传播者和受众的关系一、传播者和受众的关系传受双方之间常存在空间和社会距离，这通常由组织化策略、展现设施、传受双方所共享的复杂的习俗网，以及相互间的了解等弥合，这些策略是的在全社会范围内的跨文化传播变得更加容易。
经验范围：人的政治立场、文化背景、民族心理、宗教信仰、生活习惯、知识结构、兴趣爱好等。
传受双方的关系：1、市场2、道德和责任受众——传播者的关系是在媒介与社会的关系这一更大的制度性框架内被界定的二、传播者眼中的受众“虚拟的对话者”：为了进行传播，我们需要确立某些参考群体/个人（能直接或间接影响个人态度或行为的群体）。
参考群体构成了传播的假想目标，这使得传播过程变得简单易行，而且能够影响讯息内容。
这就是“传播者所考虑的受众”具体表现为下列几方面：1、作为传播者自身社会生活延伸的受众（在人际交往中亲戚、朋友们的看法反映传播者自身的社会文化环境，而且他们更积极的作出反馈）2、专业性参考群体（媒介相互间的议程设置、职业规范、专业标准）参考群体：能直接或间接影响个人态度或行为的群体。
一个人受其参考群体影响的方式至少可分为三种；（1）、参考群体将新的行为和生活方式呈现在个人眼前；（2）、参考群体可以影响个人的态度和自我概念；（3）、参考群体会产生使人顺从的压力，影响个人对事物的选择。
参考群体可分为四类：（1）、对个人影响最大的群体，如家庭、朋友、邻居和同事等（2）、影响较次一级的群体，如社会团体（3）、个人并不直接参加，但影响也很显著的群体，如社会名流、影视明星等（4）、隔离群体，即其价值观和行为被人拒绝接受的群体。
3、组织化目标的确定（赢利／非赢利）4、产品图像和受众刻板印象（再现／建构，类型化）5、对受众参与的操纵（促发“遥远的亲近”、如何弥补受众不在场的缺陷、“快乐新闻”）如何弥补受众不在场的缺陷：ⅰ、弥散策略，采用诸如“家庭风格”和一些人们熟悉的表达方式；ⅱ、通过音效装置（加入笑声、鼓掌声）或拨入电话等方式，形成想象中的真实受众ⅲ、在广播中与听众进行模拟式人际互动，鼓励听众参与来自受众的观点1、准社会关系：媒介中的人物或媒介名人取代了现实的交流对象，与真正的社会互动相比，它意味着更低的满足感。
罗森格伦等对“电视关系”的种类的划分：互动，认同，捕获，漠然2、社会环境和所属群体现代化：个人从传统生活方式变成较为复杂、高度技术化、生活方式迅速变迁的过程某种程度上说：生活方式是人们自我选择的行为和媒介使用模式，就此而言，生活方式这个概念避开了这样一个假定：即人们的媒介品位（不同于传统的审美和艺术品位）是由其所处的社会阶层和受教育程度决定的。
表达了个人创造其独特的、个性化的、社会与文化身份认同的企图心。
现代社会生活的特征之一是出现了各种各样的生活方式。
一定程度上说，这些生活方式是由地域、环境、职业、收入、社会背景等物质条件所构成的一系列文化选择和文化生活活动的混合物。
通过人们的各种文化选择和行为选择，尤其是通过包括大众媒介消费模式在内的各种不同的消费模式，生活方式被表达出来。
作为于态度和行为之类相似的一个指标，长被用来对不同的媒介使用模式进行描述和分类。
在广告营销研究中，生活方式这一概念有助于将消费者划分为不同的类别，以便确定广告目标并进行广告设计。
3、媒介迷媒介迷们的行为延伸了媒介事件，迷现象本身成为媒介“生产”的一种元素4、作为理性消费者的受众寻找合适的产品、适中的价格、优良的品质和可靠性对受众负责的方式1、媒介的约束机制（法律、规章、自律等）控制的范围：准确而高品位的广告标准；保护未成年人（尤其是有关性和暴力问题上）；媒介控制和所有权的集中；支持教育和文化目标；保护少数族群的权利等2、公共广播3、处理受众投诉（媒介监督员）4、压力团体受众的变动1、技术作为变化之源2、社会和经济因素3、信息“过剩”和信息超载4、受众分化:多样性和局限性a、一元模式b、多元模式c、核心----边缘模式d、分裂模式定量研究和定性研究：定量研究：源于自然科学，现广泛用于社会科学研究领域，对研究对象用数字进行量化研究，借助统计分析，能够避免或减少主观判断。
（如内容分析法、实地调查法、控制实验法等）。
定性研究:是传统的人文科学方法在受众研究中的具体运用（符号学、民族志）定量研究统计提供决策资料资讯决策数字（抽样）统计量、图表因果关系、预测、计划（统计推论）平均值、标准差等估计、预测、检定杂乱无章简化、有意义统计专有名词１、母体：具有某种共同特征的所有个体的集合２、抽样:从母体中抽取一部分样本，把它们当成母体的代表加以研究３、样本：被调查总体中最有代表性的那一部分的集合４、普查：对母体的每一份子都获得资料，也就是100%的抽样。
５、参数：研究者想了解的母体资料的某特性值，一般是未知的定数６、统计量：由样本所计算出的一个或一组数据，用来对母体参数作统计推论7、统计推论：由一组样本资料算出的统计量以便对母体的参数作评估。
包括估计、预测和检定。
(做统计推论是允许有误差的,但误差要能控制在研究者可以接受的范围内,一般误差愈小,样本数愈多,成本也愈高.以往统计主要是做资料的收集,但现在更关心资料的分析,及对未来的预测,以便做事前的计划与控制)抽样抽样方式：简单随机抽样：A、抽签法B、随机数表法C、用Excel工作表的统计函数取随机数据随机抽样：分层随机抽样：母体可依某一标准分成数个不重叠的子群体,称为层。
将母体分层后，再依每一层所占比例，用简单随机抽样抽出样本。
（同层内的性质要相近）系统抽样（等距抽样）：排序必须与统计者所关心的特性无关，否则会造成抽样偏差用母体样本总数除以预计所需样本数，得X，在1和X之间随机抽出一个数Y，然后依Y ，Y+X，Y+2XY依次抽出所需样本数整群抽样它是以地理地址或区域为考虑，假设每一层都是母体的缩影，这样不论抽到哪一部落都能对母体具有一定的代表性。
这种抽样方法最大的优点是只要在某些地区或普查或抽样，可节省时间、金钱、人力。
（群之间差异要小）非随机抽样：立意抽样配额抽样随意抽样例：某初中二年级甲班有49位学生，老师想了解全班平均身高是多少。
全班身高资料如下：(假设全班座位安排是矮的坐前面，高的坐后面，其第一列为1到7号，第二列为8到14号等。
讲台① 148 ⑧ 148 149 149 153 154 155② 155 156 156 157 157 158 158158 158 158 159 159 160 160160 161 162 162 162 163 163163 163 164 164 164 164 165165 165 165 165 166 167 167167 167 167 168 170 172 173统计资料的分类：一、依收集时间顺序分类1、横向资料2、纵向资料二、依资料的性质分类 1、连续型资料 2、离散型资料 样本统计量包括：一组资料的统计量(一) 集中趋势统计量 1、平均数2、中位数:资料从小到大排列后“最中间的数”3、众数：资料中出现频率最多的数,一组资料可能有两个或两个以上不同的数都是出现次数最多的情形,有两个众数时称为双峰,如有3个或以上的众数时,就无需报告. ４、加权平均数 (二）离势统计量1、全距：一组资料的最大值与最小值的差距2、变异数(方差)：每一笔资料与这笔资料的平均值差距（偏差）的平方和除以N(公式)3、标准差：变异数的正的平方根 样本标准差:有关两个变数的统计量1、变异系数:标准差等离势指标都是有单位的，单位不同的数据之间不能直接比较”离势”的大小(即使单位一样，也不一定可以直接比较离散程度),故引入具有单位不变性(即不论用什么单位算出的数值都一样)的离势统计量—变异系数 (公式)。
例子：2n －1）CV =⨯xs100 ),(y x r r =＝11''-∑n ni ii y x ＝i x ' =xi s x x － i y ' =yi s x y －N xNi i∑=-=122)(μσx s =s = 2s =1)(12--∑=n x x ni i例： 产品广告费（X ）百万元与销售量（Y ）万箱资料试求广告费与销售量的相关系数★相关系数ｒ是测量两个变数之间的线性（直线）关系程度的指标，它并不能测量到变数间的非线性关系，因此当两变数无线性关系（即r=０）并不代表这两个变数间就无关，可能有其他曲线的关系．★要了解变数X 、Y 之间的关系如何，最好先画散布图，由散布图来判断它们之间是线性关系或曲线关系或是无关★变数间有“相关”不一定有“因果关系”随机变数：是一种函数对应，它对实验的每一种结果指定一数值与之对应。
随机表示结果的不可预知，而变数表示每次结果会有不同的变化。
连续型随机变数在某一区域上的每一个数值都可能发生。
统计量是由观察资料组成，它们都是一个数值，但这些数值都会随观察（抽样）资料不同而得到不同的答案，所以统计量是“随机变数”，但有了一组数据，就能算出统计量的“数值”，统计量可以用来“估计”参数，但估计会有误差。
做统计推论最主要的两个统计量是样本平均数和样本变异数钟型曲线经验法则：一组资料得直方图如果呈现钟型(中间高，两边对称下降)的分布，且此组资料的平均数为U ，标准差为σ ，则约有68%的资料落在区间（U-σ，U+ σ ），约有95%的资料落在区间（U-2 σ ，U+2 σ ），约有99.7%的资料落在区间(U-3 σ,U+3 σ)当一组资料平均数为0,标准差为1时,我们称为标准常态分配由于只有标准常态分配才能查表，一般常态分配需经“标准化”后才能查表算概率值其中Ｘ，Ｓ是平均数与标准差，一般订︳Z ︳≥2为异常，而∣ Z ∣＜ 2为正常，Z 为标准化值异常不一定代表不好，要具体问题具体分析SX X Z i -=圖 6.6 標準常態分配機率圖a b此斜線部份面積表成積分型式：⎰⎰-==≤≤bazb a dz edz z f b Z a P 22121)()(π(6资料标准化的运用例1 某产品长度规格订为20±1厘米，制造出的产品长度是常态分配，平均数是19.8厘米，标准差是0.5厘米，试问1、产品中合格品的比例是多少2、产品中有多少比例是超过规格上限的？例2 某公司生产饮料，声称平均容量是250克，标准差是1.4克,抽样一组49笔资料得样本平均数是249克，能否说此公司所言不实？(检定) 两组样本的检定例3 有人说某公司有性别歧视，同职位男员工待遇高于女员工, 现随机抽样同等职位的50圖6.11 給α求z αz α求(1) z 0.01 = ? (2) z 0.025 = ? (3) z 0.05 = ? (4) z 0.1 = ?位男员工，40位女员工，得=32000 =28000=8000 =6000是否可以说男职工平均所得高于女职工两个独立变数“相减”的变异数是等于两个变异数“相加”抽样分配前面讨论随机变数的概率分配时,我们假设母体的分布及其参数U 或者 σ都已知,问抽到资料落在某个范围的概率,即求: p （ a ≤ x ≤ b ）=?下面我们要讨论如何由样本资料X 1,X 2,X 3, …,X n 推估母体参数,此种由抽样资料推估母体参数,在统计上称为统计推论。
