制表和分析

编码、制表和分析

一旦所有的访问完成，就要开始进行调查的最后一个步骤，这一步骤包括编码、制表和分析所获得的信息。

编码和制表

最后一个步骤从对所有未予编码的答案进行编码开始，通常是针对开放性问题。例如，假设题20是“为什么你在高中时参加了篮球队”，提问时会得到许多不同的回答。假如题20编码为＃20，那每一个答案可以编码为20—1、20—2、20—3等等。

20—1　我想获得体育特长的奖学金。

20—2　我真的喜欢篮球运动。

20—3　我所有的朋友都参加了。

20—4　每个夏天能有几个星期消磨在这上面很有趣。

20—5　没有其他的事可做。

开放式问题的答案可能需要在建立一个编码系统之前就对它们进行分析和整合归并。例如，在一项关于投票人对政治竞选中的揭秘行为的看法的研究中，访员问道，“如果要您用三个或四个词来描述某位把揭露隐私作为竞选策略的政治家，你会用什么词？”回答可能会包括超过100个不同的词，但是分析显示，大部分词可以归入五类:不值得信任的、不合格的、不被人喜欢的、不安全的和不成熟的。还有第六类“其他”来接收不能归入其他五类的词。所有的词都被归入这六类的其中之一，并从1到6编码。

（旁注）记录开放式问题的答案时要非常仔细,

分析

一旦完成所有答案的编码，把结果制好表，就可以进入分析阶段了。这个任务可能是令人崩溃的。本书的英文作者之一曾经调查了354个来自32个各类新教、天主教和犹太教的牧师，评估他们从大学和神学院以及任神职以来所接受的访谈培训。访谈所用的48个问题从354个被访者那儿得到了16 992字节的信息。研究者试图去根据被访者的所属宗教、任神职时间和人口统计学数据（比如年龄、地理区域等）来进行比较，最后产生了几百页的计算机打印结果。

（旁注）分析就是理解数据。

调查人员如何处理绝大部分调查中生成的大量信息呢？已故的查尔斯·瑞丁（Charles Redding）提供了一些有用的建议:

●有所选择。考虑一下“哪些发现可能最有用”以及“我获得这个资料后要如何利用”，假如你不知道，就不要去获取这些资料。

●充分发现数据的潜能。把数据尽可能地细分，以发现人口统计学意义上的子群体之间的不同。

●挖掘金矿。原始数据和简单列表中隐藏着哪些真正重要的东西？举例来说，在关于大学教育质量的民意测验中，调查者经常发现女性被访者中持支持态度的人数会多于男性被访者，教育程度越高的人越可能支持改变现有的教育模式，刚刚毕业的大学生可能会和已经毕业多年的大学生对大学教育质量有着十分不同的看法。

●查缺补漏。你没有发现的内容可能与你发现的一样重要甚至更重要。考虑一下哪些资料你没有得到？哪些资料跟你最初的预测有很大不同？

在分析数据的过程中，要不断问自己:你能得出哪些结论？有多大的确定性？你能把结论推广到哪部分目标人群？样本、问题设计、访问过程和访员分别施加了哪些限制？你是否能确定人们用特定方式回答特定问题的原因何在？你的结论是否受到被一些数据上的小漏洞破坏的威胁？调查完成后，发生了哪些可能使调查过期或不可信的意料之外的事件或变化？应该怎么处理“无法确定”和“不知道”选项或者调查表中未填写的空白？

（旁注）要清楚你的调查的局限性。

对于所有调查实施者来说，谨慎都是最关键的。例如，记者在写标题和提出预测时要谨慎，机构在根据调查结果来做政策决定时要谨慎，投票人在根据“候选人偏好性”在民意测验投票时要谨慎，投资者在根据“股票市场上的掮客或大户的调查”投资时要谨慎。你可以对数据进行信度测试和重要性的统计分析，巴比（Babbie）和其他方法论学者们为实施复杂的统计分析提供了详细的指导方针。

（旁注）谨慎使用调查结果。

分析完数据后，你就可以确定调查是否达到了预期意图和目标。假如是的话，那哪些才是报告结果的最佳方法？