08 2022 档案
摘要：最近小编收到最多的问题就是想做差异分析，应该选择那种分析方法？数据之间的关系一般分为四种：差异关系、相关关系、影响关系以及其它关系。 一、说明 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。差异关系和相关关系有时候会被搞混，它们是不同的，区别是：差异关系中的差异是指不同样本组的某个指标的差异，
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摘要：倾向得分匹配(PSM)，是一种模仿RCT随机对照试验随机化分组，提高组间均衡性，进而达到降低混杂因素影响目的一种数据处理策略。PSM在计量研究，临床医学等领域有着广泛的应用。 1.案例背景与分析策略 1.1 案例背景介绍 某企业想评价专项培训的效果，现收集到78位员工的个人及工作成绩信息，包括性别、
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摘要：数据处理和数据管理是数据录入后紧接着需要做的事情。尤其是当面对大量数据时，数据处理可以帮助我们从大量数据中抽取出有价值的信息，达到提高处理效率及精度的目的。 为配合进行更好的分析，可能涉及到以下数据处理工作：定义变量名；制定数据标签；数据编码；计算变量；无效样本处理；特殊值处理等。 定义变量 定义变
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摘要：当前数据研究已成常态，不论是企业进行市场调查，或者运营进行数据分析，也或者学术研究等，均会涉及到撰写数据分析报告。那么如何撰写一篇研究报告呢？本篇文章为你解答。 撰写数据报告常见核心点以及过程如下： 撰写报告前首先要明确研究结构，通常是介绍背景信息，对于报告中涉及的关键词进行基本描述，之后将背景信息
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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：在研究X对于Y的影响时，会区分出很多种情况，比如Y有的是定类数据，Y有的是定量数据，也有可能Y有多个或者1个，同时每种回归分析还有很多前提条件，如果不满足则有对应的其它回归方法进行解决。这也就解决了为什么会有如此多的回归分析方法。那么在分析过程中应该如何选择回归方法？本篇文章带你去探索30种回归方法
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摘要：1.案例背景与分析策略 1.1 案例背景介绍 某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据，包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标，现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关。 数据上传SPSSAU后，在 “我的数据”中查看浏览原始数据，前5行数据如下： 图1 “我的数据
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摘要：1.案例数据探索 案例采用著名的鸢尾花iris数据集，按鸢尾花的三个类别（刚毛，变色，佛吉尼亚），每一类50株，共测得150株鸢尾花的花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性数据。 1.1 浏览数据与变量 数据上传SPSSAU后，在 “我的数据”中查看浏览一下原始数据，前10行数据如下： 图1
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摘要：权重体系构建常见于企业财务竞争力体系，绩效权重体系或者管理者领导力权重体系模型等。 常用的权重研究分析方法中，AHP层次分析法，熵值法，组合赋值法均无法直接使用SPSS软件进行计算，因此在SPSS上利用因子分析法进行计算权重是一种常规做法。 因子分析的基本思想 因子分析的基本思想是根据相关性大小把原
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摘要：1.主成分分析能做什么 主成分分析是一种降维处理的统计方法，实践中有三个应用场景： ü 信息浓缩：将多个分析项浓缩成几个关键概括性指标； ü 权重计算：利用方差解释率值计算各概括性指标的权重； ü 综合评价：基于主成分得分构造综合得分数据，用于综合评价。 接下来，以一个具体案例来学习主成分分析用于综
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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：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。那么现在有了问卷，数据也都收集整理好，可以开始进行数据分析，可是问题又来了！这么多的数据摆在面前，该从什么地方开始入手呢？又应该用什么方法分析呢？ 本文就从问卷设计思路出发，具体细分不同类型
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摘要：SPSS作为一款常用的数据分析工具，以其分析功能强大而操作简单获得大家的青睐。但是实际的数据分析过程，往往和理想状态差得很远，总会时不时有一些怪怪的现象，或者自己无法解决的问题。以下是罗列出的用户在使用SPSS或者SPSSAU操作时常见的问题以及对应的解决方法，希望可以帮助大家解决问题提高数据分析效
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摘要：问卷是一种非常好的数据收集方式，问卷有着小巧灵活轻便的天生优越性，简单方便，任何人都能设计一份问卷数据，然后进行数据分析和研究。但可曾知，糟糕的问卷设计会带来糟糕的数据分析，无法得到预期结果，无法进行一系列有效的研究。可惜的是，问卷研究设计，如果设计一份专业的问卷，并没有得到应有的重视。本文会从三大
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摘要：在进行问卷研究时，特别是问卷中有非常多的量表题时，数据质量是基础保障，问卷研究中排在最前面的即为数据质量分析，通常包括信度和效度分析。本身进行信度或者效度分析并非难事，但最难的事情在于如果信度或者效度不达标应该如何处理。 接下来慢慢阐述信度分析（下一篇文章阐述效度分析），以及信度分析时的处理方法，如
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摘要：调查问卷的应用领域非常广泛，不管是在市场调研还是学术研究中，调查问卷都是很好的收集信息的方式。在进行问卷研究时，特别是问卷中有非常多的量表题时，数据质量是基础保障，问卷研究中排在最前面的即为数据质量分析，通常包括信度和效度分析。 信度与效度： 信度分析用于测量样本回答结果是否可靠,即样本有没有真实作
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摘要：接下来这篇文章重点分享问卷设计中的常见问题及解决方法。 1) 不知道怎么设计问卷？ 问卷是思路的具体体现，问卷设计的质量直接影响研究方法的使用。如果完全不知道从何开始，建议首先理清研究思路是什么，分别涉及多少研究变量，每个研究变量对应研究题项是什么。有了思路才到在框架之上补充内容，具体设计方法请参考
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摘要：多数情况下，变量关系研究是问卷研究的核心，变量关系研究包括相关分析，线性回归分析，中介作用分析，调节作用分析等，并且如果因变量Y值是分类数据，则会涉及Logistic回归分析。相关分析是研究两两变量之间的相关关系情况，线性回归分析或者Logistic回归分析均是研究影响关系，区别在于线性回归分析的因
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摘要：无论是科学研究还是统计调查，显著性检验作为判断两个或是多个数据集之间是否存在差异的方法一直被广泛应用于各个科研领域。 如果我们想要判断样本与总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的，我们就需要对数据进行显著性检验。在统计学中，显著性检验是“统计假设
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