Premièrement, les statistiques décrites

Description Les statistiques sont disposées et analysées selon des méthodes graphiques ou mathématiques, analyse des données de données et distribution de données RAW, les caractéristiques numériques et les variables aléatoires, les relations sont décrites et décrites. Les statistiques descriptives sont divisées en analyse de tendance concentrée, trois parties de l'analyse et une analyse associée.
1. Analyse de tendance concentrée

L'analyse de la tendance se concentre principalement sur le nombre moyen, modéré et le nombre d'indicateurs statistiques indique la tendance à la concentration des données de concentration. Par exemple, le score moyen du sujet est? Est-ce une distribution positive ou une distribution négative?

2 Statistiques), des écarts types et d'autres indicateurs statistiques pour étudier les données des tendances de la filature. Par exemple, nous voulons connaître le score de langue des deux classes d'enseignement, distribution de points de quelle classe est dispersée et peut être comparée à deux classes de quatre classes.

3, analyse connexe
Analyse similaireDiscussion sur la corrélation des statistiques relatives aux données ou non. Cette relation comprend une relation liée à la relation entre deux données, telles que la relation entre l'âge et les espaces de noms de domaine individuels, y compris de nombreuses données entre plusieurs données, telles que l'âge, la dépression et la relation d'espace scolaire personnel entre B GRAND (Petit), un petit B est une relation liée à de petites lignes (grandes) ou une corrélation complexe (A = YB * X); Il est possible que A, B variable en même temps, cette corrélation positive puisse être augmentée ou la variable B réduit cette corrélation négative lorsqu'une variable est augmentée et la corrélation comparative est également constituée de deux variables.

En fait, la seule relation de données n'a pas étudié la relation de base interne de modification de la relation globale de la puissance de données.
Quelles sont l'utilisation de coefficients connexes? Un court laps de temps, il existe un coefficient de corrélation, vous pouvez effectuer des variables pour estimer les variables pour les variables bNG Régression. Il s'agit d'une analyse de régression appelée analyse pertinente en tant que méthode de recherche statistique complète, en proposant des hypothèses, une recherche sur les données, une analyse des données et une recherche sur les données.
4, Statistiques de raisonnement

Statistiques recommandées, les statistiques font partie du contenu plus jeune dans les statistiques psychologiques. Il est basé sur des résultats statistiques pour prouver ou renverser une proposition. Spécifiquement, il s'agit d'une estimation des échantillons et globalement, comme la même répartition des échantillons, tels que des échantillons et des notes globales nettement différent de la distance entre les motifs et les échantillons.

Inspection normale: de nombreuses méthodes d'exigences statistiques du service numérique ou des vêtements approximatifs des pays positifs sont distribuées, un test normal est donc nécessaire avant.

Méthode générale: Vérifiez le nombre de K, P-P, Q-Q, W test, méthode mobile.

Test du lundi, hypothèse

1, test de paramètre

Vérifier les paramètres de contrôleSitué dans des conditions de distribution globales connues (généralement des exigences de distribution courantes en général), vérifiez certains paramètres clés (tels que la moyenne, le pourcentage, la variance, les coefficients de corrélation, etc.).

[1) Conditions de test U: Lorsque le nombre de grands noms d'échantillons, la valeur de l'échantillon de conformité de la distribution normale

(2) T Conditions de test: lorsque Le contenu de l'échantillon est petit, la valeur de l'échantillon de conformité de la distribution normale

A: Test T à un seul mode T: Déduire le nombre total d'échantillons d'échantillons d'échantillons de moyenne0 (valeur normalisée de valeur raisonnable standardiste)
B: Essai de couplage T test: lorsque le nombre total inconnu et deux échantillons peuvent être jumelés, la même paire peut semblable à différentes conditions peut affecter l'effet de traitement;
C: Deux modèles indépendants T test: Impossible de comparer une comparaison des paires actifs bidirectionnelles dans tous les aspects.
2, aucun test de paramètre
vérifieAucun paramètre ne considère pas si la distribution globale est connue ou non, généralement pas pour les paramètres globaux, mais pour une hypothèse globale (si la distribution totale est identique, la distribution globale est normale) à tester.

Applicable: données de données séquentielles, distribuant que les données ne sont généralement pas connues. R: Bien qu'il s'agisse d'une donnée continue, la distribution globale n'est pas connue ni inhabituelle; B: bien que la distribution du corps soit normale, les données sont également un type continu, mais la capacité d'échantillonnage est extrêmement petite, telle que 10 ou moins;

Les méthodes comprennent: Vérifiez les cartes carrées, vérifiez la note totale, vérifiez deux tests, vérifications de voyage, vérifiez le nombre de K, V.V.

Mardi, Analyse des condamnations

Fiabilité de divertissement (fiabilité), il fait référence à la même méthode pour répéter la même mesure un objet de niveau cohérent du résultat.

L'indicateur de dépendance a plus de représentants, peut souvent être dépenséA en trois types: coefficient stable (consistance entre le temps), coefficient équivalent (consistance croisée) et coefficient de consistance intrinsèque (projet croisé). La méthode d'analyse de la fiabilité principale a quatre: se souvenir de la méthode de fiabilité, de copie de bonne réputation, de méthode demi-lettre, méthode de coefficient de fiabilité α.

1, Vérifiez la méthode de correction Cette méthode consiste à utiliser le même questionnaire pour répéter le même groupe d'enquêteurs. Math Les coefficients de corrélation des deux résultats du test. De toute évidence, la fiabilité appartient à un coefficient stable. Les méthodes de confiance conviennent particulièrement au questionnaire, tels que le sexe, le mois d'anniversaire, etc. ne devraient pas avoir de différences dans deux incarnements, la plupart des intérêts, des passe-temps, des habitudes, etc. Les enquêteurs ne resteront pas dans peu de temps. Il a un changement important. S'il n'y a pas d'urgence causant l'attitude de l'intimé, cette méthode également pAttitudes à couver, questionnaires vues. Étant donné que la méthode d'essai nécessite deux tests similaires, les répondants varient d'événements, d'activités et d'événements et la durée du temps a le plus de limitations dinh. Il existe donc certaines difficultés de mise en œuvre.

2, méthode de fiabilité de copie

du même groupe d'enquêteurs remplir deux questionnaires, calculez les coefficients de corrélation de deux copies. La fiabilité de la copie appartient au coefficient équivalent. La fiabilité de la copie nécessite deux copies différentes à la manifestation. En ce qui concerne le contenu, les formats, les difficultés et les questions correspondantes, les questions de questionnement, V.v il est difficile de mettre en œuvre le questionnaire pour atteindre cette demande dans l'enquête réelle. Par conséquent, cette méthode est utilisée de cette manière.
3, la méthode de coefficient d'α-reliabilité

Le coefficient de fiabilité actuel est le facteur de fiabilité le plus courant, sa formule: α = (k / (k -1) * (1- (SI ^ 2) / st ^ 2)

Dans laquelle K est le nombre total de questions à l'échelle, SI ^ 2 est la variance interne du score de première question, ST ^ 2 est la variance du score total de toutes les questions. Comme on peut le voir à partir de la formule, l'indice de coefficient α est la consistance de chaque question de l'échelle, appartenant au coefficient uniforme interne. Cette méthode convient à l'analyse de la fiabilité des attitudes, des questionnaires Vues (échelle).

Le facteur interactif de la meilleure table est de 0,8 ou plus, 0,7-0,8; Le coefficient de fiabilité de la meilleure composante est de 0,7 ou supérieur, 0,6-0,7 peut également être accepté. Coefficient alpha de Cronbach Si vous devez envisager le rouleau qui est roulé en dessous de 0,6.
Vérifiez la fiabilité mesurée, telle que l'authenticité du questionnaire. Classification:

(1) Fiabilité externe: Cohérence du temps de mesure du temps et des mesures souvent de la fiabilité.

(2) Fiabilité intrinsèque: si chaque échelle mesure un concept unique tout en constituant l'élément du capital CLes deux tables, la méthode commune est divisée en une demi-réputation.






Les figures énumérées par des données d'observation dans deux attributs ou plus (variables calculées). Table de fréquence.

La liste des plaques également appelées tableaux de classification interactive et appelé classification interactive signifie que les cas de recherche de cas seront classés. Le but de la classification interactive est de mettre deux variables, puis de comparer la distribution de chaque groupe pour trouver la relation entre les variables.

Que la variable discrète ou transformateur soit liée à celle-ci pertinente. Le problème de base avec une analyse de liste est qu'il n'y a pas de relation entre les différentes propriétés des tests, ce qui signifie qu'il est indépendant ou non. Comme dans le précédent, le problème est que: est-ce lié à la cécité des couleurs liée à son sexe? Dans la R × × × ×, si Pi, Pij et Pij représentent des individus et des individus appartiennent à AI, appartenantBJ Niveau et probabilité de probabilité d'AI, BJ (PI, PJ Probabilité, Programme de programme PIJ), "A, B Deux propriétés Les hypothèses non liées peuvent être exprimées en H0: PIJ = PI · PJ, (i = 1, 2 ,. R; J = 1, 2, .. С), PIJ, PI, PJ Les paramètres inconnus estiment la capacité maximale (voir la Convention correspondante) correspondant et colonnes et (symétriques), respectivement.

Selon K. Pirlon (1904), des tests de taux de naissance prématurés ou du rapport de test (voir hypothèses), lorsque H0 est défini, et tous les PI & GT; 0 et PJ & GT; 0, les statistiques de la distribution de disponibilité sont les x Distribution du niveau de liberté (R-1) (С- 1) et EIJ = (N · NJ) / N s'appelle la fréquence attendue. Lorsque N est assez grand, EIJ de la table est plus petit que cela, H0 peut être Testé de manière correspondante, si la valeur X est suffisamment grande, rejetée en supposant H0, les moyens A et B sont liés. Dans le problème de la vision de la couleur précédente, ce test est déterminé qu'il existe un certain lien entre le sexe et la couleur.

Besoin de noter : si le clicL'échantillon N n'est pas très important, la méthode ci-dessus est basée sur la distribution d'approche n'est pas appliquée. À cet égard, en quatre étages, R.A. Fisher (1935) propose un test précis de toutes les N. sa pensée calculer tout arrangement spécifique de tout arrangement spécifique en fonction de la distribution super géométrique (voir la coordination de la probabilité de selles) dans les conditions des bords et des conditions fixes. Organisez la fréquence d'observation réelle et toutes les dispositions possibles dans toutes les dispositions possibles par rapport à l'exposition de signes plus connectés, si les résultats du résultat sont inférieurs à certains niveaux, il est déterminé que les deux attributs considérés comme inverse H0 sont refusés.

Pour la table à double sens, le test d'essai de la carte peut être créé pour une table en trois dimensions et peut être analysé dans la hiérarchie de Mentel-Hanszel. L'analyse énumérée inclut également des cartes de test pour la comptabilisation des données et des rangs liés aux variables continues.
V. Analyse de corrélation

Il y a un problèmeDépendance entre la recherche pertinente et les phénomènes directionnels et corrélations discutées selon le phénomène de dépendances spécifiques.

1, une seule corrélation: la relation entre les deux éléments est appelée une seule corrélation, c'est-à-dire une seule variable variable et une variable

2, corrélation complexe: trois ou plus Les relations sont appelées corrélations, ce qui signifie deux ou plusieurs variables indépendantes et variables liées aux variables;
3, corrélation partielle: un phénomène pertinent pour une variété de phénomènes, lors de la suppression d'autres variables inchangées, la relation entre les deux variables est appelée trompeuse.

Vendredi, différenciation

Conditions d'utilisation: Chaque échantillon doit être indépendant des échantillons aléatoires; Tous les échantillons ont été distribués de la distribution normale; Classification:

1, Analyse de la méthode d'élément unique: Un test n'a qu'un facteur influent ou lorsqu'il existe de nombreux facteurs d'influence, un seul élément et comprennentn Feedback analysé
2 Facteurs avec analyse de variance interactive: certaines expériences ont de nombreux facteurs qui affectent, analysant la relation entre de nombreux facteurs affectant et la variable de réaction, en même temps, en considérant les relations entre de nombreux facteurs qui affectent de nombreux facteurs d'influence

3, de nombreux facteurs n'analysent pas la variance interactive: analysez la relation entre de nombreux facteurs d'influence et la variable de réaction, mais il n'y a pas d'impact entre les relations ni ignorer la relation d'impact entre les facteurs d'influence

4 , Analyse de l'Union: Analyse de la variance traditionnelle Un inconvénient important, l'analyse ne peut pas contrôler certains facteurs aléatoires existants qui lui permettent d'affecter l'exactitude des résultats d'analyse. L'analyse de la péréquation incorrecte est principalement destinée à analyser l'analyse principale des effets a été fixée après avoir éliminé la coexistence de coexistence et une méthode de combinaison de la régression linéaire et de l'analyse de la variance.

Seven, analysé h

La variable de type 1, en raison du médicament ou du reste de celui-ci doit être soumise à une distribution normale. 2, Conditions d'analyse de la régression multi-linéaires, analysant la relation entre plusieurs arguments et du support, X et Y doit être une variable continue, due à la variable ou au reste de celui-ci doit suivre la distribution normale. Mode de criblage variable: méthode de filtrage variable pour sélectionner l'équation de régression optimale, y compris la méthode de la méthode alamétique complète (méthode CP), méthode de régression étape par étape, la méthode d'introduction du refus avant et arrière

Vérification du test restant : La différence entre la valeur d'observation et la valeur estimée doit être distribuée de la distribution normale
pour évaluer des points d'influence forts: la recherche de mode est généralement divisée en méthodes d'erreur standard, méthode de distance de Mahalanobis

Diagnostics linéaires courants: Mode de diagnostic: Tolérance, méthode d'extension de la variance (également appelée numéro d'expansion du système VIF), méthode de détermination d'origineOriginal, CI Pointeur de condition, rapport de validité, méthode de traitement: Augmentez la capacité d'échantillonnage ou choisissez davantage de revenir en tant que composant principal

. . . . ] 3 Logistique Analyse de régression Analyse de régression linéaire Modèle de régression linéaire Conditions normales en continu en raison des variables de dispersion des variables et des variables avec des modèles de régression linéaires liés et logistique ne nécessitent pas de variables de distribution, couramment utilisées pour la dispersion en raison de variables, catégories: conditions de régression logistique et points de régression logistique et points inattrumatiques, différence de conditions Entre le modèle de régression logistique et le modèle de régression logistique sans éléments, il existe un paramètre estimé à une probabilité conditionnelle. 4, Autres méthodes de régression de régression non linéaire, ordres de régression, régression probit, la régression a tCombattre et similaire.