社会调查研究方法 10.pptVIP

双变量统计及spss应用 对于认识社会现象，单变量统计分析，只起到基本的描述作用。 要认识社会现象发生变化的原因、揭示社会现象的发展规律，需要进行双变量分析和多变量分析。 一、变量间的关系 在现实社会中，社会现象间是相互联系、影响和依存的。 在社会研究中，常用变量表示社会现象；所以，通过变量关系，探究社会现象间的相互联系，是社会研究的任务。 变量间的关系可以分为： 两个变量间的关系 多个变量间的关系 又包含多个两变量关系 （一）双变量关系的分类：相关关系 相关关系的概念 一个变量发生变化（或取值不同），另一个变量也发生变化（取值不同）；反之亦然。如年龄或文化程度【X】，与对待计划生育的态度[Y]。 汽车使用年限与汽车修理费用；产品产量与单位产品成本 相关关系的方向 只限定序以上的层次，两个变量的关系可以分为正相关和负相关。 正相关：一个变量取值增加，另一个变量的取值也随之增加；反之亦然。【即两个变量的取值具有同方向性，如文化程度和收入水平】 负相关：一个变量取值增加，另一个变量的取值反而减少；反之亦然。【即两个变量取值具有反方向性，如文化程度和希望生育孩子的数目】 （一）双变量关系的分类：相关关系 相关关系的强度 强度：变量间相关关系程度的强弱或大小。可以用统计方法进行测量。 用相关系数表示相关关系的强度。 相关系数：取值范围在-1到+1之间，或0到1间； 正负号表示相关关系的方向，实际数值表示相关关系的强弱；趋近于0，表示相关程度越弱，趋近于1或-1，表示相关的程度越强。 社会研究中，不存在完全的正相关或负相关；即相关系数不可能达到1或-1. （一）双变量关系的分类：相关关系 相关关系的类型 从变量变化的表现形式上看，可将相关关系分为直线相关和曲线相关。 直线相关：又称线性相关当X发生变动时，Y的值也随之发生大致均等的变动，且在直角坐标中，每对X和Y的值所对应的点分布狭长，呈直线状态。 （一）双变量关系的分类：相关关系 相关关系的类型 从变量变化的表现形式上看，可将相关关系分为直线相关和曲线相关。 曲线相关：又称非线性相关，是指两列伴随相变化的变量，未能形成直线关系。曲线相关有很多种. （二）双变量关系的分类：因果关系 在分析社会现象时，除了注重变量间相关关系的方向和强度外，还有要确定是否存在因果关系。 因果关系：比相关关系更进一步，对于解释社会现象产生和变化的内在规律和动因帮助更多。 概念：一个变量发生变化（或取值不同），另一个变量也发生变化（取值不同）；反之不成立。前者称之为自变量【X表示】，后者为因变量【Y】表示。 （二）双变量关系的分类：因果关系 如何判定因果关系 并非所有存在相关关系的变量间，都一定存在因果关系。但因果关系一定是相关关系。 判断：夫妻对婚姻的满意程度和夫妻之间的交流的时间 因果关系必须同时满足三个条件： （二）双变量关系的分类：因果关系 1.变量X和变量Y存在不对称的相关关系。 即X变Y变；Y变，X不变。 如家长的职业与子女的升学意愿。[不对称] 2.变量X和变量Y在发生的顺序上有先后之列。 现有原因变量[自变量X]发生变化，再有结果变量【Y变量】发生变化。 若同时发生变化，则不构成因果关系。 如夫妻对婚姻的满意程度、夫妻之间的交流时间。【同时变化】 3.变量X和变量Y不是同源于第三个变量的影响。 即变量X和Y不存在虚假相关。 如住房的拥挤程度和夫妻间的冲突成正比，不能说住房的拥挤程度是原因；因而二者可能是由于另外一个变量如经济水平导致的。【】 （二）双变量关系的分类：因果关系 1.变量X和变量Y存在不对称的相关关系。 即X变Y变；Y变，X不变。 如家长的职业与子女的升学意愿。【不对称】 2.变量X和变量Y在发生的顺序上有先后之列。 现有原因变量[自变量X]发生变化，再有结果变量【Y变量】发生变化。 若同时发生变化，则不构成因果关系。 如夫妻对婚姻的满意程度、夫妻之间的交流时间。【同时变化】 3.变量X和变量Y不是同源于第三个变量的影响。 即变量X和Y不存在虚假相关。 如住房的拥挤程度和夫妻间的冲突成正比，不能说住房的拥挤程度是原因；因而二者可能是由于另外一个变量如经济水平导致的。【虚假相关】 二、交互分类 交互分类的定义 将调查所得的一组数据，按照两个不同的变量进行综合的分类。 交互分类的结果，常以交互分类表的形式体现出来。 交互分类的作用 1.描述样本资料分布状况和内在构成 2.对数据进行分组比较 3.对变量间的关系进行分析和解释。 二、交互分类 交互分类表的形式要求： A顶端表号标题 B不用竖线，常以三线表格式呈现。 C比例放在标顶端的右角，或每一纵栏数字的头上。 D表的下端用括号标出每一纵栏对应的频数 E表内百分比通常保留一位小数。 F自变量放纵栏标题（或上层），因变量放横