实用社会统计分析技术
实用社会统计分析技术
X
图2：受相关（相关系数r=0.702）
12
10
8
6
4
Y1
2 2 3 4 5 6 7 8 9 10
X1
图3：负相关（相关系数r= - 0.8）
12
10
8
6
4
2
Y2
0 2 3 4 5 6 7 8 9 10
X2
图4 不相关（相关系数r=0.071）
12
10
8
6
4
2
Y3
0 0 2 4 6 8 10
X3
皮尔逊相关系数IV
相关系数公式
rxy =
n∑XY −∑X∑ Y N X2 −( X)2N Y2 −( Y)2 ∑ ∑ ∑ ∑
图视相关系数：散点图 图视相关系数：散点图（scatterplot） 图1：完全相关（相关系数r=1 ）
12
10
8
6
4
2
Y
0 0 2 4 6 8 10 12
∑
X ∑ Y XY − ∑ n 2 ( X ) X 2 − ∑ n
标标计算出：b=0.704
截距a的计算公式为：
∑ Y − b∑ X a=
n
标标计算出：a=71.977
把a和b代入回归公式：Y’=0.704X + 71.977
以一个个的高考分数来预测他 排大学第一学受的各科个分
举例：高考个分与第一学受各科个分
个案编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 高考个分 350 250 400 380 280 190 320 370 270 330 第一学受各科个 分 330 220 350 270 350 200 310 340 190 370
统计分析技术在社会科学中的应用
统计分析技术在社会科学中的应用统计分析技术在社会科学中的应用越来越重要，它可以为社会科学家提供帮助，并且可以提供准确的数据和证据，为决策制定或科学研究提供依据。
在社会科学中，统计分析技术可以应用到各个领域，比如经济学、心理学、社会学等等。
本文将重点介绍统计分析技术在社会科学领域的应用，旨在探讨如何更好地利用统计分析技术来提高社会科学研究的质量和水平。
一、经济学领域在经济学领域，统计分析技术被广泛应用于市场分析、价格预测、风险评估等方面。
例如，在市场分析中，统计学可以用来确定市场的需求和供给，同时也可以帮助市场研究人员识别市场机会和获取竞争优势。
在价格预测方面，统计学可以通过建立预测模型来对未来价格进行预测，从而帮助企业做出更加准确的价格决策。
在风险评估方面，统计学可以用来识别和量化风险，帮助企业或投资者采取有针对性的措施来控制风险。
二、心理学领域在心理学领域，统计分析技术被广泛应用于数据分析和实验设计方面。
例如，在实验设计方面，统计学可以用来确定实验的样本大小和实验设计，以确保实验结果的可靠性和有效性。
在数据分析方面，统计学可以用来处理和分析大量的心理学数据，例如检验假设、计算相关系数等等。
此外，统计学也可以帮助研究人员解释数据和结果，从而得出有意义的结论。
三、社会学领域在社会学领域，统计分析技术被广泛应用于调查研究、群体研究等方面。
例如，统计学可以用来设计和分析调查问卷，以评估公众对特定问题的看法和态度。
在群体研究方面，统计学可以用来研究社会群体的行为和趋势，帮助社会学家了解社会群体的规律和趋势。
此外，统计学还可以帮助社会学家进行数据的挖掘和分析，以确定社会群体的特征和动态。
综上所述，统计分析技术在社会科学领域的应用是非常广泛的，其应用范围和形式也越来越多样化。
在实践中，我们需要继续探索和研究如何更好地利用统计学技术，以提高社会科学研究的质量和水平。
同时，我们也需要关注统计学的方法和应用，以确保其科学性和信度，从而真正服务于社会科学研究。
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。
社会实践中有效的数据分析方法
社会实践中有效的数据分析方法在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
无论是企业经营还是科学研究，数据分析都扮演着重要的角色。
社会实践中，有效的数据分析方法可以帮助我们更好地了解社会现象、解决问题、制定决策。
本文将介绍一些在社会实践中常用的有效数据分析方法。
一、问卷调查分析问卷调查是社会实践中常用的数据收集方法之一，通过问卷调查可以收集到大量的数据。
在进行问卷调查分析时，我们可以使用一些统计方法，如频数分析、交叉分析等。
频数分析可以帮助我们了解被调查者的基本情况和态度倾向，交叉分析可以帮助我们发现不同变量之间的关系。
通过问卷调查分析，我们可以更好地了解社会群体的需求和意见，为社会实践提供有力的数据支持。
二、质性数据分析除了量化的数据分析方法，质性数据分析也在社会实践中发挥着重要的作用。
质性数据指的是非结构化的数据，如访谈记录、观察记录等。
在进行质性数据分析时，我们可以使用内容分析、主题分析等方法。
内容分析可以帮助我们对文本材料进行分类和统计，主题分析可以帮助我们发现文本材料中的重要主题。
通过质性数据分析，我们可以深入了解社会现象的背后原因和动因，为社会实践提供更加全面的分析结果。
三、时间序列分析在社会实践中，时间序列数据是非常常见的。
时间序列数据指的是按时间顺序排列的数据，如股票价格、销售数据等。
时间序列分析可以帮助我们研究数据随时间变化的趋势和规律。
在进行时间序列分析时，我们可以使用趋势分析、季节性分析等方法。
趋势分析可以帮助我们判断数据的增长或下降趋势，季节性分析可以帮助我们发现数据中的周期性变化。
通过时间序列分析，我们可以预测未来的趋势和变化，为社会实践提供有针对性的建议。
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。
在社会实践中，我们经常需要研究某些因素对某个结果的影响程度。
回归分析可以帮助我们建立数学模型，量化各个因素对结果的影响程度。
在进行回归分析时，我们可以使用简单线性回归、多元线性回归等方法。
实用现代统计分析方法与应用
实用现代统计分析方法与应用统计分析是一种应用广泛的数据分析方法，适用于各行各业，尤其在现代社会中，具有至关重要的意义。
随着技术的迅速发展和数据的爆炸增长，传统的统计方法已经无法胜任复杂的数据处理任务。
因此，本文将介绍一些实用的现代统计分析方法，并探讨它们在不同领域的应用。
一、数据预处理与可视化分析在统计分析的开始阶段，数据预处理是一个至关重要的步骤。
该步骤的目的是检查数据的准确性、完整性以及是否符合分析的要求。
现代的统计软件提供了各种数据清洗、缺失值处理、异常值检测等预处理工具，帮助分析师高效地处理数据。
数据预处理完成后，可视化分析成为了解数据特征和规律的重要手段。
常用的可视化方法包括线图、柱状图、散点图等，能够直观地展示数据的分布、相关性和趋势。
此外，还可以借助现代统计软件生成热力图、雷达图等更复杂的可视化图形，更好地呈现数据的特征。
二、回归分析与预测模型回归分析是一种常用的统计方法，用于研究变量之间的关系。
它通过建立数学模型，分析自变量对因变量的影响，并预测未来的结果。
在实践中，线性回归、多元回归等方法被广泛应用于市场研究、经济预测、医学诊断等领域。
此外，非线性回归、岭回归、Lasso回归等现代回归方法的发展，进一步提高了回归分析的准确性和预测能力。
这些方法在处理高维数据、非线性问题和稀疏数据时表现出色，为实际问题的解决提供了更可靠的方案。
三、分类与聚类分析分类与聚类分析是一种通过分组数据实现样本分类或数据模式发现的方法。
分类分析旨在将数据分为不同的类别或类别，并建立分类模型。
而聚类分析则是寻找数据内部的相似性，将相似的数据分为一组。
在实际应用中，分类与聚类分析广泛用于市场细分、风险评估、推荐系统等领域。
现代的分类与聚类算法，如K均值聚类、支持向量机、决策树等，具有更高的精度和更好的效果。
它们能够从大规模数据中挖掘出隐藏的模式和规律，为决策提供有力支持。
四、因子分析与主成分分析因子分析和主成分分析是一种用于简化多变量数据的统计方法。
社会学研究方法中的数据分析与统计技巧
社会学研究方法中的数据分析与统计技巧社会学研究是对人类社会行为、组织和关系的科学研究。
在社会学研究的过程中，数据分析和统计技巧起着至关重要的作用。
本文将介绍一些常用的数据分析和统计技巧，以助于社会学研究的深入。
一、问卷设计与数据收集在进行社会学研究时，问卷调查是常用的数据收集方法之一。
首先，研究人员需仔细设计问卷内容，确保问题具有明确的表达，以避免歧义。
其次，问卷应该包含多种类型的问题，如开放性问题和封闭性问题，以获取全面的信息。
此外，问卷的排版要整齐美观，便于被调查者填写。
二、数据清洗与整理在得到大量的调查数据后，研究人员需要进行数据清洗和整理，以确保数据的准确性和完整性。
首先，应该对数据进行初步的筛查，删除无效或重复数据。
接着，对于缺失数据，需要进行适当的填补或删除，以减少对后续分析的影响。
最后，对数据进行分类、编码和整理，以方便后续的统计分析。
三、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行简单汇总和描述的方法。
常用的描述性统计指标有频数、均值、中位数、标准差等。
通过描述性统计分析，研究人员可以获得数据的基本概况和分布情况，进而揭示出一些潜在的规律和趋势。
四、推论统计分析推论统计分析是通过对样本数据的分析，对总体进行推断的方法。
常用的推论统计分析包括假设检验、方差分析、回归分析等。
通过推论统计分析，研究人员可以判断样本数据是否代表总体，进而得到更广泛的结论和推断。
五、数据可视化数据可视化是将数据信息通过图表等形式进行展示和分析的方法。
常用的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图、饼图等。
数据可视化可以直观地展示数据之间的关系和趋势，帮助研究人员更好地理解和解释数据。
六、专业统计软件应用专业统计软件可以帮助研究人员更高效地进行数据分析和统计。
常用的统计软件有SPSS、R、Python等。
研究人员可以根据自己的需要选择适合的统计软件，并学习其使用方法，以提高数据分析的效率和准确性。
总结起来，数据分析与统计技巧在社会学研究中起着至关重要的作用。
实用社会统计分析技术
3. 问题的顺序
——问卷设计要预见的主要问题1
• 1）先问易于回答、有兴趣、受访者熟悉的问题；开放性 问题放到后面。
• 2）背景资料一般放在结尾 • 按逻辑次序排列问题 • 3）封闭性问题要点：答案选项分类穷尽、互相排斥
措辞: 问卷设计要预见的主要问题（2）
• • • • • 一般要求： 语义清楚无误、简洁。 以最简洁的词语表达所要表达的意思。 能用一个词即不用两个或三个词； 一般来说，要避免访员讲解，破坏标准化。
• “编写问题时，我们要像别人在盯着我们一样的盯着我们 自己，始终感到我们是在接受着别人的评判。” • 因为，在你的调查中—— • 受访者是在捐赠其宝贵时间。 • 不仅要面对大量拒绝，资料的恶意破坏，甚至面临训斥或 暴力威胁；尽管我们在校园练习中极少遇到。
问题及答案设计的基本格式
问题与答案的设计有一些基本格式，这些东西较为简单，需 要我们首先了解，模仿就可以学会；
2. 问卷设计的两个出发点
• 问卷设计背后的主导思想：一切服务于尽最大可能搜集可 靠、准确、有效的（即：测量的信度与效度）事实信息 • 第一，从研究者自身出发，问卷设计要严格围绕你所要调 查的问题； • 第二，从被调查者出发，问卷设计要充分考虑其种种心理， 尽可能避免来自被调查者的不利因素。
与问题相关：出发点1
• 例如同志题材电影产地：亚洲、欧美 其他。分类就太略 了。 • 在穷尽问题上，“其他”很重要，如果你努力后实在找不 出更多类别，不要忘记列出“其他，请注明”
相倚问题
• 很常见即“跳答”。 • 抽同质性样本时，使用相倚问题的必要性常被低估； • 相倚问题在研究中的意义： • 之所以进行研究，主要原因之一，就是要对比两个或更多 的群体。把握“跳答”原则：两个群体有显著不同。 • 例如： • 参加或未参加某种社团；是否是网民； • 通过与未通过四级考试；等等
社会实践中的社会统计与数据分析技术
社会实践中的社会统计与数据分析技术社会统计与数据分析技术是当代社会实践中不可或缺的工具。
在各个领域，从经济发展到社会治理，从教育改革到医疗卫生，统计与数据分析技术都发挥着重要的作用。
本文将探讨社会实践中的社会统计与数据分析技术的应用，并讨论其对社会发展的影响。
首先，社会统计与数据分析技术在经济领域的应用不可忽视。
通过对经济数据的收集和分析，可以了解产业结构、就业状况、消费水平等重要经济指标，为政府制定经济政策提供科学依据。
同时，统计与数据分析技术也为企业决策提供重要支持。
通过对市场需求、竞争状况等数据的分析，企业可以制定合理的市场营销策略，提高竞争力。
此外，社会统计与数据分析技术还可以监测经济风险，预测经济走势，为投资决策提供参考。
其次，社会统计与数据分析技术在社会治理中的应用也十分重要。
通过对社会问题的统计与数据分析，可以了解社会状况、社会需求，为社会治理提供依据。
例如，在教育领域，通过对学生的学习成绩、课堂表现等数据的分析，可以了解教育质量、教育公平等问题，为教育改革提供方向。
在医疗卫生领域，通过对疾病发病率、医疗资源分布等数据的分析，可以了解健康状况、医疗需求，为医疗卫生政策制定提供参考。
社会统计与数据分析技术还可以用于犯罪预测、社会安全等方面，提高社会治理的效率和精确度。
此外，社会统计与数据分析技术对科学研究也有重要影响。
在各个学科领域，通过对实验数据、调查数据等的分析，可以发现规律、验证假设，推动学科的发展。
例如，在生物学领域，通过对基因组数据的分析，可以了解基因功能、基因突变等，为疾病治疗提供新思路。
在社会学领域，通过对调查数据的分析，可以了解社会结构、社会关系等，为社会问题的解决提供策略。
社会统计与数据分析技术的应用，不仅提高了研究的效率，也拓宽了研究的广度和深度。
然而，社会统计与数据分析技术的应用也面临一些挑战。
首先，数据的质量和真实性是一个重要问题。
在数据收集过程中，可能存在数据造假、数据不准确等问题，影响数据的分析结果。
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• 需要注意的是，它所描述的是这组数据 本身的分布特征。
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6
编号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
姓名
王X X 李X X 张X X 李X X 李X X 刘X X 陈X X 王X X 陈X X 吴X X
年龄
30 42 18 26 22 29 19 22 25 23
职业 工人 干部 学生 工人 工人 教师 农民 工人 工人 工人
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7
什么是推论统计 （Inferential Statistics
• 推论统计就是从一个较小的群体中了解 的信息并得出相关结论，推广到更大的 一个群体。我们把较小的这个群体，也 就是我们收集了数据的群体称之为样本 （sample），把更大的那个群体，也就 是我们所感兴趣的、要研究的对象群体 称之为总体（population）。
• 数据处理技术：4）数据录入、整理、校验和加权、5） 数据加工、重组和再生变量。（两讲）。
• 统计分析技术：6）量表和指标建构、7）列联表分析 技术、8）简单线性回归、9）多元回归、10）非线性 转换、11）对数线性模型、12）logistic回归、13）多 元logistic回归、14）等级logistic回归、15）Probit模型、 16）tobit 模型、17）poisson 回归、18）因子分析、19） 路径分析、20）结构方程、21）事件史分析
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8
偏误估计（biased estimation）与 无偏估计（unbiased estimation）
• 很多因素导致了偏误估计——过高估计或过低估 计。样本的代表性、数据收集过程中的误差、计 算中的差错，尤其是干扰因素的作用，等等，都 有可能导致偏误估计。
• 要达到无偏估计需要一系列的技术手段，应用统 计技术的研究者就是采用这些技术手段，以样本 去推测总体，以达到无偏估计。
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3
什么是统计学
• 统计学就是描述、组织和解释数据或信 息的一套工具和技术。它帮助我们理解 周围的世界。
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4
统计分析中的 两个最基础的概念
• 描述性统计（Descriptive Statistics）
• 推论统计（Inferential Statistics )
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5
什么是描述性统计 （Descriptive Statistics）
7，6，3，3，1
3，4，4，5，4
4，4，4，4，4
• 有三个离散程度的量度指标：全距（range）、
标准差（standard deviation）、方差
（variance）。 其中，最常用的是标准差。
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12
标准差
• 标准差反映的是每一个个案的分值与平 均的分值之间的差距，简单来说，就是 平均差异有多大。
• 依据此变量分布特征，选择合适的统计 模型。
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18
用图形显示数据
• 为什么要用图形显示数据？ • 柱状图 • 多边图 • 线性图
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19
பைடு நூலகம்
年龄组
Cumulat ive
Frequency Percent Valid Percent Percent
Valid 16-20 693 11.2
11.2
11.2
21-30 1403 22.7
22.7
33.8
M ea n 均值
944.17 1436.28 4175.56 782.73 664.86 925.42 570.13 540.06 150.14
21.21 455.68
N 样本 数
41 70 64 200 358 643 615 715 2523 297 5526
Std. Dev iation 标准 差 636.978 1601.001 5860.855 863.124 609.443 1202.417 557.462 532.824 178.298 93.208 997.006
• 标准差越大表示差异越大。
X X 2
s n 1
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13
不同样本量的标准差的偏误估计与无偏估计之差比较
样本数
标准差公 式中分子
的值
10 500 100 500 1000 500
总体标准 差的偏误 估计（除
以n）
7.07
2.24
0.7071
总体标准 差的无偏 估计（除 以n-1）
7.45
2.25
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15
方差
• 量度离散程度的第三个指标是方差 （variance）。
• 方差就是标准差的平方。
2 XX s2
n1
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16
单变量描述性统计
• 均值 • 标准差
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17
单变量描述统计的目的
• 检查数据
• 对此变量的分布特征做初步判断；
• 依据此数据推论总体是否合适，要如果 做调整；
0.7075
偏误估计 与无偏估 计之差
0.38 0.01 0.0004
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14
十个 阶层 的平 均个 人月 收入
个人 月总收 入（排除 在校生 ）
十大 阶层 国家 与社会 管理者 经理 人员 私营 企业主 专业 技术人 员 办事 人员 个体 工商户 商业 服务业 员工 产业 工人 农业 劳动者 城乡 无业失 业半失 业者 T ot al
实用社会统计分析技术
及SPSS和STATA统计软件操作说明 第一讲
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1
课程主要内容：
• 本课程教授的内容是专门针对抽样调查 数据资料的统计分析技术，而不适用于 试验性调查资料和观察性调查资料的分 析。
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2
课程安排：
• 统计学基础知识：1）描述性统计、2）概率论和3）推 论统计。（三讲）。
• 在社会科学研究中，人为地制造（模拟）试验环
境，控制各种干扰因素，以达到（自然）科学的
求证方法。这就是社会统计学的一种思维方式。
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9
描述性统计
• 集中趋势的量度（measures of central tendency） ：共性
• 离散程度 的量度（measures of variability)： 异质性
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10
集中趋势的量度
• 集中趋势(平均数值)是对整个群体的数 值的最好的代表。
• 有三种形式的平均数值：平均值 （mean）、中位数（median）、众数 （mode）。 其中，最常用的是平均值。
X X N
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11
离散程度
• 离散程度 （异质性 ）反映的是数值之间是如 何的不同。
• 同样均值不同差异程度 。如：