消费者行为学中的 AIO 和 生活方式细分是什么 ？

人口学变量即人口学方法。人口学方法是指研究人口自身发展规律和人口与社会、经济、环境诸因素间内在本质联系的方法论，以及对其数量关系进行调查、统计、分析、研究所运用的各种方法的总称。人口学一般研究方法它是考察人口状况及其变化，探讨人口内在因素及人口与社会、经济、环境等诸因素间的相互关系而运用的各种统计、数理分析和社会研究方法的总称，客观、准确、全面地占有资料是人口学分析的前提条件。研究方法针对经常出现的人口资料不完整、不准确的情况,人口学发展了间接估算方法。这类方法主要是利用可获得的有关资料，依照人口要素间的内在逻辑关系或经验模型，对所需的人口指标进行估算和评价。其中主要包括生育率间接估计法、死亡率间接估计法等。

人口学变量即人口学方法。人口学变量它是考察人口状况及其变化，探讨人口内在因素及人口与社会、经济、环境等诸因素间的相互关系而运用的各种统计、数理分析和社会研究方法的总称，客观、准确、全面地占有资料是人口学分析的前提条件。人口学变量的引用过程：在使人口学变量进入方程的过程中，对部分类别变量进行了转化，进而形成虚拟变量。其中，性别的参照类为男性；学历分别以高中以下(含高中)、大专(含高职、高专)和本科为参照类；职位分别以一般员工和基层管理人员为参照类。

控制人口学变量原因如下：人口学变量研究适用的含义，是推动方方面面并且成为我们提供利益。

人口学变量差异必须分析。1、研究目的探讨不同人口学变量[如性别、年龄、职务学历等]和组织学变量如企业性质等在炉忌维度上的差异。2、研究被试采用问卷调查的方法。

不是。根据查询问卷数据中人口学变量相关资料得知，问卷数据中人口学变量缺失不是有效数据。人口学信息不是可有可无、随意增减的，而是基于特定的研究目的和假设，即它也是一种研究变量。

1、首先，通过描述性统计和分布图对人口学变量进行筛选和探索性分析，将可能对差异检验产生影响的人口学变量筛选出来。2、其次，利用回归分析，将选定的人口学变量引入模型并进行多元方差分析，实现对差异检验的校正，检验其显著性和效果。3、最后，通过以上措施，可以减小人口学变量对差异检验的干扰，提高检验的准确性和可靠性。

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。1、年龄：研究对象不同年龄段的学生会有不同的认知和行为特征。2、性别：一些研究发现男女在兴趣爱好、思维方式等方面存在差异。3、父母教育程度：父母的教育水平通常被认为与孩子的智力、文化背景、偏好、期望等方面有关联。4、家庭收入：家庭收入通常反映了学生的社会经济背景。这个指标可以指导我们了解相对贫困和丰富的学生之间的学习差异和成果。5、地区/城市规模：地理位置和城市规模可能与学生的文化、风俗和价值观有关，同时也可能与学校与其他学习资源、交通以及机会等有关。6、民族：民族是一个文化和社会身份的表示，在某些情况下这个因素可能引起一些文化差异并影响学习结果和目标。7、以上列出的人口变量是研究中小学生差异性时最常用的。

不可以。人口学变量可以做调节变量。人口学变量：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。在SPSS中设置的，有个按钮Categorical用来生产虚拟变量。如以男性为参照类，1代表是女，0代表是男。在SPSS的结果窗口中阅读结果时，必须要理解这点的，而且也要你提前有目的性的设置好。当然可以有多个参照类，方便从不同的角度观察。

两个。人口学变量、就读学校等成绩的可比性，论文人口学变量一般两个，本科毕业论文主变量是涉及2个变量，稍微复杂一点的涉及3个变量。

有影响。数据类型设置错了可能会导致最终变量有误，需要重新转变变量类型，将数据导入spss中后选择菜单栏中的转换下的计算变量选项，在目标变量中直接输入变量的名称，然后在数字表达式中输入值即可对新变量赋值了，可以对新变量添加逻辑条件与其他变量相互关联，选择如果选项，添加逻辑条件即可。

1、分析中有1个因变量综合因子（6个因变量因子综合而成的），9个自变量因子，还有一些人口变量。先将9个自变量因子对因变量综合因子进行线性回归分析时，有4个显著5个不显著。2、加入人口变量和9个自变量因子一起再进行分析时，6个人口变量竟然全部不显著。无论是用进入、逐步、向前、向后都不行。然后我又单独将人口变量跟因变量综合因子进行分析，也是全部不显著。

生源地的人口学变量采用什么数据分析？回答是：生源地的人口学变量采用网上数据分析。

中介效应要控制人口学变量。根据查询相关公开信息显示，控制人口变量，才能使中介效应有意义。

没有太大影响。spss有兼容性的，但是新版本对此要求更高，最好核实清楚数据类型再录入和分析。SPSS数据分析中的常见问题：1)分析结果显示P值为0.05或者0.01时如何处理？P值是统计分析核心概念，理论上P值是指拒绝原假设时，统计犯错的概率。其常见标准为0.05和0.01，如果此值小于0.01,则说明在0.01水平显著,如果此值小于0.05(但大于0.01)则说明在0.05水平显著。如果P值刚好为0.05,则结论为不显著(以0.05为标准时)，实际研究中刚好为0.05的可能性非常小,很可能是由于小数位保留问题所致，建议可以将保留更多小数位。2)绝大部分P值高于0.05，个别P值小于0.1，如何处理？多数情况下,P值以0.01和0.05作为判断，如果研究时发现P值均高于0.05,但是个别小于0.1，建议可以考虑以0.1作为判断，以便研究出现显著性结果。3)P值小于0.05才算良好？绝大多数情况下,P值小于0.05是研究希望的结果。但有两个地方P值需要高于0.05，分别是方差齐性检验和二元Logistic回归时的HosmerandLemeshow检验。另外,P值高于0.05，则说明不显著，没有差异性，或者没有相关影响关系等，也许这也是有意义的结论。4）缺失值如何处理？问卷研究中缺失值较为常见，如果样本较多，可以直接将缺失样本处理为无效样本，如果样本较少，并且缺失值并不多，此时可以不用处理。如果缺失值较多并且不能删除样本，可以取中位数或者平均值补替缺失数据。5）累积百分比是什么？累积百分比是指多个选项百分比的累积，比如收入1000以下的比例是10%，1000~2000的样本比例是20%，则此两个选项的百分比累积为30%。6）多个量表题表示一个维度，如何将多个题概括成一个题？针对问卷量表数据，同时几个题表示一个维度。比如有两个题“我愿意向朋友推荐SPSSAU”，“我有需要会再来使用SPSSAU”，此两个题是“忠诚度”的体现。但现在需要“忠诚度”这个整体，而不是具体两个标题，此时如何办呢？解决办法使用“生成变量”的平均值功能即可。使用Ctrl或者Shift键，选中连续或不连续多个标题，确认后，SPSSAU会默认生成一个新的标题。

人口学变量差异显著，说明这个国家经常会有人口流动的变化。

可以的，只要您研究的是变量之间的线性关系。（南心网 结构方程模型分析）

要放进去。如果是采用验证性因子分析检验法，需要将所有的测量项(即所有因子对应的测量量表题项)放在一个因子里面，然后进行分析，如果测量出来显示模型的拟合指标无法达标，模型拟合不佳，说明无共同方法偏差问题。共同方法偏差指的是因为同样的数据来源或评分者、同样的测量环境、项目语境以及项目本身特征所造成的预测变量与效标变量之间人为的共变。这种人为的共变对研究结果产生严重的混淆并对结论有潜在的误导，是一种系统误差。共同方法偏差在心理学、行为科学研究中特别是采用问卷法的研究中广泛存在。

先把你示意图画出来，控制变量在每一步中影响哪个，然后SPSS分步处理即可。但温的分步回归分析已经被淘汰了，方法有误。现在这种情况用Amos或Mplus等结构方程模型软件处理是最好的了。（南心网 中介效应控制变量分析）

是分类编码就是1，不是就是0，以此类推。调查法（0,1）。编码比较法（0,1）。统计法编码（0,1）。文献法编码（0,1）就可以。 代入excel，导入spss就可以。

人口基数，人口的性别比例。人口的年龄组成

人口学资料一般不需要进行常模比较

人口学变量有很多，你要控制年龄还是性别还是婚姻还是文化程度还是其他什么？

第一，你的Amos用的是潜变量还是显变量？SPSS只能做显变量，如果Amos做的是潜变量，你们二者肯定有差异乏储催肥诎堵挫瑟旦鸡；第二，Amos中你是否纳入人口学控制变量？如果Amos没有纳入，SPSS纳入，那结果自然也是不一样。（南心网）

二元logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单因素拉入一个，多因素拉入多个）。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。

不用纳入人口学指标

本文是作者主持的国家社科基金项目的阶段性研究成果.39公民参与状况的影响进行了量化分析.为了解性别因素对于政策制定中公民参与的影响。

虚拟变量1 : 20岁以下比40岁以上在因变量上更好（beta为正），更差（beta为负）

比如说，你的年级变量分为大一到大四，他一般来说都是作人口学变量统计吧，或者作交叉表和卡方，不明白你的度量标准说的是什么意思。

不是吧，我觉得不难啊

我的发现 同学们，在你们的数学学习中是否和我一样，有一些不经意的发现？现在我就来介绍我的几个发现。 如果要你算一个多位数乘5，你是不是准备列竖式？我却可以口算，因为我发现一个小诀窍。想知道吗？让我来告诉你：算48532×5的积，先找到这个数485320，再把它除以2，你会口算吗？242660这就是48532×5的积了。知道为什么吗？我把原来的数先扩大10倍，再缩小2倍，是不是相当于扩大5倍呀？你掌握这个小窍门了吗？ 同样的发现我还有：一个数乘1.5只要用它本身加上它的一半就可以了。（想想为什么？）一个数乘15呢？用刚才的方法再加一步——你已经想到了吧，再扩大10倍就好了！ 我还发现一个多位数，末两位符合这个要求：十位上十奇数，个位上是5，用它乘5，积的末两位肯定是75。我想这是为什么呢？因为多位数的个位与5相乘得25，积的个位是5，向十位进2，而十位的奇数与5相乘的到的是几十五，这个5应该和个位进上来的5相加写在十位上，所以这个积的十位上肯定是7，个位上肯定是5。同样的道理，你不难推出，一个多位数十位上是偶数，个位上是5，它与5相乘，积的末两位肯定是25。 这个发现能用我前面所说的一个数乘5的巧妙算法来解释吗？想想看，它们是一致的，因为这个数扩大10倍后，末两位是50，再除以2，可能百位上有余数1，与50合起来150÷2=75是末两位上的数字，也可能百位上没有余1，那么50÷2的商就是末两位上的数字。 同学们，我的这个小发现是不是很微不足道？但我很自豪，这是我自己动脑筋观察和思考的结果。伟大的发现不是由这点点滴滴组成的吗？同学们，让我们一起做一个勤于思考、善于发现的人吧！

性别、年龄、民族、教育、健康、收入、亲属状况。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。同期人分析和同批人分析是人口学所特有的两种基本统计分析方法。同期人分析法主要是通过对一定时空范围内的人口现象或事件进行量的测度与描述，说明其发生的频率和水平。人口学中的绝大部分人口统计指标都属于同期人指标。它的特点就是将某一时期人口群体所发生的人口事件作为同批人在各不同时期发生的相应事件来看待。在人口学分析中有特殊作用的生命表、生育表和结婚表等就是按此方法编制的，人口净再生产率、平均世代间隔等专门指标也是在其基础上计算的。

排除人口学变量对差异检验的影响需要使用人口学变量作为协变量或控制变量进行校正。具体步骤包括：首先，通过描述性统计和分布图对人口学变量进行筛选和探索性分析，将可能对差异检验产生影响的人口学变量筛选出来；然后，利用回归分析，将选定的人口学变量引入模型并进行多元方差分析，实现对差异检验的校正，检验其显著性和效果。通过以上措施，可以减小人口学变量对差异检验的干扰，提高检验的准确性和可靠性。

不是。人口学变量研究适用的含义，是推动方方面面并且成为我们提供利益，并不需要全部控制，但是控制了人口学变量之后的结果更为稳健，结论推论范围越广。

　　心理因素不算人口学变量.　　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。

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。

不必。人口学变量研究适用的含义，是推动方方面面并且成为我们提供利益，并不是必须全部控制。人口学是研究人口变动过程与规律的科学。

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。在SPSS中设置的，有个按钮Categorical用来生产虚拟变量。如以男性为参照类，1代表是女，0代表是男。在SPSS的结果窗口中阅读结果时，必须要理解这点的，而且也要你提前有目的性的设置好。当然可以有多个参照类，方便从不同的角度观察。

调节变量可以是定性的，也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要模型：y=ax+bm+cxm+e。y与x的关系由回归系数a+cm来刻画,它是m的线性函数,c衡量了调节效应(moderatingeffect)的大小。 如果c显著，说明m的调节效应显著。2、调节效应的分析方法显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。 当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做y=ax+bm+cxm+e的层次回归分析： 1、做y对x和m的回归,得测定系数r12。 2、做y对x、m和xm的回归得r22，若r22显著高于r12，则调节效应显著。或者,作xm的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按m的取值分组,做y对x的回归。 若回归系数的差异显著,则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做y=ax+bm+cxm+e的层次回归分析。 潜变量的调节效应分析方法：分两种情形： 一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量； 二是调节变量和自变量都是潜变量。当调节变量是类别变量时,做分组结构方程分析。 做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ2值和相应的自由度。然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ2值和相应的自由度。 前面的χ2减去后面的χ2得到一个新的χ2,其自由度就是两个模型的自由度之差。 如果χ2检验结果是统计显著的,则调节效应显著；当调节变量和自变量都是潜变量时，有许多不同的分析方法，最方便的是marsh,wen和hau提出的无约束的模型。3．中介变量的定义自变量x对因变量y的影响,如果x通过影响变量m来影响y,则称m为中介变量。y=cx+e1,m=ax+e2,y=c′x+bm+e3。 其中,c是x对y的总效应,ab是经过中介变量m的中介效应,c′是直接效应。 当只有一个中介变量时,效应之间有c=c′+ab，中介效应的大小用c-c′=ab来衡量。4、中介效应分析方法中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应。 步骤为： 第一步检验系统c，如果c不显著，y与x相关不显著，停止中介效应分析，如果显著进行第二步； 第二步一次检验a，b，如果都显著，那么检验c′，c′显著中介效应显著，c′不显著则完全中介效应显著；如果a，b至少有一个不显著，做sobel检验，显著则中介效应显著，不显著则中介效应不显著。 sobel检验的统计量是z=^a^b/sab，中^a,^b分别是a,b的估计,sab=^a2sb2+b2sa2,sa,sb分别是^a,^b的标准误。5.调节变量与中介变量的比较调节变量m中介变量m研究目的x何时影响y或何时影响较大x如何影响y关联概念调节效应、交互效应中介效应、间接效应什么情况下考虑x对y的影响时强时弱x对y的影响较强且稳定典型模型y=am+bm+cxm+em=ax+e2y=c′x+bm+e3模型中m的位置x,m在y前面,m可以在x前面m在x之后、y之前m的功能影响y和x之间关系的方向(正或负)和强弱代表一种机制,x通过它影响ym与x、y的关系m与x、y的相关可以显著或不显著(后者较理想)m与x、y的相关都显著效应回归系数c回归系数乘积ab效应估计^c^a^b效应检验c是否等于零ab是否等于零检验策略做层次回归分析,检验偏回归系数c的显著性(t检验);或者检验测定系数的变化(f检验)做依次检验,必要时做sobel检验6.中介效应与调节效应的spss操作方法处理数据的方法第一做描述性统计，包括msd和内部一致性信度a（用分析里的scale里的realibilityanalsys）第二将所有变量做相关，包括统计学变量和假设的x，y，m第三做回归分析。（在回归中选线性回归linear）要先将自变量和m中心化，即减去各自的平均数1、现将m（调节变量或者中介变量）、y因变量，以及与自变量、因变量、m调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent2、再按next将x自变量输入（中介变量到此为止）3、要做调节变量分析，还要将x与m的乘机在next里输入作进一步回归。检验主要看f是否显著

3调节变量可以是定性的,也可以是定量的.在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换.简要模型：Y = aX + bM + cXM + e .Y 与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画,它是M 的线性函数,c 衡量了调节效应(moderating effect) 的大小.如果c 显著,说明M 的调节效应显著.2、调节效应的分析方法 显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论.当自变量是类别变量,调节变量也是类别变量时,用两因素交互效应的方差分析,交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时,自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做 Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析：1、做Y对X和M 的回归,得测定系数R1 2 .2、做Y对X、M 和XM 的回归得R2 2 ,若R2 2 显著高于R1 2 ,则调节效应显著.或者,作XM 的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时,调节变量是类别变量,分组回归:按 M 的取值分组,做 Y 对 X 的回归.若回归系数的差异显著,则调节效应显著,调节变量是连续变量时,同上做Y=aX +bM +cXM +e 的层次回归分析.潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量.当调节变量是类别变量时,做分组结构 方程分析.做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ 2 值和相应的自由度.然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ 2 值和相应的自 由度.前面的χ 2 减去后面的χ 2 得到一个新的χ 2,其自由度就是两个模型的自由度之差.如果χ 2 检验结果是统计显著的,则调节效应显著；当调节变量和自变 量都是潜变量时,有许多不同的分析方法,最方便的是Marsh,Wen 和Hau 提出的无约束的模型.3．中介变量的定义 自变量X 对因变量Y 的影响,如果X 通过影响变量M 来影响Y,则称M 为中介变量.Y=cX+e1,M=aX+ e2 ,Y= c′X+bM+e3.其中,c 是X 对Y 的总效应,ab 是经过中介变量M 的中介效应,c′是直接效应.当只有一个中介变量时,效应之间有 c=c′+ab,中介效应的大小用c-c′=ab 来衡量.4、中介效应分析方法 中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应.步骤为：第一步检验系统c,如果c 不显著,Y 与X 相关不显著,停止中介 效应分析,如果显著进行第二步；第二步一次检验a,b,如果都显著,那么检验c′,c′显著中介效应显著,c′不显著则完全中介效应显著；如果a,b至少 有一个不显著,做Sobel 检验,显著则中介效应显著,不显著则中介效应不显著.Sobel 检验的统计量是z=^a^b/sab ,中 ^a,^b 分别是 a,b 的估计,sab=^a2sb2 +b2sa2,sa,sb 分别是 ^a,^b 的标准误.5.调节变量与中介变量的比较 调节变量M 中介变量M 研究目的 X 何时影响Y 或何时影响较大 X 如何影响Y 关联概念 调节效应、交互效应 中介效应、间接效应 什么情况下考虑 X 对Y 的影响时强时弱 X 对Y 的影响较强且稳定 典型模型 Y=aM+bM+cXM+e M=aX+e2 Y=c′X+bM+e3 模型中M 的位置 X,M 在Y 前面,M 可以在X 前面 M 在X 之后、Y 之前 M 的功能 影响Y 和X 之间关系的方向(正或负) 和强弱 代表一种机制,X 通过它影响Y M 与X、Y 的关系 M 与X、Y 的相关可以显著或不显著(后者较理想) M 与X、Y 的相关都显著 效应 回归系数c 回归系数乘积ab 效应估计 ^c ^a^b 效应检验 c 是否等于零 ab 是否等于零 检验策略 做层次回归分析,检验偏回归系数c 的显著性(t 检验);或者检验测定系数的变化(F 检验) 做依次检验,必要时做 Sobel 检验 6.中介效应与调节效应的SPSS 操作方法 处理数据的方法 第一做描述性统计,包括M SD 和内部一致性信度a（用分析里的scale 里的 realibility analsys） 第二将所有变量做相关,包括统计学变量和假设的X,Y,M 第三做回归分析.（在回归中选线性回归linear） 要先将自变量和M 中心化,即减去各自的平均数 1、现将M（调节变量或者中介变量）、Y 因变量,以及与自变量、因变量、M 调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent 2、再按next 将X 自变量输入（中介变量到此为止） 3、要做调节变量分析,还要将X与M 的乘机在next 里输入作进一步回归.检验主要看F 是否显著

朋友你那论文还在么、我今年和你的题目差不多、借我借鉴借鉴呗

数学的三大特点严谨性、抽象性、广泛的应用性所谓数学的严谨性，指数学具有很强的逻辑性和较高的精通性，一般以公理化体系来体现。 什么是公理化体系呢？指得是选用少数几个不加定义的概念和不加逻辑证明的命题为基础，推出一些定理，使之成为数学体系，在这方面，古希腊数学家欧几里得是个典范，他所著的《几何原本》就是在几个公理的基础上研究了平面几何中的大多数问题。在这里，哪怕是最基本的常用的原始概念都不能直观描述，而要用公理加以确认或证明。 中学数学和数学科学在严谨性上还是有所区别的，如，中学数学中的数集的不断扩充，针对数集的运算律的扩充并没有进行严谨的推证，而是用默认的方式得到，从这一点看来，中学数学在严谨性上还是要差很多，但是，要学好数学却不能放松严谨性的要求，要保证内容的科学性。 比如，等差数列的通项是通过前若干项的递推从而归纳出通项公式，但要予以确认，还需要用数学归纳法进行严格的证明。 数学的抽象性表现在对空间形式和数量关系这一特性的抽象。它在抽象过程中抛开较多的事物的具体的特性，因而具有十分抽象的形式。它表现为高度的概括性，并将具体过程符号化，当然，抽象必须要以具体为基础。 至于数学的广泛的应用性，更是尽人皆知的。只是在以往的教学、学习中，往往过于注重定理、概念的抽象意义，有时却抛却了它的广泛的应用性，如果把抽象的概念、定理比作骨骼，那么数学的广泛应用就好比血肉，缺少哪一个都将影响数学的完整性。高中数学新教材中大量增加数学知识的应用和研究性学习的篇幅，就是为了培养同学们应用数学解决实际问题的能力。 二、高中数学的特点往往有同学进入高中以后不能适应数学学习，进而影响到学习的积极性，甚至成绩一落千丈。为什么会这样呢？让我们先看看高中数学和初中数学有些什么样的转变吧。 1、理论加强2、课程增多3、难度增大4、要求提高三、掌握数学思想高中数学从学习方法和思想方法上更接近于高等数学。学好它，需要我们从方法论的高度来掌握它。我们在研究数学问题时要经常运用唯物辩证的思想去解决数学问题。数学思想，实质上就是唯物辩证法在数学中的运用的反映。中学数学学习要重点掌握的的数学思想有以上几个：集合与对应思想，初步公理化思想，数形结合思想，运动思想，转化思想，变换思想。 例如，数列、一次函数、解析几何中的直线几个概念都可以用函数（特殊的对应）的概念来统一。又比如，数、方程、不等式、数列几个概念也都可以统一到函数概念。 再看看下面这个运用"矛盾"的观点来解题的例子。 已知动点Q在圆x2+y2=1上移动，定点P（2，0），求线段PQ中点的轨迹。 分析此题，图中P、Q、M三点是互相制约的，而Q点的运动将带动M点的运动；主要矛盾是点Q的运动，而点Q的运动轨迹遵循方程x02+y02=1①；次要矛盾关系：M是线段PQ的中点，可以用中点公式将M的坐标（x，y）用点Q的坐标表示出来。 x=(x0+2)/2 ②y=y0/2 ③显然，用代入的方法，消去题中的x0、y0就可以求得所求轨迹。 数学思想方法与解题技巧是不同的，在证明或求解中，运用归纳、演绎、换元等方法解题问题可以说是解题的技术性问题，而数学思想是解题时带有指导性的普遍思想方法。在解一道题时，从整体考虑，应如何着手，有什么途径？就是在数学思想方法的指导下的普遍性问题。 有了数学思想以后，还要掌握具体的方法，比如：换元、待定系数、数学归纳法、分析法、综合法、反证法等等。只有在解题思想的指导下，灵活地运用具体的解题方法才能真正地学好数学，仅仅掌握具体的操作方法，而没有从解题思想的角度考虑问题，往往难于使数学学习进入更高的层次，会为今后进入大学深造带来很有麻烦。 在具体的方法中，常用的有：观察与实验，联想与类比，比较与分类，分析与综合，归纳与演绎，一般与特殊，有限与无限，抽象与概括等。 要打赢一场战役，不可能只是勇猛冲杀、一不怕死二不怕苦就可以打赢的，必须制订好事关全局的战术和策略问题。解数学题时，也要注意解题思维策略问题，经常要思考：选择什么角度来进入，应遵循什么原则性的东西。一般地，在解题中所采取的总体思路，是带有原则性的思想方法，是一种宏观的指导，一般性的解决方案。 中学数学中经常用到的数学思维策略有： 以简驭繁、数形结全、进退互用、化生为熟、正难则反、倒顺相还、动静转换、分合相辅如果有了正确的数学思想方法，采取了恰当的数学思维策略，又有了丰富的经验和扎实的基本功，一定可以学好高中数学。 四、学习方法的改进身处应试教育的怪圈，每个教师和学生都不由自主地陷入"题海"之中，教师拍心某种题型没讲，高考时做不出，学生怕少做一道题，万一考了损失太惨重，在这样一种氛围中，往往忽视了学习方法的培养，每个学生都有自己的方法，但什么样的学习方法才是正确的方法呢？是不是一定要"博览群题"才能提高水平呢？ 现实告诉我们，大胆改进学习方法，这是一个非常重大的问题。 （一） 学会听、读我们每天在学校里都在听老师讲课，阅读课本或者资料，但我们听和读对不对呢？ 让我们从听（听讲、课堂学习）和读（阅读课本和相关资料）两方面来谈谈吧。 学生学习的知识，往往是间接的知识，是抽象化、形式化的知识，这些知识是在前人探索和实践的基础上提炼出来的，一般不包含探索和思维的过程。因此必须听好老师讲课，集中注意力，积极思考问题。弄清讲得内容是什么？怎么分析？理由是什么？采用什么方法？还有什么疑问？只有这样，才可能对教学内容有所理解。 听讲的过程不是一个被动参预的过程，在听讲的前提下，还要展开来分析：这里用了什么思想方法，这样做的目的是什么？为什么老师就能想到最简捷的方法？这个题有没有更直接的方法？ "学而不思则罔，思而不学则殆"，在听讲的过程中一定要有积极的思考和参预，这样才能达到最高的学习效率。 阅读数学教材也是掌握数学知识的非常重要的方法。只有真正阅读和数学教材，才能较好地掌握数学语言，提高自学能力。一定要改变只做题不看书，把课本当成查公式的辞典的不良倾向。阅读课本，也要争取老师的指导。阅读当天的内容或一个单元一章的内容，都要通盘考虑，要有目标。 比如，学习反正弦函数，从知识上来讲，通过阅读，应弄请以下几个问题： (1) 是不是每个函数都有反函数，如果不是，在什么情况下函数有反函数？ （2）正弦函数在什么情况下有反函数？若有，其反函数如何表示？ （3）正弦函数的图象与反正弦函数的图象是什么关系？ （4）反正弦函数有什么性质？ （5）如何求反正弦函数的值？ （二） 学会思考爱因斯坦曾说："发展独立思考和独立判断的一般能力应当始终放在首位"，勤于思考，善于思考，是对我们学习数学提出的最基本的要求。一般来说，要尽力做到以下两点。 1、善于发现问题和提出问题2、善于反思与反求

问题一：什么是科学素养？ 科学素养这一术语有着十分丰富的内涵，在我们培养学生的科学素养的时候，弄清其内涵以及构成要素是一个基本的前提。 有人说：科学是一种结构。以物理学为例，从历史年代来看，可以划分为普通物理学、理论物理学、应用物理学；从观察角度来看，可以划分为微观物理学、中观物理学、宏观物理学。 有人说：科学是一种方法，比如数学这一科学中就有数学演算、几何证明等；而交响乐中则有乐章的划分。 有人说：科学是一种知识体系，如托勒玫“地心说”的科学体系是建立在静止力学的基础上的，在数学上和它相对应的是欧几里德几何学；哥白尼―牛顿的科学体系是建立在动态的力学和静止的宇宙观基础上的，数学上则以微积分与之相对应；爱因斯坦―霍金的科学体系是建立在发展演变的动态宇宙观的基础上的，它的相对应的数学基础是非欧几里德几何学。 有人说：科学是一种知识加工的过程，所以科学与研究等同。有人说：科学是一种生产力，美国微软公司的发迹与发达是最为典型的实例。 有人说：科学是一种哲学思维、一种理性思维。 有人说：科学是一种文化，它拥有自己的文化规范、沉淀出自己的文化精神，它一方面内化为科学家的良心，一方面内化为广大公众的科学意识。 有人说：科学是一种对待事物的基本态度与方法，与迷信、盲从相对应。 关于素养一词，人们的思考与理解很多，但是给予的解释则相对较少。所谓“素”，原意是“本色”、“本来的”、“原有的”；所谓“养”，原意是“培植”、“教育”、“熏陶”、“培养”。所谓“素养”，就是“平日的修养”、“经常修习涵养”。 科学素养一词源自英文literacy 。这个词有两种不同的含意。一个是指有学识、有教养，跟学者有关；另一个是指能够阅读、能够书写，有文化，对象是一般的普通大众。 美国人认为：科学素养是指人们具备并使用科学、数学和技术学的知识做出有关个人的和社会的重要决策。 我们认为：科学素养是指主体在掌握科学概念的基础上，以科学的态度、运用科学的方法来对现实中的个人、科学、社会有关问题做出明智的抉择。它包括了科学知识、科学意识、科学精神。所谓科学知识包括着科学知识、技能，科学方法、能力；所谓科学意识包括着科学热情与 *** 、科学行为与习惯；所谓科学精神包括着人们的科学态度、科学价值观。在科学素养中，最核心部分是科学精神，即人们对科学的态度与价值观；中间部分是科学知识，即人们在学校中、在社会生活中所学习并掌握的知识、技能、方法与能力；最外围部分是科学意识，即人们在科学素养教育中所形成的、在追求科学的过程中所表现出来的科学热情、 *** 以及自觉运用科学的行为与习惯。 科学素养的发展以科学知识、技能的掌握和积累为基础；科学知识、技能的内化、升华有利于逐步形成一个人的科学能力。科学方法是形成科学精神的操作规范基础，科学方法有着非常严格的要求与实施步骤，来不得半点的马虎与随意性。科学意识包括对于科学的热情以及对于科学的关注、想学习科学、探索科学的欲望。著名德国古典哲学大师黑格尔曾经指出：“要是没有热情，世界上任何伟大的事业都不会成功。”20世纪最伟大的科学家爱因斯坦认为：科学创造需要人类特殊的热情，同信仰宗教的人或谈恋爱的人的精神状态相类似―― *** 不断；我从事科学研究完全出于一种不可抑制的想要探索大自然奥秘的欲望，别无其它动机。的的确确，无数科学家走过的路告诉我们：任何科学都是始于好奇。好奇就是人们不可遏止的求知欲望，具有研究头脑的人常常受到未知世界精神上挑战的吸引，并乐于施展才智以寻求答案。 科学精神有狭义与广义之分。狭义的科学精神是指科学家处身立世的方式和态度，是他们世界观、人生观、价值观......>> 问题二：科学素养包含哪些内容 科学素养包括哪些方面 在研究科学知识这个问题时，我们应该注意传统教育对知识的错误理解。传统教育认为：1、知识是被动接受的；2、知识的学习过程主要是记忆过程；3、知识的学习带有社会强制性。这些特征对现代科学和科学学习有如下的影响：1、重结果甚于重过程；2、重标准答案甚于智慧开发；3、重教育者对科学知识的重要性的看法甚于重社会、市场对科学知识的需要。 二、技能 技能是主体在已有知识经验的基础上，经练习形成的执行某种任务的活动方式。操作技能亦称“动作技能”。在操作性知识指导下，经练习而形成，是由人体动作构成的合法则的随意行动方式，是培养人的技术能力或才能的重要因素。 三、科学方法和思维方法 科学方法是人们在科学研究中所遵循的途径和所运用的各种方法和手段的总称。科学方法通常指各个科学部门中较为通用的一般科学方法。科学方法是人们揭示客观世界奥秘、获得新知识、探索真理的工具。 哲学方法是最高层次、应用最普遍的方法，能够运用于以自然界、社会和思维为研究对象的所有科学部门，可以视为科学方法的组成部分。科学方法还可以按照适用范围的大小，区分为一般科学方法和特殊科学法、理论性科学方法和横向学科方法三类。经验性科学方法是获取经验材料或科学事实的一般方法，如观察方法、实验方法、调查方法、测量方法等。理论性科学方法，包括分析、综合、归纳、演绎、类比等逻辑方法以及假设方法、思想实验、理想化方法等。横向学科方法指的是由数学、一般系统论、信息论等横向学科抽取出来的一般方法，如各种数学方法和系统方法、黑箱方法、反馈方法、信息方法等。特殊科学方法是个别科学领域或学科所运用的各种特殊方法，如物理中的光谱分析法，化学中的电解法，生物中的同位素示踪法、医学中的免疫法，心理学中的精神分析法，人口学中的人口普查法等。现代科学方法建立在实践经验和经实践检验过的科学理论的基础上。 思维方法是人们认识世界和改造世界的精神活动形式、方式和程序的总称。人的一切活动，无论认识活动还是实践活动，都离不开思维和思维方法。思维方法的类型是与思维类型相对应的。按照思维活动所运用的信息形式，思维方法区分为抽象思维方法和意象思维方法。按照思维结构的程式化程度，思维方法区分为逻辑思维方法和直觉思维方法。按照思维过程的方向性，思维方法区分为逆向思维方法、侧向思维方法、发散思维方法、收敛思维方法等。 科学过程或过程技能(Science Process or Process Skills)。 西方特别是美国把对科学过程的理解作为科学素养的一个重要成分。有的学者把科学过程（或科学过程技能）称为科学家学习和研究时所做的事情。科学过程技能是产生内容的载体以及概念借以形成的方法。 根据美国1979年出版的，由芬克等5人撰写的《学习科学过程技能》一书，科学过程技能分为基本科学技能和综合科学过程技能两大类：前后包括观察、分类、交流，米制测量，预测和推理；后者包括鉴定变数，作数据表，作图表，叙述变量间的关系，获得和处理数据，分析研究，作出假说，在运算上规定变数，设计研究和进行实验。 把这16个科学过程技能逐一分析，得出结论是，它们都相当于科学方法和思维方法，主要是科学方法。 四、价值观 在复杂的问题，多重价值及多元文化的社会中，具有科学素养的人要能进行价值判断，并在冲突的观念中寻找妥协的途径，要具有与人、与自然进行协商的能力，尊重他人的意见。 五、解决社会及日常问题的决策 能鉴定作为全国和地方的决策的基础的科学问题以及表示在科学上和技术上有见识的观点。一个有素养的市民必须能够在科学信息的资源以及用来产生它们的方法的基础上来评价科学信息......>> 问题三：科学素养包括哪些方面 学前儿童科学素养主要应包括三个方面: 科学知识经验的获得, 科学方法的学习, 科学情感态度的培养。 问题四：科学素养什么意思 科学素养，科学素养由三个组成部分，即对于科学知识达到基本的了解程度；对科学的研究过程和方法达到基本的了解程度；对于科学技术对社会和个人所产生的影响达到基本的了解程度。教育是影响中国公民科学素养的主要因素，经济是公民提高自身科学素养的驱动因素，政治因素对中国公民科学素养的提高起指导性作用，文化也深刻影响中国公民科学素养，有促进作用也有制约作用。 问题五：基本的科学素养的内容到底是指什么内容？ 基本内容包括三个方面，也就是常说的三个维度： 科学知识+科学方法+科学与社会（知识）。 具体你可以参考《2003年中国公众科学素养报告》（科学普及出版社，我手头只有它，但后来的一样，都是沿用美国的标准做的）。 问题六：什么是科学素质 第一，知识是人们对自然和社会的认识结晶。它由许多科学用语、基本概念、基本原理、基本规律组成。它是人类世世代代积累和传递下来的宝贵遗产。知识在科学素养中起着基础和核心的作用。没有科学知识就根本不可能有科学能力。第二，技能是构成科学素养的第二种要素。科学能力是在一定的科学知识和技能的基础上形成和发展起来的。技能包括观察、实验、思维和创新等因素。观察是一种有目的、有准备、有组织的知觉，人们只有通过对事物进行系统、周密和精确的观察，才能从自然现象中获得有意义的材料，进一步发现隐藏在现象背后的规律，因此观察是智力活动的开端和源泉，是获得感性知识的前提，是提出科学学说的基础。观察能力是衡量人们科学素养水平高低的一把智力量尺。实验是根据一定的研究目的，利用一定的仪器和设备，在人为控制的条件下去模拟自然现象，以便从中认识和发展某种自然规律。良好的实验素质应包括：①能设计实验去实现某种认识的目的；②能根据实验设计去装务仪器，并正确地进行实验操作。③能对实验现象进行全面的、准确的观察和记录，④能合理地对实验数据和材料进行处理，从中导出结论，并写出实验报告。思维包括形象思维和抽象思维，形象思维是借助于符号、数字、图表、框图等进行的思维，它在科学活动中的作用是对事物进行分析比较，从而发现事物的异同，为抽象和概括建立必要的前提。抽象思维是借助概念，判断、推理等进行的思维，它在科学活动中的作用是认识事物变化发展的规律、本质。创新是在头脑中独立地创造新映象的心理过程，其结果是发现新思想、新方案、新技术和新产品。第三，科学方法是人们认识自然的方法。从方法论的高度看，方法要素主要包括数学方法和逻辑方法。学校在教学实践中应当重视对学生进行科学方法要素的培养。逻辑方法是指科学的思维必须合乎逻辑，并具有严密的逻辑性。逻辑方法可分为：比较与分类、类比、归纳与演绎、分析与综合、证实与证伪等。第四，品德是一种非智力因素。品德的要素主要包括兴趣、情感、意志、作风等。兴趣是人们对事物的特殊认识倾向。对科学的兴趣具有以下特征：①广泛性：对许多学科都具有兴趣，因而学识渊博；②深度性：对某一学科有特殊的中心兴趣，因而学有所专；③稳定性；对所攻学科有一贯和持久的兴趣，坚持不懈，矢志以求。情感是人们对客观事物态度的反映。科学的情感具有以下特征：①热情：对科学有一种特殊的爱，一往情深，②自信：对科研活动有成功的信心；③责任：追求客观、准确、可靠、真实；④美感：追求对称、整洁、和谐的自然美。意志是在科学活动中克服困难，不畏难险、向上攀登的心理特征。良好的意志品格具有如下特征：①自觉性：按照预定的目标自学地支配自己的引动；②果断性：善于抓住时机，当机立断；③顽强性：不畏失败，不达目的，决不罢休；④自控性：胜不骄，败不馁。作风是科学研究取得成功的重要保障。良好的作风具有如下特征：①求实；②谦虚；③勤奋；④高尚。综上所述，科学素养是指人们在认识自然和应用科学知识的过程中表现出来的内禀特质。前者指人们对知识的识记、了解、理解和掌握；后者指人们应用科学知识的能力，以及发现新的自然规律的能力。因此，科学素养是人们能够认识自然和应用自然规律的特质。 问题七：1 什么是科学素养 科学素养是由文化素养引申而来的。科学素养一词译自英文scientific literacy。素养和素质含义接近，但素养与素质相比更强调后天修习涵养的作用，即学习提高的重要性。判别一个人是否具备科学素养，这个问题与如何给科学素养下定义、如何界定科学素养的内涵密切相关。然而，迄今为止，学者们对科学素养的理解仍然是不统一的。 经济合作与发展组织（OECD）认为：“科学素养包括运用科学基本观点理解自然界并能做出相应决定的能力。科学素养还包括能够确认科学问题、使用证据、做出科学结论并就结论与他人进行交流的能力。” 在世界范围内，由于人们受教育程度的不同，社会信息流动的速度及信息内容的不同，经济发展状况的不同，获得科学技术信息的渠道和手段的不同，因而对科学素养内涵的看法存在差异。发达国家将研究重点放在了解本国公众是否具有参与各种公共政策讨论的能力，是否保持决策的民主化和公开化，是否了解科学技术的迅速发展给个人和社会带来的影响。发展中国家更关心的是本国综合国力和国际竞争力，并且认为科学素养是国家综合国力和劳动力素质的重要组成部分。 虽然世界各国学者对科学素养内涵的见解各异，但又不乏相互共同之处。综合学者们的观点，科学素养的内涵主要涉及以下三个部分：科学术语和科学基本观点；科学的探究过程；科学对个人和社会的影响。 科学素养是可以测度的。美国国家科普作家协会于1957年进行了世界上第一次科学素养调查。1972年以来，美国一直坚持开展公众科学素养的调查研究，并把调查结果发表在《科学与工程指标》上。目前世界上许多发达国家和少数发展中国家都定期或不定期地开展了本国公众科学素养的调查。但是，目前各国的这种调查仍处于探索和研究阶段。对公众科学素养的调查，只有在长期的连续不断的调查过程中才能建立起成熟的、符合本国文化和特点的测试指标体系，才能观察到本国公众科学素养的发展和变化的趋势。 中国科学技术协会于1992年、1994年和1996年组织了三次全国范围的调查，这是中国学者在这个领域内探索和研究的初步尝试。2001年中国科学技术协会又组织了公众科学素养的第四次调查。这次调查不仅改进了调查方法而且建立了中国公众科学素养观测网，为今后长期开展此项调查研究工作奠定了基础。

越上网越不爱生孩子？这并非戏谈，而是出自严肃的学术论文。据澎湃新闻近日报道，有研究指出，不断扩展的互联网应用可能带来生育水平下降的问题，这为理解我国低生育率问题提供了新的思路和视角。具体来说，2022年5月，国内某人口学核心期刊同期刊发了两篇有关互联网与生育意愿关系的研究文章，题目分别为《互联网使用会影响居民生育意愿吗？》《上网为什么会影响个人生育意愿？》。这两份研究都通过实证分析发现，上网会降低居民的生育意愿。上述文章大致观点为：上网增加了生育焦虑，改变了生育观念；刺激了消费，挤压生育养育预算；网络社交和娱乐部分替代生儿育女的效用满足等。不过，在笔者看来，这些观点还缺乏严谨的数据和逻辑的支撑，也缺乏对中介作用机理的清晰揭示。图片来源：摄图网-502207058网络对生育的影响不能一概而论在互联网时代，网络信息、文化之于人们生活方式和思维方式的影响，可谓无处不在、无时不在。无疑，网络信息对生育态度的影响也是存在的。那么，互联网究竟是怎样影响人们的生育意愿的？理论上，上网本身不足以直接影响网民的生育观念和行为。因为网上信息呈现出多样化面孔，当然也不乏一些对生育不友好的、不鼓励生育的信息。譬如，不婚主义、剩男剩女、单身人口与经济、丁克家庭、离婚率上升、教育内卷、孩子抚养成本高等种种现象，似乎都指向低生育是大势所趋。长期处于网络低生育文化的熏陶下，网民潜移默化会受到低生育观念的影响。潇洒的丁克文化背后，一定程度上是人们对生育焦虑的情绪表达和对生育压力的主动逃避，是生育信心指数下降的表现。不过，相关关系不等于是因果关系。应用截面数据分析时要特别小心变量之间的关系，没有前后向联系，很难做出因果推断的结论。实证分析之前，应该首先是合乎逻辑的定性分析。关键在于要避免自说自话，预设答案。上述文章甚至得出结论：使用互联网的居民比不使用者的生育意愿降低了约10.5%。这个数据和结论也是可以质疑和讨论的。如今，年轻人几乎没有不上网的，除非是某些不便上网的残障人士或者难以跨越“数字鸿沟”的老年人。或许首先要回答，使用互联网的居民和不使用者人数可比吗？统计上是否合理？不使用者又是什么性质的人群，是老年人还是年轻人？简单的答案里，包含着无穷的可能性。社会科学具有模糊性特点，过度追求精确反而会失其要义，令人不得要领。值得关注的还有网民的人口学特征与生育态度，要知道网民的异质性极大。对于已经完成生育任务的人们，上网自然不会影响其生育观念；对于还没有结婚的人来说，生育也是下一步的事；唯独结婚还未生育的人来说，网络有关生育的信息可能会影响其生育态度和信心。因此，不能一概而论，而应区别对待。更应该关注的是这两类人群，一类是已经结婚但还没有生育的人们；另一类是已生育一孩的家庭，在生育政策放开之后有可能再生育。最后，还应要追问上述发现的意义，其结论是否有科学价值。譬如，“上网越久人们越不想生孩子”这样的“发现”，背后的逻辑到底是什么？上网时间长短与生育愿望之间确实存在关联性吗？目标人群又是谁？显然，不可能为了提振生育率，而限制人们的上网时间，上述研究结论并不具备可行性和操作性。

主要的原因是互联网上的观点和信息传播快、流行广，对上网者产生不自觉的影响。这使得互联网传播能放大负面信息的影响力，比如生育问题上，强化生育的成本和负担意识，进而对个人生育意愿产生消极影响。理论上，上网本身不足以直接影响网民的生育观念和行为。因为网上信息呈现出多样化面孔，当然也不乏一些对生育不友好的、不鼓励生育的信息。譬如，不婚主义、剩男剩女、单身人口与经济、丁克家庭、离婚率上升、教育内卷、孩子抚养成本高等种种现象，似乎都指向低生育是大势所趋。长期处于网络低生育文化的熏陶下，网民潜移默化会受到低生育观念的影响。潇洒的丁克文化背后，一定程度上是人们对生育焦虑的情绪表达和对生育压力的主动逃避，是生育信心指数下降的表现。不过，相关关系不等于是因果关系。应用截面数据分析时要特别小心变量之间的关系，没有前后向联系，很难做出因果推断的结论。实证分析之前，应该首先是合乎逻辑的定性分析。关键在于要避免自说自话，预设答案。上述文章甚至得出结论：使用互联网的居民比不使用者的生育意愿降低了约10.5%。这个数据和结论也是可以质疑和讨论的。如今，年轻人几乎没有不上网的，除非是某些不便上网的残障人士或者难以跨越“数字鸿沟”的老年人。或许首先要回答，使用互联网的居民和不使用者人数可比吗？统计上是否合理？不使用者又是什么性质的人群，是老年人还是年轻人包含着无穷的可能性。社会科学具有模糊性特点，过度追求精确反而会失其要义，令人不得要领。值得关注的还有网民的人口学特征与生育态度，要知道网民的异质性极大。对于已经完成生育任务的人们，上网自然不会影响其生育观念；对于还没有结婚的人来说，生育也是下一步的事；唯独结婚还未生育的人来说，网络有关生育的信息可能会影响其生育态度和信心。

上网越不爱生孩子？这并非戏谈，而是出自严肃的学术论文。据澎湃新闻近日报道，有研究指出，不断扩展的互联网应用可能带来生育水平下降的问题，这为理解我国低生育率问题提供了新的思路和视角。　　具体来说，2022年5月，国内某人口学核心期刊同期刊发了两篇有关互联网与生育意愿关系的研究文章，题目分别为《互联网使用会影响居民生育意愿吗？》《上网为什么会影响个人生育意愿？》。这两份研究都通过实证分析发现，上网会降低居民的生育意愿。　　上述文章大致观点为：上网增加了生育焦虑，改变了生育观念；刺激了消费，挤压生育养育预算；网络社交和娱乐部分替代生儿育女的效用满足等。　　不过，在笔者看来，这些观点还缺乏严谨的数据和逻辑的支撑，也缺乏对中介作用机理的清晰揭示。　　网络对生育的影响不能一概而论　　理论上，上网本身不足以直接影响网民的生育观念和行为。因为网上信息呈现出多样化面孔，当然也不乏一些对生育不友好的、不鼓励生育的信息。　　不过，相关关系不等于是因果关系。应用截面数据分析时要特别小心变量之间的关系，没有前后联系，很难做出因果推断的结论。实证分析之前，应该首先是合乎逻辑的定性分析。关键在于要避免自说自话，预设答案。　　上述文章甚至得出结论：使用互联网的居民比不使用者的生育意愿降低了约10.5%。这个数据和结论也是可以质疑和讨论的。　　简单的答案里，包含着无穷的可能性。社会科学具有模糊性特点，过度追求精确反而会失其要义，令人不得要领。　　值得关注的还有网民的人口学特征与生育态度，要知道网民的异质性极大。对于已经完成生育任务的人们，上网自然不会影响其生育观念；对于还没有结婚的人来说，生育也是下一步的事；唯独结婚还未生育的人，网络有关生育的信息可能会影响其生育态度和信心。　　因此，不能一概而论，而应区别对待。最后，还应要追问上述发现的意义，其结论是否有科学价值。上网行为和生育观念的关系，很可能因其复杂性和缺乏针对性而只能流于表象的描述。

不一定，但是控制了人口学变量之后的结果更为稳健，结论推论范围越广。（南心）

如果是Amos，可以选择多群组比较；如果要将其纳入模型，以有序分类变量来处理，可以用Mplus来处理。（南心网为您解决结构方程模型分析问题）

误差是测量测得的量值减去参考量值。测得的量值简称测得值，代表测量结果的量值。所谓参考量值，一般由量的真值或约定量值来表示。 对于测量而言，人们往往把一个量在被观测时，其本身所具有的真实大小认为是被测量的真值。实际上，它是一个理想的概念。因为只有“当某量被完善地确定并能排除所有测量上的缺陷时，通过测量所得到的量值”才是量的真值。从测量的角度来说，难以做到这一点。因此，一般说来，真值不可能确切获知。一个量的观测值或计算值与其真实值之差，特指统计误差，即一个量在测量、计算或观察过程中由于某些错误或通常由于某些不可控制的因素的影响而造成的变化偏离标准值或规定值的数量 。数学上称测定的数值或其他近似值与真值的差为误差。误差与错误不同，错误是可以避免的，而误差是不可能避免的。从实验的原理，实验所用的仪器及仪器的调整，到对物理量的每次测量，都不可避免地存在误差，并贯穿于整个实验始终。测量值与真值之差异称为误差。测量时，由于各种因素会造成少许的误差，这些因素必须去了解，并有效的解决，方可使整个测量过程中误差减至最少。测量时，造成误差的主要有系统误差和随机误差，而系统误差有下列情况：视差、刻度误差、磨耗误差、接触力误差、挠曲误差、余弦误差、阿贝(Abbe) 误差、热变形误差等。系统误差的大小在测量过程中是不变的，可以用计算或实验方法求得，即是可以预测，并且可以修正或调整使其减少。这些因素归纳成五大类，详细内容叙述如下。根据误差产生的原因及性质可分为系统误差与偶然误差两类。

调节变量可以是定性的，也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要模型：Y = aX + bM + cXM + e 。Y 与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画,它是M 的线性函数, c 衡量了调节效应(moderating effect) 的大小。如果c 显著，说明M 的调节效应显著。 2、调节效应的分析方法 显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做 Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析：1、做Y对X和M 的回归,得测定系数R1 2 。2、做Y对X、M 和XM 的回归得R2 2 ，若R2 2 显著高于R1 2 ，则调节效应显著。或者, 作XM 的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按 M 的取值分组,做 Y 对 X 的回归。若回归系数的差异显著,则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX +bM +cXM +e 的层次回归分析。 潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量。当调节变量是类别变量时,做分组结构 方程分析。做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ 2 值和相应的自由度。然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ 2 值和相应的自 由度。前面的χ 2 减去后面的χ 2 得到一个新的χ 2,其自由度就是两个模型的自由度之差。如果χ 2 检验结果是统计显著的,则调节效应显著；当调节变量和自变 量都是潜变量时，有许多不同的分析方法，最方便的是Marsh,Wen 和Hau 提出的无约束的模型。 3．中介变量的定义 自变量X 对因变量Y 的影响,如果X 通过影响变量M 来影响Y,则称M 为中介变量。 Y=cX+e1, M=aX+ e2 , Y= c′X+bM+e3。其中,c 是X 对Y 的总效应,ab 是经过中介变量M 的中介效应,c′是直接效应。当只有一个中介变量时,效应之间有 c=c′+ab，中介效应的大小用c-c′=ab 来衡量。 4、中介效应分析方法 中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应。步骤为：第一步检验系统c，如果c 不显著，Y 与X 相关不显著，停止中介 效应分析，如果显著进行第二步；第二步一次检验a，b，如果都显著，那么检验c′，c′显著中介效应显著，c′不显著则完全中介效应显著；如果a，b至少 有一个不显著，做Sobel 检验，显著则中介效应显著，不显著则中介效应不显著。Sobel 检验的统计量是z=^a^b/sab ，中 ^a, ^b 分别是 a, b 的估计, sab=^a2sb2 +b2sa2, sa,sb 分别是 ^a, ^b 的标准误。 5. 调节变量与中介变量的比较 调节变量M 中介变量M 研究目的 X 何时影响Y 或何时影响较大 X 如何影响Y 关联概念 调节效应、交互效应 中介效应、间接效应 什么情况下考虑 X 对Y 的影响时强时弱 X 对Y 的影响较强且稳定 典型模型 Y=aM+bM+cXM+e M=aX+e2 Y=c′X+bM+e3 模型中M 的位置 X,M 在Y 前面,M 可以在X 前面 M 在X 之后、Y 之前 M 的功能 影响Y 和X 之间关系的方向(正或负) 和强弱 代表一种机制,X 通过它影响Y M 与X、Y 的关系 M 与X、Y 的相关可以显著或不显著(后者较理想) M 与X、Y 的相关都显著 效应 回归系数c 回归系数乘积ab 效应估计 ^c ^a^b 效应检验 c 是否等于零 ab 是否等于零 检验策略 做层次回归分析,检验偏回归系数c 的显著性(t 检验);或者检验测定系数的变化(F 检验) 做依次检验,必要时做 Sobel 检验 6. 中介效应与调节效应的SPSS 操作方法 处理数据的方法 第一做描述性统计，包括M SD 和内部一致性信度a（用分析里的scale 里的 realibility analsys） 第二将所有变量做相关，包括统计学变量和假设的X，Y，M 第三做回归分析。（在回归中选线性回归linear） 要先将自变量和M 中心化，即减去各自的平均数 1、现将M（调节变量或者中介变量）、Y 因变量，以及与自变量、因变量、M 调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent 2、再按next 将X 自变量输入（中介变量到此为止） 3、要做调节变量分析，还要将X与M 的乘机在next 里输入作进一步回归。检验主要看F 是否显著

如果是人口学变量，建议留着缺失值如果是答题情况，缺失不多，可以用spss填写缺失值