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运用好心理统计和测量让你的调查研究更加专业

  心理统计和测量都是实证研究的重要方法,对于两者笔者一直认为掌握其核心思想更加重要,因此本文不过多阐述具体的操作方法,仅结合实际谈谈如何将其运用于实证调查研究之中,观点仅供参考。

  正态分布也叫常态分布,是连续随机变量概率分布的一种,通过正态分布图来看,群体中的大部分个体相对集中,两端(即极端个体)分布较少。

  这符合现实中的大量情况,自然界、人类社会、心理和教育中大量现象均按正态形式分布,例如能力的高低,学生成绩的好坏等都属于正态分布。因此在进行取样的过程中,调查的样本不应该太偏。

  抽样方式中,运用最多的是问卷调查。而现实中经常遇到的情况是,随便在一个qq、微信群丢一个问卷的链接,这样投放存在的问题是,问卷的有效回收率很低,由于对方不一定是你的目标用户,因此得到的问卷的数据也往往是不可靠的。有效的抽样方法应该具备两个条件:

  比如总体共10个,每个个体被抽取的概率即为0.1。因此为了保证每个个体被抽取的概率相等,每次抽取结束之后应该放回,保证每个个体被抽取的概率不变。

  比如需要研究的儿童群体,则应该抽取相应年龄段的群体。相反即使抽取再多的老年人,样本的代表性也是很低的。

  显著性检验是判断两个或多个数据集之间是否存在差异的方法,即便在现实能够通过求数据集的彼此平均值来进行比较,但平均值并不能够说明什么问题。

  虽然通过计算平均值得出两者间存在差异,A公司的平均值为25.18,B公司的平均值为26.64,但这种差异并不能表明具有统计学上的意义。

  通过显著性检验,发现p值为0.203,大于0.05,即表明A、B彼此之间的差异是不显著的。因此虽然在平均值上存在差异,但可以认为这种差异是由偶然的随机抽样误差导致的,当样本量足够大时,很可能彼此之间就没有差异了。

  相关关系是客观存在的一种变量间的相互依存关系,在研究中,如果变量之间存在相关关系,则B的变化会随着A的变化而变化,反之亦然。

  相关既包括方向,也包括程度。相关的方向包括正负相关两种,正相关是B随着A的增加而增加,比如用户对产品的满意度越高,推荐度越高,即是一种正相关关系。

  相关的程度可以用相关系数表示,数值越高,即表示相关程度越高。相关关系的检验可以通过相关分析实现。

  自变量(一般用x表示)的改变会导致因变量(一般用y表示)的改变,比如对树苗进行施肥(自变量),可以促进其增长(因变量)。

  作为一份靠谱的调查问卷,绝不是打开word,随便敲下几个题,这样的问卷往往是不严谨和完善的。相反,在进行问卷编制时,不要着急输出结果,而应该进行资料的收集,资料可以从以下方面获取:

  因素分析可以将诸多变量归纳为少数几个因子,使得同组内的变量之间的相关性较高,不同组的变量间相关性较低。

  比如,对产品满意度的研究,可以分为功能满意度、外观满意度等方面。因此问卷编制在进行问卷编制的时候,可以借助思维导图梳理相关的维度,在此基础上进行问卷的编制。

  总结,调查研究虽然表明看似简单易行,实则包含很多的学问,管家婆一句话中特论坛科学的操作和执行才能保证得到更加有效的结果,这也是作为一枚用研人员必须修炼的课程。

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