实证分析
实证分析是一研究方法，其基础是依赖于实际数据和统计方法，用以验证或检验学术理论或假设的可行性。进行实证分析时，需要遵循以下基本步骤：
1.明确研究问题：首要任务是明确研究目的和问题，确保问题具备实证性和可测性。
2.数据收集：根据研究问题确定所需的相关数据，可通过问卷调查、实地观察、实验室实验、以及现有数据分析等手段获取数据。
3.数据清洗与处理：对采集到的原始数据进行清洗与处理，包括删除异常值、填充缺失值、标准化等操作，以确保数据的准确性和一致性。
4.建立理论模型：根据研究问题选择适当的理论模型，可借鉴现有模型或构建新的理论模型。
5.进行假设检验：基于理论模型设定相应的假设，并利用统计方法对这些假设进行检验。通常采用的假设检验方法包括回归分析、t检验、方差分析等。
6.数据分析与结果解释：运用实证分析方法对数据进行统计分析，并根据结果进行解释和讨论研究问题。
7.得出结论与展开讨论：基于实证分析结果对研究问题得出结论与进行讨论，同时将结果与文献进行比较，提出合理的解释和建议。
描述性统计
01
描述性统计是一种统计分析方法，用于总结和描述数据集的主要特征。它通过使用各种统计指标和图表来提供有关数据的集中趋势、离散程度、分布形态以及可能存在的异常值的信息。描述性统计可以帮助人们更好地理解数据集中的模式、变异性以及潜在问题，从而支持进一步的数据分析和决策制定。
信效度分析
02
1.信度
信度指的是随着时间的推移，量表的变化情况，涉及到内外两个方面的信度。本研究使用内部一致性系数Cronbach's α系数作为信度指标，信度越高说明问卷调查的数据结果可靠程度越高，一般要求Cronbach's α系数大于0.7。
2.效度
量表是为了测量某个构念发展出来的，因此需要确认量表是否真的可以度量该构念，这称作效度 (Validity)。效度一般包括内容效度和结构效度。内容效度又称逻辑效度,通过题目分布的合理性进行判断;结构效度又称建构效度，是根据实际数据来检验理论的正确性，是一种十分严谨的效度检测。
因素分析是判别结构效度的一个重要工具。常用的准则是学者Kaiser选出的选取标准，采用取样适切性量数(Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy,KMO)值进行判断是否适合因素分析。当KMO指标值大于0.7时说明题项变量间关系良好，适合进行因素分析。
人口学差异检验
03
人口学差异检验是一种用于比较不同人群之间的差异的统计方法。它通常被用于研究人口学特征（如年龄、性别、种族、教育水平等）在不同群体之间的分布是否存在显著差异。人口学差异检验可以帮助研究人员确定不同因素对人群特征的影响程度，并评估这种差异是否由偶然因素引起，还是具有统计学意义。
相关分析
04
相关分析是一种通过计算变量之间的相关系数来描述两个变量间的线性关系程度和方向的统计方法。相关系数值为正说明两个变量正相关，反之为负。判定两个变量是否显著相关必须查看积差相关系数的显著性概率值p，当显著性概率值·p>0.05时，表示相关不显著;相反，当·p<0.05·时，表示变量间显著相关。
回归分析
05
回归分析是一种统计分析方法，用于研究变量之间的关系。它通过对一个或多个自变量（也称为预测变量）与一个因变量（也称为响应变量）之间的关系进行建模，来预测或解释因变量的变化。回归分析可以帮助了解自变量对因变量的影响程度，并用于预测未来的因变量值。
实证分析是一研究方法，其基础是依赖于实际数据和统计方法，用以验证或检验学术理论或假设的可行性。进行实证分析时，需要遵循以下基本步骤：
1.明确研究问题：首要任务是明确研究目的和问题，确保问题具备实证性和可测性。
2.数据收集：根据研究问题确定所需的相关数据，可通过问卷调查、实地观察、实验室实验、以及现有数据分析等手段获取数据。
3.数据清洗与处理：对采集到的原始数据进行清洗与处理，包括删除异常值、填充缺失值、标准化等操作，以确保数据的准确性和一致性。
4.建立理论模型：根据研究问题选择适当的理论模型，可借鉴现有模型或构建新的理论模型。
5.进行假设检验：基于理论模型设定相应的假设，并利用统计方法对这些假设进行检验。通常采用的假设检验方法包括回归分析、t检验、方差分析等。
6.数据分析与结果解释：运用实证分析方法对数据进行统计分析，并根据结果进行解释和讨论研究问题。
7.得出结论与展开讨论：基于实证分析结果对研究问题得出结论与进行讨论，同时将结果与文献进行比较，提出合理的解释和建议。
描述性统计
01
描述性统计是一种统计分析方法，用于总结和描述数据集的主要特征。它通过使用各种统计指标和图表来提供有关数据的集中趋势、离散程度、分布形态以及可能存在的异常值的信息。描述性统计可以帮助人们更好地理解数据集中的模式、变异性以及潜在问题，从而支持进一步的数据分析和决策制定。
信效度分析
02
1.信度
信度指的是随着时间的推移，量表的变化情况，涉及到内外两个方面的信度。本研究使用内部一致性系数Cronbach's α系数作为信度指标，信度越高说明问卷调查的数据结果可靠程度越高，一般要求Cronbach's α系数大于0.7。
2.效度
量表是为了测量某个构念发展出来的，因此需要确认量表是否真的可以度量该构念，这称作效度 (Validity)。效度一般包括内容效度和结构效度。内容效度又称逻辑效度,通过题目分布的合理性进行判断;结构效度又称建构效度，是根据实际数据来检验理论的正确性，是一种十分严谨的效度检测。
因素分析是判别结构效度的一个重要工具。常用的准则是学者Kaiser选出的选取标准，采用取样适切性量数(Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy,KMO)值进行判断是否适合因素分析。当KMO指标值大于0.7时说明题项变量间关系良好，适合进行因素分析。
人口学差异检验
03
人口学差异检验是一种用于比较不同人群之间的差异的统计方法。它通常被用于研究人口学特征（如年龄、性别、种族、教育水平等）在不同群体之间的分布是否存在显著差异。人口学差异检验可以帮助研究人员确定不同因素对人群特征的影响程度，并评估这种差异是否由偶然因素引起，还是具有统计学意义。
相关分析
04
相关分析是一种通过计算变量之间的相关系数来描述两个变量间的线性关系程度和方向的统计方法。相关系数值为正说明两个变量正相关，反之为负。判定两个变量是否显著相关必须查看积差相关系数的显著性概率值p，当显著性概率值·p>0.05时，表示相关不显著;相反，当·p<0.05·时，表示变量间显著相关。
回归分析
05
回归分析是一种统计分析方法，用于研究变量之间的关系。它通过对一个或多个自变量（也称为预测变量）与一个因变量（也称为响应变量）之间的关系进行建模，来预测或解释因变量的变化。回归分析可以帮助了解自变量对因变量的影响程度，并用于预测未来的因变量值。
