（一）你真的理解學(xué)術(shù)科研中數(shù)據(jù)分析的意義嗎

今天，就寫論文必不可少的數(shù)據(jù)分析方法這一要點(diǎn)，給大家進(jìn)行一次較為系統(tǒng)的梳理和科普，一共分為檢驗(yàn)數(shù)據(jù)可用性和分析數(shù)據(jù)關(guān)系兩大版塊，為大家介紹了當(dāng)前較為主流的分析方法。

（二）如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

很多研究需要采用定量研究方法，收集、處理、分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集方法較多，在此介紹問卷調(diào)查。這可分為兩種：

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一是采用前人編制的成熟量表，進(jìn)行更新和改良；

二是自己設(shè)計(jì)問卷，并經(jīng)過信效度檢驗(yàn)，如alpha信度系數(shù)檢驗(yàn)等。

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進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析前，可多看相關(guān)論文，摸索研究思路，建議按照下圖找到對應(yīng)的研究方法，理清不同方法的區(qū)別與使用場景，以便選出正確的方法進(jìn)行分析。

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一般而言，社科領(lǐng)域論文的數(shù)據(jù)處理和分析可按照以下順序進(jìn)行：人口統(tǒng)計(jì)學(xué)描述性分析，問卷信效度分析，差異性分析，相關(guān)、回歸分析，驗(yàn)證假設(shè)。

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1、基本描述統(tǒng)計(jì)

1.概念：描述性統(tǒng)計(jì)是指運(yùn)用制表和分類，圖形以及計(jì)筠概括性數(shù)據(jù)來描述數(shù)據(jù)的頻數(shù)、集中趨勢、離散程度、分布以及一些基本的統(tǒng)計(jì)圖形。

2.SPSS操作：單擊菜單欄：“分析”——“描述統(tǒng)計(jì)”——“描述”，單擊“選項(xiàng)”，在彈出的對話框中，在“均值”、“方差”前打勾選中。

分類匯總用于研究不同分類時的匯總情況，輸出的指標(biāo)為匯總結(jié)果。

比如不同區(qū)域分類項(xiàng)，銷售額（匯總項(xiàng)）的差異情況。

2、差異關(guān)系研究

常見的差異關(guān)系研究方法包括方差分析、t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)。

（1）方差分析

方差分析用于進(jìn)行定類數(shù)據(jù)與定量數(shù)據(jù)之間的差異關(guān)系研究；按照研究內(nèi)容和數(shù)據(jù)類型等不同，可分為以下幾類：

（2）t檢驗(yàn)

t檢驗(yàn)，用于分析定類數(shù)據(jù)與定量數(shù)據(jù)之間的差異情況，按照研究內(nèi)容和數(shù)據(jù)類型等不同，可分為以下幾類：

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（3）卡方檢驗(yàn)

卡方檢驗(yàn)，用于分析定類數(shù)據(jù)與定類數(shù)據(jù)之間的差異情況，按照研究內(nèi)容和數(shù)據(jù)類型等不同，可分為以下幾類：

3、影響關(guān)系研究

影響關(guān)系研究包括進(jìn)行相關(guān)分析、回歸分析、logit回歸分析三大類。

?（1）相關(guān)分析

相關(guān)分析可分為以下三類：

?（2）回歸分析

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回歸分析主要進(jìn)行影響關(guān)系研究，可以細(xì)分為二十幾種，由于篇幅有限，這里僅介紹比較常用的回歸分析方法，感興趣同學(xué)可以進(jìn)行學(xué)習(xí)。

?（3）logit回歸分析

當(dāng)研究X對Y的影響時，如果因變量Y為定類數(shù)據(jù)，則應(yīng)該使用logit回歸分析。

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4、信息濃縮方法

信息濃縮常見方法為因子分析、主成分分析。

因子分析和主成分分析都是信息濃縮的方法，即將多個分析項(xiàng)信息濃縮成幾個概括性指標(biāo)。原因在于因子分析在主成分基礎(chǔ)上，多出一項(xiàng)旋轉(zhuǎn)功能，該旋轉(zhuǎn)目的即在于命名。

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5、信度分析

1.概念：代表測量的可靠程度，或不受測量誤差影響真分?jǐn)?shù)測量的程度。一個好的測量，它的結(jié)果是可靠的，多次反復(fù)測量，其結(jié)果保持一致。

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信度分析的方法主要有三種：Cronbachα信度系數(shù)法、折半信度法和重測信度法。其中，Cronbachα信度系數(shù)法為最常使用的方法，即通過Cronbachα信度系數(shù)測量測驗(yàn)或量表的信度是否達(dá)標(biāo)。

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2.SPSS操作：單擊菜單欄“分析”——“度量”——“可靠性分析”。

表2 可靠性分析輸出結(jié)果

3.結(jié)果分析：一般Cronbach’sAlpha值大于0.7，則說明數(shù)據(jù)的可靠程度較好。

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6、效度分析

1.概念：反映測量工具能夠正確無誤地測出潛在特質(zhì)的程度，也就是研究者可以掌握到抽象意義的程度。

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效度有很多種，可分為四種類型：內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度、區(qū)分效度、聚合效度。較為主流的為區(qū)分效度，通過計(jì)算平均變異數(shù)抽取量（AVE）進(jìn)行分析，該構(gòu)念的各因素負(fù)荷量平方和的平均值。

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2.SPSS操作：單擊菜單欄“分析”——“降維”——“因子分析”。

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3.結(jié)果分析：潛在變項(xiàng)的變異抽取量（VE）是計(jì)算潛在變項(xiàng)各測量變項(xiàng)對該潛在變項(xiàng)的變異解釋力，若VE值愈高，則表示潛在變項(xiàng)有愈高的信度與收斂效度，一般要求其標(biāo)準(zhǔn)值須大于0.5。

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區(qū)別效度之判定標(biāo)準(zhǔn)為：若每一個變項(xiàng)之變異抽取量（VE）須大于各成對變項(xiàng)間之相關(guān)系數(shù)平方值，則稱為具有區(qū)別效度。因此我們只要證明，所有構(gòu)念之間的最小AVE大于相關(guān)系數(shù)矩陣中的最大值的平方值，即代表有良好的區(qū)別效度。

表3 因子分析輸出結(jié)果

(三) 數(shù)據(jù)分析常用軟件推薦

1、Origin

Origin常被認(rèn)為是數(shù)據(jù)處理軟件，其實(shí)用它做模型圖也是一個不錯的選擇。對于數(shù)據(jù)繪圖，提供了N多數(shù)據(jù)圖形的模板，同時支持常見的數(shù)據(jù)分析方法。

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下載：微信搜索：“極術(shù)云公眾號”關(guān)注并回復(fù)“Origin”

2、Sigmaplot

SigmaPlot是一個完全專業(yè)的圖形和數(shù)據(jù)分析程序，它比Excel程序功能更強(qiáng)大，工具更多。它是數(shù)據(jù)分析最有效的圖表工具。雖然SigmaPlot不是化學(xué)軟件,但它對于參與圖表和數(shù)據(jù)分析的化學(xué)研究人員非常有用。當(dāng)然，所有處理數(shù)據(jù)的研究人員SigmaPlot肯定對他們有用。土木工程師、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、地質(zhì)學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、數(shù)學(xué)等等，都可以使用SigmaPlot來分析數(shù)據(jù)。

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3、Mathematica

Mathematica是一個老牌的科學(xué)計(jì)算軟件，在數(shù)據(jù)分析、數(shù)學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域提供了強(qiáng)大方便的使用場能。它的功能非常強(qiáng)天，原生函數(shù)非常多，有近5000個，并涉及多個領(lǐng)域。如果是函數(shù)或者數(shù)值結(jié)果畫圖的話，絕對用它!

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4、spss

SPSS是世界上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件。并具有完整的數(shù)據(jù)輸入、編輯、統(tǒng)計(jì)分析、報表、圖形制作等功能。自帶11種類型136個函數(shù)。SPSS提供了從簡單的統(tǒng)計(jì)描述到復(fù)雜的多因素統(tǒng)計(jì)分析方法，比如數(shù)據(jù)的探索性分析、統(tǒng)計(jì)描述、列聯(lián)表分析、二維相關(guān)、秩相關(guān)、偏相關(guān)、方差分析、非參數(shù)檢驗(yàn)、多元回歸、生存分析、協(xié)方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。

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5、Python

Python是一種面向?qū)ο?、解釋型?jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強(qiáng)大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯(lián)結(jié)在一起。

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Python既支持面向過程的編程也支持面向?qū)ο蟮木幊獭Ｔ凇懊嫦蜻^程”的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數(shù)構(gòu)建起來的。在“面向?qū)ο蟆钡恼Z言中，程序是由數(shù)據(jù)和功能組合而成的對象構(gòu)建起來的。

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下載：微信搜索：“極術(shù)云公眾號”關(guān)注并回復(fù)“Python”

（四）數(shù)據(jù)采集和描述部分寫作

廣義的數(shù)據(jù)分析，包括數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析兩個環(huán)節(jié)。

數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)和前提。開展數(shù)據(jù)分析之前，介紹數(shù)據(jù)采集結(jié)果十分必要。假如我們將整個數(shù)據(jù)分析比如成做菜，那么數(shù)據(jù)的采集如果買菜和備菜的過程。

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本部分可以包括四個方面內(nèi)容，分別是數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)特征描述。

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（1）數(shù)據(jù)來源。這一部分需要交代數(shù)據(jù)如何獲得，包括數(shù)據(jù)來自哪個機(jī)構(gòu)或者信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采用何種調(diào)查問卷獲得的、數(shù)據(jù)在什么地點(diǎn)采集獲得的、甚至數(shù)據(jù)采用何種實(shí)驗(yàn)器材獲得等一個方面或者幾個方面的信息。

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（2）數(shù)據(jù)規(guī)模。論文需要告訴讀者數(shù)據(jù)采集的范圍和規(guī)模。數(shù)據(jù)采集范圍主要是指數(shù)據(jù)采集的時間范圍和空間范圍；數(shù)據(jù)規(guī)模主要是指記錄數(shù)和字段數(shù)。有時，數(shù)據(jù)采集之后還需要剔除部分?jǐn)?shù)據(jù)，比如調(diào)查問卷發(fā)放200份，但由于種種原因，只回收了180份調(diào)查問卷；再比如利用信息系統(tǒng)獲得1000條數(shù)據(jù)，但因?yàn)椴糠猪?xiàng)目缺失，導(dǎo)致只有980條數(shù)據(jù)可以使用，這些情況都需要說明

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（3）數(shù)據(jù)預(yù)處理。原始數(shù)據(jù)可能并不適合直接用來分析，需要進(jìn)行一定的加工處理，如，將連續(xù)數(shù)據(jù)處理為離散數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、將分類變量處理成啞變量等等。如，因?yàn)閿?shù)據(jù)分析方法要求，將當(dāng)事人按照某個標(biāo)準(zhǔn)，劃分為青年、中年和老年，這就是將連續(xù)數(shù)據(jù)處理成離散數(shù)據(jù)，需要在論文中說明。

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（4）數(shù)據(jù)特征描述。有時由于數(shù)據(jù)規(guī)模較大（記錄數(shù)和字段數(shù)都比較多），為了讓讀者能夠全面而簡要地了解數(shù)據(jù)基本情況，往往采用數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)量（平均值、中位數(shù)、方差、最大值）等等，或者頻數(shù)直方圖對數(shù)據(jù)整體情況進(jìn)行描述。

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需要指出的是，數(shù)據(jù)的描述和數(shù)據(jù)的描述性分析并不相同。數(shù)據(jù)的描述是讓讀者了解數(shù)據(jù)的基本情況，如規(guī)模、平均值等等。而數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)則是，通過對比分析、趨勢分析、比例分析等描述統(tǒng)計(jì)分析方法，讓讀者了解隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。

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不過，有的研究數(shù)據(jù)采集內(nèi)容，則論文中沒有數(shù)據(jù)采集部分，有的研究數(shù)據(jù)采集工作較少，則論文將數(shù)據(jù)采集與方法或分析結(jié)果合并成為一節(jié)。

（五）回收問卷無效？如何保證數(shù)據(jù)質(zhì)量？

學(xué)術(shù)研究中，對于網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查而言，應(yīng)答數(shù)量很重要，但網(wǎng)絡(luò)問卷的應(yīng)答數(shù)量及其相關(guān)的應(yīng)答率不應(yīng)該是衡量網(wǎng)絡(luò)問卷數(shù)據(jù)質(zhì)量的唯一指標(biāo)或者最重要的指標(biāo)。作為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯空?，?yīng)該從網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查的整個環(huán)節(jié)審查數(shù)據(jù)質(zhì)量。

建議你把問卷委托平臺進(jìn)行專業(yè)采集，可以進(jìn)行免費(fèi)的預(yù)調(diào)查數(shù)據(jù)回收，幫助優(yōu)化問卷設(shè)計(jì)，可以快速抽樣進(jìn)行被訪者邀請，完成問卷數(shù)據(jù)。

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極術(shù)云平臺會從網(wǎng)絡(luò)問卷的各個階段進(jìn)行問卷數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：

?1、問卷設(shè)計(jì)階段，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)問卷以適應(yīng)移動智能終端，并充分利用網(wǎng)絡(luò)問卷系統(tǒng)的樣本監(jiān)測、自動跳轉(zhuǎn)、數(shù)據(jù)檢測等技術(shù)優(yōu)勢；平臺內(nèi)通過設(shè)置一些必答的身份識別問題作為身份過濾網(wǎng)，根據(jù)被調(diào)查者的回答，決定其是否符合研究對象的要求。在問卷填答過程中實(shí)現(xiàn)有效范圍清理和邏輯一致性清理，促使問卷填答者提供符合要求的數(shù)據(jù)，進(jìn)而在源頭上提高網(wǎng)絡(luò)問卷的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

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2、抽樣階段，針對網(wǎng)絡(luò)問卷多用于非概率抽樣研究這一事實(shí)，采用被訪者驅(qū)動等可實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)推論的方法，提升抽樣的科學(xué)性；

3、數(shù)據(jù)收集階段，增強(qiáng)對于社交平臺用戶邀請方式、電子紅包等激勵方式的控制，實(shí)現(xiàn)對于網(wǎng)絡(luò)問卷擴(kuò)散及填答方式的掌控；保證同一用戶所填答的兩個或者兩組關(guān)聯(lián)性問題答案之間的邏輯聯(lián)系應(yīng)該是符合常識的。

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4、資料處理階段，需要根據(jù)網(wǎng)絡(luò)問卷的內(nèi)部和外部特征進(jìn)行在線即時審核資料控制，并利用特定統(tǒng)計(jì)技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗。針對不同的數(shù)據(jù)誤差來源，主要包括以下可供使用的統(tǒng)計(jì)技術(shù)方法：利用加權(quán)調(diào)整法修正網(wǎng)絡(luò)調(diào)查覆蓋誤差與抽樣誤差；利用二級抽樣和熱卡插補(bǔ)技術(shù)修正網(wǎng)絡(luò)調(diào)查無回答誤差；采用混合效應(yīng)隨機(jī)化項(xiàng)目回答技術(shù)修正網(wǎng)絡(luò)調(diào)查測量誤差。

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將有助于改善網(wǎng)絡(luò)問卷的質(zhì)量控制，進(jìn)而促使網(wǎng)絡(luò)問卷成為社會科學(xué)的重要調(diào)查工具，為社會科學(xué)實(shí)踐提供真正有效的數(shù)據(jù)支撐。

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（六）專業(yè)的學(xué)術(shù)性數(shù)據(jù)服務(wù)平臺

極術(shù)云平臺依托來自海內(nèi)外著名高校的一線科研人員，結(jié)合高校學(xué)術(shù)科研現(xiàn)狀和最新數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢發(fā)起創(chuàng)建，旨在為國內(nèi)外高校科研人員開發(fā)的專業(yè)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)平臺。

平臺提供自建和聯(lián)盟合作的大樣本量數(shù)據(jù)庫支持，您可以自行創(chuàng)建項(xiàng)目并抽樣符合條件的樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)回收。有嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制體系，為您的項(xiàng)目數(shù)據(jù)保駕護(hù)航！

致力于為學(xué)術(shù)研究者提供高效、專業(yè)的數(shù)據(jù)采集服務(wù)，已經(jīng)與數(shù)百所高校及數(shù)千名教師合作，為高校師生提供了快速、高質(zhì)量、低成本的問卷數(shù)據(jù)采集服務(wù)。

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極術(shù)云平臺的優(yōu)勢在于：

1、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)采集：極術(shù)云平臺擁有百萬級樣本庫，可以根據(jù)研究需求進(jìn)行隨機(jī)抽樣，保證采集到的數(shù)據(jù)具有較高的代表性和可信度，為您的學(xué)術(shù)研究提供有力的支持。

2、學(xué)術(shù)認(rèn)可度極高：極術(shù)云已經(jīng)成功幫助眾多研究人員完成了數(shù)據(jù)采集工作，并且獲得了學(xué)術(shù)界的認(rèn)可。

在中國知網(wǎng)、谷歌學(xué)術(shù)中搜索極術(shù)云或Jishuyun關(guān)鍵字，你可以搜索到已發(fā)表的使用了極術(shù)云收集數(shù)據(jù)的SCI一區(qū)期刊論文、CSSCI和北大核心。

3、費(fèi)用合理的價格：極術(shù)云平臺的服務(wù)價格合理，根據(jù)研究項(xiàng)目的需求進(jìn)行定制化服務(wù)，節(jié)約研究經(jīng)費(fèi)。

不僅如此，極術(shù)云平臺還有許多成功的案例。目前，使用極術(shù)云平臺采集數(shù)據(jù)的論文已經(jīng)被多個期刊發(fā)表，包括SCI一區(qū)期刊、CSSCI和北大核心等，這充分說明了極術(shù)云平臺在學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域的專業(yè)性和可靠性。

很多高校教授在極術(shù)云后臺和我們分享了他使用極術(shù)云處理了數(shù)據(jù)的論文被收錄于SCI一區(qū)Q1。

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