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  • 尽管性别差异一直是新兴语言技能实验的重点,但数据仍然匮乏,并且在大学生活中并不一致。 关于大学是否对男女学生产生同等影响以及在整个大学社会化过程中这些差异的一致性的问题仍然悬而未决。 在这项研究中,已...
  • 通过对98名英语专业学生的语言能力和语用能力的实证研究,发现学生的英语语言能力和语用能力具有显著的相关性,英语语用能力具有性别差异,女生明显优于男生。针对研究结果做了尝试性的分析和解释,并提出外语教学中应该...
  • 对于性别差异,我们指的是广泛的心理学,神经科学和认知科学研究,其中涉及解决问题,语言技能,逻辑推理和其他主题。 智力测验表明,平均而言,任何一种性别都比另一种性别拥有更多的一般智力。 尽管人们在一般...
  • ❝这个章节,主要是人类性别的信息的质控,主要是根据性染色上SNP的比值,判断性别,然后把性别错误的个体去掉或者更改性别信息。对其它物种参考意义不大,...❞「原理:」检查性别差异。先验信息,女性的受试者的F...

    这个章节,主要是人类性别的信息的质控,主要是根据性染色上SNP的比值,判断性别,然后把性别错误的个体去掉或者更改性别信息。对其它物种参考意义不大,因为在动物中一般把性别信息的SNP去掉,植物中一般都是雌雄同体的,不涉及到这个问题,之所以会有这一篇,是因为原文中有这个信息,而且plink 也有--check-sex的参数,所以操作一下,留下笔记。

    「原理:」检查性别差异。先验信息,女性的受试者的F值必须小于0.2,男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交(纯合子)估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。

    「上一步,去掉缺失信息后,现在有文件是过滤缺失后的文件:」

    HapMap_3_r3_5.bed HapMap_3_r3_5.fam HapMap_3_r3_5.irem

    HapMap_3_r3_5.bim HapMap_3_r3_5.hh HapMap_3_r3_5.log

    1. 检查性别冲突

    plink --bfile HapMap_3_r3_5 --check-sex

    结果文件:plink.sexcheck第一列为家系ID,第二列为个体ID,第三列为系谱中的性别,第四列为SNP推断的性别,第五列是否正常,第六列为F值。

    「使用R语言作图:」

    gender

    pdf("Gender_check.pdf")

    hist(gender[,6],main="Gender", xlab="F")

    dev.off()

    pdf("Men_check.pdf")

    male=subset(gender, gender$PEDSEX==1)

    hist(male[,6],main="Men",xlab="F")

    dev.off()

    pdf("Women_check.pdf")

    female=subset(gender, gender$PEDSEX==2)

    hist(female[,6],main="Women",xlab="F")

    dev.off()

    图中可以看出,woman中,大部分都是小于0.2,有一个为1,应该是错误的ID。

    2. 提取错误的ID

    我们使用grep过滤一下:根据STATUS列,如果有问题的话,为“PROBLEM”,我们可以根据这个关键词将有问题的行打印出来。

    grep "PROBLEM" plink.sexcheck

    1349 NA10854 2 1 PROBLEM 0.99

    可以看出,个体NA10854是有问题的。

    将相关错误的ID提取出来(家系ID,个体ID),之所以提取家系ID和个体ID,因为plink有参数remove可以根据ID进行筛选。

    grep 'PROBLEM' plink.sexcheck | awk '{print $1,$2}' >sex_discrepancy.txt

    我们将结果保存在sex_discrepancy.txt。

    3. 使用remove去掉个体

    plink --bfile HapMap_3_r3_5 --remove sex_discrepancy.txt --make-bed --out HapMap_3_r3_6

    当然,你也可以对个体进行判定填充,这是用--impute-sex就可以实现,这样的话那个错误的个体会根据统计量更改性别信息。这里我们选择的是删掉这个个体。

    4. 过滤的关键词

    去掉个体或者SNP,关键词不一样,容易混淆,这里总结一下。

    「保留或去掉个体:」

    --keep

    --remove

    --keep-fam

    --remove-fam

    「保留或去掉SNP:」

    --extract ['range']

    --exclude ['range']

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  • 为了深入剖析2019年 JavaScript 的发展状况,我们从以下几个方面针对 JavaScript 开展...这些开发人员来自不同的国度,薪资、开发经验、所在公司规模、性别、职位等各个方面的差异性也很大:国家:美国、加拿大、俄...

    为了深入剖析2019年 JavaScript 的发展状况,我们从以下几个方面针对 JavaScript 开展了问卷调查:

    语言特征

    能够编译成JavaScript的语言

    前端框架

    数据层

    后台框架

    测试

    跨移动与桌面开发的工具

    其他工具

    开发人员整体的看法

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    共计21,717名开发人员参与了此次问卷调查。这些开发人员来自不同的国度,薪资、开发经验、所在公司规模、性别、职位等各个方面的差异性也很大:

    国家:美国、加拿大、俄罗斯、法国、德国、巴西、澳大利亚等

    薪资:0-20万美元+

    开发经验:0-20年+

    公司规模:1-1000人+

    职位:全栈开发、前端开发、Web开发、后台开发等

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    概述

    在深入分析之前,让我们先来看一看2019年 JavaScript 生态系统的全面概述!

    2016-2019年间各项技术和框架的发展曲线

    0fffcf3d4ebac2bd0270731b402d5a2a.png

    上图中每条线代表一种语言或框架在2016-2019年间的发展曲线。纵向越高代表使用这项技术的人越多,而横向越靠右代表想学习这项技术的人越多。

    满意度与使用情况

    c27d5610d3974fc44d036031e90ee24d.png

    上图显示了每种技术的用户满意度。大致可分为以下四个象限:

    评估:低使用率,高满意度。代表值得关注的技术。

    采用:高使用率,高满意度。代表可安全采用的技术。

    回避:低使用率,低满意度。代表目前应避免的技术。

    分析:高使用率,低满意度。 如果你正在使用该技术,请重新评估。

    59cb3372d918daa30e992728008d7da2.png

    语言特征

    JavaScript 作为一种编程语言,最值得令人欣慰的事情就是它一直在不断的发展中。从箭头函数到解构,在过去的几年中 JavaScript 增添了许多关键功能,且已成为我们编写代码时不可或缺的一部分。

    下面我们将从语法、语言、数据结构、浏览器API以及其他方面深入分析 JavaScript 编程。

    使用情况概述

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    上图显示了 JavaScript 各个类别的功能的使用情况。

    外圈代表了解该功能的用户总数,内圈则代表实际使用过该功能的用户。

    语法

    1. 解构(destructuring)

    一种 Javascript 表达式, 可以将属性/值从对象/数组中取出,赋值给其他变量。

    85.1%的用户曾使用过,8.4%的用户有所了解但未曾使用,6.5%的用户未曾听说过。

    2. 展开语法(spread syntax)

    可以在函数调用/数组构造时, 将数组表达式或者string在语法层面展开;还可以在构造字面量对象时, 将对象表达式按key-value的方式展开。

    89.5%的用户曾使用过,7.5%的用户有所了解但未曾使用,3%的用户未曾听说过。

    3. 箭头函数(Arrow Function)

    箭头函数表达式的语法比函数表达式更简洁,并且没有自己的this,arguments,super或new.target。这些函数表达式更适用于那些本来需要匿名函数的地方,并且它们不能用作构造函数。

    97%的用户曾使用过,2.2%的用户有所了解但未曾使用,0.8%的用户未曾听说过。

    4d37cb0a06f27c26c4258bd772eae314.png

    语言

    1. Proxy 对象

    Proxy 对象用于定义基本操作的自定义行为(如属性查找,赋值,枚举,函数调用等)。

    17.3%的用户曾使用过,39.7%的用户有所了解但未曾使用,43%的用户未曾听说过。

    2. Async/Await

    async function 用来定义一个返回 AsyncFunction 对象的异步函数。

    88.4%的用户曾使用过,10.7%的用户有所了解但未曾使用,0.9%的用户未曾听说过。

    3. Promise

    Promise 对象用于表示一个异步操作的最终完成 (或失败),及其结果值。

    93.8%的用户曾使用过,5.2%的用户有所了解但未曾使用,1%的用户未曾听说过。

    4. 装饰器(Decorator)

    简单来说,装饰器是将一段代码与另一段代码包装在一起的一种方式。

    37.9%的用户曾使用过,37.4%的用户有所了解但未曾使用,24.7%的用户未曾听说过。

    数据结构

    1. Map

    Map 对象保存键值对。任何值(对象或者原始值) 都可以作为一个键或一个值。

    70.6%的用户曾使用过,23.5%的用户有所了解但未曾使用,5.9%的用户未曾听说过。

    2. Set

    Set 对象允许你存储任何类型的唯一值,无论是原始值或者是对象引用。

    56.5%的用户曾使用过,30.6%的用户有所了解但未曾使用,12.9%的用户未曾听说过。

    c478b653f78cd04250b6396361c3be39.png

    3. TypedArray

    JavaScript TypedArray 是一种类似于数组的对象,其提供了在内存缓冲区中读写二进制数据的机制。

    28.1%的用户曾使用过,35.4%的用户有所了解但未曾使用,36.5%的用户未曾听说过。

    4. Array.prototype.flat()

    flat() 方法会按照一个可指定的深度递归遍历数组,并将所有元素与遍历到的子数组中元素合并为一个新数组返回。

    26.8%的用户曾使用过,40.8%的用户有所了解但未曾使用,32.5%的用户未曾听说过。

    4ea2956aea258b20e14c212f9eba4a30.png

    浏览器API

    1. Fetch

    Fetch API 提供了一个获取资源的接口(包括跨域请求)。任何使用过 XMLHttpRequest 的人都能轻松上手,而且新的 API 提供了更强大和灵活的功能集。

    81.5%的用户曾使用过,11.3%的用户有所了解但未曾使用,7.1%的用户未曾听说过。

    2. 国际化(i18n)

    Intl 对象是 ECMAScript 国际化 API 的一个命名空间,它提供了精确的字符串对比、数字格式化,和日期时间格式化。Collator,NumberFormat 和 DateTimeFormat 对象的构造函数是 Intl 对象的属性。本页文档内容包括了这些属性,以及国际化使用的构造器和其他语言的方法等常见的功能。

    41.6%的用户曾使用过,39.5%的用户有所了解但未曾使用,18.9%的用户未曾听说过。

    3. 本地存储(local storage )

    只读的localStorage 属性允许你访问一个Document 源(origin)的对象 Storage;存储的数据将保存在浏览器会话中。

    88%的用户曾使用过,10.3%的用户有所了解但未曾使用,1.7%的用户未曾听说过。

    4. Service Worker

    Service workers 本质上充当Web应用程序与浏览器之间的代理服务器,也可以在网络可用时作为浏览器和网络间的代理。它们旨在(除其他之外)使得能够创建有效的离线体验,拦截网络请求并基于网络是否可用以及更新的资源是否驻留在服务器上来采取适当的动作。他们还允许访问推送通知和后台同步API。

    36.1%的用户曾使用过,54%的用户有所了解但未曾使用,9.8%的用户未曾听说过。

    a81039a9916fcc5bd1f79d806c18c65b.png

    5. Web 动画

    Web Animations API 允许同步和定时更改网页的呈现, 即DOM元素的动画。它通过组合两个模型来实现:时序模型和动画模型。

    14.2%的用户曾使用过,52%的用户有所了解但未曾使用,33.8%的用户未曾听说过。

    30fcf67a3fb30b9977f5539c7c24b344.png

    6. Web 音频

    Web Audio API 提供了在Web上控制音频的一个非常有效通用的系统,允许开发者来自选音频源,对音频添加特效,使音频可视化,添加空间效果 (如平移),等等。

    20.6%的用户曾使用过,58%的用户有所了解但未曾使用,21.4%的用户未曾听说过。

    b2d7f86fc330d626db83374d93b4175b.png

    7. Web 组件

    作为开发者,我们都知道尽可能多的重用代码是一个好主意。这对于自定义标记结构来说通常不是那么容易 — 想想复杂的HTML(以及相关的样式和脚本),有时你不得不写代码来呈现自定义UI控件,并且如果您不小心的话,多次使用它们会让页面变得一团糟。

    27.7%的用户曾使用过,61.2%的用户有所了解但未曾使用,11.1%的用户未曾听说过。

    2f1ac582e5c6ff223474d778778311f5.png

    8. WebGL

    WebGL (Web图形库) 是一种JavaScript API,用于在任何兼容的Web浏览器中呈现交互式3D和2D图形,而无需使用插件。

    16.7%的用户曾使用过,68.6%的用户有所了解但未曾使用,14.7%的用户未曾听说过。

    8cd13b4d654e6f7a6e086a343778b5de.png

    9. WebRTC

    WebRTC (Web Real-Time Communications) 是一项实时通讯技术,它允许网络应用或者站点,在不借助中间媒介的情况下,建立浏览器之间点对点(Peer-to-Peer)的连接,实现视频流和(或)音频流或者其他任意数据的传输。

    10.9%的用户曾使用过,46.3%的用户有所了解但未曾使用,42.9%的用户未曾听说过。

    3eaac4cb371f0904cc03481b889786e6.png

    10. WebSocket

    WebSockets 是一种先进的技术。它可以在用户的浏览器和服务器之间打开交互式通信会话。使用此API,您可以向服务器发送消息并接收事件驱动的响应,而无需通过轮询服务器的方式以获得响应。

    59.2%的用户曾使用过,33.8%的用户有所了解但未曾使用,7.1%的用户未曾听说过。

    2c839be8ee777c543dfbda7f4a3c806a.png

    11. Web Speech API

    Web 应用可以利用 Web Speech API 处理语音数据。这个API包含两个组件:SpeechSynthesis(文字转语音)和 SpeechRecognition (异步语音识别)。

    7.5%的用户曾使用过,46.8%的用户有所了解但未曾使用,45.7%的用户未曾听说过。

    9396fe97143cf9d0a4923943dffd88fa.png

    12. WebVR

    WebVR API 能为虚拟现实设备的渲染提供支持 — 例如像Oculus Rift或者HTC Vive 这样的头戴式设备与 Web apps 的连接。

    3%的用户曾使用过,48.4%的用户有所了解但未曾使用,48.6%的用户未曾听说过。

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    其他特征

    1. 渐进式Web应用(Progressive Web App,PWA)

    PWA 运用现代的 Web API 以及传统的渐进式增强策略来创建跨平台 Web 应用程序。这些应用无处不在、功能丰富,使其具有与原生应用相同的用户体验优势。

    48.2%的用户曾使用过,45.5%的用户有所了解但未曾使用,6.3%的用户未曾听说过。

    b5b063cd2a31549dea382026f01d3425.png

    2. WebAssembly

    WebAssembly 是一种新的编码方式,可以在现代的网络浏览器中运行 - 它是一种低级的类汇编语言,具有紧凑的二进制格式,可以接近原生的性能运行,并为诸如C / C ++等语言提供一个编译目标,以便它们可以在Web上运行。它也被设计为可以与JavaScript共存,允许两者一起工作。

    7.1%的用户曾使用过,75.1%的用户有所了解但未曾使用,17.8%的用户未曾听说过。

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    开发人员对 JavaScript 的看法

    为了保证编程语言的健康发展,我们应该听从社区的呼声。我们可以从开发人员对 JavaScript 各个方面的看法中发现问题,例如 JavaScript 的发展方向是否正确、复杂度是否在加剧、使用情况、以及变化速度等。

    欢迎大家在评论区留言讨论哦!

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  • 在这项研究中,研究人员旨在:1)确定中学生最常用的策略以提高他们的口语能力,以及2)分析性别使用策略上是否存在差异。 采用混合方法来回答研究问题。 来自郊区的60名中学生参加了调查,有6名学生自愿参加了半...
  • 声学模型是对声学、语音学、环境的变量、说话人性别、 口音等的差异的知识表示, 语言模型是对一组字序列构成的知识表示。 语言模型表示某一字序列发生的概率,一般采用链式法则,把一个句子的概率拆解成器中的每...

    声学模型是对声学、语音学、环境的变量、说话人性别、 口音等的差异的知识表示,

    语言模型是对一组字序列构成的知识表示。

    语言模型表示某一字序列发生的概率,一般采用链式法则,把一个句子的概率拆解成器中的每个词的概率之积。设W是由w1, w2,...,wn组成的,则P(W)可以拆成(由条件概率公式和乘法公式):

    P(W) = P(w1)P(w2/w1)P(w3/w1,w2)...P(wn/w1,w2,..wn-1),  每一项都是在之前所有词的概率条件下,当前词的概率。

    由马尔卡夫模型的思想,最常见的做法就是用N-元文法,即假定某一个字的输出只与前面N-1个字出现的概率有关系, 这种语言模型叫做 n-gram模型(一般n取3, 即t rigram),  这时候我们就可以这么表示:

     P(W) = P(w1)P(w2|w1)P(w3|w1,w2)P(w4| w1,w2,w3)...P(wn/wn-1,wn-2,...,w1)   #条件太长的时候,概率就不好估计了,三元文法只取前两个词

             = P(w1)P(w2|w1)P(w3|w1,w2)P(w4| w2,w3)...P(wn/wn-1,wn-2) 

    对于其中的每一项条件概率都可以用贝叶斯公式求出, 在所有的语料中统计出相邻的字发生的概率,再统计出单个字出现的概率, 代入即可。 

    声学模型的任务是计算P(X/W), 即给定文字之后发出这段语音的概率(最后利用贝叶斯,求P(X/W)是使用)。 首先第一问题: 怎么才能知道每个单词发什么音呢? 这就需要另外一个模块,叫做词典,看eesen的源码在数据准备阶段就是先求出词对应音素的dict, 它的作用就是把单词串转化成音素串,然后再求的语言模型和 训练声学模型(用lstm+ctc 训练声学模型).

    有了dict的帮助,声学模型就知道给定的文字串该依次发哪些音了。不过为了计算语音跟音素串的匹配程度,还需要知道每个音素的起止时间。 这是利用动归来进行的,可以高效的找到音素的分界点,使得没一段语音与音素的匹配程度(用概率表示)之积最大。实际使用的算法称为viterbi算法,它不仅仅考虑了每一段语音和音素的匹配程度,还考虑了各个音素之间转换的概率(转换概率通过HMM估计) 实际中使用的比音素更小的单位,原理一样(不是很确定,值得是一帧数据(25ms)吗,一帧不到不到一个音素的长度?)

    asr是自动语音识别技术,首先要听到,这就是声学模型,其次要写下来,就是语言模型。就是这么个大致原理吧。求文字串、计算语言模型概率、求音素串、求音素分界点、计算声学模型概率几个步骤似乎是依次进行的。其实不然,在实际编码过程中,因为文字串、音素分界点都有非常多种可能,枚举是不现实的。实际中,这几个步骤同时进行并互相制约,随时砍掉不够优的可能,最终在可接受的时间内求出最优解。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 执行摘要 该项目包括探索一个现实世界的数据集-CDC的2013年行为风险因素监视系统-并针对三个 选择的研究问题创建报告。... 是的,健康观念和BMI之间存在明显的关系,并且存在性别差异。 身为...

    原文链接:http://tecdat.cn/?p=9153

     

    执行摘要

     该项目包括探索一个现实世界的数据集-CDC的2013年  行为风险因素监视系统  -并针对三个 选择的研究问题创建报告。

    选择的研究问题及其各自的结果是:

    • 被访者对其健康状况的看法是否与他们的体重指数(BMI)有关?性别之间有什么区别吗?
      • 是的,健康观念和BMI之间存在明显的关系,并且存在性别差异。
    • 身为幼儿的父母如何影响所报告的睡眠时间?这在性别上有何不同?
      • 作为幼儿的父母,据报道睡眠较少,包括性别差异。
    • 对一般健康感的回答是否与调查的时间有关?各州之间如何显示差异?
      • 在国家一级,冬季和非冬季反应之间没有显着差异,但有迹象表明各州的反应有所不同。

     

    加载包

    library(ggplot2)
    library(dplyr)

    载入资料

    数据是从文件的本地副本加载的。

    load("brfss2013.RData")
    dim(brfss2013)
    ## [1] 491775    330

    从上面可以看出,该数据集包含近500,000个观察值以及330个可能的变量。


    第1部分:数据

    BRFSS的背景

    根据CDC 网站的说法  ,“行为风险因素监视系统(BRFSS)是美国首屈一指的健康相关电话调查系统,该系统收集有关美国居民有关健康相关风险行为,慢性健康状况以及预防措施使用情况的状态数据服务。

    方法

    根据疾病预防控制中心的说法,“ BRFSS是一项横断面电话调查,州卫生部门每月通过座机电话和蜂窝电话进行电话调查,并获得标准化的问卷调查以及疾病预防控制中心的技术和方法支持。

    此外,考虑到BRFSS的方法,还有一些关于偏差的担忧:

    • 通过使用电话调查,可能会漏报几种类型的个人:

      • 那些无法使用座机或手机的人。

      • 那些原则上不回应电话调查的人。

      • 进行调查时无法进行调查的项目。

    • 由于访谈问题的答案尚未得到验证,因此受访者可能会以多种方式改变他们的回答:
      • 过度报告理想的行为和特质,同时低估不良行为。

      • 系统地夸大身高或收入等特征。

      • 由于要求您记住30天内或更长时间的详细信息,所以记错了关键信息。

    • 最后,参与的国家机构之间的面试做法和问题集可能存在不一致之处。

    为了将来参考,如果数据集包含有关每个采访的详细信息,那么该收集是关于一天中的什么时间以及花费了多长时间的信息。


    第2部分:研究问题

    研究问题1:

    被访者对其健康状况的看法是否与他们的体重指数(BMI)有关?性别之间有什么区别吗?

    这是一个有趣的问题,因为它寻求人们对自己健康状况的看法与总体健康状况的较为客观的衡量指标之间的联系。它已得到广泛认可。性别之间的差异也很有趣,因为人们可以挑出社会中不同的观念和压力。

    使用以下变量进行了分析:

    • genhlth-对应于一般健康
    • X_bmi5cat-将BMI分为4类的计算变量。BMI来自报告的身高和体重。
    • 性别-报告的性别

    研究问题2:

    身为幼儿的父母如何影响所报告的睡眠时间?这在性别上有何不同?

    这是一个有趣的问题,可以估算作为年幼子女的父母可能会对受访者产生的影响。了解男性和女性之间的这种影响是否显着不同也很有用。

    使用以下变量进行了分析:

    • sleptim1-报告的每晚睡眠时间
    • rcsrltn2-受访者与同一家庭中随机孩子的关系
    • X_impcage-估算变量,将孩子年龄分为4种可能的类别。
    • 性别-报告的性别

    研究问题3:

    对一般健康感的回答是否与调查的时间有关?各州之间如何显示差异?

    这个问题着眼于可能的季节性因素如何影响响​​应。在这种情况下,关注的是冬季对整体健康反应的潜在影响。作为后续,它考察了美国各州的样本,以考虑可能的地区差异。

    使用以下变量进行了分析:

    • genhlth-对应于一般健康
    • imonth-进行采访的月份
    • X_state-受访者的居住状态

    第3部分:探索性数据分析

    研究问题1:

    被访者对其健康状况的看法是否与他们的体重指数(BMI)有关?性别之间有什么区别吗?

    # Select appropriate variables from dataset and omit NAs
    q1 <- select(brfss2013,genhlth,sex,X_bmi5cat) %>% na.omit()
    dim(q1)
    ## [1] 463274      3
    prop.table(table(q1$genhlth,q1$X_bmi5cat),2)
    ##            
    ##             Underweight Normal weight Overweight      Obese
    ##   Excellent  0.19990243    0.26019496 0.17373887 0.07933813
    ##   Very good  0.26393463    0.35069868 0.35401238 0.26824837
    ##   Good       0.26149530    0.24667514 0.30698451 0.37088006
    ##   Fair       0.15831199    0.09751640 0.11943759 0.19913468
    ##   Poor       0.11635565    0.04491484 0.04582665 0.08239876

    初始加载数据(超过460,000次观察)后,我们可以初步查看频率,然后考虑它们的比例。

    解释上表的方式是,对于每一列(“体重不足”,“正常体重”,……),表示健康状况为“优秀”,“非常好”,……的受访者比例是多少?列总和为1。

    可以在下面看到更简单的图形表示:

    g <- ggplot(q1) + aes(x=X_bmi5cat,fill=genhlth) + geom_bar(position = "fill") 
    g <- g + xlab("BMI category") + ylab("Proportion") + scale_fill_discrete(name="Reported Health")
    g

    有一些有趣的趋势需要观察:

    • 从“体重不足”到“正常体重”的报告,“健康”状况良好的报告比例增加,但从“正常体重”到肥胖的报告比例显着下降。这表明可能对整体健康状况有所了解。

    • 在报告“健康”状况差的人中,“显着”下降的幅度似乎大于增长趋势。这可能表明缺乏对什么构成健康的意识/教育。

    性别的影响如何?

    在这种情况下,我们可以观察到以下内容:

    • 当BMI分类为“体重不足”或“正常体重”时,女性报告的“良好”健康状况比例高于男性。这可能表明健康与苗条之间的联系更加紧密,反映出更广泛的社会观点。

    • 当女性的BMI分类为“超重”或“肥胖”时,女性报告的“良好”健康状况比例低于男性。这可能表明对体重过度敏感是整体健康的一个组成部分。

    总而言之,健康感知与BMI之间存在明显的关系,并且存在性别差异。

    但是,在进行了分析的情况下,这些关系不能用来推断因果关系。


    研究问题2:

    身为幼儿的父母如何影响所报告的睡眠时间?这在性别上有何不同?

    ## 
    ##      0      1      2      3      4      5      6      7      8      9 
    ##      1    228   1076   3496  14261  33436 106197 142469 141102  23800 
    ##     10     11     12     13     14     15     16     17     18     19 
    ##  12102    833   3675    199    447    367    369     35    164     13 
    ##     20     21     22     23     24    103    450 
    ##     64      3     10      4     35      1      1

    初始数据加载表明数据中存在编码错误。清理工作涉及删除每天超过16小时的睡眠时间。

    ## [1] 484056      2
    ## [1] 57857     5

    此数据加载执行两个数据选择操作:

    • 首先,它从原始数据集中选择合适的列进入q2数据框。

    • 然后,它创建两个单独的数据框进行分析:

      • q2_pop:针对更广泛的人群,省略了错误编码的值。

      • q2_parent:利用来自BRFSS的“随机子选择”问题集,并选择那些将自己标识为“父母”的问题。此外,它还增加了一个列以识别10岁以下的儿童。

    重要的是要注意,尽管总体人口约为480,000个样本,但BRFSS的“随机子选择”模块产生的样本数略少于60,000。

    对于一般人群,我们有以下报告的睡眠分布(红线对应于平均值):

    ##        avg       sd
    ## 1 7.042784 1.431061

    对于父母群体,分布的特征是:

    ##        avg       sd
    ## 1 6.854521 1.315791

    对于小孩的父母,分布看起来像:

    ##        avg      sd
    ## 1 6.847745 1.31827

    最后,看看有小孩的父母的性别差异:

    ## # A tibble: 2 x 3
    ##      sex      avg       sd
    ##   <fctr>    <dbl>    <dbl>
    ## 1   Male 6.755862 1.230122
    ## 2 Female 6.909699 1.371082

    从分布的特征和最初的研究问题来看,似乎总的人口与作为小孩父母的儿童之间报告的睡眠小时数之间存在性别差异。期望进一步的统计技术将使我们能够量化这种差异的重要性。


    研究问题3:

    对一般健康感的回答是否与调查的时间有关?各州之间如何显示差异?

    ## [1] 489790      4
    ##            
    ##                  FALSE       TRUE
    ##   Excellent 0.17393076 0.17643433
    ##   Very good 0.32401281 0.32724673
    ##   Good      0.30769272 0.30641019
    ##   Fair      0.13705171 0.13362268
    ##   Poor      0.05731200 0.05628606

    此问题的初始数据加载产生了大约490,000个样本。根据研究问题,提取的变量是报告的总体健康状况,访问的月份以及受访者的居住状态。

    为了进行此分析,增加了一个额外的列,指示采访是否在通常与冬季相关的月份进行。

    查看比例表(向下查看FALSE和TRUE列),也可以在下图中可视化:

    有趣的是,当我们查看特定于州的数据时,会出现稍微不同的情况。选择了美国各州的样本进行进一步分析:

    ## [1] 43608     4
    ## Source: local data frame [10 x 3]
    ## Groups: X_state [?]
    ## 
    ##          X_state winter count
    ##           <fctr>  <lgl> <int>
    ## 1         Alaska  FALSE  3432
    ## 2         Alaska   TRUE  1129
    ## 3     California  FALSE 11105
    ## 4     California   TRUE   403
    ## 5  Massachusetts  FALSE 10631
    ## 6  Massachusetts   TRUE  4411
    ## 7  New Hampshire  FALSE  4525
    ## 8  New Hampshire   TRUE  1539
    ## 9        Wyoming  FALSE  5685
    ## 10       Wyoming   TRUE   748

    在这种情况下,该图显示出表明冬季健康状况良好的受访者比例存在明显差异。这可能归因于不同的因素,例如:

    • 冬季的心情(与全国其他地方相比,气温较低或气温较高)

    • 各州数据收集的差异-以加利福尼亚州为例,冬季的病例数量很少

    • 其他因素。

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