第十一章 定量资料分析
当我们运用前述的各种方法收集到一批数据资料后，接下来的任务就是要对这些资料进行统计分析。
第一节 资料的整理与录入
一、资料的审核
二、资料的转换
三、数据录入
四、数据清理
1有效范围清理
2逻辑一致性清理
3 数据质量抽查
第二节 单变量统计分析
一、单变量描述统计
单变量统计分析可以分为两个大的方面，即描述统计和推论统计。描述统计的主要目的在于用最简单的概括形式反映出大量数据资料所容纳的基本信息。它的基本方法包括集中趋势分析、离散趋势分析等。
推论统计的主要目的，则是用从样本中所得到的数据资料来推断总体的情况，它主要包括区间估计和假设检验等。
1集中趋势分析
集中趋势分析指的是用一个典型值或代表值来反映一组数据的一般水平，或者说反映这组数据向这个典型值集中的情况。
2离散趋势分析
与集中趋势分析相反，离散趋势分析指的是用一个特别的数值来反映一组数据相互之间的离散程度。
二、单变量推论统计
推论统计就是利用样本的统计值对总体的参数值进行估计的方法。
区间估计
区间估计的实质就是在一定的可信度(置信度)下，用样本统计值的某个范围(置信区间)来估价总体的参数值。
假设检验
假设检验，实际上就是先对总体的某一参数作出假设，然后用样本的统计量去进行验证，以决定假设是否为总体所接受。
第三节 双变量统计分析
双变量统计分析主要探讨两个变量之间的关系。根据变量层次的不同，这种分析所采取的具体形式也不一样。
一、交互分类与χ方检验
交互分类
交互分类(crosstabulation)是一种专门用来分析两个定类变量(或一个定类变量,一个定序变量)之间关系的统计分析方法。
Χ方检验
二、不同层次变量的相关测量与检验
定类变量与定类变量
定序变量与定序变量
定类变量(或定序变量)与定距变量
定距变量与定距变量
三、回归分析
回归分析是对有相关关系的现象,根据其关系的形态找出一个合适的数学模型,即建立回归方程,来近似地表达变量间的平均变化关系,以便依据回归方程对未知的情况进行估计和预测。
回归分析的对象是定距层次的变量,它的中心问题是建立回归方程,而建立回归方程的基础是最小二乘法。
第四节 多变量统计分析
一、阐释模式
阐释模式(elaboration)〖WTBX〗所关心的是两个变量之间的关系，它是一种通过引进并控制第三变量，来进一步了解和探讨原来两变量之间关系性质的统计分析方法。
阐释模式可以分为三种类型：因果分析、阐明分析和条件分析。
二、复相关分析
复相关分析是一种以一个统计值来简化多个自变量与一个因变量之间关系的统计分析方法。它要求所有的变量都是定距以上层次的变量。
三、多元回归分析
要解决用多个自变量来估计或预测一个因变量的数值，以及弄清不同的自变量对因变量所实际具有的影响力大小这两个方面的问题，需要采用多元回归分析的方法。
