4573 1

[基础理论] 问卷调查常用数据分析方法有哪些? [推广有奖]

  • 0关注
  • 66粉丝

教授

55%

还不是VIP/贵宾

-

威望
1
论坛币
13016 个
通用积分
66.5122
学术水平
26 点
热心指数
25 点
信用等级
15 点
经验
8663 点
帖子
617
精华
0
在线时间
170 小时
注册时间
2016-12-6
最后登录
2017-4-8

相似文件 换一批

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币
问卷调查常用数据分析方法有哪些?

u=702176674,964489830&fm=23&gp=0.jpg


1.描述性统计分析
  包括样本基本资料的描述,作各变量的次数分配及百分比分析,以了解样本的分布情况。此外,以平均数和标准差来描述市场导向、竞争优势、组织绩效等各个构面,以了解样本企业的管理人员对这些相关变量的感知,并利用t检验及相关分析对背景变量所造成的影响做检验。

2.Cronbach’a信度系数分析
  信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性,一般多以内部一致性(consistency)来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。针对各研究变量的衡量题项进行Cronbach’a信度分析,以了解衡量构面的内部一致性。一般来说,Cronbach’a仅大于0.7为高信度,低于0.35为低信度(Cuieford,1965),0.5为最低可以接受的信度水准(Nunnally,1978)。

3.探索性因素分析(exploratory factor analysis)和验讧性因素分析(confirmatory factor analysis)
  用以测试各构面衡量题项的聚合效度(convergent validity)与区别效度(discriminant validity)。因为仅有信度是不够的,可信度高的测量,可能是完全无效或是某些程度上无效。所以我们必须对效度进行检验。效度是指工具是否能测出在设计时想测出的结果。收敛效度的检验根据各个项目和所衡量的概念的因素的负荷量来决定;而区别效度的检验是根据检验性因素分析计算理论上相关概念的相关系数,检定相关系数的95%信赖区间是否包含1.0,若不包含1.0,则可确认为具有区别效度(Anderson,1987)。

4.结构方程模型分析(structural equations modeling)
  由于结构方程模型结合了因素分析(factor analysis)和路径分析(path analysis),并纳入计量经济学的联立方程式,可同时处理多个因变量,容许自变量和因变量含测量误差,可同时估计因子结构和因子关系。容许更大弹性的测量模型,可估计整个模型的拟合程度(Bollen和Long,1993),因而适用于整体模型的因果关系。在模型参数的估计上,采用最大似然估计法(Maximum Likelihood,ML);在模型的适合度检验上,以基本的拟合标准(preliminary fit criteria)、整体模型拟合优度(overall model fit)以及模型内在结构拟合优度(fit of internal structure of model)(Bagozzi和Yi,1988)三个方面的各项指标作为判定的标准。在评价整体模式适配标准方面,本研究采用x2(卡方)/df(自由度)值、拟合优度指数(goodness.of.f:iJt.in.dex,GFI)、平均残差平方根(root—mean.square:residual,RMSR)、近似误差均方根(root-mean—square-error-of-approximation,RMSEA)等指标;模型内在结构拟合优度则参考Bagozzi和Yi(1988)的标准,考察所估计的参数是否都到达显著水平。


二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:数据分析方法有哪些 数据分析方法 问卷调查 数据分析 分析方法 问卷调查常用数据分析方法有哪些 问卷调查方法 数据分析 数据分析师 数据分析方法

沙发
CDA网校 学生认证  发表于 2022-2-16 14:57:13 |只看作者 |坛友微信交流群

使用道具

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加好友,备注cda
拉您进交流群

京ICP备16021002-2号 京B2-20170662号 京公网安备 11010802022788号 论坛法律顾问:王进律师 知识产权保护声明   免责及隐私声明

GMT+8, 2024-11-22 23:05