会计实证研究方法——数据获取与统计分析
报告中的实证研究方法及数据分析技巧
报告中的实证研究方法及数据分析技巧实证研究方法和数据分析技巧在报告中扮演着重要的角色，它们帮助我们从大量的信息中提取出有用的知识和见解。
这篇文章将重点探讨在报告中使用的一些实证研究方法和数据分析技巧。
1. 数据收集与整理：实证研究的第一步是收集和整理数据。
在报告中，常用的数据收集方法包括问卷调查、实地观察和文献研究等。
问卷调查可以通过在线平台或传统纸质方式进行，以收集受访者的意见和看法。
实地观察则可以通过直接观察和记录来获取数据。
文献研究则可以通过查阅相关文献来获得数据和信息。
2. 数据分析方法：报告中的数据分析是对收集到的数据进行有系统的处理和解释。
常用的数据分析方法有描述性统计分析、相关性分析和回归分析等。
描述性统计分析可以通过计算平均值、标准差和频率等来描述和总结数据的特征。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的关系，比如通过计算相关系数来衡量两个变量之间的线性相关性。
回归分析则可以用来研究变量之间的因果关系，通过建立数学模型来预测一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。
3. 数据可视化：报告中的数据可视化可以帮助读者更直观地理解数据。
常用的数据可视化方式有表格、图表和地图等。
表格可以用来呈现数据的具体数值，图表可以通过直方图、折线图和饼图等形式将数据可视化，地图则可以用来展示地理位置相关的数据。
4. 数据解释与推理：数据解释和推理是报告中的重要环节，它们帮助我们从数据中得出结论并作出决策。
数据解释是对数据结果的解读和说明，需要考虑到数据的背景、样本的选择和研究的假设等因素。
数据推理则是基于数据的结果进行逻辑推理和推断，以得出更深入的结论。
5. 数据质量和可信度评估：在报告中，我们需要评估数据的质量和可信度，以确保数据的准确性和可靠性。
常用的数据质量评估方法包括检查数据的完整性、一致性和准确性等。
为了评估数据的可信度，我们可以考虑数据的来源、样本的选择和数据采集的方法等因素。
6. 假设检验和置信区间：假设检验和置信区间是报告中常用的统计方法，用于判断研究假设的合理性和结果的可靠性。
论文撰写中的实证研究与统计分析方法
论文撰写中的实证研究与统计分析方法在学术研究领域，实证研究与统计分析方法是非常重要的。
实证研究以数据和事实为基础，借助统计分析方法对数据进行量化和解释，以得出科学客观的结论。
本文将探讨论文撰写中的实证研究方法和统计分析方法，以帮助读者更好地理解和运用这些方法。
一、实证研究方法实证研究方法是基于事实和数据的研究方法，通过系统观察、实践和实验来验证问题的可行性和合理性。
实证研究中的数据可以是定量数据，也可以是定性数据。
以下是一些常用的实证研究方法：1. 实证调查：通过问卷调查、访谈等方式，获取大量数据，并进行统计分析。
实证调查可以探究人们的态度、观点、行为等，可以用于研究市场、民意等领域。
2. 实验研究：利用实验室或控制条件下的实验手段，研究某种现象或变量之间的因果关系。
实验研究通常需要随机分组、对照组等设计，以确保结果的科学性和可靠性。
3. 案例研究：通过深入调查和研究个别单位或现象，了解其背后的规律和原因。
案例研究可以从定性和定量两个角度进行分析，可以帮助研究者深入了解问题的复杂性和多样性。
二、统计分析方法统计分析方法是实证研究的重要工具，通过对数据进行整理和分析，可以揭示数据背后的规律和关系。
以下是一些常见的统计分析方法：1. 描述统计分析：对数据进行整理、概括和描述，包括计算均值、中位数、众数、方差等。
描述统计分析可以帮助研究者了解数据的分布和趋势，从而作出科学合理的推断。
2. 探索性数据分析：通过数据可视化和图表展示，探索数据之间的关系和趋势。
探索性数据分析有助于研究者发现新的研究视角和问题，可以为后续的统计分析提供启示。
3. 推断统计分析：通过对抽样数据进行统计推断，以推断总体的特征和参数。
推断统计分析主要包括假设检验、置信区间估计等方法，可以帮助研究者对总体作出合理的推断和判断。
4. 回归分析：通过建立数学模型，分析自变量对因变量的影响程度和方向。
回归分析可以帮助研究者理解变量之间的关系，预测未来的趋势和变化。
报告中的实证分析与统计方法
报告中的实证分析与统计方法导言:实证分析和统计方法在报告中起着至关重要的作用。
通过实证分析，我们可以从大量数据中发现规律、得出结论，为决策提供依据。
统计方法则是实证分析的重要工具之一，在数据处理和推断中发挥了重要作用。
本文将通过六个部分展开详细论述实证分析和统计方法在报告中的应用。
一、数据收集与预处理数据收集是实证分析的基础。
在报告中，我们通常使用各种方法来获得数据，如问卷调查、实地观察和文献研究等。
在数据收集过程中，预处理也是必不可少的一步，包括数据清洗、数据归一化以及缺失值处理等。
这些预处理措施可以有效提高数据质量、减少误差。
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。
报告中常用的描述性统计分析包括中心趋势度量（如均值、中位数和众数）和离散程度度量（如方差、标准差和极差）。
这些指标可以帮助我们了解数据的分布情况和变异程度。
三、统计推断分析统计推断分析是通过样本数据得出总体参数的方法。
在报告中，我们常使用抽样调查得到的样本数据，通过假设检验和置信区间估计等方法推断总体参数。
这些方法可以帮助我们对某一现象或问题做出客观判断，并做出合理的推断。
四、相关分析与回归分析相关分析用于研究变量之间的关系及其强度，回归分析则用于建立变量之间的数学模型。
在报告中，我们可以通过相关分析和回归分析来研究变量之间的相关性和影响程度。
这些分析方法可以帮助我们找出变量之间的驱动关系，并预测变量的变化趋势。
五、时间序列分析时间序列分析是对一系列时间序列数据进行分析和预测的方法。
在报告中，我们可以利用时间序列分析来研究某一现象或变量随时间的变化趋势，并预测未来的变化。
这些方法可以帮助我们做出合理的时间规划和预测未来的发展趋势。
六、多元分析多元分析是一种研究多个变量之间关系的方法。
在报告中，我们可以利用多元分析来研究多个变量同时对某一现象或问题的影响。
常见的多元分析方法包括因子分析、聚类分析和判别分析等。
通过多元分析，我们可以深入了解变量之间的关系，提取潜在因子，为决策提供更充分的信息。
如何写一篇实证研究论文数据收集和分析方法
如何写一篇实证研究论文数据收集和分析方法实证研究论文是一种科学研究方法，它通过数据收集和分析来验证或者修正研究假设。
本文将介绍如何写一篇实证研究论文的数据收集和分析方法。
一、数据收集实证研究论文的数据收集通常包括定量数据和定性数据。
1. 定量数据收集定量数据是基于数量的测量和统计，可以使用问卷调查、实验观察、统计数据等方式进行收集。
下面是一些常用的定量数据收集方法：- 问卷调查：设计并发放问卷给受访者，收集他们对于某一现象的观点和态度。
- 实验观察：在实验条件下观察和记录变量的数值和变化，以验证研究假设。
- 统计数据：收集已有的统计数据，如人口普查、销售数据等，用于分析和验证研究假设。
2. 定性数据收集定性数据是基于质性的描述和分析，可以使用深度访谈、观察、案例研究等方式进行收集。
下面是一些常用的定性数据收集方法：- 深度访谈：与受访者进行面对面的深入访谈，获取他们的经验、观点和看法。
- 观察：在自然环境中对于受访者行为进行观察和记录，如行为观察、场景观察等。
- 案例研究：选择一个或多个典型案例，进行详细的文献研究和深入分析。
二、数据分析数据分析是实证研究论文的核心内容，它通过对收集到的数据进行统计和解释，得出结论并验证研究假设。
1. 定量数据分析定量数据分析可以使用统计软件进行计算和分析，下面是一些常用的定量数据分析方法：- 描述性统计：计算数据的均值、标准差、频数等，描述数据的基本特征和分布情况。
- 相关分析：分析两个或多个变量之间的相关性，常用的方法包括相关系数和回归分析。
- 假设检验：对于两个或多个样本之间的差异进行统计检验，常用的方法包括t检验和方差分析。
2. 定性数据分析定性数据分析可以使用专门的分析软件或者手工进行分析，下面是一些常用的定性数据分析方法：- 文本分析：对于访谈记录、观察记录等文本数据进行编码和分析，寻找其中的模式和主题。
- 概念比较：通过对比不同案例之间的共同点和差异，进行概念的比较和分析。
实证研究中的统计分析方法
实证研究中的统计分析方法统计分析是实证研究中不可或缺的重要环节，通过对数据进行整理、处理和分析，能够从中获取有关事实、规律和关联性的信息。
本文将介绍实证研究中常用的统计分析方法，包括描述统计方法、推论统计方法以及相关性与回归分析方法。
一、描述统计方法描述统计是对数据进行整理和汇总的过程，通过各种统计指标和图表，对数据的特征进行描述和总结。
常用的描述统计方法包括以下几种：1. 频数（Frequency）：指某一特定数值出现的次数。
通过制作频数分布表和频数分布直方图，可以更直观地了解数据的分布情况。
2. 百分比（Percentage）：指某一特定数值占总体的比例。
通过计算百分比可以比较不同组别之间的差异。
3. 中心趋势测量：包括均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）。
均值是指所有观察值的算术平均数，中位数是将数据排序后的中间值，众数是指出现次数最多的数值。
4. 离散程度测量：包括极差（Range）、方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）。
极差是指最大观察值和最小观察值之间的差异，方差是观察值与均值之间的平方差的平均值，标准差是方差的算术平方根。
二、推论统计方法推论统计是根据样本数据对总体进行推断的方法，通过对样本数据进行参数估计、假设检验或置信区间估计，可以对总体特征作出合理的推断。
常用的推论统计方法包括以下几种：1. 参数估计：通过样本对总体参数进行估计。
常见的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计即根据样本数据推断总体参数的某个具体值，而区间估计则是给出一个总体参数可能的区间范围。
2. 假设检验：用于对总体参数的某个假设进行检验。
假设检验包括原假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis），根据样本数据对不同假设进行比较，并计算出一个p值，用于判断假设的可接受性。
3. 置信区间估计：用于确定总体参数的估计区间。
实证研究的数据收集与分析
实证研究的数据收集与分析实证研究是一种基于实际数据和可观察现象的科学研究方法，通过收集和分析数据来验证或推翻某个研究假设。
数据收集和分析是实证研究过程中的重要环节，本文将探讨实证研究中的数据收集与分析方法及其步骤。
一、数据收集方法在实证研究中，数据的收集是非常重要的，因为数据的质量和可靠性直接影响研究的准确性和可信度。
以下是常用的数据收集方法：1. 问卷调查：通过设计和分发问卷来收集相关数据。
问卷可以采用开放式问题或封闭式问题，可以面对面收集或通过在线调查平台进行收集。
2. 采访法：通过面对面或电话采访来获取研究对象的观点和意见。
采访可以结构化或非结构化，根据研究目的和需求进行选择。
3. 实地观察：研究者亲自前往研究场所进行观察和记录。
观察可以是直接观察，也可以是参与观察，即与被观察对象一起参与其中。
4. 文献分析：通过收集和分析已有的文献和资料来获得相关数据。
这包括书籍、期刊文章、统计数据等。
5. 实验研究：通过在控制实验条件下进行试验和观察，收集数据来验证研究假设。
二、数据分析方法数据分析是实证研究中的核心环节，它帮助研究者从收集的数据中提取相关信息和结论。
以下是常用的数据分析方法：1. 描述性统计：利用统计学方法对数据进行整理、描述和分类。
它包括平均数、标准差、频数等统计指标。
2. 相关分析：用于检查变量之间的关系。
常用的方法有相关系数、回归分析等。
3. T检验和方差分析：用于比较两组或多组数据之间的差异。
它可以确定不同组别是否存在显著性差异。
4. 因子分析：用于发现数据背后的潜在结构和因素。
它可以帮助减少变量的维度，发现隐藏的变量。
5. 质性分析：用于处理非数值型数据，如文字、图像、音频等。
它可以通过对文字资料的分析来获取主题、模式或结论。
三、数据收集与分析的步骤进行实证研究时，需要按照一定的步骤进行数据收集与分析。
以下是常用的步骤：1. 研究设计：明确研究目的和研究问题，选择适当的研究设计和方法。
报告中的实证数据收集与分析方法
报告中的实证数据收集与分析方法导语随着数据时代的到来，数据的收集和分析成为了各行各业的重要环节。
在报告中，准确和可靠的实证数据是支持论述的基础。
本文将从数据的收集和分析两个方面，介绍报告中的实证数据收集与分析方法。
一、数据的来源及采集方法数据的来源1.1 一手数据：一手数据是指研究者直接获得的原始数据，如调查问卷、访谈录音和观察记录等。
研究者可以通过自行设计调查问卷、进行深度访谈或实地观察等方式获得一手数据。
1.2 二手数据：二手数据是指他人已经收集好的数据，如公开报告、研究论文、统计局发布的数据等。
研究者可以通过文献综述、网络搜索等方式获取二手数据。
数据的采集方法2.1 调查方法：包括问卷调查、面对面访谈、电话访谈等。
问卷调查是最常见的数据采集方法，可以通过网络、纸质等方式发送问卷，收集受访者的意见和观点。
面对面访谈和电话访谈可以更深入地了解受访者的态度和看法。
2.2 实地观察：通过实地观察记录对象的行为和现象，获得直观的数据。
实地观察通常适用于需要观察特定场景或行为的研究，如商店销售数据、交通运输数据等。
二、数据的收集工具和技术数据收集工具3.1 问卷设计工具：问卷设计工具可以帮助研究者设计合理的问题，在收集问卷数据时提供便利。
常见的问卷设计工具包括问卷星、调查管家等。
3.2 访谈记录工具：访谈记录工具可以帮助研究者记录访谈过程中的重要信息，如访谈者姓名、访谈时间、关键问题和回答等。
可使用的访谈记录工具有录音笔、笔记本电脑等。
数据收集技术4.1 数据质量控制：在数据收集过程中，需要注意数据质量的控制。
研究者可以通过良好的问卷设计、合理的抽样方法和严格的数据验证等手段，确保所收集到的数据具有可信度和可靠度。
4.2 数据库管理：对于大规模数据的收集，需要使用数据库管理系统进行数据的存储和管理。
数据库管理系统可以提供数据的高效保存、检索和分析功能，方便研究者对数据进行整理和分析。
三、数据的整理和清洗数据整理5.1 数据编码：对于大量的数据，需要进行编码处理。
实证研究方法与数据分析
实证研究方法与数据分析实证研究方法是社会科学研究中常用的一种方法，通过数据收集和分析，以验证理论模型或假设，并得出科学和客观的结论。
本文将介绍实证研究方法的基本步骤和常用数据分析技术，以帮助读者更好地理解和应用实证研究方法。
一、研究设计与样本选择在开始实证研究之前，研究者需要确定研究的目标和问题，并设计合适的研究架构。
常见的研究设计包括实验设计、问卷调查、案例研究等。
同时，选择一个合适的样本也至关重要，样本的选择应该具有代表性，并能够反映出研究问题的特征。
二、数据收集数据收集阶段是实证研究方法的核心环节之一。
研究者可以采用定量或定性方法获取数据。
定量方法包括问卷调查、实验观察等，通过数值化的数据来描述现象。
定性方法则通过深入访谈、观察等方式，获取非结构化的文字、图像等材料，用来了解人们的观点、态度和行为。
三、数据清洗与准备在进行数据分析之前，研究者需要对所收集到的数据进行清洗和准备。
这包括检查数据的完整性和准确性，处理缺失值和异常值，并将原始数据整理成适合分析的格式，以便后续的数据处理和分析工作。
四、统计分析统计分析是实证研究方法中的重要环节，它通过运用统计学原理和方法，对数据进行描述、推断和解释。
常用的统计分析方法包括描述统计、相关分析、回归分析、方差分析等。
这些方法可以帮助研究者发现变量之间的关系，验证研究假设，并得出科学的结论。
五、结果解释与讨论在完成数据分析后，研究者需要对分析结果进行解释和讨论。
这包括对统计结果的解读，与理论模型或研究假设的对比，并对研究结果的意义和启示进行分析。
同时，也需要对研究的局限性和未来研究的方向进行讨论，以便为学术界和实践提供有价值的参考。
六、结论与建议最后，研究者应该对整个研究过程进行总结并提出相应的结论和建议。
结论应该简明扼要地回答研究问题，并根据研究结果给出科学的建议，以推动相关研究领域的进一步发展。
结语本文对实证研究方法与数据分析进行了简要介绍。
实证研究方法是一种科学而常用的研究方法，通过数据收集和分析，为研究者提供了较为客观和可靠的形式化结论。
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对虚拟变量进行处理；
对不同年代的数据进行合并，并导入统计分析 软件。
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万丛颖
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三、数据分析：数据预处理
数据导入 变量计算 数据选取
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万丛颖
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三、数据分析：统计分析
通过刻画集中趋势、离散程度和分布形 态的描述统计，把握数据的分布特点
万丛颖
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内容大纲
确立选题
数据获取
方向确定 文献阅读 构建研究框架
数据选取 选择数据库
数据下载
数据分析 数据整理
数据预处理 统计分析
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一、确立选题：方向确定
选择熟悉的研究方向和内容； 该研究方向应具备一定的学术价值和应 用价值 该研究已具备较为成熟的模型和理论基 础； 该研究的研究方法可以实现，研究数据 能够获取；
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一、确立选题：文献阅读
选择国内外较为权威的书籍以及期刊进 行阅读。
中国知网 (中国引文数据库） EBSCO JSTOR SPRINGER SSRN （working paper) GOOGLE
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一、确立选题：构建研究框架
概念框架
问题定义 目标
新浪财经
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数据获取
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指标选择
代理成本
总资产周转率
股权集中度
第一大股东持股比例
股权制衡度
第二到第十大股东持股比例
国有股持股比例 国有股占总股本比例
高管持股比例 管理者所持股份占总股本比例
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样本选择
在中国商业联合会公布的2006年零售企业百强名 单中，剔除外资零售企业，共有本土零售企业88 家，这其中直接或间接在国内外上市的零售公司 有近70家，因此以上市零售公司作为本文的研究 样本，具有很好的代表性。
万丛颖
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结论
参数检验：
前十大股东持股比例 第二到第十大股东持股比例
非参数检验：
第一大股东持股比例 国有股比例 高管股比例
高代理成本企业股权集中度、股权制衡 度与国有股比例低于第代理成本企业
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代理成本与股权结构的关系
零假设：两总体不存在显著相关关系 备择假设：两总体存在显著相关关系
《SPSS统计分析方法及应 用》，薛薇，电子工业出版社
《巧学巧用EXCEL2003与 VBA财务建模》，〔美〕 Chandan Sengupta, 王健 等译，电子工业出版社
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实证论文结构
文献回顾
理论分析以及模型建立
研究假设
研究结论 政策建议
实证分析
研究样本和变量
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零假设：两总体均值无显著性差异
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非参数检验
两独立样本参数检验
对总体分布不甚了解 两样本相互独立
零假设：两总体的分布无显著性差异 备择假设：两总体的分布具有显著性差 异
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高代理费用与低代理费用企业股权结构的比较
假设：
H1:高代理费用企业股权集中度显著低于低 代理费用企业； H2:高代理费用企业股权制衡度显著低于低 代理费用企业； H3:高代理费用企业国有股比例显著低于低 代理费用企业; H4:高代理费用企业管理者持股比例显著低 于低代理费用企业；
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数据下载
数据导入
导入web格式的数据 导入PDF格式的数据
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三、数据分析：数据整理
按年代划分进行数据下载，将不同数据库下载 的数据进行合并，注意表格结构的一致；
选择需要的变量，并对需要计算的数据进行计 算；
…
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描述性统计
集中趋势：均值、中位数、均值标准误 差 离散程度：样本标准差、样本方差、全 距 分布形态：偏度、峰度
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万丛颖
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参数检验
两独立样本参数检验：
样本来自的总体应服从或近似服从正态分布 两样本相互独立
在一个总体中随机抽样对在另一个总体中随机抽 样没有影响
出于数据信息可获得性的考虑，本文以沪深两市 按照证监会行业类别标准公布的56家A股零售类 非ST上市公司为初始研究样本。为保证研究的有 效性，本文剔除了异常以及缺失数据数据，最终 选定53家零售类上市公司2004-2007年212个有 效样本，对企业融资结构对企业价值的影响进行 实证研究。
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会计实证研究方法
——数据获取与统计分析
万丛颖
经济与社会发展研究院
个人简介
万丛颖 经济与社会发展研究院 助理研究员 研究方向：资本结构、治理结构、企业价值 wancongying@
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万丛颖
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参考书目
《社会研究方法基础》， 〔美〕Earl Babbie，华夏出 版社
描述性统计
推论性统计当总体分布已知，根据样本数据对总体 分布的统计参数进行推断。
参数检验
当总体分布未知，根据样本数据对总体 分布的统计参数进行推断。
非参数检验
通过图形和数值两种方式揭示事物之 间统计关系的强弱程度
相关分析
分析事物之间的统计关系，考察变量之 间的数量变化规律，并通过回归方程的
回归分析
形式描述和反映这种关系，从而把握变 量受其他一个或多个变量影响的程度。
方法和程序
文献评述
2020/10/13
万丛颖
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二、数据获取：指标选取
样本选择 变量选择
2020/10/13
万丛颖
9
二、数据获取：选择数据库
数据库
国泰安数据库 WIND资讯金融终端
网络资源
上海证券交易所
/
深圳证券交易所
/