定性数据分析论文讲解
毕业论文中的定性研究结果分析
毕业论文中的定性研究结果分析在毕业论文中，定性研究是一种常用的研究方法，它通过对实际现象的描述、解释和理解，探索问题的本质和内涵。
通过对定性研究结果的分析，研究者可以深入挖掘问题的深层次内涵，为毕业论文提供有力的支持和证据。
一、研究目的的定性分析在毕业论文中，研究目的的定性分析是非常重要的内容之一。
通过对研究目的的定性分析，可以准确把握毕业论文的研究重点和方向。
在定性分析中，研究者可以通过对研究问题的解释和描述，揭示出问题的内在联系和发展趋势。
例如，在一篇关于教育领域的毕业论文中，研究目的是了解学生们对于互联网教育的态度和看法。
通过定性研究结果的分析，研究者可以得到学生们对互联网教育的认知、评价和期望。
进一步分析这些结果，可以揭示出学生们对互联网教育的需求和发展方向，为教育政策的制定和实施提供有价值的参考。
二、研究结果的分类与整理定性研究结果的分类与整理是毕业论文中的重要环节。
通过对研究结果的分类整理，可以将结果进行有机地编排和展示，提高研究报告的逻辑性和可读性。
在进行分类与整理时，可以根据研究目的和问题的不同，采取不同的分类方式。
常见的分类方式包括主题分类、因果关系分类、时间序列分类等。
在进行分类时，需要充分考虑研究结果的内在联系和相互影响，尽量保持分类的一致性和完整性。
三、研究结果的综合与解释在毕业论文中，定性研究结果的综合与解释是展示研究水平和能力的重要环节。
通过对研究结果的综合与解释，可以得出客观、全面的结论和观点，为毕业论文的学术价值和贡献提供有力的支持。
在进行结果的综合与解释时，需要根据研究者的主观判断和学术经验，对研究结果进行递推推理和批判性思考，进一步挖掘问题的深层次内涵和关联性。
同时，还需要充分考虑研究结果的局限性和不确定性，对结论和观点进行合理的解释和说明。
四、研究结果的可信性和有效性评价在毕业论文中，研究结果的可信性和有效性评价是要求研究者进行全面和客观的自我评价，从而提高研究结果的质量和可靠性。
论文写作中的定量与定性分析方法
论文写作中的定量与定性分析方法在论文写作中，定量与定性分析方法被广泛应用于数据的收集和解释。
定量分析方法以数字和统计数据为基础，从数量的角度对事物进行测量和分析；而定性分析方法则侧重于描述和解释事物的特征和特性，从质的角度进行分析。
1. 研究设计与方法在进行定量与定性分析之前，研究者需要明确研究目的、研究对象和研究领域。
然后选择合适的方法来收集和分析数据。
对于定量研究，常用的方法包括问卷调查、实验设计和统计分析；而定性研究则采用访谈、观察和文本分析等方法来获取和解释数据。
2. 定量分析方法在定量研究中，数据通常以数字形式呈现，并通过统计学方法进行分析。
常见的定量分析方法包括描述统计、相关分析、回归分析等。
描述统计可以用来总结和可视化数据的分布和特征；相关分析可以用来研究变量之间的关系；回归分析则可以帮助预测和解释变量的影响。
3. 定性分析方法定性研究强调对数据的描述和解释，通常采用文字和语义来呈现研究结果。
常见的定性分析方法包括内容分析、文本分析和主题分析。
内容分析可以帮助研究者对大量的文本进行分类和归纳；文本分析则侧重于对文本的语言和语义进行解释和理解；主题分析可以帮助研究者从大量的数据中提取出关键主题和概念。
4. 定量与定性分析方法的优缺点定量分析方法的优点在于可以量化和总结大量的数据，提供精确的统计结果；然而，定量分析可能忽略了一些细节和背后的含义。
相比之下，定性分析方法可以提供更详细和全面的描述，帮助研究者深入理解事物的本质和意义；然而，定性分析方法的结果可能缺乏一定的可信度和一般性。
5. 定量与定性分析方法的综合运用在许多研究中，定量和定性分析方法并不是彼此独立的，而是互为补充。
研究者可以通过定量方法收集大量的数据，并通过定性方法对这些数据进行解释和理解。
这种综合运用可以增加研究的可信度和有效性，提供更全面的研究结论。
总结起来，论文写作中的定量与定性分析方法在数据收集和解释方面起到了重要作用。
大学毕业论文中的定性研究方法与分析技巧
大学毕业论文中的定性研究方法与分析技巧毕业论文是大学生研究、探讨某一专业领域的重要学术成果，对于提升综合能力和就业竞争力有着不可忽视的作用。
在论文写作中，研究方法与分析技巧起着至关重要的作用。
定性研究方法是毕业论文中常用的一种方法，本文将介绍定性研究方法的基本概念和常见技巧。
一、定性研究方法的基本概念定性研究方法是一种基于非统计量化数据的研究方法，主要用于对事件、现象或个案进行深入的、全面的描述和解释。
与定量研究方法相比，定性研究方法更注重于研究对象的细节、背景和情境，通过对个体的观察、访谈和文献分析等方式获取数据。
二、定性研究方法的应用领域定性研究方法在社会科学、教育学、心理学等领域有着广泛的应用。
在毕业论文中，定性研究方法可以用于分析和解释实际问题，如社会现象、教育问题、心理行为等。
三、定性研究方法的步骤1. 确定研究目标和问题：在开始研究之前，需要明确研究目标和问题，并确定研究的范围和深度。
2. 研究设计和采样：选择适当的研究设计，确定研究对象和采样方法，并制定合理的样本规模。
3. 数据收集：通过观察、访谈、文献分析等方式收集数据，保证数据的真实性和可靠性。
4. 数据分析：对收集到的数据进行整理和分类，通过归纳、分类、主题分析等方法进行数据分析，提取有价值的信息和结论。
5. 结果展示和解释：对数据分析的结果进行展示和解释，通过文字、图表等方式清晰、准确地展示研究的发现和结果。
四、定性研究的分析技巧1. 建立信任：与研究对象建立起信任的关系，获取真实、准确的数据。
2. 细致观察：通过细致观察研究对象的行为、环境和情境，获取丰富的数据。
3. 适当引导：在访谈过程中，适当引导研究对象的思考和表达，获得更加深入的信息。
4. 文献分析：借助前人的研究成果和理论，进行文献分析，为研究提供理论依据和背景。
5. 多角度分析：在数据分析中，采用多种角度和方法进行分析，获得全面的结论。
充分理解和掌握定性研究方法与分析技巧对于大学毕业论文的完成至关重要。
毕业论文写作中的定量与定性分析方法
毕业论文写作中的定量与定性分析方法在毕业论文写作中，研究者通常要运用一些研究方法和技巧来收集和分析数据，以验证或者反驳自己的研究假设。
定量和定性分析方法是两种常见的研究方法，本文将对它们进行详细介绍。
一、定量分析方法定量分析方法是一种以数值数据为基础的研究方法。
研究者使用定量方法来收集和分析数据，以回答研究问题或者测试假设。
下面将介绍几种常见的定量分析方法。
1.问卷调查问卷调查是定量研究中最常用的数据收集方法之一。
研究者可以设计一份结构化问卷，通过大样本的调查来收集数据。
在分析阶段，研究者可以使用统计软件（如SPSS）对数据进行处理和分析，生成各种统计指标，如频数、平均数、标准差等，以帮助回答研究问题。
2.实验研究实验研究也是一种常见的定量研究方法。
研究者可以控制或者操纵特定变量，观察其对其他变量的影响。
在实验研究中，通常需要收集大量的数据，例如被试的行为指标、物理量测量等。
通过对实验结果进行统计分析，研究者可以得出一些有意义的结论。
3.统计分析统计分析是定量研究中最重要的分析方法之一。
研究者可以使用各种统计方法来处理和分析收集到的数据。
例如，相关分析可以用于检验两个变量之间的关系；回归分析可以用于建立变量之间的预测模型；方差分析可以用于比较多个组别之间的差异等。
研究者需要根据自己的研究问题和数据类型选择适当的统计方法。
二、定性分析方法定性分析方法是一种非计量的研究方法，主要用于描述和解释现象，侧重于人们的观点、意见和主观感受。
下面介绍几种常见的定性分析方法。
1.访谈访谈是定性研究中常用的数据收集方法。
研究者可以通过面对面或者电话访谈的方式，与被访者进行深入交流，获取他们的观点和经验。
在访谈过程中，研究者可以根据需要进行探索式提问，以了解被访者的真实想法。
对于访谈数据的分析，研究者可以使用质性分析方法，如内容分析、主题编码等。
2.观察观察是另一种常用的定性数据收集方法。
研究者可以通过直接观察现象或者参与观察的方式，了解被观察对象的行为和互动。
论文写作中的定性研究方法与分析
论文写作中的定性研究方法与分析在论文写作中，研究方法与分析是非常重要的步骤。
而在定性研究中，研究者通常采用一种质性的研究方法，以深入了解某一现象或问题。
本文将重点探讨论文写作中的定性研究方法与分析的相关内容。
一、什么是定性研究方法定性研究方法是一种描述性的方法，它关注研究问题的质性特征，而非数量化的特征。
在定性研究中，研究者通常采用个案研究、深度访谈、文本分析等方法，通过对现象进行详细的描述和解释，以获取全面的研究结果。
二、定性研究方法的特点1. 针对个体：定性研究方法注重对个体的深入观察，以获取全面而细致的信息。
2. 具体描述：定性研究方法强调对研究现象进行详细的描述，以获取全面的资料。
3. 主观性：定性研究方法允许研究者的主观观点和经验对研究结果进行影响。
4. 灵活性：定性研究方法强调灵活运用各种技巧和方法，以获取准确的研究数据。
三、定性研究方法的应用在论文写作中，定性研究方法广泛应用于人文社科等领域。
例如，心理学领域的研究者可以通过深度访谈的方式，探索人们的心理活动和行为动机；教育学领域的研究者可以通过文本分析，研究教育政策的影响等。
四、定性研究方法的分析步骤1. 数据收集：定性研究中，研究者通过深入访谈、观察等方式，收集相关数据。
2. 数据整理：研究者需要对收集到的数据进行整理和分类，以便后续的分析。
3. 数据分析：在数据分析中，研究者可以通过编码、归纳、综合等方法，对数据进行深入分析。
4. 结果解释：研究者需要对数据的分析结果进行详细解释，以支持自己的研究观点和结论。
五、定性研究方法的优缺点1. 优点：- 可获得深入的了解：定性研究方法可以帮助研究者深入了解研究对象，揭示其内在的动因和关系。
- 灵活性强：定性研究方法具有灵活性，可以根据研究对象和问题的不同，采取适当的研究方法。
2. 缺点：- 信息收集有限：相比于定量研究，定性研究的信息收集可能相对有限，无法全面了解研究对象。
- 影响因素较多：定性研究方法会受到研究者主观观点和经验的影响，可能导致结果的偏差。
大学毕业论文中的实证分析与定性解读
大学毕业论文中的实证分析与定性解读大学毕业论文是研究生命中的重要里程碑之一，它要求学生在特定的研究领域内进行独立的研究并进行深入的分析。
论文的写作过程需要学生将实证分析与定性解读相结合，以确保研究的准确性和全面性。
本文将探讨大学毕业论文中实证分析和定性解读的概念、应用以及如何在论文中进行适当地结合和呈现。
一、实证分析的概念和应用实证分析是一种基于数据和事实的研究方法，它追求客观的、可重复的结果。
在大学毕业论文中，实证分析被广泛运用于对研究现象或问题进行量化分析。
这种方法要求研究者采集或使用现有的数据，并基于统计学或实证研究方法进行分析。
通过实证分析，研究者可以得出定量的结论和推论，为研究领域提供客观、科学的证据。
实证分析的应用范围广泛，包括但不限于社会科学、经济学、管理学等领域。
在大学毕业论文中，实证分析常用于论证研究假设、验证理论模型的可行性以及比较不同情境下的差异等。
二、定性解读的概念和应用定性解读是一种基于研究者对研究对象的深入理解和主观阐释的方法。
与实证分析不同，定性解读强调对研究对象的主观理解，并通过诠释、描述和解释数据来揭示背后的意义和内涵。
在大学毕业论文中，定性解读常用于对复杂和主观的研究主题进行深入分析。
定性解读的应用范围广泛，包括但不限于人文学科、教育学、社会学等领域。
在大学毕业论文中，定性解读常用于描述和解释研究对象的特征、动机、意义等方面，为研究领域提供全面而深入的理解。
三、实证分析与定性解读的结合在大学毕业论文中，实证分析与定性解读往往需要相互结合，以提升研究的全面性和准确性。
实证分析可以提供客观的数据和事实支持，验证研究假设，揭示变量之间的关联关系。
定性解读则可以为研究现象提供深入的理解，探究研究对象的内在动机和意义，并通过综合分析揭示更深层次的结论。
在论文中，研究者可以首先进行实证分析，分析和探究现有数据的特征和关系，从而得出一些初步的定量结论。
然后，通过定性解读的方法，对实证分析的结果进行解释和补充，揭示数据背后的更深意义。
学术论文中基于访谈研究的定性数据分析方法
学术论文中基于访谈研究的定性数据分析方法引言：在学术研究中，定性数据分析方法是一种重要的研究方法。
其中，基于访谈研究的定性数据分析方法是一种常用的方法。
本文将探讨基于访谈研究的定性数据分析方法的步骤和技巧，以及其在学术论文中的应用。
一、确定研究目的和研究问题在进行基于访谈研究的定性数据分析之前，首先需要明确研究目的和研究问题。
研究目的和研究问题将指导整个研究过程，包括访谈的设计、数据的收集和分析。
二、访谈设计和数据收集访谈设计是基于访谈研究的定性数据分析的重要一步。
在访谈设计中，需要确定访谈的对象、访谈的方式和访谈的内容。
访谈对象可以是专家、学者、从业者等，访谈方式可以是面对面访谈、电话访谈或在线访谈。
访谈内容应该与研究问题相关，并且需要有一定的深度和广度。
三、数据整理和初步分析在完成访谈之后，需要对数据进行整理和初步分析。
数据整理包括对访谈录音或笔记的整理，将数据转化为可供分析的形式，例如整理成文字记录或者转录成文本。
初步分析包括对数据的浏览和标注，对数据中的关键信息进行初步的整理和分类。
四、编码和主题提取编码是基于访谈研究的定性数据分析中的关键步骤之一。
编码是将数据中的关键概念和主题进行标记和分类。
编码可以是基于预先确定的编码框架，也可以是根据数据内容进行新的编码。
主题提取是在编码的基础上，进一步提取出数据中的主题和模式。
五、模式识别和理论构建在编码和主题提取的基础上，可以进行模式识别和理论构建。
模式识别是发现数据中的重复模式和关联关系。
理论构建是将数据中的模式和主题与已有理论进行对应和解释。
模式识别和理论构建是基于访谈研究的定性数据分析的核心内容，也是研究的创新点和价值所在。
六、结果呈现和讨论最后，需要将研究结果进行呈现和讨论。
呈现可以是通过文字、图表或者引用具体的访谈片段来展示研究结果。
讨论则是对研究结果进行解释和分析，与已有研究进行对比和讨论，提出新的观点和发现。
结论：基于访谈研究的定性数据分析方法是一种重要的研究方法，可以帮助研究者深入了解研究对象的观点和经验。
论文写作技巧如何进行有效的定性研究数据分析
论文写作技巧如何进行有效的定性研究数据分析定性研究是一种重要的研究方法，它通过对非数量化数据的收集、整理与分析，以了解和解释现象、行为和观点。
在进行定性研究时，正确的数据分析技巧是至关重要的。
本文将分享一些有效的定性研究数据分析技巧。
一、确保深入理解研究主题在进行数据分析之前，首先要对研究主题有深入的理解。
这意味着除了对研究背景和目的有清晰的认识外，还要了解相关理论框架、已有研究成果和主要参与者的角度。
深入理解研究主题有助于更好地解释和分析数据。
二、充分准备数据收集工具定性研究通常使用访谈、观察和文本分析等数据收集方法。
在进行研究之前，需要准备好合适的数据收集工具，如访谈指南、观察记录表和文本分析代码本。
这些工具应该能够覆盖研究主题的各个方面，并提供足够的空间供研究对象进行自由表达。
三、进行数据归纳与编码数据归纳是将收集到的数据进行整理、分类和总结的过程。
在进行数据归纳时，可以使用一些常见的方法，如主题编码、内容分析和模式识别等。
主题编码是将数据划分为不同的主题或类别，内容分析则是关注每个主题或类别的细节和特征。
模式识别则是寻找数据中的共同模式和趋势。
四、保持开放的态度在数据分析过程中，保持开放的态度是非常重要的。
不要过度依赖于已有的理论或主观判断，而是要尽可能客观地解读和理解数据。
允许数据自己说话，不要强行干预和解释。
五、采用多重验证方法为了增强研究的可信度和效度，建议使用多重验证方法来分析数据。
例如，可以邀请其他研究人员进行数据交叉验证，或者与研究对象进行数据回顾和确认。
这样可以减少主观偏见，并增加数据的可靠性和可重复性。
六、引用适当的示例和引文在进行数据分析和解释时，应该引用适当的示例和引文。
这样可以支持你的观点并增强分析的可信度。
引用示例和引文时，要确保准确、清晰，并在文中提供相关的引文信息。
七、编写准确、有力的报告最后，在进行数据分析之后，要编写准确、有力的报告。
报告应该清楚地概括研究主题、目的和方法，并详细说明数据分析的过程和结果。
毕业论文写作中的定量与定性分析方法
毕业论文写作中的定量与定性分析方法在毕业论文写作中，定量和定性分析方法是两种常用的研究方法。
定量分析方法侧重于收集和分析数量数据，而定性分析方法则侧重于收集和分析质性数据。
本文将探讨毕业论文写作中这两种方法的应用和优势。
一、定量分析方法定量分析方法是一种基于数值数据的研究方法，通过统计和数学模型来分析和解释数据。
在毕业论文中，定量分析方法被广泛应用于调查问卷、实验数据和社会统计数据的分析。
1. 数据收集：定量分析方法通常需要大量的数据支持。
在毕业论文写作中，研究者需要设计有效的问卷调查或实验来收集所需的数据。
问卷调查可以通过面对面访谈、在线调查或电话访谈等方式进行，确保样本的代表性和数据的可靠性。
2. 数据分析：定量分析的关键在于对数据进行准确的统计分析。
研究者可以使用SPSS、Excel等统计软件来处理数据，进行描述性统计、相关性分析、回归分析等，并用图表清晰地展示结果。
通过统计分析，研究者能够得出对现象的客观认识和深入理解。
3. 优势和应用：定量分析方法具有客观性和普遍性的优势。
在毕业论文中，定量方法可以帮助研究者明确研究问题、验证假设，具备较高的可靠性和可重复性。
它常应用于量化特征的研究，如市场调查、经济分析、数据挖掘等领域。
二、定性分析方法定性分析方法是一种基于文字和描述性材料的研究方法，通过对文字的解读和分析来揭示问题的本质。
在毕业论文写作中，定性分析方法通常用于深入理解观点、态度、行为等主观性的问题。
1. 数据收集：定性分析方法侧重于收集和分析质性数据，如访谈录音、观察笔记、文本材料等。
研究者可以通过访谈、观察、文献研究等方式来获取所需的质性数据，并进行录音或记录详细的相关信息。
2. 数据分析：定性分析的关键在于对数据进行细致的解读和分类。
研究者可以使用内容分析、主题分析、文本分析等方法，对数据进行系统性的整理和归纳。
通过提取关键主题、模式和趋势，研究者能够揭示现象背后的潜在意义和内在联系。
学术论文中的定性数据分析方法与软件推荐
学术论文中的定性数据分析方法与软件推荐在学术研究中，数据分析是一个至关重要的环节，它帮助研究者从大量的数据中提取有意义的信息，为研究结论提供支持。
在数据分析中，定性数据是一种重要的数据类型，它描述了事物的特征、性质和质量。
本文将探讨学术论文中的定性数据分析方法，并推荐一些适用于定性数据分析的软件。
定性数据分析方法主要包括内容分析和主题分析。
内容分析是一种通过对文本、图像或其他形式的数据进行系统分类和计数来分析数据的方法。
它可以帮助研究者了解数据中的关键主题、概念和观点。
主题分析是一种通过识别和分析文本中的主题和模式来理解数据的方法。
它可以帮助研究者发现数据中的隐藏关联和趋势。
在内容分析中，研究者可以使用手动编码或计算机辅助编码的方法。
手动编码是一种传统的方法，研究者通过阅读和理解数据，将其分为不同的类别和主题。
这种方法需要研究者具备丰富的领域知识和分析能力。
计算机辅助编码是一种辅助手动编码的方法，研究者可以使用专门的软件来帮助他们进行数据分类和编码。
这种方法可以提高编码的效率和准确性。
在主题分析中，研究者可以使用词频分析或语义分析的方法。
词频分析是一种通过计算关键词的频率和分布来分析数据的方法。
研究者可以使用词云图或词频表来可视化数据中的关键词。
语义分析是一种通过分析词语之间的关系和语义结构来理解数据的方法。
研究者可以使用自然语言处理技术来提取数据中的主题和模式。
除了传统的定性数据分析方法，现在还有一些专门用于定性数据分析的软件工具。
其中，ATLAS.ti和NVivo是两个常用的定性数据分析软件。
ATLAS.ti是一个功能强大的软件，它提供了丰富的数据分析功能，包括文本标注、主题分析和关系分析等。
NVivo是另一个广泛使用的软件，它提供了类似的功能，并且支持多种数据类型，包括文本、音频、视频和图像等。
除了ATLAS.ti和NVivo，还有一些其他的定性数据分析软件可供选择。
MAXQDA是一个易于使用且功能丰富的软件，它提供了多种数据分析工具，包括文本编码、主题分析和模式识别等。
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2014—2015学年第一学期《定性数据》期末论文 题 目 不同年级与性别对奖助学金渴望度定性数据分析 姓 名 常XX 学 号 *********** 学 院 数学与统计学院 专 业 统计专业
2014年 12月 18 日 1
不同年级与性别对奖助学金渴望度定性数据分析 摘要：定性数据分析是数据分析的一个重要内容，它在实践中有着广泛的应用，如问卷调查、产品检验、医学统计等领域中经常用到列联表的定性数据分析来。列联表的定性数据分析不仅可以分析分类特征之间的相互依赖关系，还可以进行2检验、似然比检验、相合性的度量和检验、计算相关系数作相关分析也可以进行一致性与读了性的检验。本文主要采用2检验、似然比检验、相合性的度量和检验来对不同年级、不同性别的大学生对奖助学金渴望度的独立性、相合性检验，最终得到对奖助学金的渴望度与性别无关、与年级有关。
关键词 列联表 2检验 似然比检验 相合性度量 2
一、问题简述 为了解高某校不同年级不同性别的大学生对奖助学的渴望程度，对某校大一年级、大二年级共80位同学关于奖助学金的调查，并取其中的年级、性别、渴望度三个指标生成列联表，对列联表做定性数据分析。 二、符号说明
2
：卡方统计量
2ln：似然比统计量
U ：统计量
p ：概率
：相合性度量统计量
三、理论方法 理论：列联表一般来说，有二维的rc 列联表，假设将n个个体根据两个属性A和B进行分类，属性A有r 类：1,,rAA ，属性B 有c类：1,,cBB。n个个体中既属于i
A
类又属于jB类的有ijn个。得如下二维的rc列联表： 表一 列属性B
合计 1B 2B cB
行属性A 1A 11n 12n 1cn 1n 2A 21n 22n 2cn 2n
rA 1rn 2rn rcn rn 合计 1n 2n cn
n
其中，,iijjnn，1,,;ir jiijnn，1,,,ijijjcnnn。
如果n 个个体根据三个或三个以上的属性分类，就会有三维或三维以上的列联表，对于高维的列联表一般将其压缩为二维列联表在对数据进行统计分析或对高维列联表进行分层在检验。 3
方法：对二维表中的数据进行2 检验、似然比检验、相合性的度量和检验。 四、数据的来源与数据处理 本数据的来自在2014年6月所做的 《关于奖助学金的问卷调查》，本问卷共发放80份，实际回收77份。其中选年级、性别、渴望程度三个指标统计数据得如下的三维224 的列联表：(其问卷和原始数据以及选出的三个指标的数据见附录) 表二 A（非常渴望） B（一般渴望） C（渴望） D（无所谓） 合计
A(大一年级） A（男） 4 2 1 0 7 B（女） 8 9 13 0 30 B（大二年级） A（男） 3 3 3 2 11 B（女） 11 9 3 6 29 合计 26 23 20 8 77
1、列联表的压缩 列联表的压缩即把高维列联表某一属性不同情况的数据合并在一起得到低维列联表德尔过程。将表二中不同年级、不同性别的人数分别合并在一起，将三维224列联表分别压缩为如下的二维列联表。 表三 A（非常渴望） B（一般渴望） C（渴望） D（无所谓） 合计 A（男） 7 5 4 2 18 B（女） 19 18 16 6 59 合计 26 23 20 8 77 表四 A（非常渴望） B（一般渴望） C（渴望） D（无所谓） 合计 A（大一年级） 12 11 14 0 37 B(大二年级） 14 12 6 8 40 合计 26 23 20 8 77 4
2、列联表的分层 列联表的分层即将高维列联表按某一个属性分成几个低维列联表，把表二按年级将三维列联表分为两个二维列联表。 表五 A（非常渴望） B（一般渴望） C（渴望） D（无所谓） 合计
A(大一年级） A（男） 4 2 1 0 7 B（女） 8 9 13 0 30 合计 12 11 14 0 37 表六 A（非常渴望） B（一般渴望） C（渴望） D（无所谓） 合计
B（大二年级） A（男） 3 3 3 2 11 B（女） 11 9 3 6 29 合计 14 12 6 8 40 五、检验与分析 5.1、描述性统计 对表二中的渴望度数据作柱形图和饼图，分析各渴望度所占的多少和比率。 渴望度柱形图262320
80510
15
202530
1234渴望度 5
渴望度26, 34%
23, 30%20, 26%
8, 10%
1234 在柱形图和饼图中可以看出，在所以调查的学生中对奖助学金非常渴望的人最多，其次是一般渴望，再次是渴望，最后是无所谓，也就是说大学生都比较渴望得到奖助学金的。 5.2、压缩列联表的检验与分析
1、2检验和似然比检验 （1）假设 101:jrjrppHpp（属性相互独立）111:jrjrppHpp（属性不独立）
（2）检验 当两个属性独立时，根据11jrjrpppp可知个体在每一类中的概率ijp由1,,rpp
和1,cpp 完全确定，所以二维列联表的独立性检验实际上是带参数时的分类数据检验。其统计量是自由度为11rc的2 统计量（2211ijijijnnnn ），在水平 下2检验的拒绝域为2
>2211ijijijnnnn也就是说，此时可认为独立性不成立,否则，
可认为独立性成立。二维列联表的独立性检验的似然比检验的统计量为：
112ln2ln()rcijijijijnnnnn。也可以计算p来完成检验，p值等于自由度为
11rc的2变量大于等于2 统计量的值的概率，如果p值则拒绝原假设，
如果p 值，则不拒绝原假设。对压缩后的列联即表三（性别与渴望度）用SPSS进行2 6
检验得2 值和p值如下： 卡方检验
.356a3.949.3553.949.1291.72077
Pearson 卡方似然比线性和线性组合有效案例中的 N
值df渐进 Sig.(双侧)
2 单元格(25.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 1.87。a.
性别与渴望度的卡方检验表 由上表可知20.356,0.9490.05p且2ln0.355,0.9490.05p 所以不拒绝原假设，独立性成立即性别与渴望度是相后独立，也就是说性别与奖助学渴望度无关。 对表四（年级与渴望度）用SPSS进行2检验得2 值和p值如下： 卡方检验
11.298a3.01014.4623.002.4061.52477
Pearson 卡方似然比线性和线性组合有效案例中的 N
值df渐进 Sig.(双侧)
2 单元格(25.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 3.84。a.
年级与渴望度的卡方检验表 由上表可知211.298,0.010.05p且2ln14.462,0.0020.05p，所以拒绝原假设，独立性不成立即年级与渴望度是相关的，也就是说年级与奖助学渴望度有关。 2.相合性的度量和检验
由于2检验和似然比检验得年级与渴望度是相关的，所以对年级和渴望度进行相合性度量和检验，属性之间的相合关系有正相合（属性A比较大的个体，属性B也往往比较大）、负相合（属性A比较大的个体，属性B却往往比较小）。度量列联表相合性的方法有Kendall 系数、Gamma系数和Somers d 系数。主要用Kendall 系数来度量年级与渴望度
的相合性，其统计量为：
[(1)/2T][(1)/2ABznnnnT其中 7
11(1)(1),22rcjjiiABijnnnnTT
，|z|[(1)/2][(1)/2]ABnnTnnT，而
的值在-1和1之间，其值接近1，倾向于认为正相合；值接近于-1，倾向于认为负相合。相合性的检验是原假设为属性A和属性B相互独立，备择属性A与属性B正相合的检验，其统计量为：11221221
12121nnnnnUnnnn
和22112212211212(1)(n)nnnnnnnn ，在对称度量表中可以看出
相合性检验并不显著，也就是说年级与渴望度不是正相合关系。用SPSS 对年级和渴望度检验得下表。 对称度量
.383.010.383.010.358.010.034.106.319.750.040.127.319.750.055.171.319.750
.037.115.318.752c
.073.110.634.528c.d77
φCramer 的 V相依系数按标量标定Kendall's tau-bKendall's tau-cγSpearman 相关性按顺序
Pearson 的 R按区间Kappa一致性度量有效案例中的 N
值渐进标准误差a近似值 Tb近似值 Sig.
不假定零假设。a. 使用渐进标准误差假定零假设。b. 基于正态近似值。c. 无法计算 Kappa 统计量。它们需要一个第一个变量值与第二个变量值相匹配的对称双向表。d.
因为经检验得0.040但远远小于1，且接近于0，而0.750.05p 也就是说要拒绝原假设，所以可以认为年级与奖助学金的渴望程度相合性的检验不通过。 5.3、分层列联表的检验与分析
用SPSS分别对分层列联表（表五、表六）进行2检验和似然比检验得：