国际视野分析报告

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1、民意调查中的人群相似度分析（统11-111昊谷祥）其实历史一直是有绝对的错和绝对的对。对未来可以有无数种态度，但只有一种是对的。就比如“您是否担心朝鲜半岛爆发全面的战争？”当你在路上遇到这种问题，你町以I叫答“担心”“不担心”“不清楚”。但如果朝鲜半岛近年来发生战争的话，那么回答“担心”的人正确预测了未來，代表了现在的更“better”的人群。不要去相信什么历史的局限性。让我们看一下人众中不同人群的相似程度。数据来源：原始数据由《中国民意调查》一书中取得。以书中的分类：〃男性〃」〃女性〃，〃15・29岁人群〃，〃30・49岁人群〃，〃50岁以上人群〃，"学历初中及以下〃，〃学历高

2、中"，〃学历大专"，"学历本科及以上"9类分类为变量，以每个答案的的百分比为个案，建立数据表（见附件1）。分析,思路：我们要去探讨各类人群之间的相似程度，我首先想到了相关系数，但由于相关系数是关于均数做的比较，由于每个个案是相互独立的，不是同一事物的测量值也不是一个问题的不同回答,所以均数没有意义，使用均数可能没有统计学意义。所以我采用了非参数检验中的T检验，WILCOXON带符号秩检验法。主要通过对差值的硏究去寻找变量之间的相似度。后来发现，在差值上表现出来的差异非常小，而且直观性很差，可能是由于样本并不是检验法所要求的对称分布。所以后来又采用回归。分析过程：1•首先探究男性女

3、性和其他变量的相似度。1恤址•成对样本t检验成对差分tdfSig.（双侧）均値标准差对1女性・15・29•00233.9538.00585.996对2女性・初中及以下.52567.2147.67685.501对3女性・30-49-.27914.5135・.57385.568对4女性・50以上.47655.4828.80685.423对5女性・高中.82444.88131.56685.121对6女性・大专07795.2981-.13685.892对7女性・本科74656.2394-1.11085.270对8男性-15-2902565.6372-.04285.967对9男性-30-4

4、930702.8538-.99885.321对10男性-50以上.44865.1183.81385.419对11男性-初屮及以下.49777.9833.57885.565对12男性-髙屮.79655.11561.44485.152对13男性-大专-.10585.2012-.18985.851对14男性-本科77445.0394-1.42585.158山于T检验用于正态分布，R是利用总体均数的方法，所以这一方法我们只看标准差这一项。其中女性与15-29的标准差最小，男性和30-49的标准差最小，表明他们总的趋势上最接近。Wilcoxon带符号秩检验:检验统计量'15-29-男性30

5、-49-男性50以上・男性初中及以下-男性高中-男性大专・男性本科-男性15-29・女性30-49-女性50以上-女性初中及以下-女性高中-女性大专-女性榊-女性Z・.080a-.611a-.84?-.495b-1.092b-.212a-2.034*025b-.1331■1.12(?370b■1.733.00(?-1.199a渐近显著性（双侧）.936.541.400.620.275.832.042.980.894.263.711.0821.000.231a.基于负秩。b.基于正秩。c.负秩之和等于正秩之和。d.Wilcoxon带符号秩检验可以得知不管男性还是女性，跟15-29岁

6、年龄段和大专学历的相似度都很高。回归检验:系数］模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1（常量）.041.749.054.95715-29.999.023.97843.413.000a.因变量：女性系数a非标准化系数标准系数模型B标准误差试用版tSig.1（常量）1.362.7991.705.09230-49•939.024.97439.284.000a.因变量：女性系数'模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1（常量）2.430.9512.555.01250以上.925.029.96131.943.000a•因变量：女性系数*模型非标准化系数标准系数tS

7、ig.B标准误差试用版1（常量）1.6161.3521.195.235初中及以下.958.042.92722.673.000a.因变量：女性系数°模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1（常量）.726.916.793.430a.因变量：女性系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1（常量）1.655.9441.753.083大专•935.028.96332.862.000a.因变量：女性系数'模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1（常量