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  • 【060期】李克特量表的变量属于顺序变量,为什么可以当作连续变量使用?.docx
  • 1李克特量表的变量属于顺序变量,为什么可以当作连续变量使用? 1.1导读 心理学和社会科学使用的问卷或量表基本上很难达到连续变量的水平,如李克特量表很难取小数(尽管将其视为连续变量对待),因此,社会科学研究...

    一、教学内容

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    二、备注

    相关资料已上传我的资源,下载链接https://blog.csdn.net/TIQCmatlab?spm=1011.2124.3001.5343

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  • 离散变量和连续变量

    千次阅读 2019-09-23 16:14:45
    反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,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.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得...

    离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得.

    反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,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.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得.

    如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量,
    比如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,
    x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、√20等,因而称这随机变量是连续型随机变量。

    转载于:https://www.cnblogs.com/hanxiaosheng/p/9843147.html

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  • 一、连续变量连续变量的相关分析------ > 用相关分析 相关分析是指连续变量之间的一种非严格的相依赖的变化关系,具体表现为:当一个变量发生时,另一个变量随之发生相应线性变动的关系,我们一般可以用相关...

    一、连续变量与连续变量的相关分析------ > 用相关分析

          相关分析是指连续变量之间的一种非严格的相依赖的变化关系,具体表现为:当一个变量发生时,另一个变量随之发生相应线性变动的关系,我们一般可以用相关系数 r 大小来衡量两个连续变量的相关性强弱(注意:不是衡量因果关系),例如衡量客户入网时长和每月话费的相关分析。

        r 的公式如下:(一般是由计算机为我们算出)

     

     

     

           但因为相关系数r是通过样本量数据计算的,而实际的总体相关系数我们是未知的,因此相关系数r是否具备足够的说服能力,我们需要进行检验对应的检验统计量是T检验,即用T来衡量两个连续变量是否有关系。

           T 统计量的原假设H0:两个变量没有相关性

           如果T 统计量发生的概率P值小于5%,,则拒绝原假设,如果P大于5%,则我们没有理由拒绝原假设,但我们也不能完全说原假设成立;比如我们分析时发现,算出两个变量的相关系数 r 非常高,但T统计量的P值大于5%(即不拒绝原假设,认为两个变量没有关系),此时并不是矛盾,这种情况的发生大多是因为样本量不够造成的,这只能说,两个变量可能存在相关性,但算出来的这个相关系数 r 的可靠性不高,我们可以通过增加样本量再算一次,来进一步分析结果。

       t 统计量公式是:(我们一般是看 t 统计量发生的概率P来判断是否拒绝原假设)

     

     引申知识:

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/wodexk/p/10702926.html

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  • 今天小编就为大家分享一篇python实现连续变量最优分箱详解--CART算法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 连续变量的描述统计与SPSS实现

    千次阅读 2020-03-09 23:29:10
    第一个问题,连续变量是什么? 一个人的年级,统计出来1、2、3…… 一个人的年纪,统计出来18、19、20…… 但是,虽然都是数字,只有年纪是连续变量。 为什么?顾名思义,年纪是连续的,18 - 19之间可以无限划分...

    第一个问题,连续变量是什么?

    一个人的年级,统计出来有1、2、3……
    一个人的年纪,统计出来有18、19、20……

    但是,虽然都是数字,只有年纪是连续变量。

    为什么?顾名思义,年纪是连续的,18 - 19之间可以无限划分,而年级不行,你只能位于这几个数之间的一个,而不能在他们中间。

    所以我们定义连续变量为:在一定区间内可以任意取值的变量。

    下面进入正题,连续变量的描述统计。

    概述

    对于统计学和SPSS来说,描述统计很直观,非常适合入门,它的作用就是进行描述

    描述一组数据,最普及的当然是平均数了,它属于集中趋势的量数,那么在数据工作中,我们可以从以下几个方面对数据进行描述:

    • 集中趋势 central tendency
    • 离散趋势 dispersion tendency
    • 分布特征 distribution tendency

    下面一个个介绍

    集中量数

    它用来体现一组数据的一般水平,集中意为数据们向某一点集中,众数据奔它而来。
    这一点并不固定,我们会根据数据的不同分布状况进行选择,比如:

    • 算术平均数:观察值总和与总频数之商;这是最常用的指标,但不适合对严重偏态分布的变量进行描述。譬如一个很常用的比分:一名CEO 的薪资为50w,10名员工薪资为3000,他们的算数平均数能代表该公司的平均薪资水平吗?显然不能。
    • 中位数:将全体数据从大到小排列,在数列中处于中间位置的数。
    • 众数:出现次数最多的数。
    • 还有截尾均数、几何均数、调和均数,其中截尾均数用得相对较多,截尾截尾,截去头尾,再求算术平均数;它能够有效防止极端值影响,一个很广泛的场景是:比赛计算得分时,去掉最高分和最低分,再求算术平均数。

    差异量数

    差异量数用来描述数据分布的变异性,能够量化描述数据的延伸、聚集状态,也就是我们常说的分散还是集中。
    集中量数和差异量数密不可分,在推断统计中,我们会同时用这两组数据来进行分析。
    常用的差异量数有以下几种:

    • 全距 range:最大值与最小值之差,很简单,不过也没什么用hhh
    • 百分位数、四分位数、四分位距一起说
      • 百分位数用来表示位置,如P99,就是将观察值分为两部分,理论上有99%的观察值比它小,1%比它大,是非常靠前的位置了。
      • 四分位数就是3个特定的百分位数,P25/P50/P75,可以发现,在同一组数据中,这三个四分位数是按上面的顺序升序排列的。(也可这样表示:Q1=P25;Q2=P50;Q3=P75)
      • 四分位距就是中间50%的数据的全距,也就是P75-P25。
    • 标准差和方差:这是一种算起来麻烦但是应用非常广泛的量数,大概仅次于算数平均数。标准差描述的是分布中每一个个体与均值之间的距离,也就是说,这组数据离中心偏离了多远。
    • 变异系数:当你要比较两组数据离散程度大小的时候,很多时候不能直接比较,主要为以下两种情况:
      • 测量尺度相差太大;比如蚂蚁的体重和大象的体重,显然不是一个量级,大象一点点的变化,在蚂蚁身上都会显得非常大,直接用标准差是不合适的;
      • 数据量纲不同;比如想要比较人的身高和体重离散程度大小,cm和kg如何比较呢?
      • 所以我们推出了变异系数CV(Coefficient of Variation),它的公式很简单,就是**(标准差/平均值)**,用除法消除了量纲,又按照均数大小进行了标准化。

    分布特征

    最常见的分布就是正态分布了,我们知道正态分布的形态,那么偏离的那些如何描述呢?于是偏度系数、峰度系数也被推出来,描述当前数据偏离正态分布的程度。
    这些用得比较少,我们只介绍一下其含义:

    • 偏度:分布不对称的方向和程度,记为g1;他是与正态分布比较而言的。
      • g1>0时,呈正偏态分布,长尾在右边
      • g1=0时,对称
      • g1<0时,呈负偏态分布,长尾在左边
    • 峰度:分布的尖峭程度或峰凸程度,记为g2;仍然是与正态分布相比较而言的统计量。
      • g2>0,峰的形状比较尖
      • g2=0,正态峰
      • g2<0,峰的形状比正态分布要平坦

    SPSS实现

    在SPSS中呢,想要知道这些数据都是非常非常方便的!

    • 他们在哪里?

    • 在“描述统计”子菜单中
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    • 频率:这里能够产生原始数据的频数表以及百分位数等各种统计数据;
      在这里插入图片描述

    • 最简单的,把你需要统计的变量移到右边的“变量”框内再按“确定”就可以了;

    • 右边的“统计”提供了百分位值、集中量数、差异量数、分布等的选项,勾选了就可以在输出中显示啦;“图表”可以勾选你需要显示的条形图、饼图等噢;默认是全部不勾选的,欢迎diy~

    • 描述:它用于一般性的统计描述,不能作图,可选项也没有那么多,但是简单高效,使用频率非常高,一般用于正态分布。

    • 探索:都是描述统计,为什么explore听起来高级一点?因为他是用于连续性资料分布状况不清时进行探索式分析。除了常用统计量,还可以做截尾均数、极端值列表等,当然也可以画图,功能非常强大。

    其实SPSS对新手真的非常友好,基本就是“所见即所得”,新手可以直接点开一个数据集,尝试各种功能,相信能够进步非常快~

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