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社会科学研究方法大梳理 科学研究方法论( 三 )


引文分析
引文分析是一种信息计量研究方法，利用各种数理统计方法进行比较、总结、抽象和概括，对科学期刊、论文、作者等分析对象的引用和被引用现象进行分析，以揭示其数量特征和内在规律 。引文分析的主要内容:引文年代分析、引文数量分析、集中与分散规律分析、引文类型分析、引文语种分析、引文国别分析 。引文分析的主要功能有:衡量学科的影响力和重要性、研究学科结构、发布学科信息、确定核心期刊、研究文献老化规律等 。
统计分析
1.统计说明
它研究如何用科学的方法收集、整理和分析经济社会发展的实际数据，通过研究所特有的统计指标和指标体系，显示所研究的社会经济现象的规模、水平、速度、比例和效益，从而反映社会经济现象在一定时间、地点和条件下的发展规律的作用，描述社会经济现象的数量关系和变化规律 。也是进一步学习其他相关学科的基础 。
2.方差分析
方差分析(ANOVA)，也称为“方差分析”或“f检验”，是由R.A.Fisher发明的，用于检验两个或多个样本之间的平均差异的显著性 。由于各种因素的影响，从研究中获得的数据是波动的 。波动的原因可分为两类，一类是不可控的随机因素，另一类是研究中施加的影响结果的可控因素 。方差分析从观察变量的方差入手，研究众多控制变量中哪些对观察变量有显著影响 。
3.二元相关
因果分析的方法之一 。线性回归分析方法是单变量回归的扩展，其中y是因变量；X1和x2是独立变量；a、b1和b2是回归系数 。线性回归法适用于分析有两个主要自变量的预测，一般用计算机计算 。
4.元分析
元分析统计方法是对许多现有实证文献的重新统计 。利用相应的统计公式对相关文献中的统计指标进行另一种统计分析，就可以根据得到的统计显著性来分析两个变量之间的真实相关性 。meta-analysis程序的输入参数包括:每个观察到的相关系数(现有研究文献中变量之间的相关性统计分析，以便根据得到的统计显著性分析两个变量之间的真实相关性等 。
5.多次回归
工具书中对“多元回归”的解释:1 。研究一个因变量和两个或多个自变量的回归 。2.也称多元线性回归，是反映一种现象或事物的数量根据多种现象或事物的数量而相应变化的规律 。3.在多个变量之间建立线性或非线性数学模型定量关系的统计方法 。它广泛应用于肥料试验 。
6.多变量分析
多元分析是指同时考虑多个反应变量的统计分析方法 。其主要内容包括两个均值向量的假设检验、多重方差分析、主成分分析、因子分析、聚类分析和典型相关分析 。
7.要素分析
因子分析是指从变量组中提取公共因子的统计技术 。它是由英国心理学家C.E .斯皮尔曼首先提出的 。他发现学生各科成绩之间有一定的相关性 。某一科成绩好的学生，往往其他科成绩也很好，所以他推测是否存在一些潜在的共同因素，或者是一些一般的智力条件影响了学生的学习成绩 。因子分析可以在众多变量中发现隐藏的代表性因子 。将性质相同的变量归入一个因子，可以减少变量的数量，检验变量之间关系的假设 。
8.主成分分析
主成分分析(PCA)是一种多元统计分析方法，通过对多个变量进行线性变换，选取少量重要变量 。也称为主成分分析 。在实践中，为了全面地分析问题，往往会提出许多与之相关的变量(或因素)，因为每个变量都不同程度地反映了主体的某些信息 。主成分分析首先由K. Pearson引入到非随机变量中，然后H. hotelling将这种方法推广到随机向量的情况 。信息的大小通常用平方和或偏差方差来衡量 。主成分分析作为基本的数学分析方法，有着广泛的实际应用，如人口学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数学分析等学科 。是一种常用的多元分析方法 。
9.聚类分析
聚类分析是指将一组物理或抽象对象分组到由相似对象组成的多个类中的分析过程 。这是一种重要的人类行为 。聚类分析的目标是基于相似性收集用于分类的数据 。聚类起源于许多领域，包括数学、计算机科学、统计学、生物学和经济学 。在不同的应用领域已经开发了许多聚类技术 。这些技术用于描述数据，测量不同数据源之间的相似性，并将数据源分类到不同的聚类中 。
10.非参数检验
非参数检验是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验一起构成了统计推断的基本内容 。参数检验是在已知总体分布形式的情况下，推断总体分布参数的一种方法，如均值和方差 。但是，在数据分析过程中，由于各种原因，人们往往无法对总体分布格局做出简单的假设，因此参数检验的方法不再适用 。非参数检验就是基于这种考虑的一种方法，在总体方差未知或知之甚少的情况下，利用样本数据来推断总体的分布形状 。非参数检验方法被称为“非参数”检验，因为它在推断过程中不涉及总体分布的参数 。


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