我们在实际工作中为了准确的分析问题,经常会收集多个变量,这些变量之前存在相互影响,导致分析的因素混杂,影响分析结果,为了获得准确的实验效应,我们需要控制其中一些影响因变量的变量,这些变量称为就协变量,带有协变量的方差分析称为协方差分析. 协方差分析的基本思想为:在进行方差分析之前,先用直线回归找出各组因变量与协变量之间的数量关系,求得假定协变量相等时的因变量值,然后以这个修正后的因变量值做方差分析,这样就有可以做到控制协变量对因变量产生的影响. 协方差分析有如下假定1.协变量与因变量是线性关系2

SPSS科普 | 统计描述 统计描述的目的就是了解数据的基本特征和分布规律,为进一步合理地选择统计方法提供依据.常用的有Frequencies.Descriptives 和Explore过程. 一.Frequencies过程 该过程用于产生数据的频数表,输出描述集中位置.离散趋势及分布形状等的指标,并能给出百分位数.绘制频数图等. 操作步骤:依次点击分析---描述统计---频率(图1),激活Frequencies对话框(图2).将需要进行统计描述的变量从左侧变量框选至右侧变量框(以身高为例),点

总觉得有些技能学会了是不会忘的,但是还是要记录一下,怕记忆力不像狗皮膏药,并不那么牢固. 1.文件的合并 两个数据文件的合并 点击添加个案,这一步按照自己的需求选择,也可以打开外部数据集,在这里打开的数据集都是sav格式的. 在这一步选择合并的数据内容,按照什么数据合并,要求数据中至少是有一列数据相同才可进行合并,*表示原来的数据集内容,+表示要添加的数据. 三个以上文件的合并 为了更快地完成三个以上数据的合并,可以使用spss的语法结构进行快速合并. ADD FILES FILE={'savf

编辑 SPSS(Statistical Product and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件.最初软件全称为“社会科学统计软件包” (SolutionsStatistical Package for the Social Sciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方 案”,这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整.SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析

我们之前讲Logistic回归模型的时候说过,分类数据在使用卡方检验的时候,当分类过多或者每个类别的水平数过多时,单元格会划分的非常细,有可能会导致大量单元格频数很小甚至为0,并且卡方检验虽然可以分析因素作用,但是无法描述作用的大小和方向,并且无法进一步考察因素间的交互作用,这些都是卡方检验的局限,实际上卡方检验更多的用于行列交叉表,也就是列联表的分析. 以上问题似乎可以使用方差分析解决,但是方差分析仅适用于连续变量,对于分类变量除了可以使用Logistic回归之外,还可以使用对数线性模型,对数

我们在分析数据时,经常会碰到一种数据,它是由时间累积起来的,并按照时间顺序排列的一系列观测值,我们称为时间序列,它有点类似于重复测量数据,但是区别在于重复测量数据的时间点不会很多,而时间序列的时间点非常多,并且具有长期性.这种数据资料首先先后顺序不能改变,其次观测值之间不独立,因此普通的分析方法不再适用,需要专门的时间序列模型,这种时间序列分析关注的不再是变量间的关系,而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律. 时间序列模型根据分析思想不同可以分为传统时间序列模型和现代时间序列模型 1.传统时间

测量最常用的是使用问卷调查.信度分析主要就是分析问卷测量结果的稳定性,如果多次重复测量的结果都很接近,就可以认为测量的信度是高的.与信度相对应的概念是效度,效度是指测量值和真实值的接近程度.二者的区别是:信度只是描述测量工具的准确性,而效度描述测量工具的有效性,效度高信度一定高(有效一定准确),而信度高,效度不一定高(准确不一定有效) 基于信度分析而产生的测量理论分为两种,一种是真分数测量理论,另一种是概化理论真分数理论认为信度可以用以下公式表达:X=T+E,X为实测分数,T为真分数,E为随机误

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------

描述性统计分析是针对数据本身而言,用统计学指标描述其特征的分析方法,这种描述看似简单,实际上却是很多高级分析的基础工作,很多高级分析方法对于数据都有一定的假设和适用条件,这些都可以通过描述性统计分析加以判断,我们也会发现,很多分析方法的结果中,或多或少都会穿插一些描述性分析的结果. 描述性统计主要关注数据的三大内容: 1.集中趋势 2.离散趋势 3.数据分布情况 描述集中趋势的指标有均值.众数.中位数,其中均值包括截尾均值.几何均值.调和均值等. 描述离散趋势的指标有频数.相对数.方差.标准差.

首先说一下什么是离散化以及连续变量离散化的必要性. 离散化是把无限空间中无限的个体映射到有限的空间中去,通俗点讲就是把连续型数据切分为若干“段”,也称bin,离散化在数据分析中特别是数据挖掘中被普遍采用,主要原因有: 1.算法需要.有些数据挖掘算法不能直接使用连续变量,必须要离散化之后才能纳入计算,在数据挖掘软件中,表面上看可以直接使用连续变量进行计算,实际上在软件后台已经对其进行了离散化预处理. 2.降低异常数据的敏感度,使模型更加稳定.我们知道极端值和异常值会使模型参数拟合的不准确,误差过大

SPSS.RapidMiner.KNIME以及Kettle四款工具都可以用来进行数据分析,只是彼此有各自的侧重点和有劣势.它们都可以逐步的定义数据分析过程,也同样都可以对数据进行ETL处理.笔者从自己关心的角度简单对比以上四款数据分析工具. SPSS不用多说,一款成功的商业数据分析软件,涵盖了统计分析.数据挖掘分析等各种数据分析方法.界面简单易用,分析过程定义时非常直观方便.因为,没有源码,无从知道其过程的调度机制. RapidMiner一款出色的开源数据分析工具.有非常丰富的数据分析算法.过程

1.SPSS中变量视图里的度量标准的三个选项是什么意思 Nominal名义变量是对数据进行分类得到的变量,如按性别分为男女,按年龄分为老.中.青: Ordinal顺序变量是对数据进行排序得到的变量,如按成绩先后分为第一.第二.第三.第四等: Scale 定距变量是对数据经过按标准测量,或使用工具测量后得到的数据,有绝对零点或相对零点的数据:有绝对零点的如长度.重量等:有相对零点的如温度.成绩.智商等. 2.ctrl + h替换(男变为1),选全部替换会出问题 3.描述性分析里的“将标准化的分另存

SPSS Modeler是业界极为著名的数据挖掘软件,其前身为SPSS Clementine.SPSS Modeler内置丰富的数据挖掘模型,以其强大的挖掘功能和友好的操作习惯,深受用户的喜爱和好评,成为众多知名企业在数据挖掘项目上的软件产品选择. 本课程以SPSS Modeler为应用软件,以数据挖掘项目生命周期为线索,以实际数据挖掘项目为例,讲解了从项目商业理解开始,到最后应用Modeler软件实现的挖掘过程. 作为数据挖掘项目的重要干系人,数据挖掘专家需要对数据挖掘项目的生命周期.整体管理

2015过完年,我知道导师要出国了,自己也算是水了一个idea 的论文.希望研二能找个实习,早听说西安IBM这边有学长在里面实习过,2月底联系了一下简历就塞了过去.面试就在锦业一路软件园他们上班的地方,一去就给20分钟写了个汉诺塔. void hanoi(int n , char A , char B , char C) { if(1 == n) //最简单的情况,终止递归的条件 { printf("移动%c柱上第1个到%c\n",A , C); } else { hanoi(n-1

今天,在西瓜书上看到了主成分分析法,之前建模有接触过但是理解不够深刻,今天再次和这一位老朋友聊聊. 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法.通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分. 主成分分析,是考察多个变量间相关性一种多元统计方法,研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构,即从原始变量中导出少数几个主成分,使它们尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此间互不相关.通常数学上的处

当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量.数据录入.统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量,在打开SPSS后,我们可以看到和excel相似的界面,在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标

不多说,直接上干货! IBM SPSS Statistics 为业务经理和分析人员提供解决基本业务和研究问题所需的核心统计过程.该软件提供的工具使用户能够快速查看数据.为其他测试拟定假设情况.执行澄清变量之间关系的过程.创建集群.发现趋势和进行预测. IBM SPSS Statistics 包含以下主要功能: (1)线性模型提供各种回归和高级统计过程,旨在适应描述复杂关系的数据的固有特征. (2)非线性模型能够将较为复杂的模型应用于数据. (3)模拟功能帮助分析人员自动模拟许多可能的结果(输入不

假设检验的标准步骤: 1.建立假设:根据问题的需要提出原假设H0,以及其对立面备择假设H1. 2.确立检验水准:即设立小概率事件的界值α. 3.进行试验:得到用于统计分析的样本,以该试验的结果作为假设检验的根据. 4.选定检验方法,计算检验统计量. 5.确定P值. 原假设也称为零假设,备择假设也称为对立假设.对立假设就是对立于原假设,备择假设的意思是,一旦你决定不采纳原假设,则这假设可备你选择. 根据统计学观点,接受原假设和否定原假设,二者的意义并非对等.接受原假设只是意味着,按所获数据来看,并

SPSS统计功能 - 应用速查表第一列为统计方法,中间为统计功能,最后一列为所在模块 1 ANOVA Models(单因素方差分析:简单因子) : 摘要 描述 方差 轮廓 - SPSS Base 2 AREG (评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差) : 预测 - SPSS Trends 3 ARIMA (季节和非季节性单变量模型的极大似然估计) : 预测 - SPSS Trends 4 Binary logistic regression(二元逻辑斯蒂回归,对一组独立变量进行二分相关

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