1、預(yù)備知識,一、概率 隨機(jī)現(xiàn)象 概率 二、測度等級 三、自然科學(xué)與社會科學(xué)在研究方法上的區(qū)別 四、數(shù)據(jù)的搜集和整理方法,預(yù)備知識,五、集中趨勢的測度： 眾數(shù)、中位數(shù)、平均數(shù)； 六、離散程度的測度： 離異比率、四分位差、方差和標(biāo)準(zhǔn)差、 離散系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)分； 七、消減誤差比例 八、相關(guān)測量法： Lammbda, tau-y, Gamma, dy, r, 相關(guān)比率。,預(yù)備知識,八、易混淆的概念 1.總體分布、樣本分布、抽樣分布； 2.標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)誤； 3.相關(guān)關(guān)系與函數(shù)關(guān)系 ； 4.點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì) ； 5.一致性、無偏性、有效性； 6.置信度、置信區(qū)間、顯著性水平； 7.研究假設(shè)和虛無假設(shè)； 8.甲種

2、誤差和乙種誤差； 9.描述統(tǒng)計(jì)和推斷統(tǒng)計(jì)；,預(yù)備知識,九、統(tǒng)計(jì)研究者的常見謬誤 1. 統(tǒng)計(jì)聯(lián)系與因果關(guān)系 2. 事后解釋謬誤 3. 生態(tài)學(xué)謬誤 4. 還原論謬誤 5. 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)顯著與實(shí)際意義顯著,思考,自然科學(xué)與社會科學(xué)在研究方法上的區(qū)別； 方法與方法論的聯(lián)系與區(qū)別； 理論、觀察、統(tǒng)計(jì)之間的關(guān)系；,第八章 多變量分析初步,第一節(jié) 因果分析； 第二節(jié) 闡明分析； 第三節(jié) 條件分析與互動(dòng)效果； 第四節(jié) 凈（偏）相關(guān)分析； 第五節(jié) 其他凈（偏）相關(guān)測量法；,多變量分析,依據(jù)研究目的，多變量分析分三大類： （1）詳析分析（Elaboration）： 關(guān)心兩個(gè)變量（X、Y）間的關(guān)系，引進(jìn)其他變量（W、T

3、、C）的目的是為加深了解這兩個(gè)變量的相關(guān)性質(zhì)。 包括：因果分析、闡明分析、條件分析； （2）多因分析（Multiple causation）： 理解多個(gè)自變量（X1、X2、X3等）對某個(gè)因變量（Y）共同影響與相互效應(yīng)。 包括：多元線性回歸、Logistic回歸、鑒別分析、logit模型； （3）多項(xiàng)互關(guān)分析（intercorrelations）： 簡化眾多變量之間的相互關(guān)系；,第一節(jié) 因果分析,1.作用： 引入若干前置變量（如W等），鑒定自變量（X）與因變量(Y)之間是否確實(shí)有因果關(guān)系， 這種關(guān)系是虛假的(spurious)，還是可能是真實(shí)的（nonspurious）。 又稱辯明模式（expl

4、anation model）。 2.做法： 引入第三類變量（稱為“前置變量”antecedent variable） 。,第一節(jié) 因果分析,3.統(tǒng)計(jì)控制： 控制W，使之不變的過程。 通過“分表法”得以實(shí)現(xiàn)，即依據(jù)前置變量的值，將樣本個(gè)案分組，然后在每組中分析X與Y的關(guān)系，也就是將原表拆為幾個(gè)分表再研究各分表的相關(guān)關(guān)系。 在統(tǒng)計(jì)控制后，研究結(jié)果有三種可能： X與Y的關(guān)系消失； X與Y的關(guān)系維持原狀； X與Y仍有關(guān)系，但相關(guān)程度弱小了，即各分表中X與Y的相關(guān)系數(shù)不等于0 ；,第一節(jié) 因果分析,第二節(jié) 闡明分析,1.作用： 以事實(shí)驗(yàn)證X是通過某些因素（T）對Y產(chǎn)生影響。 又稱因果環(huán)節(jié)分析（causa

5、l link）， 其中，稱第三類變量T為“介入變量”（intervening variables）。 2.X通過T而影響Y的意思是： X變動(dòng)時(shí)引起T變動(dòng)，而T的變動(dòng)會引起Y變動(dòng)。 若控制T使之不變，當(dāng)X變而Y不變，則T顯然是X與Y之間的關(guān)鍵性環(huán)節(jié)，即X是通過T才影響Y的。 反之，控制T后，X變Y也變，則證明X不是通過T而影響Y的，即T是無關(guān)緊要的。,第二節(jié) 闡明分析,3.控制T后，研究結(jié)果可能有三種： （1）完全闡明，即X完全是通過T才影響Y； （2）不能闡明，即X完全不通過T而影響Y； （3）部分闡明，即X部分是通過T而影響Y。,第二節(jié) 闡明分析,第三節(jié) 條件分析與互動(dòng)效果,1.作用： 以第

6、三類變量（如C）作為基礎(chǔ)來了解X與Y在不同情況下的關(guān)系。又稱標(biāo)明模式。 其中，第三類變量C稱為“條件變量”。 2.壓抑分析： 指X與Y原本沒有關(guān)系（或關(guān)系很弱），但在標(biāo)明了條件以后，X與Y的相關(guān)關(guān)系強(qiáng)大起來。 3.曲解分析： 指把原來的負(fù)（正）相關(guān)變?yōu)檎ㄘ?fù)）相關(guān)的分析，所引用的條件變量稱曲解變量。,第三節(jié) 條件分析與互動(dòng)效果,4.做法： 依據(jù)條件變量的值將樣本分組，然后在每組中（即每種條件下）分析X與Y的關(guān)系。 若在各組中，X與Y的關(guān)系大致相同，則表示X與Y的關(guān)系具有普遍性； 若X與Y在不同的C組中有不同的關(guān)系，則表示X與Y的關(guān)系具有條件性，即C變量產(chǎn)生互動(dòng)效果； 如：住戶擁擠（X）、家庭沖

7、突（Y）、家庭規(guī)模（C） 。,第四節(jié) 凈相關(guān)分析,1.凈相關(guān)分析（partial analysis）： 即以一個(gè)系數(shù)值來表示在控制第三類變量以后X與Y的相關(guān)。 2. 基本邏輯： 是以第三類變量盡量分別解釋（即消減）X與Y的方差，然后計(jì)算X與Y的剩余方差的相關(guān)。這樣，第三類變量的影響受到控制而得以解除。 3.適用于因果分析、闡明分析，但不適合于條件分析。,第四節(jié) 凈相關(guān)分析,凈相關(guān)系數(shù)（partial correlation coefficient）： 以積矩相關(guān)系數(shù)（r）為基礎(chǔ)，并要求變量間是直線關(guān)系，且所有變量都必須是定距變量。它屬于對稱相關(guān)測量法的一種。 值域?yàn)椋?1，1），表示在控制第三

8、類變量后X與Y相關(guān)的程度和方向，其平方具有消減誤差比例意義。 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：如果是隨機(jī)樣本，可用F分布來檢驗(yàn)凈相關(guān)系數(shù)值。,第四節(jié) 凈相關(guān)分析,部分凈相關(guān)系數(shù)（semi-partial correlation or part correlation）： 它是從一個(gè)變量（X或Y）中消除第三類變量的效果，然后計(jì)算其剩余誤差與另一個(gè)變量的相關(guān)。 統(tǒng)計(jì)推斷： 如果是隨機(jī)樣本，可用F分布來檢驗(yàn)凈相關(guān)系數(shù)值，其邏輯基本上相同于積矩相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)。,第五節(jié) 其他的凈相關(guān)測量法,凈Gamma系數(shù)： 做法：依據(jù)控制變量（前置變量或介入變量）的值將樣本分組，然后在每組中計(jì)算同序?qū)?shù)Ns和異序?qū)?shù)Nd，然后把各組(NsNd)的總和除以各組的(Ns+Nd)的總和。 其基本邏輯是以各組的G系數(shù)的平均值作為Gp值，但在計(jì)算時(shí)是以每組的個(gè)案數(shù)目作為權(quán)數(shù)（注：Ns與Nd的大小是受個(gè)案數(shù)目影響的），換言之，Gp其實(shí)是各個(gè)分組的G系數(shù)的加權(quán)均值。 注意：若各分表的G值差異很大，計(jì)算G就沒什么意義，最好是放棄，只是比較各分表G值的異同 。,第五節(jié) 其他的凈相關(guān)測量法,凈Lambda(或凈tau-y)： 即依據(jù)控制變量值把樣本分組，然后計(jì)算各個(gè)分組的系數(shù)值