一、选择题: 1.斯科特的《广告原理》是哪一年出版的: A.1901B.1900C.1895D.1903 2.美国广告学家D·施塔奇关于动机强度的调查研究表明,强度 第二的动机是什么? A.食欲B.对子女的爱C.性吸引D.健康 3.理性高卷入产品的层次效果是: A.行动→情感→认知B.情感→认知→行动 C.行动认知→情感D.认知→情感→行动

1微积分的起源:牛顿与莱布尼兹 讲到微积分,最要紧的两个人是牛顿(Issac Newton,1642-1727)跟莱布尼 兹(Gottpied Leibniz,1646-1716),微积分就是他们发现的.关于牛顿,有兴 趣的是他做这个工作是在学生的时候,也许比你们的岁数还要小,那个时候, 也就是17世纪那个时候,欧洲瘟疫很厉害,欧洲死了很多人他在英国剑桥 大学,因为瘟疫的关系,学校放假了,他就回家在家里做关于微积分的这些 工作.莱布尼兹是一个各方面都非常优秀的人数学是他的兴趣的一部分

聚类分析 1 聚类分析的基本思想 2 相似度的度量 3 种系统聚类法 4 系统聚类方法的SPSS实现 5 K-均值聚类法的SPSS实现

主要内容 一、为何要用结构方程模型? 二、结构模型原理 三、结构方程的建立 四、科研案例 五、结构方程的Amos实现

本书是一本集多元社会科学研究统计方法及相应SPSS统计软件应用的教 材。 科学的性质要求一个完整的研究必须理论联系实际,能够比较准确地刻画事 物的现状、把握它的内在规律、并力图能够预测它的发展趋势。长期以来,社会 科学研究由于其研究对象的复杂性以及量化分析水平很低,总是较多地依赖于概 念定义和逻辑推理,处于单纯思辨的范围,很少具有经验(实证)研究的性 质。因此,总是有很多人并不将其作为科学来对待

社会科学研究经常要涉及名义测度等级变量。比如,我国人口普查中的民 族、婚姻状况、地区类型等都属于分类选择答案的问题,也就是说这些问项形成 的变量就是名义测度等级的分类变量。我国人口普查中受教育程度是按等级分类 的。要是严格按照统计学的定义,这一项的答案所形成的变量属于序次测度等

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量

科学的最终目的在于揭示事物变化的内在规律,因果关系是事物内在规律的 种基本形式。然而,事物的内在联系并不能直接观察到,所以需要在科学研究中应用 各种方法来加以探索和分析。通径分析便是一种探索系统因果关系的统计方法。 因果关系模型中明确设置自变量和因变量,通过模型分析,检査自变量对于 因变量的作用方向、作用强度和解释能力。并且,因果关系模型还可以用来进行 预测。本书第二章多元回归分析便是因果关系模型的一种。但是,多元回归模型 是一种比较简单的因果关系模型,它所假设的因果关系不存在多环节的因果结 构,尽管多元回归模型中可以包含多个自变量,然而各个自变量对因变量的作用 却是假设为并列存在的

一、引言 多元回归分析在社会科学中已经得到广泛应用,成为标准的统计工具。作为多元分析,它能够对社会现象提供较深入的解释力同时,它的计算机软件现在 已广为流传,它的统计结果又可以比较直观地得到解释。多元回归的确具有许多良好的统计性质,甚至在应用中的一些必要的假设条件不能完全满足时,它也仍 然可以得到不失为合理的结果