二分类变量回归属于
Logistic回归属于概率型的非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。这里只讲二分类。 对于二分类的Logistic回归，因变量y只有“是、否”两个取值，记为1和0。这种值为0/1的二值品质型变量，我们称其为二分类变量。 假设在自变量x1,x2,u22ef,xpx1,x2,u22ef,xp作用下，y取“是”的概率是p，则取“否”的概率是1-p，研究的是当y取“是”发生的模率p与自变量x1,x2,u22ef,xpx1,x2,u22ef,xp的关系。
豆豆staR2023-06-08 07:36:441
二分类变量要做哑变量吗
如果是二分类变量不用设为哑变量。二分类变量是指只有两种结果的变量，通常用0和1表示，其中0表示否定或不具备某种特征，1表示肯定或具备某种特征。而01和12是两种不同的二分类变量。其中，01变量是指只包含0和1两种取值的二分类变量，表示两种互斥的状态。例如，在进行某个调查时，可以使用01变量来记录参与者是否吸烟，0表示不吸烟，1表示吸烟。而12变量则是指包含1和2两种取值的二分类变量，表示两种非互斥的状态。例如，在进行某个调查时，可以使用12变量来记录参与者的性别，1表示男性，2表示女性。由此可见，01和12的差别在于其所表示的状态是互斥的还是非互斥的。这种差别在统计学中非常重要，因为它涉及到了不同类型的变量和不同的统计方法。在实际应用中，需要根据需要选择适当的变量类型和统计方法，以便更好地处理数据并得到有意义的结果。变量概述：由于变量让你能够把程序中准备使用的每一段数据都赋给一个简短、易于记忆的名字，因此它们十分有用。变量可以保存程序运行时用户输入的数据（如使用InputBox函数在屏幕上显示一个对话框，然后把用户键入的文本保存到变量中）、特定运算的结果以及要在窗体上显示的一段数据等。简而言之，变量是用于跟踪几乎所有类型信息的简单工具。
tt白2023-06-08 07:36:441
二分的类别变量需要建立几个变量
二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。生物统计学论坛 在多重回归、Logistic回归模型中，自变量可以是连续型变量（interval variables），也可以是二项分类变量，和多分类变量。为了便于解释，对二项分类变量（如好坏、死活、发病不发病等）一般按0、1编码，一般0表示阴性或较轻情况，而1表示阳性或较严重情况。如果对二项分类变量按+1与-1编码，那么所得的logistic回归OR=exp（2beta），多重回归的beta同样增加一倍，容易造成错误的解释。因此建议尽量避免“+1”、“-1”编码形式。多分类变量又可分为有序（等级）或无序（也叫名义），如果是有序（ordinal）分类变量，一般可按对因变量影响由小到大的顺序编码为1、2、3、...，或按数据的自然大小，将它当作连续型变量处理。如果是无序的（nominal）分类变量，则需要采用哑变量（dummy variables）进行编码，下面以职业（J）为例加予以说明。 假如职业分类为工、农、商、学、兵5类，则可定义比分类数少1个，即5－1=4个哑变量
CarieVinne 2023-06-08 07:36:431
二分变量的调节变量结果怎么看
对于二分变量，假设其取值为T和F。对之建立预测模型，那么预测结果可以有以下三种表达方式：（1）预测结果为T（或预测结果为F）；（2）预测结果为T，把握程度为p（或预测结果为F，把握程度为1-p）；其中p为0到1之间的实数。（3）预测结果为取T的可能性为p。
肖振2023-06-08 07:36:431
自变量是二分变量怎么做amos信效度检验
信效度检验的步骤是： 1.数据录入， 2.依次点击分析-标度(度量)-可靠性分析 ，信度分析。 3. 每个量表维度分别进行信度分析，选中专业了解度包含的5个题目，并且进行变量选择。 4. 在模型下拉选项中选中Alpha或者α，一般默认，这个是科隆巴赫系数。 5. 点击统计选项，然后勾选打钩的内容，并且点击继续勾选选项 6： 点击确定就得到了第一个维度(专业了解度)的信度分析结果。
九万里风9
2023-06-08 07:36:431
请教二分变量在因子分析和结构方程模型的处理
。
wpBeta2023-06-08 07:36:432
一列数据为二分变量，计算这列数据的点二列相关，在spss怎么具体操作？
可以在卡方检验这里做
康康map2023-06-08 07:36:431
组别属于什么变量类型spaa
连续变量。SPSS中对变量的分类那是相当简单：标度Scale、有序Ordinal、名义Nominal。一般来说，连续变量和离散变量在SPSS中为Scale，也就是尺子那个标识;而分类变量在SPSS中为Nominal，即三个圆的标识;有序变量在SPSS中为Ordinal，即条图的标识。
NerveM
2023-06-08 07:36:421
当两列变量均为二分变量时应计算哪一种相关
当两列变量均为二分变量时应计算φ相关。区分度是指项目对所测量的心理特性的区分程度或鉴别能力，也就是项目的效度。常以高分组与低分组在该项目得分的平均数的差异表示，或以该项目得分与测验总分的相关表示。确定区分度的方法确定区分度常用的是相关法，即以项目分数与效标分数（或测验总分）的相关作为项目区分度的指标，相关越高，区分能力越好。1、二列相关。二列相关适用于两个可以连续测量的变量，但其中有一个由于某种原因被分成两个类别。2、点二列相关。点二列相关适用于一个变量为连续变量，另一个变量为二分变量的资料。当一个变量是双峰分配时。尽管它并不是真正的二分变量，这种统计方法也适用。3、四分相关。四分相关适用于两个常态的连续变量均被人为二分的资料。如果一个题目分数被二分成通过不通过，效标成绩也被分成通过与不通过，这时就会得到四个类别，从而可组成一个四格表。计算四分相关最常用的是皮尔逊的余弦公式。4、φ相关。相关的统计方法适用于两个变量都是点分配的资料，即两个变量都是二分名义变量。5、积差相关又称积距相关，是当两个变量都是正态连续变量，两者之间呈线性关系时，表示这两个变量之间的相关。
Ntou1232023-06-08 07:36:421
样本空间如何定义,变量分为几种
总量即样本空间量，变量分为两种。随机事件E的所有基本结果组成的集合为E的样本空间，样本空间的元素称为样本点，简介概率论术语，我们将随机实验E的一切可能基本结果或实验过程如取法或分配法组成的集合称为E的样本空间，分类变量可分为无序变量和有序变量两类。
水元素sl2023-06-08 07:36:411
定性变量与定量变量区别
定量变量也就是通常所说的连续量，如长度、重量、产量、人口、速度和温度等，它们是由测量或计数、统计所得到的量，这些变量具有数值特征，称为定量变量。定性变量这些量并非真有数量上的变化，而只有性质上的差异。这些量还可以分为两种，一种是有序变量，它没有数量关系，只有次序关系，如某种产品分为一等品、二等品、三等品等，矿石的质量分为贫矿和富矿；另一种是名义变量，这种变量既无等级关系，也无数量关系，如天气（阴、晴）、性别（男、女）、职业（工人、农民、教师、干部）和产品的型号等。所以，一个是连续型变量一个是离散型变量
kikcik2023-06-08 07:36:403
总体变量，定性变量，定量变量，随机变量都是什么意思啊~~~？ 麻烦高手解释下~
回归分析中对自变量的要求比较宽松,可以是服从正态分布的随机变量,也可以是分类变量及有序变量,参与回归方程的估计时需首先对分类变量和有序变量赋值.实际应用中,分类变量的赋值存在较多的误用,势必导致错误的分析结果.本文给出了最普遍发生的定性变量被错误赋值的情形,剖析了错误的原因,指出对分析结果的严重歪曲.文中阐述了哑变量设置的具体方法和结果的解释,旨在指导读者采用正确的赋值方法,对分类变量采用多个派生的哑变量参与建模计算,从而得到合理的回归分析结果.
西柚不是西游2023-06-08 07:36:401
spss做有序多类logistic回归前对自变量都要做什么处理
你说的是wald吗?那是wald卡方值，等于b除以它的标准误（s.e.）的平方值，所以这个值是用于对回归系数显著性进行检验的。显著性去看sig就好了
北境漫步2023-06-08 07:36:402
累计地区生产总值是哪种变量类型
有序变量。地区生产总值是指本地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。地区生产总值等于各产业增加值之和。地区生产总值也可以称为地区GDP。CarieVinne 2023-06-08 07:36:401
样本空间是如何定义的,变量分几种
样本空间根据事件集合定义，变量分为有序和无序两种。序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别，对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量各等级的频数表，所得资料称为等级资料，变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。
苏萦2023-06-08 07:36:391
请教专业人士：因变量和自变量都为1、2、3的那种分类变量，其中因变量为有序变量，适用什么模型？
遇到同样的问题，请问解决了吗
大鱼炖火锅2023-06-08 07:36:393
怎么对discrete变量和continuous变量作相关
（变量分为定性和定量两类，其中定性变量又分为分类变量和有序变量；定量变量分为离散型和连续型）continuous data(连续数据)discrete data(离散数据)【discrete data are produced when a variable can take only certain fixed values.】【continous data are produced when a variable can be take any value between two values.】【离散数据是在一个变量只能取某些固定值时产生的连续数据是在一个变量可以在两个值间取任意值时产生比如1、2、3这样的自然数就是离散数据，因为它是特定的自然数值而比如[1,2]这个区间就是连续的，因为它可以取一到二之间的任意值】--------------------------------------------------------------分类变量里分为有序和无序。ordinal data (有序变量)（等级）有序分类变量是指各类别之间有程度的差别。如优良中差；±、+、++、+++nominal data(名义变量)（也叫名义）属性之间无程度和顺序的差别，例如二项分类，性别（男、女），药物反应（阴性、阳性）等。例如多项分类，血型（ O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。===========================统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。··定距型数据（Scale）通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；··定序型数据（Ordinal）具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A B C表示等。这里，无论是数值型的1、2 、3 还是字符型的A B C ，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为，低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；··定类型数据（Nominal）是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、 2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉"‘回"‘满"等字符表示等。这里，无论是数值型的1、 2 还是字符型的‘汉"‘回"‘满"，都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。
凡尘2023-06-08 07:36:392
SPSS中“是”“否”为什么变量类型
什么意思，没看懂你这句话我替别人做这类的数据分析蛮多的
拌三丝2023-06-08 07:36:392
身高是什么变量
身高属于自变量，他不随着别的变量的变化而变化，所以他是一个独自的个体。
此后故乡只2023-06-08 07:36:382
自变量为无序变量，因变量为有序变量，在spss中用什么统计分析
这要根据你的研究目的 比如自变量是组别 ，因变量是效果（痊愈、好转、无效），如果想看不同组别效果有无差异的话 可以考虑用秩和检验如果做回归分析的话 可以考虑有序logistic回归肖振2023-06-08 07:36:381
三组有序分类变量用什么检验
Kendall"sW检验。根据查询公开信息显示，根据研究设计，认为三组有序分类变量研究符合Kendall"sW检验的3项假设，可以采用该方法进行一致性评价。有序分类变量，是指其取值的各类别之间存在着程度上的差别。
余辉2023-06-08 07:36:371
什么是纪检工作两个定量一个变量？
定量变量 也就是通常所说的连续量，如长度、重量、产量、人口、速度和温度等，它们是由测量或计数、统计所得到的量，这些变量具有数值特征，称为定量变量。定性变量 这些量并非真有数量上的变化，而只有性质上的差异。这些量还可以分为两种，一种是有序变量，它没有数量关系，只有次序关系，如某种产品分为一等品、二等品、三等品等，矿石的质量分为贫矿和富矿；另一种是名义变量，这种变量既无等级关系，也无数量关系，如天气（阴、晴）、性别（男、女）、职业（工人、农民、教师、干部）和产品的型号等。
meira2023-06-08 07:36:371
职工人数属于定性变量吗?
职工人数不属于定性变量，属于定量变量。定量变量也就是通常所说的连续量，如长度、重量、产量、人口、速度和温度等，它们是由测量或计数、统计所得到的量，这些变量具有数值特征，称为定量变量。这些量并非真有数量上的变化，而只有性质上的差异。这些量还可以分为两种，一种是有序变量，它没有数量关系，只有次序关系，如某种产品分为一等品、二等品、三等品等，矿石的质量分为贫矿和富矿；另一种是名义变量，这种变量既无等级关系，也无数量关系，如天气（阴、晴）、性别（男、女）、职业（工人、农民、教师、干部）和产品的型号等。定性变量（qualitative variable）又名分类变量 ( categorical variable ): 观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时，一般是用非数字来表达其类别。
铁血嘟嘟2023-06-08 07:36:371
有序变量应该如何放置
按等级顺序放置。有序变量应先按等级顺序放置，清点各组的观察单位个数，编制有序变量(各等级)的频数表，所得资料称为等级资料。有序分类变量，是指其取值的各类别之间存在着程度上的差别，给人以“半定量”的感觉，因此也称为等级变量。是根据取值特征而分类的一种定性变量。
u投在线2023-06-08 07:36:361
spss17.0中的变量类型中有序变量,名义变量和度量变量有什么区别吗
有序是指等级分类变量,名义就是不分等级的分类变量,度量就是连续变量
hi投2023-06-08 07:36:361
spss17.0中的变量类型中有序变量，名义变量和度量变量有什么区别吗
有序是指等级分类变量，名义就是不分等级的分类变量，度量就是连续变量
Jm-R2023-06-08 07:36:361
因变量为有序多分类变量如何用Mplus做路径分析
将因变量定义为categorical分类变量即可。
mlhxueli
2023-06-08 07:36:361
如何使用spss软件做有序分类变量的Logistic回归分析
这个有序多分类变量是自变量还是因变量啊？自变量的话看似然比检验，显著的话就不能当作数值型变量，而需要当作分类变量来做，转换成哑变量；因变量的话用multinomial logistic来做。苏萦2023-06-08 07:36:352
有序多分类变量一定是偏态分布吗
不是。有序多分类变量每改变一个单位的时候，结局风险增加倍数相同。每改变一个等级，对结局贡献相同或相似。
FinCloud2023-06-08 07:36:351
企业规模是有序分类变量吗
是。企业的有序分类变量，是指企业取值的各类别之间存在着程度上的差别，给人以“半定量”的感觉，因此也称为企业等级变量。企业规模的可大可小，就是有序分类变量。企业是指以盈利为目的，运用各种生产要素，向市场提供商品或服务，实行自主经营、自负盈亏、独立核算的法人或其他社会经济组织。西柚不是西游2023-06-08 07:36:351
有序分类变量和等级变量有什么区别？
这个有序多分类变量是自变量还是因变量啊？自变量的话看似然比检验，显著的话就不能当作数值型变量，而需要当作分类变量来做，转换成哑变量；因变量的话用multinomial logistic来做。肖振2023-06-08 07:36:351
职称在测量变量中是有序测量吗
职称在测量变量中是有序测量有序测量属于定性变量的范围，但由于其变量具有等级顺序，具有“半定量”的属性。 比如，职称、能力测定等有序测量可按等级分为初级、中级、高级，并可通过变量转换的方式，转换为标度测量，比如为初级赋值为1、中级赋值为2、高级赋值为3等。名义 ：当变量值表示不具有内在等级的类别时（或者是不具有固有的类别顺序的分类数据），该变量可以作为名义变量；例如，雇员任职的公司部门。名义变量的示例包括地区、邮政编码和宗教信仰。有序 ：当变量值表示带有某种内在等级的类别时，该变量可以作为有序变量；例如，从十分不满意到十分满意的服务满意度水平。有序变量的示例包括表示满意度或可信度的态度分数和优先选择评分。标度：当区间或比率刻度度量的数据，其中数据值既表示值的顺序，也表示值之间的距离。例如，72,195 美元的薪金比 52,398 美元的薪金高，这两个值之间的距离是 19,797 美元。也称为定量或连续数据。CarieVinne 2023-06-08 07:36:341
分类变量总体有意义，哑变量检验无意义什么原因
回归分析中对自变量的要求比较宽松,可以是服从正态分布的随机变量,也可以是分类变量及有序变量,参与回归方程的估计时需首先对分类变量和有序变量赋值.实际应用中,分类变量的赋值存在较多的误用,势必导致错误的分析结果.本文给出了最普遍发生的定性变量被错误赋值的情形,剖析了错误的原因,指出对分析结果的严重歪曲.文中阐述了哑变量设置的具体方法和结果的解释,旨在指导读者采用正确的赋值方法,对分类变量采用多个派生的哑变量参与建模计算,从而得到合理的回归分析结果.
再也不做站长了2023-06-08 07:36:341
spss17.0中的变量类型中有序变量,名义变量和度量变量有什么区别吗?
这是统计学第一课的基础知识，翻翻书吧Ntou1232023-06-08 07:36:341
下列统计变量中，属于定量变量的是（ ）
【答案】B【答案解析】本题考查定量变量。当变量的取值是数值时，该变量被称为定量变量或数量变量。参见教材P165.凡尘2023-06-08 07:36:331
是有序变量，可以用logistic做回归吗
是否可以用logistic回归的主要依据是应变量是否属于分类变量，如果应变量是计量的连续性数据，那就只能用普通线性或者其他的非线性回归，不能用logistic回归。如果你的应变量是二分类或者多分类，才可以用logistic回归此后故乡只2023-06-08 07:36:332
spss中因变量为有序分类变量时,可以使用方差分析吗
不可以的，anova是针对continuous data的wpBeta2023-06-08 07:36:321
变量的类型按尺度划分有
分类变量（Nominal/Categorical Variable）分类变量，有时候也被称为名义变量，一般指两个及以上的分类，但是本身没有等级顺序之分。举个栗子，性别就是一个只有两个分类的变量（男同学和女同学）；头发的颜色也是一个分类变量，黑的、红的、黄的、蓝的……（各种假发的颜色，嘿嘿~~~），对于这些变量你是无法给他们排排序（红的最漂亮，开玩笑，蓝的才最漂亮）。看（吃）了上面的栗子，相信大家对于没有等级顺序特点的分类变量印象深刻！但是这里要注意两个原则：① 不同类别之间要互相排斥，也就是说每个研究对象只能归到一类；② 所有研究对象均有归属，不可遗落。比如说上面提到性别（男 or 女）；包含了性别的全部类别，同时不同类别之间又具有排斥性。有序变量（Ordinal Variable）有序变量和分类变量长得有点儿像，但是两者还是有明显的区别。有序变量是指分类数大于等于3，且类别之间存在序次关系的响应变量。在对此类资料进行统计分析的过程中，我们发现，有序变量的“类间距”并不相等，也就是各类型之间的稀疏程度并不是均匀的。再举个栗子，假设你手里的数据有一个变量——经济水平，有三个分类（低、中、高）。首先，你可以把调查人群按照经济收入水平分为低、中、高收入人群（想想自己还在低收入中游荡……），然后你还可以根据收入的高低，给调查对象排序。还有一个大家比较熟悉的经济收入的孪生兄弟——教育水平（小学、中学、大学、研究生）。即使我们可以将教育水平从小到大进行排序，但是实际上每个教育水平之间差距并不是简单的相等。一般情况下，我们对不同的教育水平会分别赋值1、2、3、4，进而比较小学“1”和中学“2”，中学“2”和大学“3”，或者大学“3”和研究生“4”之间的差别。相信有小伙伴会发现，这里的小学“1”和中学“2”的差距有可能大于中学“2”和大学“3”的差距（学习要从娃娃抓起，还是很正确的~~~）。在这个栗子中，我们虽然满以为很正确地将调查人群按照教育水平分类赋值，但是事实上，不同赋值并不能反映教育水平之间的实际差距。如果有小伙伴将其作等距对待，这样的处理则往往是粗糙而不精确的。定距变量（
LuckySXyd2023-06-08 07:36:321
logistic 回归结果中的有序变量怎么解释
二元logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴每增加一个等级，发病危险增加多少肖振2023-06-08 07:36:321
有序类别变量要标准化吗
不要。有序类别变量不要标准化，如果你的数据全是现在的这种1-5编码的有序类别变量，不用对原始数据进行标准化。只需保证控制变量中的连续变量近似服从正态分布即可。九万里风9
2023-06-08 07:36:321
logistic 回归结果中的有序变量怎么解释
是需要用有序Logistic回归。 自变量可既可以是计量资料，也可以是等级资料。但从实际来看，很少有直接用计量资料的。大多数都是等级资料，这主要是从实用角度来考虑的。比如年龄与胃癌的关系，如果作为连续型资料进行分析，可以求出一个OR值，假设为1.3。它的含义就是年龄每增加一岁，胃癌的发生危险增加1.3倍。而现实情况中，很难做到这么准确和精细。我们更想了解的是老年人的危险比青年人高多少，40岁的人比30岁的人的危险高多少，这些是更为实际的。因此，如果我们把年龄划分一下，比如，每十岁一个年龄组，作为等级资料进行分析，可能解释起来就更为容易一些，也更加符合实际一些。 需要注意的是：选入协变量框的自变量必须是计量资料。如果没有计量资料，那么就将所有自变量全部输入因子框即可。豆豆staR2023-06-08 07:36:311
如何在多个有序变量中寻找多个关键字
先找数组1和数组2的相同的元素，再找相同的元素这个交集与数组3的交集，依此类推，就可以找到多个数组中相同的元素。 数组，就是相同数据类型的元素按一定顺序排列的集合，就是把有限个类型相同的变量用一个名字命名，然后用编号区分他们的变量的集合，这个名字称为数组名，编号称为下标。组成数组的各个变量称为数组的分量，也称为数组的元素，有时也称为下标变量。数组是在程序设计中，为了处理方便， 把具有相同类型的若干变量按有序的形式组织起来的一种形式。这些按序排列的同类数据元素的集合称为数组。 栈内存 在方法中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量都在方法的栈内存中分配，当在一段代码中定义一个变量时，java就在栈内存中为这个变量分配内存空间，当超出变量的作用域后，java会自动释放掉为该变量所分配的内存空间。 堆内存 堆内存用来存放由new运算符创建的对象和数组，在堆中分配的内存，由java虚拟机的自动垃圾回收器来管理。在堆中创建了一个数组或对象后，同时还在栈内存中定义一个特殊的变量。让栈内存中的这个变量的取值等于数组或者对象在堆内存中的首地址，栈中的这个变量就成了数组或对象的引用变量，引用变量实际上保存的是数组或对象在堆内存中的地址（也称为对象的句柄），以后就可以在程序中使用栈的引用变量来访问堆中的数组或对象。铁血嘟嘟2023-06-08 07:36:311
spss17.0中的变量类型中有序变量,名义变量和度量变量有什么区别吗
度量一般定义数据名义一般定义地位平等的，如男、女有序定义地位有差别的，如收入1000~2000,2000~3000等1=“一年以下”；2="2-5年”3="5年以上"属于有序；1="男",2="女"属于名义变量。理解是对的
阿啵呲嘚2023-06-08 07:36:312
被解释变量为有序变量用什么模型
被解释变量为有序变量用Probit模型。根据查询相关公开信息显示，最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0，1变量，事件发生的概率是依赖于解释变量，即P（Y=1=f(X)，也就是说，Y=1的概率是一个关于X的函数，Probit模型是一种线性模型，特点是服从正态分布。豆豆staR2023-06-08 07:36:311
有序分类变量有哪些
有序分类的变量:年龄，学历，婚姻状况，就业情况，家庭人口数。有序分类变量，是指其取值的各类别之间存在着程度上的差别，给人以“半定量”的感觉，因此也称为等级变量。变量（variable）是观测单位的某种特征或属性，变量的观测值就是所谓的变量值，有时也称数据或资料(data)。更准确地讲，数据或资料是由具有若干变量值的观测单位所组成的。有序分类变量（ordinal categorical variable）是统计学中，根据取值特征而分类的一种定性变量。所谓有序分类变量，是指其取值的各类别之间存在着程度上的差别，给人以“半定量”的感觉，因此也称为等级变量，如学历（文盲、小学、初中、高中、大学、研究生等）。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料称为等级资料。
无尘剑
2023-06-08 07:36:301
有序变量要标准化吗
要。有序变量：天气类型列入，和适合取均值，容易分类时候有分歧，而且一些数值大的要标准化。
墨然殇2023-06-08 07:36:301
护理研究中的变量有哪些是什么
在临床科学实践中，统计学作为一门方法学，贯穿于整个临床研究的过程，从研究设计、数据收集和整理、数据分析，结果的展示和解释，直至最后论文的发表，都需要统计学知识的支持。在进行资料的统计分析之前，必须辨别清楚研究变量的类型，然后根据研究目的和变量类型选择适当的统计分析方法。本期我们将从变量的基本概念、变量的类型、数据类型的转换等方面进行介绍。下期我们将以非常简明的方式介绍不同类型变量统计分析方法的选择，敬请关注。临床数据的收集以字段或者变量记录于数据库中，此处所提临床数据类型，实际上说的是变量的类型。变量可根据其特征进行分类，分类方法也较多，例如从因果关系角度而分为自变量和因变量，按数学特征而有随机变量之名。了解变量的基本概念和类别很重要，因为不同类别变量应采用不同的统计方法进行分析。1基本概念具体临床观察项目与数据库中的变量名、标注等举例如表1所示。表一注：表1来自刘建平主编的《循证中医药临床研究方法》2变量的类型我们参考相关统计学知识对资料类型的相关知识点进行了整理，根据研究需要将资料分为定量资料、定性资料两大类，等级资料作为半定量资料也对此进行了补充说明。资料的具体类型如下图所示。2.1 定量资料（quantitative data ）又称为计量资料（measurement data）或数值变量（numerical variable）。为观测每个单位某个指标的大小而获得的资料。其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。根据其观测取值是否连续又可分为连续型或离散型两类。2.2 定性资料（qualitative data ）又称计数资料（enumeration data）或无序分类变量，亦称名义变量（nominal variable）资料，为将观察单位按照某种属性或者类别分别计数，分组汇总各组观察单位数后而得到的资料。其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别，如试验结果的阴性阳性，家族史的有无等，分为两种情况：2.3 等级资料：等级资料（ranked data）又称为半定量资料（Semi-quantitative data），或有序分类变量（Ordinal categorical variable）资料。为将观察单位按照某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分类汇总各组观察单位数后而得到的资料，其变量值具有半定量性质，表现为等级大小或属性程度。如观察用某药治疗某病患者的疗效，以每名患者为观察单位，结果可分为治愈、显效、好转、无效四级等。3数据类型的转换在资料分析时，不同类型变量的数据可以根据分析需要进行转换。通常变量数据转换采用包含信息量从高到低的方式进行。根据研究需要可以将定量变量转化为定性变量。但是，由定性变量无法再转换为原来的定量变量，因此在搜集数据阶段应尽可能搜集定量数据，定量数据所包含的信息比定性数据更丰富。
善士六合2023-06-08 07:36:291
每周购买次数属于什么变量
无序分类变量。每周都没有规则的购买，可能一周都不购买就属于无序分类变量。拌三丝2023-06-08 07:36:291
数值变量的特点是可数和不可加正确吗
不对。值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量（continuous）在一定区间内可以任意取值，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。分类变量又可以分为下面两类：有序分类变量（ordinal）描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量（nominal）取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。 多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无需分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。
北营2023-06-08 07:36:291
spss17.0中的变量类型中有序变量,名义变量和度量变量有什么区别吗
度量一般定义数据名义一般定义地位平等的，如男、女有序定义地位有差别的，如收入1000~2000,2000~3000等1=“一年以下”；2="2-5年”3="5年以上"属于有序；1="男",2="女"属于名义变量。理解是对的善士六合2023-06-08 07:36:294
因变量是分类变量，自变量有连续变量也有分类变量，用SPSS的什么方法做分析？
应该用logistic回归。前提是设计好变量类型。使用有序Logistic进行回归分析时，需要考虑4个假设：假设1：因变量唯一，且为有序多分类变量，如血压水平可以分为高、中、低；某病的治疗效果分为痊愈、有效、无效等。假设2：存在一个或多个自变量，可为连续、有序多分类或无序分类变量。假设3：自变量之间无多重共线性。假设4：模型满足比例优势假设。意思是无论因变量的分割点在什么位置，模型中各个自变量对因变量的影响不变，也就是自变量对因变量的回归系数与分割点无关。有序多分类的Logistic回归原理是将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归。例如本例中因变量患者满意度有4个等级，分析时拆分为三个二元Logistic回归，分别为(0 vs 1+2+3) 、(0+1 vs 2+3)和(0+1+2 vs 3)，均是较低级与较高级对比。在有序多分类Logistic回归中，假设几个二元Logistic回归的自变量系数相等，仅常数项不等。结果也只输出一组自变量的系数。因此，有序多分类的Logistic回归模型，必须对自变量系数相等的假设（即比例优势假设）进行检验（又称平行线检验）。如果不满足该假设，则考虑使用无序多分类Logistic回归。假设1-2都是对研究设计的假设，需要研究者根据研究设计进行判断。经过分析，本研究符合假设1和假设2，那么应该如何检验假设3、假设4，并进行有序Logistic回归呢？大鱼炖火锅2023-06-08 07:36:281
spss 变量视图 列是什么意思
是指该变量的列宽，你可以试着做列的数值的改变，回到数据视图中当中就会很明显，看到列宽已经改变了。meira2023-06-08 07:36:273
如何对两个无序的多分类变量进行交互作用分析
Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，九万里风9
2023-06-08 07:36:271
什么叫分类变量
分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量，其作用是将调查响应者分群。描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别。大部分分类变量也就是描述变量。变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析；若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析（资料是根据临床数据得出）。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料（定量资料）分析。扩展资料：无序分类变量（unordered categorical variable）是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。，它又可分为：①二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；②多项分类，如血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。有序分类变量（ordinal categorical variable）各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、+、++、+++分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料称为等级资料。参考资料：百度百科-分类变量wpBeta2023-06-08 07:36:271
分类变量资料能不能进行相关分析？
我现在正在做统计分析，有个地方涉及到分类变量的相关性问题，我不知道两个分类资料间能不能做相关分析。请高手指点一下了！mlhxueli
2023-06-08 07:36:264
企业成立日期是分类变量么
是。1、无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料。2、有序分类变量各类别之间有程度的差别。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表。FinCloud2023-06-08 07:36:261
在统计数据表中,既可能有分类变量也可能有数值变量对吗
在统计数据表中,既可能有分类变量也可能有数值变量对。数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量(variables)大致可以分为数值变量(numrical)和分类变量(categorical)。离散型变量(discrete)值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量(continuous)在一定区间内可以任意取值，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有真零点的概念，所以可以进行乘除操作。有序分类变量(ordinal)描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量(nominal)取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量?二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。
gitcloud2023-06-08 07:36:251
什么叫分类变量
所谓分类变量就是比如性别，是分类的，因为分成了男女，中间不可能有过渡连接的，类与类之间是断裂的再比如民族也是分类的，这些属于自然分段当然有人为分类，比如年龄分段、身高分高中低的范围等]tt白2023-06-08 07:36:255
企业类型能作为实证变量吗
企业类型不能作为实证变量，属于有序变量1、无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。它又可分为：二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。2、有序分类变量各类别之间有程度的差别。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料称为等级资料。
小白2023-06-08 07:36:251
定义变量中的序号什么意思
1、“序号”一般是用来定义等级差别的，例如对某个餐厅满意度，就可以用序号来表示，1、2和3分别代表满意，一般和不满意。2、“名义”一般是用来代表某物的一个属性，没有任何比较排序的意义，只是说这个物有这个属性而已，例如人有男女之分，还有你说的“工号”也只代表工人的一个属性而已。3、“度量”则表示可以不仅可以进行排序而且还能对结果进行加减的一种属性，例如“职工收入”，“体重”等等。SPSS中常用专有名词解释：1、变量视图：变量视图用于管理变量的属性，包括变量名称，类型，标签，缺失值，度量标准等属性。2、数据视图：数据视图用于管理录入的数据，一行表示一条记录在不同变量下的值，一列表示相同的变量在不同记录中的值。3、变量类型：SPSS主要包括 3 种类型，分别是：数值型，字符型和日期型，度量标准：在SPSS 中，按照对事物描述的精确程度，可以将变量分为 3 种度量标准，度量（Scale），名义（Nominal），序号（Ordinal），因为不同的变量度量标准适用不同的统计模型，因此正确定义一个变量的度量标准很重要。4、度量（Scale）变量：通常也称为连续变量，表示变量的值通常是连续的，无界限的，如员工收入，企业销售额等。“度量”则表示可以不仅可以进行排序而且还能对结果进行加减的一种属性，例如“职工收入”，“体重”等等。5、名义（Nominal）变量：通常也称为无序分类变量，表示变量的值是离散的，相对有限个数的，通常变量值的个数不超过 10 个，但值之间没有顺序关系的，如性别。“名义”一般是用来代表某物的一个属性，没有任何比较排序的意义，只是说这个物有这个属性而已，例如人有男女之分，还有你说的“工号”也只代表工人的一个属性而已。6、序号（Ordinal）变量：通常也称为有序分类变量，表示变量的值是离散的，相对有限个数的，但值之间是有顺序关系的，如教育水平取值有：1 — 8 年，2 — 10 年，3 — 15 年，这些值之间存在顺序大小关系。“序号”一般是用来定义等级差别的，例如对某个餐厅满意度，就可以用序号来表示，1、2和3分别代表满意，一般和不满意。无尘剑
2023-06-08 07:36:251
什么叫分类变量
分类变量_百度百科分类变量＂ 在学术文献中的解释 1、分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量,其作用是将调查响应者分群.描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别.大部分分类变量...]
黑桃花2023-06-08 07:36:246
什么叫分类变量
分类变量_百度百科分类变量＂在学术文献中的解释1、分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量,其作用是将调查响应者分群.描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别.大部分分类变量...]北境漫步2023-06-08 07:36:245
什么叫分类变量
分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量，其作用是将调查响应者分群。描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别。大部分分类变量也就是描述变量。变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析；若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析（资料是根据临床数据得出）。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料（定量资料）分析。扩展资料：无序分类变量（unorderedcategoricalvariable）是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。，它又可分为：①二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；②多项分类，如血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。有序分类变量（ordinalcategoricalvariable）各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、+、++、+++分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料称为等级资料。参考资料：百度百科-分类变量小白2023-06-08 07:36:241
某医生研究某药对甲肝的疗效，以是否治愈为观察指标，属何种变量？（ ）
【答案】：C分类变量：其变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。分类变量可分为无序变量和有序变量两类。无序分类变量（unordered?categorical?variable）是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。它又可分为二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；②多项分类，如血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。
北有云溪2023-06-08 07:36:231
专业属于什么变量类型
无序分类变量。无序分类变量（nominal）：取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量（ordinal）：描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢。有序分类变量和无需分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。
苏州马小云2023-06-08 07:36:231
在统计数据表中,即可能有分类变量也可能有数值变量对吗
在统计数据表中,既可能有分类变量也可能有数值变量对。数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量(variables)大致可以分为数值变量(numrical)和分类变量(categorical)。离散型变量(discrete)值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量(continuous)在一定区间内可以任意取值，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有真零点的概念，所以可以进行乘除操作。有序分类变量(ordinal)描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量(nominal)取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量?二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。无尘剑
2023-06-08 07:36:231
常用来衡量两变量是否相关的量有哪些
我看了一下百度知道的解释，觉得意思差不多：有序变量就是指可以用具体数字序列来衡量的变量，表示了样本间程度的差别。比如年龄，工资水平，人数之类的。而且也可以用+和-来表示增加或者减少。名义变量也可以称作“无序变量”或者“虚拟变量”。这些一般是用来表示样本间的属性差别。比如年龄、性别、人种（黑人、白人、黄人）。一般来说，有序变量的数值可以是某个定义下的任意数值。比如工资可以是1000块到10000块，因此，有序变量X=1000，X=1001.....X=10000。因此理论上变量X的赋值是1000-10000之间的任意数；而名义变量的值只能是某一定义下的某几个值。比如性别只有男、女之分。那么名义变量D=1，代表男人，D=0，代表女人，因此该变量D只能有这两个值1、0。那么如何将他们引入回归模型呢？其实名义变量和有序变量都是可以作为自变量，但据个人了解，只有有序变量能够做因变量。处理的理论我说不太清楚，给你举个例子：比如，我想要研究CPI受什么因素的影响，例如GDP。如果只考虑有序变量，那么可以建立模型CPI=C+a*GDPC是常数项，也就是假定GDP=0时，CPI会是多少；a是GDP与CPI的相关系数，也就是GDP若变化1个单位，CPI就会变化a个单位。也就是GDP能以什么程度影响CPI。但这样的模型显然太简单，不可能反应现实情况。那么此时，就可以引入一些名义变量，或者称之为“虚拟变量”。例如设某季度变量为D。D=0代表第一个季度的情况，也就是1-3月；D=1代表第二个季度的情况，也就是4-6月；D=2代表第三个季度的情况，也就是7-9月；D=3代表第四个季度的情况，也就是10-12月。现在将变量D引入回归模型，就变成了CPI=C+a*GDP+b*D下面把D的赋值分别代入方程:当D=0时，CPI=C+a*GDP，也就是第一个季度的CPI是这么多；同理，当D=1时，CPI=C+a*GDP+b，也就是第二个季度的CPI值；当D=2时，CPI=C+a*GDP+2b，也就是第三个季度的CPI值；当D=3时，CPI=C+a*GDP+3b，也就是第四个季度的CPI值。那么，系数b的意思就是除了GDP的影响之外，季度也会对CPI产生影响，而b就是某一个季度，CPI额外增加或减少的值。在确定了系数的具体数值之后，就可以检验其显著性了，例如t-检验之类的，就不多说了。以上就是我自己对于这两种变量的定义和应用的理解，希望能对你有帮助。meira2023-06-08 07:36:231
2组3分类有序变量怎么比较
2组3分类有序变量怎么比较如下连续性的变量：比如，身高，体重，化验值等等，这些变量的特点可以有小数点，可以直接录入；2. 分类变量：其变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。实际上在调研当中运用最多的就是分类变量，可分为无序变量和有序变量两类。①无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别，例如二项分类，性别（男、女），药物反应（阴性、阳性）等。例如多项分类，血型（ O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。②有序分类变量是指各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、+、++、+++分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。阿啵呲嘚2023-06-08 07:36:221
无序分类变量的相关性是用卡方检验做还是看spearman
用卡方检验做meira2023-06-08 07:36:222
2组3分类有序变量怎么比较
2组3分类有序变量怎么比较如下连续性的变量：比如，身高，体重，化验值等等，这些变量的特点可以有小数点，可以直接录入；2. 分类变量：其变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。实际上在调研当中运用最多的就是分类变量，可分为无序变量和有序变量两类。①无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别，例如二项分类，性别（男、女），药物反应（阴性、阳性）等。例如多项分类，血型（ O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。②有序分类变量是指各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、+、++、+++分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。
人类地板流精华2023-06-08 07:36:221
名义和有序变量的应用（能否作因变量？能否作自变量？如果能如何处理？）
我看了一下百度知道的解释，觉得意思差不多：有序变量就是指可以用具体数字序列来衡量的变量，表示了样本间程度的差别。比如年龄，工资水平，人数之类的。而且也可以用+和-来表示增加或者减少。名义变量也可以称作“无序变量”或者“虚拟变量”。这些一般是用来表示样本间的属性差别。比如年龄、性别、人种（黑人、白人、黄人）。一般来说，有序变量的数值可以是某个定义下的任意数值。比如工资可以是1000块到10000块，因此，有序变量X=1000，X=1001.....X=10000。因此理论上变量X的赋值是1000-10000之间的任意数；而名义变量的值只能是某一定义下的某几个值。比如性别只有男、女之分。那么名义变量D=1，代表男人，D=0，代表女人，因此该变量D只能有这两个值1、0。那么如何将他们引入回归模型呢？其实名义变量和有序变量都是可以作为自变量，但据个人了解，只有有序变量能够做因变量。处理的理论我说不太清楚，给你举个例子：比如，我想要研究CPI受什么因素的影响，例如GDP。如果只考虑有序变量，那么可以建立模型CPI=C+a*GDPC是常数项，也就是假定GDP=0时，CPI会是多少；a是GDP与CPI的相关系数，也就是GDP若变化1个单位，CPI就会变化a个单位。也就是GDP能以什么程度影响CPI。但这样的模型显然太简单，不可能反应现实情况。那么此时，就可以引入一些名义变量，或者称之为“虚拟变量”。例如设某季度变量为D。D=0代表第一个季度的情况，也就是1-3月；D=1代表第二个季度的情况，也就是4-6月；D=2代表第三个季度的情况，也就是7-9月；D=3代表第四个季度的情况，也就是10-12月。现在将变量D引入回归模型，就变成了CPI=C+a*GDP+b*D下面把D的赋值分别代入方程:当D=0时，CPI=C+a*GDP，也就是第一个季度的CPI是这么多；同理，当D=1时，CPI=C+a*GDP+b，也就是第二个季度的CPI值；当D=2时，CPI=C+a*GDP+2b，也就是第三个季度的CPI值；当D=3时，CPI=C+a*GDP+3b，也就是第四个季度的CPI值。那么，系数b的意思就是除了GDP的影响之外，季度也会对CPI产生影响，而b就是某一个季度，CPI额外增加或减少的值。在确定了系数的具体数值之后，就可以检验其显著性了，例如t-检验之类的，就不多说了。以上就是我自己对于这两种变量的定义和应用的理解，希望能对你有帮助。
韦斯特兰2023-06-08 07:36:221
什么是spss中的名义变量
名义变量就是无序变量，比如性别男女统计专业研究生工作室为您服务kikcik2023-06-08 07:36:211
什么叫名义变量
名义变量就是无序变量，比如性别男女统计专业研究生工作室为您服务u投在线2023-06-08 07:36:211
分类变量究竟分为哪几类？
分类变量可分为无序变量和有序变量两类。一、无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。无序分类又可分为：1、二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；2、多项分类，如血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。二、有序分类变量是指各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、+、++、+++分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量的频数表，所得资料称为等级资料。扩展资料：分类变量类型变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析；若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料分析。参考资料来源：百度百科-分类变量再也不做站长了2023-06-08 07:36:211
分类变量究竟分为哪几类？
分类变量可分为无序变量和有序变量两类。具体介绍：1、无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。它又可分为：二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。2、有序分类变量各类别之间有程度的差别。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料称为等级资料。扩展资料：1、分类变量的特点：分类变量是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。如“性别”就是一个分类变量，其变量值为“男”或“女”；“行业”也是一个分类变量，其变量值可以为“零售业”、“旅游业”、“汽车制造业”等。2、处理方法：中序次测度变量和名义测度变量的处理方法一样，所以一般并不加以区分，序次测度变量常作为名义测度变量来用，把二者合称为分类变量。参考资料来源：百度百科--分类变量LuckySXyd2023-06-08 07:36:202
系统无序的变量单位有哪些
1、名称或者字母，比如人的名字、城市的名称、化学元素的符号。2、性别或者分类，比如男、女、成人、儿童等。3、颜色或者质地，比如红、蓝、绿，硬、软、滑等。4、国家或者地理位置，比如中国、美国、阿拉伯、亚洲等。5、教育程度或者职业，比如大学本科、工人、医生等。此后故乡只2023-06-08 07:36:201
分类变量究竟分为哪几类？
1．分类 分类变量可分为无序变量和有序变量两类。 2．无序分类变量 无序分类变量（unordered categorical variable）是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。，它又可分为①二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；②多项分类，如血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。 3．有序分类变量 有序分类变量（ordinal categorical variable）各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、＋、＋＋、＋＋＋分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料称为等级资料。 变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析；若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料（定量资料）分析。 来源：网络kikcik2023-06-08 07:36:194
分类变量究竟分为哪几类？
1．分类 分类变量可分为无序变量和有序变量两类。 2．无序分类变量 无序分类变量（unordered categorical variable）是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。，它又可分为①二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；②多项分类，如血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。 3．有序分类变量 有序分类变量（ordinal categorical variable）各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、＋、＋＋、＋＋＋分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量（各等级）的频数表，所得资料称为等级资料。 变量类型不是一成不变的，根据研究目的的需要，各类变量之间可以进行转化。例如血红蛋白量（g/L）原属数值变量，若按血红蛋白正常与偏低分为两类时，可按二项分类资料分析；若按重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常、血红蛋白增高分为五个等级时，可按等级资料分析。有时亦可将分类资料数量化，如可将病人的恶心反应以0、1、2、3表示，则可按数值变量资料（定量资料）分析。 来源：网络肖振2023-06-08 07:36:194
波形方程有几个变量意义
解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。regldilofdiestimatesstoreolsxtivregldi(lofdi=l.lofdildeplexr)estimatesstoreivhausmanivols（在面板数据中使用工具变量，Stata提供了如下命令来执行2SLS:xtivregdepvar[varlist1](varlist_2=varlist_iv)（选择项可以为fe，re等，表示固定效应、随机效应等。详见helpxtivreg）如果存在内生解释变量，则应该选用工具变量，工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。“恰好识别”时用2SLS。2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分，即由工具变量所造成的外生的变动部分，以及与扰动项相关的其他部分；然后，把被解释变量对中的这个外生部分进行回归，从而满足OLS前定变量的要求而得到一致估计量。tptqtp二、异方差与自相关检验在球型扰动项的假定下，2SLS是最有效的。但如果扰动项存在异方差或自相关，面板异方差检验：xtglsencinvsexpimpescmrl,iglspanel(het)estimatesstoreheteroxtglsencinvsexpimpescmrl,iglsestimatesstorehomolocaldf=e(N_g)-1lrtestheterohomo,df(`df")面板自相关：xtserialencinvsexpimpescmrl则存在一种更有效的方法，即GMM。从某种意义上，GMM之于2SLS正如GLS之于OLS。好识别的情况下，GMM还原为普通的工具变量法；过度识别时传统的矩估计法行不通，只有这时才有必要使用GMM，过度识别检验（OveridentificationTest或JTest）：estatoverid三、工具变量效果验证工具变量：工具变量要求与内生解释变量相关，但又不能与被解释变量的扰动项相关。由于这两个要求常常是矛盾的，故在实践上寻找合适的工具变量常常很困难，需要相当的想象力与创作性。常用滞后变量。需要做的检验：检验工具变量的有效性：（1）检验工具变量与解释变量的相关性如果工具变量z与内生解释变量完全不相关，则无法使用工具变量法；如果与仅仅微弱地相关，。这种工具变量被称为“弱工具变量”（weakinstruments）后果就象样本容量过小。检验弱工具变量的一个经验规则是，如果在第一阶段回归中，F统计量大于10，则可不必担心弱工具变量问题。Stata命令：estatfirst（显示第一个阶段回归中的统计量）（2）检验工具变量的外生性（接受原假设好）在恰好识别的情况下，无法检验工具变量是否与扰动项相关。在过度识别（工具变量个数>内生变量个数）的情况下，则可进行过度识别检验（OveridentificationTest），检验原假设所有工具变量都是外生的。如果拒绝该原假设，则认为至少某个变量不是外生的，即与扰动项相关。0HSargan统计量，Stata命令：estatoverid四、GMM过程在Stata输入以下命令，就可以进行对面板数据的GMM估计。.sscinstallivreg2（安装程序ivreg2）.sscinstallranktest（安装另外一个在运行ivreg2时需要用到的辅助程序ranktest）.use"traffic.dta"（打开面板数据）.xtsetpanelvartimevar（设置面板变量及时间变量）.ivreg2yx1(x2=z1z2),gmm2s（进行面板GMM估计，其中2s指的是2-stepGMM）
Chen2023-06-08 07:36:181
工具变量估计及存储结果怎么写
OLS能够成立的最重要条件是解释变量与扰动项不相关（前定变量或同期外生)。否则，OLS得到的回归系数不一致解释变量与扰动项相关（内生性）的来源包括遗漏变量偏差、联立方程偏差（双向因果关系）及测量误差偏差解决内生性的主要方法之一为工具变量法工具变量法是克服解释变量与扰动项相关影响的一种参数估计方法。工具变量对随机解释变量的替代并不是“完全”替代，即不是用工具变量代换模型中对应的随机解释变量，而是在最小二乘法的正规方程组中，用工具变量对随机解释变量进行部分替代
陶小凡2023-06-08 07:36:181