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                    論文如何進行數據調研和數據分析

                    來源:未知 作者:朱老師
                    發布于:2022-06-18 共1929字

                      一些調研類論文寫作過程中,調研數據和分析數據必不可少,本文就如何快速有效的找到調研對象,以及后期如何處理數據進行講解,希望這些方法技巧對大家有所幫助!

                      1、如何快速精準地找到調研群體

                      先根據研究主題,確定調研對象的大致范圍。可以根據屬性(性別、年齡、居住城市、收入等)進行細分,并設置不同維度的篩選條件,從而確定調研對象的畫像。

                      再根據畫像確定調研方法。比如通過桌面研究(互聯網搜索、文獻查閱等)搜集資料,通過問卷調查、邀約訪談等獲取一手資料。當然,也要根據用戶的屬性綜合考慮采用什么調研方法。

                      確定調研方法后,需要通過有效途徑找到調研對象。學生可善用網絡,到與調研對象相關的軟件、網站、社交平臺尋找合適的調研對象,也可開展實地調研。

                      想快速精準地找到合適的調研群體,前期準備工作要充分,主要包括:其一,了解研究目的,確定研究方法。明確課題研究目的是前提,有助于選擇合適的研究方法。

                      研究方法一般分為定性和定量兩種,主要指先通過定性研究得出基本結論,再通過定量的方式進行驗證。大數據及新興研究方法的發展,還催生了“社媒聆聽”和“在線調研”等方法。

                      其二,確定目標調研群體的特征。這個特征通常由人口統計學條件及項目研究條件組成。前者指性別、年齡、居住城市、收入、職業、文化水平等,后者指與項目相關的條件。

                      其三,尋找符合研究要求的被訪者。要先學會撰寫甄別問卷,再通過相關渠道(微信、QQ、論壇、貼吧、馬路攔截、店鋪攔截、熟人推薦)投放出去。甄別問卷結果合適的,一般可成為合格被訪者。但為了保證研究質量,可進行二次甄別。如,提一些與研究目的相關的開放性問題,以驗證被訪者是否真正符合要求。

                      這里以傳播學四大奠基人之一——拉扎斯菲爾德的“伊里調查”(1940年的一項調查,關于美民主黨和共和黨的大眾傳播競選宣傳對選民投票意向的影響)為例,介紹三點尋找調研群體時的注意事項。

                      1. 注意代表性。美國俄亥俄州伊里縣民眾對兩黨的支持率接近1∶1,與美國國民的整體情況類似——所研究的樣本應是整體的縮影,能最大限度還原整體。

                      2. 注意干擾因素。伊里縣較少與外界接觸,干擾源較少——在群體選擇時,應盡量選擇信息渠道接受較為固定的群體,減少被各種各樣因素干擾的可能。

                      3. 注意樣本容量。在這項調查中,伊里縣的男女老少都成了研究對象——樣本選擇時,要注意廣度。

                    數據調研與分析

                      2、如何進行數據分析

                      很多研究需要采用定量研究方法,收集、處理、分析數據。

                      數據收集方法較多,在此介紹問卷調查。這可分為兩種:一是采用前人編制的成熟量表,進行更新和改良;二是自己設計問卷,并經過信效度檢驗,如alpha信度系數檢驗等。

                      進行數據處理和分析前,可多看相關論文,摸索研究思路。一般而言,社科領域論文的數據處理和分析可按照以下順序進行:人□統計學描述性分析,問卷信效度分析,差異性分析,相關、回歸分析,驗證假設。在實際操作中,SPSS、STATA等都是較專業的統計分析軟件,也有不少研究者采用R語言。相比之下,前兩者更容易上手,R語言則更靈活便捷,但學習難度較高。

                      論文數據分析中有三個值得注意的地方,這里以分析上市企業經營狀況為例。

                      1.要分析目的與數據來源。在準備一篇論文前,應明確數據分析服務于哪一目標,需要何種數據。如,想比較各上市企業的經營狀況,就要有分析對象的財務指標數據。接下來則是思考如何獲取數據,并保證其真實有效。

                      2.要選擇合適的分析方法。一般做法是查閱相關文獻,對前人采取的分析方法進行篩選和改進,并應用到自己的數據分析中。在本例中,通常采用因子分析法分析企業經營狀況,對因子得分的結果,可通過K-means方法或神經網絡進行聚類。在劃定大致范圍后,應了解涉及方法及其背后的數學原理,明確每一步的目標與效果(如因子旋轉的作用),并思考利用何種軟件實現。

                      3.要根據分析結果進行推理。除了獲得直觀的結果,做研究時還要思考數據背后的聯系。在本例中,應從不同維度對上市企業經營狀況進行分析,而這些維度是有相關性的(如企業的負債和盈利狀況聯系緊密)。若能成功挖掘這些隱藏的信息,研究或許能取得不錯的成果。

                      在有些領域,數據是一種證據,用以證實或證偽。這里以醫學領域為例,進行簡單介紹。

                      從單純的病例報道,到幾個病例的經驗分析,再到大量病例的數據處理,這是大多數醫學生進行研究與論文寫作的過程。SPSS因為操作界面簡潔、容易上手,是常用的數據分析工具。除了前瞻性分析需要設計實驗思路,其余大多為回顧性分析,這就要求醫學生收集的數據要完整、全面。

                      另外,在數據分析中,T檢驗比較常用,能用來分析兩組分布數據的不同。至于組內的區別和組件的區別,可采用方差分析;生活質量量表數據的高低是否與其他數據有關,則可采用回歸分析。將分析的數據進行整理,做出合理的臨床解釋,那么數據分析這一步基本就做到位了。

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