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1、传播研究方法,第四部分 数据分析第十四讲 假设与推论统计,中国青年政治学院 赵菁 2015年12月17日,复习统计学：是什么？,统计学：两个作用描述性统计：用某种方法对资料进行总结，使之更便于使用。例：回收了200份问卷，如何总结概括资料？【百分数、均值、标准差】当处理两个以上变量的相互关系时，描述性统计特别有用。【相关系数、多元统计分析】归纳性统计（统计推论）：根据从总体抽取的样本对总体进行概括；根据反复观察制定普遍性定律。,复习：理解平均数,平均数（average）：集中趋势量度（measures of central tendency）均值（mean）中位数（median）：一系列数据的
2、中点。众数（mode）：出现次数最多的数值。,复习：理解平均数,何时用什么？【众数、中位数、平均数】依赖于所描述的数据类型如果数据属性是分类的，而且数值只属于一种类型，使用众数；如果数据中包含极值，而且不想扭曲平均数（按均值计算），则使用中位数；如果数据不包括极值，也不是分类数据，就使用均值。,复习：理解变异性,变异性（variability）：散布/离散程度，对不同数值之间的差异性的测量。每个数值和特定值的差异程度,均值,变异性的三种量度：极差、标准差、方差,四、理解变异性,计算极差（range）：数据分布中的最大值减去最小值计算标准差（standard deviation, 缩写为s或SD
3、）：标准化了的与均值的偏差，与均值的平均距离计算方差（variance ）：标准差的平方,复习：用图表说话,频数分布（frequency distribution）：记录和展现特定数据出现次数的方法。在建立频数分布时，数值通常依据一定的组距分组。组距（dass interval）：一个值域范围,五、用图表说话,建立直方图,建立直方图（Histogram）,建立直方图（Histogram）,建立直方图（Histogram）,频数分布,数据分布相互区别程度的四个方面：平均值变异性偏度峰度（kurtosis）,频数分布平均值,数据分布相互区别程度的四个方面：平均值分布E均值分布D均值分布C均值分布B
4、均值分布A均值,分布A均值,分布B均值,分布C均值,分布D均值,分布E均值,频数分布变异性,数据分布相互区别程度的四个方面：变异性均值相同 ，变异性不同；分布A的变异性分布B的变异性分布C的变异性分布D的变异性分布E的变异性,分布A,分布B,分布C,分布D,分布E,频数分布偏度,数据分布相互区别程度的四个方面：偏度（skewness）正偏（右侧尾比左侧尾长）；负偏（左侧尾比右侧尾长）分布A：正偏分布C：负偏分布B：无偏,分布A,分布B,分布C,频数分布峰度,数据分布相互区别程度的四个方面：峰度（kurtosis）扁平Or陡峭分布A：扁平分布C：陡峭分布B：无峰度陡峭峰说明离散性或变异性更小,分
5、布A,分布B,分布C,复习：计算相关系数,相关系数（correlation coefficient）：反映两个变量之间关系的量化指标【动态性质】。二元相关：两个变量的相关变量变化方向相同，为正相关（positive correlation）；变量变化方向相反，为负相关（negative correlation）皮尔逊积距相关（Pearson Product-momentcorrelation）：考察两个连续变量之间的关系相关系数r;rXY:变量X和Y之间的相关系数,复习：计算相关系数,相关系数（correlation coefficient）：,！相关关系讨论的是一个群体的两个变量之间的关系，
6、反映的是通则，而不是对应任何一个特定的个人。,观察散点图的大致趋势，人的年龄的与人体脂肪含量具有什么相关关系？,年龄与脂肪的散点图，从整体上看，它们是线性相关的；这些点散布在从左下角到右上角的区域，对于两个变量的这种相关关系，我们将它称为正相关。,复习：计算相关系数,有关相关系数：相关系数的绝对值反映相关的强度。相关系数-0.7比相关系数0.5表示的相关强度 ；相关系数反映两个变量共同变化的程度。如果一个变量值不发生变化，那么就不存在共同的变异性，即，两个变量之间的相关系数为0【如，年龄和逻辑推理能力，年龄均为25岁】。如果限制或控制一个变量的值域范围，这个变量和其他变量之间的相关系数相对于这
7、个值没有限制的情况来说会更 【如，计算阅读理解成绩与年级之间的相关】。变异性产生影响，不应该人为的限制变异性。,大,小,本讲概要,描述统计：计算信度和效度正态曲线假设：检验你的问题显著性的含义推论统计两个群体的t检验不同群体的均值检验两个群体的t检验两个相关群体的均值检验方差分析（One-way ANOVA）,一、利用SPSS计算信度和效度,重复信度/前侧-后测方法（Test-retest method）：重复同样的测量处理信度问题。如果预期获得的信息不该有变化，那么重复测量就应该得到相同的结 果。如果两次测量的结果有出入，且差异较大，那么测量方法就一定有问题。复本信度（Parallel-fo
8、rms Reliability）：以两个等值但题目不同的测验（复本）来测量同一群体，然后求得被试者在两个测验上得分的相关系数。,计算重复信度：计算皮尔逊相关系数,计算复本信度：计算皮尔逊相关系数,假设研究记忆，看一眼给定的10个单词并尽可能记住，然后在20秒内记忆、10秒钟休息，之后背诵这些单词。建立复本：测试内容相同：符合研究任务要求的另一组单词，不同于第一组。,计算复本信度：计算皮尔逊相关系数,内在一致性信度：克隆巴赫系数,内在一致性（internal consistency reliability）：确定测试中的项目是否彼此一致，都只表示一个维度、一个结构或一个关注的领域。,4+4=？5
9、-？=36+2=？8-？=31+1=？,4+4=？这三只小猪中哪一只最肥？6+2=？8-？=3这匹狼到底要干什么？,较高的内在一致性,内在一致性信度：克隆巴赫系数,内在一致性（internal consistency reliability）：确定测试中的项目是否彼此一致，都只表示一个维度、一个结构或一个关注的领域。克隆巴赫系数（Cronbachs）：对内在一致性系数的测量；计算逻辑：计算每个测试者在每个项目上的得分和总得分之间的相关系数，并与所有单个项目得分的变异性比较；测试中每个项目的得分与总分的变化越一致，这个系数的值就越大。这个系数值越大，就越可确信这个测试是内在一致的，或在测量同一个
10、事物。,使用SPSS计算内在一致性信度,使用SPSS计算内在一致性信度,使用SPSS计算内在一致性信度,使用SPSS计算内在一致性信度,利用SPSS计算效度,效标效度：说明问卷得分与某种外部准则（效标）间的关联程度，用问卷测量得分与效度准则之间的相关系数表示。相关法 结构效度：又称构想效度，是指问卷对某一理论概念或特质测量的程度，即某问卷测验的实际得分能解释某一特质的程度。因素分析法,利用SPSS计算效度：,例如：小学生智力量表，共30个题目：1-6题为想象力；7-12题为思维力；13-18题为观察力；计算校标效度：分别使用这个智力量表和一个得到公认的智力量表（效标）进行施测。分别计算出两个智
11、力量表的总分。分析二者的相关，如果相关很高，则说明这个量表具有较高的效标效度。,50位同学阅读理解成绩频率分布直方图,0,10,20,30,40,50,阅读理解成绩,5,15,25,35,45,55,2,4,6,8,二、正态曲线,200位同学阅读理解成绩频率分布直方图,阅读理解成绩,o,2,4,6,8,样本容量增大时频率分布直方图,正态曲线,可以看出,当样本容量无限大,分组的组距无限缩小时,这个频率直方图上面的折线就会无限接近于一条光滑曲线-正态曲线.,钟型曲线,生活中的正态分布,人的身高高低不等，但中等身材的占大多数，特高和特矮的只是少数，而且较高和较矮的人数大致相近，这从一个方面反映了服从
12、正态分布的随机变量的特点。,矮个,中等身材,高个,不聪明,中等聪明,聪明,少数人,多数人,很小的概率,很小的概率,正态分布的特性1,均值中位数 众数,对称性,渐进性,x,y,与x轴围成的面积为1,均值，标准差,正态分布的特性2正态曲线下的面积,x,y,均值，标准差,34.13%,34.13%,13.59%,13.59%,2.15%,2.15%,.13%,.13%,正态总体几乎总取值于区间 之内，而在此区间以外取值的概率只有0.26。通常认为这种情况在一次试验中几乎不可能发生。【3原则 】,最中意的标准值：z值,要对有不同均值和标准差的正态分布进 行比较，需要一定的标准。Z值（z score）：
13、标准值，偏离均值的标准差个数。【不同分布的z值具有可比性】,Z：z值X：具体的数值S：数据分布的标准差 ：数据分布的均值,x,0,标准正态分布：=0 =1,最中意的标准值：z值,168,143,求原始数值为143、标准差为12的z值,168,143,曲线下面积为0.0188,只有1.88%的个案小于143,最中意的标准值：z值,168,143,求阴影区面积,193,0.0188*2=0.0376,练习：计算图中的阴影区面积,80,90,105,0.203-0.019=0.185,阴影区面积为18.5%，有18.5%的个案位于90-105分之间,三、假设：检验你的问题,从某一研究问题中得出待检验
14、的假设；从总体中选择样本，检验研究假设；首先要建立零假设（null hypothesis），作为研究的起点9年级学生的ABC记忆考试的平均成绩和12年级学生的平均成绩没有差异；由社区长期照料老人的效果和由家庭长期照料老人的效果没有差异。,三、假设：检验你的问题,研究假设；变量间有关系的明确表述；每一个零假设都有一个对应的研究假设。无方向研究假设：反映群体间的差异，但是差异的方向不确定。有方向研究假设：反映群体间的差异，而且差异的方向是确定的。,三、假设：检验你的问题,研究假设；变量间有关系的明确表述；无方向研究假设：反映群体间的差异，但是差异的方向不确定。9年级学生的ABC记忆考试的平均成绩不
15、同于12年级学生的平均成绩,三、假设：检验你的问题,研究假设；变量间有关系的明确表述；有方向研究假设：反映群体间的差异，而且差异的方向确定。12年级学生的ABC记忆考试的平均成绩比9年级学生的平均成绩高。研究假设的目的：直接检验的研究假设是研究过程中的重要一步。通过比较检验的结果与随机预期的结果（零假设）来确定这两个中哪一个是所观察到的群体间差异的更好的解释。,例，研究白人家庭和黑人家庭提供给孩子的支持数量；零假设：白人家庭和黑人家庭提供给孩子的支持数量没有差异；无方向的假设：白人家庭提供给孩子的支持数量不同于黑人家庭提供的支持数量；有方向的假设：白人家庭提供给孩子的支持数量高于黑人家庭提供的
16、支持数量。,三、假设：检验你的问题,单尾与双尾：单尾（one-tailed test）：反映有方向假设，假定了特定方向的差异。12年级学生的ABC记忆考试的平均成绩比9年级学生的平均成绩高。双尾（two-tailed test）：反映无方向假设，假定差异没有特定的方向。9年级学生的ABC记忆考试的平均成绩不同于12年级学生的平均成绩,x,0,三、假设：检验你的问题,研究假设和零假设的区别：零假设表示两个变量之间没有关系；研究假设表示两个变量之间有关系。零假设对应总体，研究假设对应样本【推论】。由于总体不能直接检验，零假设只能被间接检验，而研究假设能够被直接检验。零假设是暗含的假设，研究假设是明确表达的。,
