第七章 数据分析的定性方法
第七章相关分析和回归分析
第七章相关分析和回归分析相关分析和回归分析是统计学中常用的数据分析方法。
相关分析主要用于探索两个或多个变量之间的关系，回归分析则可以用来建立一个或多个自变量和因变量之间的数学模型。
在实际应用中，相关分析和回归分析常常被用来研究和预测变量之间的关系，为科学研究和决策提供数据支持。
首先，相关分析旨在评估两个或多个变量之间的线性关系。
它使用统计指标，如相关系数，来衡量变量之间的关联程度。
相关系数的取值范围从-1到1，0表示无关，正值表示正向关系，负值表示负向关系。
相关分析可以帮助我们了解变量之间的关系强度和方向，进而指导我们进行进一步的解释和预测。
举个例子，假设我们想研究体重和身高之间的关系。
我们可以收集一组样本数据，其中包含人们的身高和体重数据。
通过进行相关分析，我们可以计算出身高和体重之间的相关系数。
如果相关系数接近1，我们可以得出结论说身高和体重之间存在较强的正向关系，即身高越高，体重越重。
如果相关系数接近0，则两个变量之间没有明显的关系。
然而，相关分析并不能确定起因关系。
它只能告诉我们变量之间的关联程度，但不能确定其中一个变量是否导致了另一个变量的变化。
为了进一步研究因果关系，我们可以使用回归分析。
回归分析旨在建立一个或多个自变量与因变量之间的关系模型。
它通过拟合数据并计算出最佳拟合线来描述自变量和因变量之间的关系。
回归模型的核心是回归方程，它可以用来预测因变量在不同自变量变化时的取值。
举个例子，我们可以使用回归分析来建立一个体重和身高之间的关系模型。
我们可以选择身高作为自变量，体重作为因变量。
通过回归分析，我们可以得到一个回归方程，例如体重=2*身高+10。
这个回归方程告诉我们，身高每增加1个单位，体重可以预计增加2个单位。
我们可以使用这个回归方程来预测一些身高下的体重。
总结起来，相关分析和回归分析是统计学中常用的数据分析方法。
相关分析可以帮助我们了解变量之间的关联程度，而回归分析可以用于建立自变量和因变量之间的关系模型。
第七章空间数据的统计分析方法
第七章空间数据的统计分析方法空间数据的统计分析方法是指利用统计学的方法对空间数据进行分析和解释的技术和方法。
在空间数据分析中，空间自相关性分析、空间插值、空间聚类以及地图分析等都是常见的统计分析方法。
本章将介绍空间数据的统计分析方法。
1. 空间自相关性分析：空间自相关性是指空间上相邻区域之间的相似程度。
空间自相关性分析可以通过计算空间数据的空间自相关指标来评估空间数据的空间分布特征。
常用的空间自相关指标包括Moran's I指数和Geary's C指数等。
Moran's I指数可以衡量空间数据的聚集程度和离散程度，范围为-1到1，正值表示正相关，负值表示负相关，0表示无相关。
Geary's C指数则可以衡量空间数据的相似度，范围也为0到1，值越接近1表示越相似。
2.空间插值：空间插值是指根据已知的地点数据推断未知地点数据的值。
在地理信息系统中，常见的空间插值方法有逆距离加权插值、克里金插值和样条插值等。
逆距离加权插值是一种简单的插值方法，它假设周围数据点对未知点的影响程度与距离的倒数成正比。
克里金插值则更加复杂，它通过拟合半变异函数来估计未知点的值。
样条插值是一种基于局部多项式拟合的插值方法，它可以生成平滑的曲面。
3.空间聚类：空间聚类是指根据空间数据的相似性将地理区域分组的过程。
常见的空间聚类方法有基于网格的聚类、基于密度的聚类和基于层次的聚类等。
基于网格的聚类将地理空间划分为网格单元，然后根据网格单元内部的数据特征进行聚类。
基于密度的聚类则将地理空间划分为高密度区域和低密度区域，根据区域内部的数据分布进行聚类。
基于层次的聚类则是根据距离或相似度对地理区域进行分层聚类。
4.地图分析：地图分析是指利用地图和空间数据进行分析的方法。
在地图分析中，常见的方法包括热点分析、缓冲区分析和网络分析等。
热点分析可以用来识别具有显著高于或低于平均值的区域，帮助分析空间数据的高度聚集性。
统计学-第七章--综合评价
二、企业经营综合统计评价的程序与方法企业经营综合统计评价的基本步骤为：①选择评价指标，建立评价指标体系;②选择综合评价方法,即根据被评价现象的实际情况和特点，选定所用的无量纲化方法和合成方法;③根据综合评价方法和研究目的的要求确定评价标准值，即确定指标的有关阈值和参数;④确定合成时所使用的反映评价指标重要程度不同的权数；⑤将指标实际值转化为指标评价值，即无量纲化；⑥将各指标评价值合成为综合评价值，并依据综合评价值的大小，进行排序和其它分析研究。
综合统计评价的具体方法不同，步骤和内容也略有不同.上述六个步骤中，前四步是准备工作，后两步是实际操作。
下面介绍其主要步骤及其内容。
（一）评价指标体系的确定在企业经营综合统计评价中，科学地确定评价指标体系是综合评价能否准确反映全面情况的前提.评价指标的选择要在对评价现象定性研究的基础上，结合定量测定方法进行分析.确定评价指标体系的基本原则有：1．目的性。
选择指标,构造评价指标体系，首先要注意从评价目的出发。
例如，要评价企业经济效益，就应对企业经济效益的含义及层次进行科学界定，在此基础上选取经济效益指标；要研究企业活力状况，就应在正确理解企业活力含义的基础上，确定反映企业竞争力的指标.总之，评价指标体系的设置要能够反映不同评价对象的含义及特征，符合特定的研究目的.2．全面性.企业经营综合统计评价是一种全面性的评价,因而选取的指标应具有代表性，指标体系的扫描范围要力求全面,从不同的侧面，不同的角度全面反映其被评价对象的整体情况。
全而性并不是包括所有的指标，而应根据精简、效能的原则，选择既能反映全面状况，又能体现被研究对象本质特征的概括性强的指标，使指标体系形成一个极大无关组,尽量减少指标间的相关影响.3．可行性.设计评价指标体系时，要考虑到指标数据是否容易取得，数据质量是否真实可靠.例如，对企业及产品的竞争能力进行综合评价,一般可以用竞争对手的相应资料作为对比标准，由于存在着竞争，这些资料的取得是比较困难的。
客户关系管理第七章习题及答案
客户关系管理第七章习题及答案第七章练习题⼀、选择题：1.在数据仓库中，所有数据都是围绕⼀定的进⾏组织的A 主题B 主键C 外键D 视图2.对于DSS，是⾮常重要的A 最新数据B 历史数据C 分析数据D 多媒体数据3. 是从外部数据中收据数据，它是数据仓库中数据综合的⼀种类型A 数据提取B 数据清洗C 数据抽取D 数据切割4. 是关于数据的数据A 外部数据B 内部数据C 元数据D 纯数据5.数据粒度有两种形式，其中⼀种形式的数据粒度是⾯向的A OLTPB CRMC OLAPD ERP6. 数据集市的数据直接来源于中央数据仓库A 独⽴的B 依赖的C 内部的D 中央的7.数据仓库的是具有层次性的A 主键8.由各维度的取值和变量值构成A 维成员B 维C 事实D 索引9. 技术的核⼼是多维分析A OLAPB CRMC OLTPD ERP10.三种多维数据模型中，最为流⾏A 星型模型B 雪花型模型C 星座模型D ⽹型模型11.由于的应⽤，数据需要定期的从数据仓库中导⼊多维数据库中A OLAPB OLTPC CRMD ERP12.由类和类之间的关系构成的模型称为A 关系模型B 类模型C ER模型D 对象模型13. 的设计是数据仓库模型设计的第⼀步A 部门模型B 类模型C 企业模型D 对象模型14. 的选取是模型设计中极为重要的⼀部分A 主题15.⽆论数据仓库以怎样的数据模型组织数据，最终还是以各种来完成的A 表空间B 类C 变量D 表16.在中，只有⼀个事实表，每个维表都与事实表直接连接A 星型模型B 雪花型模型C 星座模型D ⽹型模型17. 中的数据是最丰富的、最详细的A 事实数据库B 关系数据库C ⾼级数据库D 数据仓库18.数据挖掘的基础是A OLAPB OLTPC ⼈⼯智能D 数据仓库19.对⼀组数据的集合分组成为有类似的对象组成的多个类的过程称为A 分类B 汇集C 类分析D 聚类20. 也常常作为数据挖掘的第⼀部，对数据进⾏预处理A 分类分析B 关联分析C 聚类分析D 孤⽴点分析⼆、填空1.数据仓库(data warehouse)是⼀个⾯向主题的(subject oriented)、集成的(integrated)、⾮易失的(non-volatile)、随时间变化的(time variant)数据集合，⽤于。
企业内部培训效果评估方法、
企业内部培训效果评估方法、第一章引言 (2)1.1 培训效果评估的意义 (2)1.2 培训效果评估的原则 (3)第二章培训效果评估的基本方法 (3)2.1 定性评估方法 (3)2.2 定量评估方法 (4)2.3 综合评估方法 (4)第三章培训前评估 (4)3.1 培训需求分析 (4)3.2 培训目标设定 (5)3.3 培训计划制定 (5)第四章培训中评估 (5)4.1 培训过程监控 (5)4.2 培训内容评估 (6)4.3 培训师评估 (6)第五章培训后评估 (7)5.1 短期效果评估 (7)5.1.1 评估目的 (7)5.1.2 评估内容 (7)5.1.3 评估方法 (7)5.2 中长期效果评估 (7)5.2.1 评估目的 (7)5.2.2 评估内容 (7)5.2.3 评估方法 (7)5.3 培训成果转化评估 (8)5.3.1 评估目的 (8)5.3.2 评估内容 (8)5.3.3 评估方法 (8)第六章培训效果评估工具与量表 (8)6.1 常用评估工具介绍 (8)6.2 评估量表的设计与应用 (9)第七章数据收集与分析 (10)7.1 数据收集方法 (10)7.2 数据分析方法 (10)7.3 数据报告撰写 (11)第八章培训效果评估的实证研究 (11)8.1 培训效果评估案例分析 (11)8.2 培训效果评估实证研究方法 (12)8.3 培训效果评估实证研究应用 (12)第九章培训效果评估的组织与管理 (13)9.1 培训效果评估的组织结构 (13)9.1.1 组织架构 (13)9.1.2 职责分工 (13)9.2 培训效果评估的流程管理 (13)9.2.1 评估准备 (13)9.2.2 评估实施 (13)9.2.3 评估结果反馈 (13)9.3 培训效果评估的激励机制 (14)9.3.1 物质激励 (14)9.3.2 精神激励 (14)9.3.3 职业发展激励 (14)第十章培训效果评估的改进与优化 (14)10.1 培训效果评估的问题与挑战 (14)10.2 培训效果评估的改进措施 (15)10.3 培训效果评估的持续优化 (15)第十一章培训效果评估与企业发展 (15)11.1 培训效果评估与企业战略 (15)11.2 培训效果评估与企业竞争力 (16)11.3 培训效果评估与企业人才发展 (16)第十二章结论与展望 (17)12.1 培训效果评估的总结 (17)12.2 培训效果评估的未来发展趋势 (17)第一章引言社会经济的发展和科技的进步，企业对于员工的培训投入越来越多，培训已成为提高员工素质、增强企业竞争力的重要手段。
第七章面板数据模型的分析
第七章面板数据模型的分析面板数据模型是一种广泛应用于计量经济学和实证研究领域的数据分析方法。
它的特点是利用了多个交叉时期和个体的数据来研究变量之间的关系，相比于截面数据模型和时间序列数据模型具有更为丰富的信息。
面板数据模型的分析可以从多个角度进行，以下是几种常见的分析方法：1.汇总统计分析：通过计算面板数据的平均值、标准差、最大值、最小值等统计量，可以对变量的总体特征进行汇总分析。
这种分析方法可以直观地了解变量的变化范围和分布情况。
2.横向分析：横向分析主要关注个体之间的差异，通过比较不同个体在同一时间点上的变量取值，可以研究个体特征、个体行为等方面的问题。
例如，可以比较不同公司在同一年份上的销售额，从而找出销售额较高或较低的公司有什么特点。
3.纵向分析：纵向分析主要关注个体随时间变化的特征，通过比较同一个体在不同时间点上的变量取值，可以研究个体的发展趋势、变化规律等方面的问题。
例如，可以比较同一家公司在不同年份上的销售额，分析销售额的增长趋势或变化原因。
4.固定效应模型：固定效应模型是面板数据模型中常用的一种建模方法。
它通过引入个体固定效应来控制个体特征对变量的影响，从而研究其他变量对个体的影响。
例如，可以研究公司规模对销售额的影响，控制掉公司固定效应后，观察销售额与公司规模的关系。
5.随机效应模型：随机效应模型是面板数据模型中另一种常用的建模方法。
它通过将个体固定效应视为随机变量，从而研究个体与时间的交互作用。
例如，可以研究公司规模对销售额的影响，同时考虑到不同公司的规模和销售额的随机波动。
6.固定效应与随机效应的比较：固定效应模型和随机效应模型分别考虑了个体固定效应和个体与时间的交互作用，它们各自有各自的优点和局限性。
通过比较两种模型的拟合优度、估计结果等指标，可以选择合适的模型来进行面板数据的分析。
7.动态面板数据模型：动态面板数据模型是对静态面板数据模型的扩展，它引入了变量的滞后项，来研究变量之间的动态关系。
银行招聘笔试【综合】- 第七章 【统计相关】笔试复习资料+真题(8页)
第七部分统计学考点1 统计与统计数据1、统计一词包含三种含义：统计工作、统计数据、统计学2、统计数据的计量尺度：定类尺度(将人口分为男女两类)、定序尺度(将学生成绩分成优、良、中、及格和不及格五类)、定距尺度(某物长10 米，重100 千克等、定比尺度(相对数或平均数，可以进行加、减、乘、除等数学运算)3、统计数据的类型：分类数据、顺序数据、数值型数据(分类数据和顺序数据是定性数据或品质数据，数值型数据是定量数据或数量数据)4、统计中把说明现象某种特征的概念称为变量，变量的具体表现为变量值，统计数据就是统计变量的具体表现。
可分为：分类变量、顺序变量、数值型变量5、数值型变量分为：离散变量和连续变量6、统计指标按其所反映的内容或其数值表现形式，可分为：总量指标、相对指标和平均指标7、总量指标按其所反映的时间状况不同可分为：时期指标和时点指标。
8、统计数据的来源：直接来源，称之为第一手或直接的统计数据；间接来源，称第二手或间接的统计数据。
9、统计数据的直接来源主要有两个渠道：专门组织的调查、科学实验10、实际中常用的统计调查方式主要有：普查、抽样调查、统计报表。
11、普查：为某一特定目的而专门组织的一次性全面调查。
普查的特点：通常是一次性的或周期性的；一般需要规定统一的标准调查时间；数据一般比较准确，规范化程度也较高；使用范围比较狭窄12、抽样调查的特点：经济性、时效性强、适应面广、准确性高，它是实际中应用最广泛的一种调查方式和方法13、抽样调查的集中类型：（1）简单随机抽样（也叫纯随机抽样）就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。
特点是：每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。
简单随机抽样是其它各种抽样形式的基础。
通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采用这种方法。
（2）等距抽样（也叫机械抽样或系统抽样）就是将总体各单位按一定标志或次序排列成为图形或一览表式（也就是通常所说的排队），然后按相等的距离或间隔抽取样本单位。
数据处理讲义第7,8章
y j
T j an
T yijk
i j k
T y a bn
因子B
B1 B2 … Bb
析是其中两个因素时的简单情况。这时，方差分析不仅 要判断各因子对指标的影响是否显著，还要考察因子各 水平之间的相互组合对指标的交互影响。这是单因子方 差分析所没有的。
第 1节
无交互作用的非重复试验的二元方差分析
如果有2个因子A、B，
因子A有a种水平，A1，A2，…，Aa； 因子B有b种水平B1，B2，…，Bb 如果因子A与因子B无交互作用（一般来说，交互作用总
子对指标的影响是否显著，以及影响的大小，从而找出最
佳条件。
回归分析中要求自变量是定量的；而方差分析中因子可以
是数量也可以是属性。
在上例中，若给定α=5%，问灯丝的配料方案对寿命有无
影响？
解：依题意 r=4，n1=7，n2=5，n3=8，n4=6，n=26 计算可得下表：
离差平方和
组间 组内 44774.6 149970.8
问灯丝的不同配料方案对灯泡的寿命有无显著影响，在这
里引申几个定义：
① 因素：对实验结果有影响的条件称为因素或因子，在这
里指的是不同配料方案的灯丝，因素可以是数量也可以是
属性，因素可根据能否人为控制，分为：可控因素，不可 控因素，例中因素为可控的；不可控的比如：油田采出水 的温度、矿化度或原油性质等；
是存在的，如果实验者根据实际经验或直观分析认为交 互作用很小时，可以忽略），在A，B的每一种组合水平 Ai×Bj上只做一次试验，共有a×b次实验。
实验结果为yij，i=1，2，…，a；j＝1，2，…，b。所有
结果相互独立。二元方差分析可以解决因子A，B分别对 实验结果的影响是否显著的问题。
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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。
（2）展示数据：指上述的类别、主题和概念以表意的形式加以呈现。
方法包括：图示法、分类法、矩阵法和对大量数据中持续反复出现的主题、主旨、相互关系和程序进行可视的（文本性的）描述。
（3）归纳或证明结论：通过不断地在数据间进行对比，定性的“理论”得以构建。
定性的“理论”的解释：a 一种“宏大理论”，对主要构件予以简洁描述的理论框架。
b 一副“地图”，用以对某一个案的相关背景加以概括。
c 对事件模式的一种预测。
对定性数据的筛选、展示和结论的归纳、证明方法加以总结，研究人员可以采用以下方法：备忘录、编码、内容分析、持续比较分析、渐进法、域分析、理想型法、事件结构分析、矩阵法、分类法、类型法、概念树、思维导图、草根理论分析和变焦模型法。
7.3.1 备忘录目的：为了确定新的研究方向或数据收集、分析方法所作的观察、思考或评论。
注意：表明日期、标注想法产生的情境或环境。
7.3.2 编码是指研究过程中为所编辑的描述性信息或推断性信息的指定意义单元所添加的标签或标记。
图7-1 描述性、解释性、模型性编码举例种类：（1）描述性编码：用于对所分析资料的各部分加注标题。
（2）解释性编码：用于更深层次分析并作出推论。
（3）模型性编码：用于超越解释性编码之上更深一层的分析之中，用于标注主题、进展和关系。
阶段：（斯特劳斯——Strauss）（1）开放式编码，应用于分析的最初阶段——也就是数据收集阶段。
研究人员对数据回顾并找到反复出现的词语、主题或概念。
——初步编码（2）轴心式编码，对最初的开发式编码进行编码，是指研究人员通过寻找开发式编码之间的关系进行更深层次的分析。
（3）选择式编码，对建立在其他编码基础之上的编码进行检验。
概念：（1）开放式编码：对数据进行分解、检验、对比。
概念化和范畴化的过程。
（2）轴心式编码：通过建立范畴间的关系，在进行开放式编码之后按照新的方式重新将数据组织在一起的一系列程序，利用条件、环境、行动或互动的策略和结果等编码范式来实现这一过程。
（3）选择式编码：选择核心范畴，使之与其他范畴系统地联系在一起，验证其中的关系并且对需要进一步提炼和发展的范畴进行充实。
创建编码的方式：●口述录音●书面列举●利用文本数据的页边空白记录编码●利用档案卡来记录和组织编码●利用计算机程序来创建和管理编码注意：1、编码过度使用导致定量出现；2、路径图；3、思索时，备忘录。
7.3.3 内容分析定性内容分析以四点为依据：开放性、交流性、自然性、解释性。
四项与本体论、认识论、方法论的密切关系。
●研究人员可以自由地研究文本而无需遵从任何“先在”的理论或概念，开放地思维发现研究文本单元的内涵；不会被定量分析中所描述的“先在”的理论干扰。
●研究人员负责分析“交流性”文本的内容，并结合社会环境或它们所处的背景解释其内在含义。
●研究者要在整体形势下和整体情境中分析内容，以使得数据能够反映真实世界的情境、事件和文本，而不是像在定量数据分析中的那样，是对真实世界的抽象化。
●不是客观地分析，而是要结合真实世界的背景解释文本内涵。
采取方式：1)根据信件、访谈录音稿和组织的管理文件的类型以及它们与研究主题或问题的适用程度等组织各个单元，确定分析单位。
2)从语义上，句法上或整体上对这些单位加以分析，将文本单位与整体文献意图联系起来。
3)按行动、表情和原则来分类，这种分类可以对沟通者的情感和认知背景以及行为加以说明。
4)文本还可以使用加总法，解释说明法、构建法和客观解释学法进行分析。
以上四种方法含义如下：➢加总法：将要分析的数据简化分类，这些类别能够综合，概括文献的主题。
➢解释说明法：仅一句文献内容或与文献相关但不包含原始分析单位中的内容对文本进行解释说明。
➢构建法：将数据按照预先确定的一系列类别或文本自身所决定的顺序进行排序。
➢客观解释学：使用客观或主观的方法分析数据，从而解释本质及其推论和评注。
（使用计算机软件程序）7.3.4 持续比较分析持续比较分析使研究人员得以创建草根理论。
草根理论是在研究中通过归纳而创立的理论，数据收集、分析与理论之间是相互联系的，依据研究参与者的有关信仰的言论和行为中所获得的数据构建理论。
持续比较分析是编码中使用的两种方法之一，一种是使得草根理论的创建具有“准确性和独特性”。
另一种是提问（是渐进法的一部分）。
持续比较分析使得研究人员能够通过持续比较已编码的数据来建立范畴。
结果通过反复出现的频率和理论抽样的方法可以识别和检验与编码相似的数据。
7.3.5 渐进法根据纽曼（2000）的理论，研究人员能够通过如下方法对分析进行提炼：连续反复编码和分门别类；从假设性编码着手知道反复修改、检验作为概念、关系和“理论”出现的编码。
渐进法可以使证据和理论得以相互影响。
提问——通过提问来确定概念或理论是否适合所收集的证据，不适则引发新一轮的数据收集以及概念构建和检验。
目的：确保理论与数据契合。
7.3.6 域分析域作为描述文化环境主要的分类但愿。
文化环境中包含着各种不同的域，主要用于组织构想或概念。
“文化域是含义的分类”，包括三个组成部分：概括性术语、内含性术语、语义关系举例：巡游是一种度假，度假就是“域”，而巡游是“内含性术语”。
三种类型的域：民间域（folk domain）、混合域（mixed domains）、分析域（analytic domains）进行域分析包括以下步骤：●语义关系，例如：1)语义关系：严格包含2)形式：A是B的一种3)举例：巴士观光是度假的一种●●选择一组数据●检验数据中符合“语义关系”的“概括性术语”和“内含性术语”●重新检查数据，找出其他的语义关系●为已确定的域做目录7.3.7 理想型法是模型或心理抽象，是纯粹的标准；以此作为数据或事实的参照标准。
是进行比较的工具，没有任何事实会完全符合理想模式。
7.3.8 事件结构分析(ESA)ESA以时间顺序组织数据，组成事件。
与时间有关的数据分析类型还有：事件列表、事件叙述网络图、活动记录、决策模型、时间序列矩阵。
表7-6 与时间相关的数据分析展示展示类型定义事件列表事件列表就是按时间顺序排列一系列具体事件并将其归类事件叙述网络图事件叙述网络图说明了事件及时间起因之间的关系活动记录活动记录是形象地展示进行一次活动的具体步骤。
形象的表述依靠使用箭头来从一个转向下一个。
以连续的形式记录活动，并使用“然后”这样的连词来叙述事件。
活动记录在时间顺序和连接次序上是十分清晰。
决策模型这些模型表现了行动的计划和知道行动的思考过程。
最优的决策模型体现了决策制定的流程的本质时间序列矩阵时间序列矩阵……总类按照时间顺序排列，所以一旦有特殊现象发生，就会引起注意。
其基本原则就是按时间顺序排列事件。
横行的顺序取决于其他的研究内容。
7.3.9 矩阵法——网络图、回顾矩阵：矩阵是由两个或两个以上的维度或是变量（通常包括因变量）构成，用以描述变量间的相互作用。
矩阵非常适合用来对变量进行分析，并且也能够用来对具体个案进行整体性的分析。
可以使用大量的方法构建矩阵，构建时需要思考的问题：●矩阵所要表示的是描述性数据还是解释性数据？●矩阵所要表示的是不完全有规则的数据还是完全有规则的数据？（例如，按时间顺序、活动强度或密度或者按等级进行组织）●按照时间顺序还是非时间顺序构建矩阵？●矩阵要表示分类吗？如果是，将如何进行组织和分类？●矩阵是二维的、三维的还是多维的？●在细微层次上，矩阵是否包含引用、摘要、解释、判断或这些内容的混合？●矩阵所要表示的数据来自于单一案例还是多个案例？7.3.10 其他分类法、类型法、概念树、思维导图/语义网状，社会关系网图一、分类法二、类型法旅游者角色类型三、概念树四、思维导图以形象的方式展示了研究人员的思考和反馈过程。
思维导图将思维联系起来并确定了数据间的关系。
也被成为语义网状图。
是明确了域相互联系的数据相关的术语所构成的，用以表示数据分析、关系或概念性思考的网状结构。
五、社会关系网图表示了社会环境中不同人之间的关系。
在描绘社会关系妄图的过程中，研究中所涉及的人物都位于一张白纸或正在使用绘图程序的计算机屏幕上不同的点上。
可以确定关键人物、确定互动性质、参与者扮演的角色途径：定性或定量方法获得访谈数据（反映了互动的性质、类型和数量）7.3.11 草根理论分析是一种定性方法，能够从研究的现象中归纳出结论。
表面意思是：它提供的是象征性说明或“深描”，同时“确保其具有有限的普遍性”。
此外，草根理论以人的行为为依据并能够用于说明行为和变化。
阶段：1.比较适于每种概念类型的数据2.整合各个类别及其内容3.界定以出现的理论4.对理论近详细论述目的：通过归纳创建理论标准：适用性、普遍性、可理解性、可控制性7.3.12 变焦模型法——用于分析口头传承的故事四层：1)广角层——找出文本主要言论2)中焦层——确定主题、措辞和必不可少的假设，还要调查隐秘和缺乏的内容。