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《SPSS分析统计》课程教学资源(讲义)第八课:征服一般线性模型――General Linear Model菜单详解(上)
文档格式:DOC 文档大小:177.5KB 文档页数:12
请注意,本章的标题用了一些修辞手法,一般线性模型可不是用一章就可 以说清楚的,因为它包括的内容实在太多了。 那么,究竟我们用到的哪些分析会包含在其中呢?简而言之:凡是和方差 分析粘边的都可以用他来做。比如成组设计的方差分析(即单因素方差分 析)、配伍设计的方差分析(即两因素方差分析)、交叉设计的方差分析、析 因设计的方差分析、重复测量的方差分析
《SPSS分析统计》课程教学资源(讲义)第十一章 分类资料的回归分析
文档格式:DOC 文档大小:210.5KB 文档页数:14
在很久很久以前,地球上还是一个阴森恐怖的黑暗时代,大地上恐龙横行, 我们的老祖先一一类人猿惊恐的睁大了双眼,围坐在仅剩的火堆旁,担心着无 边的黑暗中不知何时会出现的妖魔鬼怪,没有电视可看,没有网可上 我是疯了,还是在说梦话?都不是,类人猿自然不会有机会和恐龙同时代
《SPSS分析统计》课程教学资源(讲义)第八课:征服一般线性模型――General Linear Model菜单详解(下)
文档格式:DOC 文档大小:175KB 文档页数:10
所谓的多元方差分析,就是说存在着不止一个应变量,而是两个以上的应 变量共同反映了自变量的影响程度。比如要研究某些因素对儿童生长的影响程 度,则身高、体重等都可以作为生长程度的测量因子,即都应作为应变量
《SPSS分析统计》课程教学资源(讲义)第七章 均数间的比较
文档格式:DOC 文档大小:162KB 文档页数:12
知道吗?在计算机领域中有个著名的80/20则,也就是在奔腾及更早的CPU 所采用的CISC指令集中,有80%的任务是被20%的最常用指令所完成的;换言 之,另外80%的复杂指令只完成20%的不常用任务
《医学统计方法与应用》课程PPT教学课件(SPSS 10 for Windows)第十章(10-4)数据编辑
文档格式:PPT 文档大小:169.5KB 文档页数:10
数据保存、转换和读取 数据文件默认保存为*. sav File/ Save File/ Save As 可以将数据文件转换为其它格式如:*.xls*.dat*.dbf File/ Save As… 数据文件读取:File/Open…/ata 直接读取*.sav文件或直接读取*.xls文件等数据文件
《医学统计方法与应用》课程PPT教学课件(SPSS 10 for Windows)第十章(10-3)定量资料
文档格式:PPT 文档大小:167.5KB 文档页数:10
一、定量资料( quantitative data):数值变量(numerical variable) 其变量的值是定量的,表现为数值的大小,一般有度量衡
《社会统计分析方法》课程PPT教学课件(SPSS软件应用)第五章 因子分析
文档格式:PPT 文档大小:633.5KB 文档页数:59
第一节 因子分析简介 第二节 基本原理 第三节 求解初始因子 第四节 解释因子 第五节 因子值及其应用 第六节 研究实例
《社会统计分析方法》课程PPT教学课件(SPSS软件应用)第三章 通径分析(Path Analysis)
文档格式:PPT 文档大小:1.19MB 文档页数:61
第一节 因果模型与通径分析 第二节 通径模型的设置 第三节 通径模型的分类 第四节 分解简单回归系数 第五节 分解简单相关系数 第六节 通径模型的整体检验
西南财经大学出版社:《计量经济学》课程教学资源(习题)EViews基本操作
文档格式:DOC 文档大小:1.73MB 文档页数:18
一、什么是 Eviews Eviews (Econometric Views)软件是 QMS(Quantitative Micro Software)公司开发的、基于 Windows 平台下的应用软件,其前身是 DOS 操作系统下的 TSP 软件。Eviews 软件是由经济 学家开发,主要应用在经济学领域,可用于回归分析与预测(regression and forecasting)、时 间序列(Time series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。与其他统计软件(如 EXCEL、 SAS、SPSS)相比,Eviews 功能优势是回归分析与预测,其功能框架见表 1.1
西南大学:《心理学多元统计分析》课程PPT教学课件(SPSS)04.2 多因素完全随机设计
文档格式:PPTX 文档大小:1.65MB 文档页数:26
• 因素(factor)就是指实验中的自变量。实验中只有一个自变量的称为单因素实验。 • 因素的类别称为水平(level),水平可以是定量的,如“年龄”、“声音的强度”等,也可以是定性的,如“性别”、“人格类型”等。 • 因素多于一个的实验设计称为因素设计(factorial design),并根据各个因素的所有可能组合来设计组别,并同时考察所有因素对因变量的影响
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