社会调查的主要方法

Question

如题所述

Answer 1

1. 聚类分析
聚类分析是将物理或抽象对象分组为多个由类似对象组成的类的分析过程。这一过程涉及将数据分类到不同的类或簇中，使得同一簇内的对象具有高度相似性，而不同簇的对象则差异显著。聚类分析是一种探索性分析方法，无需预先设定分类标准，能够从样本数据自动进行分类。由于聚类分析方法的不同，可能会得到不同的结论。不同研究者对同一数据集进行聚类分析时，可能得到的聚类数量并不一致。
2. 因子分析
因子分析是一种统计技术，旨在从大量数据中提取共性因子。这种方法有助于发现数据间的内在联系，从而简化决策过程。因子分析的方法众多，如重心法、影像分析法、最大似然解、最小平方法、阿尔法抽样法、拉奥典型抽样法等。这些方法大多为近似方法，以相关系数矩阵为基础，主要区别在于对角线上的值采用不同的共同性估值。在社会学研究中，通常采用以主成分分析为基础的反复法进行因子分析。
3. 相关分析
相关分析用于研究现象间是否存在依存关系，并探讨这些现象的相关方向和程度。相关关系是一种非确定性的关系。例如，身高和体重之间，或施肥量与小麦产量之间，都存在某种关系，但这种关系并不足以让一个变量精确地决定另一个变量。
4. 对应分析
对应分析，也称为关联分析或R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。这种方法不仅能揭示同一变量的各个类别之间的差异，还能显示不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将联列表中的行和列元素的比例结构以点的形式在较低维空间中表示出来。
5. 回归分析
回归分析是研究随机变量Y与一个或多个自变量(X)的相依关系的统计分析方法。这种方法应用广泛，根据涉及的自变量数量，可分为一元回归分析和多元回归分析；根据自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。