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因子分析

因子分析家庭作业帮助 为什么要用因子分析? 因素分析是调查复杂概念(如社会经济状况,饮食习惯或心理量表)的可变关系的有用工具。 它允许研究人员调查不容易直接测量的概念,将大量变量压缩成几个可解释的潜在因素。 什么是因素? 因子分析的关键概念是,多个观察变量具有相似的反应模式,因为它们都与潜在(即不直接测量的)变量相关联。 例如,人们可能会对收入,教育和职业方面的问题做出类似的回应,这些问题都与潜在的社会经济状况有变化。 在每个因素分析中,存在与变量相同数量的因素。每个因素在观察到的变量中捕获一定量的总体方差,并且这些因子总是按照它们解释多少变化的顺序列出。 特征值是一个因素解释观测变量的多少方差的量度。具有特征值≥1的任何因子解释比单个观测变量更多的方差。 因此,如果社会经济地位的因素的特征值为2.3,那么这三个变量的解释方式与2.3相同。这个因素可以用于其他分析。 解释最小方差量的因素通常被丢弃。决定保留有多少因素将成为另一个职位的主题。 什么是因素加载? 每个变量与潜在因素的关系由所谓的因子负荷表示。下面是一个简单因子分析的输出的例子,其中包括财富指标,只有六个变量和两个因素。 与潜在潜在变量最强相关的变量。因子1是收入,因子加载量为0.65。 因为因素负荷可以被解释为标准化的回归系数,也可以说可变收入与因子1有相关性0.65。这将被认为是大多数研究领域的一个因素分析的强关联。 另外两个变量,教育和职业也与因素1相联系。根据因素1的变量,我们可以称之为“个人社会经济地位”。 因此,房屋价值,公园数量和每年的暴力犯罪数量在另外一个因素因素二因素二因素上。他们似乎表明了社区内的总体财富,所以我们可能想把因子2称为“邻里社会经济地位“。 请注意,变量房屋价值在因子1(负载= 0.38)也是重要的。这是有道理的,因为一个人的房子的价值应该与他或她的收入相关联。 什么是因素分析? 因子分析是通过解释变量之间的相关性来解释数据结构的方法。因子分析通过将大量变量缩小为较小的一组潜在变量或因子将数据归结为几个维度。它通常用于社会科学,市场研究和其他使用大数据集的行业。 考虑一个信用卡公司,创建一个调查来评估客户满意度。调查旨在回答三类问题:服务的及时性,服务的准确性和电话运营商的礼貌。公司可以使用因子分析来确保调查项目在将调查发送给大量客户之前解决这三个方面。如果调查没有充分衡量这三个因素,那么公司应该重新评估问题,并在发送给客户之前重新测试。 什么是因素分析? 因子分析是一种将大量数据缩小到更易于管理和更易于理解的较小数据集的方式。这是找到隐藏的模式的方式,显示这些模式是如何重叠的,并显示多种模式中看到的特征。它还用于为集合中的类似项目创建一组变量(这些变量集称为维度)。对于涉及心理学研究,社会经济地位和其他相关概念的复杂数据集,这可能是一个非常有用的工具。 “因子”是具有相似响应模式的一组观察变量,因为它们与不直接测量的变量相关联。因素根据因素加载列出,或者可以解释数据的多少变化。 两种类型:探索性和验证性。 探索性因素分析是,如果您不了解数据的结构或一组变量中有多少个维度。 只要您具体了解数据的结构或一组变量中的维数,就可以使用确认因子分析进行验证。 多因素分析 当您的变量以变量组合结构时,将使用该因子分析子集。例如,您可能有一个学生健康问卷,其中包括睡眠模式,成瘾症,心理健康或学习障碍等几项。 在多因素分析中执行的两个步骤是: 对每组数据进行主成分分析。这给出了一个特征值,用于归一化数据集。 新的数据集被合并成唯一的矩阵,并执行第二个全局PCA。 执行因素分析 因子分析是一个非常复杂的数学过程,用软件执行。 Stata的说明可以在这里找到。 Minitab说明在这里。 对于SPSS,请参阅这篇文章。 Kaiser-Meyer-Olkin测试检查您的数据是否适合FA。 回到顶部 什么是确认因子分析? 确认因子分析允许研究人员确定一组观察到的变量(也称为清单变量)之间的关系是否存在。它与探索性因素分析相似。两者的主要区别是: 如果你想探索模式,使用全民教育。 如果要执行假设检验,请使用CFA。 EFA提供有关表示数据集所需的最佳因素数量的信息。使用确认因子分析,您可以指定所需的因素数量。例如,终审法院可以回答“我的十个问题调查准确地衡量一个具体因素”的问题。虽然它在技术上适用于任何学科,但它通常用于社会科学。 我们在家庭作业中通过在统计学中提供一系列主题的作业解决方案,在空间上树立了自己的突出位置。您可以通过点击主页上提供的“提交您的作业”选项卡上传您的作业/家庭作业或项目,以获取任何有关因子分析的统计分配/统计工作或统计项目的帮助。

相关性

相关性家庭作业帮助 相关性是一个统计量度,表明两个或多个变量在一起波动的程度。正相关表明这些变量平行增加或减少的程度;负相关表示一个变量随着另一个变量的增加而增加的程度。 相关系数是对一个变量的值的变化预测改变为另一个的值的程度的统计量度。当一个变量的波动可靠地预测另一个变量的相似波动时,往往有一种倾向认为这意味着一个变量会导致另一个变量的变化。然而,相关性并不意味着因果关系。例如,可能会有类似的影响两个变量的未知因素。 这里有一个例子:一些研究报告说,电视儿童观看的数量与他们成为恶霸的可能性之间呈正相关。媒体报道通常引用这样的研究表明,观看很多电视会导致儿童成为恶霸。然而,研究只报告相关性,而不是因果关系。可能还有一些其他因素 – 如缺乏父母监督 – 可能是影响因素。 相关性是一种统计技术,可以显示变量对是否以及如何相关。例如,高度和重量是相关的;较高的人往往比较短的人重。关系并不完美。身高相同的人体重不同,你可以轻易地想到两个人,你知道哪个较短的人比较高的人重。然而,5’5“的平均体重小于5’6”的平均体重,平均体重小于5’7“的平均体重,相关性可以告诉你如何人民权力的很大变化与其高度有关。 虽然这种相关性相当明显,但您的数据可能包含未预期的相关性。你也可能怀疑有相关性,但不知道哪个是最强的。智能相关分析可以更好地了解您的数据。 确定相关性的技术 有几种不同的相关技术。调查系统的可选统计模块包括最常见的类型,称为Pearson或产品 – 时刻相关。该模块还包括称为部分相关的这种类型的变体。当您想要查看两个变量之间的关系同时删除一个或两个其他变量的影响时,后者是有用的。 像所有统计技术一样,相关性仅适用于某些类型的数据。相关性用于可量化数据,其中数字是有意义的,通常是某种数量的数量。它不能用于纯粹的分类数据,例如性别,购买的品牌或喜爱的颜色。 评分量表 评级量表是一个有争议的中间案例。评分量表中的数字有意义,但意思不是非常精确。他们不像数量。数量(如美元),1和2之间的差异与2到3之间是完全相同的。有了评级量表,情况并非如此。您可以确定受访者认为评级为2,评级为1,评级为3,但您无法确定他们认为是正确的中间。如果你标注了你的量表的中点(你不能认为“好”是“优秀”和“公平”之间的一半),这一点尤其如此。 大多数统计学家说你不能使用与评级量表的相关性,因为技术的数学假定数字之间的差异是完全相同的。然而,许多调查研究人员确实使用与评级量表的相关性,因为结果通常反映了现实世界。我们自己的立场是您可以使用与评级量表的相关性,但您应该小心谨慎。使用数量时,相关性可提供精确的测量。在使用评级量表时,相关性提供一般指示。 因果关系或因果关系是一个变量影响另一个变量的能力。第一个变量可能使第二个变量存在或可能导致第二个变量的发生波动。 因果关系经常与相关性混淆,这表明两个变量平行增加或减少的程度。然而,相关本身并不意味着因果关系。可能有第三个因素,例如,这是造成这两个变量的波动的原因。 据报道,有统计学意义的显着相关性,例如黄车与事故发生率较低。这并不表示黄色汽车更安全,只是黄色汽车涉及事故。第三个因素,例如黄色车购买者的个性类型,更可能与油漆本身的颜色有关。 原因解释 假设你有工作,每小时收取一定的费用。你工作的时间越多,收入就越多,对吧?这意味着两个事件之间有一个关系,而且一个事件的变化(工作时间)会导致另一个事件发生变化(收入)。这是行动中的因果关系! 因果关系表示两个事件之间的关系,其中一个事件受到另一个事件的影响。在统计上,当一个事件或变量的值由于其他事件而增加或减少时,据说有因果关系。 我们刚刚看到的每个事件也可以被认为是变量,随着工作时间的增加,收入的增加也是如此。相反,如果你工作时间较少,你会赚更少的钱。确定因果关系并不总是像我们刚刚探索的工作和收入的例子一样简单。我们进一步挖掘因果关系,看看如何通过看一些其他的情况容易被误解。 相关性并不意味着因果关系 一些研究表明,在学生中,他们每晚的睡眠时间增加,他们的GPA(平均成绩)也是如此。这意味着每个晚上睡眠较长的学生的成绩越高越好。 我们在家庭作业中通过在统计数据中提供一系列主题的解决方案,在空间上树立了自己的突出位置。您可以通过点击“提交您的”上传您的./家庭作业或项目。我们的主页上提供了有关统计帮助的标签./统计家庭作业或统计项目涉及相关性和原因,或者您可以通过电子邮件发送

生物统计学

生物统计学家庭作业帮助 如果生物学是神和数学中最精湛的创作,上帝用来描述宇宙的语言,那么生物统计学就是两者的精彩融合。我相信,在人类知识型企业建设伟大的利维坦,生物统计一定是发展生命科学的基石之一。能够为这个大企业做贡献一直是我最内心的愿望。 我早期对数学和生物学的迷恋使我在刚刚毕业的时候,完成了高等数学和有机化学大学课程的自学。我获得了XX省生物大赛一等奖,国家数学,化学,物理奥运比赛二等奖和二等奖。 我在竞争激烈的国家学院和大学入学考试中的杰出表现导致我进入XX大学,我在自动化控制仪器专业。任命一名专攻应用数学专业的教师担任我的顾问。在他的指导下,除了我自己的专业,线性规划,非线性规划,动态规划,功能分析,数学建模等数学专业学生的课程外,我还学习了。我本科生连续4年获得一等奖学金,成为五届市级优秀学生之一。 1997年,作为我班上一流的学生和我部门第三名的学生,我毕业优雅。 本科课程的一个特别成就是,获得了我优秀数学培养的教授的高度评价,我被选中参加全中国大学数学建模大赛。三天来,我一直致力于如何以可持续的方式捕捉鱼类的建模。最后,我的计划得到了审查小组的一致赞誉,因为它在概念化和严谨设计方面的独创性,赢得了XX省的一等奖。 在入学考试中排名第三,我进入XX理工学院,于1997年踏上硕士课程。专业从事自动化控制,进一步发展了我的数学天赋。除了必修课程,我学习数学统计,模糊数学,数值分析等。同时,我自觉参加了计算机科学的许多可选课程,为软件理论和应用开发奠定了坚实的基础。 为了获得尽可能多的学术投入,我参加了XX进程和控制XX链国际研讨会等类似的会议。我还参加了几个重大的研究和开发项目,积累了重要的实践经验。作为项目主任,我领导了XX市铁路货运管理系统的发展,这是中国国家863计划的一部分。在开展国家超大型企业XX的管理支持体系时,我负责建模中的数据分析和处理工作。我的成功建模不仅有助于对未来石油产量的准确预测。它也可以根据分析和预测产生未来的计划和建议。为此,我的工作得到了XX专家的高度评价。 我广泛的研发经验和学术参与大大加强了我进行自主研究的能力。在进行硕士课程毕业设计时,考虑到大型企业原始数据量大,数据隐含信息量大,数据信息相对不足的问题。我采用XX过程理论,时间序列分析等数据分析方法实现数据管理,为决策提供支持。在题为“不稳定过程数据建模在销售预测中的应用”的论文中,我提出了实现线性不稳定数据的高级方法,并对非线性和不稳定过程以及隐含输入变量(包含输入变量)进行了全面分析。 XX书籍大厦是XX的最大的图书销售商,从事我的论文研究成果,制定了销售统计管理系统。我的论文最终被学术委员会评为“一流品质”,其独特的观点和严格的调查。 作为我部门第二名,我成为2000年度优秀毕业生。毕业以来,我被几个国家的大型企业招聘。在XX电信公司和XX电信科技公司工作期间,我曾担任技术总监和项目经理,参与制定“第七号信号指示”的XX管理标准,“本地XX系统国家标准”(第二版)。我负责制定XX省第七号信号指示XX管理体系,这是中国第一个这样的制度,其次是XX省。 过去几年,我所指导的所有项目都在第一次评估中通过。这与我坚实的数学基础和我应用我的数学知识的能力有很大的关系。我在硕士课程期间和之后所做的工作主要集中在统计分析,在此期间我积累了丰富的应用经验。 随着我身后的学术和职业基础,我现在准备在不同的领域 – 生物统计学中追踪统计数据。据我所知,生物和医学数据的数学分析还有待改进。第一,必须解决一些方法问题,如XX分析中的问题。二是生物医药统计的建模仍需要完善。在我未来的研究中,我将集中精力于生物和医学统计的建模,我希望在这方面进行方法创新。显然,目前中国生物统计学的教学和研究水平不太可能符合我对这一领域素质教育的期望。只有美国,最先进的生物研究国家才能让我受到最新的生物统计理论和实践的教育,使我能够完成我的学术和职业目标。所以我选择申请博士学位。 XX大学生物统计学课程。

方差分析(Anova)

方差分析(Anova)家庭作业帮助 方差分析(ANOVA)是一种统计方法,用于测试两种或多种方法之间的差异。这种技术被称为“差异分析”而不是“手段分析”似乎是奇怪的。正如你将看到的,这个名称是适当的,因为关于手段的推论是通过分析方差来做出的。 这种非特异性零假设有时被称为综合零假设。当综合零假设被拒绝时,结论是至少有一个人口平均值与至少一个其他平均值不同。然而,由于方差分析并没有显示哪些方面与之不同的是,它提供比Tukey HSD测试更少的具体信息。因此,在这种情况下,Tukey HSD优于ANOVA。一些教科书仅将Tukey测试作为方差分析的后续介绍。然而,没有逻辑或统计学原因,即使不计算方差分析,也不应该使用Tukey测试。 您可能想知道为什么当Tukey测试更好时,您应该了解ANOVA。一个原因是可以使用方差分析进行复杂类型的分析,而不是使用Tukey测试。其次是方差分析是迄今为止最常用的比较手段的技术,重要的是要了解方差分析以了解研究报告。 这是什么测试? 单因素方差分析(ANOVA)用于确定三个或更多个独立(无关)组的手段之间是否存在统计学显着性差异。本指南将简要介绍单因素方差分析,包括测试的假设和何时使用此测试。如果您熟悉单因素方差分析,您可以跳过本指南,直接点击此处在SPSS Statistics中运行此测试。 这个测试是做什么的? 单因素方差分析方法比较您感兴趣的群体之间的平均值,并确定这些方法中的任何一种在统计学上是否显着不同。具体来说,它测试零假设: 其中μ=组平均值,k =组数。然而,如果单因素方差分析返回统计学上显着的结果,那么我们接受替代假设(HA),即至少有两组在统计学上彼此显着不同。 在这一点上,重要的是要认识到单因素方差分析是一个综合检验统计量,不能告诉你哪些具体组在统计学上有显着差异,只有至少两组。要确定哪些具体组彼此不同,您需要使用事后测试。本指南稍后将介绍事后检测。 方差分析(ANOVA)测试了两个或更多个群体的平均值相等的假设。 ANOVA通过比较不同因子水平的响应变量手段来评估一个或多个因素的重要性。零假设指出,所有人口意味着(因子水平平均值)相等,而替代假设则表示至少有一个不同。 要执行方差分析,您必须具有连续的响应变量和至少一个具有两个或多个级别的分类因子。 ANOVAs要求来自近似正态分布的群体的数据,因子水平之间具有相等的差异。然而,即使正态性假设被违反,方差分析程序也能很好地工作,除非一个或多个分布高度偏差,或者差异是非常不同的。原始数据集的转换可能会纠正这些违规行为。 例如,您设计一个实验来评估四种实验地毯产品的耐久性。您将每种地毯类型的样品放在十个家庭中,并在60天后测量耐久性。因为您正在检查一个因素(地毯类型),您使用单向方差分析。 如果p值小于您的alpha,那么您的结论是至少有一个耐用性意味着不同。有关特定手段之间的差异的更多详细信息,请使用多重比较方法,如Tukey’s。 名称“方差分析”是基于方法使用差异来确定手段是否不同的方法。该方法通过比较群体手段与群体间差异之间的差异来确定群体是否是一个较大群体的所有部分或具有不同特征的单独群体的一种方法。 Minitab具有不同类型的ANOVAs,以允许其他因素,因素类型和不同的设计,以满足您的具体需求。 方差分析(ANOVA)是统计学中使用的分析工具,将数据集中发现的总体变异性分为两部分:系统因素和随机因素。系统因素对给定的数据集具有统计学意义,但随机因素不具有统计学意义。在回归研究中,分析人员使用方差检验的分析来确定自变量对因变量的影响。 方差检验的分析是影响给定数据集的因素的初始步骤。一旦分析方差测试完成,分析师将对有可能有助于数据集不一致的有效因素进行附加测试。分析师利用f检验中的方差检验结果的分析,生成与拟议回归模型相一致的附加数据。 该测试允许同时比较两个以上的组,以确定它们之间是否存在关系。测试分析多个组以确定样品之间和样品之间的类型。 方差分析运行的类型取决于多个因素。当数据需要实验时才适用。如果无法访问统计软件,导致手工计算方差分析,则采用方差分析。它使用简单,最适合小样品。通过许多实验设计,各种因子级组合的样本大小必须相同。 在这种情况下,您有一个独立的变量,即宗教信仰,这被认为对理想家庭大小的意见产生影响,这是这种情况下的因变量。此外,该实验包括三个不同级别的自变量。在这种情况下,三个层次是三个不同的宗教群体。 事实上,我们有不同级别的宗教自由变量,是什么让我们能够执行方差分析。就是说,在询问所有三个群体中的所有人,他们认为一个家庭中理想的孩子人数是多少,你记录每个人的答案,然后计算每个集体所报告的平均数或平均数。你发现,天主教组织报告的平均孩子数是3,新教团体是2,犹太人群是1。 乍看起来,这三个群体在理想的孩子数量看来似乎有明显的差异。不过,我们必须记住,这可能是由于机会,如果我们问10个不同的天主教徒,10个不同的新教徒和10个不同的犹太人,这些数字可能会有很大的不同。因此,方差分析是一个很好的测试,因为它将控制这一点,并确定三个组之间是否真的有区别,超出了随机机会。 方差分析是对实验中涉及到的变化的分析。 这是针对假设进行的一项测试,旨在证明实验的变化不大于个体特征的正常变化和其测量误差。 正在提供ANOVA家庭作业帮助的一些统计领域是分析方法,这将通过使用方法在测试假设之间进行差异的方法来实现差异。 它通过将y的方法与x的类别进行比较来完成。 另一个作业帮助是基于排名的非参数测试。

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