定性数据统计分析概要课件•定性数据统计分析概述•定性数据收集与整理方法•定性数据描述性统计分析方法•定性数据探索性统计分析方法•定性数据建模与预测方法•定性数据可视化展示技巧与实例•总结与展望01定性数据统计分析概述定性数据定义及特点特点数据表现为文字描述或符号，没有数字意义。定义：定性数据也称为分类数据数据的取值是离散的，且一般无顺序。数据之间具有独立性，一个数据的取值不影响另一个数据的取值。或品质数据，是说明事物性质、规定事物类别的非数值型数据，表现为互不相容的类别或属性。定性数据统计分析意义了解数据的分布特征通过统计定性数据的频数分布，可以了解不同类别或属性数据的分布情况，从而对数据有一个整体的把握。发现数据间的关联和规律通过对定性数据进行交叉表分析和卡方检验等，可以发现不同类别或属性数据之间的关联和规律，为决策提供依据。指导定量数据的收集和分析通过对定性数据的统计分析，可以为定量数据的收集和分析提供指导，使定量数据的收集更加有针对性，分析更加深入。定性数据与定量数据关系联系区别定性数据是定量数据的基础，定量数据是在定性数据的基础上进行量化得到的。定性数据是说明事物性质、规定事物类别的非数值型数据，而定量数据则是用数值表示的观察值，通常以测量或计数的方式获得。定性数据和定量数据都是对客观事物的描述和反映，只是定性数据的取值是离散的，且一般无顺序，而定量数据的取值是连续的，具有数值意义。描述和反映的方式不同。02定性数据收集与整理方法观察法定义优点观察法是通过直接观察研究对象的行为、环境、情境等，收集相关数据和信息的方法。直观、客观、实时性强，能够获取丰富的情境信息。缺点应用场景观察者主观性较强，可能受到个人经验、知识背景等因素影响，同时对于某些隐私或敏感行为可能难以观察。适用于研究人类行为、社会现象、消费习惯等领域。访谈法定义优点访谈法是通过与研究对象进行面对面的交流，了解其观点、态度、经验等，收集相关数据和信息的方法。灵活性高，能够深入了解研究对象的内心世界和主观感受，同时可以根据研究需要进行调整。应用场景缺点适用于研究个人经历、心理状态、组织文化等领域。访谈结果可能受到访谈者提问方式、语气等因素影响，同时对于某些隐私或敏感话题可能难以获取真实信息。问卷调查法定义缺点问卷调查法是通过向研究对象发放问卷，收集其回答和相关信息的方法。问卷设计可能存在偏差，导致结果不准确，同时研究对象可能因为各种原因不愿意回答或回答不真实。优点应用场景调查范围广泛，能够获取大量数据，同时可以进行量化分析。适用于研究公众意见、消费行为、市场需求等领域。文本分析法应用场景优点D适用于研究社交媒体言论、新闻报道、广告文案等领域。能够深入挖掘文本中的信息，发现其中的规律和趋势，同时可以进行大规模的分析。CB缺点定义A分析结果可能受到分析者主观性影响，同时对于某些隐晦或含蓄的表达可能难以准确理解。文本分析法是通过对研究对象产生的文本进行分析，了解其观点、态度、情感等，收集相关数据和信息的方法。03定性数据描述性统计分析方法频数分布统计频数分布表列出每个定性数据的频数，便于了解数据分布情况。频数分布图通过条形图、饼图等形式展示频数分布，更直观易懂。交叉表分析交叉表针对两个定性变量，统计它们在不同取值下的频数，揭示变量之间的关系。相对频率计算交叉表中各单元格的相对频率，以百分比形式表示，便于比较。卡方检验原理及应用场景卡方检验原理基于实际观测频数与期望频数之间的差异，判断两个定性变量是否独立。应用场景适用于分析两个定性变量之间的关系，如不同性别对某品牌产品的偏好程度。04定性数据探索性统计分析方法对应分析原理及应用场景对应分析原理通过降维技术，将行变量与列变量在同一低维空间中表示，以便直观揭示行变量与列变量间的结构关系。应用场景适用于有多个分类变量且变量间存在关联性的情况，如市场调研中的品牌与消费者特征关系分析、生物学中的物种与环境因子关系分析等。多维尺度分析原理及应用场景多维尺度分析原理通过保持原始数据点间...
