求助，人口统计学变量特征表怎么使用SPSS统计

人口统计学变量：统计学概念，是指在人口统计过程中设定项。可以是性别、年龄、受教育程度等。

包括，人口变量与社会、经济、生态环境等变量之间的相互关系的学科，通过对学生性别、年级、是否独生子女、是否留守、父亲学历、母亲学历、是否住校、学校类型等人口学变量进行考察,并采用基于贝叶斯因子的模型选择分析方法进行分析表明,义务教育质量的最优模型因素包括性别、学校类型、是否独生子女、父亲学历和母亲学历,重要性由重到轻依次为性别、父亲学历、学校类型、母亲学历、是否独生子女。另外单位人口学变量主要是指性别、年龄、学历、工作岗位、单位工龄工龄长的员工觉得晋升不公平。拓展资料人口统计学变量:包括性别、年龄、民族、教育、健康、收入、亲属状况。如人口出生率、死亡率、妇女平均生育年龄等等。而同批人分析则是对同时发生某一人口事件（如出生、结婚、生育）的一批人所进行的连续观察与分析。进一步考虑到实际同批人方法的局限性，人口学还发展、运用了假定同批人分析法。

不是。人口统计学的变量是指：性别、年龄、健康状况、职业、婚姻、文化水平和收入。所以住房不是人口统计学变量。人口统计学是一门研究如何有效地收集、分析和利用人口统计信息的科学。人口统计学中，变量是描述性特征的术语，是用来描述数据的属性。

城镇农村属于性别、年龄、民族、教育、健康、收入、亲属人口学变量。根据相关公开信息，人口统计学变量包括性别、年龄、民族、教育、健康、收入、亲属状况。城镇人口和农村人口属于普通居民人口，含有人口学变量的一般特点，包括六个人口学变量。

　　摘 要:本研究使用了总体幸福感量表、积极情感和消极情感量表,用SPSS11.5对获得的数据进行处理与有关分析。针对南京地区三所大学一至三年级的硕士、博士研究生中随机发放问卷500份,对其主观幸福感与人口学统计变量的关系进行了实证研究。 　　关键词:研究生 幸福感 　　中图分类号:G643 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)06(c)-0219-02 　　研究发现,人口统计学变量能揭示情感平衡变异的6%,虽然没有人格揭示的百分比高,但是并不影响人口统计学变量说明问题的有效性,从本文的研究中可以看出不同性别、独生非独生状况、单亲非单亲家庭等对研究生主观幸福感和心理健康水平有较好的预测力。 　　1 研究生主观幸福感的性别差异t检验结果描述与分析 　　对不同性别的研究生主观幸福感、积极情感、消极情感、神经质、精神质、外向性做独立样本t检验,结果表明(见表1),不同性别在主观幸福感量表得分、积极情感、消极情感、神经质、外向性上不存在统计显著性差异,不同性别的研究生总体幸福感上均不存在显著差异,这一结论符合国内外研究者的结论,即在幸福感的体验上性别并不起主导作用。不同性别的研究生在精神质得分上有统计显著性差异,其中女研究生在这个方面的得分高于男研究生。但艾森克人格问卷简式量表中国版精神质的信度指标只是达到标准,因此这一项上的得分显著并不能一定说明女研究生肯定比男研究生更精神质。对照艾森克人格简式量表中国版常模,男、女研究生在精神质上得分都低于常模平均分,但都在标准差范围内。在外向性得分上,男、女研究生得分都接近常模,并且在标准差范围内。与外倾性得分相同,在神经质得分上,男、女研究生也都接近常模,并且在标准差范围内。本文对研究生主观幸福感的性别差异t检验结果显示,总体幸福感在性别上差异并不显著,也就是说在幸福感方面,男研究生和女研究生并不存在差异。但有些研究得出了不同的结论,李志,彭建国等2000年对780名重庆学生的调查发现,幸福感上男女差异极其显著。郑雪,王玲等2003年对大学生主观幸福感进行调查发现女大学生的幸福感显著高于男大学生。但并不能说明本研究在不同性别的幸福感差异的结论上存在问题,因为还有学者的研究结果显示男女在幸福感上不存在显著差异,例如:段建华1996年发现,总体幸福感男女不存在显著差异。郑雪,严标宾等对广州大学生的调查显示,无论哪个维度,男女间都没有达到显著水平,男性和女性大学生在对幸福感的体验上不存在明显差别。因此我们的结论是,不同性别的研究生在幸福感上是否存在差异并不能下定论,要根据具体情况、具体问题具体分析。着眼于本文中,第一,我们研究的群体素质比较高,我们调查的多为国内比较好的大学的研究生群体,他们多为同龄人中的佼佼者,很多人是一路读重点学校考上来的,因此这部分人相比起同龄人在学业上有比较大的成就感。第二,本文调查的研究生被试在就业方面,虽然很多人还是存在压力的,但是毕竟将来有比较好的毕业背景,并不十分担心找不到工作,而是担心是否可以找到更好的工作,这方面如果处理的好的话压力反而是动力。第三,本研究发放问卷的院校都是综合性比较强的大学,各学科实力都比较高,这就避免了有些师范类院校中女生认同感高于男生而导致的女生幸福感高于男生的偏差。 　　在研究生精神质的性别差异t检验的结果达到显著,而且是男生高于女生。精神质,在艾森克人格简式量表中,它代表一种粗暴强横、倔强固执和铁石心肠的特点。在该维度上得分高的人往往被看成“自我中心的、攻击性的,冷酷的、缺乏同情心的,对他人不关心的,而且通常不关心他人的权力和福利”[1]。而得分低的人则表现为温柔、善感等特点。如果个体的精神质特点表现明显,则易导致行为异常。艾森克认为,神经质与精神质纬度一起可以表示各种神经症和各种精神病。因此,该维度也可以看成是心理健康的一个指标。男研究生在该维度上的得分并没有达到高分的水平,但是显著高于女研究生,这也说明在精神质的表现形式上男研究生确实要多于女研究生,例如男研究生可能更冷酷、自我中心、攻击性,而女研究生则多表现出温柔、善感、有同情心等等。 　　2 研究生主观幸福感的是否独生差异t检验结果描述与分析 　　对独生和非独生研究生主观幸福感、积极情感、消极情感做独立样本t检验,结果表明(见表2),在主观幸福感、积极情感、消极情感得分方面,独生和非独生子女研究生之间主观幸福感差异达到统计显著水平,积极情感和消极情感体验差异均未达到统计显著性水平。 　　研究生幸福感的是否独生差异t检验结果表明独生和非独生子女研究生之间总体幸福感差异达到统计显著水平。就文献检索来看,目前国内针对这一人口学变量对幸福感的影响的研究很少有人涉及。本研究的结论是非独生子女幸福感显著高于独生子女。我们认为导致这一结论的原因可能有以下两点:一方面非独生子女至少拥有一个兄弟姐妹,这样相对独生子女来讲在社会支持网络上更有优势,遇到事情可以跟自己的兄弟姐妹倾诉,可以缓解压力,提升主观幸福感水平。另一方面,非独生子女研究生在将来赡养父母问题上压力相对小些,赡养父母可以和其他兄弟姐妹一起分担,不用过分担心自己将来要一个人承担赡养义务。但以往学者对大学生的研究中并未得出相似结论,一般独生和非独生子女大学生主观幸福感并不存在显著差异。这一点本研究并不敢妄下结论,因为幸福感有很多影响因素,例如调查的地域、学校类型、时间等等都可能影响到结果的科学性。只能说在本研究调查的地区、学校等得出的结论是在独生和非独生研究生群体里主观幸福感水平上,非独生子女研究生确实比独生子女研究生主观幸福感水平高些,并且达到显著水平。 　　参考文献 　　[1] Eysenck,H.J.(1981).A model for personality.Berlin,Germany:Springer verlag.

人口统计学变量:包括性别、年龄、民族、教育、健康、收入、亲属状况

不是。人口统计学变量有性别、健康状况、职业、婚姻、文化水平和收入，其中并不包含学习成绩，学习成绩属于中介变量。

性别、年级、是否独生、是否为留守儿童及父母打工类型。留守儿童生活事件的人口统计学变量差异分析，分别以性别、年纪、是否独生及年级为自变量，进行留守儿童生活事件的差异分析。研究发现不同性别留守儿童在心理弹性、社会支持总量表方面存在显著性差异，在支持利用度方面存在着非常显著的差异。在这三方面，女生的得分都显著高于男生。

不属于，人口统计学变量：包括性别、年龄、民族、教育、健康、收入等。

在网络消费者市场细分变量中，行为因素细分为：态度、使用率、忠诚程度、追求的利益。网络消费者市场细分变量的作用是帮助企业更好地了解和满足不同消费者群体的需求。细分变量可以包括年龄、性别、收入、教育水平、兴趣爱好、购买行为等，通过对这些变量的分析，企业可以更有针对性地制定营销策略，提高产品或服务的吸引力，增加市场份额，提升品牌忠诚度，并最终达到利润最大化的目标。网络消费者市场细分变量可以根据不同的分类方式进行划分，常见的细分变量包括：1.人口统计学变量：如年龄、性别、教育程度、收入水平、婚姻状况、家庭规模等。2.地理位置变量：如国家、城市、地区等。3.行为变量：如购买频率、购买力度、购买渠道、品牌偏好、产品使用习惯等。4.兴趣爱好变量：如爱好、职业、文化背景、社交圈子等。通过对这些细分变量的分析，企业可以更加了解消费者的需求和喜好，从而制定更为精准的营销策略和产品设计，提高产品的市场竞争力，获得更大的商业价值。

能更加准确的统计社会的发展变化。探讨人口统计学，他能更加准确的统计社会的发展变化，人口统计学是指研究人口发展及其规律，人口变量与社会，经济，生态环境等变量之间的相互关系的学科。

人口统计学差异分析主要是分析人口属性的差异，其中包括年龄、性别、社会阶层、教育程度等因素。通过对这些差异的分析，可以帮助我们了解不同群体的特点，掌握人口分布的情况，更好地了解社会发展趋势，有针对性地进行社会政策制定和实施，促进社会稳定发展。此外，人口统计学差异分析还可以为市场营销等领域提供关键信息，从而做出更好的商业决策。

研究人口发展及其规律，人口变量与社会、经济、生态环境等变量之间的相互关系的学科。社会发展的历史既是社会形态、社会生产力及相应生产关系发展的历史，也是人口世代更替、人类自身生产不断发展的历史。人口发展是历史发展的前提，也是历史发展的产物。它是人口数量和质量的对立统一运动，包括由人口出生和死亡形成的人口自然再生产变动、人口迁移变动、社会构成变动及制约人口变动的内在机制力量--人口结构及其变化;也包括人口质量由低级向高级的运动。人口发展不是杂乱无章的 ， 而是有规律的 。 决定人口发展及其规律的根本条件，是生产力内在因素(人的因素和物的因素)的矛盾运动和生产关系的性质。人口学在长期的历史发展过程中，由过去分属不同的学科，逐步形成一门比较完整的相对独立的社会科学。发展历史 人口学作为一门学科，一般公认在17世纪为J.格兰特所创立。他的专著《关于死亡表的自然的和政治的考察》，被认为是人口学的第一部科学著作。他的好友和合作者W.配第也被认为是人口学的奠基人之一。之后比利时学者L.A.凯特莱把概率论引入人口研究之中。18世纪末，现代人口普查首先在美国开始，之后普及到欧洲各国和日本，人口学的实际研究愈来愈为政府和学术部门所重视。19世纪后期列克西斯确立以净再生产率为计算世代更替的尺度。20世纪A.J.洛特卡确定了以数理定律为基础的稳定人口的数学模式，发展了研究人再生产各变量之间纯数量关系的数学方法。人口理论应该从马尔萨斯的《人口论》算起，古典经济学家斯密、D.李嘉图、A.马歇尔、E.坎南等强调人口应该保持适度增长。经济学派的人口理论被认为是人口理论产生之源 。K.马克思、F.恩格斯确立了马克思主义人口理论的基础。人口理论中的社会学派出现在19世纪末至20世纪初，它研究人口和各种社会因素之间的关系。代表人物有E.迪尔凯姆和A.迪蒙。生物学派人口理论的典型代表是H.斯宾塞，把生物进化论引入人口增长原理 ， 认为人既有保 持 个体生存的能力，也有繁殖新个体的能力，两者成反比，生物学派另一著名原理即所谓周期原理 。 中国古代特别 是 先秦人口思想极丰富，是最早有人口统计的国家之一。20 世纪20 ~ 30年代起，一批向西方学习的社会学家，开始传播马尔萨斯人口论，并搜集资料研究中国人口问题，陈长蘅、孙本文、陈达等人相继出版了人口学著作。马寅初于1954年提出要控制人口增长 ，在1958年发表了《新人口论》专著，陈达、费孝通、吴景超 等人也发表文章提出控制人口的主张。从1973年起在全国范围内开始推行计划生育，并明确制定“有计划地增长的人口政策”。70年代初、中期人口理论有了较大发展，80年代开展人口调查研究，人口学研究范围扩展迅速。人口学体系 大体由人口理论、人口统计学和人口应用学科三大部分组成。人口理论研究人口发展规律及人口和社会、经济、生态环境相互之间的本质联系。这一概括将人口学与以人口作为生产力要素为研究对象的生产力经济学，与以生产关系为对象的政治经济学相区别，也与研究社会结构、社会机制变动的社会学相区别。人口统计学包括搜集、整理、评价、分析人口现象数量资料的方法、指标体系、分析技术和数字模式等。具体说来，包括用人口普查、抽样调查、生命登记等方法搜集和评价资料，以及对人口现象和过程的数量关系具体描述的统计方法、实验方法和数学方法，也包括研究人口现象的内在纯数量规律。人口应用学科包括研究人口与其他现象之间相互关系的所有分支学科。人口理论在人口学学科体系中占有重要地位，它是其他人口学科的理论基础和指导思想。反过来，人口统计学和人口应用学科的发展也充实和丰富人口理论的内容，促进人口理论的发展。利用人口统计对人口现象变化的数量观察及对决定这一变化的社会经济因素的分析，常常导致新理论观点的出现。各个人口分支学科研究的成果，如人口经济学关于生育率的经济理论，人口地理学关于人口城市化历史进程的描述，都为人口理论所吸收，并使之更加理论化。展望 第二次世界大战后，特别是60年代以后，人口学发展很快。围绕人口增长速度加快、人口与社会经济发展之间的相互关系等问题，在持有不同观点的学者中，展开了争论。在人口问题上的悲观论和乐观论至今仍在进行争论。在人口理论方面，适度人口论和人口转变论有了新的发展。人口增长加速，对粮食、资源、污染、生态系统等方面产生了巨大影响，引起学者、政治家的关心，这方面的研究著作也大量问世。

按照人口的具体变量细分市场的方法就是人口统计学细分。人口统计学是研究人口数量、结构和分布等方面的科学，通过收集、整理和分析人口数据来揭示人口变化和特征。它可以帮助我们了解人口的年龄、性别、民族、教育程度、职业等方面的情况。人口统计学不仅被应用于政府决策制定和社会管理，还在商业、医疗、教育等领域发挥着重要作用。例如，企业可以利用人口统计学数据来确定市场需求和消费趋势，医疗机构可以根据人口统计学数据来制定预防疾病的策略。人口统计学主要包括以下几个方面：一、人口数量：研究人口的总数、增长率和分布等问题。二、人口结构：研究人口的年龄、性别、家庭结构、婚姻状态等方面的特征。三、人口流动：研究人口的迁移、外出务工、城市化等方面的现象。四、人口质量：研究人口的健康状况、教育程度、经济收入等方面的情况。人口统计资料搜集方法，包括人口普查、人口经常性统计、人口抽样调查和典型调查，以及其他搜集人口统计资料的方法。这些方法共同组成搜集人口统计资料的完整体系，它们是互相独立，又互相联系的。

影响我国非体育人口参与体育活动的主要原因有个人因素和环境因素。根据查询相关公开信息显示，个人因素主要包括人口统计学变量、个体生理状况、个人行为以及个人的心理特征和状态。人口统计学变量主要包括年龄、性别、职业、受教育程度、经济收入等。研究者基本认定人口统计学变量与体育活动有密切关系。大多数研究支持患心脏疾病的危险性等因素与体育活动呈负相关。那些不相信自己有健康问题或者认为自己心血管问题是由锻炼而引发的个体，更容易退出体育活动。环境因素包括物理环境、社会环境、体育活动的特征。活动场所是否方便是影响活动坚持性的重要因素之一。对于有规律的活动者来说，有个适宜的健身场地非常重要，很多健身活动退出者退出的原因是由于活动场所的不便。社会环境因素是影响锻炼坚持性的重要原因之一。

人口统计学变量：统计学概念，是指在人口统计过程中设定项。可以是性别、年龄、受教育程度等。

《中华人民共和国职业分类大典》将我国职业归为8个大类，共1838个职业。 这部大典是我国第一部具有国家标准性质的职业分类大全，是由劳动和社会保障部、国家质量技术监督局、国家统计局联合颁布的。大典参照国际标准职业,从我国实际出发，按照工作性质同一性的基本原则，对我国社会职业进行了科学划分和归类，全面客观地反映了现阶段我国社会职业结构状况，填补了我国职业分类的一项空白。 这部大典将我国职业归为8个大类，66个中类，413个小类。8个大类分别是：第一大类：国家机关、党群组织、企业、事业单位负责人；第二大类：专业技术人员；第三大类：办事人员和有关人员；第四大类：商业、服务业人员；第五大类：农、林、牧、渔、水利业生产人员；第六大类：生产、运输设备操作人员及有关人员；第七大类：军人；第八大类：不便分类的其他从业人员。但便于研究需要，一般把他们分类为白领和蓝领就可以了。但事实上，随着社会分工的更加细化，技术的发展，职业分类上也有越来越多的”领“：“金领”阶层一般是具有良好的教育背景，在某一行业有所建树的资深人士。“白领”阶层一般是指有教育背景和工作经验的人士。“蓝领”阶层这类阶层是指有一定技能或没有技能的人。“灰领”：是对某一类职业人群的称呼，相对于“白领”和“蓝领”而言，“灰领”既具有较强的理论知识水平，又具有比较强的动手操作能力的工作人员。是最近出现的一种职场称谓，一般是高职学校毕业的大专生。他们是既掌握较高的现代科学知识，又具有较高的操作技能的复合型人才。“灰领”原指负责维修电器、机械的技术工人，因为他们经常穿灰色制服工作而得名。如今灰领的范畴已扩大，电子工程师、软件开发工程师、装饰设计工程师、绘图工程师、喷涂电镀工程师等。“灰领”是一种新型的人才，是一个有独立的智能结构、职业特征的人才类型，他们有较高的学历、丰富的专业知识、较强的动手操作能力。简单地说，就是既会动脑，又会动手的人。“黑领”：有指“农民工”。那么在研究中，你可以根据自己的需要对职业进行划分，便于研究即可，在文中说明清楚划分依据。

纳入虚拟变量即可我替别人做这类的数据分析很多的

这个简单呀，所谓人口统计学特征就是指，如下一些指标：人口总数性别年龄健康状况职业婚姻文化水平收入等等

剧情处处不合理。 斯蒂夫知道达伦是为了救他才变成吸血鬼的吗？这一点，自始至终都没有交待，也就是说，不知道真相的斯蒂夫以为达伦拿走了本该属于他的变成吸血鬼的机遇。 这个很重要，第一，如果是编剧遗忘，那就太失败了，因为如果我是那个一心想变成吸血鬼的斯蒂夫，发现最好的朋友欺骗了自己，我可能选择与他相同。 第二，如果不交代这个剧情，那就永远无法让我们看清楚斯蒂夫到底是个什么样的人

两份类就不需要虚拟变量的统计专业，为您服务

性别 用两个独立样本的差异检验 年级、城乡多有3个水平 就要用方差分析了

提高我国体育人口比例的因素包括年龄、性别、社会经济条件等。对个人而言，个人因素主要包括人口统计学变量、个体生理状况、个人行为以及个人的心理特征和状态。人口统计学特征包括年龄、性别、社会经济条件等。个人的体质和健康因素能够对体育锻炼行为产生影响。

人口细分是指企业按照人口统计学变量(包括年龄、性别、收入、职业、教育水平、家庭规模、家庭生命周期阶段、宗教、种族、国籍等)来细分消费者市场。人口变量一直是细分消费者市场的重要变量，主要是因为人口变量比其他变量更容易测量。如目前信用卡业者多利用人口统计变量来锁定其目标市场。

人们在生活、学习、工作中，有时并不清楚该如何做才是合适的，单看别人怎么做，缺少必要的讲解或提示，往往会视而不见或不知其妙。例如，不少研究生撰写学位论文就是这种情况，虽然看了很多文献，但是，依然可能不知道怎么写才是恰当的。下面以我评阅的一篇硕士学位论文为基础，选择其中的若干典型错误，进行描述、分析、讲解和提示，希望对有关的人开展研究、撰写论文有所裨益。为了避免伤及论文作者，我做了一定的技术处理。按照惯例，先呈现我写的评阅意见，再进行典型错误的例子分析。 该文以初中生的师生关系、同伴接纳、自我控制、学业拖延与学业成绩的关系为研究选题，符合专业特点和要求。作者力图通过链式中介分析，较为全面地考察初中生的师生关系、同伴接纳影响学业成绩的复杂机制，做出具有创新性的研究工作。然而，实际取得的效果难如人意。虽然该文的文献综述较为规范，但是，其他部分存在较多问题，特别突出的至少有： 其一，强拆研究。该文呈现为研究一和研究二，其实只有一个研究，数据也是相同的，仅从分析内容上把一个研究强说成两个研究。 其二，文题不符。表现为研究一无法包含在该文的题目之中、未能论证清楚链式中介的相关问题，把师生关系和同伴接纳对学业成绩的影响分开分析。 其三，学理失据。师生关系、同伴接纳与自我控制究竟是什么关系？该文认为师生关系、同伴接纳影响自我控制，然而，相反的关系似乎更合理。该文的讨论和教育建议更是没有什么理论深度。 其四，统计粗糙。该文没有介绍统计分析时可能进行的数据转换，从而，使得重要变量的均值无法理解，过大的标准差也让人生疑。该文呈现了两个链式中介模型，估计作者也不太明白这样的模型是什么意思，从而，在报告时只能机械呈现表格，无法阐明对应的含义。 其他问题详见分页提示（这里从略）。 宏观地说，该文有如下四个典型错误——这些错误其实有一个共同根源。 典型错误之一：热衷差异分析。 该文专门设置研究一，对测试的基本数据进行人口统计学变量的差异检验。然而，这类内容与该文的题目没有关系，考察并呈现这样的结果，无异于画蛇添足。同时，既然师生关系和自我控制存在年级差异，那么，随后的中介分析就应当考虑年级这个调节变量，但是，作者不再考虑年级变量。 特别地，该文得出了像“初三学生的师生关系优于初一和初二学生，初一学生的师生关系优于初二学生”这样的结论。如果没有理论解释，此类结论是鲜有意义的。该文的确没有理论解释，也不太可能有理论解释。 典型错误之二：没有研究目的。 该文研究一讨论部分的4个三级标题，均是“……的差异分析”，研究二讨论部分的三级标题与结果部分的三级标题完全相同。这反映的是，作者分不清讨论与结果，把讨论与结果混为一谈，根本不知道讨论是理论层次的。这种错误产生的根源在于，作者没有发现并提出真正的研究问题，只能对测得的数据，机械地统计分析，生硬地描述结果，勉为其难地进行讨论。没有研究问题，其实是没有研究目的，从而，讨论自然就陷于无的放矢的窘境，也就是不知道要讨论什么。例如，该文对基本变量的人口统计学差异检验，正是如此。即使是中介分析，作者的理解也是浅层的，不清楚检验的模型究竟有什么理论价值和实践意义，当然很难讨论下去，体现在标题上，就是对结果亦步亦趋。 典型错误之三：不懂研究意义。 该文提到的“实践意义”是，“丰富此领域的研究质量”、“使该领域的研究内容更加全面”。不说“丰富”与“研究质量”能否搭配，只说列出的两点，都不属于实践方面的意义——其实，也不属于理论方面的意义。 无论是学术型学位论文，还是专业型学位论文，都会分理论意义和实践意义两个方面来专门描写研究意义——本来应该是论述，实际情况是描写。然而，很多论文呈现出来的，就是上述这类内容。这反映的依然是，作者没有找到真正的研究问题，从而，无法确定自己的研究对相应领域的独特贡献。那种“丰富XXXX领域的研究”“进一步丰富YYYY领域的研究”的说法，全然没有意义。 此外，一些学位论文在描写研究意义时，显得定位不清。例如，学术型学位论文呈现实践意义的篇幅远远多于理论意义，而专业型学位论文给出理论意义的文字大大超过实践意义。 典型错误之四：随意主观发挥。 一篇论文的精华，在讨论部分，然而，该文在讨论方面存在太多问题。因此，这里再专门指出讨论时出现的不当。该文描述：“随着年级的增加，师生关系更加亲密和谐”，这与文中呈现的师生关系得分情况不一致，说法是不可靠的。“女孩在生理上和心理上都应该成熟于同龄的男孩，她们往往有焦虑、易怒等不良情绪，她们在行为上没有主动性，这有助于男孩获得更高的同龄人认可”，“在学校学习的过程中没有具体的目标，对自己也没有严格的要求”，不仅显得表述莫名其妙，而且说法显得随意发挥。 又如，“良好的师生关系或同伴关系可以让个体从中学会更好地控制自己，从而提高自我控制水平”，这也属于主观臆测之说。更可能的情况是，较高的自我控制水平，可以促进师生关系和同伴接纳。 总的来看，该文的讨论，根本没有理论层面的内容，对相关分析的讨论，不过是再描述一遍相关现象，对中介分析的讨论，仍然只是表面现象的主观解释，而所谓的综合讨论，也不过是把前面研究一和研究二的相应内容再大致重复一遍，加上一些主观推测的理由。 我深切地体会到，学位论文存在这些典型错误的根源在于，作者没有用矛盾论的哲学观点指导自己开展研究、撰写论文，没有找到真正的研究问题。任何一篇论文都应当有自己解决的主要矛盾，以及矛盾的主要方面。太多的心理学类学位论文，呈现了大量文不对题的内容，例如，人口统计学变量的差异检验结果，既无必要，更无趣味。如果作者具有矛盾论的哲学思想，很容易避免出现这样的错误，因此，加强哲学的学习和运用，对于研究生来说，是极为重要的。 本文来自李宏翰科学网博客

就是比如人口统计学变量，在进行自变量与结果变量独立分析的时候，结果不成立，但是加入人口统计学变量，结果就成立了。结果的成立和这些人口统计学变量有关。后续，为了使结果更准确，我们在进行统计分析时，要控制人口统计学变量，防止由于他们的原因影响结果。

自变量是离散的尤其又仅仅是加项并不要紧，直接赋值成为虚拟变量（就是离散的）就行，例如男=1，女=0，进行回归检验OK就行了。但是关键是你的应变量，也就是你说的心理问题求助意愿如果是离散的，而且如果还有约束，那就要根据分布情况和约束情况考率是用Logit, Probit或者Tobit这样的回归模型了。

异：1、人口统计学是研究人口现象的数量特征及其关系、人口再生产过程及其模式以及人口发展趋势的一门科学。2、社会学是普通高等学校本科专业，属于社会学类专业。本专业培养具有扎实的社会学理论基础。同：3、都是主要研究人口变量与经济社会发展、资源环境条件及其变迁的相互关系和作用。

不需要。调节效应是将其性别、年龄、学历、收入这四种统计量，同时还是心理意识变量和生态文明之间的特定路径。

被害人的特征_现代犯罪学一、被害人的特征所谓被害人的特征，是指为被害人所独有的状况和反映其特定身份和特定被害状态的基本特点、特征或属性。一般来说，被害人具有以下几大特征。（一）被害人的人口统计学特征被害人的人口统计学特征，是指被害人的人口统计变量的表现。这些人口统计变量一般包括性别、年龄、婚姻状况、受教育程度、职业和经济收入等方面，但是被害人在上述诸方面的特征，因犯罪类型的不同而有所差异：（1）被害人的性别特征。根据各国的统计，除婚姻家庭方面的犯罪、强奸罪以及其他性犯罪外，多数类型犯罪尤其是暴力犯罪的被害人在总体上以男性居多。尽管女性对暴力犯罪的恐惧甚于男性，但主要是由于女性对强奸犯罪的恐惧以及对家庭暴力的恐惧，而非由于暴力犯罪的被害人女性多于男性。根据1996年、1999年和2002年天津市调查统计资料，男性被害人的比重高于女性被害人，分别是48.9∶22.8、53.8∶19.8和68.8∶20.9。(2)（2）被害人的年龄特征。在我国，被害人集中在18～45周岁的中青年段，(3)其中又以25～35周岁阶段的被害人相对集中。(4)（3）被害人的婚姻状况。在西方国家，未婚者的被害率高于其他婚姻状态的人群。我国的研究结论与之不同，绝大多数的犯罪被害人是已婚者。（4）被害人的受教育程度。在我国，受教育程度与被害风险出现了两头小、中间大的特征，即被害人主要集中在小学、初中、高中3个层次，其中又以初中文化水平的被害人被害风险最大，小学以下、高中以上被害风险较低。(5)（5）被害人的职业特征。我国司法部预防犯罪研究所1994年的调查显示，农民在被害人中所占比例最高，其次是工人，军人和公务员所占的比例最低。(6)（6）被害人的经济收入特征。西方国家被害人研究显示，暴力犯罪被害人的经济收入与被害风险成反比，即收入越高，被害的可能性越小。盗窃犯罪的被害人也呈现类似的特征。(www.guayunfan.com)（7）财产状况。当今我国市场经济发展繁荣，人们对金钱的有用性认识得更加充分。有的不法分子为了获得金钱，不惜采取各种卑鄙的手段甚至是杀人。因此，拥有一定金钱或财产的人面临因财产而被侵犯的危险。（二）被害人的法律特征犯罪被害人是遭到犯罪侵害的人。犯罪被害人的特征就是犯罪被害人所特有的反映其特定身份和犯罪被害状态的基本属性，即被害

1、首先在电脑中直接通过spss打开amos软件，如下图所示。2、然后，画三个变量的相关关系，画出模型图，如下图所示。3、接着使用双向箭头做联系，如下图所示，双向箭头画法是如果画的是右边，需要从上到下，如果是左边需要从下到上画。4、画完之后，用魔术工具进行美化。5、美化后如下图所示就完成了。

市场研究从业四年，到现在才开始正儿八经思考市场细分和用户角色的相似和差异。忙碌的时候一直在实践，不忙的时候看书和反思。在下一次的实践之前，解决这个问题。 一、定义 市场细分的概念最早于1956年，由美国营销学家Smith提出，“市场细分的基础是建立在市场需求面的发展上，并针对 产品和营销活动 做更合理和确实的调整，以使其 适用于消费者或适用者的需要 。”Alfred(1981)将市场细分定义为：“将市场区分成不同的顾客群，使得每一群体均可成为 特定的营销组合 所针对的目标市场。”《市场细分与定位》的作者James认为“目的在于识别子顾客群或潜在顾客，这些顾客对于既定的 营销组合 （产品／服务、价格、促销和分销）会产生类似的反应，或者反过来他们将对企业的营销规划产生有利的作用。换而言之，就是为了识别出对某一类产品或服务具有购买欲望的顾客，而这一类产品或服务与其他细分市场上的产品或服务又有显著的区别。” 二、目的 从不同年代学者的定义来看，市场细分均基于不同的用户需求，服务于企业的产品或营销组合。 三、细分市场是否有效的评估条件 从理论上而言，成功的细分市场必须满足三个条件：1、这些子群具有不同的需求、价值取向或欲望；2、对于某一营销活动的反应与其他子群有明显差别；3、这些子群对于企业实现营销计划目标具有一定作用。 衡量细分人群的标准：1、可衡量：人群可识别；2、可进入：营销可行性（包括营销的内容和渠道）；3、可盈利：具有一定规模；4、差异性；5、稳定性 四、用于细分的变量 一）Schiffman把目前西方学者所选用的细分标准与细分变量分为八种：地理细分、人口细分、心理细分、社会文化细分、使用细分、使用情境细分、利益细分及混合细分。 二）但事实上一般在市场研究中使用的细分变量主要有以下三种： 1、人口统计学变量：地理区域（地理方位、城市综合实力（城市线）、风俗习惯等）、年龄、性别、家庭人口和组成、教育程度、职业、住房类型等； 2、行为变量：品牌角色、购买考虑因素、使用情境、使用频率等 3、生活方式和消费心理（也包括价值观、需求和态度等；该变量的使用目前仍是市场细分的主流） 三）另外，Wind还提出了一个以管理任务为导向的细分标准选择模型： 1、了解市场整体情况：产品的购买和使用、需求、品牌忠诚度、品牌转换模式等； 2、定位研究：产品使用、产品偏好、寻求利益等； 3、新产品的引入：对新产品概念的反应、寻求利益； 4、定价决策：价格敏感性、降价偏好、不同使用购买方式的价格敏感度等； 5、广告决策：需求的利益、媒体使用、心理描述/生活形态； 6、分销决策：商店忠诚度，商店选择所寻求的利益。 刚刚开始入行的时候，曾被告知满意度、忠诚度等主观评分的因素不适合拿来做市场细分。现在看来并不是不可以，而是要根据行业的情况，研究的目标，以及后面可能采用的统计方法来决定使用哪些因素进行市场细分。 另外：也曾遇到迷恋于模型的客户与同事，认为不采用统计模型的细分结果粗糙而不具有代表性。事实上，市场细分确实随着统计学的发展不断引入新的统计方法。而这些方法不过是工具，如果前期没有通过定性提出一些想法和假设，再好的统计工具也难以获得有效的细分市场。因此如果在定性阶段就产生了清晰的有助于项目目的的洞察，在问卷里设置相关的题目验证即可，未必一定要采用大量的生活方式/价值观题目，也不一定要做复杂的统计分析模型。 五、市场细分的方法 市场细分的方法众多，例如细分因素划分法、因子聚类、典型相关聚类、潜类聚类（latent class model）、人工神经网络和联合分析等等。此处简单记录几种细分方法： 1、细分因素划分法： 营销人员直接选用细分因素，人为的将总体市场划分为细分市场。最常用的细分因素包括人口统计学因素和行为因素。优点是简单、区隔力强、容易识别和描述；使用人口统计学因素的缺点是没有考虑内在动机、预测行为的能力弱、没有想象中简单（许多人口统计变量其实是相关的）；使用行为因素还有一个优点就是与消费者的行为、选择、品牌使用相关联，可以识别新的市场机会，但是只看行为不看为什么，缺乏诊断性的价值 2、因子聚类： 使用的细分因素主要为需要、态度、生活方式、消费价值观等方面的评分题目。需要注意的问题是：1、问卷中的态度语句是否真正反映消费者的需要；2、由于因子聚类的过程中未考虑消费者人口统计特征及消费行为，因而分类结果往往存在细分市场间行为与背景的差别不明显，可识别性差的情况，较难提供可操作性的建议；3、内在逻辑的问题：实际上是假设态度不同的消费者，其购买行为也不同，然而事实情况却并非如此。 3、典型相关聚类 由于上述因子聚类存在的问题，可能需要将更多的变量引入模型，例如购买动机、品牌偏好、广告和促销的影响等。而这些变量通常并非连续变量，无法采用因子聚类，因此引入典型相关聚类。典型相关聚类其实是用典型相关代替因子分析。优点在于能同时考虑到产品需要、价值观、人口统计学特征及消费行为，使得最终的细分人群是内在的、有逻辑的、从定性上是可解释的；同时变量的选择更加灵活，定性变量和定量变量都能接受。 4、几种聚类方法的说明 1）层次聚类：既可处理分类变量，也可处理连续变量，但不能同时处理两类变量，不需要指定类别数。聚类结果间存在着嵌套，或者说层次的关系。 2）K-均值聚类法（K-Means Cluster），也叫快速聚类法。针对连续变量，也可处理有序分类变量，运算很快，但需要指定类别数。K-均值聚类法不会自动对数据进行标准化处理，需要先自己手动进行标准化分析。3）两步聚类法（Two-Step Cluster）：可以同时处理分类变量和连续变量，能自动识别最佳的类别数，结果比较稳定。如果只对连续变量进行聚类，描述记录之间的距离性时可以使用欧氏（Euclidean）距离，也可以使用对数似然值（Log-likelihood），如果使用前者，则该方法和传统的聚类方法并无太大区别；但是若进行聚类的还有离散变量，那么就只能使用对数似然值来表述记录间的差异性。当聚类指标为有序类别变量时，Two-Step Cluster出来的分类结果没有K-means cluster的明晰，这是因为K-means算法假定聚类指标变量为连续变量。4）聚类分析的几点注意事项：A、得到因子后要明确是基于量的聚类还是基于模式的聚类；B、聚类的数量，在3-7之间尝试，spss的话，事先保证样本是排序的；C、用F检验各类在聚类变量上是否存在显著差异；D、测试不同的聚类结果：例如3类和4类的结果进行交互分析，看看变化在哪儿，主要是什么变量影响的？E、针对可能稳定的聚类，测试每个变量（原始问卷）在各个类的F统计量情况；F、把最后确定的聚类结果写入原始数据集，命名；G、判别分析，判别类和聚类变量的可视化，画判别图，进一步识别类的特征；H、采用对应分析和多元对应分析，识别类的属性和关键类（细分）表述变量，例如性别、年龄、职业、收入等；I、采用CHAID分类决策树，自动侦测进一步识别类的特性。 参考： 《市场细分与定位》：詹姆斯.H.迈尔斯 《市场研究实务与方法》：郑宗成、陈进、张文双 《市场细分研究综述-回顾与展望》：罗纪宁 沈浩老师的博客

你可以用分层回归分析。所谓的“控制变量”，就是看一下，排除了这些变量的影响之后，其他变量对因变量的预测作用是怎么样的。比如，在分析时，将人口统计学变量（性别，年龄等等）作为控制变量，在分层回归时放入BLOCK1，之后在BLOCK2中放入其他变量。通过观察导出的结果，可以看出，在剔除了人口统计学变量之后，其他变量的方差贡献增加率。

市场营销宏观环境是指那些给造成市场营销机会和形成环境威胁的外部因素。这些因素主要包括人口环境、经济环境、自然环境、科技环境、法律环境以及社会和文化环境。这些主要社会力量是不可控制的变量。第一 人口环境：人口是市场的第一要素。人口数量直接决定市场规模和潜在容量，人口的性别、年龄、民族、婚姻状况、职业、居住分布等也对市场格局产生着深刻影响，从而影响着的营销活动。应重视对人口环境的研究，密切关注人口特性及其发展动向，及时地调整营销策略以适应人口环境的变化。第二 经济环境：是影响营销活动的主要环境因素，它包括收入因素、消费支出、产业结构、经济增长率、货币供应量、银行利率、支出等因素，其中收入因素、消费结构对营销活动影响较大。第三 法律政治环境：是影响营销的重要宏观环境因素，包括政治环境和法律环境。政治环境引导着营销活动的方向，法律环境则为规定经营活动的行为准则。政治与法律相互联系，共同对的市场营销活动产生影响和发挥作用。第四 社会文化环境：是指在一种社会形态下已经形成价值观念、宗教信仰、风俗习惯、道德规范等的总和。任何都处于一定的社会文化环境中，营销活动必然受到所在社会文化环境的影响和制约。为此，应了解和分析社会文化环境，针对不同的文化环境制定不同的营销策略，组织不同的营销活动。第五 自然环境：是指自然界提供给人类各种形式的物质资料，如阳光、空气、水、森林、土地等。随着人类社会进步和科学技术发展，世界各国都加速了工业化进程，这一方面创造了丰富的物质财富，满足了人们日益增长的需求；另一方面，面临着资源短缺、环境污染等问题。这些问题都对营销的挑战。对营销管理者来说，应该关注自然环境变化的趋势，并从中分析营销的机会和威胁，制定相应的对策。第六 科技环境：科学技术是社会生产力中最活跃的因素，它影响着人类社会的历史进程和社会生活的方方面面，对营销活动的影响更是显而易见。

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人口学变量 demography variable是人口学中的用语,指直接影响生育率的因素,1956年由美国人口学家J·布莱克和K·戴维斯在...这些变量还为人们研究各种社会文化因素的重要性及其相互关系提供了框架。

变量题是：根据《人口学概论》可知：1、人口统计及资料搜集方法，包括人口普查、人口经常性统计、人口抽样调查和典型调查，以及其他搜集人口统计资料的方法；2、人口统计资料的汇总与整理，人口统计学规定汇总、整理的原则和方法，对人口统计资料确定按性质和数量关系建立分类和分组体系；3、人口统计分析内容极为广泛，从分析方法上讲，有综合指标法、平均数法、相对数法、方差分析法、相关与回归分析法、图表法等。

人口统计学变量婚姻状况不属于分类变量，属于人口统计学变量:性别、年龄、健康状况、职业、婚姻、文化水平、收入。

您可以使用阶层回归分析。之后，所谓的“控制变量”是寻找出这些变量的影响来预测因变量其它变量的作用是如何。例如，在该分析中，人口统计变量（性别，年龄等）作为控制变量，在分层回归到block1，再放入block2的其他变量。通过观察结果可以人口统计学变量排除后，可以看出派生，其他变量方差增长的贡献率。

您可以使用阶层回归分析。之后，所谓的“控制变量”是寻找出这些变量的影响来预测因变量其它变量的作用是如何。例如，在该分析中，人口统计变量（性别，年龄等）作为控制变量，在分层回归到block1，再放入block2的其他变量。通过观察结果可以人口统计学变量排除后，可以看出派生，其他变量方差增长的贡献率。

接楼上的。采取单项式变量数列和组距式数列分组，主要取决于变量的类型和变量的变动幅度。对于连续型变量，一般只能编制组距式变量数列；对于离散型变量，如果变量值个数较多，并且变动幅度较大时，应该编制组距式变量数列，对于变量值较少的离散型数据，一般编制单项式变量数列。（变量值的多少，跟数据量的多少是不一样的，有时候数据量很多，但是变量值却很少。比如研究一个班（110人）的年龄结构，有110个数据，但是有可能只有两三个变量值，假设最小的20岁，最大的22岁，那么就只有三个变量值，那么分组时就按照单项式变量数列分组）

人口统计学变量 自身的分析 通常都是描述频率和均值，只是用来看人群的基本情况一般要将其与 其他因素结合起来进行更多的分析，从而可以找出人群在某些方面的差异

统计学中一般作为被解释变量的是什么 “社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义 王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。 我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。 下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战局面，使它们回到正确的轨道上来。由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该覆盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。 统计学中年级属于什么变量 年纪是顺序变量，一般用于分析年纪高低对其他因素的影响；实际分析中如果只是用年纪来对人群分类，并不在意年级高低的影响的话，也可以作为分类变量。 统计学中参数和变量有什么关系 参数是相对于总体分布来说的，反映总体基本信息的特征数字，称作总体参数，简称参数。一般来讲，研究者所关心的参数常有总体平均数、总体标准差。 变量是指被观察单位的特征，是指可变的数量标志和所有的统计指标。比如：在校生人数、商品销售额、产品质量等级梗..等都是变量。 统计学中的自变量、因变量、额外变量是什么意思？ Y = AX ^ 2 + BX + C 其中X是自变量，Y是因变量，Y与X的变化而变化 统计学上的两个概念：什么是属性变量?什么是数量变量？ 最好能各举几个例子 能用数值表示的变量就是数量变量，比如年龄、身高、人口、收入等。 不能用数值表示的就是属性变量，比如性别分男女、商品质量分一二三等品。 统计学中月份算不算变量 “12个月的销售额” 是 1 个变量。 “12个月的销售额”是 12个月中一次一次销售的数额 累加起来的 总和。 计量单位是 （元/每12个月） 统计计算，你可以是按年度，例如： 2005年1月到12月，2006年1月到12月，...2012年1月到12月，2013年1月到12月，2014年1月到12月。每年得 1个 “12个月的销售额”。共有 10个统计数字。然后统计 计算 平均值，最大值，最小值，均方差 等等。 统计学离散型变量和连续型变量有什么区别 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得. 反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得. 如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量， 比如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量， x的取值范围是[0,15)，它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、√20等，因而称这随机变量是连续型随机变量。

用逐步回归最好！也是最常用，对了！你的人口统计学变量不是连续性数据，注意要建立虚拟变量。

人口统计学不存在显著差异的原因是：基础数据相似、统计方法相同等。1、基础数据相似：不存在显著差异的原因之一是基础数据相似。在研究人口统计学时我们所使用的基础数据可能是类似或相同的，例如年龄、性别、民族、教育水平、收入等等指标可能相对比较平稳，产生的差异可能较小。2、统计方法相同：另一个让人口统计学数据不存在显著差异的原因是使用了相同的统计方法。当使用相同的统计方法时，即使在基础数据存在一定程度上的变化，研究所得的结果也会呈现高度的一致性和相似性。数据本身的相似性，使用相同的统计方法以及受研究对象聚类影响等因素可能影响人口统计学数据的显著差异。

消费者市场细分依据 细分消费者市场的变量主要有四类，即地理变量、人口变量、心理变量、行为变量。以这些变量为依据来细分市场就产生出地理细分、人口细分、心理细分和行为细分四种市场细分的基本形式。一、地理变量，按照消费者所处的地理位置、自然环境来细分市场，比如，根据国家、地区、城市规模、气候、人口密度、地形地貌等方面的差异将整体市场分为不同的小市场。二、人口变量，人口统计变量，如年龄、性别、家庭规模、家庭生命周期、收入、职业、教育程度、宗教 、种族、国籍等为基础细分市场。三、心理变量，根据购买者所处的社会阶层、生活方式、个性特点等心理因素细分市场就叫心理细分。四、行为变量，根据购买者对产品的了解程度、态度、使用情况及反应等将他们划分成不同的群体，叫行为细分。

属性变量（Categorical variables 也可以叫quanlitative variables）就是定性判断的 判断一个东西的属性 一般用是或不是来回答。比如这本书是不是你的 他是男的对吗而数值变量（numberical variables 也叫 quantitative variables）是需要给出定量的回答的 一般指数据数值变量还分两种1离散型变量(discrete variables) 是指特定的 不能连续计量的 一般用整数作答 比如一箱有几本书2连续性变量（continuous variables）是指可以无限精确计量的 比如说 你可以等一分钟 一分钟还可以变成60秒 再比如说这个宝宝一岁 也可以说他12个月 或者360天。

以人口增长战略分析、人口老化分析、生育率分析、死亡率和寿命分析、人口迁移流动与城镇化分析、家庭与婚姻分析、人口劳动就业分析、人口职业和文化分析、人口统计资料评估等,较为突出A、性别、年龄、家庭大小

心理统计学和人口统计学有什么区别？统计学是数学上面的一个概念，心理指的是人的身心健，因为人口统计学主要应用于社会学，心理统计学主要应用于心理学，所以，心理统计学和人口统计学有概念上的区别。

问卷调查，根据载体的不同，可分为纸质问卷调查和网络问卷调查。纸质问卷调查就是传统的问卷调查，调查公司通过雇佣工人来分发这些纸质问卷，以回收答卷。这种形式的问卷存在缺点，分析与统计结果比较麻烦，周期长，成本比较高。而另一种网络问卷调查，就是用户依靠一些在线调查问卷网站，这些网站提供设计问卷，发放问卷，分析结果等一系列服务。这种方式的优点是无地域限制，成本相对低廉，缺点是答卷质量难以保证。如果你想了解更多关于问卷调查的资料和案例可以搜一下我们的官网，里面的内容十分详细。