SPSS分析:Bootstrap 一.原理: 非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法,也称为自助法.其核心思想和基本步骤如下: 1.采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量(自己给定)的样本,此过程允许重复抽样. 2.根据抽出的样本计算给定的统计量T. 3.重复上述N次(一般大于1000),得到N个统计量T. 4.计算上述N个统计量T的样本方差,得到统计量的方差. 应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法,在小样本时效果很好.通过方差的估计可以构造置信区间…

SPSS分析过程可自动化,你知道吗 在使用SPSS的过程中,有时候会遇到重复进行相同分析操作的情况,或者分析过程很复杂的情况. 这时候我们多么希望SPSS能够记住上一次的分析步骤,不要让我们重复的去点击菜单,因为点击菜单实在是没有技术含量啊! 这个想法呢,是可以实现的.计算机在处理问题的时候,是以二进制的0和1进行计算的,计算机能理解的东西是机器代码,不是我们看到的图形界面.我们在点击菜单的同时,软件会自动生成与点击过程相应的程序,这些程序经过转换,成为电脑能够识别的机器码.这样人在图形界面的操…

SPSS分析技术:多元方差分析 下面要介绍多元方差分析的内容,多元方差分析是研究多个自变量与多个因变量相互关系的一种统计理论方法,又称多变量分析.多元方差分析实质上是单因变量方差分析(包括单因素和多因素方差分析)的发展和推广,适用于自变量同时对两个或两个以上的因变量产生影响的情况,用来分析自变量取不同水平时这些因变量的均值是否存在显著性差异. 分析原理 多元方差分析可以看做是多因素方差分析和协方差分析合并后的拓展,能够一次性做两个以上因变量的多因素方差分析和协方差分析.多元方差分析的优点是可以在…

SPSS分析技术:CMH检验(分层卡方检验):辛普森悖论,数据分析的谬误 只涉及两个分类变量的卡方检验有些时候是很局限的,因为混杂因素总是存在,如果不考虑混杂因素,得出的分析结论很可能是谬误的,这就是著名的辛普森悖论.辛普森悖论的故事是这样的:1973年秋季,加州大学伯克利分校研究生院的新生入学.有些人在看到学校两个学院的综合录取表格后,怀疑学校在录取学生时存在性别歧视,因为女生录取率低于男生,如下表所示: 为了平息质疑,校领导根据学院的不同,将综合录取率拆开,分别考察商学院和法学院的录取情况,…

如何用SPSS分析学业情绪量表数据 1.数据检验.由于问卷.量表的题目是主观判断和选择,因而难免有些人不认真填,所以,筛选出有效.高质量的数据非常关键.通常需要作如下检查:(1)是否有人回答互相矛盾,比如A1与A2不应该都同意,结果却都同意了:在学业情绪问卷中体现为积极体验和消极体验的题目得分应该互斥,不应该具有相同体验:(2)是否有人没有明显态度偏向,例如大多数题目都选了完全同意或完全不同意或中立:(3)是否有人应答率太低,例如在很多题目上都没有填写:(4)是否有人故意回答出有规律的题目,例如…

SPSS分析技术:二阶聚类分析:为什么出现大学生"裸贷"业务,因为放贷者知道贷款者还不起 今天将介绍一种智能聚类法,二阶聚类法,在开始介绍之前,先解答很多人在后台提出的一个疑问:那就是很多分析者发现,对同一套数据应用不同的聚类分析方法,其结果经常是不一致的,甚至完全不一样,到底哪个结果是"正确"的呢? 草堂君来解释一下:聚类分析在众多数据分析方法中,其应用范围和作用都是非常亮眼的表现,但是聚类分析与其它数据分析方法之间还有一个重要的区别,就是聚类分析是一种探索性的分…

SPSS分析技术:无序多元Logistic回归模型:美国总统大选的预测历史及预测模型 在介绍有序多元Logistic回归分析的理论基础时,介绍过该模型公式有一个非常重要的假设,就是自变量对因变量多个类别(因变量是定序数据)的影响程度是相同的.如果因变量有4个水平,那么有序多元逻辑回归分析最终会产生3个回归方程,这些回归方程除了常数项以外,其余的部分都是一样的,这就体现了模型的假设.因为有这个假设的存在,所以做有序多元Logistic回归分析时,可以同时输出平行性检验结果.如果检验结果不通过,那么…

Bootstrap的意思就是引导,辅助的意思,在编写服务端或客户端程序时,我们都需要先new一个bootstrap,然后基于这个bootstrap调用函数,添加eventloop和handler,可见对bootstrap进行分析还是有必要的. 1.bootstrap结构图 bootstrap的结构比较简单,涉及的类和接口很少,如下图所示,其中Bootstrap则是客户端程序用的引导类,ServerBootstrap是服务端程序用的引导类. 2.serverbootstrap分析 这部分,专门对s…

1. 前言 io.netty.bootstrap类包提供包含丰富API的帮助类,能够非常方便的实现典型的服务器端和客户端通道初始化功能. 包含的接口类: //提供工厂类的newChannel方法创建一个新的Channel.触发事件为: // -Bootstrap.bind() // -Bootstrap.connect() // -ServerBootstrap.bind() ChannelFactory<T extends Channel> //创建一个新Channel的工厂类.触发事件为:…

在进行线性回归分析时,容易出现自变量(解释变量)之间彼此相关,这种情况被称作多重共线性问题. 适度的多重共线性不成问题,但当出现严重共线性问题时,可能导致分析结果不稳定,出现回归系数的符号与实际情况完全相反的情况.本应该显著的自变量不显著,本不显著的自变量却呈现出显著性,这种情况下就需要消除多重共线性的影响. 共线性出现的原因 多重共线性问题就是说一个解释变量的变化引起另一个解释变量地变化. 原本自变量应该是各自独立的变量,这样根据检验结果,就能得知哪些因素对因变量Y有显著影响,哪些没有影响.如…