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  • 提纲如下:卡方检验T检验F检验(方差分析)1、卡方检验1.1卡方...1.2卡方检验-方法2第二种的卡方检验的原始假设为不同学历的人,在不同工作单位类型的人数是没有显著性差异的,是用来做两个分类变量的差异性分析。...

    提纲如下:

    1. 卡方检验
    2. T检验
    3. F检验(方差分析)

    1、卡方检验

    1.1卡方检验-方法1

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    分析结果:

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    卡方检验的原始假设为性别男女的人在问卷数据上的人数选择的人数一致。上表可以看出,渐进显著性为0.567,大于0.05,所以说明问卷中的人数性别男女的人数是没有显著性差异的。

    1.2卡方检验-方法2

    第二种的卡方检验的原始假设为不同学历的人,在不同工作单位类型的人数是没有显著性差异的,是用来做两个分类变量的差异性分析。

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    输出的结果:

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    通过上表分析可以看出,皮尔逊卡方的渐进显著性水平为0.551,远远大于0.05,所以说明在不同工作单位类型的人数是没有显著性差异的。如果显著性水平小于0.05,则可以说明在不同工作单位类型的人数是有显著性差异,并且差异具有统计学意义。

    2、T检验

    对于医学的朋友来说,有的个别老师会要求首先做正态性检验,然后再做T检验。

    2.1 独立样本T检验

    T检验是以用来检验分类变量是两种的类型。比方说男女在物理成绩上是否具有显著性差异,文科和理科在英语成绩上是否有显著性差异。

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    通过上表看,第一个表为简单的数据描述,第二个重点分析的是差异是否显著,首先进行检验的是否等方差,显著性水平为0.268,所以说明等方差条件是满足的,所以只需要看第一行。从上表可以看出显著性水平为0.753,远远大于0.05,所以说明男女不同在是否具有强烈的个性意识不具有显著性的差异。

    2.2 配对样本T检验

    配对样本T检验的适用范围为对比实验前后同样的一个群体的差异变化。可以是同一批实验对象,在经历培训前和培训后某项能力的变化。

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    可以看出。实验前和试验后的配对样本t检验的显著性水平为0.032,小于0.05,所以说明成绩前和成绩后具有显著性的差异,通过表1可以看出实验前和试验后的平均值,成绩前大于成绩后,说明经过某些措施,造成了成绩的下降。

    3、F检验(方差分析)

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    分析结果如下:

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    解读:这个单因素方差分析基本是最详细的版本了,一般写文章用都是足够了。首先是第一个表格,是对数据的一个简单的描述,一般只需要关注个案数,平均值,标准差,对于现有数据的一个简单描述。

    第二个表格是单因素方差分析的结果,从结果可以看出F值为1.182,显著性为0.311,远远大于0.05,所以说明不同学历的人在个性意识上不具有显著性差异。这里需要说明只有显著性水平小于0.05的时候才说明差异性是显著的。

    第三个表是做事后比较的,也是首先看显著性水平是否显著,显著的话在通过看平均值差值说明大小。第一个的0.192代表的是专科及专科以下的平均值 减去本科的平均值的数值,0.192代表专科及专科以下在个性意识上的平均值比本科在个性意识上平均值要大0.192,但是显著性水平为0.338,所以说明差异不具有显著性。

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  • 提出了一种保证 volume数据一致性的远程复制机制。其借鉴数据库系统中事务处理的基本思想 ,将个 volume中相关联的更新作为一个原子事件向远程端复制,分析实现中如数据打包、故障恢复策略、I/O合并等关键问题 ,并...
  • 除了使用对象副本,Ceph还通过Scrub 归置(PG)来保证数据的完整。在对象存储层,Ceph Scrub类似于fsck。针对每一个归置(PG),OSD比较主副本和从副本,确保没有对象丢失和错误,捕获 OSD 缺陷和文件系统错误。...

    除了使用对象多副本,Ceph还通过Scrub 归置组(PG)来保证数据的完整性。在对象存储层,Ceph Scrub类似于fsck。针对每一个归置组(PG),OSD比较主副本和从副本,确保没有对象丢失和错误,捕获 OSD 缺陷和文件系统错误。OSD也能执行Deep Scrub:一般一周一次,通过读取数据和使用校验码来保证数据完整性,可以捕捉那些在轻度清洗过程中未能发现的磁盘上的坏扇区。。
    *作者:Younger Liu,
    本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 3.0 未本地化版本许可协议进行许可。*
    Ceph Scrub对维护数据完整性很重要,但是会影响性能,可以通过如下参数对Scrub进行调整。

    1.1 osd max scrubs

    描述:一个Ceph OSD守护线程同时执行Scrub操作的最大数目
    类型:32-bit int
    默认:1

    1.2 osd max begin hour

    描述:一天中调度Scrub操作的下限时间
    类型:0~24中的整数
    默认:0

    1.3 osd max end hour

    描述:一天中调度Scrub操作的上限时间,与参数 osd scrub begin hour定义执行Scrub的时间窗口,但是只要归置组调度Scrub的时间间隔超过osd scrub max interval的值,无论是否在该时间窗口内,都会执行
    类型:0~24中的整数
    默认:24

    1.4 osd scrub during recovery

    描述:在recovery时允许scrub,如果设置了false,将禁用scrub或deep scrub,但是已经调度的将继续执行,将影响集群的性能
    类型:Boolean
    默认:true

    1.5 osd scrub thread timeout

    描述:scrub线程执行的最大时间(单位秒)
    类型:32-bit Integer
    默认:60

    1.6 osd scrub finalize thread timeout

    描述:scrub finalize线程运行的最大时间(单位秒)
    类型:32-bit Integer
    默认:60 * 10

    1.7 osd scrub load threshold

    描述:当ceph的负载超过阈值时,不在调度Scrub
    类型:Float
    默认:0.5

    1.8 osd scrub min interval

    描述:当ceph集群的负载比较低,执行scrub的最小时间间隔
    类型:Float
    默认:一天一次,7*60*60*24

    1.9 osd scrub max interval

    描述:执行scrub的最大时间间隔,无视负载
    类型:Float
    默认:一天一次,60*60*24

    1.10 osd scrub chunk min

    描述:一次Scrub操作要处理的最小chunk数
    类型:32-bit Integer
    默认:5

    1.11 osd scrub chunk max

    描述:一次Scrub操作要处理的最大chunk数
    类型:32-bit Integer
    默认:25

    1.12 osd scrub sleep

    描述:Scrub两个 Chunk组之间的时间间隔,增大该值会使得Scrub变慢
    类型:Float
    默认:0

    1.13 osd deep scrub interval

    描述:两次deep Scrub的时间间隔, osd scrub load threshold 不会应该该设定
    类型:Float
    默认:60*60*24*7

    1.14 osd scrub interval randomize ration

    描述:为 osd scrub min interval增加随机延迟,当调度下一个Scrub任务时,延迟是小于 osd scrub min interval * osd scrub interval randomized ratio的一个随机数,因此,默认设置的时间窗口为[1, 1.5] * osd scrub min interval.
    类型:Float
    默认:0.5

    1.15 osd deep scrub stride

    描述:执行deep scrub时的读的大小
    类型:32-bit Integer
    默认:512 KB. 524288

    作者:Younger Liu,
    本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 3.0 未本地化版本许可协议进行许可。

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  • 通常用来分析两组或多组数据的变化趋势是否一致。比如身高和体重是否存在关系,天气冷和袜子的销量是否存在关系,客户满意度和客户投诉率是否存在关系等。| 相关性分析的内容包括哪些?变量之间是否存在关系?有还是...

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    | 什么是相关性分析?

    对两个变量或多个变量之间相关关系的分析,叫做相关性分析。

    通常用来分析两组或多组数据的变化趋势是否一致。

    比如身高和体重是否存在关系,天气冷和袜子的销量是否存在关系,客户满意度和客户投诉率是否存在关系等。

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    | 相关性分析的内容包括哪些?

    1. 变量之间是否存在关系?有还是无?

    2. 存在什么样的关系?正向还是负向?

    3. 关系的强度如何?大还是小?

    | 什么情况下使用相关性分析?

    1. 只想分析两个变量之间是否存在相关关系,不需要区分自变量和因变量时可用相关性分析。

    2. 通常在进行回归分析之前,都需要进行相关性分析。

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    | 如何进行相关性分析?

    1. 通过计算相关性系数判断(主要是r值)

    • r的取值范围是[-1,1]。
    • 正向和负向关系的判断:若正相关,则r>0;若负相关,则r<0。
    • 关系强度的判断:
    |r|>0.95:显著性相关;
    |r|≥0.8:高度相关;
    0.5≤|r|<0.8:中度相关;
    0.3≤|r|<0.5:低度相关;
    |r|<0.3:弱相关。
    • 目前相关性系数主要有3种:Pearson、Spearman和Kendall,三种分别适用不同的场合。
    Pearson系数:叫皮尔逊相关系数,也叫线性相关系数,用于进行线性相关分析,是最常用的相关系数,当数据满足正态分布时会使用该系数。
    Spearman系数:当数据不满足正态分布时,使用该系数。
    Kendall系数:通常用于评分数据一致性水平研究(非关系研究)。

    2. 通过绘制折线图或散点图判断

    相关性关系的判断可以通过绘制散点图判断(SPSS和Excel均可实现绘制)。

    若数据点与趋势线基本在一条线上或在这条线的附近,说明存在相关性;
    若数据点在趋势线周围呈现无规律的分布状态,则说明不存在相关性。

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    3. 通过计算显著性系数判断(主要是P值)

    看数据的相关性,还有一个指标也需要一起看,这个指标就是P值。

    P值是用来进行显著性检验的,用来检验变量之间是否有差异以及差异是否显著。若P值>0.05代表数据之间不存在显著性差异;若P值<0.05,代表数据之间存在显著性的差异。

    所有的检验都是需要提前做出假设的,而显著性检验则通常是先做一个无效假设(也就是零假设),所谓的无效假设通常是“数据之间不存在显著性差异”,然后通过P值来检验这个假设是否成立。
    若P>0.05,则接受原无效假设,即“数据之间是不存在显著差异的”;若P<0.05,则拒绝原假设,表明“数据之间是存在显著差异的”。

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    | 如何计算相关性系数和显著性系数?

    1. SPSS等统计软件计算

    以SPSS为例,分析-->相关-->双变量-->选择相关系数类型,得出以下结果,下图中的相关系数即为r值,Sig即为P值。

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    2. Excel函数公式计算

    r值计算公式:

    CORREL(array1,array2);
    PEARSON(array1, array2)。

    P值计算公式:

    TTEST(array1,array2,tails,type)。
    展开全文
  • 一致性检验的目的在于比较不同方法得到的结果是否具有一致性。检验一致性的方法有很比如:Kappa检验、ICC内相关系数、Kendall W协调...ICC内相关系数检验,用于分析多数据一致性情况,功能上与Kappa系数...

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    一致性检验的目的在于比较不同方法得到的结果是否具有一致性。检验一致性的方法有很多比如:Kappa检验、ICC组内相关系数、Kendall W协调系数等。每种方法的功能侧重,数据要求都略有不同:

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    SPSSAU整理

    Kappa系数检验,适用于两次数据(方法)之间比较一致性,比如两位医生的诊断是否一致,两位裁判的评分标准是否一致等。

    ICC组内相关系数检验,用于分析多次数据的一致性情况,功能上与Kappa系数基本一致。ICC分析定量或定类数据均可;但是Kappa一致性系数通常要求数据是定类数据。

    Kendall W协调系数,是分析多个数据之间关联性的方法,适用于定量数据,尤其是定序等级数据。

    进一步说明

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    (1)Kappa检验

    Kappa检验分为简单Kappa检验和加权Kappa检验,两者的区别主要在于:

    • 如果研究数据是绝对的定类数据(比如阴性、阳性),此时使用简单Kappa系数;
    • 如果数据为等级式定类数据(比如轻度,中度,重度;也或者不同意,中立,同意);此时可使用加权(线性)Kappa系数。

    应用举例

    两个医生分别对于50个病例进行MRI检查(MRI检查诊断共分三个等级,分别是轻度,中度和重度),对比两名医生检查结果诊断的一致性水平。

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    (1表示轻度,2表示中度,3表示重度)

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    使用路径:SPSSAU→医学实验→Kappa

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    根据上表可知,两位医生对于MRI检查诊断结论具有较强的一致性(Kappa值=0.74)。

    (2)ICC组内相关系数

    ICC组内相关系数可用于研究评价一致性,评价信度,测量复测信度(重测信度)等。相对于Kappa系数,ICC组内相关系数的适用范围更广,适用于定量或者定类数据,而且可针对双样本或者多样本进行分析一致性。但ICC的分析相对较为复杂,通常需要从三个方面进行分析并且选择最优的ICC模型;分别是模型选择,计算类型和度量标准。

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    ICC六类细分
    • 模型选择上,需要考虑是否将当前结论延伸推广到其它研究中,也或者考虑是否为研究数据的绝对相等程度。
    • 计算类型上,如果不需要考虑系统误差则使用“一致性”,如果需要考虑系统误差则使用“绝对一致性”。
    • 度量标准上,如果是原始数据则使用“单一度量”,如果是计算后的数据,则使用“平均度量”。

    案例举例

    3个医生对于10个术后病人进行术后恢复评分;现在希望通过分析研究3个医生的打分一致性水平情况,使用ICC组内相关系数进行研究。录入后的ICC数据格式如下:

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    数据格式

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    使用路径:SPSSAU→医学实验→ICC

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    本次使用的是原始数据非计算后数据,因而使用单一度量标准结果即ICC(C,1),ICC组内相关系数=0.921,说明3位医生的评价具有高度一致性,也说明此次3名医生给出的打分有着非常高的可信性。

    (3)Kendall协调系数

    Kendall协调系数,也称作Kendall和谐系数,或Kendall一致性系数。通常用于比较多组数据的一致性程度。

    案例举例

    4个评委对于10个选手进行评分,最低为1分,最高为10分;现在希望通过分析研究4个评委的打分一致性情况。

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    数据格式

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    使用路径:SPSSAU→医学实验→Kendall协调系数

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    ​从上表可以看出:协调系数为0.853(P<0.01),大于0.8,说明4个评委的评分结果具有很强的一致性。

    其他说明

    1、ICC的适用场景最多,包括定量或定类数据,同时可针对多相关样本进行一致性分析;而Kappa一致性系数主要针对2个相关数据且针对定类数据进行一致性分析;Kendall W协调系数适用于定量数据,且更多倾重于数据关联性研究。

    2、分析前要注意数据的格式,每种方法录入的数据格式都不大一样,一定要整理成正确的数据格式再分析。

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