[法学]社会学定量研究方法.ppt

社会学定量研究方法 Quantitative Research Methods in Sociology,黑龙江大学 社会学系 周桂林 2011年版,社会学硕士生专业课,定量研究方法概论,1,研究设计,2,相关分析,3,回归分析,4,因子分析,5,方差分析,6,列联表分析,7,社会网络分析,8,结构方程分析,9,课程主要内容,卢淑华. 社会统计学，北京大学出版社,200X 李沛良. 社会研究的统计应用，社科文献出版社，2001 艾尔巴比社会研究方法，邱泽奇译，华夏出版社，2000 风笑天.现代社会调查方法，华中科技大学出版社，2005 谢宇.社会学方法与定量研究，社科文献出版社，2006 刘军.社会网络分析导论.社会科学文献出版社,2004 刘军.整体网分析讲义：UCINET软件实用指南，格致出版社，2009 尹海洁，刘耳.社会统计软件SPSS 15.0 for Windows 简明教程，社科文献出版社，2008 黄芳铭. 结构方程模式:理论与应用.中国税务出版社，2005 侯杰泰, 温忠麟, 成子娟. 结构方程模型及其应用. 教育科学出版社. 2004,参考文献,课程大致进度： 社会学定量研究方法概述 3学时 研究设计 6学时 相关分析 3学时 回归分析 6学时 因子分析 3学时 方差分析 6学时 列联表分析 3学时 社会网络分析 6学时 结构方程分析 9学时 需用软件：SPSS，AMOS，UCINET 考核方式： 出勤5分，课堂参与5分，平时作业20分，随堂开卷考试70分。,具体安排,第1讲 社会学定量研究方法概述,一、社会研究方法的体系,第1讲 社会学定量研究方法概述,一、社会研究方法的体系,本体论：Ontology，关于存在being的学问。古希腊罗马哲学中，本体论研究主要探究世界的本原或基质。,认识论：Epistemology ，又称知识论，探讨人类认识的本质、结构，认识与客观实在的关系 ，认识的前提和基础，认识发生、发展过程及其规律，认识的真理标准等问题的哲学学说。,方法论：Methodology ，对研究方式方法一般原理的系统探讨与评价，它只涉及科学发现与检验的原理和逻辑而不涉及具体的事实。,研究方式：Research Paradigm ，在某种方法论指导下，对一系列具体方法与技术的总称。一般可分为四种：调查法、实验法、观察法/个案法、文献法。,具体方法与技术：Ways & Technics ，具体的操作层面的方法、技术和技巧等。,第1讲 社会学定量研究方法概述,二、什么是社会学定量研究方法,1、含义： 本体论：客观对象是是“属性”和“数量”两种信息的有机统一体，即“内容”和“形式”的统一体。 认识论：定量研究的基本功能是从总体层面解答某种社会存在有多少、是多少。 方法论：定性或定量并非元方法区分，定量研究以定性研究为先导，定量研究往往以“中层理论”的检验为目的。 具体方法与技术层面：定量研究高度依赖统计学、调查学、计算机学等辅助学科。,2、定量研究与定性研究的区别：,理论模式为理论检验,理论建构,主要目标解释因果关系,理解社会现象,分析方法为统计分析,文字描述,主要方式为实验和调查,实地研究,资料收集方法主要采用量表、问卷和结构性观察,参与观察和深度访谈等,逻辑过程为演绎推理,归纳推理,研究范式为科学范式,自然范式,哲学基础为实证主义,人文主义,第1讲 社会学定量研究方法概述,三、常用定量研究方式：实验法,1、实验法的逻辑思路,第1讲 社会学定量研究方法概述,三、常用定量研究方式：实验法,2、实验法举例：劳动报酬对劳动效率的影响,第1讲 社会学定量研究方法概述,四、常用定量研究方式：调查法,1、调查法的逻辑思路,提出问题研究假设收集资料验证假设理论分析,第1讲 社会学定量研究方法概述,2、调查法举例：社会资本对再就业的影响,四、常用定量研究方式：调查法,再就业中的社会资本：效用与局限 From 社会学研究2002.4,自变量,因变量,社会资本,人力资本,其它控制变量,再就业机会获得,再就业质量,网络资源,规模 构成 嵌入资源量,使用情况,教育,职称,党员 干部 性别 年龄,工资收入 职业声望 单位所有制,多元回归分析,第2讲 研究设计(Research Design),确定选题后如何展开研究？具体来说： 如何细化研究内容？ 如何收集实证资料？ 如何分析实证资料？,一、如何细化研究内容？,文献 综述,概念 操作化,命题 操作化,研究 假设,理论 框架,调查 问卷,研究内容,第2讲 研究设计(Research Design),一、如何细化研究内容？,文献 综述,理论框架,概念操作化,命题操作化,研究假设,（1）文献综述的内涵： 系统的识别、寻找、考察和总结与课题相关的学术文献。 （2）文献综述的的作用： “站在巨人的肩膀上”；寻找创新点 （3）文献综述的过程： 阅读摘要批判 （4）文献搜集的6个步骤 感兴趣的现象或问题领域宽泛查阅相关文献初步确定研究问题进一步查阅更为专业的文献进一步明确研究问题查阅近期专题文献和经典文献,调查问卷,一、如何细化研究内容？,文献综述,理论框架,概念 操作化,命题操作化,研究假设,意项1 意项2 意项3 意项4 意项5 意项6,指标1 指标2 指标3,调查问卷,一、如何细化研究内容？,文献综述,概念 操作化,命题操作化,研究假设,理论框架,调查问卷,一、如何细化研究内容？,文献综述,理论框架,概念操作化,命题 操作化,研究假设,含义：把抽象的命题变为可测量的命题。或，对概念关系的操作化。 方法：依据实证观察或理论分析，把命题中变量取值的关系表达出来。 命题操作化举例：,抽象命题：爱国主义情感越强烈，学习热情越高。,命题操作化1：参加升国旗的次数越多，主动自习的次数越多。,命题操作化2：渴盼台湾回归的程度越高，上课主动回答问题的次数越多。,命题操作化3： ,调查问卷,一、如何细化研究内容？,文献综述,理论框架,概念操作化,命题操作化,研究 假设,理论框架,含义：基于理论分析或/和经验事实，对变量关系的猜测。,特点： 针对性 可检验性 概念明确性,分类： 根据抽象层次分：理论假设、统计假设 根据在假设检验中的作用分：原假设、备择假设（研究假设）,调查问卷,一、如何细化研究内容？,文献综述,理论 框架,概念操作化,命题操作化,研究假设,理论框架,调查问卷,再就业中的社会资本：效用与局限。 社会学研究2002.4,自变量,因变量,社会资本,人力资本,其它控制变量,再就业机会获得,再就业质量,网络资源,规模 构成 嵌入资源量,使用情况,教育,职称,党员 干部 性别 年龄,工资收入 职业声望 单位所有制,多元回归分析,一、如何细化研究内容？,文献综述,理论框架,概念操作化,命题操作化,研究假设,调查 问卷,问卷（questionnaire）是社会调查中用来收集资料的一种工具，它通过精心设计的问题表格来测量人们的特征、行为和态度。收集有关社会现象和社会行为的各种资料。,研究内容,调查问卷,理论框架,研究假设,二、如何收集实证资料？,1、如何选定被调查对象：抽样方法,样本,抽样（随机性）,推论（统计规律性）,总体,第2讲 研究设计(Research Design),二、如何收集实证资料？,1、如何选定被调查对象：抽样方法,简单随机抽样（满足等概率抽样） 系统抽样 分层抽样 整群抽样 多段抽样,偶遇抽样 判断抽样 定额抽样 雪球抽样,概率抽样,非概率抽样,抽样方法 的基本类型,第2讲 研究设计(Research Design),二、如何收集实证资料？,2、如何向被调查者收集资料？,个别发送法 集中填答法（整群抽样） 邮寄填答法 网络填答法,当面访问法 电话访问法 街头访问法 网络访问法,自填问卷法,结构访问法,调查法中的常用资料收集方法,第2讲 研究设计(Research Design),三、如何分析实证资料？,1、数据背后的变量,美国学者史蒂文森（S.S.Stevens）1951年提出的变量分类法,定类测量,定序测量,学历,定距测量,智商,定比测量,年龄,1,2,3,4,性别,第2讲 研究设计(Research Design),三、如何分析实证资料？,集中趋势描述 （平均数/众数/中位数） 离散趋势描述 （标准差/异众比率/四分位差）,参数估计（点估计/区间估计） 假设检验,统计描述,统计推论,2、常用的定量数据分析方法,第2讲 研究设计(Research Design),三、如何分析实证资料？,3、如何选择定量数据分析方法 确定变量的测量层次： 定类、定序还是定距变量？ 确定单次统计分析涉及到的变量数量： 单变量、双变量还是多变量？ 确定数据来源： 抽样（统计推论）、普查（统计描述）还是个案？ 确定变量分布： 正态/非正态？连续（定距数据）/离散（定类数据）？,第2讲 研究设计(Research Design),第3讲 相关分析（correlation analysis）,一、相关分析的含义,相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。 相关分析是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。 事物之间有相关，不一定是因果关系，也可能仅是伴随关系。但如果事物之间有因果关系，则两者必然相关。,二、相关分析的分类,1、按相关的程度分为完全相关、不完全相关和不相关 2、按相关的方向分为正相关和负相关 3、按相关的形式分为线性相关和非线性相关 4、按影响因素的多少分为单相关和复相关 5、按具体分析方法可分三种： 线性相关分析：对定距变量间的关系进行分析，spss中使用Bivariate过程。 偏相关分析 ：对两相关变量之外的某一或某些影响相关的其他变量进行控制，输出控制其他变量影响后的相关系数。 spss中使用Partial过程。 距离分析：可对变量内部各观察单位间的数值进行距离相关分析，以考察相互间的接近程度；也可对变量间进行距离相关分析，常用于考察预测值对实际值的拟合优度。spss中使用Distances过程。,第3讲 相关分析（correlation analysis）,三、不同测量层次的变量的相关分析,四、相关系数的评价临界值,|r|0.95 存在显著性相关； |r|0.8 高度相关； 0.5 |r|0.8 中度相关； 0.3 |r|0.5 低度相关； |r|0.3 关系极弱，可以认为不相关,第4讲 回归分析（Regression Analysis）,一、含义与应用场合 处理随机变量间的因果关系，线性回归分析通常用于分析处理定距变量和定距变量之间的关系。 二、回归分析与相关分析的关系 1、都研究线性的非确定性关系，但回归分析关注因果。 2、回归系数仅反映增量X与y均值增量的关系，即 3、相关系数反映真实数据与回归直线的靠拢程度。,第4讲 回归分析（Regression Analysis）,三、线性回归分析的假定 1、正态性假定： 的误差 服从正态分布。可考察残差直方图和累计概率图。 2、等方差性假定： ，可考察以SRESID为Y轴，以ZPRED为X轴的散点图。 3、独立性假定： 可利用残差图示法。 4、无自相关性假定： 可利用残差图示法。 5、随机误差项与x的不相关性假定： 可考察D-W值，取值范围0到4，约等于2时说明不相关。,第4讲 回归分析（Regression Analysis）,四、线性回归分析的检验 1、方程检验：考察方差分析结果即可，看sig值即可。 2、系数检验：偏回归系数与常数项检验，看各自对应的sig值即可。,第4讲 回归分析（Regression Analysis）,五、非标准化系数与标准化系数 1、非标准化线性回归方程： 上式中： 表示k个自变量的回归方程式的截距； b为偏回归系数，即控制其它变量后xi对y的效果。 2、标准化回归方程： 上式中：截距为0；B为标准化偏回归系数，比较xi的相对效果。,第4讲 回归分析（Regression Analysis）,六、SPSS回归分析输出摘要表 1、R为复相关系数，即所有x与y的相关程度。 2、R平方为判定系数（PRE）：所有x可解释掉的y的方差。 3、调整后判定系数：消除了自变量个数及样本量大小对R平方的影响，即：,第4讲 回归分析（Regression Analysis）,七、共线性诊断：有3个或3个以上自变量时，自变量间是否相关 考察自变量是否存在共线性的主要方法有： 1、计算某X变量的容忍度：太小，例如小于0.1，则表示该自变量与其它自变量的关系较强。 （Ri是Xi与其它自变量的复相关系数） 2、计算方差膨胀因子： 0100严重共线性； 3、条件指数（CI）：30到100中度共线性；100以上高度共线性。 4、方差比例（VP）:,一、因子分析的含义 用不可观测的公共因子综合高相关性的原始变量。开始于1904年Charles Spearman对学生成绩的研究。 二、作用 1、基于变量间的相关系数，对变量进行降维：R型因子分析 2、基于个案的因子得分，对样本中个案的进行评价（分类、排序等）：Q型因子分析 三、因子分析的假定 1、变量为定距变量 2、变量间为直线关系 3、对总体分布无要求,第5讲 因子分析（Factor Analysis）,四、一般因子分析模型,第5讲 因子分析（Factor Analysis）,其中： 向量X表示原始变量X1,X2. F为公共因子 为特殊因子 A为因子负载矩阵,五、变量的共同度和特殊度（剩余方差）,第5讲 因子分析（Factor Analysis）,1、变量的共同度：所有公因子Fi解释变量Xi方差的比例。,m是公共因子的个数,2、变量的特殊度（剩余方差）,变量的总方差=共同度+特殊度,六、公共因子 的方差贡献,第5讲 因子分析（Factor Analysis）,1、公共因子 对原始变量 所提供的方差总和,j是原始变量的个数,2、公共因子 的平均方差=方差总和/原始变量个数 平均方差的作用：衡量公共因子的相对重要性,七、因子数量的确定方法,第5讲 因子分析（Factor Analysis）,1、系统默认方法：提取特征值大于1时的公共因子 可根据特征值变化碎石图判断，曲线变缓时停止提取公因子。 2、根据理论研究确定公因子数量 验证型因子分析中，可直接在统计软件中指定需要提取的公因子数量。 3、根据所有公因子能解释的原始变量的方差比例确定 85%以上即可。 4、根据单个公因子所解释的平均方差确定 小于5%者不用,八、公因子的求解方法,第5讲 因子分析（Factor Analysis）,第1步：计算简单相关系数，小于0.3变量舍弃。 第2步：主成分法最常用。其他方法有：极大似然法，公因子轴法，等等。 第3步：因子旋转方法有两类，正交旋转中最常用Varimax方法，目的是找出多个因子，以简化原始变量；斜交旋转中最常用Quartimax，目的是找出一个最强大的因子。（李沛良，2001：342）,原始变量 相关矩阵,公因子及因子 载荷矩阵,因子旋转,因子得分,九、“假定”检验,第5讲 因子分析（Factor Analysis）,1、KMO检验：越接近1越好。目的有二：样本量是否充足；偏相关是否很小。 2、Bartlett球形检验：显著则说明相关矩阵不是单位矩阵，不存在多重共线性。,十、因子得分 即，公共因子在每一个样本个案上的得分，需用原始变量 的现行表达式来表示 。,参见李沛良（2001：339），何晓群（2008：204，221）,第5讲 因子分析（Factor Analysis）,十、因子得分 1、含义：公共因子在每一个样本个案上的得分，需用原始变量 的现行表达式来表示 。,因子估分值=因子载荷矩阵*原始变量的相关矩阵*原始变量向量,2、软件计算：SPSS中的位置为,第6讲 方差分析(ANOVA),一、含义 通过比较不同组的均值，判断定类变量对定距变量的影响。 二、方差分析所处理的变量层次 1、定类定距 2、定序定距 三、方差分析的假定 1、等方差性：自变量的每个取值 对应的因变量取值 的分布都具有相同的方差。 （样本间方差可能不相等，但最大方差不能超过最小方差的2到3倍。）,第6讲 方差分析(ANOVA),四、方差分析的检验 1、三种平方和：TSS=BSS+RSS 总平方和TSS：所有误差。 组间平方和BSS：已被自变量解释掉的误差。 组内平方和RSS：未被自变量解释掉的误差。,2、 分布正态形：自变量的每个取值对应的因变量的分布都呈正态性。（该假设并不重要）,第6讲 方差分析(ANOVA),四、方差分析的检验 2、原假设 成立时：,若 F 大于临界值（统计软件中可直接看Sig.），则原假设不成立。,第6讲 方差分析(ANOVA),六、方差分析中变量相关程度的测量 相关比率Correlation Ratio( ),五、多重比较 1、Post Hoc 各组均值的两两比较 2、Constracts各组均值的两两比较均值的任意比较（多项式比较）,SPSS中的位置：分析描述统计交叉表统计量,第7讲 列联表分析(Contingency Table),一、含义： 列联表(Contingency Table)又称交叉分类表(Crosstabs)，主要用于呈现定类变量。,二、列联表研究主要关注两个问题： 变量间是否相关？进行统计检验 如果相关，则相关程度如何？计算列联强度,三、基本原理 1、假设Y的分类与X的分类无关，即: 联合分布=边缘分布 X 边缘分布,2、在假设基础上求期望频次：,第7讲 列联表分析(Contingency Table),第7讲 列联表分析(Contingency Table),三、基本原理,3、比较观察频次 与期望频次 的差异： 差异过大则说明Y与X相关，通过构建卡方统计量进行比较。,四、列联强度 1、 ：根据卡方值计算只适合定类变量； 2、 ：基于PRE计算适合任何层次变量间的相关性测量。,一、社会网络分析的含义 社会网络是社会行动者（social actor）及其关系的集合。 社会网络分析（SNA）是对社会关系数据进行定量分析的专门技术。,第8讲 社会网络分析（Social Network Analysis）,邻居,亲属,同事,朋友,你,二、社会网络的类型 1、根据研究对象和研究内容的不同，常用的社会网络有： 研究大学生或公司职员时： 情感网络；情报网络；咨询网络；信任网络。 研究农民工社会支持时： 社会支持网（实际支持网、情感支持网、社会交往支持网） 社会讨论网（婚姻讨论网、生育讨论网、避孕讨论网和养老讨论网） 研究企业关系时： 资金借贷网；专利转让网；董事共享网。,第8讲 社会网络分析,二、社会网络的类型 2、根据研究取向的不同，常用的社会网络有： 自我网（Ego network）：自我网也叫“自我中心网”，Ego-centric Network，以关系网络中的某焦点个体（focal node）为参照点，将该点以及与该点有联系的点相连接而形成的网络。自我网主要从微观角度，研究关系的影响或关系的影响因素。 整体网（Whole network）：关系网络中所有个体形成的网络。整体网主要从宏观角度，研究社会网的结构问题。 举例如下：,第8讲 社会网络分析,班级整体网,小周个体网,选择所有相关行动者,三、社会网络数据的类型 1、Scott（2000）将社会科学中的数据分为三类： 属性数据（Attribute Data）:指的是行动者的态度、观点以及行为等方面的数据，它们一般被视为个人或者群体所具有的财产、性质、特点等属性。 关系数据（Relational Data）:是关于联系、接触、联络、群体依赖和聚会等方面的数据，关系不是行动者的属性，而是行动者系统的属性。 观念数据（Ideational Data）:描述的是意义、动机、定义以及象征（typification）等本身。,三、社会网络数据的类型 2、社会网络中的关系数据的分类 行动者-行动者数据（方阵数据） 如：谁是你的朋友？ 张三和李四有关系则填1，无关系则填0 行动者-事件数据（长方阵数据） 如：你是哪个班级的 ？ 属于某班则填1，不属于则填0,四、社会网络数据的形式化表达 关系数据的表达主要依赖社群图（Sociogram）和矩阵代数（Matrix algebra）等数学方法。 1、社群图：用点和线表示行动者及其关系。 根据线的方向有无可分为：有向图和无向图； 根据关系的紧密程度，可分为二值图、符号图和赋值图。,第8讲 社会网络分析,第8讲 社会网络分析,1 2 3 4 - - - - 1 0 1 1 0 2 1 0 1 1 3 1 1 0 0 4 0 1 0 0,z l g z - - - - zhou 1 3 2 1 liu 2 1 3 2 guan 2 3 1 2 zhang 2 2 3 1,五、社会网络分析中的常用网络指标 社会网络分析中的指标非常多，此处捡其精要。先举例如下：,第8讲 社会网络分析,第8讲 社会网络分析,五、社会网络分析中的常用网络指标,1、点入度和点出度（in-degree and out-degree ） 对有向图来说：一个点的点入度指的是直接指向该点的点的个数；点出度指的是该点所直接指向的点的个数。 在下列有向图中：点B的列总和为2，因为它“收到”了两条线。但是，B的行总和只是1，因为它只向外发出一种关系。相应的社群图则清楚地显示出它的点入度为2。,第8讲 社会网络分析,五、社会网络分析中的常用网络指标,2、密度（density）:图中各点间联络的紧密程度。 无向图的密度：图中实际存在的线数l与最多可能存在的连线总数之比，即，密度2l/n(n-1) ，其取值范围为0,1。 有向图的密度：有向图所能包含的最大连线数恰恰等于它所包含的总对数，即n(n-1)，密度公式应为：图中实际包含的连线数/可能包含的最大连线数。即，l/n(n-1) 计算下列社群图的密度（左图0.15，右图0.35）,第8讲 社会网络分析,五、社会网络分析中的常用网络指标,3、中心性和权力的度量指标 社会网络分析中以点度、接近性和中间性为基础，研究” 中心性”(权力)问题。 衡量单个行动者中心性的指标有： 点度中心度（point centrality） 接近中心度（closeness centrality） 中间中心度（betweenness centrality） 衡量整个网络中心性的指标有： 点度中心势（point centralization） 接近中心势（ closeness centralization） 中间中心势（ betweenness centralization）,第8讲 社会网络分析,3、中心性和权力的度量指标 此处仅介绍以点度为基础，研究” 中心性”(权力)时的几个指标。 （1）点度中心度：与点A直接相连的其他点的个数。 绝对点度中心度：一个点X的绝对点度中心度即与该点直接相连的其他点的个数，表示为 CAD（x）。 相对点度中心度：点的绝对中心度（实际度数）与图中点的最大可能的度数之比。公式为：CRD（x）= （x的度数）/（n1） （2）点度中心势：刻画整个图的中心势，分析各行动者的集中情况，同时可以比较不同图的中心趋势。首先找到图中最大的点度中心度数值；然后计算该值与任何其它点的点度中心度的差，从而得到多个“差值”；再计算这些“差值”的总和；最后用这个总和除以各个差值总和的最大可能值。公式如下：,点度中心势可以根据绝对或相对点度中心度来求，结果一样。,第8讲 社会网络分析,（2）点度中心势： 根据点的绝对中心度计算图的点度中心势的方法：由于只有当网络是包含n个点的星形网络的时候，分母才达到最大值(n-1)(n-2)。因此，公式可直接演变为： 根据点的相对中心度计算图的点度中心势的方法：把根据绝对中心度的公式的分子分母同时除于图中最大可能度数n-1即可，公式为：,第8讲 社会网络分析,（2）点度中心势： 根据点的绝对中心度计算图的点度中心势的方法：由于只有当网络是包含n个点的星形网络的时候，分母才达到最大值(n-1)(n-2)。因此，公式可直接演变为： 根据点的相对中心度计算图的点度中心势的方法：把根据绝对中心度的公式的分子分母同时除于图中最大可能度数n-1即可，公式为：,第8讲 社会网络分析,五、社会网络分析中的常用网络指标,“点度中心度和点度中心势”综合练习 请计算下列关系网络图中各点的绝对点度中心度、相对点度中心度以及整个网络图的中心势。,A B C D E F A 0 1 0 0 0 B 0 0 0 1 0 C 1 0 1 1 1 D 0 0 1 0 1 E 0 1 1 0 0 F 0 0 1 1 0 ,六、社会网络分析常用软件：UCINET,加州大学尔湾分校,软件下载地址： /ucinet.zip,六、社会网络分析常用软件：UCINET 1、软件菜单概览,六、社会网络分析常用软件：UCINET 2、用社群图（Socio-gram）展现关系数据,方法：一般使用UCINET内置的NetDraw程序画图并进行编辑。可通过UCINET界面快捷方式、菜单命令或者程序管理器运行。,六、社会网络分析常用软件：UCINET 3、计算个体网中点的度数中心度,个体网中点的度数中心度：计算举例,Diagonal valid? NO Model: SYMMETRIC Input dataset: H:teachsnadata周刘关张 1 2 3 Degree NrmDegree Share - - - 1 zhou 2.000 66.667 0.333 2 liu 2.000 66.667 0.333 3 guan 1.000 33.333 0.167 4 zhang 1.000 33.333 0.167 Network Centralization = 33.33% Heterogeneity = 27.78%. Normalized = 3.70% Actor-by-centrality matrix saved as dataset FreemanDegree,六、社会网络分析常用软件：UCINET 4、点的属性层次的假设检验 之 t检验,例如：理论分析假设政府组织比非政府组织更加倾向于分享信息，则可以通过比较两类组织的“平均点出度”来检验该假设。,1 2 Group 1 Group 2 - - 1 Mean 75.000 68.519 2 Std Dev 9.213 21.675 3 Sum 300.000 411.111 4 Variance 84.877 469.822 5 SSQ 22839.506 30987.652 6 MCSSQ 339.506 2818.930 7 Euc Norm 151.127 176.033 8 Minimum 66.667 33.333 9 Maximum 88.889 100.000 10 N of Obs 4.000 6.000 SIGNIFICANCE TESTS Difference .One-Tailed Tests. Two-Tailed in Means Group 1 2 Group 2 1 Test = = = 6.481 0.340 0.743 0.6314,虽然政府组织在信息点出度上比非政府组织高6.481，似乎证明研究假设成立，但接受该结果所犯错误的概率为0.34，大于常用小概率0.05，因此认为，两类组织在信息分享上无差异。,六、社会网络分析常用软件：UCINET 4、点的属性层次的假设检验 之 t检验,对比SPSS中的独立样本T检验，并验证UCINET的统计结果。,六、社会网络分析常用软件：UCINET 5、关系数据的重新编码,功能：可根据研究需要，用不同标准对赋值关系数据进行形式转换。,1 2 3 4 z l g z - - - - 1 zhou 1 6 3 2 2 Liu 3 1 6 3 3 guan 4 5 1 4 4 zhang 3 4 6 1,z l g z - - - - zhou 1 3 2 1 liu 2 1 3 2 guan 2