看到HKBlogger Survey的报告,我有份参与填问卷.固然想了解一下结果,我实在敬佩HKBlogger有关人员的工作.
以下言论仅以学术角度讨论,也非为Out smart任何人,我永远只想做一些万骨,不想一将功成.
在分析一栏,他们使用了Pearson's Correlation.Correlation analysis是Parameteric analysis,只能用于Continuous Variables而且呈Guassian's Distribution(例如每天看Blog时间,答案是24小时,15小时,1小时等等),而不是Categorical Variables(例如每天看Blog时间,答案是:5-10,10-15,15-20;或有无和别人写Blog的经验,而答案是"有/无").根据我的经验,这样的分析很多时都会制造假Positive Correlation.就算使用non-parametric analysis如Spearman's Rho也不太妥当.
有没有与其他人一起写blog X 一共参与几多个Blog
再使用Chi-square test for independence对比两组(有没有与其他人一起写blog:有/无)参与Blog数的比例有否明显差别.
另外,假如是一些Intervals vs Yes/No的,可以使用Chi-square test for trend(SPSS内建没有此Test,可使用Prism In-Stat,或自行写Script)看看Intervals增加会否增加Yes的Proportion
由于没有Raw data,难以再进行分析.
我不是读Social Science出身,对Social Science的Research method不太执悉.以上仅为Statistics的Basic Assumption,如果Social Science Research有任何Exceptional case,我可不知道的.