统计学之因子分析

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1、统计学之因子分析&多元分析：就是通过多个变量对数据进行分析的方法的统称。多元分析包括：@因子分析@重回归分析@LOGISTIC分析@主成分分析@聚类分析@结构方程模型等等所谓因子分析就是将数据背后的潜在的共性因子挖掘出来的一种分析方法。简单来说，就是通过问卷调查的结果，将受访者的真实想法归纳出来的一种分析方法。#问卷调查的基础知识因子分析大多是先通过问卷调查来收集数据，然后再进行分析，所以我们必须先掌握问卷调查的相关知识。%抽样方法总体：由全部调查对象所组成的集合称为“总体”。抽样：从总体中抽出的若干个个体所组成的集合称为“样本”。Bytheway,以总体的为对象的调查称为“普查”；以

2、样本为对象的调查称为“抽样调查”。但是，样本如果不能成为“总体的精确缩影”的话，那么做样本分析就失去意义了。（书18页图）抽样方法，就是将样本从总体中抽出的方法的统称。作为代表性的方法，我们主要介绍四种：“简单随机抽样法”“分层抽样法”“二阶抽样法”“分层二阶抽样法”*“简单随机抽样法”就是从总体中随机抽取个体的抽样方法。这种方法常常用来进行像“某大型企业的员工意识调查”，因为虽然可以拿到全体成员的名册，但是人数过多，不适合进行普查，这是就可以用简单随机抽样法。*“分层抽样法”它是先将总体按照“出生地”、“出生年代”、“职业”或“最高学历”等属性划分出不同的层，然后再针对每层做简单随机

3、抽样的一种方法。从不同的层得到的调查结果会有比较大的差别，当这些状况能够事前预测到时，适合使用这种方法。例如：“喜欢哪类食品”这类问题可能会因“地域”的不同而有所不同；“喜欢哪位明星”这类问题可能会因“出生年代”不同而有所不同。*“二阶抽样法”就是分2个阶段抽取数据的方法。作为第一阶段，按照“出生地”或其他属性进行抽样；第二阶段，对已抽出的每一个区域进行简单随机抽样。需要注意的是：我们必须知道第一阶段中各区域的准确人数，否则无法进行调查；此外，在第一阶段中没有被抽到区域的人们，他们的意见将被我们忽视。*“分层二阶抽样法”就是分层抽样法和二阶抽样法相结合的抽样方法。^^以上均是随机抽样。

4、定向抽样是一种随机抽样以外的抽样方法，也就是将构成样本的个体从总体中非等概率地抽取出来的方法。下面介绍几种定向抽样法。介绍法：以熟人或朋友为调查对象，获取样本的方法。征召法：以读者意见反馈卡等方式招募调查对象，获得样本的方法。拦截法：在商业街或街角等处寻找调查对象，获得样本的方法。%调查方法@邮寄调查@网络调查@现场调查@留置调查@电话调查@RDD(RondomDigitDialing)调查%样本容量的标准样本中的个体数目称为样本容量。样本容量越大，就越接近总体的数量，但不会超过总体的数目。“样本容量的统计学最低标准”是不存在的。但是，在问卷调查领域中，通常会有一个“约400”的最低标

5、准，不过这个标准也不能说是合理的。“约400”只是出于某种考虑而设定的值，并不能无条件的令人信服。（第35页）%数据分析的搭配方法数据分析的搭配方法有两种类型。@探索型@验证性“探索型”的数据分析流程①收集手头资料。②试着运用各种分析方法，进行全面分析。③如“事后诸葛”般恍然大悟“原来世上还有这样的事”。④向周围的人公布自己的分析结果。“验证型”的数据分析流程①建立假设②为了确认假设是否成立，收集资料，并进行分析。③得出结论，即假设成立与否。④向周围的人公布自己的分析结果。“探索型”的数据分析，只需要手头的数据即可，其优点在于能够简单、快速的完成分析。另一方面，它也存在弊端，如数据被随

6、意加工、变量间被强加上想当然的因果关系，从而可以让“事后诸葛”们乱说一通。更有甚者，便会“为所欲为”了。“验证型”的数据分析，一定要在调查的最初阶段建立假设，所以着手分析时会比较困难，这也正是他的缺点。但是另一方面，假设一旦建立，接下来便是收集数据和分析数据。经过一番分析，如果假设成立，就可以得到一个非常有说服力的结果，获得周围的认同。即便假设不成立，我们同样可以得到一个事实“至少这个假设不成立”，这对指导今后的研究很有帮助，所以绝不能说这是一个没有意义的数据分析。#调查问卷和问题无论是调查问卷的构成还是询问的问题都没有一个所谓的“最佳法则”，但是还是有一些规则能使调查问卷和问题的设计

7、更科学合理一些。在调查问卷中，首先要询问受访者的行为或经验这些“现状”层面的东西，接下来再询问感觉啦、想法啦这些“意识”层面的东西，最后询问“属性”层面的东西。这样的结构才是最佳结构。询问“现状”是否接触过、是否拥有、什么时候买的、在哪里买的，等等询问“意识”满意或不满意之处、满意或不满意的理由、价值观，等等询问“属性”性别、年龄、婚姻状况、收入、最高学历、家庭结构，等等%问题的分类调查问卷中的问题大致可分为“单项选择题”、“多项选择题”、“数