《科学研究方法》PPT课件.ppt

LOGO 科学研究方法 讲座提纲 1.为什么要研究 2.什么是研究 3.研究什么 4.怎样研究 5.一些研究之外的东西 一、为什么要研究 教师的职责之所需 教师的个人发展之所需 学校的发展之所需 3点理由 理由1 理由2 理由3 理由1：教师的职责之所需 能否尽到这一职责，取决于教师的专业素质， 之一，就是科研 教学是教师生存之本，科研是教师提升之本 v教师的职责：提高教育教学质量，使学生成才 而专业素质不断提高的有效途径 取决于教师专业素质的不断提高 理由2：教师的个人发展之所需 普通教师骨干教师学者 助教讲师副教授教授 没有科研，通常会半途而止 教师的个人发展之路 教师的个人发展之路 教师的个人发展之路 理由3：学校的发展之所需 高水平 的专业 高水平 的教师 高水平 的成果 高水平专业的标志是什么？ 高水平教师的标志是什么？ 高水平成果的标志是什么？ 学校 个人专业 教而不研则浅；研而不教则空 学校的发展需要什么？ 而无论是浅，还是空，都谈不上高水平 所以： 如果你想让教师的劳动能够给教师带来 一些乐趣，使天天上课不至于变成一种 单调乏味的义务，那你就应当引导每一 位教师走上从事研究的这条幸福的道路 上来。 苏霍姆林斯基 如果你想让自己作为教师的劳动能 够给自己带来一些乐趣、一些成就 ，使天天上课不至于变成一种单调 乏味的义务，那你就应当逼迫自己 走上从事研究的这条痛苦并快乐的 道路上来。 苏霍姆林斯基的改编版 研究是用科学严密的方法，探求事理，以获得正确 结论的过程 研究就是要解决什么问题、采用什么方法解决这个 问题，解决这个问题对实践的作用是什么，或者对理论 建设的贡献是什么 2.研究的分类 研究的分类 实证研究 与 规范研究 定量研究 与 定性研究 自然科学研究 社会科学研究 管理科学研究 人文学科研究 Description of the contents 概念目的 通过对研究对象大量的通过对研究对象大量的 观察、实验、调查等（观察、实验、调查等（ 感觉、经验），获取客感觉、经验），获取客 观材料，从个别到一般观材料，从个别到一般 ，归纳出事物的本质属，归纳出事物的本质属 性和发展规律的一种研性和发展规律的一种研 究方法究方法 目的是发现和解释。哲学基目的是发现和解释。哲学基 础是实证主义思想。要求是础是实证主义思想。要求是 价值无涉的价值无涉的 强调知识必须建立在观强调知识必须建立在观 察和实验的经验事实上，而察和实验的经验事实上，而 且结论具有可复证性。回答且结论具有可复证性。回答 是什么，为什么是什么，为什么 实证研究 规范研究 采用价值判断的方法，采用价值判断的方法， 研究事物应该的问题，研究事物应该的问题， 提供解决问题的规范提供解决问题的规范 目的是为了解决，而不目的是为了解决，而不 是发现和解释是发现和解释 回答应该是什么，应该回答应该是什么，应该 怎么。往往是价值有涉怎么。往往是价值有涉 的的 定量研究与定性研究 定量研究 定性研究 依据统计数据，建立数学 模型，并用数学模型计算 出分析对象的各项指标及 其数值的一种方法 运用归纳和演绎、分 析与综合以及抽象与 概括等方法，对获得 的各种材料进行思维 加工，从而去粗取精 、去伪存真，由表及 里、由此及彼，达到 认识事物本质，揭示 内在规律的一种方法 自然科学研究 研究客观自然现象， 包括天文、地理、 生物、化学、数学、 生态、心理、地质 学等学科 Contents 社会科学研究 人文学科研究 研究人类社会，包 括社会、经济、政 治学等学科 研究人的意义、价值 ，包括哲学、文学、 艺术、宗教、历史、 语言等学科 Click to add Text 管理科学研究 学科定位频谱 研究组织的管理 ，包括营销、会 计等 社会科学研究 3.研究的4个三 要素1 要素2要素3 Title in here 客观事实 Title in here 科学理论 Title in here 方法技术 研究的三要素 第一个“3”：研究的三要素 1.客观事实 2.科学理论 3.方法技术 3.研究的4个三 功能1 功能2功能3 Title in here 解释 Title in here 预测 Title in here 控制 研究的三功能 第二个“3”：研究的三功能 1.解释 2.预测 3.控制 3.研究的4个三 性质1 性质2性质3 Title in here 自然一致性 Title in here 因果联系性 Title in here 结果重复性 研究的三性质 第三个“3”：研究的三性质 1.自然一致性 2.因果联系性 3.结果重复性 3.研究的4个三 弄清1 弄清2弄清3 Title in here 是什么 Title in here 为什么 Title in here 怎么做 研究的三弄清 第四个“3”：研究的三弄清 1.是什么 2.为什么 3.怎么做 4.研究的5大特点 1 2 3 4 5 5.要有某种 程度的创新 4.要有科学的研究方法 1.要有明确的研究 目的 2.要有科学的 研究假设 3.要有科学 的研究设计 研究的目的在于探索规律 ，解决某一领域的理论与 实践问题 研究假设是根据 事实和资料对研 究问题设想的答 案或结论。研究 问题要有明确的 研究目标和可供 检查的指标 研究设计就是制定一个科学的 研究计划，包括确定研究类型 和方法、选择研究对象、分析 研究变量和形成研究计划 科学研究是运用一定的科学方 法，遵循一定的科学研究程序 ，有目的、有计划的认识活动 科学研究的本质是在对客观规律 的遵循和运用的基础上进行创新 ，也就是对原有理论体系、思维 方式、研究方法、解决问题的策 略等有所突破。 5.研究者的知识结构 方法或技术 理论 历史 知晓前人： 已研究了什么 研究到什么地步 研究的结果怎样 知晓本领域： 基本理论 前沿理论 知晓本领域： 固有的研究方法或技术 统计方法或技术 其他方法或技术 研究知识边界,为人类作贡献 研究全球问题,为世界作贡献 研究国家战略,为国家作贡献 研究地方经济,为地方作贡献 研究企业问题,为企业作贡献 12345 1.商学院学术路线图 2.营销研究的内容 5个方面 营销研究的内容 主要包括：市 场营销因素和 市场营销组织 的协调等 主要包括市场 营销计划和市 场营销计划的 组织、执行与 控制 1.市场机会研究2.目标市场研究3.营销协调研究4.企业赢利研究 主要包括：企 业内外部环境 分析、企业业 务战略研究等 主要包括：顾客 的特征及购买动 机、购买行为、 市场细分、目标 市场选择、产品 定位等 5.营销调研研究 主要包括：营销信息系统 和获取信息方法的研究 1.学术论文的一般结构 关键词 从论文中选取用以表示全文 主要内容信息款目的单词 或术语，一般为35个词 可从论文标题中选出 摘要 结构 导言 结果与结论 摘要 导言 变量转换、方法选择、数 据收集、数据分析 结果主要是创新点， 结论说明价值、问题 和建议 主要是阐明问题，文献 综述忌讲义式、贬低别 人抬高自己，三忌含糊 不清 主要的创新和结论 ， 少用引导性和支持性 的解释词句，不要写 成目录式，不要自我 认定价值 关键词 论证 结果与结论 附录 参考文献 一般都要在正文中找到使用 的痕迹 原始数据、数据分析、计算 过程、程序、问卷、卷首语 等 附录 参考文献 论证 2.案例 案例. 科研方法研究讲座文件夹顾客直接 投诉的原因_意愿与行为_基于家电产品 顾客不满经历的实证研究_庄贵军. Chart Title in here 2003200420052006 30 50 70 120 3.营销的实证研究：一般过程 问卷设计 实地调查 数据整理 信度检验 效度检验 相关分析 关联分析 回归分析 问卷调查关系分析 问卷调查 问卷设计 问卷设计 实地调查数据整理 实地调查数据整理 1.问卷结构 2.问题设计 1.需要说清楚的几件事 发放问卷数 收回问卷数 有效问卷数 1.数据整理的格式 一张问卷一行 用SPSS或EXCEL 整理 形成数据整理表 人口统计特征部分 问题部分 答案尽量为量表测度 可为3级、5级、7级 量表测度 地点 时间 调查方式 问卷设计 v本研究采用问卷调查的方式收集数据, 问卷包括4个 部分:第 1部分调查人口统计学变量, 涉及性别、年 龄、 学历。问卷题目如下： v1.您的年龄为： v（1）18-29 （2）30-39 （3）40-49 v（4）50-59 （5）60以上 v2.您的学历为： v（1）大专以下 （2）大专或本科 （3）硕士以上 v3.您的性别为： v（1）男 （2）女 人口统计 特征 v6 当您对此商品或服务不满意的时候，您会 在您的朋友面前抱怨此产品吗，甚至辱骂 该产品，并且劝告他一定不要购买该产品? 一定会 可能性非常大 无所谓 可能性比较小 不会 答案为量 表测度 实地调查 地点 时间 调查方式 发放问卷数 收回问卷数 有效问卷数 数据整理 一张 问卷 一行 数据整理 形成数据 整理表 问卷信度、效度检验 式中： v 1. 问卷信度检验 信度，又叫可靠性，是指测验的可信程度 信度定义为：一组测量分数的真变异数与总变异数（实得变异数）的比率，即 信度系数 总变异数 真变异数 李克特量表问卷的信度检验 编号 问 卷 题 目 123.k 1x11x21x31.xk1 2x12x22x32.xk2 3x13x23x33.xk3 nx1nx2nx3n.xkn 其中，xij （i=1，2，k；j =1，2 ，n）表示各观测（受试对象） 第i个题目的得分 量表共有k个题目，n个观测 李克特量表数据结构 信度系数 式中：k为测验的题目数 Si 为第i题得分数的方差 Sx 为测验总分的方差 返回 SPSS操作 尺度分析菜单 营销数据3.sav 信度分析主对话框 描述统计选项 描述每个变量和 数值分： 描述项目、描述 数值、如果项目 被剔除后描述数 值 概括可靠性统计 分析分： 项目的平均值、 方差、协方差、 相关系数 可靠性分析 项目分： 项目之间的 相关系数； 项目之间的 协方差 方差分析表： 不进行 F检验 弗雷德曼卡方检验 考克兰卡方检验 项目内在相关系 数，测量项目内 部的连续性和一 致性。进一步可 以从下边的 Model中选择“双 重混合模型”、“ 双重随机模型” 、“简单随机模 型”，在右边 “Type”中可指定 数据类型，有连 续性、绝对一致 性 置信水平 假设检验值 信度分析实例输出 信度系数表 项 目Reliabilities Coefficients N of Cases N of ItemsAlpha 满意维度的信度系数（1 、2、4、10题） 31240.455 忠诚维度的信度系数（3 、6、7题） 31230.227 影响因素维度的信度系数 （5、8、9题） 31230.213 10个项目的信度系数312100.530 返回 大多数学者认为： 信度系数在0.9以上，信度最佳 信度系数在0.8以上，信度是可以接受的 信度系数在0.7以上，则该量表应进行较大修改，但仍不失其价值 如果信度系数低于0.7，量表就需要重新设计了 表中3个维度的信度系数都偏低， 需要进行问卷的修改。 此外，总量表信度系数为0.530， 也说明问卷量表的设计一般，需 要进行修改：一是可增删项目， 二可进行内容修改，三可进行词 句修改，然后再让这312名受试 者测试一次 问卷信度、效度检验 v 2. 问卷效度检验 效度通常指问卷的有效性和正确性 问卷的准确性或称为有效性是用问卷的效度加以刻划的， 它反映了对问卷的系统误差的控制程度。 一般常用的效度指标有： （1）内容效度 （2）结构效度 v 在SPSS统计分析软件中没有专门的效度分析模块，内容效 度属于主观指标，通常采用专家评价法。 v 对问卷的结构效度检验，采用因子分析的方法实现。在 SPSS中可以通过Analyze菜单。具体操作命令是： v Analyze-+DataReduetion-Factor，弹出Factor Analysis对话框： v Variables（变量）项下选择进行因子分析的10 个变量； v Descriptives（描述统计）子对话框下的 statistics项下选中Initial Solution（原始分析结 果）， v Correlation Matrix项下选中KMO and Bartletts test of sphericity（ KMO and Bartletts的球形检验）进行因子分析的适用性 检验； v Extraction（抽取）子对话框Method项下选中 Principal com-penents（主成分分析法）， v Extract （抽取）项下选中Eigenvalues overl， v 即选中抽取标准是特征值大于l的因素。 v KMO检验和巴特利球形检验的输出结果见表1。 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.650 Bartlett 的球形度检验近似卡方201.199 df45 Sig000 根据Kaiser(1974)的观点，KMO值大于09是最好的，大于08是比较好的， 大于07是中等水平，大于06较差，大于05是最低水平。如果KMO值小于0 5，则较不易作因子分析。 而对于巴特利特球形检验，在做因子分析时，要求Bartletts球形检验结果的近 似卡方值必须达到显著水平，即P005则表明该数据不适合做因 子分析。 而在此表中可以看到KMO值为065006，P005，表明该数据适合做因子 分析原变量之间具有明显的结构性和相关关系，具有较好的结构效度 关系分析 相关分析 主要说明： 1.变量之间有无关系，如年龄与顾客忠诚度之间是否有关系？ 2.有关系，是一种什么关系？正相关，或负相关？ 3.有关系，又是怎样影响的？年龄越大，越忠诚，抑或相反？ 关联分析回归分析 主要有主要有3 3大类大类 上述分析构成论文的核心内容 分析关系的类型分析关系的密切程度分析有无关系 相关分析 例如:考察年龄 或性别与10个 变量之间的关系 其他均可选择默认项，单击ok提交系统运行 操作步骤与过程： 打开依次选择“【 分析】【相关】 【双变量】”打 开对话框如图，将 待分析的12个指标 移入右边的变量列 表框内。 相关分析主要分析两个变量之间（1）有无关系？ （2）关系的密切程度 关联分析 概念 列联表是指一个频率对应两个变量的 表（一个变量用来对行分类，第二个 变量用来对列分类） 重要性 两个任务 分析两个变量之间有无关系 第一，根据收集到的样本数据产生二维 或多维交叉列联表 第二，在列联表基础上，对两两变量间 是否存在一定的相关性进行分析 列联表非常重要，它经常被用来分析 调查结果。它有两个基本任务： 列联表分析的SPSS操作 vStep01 打开主窗口 v选择菜单栏中的【Analyze( 分析)】【Descriptive tatistics(描述性统计)】 v【Crosstabs(列联表)】命令 ，弹出【Crosstabs(列联表) 】对话框 v这是列联表分析的主操作窗 口 Step02 选择行、列变量 v在【Crosstabs(列联表)】对话框左侧的候 选变量列表框中，选取一个或多个待分析 变量，将它们移入右侧的【Row(s)(行)】列 表框中，作为列联表的行变量。 v同理，选择若干候选变量移入右侧的【 Column(s)(列)】列表框中，作为列联表的 列变量。 Step03 选择层变量 v如果要进行三维或多维列联表分析，可以根 据需要选择控制变量进入【Layer(层)】列表 框中。该变量决定列联表的层。 v如果要增加另外一个控制变量，首先单击【 Next】按钮，再选入一个变量。单击【 Previous】按钮，可以重新选择以前确定的 变量。 Step04 行、列变量相关程度的度量 v在【Crosstabs(列联表) 】对话框中单击【 Statistics】按钮，在弹 出的对话框中可以根据 数据类型选择不同的独 立性检验方法和相关度 量。在对话框中选择输 出统计量（卡方），完 成后单击Continue】按 钮，返回主对话框。 Step05精确检验对话框 v 在【Crosstabs(列联表)】对 话框中单击【Exact tests精 确】按钮 v 在大样本以及数据格的数字 大于5的情况下，采用卡方检 验即可 v 当数据格中有小于5的数字时 或样本量小于30时，采用精 确检验为好 v 完成后单击【 Continue】按 钮，返回主对话框。 Step06 完成操作 v单击【OK】按钮，结束操作，SPSS软件 自动输出结果。 观测量统计处理摘要 v 各变量之间的多维频数分布表 v 卡方检验 数据格中有小于5的数 字，看Fishers后面 的Sig是否小于0.05， 小于0.05，有关系； 大于0.05，无关系 数据格中没有小于5的 数字，且样本量大于 30，看Pearson Chi- Squar后面的Sig是否 小于0.05，小于0.05 ，有关系；大于0.05 ，无关系 回归分析 2 逻辑斯谛回归 1.二项逻辑斯 谛回归 常用的有两种 线性回归 （略） 1 2. 多分变量的 逻辑斯谛回归 1.二项逻辑斯谛回归 v 最重要的逻辑斯蒂回归模型是logistic线性回归模型， 多元logit模型的形式为： v 其中， 是待估参数。根据上式可以得到优势的值 ： v 可以看出，参数 是控制其它 时 每增加一个单位 对优势产生的乘积效应。 v 概率p的值： Logistic回归模型 v最简单的logit线性模型为： v则优势为： v以上指数关系说明： 每增加1个单位，优 势变为原来的 倍； v此时的概率应为： 二项逻辑回归示例 对消费者工作与否进行统计分析，研究工作与否与各影响因素之间的关系。 营销数据（2项逻辑）.sav 因素(X1-X6)：比率变量如年龄、收入，有序变量如、等级1、等级2，二项分类的名 义变量如性别、学历，变量类型比较复杂。 编号 工作 与否 年龄 (x1) 等级1 （X2) 等级2 （X3) 性别（ X4) 收入（ X5) 学历（ X6) 11694215.69 21725314.46 32573219.74 424111211.25 523211210.45 616533275 72583223.16 81544216.66 91552227.97 1025911264 112642219.16 122361128.48 132423125.36 142484224.65 1525012212.84 二项逻辑回归示例 变量筛选方法这里 使用“forward conditional” 案例处理汇总 未加权的案例aN百分比 选定案 例 包括在 分析 中 15100.0 缺失案 例 0.0 总计15100.0 未选定的案例0.0 总计15100.0 计算过程中 的观测量和 缺失值的数 量，以及它 们的比重 二项逻辑回归示例 分析中，将响应变量 编码为0、1，分别对 应无工作、有工作。 从输出中看SPSS自动对两分变 量(Y)的哑变量编码： 因变量编码 初始值内部值 10 21 分类变量编码 频率参数编 码 (1) 性别151.000 210.000 是自变量X4分类变量 在模型中根据指示变 量方案所形成的新变 量表，分别对应男、 女。 不在方程中的变量 得分dfSig. 步骤 0变量X15.1391.023 X24.9741.026 X36.3281.012 X4(1)2.4001.121 X51.4381.230 X62.9211.087 总统计量9.6386.141 拟合起步前模型外 的变量的卡方检验 。x1x2x3变量的 sig小于0.05，有资 格进入模型。而其 他则大于0.05，无 资格进入模型 块 1: 方法 = 输入 模型系数的综合检验 卡方dfSig. 步骤 1步骤19.0956.004 块19.0956.004 模型19.0956.004 是3种常用的卡方统计量。因为拟合选择 的是默认的Enter,中有一步完成包含常数 项与6个变量的模型的拟合，所以模型的 步骤、块、模型的卡方值全部相等。 模型汇总 步骤-2 对数似然值Cox & Snell R 方Nagelkerke R 方 1.000a.7201.000 为模型拟合优度统计量。 -2 对数似然值 为0，说明拟合效果优良。 Cox & Snell R 方、Nagelkerke R 方值也较大，说明 由模型解释的回归变异较大，拟合效果很 好。 = Hosmer 和 Lemeshow 检验 = 步骤卡方dfSig. 1.00041.00 0 为拟合统计量。 其零假设为方程对数据 的拟合良好。Sig大于0.05，无法拒绝零 假设，即认为方程对数据的拟合良好。 Hosmer 和 Lemeshow 检验的随机性表 工作与否 = 1.00工作与否 = 2.00总计 已观测期望值已观测期望值 步骤 1122.0000.0002 222.0000.0002 311.00011.0002 40.00022.0002 50.00022.0002 60.00055.0005 以概率值为模型对有无工作的消费者是否对各个影响因 素有影响进行Hosmer 和 Lemeshow检验的列联表， 依据对观测值的预测，分为6个组，总计是每组观测量 总数。从数据看，已观测到的与预测的都相等，说明两 者之间相一致。 分类表a 已观测已预测 工作与否百分 比校 正 12 步骤 1 工作 与否 150100.0 2010100.0 总计百分比 100.0 是以0.5作为有无工作分界线得出的预测值与实际值的 比较表。可看出，准确率俱为100% 方程中的变量 BS.E,WalsdfSig.Exp (B)EXP(B) 的 95% C.I. 下限上限 步骤 1aX1-1.322E- 01 2967.02 8 1.986E -09 11.000.876.000. X2- 4.2 68E +01 27975.1 39 .0001.9992.912E- 19 .000. X3- 3.2 24E +01 56479.2 39 3.259E -07 11.0009.943E- 15 .000. X4(1)31.81743063.3 90 5.459E -07 1.9996.576E+ 13 .000. X5- 1.8 96E +01 11182.2 76 .0001.9995.847E- 09 .000. X6- 2.9 48E +01 8730.85 0 .0001.9971.568E- 13 .000. 常量494.274223366. 820 .0001.9984.575E+ 214 此为最后模型， 据此模型可计算 概率 需注意的是，由于还有几个变量没 有资格进入模型，所以还要再调整 2. 多分变量的逻辑斯谛回归 v前面讨论的logit模型为二分数据的情况，有 时候响应变量有可能取三个或更多值，即 多类别的属性变量。 v根据响应变量类型的不同，分两种情况： 响应变量为定性名义变量； 响应变量为定性有序变量； v当名义响应变量有多个类别时，多项logit模 型应采取把每个类别与一个基线类别配成 对，通常取最后一类为参照，称为基线-类 别logit. 多项logit模型 v预测变量为x的基线-类别logit模型为： v模型共有J-1个方程，每个方程有不同的参 数，这些效应依据与基线配对的类别而变 化； v软件可以同时拟合模型中的所有方程； v不管哪个类别作为基线，对于同一对类别 都会有相同的参数估计；即基线类别的选 择是任意的； 多项logit模型案例 data11-03.sav 案例处理摘要 N边际百分比 品牌品牌166135.8% 品牌227815.1% 品牌390849.2% 性别Male（男 ） 80443.5% Fem