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论文中现有统计数据的使用(整理技巧)

本文摘要:作者:新风学术网 现有统计数据都属于二次数据,有两类泉源:一类是组织内部,如企业财政报表、市场观察陈诉等;另一类是政府公共组织和咨询机构宣布的资料。原始数据的优点是可以完全按研究者的要求去收集数据,贴近操作变量的寄义,并可监控外部的滋扰因素,以保证数据的信度和效度。缺点是费时、成本高。二次数据优缺点正好相反。 二次数据由于成本低、费时少,吸引研究者优先思量接纳。如果研究工具是已往的事件,那更要依赖二次数据。

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作者:新风学术网 现有统计数据都属于二次数据,有两类泉源:一类是组织内部,如企业财政报表、市场观察陈诉等;另一类是政府公共组织和咨询机构宣布的资料。原始数据的优点是可以完全按研究者的要求去收集数据,贴近操作变量的寄义,并可监控外部的滋扰因素,以保证数据的信度和效度。缺点是费时、成本高。二次数据优缺点正好相反。

二次数据由于成本低、费时少,吸引研究者优先思量接纳。如果研究工具是已往的事件,那更要依赖二次数据。  应用现有统计数据举行论证, 一定要听从研究假设的要求和操作变量的寄义。

由于二次数据原收集者的意图与二次数据引用者所欲到达的目的不行能相同,这会导致在应用中泛起问题,研究者需要心中有数,多加分辨,消除偏差。值得注意的问题有研究工具错位,以及信度和效度不足。

  一、区位谬误  统计报表的数据一般都经由分类,多数是以地域、组织等群体为分析单元,但许多研究者又期望使用这些数据来作出以个体为分析单元的论断。这种由于分析单元引起的偏差称为区位谬误( ecological fllacy)。

例如,都会人口比重大的省份,其大学升学率也高,但这组数据并不能作为“都会学生的大学升学率高于农村学生的大学升学率”这个假设的论据。因为这组统计数据是以“省份”为分析工具,尔后者的结论是以“学生”为分析工具得出的,不能以“省份”的数据推出“学生”个体的结论。如果要做比力研究的话,就须将“学生”作为分析工具,从农村学生和都会学生中抽样,在两组样本切合同一性和情况条件同一性的情况下举行测试,才可能对农村学生和都会学生升人大学可能性的差异作出科学判断。  同样,以个体为分析单元的数据用来推断以群体为分析单元的论断也会引起个体谬误( individualistic fllacy)。

例如,数据显示大学本科结业生的创业乐成率大于博士结业生的创业乐成率,如用此数据来推论博士创业的企业要比本科生创业的企业绩效差,这就不确切了,前者分析单元是结业生个体,尔后者分析单元是企业。博士创业可能乐成率低,但创业乐成后,企业绩效未必就比力差,至少要另行研究才气得出结论。

  分析单元的错位,不仅发生在个体与群体之间,个体与另一个体,群体与另一群体之间也可能泛起类似情况。  二、信度和效度  现有统计数据能否应用,要考察所提供的数据是否信度及格,即数据是否准确地形貌了某个变量的属性。为此,要相识这些数据是由谁收集的,收集的目的何在,并分析所用的收集方法是否存在什么缺陷。

  从效度出发,首先要考察数据的时间幅度和空间规模。检察数据是何时收集的,是否适用于本研究。如果用10年前的调研统计数据去说明当前的消费行为;用江苏企业的数据来说明山西或黑龙江企业的问题;企业的数据用于学校,那效度就差。

其次,数据是代表某个变量的属性,应用数据时要思量到数据背后的变量是什么,原研究者对该变量赋予了怎样的寄义,与本研究对此变量的界说是否一致。  一些公共组织公布的种种指数(生活质量指数、满足度、集聚度、透明度和廉政指数等),其实都是变量或变量组合。如果某项研究对这些指数赋予差别的寄义,又用这些数据来论证自已的假设,那效度势必打折扣。


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