调查问卷是质性研究还是量化

齐晓玲 2019-11-05 21:25:00

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对于平均数类型的变量对于已知数据为绝对数,我们一般根据下列步骤来计算所需要的样本量。已知期望调查结果的精度E,期望调查结果的置信度L,以及总体的标准差估计值σ的具体数据,总体单位数N。计算公式为:n=σ2/e2/Z2+σ2/N特殊情况下,如果是很大总体,计算公式变为:n=Z2σ2/e2例如希望平均收入的误差在正负人民币30元之间,调查结果在95%的置信范围以内,其95%的置信度要求Z的统计量为1.96。根据估计总体的标准差为150元,总体单位数为1000。样本量:n=150*150/30*30/1.96*1.96+150*150/1000=882于百分比类型的变量对于已知数据为百分比,一般根据下列步骤计算样本量。已知调查结果的精度值百分比E,以及置信度L,比例估计P的精度,即样本变异程度,总体数为N。则计算公式为:n=P1-P/e2/Z2+P1-P/N同样,特殊情况下如果不考虑总体,公式为:n=Z2P1-P/e2一般情况下,我们不知道P的取值,取其样本变异程度最大时的值为0.5。例如:希望平均收入的误差在正负0.05之间,调查结果在95%的置信范围以内,其95%的置信度要求Z的统计量为1.96,估计P为0.5,总体单位数为1000。样本量为:n=0.5*0.5/0.05*0.05/1.96*1.96+0.5*0.5/1000=278样本量的大小涉及到调研中所要包括的人数或单元数。确定样本量的大小是比较复杂的问题,既要有定性的考虑也要有定量的考虑!我要调查网,让调查更简单方便。
黄盛毅2019-11-06 14:19:58

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其他回答

  • 访谈基本是定性,样本数量足够时加上问卷、观察也可以做成定量课堂观察是定性,不过课程表决投票就是定量了问卷是定量。
    连业青2019-11-05 23:02:12
  • 1.调查的样本量太小,计算出的结论可靠性不高。例如看到一些研究生的论文,只发了几十份问卷调查表,就根据统计到的百分比写下十分肯定的结论。其实,是有问题的。例如:调查“你对××活动喜欢的程度”,调查了45人。调查结果:非常喜欢2人,喜欢5人,一般10人,不太喜欢13人,不喜欢15人。作者统计出:喜欢和非常喜欢的共7人占调查人数45人的15.5%,不太喜欢和不喜欢的共28人,占62.2%。并根据15.5%和62.2%来进一步写结论。但是,他忽略了调查的样本计算出率以后,还应该计算率的标准误和置信区间。如本例喜欢率为15.5%。还应该计算率的标准误Sp。本例,喜欢率的标准误Sp=√P1-P/n=√15.5100-15.5/45=5.39%按样本量n,查t值表上,n-1的t0.01和t0.05的值,查得t0.05=2.02,t0.01=2.69,根据喜欢率15.5%、标准误5.39%和t0.05的值,可计算出:95%置信区间:15.5±2.02×5.39=4.6%~26.4%。置信区间上下限的差值高达21.8%。95%置信区间的含义是,如果用样本的喜欢率15.5%来估计总体的喜欢率时,有95%的可能是在4.6%~26.4%的区间之间。这样高达21.8%的区间意味着15.5%是不太可信的。但是,如果扩大样本量到450人,4500人,而统计出的喜欢率也是15.5%。由于调查的样本量扩大了,标准误Sp会缩小,计算出的95%置信区间也就缩小为12.2%~18.8%和14.4%~16.6%。这时用样本率估计总体率时,上下限的差值很接近15.5%,才是可信的。2.调查数据的统计分析过于简单。目前看到的调查数据统计分析大都比较简单。只是计算各个问卷指标的百分比,如上面举例的喜欢率15.5%等等。要避免统计分析过于简单,首先,在做调查表设计时,就事先要考虑好调查数据的统计分析方法。例如同样是调查“你对××活动喜欢的程度”,除了要扩大调查样本量外,在调查表中增加调查性别和年龄。这样就可以采用一种较为复杂的方法——交叉分析。交叉分析是分析“年龄”、“性别”和“对××活动喜欢程度”三个变量之间的关系。假设不分类统计时,喜欢率是15.5%。交叉分析后就会发现由于性别的不同,年龄段的不同喜欢率是不同的。例如:2019年国民体质监测问卷调查中,对“睡眠时间”的统计分析,如果只是简单地计算某市成年男子2473人的问卷,只能统计出:睡眠6小时以下的人为13.4%,睡眠6~9小时的73.6%,睡眠9小时以上的13%。但是,如果增加年龄因素,分年龄段进行统计就可以看到,各年龄段的百分比是不同的计算出三元回归方程:Y=1.26-1.30X1+0.59X2+1.70X3F=13.855P<0.01复相关系数R=0.4966从回归方程可以看到,在吃八分饱的情况下,增加每周快走次数和每次快走距离,降体重的效果更好。可见,当采用了多元回归分析方法后,可以充分利用调查表里的信息从而获得比简单的统计百分比更多的研究结果。例3:某市对学生体质下降原因进行调研时,设计的调查表内容包括:学生、家长、学校等方面30多项指标。为了分析调查的各指标对学生身体素质影响的主次关系,从调查表中选出可进行因子分析计算的26个指标进行了R型因子分析计算。R型因子分析通过计算,可找出控制着所有指标的几个主要因素。计算后,原来的许多指标重新组合成较少的几个新的综合指标──公因子。这些公因子相互独立而且反映了原来指标的绝大部分信息。通过R型因子分析的结果,可以看出哪些指标是同一类的,每一个指标以哪一公因子为主,其他公因子所占比例如何,从而分析该指标的特点。还可根据贡献率较大的几个公因子中所包括的指标,来分析出各指标的主次关系。对3699名中学生的调查数据作R型因子分析计算后,从贡献率最大的5个公因子所包括的调查指标看,归入第1公因子的7个指标,都和参加体育活动有关,因此把第一公因子命名为体育活动因子,归入第2公因子的2个指标,是反映学生家长文化水平的学历,归入第3公因子的2个指标,是反映学生是否关心自己体质、健康的指标,归入第4公因子的2个指标,是反映学校是否关心和组织学生体育活动的指标,归入第5公因子的2个指标,是反映学生家长对体育运动的态度的指标。从而可以分析出,对学生体质影响最大的第一因素是学生参加体育活动的情况,第二因素是家长的文化水平高低,第三因素是学生自己是否关心自己的体质、健康情况。第四因素是学校是否关心和组织学生参加体育活动,第五因素是家长是否喜爱体育活动是否支持学生参加体育活动。因子分析的优点在于用一个或少数几个综合指标概括原始数据中尽量多的信息,它能够实现对问题的高度概括,并揭示出一般的特征和规律。本例通过因子分析的统计方法,从学生填在26个调查问卷中的信息,分析出了对学生体质影响的几个主要因素。
    黎登想2019-11-05 22:19:28
  • 定性研究:就是指没有具体的数字,从理论角度对问题进行探讨与研究,提出对策与建议。如果结合实例,便可做成实证研究。定量研究:是结合实际问题,进行调查问卷、相关指标的设计,然后根据一定的数学模型对问卷收集上来的数据进行统计计量研究或数学模型研究,以根据数据模型的计算结论得出有倾向性的意见。我认为那个人是想通过定量研究的方法来验证她的定性研究的正确性。你认为有没有道理?你还是直接问她一下比较好。
    齐晓华2019-11-05 22:05:27
  • 一、质化:质化方法不是以数字或统计来进行测量,也不会事先以结构性的问卷来取得相关数据。相反的,质化研究依据的是多元化、多面向的资料间,互相交叉分析来增强研究的信度与效度。而在产业的研究中,搜集这些资料的来源有很多种,包含了政府单位的出版品、相关研究机构的调查报告、相关学术或产业期刊、新闻报导、公司正式或非正式数据、网站数据、访谈与田野调查等等来源。质化研究室运用这些非量化的资料来进行研究,将资料与研究者的推论互相交叉分析与参照,进一步产出分析的过程与归纳出结论。二、量化:量化研究采实证主义的观点,以统计分析探究社会的现象,企图建立放诸四海皆准的原理原则,更进一步解释、预测和控制社会的现象。量化的研究者皆认为社会的现象可透过观察而得,强调价值中立的态度,以达成客观。
    黄登花2019-11-05 22:02:17

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