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内容分析中怎样建立量化体系
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共 2 个关于本帖的回复 最后回复于 2020-1-8 21:29

wangyong 版主 发表于 2020-1-8 18:57:48 | 显示全部楼层
本帖最后由 wangyong 于 2020-1-8 19:00 编辑

在内容分析法中,建立量化体系时四种变量都可以使用。
定性变量、定序变量、定距变量以及定比变量,这四个变量是按照测量尺度进行的分类。

1,定性变量是把变量的不同特征和属性加以区分,具有完备性和排他性。在这个层面上,研究者一般只是简单的统计每一个个体在其类别中所出现的频率。
例如,有学者对音乐电视里的商业广告进行内容分析,发现只有6.5%的男性角色被认为为穿着比较性感的衣服,没有男性角色被认为穿着非常性感;而相应的数据在女性角色中则分别为24%和69%。

2,定序变量是按照某种逻辑对变量进行排序,“不同的属性代表了变量的相对多寡程度”。例如受教育程度的高低等等。但是,在定序变量中,属性间的实际距离的测量没有意义,定序变量在内容分析法中并不常用。

3,定距变量是在定序变量分等级的基础上,还可以确定不同水平之间的间隔距离和数量差别。例如,研究者用定距变量研究商业广告中的女性形象。每一个角色都可以用定距变量进行分析,从“依赖-…-…-…-…-独立”、“主导-…-…-…-…-…顺从”。

4,定比变量是在定距变量的基础上更进一步,就是有绝对的零点。它是建立在真实基础上的,例如人在不同时间阶段或者不同事件阶段的收入。
在大众媒介领域,定比变量常“适用于时间和空间的分析,例如在 ‘上海市大众传播媒体舆论监督特征’中设计了媒体批评时间,即事件发生前、事件发生中、事件发生后三个时间段”。




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Fuller 管理员 发表于 2020-1-8 21:29:29 | 显示全部楼层
这里有一个知乎讨论:https://www.zhihu.com/question/41484507

1,定类变量(Nominal Variable):例如,性别,血型,职业,不能排序
2,定序变量(Ordinal Variable):例如,问卷的人口特征中的教育程度从小学、中学、大学、研究生等,又如产品的满意度从不满意、一般、满意、非常满意,可以从低到高排序
3,定距变量(Interval Variable):变量可以比较大小,两个值之间的差也是有意义的,例如,温度-20,-10,0,10,20,30, 40,这类变量可以求平均和加减。注意,这里的0度并不表示“没有”,基于这里0的意义,就不能说40度比20度热了1倍,也就是说定距变量不能乘除
4,定比变量(Ratio Variable):有真正意义的0值,可加减乘除,比如,身高、体重、血压
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