公共管理研究与定量分析方法
2017-03-28 15:59:31 0 举报AI智能生成
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大纲/内容
概述
绪论
科学的概念、理论与科学研究的关系
自然科学与社会科学的关系
公共管理与科学方法、公共管理的研究范式
研究设计
基本概念
研究方法方式合理性、可靠性、经济性
保证研究是有效、客观、明确
基本步骤
发现问题——提出假设——检验——结论
基本要素
研究目的
探索性研究
描述性研究
解释性研究
研究问题
what
why
how
研究变量
自变量
因变量
无关变量
研究假设
科学性、预测性、可检验性、逻辑性
分析单位
个人
群体
组织
公共产品
时间维度
横向
纵向
分析方法、研究路径
实证研究
规范研究
定性分析
定量分析
研究取样
基本原则
方向性、可测性、可行性、经济性、代表性
基本方法
概率抽样
简单随机抽样、分层抽样、聚类随机抽样、系统随机抽样
非概率抽样
简单取样、判断取样、配额取样
样本容量
研究的类型、范围、精确程度，分析类别
允许误差的大小、总体的同质性
测量工具的可靠程度、研究成本
效度与信度
效度：有效性
内部效度、外部效度、结构效度、测评效度、统计结论效度
信度：真实性
重测信度、复本信度、折半信度、内部一致性、评分者信度
信度是效度的必要非充分条件
有效必先可信、不可信则必然无效
资料收集方法
文献法
特点
优点
不受时空限制、成本低、不受研究对象干扰、结合批判与创新
缺点
文献具有一定的主观性、局限性、缺乏代表性，收集难度较大
实施过程
确定研究问题并拟定计划
文献检索、收集与积累
文献鉴别
文献分析
形成结论
文献检索
图书馆
检索工具、途径、方法、步骤
光盘数据库
搜索引擎
文献综述
前言、主体、总结、参考文献
访谈法
分类
结构式与非结构式访谈、直接访谈与间接访谈
个别与集体访谈、定向与非定向访谈、一次性与重复访谈
实施顺序
确定研究主题、提出假设
确定访谈目的、必要性、可能性
确定访谈对象、内容、问题、时间地点、记录方式
制定访谈计划
实施计划
整理分析结果
撰写报告
访谈技巧
亲切友好、客观中立、减少干扰
提问：提纲法、追尾法、延伸法、对比法
问卷法
特点
优点
效率高、费用低、干扰少
便于统计分析
可做大样本调查
缺点
问卷设计难
调查实施难度大、普遍性难以保证
结果广而不深
问卷结构
名称、封面、被调查者的基本情况、指导语、调查内容、编码、结束语
基本原则
有效性、可信性、统计分析、符合心理
基本程序
明确问卷调查目的、主题、资料范围
构建问卷设计的框架体系、拟定并编排问题、确定问题表述方式、排版布局
问卷预调查、问卷修订和定稿
问题设计
分类
背景类、事实类、意见类、解释类、检验类
布局
同类性质放一块，先易后难、由浅入深，按时间顺序等
判别标准
与目标保持一致、符合客观实际情况、考虑被调查者的能力、愿意回答等
问题表述原则
通俗性、准确性、简明性、具体性、单一性、中立性
答案设计
原则
问题匹配、语言简单易懂、相互间不能重叠或包含、无遗漏
分类
填空、是否、多项单选、限选、任选、排序，等级评定
实验法
基本要素
自变量与因变量、实验组与控制组、实验环境、实验的操作、实验结果
特征
主动性、可控制性、可重复性、精确性、因果性
局限性
研究周期长成本高、无关变量难以控制、外部效度低、很多公管问题难以实验化
操作程序
选择研究课题、提出研究假设
从理论和实际需要以及现实可行性出发
确定研究变量、给出操作定义
综合采用经验和理性办法
选择实验对象、创造实验环境
充分代表性，注意对象与环境的匹配度
实施实验、进行前测和后测
保证同质测验、分数的同值性
整理分析资料、撰写实验报告
实验效度
影响因素
内部效度
历史、成熟因素、测试经验、测量工具、回归效应、差异选择、实验消耗、交互作用
外部效度
前测验的反作用效果、交互作用、实验安排的反作用、多重实验处理干扰
实验控制
物理控制、随机化、平衡控制、控制外部情境、人为因素、实验设计模式
实验设计
前实验设计（内部效度低)
单组后测设计
单组前后测设计
静态组比较设计
准实验设计
单组相等时间样本设计
单组时间序列设计
单组多因子实验设计
非等组前后测设计
非等组前后测时间序列设计
循环式设计
真实验设计(控制程度高）
随机化后测设计
随机化区组设计
所罗门四组设计
完全随机化因实验设计
资料分析方法
数据的描述统计
集中趋势
算数平均数、几何平均数、中位数、众数、调和平均数
离散程度
极差、四分位差、平均差、方差和标准差、变差系数
偏斜度和峰度
动差法、偏斜度、峰度
假设检验
基本概念
零假设&备择假设、一类&二类错误
双侧检验&单侧检验、一般程序
参数假设检验
单个&两个正态总体、单个&两个总体比率
非参数假设检验
K-S检验、卡方检验、普通符号检验、符号秩和检验、M-W U检验、游程检验
方差分析
应用条件
分布正态性、效应可加性、方差齐性
单因素完全随机化设计
检验各水平效应有无显著差异、分析观察值的偏差
随机区组设计
总方差=组间方差+组内方差+误差平方和
检验实验组内被试个别差异（因素A*实验组B）
双因素重复实验设计
因素A*因素B*重复试验次数N
要考虑AB因素交互关系
相关分析
pearson相关分析
判断两等距或等比变量是否存在线性相关、方向及程度
spearman秩相关分析
非等距或非等比变量的秩次大小作线性相关分析
kendall-tau相关分析
tau-a用于没有同分对的有序分类变量
tau-b用于等级数相同的同分对
tau-c
肯德尔W和谐系数
用于多个等级变量之间是否一致的系数
W系数越大，说明评价者标准一致性程度越高
质量相关
二列相关
两连续变量，其一被人为分成二分变量
点二列相关
一变量为连续变量，一变量本身为二分变量
多系列相关
一变量为连续变量，一变量人为分成多个类别
品质相关
两变量都可分为不同类别
列联相关（a*b)、phi相关（2*2）、V相关
偏相关分析
研究两变量线性相关关系时控制可能对其产生影响的其他变量
典型相关分析
降维：将两组变量XY的关系集中到少数几对综合变量（XY的线性组合）上
回归分析
一元线性回归
随机误差满足：正态性、无偏性、独立性、共方差性
普通最小二乘法OLS
多元线性回归
F检验：所有X对Y的共同影响是否显著
T检验：每一个X对Y是否有显著影响
拟合优度R^2
基本假设
XY具有线性相关性
残差正态性
异方差
自相关
多重共线性
logistic回归
因变量为0和1的定性变量
非线性模型：最大似然估计法ML
拟合优度：皮尔森开方检验、H-L检验
因子分析
目的：通过少数几个变量去描述众多变量间的协方差关系
步骤：公共因子的抽取（主成分分析、主轴法）——因子解释和命名
因子负荷（体现依赖程度）、共同度、方差贡献率（值越大、越重要）
确定因子数目的方法：相关矩阵秩、公共因子的方差百分比、特征值图解法
注意事项：样本量不能太小、各变量具有相关性、KMO检验、公因子具有意义
聚类分析
原理
样本个体——Q型聚类
研究变量——R型聚类
距离
明氏距离、马氏距离、兰氏距离
相似系数
夹角余弦、相关系数
系统聚类的方法
最近距离法、最远距离法、中间距离法、重心法、类平均法、可变类平均法、可变法、Ward最小方差法
判别分析
距离判别法
离哪个中心距离近就属于哪一类
马氏距离
贝叶斯判别法
概率判别、根据每个样本点归属某个类别的最大概率或最小错判损失来确定归属
费希尔判别法
依据一元方差分析中组间均方差和组内均方差之比的最大原则来判别
通径分析
基本原理
一组线性方程，反映自变量、中间变量、潜在变量、因变量之间的相互关系
通径系数
表示相关变量因果关系，标准化的偏回归系数
应用条件
数值型变量，要求变量间呈现线性关系
基本程序
建立通径分析模型图
建立结构方程
计算通径系数
计算剩余通径系数和决定系数
显著性检验
建立通径分析图
结构方程分析
研究变量之间因果关系
基本原理
比较两个或者更多个不同协方差（相关）矩阵，分析拟合指数来判断原模型是否符合研究要求
结构方程模型
测量模型
验证性因子模型
潜变量模型
各潜变量之间的因果关系模型
外生潜变量、内生潜变量
基本程序
构建初始模型
模型参数估计
评价模型
修正模型
研究论文撰写
研究论文概述
分类
研究报告和学术论文，论述性、描述性、实证性和综述性的研究论文，学位论文
基本特点
科学性、创新性、理论性、逻辑性
基本结构
前置部分
主体部分：绪论、方法、结果、讨论、结论
附注
绪论
主要内容
研究背景和研究问题阐述
研究假设构造
研究目标设计
研究方法概述
研究目的和意义分析
常见问题
研究背景过少
研究目标叙述过简单
过长、内容琐碎，结构分散
无参考文献
缺少研究方法、对象和材料等信息
文献述评
特点
综合性、评论性、前沿性
主要内容
引言、正文、结论、参考文献
写法
纵式写法、横式写法、纵横式结合写法
注意问题
文献搜集要全面
引用文献有代表性
忠于原文
列出参考文献
重在评论
避免大量引用原文
紧密围绕主题展开述评
着重在以往文献的研究设计方法，避免错误，加以延伸
研究方法
研究变量的数目、测量水平
无关变量的控制措施
研究变量的性质和特点
结果、讨论和结论
结果
客观描述、辅以图表、前后次序、主次分明、详略得当、层层递进
讨论
以客观结论和事实为基础，结合相关知识和学术研究，思考分析
结论
以研究结果和讨论为基础，要一分为二，总结全文，深化主题
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