2022-03-16
数据简化（datareduction）,是指把大量数据减少为更易管理也更有意义的一些东西。它包括一些比较简单的步骤，比如计算平均数或标准差等（对于单变量描述性统计分析而言），或者去除列联表中对分析没有帮助的数据等，也包括由一系列问题（如测定态度等）来创建一套指标等复杂的过程，一些调研者也把因子分析和聚类分析成为数据简化。
正如我们上面提到的，你可能有机会关注数据的频率计数。考虑数据简化是有意义的。通过审视总样本每个问题的频率计数和频率分布，你会决定对变量重新编码：哪些变量的哪些类别可能会有效地结合在一起。例如，去年你访问全科医生的次数，你应该像0,1,2,3,4等这样列出，还是分布成0,1〜3,4〜6,7~9,10+这样更好？你也将能决定关键变量作为列联表首选的可行性。例如，在一列中分开来看基数规模足够大吗？你能脱离首席运营官的看法而只关注首席财务官的回答，或者最好将二者合并在所有高管人员之中吗？
你可以运用相关性描述统计（平均数和分布或变量的测量）减少数据量。这些对于像购买的可能性这类尺度问题特别有效，因为其给出数字告诉你整个样本或子样本的平均水平及变量的数量。
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