key variables是什么意思

因变量的意思。因变量是因为自变量的变化而产生的现象变化或结果，因此自变量和因变量是相互依存的，没有自变量就无所谓因变量，没有因变量也无所谓自变量。关键变量是指着重研究的自变量，是研究者重点考查对因变量有何影响的变量。变量，指值可以变的量。变量以非数字的符号来表达，一般用拉丁字母。变量的用处在于能一般化描述指令的方式。

英语缩略词“KV”经常作为“Key Variable”的缩写来使用，中文表示：“关键变量”。本文将详细介绍英语缩写词KV所代表英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度。此外，还有关于缩略词KV的分类、应用领域及相关应用示例等。“KV”（“关键变量）释义英文缩写词：KV英文单词：Key Variable缩写词中文简要解释：关键变量中文拼音：guān jiàn biàn liàng缩写词流行度：511缩写词分类：Computing缩写词领域：Cyber & Security以上为Key Variable英文缩略词KV的中文解释，以及该英文缩写在英语的流行度、分类和应用领域方面的信息。英文缩略词KV的扩展资料The lateral deformation of retaining wall is a very important and key variable in excavation engineering.深基坑围护墙体的侧向位移是基坑开挖与施工中首要控制的变量，也是基坑施工中的关键变量(KV)。The other key variable, which was equally easy to quantify, was developer productivity.其它的关键变量(KV)是开发人员生产力，这也很容易量化。Lines of manually written source code, which acted as a key variable in estimates, were counted to calculate the total size of the project.一个关键的评估变量是手工编写的代码行数，它被用来计算项目的总规模。The will of the tops in villages to enter for election and the ability to make a mobilization is the key variable affecting the competitiveness in election of the village committee.村庄精英的参选意愿和动员能力，是影响村委会选举竞争性的关键变量(KV)。But we do not know whether these women, pursuing careers before starting a family, will ultimately have fewer children or just later children : completed family size is the key variable.但是我们不知道这些先立业后生育的女性，最终将生育更少的孩子，还是仅仅选择晚生孩子：最终家庭中人口的数量才是关键变量(KV)。上述内容是“Key Variable”作为“KV”的缩写，解释为“关键变量”时的信息，以及英语缩略词KV所代表的英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度和相关分类、应用领域及应用示例等。

对研究关键变量进行概念定义和操作性定义的原因是要确保研究人员和读者在研究中对这些变量的理解一致，减少概念上的混淆和误解。1、概念定义是指研究人员对研究中关键变量所代表的概念或现象进行明确的描述和解释，以确保研究人员和读者对该变量的概念理解一致。2、操作性定义是指研究人员为了实际进行研究而对概念定义进行的具体化，即将概念转化为可以直接观察和测量的变量。3、对研究关键变量进行概念定义和操作性定义有助于确保研究的可信度和可靠性，同时也方便研究人员进行数据收集和分析。

是指在保持系统稳定的前提下，某个关键变量可以增加的最大值。根据查询相关公开信息显示：有些变量对系统的稳定性非常关键，如果它们发生了较大变化，就可能导致整个系统崩溃，因此，在进行系统优化或调整时，需要确定每个关键变量可以承受的最大增量，以避免对系统的不良影响。这个最大可承受增量就是关键变量的最大增量，通常，为了保证系统的稳定性，实际操作中关键变量的增量应该小于其最大可承受增量。

当前我国面临的内部环境的关键变量包括以下几方面：1、组织内部环境因素，主要包括：物理环境、心理环境、文化环境等。2、组织外部环境构成因素有：(1)社会环境。(2)政治环境。(3)经济环境。(4)科学技术环境。(5)文化教育环境。(6)自然地理环境。简介。现代企业的生产经营活动日益受到外部环境的作用和影响。企业要进行战略管理，首先必须全面的、客观的分析和掌握外部环境的变化，以此为基础和出发点来制定企业的战略目标和实现战略目标的战略。企业与其外部客观的经营条件、经济组织及其它外部经营因素之间处于一个相互作用、相互联系、不断变化的动态过程之中。这些影响企业的成败，担忧在企业外部而非企业所能全面控制的外部因素就形成了企业的外部环境。对这些外部环境分析的目的就是找出外部环境为企业所提供的可以利用的发展机会以及外部环境对企业发展所构成的威胁，以此作为制定战略目标和战略的出发点、依据和限制的条件。

我国面临的内部环境的关键变量包括以下几方面：1、组织内部环境因素，主要包括：物理环境、心理环境、文化环境等。2、组织外部环境构成因素有：(1)社会环境。(2)政治环境。(3)经济环境。(4)科学技术环境。(5)文化教育环境。(6)自然地理环境。我们面临的外部环境关键变量包括:经济增长速度、产业结构、科技水平、资源供给和利用状况。1.我们正处于并将长期处于社会主义初级阶段,生产力发展不平衡,人口多,底子薄,地区发展很不平衡;2.社会主义市场经济体制还不完善,政府职能转换滞后,政府管理经济的方式和手段落后,行政干预较多,这些都需要在实践中加以改进;3.国际上围绕着如何看待中国经济发展的问题上存在分歧,对此应有清醒认识。

意思是自变量。回归分析中最简单的是一元回归分析，一定要设计到两个变量，时间是主动变化的，研究的就是由于时间的变化，经济数据的走向和变化，所以分析经济数据时，一定要加入时间变量，这样才能更好地模拟出经济变化曲线，作出偏差小的经济预测。

【答案】：A、D本题考查的是宏观经济运行的衡量。反映宏观经济运行的关键变量包括产出、就业和价格，分别通过不同指标加以衡量。参见教材P19。

判断一个国家或地区人口的体育标准。

项目计划价值、项目的挣值、项目实际成本。项目计划价值和项目的挣值还有项目实际成本是项目挣值的三个关键变量。挣值指项目实施过程中某阶段实际完成工作量及按预算定额计算出来的工时或费用。又叫已完成工作量的预算成本。

判断一个国家或地区体育人口的标尺有一下三个：频度、持续时间和强度。

频度、持续时间和强度。我国体育人口判定标准是： 1、每周身体活动频度3次（含3次）以上； 2、每次身体活动时间30分钟以上； 3、每次身体活动强度中等程度以上。 随着社会的进步、经济的发展，体育人口的发展呈日益增加的趋势。

1998年，伊利的二把手牛根生跟老大哥闹掰了，遂在不惑之年惨遭驱逐。第二年，意难平的老牛变卖家产、拉拢旧部创立蒙牛，誓要跟伊利比个高低。在那个卖方为王的时代，靠着“先建市场，再建工厂”的凶猛打法，蒙牛很快异军突起，一度奇迹般的坐上了中国乳业的头把交椅。直到2019年，一个东北莽汉带着他的飞鹤奶粉(HK:06186）一飞冲天。港股上市不到半年，飞鹤的市值就超过了蒙牛，如今二者的差距更是已经拉开到百亿港元以上。一时间，中国乳业第二把交椅易主的说法甚嚣尘上。投资者的偏爱，并非毫无根据。2019年，蒙牛营收791.64亿，净利润41.05亿；飞鹤营收137.69亿，净利润39.35亿。虽营收端蒙牛仍数倍于飞鹤，但利润端已相差无几。2020年上半年，飞鹤更进一步，以27.53亿的净利润大幅甩开蒙牛。单从PE看，蒙牛才是更被高估的那一个。飞鹤的崛起，再次印证了一个道理：品类更迭才是乳业座次涨落的主旋律。正如当年伊利、蒙牛通过常温奶逆袭光明一样，如今飞鹤也在以类似的方式重新定义自己在中国乳业的行业地位。从黑龙江齐齐哈尔克东县的倒闭工厂，到与蒙牛争雄的中国乳业巨头，品类是飞鹤腾飞的关键变量。与全面布局鲜奶、酸奶、奶粉、乳饮料、冰淇淋等多个品类，并进而推出多个系列N种产品的伊利、蒙牛不同，成立至今始终专注奶粉领域的飞鹤只取一瓢饮。当蒙牛的各类产品还在各大超市的货架上跟伊利争相大搞促销的时候，飞鹤的产品却正以超高的价格在母婴店里被无数宝妈们带回家。飞鹤卖的有多贵？以其明星产品星飞帆2段为例，700g大盒装的零售价一般为269元，相当于384元/kg。这个价格不仅在国产奶粉里遥遥领先，跟国外大牌比亦不遑多让。为什么飞鹤能卖的这么贵？答案也很简单，吃奶粉的是婴幼儿。那可是被称作“四脚吞金兽”的一个群体，单从字面意思就不难看出，这帮小可爱们很能花钱。但买单的是父母，“再苦也不能苦孩子”大概每一个为人父、母的人都会有这样一个最基本的共识，更不用说奶粉还是孩子成长发育初期最关键的一环。所以，与本身并没有太多溢价能力的基础奶制品不同，奶粉对质量非常敏感，但对价格非常不敏感。这赋予了飞鹤无与伦比的盈利能力。2019年，飞鹤的毛利率和净利率分别高达70.03%和28.58%，除了略低于茅五泸等几大白酒龙头，几乎吊打一众消费股。要知道，蒙牛的净利率还只是个位数。这也是为什么，飞鹤的营收虽远不及蒙牛，但净利润却能与其相当的原因。事实上，品类的选择，也是当初伊利、蒙牛崛起的关键。中国乳业座次的变迁，也皆源于此。在21世纪最初的几年以及之前很长的一段时间里，光明才是中国乳业的霸主。彼时，我们现在普遍喝的常温液态奶尚未出现，牛奶的销售主要还是以低温巴氏奶的形式呈现。但低温巴氏奶有个致命的缺点，保质期短，一般只有7天左右，且运输、保存均需要在低温的环境下进行。这就导致其销售半径也很短。在这个背景下，当时的各大乳企只能区域割据，华东大城市出身的光明可谓占尽地利。直到1993年，“乳业军火商”利乐进入国内，伊利、蒙牛先后与其达成合作，可以保存更久、更适合远距离运输的常温液态奶随之登上中国历史的舞台。

“三农”是一个基础支撑和关键变量。应对农业发展问题，不仅要着眼于三农本身，而更应注重从“三农”之外即各自对立面采取对策。农业易相发展理论对于化解“三农”问题的意义在于对立统一。三农是一个基础支撑和关键变量。相互转化的三个方面：农业产业化经营、农业新型化、功能多元化及人本化；农村城镇化及社区化、均等化、农场化；农民新型非农化、职业化。简介常常听到农民兄弟抱怨种了东西卖不出去或卖得过于低廉，根本在没有遵循市场规律。产供销形成一条龙是当前农业在市场经济中大有作为的一着好棋，党和政府在创设“产―供―销”链条的活动中起着关键作用。农业产业化的另一个问题是中国农业目前基本上属于自给自足的小农经济，没有形成规模经济。

对结果影响很大的变量

“三农”是一个基础支撑和关键变量。应对农业发展问题，不仅要着眼于三农本身，而更应注重从“三农”之外即各自对立面采取对策。农业易相发展理论对于化解“三农”问题的意义在于对立统一。三农是一个基础支撑和关键变量。相互转化的三个方面：农业产业化经营、农业新型化、功能多元化及人本化；农村城镇化及社区化、均等化、农场化；农民新型非农化、职业化。注意几千年以来，社会管理者都没有对农民进行任何形式的实质性组织，新中国，“人民公社化”才真正实行农民组织化管理。80年代的土地承包责任制的实行，是又一次“均田地”行为，二轮承包30年不变，是固化小农经济的行为，单纯从组织管理方面看，是一种社会退步（起码是一种制度复归），阻止了现代农业的内生。任何社会制度都不可能面对千家万户、利益各异的松散群体进行有效管理。

作者：苏中 阿里研究院资深技术专家 当代 科技 发展对数据和算力提出了极高要求。在传统基础技术研究领域，科研院所、高校的科研团队普遍缺乏这方面的能力支撑。为了应对这一变化，近十年来，“开放科学平台”在欧美逐渐盛行，为科研社区提供包含开放数据及相关分析工具、开放算力平台、开放源代码的各种支持。在科学技术的大国竞争时代，“开放科学平台”逐渐成为推动 科技 发展的关键变量。中国在这个领域需要加大投入，从而实现科学范式转变阶段基础科学平台建设的跟跑、并跑直到领跑。 1 科学进步背后的规律：从“Paradigm Shift”到“第四范式” 科学进步的轨迹是什么样的？ 早期，人们普遍认为，科学发展是循序渐进的，科学家不断涌现，将已有科学理论向前推进从而推动科学发现越来越接近真理。 1962年，美国学者托马斯·库恩在《科学革命的结构》一书中提出，以物理学 历史 发展为例，科学发展存在有规律的不连续性。书中说，科学由一系列交替的“正常科学阶段”和“科学革命”阶段组成。在科学革命阶段，伴随着概念层的突破，已有的理论框架被新科学范式全面颠覆并重构，例如从牛顿力学到量子力学的转变。 库恩创造了“范式转变（Paradigm Shift）”这一科学哲学新概念。在库恩定义的范式转变理论中，科学发现遵循的是另一条五个阶段的循环路径： 1. “前范式阶段”： 几个不相容和不完整的理论，并逐渐收敛到一种被科学界普遍接受主导范式 2. “正常科学阶段”： 在主导范式的背景下不断解决科学难题，推进科学进步 3. “危机阶段”： 主导范式能未解决的异常现象，会在较长时期内不断累积，最终导致主导范式的信任危机 4. “范式转变阶段”： 主导范式出现重大失败后，科研基本假设被重新审视，进入新范式建立阶段 5. “新范式阶段”： 科学革命后，新范式主导地位确立 库恩开创了一门名为科学史或科学 社会 学的新学科。 社会 学家和 历史 学家开始把科学看成一种普通的亚文化。范式转变推动科学发展已成广泛共识。 库恩之后，计算机领域的学界泰斗、数据库领域的传奇科学家吉姆·格雷把科学技术发展史总结为四个范式阶段： 1. 第一范式：经验（empirical）证据。 数千年文明史中，人类绝大多数技术发展源于对自然现象观察和实验总结。相比于宗教或神学中不允许被质疑的教条来说，基于观察和实验的经验范式是科学技术发展中人类迈出的一大步。 2. 第二范式：理论（theoretical）科学。 相比于依赖观察和实验的第一范式可以做到“知其然”，第二范式的科学理论需要做到“知其所以然”，对自然界某些规律做出背后原理性的解释。因此，理论必须满足进一步的要求，如可证伪的预测能力、多个独立来源的一致性等。 3. 第三范式：计算（computational）科学。 随着计算机的运算能力越来越强大，它逐渐被用于科学研究领域。同前两个范式不同，计算科学中诞生了一种崭新的技术工具：计算模型与系统模拟。这一工具利用计算机的计算能力、基于大规模并行的计算机体系结构、通过设计算法并编制程序来模拟复杂过程，在大气环流、核反应过程、病毒感染过程。在经济学、心理学、认知科学等缺乏简单、直观分析解决方案的领域获得广泛采用。 4. 第四范式：数据科学（Data exploration）。 从基因测序仪、深空望远镜到覆盖全球的社交媒体，人类 社会 已经被深度数字化。每天在我们生活的数字地球里每天都会产生海量的数据。据估计到 2025 年，全球每天将新产生463 EB 的数据，相当于212,765,957 张 DVD，这些DVD叠在一起有30个珠穆朗玛峰那么高。在这样一个数据爆炸的时代，基于数据的技术革命也正在发生，数据科学成为技术发展的最前沿。以数据为中心的计算平台、数据加工、处理与分享工具、算法与模型库等一系列科学研究方式构成了技术发展的第四范式。 2 “开放科学平台”：更好应对第四范式的挑战 在第四范式主导的 科技 时代，研究团队除了研读技术最前沿研究论文，同时也需要这些论文涉及的实验数据集，以便复现实验结果。巨量数据和庞大计算需求给创新带来了新的挑战。传统科学交流仅限于论文和有限的公开数据集，为了促进新范式时代技术发展的持续性，加速科研团队的合作共享，欧美开始兴起了“开放科学”运动： arXiv: 美国物理学博士保罗·金斯帕格1991在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室创建了分享arXiv存储库，帮助全球科研团队分享研究论文预印本的全文数字版本。2008年，arXiv突破了50万篇文章的里程碑；2014年底达到100万篇；今天， arXiv每月从全球科研社区获得超过15000篇投稿。一些出版商还免费授予arXiv作者存档同行评审后印本的权限。arXiv也鼓励了更多科研机构，如美国国家医学图书馆仿照arXiv建立了医学领域的PubMed中央存储库。 Papers with Code： 相比arXiv，Papers with Code在开放获取领域则更进一步。这个平台不仅分享论文，还鼓励科研团队分享论文工作所对应的代码和数据集。平台同时提供了相关评测环境，可以对提交的算法代码在公共数据集合上做技术排名。Papers with Code不仅创建一个包含论文、代码和数据集的开放集合，同时也提供了技术评估方法的免费开放平台，显著促进了相关领域科研团队技术分享与协作，加速 科技 创新进程。 NASA开源科学计划： 为了降低太空科学 探索 门槛，让更多的科研团队可以参加美国国家航空航天局的科学研究，NASA 提出了开源科学计划 (OSSI)。OSSI的目标是在十年内建立一个开放科学社区，参与的科研团队承诺在研发过程中开放和共享相关软件、数据以及知识（包含算法、论文、文档以及相关辅助信息），并充分利用协作工具和云计算在内的技术工具提高NASA科学进步的速度和质量。 3 大国 科技 博弈：开放科学平台的重要性 在第四范式时代，爆炸式增长的数据在 科技 研发工作中扮演了极其重要的角色，它也给经历这一次范式转变中各个学科，尤其是非计算机领域的科研团队带来全新挑战，涉及数据与模型的获取与分享、计算模型与系统模拟的规模膨胀、大规模人工合成数据构造、多模态数据处理与分析的工具、数据抽取、转换、加载、数据可视化与交互、人工智能工具集与算力平台等领域。 今天，新一轮大国竞争很大程度上 体现为支撑 科技 发展的生态系统以及创新体系之间的竞争，开放科学平台已成为促进 科技 研发重要的基础能力之一。 以第四范式驱动的新一代创新体系在欧美已经有先发优势，从政府主导的科研项目到学术界的实践已有十年经验。我国需要在这个领域认识到不足，加速构建独立自主的开放科学平台，从而实现科学范式转变阶段 科技 发展的跟跑、并跑直到领跑。 参考文献： 1.https://www.theguardian.com/books/2012/jul/03/structure-scientific-revolutions-kuhn-review 2.https://www.britannica.com/biography/Thomas-S-Kuhn 3.https://amturing.acm.org/award_winners/gray_3649936.cfm 4.https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/fourth-paradigm-data-intensive-scientific-discovery/ 5.https://en.wikipedia.org/wiki/Metaphysics_(Aristotle) 6.https://www.weforum.org/agenda/2019/04/how-much-data-is-generated-each-day-cf4bddf29f/ 7.https://www.skatelescope.org/8https://arxiv.org/help/stats/2021_by_area END

货币供给是内生还是外生，涉及到一个重要的问题，就是中央银行能不能通过货币政策的实施有效的调控货币的供应量，政府能不能有效的干预经济。其实很难简单的说货币供给是一个内生变量还是外生变量。货币供给既具有内生性，同时具有外生性。基础货币由央行投放，货币乘数受央行宏观调控，货币供应量在一定程度上受货币政策所左右，货币供给具有外生性；但是货币供应量还会受到经济体系中其他经济主体行为的影响，投资、收入、储蓄、消费这些经济因素使中央银行难以绝对控制货币供给。因此，货币供给具有内生性和外生性双重性质。

幼儿教育心理学三大变量：幼儿学习者；幼儿教育者；环境与教学。另外，教学中弄清楚四个变量是教学成功的关键：教谁（儿童）；谁教（教师）；教什么（内容）；在那里教（教学环境）。习得的是什么 学习进程 影响学习的关键变量

Both files provide cases是合并后的数据由原来两个数据文件共同提供。Non-active dataset is keyed table合并后数据文件中的个案仅是当前数据编辑窗口中的个案，将第二个数据文件中的其他变量合并进来。Active dataset is keyed table合并后数据文件中的个案仅是第二个数据文件中的个案，将当前数据编辑窗口中的其他变量合并进来。

建含excel里列名的qes(列名是英文，最 多10个字符) 2.把日期变为常规

首先，“三农”意指：农业、农村、农民。 在构建国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局中，“三农”是一个基础支撑和关键变量。 国内大循环的核心是“内需”，而农村是最广阔的大市场，农民手里有钱了，基本保障不愁了，就会释放出巨大的消费潜力，成为拉动经济的强劲动力；国内大循环的本质是“流动”，农村不仅是需求侧，而且还是满足城乡居民消费需求升级的供给侧，特色农产品和蓬勃发展的乡村游，吸引着城里人到农村消费美景美食，农民挣到了钱又去消费城市工业品，如此经济才能真正流动起来，才能成为一个充满活力的动态系统； 国内大循环的关键是“大”，作为新发展格局中的“主体”，国内大循环要支撑起中国经济体，就必须尽可能地做大容量，只有着眼于全域、全要素，打通城乡两大空间，形成大流动、大循环、大市场，才能真正发挥其对宏观经济的“大”作用。

当然是可以的。在SPSS15中，操作步骤如下：两个数据库（.sav文件）按照关键变量排序（关键变量必须没有重复，每个变量值能够明确的指出一个特定的Case；也可以使用一组变量作为关键变量）两个数据库文件的变量类型和变量长度要一致！变量类型和长度可以在VARIABLESVIEW中查看和修改即可。

　　统计过程控制（SPC）：　　统计过程控制（简称SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。　　统计过程控制（SPC）的含义：　　对于质量分析和改进而言，判断产品质量是否受控，统计过程控制（SPC）是一种基于数据分析的相当科学的方法。　　控制限是由过程能力决定的，相类似的，公差限则是由客户的需求所确定的。　　落在控制限范围内部的数据表示每一步操作都是按照预想的方式进行的。任何在控制限内部的数据波动大部分是由所谓的正常原因导致的—自然波动被认为是正常过程的一部分。如果数据落在控制限范围之外，则象征某种特殊原因作为波动的主要原因出现在生产过程中，此时则需要对生产中的某环节进行改变来解决问题，并防止缺陷产品的出现。

1）峰度和偏度通常用于判断数据正态性情况，峰度的绝对值越大，说明数据越陡峭，峰度的绝对值大于3，意味着数据严重不正态。同时偏度的绝对值越大，说明数据偏斜程度越高，偏度的绝对值大于3，意味着严重不正态。分析前可通过正态图查看数据正态性情况。（2）变异系数(CV)：变异系数大，说明数据的离散程度也大；变异系数小，说明数据的离散程度也小。当进行两个或多个变量离散程度的比较时，如果单位和（或）平均数不同时，就需采用变异系数来比较。

可以。排序模块是excel表格的一个功能，可以指定升序排列、降序排列等多个关键变量，给使用者提供了巨大方便，可以更好地使表格里面的内容进行排列。

频度、持续时间和强度。国际上判定体育人口的标准差异较大，在确定我国体育人口的判定标准时，我们认为提出以下的体育人口判定标准是符合我国多数居民实际情况的，是可行的。1，每周身体活动频度3次（含3次）以上。2，每次身体活动时间30分钟以上。3，每次身体活动强度中等程度以上。随着社会的进步、经济的发展，体育人口的发展呈日益增加的趋势。体育人口中的主动体育人口、实质性体育人口和终身体育人口也呈增加的趋势。发展社会体育的重要任务就是增加体育人口、增加自觉参与、不间断参与和终身参与的高质量的体育人口。体育人口：体育人口，是指在一定时期，一定地域，经常从事体育锻炼、健身娱乐，接受体育教育、参加运动训练和竞赛，以及其他与体育事业有密切关系的、具有统计意义的一种社会群体。它是以体育为重要特征并具备人口规模、人口结构、人口空间分布三个基本要素。体育人口是经济和社会发展到一定历史阶段的人口现象和体育现象。体育人口是一项重要的社会体育指标，它反映了人们对体育的参与程度及亲和程度，它是经济和社会发展程度的一个重要标志，它是制定社会体育发展规划与进行体育发展战略研究的一个重要依据。体育人口可以分为实质性体育人口与非实质性体育人口、当然体育人口与或然体育人口、终身体育人口与间接体育人口、主动体育人口与被动体育人口等几类。实质性体育人口（亦称直接体育人口），是指那些亲自参与各种体育活动的人，他们不仅有较好的体育态度、锻炼身体的习惯，并掌握了体育的基本技术和知识，它是体育人口的主体。非实质性体育人口（亦称间接体育人口），是指那些热爱体育运动，对竞技体育饶有兴趣，但不直接参与其间，只做体育比赛观众、看客、读者的人群。以上内容参考：百度百科-体育人口

故障处理时间。对于连挂准备及连挂流程，广州地铁司机有标准作业程序，故障处理时间才是决定行车中断时间的关键变量，若故障处理时间过短，则可能无法有效排除故障，导致影响扩大，若故障处理时间过长，则会影响城轨全线运营。

human ecology 借用生物学进化论原理，研究环境的空间格局及其相互依赖关系的学说。又称人类生态学。它是由美国芝加哥经验社会学派的代表人物R.E.帕克和提出的。人文区位学注重研究区位对于人类组织形式和行为的影响。 区位（生态）一词译自英文ecology,它源于希腊语词oikos，意指或住所。19世纪后期,动植物学家开始使用ecology一词，以描述生物如何在环境中生活,由此产生了生物学的一个分支学科即生物生态学，简称生态学。20世纪20～30年代，社会学家借用该词，用以说明的区域位置，创立了的一个分支学科即人文区位学。 人文区位学研究流派 主要有古典区位学派和现代区位学派，后者又分为社会文化区位学派和新正统区位学派。 古典区位学派 又称。主要代表有帕克、伯吉斯和美国社会学家R.D.麦肯齐等。帕克在《人类社区：都市与人文区位学》(1952)一书中提出，人文区位学是研究人类组成的生命或低于社会层次的科学。麦肯齐则认为人文区位学是研究人类在其环境的选择力、分配力和调节力的影响作用下，在空间和时间所形成的联系的科学。古典区位学派强调，人文区位学研究的主体是人，人与动植物不同，人有创造文化并按自己的意志行事的能力。因此，人文区位学不仅要研究不同群体之间的生物关系，还要研究和有目的的人类行为所造成的区位状况。 古典区位学派强调以社区作为分析和研究的单位，认为社区是一种生态区位秩序。早期古典区位学家认为，社区是人类生存的自然环境。人类在社区中生活存在着一种关系。人们要生存就要依赖于他人，与他人发生各种各样的关系。后期古典区位学家在作进一步的研究中发现，人类在社区中生活既处于相互依存的状态中，也处于彼此的状态中。他们在某种程度上修正了共生关系的性质。 古典区位学派把区位学的观点运用于都市的分析，认为都市是一种生态区位秩序，支配都市组织的基本过程是竞争和共生在都市环境中,为了生存而彼此依赖的个体或群体同时在为匮乏的资源进行竞争，竞争关系的性质因时因地而异。都市区位的形成过程表现为：①浓缩。指既定区域内安置的同类和机构在数量方面增长的趋势。各种区位单位浓缩的程度由密度来衡量。所谓密度是同类单位在某一特定地区的数量，如每平方公里的人口等。②离散。指既定区域内同类人口和机构在数量方面下降的趋势，也由密度来衡量。③集中。指有相同职能的机构在都市中枢地带产生和发展的趋势。④分散。指人口或机构离开都市中枢位置的现象。⑤隔离。指人口和机构分别并入与自己同质的地区，这些地区彼此分离。⑥侵入。指一个群体进入另一个群体居住区域的运动过程。⑦接替。指进入另一居住区域的群体取代原有群体之后对这一地区实施的有效统治。都市区位的形成过程反映了都市的竞争和共生的复杂关系。伯吉斯在探讨都市生态秩序时，还创立了都市发展和空间组织方式的模型即同心圈理论（见）。 古典区位学派在研究方面的不足是：一是没有考虑作为人类行为原因的社会变量和次社会变量；二是有将人类生活的社会方面和次社会方面分割开来的倾向；三是这一学派强调地缘性，但地缘性是一个模糊不清的区位学原则。现代区位学家对此提出了许多批评，并改进了研究方法，避免了只用一种方法研究都市结构和土地利用问题的倾向。现代都市的变化和技术的革新对古典区位学的性质产生了巨大的冲击，并产生了现代区位学的流派。 现代区位学派 主要指社会文化区位学派和新正统区位学派。社会文化区位学派是现代区位学的主要理论流派。与古典区位学派的不同点在于，它强调文化在人类行为中的重要作用。认为文化是一种习得性行为，既可与土地和稀有资源的合理利用息息相关，也可与此毫无关系。美国社会文化区位学家W.法尔里经过对实例的区域位置分析后断言，除了次社会的自然变量外，文化变量也是区位学理论的有机组成部分。C.乔纳森通过对纽约挪威人社区地域流动的分析，也得出与法尔里一致的结论。这说明美国都市中人们的区位行为受到多种变量的影响。 新正统区位学派是现代区位学的另一个主要理论流派，代表人物有美国的A.H.霍利、J.奎因、O.D.邓肯等。新正统区位学派试图将社会生活的社会因素和次社会因素结合起来分析，强调自然经济变量对都市土地利用模式的决定作用。奎因认为，人类区位学应该专门研究劳动分工问题及其对空间分布的影响。区位学家应该把他们的研究限制在人类群体及其与环境的相互关系上。霍利则认为，区位学是研究人们如何在不断变化中维持自我、控制环境的科学,不能把它限制在狭窄的范围内他试图避免古典区位学派将社会性和次社会性截然分开的倾向，把社会文化定义为人类群体努力适应环境的方式，文化适应性应成为区位学研究的合理课题。邓肯等人利用芝加哥都市地区的职业差别、隔离、低价租房的集中与都市中心的距离等统计指数，考察了帕克关于社会地位有明显差异的人们一般在空间上互相分离的假设。指出社会现象职业区别和自然空间存在着一定的关系,并非截然分离，提出了的范畴。区位复合体由4个变量组成，即人口、组织、环境和技术,简称POET变量。一个区位系统中的各种因素都可分别归纳到这 4个变量之中，从而能够以简单的形式描述各个变量之间的关系。邓肯认为，社会性质不能与自然空间相脱离，区位系统中某一部分发生变动，必然会影响、作用到其他部分。整个区位系统结构是建立在社会体系内部各要素的相互关系基础之上的。区位系统是一个不断变化的体系，它不断进行自我调整，每一次变化之后新的调整便接踵而至。但是，大多数区位系统在调整之后的一段时间内，能保持相对的稳定。 特征与原则 人文区位学有4个基本特征:①强调环境的重要；②认为人口是研究问题的出发点；③将一个人口单元——社区视为完整的或自给自足的整体；④认为社区区域位置的各个部分的相互关系经常处于不平衡―平衡的变动状态中。 人文区位学的原则是:①相互依存的原则,即共生和共食原则。各个体由相辅相成的区别而共生，又由相辅相成的相似点而共食。一个人口群体往往是由共食和共生两种关系形成的复合体。共生的联合趋向于促进生产效率和创造性,共食联合则趋向于保护或保守行为②关键功能的原则。对于每一个包含不同功能的关系系统而言，只能通过一种或少数几种功能与环境发生关系。这一种或少数几种功能被称为关键功能。关键功能不是凝固不变的，它随着环境的变化而变化。③区别化的原则。人类社会发展的各个阶段有着不同的生产率，由此决定了关键功能分化的程度和人口单元规模的大小;同时,一种文化系统所能供养的人口多少也受生产率的制约；生产率水平是一个生产体系的发展规模和它所能供养的人口数量的决定因素。④优势的原则。社区在各个时期形成性质各异的各种部类联合体，如家庭、商业机构、工业和职业协会、宗教团体、工厂联合会等。部类联合的作用主要是维护一个社区的统治功能集团的优势地位。 研究方法的发展 20世纪30年代以来，人文区位学在理论观点上不断修改，研究方法也有新的发展。这些方法主要表现在定量技术、社会区域分析，以及模型与模拟等方面。 定量技术 指依靠计数和度量的方法。定量分析理论是30年代社会学向客观性和合理性发展的产物。现代区位学家依靠计算和统计的方法来搜集、分析资料，已经能够进行高度复杂的都市区位资料分析，在统计的数字指标基础上创立新的都市类型学和都市设计的数学模型。 社会区域分析 它是数字计算机对人文区位学产生重大影响的结果。社会区域分析是由美国的E.谢夫基和W.贝尔在20世纪40～50年代创立的一种都市区位研究方法。他们通过复杂的因素分析，找到了构成社会区域类型的3项指标。这3项指标是：①社会等级指标。通过对职业和教育的分析获得。②指标。来自妇女与儿童的比例和独家住宅的比例。③隔离指标。来自对人口构成、种族群体隔离的测量。社会区域分析虽然受到许多批评，但这一方法已在人文区位学的大量研究实践中得以成功地运用，并对都市结构的性质提出了许多有意义的见解。 模型与模拟 模型一词在社会科学中通常指关于规定或说明某一事物基本性质的概括性陈述。当模型被用于人文区位学时,模型的制作一般涉及到现代统计学数学方程式、曲线图、图表和地图等。K.施维里安划分了两类区位学模型，即区域特征区位模型和群体特征区位模型。前者有古典模型（同心圈、扇形和多核心）、因素模型（社会区域分析）和密度型，后者有居住隔离模型和群体位置模型。模拟和模型有许多共同之处，二者都试图对社会状况和社会条件中最重要的因素加以概括。在模拟中，关键的变量被用来理解条件变化带来的影响。在模型中，关键变量则被用来描述实际存在的现象。模拟方法为区位学家探索区位分布中各要素之间相互作用的规律，预测都市区位结构的未来演变等提供了重要的手段。 参考书目Amos H.Hawley, Human Ecoloy,Ronald Press, New York,1950.R.E.Park,Human Communities: The City and Human Ecoloy,Free Press,New York,1952.客体 1·与主体相对应的存在(nonego) 2·对象(coverage●object●objective●subject●subject matter●target) 3·哲学上指主体以外的客观事物，是主体认识和实践的对象 4·法律上指主体的权利和义务所指向的对象，包括物品、行为等。 5 。道义上指相对的权利

有时候我们需要使用EXCEL上的VLOOKUP功能来匹配完成任务，但是因为EXCEL能处理的数据量和处理数据的速度问题，无法通过EXCEL解决，那么这个时候我们就需要通过其他工具来解决此类问题，下面说一个使用SPSS解决此类问题的方法。 1、先把EXCEL的文档导入到SPSS上，一般xls和xlsx都是可以导入的，如果遇到不能导入的问题，可以先试着把EXCEL文档转换格式，变成csv，再试一下。 2、导入之后，通过SPSS的“数据-排序个案”对于数据表的参照列进行排序，对两个数据表都要进行排序。 3、在其中一个SPSS数据表，选择“数据-合并文件-添加变量”，通过在这个数据表中添加另一个数据表的变量来完成匹配。 4、在对话框中选择需要合并的数据集，这时候如果在SPSS打开了另一个数据集的话，就会如下图一样在“打开的数据集”中出现，这个时候，选择，然后点“继续”就可以了，如果没有打开的话，那就点击“外部SPSS Statistics数据文件”然后“浏览”打开需要合并的数据集。 5、在按照下图的1、2、3步骤，先选择“按照排序文件中的关键变量匹配个案”，然后在“已排除的变量”中选择需要匹配的参照列的变量，在本例中，就是“编码”这个变量。然后将其选择到“关键变量”上，点击“确定”继续下一个步骤。 6、弹出警告的对话框，因为前面已经对参照列进行了排序，所以不用管它，点击“确定”继续即可。 7、完成，如果需要其他格式的，再通过SPSS的另存为功能存储为EXCEL或者其他格式就可以了。 注意事项：如果在EXCEL的匹配文件中，有时间这种需求格式的变量，那么先在EXCEL中将格式变为“日期”，然后再导入SPSS中，如果不先改变格式，会出现SPSS将日期认为是字符串的情况，这样想要在SPSS中做数据分析，就无法使用这个变量了。

精溜操作中，最关键的变量应该是它的一个数据吧。

　　创建一个有效的用户画像的方法如下： 　　1、理解用户。合理的、有效的用户画像建立在对目标用户的充分理解基础之上。对用户从态度到行为，再到一些细节特征的立体数据的收集，对于建立一个生动的、具有参考价值的用户画像至关重要。收集数据的方法有很多，比如深度访谈、影随、文化探寻。方法只是手段，没有所谓的标准方法，达到收集数据、理解用户的目的即可。重要的是数据目标的确立，每个人身上有太多的属性、太多的特征、太多的故事，有些信息收集过来有可能反而会成为噪音。因此，在收集数据前，时应该先明确自己的研究范围，针对性的挖掘真实用户身上的相关信息。 　　2、寻找关键变量。关键变量是指导致用户对目标产品或服务的相关行为产生差异的核心因素。每个用户身上有很多属性、性别、年龄、家庭状态、文化水平、性格特征、互联网行为偏好、消费观、理财观、个人爱好，需要从这些众多特征中识别，哪些才是导致用户对目标产品或服务的态度及使用行为产生差异的主要原因。 　　3、聚类。关键变量是帮助用户聚类的核心维度，有了关键变量后则可以通过将每个维度上的“信息值”串联，得到用户画像的核心特征，所以接下来的工作就是回顾收集到的用户数据，将每个受访用户的行为标记在各个维度以记录该行为特征出现的概率，用以推算该信息值覆盖的用户数量。尝试连接分布在每个维度上的“信息值”，找出具有代表性的用户形象。根据经验，典型用户的分布规律一般有以下两种情况。第一是尽量合理覆盖每个变量两端的“极端信息值”，第二是尽量合理的连接用户行为集中的信息值。

现在来说，美国作为世界上唯一的超级大国，在各方面都具有非常强大的影响力，对于我们来说，外部环境最关键的一个变量肯定就是美国。

SPSS的"ComputeVariable"功能可以合并多个指标为一个变量。两个数据文件都必须事先按照关键变量值的升序排列，对于排序可参考我以前写的文章，或者搜索“spss教程：数据的排序百度经验”即可。调出相关窗口。因是横向合并，所以选择“添加变量”。已排除的变量”是两个文件中共同拥有的变量名，选择它作为“关键变量”。“新的活动数据集”是最后展示在结果中的变量名。变量名后的“*”表示当前数据编辑窗口中的变量，“+”表示指定文件中的变量。“按照排序文件中的关键变量匹配个案”中通常选择第一个，即“两个文件都提供个案”。

外生变量： 1 不受任何其他变量影响但影响他人的变量，也就是路径图中会指向任何一个其他变量，但不被任何变量以单箭头指涉的变量。 2 其变异量由不属于路径模型的其他变量所决定 3 变量之间可能具有相关，也可能相互独立

因变量可以是关键变量的。因变量是因为自变量的变化而产生的现象变化或结果，因此自变量和因变量是相互依存的，没有自变量就无所谓因变量，没有因变量也无所谓自变量。关键变量是指着重研究的自变量，是研究者重点考查对因变量有何影响的变量。

合并数据库吧？关键变量是两个库都要有的，而且要具有唯一性。

Both files provide cases是合并后的数据由原来两个数据文件共同提供。Non-active dataset is keyed table合并后数据文件中的个案仅是当前数据编辑窗口中的个案，将第二个数据文件中的其他变量合并进来。Active dataset is keyed table合并后数据文件中的个案仅是第二个数据文件中的个案，将当前数据编辑窗口中的其他变量合并进来。

（.sav文件）按照关键变量排序（关键变量必须没有重复，每个变量值能够明确的指出一个特定的C

【答案】：A、B、C、D临床心理研究技术。 临床研究中采用的策略或评估方法有：直接观察法、被试的自我报告法（利用问卷或调查表收集受试者个人报告资料）、生理（生化）测量法和实验任务的作业测量法。

2022.1.19 这个月在学梁宁老师的《产品思维30讲》和《增长思维30讲》，感触颇多。 倒不是学到了很多新知识，而是通过学习这些课程把以前了解到的知识串联了起来，进而促使我重新思考很多日常的行为和思考模式。 方法论 =底层逻辑+环境变量 前天看刘润老师的《如何有效训练商业思考能力》，刘润老师提出了一个公式： 方法论=底层逻辑+环境变量。举个文中的例子： 为什么太二酸菜鱼的店，只有4人座？ 思考这个问题的底层逻辑就是“坪效”，坪效就是门店每平方米每年创造的收入。坪效做的越高，经营效率就越高，盈利能力也越好。 提高坪效，就是经营好餐厅的底层逻辑。 影响坪效的因素很多，比如翻台率、客单价、外卖等等。知道了这些，那就为你提供了一个思考框架。 但是不同的时期影响底层逻辑的关键变量不一样。比如，在餐厅位置差不多，定位差不多，菜品差不多的时候，客单价可能对坪效的影响就比较小，翻台率影响会比较大。但是当翻台率接近极限的时候，外卖量会成为主要的影响因素。这就是关键变量。 我们想分析一个行业，有了底层逻辑就是提供了一个思考框架，再根据具体的关键变量思考应该采取的行动，这就是方法论。 还有哪些底层逻辑呢？ 我们最常用的一些思考模型有： 马斯洛需求层次理论 第一层：生理需求，呼吸、食物、水、睡眠等等。 第二层：安全需求，人身安全、健康保障等等。 第三层：归属需求，友情、爱情、性亲密。 第四层：尊重需求，自尊、信心、成就等等。 第五层：自我实现，到的、创造力、自觉性、解决问题能力等等。 正态分布和幂律分布 我们经常见到的还有正态分布和幂律分布，或者又叫做高斯法则和二八法则。举个例子说明一下：全国人的身高符合正态分布，极高或者极低的人特别少，大部分人的身高是中等。全国的财富分布符合二八原则，全国80%的财富掌握在20%的人手里。 那么怎么判断一个行业是符合正态分布还是幂律分布呢？ 有这样一个小技巧：看这个因素与其他因素有没有联系。比如身高就只和你父母的基因有关，基本上不受他人影响。但是财富，除了与你个人能力有关外，还与其他人有极大关系，和你的出生家庭、你所在的公司、城市，甚至你的长相都有关系。 我的一些底层逻辑 我给学生上课喜欢用剽悍一只猫早起总结的一个思考框架： 好老师=专业技能要过关+段子足够多+为学生着想 我每次感到迷惑的时候就会从这三方面思考。 今天从《增长思维30讲》里学到的人际关系的四个阶段：理想期、冲突期、整合期和协作期。可惜很多关系都在冲突期解散了。 组织发展的五个阶段：一个家庭、一个部落、一个村庄、一个城市、一个国家。每个阶段都有每个阶段的特点，也有这个阶段要做的事。 类似的思考框架还有很多，有人把这些思考框架叫作思考模型，其实都一样。听说股神巴菲特的合伙人芒格用90多个思考模型来思考问题。关键在于，一方面我们要注重搜集这些思考模型或者底层逻辑。另一方面我们要学着去用，要不断结合着框架去思考。 怎么去使用呢？ 其实用起来可能并不难，关键的是要用起来。关键不是你不会用，是你不一定知道，知道了不一定能想起来，想起来了不一定愿意去用，去用了才能判断会不会用。想想都不想用了。 但是实际操作起来没那么难。我总结了我使用的一些步骤仅供参考。 第一步：搜集。 很多人碰到问题不知道怎么去解决，感觉毫无头绪，其实是平时不怎么搜集思考模型造成了。就像上面思考为什么太二酸菜鱼，只有4座的桌子，如果没有思考框架，根本不知道从哪里开始解题。 所以我们平时要注意搜集，比如我们碰到哪些有用的模型，一定记得写到笔记里面，最好是经常看的笔记。这和学生解题有异曲同工之妙。很多几何题或者应用题都有专门的解题套路，如果学生不善于搜集这些套路，那么解题就会很慢，有时候根本解不出来。 第二步：列清单。 把搜集来的思考模型，列举下来定期对着清单思考。比如，我每周都会统计健身用了多长时间，因为我害怕忘记，在我看来健身是最重要的投资。时不时的我还会把剽悍一只猫和李笑来老师的一些话拿来检视自己。 第三步：经常反思。 至于你愿不愿意去用，会不会用，我觉得只要你养成了经常反思的习惯，不会不去用的，因为这些底层逻辑是你反思时非常好用的工具。 总结一下： 先弄明白什么是底层逻辑，其实底层逻辑可能是一句话，比如三人行必有我师。 其次，平时要多注意搜集底层逻辑。 最后，注意多使用这些底层逻辑，孰能生巧。

Define.xml 文件是临床试验需要提交的重要文件之一，该文件支持以机器可读的格式进行数据集元数据的交换。Define文件中有几个重要部分，我下面来一一介绍。 Tabulation Dataset 的内容包括用于提交的SDTM域的列表（图片中只截取了一小部分数据集）、域的结构、域的关键变量以及链接至SAS传输文件的链接。这里要注意域的展示顺序，按域的类别依次排列： TRIAL DESIGN, SPECIAL PURPOSE, INTERVENTIONS, EVENTS, FINDINGS, FINDINGS ABOUT, RELATIONSHIP。域的结构（Structure），我们可以参考SDTM IG中的说明，如下图： 每一个提交的SDTM数据集，都会有对应的Overview。这部分内容包括变量定义、域的关键变量、变量类型（text, integer, float, datetime, date）,来源(Origin)和受控术语（Controlled Terminology）。变量可以链接至VLM（Value Level Metadata），也可以了连接至CT（Control Terminology）。以TI数据集为例，上图展示了TI数据集的Overview的情况。变量IECAT具有受控术语，内容为 INCLUSION 、 EXCLUSION ，点击对应链接，Define文件会跳转到Controlled Terminology模块的对应位置，如下图： VLM提供了变量在具体条件下元数据的信息，包括变量名，where语句（变量子集的条件），变量类型，长度，来源，受控术语。VLM可以应用到任何具有取值列表的变量中，通常有，--TESTCD，--ORRES，--ORRESU，--STRES，--STRESU。举个例子，对于不同的LB.LBTESTCD，LB.LBORRESU具有不同类型的值。 受控术语包含一个临床试验变量的所有允许取值，通常取值范围与CRF中变量的所有可能取值一致。CT包含Code（原始值），Decode（编码值，如果有就提供）；对于CDSIC变量，还包含Alias List Code（Codelist），Alias Value Code（C-code）以及Extensible list values（扩展列表值）。 对照着例子，来讲解下。以下内容是SDTM Terminology 2020-06-26中UNIT的内容。矩形标记的值 C71620 ，是Codeist UNIT的Alias List Code值，即CDSIC对UNIT的编码；标注1 C25613 ，是 "%" 的Alias Value Code值，即CDSIC对UNIT具体值的编码；标注3 “Yes” 说明UNIT这个Codelist是可扩展的，如果研究中所用单位不在CDSIC提供的列表中，可以在Define中UNIT CT列表中添加这个值，但这个值是没有CDSIC的标准编码Alias Value Code。 数据来源: SDTM Terminology 2020-06-26 我们来看一下某个项目中 LBSTRESU 的CT列表。标注1是这个CT的CDSIC的编码；标注2是 ‘%" 这个值的CDSIC的编码；标注3处，‘ng/mL"的编码为 ‘*"，因为CDSIC提供的CT列表中并没有这个值，所以它为扩展值（Extended Value）。 Computation Algorithm描述产生变量值的方法，这些变量的来源为“Defived”。CA包括方法名称、方法类型以及方法的具体描述。 Comments是对变量的描述。如果描述的内容较短，描述就在Define.xml文件中展示；如果描述的内容较长，描述就保存在附件中作为外部文件中引用。

在很多情况下，需要表示数据集或记录之间的关系。SDTM规定了8中不同类型的关系： 可选的组别标识符变量--GRPID，用于表述这个关系。 --GRPID用于标识单个域内某一受试者的记录之间的关系 ，具体通过为--GRPID 变量分配相同的唯一字符值来表述。变量--GRPID的值可以是申办方选定的任意值，如果值具有特殊含义，在项目提交过程中，这些值应该保持一致，避免混淆。以下是SDTMIG中的举例说明： 相关记录(Related Records, RELREC)特殊目的数据集，用于描述单一受试者的独立记录之间的关系。RELREC所描述的关系是通过收集(信息)而来的，要么通过CRF上明确的参考或检查框，要么通过CRF的具体设计。例如，治疗不良事件的伴随用药，这两个数据集中对应的记录是相关的。 数据集RELREC，通过为每一条有关联的记录添加一条记录来描述相关关系；同时，也会分配一个唯一字符值来标志这个关系。数据集RELREC中的每一条记录都会含有 标志相关记录和相关关系的关键词 ，这个关键词保留在变量RELID中。表达相关关系的记录是通过关键变量STUDYID、RDOMAIN、USUBJID、IDVAR以及IDVARVAL指定的。单独的记录可以用唯一的记录标示变量，例如IDVAR 中的--SEQ 相关联；一组记录可以通过使用IDVAR 中的--GRPID 相关联。IDVARVAL 保存IDVAR 中描述变量的值。以下是SDTMIG中的3个例子： 示例1，展示了如何使用RELREC数据集关联存储在不同域中的记录，不良事件同时与伴随用药和实验检测结果相关，但实验室检测的记录与伴随用药不相关。 示例2，与示例1 的情况相同；但是，伴随用药、实验检测以及不良事件都存在关联性。 示例3，与示例2 的情况类似；但是，记录标志变量由CMSEQ换为CMGRPID，RELREC中数据集减少一条记录。 相关记录(Related Records, RELREC)数据集也可以用来描述数据集之间的关系（例如，一对多或父-子关系）。该关系是通过为每个相关数据集包含的单个记录来定义，该记录标识了数据集的关键变量(可用于关联各个记录)。只有当申办方发现有必要在相关的数据集之间分割信息时，或可能需要一起检查以便进行分析或作出适当的解释时，数据集之间的关系才应该记录在RELREC数据集中。 下面的SDTMIG v3.3中的示例，展示了如何使用RELREC数据集来表示作为两个具有一对多关系的数据集提交的相关信息。示例中，一个域中的所有记录都与另一个域中的所有记录相关，因此USUBJID和IDVARVAL都为空。 以TU、TR为例，变量TULNKID、TRLNKID的值是一个复合值(eg, per lesion ID, lesion type, evaluator, imaging method)，这样使在SDTM TU域所代表的病变与在SDTM TR域随时间进行的一次或多次评估之间的数据级关系成为可能。在肿瘤研究中，对于Target Lesions，LNKID通常格式为： "T" + Lesion Number ；对于Non-Target Lesions，LNKID通常格式为： "NT" + Lesion Number" 。 变量RELTYPE 确定数据集间的关系。允许的值可以为ONE 或MANY(受控术语)。这些信息定义了如何写入合并/联接，以及合并/联接的结果是什么。可能的组合是以下： SDTM 不允许添加新变量（与SDTM定义的标准变量相比）。因此，非标准变量以及非标准变量与一般观测类数据集(Events, Findings, Interventions)和DM数据集中主记录的关系，是通过 补充修饰特殊目的(Supplemental Qualifiers special purpose) 数据集来展示。补充修饰可以表示为包含申办方定义变量的SUPP--数据集。正如名称“补充修饰”所表达的，这个数据集是为了收集观测记录的非标准修饰语变量，具体修饰语变量的描述可以参考 SDTM介绍（1）-- 观测记录与相关术语 。 SUPP数据集的结构与RELREC数据集类似，都是使用相同的关键词设置( STUDYID、RDOMAIN、USUBJID、IDVAR、IDVARVAL )来与主记录相关联。单独的记录可以用唯一的记录标示变量，例如IDVAR 中的--SEQ 相关联；一组记录的话，可以通过使用IDVAR 中的--GRPID 相关联。IDVARVAL 保存IDVAR 中描述变量的值。 SUPP数据集变量，还包括添加的修饰变量名称(QNAM)、修饰变量的标签(QLABEL)、修饰变量的值 (QVAL)、值的出处(QORIG)以及给出值的评估人员(QEVAL) 。变量QNAM和QLABEL的常用受控术语(Controlled Terminology, CT)如下: SUPP数据集收集的信息可能既包含客观数据（通过采集而来或根据算法生成），又包含主观数据（由个人或委员会指定）。对于客观数据，变量QEVAL的值为空；对于主观数据（QORIG=Assigned），QEVAL的值会反映指定这一数值的个人或团体（e.g., "SPONSOR" or "ADJUDICATION COMMITTEE"）。 SUPP数据集也用来收集属性值(Attributions)。典型的属性值包含解释说明(Interpretation)，或者评估人员对观测记录的主观分类(Subjective Classification)，例如， 观测记录是否被认为具有临床意义 ，或 根据有效性分析的可评估性对受试者或数据进行分类的人群标志(Population Flag) 。下面看两个例子： 第一个例子，CRF EG Form中“Result Code”的信息保存到数据集中，就是EGTEST=“INTERPRETATION”， EGORRES的取值为NORMAL和ABNORMAL，是否具有临床意义的信息保留在SUPPEG数据集中，修饰符名称QNAM=“EGCLSIG”。 第二个例子，某个项目的SDTM-SPEC中，DM中的这些人群标志变量全部是设置保存到SUPP数据集中。 特殊目的备注域，Comments(CO)， 主要收集缺乏结构的自由文本注释 ，它允许递交与特定的域（例如，不良事件）相关的注释，或者那些采集在单独的与任何域无关的通用注释页面上的注释。注释可能与受试者、与受试者的一个域、或者任何域中的特定父记录有关。 备注域的结构类似于补充修饰（SUPP-）数据集，因为它使用一套相同的关键字(STUDYID, RDOMAIN, USUBJID, IDVAR 及 IDVARVAL)来识别相关记录。 除了采集在通用注释页面上的注释，所有的注释均被看作是域中采集到的数据的子记录。STUDYID, USUBJID,和DOMAIN(值为“CO”)必须有值。 RDOMAIN，IDVAR和IDVARVAL 的赋值有以下三种情况： 关于CO的CRF举例，可以参考 临床试验CRF中Form介绍23：Comments(CO)数据集 。 在某些研究中，受试者是相互关联的；在某些情况下，这些关系是很重要的。数据集RELSUB是用来描述研究中受试者之间的这类关系。受试者之间关系的最常见的案例是，孕妇接受治疗，母亲和孩子都是研究对象的研究。还有一些关于基因疾病的研究，受试者是彼此有血缘关系的人，受试者之间的关系也会记录下来。 目前工作中，我还未接触过RELSUB相关的案例，数据集的RELSUB的说明信息可以参考 SDTMIG v3.3 - 8.7 Relating Study Subjects 。 在临床研究中，有时会收集研究受试者以外的其他人的数据。这些人可能与研究本身、特定受试者或研究中使用的设备有关。“相关人员(Associated Persons)”一词用于对临床研究中的非受试者进行分类，相关人员(AP)可能是受试者的家庭成员，也可能与受试者非家族关系。例如，相关人员可能是看护者或器官捐赠者。 目前工作中，我还没有接触过AP的相关案例，若对这方面感兴趣，可以参考CDISC官方文档 Study Data Tabulation Model mplementation Guide: Associated Persons(SDTMIG - AP v1.0) 。 以上就是SDTM中数据集或记录之间的关系描述，如有疑问欢迎评论区讨论！

把那个变量PRINT出来。。。

就是实际就业环境的描述，外加目前英语专业研究生的就业期望描述，分析这两个内容的关系（connectiveness）.最好要有总结图表，社会调查，Interview...

广告界有句老话：我知道我的广告费浪费了一半，但是却不知道是哪一半？说的是广告效果难以追踪，在传统的广告媒体如电视报纸杂志等，因为缺乏有效的数据收集监控追踪方法，很难知道广告的具体转化效果，即使营销学上对该类媒体效果有一套衡量办法。随着互联网广告平台的发展，对数据的追踪有了完善的办法，得以逐步进行从广告到销售的闭环，相对准确的衡量广告投入产出。 即使现在互联网广告被越来越多的应用在企业日常宣传推广中，很多中小企业广告操作仍然是这样：企业营销部或者找个创意公司，确定一个广告创意，把这个广告创意变成文字、图片、视频、H5等营销物料，通过微信朋友圈、抖音、百度搜索等各种互联网广告平台推出去，等待用户看到广告关注购买。事后分析，这次广告ROI达标，投放成功，或者不如预期，投放失败。稍微细致点的会计算各个渠道的投入产出与品牌影响效果，下次做活动先淘汰掉使用效果比较差的渠道。 这种办法相对传统没办法做到销售闭环追踪的渠道，的确可以明确哪些渠道挣了钱，哪些渠道效果差。但这种粗放的方式仍然有很大的误差，比如统计出这一次的广告浪费在A渠道，仍没办法知道本质原因。最直接的解释是A渠道并不适合我们的行业和产品，有没有可能是本次推广的创意/活动/定价策略等让A渠道的用户看不懂或者不喜欢？所以当我们开始做广告的时候，应该做的是更细致的互联网广告管理，用科学、系统的办法来衡量广告渠道与公司品牌产品之间的产出关系。 广告渠道调整是一件系统的事，渠道作为桥梁连接着公司的产品与用户，一定要提升渠道效率效果。渠道调整包括从渠道选择到反馈统计到渠道调整到产品营销一体会的整个链条（如下图）。 本文主要是讲反馈统计并作出相应的调整，关于渠道选择和产品营销一体化可以查看之前文章。 渠道选择：【网络营销，如何选择最适合品牌的营销渠道】 产品营销一体化：【如何把产品和营销进行深入整合呢？产品营销化和营销产品化】 现在说说针对中小企业特别是没有数据中台DMP的企业，如果简单有效的统计各个渠道并针对性的做出调整以提高广告效果的常用方法。 品牌分析、用户研究、选渠道、做创意等本文不作阐述，假设品牌已经做过分析并选择相应的渠道ABC等，如何进行ABC等渠道的监测统计与渠道调整？ 一、定义关键指标 ：定义一次成功的推广，首先定义一些关键指标，比如点击率/购买率/品牌增粉等等，只有知道本次推广的目的，才能知道要达到的终点是哪里。不同的渠道对一些关键指标也有不同的侧重，比如电商平台，对完成购买这一指标更有价值，而一些品牌渠道对增粉或者品宣更有价值。这里要注意三个问题： 1、关键指标可以选择多个，来衡量一个渠道更真实的效果，但关键指标必须是参与统计的所有渠道都能准确监测的，或者A渠道的独有指标价值权重等同于B渠道的独有指标。 2、虽然有N个关键指标，每个关键指标对企业的重要性可能并不一样，这时可以为每个关键指标配一个权重，更准确的衡量渠道效果。 3、不建议使用太多关键指标，一般2-3个为宜，防止一次推广活动因为要兼顾太多的指标，而导致宣传重点模糊，顾此失彼。 二、寻找关键变量 ：除去运气、复杂人性等难以捉摸的因素，能影响到渠道宣传效果的都是特定的因素，比如标题，用户会扫一眼决定要不要打开；展示画面，根据不同投放媒体，可能是背景图或者主图或者视频等，画面可以给与用户更多的视觉冲击，引导用户的点击；投放设置，具体在版面的哪个地方、什么时间段、展现给哪些人等等。这里也要注意三个问题： 1、不要使用太多关键变量，最好是确定2-3关键变量，变量太多统计可能会非常庞大，主要变量确定了，确定结果不会出现太大偏差。 2、一个渠道内进行单个变量的变化，从而统计结果，这样才能知道这个变量对渠道的影响。 3、对于结果不明显，但是效果勉强的渠道，可以适当延长一些时间，改变关键变量进行更为深入的测试，对于有共性的结果，可以适当进行多个渠道投放，比如一个标题在多渠道被测试证明效果显著，可以进行更多渠道拓展和延长时间，不要轻易动这种经过测试比较好的变量。 三、结果反馈优化 ：经过关键变量调试，得到各种加权分，我们就可以根据实际情况进行变动调整优化，需要特别注意一点，很多时候广告受到各种外界干扰比较大，比如突然一个热点，会对单一渠道或者关键变量造出一些波动，所以长期坚持做，不断去总结反馈，不断调整测试才能越来越适合企业。 只有这样，我们才能慢慢找到适合这个行业和公司的渠道和广告策略，针对已经反复测试有效的内容，我们可以尝试进行一些营销产品化，将其固定下来，慢慢形成产品的一部分，进行更加持久有效的获客。 附：广告反馈统计表实例

项目挣值的三个关键变量：1、项目计划价值 (BCWS)；2、项目的挣值(BCWP）；3、项目实际成本(ACWP)。四个评价指标：1、费用偏差(Cost Variance-CV)：CV是指检查期间BCWP与ACWP之间的差异，计算公式为CV=BCWP-ACWP。当CV为负值时表示执行效果不佳，即实际消费费用超过预算值即超支。反之当CV为正值时表示实际消耗费用低于预算值，表示有节余或效率高，若CV=0,表示项目按计划执行；2、进度偏差(Schedule Variance-SV)：SV是指检查日期BCWP与BCWS之间的差异。其计算公式为SV=BCWP-BCWS。当SV为正值时表示进度提前，SV为负值表示进度延误。若SV=0，表明进度按计划执行；3、用执行指标(Cost Performed Index-CPI)：CPI是指挣得值与实际费用值之比。CPI=BCWP/ACWP，当 CPI>1表示低于预算，CPI<1表示超出预算，CPI=1表示实际费用与预算费用吻合。若CPI=1,表明项目费用按计划进行；4、进度执行指标(Schedule Performed Index-SPI)：SPI是指项目挣得值与计划值之比，即SPI=BCWP/BCWS，当 SPI>1表示进度提前，SPI<1表示进度延误，SPI=1表示实际进度等于计划进度。温馨提示：以上解释仅供参考，不作任何建议。应答时间：2021-12-13，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

1、打开spss以后，打开第一个要合并的数据，在菜单栏上执行：datamergefileaddvariable。2、打开合并变量对话框，点击浏览选项，找到要合并的第二个文件点击open。3、回到合并变量对话框，点击continue按钮，进行下一步设置。4、在这里，我们先看到右边的列表指的是合并变量后的数据，左侧的列表显示的是被排除的变量，这些变量之所以被排除是因为两个数据表出现了相同的变量。5要想合并变量必须制定关键变量，也就是keyvariables，因为我们的关键变量是id，这个id在newactivedataset中，选中id，点击按钮，让id变为排除变量。6、在排除变量中，选中id，点击（id×）按钮，将其添加到关键变量中。7、点击ok按钮，开始合并变量，一般会弹出警告框，点击ok即可，这样就可以把三废指标合成一个了。

你要看你的spss版本是什么，如果是spss13，那肯定不行

打开spss以后，先要打开第一个要合并的数据，然后合并变量如图所示，在菜单栏上执行：data--merge file--addvariable打开合并变量对话框，点击浏览选项，找到要合并的第二个文件找到要合并的第二个文件，然后点击open回到合并变量对话框，点击continue按钮，进行下一步设置在这里，我们先看到右边的列表指的是合并变量以后的数据，左侧的列表显示的是被排除的变量，这些变量之所以被排除是因为两个数据表出现了相同的变量。要想合并变量必须制定关键变量，也就是key variables，因为我们的关键变量是id，这个id在new active dataset中，先选中id，然后点击如图所示的按钮，让id变为排除变量接着在排除变量中，选中id，点击如图所示的按钮，将其添加到关键变量中8点击ok按钮，开始合并变量，一般会弹出警告框，点击ok即可。