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单变量描述性分析之频率计数

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标签: 频率计数
2022-03-10

单变量描述性分析,顾名思义,就是关于一个变量的描述性分析。这是一种非常基础但却非常实用的数据分析方式,使用该种分析方式会帮助你理解数据。简要来说,这种分析方式包括使用频率计数和频率分布来总结或描述回答,计算描述性统计中的集中趋势,(也称为平均值)以及变量的分布情况。

 

频率计数

 

频率计数(frequencycounts)就是统计一个数字或其他值在数据集中出现的次数,尤其是回答中岀现的某一特定回答。例如,我们想知道在抽样调查中有多少人对于S银行的服务满意。频率计数,也就是统计出有多少人对于S银行的服务满意,就会告诉我们答案。

在数据集(这个也就是孔数,在数据分析中使用打卡方式的一种)中可能最先看到的就是每个变量值的频数统计。在准备细节数据或规格表之前,运行孔数是有用的,因为这能提供一个问题回答的概况,你能看到总样本中特定子样本的容量,回答应该如何分类,需要何种权重。例如,如果我们问被访者是否是某个在线银行服务的使用者。孔数和频数统计将告诉我们有多少人使用过。我们可以对比使用者与非使用者的态度、行为或意见,决定它是否可行。

频率分布图也是图表展示频率的有效方式:把横轴作为值的范围,把纵轴作为每个值的频率。如图14-1所示,这种展示方式可以简单直观地看到不同变量的值的分布情况。

频率分布图也是描述连续变量和指标变量分布的有效方式。如果分布对称(像钟形的正态分布),平均数以上和平均数以下的变量各一半。不论哪个方向都没有“偏态”,平均数、众数和中位数具有相同值或几乎相同的值。如果分布偏离中心或非对称,平均数一侧的值多于另一侧,平均数、众数和中位数具有不同的值。正偏态就是平均数以上的数值多于平均数以下;负偏态就是平均数以下的数值多于平均数以上的数值。

 

1.原始数据、比例、百分比和比值

 

频率计数通常以原始数据的形式出现,例如,一次问卷回答中有36人为在线客户,但它并没有告诉我们这个数据占到整个样本的比例或百分比,而后者可以让我们在组间比较这些数据(例如,在线回答者中男性和女性的比例)。比例(proportions)是指一个总体中各个部分的数量占总体数量的比重,通常反映总体的构成和结构;百分比(percentage)是一种表达比例、比率或分数数值的方法,用100作为分母。例如,在线客户的比例是0.12(36+300);在线客户的比率是12%。

比值用于比较两组间的数量关系。例如,你把样本分成了领导品牌和其他品牌的消费者,总计并对比这两组间的数量关系可能会是有帮助的。例如,领导品牌有450个用户,而其他品牌的用户是150个,则两组间的比值是450:150(3:1),也就是每有一个其他品牌的用户,就有三个领导品牌的用户。

 

2.图形展示

 

通过以上内容我们知道,通过图形展示频率是十分有用的。还有以下几种的统计图形也很有用,分别是饼图(piechart)、条形图(barchart)、直方图(histogram)和折线图(linegraph)0图形的选择取决于数据的类型,对于非计量数据(定类数据和定序数据),最适合的是饼图和条形图;对于定距数据和定比数据,最合适的是直方图和折线图。我们分别看一下这几种图形。

(1)饼图

如果你想展示某个事物是由哪几部分组成整体的,饼图十分适合。每个部分应该按照顺时针排序。如果想强调某个部分,你可以将其分离出来。如果你所拥有的变量有很多类别,饼图就不合适了(超过四五个部分,饼图就会混乱,难以理解)。尽管两个并列的饼图有时被用来展示相关的数据或整体的分布,但是来回移动两个饼图以比较每个部分是难以实现的。

(2)条形图

条形图和直方图容易用混,定类数据或定序数据(分类变量、非度量数据)使用条形图,定距数据或定比数据(基数、度量数据、连续变量)使用直方图。

还有一些方式展示条形图,横向或纵向。例如,可在一个图中展示两个及以上的条形,每个类别的数据集合在一起,把不同品牌样本的回答组合在一起。一个条形可以分为多个部分,每个部分代表与其他部分相关的测量数据。

(3)直方图

直方图看起来就是把条形图的条形之间的空隙去掉。条形之间之所以没有空隙,是因为直方图展示了定比数据或定距数据中的连续数据,比如品牌的“年龄”或群体的收入,而非能分成不同组别的数据,如性别或社会群体。条形的宽度代表了定距数据的范围,取决于群体的回答。因此,直方图中的条形代表了群体回答的成比例的频率。

(4)线形图

条形图中的数据也可以用线形图的形式显示,将条形图中每一条形的中点用直线连接起来即可。这种图有时也被称作频率多边形。

(5)选择图表或图形的尺度

除了要选择恰当的图形,还要注意X轴和Y轴的尺度大小。如果Y轴的比例远大于X轴,结果会使得整个图形向上伸长,X轴的增幅看起来会比正常显示的要更大一些;反之,如果Y轴比例压缩,X轴长度上的差异就不会那么大。塔夫特(2001)检验了许多情况,调査了几何及形状的美观程度,他采纳了图基(1997)的建议——在绘图中推荐使用宽度比高度更大的图形形式。

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