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发布网友 发布时间:2022-04-21 19:41

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热心网友 时间:2023-07-17 19:51

规定产品的特征尺度。用沃德的分层聚类法(海尔等,1998)来分析这项定量研究的数据。聚类分析将对象物按类别区分,同一类别内的对象物彼此十分相似。如果某一系列的描述同时出现在不同的受访对象对不同产品的描述中的话,它们或多或少地对于受访对象拥有相同的意味。因此,可以用这一系列描述中的一种来代替这些描述,而且不会致使有价值的信息丢失。

为了保证分类解决法对于普通人有足够的代表性,并且可以由此概括出其它的对象物(例如,其它的产品或受访者),那么分类解决法就必须是有效的。在这方面,有一种普遍使用的方法,就是将样品随机分散至两个组别中,并将这些组别隔离分析(海尔等,1998,第501页)。作为对随机分组法的取代,我们决定运用比较四组特定子组(汽车,真空吸尘器,男人,和女人)来验证我们的分类解决法。这些特定的组别与两个随机抽选的组别相比,更可能形成区别,强化我们调查结果的普适性。特别值得一提的是,我们使用性别作为选择的一个标准,因为男人和女人可能会在对于个性特点的评估中对于更为阳刚(例如,侵略性,卓越,粗糙)或更为阴柔(例如,可爱,浪漫,感性)那方面形成区别。在仅仅删除了三个描述(也就是,脆弱,聪明,和恼怒)之后,所有的分类解决方案都显示出六个大的描述组别的一个相似的模式。由于变换位置介乎于四个分类解决方案之间,有三个描述被删除掉,以表明他们的意图并不类同于所有的产品种类和受访者。表格1提供了属于那六个组的个性特征的概要。在这些组别里的强有力地支撑着内部一致性的克龙*-阿尔法值(也叫内部一致性)都超过了0.80。

热心网友 时间:2023-07-17 19:52

确定了产品的个性规模。这些数据的数量
研究分析使用沃德的层次聚类方法(吹风
等。 , 1998年) 。聚类分析归类物体进行分组,使每一个物件
非常相似的其他物体在这一组。如果某些套说明
共同出现在说明不同产品和不同的受访者中,
他们或多或少的涵义相同的答卷。因此,这些
说明可替代1描述了这样一套不失去
有价值的信息。
为了保证该集群解决方案是代表大会
人口,因此推广到其他物体(如,其他产品
或答卷) ,集群解决方案需要得到验证。一种共同的办法
在这方面是随机分成抽样分为两组,和
分析这些团体分别(头发等。 , 1998年,第501页) 。而不是一个随机
一分为二组,我们决定,以验证我们的群集解决方案的比较
四个具体分组(车,真空吸尘器,男人和妇女) 。
这些特定的群体更有可能超过两个不同的随机挑选
组,加强了推广我们的调查结果。具体来说,
我们用性别作为选择标准,因为男性和女性可能不同
在其个性特征的评价更男性化
(例如,侵略性的,占主导地位,艰苦)或更多的女性(例如,可爱,浪漫,
敏感) 。删除后只有三个说明(即脆弱,智能,
和恼人的) ,所有的集群解决方案表明了类似的模式, 6个大型
群体的描述。三个描述被删除,因为他们的立场
变化之间的四个集群解决方案,这表明它们的含义
没有类似的产品分类和答卷。表1提供
总结了个性特征属于六组。
克伦*的透明度,这些团体都超过0.80 ,而坚决支持
内部一致性。

热心网友 时间:2023-07-17 19:52

确定产品的个性。这个数据的数量
研究分析了以病房的层次聚类算法(头发
等,1998)。聚类分析结果表明,将物体放入集群,以便每个对象
非常类似的其他物体在那群。如果某一套的描述
在描述co-occur不同的产品,通过不同的受访者,
他们或多或少的含义相同的受访者。因此,
描述能取代一个描述这样的一组没有输
有价值的信息。
为了确保集群解具有代表性的将军
generalizable人口,因此与其他物体(例如,其他产品
受访者),聚或是需要被验证方案。一个普通的方法
在这方面是随机的*样品分成两组
分析这些团体等,分别(1998年,p。501)。而不是一个随机的
分成两组,我们决定来验证我们的集群溶液相比
四个特殊群体(汽车、吸尘器、男性、女性)。
这些特定群体更有可能比两个随机选取不同
组织,加强了我们的成果。归纳确切地说,
我们用性别作为选择标准,因为男人和女人可能会有所不同
在他们的个性特点,评价阳刚
(如侵略性,主导,艰难的)或更多的女性(例如,可爱的,浪漫的,
敏感)。只有三个描述删除后(即弱势,聪明,
与恼人的),都表现出一种类似模式解聚的6大
群体的描述。这三个描述被删掉了,因为他们的位置
四聚类方案之间的变化,表明它们的含义
不是所有的产品种类和类似调查。表1
总结了人格特征属于六组。
这些团体量表的首领、都超过0.80强烈支持
内在的一致性。
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