數據分析需要注意的問題
1.要注意每種統計分析方法的適用範圍。
許多分析方法對數據的要求很高,如果樣本的分佈不符合要求,樣本量數量不足,或者存在大量的偽樣本,都會造成最後結果的偏差甚至是完全錯誤。比如,我們經常要使用的因子分析、聚類分析,如果樣本量不足,雖然也能夠通過SPSS獲得分析結果,但實際上這樣的分析結果沒有意義;
2.在選擇一種分析方法的同時,要按照方法的要求整理數據庫。
錯誤的數據庫格式對於研究有時是災難性的。我們在使用任何研究模型之前,都要考慮數據的適用性。同樣,數據的合理轉換也很重要。比如,我們經常會提問被訪者的出生年份而不是週歲年齡,這樣將會較少回答的偏差。我們把收集到的數據進行簡單的轉換,得到被訪者的年齡。出於計算的需要,我們還經常把幾個變量合併(或整理)成一個或者另外幾個變量;
3.如果必要,可以使用不同的研究方法對同一問題進行解釋,來互相驗證結論的真偽。
如果出現互相矛盾,一定要找到矛盾的原因,去偽存真。任何的'分析模型和方法都有其使用的侷限性,在一定場合會失效。片面的相信任何高級分析方法,哪怕是世界上最先進的分析模型,研究失誤都是必然的
4.數據分析結果要使用通俗易懂的語言或圖表進行描述,繁瑣高深的公式和過程不應該經常成為最終研究報告的一部分;
5.數據分析需要耐心和細緻,不能出現任何疏漏。哪怕是一點點的失誤,都可能產生“蝴蝶效應”,讓研究報告變的一錢不值;
6.統計分析方法高級不一定是最好的,簡單有效能夠解決問題才是最好的。
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