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【民生智库•社会调查与评价专栏】社会调查与评价的分析方法与工具

2025-01-14 16:31
北京
来源:澎湃新闻·澎湃号·政务
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原创 民生智库 民生智库科技

专题栏目

社会调查与评价

党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视调查研究工作,习近平总书记作出“调查研究是我们党的传家宝,是做好各项工作的基本功”的深刻论断,多次强调以深化调查研究推动解决发展难题。为了更全面理解社会科学研究方法、更深层次思考社会现象,民生智库秉承“为社会思考、为国家献策、为人民发声”使命,积极发挥自身专业优势,集中思想智慧,编纂新书《社会调查与评价》。新书已由国家行政学院出版社正式出版发行。为更好地交流探讨,现摘取书中精选内容陆续推出。今日分享《社会调查与评价的分析方法与工具》。

关键词:分析方法、工具、社会调查研究

民生智库

“社会调查与评价”课题组

习近平总书记在《之江新语》中关于“调查研究是一门致力于求真的学问,一种见诸实践的科学,也是一项讲求方法的艺术”的重要论述,深刻教育我们,能调研、会调研、善调研必须首先把握好正确的方法论,坚持系统思维、强化统筹协调,切实提高调查研究的科学性、针对性、实效性。本章主要从收集、分析、决策三个维度出发,系统地梳理和总结了社会调查研究过程中常用的方法和工具,为“调出实情、研出实策、办成实事”提供参考。

分析方法与工具

(一)常用方法

1.环境分析方法

PEST分析。PEST分析是一种影响因素的分析,指影响一切行业和企业的各种宏观力量。它涵盖了政治、经济、社会和技术四个方面的因素。在社会调查领域中,通过运用 PEST分析方法,能够实现对社会现象、政策影响、市场趋势等的全面剖析。

外部因素评价矩阵。外部因素评价矩阵(External Factor Evaluation Matrix,EFE)是一种用于评估组织面临外部环境机会和威胁的方法。通过对关键外部因素进行加权评分,明确其在外部环境中的优势和劣势,为制定战略提供参考。

内部因素评价矩阵。内部因素评价矩阵(Internal Factor Evaluation Matrix,IFE)与外部因素评价矩阵相对应,是一种用于评估组织内部优势和劣势的方法。通过对组织内部的资源、能力、管理、文化等关键因素进行加权评分,帮助组织明确自身在内部环境中的优势和劣势,指导组织制定合适的战略规划和决策。

2.调研对象分析方法

利益相关者分析。利益相关者分析是一种识别、评估和管理与特定项目、政策或社会现象有利益关系的个体或群体的方法。其有助于了解不同利益相关者的利益诉求、权力关系、影响力以及利益相关方对所关注问题的态度和行动。在社会调查评估中,通过有效的利益相关者分析,可以帮助决策者制定更为全面和有效的策略。

标杆分析。标杆分析是一种通过将组织的产品、服务、流程或战略与行业内外的最佳实践进行比较,来识别、理解和采纳优秀做法的方法。其旨在帮助组织识别差距、设定改进目标,并找到提升竞争力的有效路径。在社会调查领域中,标杆分析具有广泛的应用价值,不仅可用于评估特定社会现象,还可以用于优化社会调查的方法和流程。

交叉分析。交叉分析又称立体分析,是在纵向分析和横向分析的基础上,从交叉、立体的角度出发,由浅入深、由低级到高级的一种分析方法①。其用于分析两个变量之间的关系,实际应用中通常把这个概念推广到行变量和列变量之间的关系。

聚类分析。聚类分析是对检查样本或指标进行分类的一种多元统计分析方法②。适用于大样本调查项目,其将多个原始变量通过分类合并为较少的综合变量。这些综合变量代表了数据中的一些主要特征或趋势。通过聚类分析可以实现在常规配额分类的基础上,结合数据情况及特点进一步细化分类,发现新的维度,从而在全新的数据维度上进行统计分析。

五力分析。五力分析模型,也被称为波特五力分析模型,该模型主要包括供应商的议价能力、购买者的议价能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、行业内竞争者现在的竞争能力五个方面。通过对五力分析进行调整优化延伸到社会调查评价工作中,可以分析不同社会现象或问题的竞争和影响力因素。

3.关键因素分析方法

相关性分析。相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。需要注意的是,相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。

因子分析。用少数几个因子去描述多个指标或因素之间的联系,即将比较密切的几个变量归在同一类中,每一类变量为一个因子,以较少的几个因子反映原资料的大部分信息③。通过因子分析方法,能够以更精练、更易于理解的公共因子概括出主要影响因素。

回归分析。回归分析法指利用数据统计原理,对大量统计数据进行数学处理,并确定因变量与某些自变量的相关关系,建立一个相关性较好的回归方程,并加以外推,用于预测因变量未来变化的分析方法。根据因变量和自变量的个数通常可分为一元回归分析和多元回归分析。

(二)常用工具

1.统计分析工具

数理统计工具可以用于研究对象分析和关键因素分析,较为常用的有SPSS、EViews等工具。

SPSS软件。SPSS软件是一种面向商业和社会科学的统计分析软件,提供了描述性统计、推断性统计、预测分析等丰富的统计分析方法。SPSS界面操作简单,可以通过鼠标操作和对话框参数设置实现统计分析,其交叉表的描述性统计分析功能可以快速实现各统计变量的交叉分析,即时输出分析结果,也可以将结果导入 Excel表,和原数据进行对照分析。

EViews软件。EViews软件是一款计量经济学软件包,广泛应用于经济学、金融学和管理学,具有较强大的数据分析、计量分析、时间序列分析、经济模型建立和预测等功能。EViews进行数据处理分析,可以对原始数据进行去重、填充、变量定义等操作,以得到更加准确完整的数据集。EViews可以选择多种统计模型和方法进行计量分析,比较常用的如线性回归、面板数据分析等,可以在此基础上进行经济预测和政策评价分析。EViews具有较好的操作界面,可以通过鼠标进行操作,形成散点图、折线图、趋势图等可视化图形工具,以便更好地分析结果和研究结论。

2.编程分析工具

随着网络编程技术的发展,新兴编程分析工具在社会调查研究分析中逐步应用。编程分析工具能够更加高效便捷地处理大数据及网络数据资源,同时通过编程可以满足个性化分析需要。较为常用的工具是 Stata软件、R语言和 Python语言。

Stata软件。Stata软件是一种通用的统计分析软件,提供了丰富的数据模型和分析方法,既可以实现回归分析、时间序列分析、生存分析、面板数据分析等,也可以满足研究人员在数据分析中的多样化需求。Stata软件在数据处理方面更为灵活,能够进行高级的数据管理、清洗、变量定义和数据转换操作,同时也可以通过编程语言来实现相关操作。

R语言。R语言是一种广泛应用于统计分析和图形表示的开源编程语言,拥有强大的统计分析能力。如通过 cor()函数可以计算相关系数,corrplot包可以生成相关系数的图形展示,Hmisc包提供了更详细的描述性统计和相关性矩阵输出。

Python语言。Python语言是一种流行的高级编程语言,在数据分析领域的应用日益广泛。使用 Python语言进行相关性分析时,pandas库可以方便地计算数据帧中的相关系数,而 seaborn和 matplotlib库则能用于可视化相关性矩阵或散点图。

3.质性分析工具

社会调查评价中经常需要对各种文献资料、访谈资料、网络公开信息等进行质性分析,提取其中的主要观点和讨论热点。质性分析常用的工具有思维导图、质性分析软件、词云图等。

思维导图。思维导图以一个主题、多个对象为中心,从各个维度思考相关的要素,构建发散性思维图谱,同时可以搭建不同对象之间的关联关系,将复杂任务形成清晰化的机构图。目前应用较为广泛的思维导图软件如X-MIND、WPS思维导图。

鱼骨图是思维导图的一种重要形式,用来分析问题的根本原因或关键要素。鱼骨图的鱼头位置代表要解决的问题或缺陷,各类原因排在大骨两侧,通过团队讨论、专家意见或数据分析来确定主要原因。

质性分析软件。NVivo是最为常用的一款定性数据分析软件,适用于文本、图片、录音、录像等多媒体数据资料的处理、分析和可视化。通过NVivo软件可以对导入的多媒体定性数据资料进行编码,根据研究的需要进行数据资料的标记,同时也可以对数据资料进行查询、分析和可视化,最终输出分析结果。

MaxQDA是用于质性分析和混合方法研究的软件包,可以对访谈记录、报告、表格、调查数据、座谈会讨论、文献、图片、音频、视频及互联网公开信息资料等进行分析,功能强大、兼容性好。MaxQDA在分析过程中支持对数据资料进行批注、释义、总结或进行可视化操作,也支持定量数据和定性数据的联合分析展示。

词云图。词云图是质性分析较好的结果展示工具,利用语言分析技术和软件,对大量数据资料和文本形成词频分析,并生成可视化的图像技术。词云将词语按照一定顺序和规律进行排列,并以文字的大小代表词语重要性,同时通过美观的布局和契合主题的轮廓,形成较好的视觉效果。目前应用较为广泛的制作软件如Dycharts、WordArt等。

参考文献:

① 徐基田 .“读者网上借阅、快递送书上门”服务需求调查与分析[J]. 四川图书馆学报,2016(5):60-63.

② 王骁珺,等 . 上海地区 67 例百岁老人中医体质的聚类分析[J]. 老年医学与保健,2018(3):305-307.

③ 马骥 . 县域经济产业竞争力的评价研究[J]. 新疆农垦经济,2010(1):30-33.

END

内容编辑 | 连雪红

文字校对 | 孙昊冉

编 审 | 王东华

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原标题:《【民生智库•社会调查与评价专栏】社会调查与评价的分析方法与工具》

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