数据分析需要注意的问题
1.要注意每种统计分析方法的适用范围。
许多分析方法对数据的要求很高,如果样本的分布不符合要求,样本量数量不足,或者存在大量的伪样本,都会造成最后结果的偏差甚至是完全错误。比如,我们经常要使用的因子分析、聚类分析,如果样本量不足,虽然也能够通过SPSS获得分析结果,但实际上这样的分析结果没有意义;
2.在选择一种分析方法的同时,要按照方法的要求整理数据库。
错误的数据库格式对于研究有时是灾难性的。我们在使用任何研究模型之前,都要考虑数据的适用性。同样,数据的合理转换也很重要。比如,我们经常会提问被访者的出生年份而不是周岁年龄,这样将会较少回答的偏差。我们把收集到的数据进行简单的转换,得到被访者的年龄。出于计算的需要,我们还经常把几个变量合并(或整理)成一个或者另外几个变量;
3.如果必要,可以使用不同的研究方法对同一问题进行解释,来互相验证结论的真伪。
如果出现互相矛盾,一定要找到矛盾的原因,去伪存真。任何的'分析模型和方法都有其使用的局限性,在一定场合会失效。片面的相信任何高级分析方法,哪怕是世界上最先进的分析模型,研究失误都是必然的
4.数据分析结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述,繁琐高深的公式和过程不应该经常成为最终研究报告的一部分;
5.数据分析需要耐心和细致,不能出现任何疏漏。哪怕是一点点的失误,都可能产生“蝴蝶效应”,让研究报告变的一钱不值;
6.统计分析方法高级不一定是最好的,简单有效能够解决问题才是最好的。
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