定性属性数据分析复习题

属性数据分析复习题

一、 填空（每题4分，共20分）

1. 按数据取值分类，人的身高，性别，受教育程度分别属于计量数据，名义数据，有序数据

2. 度量定性数据离散程度的量有离异比率， G-S 指数，熵

3. 分类数据的检验方法主要有2χ检验和似然比检验

4. 二值逻辑斯蒂线性回归模型的一般形式是011ln 1k k p x x p

βββ=+++- 5. 二维列联表的对数线性非饱和模型有 3 种

二、 案例分析题（每题20分，共60分）

1.P40习题二1，给出上分位数20.05(5)11.07χ=

0123456:0.3,0.2,0.2,0.1,0.1,0.1H p p p p p p ======

220.0518.0567(5)11.07χχ=>=,落入拒绝域，故拒绝原假设，即认为这些数据与

消费者对糖果颜色的偏好分布不相符

2.P42表

3.1独立性检验，给出上分位数2

0.05(1) 3.84χ= 012:H p p =（即认为肺癌患者中吸烟比例与对照组中吸烟比例相等） 112:H p p ≠

未连续性修正的：

22

2

2112212210.051212()106(6011332)9.6636(1) 3.8463439214n n n n n n n n n χχ++++-?-?===>=??? 带连续性修正的：

22

11221221220.051212(||)106(|6011332|53)27.9327(1) 3.8463439214

n n n n n n n n n n χχ++++--?-?-===>=??? 均落入拒绝域，故拒绝原假设，即认为肺癌患者中吸烟比例与对照组中吸烟比例不等

3.P83表

4.3 独立性检验，给出上分位数2

0.05(2) 5.99χ= 0:ij i j H p p p ++=（即认为男性和女性对啤酒的偏好无显著性差异）

220.0590.685(2) 5.99χχ=>=，落入拒绝域，故拒绝原假设，即认为男性和女性对

啤酒的偏好有显著性差异

三、简答（每题10分） 1.谈谈你对p 值的认识

P 值是：

1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。

2) 拒绝原假设的最小显著性水平。

3) 观察到的(实例的)显著性水平。

4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。 P 值（P value ）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P 值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P 值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P 值越小，表明结果越显著。

统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P<0.01 为非常显著

2.写出三维列联表各种独立性之间的关系

(,)(,)(,)(,)(,,)(,)(,)(,)(,)(,)BA BC A BC CA CB AB AC A B C B AC CA CB AB AC C AB BA BC ????????????????????????

11属性数据分析

技能训练十一属性数据分析 一、训练目的与要求 1．掌握属性数据分析方法。 2．掌握属性数据分析图表与原图形的组合。 二、训练准备 1．训练数据：本训练数据保存于文件夹Exercise-11中。 2．预备知识：属性分析的方法。 三、训练步骤与内容 1．数据准备 将训练数据复制，粘贴至各自文件夹内。 启动MAPGIS主程序。在主菜单界面中，点击参数按钮，在弹出的对话框中，设置工作目录最终指向Exercise-14（盘符依据各人具体情况设置）。 2．属性分析 执行如下命令：空间分析?空间分析?文件?装载区文件，加载要进行属性分析的数据文件。 Step1: 加载数据文件中所提供 的REGION.WP区文件 执行如下命令：属性分析?单属性分类统计?立体饼图，选择属性分析类型。

Step2: 属性 Step3: 选择分类属性字段为小麦，保留属性字段为乡名、水稻、玉米Step4: 设置分类方式为分段方式 Step5: 确定，退出设置 分类值域按图中所示输 入

分类统计结果图 3．保存文件 执行如下命令：文件?保存当前文件，换名保存属性分析所生成的图形文件，系统生成的表格文件（*.WB）不需要保存。 Step: 将缺省文件名改为“属性分析”，点 击保存按钮。按此方法依次将线、区 文件名均改为“属性分析” 4．文件组合 执行如下命令：图形处理?输入编辑?打开已有工程文件，打开所提供的Exercise-14.MPJ，在工程文件管理窗口，点击鼠标右键，选择“添加项目”选项，将前面生成的属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP添加进此工程文件。 关闭REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件。 执行如下命令：其它?整块移动，调整属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP三个图形文件的位置，使与主图位置相适应。若此三个图形与主图相比过大的话，执行如下命令：其它?整图变换?键盘输入参数，来进行调整（注意应确定REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL 和LINE.WL四个文件处于关闭状态）。

定性数据分析第二章课后答案(供参考)

第二章课后作业 【第1题】 解：由题可知消费者对糖果颜色的偏好情况（即糖果颜色的概率分布），调查者 取500块糖果作为研究对象，则以消费者对糖果颜色的偏好作为依据，500块糖果的颜色分布如下表1.1所示： 表1.1 理论上糖果的各颜色数 由题知r=6，n=500，我们假设这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布是相符，所以我们进行以下假设: 原假设：:0H 类i A 所占的比例为)6,...,1(0==i p p i i 其中i A 为对应的糖果颜色，)6,...,1(0=i p i 已知，16 10=∑=i i p 则2χ检验的计算过程如下表所示： 在这里6=r 。检验的p 值等于自由度为5的2χ变量大于等于18.0567的概率。在Excel 中输入“)5,0567.18(chidist =”，得出对应的p 值为05.00028762.0<<=p ，故拒绝原假设，即这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布不相符。 【第2题】 解：由题可知 ，r=3，n=200，假设顾客对这三种肉食的喜好程度相同，即顾客 选择这三种肉食的概率是相同的。所以我们可以进行以下假设：

原假设 )3,2,1(3 1 :0==i p H i 则2χ检验的计算过程如下表所示： 在这里3=r 。检验的p 值等于自由度为2的2χ变量大于等于15.72921的概率。在Excel 中输入“)2,72921.15(chidist =”，得出对应的p 值为 05.00003841.0<<=p ，故拒绝原假设，即认为顾客对这三种肉食的喜好程度是 不相同的。 【第3题】 解：由题可知 ，r=10，n=800，假设学生对这些课程的选择没有倾向性，即选 各门课的人数的比例相同,则十门课程每门课程被选择的概率都相等。所以我们可以进行以下假设： 原假设)10,...,2,1(1.0:0==i p H i 则2χ检验的计算过程如下表所示： 在这里10=r 。检验的p 值等于自由度为9的2χ变量大于等于5.125的概率。在Excel 中输入“)9,125.5(chidist =”，得出对应的p 值为05.0823278349.0>>=p ，

第七章 数据分析的定性方法

第七数据分析的定性方法 数据分析是指对你所见、所闻、所读到的信息进行组织以便更好地理解所获信息。通过分析浙西数据，你可以描述状态、进行解释、提出假设、构建理论，并将你的结论与其他结论进行观念。而要实现这一目标，必须首先对所收集的资料进行分类、汇总、建模和解释。 学习目标： ?重述定性与定量数据分析方法的区别； ?理解项目研究过程中三个阶段上所采用的定性数据分析方法； ?了解并应用若干定性数据分析方法； ?讨论各种可用于定性数据分析的计算机程序。 7.1 引言 定性数据分析方法的发展，由原来的操作上的不严谨性而受到批判，如今的广泛运用。 7.2 定性与定量数据分析的异同 回顾： 定性分析与定量分析的异同 数据收集过程中——制定备忘录，思考基本概念单位或基本概念类型 分析过程中采用的方法——内容分析（content analysis）、持续比较分析(constant comparative analysis)、构建矩阵(matrix building)、绘制图表(mapping)、渐进法(successine approximation)、域分析(domain analysis)、分类构架(taxonomy building)、识别理想型(ideal type identification)、构建事件结构和创建模型(event-structure building and modeling )。 定量研究对数据及研究程序的要求——简明、清晰： a)使读者确信并能够证明报告中的结论 b)利用数据进行二次分析 c)使得研究大体上能够被重复 d)更容易发现欺骗或疏忽 7.3 定性分析 概念：把数据按照主题、概念或特征加以分类，进行分析。研究人员提出新概念、规范概念性定义并研究概念之间的关系。 麦尔斯和哈伯曼（1994）提出，数据分析包括三个方面：筛选数据、展示数据和归纳或证明

LFA457数据分析向导资料

LFA447数据分析向导 1．新建／打开数据库 打开分析软件Proteus LFA Analysis。弹出如下界面： 如果要把导入数据保存在原有的数据库中，选择数据库所在的文件夹，双击打开该数据库。 如果要为导入数据新建一个数据库，选择存盘路径，在“文件名”中输入数据库文件名，点击“打开”，软件会自动创建一个新的数据库文件。 随后出现数据库管理窗口：

注：LFA Proteus的数据以Access数据库文件（*.mdb）的形式进行管理。LFA447（Nanoflash）的原始数据文件（*.dat）需要导入到数据库文件中，一个数据库文件可存放多个测量数据。从数据分类管理的角度出发，一般建议为每一批样品单独创建一个数据库。 2.导入LFA447数据文件／设定材料属性 点击“LFA数据库”窗口的“数据库”菜单下的“导入LFA447文件”，弹出“选择导入文件”对话 框：

选择所要导入的数据文件，点击“打开”，弹出“导入–材料选择”对话框： 如果在数据库中原已有该材料的信息，只需在材料列表中“选择已有材料”即可；如果是新建的数据库或原数据库中没有该材料的信息，则“定义新材料”，点击“下一步”，弹出“材料定义”对话框： LFA Proteus中每一个测试数据都有相应的材料属性定义，包含样品的名称、密度、比热表、热膨胀系数表、热扩散系数表等信息，其中比热、热膨胀与热扩散系数三个表格可通过点击“对应表”按钮进行设定。对于单层样品： 如果仅仅是热扩散系数测试，三个表都不需链接，直接点击“完成”。 如果除热扩散测试外还同时使用比较法计算比热，则此时先可点击“完成”，待比热计算完成后使用“导出比热表”的方法重新对材料属性中所链接的比热表进行设定。（详见LFA比热与导热系数计算方法） 如果已有比热的文献值（或使用其它仪器得到的测量值），需要链接到材料属性中，以便结合热扩散测试结果进一步计算导热系数，则在“比热表”的选项卡中点击“对应表…”，弹出如下窗

定性研究的论文案例

竭诚为您提供优质文档/双击可除 定性研究的论文案例 篇一：定量与定性研究的比较分析(结合案例分析) 基于“流动子女教育问题”对定量与定性研究的比较分析在做定量研究和定性研究的比较之前，我们必须弄清楚两者的概念，才能找准方向，但要我完整的解释什么是定量研究和定性研究，我是做不到的。只能根据文献资料做一个简单粗浅的解释。 一、概念界定定性研究又叫质性研究，它是指通过发掘问题、理解事件现象、分析人类的行为与观点来对社会现象的质的分析和研究，通过对社会现象发展过程及其特征的深入分析，对社会现象进行历史的、详细的考察，解释社会现象的本质和变化发展的规律。定量研究又叫量化研究，它是指在数学方法的基础上，确定事物某方面量的规定性的科学研究，通过研究社会现象的数量特征、数量关系和数量变化，进而去分析、考验、解释以及预测社会现象的发展趋势的研究方法和过程。 二、比较分析

根据阅读《流动人口子女教育研究的现状与趋势》（定性研究）与《关于长沙市进城农民工子女教育问题的调查与思考》（定量研究）这两篇关于流动子女教育问题主题的文献，以及结合“社会研究方法”课程的学习，我主要谈一下定性研究与定量研究的研究方法和研究逻辑方面的区别：（一）研究方法 关于两者研究的基本方式。《流动人口子女教育研究的现状与趋势》这篇定性研究文章主要是采取了“文献研究”的方式。通过对已有统计资料及相关教育文献的研究，如它开篇就例举了5篇对一个城市(如上海市、厦门市)或城市中的某一个区范围内的流动人口子女教育总体状况的调查，也运用了一些文献中可以适用的数据来了解流动人口对其子 女教育的意向状况和民工学校(打工子弟学校)的情况，探讨文献研究中关于流动人口子女教育问题的原因分析以及根 据现有资料来发现目前此领域的研究趋势，最终分析研究所得的资料提出自己对于今后对流动人口子女教育问题的研 究方向应深入和发展的几点意见。整篇文章作者都只是做一些总结和阐述，来描述性地解释流动子女教育研究的现状及趋势及解释一些问题的理解。因此，在研究方式上定性研究对于数据上的要求不是很高，也就是不注重对数据的具体分析。而是要求研究者有敏锐的洞察力，来分析自己所掌握的资料等来运用历史回顾、文献分析、访问、观察、参与经验

数据属性

数据属性 数据具有数值属性、物理属性。在数据处理上数据又具有集合性、隶属性、稳定性、方便性、重复性、共同性、指向性以及运算规则及运算约束。我们先看一个命题，求一个苹果和一个梨的和？由于它们的物理属性不同，我们不能求出它们的和。再看命题现在有一个苹果和一个梨，问是否满足3个人，每人一个苹果或梨，由于物理属性转移到“人”概念下的“个”，所以必须先进行加法运算，其结果是分析命题的依据。数据是复杂的，它可以是任何介质上所记录的信息，比如我们可以对文字信息进行拷贝、连接、检索、删除，都是数据概念下的操作。 详细解释 进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。 柯岩《奇异的书简·船长》：“ 贝汉廷分析着各个不同的数据，寻找着规律，终于抓住了矛盾的牛鼻子。”数据（data）是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。可以是数字、文字、图像，也可以是计算机代码。对信息的接收始于对数据的接收，对信息的获取只能通过对数据背景的解读。数据背景是接收者针对特定数据的信息准备，即当接收者了解物理符号序列的规律，并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时，便可以获得一组数据所载荷的信息。亦即数据转化为信息，可以用公式“数据+背景=信息”表示。 编辑本段计算机科学中的解释 数据：在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据，数据经过加工后就成为信息。 在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。是组成地理信息系统的最基本要素，种类很多。 按性质分为 ①定位的，如各种坐标数据；②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。 按表现形式分为

定量研究论文

定量研究论文 Final revision by standardization team on December 10, 2020.

论定量研究在社会研究中的运用 【摘要】定量研究和定性研究是社会科学研究领域中两种相对立的范式。尽管他们之间在哲学层面和技术层面都存在着区别，但是这两种方法的最终目的都是为了增加研究过程和结果的科学性和客观性。所以，在社会工作研究和工作中，只有将定量研究和定性研究方法并用才是科学的做法。 【关键词】定量研究社会工作方法论 社会工作是是助人自助的专业行为，在社会工作实践中，社工经常会遇到各种复杂的案例，需要解决各种社会问题，而在解决问题之前，对于社工最重要的就是要能全面的分析案主，帮助案主挖掘出产生问题的原因，即隐藏在某些表面现象后面的本质问题。在寻找问题根源，最求真理的过程中，社工的认识始终处于一个不断地建立一打破一重新建立的循环中逐渐发现解决问题的方法或真理。这个过程是一个复杂的过程，社工往往会走很多弯路，甚至失败，走入“绝境”。因此，作为专业的社会工作者，就必须使用科学合理的社会科学研究方法。社会科学研究方法有很多，定量研究和定性研究是其中的两种方法，在本文中，笔者将围绕定量研究谈谈在社会工作过程中的运用。 一、概念的界定 定量研究也称量化研究，它的思想起源于法国大革命和第一次工业革命，法国大革命使得民主思想深入人心；第一次工业革命之后，由于工业的发展和物质进化的激发，哲学的自然主义兴起，对科学的内容和形式给予了更多的重视。对民主与科学的崇尚逐步取代了宗教和神权，更多的自然主义的科学家关心社会问题，间接地的促进了社会科学研究的发展。目前，社会科学界对““定性研究方法”并无明确的定义。定量研究是指确定事

GIS中的数据分析

二、GIS中的数据分析 第1节空间数据分析 地理信息系统(GIS)与—般的计算机辅助制图(CAM／CAD)系统的主要区别在于GIS具有空间数据的分析、变换能力。除一些基本的变换功能如数据更新、比例尺变换，投影变换外．主要的空间分析和变换功能为地理数据的拓扑和空间状况运算，属性综合运算，几何要素与属性的联合运算等。为了完成这些运算，GIS一般都以用户和系统交互的形式提供以上分析处理能力。应指出，栅格数据结构与矢量数据结构的空间分析方法有所不同。一般来说，栅格结构组织数据的空间分析方法要简单一些。 下图以分级结构形式概括的各种空间分析类型和方法:

图: GIS空间分析方法 一、综合属性数据分析 GIS中属性数据一般采用关系型数据库管理，因此，关系数据库中各种分析功能都可以对属性性数据进行分析。 (一)数学计算 属性数据中的数字型数据可以进行“加”、“减”、“乘”、“除”、“乘方”等数学运算，以产生新的属性值，如人口数／图斑面积(km)＝人口密度。 (二)逻辑运算 逻辑运算的基本原理是布尔代数，这种逻辑分析几乎可以在所有

的空间分析中得到应用。它按属性数据的组合条件来检索其他属性项目或图形数据，以及进行空间聚类. (三)单变量分级分析 属性的单变量分级分析是把单个属性作为变量，依据布尔逻辑方法分成若干个类别。这种分析方法，可进行属性数据的合并式转换，把复杂的属性类别合并成简单的类别,以实现空间聚合 (四)多变量统计分析 多变量统计分析主要用于数据分类。在GIS中存储的数据具有原始的性质，以便用户可以根据不同的使用目的，进行任意提取和分析，特别是对于观测和取样数据．随着采用的分类和内插方法的不同，得到的结果有很大的差异, 因此,在大多数情况下, 首先是将大量未经分类的属性数据输入信息系统的数据库，然后要求用户建立具体的分类算法，以获得所需要的信息。 1．变量筛选分析 随着现代数据收集系统的不断改进，在一个取样点上常可以收集到几十种原始变量。在这些变量中有许多是相互关联的，可以通过寻找一组相互独立的变量，使多变量数据得到简化，这就是变量筛选分析。常用的变量筛选方法有主成分分析法、主因子分析法和关键变量分析法等。 主成分分析是以取样点作为坐标轴，以属性变量作为矢量矩阵，研究属性变量之间的亲疏关系。 主因子分析是以属性变量作为坐标轴，以取样点作为矢量矩阵,

属性数据与空间数据

属性数据与空间数据 1. 属性数据 地理要素具有描述性属性，与空间数据相对应的描述性数据。 2. 空间数据 空间数据是用来描述来自于现实的目标，将数据统一化，借以表明空间实体的形状大小以及位置和分布特征。定位是指在已知的坐标系里空间目标都具有唯一的空间位置；定性是指有关空间目标的自然属性，它伴随着目标的地理位置；时间是指空间目标是随时间的变化而变化；空间关系通常一般用拓扑关系表示。空间数据是一种用点、线、面以及实体等基本空间数据结构来表示人们赖以生存的自然世界的数据。空间数据是数字地球的基础信息，数字地球功能的绝大部分将以空间数据为基础。现在空间数据已广泛应用于社会各行业、各部门，如城市规划、交通、银行、航空航天等。随着科学和社会的发展，人们已经越来越认识到空间数据对于社会经济的发展、人们生活水平提高的重要性，这也加快了人们获取和应用空间数据的步伐。 空间数据是数据的一种特殊类型。它是指凡是带有空间坐标的数据，如建筑设计图、机械设计图和各种地图表示成计算机能够接受的数字形式。 3. 空间数据结构 空间数据结构是空间数据在计算机内的组织和编码形式。它是一种适合于计算机存贮、管理和处理空间数据的逻辑结构，是地理实体的空间排列和相互关系的抽象描述。它是对数据的一种理解和解释。空间数据结构又是指空间数据的编排方式和组织关系。空间数据编码是指空间数据结构的具体实现，是将图形数据、影像数据、统计数据等资料按一定的数据结构转换为适合计算机存储和处理的形式。不同数据源采用不同的数据结构处理，内容相差极大，计算机处理数据的效率很大程度取决于数据结构。 4. 特点 目标构成数据库的逻辑过程 随着信息技术的飞速发展和企业界新需求的不断提出，以面向事务处理为主的空间数据库系统已不能满足需要，信息系统开始从管理转向决策处理，空间数据仓库就是为满足这种新的需求而提出的空间信息集成方案，它有四个特点： ①主题与面向主题：与传统空间数据库面向应用进行数据组织的特点相对应，空间数据仓库中的数据是面向主题进行数据组织的。它在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类,并加以抽象地分析利用。 ②集成的数据：空间数据仓库的数据是从原有的空间数据库数据中抽取来的。因此在数据进入空间数据仓库之前，必然要经过统一与综合，这一步是空间数据仓库建设中最关键最复杂的一步，所要完成的工作包括消除源数据中的不一致性和进行数据综合计算。 ③数据是持久的：空间数据仓库中的数据主要供决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一般情况下并不进行修改操作。空间数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内的数据内容，是不同时间的空间数据库快照的集合和基于这些快照进行统计、综合和重组导出的数据，而不是联机处理的数据。空间数据库中进行联机处理的数据经过集成输入到空间数据仓库中，一旦空间数据仓库存放的数据已经超过空间数据仓库的数据存储期限，这些数据将从空间数据仓库中删去。 ④数据是随时间不断变化的：空间数据仓库的数据是随时间的变化不断变化的，它会不断增加新的数据内容,不断删去旧的数据内容,不断对数据按时间段进行综合。空间数据仓库用于支撑空间决策支持系统，它由四大部分组成：数据源、空间数据库系统、空间

定性数据分析论文

2014—2015学年第一学期《定性数据》期末论文 题目不同年级与性别对奖助学金渴望度定性数据分析姓名常XX 学号20120623104 学院数学与统计学院 专业统计专业 2014年12月18 日

不同年级与性别对奖助学金渴望度定性数据分析 摘要：定性数据分析是数据分析的一个重要内容，它在实践中有着广泛的应用，如问卷调查、产品检验、医学统计等领域中经常用到列联表的定性数据分析来。列联表的定性数据分析不 χ检验、似然比检验、相合性的度仅可以分析分类特征之间的相互依赖关系，还可以进行2 χ检量和检验、计算相关系数作相关分析也可以进行一致性与读了性的检验。本文主要采用2验、似然比检验、相合性的度量和检验来对不同年级、不同性别的大学生对奖助学金渴望度的独立性、相合性检验，最终得到对奖助学金的渴望度与性别无关、与年级有关。 χ检验似然比检验相合性度量 关键词列联表2

一、问题简述 为了解高某校不同年级不同性别的大学生对奖助学的渴望程度，对某校大一年级、大二年级共80位同学关于奖助学金的调查，并取其中的年级、性别、渴望度三个指标生成列联表，对列联表做定性数据分析。 二、符号说明 2χ ：卡方统计量 2ln -Λ：似然比统计量 U ：统计量 p ：概率 τ ：相合性度量统计量 三、理论方法 理论：列联表一般来说，有二维的r c ? 列联表，假设将n 个个体根据两个属性A 和B 进行分类，属性A 有r 类：1, ,r A A ，属性B 有c 类：1,,c B B 。n 个个体中既属于i A 类又属于j B 类的有ij n 个。得如下二维的r c ?列联表： 表一

定型数据分析论文

评分表 题目：探讨大学生是否是党员对智育成绩高能入党的看法 学号：xxxx 姓名：xxxx 评分标准 项目要求分值得分 写作1.题目恰当 2.摘要书写合理、规范10 3.图表,公式规范 4.引用,注释规范 10 5.文章书写结构合理,语言流畅, 结构完整。无错别字 30 内容6.观点合理10 7.分析方法,手段合理恰当。30 8.结论可信10 合计100

定性数据分析期末论文 题目：探讨大学生是否是党员对智育成绩高能入党的看法班级：xxx级数学与应用数学xxx班 姓名: xxx 学号: xxx

探讨大学生是否是党员对智育成绩高能入党的看法 摘要 1、目的 为了更好的建立党员与群众之间的关系，党员与党员之间的关系，从而更科学更具体的发展我们系的党员。我们通过调查2011级四个班的学生们对是否是党员与对智育成绩高能入党的看法。通过这个调查了解同学们的心声，听听她们的意见。 2、方法 通过对2011级四个班的同学进行发问卷的形式进行调查，了解他们对智育成绩高能否入党的看法，并对这个数据进行收集整理分析，其中对数据进行分层与压缩处理，其中压缩包括层压缩，行压缩，列压缩，分别用Excel和spss软件，把数据表示成直观的图表表示和数据处理结果的直观显示。 3、结果 通过对2011级四个班的同学进行问卷调查，并对数据进行分析处理结果如下： G=5986 H=3682 Kendall T系数T=0.1533 se（T）=0.4417 U=T/se(T) =0.3471 P=P(N(0,1) ≥0.3471)≈0 Gamma系数r=0.2383 se(r)=0.6992 U=r/ se(r) =0.3408 P=P(N(0,1) ≥0.3408)≈0 Somers 系数se(d B|C)=0.2417 U= d B|C/ se(d B|C) P=P(N(0,1)

定性数据分析论文

. .. 2014—2015学年第一学期《定性数据》期末论文 题目不同年级与性别对奖助学金渴望度定性数据分析姓名常XX 学号20120623104 学院数学与统计学院 专业统计专业 2014年 12月 18 日

不同年级与性别对奖助学金渴望度定性数据分析 摘要：定性数据分析是数据分析的一个重要内容，它在实践中有着广泛的应用，如问卷调查、产品检验、医学统计等领域中经常用到列联表的定性数据分析来。列联表的定性数据分析不 χ检验、似然比检验、相合性的度仅可以分析分类特征之间的相互依赖关系，还可以进行2 χ检量和检验、计算相关系数作相关分析也可以进行一致性与读了性的检验。本文主要采用2验、似然比检验、相合性的度量和检验来对不同年级、不同性别的大学生对奖助学金渴望度的独立性、相合性检验，最终得到对奖助学金的渴望度与性别无关、与年级有关。 χ检验似然比检验相合性度量 关键词列联表2

一、问题简述 为了解高某校不同年级不同性别的大学生对奖助学的渴望程度，对某校大一年级、大二年级共80位同学关于奖助学金的调查，并取其中的年级、性别、渴望度三个指标生成列联表，对列联表做定性数据分析。 二、符号说明 2χ ：卡方统计量 2ln -Λ：似然比统计量 U ：统计量 p ：概率 τ ：相合性度量统计量 三、理论方法 理论：列联表一般来说，有二维的r c ? 列联表，假设将n 个个体根据两个属性A 和B 进行分类，属性A 有r 类：1, ,r A A ，属性B 有c 类：1,,c B B 。n 个个体中既属于i A 类又属于j B 类的有ij n 个。得如下二维的r c ?列联表： 表一 其中，,i ij j n n += ，1, ,;i r = j i ij n n +=，1,,,i j i j j c n n n ++===。 如果n 个个体根据三个或三个以上的属性分类，就会有三维或三维以上的列联表，对于高维的列联表一般将其压缩为二维列联表在对数据进行统计分析或对高维列联表进行分层在检验。

(完整版)定性分析和定量分析的区别和联系

定性分析和定量分析的区别和联系 定性--用文字语言进行相关描述 定量--用数学语言进行描述 定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；; 定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；; 定量分析使之定性更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论 定量分析是依据统计数据，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。定性分析则是主要凭分析者的直觉、经验，凭分析对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对分析对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的一种方法。相比而言，前一种方法更加科学，但需要较高深的数学知识，而后一种方法虽然较为粗糙，但在数据资料不够充分或分析者数学基础较为薄弱时比较适用，更适合于一般的投资者与经济工作者。因此，本章以后几节所做的分析基本上以定性分析为主。但是必须指出，两种分析方法对数学知识的要求虽然有高有低，但并不能就此把定性分析与定量分析截然划分开来。事实上，现代定性分析方法同样要采用数学工具进行计算，而定量分析则必须建立在定性预测基础上，二者相辅相成，定性是定量的依据，定量是定性的具体化，二者结合起来灵活运用才能取得最佳效果。 不同的分析方法各有其不同的特点与性能，但是都具有一个共同之处，即它们一般都是通过比较对照来分析问题和说明问题的。正是通过对各种指标的比较或不同时期同一指标的对照才反映出数量的多少、质量的优劣、效率的高低、消耗的大小、发展速度的快慢等等，才能为作鉴别、下判断提供确凿有据的信息。 应用: 在证据法学研究中，定性分析方法和定量分析方法各有长处，可以相辅相成。但是由于我国证据法学的研究人员比较熟悉定性分析方法，所以有必要特别强调定量分析方法的功能和重要性。例如，我们不仅要分析某个证据规则是好还是不好，而且要分析其利弊比例……等等 专利分析法分为定量分析和定性分析两种。定量分析即对专利文献的外部特征（专利文献的各种著录项目）按照一定的指标（如专利数量）进行统计，并对有关的数据进行解释和分析。定性分析是以专利的内容为对象，按技术特征归并专利文献，使之有序化的分析过程。通常情况下需要将二者结合才能达到较好的效果。

关于大数据分析结课论文

大数据论文 摘要数据发展到今天，已不再是一个新的概念，基于大数据技术的应用也层出不穷，但作为一项发展前景广阔的技术，其很多作用还有待挖掘，比如为人们的生活带来方便，为企业带来更多利益等。现今，互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它，又怎样使它拥有不可估量的价值呢？这就需要不断去研究开发，让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来，并加以分析利用呢，大数据技术应运而生。大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨，从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入，简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法，并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后，以网络信息安全为例，阐述了该领域的大数据分析过程和方法。 关键词大数据；数据挖掘；深度学习；大数据分析；网络信息安全一、大数据概述

1.1大数据的定义和特征 目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报 告，在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵：（1）符合大数据标准的数据集大小是变化的，会随着时间推移、技术进步而增长；（2）不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）[2]。根据麦肯锡的定义可以看出，数据集的大小并不是大数据的唯一标准，数据规模不断增长，以及无法依靠传统的数据库技术进行管理，也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。 在日新月异的IT业界，各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个，即5" V”特征：Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多，也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多，既可包含各种结构化数据类型，又可包含各种非结构化数据类型，乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化，而且变化频率高、速度快、范围广，数据形态具有极大的动态性，处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。

定性数据分析第三章课后答案

第三章课后习题作业 9、对72个可疑患者用两种不同的方法进行检测，检测结果如下： 问：检测方法1阳性和阴性的比例是否与检测方法2阳性和阴性的比例相同？ 解： （1）提出原假设 根据题意，我们假设检测方法1阳性和阴性的比例与检测方法2阳性和阴性的比例是相同。即： 原假设：011:,H p p ++= 备选假设：011:H p p ++≠ （2）选择检验统计量 如果边缘齐性检验问题的原假设成立时，因为121122211221,p p p p p --==，可见参数个数为2，并且似然函数为 2221121122211211)21()()()()()(),(121112112212111211n n n n n n n n p p p p p p p p p L --==++ 所以11p 、12p 和2112p p =极大似然估计分别为n n p 1111?=、n n p 2222?=和n n n p p 2)(??21122112+==。从而得到边缘齐性检验问题的2χ检验统计量和似然比检验统计量)ln(2Λ-，它们分别为： 2 χ检验统计量：211222112212 1 22 )(?)?(n n n n p n p n n i j ij ij ij +-= -=∑∑==χ 似然比检验统计量：

???? ??+++-=??? ? ??-=Λ-∑∑==21211221122112122 12 12ln 2ln 2?ln 2)ln(2n n n n n n n n n p n n i j ij ij ij 它们都有渐近2χ分布，其自由度都是4-2-1=1。 （3）计算检验统计量和p 值，并作出决策 则McNemar 2χ检验统计量和似然检验统计量)ln(2Λ-的值分别为： 39 18)918(2 2 =+-= χ 05818.392918ln 9182918ln 182)ln(2=??? ? ? ?++?+-=Λ- 我们在Excel 中分别输入“)1,3(chidist =”和“)1,05818.3(chidist =”，可得 到2χ检验统计量和似然检验统计量)ln(2Λ-的p 值分别为： 083264517.0)3)1((2=≥=χP p 080331601 .0)05818.3)1((2=≥=χP p 由于p 值都不小，我们不能拒绝原假设，从而认为检测方法1阳性和阴性的比例与检测方法2阳性和阴性的比例是相同。 13、某肿瘤学专家在11年里对4万多个中年人的生活方式进行了观察。发现在喜爱腌制食品的男性中，每500人中就有1人患胃癌。这是很少吃腌制食品男性的两倍。令A 表示患胃癌，B 表示喜爱腌制食品。B 作为A 的风险因素，试求其相对危险度和优比。 解：由题意知，A 表示患胃癌，B 表示喜爱腌制食品，则相应的概率四格表为：

定性研究论文框架：学术论文的八股文写作方法

写在前面： 大部分的学术论文，基本遵循了“前言/背景介绍→文献回顾→研究方法/设计→研究结果→讨论”的框架。换句话说，当你在写作一篇学术论文时，完全可以按照上述路径架构自己的论文，然后在这个框架中，填充自己的具体研究内容就可以了。 前言/背景介绍 描述研究所涉及的相关社会背景和清晰阐述具体研究问题。如研究在哪里开展的，研究的社 会背景和脉络是什么，以及本研究对该领域的实践和政策等方面的有什么重要意义。 将本研究问题和具体的研究目标跟与此相关的社会问题、健康问题或相关知识、理论联系起来。简要论述为什么定性研究方法适用于该研究问题。 文献回顾 首先，回顾与本研究问题相关的最新研究发现。 其次，简要讨论相关的，尤其是研究对象相关理论视角。 然后，指出在回应类似研究问题的复杂性时采用不同研究方法可能会遇到的局限。 最后，总结以往研究的优点和不足。 研究方法 研究方法部分应详细阐述开展本研究的原因、研究过程以及执行步骤。应注意，如果定性研 究只是研究所采取的混合研究方法（mixed methods）的一个组成部分，那么在文章中应尽早 明确这一点。 描述研究者的价值判断或者所持观点和立场，包括可能会影响到研究过程和结果的研究者的 个人特征和背景。描述作者的反身性（reflexivity）不仅能使读者清楚地认识到作者是如何看 待研究对象和研究本身，而且对透明化（transparent）研究过程具有重要意义。此部分一般需交代以下各方面要求的内容，但也视具体研究而定，如不适用，请简述原因： 01具体研究方法 确定具体的研究视角或方法（例如传记法、叙事研究法、民族志法、扎根理论法、现象学法 和影像发声方法等）。 简要描述研究中用到的理论视角和关键概念（允许使用图表来帮助理解这些概念）。 告诉读者关于选择研究方法的基本原理，为什么这个方法适合此研究问题，以及所选的研究 方法将如何完成论文所描述的研究目标。 02招募和抽样过程 详细阐明研究成员是如何招募来的。如果研究的对象是人的话，他们是如何参与到本研究中的。 清楚描述抽样方法和抽样的类型（如目的性抽样、方便性抽样、滚雪球抽样等）。 汇报样本量以及样本的特征，被调查者是否存在中途退出或拒绝参与的情况，并解释为什么 该样本量足够满足本研究需求。 详细描述本研究抽样方法在内的研究单位、涉及物质环境及调查环境，但需要保护被调查者 的隐私。

最新定性数据分析第五章课后答案

定性数据分析第五章课后作业 1、为了解男性和女性对两种类型的饮料的偏好有没有差异，分别在年青人和老 试分析这批数据，关于男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异的问 题，你有什么看法？为什么？ 解：(1)数据压缩分析 首先将上表中不同年龄段的数据合并在一起压缩成二维 2X 2列联表1.1 ,合 起来看，分析男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表 1.1 “性别偏好饮料”列联表 二维2X 2列联表独立检验的似然比检验统计量 - 21 n 上的值为0.7032，p 值 为p =P( 2(1) -0.7032) =0.4017 ■ 0.05，不应拒绝原假设，即认为“偏好类型” 与“性别”无关。 (2) 数据分层分析 其次，按年龄段分层，得到如下三维 2X 2X 2列联表1.2，分开来看，男性 和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？ 表1.2 三维2X 2X 2列联表

在上述数据中，分别对两个年龄段(即年青人和老年人)进行饮料偏好的调 查，在“年青人”年龄段，男性中偏好饮料A 占58. 73%偏好饮料B 占41.27%; 女性中偏好饮料A 占58. 73%偏好饮料B 占41.27%,我们可以得出在这个年 龄段，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有一定的差异。 同理，在“老年人” 年龄段，也有一定的差异。 (3) 条件独立性检验 为验证上述得出的结果是否可靠，我们可以做以下的条件独立性检验。 即由题意，可令C 表示年龄段，0表示年青人，C 2表示老年人；D 表示性别，D ! 表示男性，D 2表示女性；E 表示偏好饮料的类型，E !表示偏好饮料A, E 2表示 偏好饮料B 。欲检验的原假设为：C 给定后D 和E 条件独立 按年龄段分层后得到的两个四格表，以及它们的似然比检验统计量 -21 n 上的值 如下： 条件独立性检验问题的似然比检验统计量是这两个似然比检验统计量的和， 其值 -2ln 上=6.248 11.822 =18.07 由于r = c = t = 2，所以条件独立性检验的似然比检验统计量的渐近 2分布的自 由度为r(c-1)(t-1) =2，也就是上面这 2个四格表的渐近 2分布的自由 G 层 -2ln 上=6.248 C 2层 -2ln 上=11.822

数据分析课程论文

数据分析课程论文 题目：我国留守儿童的教育现状及发展对策研究作者： 班级学号姓名分工成绩 指导教师： 院系： 学期：2014-2015（1）

1、绪论 1.1、研究背景 1.2、研究意义 1.3、研究方法 1.4、概念 2、我国留守儿童家庭教育发展的状况 3、我国留守儿童家庭教育中存在的问题 4、我国留守儿童家庭教育发展的相关对策小结 参考文献

本文章是对留守儿童教育现状及对策研究，自改革开放以来，随着我国社会经济的发展和城市化进程以及农村产业结构调整的加快，国家对农民工更加关怀提供好的政策使得农村剩余劳动力纷纷外出寻找工作，许多人在外地城市站稳脚跟。但有相当一部分没有能力和条件将自己的子女安置在其所在的城市，只能将其留在家中，由老人照顾或者将子女托管给亲属朋友照顾。家长们把孩子托管给老人或者亲属，甚至让儿童自己在家就学。这便产生了农村留守儿童——我国社会转型期特殊的社会群体。许多儿童因种种原因而留守在家里，失去了直接监护人，孩子面临无人监管的状态，由于年龄小，自理能力差，行为上缺少教育，思想上缺少正确引导，学习上缺少帮助，心理上缺少疏导，生活上缺少照顾，从而引发了教育、情感、心理、生活等一系列问题。监管教育严重缺失，已成为制约留守儿童有效管理，影响其健康成长的严重社会问题。 关键词：留守儿童教育问题对策研究社会教育 对于留守儿童教育中存在的问题进行研究，并提出一些相应的对策

1 绪论 1.1 研究背景 自改革开放以来，国家对农民工更加关怀提供好的政策使得农村剩余劳动力纷纷外出寻找工作，许多人在外地城市站稳脚跟。但有相当一部分没有能力和条件将自己的子女安置在其所在的城市，只能将其留在家中，由老人照顾或者将子女托管给亲属朋友照顾。这些孩子基本上处于受义务教育阶段，据全国妇联统计，当前中国留守儿童约为5800万人，占全部农村儿童的32%左右。在全部的农村留守儿童中学龄前儿童占27%，已达到1570万人左右，而14周岁以下的留守儿童数量达到了4000多万人。这么一个庞大的弱势群体，国家虽然在关注但是关注的还远远程度不够。留守儿童由于亲情缺失，心理健康方面有阴影，很大一部分表现为内心封闭，情感冷漠，自卑孤僻，缺乏交流，缺乏爱心，甚至有的孩子还脾气暴躁冲动易怒，由小事引发打架斗殴。学习成绩方面也因为性格等放面的原因不能尽如人意 1.2 研究的目的和意义 随着我国社会、经济、政治的快速发展，越来越多的农村青壮年走入城市，农村留守儿童会越来越多，留守儿童的教育问题会越来越大。本课题研究能够了解留守儿童的学习现状，做到有针对性的分析问题。通过调查研究深入了解留守儿童主要存在问题，在留守儿童心理问题方面找到一些有效措施、纠正、排除、防止留守儿童出现心理、行为的偏差。促进学校的教育使教育教学质量提高，让留守儿童的父母安心务工，还可以积累一些留守儿童的教育经验。更好的帮助留守儿童健康向上的生活和发展。 1.3 国内外的研究现状 目前，国外对我国农村留守儿童关注较多，但是还谈不上研究。国内有社会各界人士已经对留守儿童做了大量的研究，搜索“留守儿童”就能搜索到很多有关于留守儿童的研究。党和政府对留守儿童教育比较关注，各地纷纷开展对留守儿童的关注活动并施行一系列的帮扶政策。但是关注的程度仍然不够，很多时候这些孩子在生活上得不到很好的照顾，失去了父母的约束，学习成绩下降，容易受到不良因素的诱惑。孩童时期正是一个极其需要父母在身边关爱、指引的重要时期，当留守儿童缺少父母的关爱时，极有可能性格发展缺失。尤其在对其管理、生活安排方面缺乏应有的照顾和爱护，由此很多问题得不到及时解决越积越多，甚至出现犯罪等现象。这样不仅仅影响自身发展同时还严重影响整个社会。 本研究采用定量和定性相结合的方法。定量研究主要是通过对部分人口抽样调查数据的统计分析和推断，把握全国农村的留守儿童在数量、区域分布、年龄、性别、受教育的状况、监护人情况等方面的总体状况和发展趋势。定性研究包括两个方面：一是了解政府机构相关