11 2019 档案
摘要：为了便于理解，我们先简单介绍下相关分析，然后按照分析流程顺序，对每一步可能会涉及的问题进行简要说明。 相关分析 使用相关分析，通常是研究两个变量的相关性情况。比如学习成绩和听课质量的关系；员工敬业度与薪资的关系等等。 1.数据类型 相关分析的适用范围很广，理论上讲，凡是考察两个变量相关性，都可以叫做
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摘要：把多个指标合并成一个变量，通常有两种做法： 一、计算平均值 针对问卷量表数据，同时几个题表示一个维度。比如想要将“我在工作中能获得成就感”、“我可以在工作中发挥个人的才能”这两题合并成一个维度（影响因素），可以通过SPSSAU的生成变量功能计算均值，生成新的变量用于后续分析。 SPSSAU-生成变量
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摘要：在实际研究中，很多时候都需要数据满足正态分布才可以。比如说回归分析，其实做回归分析有一个前提条件即因变量需要满足正态分布性。也比如说方差分析，其有一个潜在的前提假定即因变量Y需要满足正态分布。还有很多种情况，比如T检验，相关分析等等。 但这种情况往往被分析人员忽略掉，或者是数学基本不够扎实，也或者无
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摘要：差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异，通常包括以下几类分析方法，分别是方差分析、T检验和卡方检验。 三个方法的区别 其实核心的区别在于：数据类型不一样。如果是定类和定类，此时应该使用卡方分析；如果是定类和定量，此时应该使用方差或者T检验。 方差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其
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摘要：只要学习过数据分析，或者对数据分析有一些简单的了解，比如使用过SPSSAU、SPSS这些统计分析软件，都知道有回归分析。按照数学上的定义来看，回归分析指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析。通常Y1，Y2，…，Yi是
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摘要：一、概念 中介效应或者调节效应并非分析方法，而是一种关系的描述，研究人员需要结合不同的数据分析方法对两种关系进行分析。 中介效应 中介作用是研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y；即是否有X->M->Y这样的关系，如果存在此种关系，则说明具有中介效应。比如工作满意度（X）会影响到创新
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摘要：问卷调查作为一种最常用的省时省力，能对事物进行比较全面系统的调查方法，无论是在日常工作还是学术研究中都倍受青睐。但一次问卷调查不是那么容易就可以完成的，随着问卷收集完毕，大量的数据等待着被整理、统计、分析。这么多的数据摆在面前，该从什么地方开始入手呢？又应该用什么具体的方法分析呢？ 针对五种分析思路
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