④得到“检验参数“
　　⑤利用公式
　　⑥得到“卡方值”
　　⑦比较“检验参数”和“卡方值”
　　差距过大，否认零假设，从而假设成立
　　无显著差异，支持零假设，从而假设不成立
　　 如何知道定类变项和定距变项有无关系？——单因素方差分析
　　①打开文件
　　②Statisticsà Compare Means à One-Way ANOVA
　　③选择因变项，按“à”Dependent List
　　④选择自变量，按“à”Factor
　　⑤OK
　　差距过大，否认零假设，从而假设成立
　　无显著差异，支持零假设，从而假设不成立
　　 如何知道定距变项和定距变项有无关系？——利用皮尔逊相关系数——R系数
　　①打开文件
　　②Statisticsà Correlate à Bivariate
　　③选择要分析的变项，按“à”Variables
　　④Correlation Coefficients à Pearson
　　⑤Test of Significance à Two-tailed
　　⑥Options à选Statistics的所有选项 à Continue
　　⑦OK
　　0<[R]<0.3无相关
　　0.3<[R]<0.5 低度相关
　　0.5<[R]<0.7 中度相关
　　0.7<[R]<1高度相关（可以进行一元回归）
　　 如何测量两个变项的变化趋势？——一元回归
　　①打开文件
　　②Statisticsà Regression à Liner
　　③选择因变项，按“à”Dependent
　　④选择自变项，按“à”Independent(s)
　　⑤Method à Stepwise
　　⑥Standardized Residual Plots àHistogram
　　⑦OK
　　 如何描述对一个个体有关的多个变项（变项之间不相关）——因子分析、聚类分析
　　①打开文件
　　②Statisticsà Data Reduction à Factor
　　③Descriptivesà选Univariate descriptives、Initial solution、Coefficients、Significance
　　④Extraction à Principal components
　　⑤Extract à Eigenvalues over à“>1”
　　⑥Display à选Unrotated factor solution、Scree plot
　　⑦Factor Scores à Save as variables
　　⑧Method à Regression、Display factor score coefficient matrix
　　⑨OK
　　 如何描述对一个个体有关的多个变项（变项之间不相关）——聚类分析
　　② 在因子分析后，获得“fac1-1”和“fac2-1”
　　②Statisticsà Clussifyà Hierarchical Cluster à选“fac1-1”和“fac2-1”
　　③Plotà Dengrogram、All clusters、Verticalà Continue
　　④Methodà Between-groups linkage
　　⑤Save New Variablesà Single solution 3 clusters
　　⑥OK
　　用户行为研究的经验，来自博士研究期间的导师、老师们和朋友们，他们对研究者产生许多直接和间接的影响。相关指导性图书，可以参考张晓林《信息管理学研究方法》、Earl Babbie《社会科学研究方法》等。在3年中，进行6次大规模社会科学调查研究的经验，虽然只限于位于北京市的中国科学院，但是对笔者日后在香港城市大学支援经济金融系的工作、在“国立”台湾大学的机构排名与科学家行为研究以及为本土公司和跨国企业开发市场客户群等工作都有帮助。
　　虽然终端用户在各地区各个机构的属性不同、特征不同、行为不同，而且服务于不同的工作岗位，他们的立场各有不同，但是因为对用户行为的敏感度高，便能够快速进入研究前沿或者突破市场障碍，在各种职场上贡献自己的能力，为图书情报事业尽一份绵薄之力。抛砖引玉，是以为文。
　　
　　[作者简介]顾立平，男，1978年生，博士，发表论文33篇。
 

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