MBA 企业研究方法

1、管理研究方法，3。管理研究分析方法，2。研究过程，观察：确定广泛的研究范围，初步数据收集：访谈，文献调查，问题定义：描述性研究，理论框架：明确识别和分类变量，衍生假设，科学研究设计，数据收集，分析和解释，推论：假设得到验证了吗？研究问题已经回答了吗？否，是，撰写报告，提出报告，做出管理决策、数据分析过程、数据审核、数据录入、数据清理、数据录入和整理、变量集中和分散趋势描述、描述性统计、可靠性分析和有效性分析、信度和效度检验、实验控制调整和中介效应检验、方差相关分析的t检验分析、回归分析、假设检验中常用的统计方法、4、管理研究分析方法、常用的统计方法、因子分析(效度分析)和信度分析。 描述性统计

2、分析、数据录入和整理、中介和调整效果检验、研究报告、数据录入和整理、审计数据编码、数据录入数据清理，其目的是使原始数据具有更好的准确性、完整性和真实性，从而为后续的数据录入和统计分析打下良好的基础。 数据审查包括两个方面：第一，检查问卷中的问题；第二，与受试者重新核对。现场审计：指同时进行的审计和收款，也称收款审计。系统审计：数据收集后的集中时间审计。多重审计是指对各种形式的重要数据进行重复审计。7、数据录入和整理2数据编码，编码：为问卷中的每个问题和答案编制一个唯一的编号，并根据它分析问卷的数据。对于方向性项目，编码时应特别注意它们的方向性。也就是说，在数据分析之前，反向问题应该用反向评分。

3、未回答(省略)项目的编码使用系统默认值，用“.”表示。“我不知道”答案的代码通常是9、99或999。选择题的编码相对简单，因此应特别注意选择题的编码(包括多项有限选择题、多项排序选择题和多项选择题)。8， 例如：工作动机问卷：基本信息：性别：男性和女性年龄_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _根据回答的实际年龄，SPSS问题的得分应该相反，1 2 3

4、 4 5，示例：选择题的代码，没有答案，9，示例：选择题的代码和多个排序项目，6，以下哪些是你择偶的条件(限于3个项目):(1)外貌(2)文化水平(3)气质和风度(4)志同道合。 例如，10:多个可选主题的编码，多个二分法可用于编码多个可选主题。每个答案都是编码的，所以在SPSS中有多少栏就有多少栏。如果受试者选择此答案，则设置为1，如果受试者未选择此答案，则设置为0。8.选择购物中心时，请注意以下因素：(可选)(1)交通状况(2)促销活动(3)购物环境(4)服务质量(5)其他。11.数据输入和整理数据输入，安装SPSS软件：在用户信息中输入你的名字。在序列中输入“12345”，选择单个安装，

5、在许可证代码中输入“30001359390”，单击“更新”，然后输入“30001374190”。安装更新程序后，将安装盘中crack目录下的lservrc文件复制到安装目录。12.数据输入和整理数据输入，首先在SPSS。13， 例如：工作动机问卷：基本信息：性别：男性和女性年龄_ _ 36 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 根据答案的实际年龄，1 2 3 4 5，示例

6、：数据输入、14，示例：反向评分，操作方法：转换记录进入同一个变量，在变量框中选择要评分的项目点“新旧值”。 上例的转换方法是：旧值输入1，新值输入5，点击【增加】；然后在旧值中输入2，在新值中输入4，单击添加.以此类推，直到所有的分数都出现在旧的新的框中。15、数据输入和排列4数据清理、有效范围清理：当数据中的数字超出数据编码范围时，该数字一定是错误的。清理逻辑一致性：根据调查问卷项目之间的内在逻辑关系，检查前后数据的合理性。数据质量抽查：虽然采用了以上两种方法对数据进行清理，但仍有一些错误的数据无法发现。采用随机抽样的方法，从所有样本中选取部分样本，并与原始问卷进行比较。这就要求我们对原始

7、问卷进行编号，并通过问卷编号与数据样本之间的一一对应关系找到原始问卷。使用比较结果来估计和评估所有数据的质量。16，示例：有效范围，逻辑一致性清理，示例：1。你是独生子吗？是否(1=是；0=否)如果：数字2，出现在SPSS文件中，超出了有效范围，则为2。你有几个兄弟姐妹？0 1-2 3及以上，逻辑矛盾。用SPSS软件进行频率分析，可以快速找出哪些项目超出了有效范围。如果调查问卷中有一个或两个以上的错误答案，您可以考虑删除该样本的所有数据，并将其视为浪费量。，17，SPSS数据管理，频率分析分析描述性统计频率计算：通过数学计算生成一个新变量转换计算示例：给第1课的数学分数加5分。转换计算如果班级

8、=1新数学=数学分数5如果班级等级=2新数学=数学分数示例：计算两个班级中语文和数学的平均分数。转换计算平均分数=中文分数新数学/2重新编码现有的变量值。转换重新编码变成不同的变量.例子：等级变成等级。平均分数等级，单击更改定义旧值和新值：60-70通过从70.1到85的良好；85.1分以上优秀继续好，学生成绩。sav，18，数据分析流程，数据审核，数据编码，数据录入和整理，变量集中和离散趋势的描述，描述统计，可靠性分析和有效性分析，可靠性和有效性测试，实验控制测试，实验，调整效果测试，中介效果测试，T-检验，方差分析，相关分析，回归分析，假设检验，常用统计方法，管理研究分析方法，常用统计方法

9、，因子分析(有效性分析)和可靠性分析，描述性统计分析，数据录入和整理， 中介和监管效应测试，研究报告，20，描述性统计分析，样本数据的分析通常从变量的描述性统计分析开始。 通过对变量的描述和统计分析，可以掌握和理解样本数据的统计特征和总体分布，对进一步的数据分析起到重要的指导和参考作用。数值计算，计算描述统计的公共值，并通过数值准确反映样本数据的统计特征。绘制图形，绘制常用的统计图形，通过图形直观地显示数据的分布特征，并比较数据分布的异同。一般来说，数值计算和绘图是混合在一起的，它们是相辅相成的。21，频率：频率分析，描述统计数据的总体分布特征；描述性：描述性统计，计算单变量的基本描述性统计；

10、探索：探索性分析，考察远离数据总体分布的边缘样本的价值；检查变量之间的分布差异是否显著；交叉表：交叉列联表，讨论变量之间的频率关系和各种度量变量之间的相对关系；比率：比率分析，描述和分析两个变量之间变量值比率的变化。22，1。频率分析，计算每组中观察点的数量，而不考虑其实际值。当变量的自然值被限制在有限的数值范围内时，频率分析计算变量在每个数值点的数值分布；如果一个变量的值在一定范围内是连续的，那么它的值域需要被分成几个值域。频率分析计算变量在每个值区间的观测点数量的分布。频率分析的基本功能之一是编制频率分布表。23.1.频率分析基本概念，频率：在某个区间或某个值点上的变量值的数量。perce

11、ntage:总样本中每个频率的百分比。有效百分比：每个频率在有效样本数中所占的百分比。累积百分比：逐渐累积百分比值的结果，最终值为100。24，1。频率分析普通图形，条形图，用相同宽度的条形高度来表示图形的频率分布变化。它适用于排序和分类的变量分析。饼图，一种饼图，使用扇形区域来表示频率分布变化的图形。研究事物的内部结构和组成是有益的。直方图，使用矩形的面积来表示频率分布变化的图形。它适用于分析固定距离或固定比率变量。可以将正态分布曲线附加到直方图上，以便与正态分布进行比较。，25，频率分析SPSS操作，分析描述性统计频率结果图表选择条形图(条形图)、饼图(饼图)、直方图(直方图)图表值，您可

12、以选择频率或百分比继续，学生成绩。sav，26，频率分析SPSS操作，条形图，27，频率分析SPSS操作，饼图，28，频率分析SPSS操作，直方图，29，2。描述性统计(Descriptive statistics)，通过频率分析掌握数据的总体分布后，通常需要以固定距离或固定比率测量变量。描述集中趋势的统计量、离散趋势和分布形式，30、描述集中趋势的统计量，并使用特定的统计量来反映一组数据的总体水平，或反映这组数据对该统计量的集中程度。平均值：总单位值的总和除以总单位数。中间值：按值的顺序排列一组数据，中间位置的值称为中间值。模式：指在一组数据中出现频率最高的数字。总和：所有变量的总和，反映变

13、量的总体水平。31，描述统计离散趋势统计，离散量，是表示一组数据的变化或分散程度的量。离散量越多，数据分布范围越广，越不集中。相反，离散量越小，数据分布范围越集中，变化程度越小。方差和标准差范围：一组数据中最大值和最小值之间的差值。四分位数偏差：根据大小将一组数据按顺序排列，然后将其分成四个相等的部分，去掉序列中最高的四分之一和最低的四分之一，仅用值的中间一半来测量序列的完整距离。变化率：非模式频率与样本总数的比率；变异系数：标准差和算术平均值的百分比值。32，描述统计的分布统计，偏斜度：反映数据分布对称性的统计。偏斜度计算系统可以解释数据总体是否为正态分布或类似正态分布，从而确定是否或如何进

14、行统计推断。当Skp=0时，数据是严格正态分布。在Skp 0，分布是正偏的。Skp0表明数据的分布比标准正态分布陡，是一个峰值(高峰和窄峰)分布；峰度值为0.05)，应该接受H0假设，并且认为样本分布和指定分布之间没有显著差异。38、用SPSS进行定量正态分布检验，分析非参数检验 1样本k-s，在“检验变量列表”框中选择变量“中国分数”。使用测试分布框中的默认选项正态分布。名义上，正态分布，系统默认选项；均匀分布；泊松，泊松分布；指数，指数分布。单击确定。39，用SPSS进行定量正态分布检验，Sig。=0.4360.05，所以接受零假设，即变量“中国成就”与正态分布之间没有显著差异，即变量“中国成就”呈正态分布。探索性分析在数据收集过程中，测量工具引起的系统误差和人工操作引起的意外误差往往会导致一些数据偏离正常值。探索性数据分析主要是从三个方面对数据进行调查：(1)调查数据的真实性，数据偏离数据主题分布太远可能是有问题的数据。数据调查可以找出这些异常值和极值，并通过分析这些数据来判断它们的正确性，从而决定在以后的统计分