英国斯旺西大学定量数据分析方法指南

当您看到数据时，您首先想到的是什么?我们的第一反应是寻找模式、联系和关系。我们研究数据是为了让数据更有意义。一旦收集到数据，研究的下一步就是从中获取见解，如果品牌试图确定年轻女性中的最新流行趋势，那么该品牌首先会联系年轻女性，向她们提出与研究目的相关的问题。一旦收集到这些信息，品牌就会对数据进行分析，以确定模式--例如，大多数年轻女性想要更多种类的牛仔裤。

数据分析是研究人员将数据转化为有意义见解的方式。根据研究类型的不同，有许多不同的数据分析方法。以下是一些可用于分析定量数据的方法。

一、分析定量数据

数据分析的第一步是数据准备，目的是将原始数据转化为有意义和可读的内容。这包括四个步骤：

1.数据验证

数据验证的目的是尽可能核实数据收集是按照预定标准进行的，没有偏差。这个过程分为四个步骤：

a.排除故障，以确定每个受访者是否真正接受了采访。

b.筛选，确保根据研究标准选择受访者。

c.程序，检查数据收集程序是否正确。

d.完整性，确保访问者向受访者提出了所有问题，而不仅仅是少数几个必要问题。

为此，研究人员需要从填写完毕的问卷中随机抽取样本，并对收集到的数据进行检查(请注意，这对于回复数量较多的调查而言可能非常耗时)。例如，假设一项调查在两个城市中有200名受访者。研究人员可以从每个城市随机抽取20名受访者。然后，研究人员可以通过电子邮件或电话联系他们，检查他们对特定问题的回答。

2.数据准备

大型数据集通常包含错误。 例如，受访者可能会错误地填写字段或不填写字段。为消除此类错误，调查人员需要对数据进行基本检查，查找异常值并编辑原始调查数据，以识别和删除可能影响结果准确性的任何数据。例如，受访者未填写的字段可能会导致错误。 编辑数据时，确保删除或填写所有空白字段。

3.数据编码

这是数据准备中最重要的步骤之一。 对调查回答进行分组并赋值。

例如，如果研究人员调查了 1,000 人，并希望找出受访者的平均年龄，则应创建年龄组，并使用这些代码对每个受访者的年龄进行分类。 (例如，13-15 岁的受访者为 0 岁，16-18 岁的受访者为 1 岁，18-20 岁的受访者为 2 岁，依此类推)。在分析中，您可以使用简化的年龄组，而不是大范围的单个年龄。

二、定量数据分析方法

描述性统计(也称为描述性分析)通常是第一级分析。它帮助研究人员总结数据并识别模式。常用的描述性统计有

a.平均值：一组数值的算术平均值。

b.中位数：一组数值的中点。

c.模式：一组数值中出现频率最高的数值。

d.百分比：用于表示数据中的某一数值或一组受访者相对于更大一组受访者的数值。

e.频率：一个值出现的次数。

f.范围：一组数值中的最高值和最低值。

描述性统计给出绝对数字。它们并不解释这些数字背后的基本原理或逻辑。在使用描述性统计之前，重要的是考虑哪种统计最适合您的研究问题以及您想要显示的内容。例如，百分比是显示受访者性别分布的好方法。

当调查仅限于一个样本，而不需要推广到更多人群时，描述性统计最为有用。例如，如果您要比较两个不同村庄接种疫苗的儿童比例，描述性统计就足够了。

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