群组分析怎么做

在定量研究的数据分析中，通常我们除了做总体的分析之外，还会做群组分析。所谓群组分析，就是把整体样本，分成不同的分析组别，然后对比不同组别的数据差异，发现问题的根源所在。

 

 

举个例子，我们做员工满意度调查，发现整体的满意度评分是3.8分（满分5分），不是太高。我们想知道，这个满意度表现，是全体员工都给出了不是太高的评价，还是由某些员工导致的。这时候，就需要用到群组分析。比如，我们区分男性员工和女性员工，或者区分不同部门的员工。我们发现，男性员工的满意度平均分是4.5分，而女性员工的满意度平均分只有3.1分——毫无疑问，整体满意度评分不够好的主要原因，就在于女性员工的不满。这种情况下，我们有的放矢地去研究女性员工不满的原因，就可以更好地运用到接下去的公司管理策略调整上来。

 

 

那么，群组分析要怎么做呢？

 

 

 

 

首先，我们需要知道哪些群组需要进行差异分析。

 

 

因为，被定下来要进行差异分析的群组，我们需要确保其有不低于最低要求的样本量进行分析（至少50个）。确定了要分析哪些群组，我们才可以在收集样本的过程中，跟进各个被分析群组收集到的样本量情况。

 

 

每一个整体，都会有不同的群组切割方式。我们在思考哪些群组要进行差异分析时，需要有一些预判。比如，你觉得某个分析结果，可能某些群组之间会有不同；又比如，你需要分开特定群组，去看研究结果，以使后续有各不一样的应对策略。想清楚这些，才能锁定必要的群组分割。

 

 

我们要提前确定哪些群组要进行差异性分析的另一个原因，是大部分情况下，收集样本是需要成本的，如果需要确保每个群组有足够样本量，那么成本肯定会上升。所以，需要有的放矢，聚焦更加重要的群组。

 

 

其次，在清洗得到最终数据之后，我们要制作群组数据对比表格。

 

 

比较有效率的方法是，通过SPSS的数据分析功能，区分群组变量，直接跑出数据对比表格。如果您不懂SPSS，也可以通过问卷网收集数据，在数据分析阶段，通过数据报表页“交叉分析”的功能，看到群组差异，并可以导出相关的数据表和图表。具体操作参考如下：

 

 

 

 

 

 

 

 

最后，在确保每个群组样本量不低于50，可以被分析的情况下，什么样的差异才算是差异呢？相差多少才具有统计学意义呢？

 

 

显著性差异其实有一套科学的计算方法，但是作为不是学统计学的朋友来说，还是略显复杂，即使看了计算公式，也不一定明白原理，也不一定能亲自操作计算。所以，我们这里给出一套经验值的参考（基于95%置信区间）：

 

 

 

 

上图表格的意思，举个例子，就是如果你的对比群组，样本在50左右，那么，两个组别的数据，必须达到8%的差异，才是显著差异，才能说是真的有差异；低于8%，都不能代表他们有显著的差异，以此类推。

 

 

所以，我们就需要避免，看到任何数据差异都下结论说群组有差异的做法，可以对照上表，让自己的判断更为准确。