为什么要在研究中使用样本?
样品是用来做推论的吗人口。样本更容易收集数据，因为它们实用、经济、方便且易于管理。
样品是用来做推论的吗人口。样本更容易收集数据，因为它们实用、经济、方便且易于管理。
表面有效性和内容效度相似之处在于它们都是评估测试内容的适合程度。区别在于表面有效性是主观的，在表面水平上评估内容。
当一场考验已经强大表面效度,任何人都会同意，测试的问题似乎衡量了他们想要衡量的东西。
例如，看看四年级的数学考试，其中包括学生必须做加法和乘法的问题，大多数人会同意它有很强的表面有效性(也就是说，它看起来像一个数学测试)。
另一方面，内容效度评估一个考试在多大程度上代表了一个主题的所有方面。内容效度的评估更加系统化，依赖于专家评估。对于每个问题，分析每个问题是否涵盖了测试所要涵盖的方面。
四年级的数学考试会有很高的分数内容效度如果它涵盖了那个年级教的所有技能。专家(在本例中是数学教师)必须通过将测试与学习目标进行比较来评估内容的有效性。
再现性和可复制性都是相关的术语。
分层抽样和定额抽样两者都涉及到人口分成子组，并从每个子组中选择单元。在这两种情况下，目的都是选择一个有代表性的样本和/或允许子组之间的比较。
主要区别在于分层抽样，你从每个子组抽取随机样本(概率抽样)。在配额抽样中，你以非随机的方式选择预先确定的数量或比例的单位(non-probability抽样)。
便利抽样和定额抽样都是non-probability抽样方法。他们都使用非随机标准，如可用性、地理邻近或专业知识来招募研究参与者。
但是，在方便抽样中，您可以继续对单位或案例进行抽样，直到达到所需的样本量。
在配额抽样中，您首先需要将感兴趣的总体划分为子组(阶层)，并估计它们在总体中的比例(配额)。然后你可以开始你的数据收集，使用方便抽样来招募参与者，直到每个子组中的比例与总体中的估计比例一致。
根据经验，问题涉及到思想、信仰和感觉在焦点小组中好好工作。花时间构思有力的问题，特别注意措辞。要小心避免主要的问题，这可能会影响你的反应。
总的来说，你的焦点小组问题应该是:
采访者效应是一种偏见，当采访者的特征(种族、年龄、性别认同等)影响被采访者的回答时，就会出现这种偏见。
这可能会产生“面试官效应”面试的类型但是可以通过写出高质量的面试问题来缓解。
归纳推理是自下而上的方法，而演绎推理是自上而下的。
归纳推理将你从具体到一般，而在演绎推理中，你通过从一般前提到具体结论来进行推理。
在归纳研究，你从观察或收集数据开始。然后，对数据进行广泛扫描并搜索模式。最后，你会得出一些可以纳入理论的一般性结论。
主要有四种类型三角测量：
一般来说，同行评审流程如下:
每个数据集需要不同的技术清理脏数据，但你需要以系统的方式解决这些问题。您专注于查找和解决与数据集的其余部分不一致或不匹配的数据点。
这些数据可能是缺失值、异常值、重复值、格式不正确或不相关的。您将从筛选和诊断数据开始。然后，您通常会标准化并接受或删除数据，以使数据集一致且有效。
研究不端行为是指编造或伪造数据，操纵数据分析，或在研究报告中歪曲结果。这是一种学术欺诈。
这些行为是故意的，可能会产生严重的后果;研究不端行为不是一个简单的错误或分歧，而是一个严重的问题道德的失败。
匿名意思是你不知道参与者是谁，而保密意思是你知道他们是谁，但从你的研究报告中删除识别信息。两者都很重要道德的考虑。
您只能通过不收集任何个人识别信息(例如姓名、电话号码、电子邮件地址、IP地址、物理特征、照片或视频)来保证匿名。
您可以通过在研究报告中使用汇总信息来保持数据的机密性，以便您只参考参与者组而不是个人。
研究伦理事关科学诚信、人权和尊严，以及科学与社会之间的合作。这些原则确保参与研究是自愿的、知情的和安全的。
相关系数始终在-1到1之间。
系数的符号告诉你关系的方向:正值表示变量在同一方向上一起变化，负值表示它们在相反方向上一起变化。
一个数的绝对值等于不带符号的数。相关系数的绝对值告诉你相关性的大小:绝对值越大，相关性越强。
调查问卷可以是自我管理或研究人员管理。
自我管理的调查问卷可以在线或纸笔形式，亲自或通过邮件发送。所有问题都是标准化的，以便所有受访者收到相同的问题和相同的措辞。
研究人员管理的问卷调查是通过电话、面对面或在线在研究人员和受访者之间进行的访谈。你可以通过为受访者澄清问题或提出后续问题来获得更深入的见解。
您可以逻辑地组织问题，从简单到复杂的清晰进展，或随机在受访者之间。逻辑流程有助于受访者更容易、更快地处理问卷，但也可能导致偏见。随机化可以最小化次序效应的偏差。
封闭式或限制选择的问题为受访者提供了一组固定的选择。这些问题更容易快速回答。
开放式或长形式的问题允许受访者用自己的话回答。因为对他们的选择没有限制，受访者可以用研究人员可能没有考虑到的方式回答问题。
相关描述变量之间的关联:当一个变量改变时，另一个也会改变。相关性是变量之间关系的统计指标。
因果关系意味着一个变量的变化会导致另一个变量的变化;变量之间有因果关系。这两个变量是相互关联的，它们之间也存在因果关系。
一个相关通常一次测试两个变量，但您可以测试三个或更多变量之间的相关性。
一个相关系数是描述变量之间关系的强度和方向的单个数字。
不同类型的相关系数可能适合于您的数据测量水平和分布。的皮尔逊积矩相关系数r）通常用于评估两个定量变量之间的线性关系。
随机和系统误差测量误差有两种类型。
随机误差是某事物的观察值和真实值之间的偶然差异(例如，研究人员误读了称重秤记录的不正确的测量值)。
系统误差是某物的观测值与真实值之间的一致或成比例的差异(例如，校准错误的秤始终将权重记录为高于实际值)。
两者的区别解释变量和响应变量很简单:
一个中介变量解释了两个变量相互关联的过程主持人变量会影响这种关系的强度和方向。
是的，您可以创建一个分层抽样使用多个特征，但您必须确保您研究中的每个参与者都属于且仅属于一个子组。在本例中，将每个特征的子组数量相乘，得到组的总数。
例如，如果您按位置划分三个子组(城市、农村或郊区)，按婚姻状况划分五个子组(单身、离婚、丧偶、已婚或有伴侣)，那么您将有3 x 5 = 15个子组。
实验组，也称为治疗组，接受研究人员希望研究其效果的治疗对照组没有。它们在其他方面应该是相同的。
不。a的值因变量依赖于一个自变量，所以一个变量不能同时是自变量和因变量。要么是因，要么是果，不能两者都有!
确定因果关系是科学研究最重要的部分之一。很重要的一点是要知道哪个是病因独立变量这就是因变量的影响。
在non-probability抽样，样本是根据非随机标准选择的，而不是每个成员人口有机会被收录。
抽样误差是A总体参数和样本统计量。
一个统计指的是有关的措施样本，而…参数指的是有关的措施人口。
纵向研究可以持续几周到几十年，尽管它们往往至少持续一年。
的1970年英国队列研究该研究收集了1.7万名英国人自1970年出生以来的生活数据，是一个著名的“数据分析”例子纵向研究。
纵向研究更好地建立事件的正确顺序，识别随时间的变化，并提供因果关系的洞察力，但它们也往往比其他类型的研究更昂贵和耗时。
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