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基于服装网络调查的人口统计变量数据结构分析

出处:论文网
时间:2018-07-08

基于服装网络调查的人口统计变量数据结构分析

  [DOI]1013939/jcnkizgsc201721129

  网络调查是指通过计算机互联网等通信设备,利用网络技术设置相关调查,对网民用户资料进行收集、调查、记录、整理、分析与处理等相关活动。样本数据结构分析是通过频数、百分比、均值、标准差等统计数据对各变量的数据特质及观测量分布状况有一个概括性认识。

  1数据结构分析的必要性

  随着计算机等通信设备与互联网络的越发普及与急速发展,互联网的应用表现出了商务化程度迅速提高、娱乐化倾向继续保持、沟通和信息工具价值加深等特点,互联网络与人们的生产、生活及工作密切相关,越来越多的人会逐渐地接触到网络,且接触时间会愈加增多。互联网络在未来人们生活与工作中占据着重要位置,互联网作为全面的平台,成为人们信息获取的常规来源,网民的日常社会行为逐渐转移到网络行为,因此,关于网民结构的分析对网民用户情感资料与信息的收集有着不可替代的作用,在此基础上能更好地为研究提供准确且有效的设计依据。本文在服装网络调查研究中主要是利用百分比来了解人口统计变量、网民结构。

  2人口统计变量结构分析

  在有效样本基本资料中,根据服装网络调查研究的需要,在人口统计变量上选取了性别、年龄、教育程度、职业、专业背景、成长环境、月均消费七个变量,以反映研究对象的结构组成。以下分别描述这七个变量的样本结构分布情况,具体如下:

  21有效样本的性别分布

  在本次的随机抽样调查中,得到316个有效样本信息,其中针对性别情况分布来说,女性样本数量为161人,占据全部样本数量的509%;男性样本数量为155人,占据全部样本数量的491%。男女比例基本相当,接近1∶1,如表1所示。

  22有效样本的年龄分布

  有效样本显示,18~25岁的人群数量是最多的,168人,占据总样本数量的532%;26~30岁的样本群其次,105人,占据总样本数量的332%;31~35岁的人群数量相对较少,40人,占据总人数的127%;36~40岁的样本数量是最少的,仅仅3人,占总人数的09%。这也是本次调查的难点所在,问卷的缺失基本就出现在这个年龄段,主要表现在这个年龄段的样本人群对网络问卷式的调查不是很了解,其次对于计算机操作也不是很熟练,更大的原因是他们上网的时间不固定且频率很小,这些都严重影响了问卷的回收率与有效率,如表2所示。

  23有效样本的教育程度分布

  在被调查的有效样本中,硕士及以上的样本数量是最多的,164人,占据总样本数量的519%;其次是大学本科的人数,87人,占据总人数的275%;中学(中专)与大专的人数相当,分别是30人和32人,占据总样本量的95%与101%;在316个有效样本中,有3个人不属于以上教育程度,占据总人数的09%,如表3所示。

  24有效样本的职业分布

  在所有样本中职业分布主要集中在公司职员和学生,其人数分别是109人和150人,占据总样本数量的345%和475%,亦即80%以上的样本人群是由公司职员与学生组成,可见这两类是最容易接触到网络且上网时间最多的职业。其次就是除教师与老板以外的其他职业,有35人,占据总样本数量的111%;教师这个职业在本次调查中有15人,占据总样本数量的47%;最后,在所有职业中老板的人数是最少的,7人,仅仅占总样本数量的22%,如表4所示。

  25有效样本的专业背景分布

  在所有被调查的有效样本中,工程类专业人数是最多的,共107人,占据总样本数量的339%;其次是理科专业,74人,占据总样本数量的234%;文科、艺术以及其他专业人数基本相当,分别是42人、57人和36人,各占据总样本数量的133%、18%和114%,如表5所示。

  26有效样本的成长环境分布

  在整个有效样本中,乡村与城镇的人数基本相当,且数量相对其他成长环境是最多的,分别是122人与119人,占据总样本数量的386%与377%,亦即成长环境在乡村与城镇的样本数量占据了总样本数量的70%以上,是接受此次调查人群的主要成长环境;其次是都市,共70人,占据总样本数量的222%;在国外成长的样本数量最少,2人,仅占据总样本数量的06%;最后是“其他”,3人,占?样本数量的09%,笔者在此认为有必要对其进行解释,因为有个别样本在接受调查的过程中提出,有些地区虽被称为乡村或城镇,但其发展状况不亚于一个大都市,人均生活条件达到了都市的水平,因此,笔者在问卷的设计中添加了“其他”这一项,以保证样本的完整性与代表性,如表6所示。

  27有效样本的月均消费分布

  有效样本显示,样本人群的月均消费情况基本集中在500元到1000元这个消费层次,其中月均消费在500元到800元的人数最多,102人,占据总样本数量的328%,月均消费在800元到1000元的人数有90人,占据总样本数量的285%;其次是1000元到2000元这个消费层次,人数为47人,占据总样本数量的149%;最后,月均消费在500元以下的与2000元以上的人数基本持平,分别是39人与38人,占据总样本数量的123%和120%,如表7所示。

  3网民结构分析

  31网民接触网络的程度分布

  在整个有效样本中,几乎所有的样本接触网络的程度是3年以上,共308人,占据总样本数量的比例高达975%,而接触网络的程度在一年左右与两年左右的总人数为8人,仅占据总样本数量的25%。在此需说明一点,笔者在设计此题时给出了六个选项,其分别是:a 1个月左右、b 3个月左右、c 半年左右、d 1年左右、e 2年左右、f 3年以上,很明显,a、b和c三个选项均没有被选择,即在所有的有效样本中没有一个样本在接触网络的时间上少于一年,如表8所示。

  本文通过对人口统计变量、网民结构变量这两个方面的样本分布特征进行了总体性的分析和认识,从而对网民网络行为方式,运用因子分析和聚类分析将所调查的有效样本划分为不同的人群,例如网民用户模型等,根据本文的数据分析与总结,得到各类网民用户模型的特征描述和其在网络调查方式选择上的差异性分析,便可在此基础上建立相应的网络调查系统模型,从而为以后服装网络调查系统模型的建立做好准备。

基于服装网络调查的人口统计变量数据结构分析

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