如何在设计的问卷中对职业的种类进行划分?

职业分类 2018-10-12360未知admin

  你做的是毕业论文,有效样本撑死500个。国家统计局和西南财经大学(CHFS的主持者)做的研究,有效样本起码几K。这在统计中是存在质的差距。

  换言之,样本规模和分类个数之间存在正相关,多大样本规模就适应多少个分类。要根据你的样本量来确定你的单变量的分类个数——职业有多少个分类

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  与之对应,教育程度作为一个定序变量(小学、初中、高中、大学),只需占一个变量空位。这反映到数据视图就是这样

  Y是你要解释的因变量,就是你的职业变量,就是职业分类,专业点讲叫虚拟变量,则是定距变量(我们假定就是收入吧),则是常数。

  要使这个方程有意义,至少在每一个变量上都存在一定的样本数量,至于数量大小就按你的抽样方式来定。样本数量过小,即使是0样本,没有脑子的统计软件还是会根据数学方程给出一个回归数据,告诉我们这个关系是否是显著的,但是那个数据是没有任何推论意义的,换言之其研究结论不能适用于到样本代表的群体,也就不具有现实意义的。当然,如果该研究是地道的简单随机抽样,设多少分类都没关系——但是,谁见过哪个社会研究真能做到简单随机抽样?敢这么说的,大概都会被专业人士呵呵一脸吧。

  2.该用什么方法来做研究,研究针对范围有多广?全国?全省?还是局限于学校?有必要做定量研究么?

  3.如果要做定量研究,我的先期准备有没有做好?比如有没有认真研究相关研究文献,有没有组织过几次访谈。

  题主没有给出具体的研究设计方案,说实话,真的很难给你答复。我就在这里假设一下,但愿有一点参考意义。

  1.先翻翻文献,看看国内靠谱的研究是怎么做的。学生党最爱的CNKI,上面的研究绝大多数都很不靠谱,注意分辨,如果实在不济,就选几个重要的刊物,如社会学研究,北京大学学报等等,如果能找外文自是不错,美国在代际研究方面已经做了很精深了,我个人会去看看美国同行怎么做。

  这是我自己杜撰的——公职人员,教师会对子女的高考成绩有显著正影响,其次是企业内的管理人员,最末是基层员工和农民,他们甚至可能有负作用。

  4.因为我的有效样本规模只有200个,根据之前的研究假设,我的职业分类会有重点的突出公职人员、教师、企业内管理人员这几项,结果分类就是这样:

  1.公职人员(含公务员,和除教师外的事业单位人员) 2.教师 3.企业管理人员 4.工人(含农民工) 5.农民 6.个体户

  @白志杨专业没学好,该打屁股了,有空请我来做家教,保你重拾专业基础,不要钱,管饭就行。编辑于 2014-03-11赞同5111 条评论分享收藏感谢收起匿名用户8 人赞同了该回答可参照的资料包括:

  如果需要比较全的话,不是随便填填就完事的,推荐一个实际中用得比较多的,如果结合职务和学历的话,就更全面了

  职业划分作为选项,需要满足的一个重要条件是“完备性”,即任何一类职业在选项中都可以有自己合适的选择。为什么大家乐于参考现有普遍认可的调查问卷的职业划分方式?因为一方面这些问卷往往是被严谨设计过的,能保证完备性,另一方面这些划分方式也是大家普遍认可的。所以,我觉得参考现有问卷的划分方式未尝不可。

  自己随便进行职业划分,如果答辩老师问有什么依据就可能哑口无言了,参考普遍认可的问卷起码算是一种依据吧。当然,如其他回答者所说,如果根据你的研究目的与研究对象特征,自己有更合适的划分不是没有可能的,但是如果自己没有一个严谨的分析过程,个人认为,还真不如参考一个现有普遍公认问卷的划分方式。如果某类职业的选择者为0,自己统计一下数据发现这列数据都是0,就直接删除就好了。(stata软件这种情况下是自动就不进入回归的。)另外,如果根据现有问卷的职业划分方式,自己搜集好数据以后发现,有些职业样本量太少,不具分析价值,可以自己把这些类别合并为“其他”,总之,搜集详细的数据对于数据分析来说是不会“吃亏”的,缺陷是增加了回答难度。

  另外,教育水平进入回归一般有两种方式,一种是教育年限,比如小学6年,初中9年,高中12年,大学16年等等,此时是以一个连续变量的形式进入回归;另一种是以离散变量的形式进入,量化分析术语叫做虚拟变量,类似于职业的进入方式,如果有n类教育水平,就生成n-1个虚拟变量。至于小学取1,初中取2,高中取3……这种生成方式几乎没在正规发表研究中看到过,本身也不科学,它相当于假设小学6年教育、初中3年教育和高中3年教育对因变量的影响是等同的。编辑于 2016-06-02赞同1添加评论分享收藏感谢收起写回答

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