媒介調(diào)查與分析方法

1、媒介與傳播分析方法,李達(dá),,新聞傳播值得研究么？,1、新聞是一種捕捉2、新聞是一種編碼3、傳播是一個(gè)過(guò)程4、解碼是一種社會(huì)現(xiàn)象5、捕捉——編碼——傳播——解碼——放大的過(guò)程既是新聞傳播的過(guò)程,第一章 新聞傳播研究的源起,韋弗和格雷將美國(guó)大眾傳播研究的歷史大致分為三個(gè)時(shí)期。一、發(fā)展時(shí)期（19世紀(jì)初至20世紀(jì)30年代）1、特點(diǎn)：描述印刷出版物的歷史和重要媒介人物的生平傳記，以定性分析和個(gè)案研究為主，缺少定量研究方法——定性分析媒

2、體。2、案例：李普曼、杜威、帕克、米德、薩姆納等攥寫(xiě)的“報(bào)刊的社會(huì)角色”和“新聞的性質(zhì)”等。,,二、過(guò)渡時(shí)期（20世紀(jì)30年代至50年代）1、特點(diǎn)：過(guò)渡時(shí)期大眾傳播的研究方法向定量分析發(fā)展，研究方法成為需要專(zhuān)門(mén)學(xué)習(xí)的一項(xiàng)技巧，傳播研究也越來(lái)越多的強(qiáng)調(diào)使用客觀(guān)的、定量的、系統(tǒng)的研究方法——定量分析媒體。2、案例：社會(huì)學(xué)家拉扎斯菲爾德的人們政治態(tài)度與投票行為的研究；心理學(xué)家勒溫的小團(tuán)體內(nèi)個(gè)人影響與傳播研究；心理學(xué)家霍夫蘭的信息特征對(duì)人

3、們態(tài)度與觀(guān)點(diǎn)的研究；哈金斯的新聞自由與責(zé)任研究；廣播域報(bào)紙使用情況的研究。,,三、現(xiàn)代時(shí)期（20世紀(jì)50年代至今）1、特點(diǎn)：媒介效果仍舊是美國(guó)大眾傳播研究的重點(diǎn)；同時(shí)，關(guān)于媒體組織、媒體和社會(huì)文化的研究也得到了發(fā)展——媒體分析、媒體與社會(huì)。2、案例：電視對(duì)攻擊行為的影響；報(bào)紙、電視對(duì)社會(huì)秩序的影響研究；色情內(nèi)容對(duì)反社會(huì)與犯罪行為的影響研究；廣告對(duì)人們行為的影響研究；電視與報(bào)紙?jiān)谡芜x舉中的效果研究；全國(guó)性的媒體從業(yè)人與報(bào)紙經(jīng)營(yíng)者研究

4、；人際關(guān)系與大眾傳媒的關(guān)系研究。,,杜威主要觀(guān)點(diǎn)1、媒體能夠重組大眾社會(huì)中的群體2、教育即生活，學(xué)校即社會(huì)，從做中學(xué)，知行合一。代表作品：《學(xué)校與社會(huì)》、《我們?cè)鯓铀季S》,,庫(kù)利主要觀(guān)點(diǎn)：1、社會(huì)與個(gè)人的關(guān)系及“鏡中自我”；（我以為別人看到我什么——我以為別人看到我的這些什么后會(huì)有什么想法——我對(duì)我以為的別人的想法有什么想法。） 2、首屬群體和次屬群體及庫(kù)利的“浪漫主義”。（情感紐帶與目的紐帶；成員交往的長(zhǎng)期性與全面性

5、； 成員的獨(dú)特性；成員的不可取代性；成員間彼此的了解深度。代表著作：《人類(lèi)本性與社會(huì)秩序》,四大理論家,米德主要觀(guān)點(diǎn)：1、人類(lèi)制造和使用符號(hào)；2、符號(hào)溝通復(fù)雜微妙，受社會(huì)文化影響。3、“主我”與“客我”4、社會(huì)化“客我”形成的三階段（模仿、玩耍、游戲）代表著作：《社會(huì)、心靈與自我》,,帕克主要思想社會(huì)互動(dòng)——社會(huì)進(jìn)程歸納為四個(gè)方式：競(jìng)爭(zhēng)、沖突、順應(yīng)和同化。競(jìng)爭(zhēng)永恒存在；沖突是彼此相互聯(lián)系和傳播，是競(jìng)爭(zhēng)的固化結(jié)果；順

6、應(yīng)是主體改變自我適應(yīng)環(huán)境的的方式；同化是文化要素的交流和共享，由此導(dǎo)致一種共同的文化形態(tài)。 第一個(gè)真正意義的傳播學(xué)家，認(rèn)為社會(huì)學(xué)家就是準(zhǔn)確、客觀(guān)、科學(xué)的記者；記者應(yīng)該成為社會(huì)學(xué)家。傳播是人類(lèi)社會(huì)相互影響的基本方式，大眾媒介被看作是社會(huì)系統(tǒng)中的一部分。 代表作品：《移民報(bào)刊及其控制》,第二章 傳播領(lǐng)域研究簡(jiǎn)介,按照研究目的劃分：1、理論研究（純研究、基礎(chǔ)研究）2、應(yīng)用研究（受眾研究、行政研究）,應(yīng)用研究?jī)?nèi)容與范例,受眾的意見(jiàn)調(diào)

7、查研究；報(bào)刊、雜志發(fā)行時(shí)間研究；節(jié)目編排受眾感受研究；公眾支持度研究；滲透率研究；公眾興趣研究；版面設(shè)計(jì)研究；廣告設(shè)計(jì)研究；。。。,,實(shí)例：夏洛特《觀(guān)察報(bào)》委托KPC研究公司做的公眾議題研究。1、政治新聞滿(mǎn)意度；2、公眾議題研究（北卡：州經(jīng)濟(jì)與稅收、教育、犯罪、醫(yī)療保健。。。）；3、政治人物滿(mǎn)意度研究（北卡羅來(lái)納州1990年58%的成年人沒(méi)有參加選舉）；,應(yīng)用研究?jī)?nèi)容與范例,傳播與社會(huì)生活的方方面面。,,實(shí)例：

8、波特（1992,392-405）的青少年“電視事實(shí)”研究。1983、1985、1987年三次研究；“電視事實(shí)”；時(shí)間；心理測(cè)量；人口特征?？赡苄裕徽J(rèn)同度；實(shí)用度。,,按照研究方法與范式劃分1、定量研究2、定性研究,,人際信任,角色信任,角色信任與人際信任的對(duì)比,研究的目的和意義,應(yīng)用性研究：個(gè)人層面：揭開(kāi)人類(lèi)行動(dòng)的秘密。經(jīng)濟(jì)層面：經(jīng)營(yíng)策略制度層面：確立傳播和社會(huì)的制度與文化。德弗勒認(rèn)為三個(gè)層面相互聯(lián)系不可分割。,第三章

9、 社會(huì)科學(xué)的邏輯與方法,一、社會(huì)科學(xué)研究的假設(shè)1、個(gè)人和社會(huì)行為是存在規(guī)律的；2、行為規(guī)律是可以觀(guān)察和測(cè)量的；3、行為可以匯總于統(tǒng)計(jì)以進(jìn)行預(yù)測(cè)；4、樣本可以推測(cè)總體；5、偶然的行為有必然性存在。,二、社會(huì)科學(xué)研究的要求——五“性”客觀(guān)性系統(tǒng)性方向性積累性公開(kāi)性,,三、社會(huì)科學(xué)的獨(dú)特性1、什么是科學(xué)？什么是非科學(xué)？2、什么是社會(huì)科學(xué)？3、社會(huì)科學(xué)的特點(diǎn)？（1）研究對(duì)象的可觀(guān)察性（隱形變量與顯性變量）（2）個(gè)體

10、的差異性（樣本與總體）（3）預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,,四、社會(huì)科學(xué)研究錯(cuò)誤的來(lái)源1、邏輯錯(cuò)誤（火災(zāi)與消防車(chē)）2、操作化錯(cuò)誤（吃飯次數(shù)與關(guān)系）3、測(cè)量錯(cuò)誤（信度、效度）4、解釋錯(cuò)誤,,五、假設(shè)（hypothesis）1、假設(shè)可以來(lái)源于科學(xué)或非科學(xué)的方式2、零假設(shè)和備擇假設(shè)（對(duì)立假設(shè)）3、對(duì)于假設(shè)的顯著性檢驗(yàn)（sig）,,六、社會(huì)科學(xué)的研究方法1、文獻(xiàn)法2、訪(fǎng)談法3、田野法4、觀(guān)察法5、實(shí)驗(yàn)法6、問(wèn)卷法7、統(tǒng)計(jì)分析8、

11、電腦模擬,第四章 樣本,一、概率樣本與非概率樣本非概率樣本——不得已而為之的選擇路人樣本——時(shí)間、地點(diǎn)電話(huà)訪(fǎng)問(wèn)——弗吉尼亞州的“投票調(diào)查”、布什“民意”電話(huà)調(diào)查、《今日美國(guó)》1990年6月的民意調(diào)查。網(wǎng)絡(luò)調(diào)查——東北某市的政府工作滿(mǎn)意度調(diào)查；“超女”評(píng)選；新東方最受歡迎的老師評(píng)選便利樣本——某班學(xué)生、某熟人關(guān)系的群體,,概率樣本——更科學(xué)有效的樣本簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣間隔抽樣分層抽樣比例抽樣,,二、抽樣分布與假設(shè)檢驗(yàn),一、抽

12、樣分布：sample: a part of the populationrandom sample: a sample that has been obtained in such a way that each observation in the population has an equal chance to enter the sample.sampling distribution:the probability di

13、stribution of the statistic computed from all possible random samples of the same size from the same population.,,1234455566667777778888999(6.21),樣本 X 樣本 X 樣本 X 樣本 X,,,,amazing f

14、acts1.2.3. the central limit theorem,,,Hypotheses testingstep1: check the assumptions(a.population normally distributed or sample is large enough, 30 or above;b.the standard deviation of the population is known )

15、step2: generate the null and alternative hypothesesnull: no change or differencealternative: there is change or difference,step3 sampling distribution of test statistic,,step4 set the significance level and formulate

16、decision rule,,step5 randomly sample from the population and compute the test statisticstep6 apply the decision rule and draw conclusions,,,parameter estimation point estimationinterval estimationconfidence inte

17、rval: a range of values constructed to have a specific probability of including the population parameter. upper limit:the upper bond of the confidence intervallower limit:the lower bond of the confidence interval,,step

18、1: check the assumptions(a.population normally distributed or sample is large enough, 20 or above;b.the standard deviation of the population is known )step2:set a confidence level(1-significance)step3:obtain an indepen

19、dent random samplestep4:construct the confidence interval,,errorsType1:H0 is rejected when H0 is right.Type2:H0 is not rejected when H0 is incorrect.,,ways to decrease errorstype1 error: set a smaller alpha.type2 e

20、rror:1. increase alpha2. decrease the standard deviation of the sampling distribution through increasing n.,第五章 變量的測(cè)量,一、變量與變量類(lèi)別：Variable: measurement that changes from one observation to the nextConstant: measurement

21、s that stay the same from one observation to the next.Variability: is the statistical term for the degree to which scores differ from one another.Sources of variability: 1. Individual differences; 2. Collecting proce

22、dure.,,,kinds of scales of variablesNominal scale: the numbers have only the category property.Ordinal scale: the numbers have category and ordinal propertiesInterval scale: the numbers have category, ordinal and equa

23、l intervals properties, but they have no absolute zero. Ratio scale: the numbers have category, ordinal and equal intervals properties and they have an absolute zero.,,,,我們的感受 小 較小 大 巨大

24、 長(zhǎng)度測(cè)量等級(jí) 1 2 3 4,,,,,,,二、變量的測(cè)量1、利克特量表（1-5的定序變量）2、利克特發(fā)展量表（區(qū)間擴(kuò)大或縮?。?、去中立量表4、個(gè)人構(gòu)念基礎(chǔ)格——測(cè)量人們準(zhǔn)確的觀(guān)念5、長(zhǎng)度標(biāo)尺量表法6、強(qiáng)度量表法——洛奇參考點(diǎn),關(guān)于個(gè)人構(gòu)念基礎(chǔ)格,Kelly 1955核心概念：個(gè)人構(gòu)念理論（Personal Construct Theory）應(yīng)用研

25、究案例：例1：Kelly的家庭治療例2：Bachmann的個(gè)人構(gòu)念基礎(chǔ)格,Repertory Grids: Elements I,Repertory Grids: Creation of Constructs,# Randomly, take pairs of elements-> Similar OR dissimilar?EXAMPLE: ‘Myself’ AND ‘My Company’

26、Similar OR Dissimilar?‘Similar’ -> In what respect? -> both ‘reliable’‘Dissimilar’ -> In what respect? -> one ‘reliable’,the other one ‘honest’,Repertory Grids: Create Construct-based Profi

27、les for all Elements,My company: Broker:reliablex xhonest x….….always a bit difficult

28、 xtrickyuseful in some situations x x….,,,Repertory Grids: Subjective Meaning Space,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,b,b,b,b,b,b,b,unsystematische und unstrukturi

29、erte Kooperation,,Systematik,,funktional strukturiert,personale Bindung,,Personifizierung einer Verpflichtung,b,b,b,b,b,,Integration neuer Partner noch nicht ideal,,Isolationitis,,die grosse Unbekannte,,Kontaktlosigkeit,

30、,Gef,ü,hl von Unsicherheit,b,b,b,b,b,,Vorgabe eines klaren Ablaufs,,Networking betreiben,,Zuverl,ä,ssigkeit und Stabilit,ä,t,,aktiver Networker,,Gef,ü,hl von Sicherheit,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W

31、,W,W,W,W,W,,Trust,,Conflict,,,Ideal VO,Biggest failure,,Techn.,Platform,,myself/ p.,-,company (lot of exp.),,p.,-,company (little exp.),,Workgroups,Other VO,,,p.,-,company (no exp.),,,Market,,,Auditor,,,In,-,/Out,-,Sourc

32、ingmanager,,,NW,-,Coach,,neue Partner in,Vertrauenskultur integrieren,,,,,the Order,,,,ke,-,groups,,,my,company,,,order manager,,ist Vermittler von Leistungen,rationale Bindung,,Elements,Personal Constructs,b,,Constructs

33、 specifically,signifying trust,(underlined),W,,Constructs specifically,contrasting trust,(in italics),,Firmeninteressen wahren,,kundenorientiert,,,,,,,,,,Institutionalisierung,einer Verpflichtung,b,b,W,W,,b,b,,,,,,,,,,,,

34、,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,b,b,b,b,b,b,b,unsystematische und unstrukturierte Kooperation,,Systematik,,funktional strukturiert,personale Bindung,,Personifizierung einer Verpflichtung,b,b,b,b,b,,Integration neuer Par

35、tner noch nicht ideal,,Isolationitis,,die grosse Unbekannte,,Kontaktlosigkeit,,Gef,ü,hl von Unsicherheit,b,b,b,b,b,,Vorgabe eines klaren Ablaufs,,Networking betreiben,,Zuverl,ä,ssigkeit und Stabilit,ä,t,,a

36、ktiver Networker,,Gef,ü,hl von Sicherheit,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,W,,Trust,,Conflict,,,,,,,Techn.,,myself/ p.,-,company (lot of exp.),,p.,-,company (little exp.),,Workgroups,VO (AG),,,p.,-,company (n

37、o exp.),,,Market,,,Auditor,,,In,-,/Out,-,Sourcingmanager,,,NW,-,Coach,,neue Partner in,Vertrauenskultur integrieren,,,,the Order,,,,ke,-,groups,,,my,company,,,order manager,,ist Vermittler von Leistungen,,Elements,Person

38、al Constructs,b,,Constructs specifically,signifying trust,(underlined),W,,Constructs specifically,contrasting trust,(in italics),,Firmeninteressen wahren,,kundenorientiert,,,,,,,,,,Institutionalisierung,einer Verpflichtu

39、ng,b,b,W,W,b,b,,,VO,Rules of VO,,舉例示范：美國(guó)動(dòng)畫(huà)、美國(guó)科幻、香港電影、臺(tái)灣電視劇、韓國(guó)電視劇、日本動(dòng)畫(huà)、日本科幻、大陸喜劇、大陸武打、大陸生活、美國(guó)電視劇,,三、概念的操作化隱形變量：不能被觀(guān)察和測(cè)量的變量顯性變量：可以被觀(guān)察和測(cè)量的變量,,依據(jù)：1、文獻(xiàn)和前人研究2、理論和推理3、經(jīng)驗(yàn)和感覺(jué)智商、愛(ài)、信任、媒體傳播方式偏好,,,愛(ài)1、親密2、依戀3、利他信任1、重購(gòu)次數(shù)2、

40、口碑推薦3、容忍程度,第六章 問(wèn)卷的設(shè)計(jì),一、問(wèn)卷的一般構(gòu)成1、卷首語(yǔ)2、主體 a被調(diào)查者信息（往往作為自變量） b調(diào)查信息（往往作為因變量） c調(diào)查者信息（審查核對(duì)）3、結(jié)束語(yǔ),二、問(wèn)卷設(shè)計(jì)的原則：1、有效性；2、一般性；例1：您認(rèn)為下列哪項(xiàng)技術(shù)給人類(lèi)帶來(lái)了巨大的福音？A電腦科技 B克隆技術(shù) C媒體傳播技術(shù)您認(rèn)為下列哪項(xiàng)技術(shù)給人類(lèi)帶來(lái)了巨大的福音？A低溫能量?jī)?chǔ)存 B硅板光刻技術(shù) C投射

41、心理測(cè)量技術(shù)例2：您認(rèn)為下列哪種汽車(chē)更適合城市居民？A小轎車(chē) B越野車(chē) C旅行車(chē)您認(rèn)為下列哪種汽車(chē)更適合城市居民？A STF B JEEP指南者 C 高爾夫Wagon,3、邏輯性例：正常：1、您是否經(jīng)常上網(wǎng)瀏覽新聞？A經(jīng)常 B偶爾 C從不2、您一般會(huì)選擇哪個(gè)網(wǎng)站瀏覽新聞？A雅虎 B新浪 C搜狐 D其他3、你一般最喜歡看的新聞?lì)愋褪牵緼時(shí)事 B趣聞 C娛樂(lè) D體育 E經(jīng)濟(jì) F其他異常：1、您一般會(huì)選擇哪個(gè)網(wǎng)站

42、瀏覽新聞？A雅虎 B新浪 C搜狐 D其他2、您是否經(jīng)常上網(wǎng)瀏覽新聞？A經(jīng)常 B偶爾 C從不3、你一般最喜歡看的新聞?lì)愋褪牵緼時(shí)事 B趣聞 C娛樂(lè) D體育 E經(jīng)濟(jì) F其他,4、明確性例：請(qǐng)為下列傳播途徑效度打分郵件：微信：電話(huà)：QQ：當(dāng)面：注：認(rèn)為溝通最有效打5分，最無(wú)效打1分，以此類(lèi)推。,5、客觀(guān)性例：你對(duì)令人作嘔的人格障礙者鳳姐是怎么評(píng)價(jià)的？A厚顏無(wú)恥 B沒(méi)有感覺(jué) C非常喜歡6、完備性例：你認(rèn)為科

43、比的長(zhǎng)相是：A非常帥 B很帥7、便利性例：您認(rèn)為武漢市民的禮貌程度是：1、非常禮貌 2、比較禮貌 3、一般 4、比較粗魯 5、非常粗魯8、呼應(yīng)性——信度測(cè)量（半分信度、重測(cè)信度、呼應(yīng)信度）,,三、問(wèn)卷的實(shí)施1、小范圍測(cè)試2、大范圍發(fā)放,第七章 實(shí)驗(yàn)法簡(jiǎn)介,一、分類(lèi)1、單一組實(shí)驗(yàn)2、對(duì)照組實(shí)驗(yàn)（測(cè)試某些特定變量）,,二、實(shí)驗(yàn)法實(shí)例例1：男孩還是女孩？,,,,是一張臉？,,例2：色彩與記憶（對(duì)照組）,,例3：可愛(ài)么？,,

44、,,,,,例4：理性人實(shí)驗(yàn)猜數(shù)字；分錢(qián)幣；“最后通牒”實(shí)驗(yàn),,例5：風(fēng)險(xiǎn)喜好實(shí)驗(yàn),,6、認(rèn)知失調(diào)實(shí)驗(yàn),第八章 數(shù)據(jù)處理與分析,一、數(shù)據(jù)錄入及相關(guān)操作1、變量名、數(shù)據(jù)類(lèi)型、寬度、列寬度、標(biāo)簽、值標(biāo)簽、缺失值、度量標(biāo)準(zhǔn)2、查看變量、轉(zhuǎn)向變量3、數(shù)據(jù)添加縱向：添加個(gè)案 橫向：添加變量,,二、數(shù)據(jù)的預(yù)處理1、變量排序2、變量計(jì)算3、數(shù)據(jù)選取1）條件選取2）隨即選?。ń疲痪_）3）變量選取,,三、描述統(tǒng)計(jì)分析1、描述統(tǒng)

45、計(jì)常見(jiàn)指標(biāo)a.百分位值b.集中趨勢(shì)c.離散 d.分布 偏度：正態(tài)0；+，-偏；>1明顯不是正態(tài)分布 峰度：標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布0；>0高；<0低2、頻率分析——一種全面的描述性統(tǒng)計(jì)分析,,3、交叉表（列聯(lián)表）——帶有預(yù)測(cè)性的描述性統(tǒng)計(jì)分析定類(lèi)：phi系數(shù)、列聯(lián)系數(shù)、Gramer’s V系數(shù)（0，1）定序：K’s Tau-b系數(shù)、K’s Tau-c系數(shù)、Gamma系數(shù)（-1，+1）定類(lèi)-定

46、距：Eta系數(shù)（0,1）,,四、推斷性統(tǒng)計(jì)分析——均值比較若自變量為二分變量：T檢驗(yàn)單一樣本T檢驗(yàn)：樣本均值與假設(shè)值獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)：兩個(gè)獨(dú)立樣本總體的均值配對(duì)樣本T檢驗(yàn)：兩個(gè)相關(guān)樣本總體的均值（心理學(xué)中常用：時(shí)序配對(duì)；同質(zhì)配對(duì)）P<0.05拒絕原假設(shè)。（原假設(shè)即沒(méi)有差異）,,獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)分組規(guī)則1、二分變量按照其取值來(lái)分組2、多分變量按照某割點(diǎn)來(lái)分組（不推薦）,,若自變量為多分變量：ANOVA方差分析的基本假設(shè)

47、：1、各個(gè)總體為正太分布2、各個(gè)總體方差相同（方差齊性）3、觀(guān)測(cè)值獨(dú)立,方差分析的基本原理組內(nèi)差異=用變量在各組的均值與該組內(nèi)變量值之偏(離均)差平方和的總和表示。記作SS（sum of squares）組內(nèi)。組間差異=用變量在各組的均值與總均值之偏(離均)差平方和的總和表示。記作SS組間。SS組間、SS組內(nèi)除以各自的自由度得到其均方值即組間均方和組內(nèi)均方。,,若MS(mean of squares)組間/MS組內(nèi)≈1，說(shuō)明

48、樣本均來(lái)自同一總體，即變量在多個(gè)組中沒(méi)有顯著差異。若MS組間＞＞MS組內(nèi)，說(shuō)明各樣本來(lái)自不同總體，即變量在多個(gè)組中有顯著差異。 MS組間/MS組內(nèi)比值構(gòu)成F分布。用F值與其臨界值比較，推斷各樣本是否來(lái)自相同的總體。,,因變量：要研究的變量因子：自變量，即不同條件下因變量的差異。,五、因子分析,1、定義：將多個(gè)原始變量總結(jié)為較少的幾個(gè)綜合指標(biāo)，即因子。2、條件：多個(gè)變量具有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。3、原則：1、“降維“——新生成的因子

49、數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于原始變量數(shù)量。2、“保真”——信息丟失應(yīng)該最少。,,4、因子提取的數(shù)理實(shí)質(zhì)X1=a11f1+a12f2+a13f3+a14f4…e1X2=a21f1+a22f2+a23f3+a24f4…e2X3=a31f1+a32f2+a33f3+a34f4…e3…,,因子負(fù)載：aij共同度（公因子方差）：ai12+ ai22 + ai32 + ai42…通常累計(jì)共同度應(yīng)該>0.6,否則說(shuō)明因子提取過(guò)程信息損失過(guò)多。

50、特征值（因子方差貢獻(xiàn)）：a1j2+ a2j2 + a3j2 + a4j2…通常選擇因子數(shù)量的依據(jù)是因子特征值>1,六、回歸分析,變量之間的聯(lián)系確定型的關(guān)系：指某一個(gè)或某幾個(gè)現(xiàn)象的變動(dòng)必然會(huì)引起另一個(gè)現(xiàn)象確定的變動(dòng)，他們之間的關(guān)系可以使用數(shù)學(xué)函數(shù)式確切地表達(dá)出來(lái)，即y=f(x)。當(dāng)知道x的數(shù)值時(shí)，就可以計(jì)算出確切的y值來(lái)。如圓的周長(zhǎng)與半徑的關(guān)系：周長(zhǎng)=2πr。,回歸分析,如果把其中的一些因素作為自變量，而另一些隨自變量的變化而

51、變化的變量作為因變量，研究他們之間的非確定因果關(guān)系，這種分析就稱(chēng)為回歸分析?；貧w分析是研究一個(gè)自變量或多個(gè)自變量與一個(gè)因變量之間是否存在某種線(xiàn)性關(guān)系或非線(xiàn)性關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。,一、線(xiàn)性回歸,（一）一元線(xiàn)性回歸方程直線(xiàn)回歸分析的任務(wù)就是根據(jù)若干個(gè)觀(guān)測(cè)（xi，yi）i=1～n找出描述兩個(gè)變量x、y之間關(guān)系的直線(xiàn)回歸方程y^=a+bx。y^是變量y的估計(jì)值。求直線(xiàn)回歸方程y^=a+bx,實(shí)際上是用回歸直線(xiàn)擬合散點(diǎn)圖中的各觀(guān)測(cè)點(diǎn)。常用的

52、方法是最小二乘法。也就是使該直線(xiàn)與各點(diǎn)的縱向垂直距離最小。即使實(shí)測(cè)值y與回歸直線(xiàn)y^之差的平方和Σ(y-y^)2達(dá)到最小。Σ(y-y^)2也稱(chēng)為剩余（殘差）平方和。因此求回歸方程y^=a+bx的問(wèn)題，歸根到底就是求Σ(y-y^)2取得最小值時(shí)a和b的問(wèn)題。a稱(chēng)為截距，b為回歸直線(xiàn)的斜率，也稱(chēng)回歸系數(shù)。,1、一元線(xiàn)性回歸方程的適用條件,線(xiàn)形趨勢(shì)：自變量與因變量的關(guān)系是線(xiàn)形的。獨(dú)立性：可表述為因變量y的取值相互獨(dú)立，它們之間沒(méi)有聯(lián)系。正

53、態(tài)性：自變量x的任何一個(gè)線(xiàn)形組合，因變量y均服從正態(tài)分布，反映到模型中，實(shí)際上就是要求隨機(jī)誤差項(xiàng)εi服從正態(tài)分布。方差齊性：自變量的任何一個(gè)線(xiàn)形組合，因變量y的方差均齊性，實(shí)質(zhì)就是要求殘差的方差齊。,2、一元線(xiàn)性回歸方程的檢驗(yàn),檢驗(yàn)的假設(shè)是總體回歸系數(shù)為0。另外要檢驗(yàn)回歸方程對(duì)因變量的預(yù)測(cè)效果如何。（1）回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)對(duì)斜率的檢驗(yàn)，假設(shè)是：總體回歸系數(shù)為0。檢驗(yàn)該假設(shè)的t值計(jì)算公式是；t=b/SEb,其中SEb是回歸系數(shù)的標(biāo)

54、準(zhǔn)誤。對(duì)截距的檢驗(yàn)，假設(shè)是：總體回歸方程截距a=0。檢驗(yàn)該假設(shè)的t值計(jì)算公式是： t=a/SEa,其中SEa是截距的標(biāo)準(zhǔn)誤。,（2） R2判定系數(shù),在判定一個(gè)線(xiàn)性回歸直線(xiàn)的擬合度的好壞時(shí)，R2系數(shù)是一個(gè)重要的判定指標(biāo)。 R2判定系數(shù)等于回歸平方和在總平方和中所占的比率，即R2體現(xiàn)了回歸模型所能解釋的因變量變異性的百分比。如果R2=0.775，則說(shuō)明變量y的變異中有77.5％是由變量X引起的。為了

55、盡可能準(zhǔn)確的反應(yīng)模型的擬合度，SPSS輸出中的Adjusted R Square是消除了自變量個(gè)數(shù)影響的R2的修正值。,（3）方差分析,體現(xiàn)因變量觀(guān)測(cè)值與均值之間的差異的偏差平方和SSt是由兩個(gè)部分組成：SSt=SSr＋SSeSSr：回歸平方和，反應(yīng)了自變量X的重要程度； SSe ：殘差平方和，它反應(yīng)了實(shí)驗(yàn)誤差以及其他意外因素對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。這兩部分除以各自的自由度，得到它們的均方。統(tǒng)計(jì)量F=回歸均方／殘差均方。當(dāng) F值很大時(shí)，

56、拒絕接受b=0的假設(shè)。,（4）Durbin－Watson檢驗(yàn),回歸模型中的誤差項(xiàng)的獨(dú)立性。如果誤差項(xiàng)不獨(dú)立，那么對(duì)回歸模型的任何估計(jì)與假設(shè)所作出的結(jié)論都是不可靠的。其參數(shù)稱(chēng)為DW或D。D的取值范圍是0＜D＜4，統(tǒng)計(jì)學(xué)意義如下：1當(dāng)殘差與自變量互為獨(dú)立時(shí)D≈2；2當(dāng)相鄰兩點(diǎn)的殘差為正相關(guān)時(shí)，D2,（5）殘差圖示法,在直角坐標(biāo)系中，以預(yù)測(cè)值y^為橫軸，以y與y^之間的誤差et為縱軸(或?qū)W生化殘差與擬和值或一個(gè)自變量），繪制殘差的散點(diǎn)圖。

57、如果散點(diǎn)呈現(xiàn)出明顯的規(guī)律性則,認(rèn)為存在自相關(guān)性或者非線(xiàn)性或者非常數(shù)方差的問(wèn)題。,（二）多元線(xiàn)性回歸,1、多元線(xiàn)性回歸：根據(jù)多個(gè)自變量的最優(yōu)組合建立回歸方程來(lái)預(yù)測(cè)因變量的回歸分析稱(chēng)為多元回歸分析。多元回歸分析的模型為：y^=b0+b1x1+b2x2+ +bnxn 其中y^為根據(jù)所有自變量x計(jì)算出的估計(jì)值, b0為常數(shù)項(xiàng), b1、b2 bn稱(chēng)為y對(duì)應(yīng)于x1、x2 xn的偏回歸系數(shù)。偏回歸系數(shù)表示假設(shè)在其他所有自變量

58、不變的情況下，某一個(gè)自變量變化引起因變量變化的比率。,2.多元線(xiàn)性回歸分析中的參數(shù),（l）復(fù)相關(guān)系數(shù) R復(fù)相關(guān)系數(shù)表示因變量 xi 與他的自變量y之間線(xiàn)性相關(guān)密切程度的指標(biāo)，復(fù)相關(guān)系數(shù)使用字母R表示。復(fù)相關(guān)系數(shù)的取值范圍在0－1之間。其值越接近1表示其線(xiàn)性關(guān)系越強(qiáng)，越接近0表示線(xiàn)性關(guān)系越差。,（2）R2判定系數(shù)與經(jīng)調(diào)整的判定系數(shù),與一元回歸方程相同，在多元回歸中也使用判定系數(shù)R2來(lái)解釋回歸模型中自變量的變異在因變量變異中所占比率。

59、 但是，判定系數(shù)的值隨著進(jìn)入回歸方程的自變量的個(gè)數(shù)（或樣本容量的大小n）的增加而增大。因此，為了消除自變量的個(gè)數(shù)以及樣本量的大小對(duì)判定系數(shù)的影響，引進(jìn)了經(jīng)調(diào)整的判定系數(shù)（Adjusted R Square）。,K為自變量的個(gè)數(shù)，n為觀(guān)測(cè)量數(shù)目。自變量的個(gè)數(shù)大于1時(shí)，其值小于判定系數(shù)。自變量個(gè)數(shù)越多，與判定系數(shù)的差值越大。,（3）零階相關(guān)系數(shù)、部分相關(guān)與偏相關(guān)系數(shù),零階相關(guān)系數(shù)（Zero－Order）計(jì)算所有自變量與因變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系

60、數(shù)。部分相關(guān)（Part Correlation）表示：在排除了其他自變量對(duì) xi的影響后，當(dāng)一個(gè)自變量進(jìn)入回歸方程模型后，復(fù)相關(guān)系數(shù)的平均增加量。偏相關(guān)系數(shù)（Partial Correlation ）表示：在排除了其他變量的影響后；自變量 Xi與因變量y之間的相關(guān)程度。部分相關(guān)系數(shù)小于偏相關(guān)系數(shù)。,3、多元線(xiàn)性回歸分析的檢驗(yàn),建立了多元回歸方程后，需要進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，以確認(rèn)建立的數(shù)學(xué)模型是否很好的擬和了原始數(shù)據(jù)，即該回歸方程是否有

61、效。利用殘差分析，確定回歸方程是否違反了假設(shè)理論。對(duì)各自變量進(jìn)行檢驗(yàn)。其假設(shè)是總體的回歸方程自變量系數(shù)或常數(shù)項(xiàng)為0。以便在回歸方程中保留對(duì)因變量y值預(yù)測(cè)更有效的自變量。以便確定數(shù)學(xué)模型是否有效。,（l）方差分析,多元回歸方程也采用方差分析方法對(duì)回歸方程進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的H0假設(shè)是總體的回歸系數(shù)均為0（無(wú)效假設(shè)），H1假設(shè)是總體的回歸系數(shù)不全為0（備選假設(shè)）。它是對(duì)整個(gè)回歸方程的顯著性檢驗(yàn)。使用統(tǒng)計(jì)量F進(jìn)行檢驗(yàn)。原理與一元回歸的方程分析原理

62、相同。,（2）偏回歸系數(shù)與常數(shù)項(xiàng)的檢驗(yàn),在多元回歸分析中，可能有的自變量對(duì)因變量的影響很強(qiáng)，而有的影響很弱，甚至完全沒(méi)有作用，這樣就有必要對(duì)自變量進(jìn)行選擇，使回歸方程中只包含對(duì)因變量有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的自變量；檢驗(yàn)的假設(shè)是：各自變量回歸系數(shù)為0，常數(shù)項(xiàng)為0。它使用的統(tǒng)計(jì)量是t；t=偏回歸系數(shù)/偏回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤,（3）方差齊性檢驗(yàn),方差齊性是指殘差的分布是常數(shù)，與預(yù)測(cè)變量或因變量無(wú)關(guān)。即殘差應(yīng)隨機(jī)的分布在一條穿過(guò)0點(diǎn)的水平直線(xiàn)的兩側(cè)。在實(shí)

63、際應(yīng)用中，一般是繪制因變量預(yù)測(cè)值與學(xué)生殘差的散點(diǎn)圖。在線(xiàn)性回歸Plots對(duì)話(huà)框中的源變量表中,選擇SRESID（學(xué)生氏殘差）做Y軸；選擇ZPRED（標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值）做X軸就可以在執(zhí)行后的輸出信息中顯示檢驗(yàn)方差齊性的散點(diǎn)圖。,共線(xiàn)性診斷,在回歸方程中，雖然各自變量對(duì)因變量都是有意義的，但某些自變量彼此相關(guān)，即存在共線(xiàn)性的問(wèn)題。給評(píng)價(jià)自變量的貢獻(xiàn)率帶來(lái)困難。因此，需要對(duì)回歸方程中的變量進(jìn)行共線(xiàn)性診斷；并且確定它們對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響。 當(dāng)一組自

64、變量精確共線(xiàn)性時(shí)，必須刪除引起共線(xiàn)性的一個(gè)和多個(gè)自變量，否則不存在系數(shù)唯一的最小二乘估計(jì)。當(dāng)共線(xiàn)性為近似時(shí)，一般是將引起共線(xiàn)性的自變量刪除，但需要掌握的原則是：務(wù)必使丟失的信息最少。,進(jìn)行共線(xiàn)性論斷常用的參數(shù)有,（l）容差（Tolerance）容許度定義為T(mén)oli＝l一Ri2多于兩個(gè)自變量的情況， Xi與其他自變量X之間的復(fù)相關(guān)系數(shù)的平方體現(xiàn)其共線(xiàn)性，稱(chēng)它為Ri2。它的值越接近1，說(shuō)明自變量之間的共線(xiàn)性程度越大。 當(dāng)容差的值較小時(shí)

65、，自變量Xi 與其他自變量X之間存在共線(xiàn)性；接近1時(shí)說(shuō)明沒(méi)有明顯共線(xiàn)性。,（2）方差膨脹因子（VIF） 方差膨脹因于（VIF）定義為 VIF＝1/(l一Ri2 )，即它是容差的倒數(shù)。它的值越大，自變量之間存在共線(xiàn)性的可能性越大。 （3）條件參數(shù)（Condition Index）條件參數(shù)是在計(jì)算特征值時(shí)產(chǎn)生的一個(gè)統(tǒng)計(jì)量，其具體含義尚不大清楚，但己經(jīng)提出一些原則：其數(shù)值越大，說(shuō)明自變量之間的共線(xiàn)性的可能性越大；有些學(xué)者提議，條件參數(shù)≥