莉莉卡
一、数据分析思维首先学会做基础数据分析并不难,掌握一些必要的知识就能很快上手,学习数据分析的路径如下共三部曲:数据类型的识别、研究方法的选择、结果分析。(1) 数据类型的识别数据类型是一切研究的基石,也是数据研究思维的最基本且最关键的思维。确认数据的真实准确性后,即完成数据清理后,可对数据类型进行区分,一切数据均可分为两种类型,包括定性数据和定量数据。· 定量:数字有比较意义,比如数字越大代表满意度越高,量表为典型定量数据· 定类:数字无比较意义,比如性别,1代表男,2代表女(2)研究方法的选择数据类型确认后,此时即可理解数据分析方法的选择。像SPSSAU在设计时,区分数据类型的同时,还区分X和Y。比如性别和是否吸烟的关系,X是性别,Y为是否吸烟。X和Y均为定类数据。此时则应该选择“交叉卡方”分析。第一步即选对研究方法,即数据类型的识别。第二步即结合研究目的进行分析,常见的研究目的包括:数据基本描述、影响关系研究、差异关系研究及其它关系。请点击输入图片描述(3)分析结果分析基础比较薄弱,可使用SPSSAU进行分析,系统会自动生成指标解读报告。请点击输入图片描述二、分析思路模板研究框架是分析的核心,一般可分为非量表和量表问卷,然后再对照着框架进行分析即可。量表类问卷最大的特点是:非常多的量表题,而且量表题对应着‘变量’或者‘维度’。便于研究‘变量’间的关系情况。以及可以使用信度、效度、因子分析等方法。非量表题其最大的特点为大部分为单选题、多选题或者排序填空题等,但很少 有出现量表题(是量表题是指类似答项为“非常不同意”,“比较不同意”,“中立”,“比较同意”和 “非常同意”之类的问题)是使用基本频数分析和交叉分析等,同时使用图形和表格进行多样化展示。