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摘要: 正交试验极差分析流程如下图: 正交试验说明正交试验是研究多因素试验的设计方法。对于多因素、多水平的实验要求,如果每个因素的每个水平都要进行试验,这样就会耗费大量的人力和时间,正交试验可以选择出具有代表性的少数试验进行试验,从而找出最优试验方案。例如进行一个三因素三水平的试验,按照全面试验的思想,就要 阅读全文
posted @ 2023-02-24 18:47 spssau 阅读(1006) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 因子分析两类权重计算方法总结 案例背景疫情爆发以来,越来越多的人为了避免线下与人接触,选择了线上购买生活必需品。网购虽然方便快捷,但是随着订单压力的增加,物流问题也随之出现,近期有很多卖家收到物流投诉的问题。淘宝某网店想要使用因子分析研究物流服务质量不同维度所占权重的情况,采用随单进行问卷调查的方式 阅读全文
posted @ 2023-02-24 18:45 spssau 阅读(1554) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ​ 一、倾向得分匹配法说明 倾向得分匹配模型是由Rosenbaum和Rubin在1983年提出的,首次运用在生物医药领域,后来被广泛运用在药物治疗、计量研究、政策实施评价等领域。倾向得分匹配模型主要用来解决非处理因素(干扰因素)的偏差。 ‍1、基本原理——反事实推断 基本原理是:根据处理组的特征,找 阅读全文
posted @ 2023-02-24 18:39 spssau 阅读(722) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 结构效度分析流程如下图 一、结构效度的意义 效度分析在学术研究中非常常见,结构效度是为了分析“从量表获得的结果与设计该量表时所假定的理论之间的符合程度”。简单来讲,在研究者设计量表之初,一般会预设好几个维度,在经过因子分析后,需要验证测量的数据是否与预设的几个维度相对应,如果测量项与预设维度之间对应 阅读全文
posted @ 2023-02-24 18:35 spssau 阅读(1007) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 二元logistic回归分析流程如下图: 一、分析前准备 二元logistic回归分析适用于研究因变量为二分类变量的数据,二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量。比如因变量表示为“是”或“否”、“同意”或“不同意”、“发生”或“不发生”这类形式。 当前有一份数据,想要分析在银行贷款的客户其“是否 阅读全文
posted @ 2023-02-24 18:03 spssau 阅读(3245) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 上篇文章讲述了“单因素方差分析全流程总结”,单因素方差分析只是考虑了一个自变量(定类)与一个因变量(定量)之间的关系,但是在实际问题研究中可能研究两个或者几个因素与因变量之间的关系,例如,分析产品满意度与学历、品牌满意度等的关系。当方差分析中研究几个自变量和1个因变量之间的关系时,称为多因素方差分析 阅读全文
posted @ 2023-02-24 17:52 spssau 阅读(1059) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 案例与数据 某研究者想要研究关于教师懈怠感的课题,教师懈怠感是指教师在教育情境的要求下,由于无法有效应对工作压力与挫折而产生的情绪低落、态度消极状态,这种状态甚至会引发心理、生理的困扰,终至对教育工作产生厌倦,缺乏热忱与成就感。影响教师倦怠感的因素相当复杂,为了研究教师倦怠感的原因,研究者分发收集了 阅读全文
posted @ 2023-02-24 17:51 spssau 阅读(770) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 卡方分布定义 卡方分布的性质 卡方分布的数字特征 拓展SPSSAU卡方检验 卡方分布定义 设 X1,X2,⋯,Xn 是 i.i.d.r.v (独立同分布随机变量), 同时它们又同分布于N(0,1) , 在此意义上, 称变量 X=∑i=1nXi2∼χ2(n)(n∈Z∗) 卡方分布的性质 χ2 分布具有 阅读全文
posted @ 2022-12-29 14:55 spssau 阅读(303) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 因子分析的六类应用 大部分情况下,我们所认识与理解的因子分析,就是用个数较少的新变量代替原始变量,并且希望新变量能涵盖原始变量较多的信息即浓缩信息;这是因子分析最常用也是最广为人知的一种用法,但除此之外,因子分析还有几个隐藏用法。 比如还可以使用因子分析进行结构效度分析、综合竞争力分析、权重分析、共 阅读全文
posted @ 2022-12-29 14:50 spssau 阅读(336) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一 、模型不达标调整 模型构建就是——科学的研究问题的数学表达;比如线性回归模型中的模型公式。 在进行建模时,很多同学会遇到模型不达标的问题,这种情况很常见,通常需要进行模型不达标的调整。 模型不好如何处理 模型拟合不好,我们能想到的原因主要有以下几个方面 其一:样本的多少 通常情况下,样本越多,样 阅读全文
posted @ 2022-12-29 14:38 spssau 阅读(321) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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