第三讲 统计分析

第三讲 统计分析 第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 第六节 第七节 第八节 第九节 变数与变数的测量 描述性统计 集中趋势与变异统计量 几率分配 统计估计与假设检定 二元相关分析 二元回归分析 多元回归分析 交叉列表

一、假设与变数 什么是研究假设？ “教育水平愈高的人，工资就愈高” 变数与假设的关系

教育 水平

工资

变数的种类– 自变数(dependent variable ) – 依变数(independent variable ) – 中介变数(intervening variable) – 控制变数(control variable)

教育 水平

工作 能力

工资

对外 输出

经济成 长率

外商 投资

在控制外商投资后，对外输出愈高的国家，经济 成长率愈高

假设的种类：– 虚无假设(null hypothesis) “教育水平与工资的高低没有关系” (A和B没有关系) – 相关假设(correlative hypothesis ) “教育水平与工资的高低是相关的” (A和B有关系)

–具有方向的假设 正向假设(direct hypothesis) “教育水平愈高的人，工资就愈高” (“愈高(大)…就愈高(大)” ) 反向假设(inverse hypothesis) “经济愈发达的国家，环境污染就会愈 低” (“愈高(大)…就愈低(小)” )

研究假设应有的特质– 经验性 – 通则性 – 合理性 – 可证性

四、科学研究的步骤 ： 测量变数 什么是测量 (measurement)?– 研究者根据法则(变数的定义)来为变数分 配数值的过程 (a procedure in which a researcher assigns numerals – numbers or other symbols – to empirical properties according to rules )

“教育水平愈高的人，工资就愈高” – 自变数：教育水平(年) – 依变数：工资(月薪)

测量层级(levels of measurement )– 名义(nominal) – 次序(ordinal) – 区间(interval) – 比率(ratio)

名义测量层级– 层次最低，所含的资料最少，精确度也 最低 – 把经验资料作分类(classification) – 如性别 ，地区 ，种族

次序测量层级– 依照特质的多寡强弱将资料按次序排列 (rank) – 如教育水平 ，经济水平 ，民意调查中常 用的“同意度”(非常同意、同意、不 同意、非常不同意)

区间测量层级– 类别间具有固定的距离(fixed interval) – 类别间的距离具有意乂 – 以统计数字来表示 – 如温度计上的刻度

比率测量层级– 自然发生的零点(natural zero point) – 可以计算比率 – 如重量，长度，距离，财富

区间层级的测量与比率层级的测量在性质 上非常相近 ，学界将两者合并，称之为区 间层级的测量 测量层级愈高的变数，所包含的资讯就愈 多，测

量也就愈精确。

为什么要讨论测量层级 ？– 变数中所含资讯的多寡会影响我们能使 用的统计方法

练习题 民族(汉、回、蒙) 经济发展水平(高等、中等、低等水平) 户口性质(城镇户口、农村户口、其他) 个人年收入情况(以元计算)

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