：定性数据通常具有较强的解释性，能够帮助人们理解数据背后的含义，揭示隐藏的规律和关联。
三、定性数据的分类1. 分类数据：分类数据是最常见的一种定性数据，通常是将个体或对象分为不同的类别或组别。
例如性别、学历、职业等都是分类数据。
2. 颜色数据：颜色数据是指反映事物颜色属性的数据，例如红色、黄色、蓝色等。
3. 标称数据：标称数据是用名称标识不同的类别，没有顺序关系。
例如血型(A、B、AB、O)、宠物类型(猫、狗、鸟)等都是标称数据。
4. 有序数据：有序数据是指具有一定顺序关系的数据，但没有具体的数值。
例如文化程度的高低可以分为低、中、高三个等级，这就是有序数据。
四、定性数据的收集和处理1. 数据收集：定性数据的收集通常通过调查问卷、访谈、观察等方式获取，然后进行整理、归类和记录。
2. 数据处理：定性数据的处理涉及到数据清洗、编码、分类、文本分析等步骤，以便进行深入的分析和应用。
五、定性数据的分析方法1. 描述性分析：通过统计、频数分布、交叉表等方法对定性数据进行描述性统计和分析，了解各类别的分布情况和属性特征。
第七章 数据分析的定性方法
第七章数据分析的定性方法数据分析是指对你所见、所闻、所读到的信息进行组织以便更好地理解所获信息。
通过分析浙西数据，你可以描述状态、进行解释、提出假设、构建理论，并将你的结论与其他结论进行观念。
而要实现这一目标，必须首先对所收集的资料进行分类、汇总、建模和解释。
学习目标：✓重述定性与定量数据分析方法的区别；✓理解项目研究过程中三个阶段上所采用的定性数据分析方法；✓了解并应用若干定性数据分析方法；✓讨论各种可用于定性数据分析的计算机程序。
7.1 引言定性数据分析方法的发展，由原来的操作上的不严谨性而受到批判，如今的广泛运用。
7.2 定性与定量数据分析的异同回顾：定性分析与定量分析的异同数据收集过程中——制定备忘录，思考基本概念单位或基本概念类型分析过程中采用的方法——内容分析（content analysis）、持续比较分析(constant comparative analysis)、构建矩阵(matrix building)、绘制图表(mapping)、渐进法(successine approximation)、域分析(domain analysis)、分类构架(taxonomy building)、识别理想型(ideal type identification)、构建事件结构和创建模型(event-structure building and modeling )。
定量研究对数据及研究程序的要求——简明、清晰：a)使读者确信并能够证明报告中的结论b)利用数据进行二次分析c)使得研究大体上能够被重复d)更容易发现欺骗或疏忽7.3 定性分析概念：把数据按照主题、概念或特征加以分类，进行分析。
研究人员提出新概念、规范概念性定义并研究概念之间的关系。
麦尔斯和哈伯曼（1994）提出，数据分析包括三个方面：筛选数据、展示数据和归纳或证明结论。
（1）筛选数据：指大量的数据进行提炼，按现有类别、主题和概念分门别类。
第七章系统评价的方法与评价原则2012
（二）检索文献
系统、全面地收集所有相关的文献资料是系统评价与叙述性文献 综述的重要区别之一。为了避免出版偏倚和语言偏倚，应围绕要解决 的问题，按照计划书中制订的检索策略（包括检索工具及每一检索工 具的检索方法），采用多种渠道和系统的检索方法。除发表的原著之 外，还应收集其他尚未发表的内部资料以及多语种的相关资料。 除了利用文献检索的期刊工具及电子光盘检索工具（Medline、 Embase、Scisearch、Registers of clinical trials）外，系统评价还强调 通过与同事、专家和药厂联系以获得未发表的文献资料如学术报告、 会议论文集或毕业论文等；对已发表的文章，由Cochrane协作网的工 作人员采用计算机检索和手工检索联合的方法查寻所有的随机对照试 验，建立了Cochrane对照试验注册库和各专业评价小组对照试验注册 库，既可弥补检索工具如MEDLINE等标识RCT不完全的问题，也有 助于系统评价者快速、全面获得相关的原始文献资料。
性的作用。
系统评价本身只不过是一种研究的方法学，并不仅限于随机对照试验或 仅对治疗措施疗效进行系统评价。 根据研究的临床问题不同，系统评价可分为病因、诊断、治疗、预后、 卫生经济评价和定性研究等方面的系统评价； 根据系统评价纳入的原始研究类型不同，可分为临床对照试验和观察性 研究的系统评价，前者如随机对照试验和非随机对照试验的系统评价，后者 如队列研究和病例-对照研究的系统评价； 根据进行系统评价时纳入原始研究的方式，可分为前瞻性、回顾性和累 积性系统评价； 根据资料分析时是否采用统计学方法（Meta-分析），可分为定性和定 量的系统评价。 目前，由于根据随机对照试验所进行的系统评价在理论和方法学上较完 善及其论证强度较高，所以有关随机对照试验或评估治疗措施疗效的系统评 价较多，而其他类型的系统评价如诊断试验、病因学研究、非随机试验等正 在研究之中。
统计数据分为定性数据与定量数据
统计数据分为定性数据与定量数据
定性数据是：是一组表示事物性质、规定事物类别的文字表述型数据。
定量数据是：指以数量形式存在着的属性，并因此可以对其进行测量。
以物理量为例，距离、质量、时间等都是定量数据。
定性数据和定量数据的区别有以下几点：
1、两种数据所依赖的哲学体系不同。
定性数据：其对象是客观的、独立于研究者之外的某种客观存在物。
定量数据，其研究对象与研究者之间的关系十分密切，研究对象被研究者赋予主观色彩，成为研究过程的有机组成部分。
2、两种数据在对人本身的认识上有所差异。
定性数据：认为人的个性和人与人之间的差异，进而认为很难将人类简单地划归为几个类别。
定量数据：认为人基本上都是相似的。
3、两种数据的目的不同。
定性数据：对特定情况或事物作特别的解释。
定量数据：对各种环境中的事物作出带有普遍性的解释。
专题7 定性资料分析方法
编码簿范例：
政治观点 最近我们听到了许多关于自由党与保守党的谈论。我给你 们一张分成七个等级的量表，分别用来表示人们可能持有 的不同的政治态度，从“极度自由派的”——1分，到 “极度保守派的”——7分。请问，你们的观点是属于其 中的哪一种呢？ 1.极度自由派的 2.自由派的 3.偏向自由派的 4.中立的 5.偏向保守派的 6.保守派的 7.极度保守派的 8.不知道 9.无所谓
上述每一个变量都有可能影响收入，而且男性和女 性在这些方面有差别，也能解释男女收入的差异。 当所有这些变量都被纳入考虑范围时，研究人员就 可以解释男女工资差异60%的原因。而剩余40%的差 异，可可能是因为有其他合理的解释变量，或者纯 粹是偏见所致。
一些人认为教育水平影响了收入，在过去，女性受教育 程度比男性低。因此，我们可以检查教育程度是否可以 解释女性从总体上比男性收入更低。
四、双变量分析
为了决定两个变量之间的经验关系而同时对两个变 量进行分析。一个简单的百分比表格或者一个简单 的相关系数的计算，都是双变量分析的例子。
双变量分析集中在变量及其相互关系上。
此表可以被视为子群比较的范例，但同时也可以被视 作解释性双变量分析，反映了一些不同的关系。该表 表示，性别变量对“上教堂”变量有影响。上教堂行 为在此是因变量，它部分地被自变量——性别所决定。 经过适当的转变，我们不再把男性和女性当作不同的 子群来讨论，而是将性别当作一个变量：一个对另一 变量有影响的变量。
（二）建立编码簿 编码的最终产物，便是将资料中所有项目转换成数 字码。每个数字码代表了每个变量的不同属性，然 后以卡片或者列表的形式把它们归总为资料文档。
报告中的定性与定量数据处理方法
报告中的定性与定量数据处理方法引言：在各行各业的工作中，我们经常会遇到需要处理各种各样数据的情况。
数据的处理方法直接影响到我们对问题的认识和解决能力。
本文主要讨论报告中的定性与定量数据处理方法，包括数据的收集、整理、分析和呈现，以提高我们对数据的深度理解和有效应用。
一、定性数据的处理方法：1. 数据的收集：定性数据是通过观察、访谈、调查等方法获得的，常用的手段包括问卷调查、面谈和焦点小组讨论等。
在收集数据时，要确保参与者的广泛性和代表性，以获取全面和准确的信息。
2. 数据的整理：定性数据的整理主要包括分类、编码和归纳等过程。
首先，将收集到的数据按照一定的标准进行分类，比如按照主题、问题类型等进行分类。
然后，对数据进行编码，方便后续的分析和比较。
最后，根据不同的分类和标准，将数据进行归纳，提炼出有效的信息和结论。
3. 数据的分析：定性数据的分析是一种主观性较强的过程，主要依靠研究者的经验和判断力。
常用的方法包括内容分析、文本挖掘和主题分析等。
通过对数据的深入阅读和理解，可以发现数据背后的主题、趋势以及关系等。
此外，研究者还可以通过归纳和比较不同的案例，揭示出数据中的规律和模式。
4. 数据的呈现：定性数据的呈现主要通过文字、图表和报告等形式展示。
研究者应该选择合适的方式来呈现数据，以便读者能够清晰地理解和理解数据。
比如，可以使用图表来展示数据的分布和变化趋势，使用报告来详细说明数据的背景和结论。
二、定量数据的处理方法：1. 数据的收集：定量数据是通过测量和计数等方法获得的，常用的手段包括实验观察、问卷调查和统计数据等。
在收集数据时，要注意数据的准确性和可靠性，采用科学的方法和工具来收集和记录数据。
2. 数据的整理：定量数据的整理主要包括数据清洗、数据校验和数据转换等过程。
首先，要对收集到的数据进行清洗，剔除异常值和错误数据。
然后，对数据进行校验，确保数据的准确性和一致性。
最后，根据需要，将数据进行转换，比如进行加权、标准化和归一化等操作。
市场调研中的定性和定量数据分析方法
市场调研中的定性和定量数据分析方法市场调研是企业制定市场策略和决策的重要依据，而数据分析则是市场调研中不可或缺的环节。
数据分析可以分为定性数据分析和定量数据分析两种方法。
本文将介绍市场调研中的定性和定量数据分析方法，并探讨它们的优势和应用场景。
一、定性数据分析方法定性数据是描述性的、主观的、非计量的数据，通常通过定性访谈、焦点小组讨论、案例研究等方式获得。
定性数据分析的目的是揭示被调查对象的态度、行为、动机、感受等主观性方面的内容，以提供深入了解市场现象的视角。
1.内容分析法内容分析法是一种定性数据分析方法，通过对受访者的回答内容进行事先设定的语义标签的归类和计数，从而了解被调查对象对于特定问题的认知和看法。
例如，在一项调研中，我们询问了不同消费者对一款新产品的评价。
通过内容分析法，可以将消费者的回答依据特定标签进行分类，如“价格”，“功能”，“外观”等，进而了解不同消费者对于产品的关注点和评价准则。
2.主题分析法主题分析法是一种以主题为连接的定性数据分析方法，通过对受访者回答内容的归纳和总结，发现其中的主题和模式。
举个例子，我们进行了一项调研，以了解不同年龄段消费者的购物偏好。
通过主题分析法，可以将受访者的回答内容归纳为几个主题，如“价格敏感度”，“购物体验”，“品牌认知”等，从而得到不同年龄段消费者的购物偏好模式。
二、定量数据分析方法定量数据是可计量的、客观的数据，通常通过问卷调查、统计数据等方式获得。
定量数据分析通过数理统计方法，对数据进行量化和分析，以揭示市场现象的普遍性和相关性。
1.描述统计法描述统计法是一种用来描述和概括数据的定量数据分析方法，通过计算定量数据的中心趋势和离散程度，概括并描述数据的特征。
例如，在一项调研中，我们采用问卷调查的方式，了解消费者对于不同品牌的满意度。
通过描述统计法，可以计算出满意度的平均值、标准差等统计指标，以了解不同品牌在消费者心目中的满意程度。
2.相关分析法相关分析法是一种用来分析变量之间关系的定量数据分析方法，通过计算变量之间的相关系数，揭示它们之间的相关性强度和方向。
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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