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统计分析有关论文范文集,与情报学前沿领域的调查与相关论文参考文献格式

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及情报学理论、技术和应用各个方面,与情报学密切相关的共有23个领域.它们是：

1．网络信息计量学(9人)

14．信息安全(2人)2．知识组织、开发与服务(9人)15．情报学方法论(1人)3．竞争情报(7人)

16．信息经济学(1人)4．情报学理论(6人提出)

17．信息社会与信息伦理(15．信息可视化(6人)

人)6．情报分析研究(4人)

18．网络信息资源管理(1人)7．信息法学(4人)

9．战略信息管理与系统(18．网络用户及其行为(3人)

人)9．知识提取(3人)

20．信息场(1人)10．网络情报学(2人)

21．危机分析与情报预警(111．信息生态与信息环境(2人)

人)12．数字化信息资源整合(2人)

22．开放存取(1人)13．数字资源长期保存(2人)

23．概念空间(1人)

2．2第二轮问卷调查及其统计结果

由于专家在填写第一轮开放式问卷时,列出的领域过多且较为分散,有必要进一步筛选.这就是第二轮问卷调查的目的.鉴于一些专家在开放式问卷中列出的领域与封闭式问卷中列出的领域有较多重复或高度相关,故将两份问卷列出的领域加以合并,对个别领域的名称做了小的调整.对表1中排在后两位的“信息网格与内容网格”和“小世界现象(六度分隔)”,因认可程度较低,故在第二轮问卷设计中未列入.这样形成的第二轮问卷,其中被调查的有30个领域.

第二轮问卷调查主要是请专家对所列的30个领域中的每一个领域属于情报学研究前沿的程度予以评分,分值为0-100,分值愈高表示该领域属于情报学研究前沿的程度愈高.同时,还请专家对“判断依据”和“对该领域的熟悉程度”两个栏目进行打勾选择.“判断依据”栏列出5个选择项：“理论分析”、“工作经验”、“参考国内著作”、“参考国外著作”、“直觉”.“熟悉程度”栏目列出4个选择项：“最熟悉”、“相当熟悉”、“一般”、“不太熟悉”.这两个栏目都是单选.

对第二轮问卷调查表的数据统计处理,主要采用了算术平均和加权平均的计分方法.加权平均是对每一个领域去掉专家评分的一个最高分和一个最低分,然后按分值相加平均而成.统计结果见表2.从表2可以看出,各领域的得分大致在75―91分的范围内.

2.3第三轮问卷调查及其统计结果

对回收的第二轮问卷,根据每一领域得分的情况进行加权统计和排序,然后选出加权分高于80分的领域共23个,作为第三轮问卷调查的领域,调查表格式与第二轮基本相同.

对第三轮问卷调查获得的数据进行了更为周密的统计分析.应用的统计分析指标主要有：等级(相同时用自然数列的算术平均值表示)、专家意见集中度(算术平均值,满分频率,等级和)、专家意见协调度(变异系数,协调系数,协调

评价结果是可信的.

利用BivariateCor

统计分析有关论文范文集relation技术得出算术平均值与等级和之间的皮尔逊(Pearson)相关系数为－0.824,呈现出极强的负相关,且相关系数的显著性水平小于α值0.01是极其显著的,算术平均值越高,等级和得分就越低,这说明算术平均值与等级和这两个指标在解释和表征情报学前沿领域的程度上有高度的一致性.表3为各领域按得分算术平均值降序排列表.

3　三轮问卷调查数据的综合比较分析

在本研究中,对第二轮与第三轮问卷调查结果的比较分析采用定量方法,利用SPSS统计软件中的BivariateCorrelation技术,测量出两轮结果间的关系如表4所示(变量分别为：VARl第三轮平均分,VAR2第三轮等级和,VAR3第二轮平均分,VAR4第二轮加权平均分).结果显示,第二轮平均分与第三轮平均分的皮尔逊相关系数为0.702,表明两者呈现出很强的正相关关系,且相关系数的显著性水平小于α值0.01,是极其显著的第二轮平均分与第三轮等级和的皮尔逊相关系数为-0.697,表明两者呈现出很强的负相关关系,且相关系数的显著性水平0.002小于值α0.01,是很显著的；而第二轮加权平均分与第三轮的平均分的皮尔逊相关数为0.620,表现出较强的正相关性,且相关系数的显著性水平0.002小于α值0.01,是很显著的,第二轮加权平均分与第三轮的等级和的皮尔逊相关数为-0.690,表现出较强的负相关性,且相关系数的显著性水平0.000小于α值0.01,是非常显著的.以上统计数据表明第二轮的调查结果与第三轮的调查结果呈现出高度相关的关系,在解释和判定情报学前沿领域上有着很强的一致性.

4　结论

首先,从总体上看,23个领域的变异系数相对来说都较低.变异系数值越小,表明专家的协调程度越高.23个领域中只有2个领域变异系数值在0.3以上,这表明基本上就问卷中每一个情报学前沿领域而言,专家意见的协调程度较高,意见较为一致.其次,就满分频率来看,各领域的得分均普遍偏低,这表明我国情报学界对筛选出来的这23领域是否属于前沿领域,肯定度还不够高.这也说明,需要对这23个领域做进一步的调查和论证.

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