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社會(huì)科學(xué)研究中統(tǒng)計(jì)學(xué)方法應(yīng)用的問題研究論文
社會(huì)科學(xué)的實(shí)證研究在應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)時(shí)，統(tǒng)計(jì)分析是其關(guān)鍵環(huán)節(jié)，資料性質(zhì)分析、資料類型的判斷、統(tǒng)計(jì)方法的選擇等各個(gè)環(huán)節(jié)都應(yīng)把握好，否則，其分析結(jié)果將是沒有意義的。本文擬通過對(duì)社會(huì)科學(xué)實(shí)證研究論文中應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析方法出現(xiàn)的問題，從描述性分析、定量資料的統(tǒng)計(jì)分析、定性資料的統(tǒng)計(jì)分析、相關(guān)與回歸分析等方面進(jìn)行解析。
一、描述性分析問題
在社會(huì)科學(xué)實(shí)證研究中，一般首先要對(duì)社會(huì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，以發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在的規(guī)律性，再選擇進(jìn)一步的分析方法。描述性統(tǒng)計(jì)分析要對(duì)調(diào)查總體所有變量的有關(guān)數(shù)據(jù)做統(tǒng)計(jì)性描述，主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、集中趨勢(shì)分析、離散程度分析、分布形態(tài)以及一些基本的統(tǒng)計(jì)圖形。
描述性統(tǒng)計(jì)分析雖然較為簡(jiǎn)單，但如果對(duì)某個(gè)事件或某種現(xiàn)象的描述不清楚或存在偏差，那么其后的所有分析都將值得懷疑，而描述的偏差可能會(huì)引起公眾或?qū)W術(shù)界對(duì)某些社會(huì)現(xiàn)象的誤解，甚至誤導(dǎo)政府決策。
1.均值的誤用
均值是用于描述樣本集中趨勢(shì)的最常用指標(biāo)，但應(yīng)注意，對(duì)于正態(tài)或近似正態(tài)的對(duì)稱分布樣本，它是較好的指標(biāo)，一般與離散趨勢(shì)指標(biāo)中的標(biāo)準(zhǔn)差一起描述數(shù)據(jù)資料（即形式）；而對(duì)于偏態(tài)分布的樣本，則常用中位數(shù)來描述集中趨勢(shì)，一般與離散趨勢(shì)指標(biāo)中的四分位數(shù)間距一起描述數(shù)據(jù)資料（即形式），究其原因是均值容易受到極端值的影響。
對(duì)于兩個(gè)分布完全不同的樣本，可能會(huì)得到相同的均值，因此均值在某種程度上抹殺了樣本內(nèi)部的差異，而往往這種內(nèi)部差異正是需要進(jìn)行深入研究或應(yīng)當(dāng)引起人們注意的。為了彌補(bǔ)均值的這種缺陷，一般在報(bào)告均值的同時(shí)，也應(yīng)該報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)差，或用直方圖或散點(diǎn)圖的形式描述分布，以展示群體內(nèi)部的差異。
2.絕對(duì)數(shù)的誤用
因?yàn)樯鐣?huì)調(diào)查研究比較容易得到大容量的樣本，所以對(duì)任何小概率事件，用絕對(duì)數(shù)報(bào)告都會(huì)出現(xiàn)較大的數(shù)字，單純對(duì)絕對(duì)數(shù)的強(qiáng)調(diào)往往會(huì)產(chǎn)生誤解。比較合理的方式一般是在報(bào)告某事件絕對(duì)數(shù)的同時(shí)，給出該事件的發(fā)生率或占研究樣本的比例。
3.相對(duì)數(shù)的誤用
相對(duì)數(shù)常用于描述定性資料的內(nèi)部構(gòu)成情況或相對(duì)比值或某現(xiàn)象的發(fā)生強(qiáng)度，一般有比與率兩種形式。雖然比與率的計(jì)算形式是相同的，即兩個(gè)絕對(duì)數(shù)之商乘以100%，但它們的含義是不同的。率用于反映某種事物或現(xiàn)象發(fā)生的強(qiáng)度，而比則用于反映部分與整體或某一部分與另一部分之間的關(guān)系。當(dāng)數(shù)據(jù)的比較基礎(chǔ)相差懸殊，用絕對(duì)數(shù)表述沒有可比性時(shí)，就要借助于相對(duì)數(shù)。
應(yīng)用相對(duì)數(shù)也容易出現(xiàn)一些問題，如：百分比與百分率的混用；當(dāng)分母很小時(shí)，只計(jì)算百分比或百分率，而沒有報(bào)告樣本量；當(dāng)比較兩個(gè)或多個(gè)總體率時(shí)，沒有考慮到各總體對(duì)應(yīng)的內(nèi)部構(gòu)成情況是否一致，而直接比較等。
例如在報(bào)告流動(dòng)人口犯罪問題時(shí)，給人的印象往往是流動(dòng)人口犯罪率高于常住人口，其實(shí)是忽視了流動(dòng)人口的年齡和性別構(gòu)成與常住人口完全不同，且青年男性是犯罪率較高的人群，這樣對(duì)兩個(gè)不同群體的比較往往會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。
二、定量資料的統(tǒng)計(jì)分析問題
定量資料的統(tǒng)計(jì)分析是指所觀測(cè)的結(jié)果變量是定量的，而且希望考察定性的影響因素取不同水平時(shí)，定量觀測(cè)結(jié)果的均值之間的差別是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。定量資料的統(tǒng)計(jì)分析在統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用中占有很大的比重，出現(xiàn)的誤用也比較多。
正確選擇定量資料統(tǒng)計(jì)分析方法的關(guān)鍵有兩點(diǎn)：一是正確判斷統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì)的類型；再是檢驗(yàn)定量資料是否滿足“獨(dú)立性、正態(tài)性及方差齊性”的前提條件。
在社會(huì)科學(xué)研究中，定性資料的統(tǒng)計(jì)分析常犯的錯(cuò)誤主要就是列聯(lián)表的誤判，從而錯(cuò)誤的選用統(tǒng)計(jì)方法。
三、相關(guān)與回歸分析問題
相關(guān)分析是研究變量之間的相互關(guān)系，常局限于統(tǒng)計(jì)描述，較難從數(shù)量角度對(duì)變量之間的聯(lián)系進(jìn)行深入研究；回歸分析則是研究變量之間的依賴關(guān)系，可實(shí)現(xiàn)對(duì)自變量進(jìn)行控制，對(duì)因變量進(jìn)行預(yù)測(cè)，及對(duì)隨機(jī)變化趨勢(shì)進(jìn)行適當(dāng)修勻。
相關(guān)分析可用于對(duì)定類、定序、定距及定比等尺度的各類資料進(jìn)行定量描述，但各類資料的計(jì)算公式是不同的，所以應(yīng)用時(shí)，需要判明資料的類型；而回歸分析則要根據(jù)因變量性質(zhì)的不同，選用不同的回歸分析方法，一般可分為兩類：一是因變量為連續(xù)型變量，具體的，當(dāng)為非時(shí)間性的連續(xù)型變量時(shí)，可用線性回歸分析、多項(xiàng)式回歸分析、非線性回歸分析等；當(dāng)為時(shí)間變量時(shí)，可用COX半?yún)?shù)回歸分析、指數(shù)分布回歸分析及威布爾回歸分析等；當(dāng)為隨時(shí)間變化的連續(xù)型變量時(shí)，則需要利用時(shí)間序列分析。二是因變量為離散型變量，需要利用Logistic回歸分析、對(duì)數(shù)線性模型分析及多項(xiàng)Logit模型分析等。
在社會(huì)科學(xué)研究中，相關(guān)與回歸分析的應(yīng)用非常廣泛。但應(yīng)用時(shí)也經(jīng)常出現(xiàn)一些錯(cuò)誤：
1.沒有結(jié)合問題的專業(yè)背景和實(shí)際意義，就進(jìn)行相關(guān)與回歸分析。其結(jié)果有時(shí)可能是莫名奇妙的，可能出現(xiàn)所謂的虛假相關(guān)。
2.對(duì)于較簡(jiǎn)單的線性相關(guān)與回歸分析，不注意應(yīng)用條件，盲目套用。一般地，Pearson相關(guān)分析要求兩變量都是隨機(jī)變量，且都服從或近似服從正態(tài)分布，若不滿足條件，應(yīng)采用其它相關(guān)分析法，如Spearman相關(guān)分析等。而線性回歸分析則要求因變量必須是隨機(jī)變量，且服從或近似服從正態(tài)分布，在回歸分析前，先要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，證實(shí)兩變量的顯著相關(guān)性，再進(jìn)一步進(jìn)行回歸分析才有意義。
3.只求得相關(guān)系數(shù)或回歸方程，而不進(jìn)行參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)就下統(tǒng)計(jì)分析結(jié)論。因?yàn)橄嚓P(guān)系數(shù)或回歸方程都是由樣本數(shù)據(jù)求得的，是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，必須通過其相關(guān)參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)來判定。
4.多元回歸分析策略的錯(cuò)誤。在社會(huì)科學(xué)實(shí)證研究中，對(duì)多元回歸分析的應(yīng)用，不少人采取的策略是先用單變量分析，得到有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的多個(gè)變量，再將它們引入回歸方程進(jìn)行多變量分析，用逐步回歸法進(jìn)行篩選，從中選出有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量，這種分析策略是不正確的。因?yàn)樽宰兞恐g可能存在不同程度的交互作用，在單變量分析中無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量并非在多元回歸分析中也沒有意義。正確的處理方法應(yīng)該是先綜合分析各種變量之間的作用、實(shí)際意義及關(guān)系，有些可作為控制變量（如性別、年齡等），將經(jīng)過初步篩選的所有變量代入回歸方程進(jìn)行分析，再采用逐步回歸方法，必要時(shí)可多用幾種篩選變量的方法，同時(shí)要注意自變量間的交互作用，進(jìn)行綜合分析，這樣才能得到較為可靠的結(jié)果。
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