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“珞珈政治学论坛”201905期成功举办(图文)

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2019429日上午,台湾大学洪永泰教授做客武汉大学珞珈政治学论坛,在澳门永利皇宫赌场332会议室作了题为量化数据的描述与比较的学术报告,论坛由刘伟老师主持。众多老师和同学踊跃参与到本次论坛,其中包括倪星院长,孟颖颖、钟兆真、姚强、黄菁、陈刚、朱海英、陈柏奇等老师及相关专业的博士生、硕士生和本科生。

洪教授首先介绍了数据的两大类型。其一,类别资料:名义尺度和等第尺度。名义尺度是纯分类,无大小和强弱的区别;等第尺度有大小和强弱的却别,但无确定的;其二,数字资料:区间尺度和比率尺度。区间尺度的“0”没有定义、无共同的计量基础点;比率尺度的“0”有明确的定义,表示没有的意思,可进行数学的四则运算。

数据的描述方式主要分为:图表和数据。关于图表描述,洪教授介绍到类别资料可采用的图表类型为:次数分配表、饼状图、条状图、地图;数字资料可采用的图表类型为:直方图、次数分布曲线、累计百分比(次数)分布曲线、箱型图、枝干法。其中,累计百分比分布曲线,特别是双累积百分比分布曲线对数据具有强大的解释力,可将许多资料浓缩于一个图中。而关于数据的描述,类别资料可使用众数描述数据中心趋势,IQV描述数据离散趋势;数字资料可使用平均数、中位数、众数描述数据中心趋势,百分位描述数据位置,全距、四分距、均差、标准差、方差、标准化、离差系数描述数据离散趋势。洪教授指出:一般数据越集中,越没有分析的价值;数据越分散,越有分析的价值。其中,均差可以表示数据最真实的平均距离。因为柴式不等式,所以确立了平均数和标准差一直以来在量化数据分析中的重要地位。柴式不等式表示的是,任何资料以平均数为中心左右k个标准偏差,包括了至少(1-1/k2)的个案数(k>1)。从而间接地反映出正态分布,即以平均数为中心,左右1个标准偏差包括了68%的个案数,左右2个标准差包括了95%的个案数,左右3个标准偏差包含了99.7%的个案数。洪教授介绍了描述类别资料的离散程度的数据——IQVIndex of Qualitative Variation),IQV越大,表示离散程度越大,IQV=1时最分散,IQV=0时最集中。各组的分类数不同时亦可比较,但其缺点是不够敏感。在这里,洪教授以消费金额、学生考试成绩等数据为例进行了分析。

洪教授着重介绍了数据的比较。通过总量、平均数、百分比、百分位、四分距、成长率、标准化、交叉标准化、跨年度的标准化数据、两两相比等方法进行数据比较分析。抽样调查百分比的比较方式分为三类:其一,不同的调查;其二,同一次调查,同一问题,不同选项的比较;其三,同一次调查,不同问题的比较。洪老师指出,受到比较基期的影响,成长率计较是很容易作弊的比较方式。标准化,即去除计算单位,简化数据成为相对位置。转换成标准值和内插法转换是标准化的两种方法。标准值是把原始数据转化成为每个观察值在平均数以上或以下几个标准偏差的位置,受到极端值、平均数及标准偏差数值的影响,比较容易失真,而好处是可以猜测每笔数据的百分位。内插法转换是在新设定的数据范围内将原始数据等比例缩小或放大,完全保持原始数据的信息,只是去除单位,不会失真,也不会引起争议。交叉标准化过程中,两组数据相互交叉标准化所得到的结论可能会不一致,可引入第三组真实或者构建一组虚拟数据作为标准,进行统一标准化。由于两组数据结构不同,各单项所占的比重不一样,致使辛普森吊诡的发生,其解决方法亦为统一标准化。期间,洪教授利用甲乙两班的教学效果、甲乙两厂产品不良率、AB两所大学各澳门永利皇宫赌场教师发表论文的数据、某杂志续订情形数据以及企业高管的选任等案例进行比较分析。

洪教授的精彩报告引起了在场师生的浓厚兴趣。在问答互动环节,洪教授同到场师生进行了深入交流。有老师与洪教授交流两岸清廉指数调查的调研方法。围绕两两相比是否有比较标准的问题,洪教授回应道,两两比较需要的是最终结果,是最好执行的,只需受访者在二者间选其一即可,无需特别的标准;针对标准化中的第三方标准数据是如何确立的问题,洪教授回答道,该数据只需管理当局事前设置一个虚拟标准。

论坛最后,刘伟老师作总结发言。他认为,学习量化研究方法最重要的是运用,研究者通过运用数据分析,可以增强社会科学研究的科学性;实证研究是当前社会科学领域的主导取向,而量化研究又是实证研究的主流做法,因此,为更为全面地把握学术前沿,并推进相关研究的实体性进展,政治学的学生除了接受规范研究的训练,也应加强量化研究的相关训练,借助统计工具对数据做好描述、比较和分析,以增强学术研究的可靠性和说服力。(政治学与行政学系汪昱均、刘远雯供稿)

 

 

来源: 发布时间:2019-05-07 10:21:48 点击:
 
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