手里都是同样重量,不会因人而异。 每一个被调查者不都从同一角度作出判断这一假设是说,被调查者并不都是 用同样的主观或客观维度及指标来作为判断的依据,虽然主要的指标很可能会 样,但不完全一样。举例来说,在调查人们生活的满意程度时,有的调查对象从 收入的角度考虑得多一些,认为收入越高越满意;而另一些被调查者可能更注重 家庭关系的和谐;还有的人注重有没有较好的工作、住房等;这样大家作出判断 的角度就不一样了。在这里,收入可能是所有人都要考虑的指标之一,但如果所 有调查者都以收入水平作为惟一的考虑角度,收入这样一个指标就反映了生活满 意度,那么也就没有必要再进行对应分析了。 2.所有被调查者对于某一维度重要性的评价不必一样 比如生活满意度的评价中,有的人认为收入水平最重要;但另一些人可能认 为收入多少并不重要,而家庭和谐才是生活满意度的最重要因素。 3.被调查者的评判角度和看法可以改变 被调查者作出评判时所考虑的角度、对每个维度重要性的看法会随着时间推 移而改变,不一定要保持同一看法。现在对收入和生活很满意的人过两年也可能 会回答不满意。 在实际调查过程中,毎个被调查者通常会从各白选择的角度来回答问题,对 满意程度、喜好与否等作出评判。对应分析就是要找出被调査者的比较一致的看 法,以及他们在回答问题时主要是从哪些角度考虑的。 在使用定性变量数据进行分析时,交叉汇总表中的数字可以代表线性关系 也可以代表非线性关系。 对应分析的基础是交叉汇总表,表中的每一个单元格(Cel)都代表着被调 查者选择某一答案的频数,也表示着行与列的对应关系。对应分析的一个重要前 提条件是表中的每一单元格都不能是负数或零,如果有频数为零的单元格出现, 应该对变量的分类进行合并,去掉有频数为零的单元格类别。例如,在分析有不 同生活自理能力的老年人对自己健康状况的评价时,如果分成“极好、很好 好、一般、不好、很不好”时,没有生活自理能力的老年人很可能就没有人回答 健康¨极好”这一类,这样就出现了一个频数为零的单元格,这时就要将极好与 很好(假如有人回答“很好”)合并,去掉“极好”这一类别。此外,表中的行 和列的设置并不是固定的,比如说,表示职业的变量既可以作为列变量,也可以 作为行变量,对分析结果没有影响