分析

混合设计是既包括组内变量又包括组间变量的设计。组内变量是指其所有条件都在同一批人身上实施的变量。比如，看看哪一种饮料更受欢迎，所有人都要既品尝可口可乐也品尝百事可乐。组间变量是指一个条件只在某一组人身上存在的变量。比如，品尝饮料的人分为男、女，性别就是一个组间变量。把饮料和性别这两个变量放在一起，就是一个混合设计。可以看到不同性别的人对饮料是不是有不同的偏好。

重复测量是针对同样的个案 针对同样的因变量进行的不同时间段的测量所以你这个只是普通的2*2试验设计，就用多因素方差分析即可分析了

　　变量是指在一定的取值范围内可以取任意值的数值。常见的变量例子有每天的温度、每加仑牛奶的价格、每天往返办公地点与住处的时间。变量的定义与常量刚好相反，常量是指 数值随时间的变化保持不变，或变化十分细微可忽略不计。例如，你每天驱车往返办公地点与住处的时间是一个变量，而两者之间的距离却是一个常量。一个变量的取值依赖于其他有关的变量的数值。例如，你驱车上班的时间将取决于当时的路况。由于驾车时间的长短依赖于路况的变化， 我们便将驾车时间定义为相关变量。　　　　让我们继续这个例子，我们可以清楚地知道路况的好坏并不依赖于你驾车的时间（它依赖于其他的因素）。它相对于驾车时间是独立的，因此我们将路况称为（相对于驾车时间而 言）独立变量。当然这并不是说路况相对于其他因素， 也是独立变量。因为路况可能与天气有关，这样路况相对于天气而言，就是相关变量。　　　　项目小组必须确定过程中的相关变量。相关变量是那些由于其他（独立）变量变化而发生改变的变量。因此我们可以通过了解其他（独立）变量的数值来预测相关变量。项目小组最好可以建立一个相关变量的关系图表，这样可以帮助小组全面、清晰地了解过程中的相关变量。一旦定义了相关变量，应确定每个相关变量的独有特性，以及它的限制条件和理想值。　　　　独立变量同样需要进行确定。为确定过程中的独立变量 其影响相关变量的取值　　需要建立因果图（ Cause-and-Effect ）来寻找影响相关变量的因素。一旦确定后， 这些因素将组成独立变量的集合。　　　　在确定了相关变量和独立变量后，项目小组已经完成了确定过程关键元素三分之二的工作。剩下的工作是确定控制变量。　　　　控制变量实际上也是独立变量，它是那些由项目小组选定进行控制的因素。通过对这些 因素的研究可以更清楚地了解它们是如何影响过程以及它们取什么数值才能使过程最有效率。在选择控制变量的过程中，小组应清楚地定义控制对象。　　　　1、六西格玛多变量分析的含义：　　六西格玛多变量分析是一种用于显示及分析多变量数据的图形工具。它可以帮助我们更好地理解过程中出现的偏差。　　2、使用多变量分析的目的：　　当需要找寻改进的机会时，当需要在众多的因素中，排除非重要部分。而将项目重心集中到重要的因素中时。　　3、偏差的来源　　①位置偏差:　　是由于不同位置所造成的，例如，同一零件上不同的部位，不同的上件/机头，不同的生产线。　　②循环偏差:　　是指流程中连续件之间的偏差。例如，连续生产出的产品之间的偏差。　　③时间偏差:　　例如，不同天次、不同的班次、不同的月份。　　4、生成六西格玛多变量分析的方法：　　①选择输出变量　　流程的输出变量往往不止一个。例如，零件长度、零件直径。选择其中与项目有关联的做进一步分析。在使用数据进行分析之前，确认己通过测量系统的重复性与复现性的分析。　　②列举所有可能造成偏差的原因　　例如，机器设置/原材料/环境/设备，等等。　　③制订抽样计划　　了解不同偏差来源的类别及水平数目。我们至少需要收集2*2=4组数据。　　④收集数据　　与相关人员讨论抽样计划；准备记录表格；记录所有的特殊事件；如有可能，记录所有可能的输入变量；如有可能，测量多次，以降低测量系统所造成的偏差。　　⑤制作多变量分析图　　输入MINITAB，得出分析图。　　⑥分析结果，检查重要的非随机特征　　⑦找出可能产生的原因　　⑧总结所有的结果，得出结论并制订下一步计划

相关分析主要目的是研究变量间关系的密切程度在统计分析中常利用相关系数定量的描述两个变量之间线性关系的紧密程度。在统计分析中，相关分析通常被用来评价两个变量之间的线性关系，也是研究变量间关系的一种常用方法。相关系数是评价两个变量之间相关程度的一种定量指标。如果两个变量之间相关程度非常高，在数据分析和预测建模中可以被认为是一个优秀的指标。具体来说，相关分析的主要目的有：描述两个变量之间线性关系的紧密程度，是评估变量关系的一种定量方法。提供相关系数作为量化指标，可用于比较不同变量关系的强度和方向。用于检测和确定两个变量之间是否存在线性关系，揭示变量之间的因果关系等。除了线性相关系数，相关分析还涉及到相关系数的显著性检验、偏相关分析、多重相关分析、因子分析、回归分析等方法。在实际应用中，相关分析有着广泛的应用场景，如市场研究、医学研究、社会科学、自然科学、金融分析等领域。相关分析的种类：1、按相关的程度分为完全相关、不完全相关和不相关。两种依存关系的标志，其中一个标志的数量变化由另一个标志的数量变化所确定，则称完全相关，也称函数关系。两个标志彼此互不影响，其数量变化各自独立，称为不相关。两个现象之间的关系，介乎完全相关与不相关之间称不完全相关。2、按相关的方向分为正相关和负相关。正相关指相关关系表现为因素标志和结果标志的数量变动方向一致。负相关指相关关系表现为因素标志和结果标志的数量变动方向是相反的。3、按相关的形式分为线性相关和非线性相关。一种现象的一个数值和另一现象相应的数值在指教坐标系中确定为一个点，称为线性相关。4、按影响因素的多少分为单相关和复相关。如果研究的是一个结果标志同某一因素标志相关，就称单相关。如果分析若干因素标志对结果标志的影响，称为复相关或多元相关。

问题一：统计分析中的因子分析(factors),如何确定因子的个数 方差累计贡献率，碎石图，特征根，很多的 问题二：主成分分析和因子分析有什么区别？ 因子分析与主成分分析的异同点: 都对原始数据进行标准化处理; 都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响; 构造综合评价时所涉及的权数具有客观性; 在信息损失不大的前提下，减少了评价工作量 公共因子比主成分更容易被解释; 因子分析的评价结果没有主成分分析准确; 因子分析比主成分分析的计算工作量大 主成分分析仅仅是变量变换，而因子分析需要构造因子模型。 主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量，即主成分； 因子分析：潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量。 问题三：因子分析法的分析步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。（i）因子分析常常有以下四个基本步骤：⑴确认待分析的原变量是否适合作因子分析。⑵构造因子变量。⑶利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。⑷计算因子变量得分。（ii）因子分析的计算过程：⑴将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。⑵求标准化数据的相关矩阵；⑶求相关矩阵的特征值和特征向量；⑷计算方差贡献率与累积方差贡献率；⑸确定因子：设F1，F2，…， Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标；⑹因子旋转：若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。⑺用原指标的线性组合来求各因子得分：采用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。⑻综合得分以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。⑼得分排序：利用综合得分可以得到得分名次。在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时，需要研究以下几个方面的问题：u30fb 简化系统结构，探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法，在众多因素中找出各个变量最佳的子 *** ，从子 *** 所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍弃次要因素，以简化系统的结构，认识系统的内核。u30fb 构造预测模型，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系，进行预测预报，以实现对系统的最优控制，是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型，通常采用聚类分析的建模技术。u30fb 进行数值分类，构造分类模式。在多变量系统的分析中，往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理，以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类，构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法（如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等）研究各个变量之间的相关性，选择最佳的变量子 *** ；在此基础上构造预报模型，最后对模型进行诊断和优化处理，并应用于生产实际。 问题四：因子分析到底有什么用处？ 问题：大家觉得因子分析到底有什幺用处呢？把原来很多个影响因素归纳成几个影响因子，如果不继续做回归或者聚类的话，光做因子分析有价值吗？答复：因子分析是将多个实测变量转换为少数几个综合指标（或称潜变量），它反映一种降维的思想。通过降维将相关性高的变量聚在一起，从而减少需要分析的变量的数量，而减少问题分析的复杂性。在你对问题系统结构不了解时候，因子分析可以根据数据内在逻辑性，把它归并成几个公因子，每个公因子分别代表空间的一个维度，如果经过正交或斜 交旋转的话，各个维度之间可以认为是不相关的，这些公因子能够相对完整地刻画对象的体系维度，最起码累计方差贡献率大于85%的话，就基本能够保证重要信 息不丢失了。一句话，你如果对研究对象到底应该分为几个维度不清楚的话，用因子分析可以通过数据内在逻辑告诉你。但如果你对研究对象体系比较清楚的话，那你直接确定维度，通过AHP计算出权重，就能够把系统表述清楚了。但这里面有巨大问题，单纯通过数据内 在逻辑来判断维度，常常是错误的，而主观判断其实更加科学，并非象统计学宣称的，数据说话才有发言权。真正有发言权的，是你对问题的经验认识程度。人们为 了避免被人嘲笑主观判断的失误，而越来越选择了统计分析，实际上，他们并不清楚，单纯用统计分析来做判断，才是最愚蠢的。只有主客观结合起来，才是相对科 学的，两者矛盾的时候，应该深入研究矛盾的根源，搞不清楚的话，我认为指标体系评价法要远比统计分析准确的多。而变量之所以能分布在不同的因子内，则是由 于其方差波动性大小和变量之间的相关性决定的，波动性越大，越排在前面的公因子中，各个公因子之间的变量是不相关的，而每个公因子之间的变量是相关的。因 子分析认为那些数据波动大的变量对对象影响作用更大，它们排在公因子的前列，这样单纯从数据逻辑来判断的准则你认为对吗？我想，如果管理和社会科学都这幺 认为的话，那错误将大大增加了。上面想法是我这两年做课题的体会，没有在任何一本书上看过相关说法，也许说的不对，这是我个人看法。如果让我选择的话，我 宁愿用指标体系评价法，体系几个维度事先就清楚，最多先用因子分析算算，看看数据波动性如何，到底能确定几个维度，只起辅助作用。研究者就是专家，指标体 系的维度由主观来做判断，这主要来自经验判断，而不是由数据判断，我认为其实更科学。当然，如果你对问题一无所知，那指标体系评价法用AHP来做的话，错 误很可能更多。我以前就强烈批判过AHP。说到底，没有一种评价方法是好的，说明问题就好。问题：那能对LISREL进行类似于因子分析的探索性因素分析了解吗？能给点评价么？3x答复：下面是探索性分析的原理：传统上所谈的因素分析）factor *** ysis)指的是探索性因素分析）exploratory factor *** ysis)，它的目的是在承认有测量误差的情形下，尝试用少数的因素）factors)以解释许多变项间的相关关系。随着统计理论及电脑计算上的进展，目前因素分析的方法可分成探索性因素分析）exploratory factor *** ysis，EFA)及验证性因素分析）confirmatory factor *** ysis，CFA)，这两类分析之间的差别在于研究者对研究变项间因素结构的了解程度不同。如果研究者对资料内所含的因素性质，结构及个数不是很 清楚，则可使用探索性因素分析试图找出能解释资料变项间相关关系的少数几个重要因素。若研究者从过去文献中的理论及自己的研究经验，而对资料间因素之数 目，结构有一定程度的了解及假设，则可使用验证性因素分析来验证该假设是否能解......>> 问题五：因子分析法是什么？ 因子分析 1输入数据。 2点Analyze 下拉菜单，选Data Reduction 下的Factor 。 3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。 4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。 5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法――Principal ponents，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。 6单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。 统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴 问题六：怎么判断样本能不能因子分析？ 基本指标层面的因子分析检验 在对数据进行因子分析前首先要对其进行检验，来判断是否适合做因子分析，检验所采用的方法为巴特利特球度检验(BartlettTestofSphericity)和KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验。 巴特利特球度检(BartlettTestofSphericity)是假设相关系数矩阵是一个单位阵，如果统计量值比较大，且其相对应的相伴概率值小于用户指定的显著性水平，拒绝原假设，认为适合作因子分析。反之，接受原假设，不适合作因子分析。 问题七：因子分析法和数据包络分析法 有何区别？ 100分 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。 数据包络分析方法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)是运筹学、管理科学与数理经济学交叉研究的一个新领域。它是根据多项投入指标和多项产出指标,利用线性规划的方法，对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。DEA方法及其模型自1978年由美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper提出以来，已广泛应用于不同行业及部门，并且在处理多指标投入和多指标产出方面，体现了其得天独厚的优势。 问题八：因子分析法的优缺点 u30fb 简化系统结构，探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法，在众多因素中找出各个变量最佳的子 *** ，从子 *** 所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍弃次要因素，以简化系统的结构，认供系统的内核。 u30fb 构造预测模型，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系，进行预测预报，以实现对系统的最优控制，是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型，通常采用聚类分析的建模技术。 u30fb 进行数值分类，构造分类模式。在多变量系统的分析中，往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理，以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类，构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。 如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法(如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等)研究各个变量之间的相关性，选择最佳的变量子 *** ；在此基础上构造预报模型，最后对模型进行诊断和优化处理，并应用于生产实际。 问题九：因子分析法如何确定主成分及各个指标的权重？ 5分 在SPSS中，主成分分析是通过设置因子分析中的抽取方法实现的，如果设置的抽取方法是主成分，那么计算的就是主成分得分，另外，因子分析和主成分分析尽管原理不同，但是两者综合得分的计算方法是一致的。 确定数据的权重也是进行数据分析的重要前提。可以利用SPSS的因子分析方法来确定权重。主要步骤是： (1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。 (2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。 (3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj =β1j*X1 +β2j*X2 +β3j*X3 + ……+ βnj*Xn ; Fj 为主成分(j=1、2、……、m)，X1、X2 、X3 、……、Xn 为各个指标，β1j、β2j、β3j、……、βnj为各指标在主成分Fj 中的系数得分，用ej表示Fj的方程贡献率。 (4)求出指标权重。 ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej],ωi就是指标Xi的权重。 因子分析应用在评价指标权重确定中，通过主成分分析法得到的各指标的公因子方差，其值大小表示该项指标对总体变异的贡献，通过计算各个公因子方差占公因子方差总和的百分数。 问题十：什么是因子分析，该方法可以解决哪些问题 可以将变量或指标划分为若干维度，以便进一步做更高级的统计分析。南心网SPSS。

主成分分析做的仅为变量变换，将原始变量进行线性组合得到互相正交的新变量因子分析需要构造因子模型，用潜在的假想变量（不可观测的潜在变量）和随机影响变量的线性组合表示原始变量。因子旋转是因子分析的核心，因子分析模型中公共因子的系数aij 称为因子载荷，所谓载荷亦即aij 表示第i个变量与第j个公共因子的相关系数，其绝对值越大表示相关的密切程度越高。因子旋转实际上是对因子载荷矩阵进行旋转，可以简化因子载荷阵的结构，使载荷矩阵中每列或每行的元素平方值向0和1两极分化，通过因子旋转（实际上是做坐标旋转）使每个原始变量在尽可能少的因子之间有密切关系，这样因子解的实际意义更容易解释。只有少数几个变量在某个公共因子上有较高载荷而其他变量在其上载荷较小或是趋于零时，对该公共因子的解释最为简单。

stata亚组分析的目的：为了组研究的基线要一致。其优点是通过增大样本含量来增加结论的 可信度，解决研究结果的不一致性meta分析是对同一课题的多项独立研究的结 果进行系统的、定量的综合性分析。它是文献的量化综述，是以同一课题的多项 独立研究的结果为研究对象。统计功能Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

问题一：主成分分析和因子分析有什么区别？ 因子分析与主成分分析的异同点: 都对原始数据进行标准化处理; 都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响; 构造综合评价时所涉及的权数具有客观性; 在信息损失不大的前提下，减少了评价工作量 公共因子比主成分更容易被解释; 因子分析的评价结果没有主成分分析准确; 因子分析比主成分分析的计算工作量大 主成分分析仅仅是变量变换，而因子分析需要构造因子模型。 主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量，即主成分； 因子分析：潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量。 问题二：统计分析中的因子分析(factors),如何确定因子的个数 方差累计贡献率，碎石图，特征根，很多的 问题三：因子分析法如何确定主成分及各个指标的权重？ 5分 在SPSS中，主成分分析是通过设置因子分析中的抽取方法实现的，如果设置的抽取方法是主成分，那么计算的就是主成分得分，另外，因子分析和主成分分析尽管原理不同，但是两者综合得分的计算方法是一致的。 确定数据的权重也是进行数据分析的重要前提。可以利用SPSS的因子分析方法来确定权重。主要步骤是： (1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。 (2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。 (3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj =β1j*X1 +β2j*X2 +β3j*X3 + ……+ βnj*Xn ; Fj 为主成分(j=1、2、……、m)，X1、X2 、X3 、……、Xn 为各个指标，β1j、β2j、β3j、……、βnj为各指标在主成分Fj 中的系数得分，用ej表示Fj的方程贡献率。 (4)求出指标权重。 ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej],ωi就是指标Xi的权重。 因子分析应用在评价指标权重确定中，通过主成分分析法得到的各指标的公因子方差，其值大小表示该项指标对总体变异的贡献，通过计算各个公因子方差占公因子方差总和的百分数。 问题四：因子分析法是什么？ 因子分析 1输入数据。 2点Analyze 下拉菜单，选Data Reduction 下的Factor 。 3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。 4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。 5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法――Principal ponents，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。 6单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。 统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴 问题五：已解决：因子分析法和主成分分析法是一回事吗 不是一个方法，不过很接近的 问题六：因子分析法的分析步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。（i）因子分析常常有以下四个基本步骤：⑴确认待分析的原变量是否适合作因子分析。⑵构造因子变量。⑶利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。⑷计算因子变量得分。（ii）因子分析的计算过程：⑴将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。⑵求标准化数据的相关矩阵；⑶求相关矩阵的特征值和特征向量；⑷计算方差贡献率与累积方差贡献率；⑸确定因子：设F1，F2，…， Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标；⑹因子旋转：若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。⑺用原指标的线性组合来求各因子得分：采用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。⑻综合得分以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。⑼得分排序：利用综合得分可以得到得分名次。在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时，需要研究以下几个方面的问题：u30fb 简化系统结构，探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法，在众多因素中找出各个变量最佳的子 *** ，从子 *** 所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍弃次要因素，以简化系统的结构，认识系统的内核。u30fb 构造预测模型，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系，进行预测预报，以实现对系统的最优控制，是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型，通常采用聚类分析的建模技术。u30fb 进行数值分类，构造分类模式。在多变量系统的分析中，往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理，以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类，构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法（如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等）研究各个变量之间的相关性，选择最佳的变量子 *** ；在此基础上构造预报模型，最后对模型进行诊断和优化处理，并应用于生产实际。

因为你原来的方程模型肯定是道格拉斯模型。w=c×exp(be)×exp(cx)×μ为了回归分析，就左右取对数，如此连乘变成连加也就是线性。等到你得出回归值a尖,b尖,c尖,带回原方程就好了。取对数是计算方便。讲起意义还是要脱了对数才能说。

第十五章 SPSS回归分析与市场预测市场营销活动中常常要用到市场预测。市场预测就是运用科学的方法，对影响市场供求变化的诸因素进行调查研究，分析和预见其发展趋势，掌握市场供求变化的规律，为经营决策提供可靠的依据。预测的目的是为了提高管理的科学水平，减少盲目的决策，通过预测来把握经济发展或者未来市场变化的有关动态，减少未来的不确定性，降低决策可能遇到的风险，进而使决策目标得以顺利实现。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数学模型，以便从一个已知量来推断另一个未知量。15.1 回归分析概述相关回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量在预测期变化结果的预测方法。根据市场现象所存在的相关关系，对它进行定量分析，从而达到对市场现象进行预测的目的，就是相关回归分析市场预测法。相关回归分析市场预测法的种类：根据相关关系中自变量不同分类，有以下几种主要类型：1、一元相关回归分析市场预测法，也称简单相关回归分析市场预测法。它是用相关回归分析法对一个自变量与一个因变量之间的相关关系进行分析，建立一元回归方程作为预测模型，对市场现象进行预测的方法。2、多元相关回归市场预测法，也称复相关回归分析市场预测法。它是用相关分析法对多个自变量与一个因变量之间的相关关系进行分析，建立多元回归方程作为预测模型，对市场现象进行预测的方法。回归模型的建立步骤：1）做出散点图，观察变量间的趋势。如果是多个变量，则还应当做出散点图矩阵、重叠散点图和三维散点图。2）考察数据的分布，进行必要的预处理。即分析变量的正态性、方差齐等问题。并确定是否可以直接进行线性回归分析。如果进行了变量变换，则应当重新绘制散点图，以确保线性趋势在变换后任然存在。3）进行直接先行回归，包括变量的初筛、变量选择方法的确定等。4）残差分析。这是模型拟合完毕后模型诊断过程的第一步，主要分析两大方面：残差间是否独立；残差分布是否为正态。5）强影响点的诊断及多重共线性问题的判断。这两个步骤和残差分析往往混在一起，难以完全分出先后。15.2 回归分析熟练使用SPSS中的回归分析过程，对大量样本进行有效的回归分析，并根据回归分析的结果对市场行为进行预测。在市场营销中我们可以根据回归方程判断顾客的满意度、商品的业务量以及他们的相关关系等。进行简单回归分析对数据也有一定的要求，这里给出的是基本适用条件：1）线性趋势：自变量与因变量的关系是线性的，如果不是，则不能采用线性回归来分析。这可以通过散点图来加以判断。2）独立性：可表述为因变量y的取值相互独立，之间没有联系。反应到模型中，实际上就是要求残差间相互独立，不存在自相关，否则应当采用自回归模型来分析。3）正态性：就自变量的任何一个线性组合，因变量y均服从正太分布，反映到模型中，实际上就是要求残差服从正太分布。4）方差齐性：就自变量的任何一个线性组合，因变量y的方差均相同，实质就是要求残差的方差齐性。15.2.1 案例一问题要对中国电信业务总量的影响因素进行计量模型的分析，我们可以对1991年—1999年电信业务总量、邮政业务总量、中国人口数、市镇人口数、人均GDP以及人均消费水平这六个指标进行回归并对市场进行预测。根据回归的结果我们可以得出回归方程，根据回归方程利用往期的数据可以对电信业务总量进行预测。15.2.2 案例一操作打开SPSS 20.0，在其窗口中选择菜单【文件】→ 【打开】→ 【数据】，打开（文件名称：Book第十五章中国电信业务总量.sav）数据表，文件包括年份（定序尺度）、电信业务总量、邮政业务总量等7个变量（定距尺度）。选择【分析】→ 【回归】→【线性】，打开线性回归分析对话框。在左侧变量框中选择“电信业务总量变量”将其移动到因变量列表下的方格中，将因素变量“邮政业务总量、中国人口数、市镇人口比重、人均GDP、人均消费水平”移动到自变量下的方格中，如图15-1所示。图15-1 “线性回归”对话框方法（M）下拉框中设置解释变量进入模型的方法：1）进入：将所有变量全部引入模型中2）逐步：每一次按照向前筛选法的标准引入变量后，都要按照向后筛选法的标准对已经引入的所有变量进行检验，剔除掉由于新变量的引入而变得不再显著的变量。3）删除：建立模型时，根据设定的条件剔除部分解释变量。4）向前：与被解释变量有最大相关的变量首先进入方程，如果该解释变量没有通过 F 检验，则变量筛选过程结束，方程中没有引入任何变量；如果通过 F 检验，则在剩余的变量中寻找具有最大偏相关系数的变量，将其引入方程，并再次进行 F 检验，如果通过检验，则保留该变量在模型中，并继续寻找下一个候选变量，否则变量筛选过程结束，方程中仅有一个解释变量；依次类推，直至所有满足判据的变量都被引入到模型为止。5）向后：与向前筛选法的顺序相反，向后筛选法首先将所有变量都引入模型，然后剔除最不显著的变量。如果剩余变量都通过显著性检验，则变量筛选过程结束；否则按同样的标准继续剔除不显著的变量，直至剩余的解释变量都满足显著性检验为止。单击“统计量”按钮，弹出“统计量”子对话框，该对话框用于设置要输出的统计量。估计：输出有关回归系数的统计量，包括回归系数、回归系数的标准差、标准化的回归系数、t统计量及其对应的p值；模型拟合度：输出可决系数、调整的可决系数、回归方程的标准误差、回归方程F检验的方差分析；共线性检验：输出多重共线性分析结果；Durbin-Watson：输出Durbin-Watson检验统计量。在此对话框中选择估计、模型拟合度、共线性诊断，如图15-2所示。图15-2 “线性回归：统计量”子对话框单击“绘制”按钮，弹出绘制子对话框，该对话框主要用于利用图形对残差进行分析。在此选中正态概率图复选框，对残差的正态性进行分析，如图15-3所示。图15-3 “线性回归：图”子对话框单击“保存”按钮，弹出保存子对话框，如图15-4所示，该对话框用于设置将某些有用的分析结果保存到数据文件中，在此选择默认的选项。图15-4 “线性回归：保存”子对话框单击“选项”按钮，弹出选项子对话框，步进方法标准：用于设置解释变量筛选的判定标准；在等式中包含常量：用于设置在模型中是否包含常数项，默认为在模型中包含常数项；缺失值：用于设置缺失值的处理方法。在此选择默认选项，如图15-5所示。图15-5 “线性回归：选项”子对话框单击“继续”按钮，返回线性回归主对话框，单击“确定”按钮，执行现行回归分析命令。得到输出结果。15.2.3 案例一结果分析表15-1给出了解释变量的筛选过程，根据此表，我们可以看出在本例中所有的解释变量均进入进行回归分析。表15-1 解释变量筛选过程模型 输入的变量 移去的变量 方法1 人均消费水平, 市镇人口比重, 邮政业务总量, 中国人口数, 人均GDPb . 输入a. 因变量: 电信业务总量b. 已输入所有请求的变量。表15-2和表15-3给出了回归模型拟合优度评价及方程的方差分析表，根据表15-2得出回归方程的拟合优度调整的R方为0.978，这个R方数值还是比较大的，大致可以认为回归方程有意义。而表15-3是方程的方差分析表，根据此表看一看出回归方程的方差检验对应的p值为0.002小于0.05，说明该模型从整体上看是比较有意义。表15-2 回归模型拟合优度评价模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误差1 .996a .992 .978 1.47822a. 预测变量: (常量), 人均消费水平, 市镇人口比重, 邮政业务总量, 中国人口数, 人均GDP。b. 因变量: 电信业务总量表15-3 方差分析表模型 平方和 df 均方 F Sig.1 回归 794.319 5 158.864 72.703 .002b残差 6.555 3 2.185 总计 800.874 8 a. 因变量: 电信业务总量b. 预测变量: (常量), 人均消费水平, 市镇人口比重, 邮政业务总量, 中国人口数, 人均GDP。从表15-4可以看出，引入模型的五个解释变量都没有通过t检验。模型整体显著而单个系数均不能通过t检验，这正是解释变量之间存过多重共线性的常见特征。观察表15-4中的容差和方差膨胀因子我们可以看出五个解释变量的容差都很小接近于0，但它们的VIF都很大，这进一步证实了解释变量之间存在严重的多重共线性。1) 容忍度 (Tolerance) :某自变量的容忍度等于1减去以该自变量为反应变量，Independentω 杠中选入的其他自变量为自变量所得到的线性回归模型的决定系数。显然，容忍度越小，多重共线性越严重。有学者提出，容忍度小于 0.1 时，存在严重的多重共线性。2) 方差膨胀因子 (Varianceinflation factor , VIF): 等于容忍度的倒数。显然，VIF 越大，多重共线性问题越大。一般认为VIF不应大于5 ，对应容忍度的标准，也可放宽至不大于10 。3) 特征根 （Eigenvalue) :对模型中常数项及所有自变量计算主成分，如果自变量问存在较强的线性相关关系，则前面的几个主成分数值较大，而后面的几个主成分较小，甚至接近0。4) 条件指数 (ConditionIndex):等于最大的主成分与当前主成分的比值的算术平方根。所以第一个主成分相对应的条件指数总为1。同样，如果几个条件指数较大(如大于30) ，则提示存在多重共线性。表15-4 回归系数估计及其显著性检验系数a模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. 共线性统计量B 标准 误差 试用版 容差 VIF1 (常量) -124.504 456.294 -.273 .803 邮政业务总量 35.740 16.047 1.734 2.227 .112 .005 222.177中国人口数 16.970 47.309 .589 .359 .744 .001 987.365市镇人口比重 -300.267 390.878 -.426 -.768 .498 .009 112.937人均GDP -5.317 9.898 -.951 -.537 .628 .001 1149.087人均消费水平 -.270 19.750 -.023 -.014 .990 .001 1057.707a. 因变量: 电信业务总量表15-5给出了方程解释变量的多重共线性诊断结果。从特征根上看，最大的特征根远远大于其他特征根，后 4 个条件指数都大于 10，说明变量之间确实存在多重共线性问题。从方差比例上看，第 5 个特征根解释了人均 GDP 方差的 58%，同时解释了人均消费水平方差的 65%，说明这两个变量之间可能存在多重共线性；第 6 个特征根同时解释了邮政业务总量方差的 77%、人口总数方差的 100%和市镇人口比重方差的60%，说明这 3 个变量之间可能存在多重共线性。表15-5 多重共线性诊断模型 维数 特征值 条件索引 方差比例(常量) 邮政业务总量 中国人口数 市镇人口比重 人均GDP 人均消费水平1 1 5.820 1.000 .00 .00 .00 .00 .00 .002 .174 5.785 .00 .00 .00 .00 .00 .003 .006 31.563 .00 .07 .00 .00 .00 .004 .000 193.583 .00 .01 .00 .02 .22 .325 2.528E-005 479.782 .01 .16 .00 .38 .58 .656 4.476E-007 3606.121 .99 .77 1.00 .60 .20 .02a. 因变量: 电信业务总量为了解决多重共线性带来的问题，可以使用 Backward 法筛选变量。得到结果如下表15-6、表1

研究一个问题，必须考虑许多指标，这些指标能从不同的侧面反映我们所研究的对象的特征，但在某种程度上存在信息的重叠，具有一定的相关性。这种信息的重叠有时甚至会抹杀事物的真正特征与内在规律。 主成分分析是利用降维的思想， 在力求数据信息丢失最少的原则下，对高维的变量空间降维，即在众多变量中找出少数几个综合指标（原始变量的线性组合），并且这几个综合指标将尽可能多地保留原来指标变异方面的信息，且这些综合指标互不相关。这些综合指标就称为主成分。主成分的数目少于原始变量的数目。 主成分分析是一种数学变换方法，它把给定的一组变量通过线性变换转换为一组不相关的变量。在这种变换中，保持变量的总方差不变，同时，使第一主成分具有最大方差，第二主成分具有次大方差，依此类推。 主成分与原始变量间的关系 （1）每一个主成分是原始变量的线性组合。 （2）主成分的数目少于原始变量的数目。 （3）主成分保留了原始变量的大多数变异信息。 （4）各主成分间互不相关。 假定只有二维，即只有两个变量，由横坐标和纵坐标所代表；每个观测值都有相应于这两个坐标轴的坐标值。如果这些数据形成一个椭圆形状的点阵（这在二维正态的假定下是可能的）该椭圆有一个长轴和一个短轴。在短轴方向上数据变化较少。在极端的情况，短轴如退化成一点，长轴的方向可以完全解释这些点的变化，由二维到一维的降维就自然完成了。 由图可以看出这些样本点无论是沿着xl轴方向或x2轴方向都具有较大的离散性，其离散的程度可以分别用观测变量xl的方差和x2的方差定量地表示。显然，如果只考虑x1和x2中的任何一个，那么包含在原始数据中的经济信息将会有较大的损失。 当坐标轴和椭圆的长短轴平行，那么代表长轴的变量就描述了数据的主要变化，而代表短轴的变量就描述了数据的次要变化。但是，坐标轴通常并不和椭圆的长短轴平行。因此，需要寻找椭圆的长短轴，并进行变换，使得新变量和椭圆的长短轴平行。如果长轴变量代表了数据包含的大部分信息，就用该变量代替原先的两个变量（舍去次要的一维），降维就完成了。椭圆的长短轴相差得越大，降维也越有道理。 将xl轴和x2轴先平移，再同时按逆时针方向旋转θθ角度，得到新坐标轴Fl和F2。Fl和F2是两个新变量。根据旋转变换的公式： 旋转变换的目的是为了使得n个样品点在F1轴方向上的离散程度最大，即F1的方差最大。变量Fl代表了原始数据的绝大部分信息，在研究某经济问题时，即使不考虑变量F2也无损大局。经过上述旋转变换原始数据的大部分信息集中到Fl轴上，对数据中包含的信息起到了浓缩作用。 F1， F2除了可以对包含在Xl，X2中的信息起着浓缩作用之外，还具有不相关的性质，这就使得在研究复杂的问题时避免了信息重叠所带来的虚假性。二维平面上的个点的方差大部分都归结在F1轴上，而F2轴上的方差很小。 F1和F2称为原始变量x1和x2的综合变量。 X1 X2 ... Xp共计p个变量，现在将这p个变量线性组合组成新的变量F1 F2 ... Fk ，其中k<p。按照保留主要信息量的原则充分反映原指标的信息，并且相互独立。 由讨论多个指标降为少数几个综合指标的过程在数学上就叫做降维。主成分分析通常的做法是，寻求原指标的线性组合Fi。 第一主成分 第二主成分 说明主成分分析把p个随机变量的总方差分解成为p个不相关的随机变量的方差之和。协方差矩阵ΣΣ的对角线上的元素之和等于特征根之和。

问题一：因子分析到底有什么用处？ 问题：大家觉得因子分析到底有什幺用处呢？把原来很多个影响因素归纳成几个影响因子，如果不继续做回归或者聚类的话，光做因子分析有价值吗？答复：因子分析是将多个实测变量转换为少数几个综合指标（或称潜变量），它反映一种降维的思想。通过降维将相关性高的变量聚在一起，从而减少需要分析的变量的数量，而减少问题分析的复杂性。在你对问题系统结构不了解时候，因子分析可以根据数据内在逻辑性，把它归并成几个公因子，每个公因子分别代表空间的一个维度，如果经过正交或斜 交旋转的话，各个维度之间可以认为是不相关的，这些公因子能够相对完整地刻画对象的体系维度，最起码累计方差贡献率大于85%的话，就基本能够保证重要信 息不丢失了。一句话，你如果对研究对象到底应该分为几个维度不清楚的话，用因子分析可以通过数据内在逻辑告诉你。但如果你对研究对象体系比较清楚的话，那你直接确定维度，通过AHP计算出权重，就能够把系统表述清楚了。但这里面有巨大问题，单纯通过数据内 在逻辑来判断维度，常常是错误的，而主观判断其实更加科学，并非象统计学宣称的，数据说话才有发言权。真正有发言权的，是你对问题的经验认识程度。人们为 了避免被人嘲笑主观判断的失误，而越来越选择了统计分析，实际上，他们并不清楚，单纯用统计分析来做判断，才是最愚蠢的。只有主客观结合起来，才是相对科 学的，两者矛盾的时候，应该深入研究矛盾的根源，搞不清楚的话，我认为指标体系评价法要远比统计分析准确的多。而变量之所以能分布在不同的因子内，则是由 于其方差波动性大小和变量之间的相关性决定的，波动性越大，越排在前面的公因子中，各个公因子之间的变量是不相关的，而每个公因子之间的变量是相关的。因 子分析认为那些数据波动大的变量对对象影响作用更大，它们排在公因子的前列，这样单纯从数据逻辑来判断的准则你认为对吗？我想，如果管理和社会科学都这幺 认为的话，那错误将大大增加了。上面想法是我这两年做课题的体会，没有在任何一本书上看过相关说法，也许说的不对，这是我个人看法。如果让我选择的话，我 宁愿用指标体系评价法，体系几个维度事先就清楚，最多先用因子分析算算，看看数据波动性如何，到底能确定几个维度，只起辅助作用。研究者就是专家，指标体 系的维度由主观来做判断，这主要来自经验判断，而不是由数据判断，我认为其实更科学。当然，如果你对问题一无所知，那指标体系评价法用AHP来做的话，错 误很可能更多。我以前就强烈批判过AHP。说到底，没有一种评价方法是好的，说明问题就好。问题：那能对LISREL进行类似于因子分析的探索性因素分析了解吗？能给点评价么？3x答复：下面是探索性分析的原理：传统上所谈的因素分析）factor *** ysis)指的是探索性因素分析）exploratory factor *** ysis)，它的目的是在承认有测量误差的情形下，尝试用少数的因素）factors)以解释许多变项间的相关关系。随着统计理论及电脑计算上的进展，目前因素分析的方法可分成探索性因素分析）exploratory factor *** ysis，EFA)及验证性因素分析）confirmatory factor *** ysis，CFA)，这两类分析之间的差别在于研究者对研究变项间因素结构的了解程度不同。如果研究者对资料内所含的因素性质，结构及个数不是很 清楚，则可使用探索性因素分析试图找出能解释资料变项间相关关系的少数几个重要因素。若研究者从过去文献中的理论及自己的研究经验，而对资料间因素之数 目，结构有一定程度的了解及假设，则可使用验证性因素分析来验证该假设是否能解......>> 问题二：请教SPSS高人，主成份分析和因子分析有什么不同？做主成分分析目的是什么？谢谢 主成分分析可以理解为一种数据的处理理论，也可以理解为一种应用方法。而因子分析则可以理解为一种应用方法，因为做因子分析采用的比较多的就是用主成分分析的方法来浓缩因子。所以 其实所谓的区别只不过是在学科研究当中存在的，因为同属于统计学的理论，所以一定要找出两者的区别来。但是如果你只是应用的话，那就没必要考虑两者有什么区别。 况且spss使用因子分析非常方便 就可以得出各因子的得分，但是如果你非要用主成分分析方法，则需要自己手动再根据spss输出的某些因子分析结果来计算主成分得分。 做主成分分析或者说因子分析的目的 是为了浓缩众多变量，使之在后续的计算中更加简介。比如原来有80多个变量，如果直接进行综合排名要考虑每个变量进行综合，所以此时通过主成分分析，可以将原来的80多个变量浓缩成3~5个代替原来众多变量的新变量 即所谓的主成分或主因子。这样后续的计算就很简洁了 问题三：探索性因子分析的目的意义有哪些 看你对变量理论的分组符不符合实际的情况，是确保模型合理性的前提 问题四：请问 做相关分析前，一定要做因子分析吗？因子分析的目的是什么？ 谢谢！ 主成分分析和因子分析的区别 :jok: 1，因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析中则是把主成分表示成 个变量的线性组合。 2，主成分分析的重点在于解释个变量的总方差，而因子分析则把重点放在解释各变量之 间的协方差。 3，主成分分析中不需要有假设(assumptions),因子分析则需要一些假设。因子分析的假 设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子（specific factor）之间也不相关，共同 因子和特殊因子之间也不相关。 4，主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，的主成分 一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的，可以旋转得到不到的因子。 5，在因子分析中，因子个数需要分析者指定（spss根据一定的条件自动设定，只要是特 征值大于1的因子进入分析），而指 定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量 就有几个主成分。 和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有 优势。大致说来，当需要寻找潜在的因子，并对这些因子进行解释的时候，更加倾向于 使用因子分析，并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个 新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析，则可以使用主 成分分析。当然，这中情况也可以使用因子得分做到。所以这中区分不是绝对的。 总得来说，主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前 ，用主成分分析来分析数据，让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分 析一般很少单独使用：a，了解数据。(screening the data),b,和cluster *** ysis一 起使用，c，和判别分析一起使用，比如当变量很多，个案数不多，直接使用判别分析可 能无解，这时候可以使用主成份发对变量简化。（reduce dimensionality）d,在多元回 归中，主成分分析可以帮助判断是否存在共线性（条件指数），还可以用来处理共线性 。 在算法上，主成分分析和因子分析很类似，不过，在因子分析中所采用的协方差矩阵的 对角元素不在是变量的方差，而是和变量对应的共同度（变量方差中被各因子所解释的 问题五：因子分析中正交旋转的原因和目的是什么？ 因子分析中正交旋转的原因和目的是：为了更突出各个因子的典型代表变量是谁,这样更容易发觉因子的作用。 因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。 问题六：因子分析法的统计意义 模型中F1，F2，…，Fm叫做主因子或公共因子，它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子，是相互独立的不可观测的理论变量。公共因子的含义，必须结合具体问题的实际意义而定。e1，e2，…，ep叫做特殊因子，是向量x的分量xi(i=1，2，…，p）所特有的因子，各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间都是相互独立的。模型中载荷矩阵A中的元素（aij）是为因子载荷。因子载荷aij是xi与Fj的协方差，也是xi与Fj的相关系数，它表示xi依赖Fj的程度。可将aij看作第i个变量在第j公共因子上的权，aij的绝对值越大（|aij|￡1），表明xi与Fj的相依程度越大，或称公共因子Fj对于xi的载荷量越大。为了得到因子分析结果的经济解释，因子载荷矩阵A中有两个统计量十分重要，即变量共同度和公共因子的方差贡献。因子载荷矩阵A中第i行元素之平方和记为hi2，称为变量xi的共同度。它是全部公共因子对xi的方差所做出的贡献，反映了全部公共因子对变量xi的影响。hi2大表明x的第i个分量xi对于F的每一分量F1，F2，…，Fm的共同依赖程度大。将因子载荷矩阵A的第j列（ j =1，2，…，m）的各元素的平方和记为gj2，称为公共因子Fj对x的方差贡献。gj2就表示第j个公共因子Fj对于x的每一分量xi(i= 1，2，…，p）所提供方差的总和，它是衡量公共因子相对重要性的指标。gj2越大，表明公共因子Fj对x的贡献越大，或者说对x的影响和作用就越大。如果将因子载荷矩阵A的所有gj2 ( j =1，2，…，m）都计算出来，使其按照大小排序，就可以依此提炼出最有影响力的公共因子。3. 因子旋转建立因子分析模型的目的不仅是找出主因子，更重要的是知道每个主因子的意义，以便对实际问题进行分析。如果求出主因子解后，各个主因子的典型代表变量不很突出，还需要进行因子旋转，通过适当的旋转得到比较满意的主因子。旋转的方法有很多，正交旋转（orthogonal rotation）和斜交旋转（oblique rotation）是因子旋转的两类方法。最常用的方法是最大方差正交旋转法（Varimax）。进行因子旋转，就是要使因子载荷矩阵中因子载荷的平方值向0和1两个方向分化，使大的载荷更大，小的载荷更小。因子旋转过程中，如果因子对应轴相互正交，则称为正交旋转；如果因子对应轴相互间不是正交的，则称为斜交旋转。常用的斜交旋转方法有Promax法等。4.因子得分因子分析模型建立后，还有一个重要的作用是应用因子分析模型去评价每个样品在整个模型中的地位，即进行综合评价。例如地区经济发展的因子分析模型建立后，我们希望知道每个地区经济发展的情况，把区域经济划分归类，哪些地区发展较快，哪些中等发达，哪些较慢等。这时需要将公共因子用变量的线性组合来表示，也即由地区经济的各项指标值来估计它的因子得分。设公共因子F由变量x表示的线性组合为：Fj = uj1 xj1+ uj2 xj2+…+ujp *** j=1，2，…，m该式称为因子得分函数，由它来计算每个样品的公共因子得分。若取m=2，则将每个样品的p个变量代入上式即可算出每个样品的因子得分F1和F2，并将其在平面上做因子得分散点图，进而对样品进行分类或对原始数据进行更深入的研究。但因子得分函数中方程的个数m小于变量的个数p，所以并不能精确计算出因子得分，只能对因子得分进行估计。估计因子得分的方法较多，常用的有回归估计法，Bartlett估计法，Thomson估计法。⑴回归估计法F = X b = X (X ￠X)-1A￠ = XR-1A......>> 问题七：主成分分析和因子分析有什么区别？ 因子分析与主成分分析的异同点: 都对原始数据进行标准化处理; 都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响; 构造综合评价时所涉及的权数具有客观性; 在信息损失不大的前提下，减少了评价工作量 公共因子比主成分更容易被解释; 因子分析的评价结果没有主成分分析准确; 因子分析比主成分分析的计算工作量大 主成分分析仅仅是变量变换，而因子分析需要构造因子模型。 主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量，即主成分； 因子分析：潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量。 问题八：在因子分析中计算变量共同度的目的是可以反映什么 所提供公因子可以解释原始变量的方差程度。 问题九：因子分析常用来解决什么问题，目标是什么 主要是用来寻找指标变了共同的潜变量或称公因子，然后用公因子进行后续的各项分析，达到降维的目的。（南心网为您解决SPSS因子分析问题）

您可以使用阶层回归分析。之后，所谓的“控制变量”是寻找出这些变量的影响来预测因变量其它变量的作用是如何。例如，在该分析中，人口统计变量（性别，年龄等）作为控制变量，在分层回归到block1，再放入block2的其他变量。通过观察结果可以人口统计学变量排除后，可以看出派生，其他变量方差增长的贡献率。

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性别 用两个独立样本的差异检验 年级、城乡多有3个水平 就要用方差分析了

剧情处处不合理。 斯蒂夫知道达伦是为了救他才变成吸血鬼的吗？这一点，自始至终都没有交待，也就是说，不知道真相的斯蒂夫以为达伦拿走了本该属于他的变成吸血鬼的机遇。 这个很重要，第一，如果是编剧遗忘，那就太失败了，因为如果我是那个一心想变成吸血鬼的斯蒂夫，发现最好的朋友欺骗了自己，我可能选择与他相同。 第二，如果不交代这个剧情，那就永远无法让我们看清楚斯蒂夫到底是个什么样的人

纳入虚拟变量即可我替别人做这类的数据分析很多的

人口统计学差异分析主要是分析人口属性的差异，其中包括年龄、性别、社会阶层、教育程度等因素。通过对这些差异的分析，可以帮助我们了解不同群体的特点，掌握人口分布的情况，更好地了解社会发展趋势，有针对性地进行社会政策制定和实施，促进社会稳定发展。此外，人口统计学差异分析还可以为市场营销等领域提供关键信息，从而做出更好的商业决策。

统计分析方法有以下：1、描述性统计分析方法。描述性统计分析方法是指运用制表和分类和图形概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。2、相关分析方法。相关分析方法是研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。3、方差分析方法。方差分析是用来分析一项实验的影响因素与相应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系。4、列联表分析方法。列联表分析是用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。5、主成分分析方法。主成分分析方法是将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息。

统计分析方法有以下：1、描述性统计分析方法。描述性统计分析方法是指运用制表和分类和图形概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。2、相关分析方法。相关分析方法是研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。3、方差分析方法。方差分析是用来分析一项实验的影响因素与相应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系。4、列联表分析方法。列联表分析是用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。5、主成分分析方法。主成分分析方法是将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息。

静态变量只初始化一次，当本次使用结束后，下次使用时，继续保留上次调用结束后的值！

一般而言，logistics回归分析可以用于分析连续自变量和二元因变量之间的关系。因此，如果回归分析的因变量和自变量都是问卷数据中的连续变量，那么就可以采用logistics回归模型进行分析。例如，在心理学或教育学研究中，经常使用logistics回归模型来研究心理因素或教育干预对学生成绩及其分类的影响。然而，logistics回归分析在应用中也常常用于分析二元因变量和分类变量之间的关系。在这种情况下，因变量通常是二进制的（例如“是”或“否”），而自变量可以是连续变量或分类变量。在社会科学和健康科学领域，logistics回归常用于研究影响某些事件发生的因素，如疾病发生、婚姻稳定性、就业状态等。因此，如果回归分析的因变量和自变量时问卷数据中的分类变量和连续变量，则可以使用logistics回归模型进行分析。

回归分析的认识及简单运用回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，分为回归和多重回归分析；按照自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多重线性回归分析。定义回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律，并可用于预报、控制等问题。方差齐性线性关系效应累加变量无测量误差变量服从多元正态分布观察独立模型完整（没有包含不该进入的变量、也没有漏掉应该进入的变量）误差项独立且服从（0，1）正态分布。现实数据常常不能完全符合上述假定。因此，统计学家研究出许多的回归模型来解决线性回归模型假定过程的约束。研究一个或多个随机变量Y1 ，Y2 ，…，Yi与另一些变量X1、X2，…，Xk之间的关系的统计方法，又称多重回归分析。通常称Y1，Y2，…，Yi为因变量，X1、X2，…，Xk为自变量。回归分析是一类数学模型，特别当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。最简单的情形是一个自变量和一个因变量，且它们大体上有线性关系，这叫一元线性回归，即模型为Y=a+bX+ε，这里X是自变量，Y是因变量，ε是随机误差，通常假定随机误差的均值为0，方差为σ^2（σ^2大于0）σ^2与X的值无关。若进一步假定随机误差遵从正态分布，就叫做正态线性模型。一般的情形，它有k个自变量和一个因变量，因变量的值可以分解为两部分：一部分是由于自变量的影响，即表示为自变量的函数，其中函数形式已知，但含一些未知参数；另一部分是由于其他未被考虑的因素和随机性的影响，即随机误差。当函数形式为未知参数的线性函数时，称线性回归分析模型；当函数形式为未知参数的非线性函数时，称为非线性回归分析模型。当自变量的个数大于1时称为多元回归，当因变量个数大于1时称为多重回归。回归分析的主要内容为：①从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。②对这些关系式的可信程度进行检验。③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。④利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。回归分析研究的主要问题是：（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。回归分析可以说是统计学中内容最丰富、应用最广泛的分支。这一点几乎不带夸张。包括最简单的t检验、方差分析也都可以归到线性回归的类别。而卡方检验也完全可以用logistic回归代替。众多回归的名称张口即来的就有一大片，线性回归、logistic回归、cox回归、poission回归、probit回归等等等等，可以一直说的你头晕。为了让大家对众多回归有一个清醒的认识，这里简单地做一下总结：1、线性回归，这是我们学习统计学时最早接触的回归，就算其它的你都不明白，最起码你一定要知道，线性回归的因变量是连续变量，自变量可以是连续变量，也可以是分类变量。如果只有一个自变量，且只有两类，那这个回归就等同于t检验。如果只有一个自变量，且有三类或更多类，那这个回归就等同于方差分析。如果有2个自变量，一个是连续变量，一个是分类变量，那这个回归就等同于协方差分析。所以线性回归一定要认准一点，因变量一定要是连续变量。2、logistic回归，与线性回归并成为两大回归，应用范围一点不亚于线性回归，甚至有青出于蓝之势。因为logistic回归太好用了，而且太有实际意义了。解释起来直接就可以说，如果具有某个危险因素，发病风险增加2.3倍，听起来多么地让人通俗易懂。线性回归相比之下其实际意义就弱了。logistic回归与线性回归恰好相反，因变量一定要是分类变量，不可能是连续变量。分类变量既可以是二分类，也可以是多分类，多分类中既可以是有序，也可以是无序。二分类logistic回归有时候根据研究目的又分为条件logistic回归和非条件logistic回归。条件logistic回归用于配对资料的分析，非条件logistic回归用于非配对资料的分析，也就是直接随机抽样的资料。无序多分类logistic回归有时候也成为多项logit模型，有序logistic回归有时也称为累积比数logit模型。3、cox回归，cox回归的因变量就有些特殊，因为他的因变量必须同时有2个，一个代表状态，必须是分类变量，一个代表时间，应该是连续变量。只有同时具有这两个变量，才能用cox回归分析。cox回归主要用于生存资料的分析，生存资料至少有两个结局变量，一是死亡状态，是活着还是死亡？二是死亡时间，如果死亡，什么时间死亡？如果活着，从开始观察到结束时有多久了？所以有了这两个变量，就可以考虑用cox回归分析。4、poisson回归，poisson回归相比就不如前三个用的广泛了。但实际上，如果你能用logistic回归，通常也可以用poission回归，poisson回归的因变量是个数，也就是观察一段时间后，发病了多少人？或者死亡了多少人？等等。其实跟logistic回归差不多，因为logistic回归的结局是是否发病，是否死亡，也需要用到发病例数、死亡例数。大家仔细想想，其实跟发病多少人，死亡多少人一个道理。只是poission回归名气不如logistic回归大，所以用的人也不如logistic回归多。但不要因此就觉得poisson回归没有用。5、probit回归，在医学里真的是不大用，最关键的问题就是probit这个词太难理解了，通常翻译为概率单位。probit函数其实跟logistic函数十分接近，二者分析结果也十分接近。可惜的是，probit回归的实际含义真的不如logistic回归容易理解，由此导致了它的默默无名，但据说在社会学领域用的似乎更多一些。6、负二项回归。所谓负二项指的是一种分布，其实跟poission回归、logistic回归有点类似，poission回归用于服从poission分布的资料，logistic回归用于服从二项分布的资料，负二项回归用于服从负二项分布的资料。说起这些分布，大家就不愿意听了，多么抽象的名词，我也很头疼。如果简单点理解，二项分布你可以认为就是二分类数据，poission分布你可以认为是计数资料，也就是个数，而不是像身高等可能有小数点，个数是不可能有小数点的。负二项分布呢，也是个数，只不过比poission分布更苛刻，如果你的结局是个数，而且结局可能具有聚集性，那可能就是负二项分布。简单举例，如果调查流感的影响因素，结局当然是流感的例数，如果调查的人有的在同一个家庭里，由于流感具有传染性，那么同一个家里如果一个人得流感，那其他人可能也被传染，因此也得了流感，那这就是具有聚集性，这样的数据尽管结果是个数，但由于具有聚集性，因此用poission回归不一定合适，就可以考虑用负二项回归。既然提到这个例子，用于logistic回归的数据通常也能用poission回归，就像上面案例，我们可以把结局作为二分类，每个人都有两个状态，得流感或者不得流感，这是个二分类结局，那就可以用logistic回归。但是这里的数据存在聚集性怎么办呢，幸亏logistic回归之外又有了更多的扩展，你可以用多水平logistic回归模型，也可以考虑广义估计方程。这两种方法都可以处理具有层次性或重复测量资料的二分类因变量。7、weibull回归，有时中文音译为威布尔回归。weibull回归估计你可能就没大听说过了，其实这个名字只不过是个噱头，吓唬人而已。上一篇说过了，生存资料的分析常用的是cox回归，这种回归几乎统治了整个生存分析。但其实夹缝中还有几个方法在顽强生存着，而且其实很有生命力，只是国内大多不愿用而已。weibull回归就是其中之一。cox回归为什么受欢迎呢，因为它简单，用的时候不用考虑条件（除了等比例条件之外），大多数生存数据都可以用。而weibull回归则有条件限制，用的时候数据必须符合weibull分布。怎么，又是分布？！估计大家头又大了，是不是想直接不往下看了，还是用cox回归吧。不过我还是建议看下去。为什么呢？相信大家都知道参数检验和非参数检验，而且可能更喜欢用参数检验，如t检验，而不喜欢用非参数检验，如秩和检验。那这里的weibull回归和cox回归基本上可以说是分别对应参数检验和非参数检验。参数检验和非参数检验的优缺点我也在前面文章里通俗介绍了，如果数据符合weibull分布，那么直接套用weibull回归当然是最理想的选择，他可以给出你最合理的估计。如果数据不符合weibull分布，那如果还用weibull回归，那就套用错误，肯定结果也不会真实到哪儿去。所以说，如果你能判断出你的数据是否符合weibull分布，那当然最好的使用参数回归，也就是weibull回归。但是如果你实在没什么信心去判断数据分布，那也可以老老实实地用cox回归。cox回归可以看作是非参数的，无论数据什么分布都能用，但正因为它什么数据都能用，所以不可避免地有个缺点，每个数据用的都不是恰到好处。weibull回归就像是量体裁衣，把体形看做数据，衣服看做模型，weibull回归就是根据你的体形做衣服，做出来的肯定对你正合身，对别人就不一定合身了。cox回归呢，就像是到商场去买衣服，衣服对很多人都合适，但是对每个人都不是正合适，只能说是大致合适。至于到底是选择麻烦的方式量体裁衣，还是图简单到商场直接去买现成的，那就根据你的喜好了，也根据你对自己体形的了解程度，如果非常熟悉，当然就量体裁衣了。如果不大了解，那就直接去商场买大众化衣服吧。8、主成分回归。主成分回归是一种合成的方法，相当于主成分分析与线性回归的合成。主要用于解决自变量之间存在高度相关的情况。这在现实中不算少见。比如你要分析的自变量中同时有血压值和血糖值，这两个指标可能有一定的相关性，如果同时放入模型，会影响模型的稳定，有时也会造成严重后果，比如结果跟实际严重不符。当然解决方法很多，最简单的就是剔除掉其中一个，但如果你实在舍不得，毕竟这是辛辛苦苦调查上来的，删了太可惜了。如果舍不得，那就可以考虑用主成分回归，相当于把这两个变量所包含的信息用一个变量来表示，这个变量我们称它叫主成分，所以就叫主成分回归。当然，用一个变量代替两个变量，肯定不可能完全包含他们的信息，能包含80%或90%就不错了。但有时候我们必须做出抉择，你是要100%的信息，但是变量非常多的模型？还是要90%的信息，但是只有1个或2个变量的模型？打个比方，你要诊断感冒，是不是必须把所有跟感冒有关的症状以及检查结果都做完？还是简单根据几个症状就大致判断呢？我想根据几个症状大致能能确定90%是感冒了。不用非得100%的信息不是吗？模型也是一样，模型是用于实际的，不是空中楼阁。既然要用于实际，那就要做到简单。对于一种疾病，如果30个指标能够100%确诊，而3个指标可以诊断80%，我想大家会选择3个指标的模型。这就是主成分回归存在的基础，用几个简单的变量把多个指标的信息综合一下，这样几个简单的主成分可能就包含了原来很多自变量的大部分信息。这就是主成分回归的原理。9、岭回归。岭回归的名称由来我也没有查过，可能是因为它的图形有点像岭。不要纠结于名称。岭回归也是用于处理自变量之间高度相关的情形。只是跟主成分回归的具体估计方法不同。线性回归的计算用的是最小二乘估计法，当自变量之间高度相关时，最小二乘回归估计的参数估计值会不稳定，这时如果在公式里加点东西，让它变得稳定，那就解决了这一问题了。岭回归就是这个思想，把最小二乘估计里加个k，改变它的估计值，使估计结果变稳定。至于k应该多大呢？可以根据岭迹图来判断，估计这就是岭回归名称的由来。你可以选非常多的k值，可以做出一个岭迹图，看看这个图在取哪个值的时候变稳定了，那就确定k值了，然后整个参数估计不稳定的问题就解决了。10、偏最小二乘回归。偏最小二乘回归也可以用于解决自变量之间高度相关的问题。但比主成分回归和岭回归更好的一个优点是，偏最小二乘回归可以用于例数很少的情形，甚至例数比自变量个数还少的情形。听起来有点不可思议，不是说例数最好是自变量个数的10倍以上吗？怎么可能例数比自变量还少，这还怎么计算？可惜的是，偏最小二乘回归真的就有这么令人发指的优点。所以，如果你的自变量之间高度相关、例数又特别少、而自变量又很多（这么多无奈的毛病），那就现在不用发愁了，用偏最小二乘回归就可以了。它的原理其实跟主成分回归有点像，也是提取自变量的部分信息，损失一定的精度，但保证模型更符合实际。因此这种方法不是直接用因变量和自变量分析，而是用反映因变量和自变量部分信息的新的综合变量来分析，所以它不需要例数一定比自变量多。偏最小二乘回归还有一个很大的优点，那就是可以用于多个因变量的情形，普通的线性回归都是只有一个因变量，而偏最小二乘回归可用于多个因变量和多个自变量之间的分析。因为它的原理就是同时提取多个因变量和多个自变量的信息重新组成新的变量重新分析，所以多个因变量对它来说无所谓。看了以上的讲解，希望能对大家理解回归分析的运用有些帮助。以上是小编为大家分享的关于回归分析的认识及简单运用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

会弹出一个10

相关分析和回归分析的区别和联系：相关分析与回归分析都是统计上研究变量之间关系的常用办法。他们都可以断定两组变量有统计相关性。相关分析中两组变量的地位是平等的，而回归分析两个变量位置一般不能互换。一、回归分析和相关分析具体区别1、在回归分析中，y被称为因变量，处在被解释的特殊地位，而在相关分析中，x与y处于平等的地位，即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的。2、相关分析中，x与y都是随机变量，而在回归分析中，y是随机变量，x可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定x是非随机的。3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度，而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。二、回归分析和相关分析具体区别联系1、回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。2、在专业上研究上，有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题，需进行直线关分析和回归分析。

1、首先,大家平时理解的变量是单纬的,而不是你说的多维的。因此,对spss而言,x1、x2、x3、y1、y2、y3分别是6个变量。2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性。通过他们之间相关性的计算,你或许可以得到你所说的x与y之间的相关性,但这种相关性只是你推测的定性描述而已,是不能定量描述的。3、主成分分析,目的是将分析对象的多个维度简化为少数几个维度,方便分析,这样做的前提是维度很多且其中的多个维度之间有较强的相关性。而不是你想象的可以把x1、x2、x3降维成一个变量,因为只有三个维度,已经很少了,这三个维度可以做降维分析的可能性几乎没有。4、回归分析,只有一个因变量,可以有多个自变量,最终算得因变量与自变量间的回归关系。估计你只是自己想象了一个例子,实际中一般是不会有这样的分析案例的。

回归分析与相关分析的联系：研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题，需进行直线相关和回归分析。从研究的目的来说，若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向，宜选用线性相关分析；若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程，宜选用直线回归分析。 从资料所具备的条件来说，作相关分析时要求两变量都是随机变量（如：人的身长与体重、血硒与发硒）；作回归分析时要求因变量是随机变量，自变量可以是随机的，也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值，如：用药的剂量)。　　 在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述，其实在应用时，当两变量都是随机变量时，常需同时给出这两种方法分析的结果；另外，若用计算器实现统计分析，可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的目的。回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题，它们的差别主要是：1、在回归分析中，y被称为因变量，处在被解释的特殊地位，而在相关分析中，x与y处于平等的地位，即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的；2、相关分析中，x与y都是随机变量，而在回归分析中，y是随机变量，x可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定x是非随机的；3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度，而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。

（1）相关分析，研究现象之间是否存在某种依存关系（2）回归分析，确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系

相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。于是，著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。

在相关分析中要求相关的两个变量如下：相关分析研究变量之间的相互关系的密切程度关系。定性变量能做相关性分析，相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间，空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量。相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性，相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。相关分析的特点：1、相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。2、在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。3、为了确定相关变量之间的关系，首先应该收集一些数据，这些数据应该是成对的。例如，每人的身高和体重。然后在直角坐标系上描述这些点，这一组点集为“散点图”。

1、首先，大家平时理解的变量是单纬的，而不是你说的多维的。因此，对spss而言，X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量。2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性。通过他们之间相关性的计算，你或许可以得到你所说的X与Y之间的相关性，但这种相关性只是你推测的定性描述而已，是不能定量描述的。3、主成分分析，目的是将分析对象的多个维度简化为少数几个维度，方便分析，这样做的前提是维度很多且其中的多个维度之间有较强的相关性。而不是你想象的可以把X1、X2、X3降维成一个变量，因为只有三个维度，已经很少了，这三个维度可以做降维分析的可能性几乎没有。4、回归分析，只有一个因变量，可以有多个自变量，最终算得因变量与自变量间的回归关系。估计你只是自己想象了一个例子，实际中一般是不会有这样的分析案例的。

相关分析研究变量之间的相互关系的密切程度关系。定性变量能做相关性分析，相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间，空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量。相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性，相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。相关分析的特点：1、相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。2、在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。3、为了确定相关变量之间的关系，首先应该收集一些数据，这些数据应该是成对的。例如，每人的身高和体重。然后在直角坐标系上描述这些点，这一组点集为“散点图”。

一、相关分析与回归分析的联系 相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。 二、相关分析与回归分析的区别 1．相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题，变量之间的关系是对等的；而在回归分析中，则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的，对变量进行自变量和因变量的划分。在回归分析中，变量之间的关系是不对等的。 2．在相关分析中所有的变量都必须是随机变量；而在回归分析中，自变量是确定的，因变量才是随机的，即将自变量的给定值代入回归方程后，所得到的因变量的估计值不是唯一确定的，而会表现出一定的随机波动性。 3．相关分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关程度的大小，由于变量之间是对等的，因此相关系数是唯一确定的。而在回归分析中，对于互为因果的两个变量 ，则有可能存在多个回归方程。

eviews无法实现多个因变量的模型回归(也有可能是我不知道= =)。据我所知，结构方程相关的路径分析可以同时处理多个因变量和多个自变量。需要SPSS和AMOS实现。如果一定要用eviews做，那么可以对每个因变量分别回归。或者首先用因子分析或AHP等方法对要研究的某一状况进行综合评价，得到每个样本某一状况的综合指数，然后再做回归。因为不知道你要研究什么以及指标的具体情况，所以先说这么多。有问题可以百度Hi我。

景观设计师 潜力指数：★★★★ 2004年12月2日，景观设计师被国家劳动和社会保障部正式认定为我国的新职业之一。 景观设计属于现代新兴的服务型行业。北京大学景观设计学研究院院长俞孔坚这样定义：“景观设计师是运用专业知识及技能，以景观的规划设计为职业的专业人员，他的终身目标是将建筑、城市和人的一切活动与生命的地球和谐相处。” 改革开放20年来，随着中国城市化的快速发展，全国各地都出现了景观设计的热潮，景观建设已经成为城镇建设的重要内容，对景观设计师的需求日益增多。目前已有上万计的设计人员从事景观设计工作。但是中国城市化的快速发展过程中，中国在人居环境的建设和管理中，遇到了前所未有的危机和挑战，景观设计专业人才依然奇缺。由于景观设计专业长期包含在规划设计、建筑设计及园林设计等诸专业设计之中，从事景观设计专业的人员水平参差不齐，影响了景观建设的质量提升。 近年来，房地产的火爆带动了相关的职业，景观设计师尤为突出，高级景观设计师的年薪可达到20万—40万左右。 游戏动画设计师 潜力指数：★★★☆ 现在国内一个普通的网络游戏设计师月薪一般在2000元左右，而高级设计师的收入平均每月能达20000多元。从经济角度看，网络游戏制作及动画制作在国内正成为快速崛起的产业，从事这个行业制作的人，收入十分可观。 目前从事游戏动画制作的人员已经成为最为抢手的人才， MAYA、3D MAX等计算机动画工具功能日益强大，动画游戏制作人员在游戏创作领域有了更广阔的发展空间。然而现在国内达到专业游戏动画工程师人才水平的只有8000人，而市场需求目前最少有15万人的缺口。 2004年游戏设计师培训异常火爆，各种培训班广告见诸于报端，甚至大学里也开始开设游戏设计专业。2005年大批接受专业培训的学员们将步入社会，从事游戏设计，因此明年将是游戏设计人才备受关注的一年。 房地产估价师 潜力指数：★★★ 新房、旧房，大房、小房，买房、卖房，换房、租房……房产成为一种多样化的商品，其交易也日益频繁。换几个地方、搬几次家，将成为生活中的平常事。可怎么换房、怎么买房，这其中大有学问。有人把房产作为一种投资，越换越增值；有人却因为一个错误的决定，而损失惨重；有人不知行情，举棋不定。请个估价师作投资顾问，估算房产价值，也许能帮你拿个主意－－房地产估价师就这样慢慢地走入我们的生活。 消费者在换房、购房过程中考虑的因素很多，价格、地段、户型设计、房屋质量、开发商的实力和信誉、合法的手续……价格是其中最重要最敏感的因素。其实在任何一种买卖交易中，商品都需要衡量和确定其价格，但房地产更需要一种专业的估价，因为房地产具有独一无二性和价值量大的特点。不同区位的房产价值相差很大，而且随着市场变化、周围交通和环境的变化还会引起房地产价值的变化。房地产作为居民支付的最大商品，价值量大，值得请人估价，也能承受得起相应的估价费用。 日前，大量二手房上市，消费者需要评估房产的机会增多，房地产估价师也将更有作为。房地产的地理位置不变，可其社会经济位置可以改变，城市规划、道路建设、周边环境会赋予房地产新的价值。亚运会带动了亚运村周边房地产的增值，一个中关村的概念带动了海淀区房地产市场的发展，未来奥运会也许可以成为新的房地产市场热点……消费者希望选择这些具有增值潜力的房产，这也是我国目前1．5万名房地产估价师要去面对、衡量的问题。 汽车美容师 潜力指数：★★★★ 这些年来，私家车销售一路攀升，汽车保养的观念也渐入人心�“呵护你的爱车”这句话成了许多车主的口头禅。据专家估算�一部价值10万元左右的车一般要用10年�按每年行程2－3万公里计算�每年的养护费用在4000元以上�越是高档的车�有关费用还会更高。这一市场有多大？算一算吧，那是一个惊人的数字。 汽车是一种耐用商品�当销售相对饱和后�后期的保养变得更为持久和重要�汽车的美容与装饰行业前景就异常广阔。据一些业内人士透露�现在的汽车美容师基本上是口手相传而进入这一职业领域的�充斥着许多仅有小学或中学文化的从业者�他们只懂得简单的冲洗等土办法�既不能真正理解汽车美容的内在要求�也无法同车主进行沟通。 时下大型的汽车美容店招聘专业汽车美容师时�开出的月薪在3000元至5000元之间�即使刚刚经过培训�经验不够丰富的学徒�工资也会在1000元以上�是技术型人才的好职业。 目前尚未传出汽车美容师需持证上岗的相关消息，但随着行业的逐步“洗牌”，肯定会对从业人员提出越来越高的要求。只有能分析出客户对汽车美容装潢方面的要求，做出相应的、恰当的汽车美容装潢方案的“复合型”汽车美容师，才有望在行业中成为“长青树”。 彩铃设计师 潜力指数：★★★ 如今拨打年轻人的手机，常常听到的不再是单调的“嘟嘟”声，而是各式各样的彩铃声，这些优美的音乐声或个性十足搞笑对白的彩铃，就是出自彩铃设计师之手。 彩铃设计师在2004年着实火了一把，抢尽了去年“短信写手”的风采。然而，目前使用彩铃的人基本限于年轻人，很多人只是刚刚知道什么是彩铃，但还没有使用，因此从事彩铃设计的人员基本以兼职为主，几个比较有名的制作小组也只是将彩铃设计作为副业。2004年的下半年，各通讯公司、网站已经开始大批量的招聘专职彩铃设计师，12月初，央视的一档大型人力资源类节目，还将彩铃设计师的招聘搬上了荧屏。随着越来越多的人开始使用彩铃业务，相信2005年将是彩铃设计师大放异彩的一年。 财务策划师 潜力指数：★★★☆ 财务策划师也称为理财规划师，据来自香港的高级财务策划师介绍，五六年前，香港和大陆一样没有专业的财务策划师，但现在以个人理财咨询服务为主营业务的私人财务咨询公司已有3000多家。他还透露，在香港，一个刚入行的财务策划师每月就可赚到2万港元，而二三年后月薪就可升到5万港元，而且相对于已进入成熟期的保险业，财务策划师这一行业还处于成长期，因此，它的发展空间还很大。 据预测，2008年后，个人财务咨询公司也将在大陆红火地开展，注册财务策划师的就业前景令人瞩目。 资料显示，财务策划提供的服务非常广泛，具备国际财务策划专业水准的人才目前在国内也普遍缺乏，因此，对取得资格认证的注册财务策划师的需求迫在眉睫。一家理财网站的调查显示，在接受调查的人中，78％的人愿意接受专家顾问的理财意见，25％愿意委托理财，50％以上愿意支付顾问费。由此可见，随着人们收入增加，投资意识增强，人们对理财规划的需求日趋旺盛，财务规划师将大有作为。 职业顾问 潜力指数：★★★ 现在，拥有私人的职业顾问，或者职业生涯中遇到困难、疑惑而向职业顾问咨询，已是一件不太新鲜的时尚事。说它不新鲜，因为这股风早已在白领中风靡，说它时尚，因为拥有私人的职业顾问的确标志着你的层次和领先的工作方式。职业顾问为你的职业生涯铺平道路，指点迷津，这一点，博得了每一个从业者信任和重视。职业顾问并不是塞给你一个公司的名字和地址，让你自行去面试。他们的职责不是给你一份工作，而是尽其所能指导你如何给自己定位，找到合适的工作或者做出职业生涯中的种种选择。职业顾问不会简单提示你该做什么，只有你自己才可以决定如何选择。通过专业测评工具和面对面的沟通，将你的性格和职业相联系，帮助认清你最需要什么、最适合什么。 越来越多的人开始重视自己的职业生涯规划，不再盲目地跳槽。据调查，绝大多数人希望在自己决定转换工作前能够得到职业顾问的指导，职业顾问的身价因此而不断攀升。目前，我国有水准的职业顾问还很少，而职业顾问的从业门槛也相当高，必须是职场阅历丰富、有相关专业背景、了解和掌握各行各业人才需求状况的人，才能当好“顾问”这一角色。 金融分析师 潜力指数：★★★★☆ 2005年，通晓国际惯例的本土金融分析师将受到追捧。 特许金融分析师CFA都是一些受过良好教育和专业训练，具有优秀金融理论素养的金融人才，商业银行、保险公司、证券公司、基金管理公司、资产管理公司等金融机构，对持有这一认证的人士求贤若渴，这一类金融人才在金融领域十分抢手。 目前中国的高级金融人才奇缺，金融分析师更是存在巨大供需缺口。以上海为例，未来两年，上海对CFA的需求是3000人，而目前上海拥有的CFA只有30人。2001年，整个上海409名考生中，只有2人取得了资格证书。而一旦成为CFA，便会变得炙手可热，受到多家金融机构争抢，年薪也很高。正是在这种高薪的刺激下，国内的特许金融分析师的报考热不断升温，报考人数逐年递增。目前，全球特许金融分析师的平均年薪是17．8万美元。而美国特许金融分析师的年收入则是19万美元，比哈佛的MBA还要高出近5成。在我国香港，CFA的年均收入也达到13．6万美元。 会展设计师 潜力指数：★★★ 近20多年来，中国会展业发展迅猛，专业的展览公司以及展览设计公司也是数不胜数。由于门槛不高，会展设计师基本缺口不大，但对于有实力有水准的设计师缺口还是巨大的。 所需基本素质：首先要有室内设计专业相关的学历，经过专业培训合格后并持有相关资格证书，掌握基本展位布置、展架设计能力的设计人员。其次，熟悉会展的基本流程，能独立完成设计，了解基本的设计和施工方法。最后，对品牌和客户有深刻的理解能力、独特的创意能力及团队合作精神。 薪资水准：会展设计师大专学历月薪一般为1500－2000元；本科学历月薪为2000－2500元，在此基础上拥有5年以上工作经验者月薪可达5000元以上。 发展前景：中国国民经济的稳步发展将为中国展览业的发展提供稳定基础；中国加入世贸组织将有助于提高中国展览业的整体水准。2008北京奥运会和2010年世博会的举行也需要一大批能独立设计并指导施工的展会设计人员，这种种机遇提供给会展设计人员展现个人才华的广阔舞台。 营养配餐师 潜力指数：★★★☆ “营养配餐师”通俗叫法就是“点菜师”。随着生活水平的提高，现在大家注重的不是吃饱，而是吃好，“营养配餐师”于是应运而生，他可针对顾客的年龄、性别、体质提供个性化的科学配餐服务。因而，随着消费者的消费意识的成熟，此项职业的市场需求迅速增加，预计需求高达50万以上。 近年来，由于饮食结构不合理而导致的疾病，如脂肪肝、高血脂等疾病正在威胁着人们的健康，在大城市中尤为突出。学校、机关、企业、餐饮行业对营养配餐师的需求与日俱增，从2005年开始，将会逐年增长。 目前国内从事此项职业的人几乎处于空白状态。营养配餐师的培训和考核在广州、成都等少数城市进行了试点，效果都不错。该职业入行门槛不高，培训期为两个月左右，主要学习烹饪原料基础知识、食品营养基础知识、食品安全知识、餐饮成本核算知识、营养配餐的准备、营养食谱的制定、营养餐的制作、食品卫生法律法规以及职业道德等方面的知识

场景分析是体验设计中的一个最为核心和基本的方法。场景描述的是一个完整的用户故事，即某个用户在某个时间和地点下通过某种行为来满足诉求。场景的概念包含以下几个变量： who-用户是谁、when-什么时间、where-什么地点、why-诉求是什么、do-做了什么。 对于不同的产品类型、不同的变量复杂度，场景所包含的内涵与外延也不尽相同。其中，电商类产品的场景是较为复杂的，表现在变量的拆分纬度多、用户分群类型多、诉求类别和纬度多、使用路径多，同时场景分析在电商类产品中又是常被提及和用到的体验设计方法。所以，这里结合美团酒店预定业务为例，来介绍下在产品中展开场景分析和体验优化的步骤与方法。 场景分析驱动的体验优化可分为以下五个步骤： 其中最后的环节属于设计阶段的范畴，不做详细展开，这里主要介绍和场景分析紧密相关的前面五个部分。 根据场景包含的变量，首先通过4W维度对变量进行结构化的拆解： 以用户预定酒店为例，四个要素分别可以拆解为： 预定酒店的场景中，用户的维度包含两类：预定人与同行人。 1）预订人：用户的划分维度有多种，包括性别、年龄、职业等。对于商业产品来说，用户的消费能力最为核心。这里暂且围绕这个角度，根据后台的画像标签，提炼核心两大人群：学生和白领。这个维度可以辅助判断人群的消费习惯与偏好。 2）同行人：同行人主要影响的是预定的房型、以及诉求，同行人之间的关系对诉求的影响最大，所以这里按照关系划分，可拆解为：独行、情侣/配偶、亲友/同学、亲子、长辈、同事几种类别。 时间的维度，同样包含两类：预定时间与实际入住时间。 1）预定时间：时间的维度根据颗粒度，可以分为年、月、日、时、分、秒，根据特殊性分为工作日、周末、节日。这里划分的维度是：提前预定时间。因为用户在预定时，是提前定还是当天定决定了用户对效率的诉求。 2）入住时间：对于出行产品来说，在不同的时间入住，最核心的影响要素就是日常、季节或节日。不同的时段出行，通常目标会不同。然而这里讲的是基础体验的提升，而入住时间通常影响的是酒店本身的类别、价格等要素，所以这里暂不考虑出行时间这个要素。 根据预定所在地和实际入住的地点之间的关系，可分为本地和异地。 最核心的要素，就是出行目的，包括约会、旅游、度假、出差、临时住等场景。目的的变量可基于行业报告和历史用户调研的结论得出。 综上，可得出以下场景要素： Tips： 1.要素的拆解需满足MECE—不重不漏原则。 2.根据分析的目的和产品阶段，来决定具体要采用哪些变量，并不是所有的变量都需要考虑。 例如上述案例中，入住时间的变量，更多的是指导酒店的运营，如暑期、国庆等节日，可以围绕场景诉求，策划对应的活动。这里的分析主要的目的是针对基础体验，所以没有把这个变量纳入进来。 从产品发展阶段的角度来看，处于初创、探索期的产品，采取的变量可以更为聚焦，例如用户群、出行目的等，可以先针对核心重点场景展开分析，以帮助在垂直市场领域进行需求挖掘。而处于相对成熟期的产品，需求逐步覆盖更全面、细分的场景，覆盖更多的人群和更多样的诉求，所以这个阶段的场景分析可以尽量让变量覆盖全面。 场景的变量进行交叉组合可以得到成百上千中细分场景，但是在具体做体验搭建的时候，显然不可能完全的覆盖所有的场景。所以，对这些场景需要有所侧重，聚焦在高频场景。 在这个环节，就需要结合量化的手段来明确。通常的做法是通过订单分布来定义高频场景。具体来说，可选取最近一个时间端的订单，查看后台数据，明确订单的来源，包括后台的用户标签、本地 or 异地、预定的酒店类型、预定的时间等信息，其中对于出行目的、同行人这类变量较难通过数据看出，就需要结合问卷，明确这些订单所覆盖的场景。 通过上述数据分析，就可以罗列出最核心的场景列表。 例如，酒店预定中最核心六个场景包括： 明确核心高频场景后，就可以进一步明确各个场景下的用户诉求。这个环节可以有两种方式，一是访谈，二是问卷。 1.访谈—归纳诉求类型 访谈能够帮助我们明确在各个场景下，用户预定的具体case，以及更深入的挖掘用户的诉求及背后的原因。通过访谈，我们可以对用户诉求类型进行归纳提炼，明确典型的消费习惯类型。 例如，上述住宿的六个核心场景，对应的具体的case如下： 通过访谈来了解用户具体做消费决策时所关注的要素。根据访谈结论，可以将用户的消费习惯归纳为： 1）方便快捷型：位置便利、价格不超出预算、干净卫生 对应场景：出差办公、朋友来访、本地约会 2）高性价比型：离景点/商圈近、整体舒适、性价比高 对应场景：朋友旅游 3）环境氛围型：期望环境氛围好，有特色 对应场景：情侣约会、情侣度假 4）设施服务型：期望餐饮娱乐设施全面、有品质感 对应场景：亲子度假、情侣度假 围绕这些典型的诉求，可以深入分析产品的功能与体验，探索优化的可能性。 2.问卷—量化决策习惯 通过问卷可以更精准全面的了解用户在进行消费决策时关注的要素，以及不同要素的关注程度。在做调研之前，首先要做的是对决策要素进行拆分，对于商业产品来说，拆分的维度可以根据马斯洛的需求模型来展开：酒店决策的核心要素包括： 1.基础要素：价格、位置 2.偏好要素：环境、周边、餐饮、设施、服务、品牌 每一种要素又会包含具体的变量： 如价格，按照从低到高，可分为便宜、高性价比、高档。 如位置，根据场景不同，可分为所在地附近、地标附近、景点附近。 通过以上调研分析，最终可以得到这样一张汇总的场景分析表： 有了用户场景、诉求，接下来就需要分析产品内的使用路径，这样就可以对应路径去做走查，定位体验问题了。 行为路径同样可以结合定量、定性的方式，先从数据维度，看核心流程各页面入口的点击分布状况，从而汇总整理出产品内的核心路径，美团酒店的核心路径如下： 最后，可将不同的场景、诉求，与对应的产品路径做对应，进行体验遍历与走查，定位、归纳体验问题。 这里需要注意的是，单个场景可能会存在多诉求，而多诉求又回流入多路径。所以走查的过程中，需要逐一去对应，才能较为全面。 最终通过场景走查，去挖掘产品流程中，对用户诉求匹配不足的问题，进而挖掘体验优化机会点。 1.在做体验优化前，对用户的场景进行全面的梳理和分析是最基础的工作，场景可以持续应用到整个产品优化的长远工作当中，所以构建一个基础的用户场景库是设计侧核心的工作。 2.这里的场景是粒度相对比较粗的，可以指导全流程、大型功能的优化和机会点挖掘。但如果涉及到要进行某个具体功能，例如搜索的优化，那么还需要进一步细分该功能的场景，例如分析用户搜索品牌、地点等等。 3.这里的场景分析，虽然结合了访谈、问卷等方法，但是本质上还是基于用户主观的一种定性的方式，在应用过程中，还需要结合更多关于功能或页面的行为数据、流量数据等，综合来进行设计决策。 4.这样的分析方法，其实并不能确保是全面的，虽然产品发展的越发成熟，用户人群、场景、路径的维度会越来越细分，这种情况下，更为准确高效的应该是大数据算法。 当前的方式，可以在现阶段帮助设计师去发现问题，定位到产品功能或交互层的缺失。举个例子，通过这样的走查，我们可能会发现，情侣用户在预定酒店时，需要有一个环境设施筛选，帮助他们找到浪漫环境的酒店。于是我们可以在功能上提供这样一个筛选项。 但是，如果更细颗粒来看，我们需要知道他们需要的是什么样的环境，是粉红浪漫、纯白简约还是科技酷炫。不同的人口味不同，展示的内容级别的标签也应该不同。 所以当产品的功能、结构已经足够完善的时候，这样的走查能带给我们的帮助有限，本质上还是要回归到智能的推荐、千人千面的算法上。例如淘宝的瀑布流，即使我们能够遍历所有的用户场景，但最终呈现的内容策略，还是要依循一个系统完善的数据算法模型，才能真正的做到满足各个细分场景的诉求。

1.回归分析当您需要进行预测和预测未来趋势时, 回归分析是很好的工具。回归测量因变量 (要测量的变量) 和自变量 (用于预测因变量的数据) 之间的关系。虽然你只能有一个因变量, 但你可以有几乎无限数量的独立变量。回归还可以帮助您发现运营中可以通过突出趋势和因素之间的关系来优化的业务点。2.假设检验这种分析方法也称为“T 测试”, 可将所拥有的数据与假设进行比较。它还可以预测可能做出的决策将如何影响您的业务。T 测试可以比较两个变量, 以找到相关性, 并根据结果做出决策。例如, 实际业务中可能会假设更多的工作时间相当于更高的生产率。在实施延长工作时间之前, 重要的是要确保有真正的效果, 以避免造成不好的反作用。3.蒙特卡洛模拟作为计算不可预知变量对特定因子影响的最常用方法之一, 蒙特卡罗模拟使用概率建模来帮助预测风险和不确定性。为了测试假设或场景, 蒙特卡洛模拟将使用随机数和数据, 根据任何结果对任何情况进行各种可能的结果进行分析。这是一个非常有用的数据分析方法，可以跨越多个领域应用，包括项目管理、财务、工程、物流等等。通过测试各种可能性，可以了解随机变量如何影响您的计划和项目。4.内容分析这种方法有助于了解定性数据中出现的总体主题。使用词云图颜色编码特定主题和想法等技术有助于分析文本数据，以找到最常见的线程。在处理用户反馈、访谈数据、开放式调查等数据时，内容分析可以很好地工作。这有助于确定需要改进的最重要领域。5.叙事分析叙事分析主要包含五个要素，即行动(act)、场景(scene)、行动者(agent)、能动性(agency)和目的(purpose)。这种分析侧重于故事和想法在整个公司的沟通方式，可以帮助你更好地了解组织文化。这可能包括解释员工对其工作的感受、客户对组织的看法以及如何查看运营流程。它在考虑改变企业文化或规划新的营销策略时非常有用。没有统计分析的黄金标准，也没有绝对正确的方法。选择的方法应始终反映收集的数据以及要提取的解决方案类型。匹配正确的数据和分析有助于发现更好的方案，以优化企业的业务，对企业业务进行数字化变革。

请看下面几个问题，如果你能轻松的知道问题的答案，那么可以不再阅读本文或快速浏览一下本文，如果不是很轻松就能知道答案，那么建议花一点时间读一下本文。 1.一个变量是否对另一个变量有影响？用什么方法？这个方法适合我的数据吗？ 2.EDA探索性数据分析除了描述单变量的分布，还能做些什么。 3.在用机器学习做分类或回归问题时，都说数据决定精度的上界，模型只是去逼近这个上界，那么在对数据进行探索时，可以用哪些方法来做。 在看这个案例之前，有下面几个问题，请带着这些问题边看案例边思考： 1.如果你在工作中会怎么做这个分析？ 2.他这样分析对吗？ 3.如果不对，问题出在哪里，应该怎么修改？ 4.如果回答不上来上述1-3问题，再看完这篇文章后，你是否可以回答1-3 要做分析，那么必然要清楚分析的数据是什么类型，不同类型的数据分析方法与处理方式是不同的，因此有必要清楚实际工作中常见的数据类型。 什么是数据？我认为凡是可以电子化记录的都是数据。 因此，数据范围会随着科技进步和计算机发展不断扩充变大。就目前技术水平与计算机发展，个人认为数据可以做如下分类: 对于两个连续型数值变量之间的关系探究，我们比较容易想到相关关系(回归先不探讨)，日常工作中，我们常把相关关系和因果关系(常用回归分析探索)弄混，这里简单说一下： 相关变量的关系也可分为两种： 两个变量间相互影响——平行关系 一个变量变化受另一个变量的影响——依存关系 它们对应的分析方法： 相关分析是研究呈平行关系的相关变量之间的关系 回归分析是研究呈依存关系的相关变量之间的关系 回归分析和相关分析都是研究变量之间关系的方法，两种分析方法相互结合和渗透；可以总结为：用相关分析不一定要用回归分析；用回归分析，必先用相关分析探索一下变量之间的关系。 1.绘制散点图 2.计算相关系数并完成相关系数显著性检验 从散点图来看，变量A与变量B之间可能不存在线性相关关系。 可以看到使用pandas中的corr()方法求相关分析是只会给出相关系数，不会给出相关系数对应的显著性水平值的，因此如果想更严谨的话还是使用scipy.stats库比较好。 可以看到，在0.05的置信水平下，认为变量A和变量B是不存在显著相关关系的；但看P=0.099，其实P值不算大，如果在0.1的置信水平下，就可以认为变量A和变量B是存在显著相关关系的，这时是可以说相关系数为多少。 统计检验方法： 1.单因素方差分析(若分类变量下类别水平为2，此时单因素方差分析等价于独立样本T检验，两者可以统计量互相转换) 2.独立样本T检验(仅适用于分类变量下类别水平为2的情况) 因此为了篇幅考虑， 就以单因素方差分析适用案例作为本文的内容。 1.对数据是否符合正态分布和组间方差是否一致做检验(完成单因素方差分析的前提假设) 2.描述性分析；建议使用箱线图来进行 3.采用单因素方差分析判断分类变量是否对连续型变量有显著影响 4.若不同组间有差异，通过多重检验来判断哪个处理间存在差异 在日常工作中，我们经常碰到这样的问题，就是一个分类变量对一个连续型变量是否有影响，以植物生长作为一个案例，探究施肥是否会促进植株生成(植株生长以树高作为指标来衡量)，采用控制变量的方法，采取清水作为对照组，实验组以某肥料四个浓度梯度，分别是A,B,C,D，施肥一段时间之后测量树高(要控制其他变量保持一致，比如施肥之前的树高要基本保持一致，生长势基本保持一致等等)。 数据中的teat1-4代表的就是A-D四个化肥浓度。 通过上述分析，可以看到不同化肥水平对应的植株生长存在显著影响，并且通过箱线图和多重检验可以看到，treat3和treat4对应的植株生长是和其他对照组显著差异，treat3和trea4对应的植株生长更好，因此可以建议采用treat3下的化肥水平，treat4的植株生长相较于treat3并没有太明显差异；甚至可以再继续采取一些化肥水平来判断是否当化肥水平超过treat3的水平后，化肥的提升不会再进一步影响植物生长。 统计检验方法： 卡方检验 (卡方检验是针对自变量和因变量都是分类数据，也就是说带有属性的数据) 通过卡方检验，可以看到P值趋近于0，小于0.05，我们可以认为男性和女性在收入上是存在显著差异的；结合列联表和做出的图，我们可以看到在高收入人群中，男性占比较大。 现在回顾第一部分的那个案例，研究的是性别和颜色偏好之间的关系，这是两个分类变量之间的关系，应该使用卡方检验而不应该使用单因素方差分析。 在本文中，没有具体交代方法论的原理，如果感兴趣可以自行查阅。现在我们可以思考下AB Test原理到底使用的方法论到底是什么？ AB Test怎么选择指标更加合理，怎么设计方案更可行，得到的数据怎么分析才正确，下周会做一个关于AB Test的总结。 参考文献： https://zhuanlan.zhihu.com/p/36441826 简单相关性分析(两个连续型变量) https://www.cnblogs.com/jiaxin359/p/7995073.html 统计学当中关于变量的分类

亲啊，相关就可以了，双变量相关。把他们全选进去。然后做就可以了。结果看p值和相关系数。参考资料：ppv课网站spss学习视频

在回归分析模型 Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中，Y是被解释变量，就称为因变量。X是解释变量，称为自变量。表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。“选择变量”即是条件变量，并且有个条件定义按钮（rule），通过这个按钮可以给定一个条件，只有变量值满足这个条件的样本数据才参与回归分析。希望能帮到你！

在回归分析模型Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中，Y是被解释变量，就称为因变量。X是解释变量，称为自变量。表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。“选择变量”即是条件变量，并且有个条件定义按钮（rule），通过这个按钮可以给定一个条件，只有变量值满足这个条件的样本数据才参与回归分析。希望能帮到你！

在回归分析模型 Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中，Y是被解释变量，就称为因变量。X是解释变量，称为自变量。表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。“选择变量”即是条件变量，并且有个条件定义按钮（rule），通过这个按钮可以给定一个条件，只有变量值满足这个条件的样本数据才参与回归分析。做logistic 回归分析，用enter, foward, backword不同方法，结果为何不同?答：当前进法和后退法给出的答案相同，这是模型稳健的一种象征，但并不总是这样。前进法和后退法无需得到相同回答的理由是特定变量的重要性常常取决于变量选择时模型中有哪些其他的变量。某一变量当另一变量（或一组变量）处在模型中时是重要的，而当这一变量（或一组变量）不在模型中时，它却不显著了。这称为抑制效应。几种变量的选择技术的比较：1、 前进法：把变量逐次引入模型中。用已经在模型中的变量进行调整后的变量和结果变量间的相关程度决定引入的顺序（相关性最强的变量最先引入），最适于涉及样本含量小的研究。不能很好的解决抑制效应。2、 后退法：从模型中逐次剔除变量。用已经在模型中的变量进行调整后的变量和结果变量间的相关程度决定剔除的顺序（相关性最弱的变量最先剔除）。评价抑制效应比前进法好。3、 最优子集法：选择使某一特定参数达到最大的变量子集，但计算困难。4、 全变量法（全部变量）：同时引入所有的变量。如果自变量多、样本含量小或缺失数据多，把所有变量都包括进来可能会出问题。二分类 logistic回归中“变量选择方法”有7种，以下是spss手册中的介绍。Logistic 回归：变量选择方法：方法选择允许您指定自变量将如何进入到分析中。通过使用不同的方法，您可以从相同的变量组构造多个回归模型。- Enter.一种变量选择过程，其中一个块中的所有变量在一个步骤中输入。- 向前选择（条件）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在条件参数估计基础上的似然比统计的概率。- 向前选择（似然比）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在最大局部似然估计的似然比统计的概率。- 向前选择 (Wald). 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于 Wald 统计的概率。- 向后去除（条件）. 逐步向后选择。移去检验基于在条件参数估计的似然比统计量的概率。- 向后去除（似然比）. 逐步向后选择。移去检验基于在最大偏似然估计基础上的似然比统计量的概率。- 向后去除（Wald）. 逐步向后选择。移去检验基于 Wald 统计量的概率。一般来说，backward更准确一些，后退法优于前进。但是变量太多，会很慢。stepwise用的最广泛，但也有人说慎用逐步回归的方法。总之，选哪种都行，选择拟合最好的就可以了。大致来说，就是决定系数R2最大的就是。

一、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。例如上节中的生产函数就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。1.确定模型所包含的变量在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。这时，如果研究的对象是消费品生产，应该选择居民收入等变量作为解释变量；如果研究的对象是生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。由此可见，同样是建立生产模型，所处的经济环境不同、研究的行业不同，变量选择是不同的。其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一定的数学方法估计参数，以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方法。第三，选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。这是计量经济学模型技术所要求的。当然，在开始时要做到这一点是困难的，如果在所有入选变量中出现相关的变量，可以在建模过程中检验并予以剔除。从这里可以看出，建立模型的第一步就已经体现了计量经济学是经济理论、经济统计学和数学三者结合的思想。在选择变量时，错误是容易发生的。下面的例子都是从已有的计量经济学应用研究成果中发现的，代表了几类容易发生的错误。例如农副产品出口额＝-107.66＋0.13×社会商品零售总额十0.22×农副产品收购额这里选择了无关的变量，因为社会商品零售总额与农副产品出口额无直接关系，更不是影响农副产品出口额的原因。再如生产资料进口额＝0.73×轻工业投资＋0.21×出口额＋0.18×生产消费＋67.60×进出口政策这里选择了不重要的变量，因为轻工业投资对生产资料进口额虽有影响，但不是重要的，或者说是不完全的，重要的是全社会固定资产投资额，应该选择这个变量。再如农业总产值＝0.78＋0.24×粮食产量＋0.05×农机动力—0.21×受灾面积这里选择了不独立的变量，因为粮食产量是受农机动力和受灾面积影响的，它们之间存在相关性。值得注意的是上述几个模型都能很好地拟合样本数据，所以绝对不能把对样本数据的拟合程度作为判断模型变量选择是否正确的主要标准。变量的选择不是一次完成的，往往要经过多次反复。2.确定模型的数学形式选择了适当的变量，接下来就要选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系，即建立理论模型。选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。在数理经济学中，已经对常用的生产函数、需求函数、消费函数、投资函数等模型的数学形式进行了广泛的研究，可以借鉴这些研究成果。需要指出的是，现代经济学尤其注重实证研究，任何建立在一定经济学理论假设基础上的理论模型，如果不能很好地解释过去，尤其是历史统计数据，那么它是不能为人们所接受的。这就要求理论模型的建立要在参数估计、模型检验的全过程中反复修改，以得到一种既能有较好的经济学解释又能较好地反映历史上已经发生的诸变量之间关系的数学模型。忽视任何一方面都是不对的。也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学形式。这也是人们在建模时经常采用的方法。在某些情况下，如果无法事先确定模型的数学形式，那么就采用各种可能的形式进行试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。3.拟定理论模型中待估参数的理论期望值理论模型中的待估参数一般都具有特定的经济含义，它们的数值，要待模型估计、检验后，即经济数学模型完成后才能确定，但对于它们的数值范围，即理论期望值，可以根据它们的经济含义在开始时拟定。这一理论期望值可以用来检验模型的估计结果。拟定理论模型中待估参数的理论期望值，关键在于理解待估参数的经济含义。例如上述生产函数理论模型中有4个待估参数和α、β、γ和A。其中，α是资本的产出弹性，β是劳动的产出弹性，γ近似为技术进步速度，A是效率系数。根据这些经济含义，它们的数值范围应该是于集中的问题。经济变量在时间序列上的变化往往是缓慢的，例如，居民收入每年的变化幅度只有5%左右。如果在一个消费函数模型中，以居民消费作为被解释变量，以居民收入作为解释变量，以它的时间序列数据作为解释变量的样本数据，由于样本数据过于集中，所建立的模型很难反映两个变量之间的长期关系。这也是时间序列不适宜于对模型中反映长期变化关系的结构参数的估计的一个主要原因。四是模型随机误差项的序列相关问题。用时间序列数据作样本，容易引起模型随机误差项产生序列相关。这个问题后面还要专门讨论。截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。例如，工业普查数据、人口普查数据、家计调查数据等，主要由统计部门提供。用截面数据作为计量经济学模型的样本数据，应注意以下几个问题。一是样本与母体的一致性问题。计量经济学模型的参数估计，从数学上讲，是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，那么要求母体与个体必须是一致的。例如，估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。那么，截面数据就很难用于一些总量模型的估计，例如，建立煤炭行业的生产函数模型，就无法得到合适的截面数据。二是模型随机误差项的异方差问题。用截面数据作样本，容易引起模型随机误差项产生异方差。这个问题后面还要专门讨论。虚变量数据也称为二进制数据，一般取0或1。虚变量经常被用在计量经济学模型中，以表征政策、条件等因素。例如，建立我国的粮食生产计量经济学模型，以粮食产量作为被解释变量，解释变量中除了播种面积、化肥使用量、农机总动力、成灾面积等变量外，显然，政策因素是不可忽略的。1980年前后，由于实行了不同的政策，即使上述变量都没有变化，粮食产量也会发生大的变化。于是必须在解释变量中引人政策变量，用一个虚变量表示，对于1980年以后的年份，该虚变量的样本观测值为1，对于1980年以前的年份，该虚变量的样本观测值为0。也可以取0、l以外的数值，表示该因素的变化程度。例如，在工业生产模型中用虚变量表示气候对工业生产的影响，可以将不同年份气候的影响程度，分别用0、1、-1，甚至0.5、-0.5等表示。不过，这种方法应慎用，以免违背客观性。2.样本数据的质量样本数据的质量问题大体上可以概括为完整性、准确性、可比性和一致性四个方面。完整性，即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。这既是模型参数估计的需要，也是经济现象本身应该具有的特征。但是，在实际中，“遗失数据”的现象是经常发生的，尤其在中国，经济体制和核算体系都处于转轨之中。在出现“遗失数据”时，如果样本容量足够大，样本点之间的联系并不紧密的情况下，可以将“遗失数据”所在的样本点整个地去掉；如果样本容量有限，或者样本点之间的联系紧密，去掉某个样本点会影响模型的估计质量，则要采取特定的技术将“遗失数据”补上。准确性，有两方面含义，一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。前一个方面是显而易见的，而后一个方面则容易被忽视。例如，在生产函数模型中，作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素，以劳动为例，应该是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分劳动者。于是，在收集样本数据时，就应该收集生产性职工人数，而不能以全体职工人数作为样本数据，尽管全体职工人数在统计上是很准确的，但其中有相当一部分与生产过程无关，不是模型所需要的。可比性，也就是通常所说的数据口径问题，在计量经济学模型研究中可以说无处不在。而人们容易得到的经济统计数据，一般可比性较差，其原因在于统计范围口径的变化和价格口径的变化，必须进行处理后才能用于模型参数的估计。计量经济学方法，是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性，如果数据是不可比的，得到的规律性就难以反映实际。不同的研究者研究同一个经济现象，采用同样的变量和数学形式，选择的样本点也相同，但可能得到相差甚远的模型参数估计结果。为什么？原因在于样本数据的可比性。例如，采用时间序列数据作为生产函数模型的样本数据，产出量用不变价格计算的总产值，在不同年份间是可比的；资本用当年价格计算的固定资产原值，在不同年份间是不可比的。对于统计资料中直接提供的这个用当年价格计算的固定资产原值，有人直接用于模型估计，有人进行处理后再用于模型的估计，结果当然不会相同。一致性，即母体与样本的一致性。上面在讨论用截面数据作为计量经济学模型的样本数据时已经作了介绍。违反一致性的情况经常会发生，例如，用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据，用31个省份的数据作为全国总量模型的样本数据，等等。三、模型参数的估计模型参数的估计方法，是计量经济学的核心内容。在建立了理论模型并收集整理了符合模型要求的样本数据之后，就可以选择适当的方法估计模型，得到模型参数的估计量。模型参数的估计是一个纯技术的过程，包括对模型进行识别（对联立方程模型而言）、估计方法的选择、软件的应用等内容。在后面的章节中将用大量的篇幅讨论估计问题，在此不重复叙述。四、模型的检验在模型的参数估计量已经得到后，可以说一个计量经济学模型已经初步建立起来了。但是，它能否客观揭示所研究的经济现象中诸因素之间的关系，能否付诸应用，还要通过检验才能决定。一般讲，计量经济学模型必须通过四级检验，即经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验和预测检验。1.经济意义检验经济意义检验主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。主要方法是将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。首先检验参数估计量的符号。例如，有下列煤炭行业生产模型：煤炭产量＝-108.5427＋0.00067×固定资产原值＋0.01527×职工人数-0.00681×电力消耗量＋0.00256×木材消耗量在该模型中，电力消耗量前的参数估计量为负，意味着电力消耗越多，煤炭产量越低，从经济行为上无法解释。模型不能通过检验，应该找出原因重新建立模型。不管其他方面的质量多么高，模型也是没有实际价值的。2.统计检验统计检验是由统计理论决定的，目的在于检验模型的统计学性质。通常最广泛应用的统计检验准则有拟合优度检验、变量和方程的显著性检验等。3.计量经济学检验计量经济学检验是由计量经济学理论决定的，目的在于检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验，解释变量的多重共线性检验等。4.模型预测检验预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及相对样本容量变化时的灵敏度，确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围，即模型的所谓超样本特性。具体检验方法为：（1）利用扩大了的样本重新估计模型参数，将新的估计值与原来的估计值进行比较，并检验二者之间差距的显著性；（2）将所建立的模型用于样本以外某一时期的实际预测，并将该预测值与实际观测值进行比较，并检验二者之间差距的显著性。经历并通过了上述步骤的检验后，可以说已经建立了所需要的计量经济学模型，可以将它应用于预定的目的。五、计量经济学模型成功三要素从上述建立计量经济学模型的步骤中，不难看出，任何一项计量经济学研究、任何一个计量经济学模型赖以成功的要素应该有三个：理论、方法和数据。理论，即经济理论，所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础。方法，主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支学科的主要特征。数据，反映研究对象的活动水平、相互间联系以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。这三方面缺一不可。一般情况下，在计量经济学研究中，方法的研究是人们关注的重点，方法的水平往往成为衡量一项研究成果水平的主要依据。这是正常的。计量经济学理论方法的研究是计量经济学研究工作者义不容辞的义务。但是，不能因此而忽视对经济学理论的探讨，一个不懂得经济学理论、不了解经济行为的人，是无法从事计量经济学研究工作的，是不可能建立起一个哪怕是极其简单的计量经济学模型的。所以，计量经济学家首先应该是一个经济学家。相比之下，人们对数据，尤其是数据质量问题的重视更显不足，在申请一项研究项目或评审一项研究成果时，对数据的可得性、可用性、可靠性缺乏认真的推敲；在研究过程中出现问题时，较少从数据质量方面去找原因。而目前的实际情况是，数据已经成为制约计量经济学发展的重要问题。六、相关分析、回归分析和因果分析从上述建立计量经济学模型的步骤中进一步看出，经典计量经济学方法的核心是采用回归分析的方法揭示变量之间的因果关系。但是，变量之间具有相关性并不等于具有因果性。这是建立计量经济学模型中一个十分重要的概念，那么首先需要对相关关系与因果关系作一简要的说明。所谓相关关系，是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。如果两个变量样本观测值序列之间相关系数的绝对值为1，则二者之间具有完全相关性（完全正相关或完全负相关）；如果相关系数的绝对值比较大，或接近于1，则二者之间具有较强相关性；如果相关系数的绝对值为0，或接近于0，则二者之间不具有相关性。如果一个变量与其他两个或两个以上变量的线性组合之间具有相关性，那么它与每一个变量之间的相关系数称为偏相关系数。相关关系是变量之间所表现出来的一种纯数学关系，判断变量之间是否具有相关关系的依据只有数据。所谓因果关系，是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。例如，劳动力与国内生产总值之间具有单向因果关系，在经济行为上是劳动力影响国内生产总值，而不是相反；但是，在国内生产总值与消费总额之间则存在经济行为上的互为因果关系，国内生产总值既决定消费总额，反过来又受消费的拉动。具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。例如中国的国内生产总值与印度的人口之间具有较强的相关性，因为二者都以较快的速度增长，但显然二者之间不具有因果关系。相关分析是判断变量之间是否具有相关关系的数学分析方法，通过计算变量之间的相关系数来实现。回归分析也是判断变量之间是否具有相关关系的一种数学分析方法，它着重判断一个随机变量与一个或几个可控变量之间是否具有相关关系。由于它的特定的功能，所以也被用来进行变量之间的因果分析。但是，仅仅依靠回归分析尚不能对变量之间的因果关系作出最后判断，必须与经济行为的定性分析相结合。这就是上面强调的建立计量经济学模型的三要素。

单变量微积分、多变量微积分、函数项级数、Fourier级数、参变量积分、场论、Gamma函数、Beta函数。 微积分中的各项基本概念、基本运算技巧，包括重积分、线积分、面积分的计算等等。

函数是现代数学最重要的概念之一，函数描述的是变量之间的关系。微积分起源的学术争论从其诞生时刻就没有停止，有人认为是牛顿发明了微积分，有人则持否定观点。但可以肯定的是微机分已经渗透到现代科学的各个领域。微积分学的创立，极大地推动了数学的发展，过去很多初等数学束手无策的问题，运用微积分，往往迎刃而解，显示出微积分学的非凡威力。 一门科学的创立决不是某一个人的业绩，他必定是经过多少人的努力后，在积累了大量成果的基础上，最后由某个人或几个人总结完成的。微积分也是这样。 不幸的事，由于人们在欣赏微积分的宏伟功效之余，在提出谁是这门学科的创立者的时候，竟然引起了一场悍然大波，造成了欧洲大陆的数学家和英国数学家的长期对立。英国数学在一个时期里闭关锁国，囿于民族偏见，过于拘泥在牛顿的“流数术”中停步不前，因而数学发展整整落后了一百年。 其实，牛顿和莱布尼茨分别是自己独立研究，在大体上相近的时间里先后完成的。比较特殊的是牛顿创立微积分要比莱布尼词早10年左右，但是整是公开发表微积分这一理论，莱布尼茨却要比牛顿发表早三年。他们的研究各有长处，也都各有短处。那时候，由于民族偏见，关于发明优先权的争论竟从1699年始延续了一百多年。 应该指出，这是和历史上任何一项重大理论的完成都要经历一段时间一样，牛顿和莱布尼茨的工作也都是很不完善的。他们在无穷和无穷小量这个问题上，其说不一，十分含糊。牛顿的无穷小量，有时候是零，有时候不是零而是有限的小量；莱布尼茨的也不能自圆其说。这些基础方面的缺陷，最终导致了第二次数学危机的产生。 直到19世纪初，法国科学学院的科学家以柯西为首，对微积分的理论进行了认真研究，建立了极限理论，后来又经过德国数学家维尔斯特拉斯进一步的严格化，使极限理论成为了微积分的坚定基础。才使微积分进一步的发展开来。 任何新兴的、具有无量前途的科学成就都吸引着广大的科学工作者。在微积分的历史上也闪烁着这样的一些明星：瑞士的雅科布·贝努利和他的兄弟约翰·贝努利、欧拉、法国的拉格朗日、科西…… 欧氏几何也好，上古和中世纪的代数学也好，都是一种常量数学，微积分才是真正的变量数学，是数学中的大革命。微积分是高等数学的主要分支，不只是局限在解决力学中的变速问题，它驰骋在近代和现代科学技术园地里，建立了数不清的丰功伟绩。

数学分析很牛逼，数学类专业的基础课。我们是用了三个学期学了复旦的上下两本数分课本，视频里的单变量，多变量微积分，微积分重点是数分的重点，其实还包括极限，反常积分，级数等等等等等。线性代数和微分方程其实是另外开的课程，叫高等代数，常微分方程，偏微分方程，微分方程数值解等等。

行予沸婶晌看珍刺页犯

可以的，像态度量表1到5分这种。

双向有序，这种不做卡方检验的

单因素方差分析：（一）单因素方差分析概念理解步骤是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。例如，分析不同施肥量是否给农作物产量带来显著影响，考察地区差异是否影响妇女的生育率，研究学历对工资收入的影响等。这些问题都可以通过单因素方差分析得到答案。单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量。例如，上述问题中的观测变量分别是农作物产量、妇女生育率、工资收入；控制变量分别为施肥量、地区、学历。单因素方差分析的第二步是剖析观测变量的方差。方差分析认为：观测变量值的变动会受控制变量和随机变量两方面的影响。据此，单因素方差分析将观测变量总的离差平方和分解为组间离差平方和和组内离差平方和两部分，用数学形式表述为：SST=SSA+SSE。单因素方差分析的第三步是通过比较观测变量总离差平方和各部分所占的比例，推断控制变量是否给观测变量带来了显著影响。（二）单因素方差分析原理总结容易理解：在观测变量总离差平方和中，如果组间离差平方和所占比例较大，则说明观测变量的变动主要是由控制变量引起的，可以主要由控制变量来解释，控制变量给观测变量带来了显著影响；反之，如果组间离差平方和所占比例小，则说明观测变量的变动不是主要由控制变量引起的，不可以主要由控制变量来解释，控制变量的不同水平没有给观测变量带来显著影响，观测变量值的变动是由随机变量因素引起的。（三）单因素方差分析基本步骤1、提出原假设：H0——无差异；H1——有显著差异2、选择检验统计量：方差分析采用的检验统计量是F统计量，即F值检验。3、计算检验统计量的观测值和概率P值：该步骤的目的就是计算检验统计量的观测值和相应的概率P值。4、给定显著性水平，并作出决策（四）单因素方差分析的进一步分析在完成上述单因素方差分析的基本分析后，可得到关于控制变量是否对观测变量造成显著影响的结论，接下来还应做其他几个重要分析，主要包括方差齐性检验、多重比较检验。1、方差齐性检验是对控制变量不同水平下各观测变量总体方差是否相等进行检验。前面提到，控制变量不同水平下观测变量总体方差无显著差异是方差分析的前提要求。如果没有满足这个前提要求，就不能认为各总体分布相同。因此，有必要对方差是否齐性进行检验。SPSS单因素方差分析中，方差齐性检验采用了方差同质性（homogeneity of variance）检验方法，其原假设是：各水平下观测变量总体的方差无显著差异。2、多重比较检验单因素方差分析的基本分析只能判断控制变量是否对观测变量产生了显著影响。如果控制变量确实对观测变量产生了显著影响，进一步还应确定控制变量的不同水平对观测变量的影响程度如何，其中哪个水平的作用明显区别于其他水平，哪个水平的作用是不显著的，等等。例如，如果确定了不同施肥量对农作物的产量有显著影响，那么还需要了解10公斤、20公斤、30公斤肥料对农作物产量的影响幅度是否有差异，其中哪种施肥量水平对提高农作物产量的作用不明显，哪种施肥量水平最有利于提高产量等。掌握了这些重要的信息就能够帮助人们制定合理的施肥方案，实现低投入高产出。多重比较检验利用了全部观测变量值，实现对各个水平下观测变量总体均值的逐对比较。由于多重比较检验问题也是假设检验问题，因此也遵循假设检验的基本步骤。 （1）LSD方法LSD方法称为最小显著性差异（Least Significant Difference）法。最小显著性差异法的字面就体现了其检验敏感性高的特点，即水平间的均值只要存在一定程度的微小差异就可能被检验出来。正是如此，它利用全部观测变量值，而非仅使用某两组的数据。LSD方法适用于各总体方差相等的情况，但它并没有对犯一类错误的概率问题加以有效控制。（2）S-N-K方法S-N-K方法是一种有效划分相似性子集的方法。该方法适合于各水平观测值个数相等的情况，3、其他检验（1）先验对比检验在多重比较检验中，如果发现某些水平与另外一些水平的均值差距显著，如有五个水平，其中x1、x2、x3与x4、x5的均值有显著差异，就可以进一步分析比较这两组总的均值是否存在显著差异，即1/3(x1+x2+x3)与1/2(x4+x5)是否有显著差异。这种事先指定各均值的系数，再对其线性组合进行检验的分析方法称为先验对比检验。通过先验对比检验能够更精确地掌握各水平间或各相似性子集间均值的差异程度。（2）趋势检验当控制变量为定序变量时，趋势检验能够分析随着控制变量水平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的，是呈现线性变化趋势，还是呈二次、三次等多项式变化。通过趋势检验，能够帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观测变量总体作用的程度。 多因素方差分析：（一）多因素方差分析基本思想多因素方差分析用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。这里，由于研究多个因素对观测变量的影响，因此称为多因素方差分析。多因素方差分析不仅能够分析多个因素对观测变量的独立影响，更能够分析多个控制因素的交互作用能否对观测变量的分布产生显著影响，进而最终找到利于观测变量的最优组合。例如：分析不同品种、不同施肥量对农作物产量的影响时，可将农作物产量作为观测变量，品种和施肥量作为控制变量。利用多因素方差分析方法，研究不同品种、不同施肥量是如何影响农作物产量的，并进一步研究哪种品种与哪种水平的施肥量是提高农作物产量的最优组合。（二）多因素方差分析的其他功能1、均值检验在SPSS中，利用多因素方差分析功能还能够对各控制变量不同水平下观测变量的均值是否存在显著差异进行比较，实现方式有两种，即多重比较检验和对比检验。多重比较检验的方法与单因素方差分析类似。对比检验采用的是单样本t检验的方法，它将控制变量不同水平下的观测变量值看做来自不同总体的样本，并依次检验这些总体的均值是否与某个指定的检验值存在显著差异。其中，检验值可以指定为以下几种：观测变量的均值（Deviation）;第一水平或最后一个水平上观测变量的均值（Simple）;前一水平上观测变量的均值（Difference）;后一水平上观测变量的均值（Helmert）。2、控制变量交互作用的图形分析控制变量的交互作用可以通过图形直观分析。（三）多因素方差分析的进一步分析在上述案例中，已经对广告形式、地区对销售额的影响进行了多因素方差分析，建立了饱和模型。由分析可知：广告形式与地区的交互作用不显著，先进一步尝试非饱和模型，并进行均值比较分析、交互作用图形分析。1、建立非饱和模型2、均值比较分析3、控制变量交互作用的图形分析 协方差分析：（一）协方差分析基本思想通过上述的分析可以看到，不论是单因素方差分析还是多因素方差分析，控制因素都是可控的，其各个水平可以通过人为的努力得到控制和确定。但在许多实际问题中，有些控制因素很难人为控制，但它们的不同水平确实对观测变量产生了较为显著的影响。例如，在研究农作物产量问题时，如果仅考察不同施肥量、品种对农作物产量的影响，不考虑不同地块等因素而进行方差分析，显然是不全面的。因为事实上有些地块可能有利于农作物的生长，而另一些却不利于农作物的生长。不考虑这些因素进行分析可能会导致：即使不同的施肥量、不同品种农作物产量没有产生显著影响，但分析的结论却可能相反。再例如，分析不同的饲料对生猪增重是否产生显著差异。如果单纯分析饲料的作用，而不考虑生猪各自不同的身体条件（如初始体重不同），那么得出的结论很可能是不准确的。因为体重增重的幅度在一定程度上是包含诸如初始体重等其他因素的影响的。（二）协方差分析的原理协方差分析将那些人为很难控制的控制因素作为协变量，并在排除协变量对观测变量影响的条件下，分析控制变量（可控）对观测变量的作用，从而更加准确地对控制因素进行评价。协方差分析仍然沿承方差分析的基本思想，并在分析观测变量变差时，考虑了协变量的影响，人为观测变量的变动受四个方面的影响：即控制变量的独立作用、控制变量的交互作用、协变量的作用和随机因素的作用，并在扣除协变量的影响后，再分析控制变量的影响。方差分析中的原假设是：协变量对观测变量的线性影响是不显著的；在协变量影响扣除的条件下，控制变量各水平下观测变量的总体均值无显著差异，控制变量各水平对观测变量的效应同时为零。检验统计量仍采用F统计量，它们是各均方与随机因素引起的均方比。（三）协方差分析的应用举例为研究三种不同饲料对生猪体重增加的影响，将生猪随机分成三组各喂养不同的饲料，得到体重增加的数据。由于生猪体重的增加理论上会受到猪自身身体条件的影响，于是收集生猪喂养前体重的数据，作为自身身体条件的测量指标。

Crosstabs命令主要用于研究两个变量之间是相互独立还是存在某种关系，如果有关系，关系强弱如何。由于变量测量层次的不同，两个变量之间的关系可能有多种组合方式，比如定类-定类、定类-定序、定类-定距。Crosstabs过程最适合于分析定类（定序）-定类（定序）变量之间的关系，但是通过对变量的转换，也可以用于分析测量尺度更高级别的变量。 一、交互表的基本形式 交互表也称为列联表，就是同时根据两个变量的值，将所研究的对象分类。一般将自变量设为列，将因变量设为行，形象地说，就是把自变量放在表的上面，因变量放在表的左面。 二、输出交互表 （一）生成交互表 （二）解读交互表 1、实际观察值 2、行百分比 3、列百分比 4、总百分比 三、期望值、百分比和残差 四、定类-定类变量的交互分析 （一）交互表的检验--两个变量之间是否相关 1、卡方检验 2、使用卡方检验应注意的事项 五、两个定类变量之间相关的强度 （一）相关系数介绍 1、Phi系数 2、列联系数 3、Cramer‘s V系数 4、Lambda和Tau-y系数 5、不确定系数 （二）选择最适合的相关系数进行测量 六、两个定序变量之间相关的强度 （一）相关系数介绍 1、Gamma系数 2、Somers" d系数 七、Kappa选项的含义与操作 八、Risk选项的含义与操作

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定类变量。定序变量是区别于同一类别个案中等级次序的变量。定类变量，根据定性的原则区分总体各个案类别的变量。定比变量是区别同一类别个案中等级次序及距离的变量

Eta系数是可以进行定类变量与定距变量的相关分析的。SPSS软件在分析----描述统计----交叉表，点击按钮“统计量”在出现的对话框里，选中Eta 前面的复选框即可输出。SPSS软件目前在此处还不输出显著性水平指标。

定序变量是对等级变量或顺序差别的一种测度，可以用的统计方法有很多，如非参数检验、回归分析等。

帅哥,找本社会统计好好学习下吧,看您老经常问,兰大社会学统计,我深有感触,你是把定序变量做定类变量用的,郭的社会统计和SPSS还是有软件操作介绍吧,就是做一个虚拟变量,你说的很对,除参照变量之外,其余N-1变量全部放进去,不过如果是定序变量,应该还有方法,你那个不放入,没看明白,因为定序的主要是赋值问题,你除非能够保证它们每个值得距离是一样的

参考 我说：“扯蛋，你家的门还三保险呢，封石最少也有三块，三千世界，你懂吗。”

sig就是p值，考察你的两个变量是不是有相关性的。你的p值是0.000，就是说小于0.001，那就是在0.1%的误差下认为两个变量相关。那个0.389则是相关系数，说明相关性强弱的。这个是弱相关。还可以啦。

1# cecilia_xjm 1. 考察自变量对是否就业的影响，可以采用logistic回归分析。2. 你的收入是有序的分类变量，如果是多分类的话，建议你把收入合并成两分类的，用logistic回归分析来筛选影响收入水平的可能影响因素。如果是实际的收入金额的话，可以尝试一下多重线性回归。logistic回归分析在spss中可以很容易的实现。在analyze——regression里面，具体的操作，可以参考一下相关的工具书。

不需要的，把这些变量定义个名称就好了。不需要定义成数值。

一、数据处理1、数据变量数据类型主要为字符型、数值型和日期型三种。2、变量尺度即变量的度量标准。主要为名义（N）——分类变量、度量（S）——连续变量。3、数据清洗删除重复项：利用【数据】→【标识重复个案】→将所有变量放入【定义匹配个案的依据】→【确定】结果中0代表重复个案，1为唯一个案，升序排列，删除最后一个基本个案值为0的项，重复项就删除了。4、数据抽取4.1、字段拆分打开数据文件→【转换】→【计算变量】→【函数组】→【字符串】→【CHAR.SUBSTR(3)函数】→新建【目标变量】→填写【字符串表达式】→【确定】该函数有三个参数CHAR.SUBSTR（字符串表达式，位置，长度）例如：CHAR.SUBSTR(‘abcd",2,2)返回“bc”4.2、随机抽样打开文件→【数据】→【选择个案】→【随机个案样本】→【样本】→输入选择随机样本数，可以输入20%的所有个案。5、数据合并5.1、字段合并打开文件→【转换】→【计算变量】→【函数组】→【字符串】→【CONCAT函数】→填写【字符串表达式】→新建【目标变量】→【确定】Concat（strexpr,strexpr2,,,,,）例如concat（年，“-”，月，“-“，日）strexpr是字符串变量。5.2、记录合并打开文件→【数据】→【合并文件】→【添加个案】→【外部SPSS Statistics数据文件】→选择文件→继续→确定6、数据分组6.1、可视分箱打开文件→【转换】→【可视离散化】→【要离散的变量】→选择要离散化的变量→【继续】→命名【离散的变量】→点击【生成分割点】→填写【第一个分割点位置】、【分割点数】、【宽度】→【应用】→【生成标签】→【确定】6.2、重新编码打开文件→【转换】→【重新编码为不同变量】→选择【输入变量】→命名【输出变量】→【更改】→【旧值和新值】→【旧值】→【范围】→【新值】→【添加】→【确定】7、数据标准化7.1、0-1标准化对原始数据进行线性变换，使结果落到【0，1】区间。公式为X^=x-min/max-min打开文件→【转换】→【计算变量】→【数字表达式】框中输入公式→命名【目标变量】为标准化值→【类型与标签】→【数值】→【继续】→【确定】7.2、Z标准化将变量中的测量值处理成服从标准正态分布的数据值，即均值μ为0，标准差σ为1。X^=（x-μ）/σ打开文件→【分析】→【描述统计】→【描述】→选择变量→勾选【将标准化值另存为变量】→【确定】二、描述性分析1、频率分析1.1 分类变量频率分析打开文件→【分析】→【描述统计】→【频率】→选择要进行频率分析的变量到【变量】→【确定】1.2 打开文件→【分析】→【描述统计】→【频率】→选择要进行频率分析的变量到【变量】→点击【统计量】选择想要输出的统计量→【继续】→点击【图表】按钮→选择【直方图】勾选【在直方图中显示正态曲线】→勾选【显示频率表】→【确定】2、描述分析【分析】→【描述统计】→【描述】→选择变量→【选项】→选择需要输出的统计量→【继续】→【确定】3、交叉表分析【分析】→【描述统计】→【交叉表】→选择行变量、列变量→【单元格】选择输出格式，可以勾选【百分比】→【继续】→【确定】4、数据报表制作【分析】→【表】→【设定表】→选择变量到行或者列→【摘要统计量】选择想要添加的其他统计量（比如列数N%）→【分类和总计】添加小计/总计→【应用选择】→【确定】还有不明白的也可以去SPSS中文官网看看。

数据分析中的变量分类数据分析工作每天要面对各种各样的数据，每种数据都有其特定的含义、使用范围和分析方法，同一个数据在不同环境下的意义也不一样，因此我们想要选择正确的分析方法，得出正确的结论，首先要明确分析目的，并准确理解当前的数据类型及含义。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，例如身高、性别等。每个变量都有变量值，变量值就是我们分析的内容，它是没有含义的，只是一个参与计算的数字，所以我们主要关注变量的类型，不同的变量类型有不同的分析方法。变量主要是用来描述事物特征，那么按照描述的粗劣，有以下两种划分方法：按基本描述划分【定性变量】：也称为名称变量、品质变量、分类变量，总之就是描述事物特性的变量，目的是将事物区分成互不相容的不同组别，变量值多为文字或符号，在分析时，需要转化为特定含义的数字。定性变量可以再细分为：有序分类变量：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：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【定量变量】：也称为数值型变量，是描述事物数字信息的变量，变量值就是数字，如长度、重量、产量、人口、速度和温度。定量变量可以再细分连续型变量：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。离散型变量：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。按照精确描述划分【定类变量】测量事物类别或属性，各类支架没有顺序或等级，实际上也就是上面说的无序分类变量，所包含的数据信息很少，只能计算频数和频率，是最低层次的一种变量【定序变量】测量事物之间的等级或顺序，就是上述的有序分类变量，由于它的变量值可以是数值型或字符型，并且可以反映等级之间的优劣，除了可以计算频数和频率之外，还可以计算累计频率，因此数据包含的信息多于定类变量。【定距变量】测量事物的类别或顺序之间的间距，它不但具有定类和定序变量的特点，还能计算类别之间的差距，可以进行加减运算，数据包含的信息高于前两种【定比变量】 测量事物类别比值，和定距变量相比，它不但可以进行加减运算，还可以进行乘除运算，包含的数据信息最多，是最高级的变量。上面这四种变量可以从浅到深精确的描述事物，四种变量级别从低到高，高层次变量可以向低层次转化，代价是损失部分数据信息，但是低层次变量无法向高层次转化，这会得出错误结果。按照变量的取值划分前面两种分类方法都是从变量对事物的描述角度出发进行分类，一旦对事物描述确定下来，那么变量的取值也就相应确定下来了，比如定性变量的取值只能是某属性下的计数，比如人数、客户数等，因此只能取特定的值，数值是离散的。而定量变量可以取某属性下的任意值，变量值即可连续也可离散，比如身高、体重、销售额等。连续型数值和离散型数值的分析方法是不同的，因此从统计学角度，又经常划分为连续型变量和定性变量（分类变量）关于变量的类型及取值方法，可以归纳为下表以上是小编为大家分享的关于数据分析中的变量分类的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

讨论两个定序变量间的相关的程度与方向。又称等级相关。例如，研究夫妇双方文化程度的相关等。等级相关系数有R系数和γ系数。R系数 　计算方法与简单直线相关系数相同。 式中X,Y分别为x,y的测量值的等级。英国统计学家 C.E.斯皮尔曼从R系数中推导出简捷式，称斯皮尔曼等级相关系数：式中di=xi-yi,i=1,2,…,N（N为次数）。等级相关系数 R具有与简单直线相关相同的性质：取值范围在〔-1,+1〕之间；R的绝对值愈大，变量间的等级相关程度愈大。γ系数 　适用于资料次数N 很大的情况。式中Ns为同序对数目，Nd为异序对数目。同序对表示两个个案(xi,yi)和(xj,yj)相比时,具有xi>xj,则yi>yj的性质;反之,若xi>xj,但yi<yj，则称作一个异序对。γ系数的取值范围在〔-1,+1〕之间。γ的绝对值愈大，变量间的等级相关程度愈大。

具有分类和排序功能、年薪；第二种。举例性别 职业等，变量值不能进行加减等运算，不能比较大小：第一种，称名变量、身高，只能区分类别：定类变量Nominal、学历等，具有相应的加减运算等功能：定序变量Ordinal，统一叫Scale：定距(也叫等距变量)定比(也叫等比变量或比率变量)变量，也叫类别变量，SPSS里不加区分，也叫顺序变量、视力等，但是仍然不能进行加减等运算、等级变量。举例满意度SPSS里的测量尺度分3种，举例温度；

是变量类型错了吧因子分析的变量类型必须是尺度变量，而不能是分类变量类型的，所以你可能是每个变量最后面有个定义类型搞错了 就没有选项选了

你这个是简单的描述统计，相关不在这里面。相关有专门的按钮，英文是correlations，然后你再可以选择person相关，斯皮尔曼相关，看你数据情况用什么类型的相关呀。

转自： https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=55c91839569a 相关性分析主要用于：（1）判断两个或多个变量之间的统计学关联；（2）如果存在关联，进一步分析关联强度和方向。 那么，什么样的研究可以进行相关性分析呢？我们在这里列举了几个相关性研究的例子供大家参考： 确定要进行相关性分析后，对两个变量或多个变量进行相关性分析所采取的统计方法是不同的。那么，怎么判断研究变量的数量呢？ 我们分别就两个变量的研究和三个及以上变量的研究进行了举例，帮助大家理解。同时，我们也对例子中变量数据类型进行了描述（如，连续变量、二分类变量、无序分类变量和有序分类变量）。 确定拟分析变量之间的相关性后，我们需要判断变量的数据类型。 变量的数据类型主要分为连续变量、二分类变量、无序分类变量和有序分类变量4类。拟分析的变量可以同属于一个数据类型，也可以分属不同的数据类型。根据这两个变量数据类型的不同，应采用的统计分析方法也不同。 连续变量是指对连续的指标测量所得到的数值，比如体重。其特点是等距区间的差异相同，例如体重在50kg-60kg之间的差异与60kg-70kg之间的差异相同。连续变量的示例如下： 有序分类变量可以有两个或者多个已排序的类别。举例来说，如果某患者的治疗结果是“痊愈”、“好转”、“不变”或者“恶化”。这就是一个有序分类变量，因为可以对四个类别进行排序。 需要注意的是，虽然我们可以对有序分类变量的类别排序，但还需要判断这种类别排序是不是等距的。例如，用各年龄段的近似中位数代表年龄类别，即24（18-30）岁、40（31-50）岁、60（51-70）岁、80（70岁以上）岁，可以将年龄视为定距变量。 但将患者的诊疗结果“痊愈”、“好转”、“无变化”或者“恶化”就不能认为是等距的，换句话说，不能认为“好转”是“无变化”的2倍；也不能认为“痊愈”和“好转”的差异与“不变”和“恶化很满意”的差异一样，即有序分类变量各类别之间不是可能是定距、也可能不是定距的，这是与连续变量的根本不同。有序分类变量的示例如下： 患者对医疗效果的满意程度，用5类测量：1-非常不满意、2-不满意、3-一般、4-满意、5-非常满意 对疾病的疗效：用4类测量：1-痊愈、2-好转、3-不变、4-变差 BMI指数是一种用于评估体重水平的指标。一般来说，BMI是连续变量（例如BMI为23.7或BMI为34.1），但按以下方式分类时可以视为有序分类变量：体重过轻（BMI小于18.5）、健康/正常体重（BMI在18.5—23.9之间）、超重（BMI在24—27.9之间）和肥胖（BMI大于28）。 二分类变量是只有两个类别的分类变量。二分类变量的类别之间没有顺序，不能像有序分类变量的类别那样进行排序。比如，性别变量就是一个二分类变量，可以分为“男性”和“女性”两个分类。再如，罹患心脏病也是一个二分类变量，分为“是”和“否”两个分类。 二分类变量类别是互斥的，一个研究对象不能同时分属于两个类别，比如一个人不能同时是男性或者女性，也不能同时患有心脏病又没有心脏病。二分类变量的示例如下： 性别，两个类别：男性或女性 罹患心脏病，两个类别：是或否 研究分组，两个类别：实验组或对照组 无序分类变量是具有三个及以上类别的分类变量。无序分类变量的类别之间没有内在顺序，也不能像有序分类变量类别那样进行排序。比如，出行方式是一个典型的无序分类变量，可以分为自行车、自驾、出租车、地铁或公交5个类别。无序分类变量的类别也是互斥的，一个研究对象不能同时分属于不同的类别，比如一次出行不能同时坐地铁又自己开车。无序分类变量的示例如下： 手机品牌，四个类别：苹果、三星、华为或其他 头发的颜色，五个类别：棕色、黑色、金色、红色或者灰色 民族，七个类别：汉族、回族、蒙古族、满族、维吾尔族、朝鲜族或其他 自变量也称为预测变量或解释变量，因变量也称为应答变量或结局变量。两者的区分在于，自变量可以影响因变量，因变量的值取决于对应自变量的值。也可以用因果关系来区分自变量和因变量，即自变量的变化导致了因变量的变化（但自变量和因变量之间并不一定真的存在因果关系）。自变量是对因变量的描述，而因变量可以被自变量所解释。 研究设计也可以帮助我们区分自变量和因变量。举例来说，我们计划开展一项研究分析不同剂量药物的治疗效果，治疗药物就是这个研究的自变量，治疗效果则是因变量。 比如我们想知道抗感染药物剂量（1.5 mg / d、4 mg /d或者 8 mg/d）与患者发热时长的关系，抗感染药物剂量就是自变量，因为这个剂量的是由研究者干预产生的，且很可能是发热时长差异的原因；而同时发热时长就是这项研究的因变量。 横断面调查并不区分自变量和因变量。举例来说，研究者根据问卷调查研究对象的工作效率（1-5类：1代表非常高效、5代表非常低效）和锻炼情况（1-4类：1代表经常锻炼、4代表不锻炼）的关系。 在该研究中，受调查者的工作效率和锻炼情况并不存在明确的因果关系，因为效率高可能意味着受调查者有更多的锻炼时间，而反之经常锻炼可能也会提高工作效率。因此，我们就不区分该研究的自变量和因变量。 本文先说说研究中涉及两个变量的情况。 Pearson相关用于评估两个连续变量之间的线性关联强度。这种统计方法本身不区分自变量和因变量，但如果您根据研究背景已经对变量进行了区分，我们仍可以采用该方法判断相关性。 Pearson相关不区分自变量和因变量。虽然这不影响我们采用Pearson相关分析两个连续变量的相关性，但如果还是想通过统计方法区分一下，可以采用线性回归。 这里还需要判断有序分类变量是否为定距变量。如果认为拟分析的有序分类变量是定距变量，我们就可以为变量中的类别赋值，然后根据这些数值进行分析（即看作连续变量），比如测量满意度（从“完全同意”到“完全不同意”5个类别）就是一个定距变量，可以用1-5为各类别赋值，即1 =完全同意、2 =同意、3 =一般、4 =不同意、5 =完全不同意。 对于不能作为定距变量的有序分类变量，比如军衔的类别（少将、中将、上将、大将等）之间就不是等距的，就不能赋值后对数值进行分析（只能对类别进行分析）。 实际上，将有序分类变量作为连续变量进行分析，这在大多数情况下可能不符合我们的研究目的。对类别进行分析是对有序分类变量相关性分析的常见选择。但是，如果基于的研究背景，待分析的有序分类变量确实可以作为定距变量处理，也是可以的。 Mantel-Haenszel 趋势检验。该检验也被称为Mantel-Haenszel 卡方检验、Mantel-Haenszel 趋势卡方检验。该检验根据研究者对有序分类变量类别的赋值，判断两个有序分类变量之间的线性趋势。 Spearman相关又称Spearman秩相关，用于检验至少有一个有序分类变量的关联强度和方向。 Kendall"s tau-b 相关系数是用于检验至少有一个有序分类变量关联强度和方向的非参数分析方法。该检验与Spearman相关的应用范围基本一致，但更适用于存在多种关联的数据（如列联表）。 卡方检验常用于分析无序分类变量之间的相关性，也可以用于分析二分类变量之间的关系。但是该检验只能分析相关的统计学意义，不能反映关联强度。因此，我们常联合Cramer"s V检验提示关联强度。 Fisher精确检验可以用于检验任何R C数据之间的相关关系，但最常用于分析2 2数据，即两个二分类变量之间的相关性。与卡方检验只能拟合近似分布不同的是，Fisher精确检验可以分析精确分布，更适合分析小样本数据。但是该检验与卡方检验一样，只能分析相关的统计学意义，不能反映关联强度。 确定进行两个二分类变量的相关性分析后，我们需要判断是否区分自变量和因变量。 相对风险是流行病学或前瞻性队列研究中的常用指标，可以在一定条件下比较两个比例之间的关系，但其提示的结果是比值而不是差异。 比值比可以计算多类研究的关联强度，也是很多统计检验（如二分类logistic回归）的常用指标。在相对风险指标不适用的病例对照研究中，比值比仍可以很好地反映结果。 卡方检验可用于分析两个二分类变量之间的关系。但是该检验只能分析相关的统计学意义，不能反映关联强度。因此，该检验可以联合Phi (φ)系数提示关联强度。 Fisher精确检验可以用于检验任何R C数据之间的关系，但最常用于分析2 2数据，即两个二分类变量之间的相关性。与卡方检验只能拟合近似分布不同的是，Fisher精确检验可以分析数据的精确分布，更适用于小样本数据。但是该检验与卡方检验一样，只能分析相关的统计学意义，不能反映关联强度。 Point-biserial相关。Point-biserial相关适用于分析二分类变量和连续变量之间的相关性。其实，该检验是Pearson相关的一种特殊形式，与Pearson相关的数据假设一致，也可以在SPSS中通过Pearson相关模块进行计算，我们会在教程中具体介绍。 确定进行二分类变量和有序分类变量的相关性分析后，我们需要判断是否区分自变量和因变量： 有序Logistic回归。有序Logistic回归在本质上并不是为了分析二分类变量和有序分类变量之间的相关性。但我们仍可以用有序logistic回归及其对应的OR值判断这两类变量之间的统计学关联。 Cochran-Armitage 检验。Cochran-Armitage 检验又称Cochran-Armitage 趋势检验，常用于分析有序分类自变量和二分类因变量之间的线性趋势。该检验可以判断随着有序分类变量的增加，二分类因变量比例的变化趋势，是对其线性趋势的统计学分析。我们将在教程中进一步解释这一问题。 此问题可以使用Mantel-Haenszel卡方检验或Cochran-Armitage趋势检验。Mantel-Haenszel卡方检验也称线性趋势检验（Test for Linear Trend）或定序检验（Linear by Linear Test）。 Mantel-Haenszel卡方检验和Cochran-Armitage趋势检验的区别是：Mantel-Haenszel卡方检验要求一个变量是有序分类变量，另一个变量可以是二分类变量，也可以是有序多分类变量。而Cochran-Armitage趋势检验要求一个变量是有序分类变量，另一个变量是二分类变量。 SPSS不提供Cochran-Armitage趋势检验， Mantel-Haenszel卡方可以得到近似的结果。Cochran-Armitage趋势检验可以在SAS等其它软件中实现（SAS可以同时提供Cochran-Armitage趋势检验和Mantel-Haenszel卡方检验的结果）。 Biserial秩相关：Biserial秩相关可以用于分析二分类变量和有序分类变量之间的相关性。在用二分类变量预测有序分类变量时，该检验又称为Somers" d检验。此外，Mann-Whitney U检验也可以输出Biserial秩相关结果。 Spearman相关。没有适用于分析有序分类变量和连续变量相关性的检验方法，我们需要将连续变量视为有序分类变量进行检验，即分析两个有序分类变量之间的关系。在这种情况下，我们可以应用Spearman相关或者其他针对有序分类变量的检验方法。

定类变量本身是没有等级关系的，所以不能计算相关系数。但是可以做差异性分析

可以尝试下定序logistic回归

定类变量本身是没有等级关系的，所以不能计算相关系数。但是可以做差异性分析

只要你知道定距变量和定序变量的区别就能分析这个问题，差别就在于前者每个数值和前后数值间的差值是固定的，相等的，而定序变量的数值之间只有大小的差别，但每个数值和相邻数值的差值不知道。所以如果你直接用年龄原始数值来表示年龄变量，那年龄就是等距变量。但如果你用年龄段，且年龄段之间的差距明显不同，那就是定序变量，比如A18-29岁和E60-65岁明明显不同的，这显然ABCDE是定序变量，ABCDE之间的差值是不同的。但你不用过于担心这个问题，你给变量名名为定序还是尺度变量，不会影响分析结果。能够使操作结果不同的只能是你选择的分析手段，比如在你确知两变量都是定序变量时，求相关就用spearman等级相关。

具有分类和排序功能、年薪；第二种。举例性别 职业等，变量值不能进行加减等运算，不能比较大小：第一种，称名变量、身高，只能区分类别：定类变量Nominal、学历等，具有相应的加减运算等功能：定序变量Ordinal，统一叫Scale：定距(也叫等距变量)定比(也叫等比变量或比率变量)变量，也叫类别变量，SPSS里不加区分，也叫顺序变量、视力等，但是仍然不能进行加减等运算、等级变量。举例满意度SPSS里的测量尺度分3种，举例温度；

1、个案资料的整理与分析 整理：个案研究资料整理可以分为整理笔记、编码、提炼概念和撰写分析型备忘录等几种形式。 分析：就编码的形式而言，斯特劳斯定义了三种编码类型，即开放式编码、轴心式编码和选择式编码。定性研究是一个对资料进行分类、描述、综合和归纳的过程。因此，个案资料收集后的分析过程，一般相应地分为三个主要步骤，即初步浏览阶段、阅读编码阶段、分析抽象阶段。 (1)连续接近法 (2)举例说明法 (3)比较分析法2、对问卷调查数据进行编码、录入与清理从数据处理的角度来讲，编码就是对资料进行数字化转换，即将问卷上的文字信息转换成数字信息的过程。录入就是将纸质记录的原始资料转换成电子储存的数据格式。 数据清理的内容包括非法值的清理、奇异值的核对以及逻辑检验。3、选择测量的尺度（这题不太会）测量尺度须注意：<1>社会现象大多只能以定类或定序尺度测量，但有时也可将某些现象近似的视为定距或定比变量，如”智力测验”。这是要注意这种近似计算的合理性和可能出现的偏差。<2>高层次尺度可能获得更多、更精确的信息，但调查和分析的工作量更大，而低层次尺度则相反。因此选择尺度要结合课题要求与研究条件。<3>用较低尺度收集的资料不能用较高尺度的数学运算来处理，反过来则可以。因此许多研究都是尽量先收集更多、更精确的信息，但在分析时却只作一些简单的运算，这虽然会造成很大的浪费，不过当需要今后作补充分析时，这种策略还是有必要的。<4>一个变量可能适合用各种尺度来测量，选择何种尺度取决于研究所要求的精确度。4、比较有关社会政策执行过程的几种理论模型？课本P4275、社会控制和个人自由任何社会中个人的自由都不是绝对的，个人的绝对自由也是不可能实现的。因此社会控制仅仅是限制和制约了个人的绝对自由，而并没有限制和制约个人的相对自由。①个人相对自由是在自觉的遵守社会规范的前提下实现的。②社会控制是对个人的社会行为的控制和引导，并非对个人所有行为的控制和指导。③合理适度的社会控制将有助于社会稳定繁荣，也有助于人的个性全面发展以及创造性的发挥。反之，则不利于社会进步，也是对个性的压抑。6、（也不太会）社会控制：是指社会组织通过社会规范以及相应的方式和手段，对社会成员的社会行为进行指导和限制，对各类社会关系加以调节和制约、对社会成员的价值观进行引导和约束的过程。

基本解释 1.指最大的限度。 2.数学名词。在高等数学中，极限是一个重要的概念。 极限可分为数列极限和函数极限，编辑本段数列极限 定义：设|Xn|为一数列，如果存在常数a对于任意给定的正数ε（不论它多么小），总存在正整数N，使得当n>N时， |Xn - a|<ε 都成立，那么就称常数a是数列|Xn|的极限，或称数列|Xn|收敛于a。记为 lim Xn = a 或Xn→a（n→∞）编辑本段极限的思想 极限的思想是近代数学的一种重要思想，数学分析就是以极限概念为基础、极限理论(包括级数)为主要工具来研究函数的一门学科。 所谓极限的思想，是指用极限概念分析问题和解决问题的一种数学思想。用极限思想解决问题的一般步骤可概括为：对于被考察的未知量，先设法构思一个与它有关的变量，确认这变量通过无限过程的结果就是所求的未知量；最后用极限计算来得到这结果。 极限思想是微积分的基本思想，数学分析中的一系列重要概念，如函数的连续性、导数以及定积分等等都是借助于极限来定义的。如果要问：“数学分析是一门什么学科?”那么可以概括地说：“数学分析就是用极限思想来研究函数的一门学科”。 1.极限思想的产生与发展 （1）极限思想的由来. 与一切科学的思想方法一样，极限思想也是社会实践的产物。极限的思想可以追溯到古代，刘徽的割圆术就是建立在直观基础上的一种原始的极限思想的应用；古希腊人的穷竭法也蕴含了极限思想，但由于希腊人“对无限的恐惧”，他们避免明显地“取极限”，而是借助于间接证法——归谬法来完成了有关的证明。 到了16世纪，荷兰数学家斯泰文在考察三角形重心的过程中改进了古希腊人的穷竭法，他借助几何直观，大胆地运用极限思想思考问题，放弃了归缪法的证明。如此，他就在无意中“指出了把极限方法发展成为一个实用概念的方向”。 （2）极限思想的发展 极限思想的进一步发展是与微积分的建立紧密相联系的。16世纪的欧洲处于资本主义萌芽时期，生产力得到极大的发展，生产和技术中大量的问题，只用初等数学的方法已无法解决，要求数学突破只研究常量的传统范围，而提供能够用以描述和研究运动、变化过程的新工具，这是促进极限发展、建立微积分的社会背景。 起初牛顿和莱布尼茨以无穷小概念为基础建立微积分，后来因遇到了逻辑困难，所以在他们的晚期都不同程度地接受了极限思想。牛顿用路程的改变量ΔS与时间的改变量Δt之比ΔS／Δt表示运动物体的平均速度，让Δt无限趋近于零，得到物体的瞬时速度，并由此引出导数概念和微分学理论。他意识到极限概念的重要性，试图以极限概念作为微积分的基础，他说：“两个量和量之比，如果在有限时间内不断趋于相等，且在这一时间终止前互相靠近，使得其差小于任意给定的差，则最终就成为相等”。但牛顿的极限观念也是建立在几何直观上的，因而他无法得出极限的严格表述。牛顿所运用的极限概念，只是接近于下列直观性的语言描述：“如果当n无限增大时，an无限地接近于常数A，那么就说an以A为极限”。 这种描述性语言，人们容易接受，现代一些初等的微积分读物中还经常采用这种定义。但是，这种定义没有定量地给出两个“无限过程”之间的联系，不能作为科学论证的逻辑基础。 正因为当时缺乏严格的极限定义，微积分理论才受到人们的怀疑与攻击，例如，在瞬时速度概念中，究竟Δt是否等于零?如果说是零，怎么能用它去作除法呢?如果它不是零，又怎么能把包含着它的那些项去掉呢?这就是数学史上所说的无穷小悖论。英国哲学家、大主教贝克莱对微积分的攻击最为激烈，他说微积分的推导是“分明的诡辩”。 贝克莱之所以激烈地攻击微积分，一方面是为宗教服务，另一方面也由于当时的微积分缺乏牢固的理论基础，连牛顿自己也无法摆脱极限概念中的混乱。这个事实表明，弄清极限概念，建立严格的微积分理论基础，不但是数学本身所需要的，而且有着认识论上的重大意义。 （3）极限思想的完善 极限思想的完善与微积分的严格化密切联系。在很长一段时间里，微积分理论基础的问题，许多人都曾尝试解决，但都未能如愿以偿。这是因为数学的研究对象已从常量扩展到变量，而人们对变量数学特有的规律还不十分清楚；对变量数学和常量数学的区别和联系还缺乏了解；对有限和无限的对立统一关系还不明确。这样，人们使用习惯了的处理常量数学的传统思想方法，就不能适应变量数学的新需要，仅用旧的概念说明不了这种“零”与“非零”相互转化的辩证关系。 到了18世纪，罗宾斯、达朗贝尔与罗依里埃等人先后明确地表示必须将极限作为微积分的基础概念，并且都对极限作出过各自的定义。其中达朗贝尔的定义是：“一个量是另一个量的极限，假如第二个量比任意给定的值更为接近第一个量”，它接近于极限的正确定义；然而，这些人的定义都无法摆脱对几何直观的依赖。事情也只能如此，因为19世纪以前的算术和几何概念大部分都是建立在几何量的概念上面的。 首先用极限概念给出导数正确定义的是捷克数学家波尔查诺，他把函数f（x）的导数定义为差商Δy／Δx的极限f′（x），他强调指出f′（x）不是两个零的商。波尔查诺的思想是有价值的，但关于极限的本质他仍未说清楚。 到了19世纪，法国数学家柯西在前人工作的基础上，比较完整地阐述了极限概念及其理论，他在《分析教程》中指出：“当一个变量逐次所取的值无限趋于一个定值，最终使变量的值和该定值之差要多小就多小，这个定值就叫做所有其他值的极限值，特别地，当一个变量的数值（绝对值）无限地减小使之收敛到极限0，就说这个变量成为无穷小”。 柯西把无穷小视为以0为极限的变量，这就澄清了无穷小“似零非零”的模糊认识，这就是说，在变化过程中，它的值可以是非零，但它变化的趋向是“零”，可以无限地接近于零。 柯西试图消除极限概念中的几何直观，作出极限的明确定义，然后去完成牛顿的愿望。但柯西的叙述中还存在描述性的词语，如“无限趋近”、“要多小就多小”等，因此还保留着几何和物理的直观痕迹，没有达到彻底严密化的程度。 为了排除极限概念中的直观痕迹，维尔斯特拉斯提出了极限的静态的定义，给微积分提供了严格的理论基础。所谓 an＝A，就是指：“如果对任何ε＞0，总存在自然数N，使得当n＞N时，不等式｜an－A｜＜ε恒成立”。 这个定义，借助不等式，通过ε和N之间的关系，定量地、具体地刻划了两个“无限过程”之间的联系。因此，这样的定义是严格的，可以作为科学论证的基础，至今仍在数学分析书籍中使用。在该定义中，涉及到的仅仅是数及其大小关系，此外只是给定、存在、任取等词语，已经摆脱了“趋近”一词，不再求助于运动的直观。 众所周知，常量数学静态地研究数学对象，自从解析几何和微积分问世以后，运动进入了数学，人们有可能对物理过程进行动态研究。之后，维尔斯特拉斯建立的ε－N语言，则用静态的定义刻划变量的变化趋势。这种“静态——动态——静态”的螺旋式的演变，反映了数学发展的辩证规律。 2.极限思想的思维功能 极限思想在现代数学乃至物理学等学科中有着广泛的应用，这是由它本身固有的思维功能所决定的。极限思想揭示了变量与常量、无限与有限的对立统一关系，是唯物辩证法的对立统一规律在数学领域中的应用。借助极限思想，人们可以从有限认识无限，从“不变”认识“变”，从直线形认识曲线形，从量变认识质变，从近似认识精确。 无限与有限有本质的不同，但二者又有联系，无限是有限的发展。无限个数的和不是一般的代数和，把它定义为“部分和”的极限，就是借助于极限的思想方法，从有限来认识无限的。 “变”与“不变”反映了事物运动变化与相对静止两种不同状态，但它们在一定条件下又可相互转化，这种转化是“数学科学的有力杠杆之一”。例如，要求变速直线运动的瞬时速度，用初等方法是无法解决的，困难在于速度是变量。为此，人们先在小范围内用匀速代替变速，并求其平均速度，把瞬时速度定义为平均速度的极限，就是借助于极限的思想方法，从“不变”来认识“变”的。 曲线形与直线形有着本质的差异，但在一定条件下也可相互转化，正如恩格斯所说：“直线和曲线在微分中终于等同起来了”。善于利用这种对立统一关系是处理数学问题的重要手段之一。直线形的面积容易求得，求曲线形的面积问题用初等的方法是不能解决的。刘徽用圆内接多边形逼近圆，一般地，人们用小矩形的面积来逼近曲边梯形的面积，都是借助于极限的思想方法，从直线形来认识曲线形的。 量变和质变既有区别又有联系，两者之间有着辩证的关系。量变能引起质变，质和量的互变规律是辩证法的基本规律之一，在数学研究工作中起着重要作用。对任何一个圆内接正多边形来说，当它边数加倍后，得到的还是内接正多边形，是量变而不是质变；但是，不断地让边数加倍，经过无限过程之后，多边形就“变”成圆，多边形面积便转化为圆面积。这就是借助于极限的思想方法，从量变来认识质变的。 近似与精确是对立统一关系，两者在一定条件下也可相互转化，这种转化是数学应用于实际计算的重要诀窍。前面所讲到的“部分和”、“平均速度”、“圆内接正多边形面积”，分别是相应的“无穷级数和”、“瞬时速度”、“圆面积”的近似值，取极限后就可得到相应的精确值。这都是借助于极限的思想方法，从近似来认识精确的。 3．建立概念的极限思想 极限的思想方法贯穿于数学分析课程的始终。可以说数学分析中的几乎所有的概念都离不开极限。在几乎所有的数学分析著作中，都是先介绍函数理论和极限的思想方法,然后利用极限的思想方法给出连续函数、导数、定积分、级数的敛散性、多元函数的偏导数,广义积分的敛散性、重积分和曲线积分与曲面积分的概念。如： （1）函数 在 点连续的定义，是当自变量的增量 时，函数值的增量 趋于零的极限。 （2）函数 在 点导数的定义，是函数值的增量 与自变量的增量 之比 ，当 时的极限。 （3）函数 在 上的定积分的定义，是当分割的细度趋于零时，积分和式 的极限。 （4）数项级数 的敛散性是用部分和数列 的极限来定义的。 （5）广义积分 是定积分 其中 为任意大于 的实数）当 时的极限，等等。 4．解决问题的极限思想 极限思想方法是数学分析乃至全部高等数学必不可少的一种重要方法，也是数学分析与初等数学的本质区别之处。数学分析之所以能解决许多初等数学无法解决的问题（例如求瞬时速度、曲线弧长、曲边形面积、曲面体体积等问题），正是由于它采用了极限的思想方法。 有时我们要确定某一个量，首先确定的不是这个量的本身而是它的近似值，而且所确定的近似值也不仅仅是一个而是一连串越来越准确的近似值；然后通过考察这一连串近似值的趋向，把那个量的准确值确定下来。这就是运用了极限的思想方法。编辑本段数列极限的性质 1.唯一性：若数列的极限存在，则极限值是唯一的，且其子数列的极限与原数列的相等； 2.有界性：如果一个数列收敛（有极限），那么这个数列有界。但是，如果一个数列有界，这个数列未必收敛。 3.保号性：如果一个数列{xn}收敛于a，且a>0（或a<0)，那么存在正整数N，当n>N时，都有xn>0(或xn<0)。 4.改变数列的有限项，不改变数列的极限。几个常用数列的极限： 当n→∞时，有 an=c 极限为c an=1/n 极限为0 an=x^n （∣x∣小于1） 极限为0编辑本段数列极限存在的充分条件：[1] 夹逼原理 设有数列｛An｝，｛Bn｝和｛Cn｝，满足 An ≤ Bn ≤ Cn, n∈Z*，如果lim An = lim Cn = a , 则有 lim Bn = a.[2]单调收敛定理 单调有界数列必收敛。[是实数系的重要结论之一，重要应用有证明极限 lim(1+1/n)^n 的存在性][3]柯西收敛准则 设｛Xn｝是一个数列，如果任意ε>0, 存在N∈Z*, 只要 n 满足 n > N ,则对于任意正整数p,都有 |X(n+p) - Xn | < ε . 这样的数列｛Xn｝称为柯西数列， 这种渐进稳定性与收敛性是等价的。即互为充分必要条件。编辑本段函数极限专业定义: 设函数f(x)在点x。的某一去心邻域内有定义，如果存在常数A，对于任意给定的正数ε（无论它多么小），总存在正数δ ，使得当x满足不等式0<|x-x。|<δ 时，对应的函数值f(x)都满足不等式： |f(x)-A|<ε 那么常数A就叫做函数f(x)当 x→x。时的极限。通俗定义： 1、设函数y=f(x)在(a,+∞)内有定义，如果当x→+∞时，函数f(x)无限接近一个确定的常数A，则称A为当x趋于+∞时函数f(x)的极限。记作lim f(x)＝A ，x→+∞。 2、设函数y=f(x)在点a左右近旁都有定义，当x无限趋近a时（记作x→a），函数值无限接近一个确定的常数A，则称A为当x无限趋近a时函数f(x)的极限。记作lim f(x)=A ，x→a。函数的左右极限： 1：如果当x从点x=x0的左侧（即x〈x0）无限趋近于x0时，函数f(x)无限趋近于常数a,就说a是函数f(x)在点x0处的左极限，记作x→x0-limf(x)=a. 2:如果当x从点x=x0右侧（即x>x0)无限趋近于点x0时，函数f(x)无限趋近于常数a,就说a是函数f(x)在点x0处的右极限，记作x→x0+limf(x)=a. 注：若一个函数在x（0）上的左右极限不同则此函数在x（0）上不存在极限 一个函数是否在x(0)处存在极限，与它在x=x(0)处是否有定义无关，只要求y=f(x)在x(0)附近有定义即可。两个重要极限： 1、x→0，sin(x)／x →1 2、x→0，（1 + x）^（1／x）→e x→∞ ，（1 + 1／x）^x → e （其中e≈2.7182818... 是一个无理数）编辑本段函数极限的运算法则 设lim f(x) ，lim g(x)存在，且令lim f(x) =A, lim g(x)=B，则有以下运算法则，线性运算 加减： lim ( f(x) ± g(x) )= A ± B 数乘： lim( c* f(x)）= c * A （其中c是一个常数）非线性运算 乘除： lim( f(x) * g(x))= A * B lim( f(x) / g(x)) = A / B ( 其中B≠0 ) 幂： lim( f(x) ) ^n = A ^ n ======================================================================== 一、0.999999……＝1？ （以下一段不作证明，只助理解——原因：小数的加法的第一步就是对齐数位，即要知道具体哪一位加哪一位才可操作，下文中0.33333……的加法使用小数点与小数点对齐并不可以保证以上标准，所以对于无限小数并不能做加法。既然不可做加法，就无乘法可言了。） 谁都知道1/3＝0.333333……，而两边同时乘以3就得到1＝0.999999……，可就是看着别扭，因为左边是一个“有限”的数，右边是“无限”的数。 10×0.999999…… —1×0.999999……=9=9×0.999999…… ∴0.999999……=1 二、“无理数”算是什么数？ 我们知道，形如根号2这样的数是不可能表示为两个整数比值的样子的，它的每一位都只有在不停计算之后才能确定，且无穷无尽，这种没完没了的数，大大违背人们的思维习惯。 结合上面的一些困难，人们迫切需要一种思想方法，来界定和研究这种“没完没了”的数，这就产生了数列极限的思想。 类似的根源还在物理中（实际上，从科学发展的历程来看，哲学才是真正的发展动力，但物理起到了无比推动作用），比如瞬时速度的问题。我们知道速度可以用位移差与时间差的比值表示，若时间差趋于零，则此比值就是某时刻的瞬时速度，这就产生了一个问题：趋于无限小的时间差与位移差求比值，就是0÷0，这有意义吗（这个意义是指“分析”意义，因为几何意义颇为直观，就是该点切线斜率）？这也迫使人们去为此开发出合乎理性的解释，极限的思想呼之欲出。 真正现代意义上的极限定义，一般认为是由魏尔斯特拉斯给出的，他当时是一位中学数学教师，这对我们今天中学教师界而言，不能不说是意味深长的。 三、刘徽的"割圆术" ,设有一半径为1的圆，在只知道直边形的面积计算方法的情况下，要计算其面积。为此，他先作圆的内接正六边形，其面积记为A1，再作内接正十二边形，其面积记为A2，内接二十四边形的面积记为A3，如此将边数加倍，当n无限增大时，An无限接近于圆面积，他计算到3072=6*2的9次方边形，利用不等式An+1<A<An+2[(An+1)-An](n=1，2，3....)得到圆周率=3927/1250约等于3.1416

SPSS里的测量尺度分3种：第一种：定类变量Nominal，举例性别 职业等，只能区分类别，不能比较大小，变量值不能进行加减等运算；第二种：定序变量Ordinal，举例满意度、学历等，具有分类和排序功能，但是仍然不能进行加减等运算；第三种：定距定比变量，SPSS里不加区分，统一叫Scale，举例温度、年薪、身高、视力等，具有相应的加减运算等功能。

第1章SAS编程的语法知识1.1SAS(StatisticalAnalysisSystem)概述1.2观测值、变量常量1.3SAS的操作符1.4SAS数据挖掘常用的语句习题第2章数据挖掘的预备知识2.1DATA语句2.2INPUT语句2.3LENGTH语句2.4用LABEL语句指定变量标签2.5用PROCFORMAT过程指定数据标签2.6用MISSING语句宣告缺失值2.7注释语句2.8创建新变量2.9缺失值不参与运算2.10求和语句2.11删除变量2.12用INFILE语句读取外部文件的数据习题第3章数据挖掘时的跳转与循环3.1IF语句3.1.1IFTHEN语句3.1.2IFTHEN/ELSE语句3.2GOTO语句3.3LINK语句3.4RETURN语句3.5删除部分个案3.5.1删除数据集里暂时不用的个案3.5.2用IF语句挖掘部分数字型的个案3.6循环语句3.7数组3.7.1下标变量的下标3.7.2在DOEND循环中使用数组3.7.3多维数组习题第4章建立数据仓库4.1建立永久数据集4.2数据的分组及分组标记4.2.1分组控制4.2.2数据的分组标记4.3数据的排序4.4数据集的连接4.4.1变量相同时的连接4.4.2变量不同时的连接4.4.3变量值相同时的个案连接4.5数据集“合二而一”4.5.1按个案号配对合并变量4.5.2用BY语句进行匹配合并4.6用FILE语句控制输出文件4.7OUTPUT语句4.7.1OUTPUT语句格式4.7.2一个个案的变量分几行输出4.7.3一个DATA步创建多个数据集4.8用DATASETS过程修改数据集4.9查阅数据集的信息习题第5章数据挖掘的过程引论5.1DATA语句5.2INFILE语句5.3INPUT语句5.3.1用INPUT语句定义固定格式的变量5.3.2用INPUT语句定义自由格式的变量5.3.3用INPUT语句指定格式化的输入方式5.3.4INPUT语句含有挖掘功能5.4用LABEL语句定义变量标签5.5用FORMAT及VALUE语句定义数值标签5.5.1定义数值标签5.5.2指定“格式化输入”5.5.3用FORMAT语句指定变量值的格式5.6用TITLE语句显示标题5.7数据挖掘常用的统计过程5.7.1用PROCFREQ过程做简单的频数分布5.7.2用PROCCHART过程画图5.7.3用PROCPLOT过程画散点图5.7.4用PROCMEANS过程统计均值分布5.7.5用PROCRANK过程统计秩和分布5.7.6用PROCTABULATE制表5.7.7用PROCUNIVARIATE过程做详尽的频数分布5.7.8用PROCDBF过程调用dBASE数据库数据5.7.9用PROCPRINT过程显示数据集的信息5.7.10用PROCSORT过程对数据排序5.7.11用PROCSTANDARD过程对变量标准化5.5.12用TRANSPOSE过程转置数据习题第6章通过描述统计挖掘数据6.1用FREQ过程做单双变量的频数统计6.1.1FREQ过程命令6.1.2FREQ过程与其他过程的连用6.2单变量频数分布6.3双变量交叉汇总和结合测量6.3.1双变量频数统计的过程命令6.3.2“定类-定类”双变量交叉汇总与结合测量6.3.3“定比-定比”双变量交叉汇总与结合测量6.3.4“定序-定序”双变量交叉汇总与结合测量6.4再用UNIVARIATE过程详细描述单变量6.4.1举例6.4.2UNIVARIATE过程命令6.4.3计算方法6.5进一步用PROCCHART过程描述单变量6.5.1PROCCHART过程命令6.5.2CHART的选项6.6用MEANS过程比较两个均值6.6.1应用实例6.6.2MEANS过程命令6.7用PROCPLOT过程画散点图6.8用RANK过程进行非参数检验6.8.1什么是秩分6.8.2RANK过程命令6.8.3秩分计算6.8.4运用举例习题第7章均值比较与T检验7.1均值比较的方法7.1.1配对样本的均值比较7.1.2两个独立样本的均值差检验7.2MEANS过程及其t统计量7.3TTEST过程及其t检验7.4非参数检验7.4.1用NPAR1WAY过程做非参数检验7.4.2举例习题第8章方差分析8.1用ANOVA做均衡数据的方差分析8.1.1ANOVA过程命令8.1.2单因素方差分析8.1.3双因素方差分析8.1.4三因素方差分析8.1.5R*C交互因素的方差分析8.1.6多个实验组与对照组的均值比较8.1.7用SNK的Q检验法比较组间均值8.2用GLM进行非均衡数据方差分析8.2.1GLM过程命令8.2.2GLM过程的统计功能8.2.3用GLM做单因素3水平方差分析8.2.4用GLM做二因素方差分析8.3协方差分析8.3.1GLM过程命令8.3.2用GLM做协方差分析习题第9章相关分析9.1数据的4种测量水平9.2皮尔逊积差相关9.2.1皮尔逊相关系数CORR的计算公式9.2.2皮尔逊相关系数的测量9.2.3皮尔逊相关系数CORR的分析9.3皮尔逊二分“点-距”相关9.4肯氏(Kendall)等级相关τ?b9.4.1计算肯氏等级相关系数的数据9.4.2通过Analyst中的对话框计算肯氏相关系数τ?b9.4.3肯氏相关系数τ?b结果分析9.5计算次序-比率数据的肯氏相关系数9.5.1次序-比率数据例子9.5.2计算次序-比率数据的Eta系数9.5.3肯氏相关系数τ?b结果分析9.6斯皮尔曼等级相关9.6.1斯皮尔曼等级相关系数的计算公式9.6.2用“分析家”对话框测量等级相关9.6.3Spearman相关系数的分析9.7“标称-标称”型变量的相关测量9.8Cronbach的Alpha系数与Spearman相关系数9.9用PROCCORR过程编程计算相关系数习题第10章用GLM过程进行回归分析10.1最小平方法的原理10.1.1方差分析10.1.2统计量F10.1.3回归系数Β计算法10.1.4判定系数R10.1.5残差分析10.1.6DW统计量D10.2GLM中各语句的格式10.3GLM程序各语句的使用说明10.4调用GLM程序作一元线性回归10.4.1数据与程序10.4.2数据分析10.4.3结果分析10.5调用GLM程序进行多元线性回归分析10.6调用GLM程序进行多项式回归10.6.1多项式回归的一般模型10.6.2多项式回归的实例10.7虚拟变量的用法习题第11章采用REG过程进行多元线性回归分析11.1用Analyst对话框做多元线性回归11.2REG过程的语句格式11.2.1REG程序中的语句及任选项11.2.2REG程序中主要语句及关键词的注解11.3REG程序进一步实例11.4MAXR回归法和RSQUARE回归法11.4.1MAXR回归法11.4.2RSQUARE回归法11.4.3实用程序及图例习题第12章路径分析12.1路径分析所用的程序12.2图形输出12.3路径图的分析方法习题第13章生存分析13.1名词引论13.2用LIFEREG进行生存分析13.2.1LIFEREG过程命令13.2.2LIFEREG过程的应用实例13.3用LIFETEST过程进行生存检验习题第14章非线性回归分析一：对数与多项式回归14.1对数曲线回归14.1.1对数曲线回归所要求的数据14.1.2对数曲线回归的编程解法14.2对数曲线回归分析14.3拟合抛物线的多项式回归14.3.1多项式回归分析的原始数据14.3.2多项式回归的方程式14.3.3多项式回归的SAS程序14.4多项式回归的结果与分析14.4.1多项式回归的输出结果14.4.2改用“分析家”对话框法进行多项式回归14.4.3拟合大学生生长发育的二次曲线模型习题第15章非线性回归二：Logistic回归与指数回归15.1Logistic曲线回归15.2从Logistic曲线模型解出初始值15.3拟合Logistic曲线回归的分析15.3.1参数估计15.3.2参数近似的置信区间15.3.3用Logistic曲线预测人口15.4负指数生长曲线回归15.5分析负指数生长曲线15.6拟合指数曲线Y=AeBX回归15.6.1建立指数曲线Y=AeBX的回归模型15.6.2分析指数曲线Y=AeBX回归结果15.6.3指数曲线的预测习题第16章用Logistic过程做逻辑斯蒂克回归16.1逻辑斯蒂克回归模型16.2Logistic回归过程对数据的要求16.3用“分析家”对话框做Logistic回归16.4用编程法做逻辑斯蒂克回归16.5假设与检验16.6解释回归系数16.7概率预测16.8多分变量的编码习题第17章2*2维LogisticRegression回归分析17.12*2维LogisticRegression模型17.22*2维LogisticRegression的变量及其数据17.3用“分析家”对话框进行2*2维Logistic回归17.42*2维Logistic回归分析习题……

标幺制（per unit）电路计算中各物理量和参数均以其有名值与基准值的比值表示的无量纲体制。例如物理量A，有其相应基准值AB，则A的标幺值A*=A/AB。电力系统分析与计算采用标幺制，便于直观和迅速地判断系统元件参数、状态变量的正确性，并能大量简化计算。三相交流系统在三相对称运行时，三相功率与单相功率的标幺值相等，线电压与相电压的标幺值相等，这是标么制的一个优点，便于电力系统运行分析。三相功率基准值SB通常取100MV·A ，便于功率有名值与标幺值之间的换算。线电压基准值UB宜用电力网的额定电压UN，或UB ≈1.05UN (取整数)。电力系统正常运行时，各节点电压一般在额定值附近，因此各节点电压的标幺值均接近于1，这样不仅计算方便，而且能直观地评估各节点电压的质量。某些电力设备的参数，常用三相额定容量 SN和额定线电压UN为基准的标幺值表示，如果SB和UB与SN 和UN 不同，则原标么值需换算为以SB和UB为基准的标幺值。换算的方法是先计算出有名值，然后求新的标幺值。多电压级电力网等值电路中各元件参变数的标幺值计算要分两步计算：先将各电压等级各元件参变数的有名值归算到基本级，然后再对基本级的基准值计算标幺植。也可以应用归算到所计算电压级的基准值，直接对未归算的有名值求取标幺值。

论证是用论据来证明论点的过程。论证的目的在于揭示出论点和论据之间的内在逻辑关系。（一）议论文的论证一般分为立论和驳论两大类型。①立论是对一定的事件或问题从正面阐述作者的见解和主张的论证方法。表明自己的态度时，要注意以下三点：1)这些看法和主张必须是经过认真的思考或者一定的实践，确实是自己所独有的正确的认识和见解，或者是切实能解决实际问题的主张。要使读者感到有新意，增长知识，提高对事物的认识。2)必须围绕所论述的问题和中心论点来进行论证。开篇提出怎样的问题，结篇要归结到这一问题。在论证过程中，不能离题万里，任意发挥，或者任意变换论题。如果有几个分论点，每个分论点都要与中心论点有关联，要从属于中心论点。所有论证都要围绕中心论点进行。这样读者才能清楚地了解分论点和中心论点。议论文的逻辑性很强，论证必须紧扣中心，首尾一致。3)“立”往往建立在“破”的基础之上。在立论的过程中，需要提到一些错误的见解和主张，加以否定和辩驳，以增强说服力，使读者不会误解自己的观点。

第1章　SPSS的关键命令1.1　SPSS自身的程序结构(即过程)1.2　SPSS的程序（命令）行1.2.1　一个简单的SPSS程序例子1.2.2　SPSS的操作命令1.2.3　SPSS的数据编码1.2.4　另一个简单的SPSS编程习题1第2章　采用命令法快速输入数据2.1　SPSS的简单命令2.2　对问卷中数据的编码2.3　定义SPSS变量的属性2.4　SPSS数据的固定格式2.5　SPSS数据的自由格式2.6　建立SPSS的命令文件2.7　SPSS命令文件的4种格式2.8　编程后立即进行统计分析2.9　调用老命令文件(程序)进行统计分析2.10　正确编辑SPSS原始数据小结2.11　统计分析的最佳方案习题2第3章　数据备份与分组3.1　创建新变量3.1.1　通过Compute对话框创建新变量3.1.2　采用COMPUTE命令创建新变量3.1.3　数学函数3.1.4　缺失值函数3.2　采用IF命令进行条件变换及逻辑校验3.2.1　IF命令格式3.2.2　关系表达式中的关系符3.2.3　逻辑表达式中的运算符3.2.4　两种缺失值的逻辑函数3.2.5　缺失值的处理3.2.6　IF命令的对话框3.3　数据重新分组3.3.1　单击对话框重新编码数据的实例3.3.2　RECODE命令的格式3.3.3　RECODE在命令文件中的位置3.4　计算有相同情况的次数3.5　SPSS的运算次序3.6　运算符的用法习题3第4章　图文并茂的SPSS图形4.1　数据要求4.2　绘制条形图4.3　在Graphs中绘制“一图多变量”的条形图4.4　在Graphs中进一步绘制多变量的条形图4.5　直方图的描述4.6　图文并茂的圆形图4.6.1　对话框法4.6.2　命令法习题4第5章　SPSS统计分析的预备知识5.1　总体与样本5.2　参数与统计量5.3　正态分布5.4　经验规则的应用5.5　正态分布的假设检验5.5.1　检验正态性的重要统计量5.5.2　检验正态性的其他图示法5.6　显著性水平与α值习题5第6章　数据的排序、行列互换及抽样和加权6.1　SPSS的Data Editor窗口6.2　几十个Cases的数据输入法6.3　成百上千个Cases的数据输入法6.4　个案排序6.5　数据的行列互换6.6　限选个案Cases进行局部统计6.6.1　限选某个子总体进行统计6.6.2　提取随机样本进行统计6.6.3　限选前n个Cases6.7　个案加权6.8　Data中的其他菜单命令习题6第7章　用Frequencies和Tables描述频次7.1　应用Frequencies过程的预备知识7.2　绘制单变量的频率表7.3　进一步通过TABLE过程绘制多变量的频率表7.4　更深入的分析7.5　Paste回来的程序习题7第8章　多选项的统计技术8.1　多选项的计算机编码8.2　多选项中二分法与分类法的区别8.2.1　多选项分类法8.2.2　多选项二分法8.3　多选项的数据及程序8.4　多选项频次分布表及分析8.5　多选项的交叉汇总表及分析8.5.1　交叉汇总表的统计法8.5.2　输出的交叉汇总表8.5.3　交叉汇总表分析习题8第9章　采用Crosstabs过程对双变量交叉汇总9.1　双变量交叉汇总法9.1.1　统计方法9.1.2　分析方法9.2　次序—次序（定序—定序）变量用Gamma或D系数测量9.3　比例—比例（定比—定比）变量用皮尔逊CORR系数测量9.4　标称—区间（定类—定距）变量用Eta系数测量9.5　标称—次序（定类—定序）变量用λ系数测量9.6　标称—标称（定类—定类）变量用λ系数测量9.7　Crosstabs对话框的应用9.8　CROSSTABS过程的命令总表习题9第10章　两个子总体均值的比较10.1　描述子总体均值的差异（MEANS过程的应用）10.1.1　寻找相关方面10.1.2　论证所用的数据及其程序10.1.3　高考成绩与父亲职业的关系10.1.4　不同地区考生的成绩分析10.1.5　采用对话框进行统计10.1.6　MEANS过程的命令、子命令的功能及用法10.2　一个样本T?TEST10.2.1　一个样本T?TEST的程序及数据10.2.2　一个样本T?TEST的对话框10.2.3　一个样本T?TEST的假设检验10.2.4　一个样本T?TEST结果分析10.3　独立样本T?TEST的应用10.3.1　采用命令法进行独立样本T检验10.3.2　采用对话框法进行独立样本T检验10.4　配对差值T?TEST10.4.1　采用对话框进行配对差值T?TEST10.4.2　配对差值T?TEST的结果分析10.4.3　采用命令统计法进行配对差值T检验10.5　单因素方差分析10.5.1　One?Way ANOVA的菜单位置10.5.2　采用对话框比较两组平均成绩的差异10.5.3　One?Way ANOVA的结果分析习题10第11章　采用Explore探测数据的正态性11.1　Explore过程可探测数据的错误来源11.2　Explore探测的数据11.3　图形显示之一： 直方图11.4　图形显示之二： 茎叶图11.5　框图11.6　统计分析前对假设的检验11.7　幂转换的形式11.7.1　幂转换11.7.2　正态性检验11.8　集中趋势分布的3种较佳平稳测度11.9　采用Explore的对话框进行数据探测11.10　在Syntax窗口编程习题11第12章　过程ANOVA的应用12.1　ANOVA过程的应用之一： 描述统计12.2　ANOVA过程的应用之二： 方差分析12.2.1　方差分析的假设12.2.2　方差分析的结果12.2.3　交互效应的检验12.3　主效应的检验12.4　ANOVA 过程的命令及其用法12.5　采用对话框做ANOVA（多因素方差）分析习题12第13章　非参数检验13.1　非参数检验过程的菜单和数据文件13.2　Chi?Square（卡方）单样本检验13.3　Binomial(二项式)检验13.4　药量的Runs检验13.5　单样本的Kolmogorov?Smirnov 检验13.6　双样本的Kolmogorov?Smirnov 检验13.7　K个独立样本的Kruskal?Wallis检验13.8　成对样本的Wilcoxon Signed Ranks 检验13.9　K对样本的 Friedman 检验习题13第14章　相关分析14.1　双变量相关分析14.1.1　数据14.1.2　从相关矩阵看“SARS疫情”与广东气温的关系14.1.3　缺失值的剔除法对相关矩阵的影响14.1.4　Correlation的对话框细节14.1.5　运行Correlation 过程命令14.2　偏相关分析14.2.1　计算偏相关系数的原理与偏相关的“阶”14.2.2　如何辨别变量之间的虚假相关14.2.3　找回隐含相关14.2.4　通过对话框进行偏相关分析14.2.5　偏相关主对话框的应用说明14.2.6　将对话框中已选择的命令粘贴到Syntax窗口14.3　偏相关命令表习题14第15章　Cox Regression 过程的医学应用15.1　只有一个协变量的COXREG回归模型15.1.1　幸存函数的计算15.1.2　基线与幸存时间的关系15.1.3　危险率函数15.2　多协变量COXREG回归模型15.2.1　含多个协变量的一般模型15.2.2　有3个协变量的回归模型15.2.3　多个协变量模型的主要参数15.3　回归模型的假设检验15.4　选择预测的协变量15.4.1　选择协变量的理论依据15.4.2　两种常用的选择变量法15.5　向前选择变量的例子15.5.1　例子中的程序和数据15.5.2　输出结果15.5.3　第1步进入方程的变量15.5.4　第2步进入方程的变量15.5.5　考察模型及其回归系数15.5.6　第2个变量进入方程后的模型15.5.7　第2个变量入选后模型中的变量能否淘汰15.5.8　成比例危险率模型15.6　对话框的用法15.6.1　Cox Regression主对话框15.6.2　定义Status变量的对话框15.6.3　画图的对话框15.7　COXREG过程的命令及子命令习题15第16章　品牌研究中的结合分析16.1　结合分析的要领16.2　采用正交设计建立卡片16.3　精品购物的一个调查例子16.4　结合分析的方法16.5　市场预测与决策16.6结合分析的命令习题16第17章　多元线性回归17.1　多元线性回归模型的拟合优度17.2　多元回归的基本条件17.3　设定异常值和影响点17.3.1　从标准残差看异常值17.3.2　检测5个最大及最小的异常值17.4　数据不符合回归假设时的处理法17.5　向前选择变量法17.6　自后淘汰变量法17.7　逐步回归法17.8　多元回归中影响点的检测17.9　多元共线性诊断17.10　解释回归模型17.11　在对话框中运行线性回归习题17第18章　非线性回归分析18.1　曲线估计18.1.1　曲线估计过程的菜单位置18.1.2　曲线估计的数据及其统计法18.1.3　存储临时变量18.2　二分的逻辑斯蒂克回归18.2.1　采用对话框法进行二分逻辑斯蒂克回归18.2.2　采用命令法进行二分逻辑斯蒂克回归18.2.3　二分逻辑斯蒂克回归的输出与分析18.2.4　三种常用的回归法18.3　多分逻辑斯蒂克回归分析18.4　Two?Stage Least?Squares回归18.4.1　Two?Stage Least?Squares回归例子18.4.2　结果分析18.5　Nonlinear Regression过程在人口普查与预测中的应用18.5.1　从非线性回归模型解出初始值18.5.2　非线性回归模型的主要统计量18.5.3　人口预测18.6　利用Probit过程分析单位概率18.6.1　中度效果分析18.6.2　三组预测水平值的比较18.6.3　各组药效的比较习题18第19章　聚类分析19.1　二阶聚类19.1.1　二阶聚类的特点19.1.2　二阶聚类的数据19.1.3　二阶聚类的对话框例子19.1.4　二阶聚类的结果分析19.1.5　二阶聚类小结19.2　谱系聚类19.3　个案Q聚类19.3.1　从冰柱图看聚类结果19.3.2　平均连接法的图表19.3.3　从树形图分析聚类成员19.4　变量R聚类习题19第20章　判别分析20.1　从抽烟与心脏病的关系入手研究20.1.1　选择分析的个案20.1.2　组间均值差别20.1.3　Wilks的λ值20.1.4　相关系数的评价20.1.5　判别系数的估计20.1.6　判别函数的解释20.1.7　Bayes的分组规则20.1.8　判别分的计算及分组20.1.9　个案分组后的概括统计表20.1.10 判别分的直方图（两种版本的比较）20.1.11　计算错误分组的比例20.1.12　不正确分组的期望比例20.1.13　判别分析的其他统计量20.1.14　判别函数与变量二者之间的关系20.1.15　费歇尔分组函数系数20.2　逐步判别法20.3　其他几种选择变量的标准20.4　三组判别分析20.5　当违背假设时的情形20.6　判别分析对话框的用法20.7　判别分析的命令总表习题20第21章　因素分析及对应分析21.1　因素分析所用的数据21.2　因素分析的对话框设置法21.3　输出结果及其分析21.3.1　因素的初始统计量(共通性)21.3.2　因素抽取21.4　用主成分法抽取前3个因素21.5　通过未加权最小二乘法抽取因素21.6　提炼主成分21.7　转轴前后的对比21.8　对转轴效果的验证21.9　因素分析21.10　社会调研与市场分析中的对应分析习题21第22章　复方差分析22.1　什么是复方差分析22.2　假设与检验22.2.1　假设的必要条件22.2.2　检验假设22.3　多因变量二水平模型的假设检验22.3.1　多因变量之间相关性的检验22.3.2　因变量联合分布为正态性的假设与检验22.3.3　方差齐性检验22.4　双因变量单因素的Hotelling T2检验22.4.1　单因变量的Hotelling T2检验22.4.2　参数估计22.5　因变量是多水平（多样本）模型的假设检验22.5.1　本节分析用的数据及程序22.5.2　进行描述统计22.5.3　进行主成分分析或Bartlett的球状检验22.5.4　多元差异性检验22.5.5　效应检验22.6　用残差检验效度22.6.1　观察值、期望值及其残差22.6.2　参数的系数估计22.6.3　均值的预测22.7　最后的一点启示22.8　采用GLM对话框进行复方差分析习题22第23章　反复测量方差分析23.1　什么是反复测量23.2　绘出图形并进行描述统计23.2.1　描述性统计量23.2.2　图形描述23.3　均值差的分析23.3.1　转换变量23.3.2　正交正态差对照的图示23.4　检验各种效应的差别23.4.1　检验常数效应23.4.2　关于方差分析表23.4.3　检验考试对象效应23.4.4　平均的单因变量显著性检验23.4.5　选择多元或一元结果23.5　选择polynomial等其他对照23.6　二因子的设计模型23.6.1　二因子模型的检验23.6.2　变量的转换23.7　效应的假设检验23.8　增加一个对象间的因子后的交互效应23.8.1　对象内与对象间的因子模型23.8.2　有组间因子时的非饱和模型23.8.3　有组间因子时的饱和模型23.9　带有一个常数协变量的协方差分析23.9.1　协方差的预分析23.9.2　协方差分析23.9.3　方差分析后的线性模型23.10　方差分析的图示习题23附录A　习题参考答案附录B　如何阅读本书参考文献