测量最常用的是使用问卷调查.信度分析主要就是分析问卷测量结果的稳定性,如果多次重复测量的结果都很接近,就可以认为测量的信度是高的.与信度相对应的概念是效度,效度是指测量值和真实值的接近程度.二者的区别是:信度只是描述测量工具的准确性,而效度描述测量工具的有效性,效度高信度一定高(有效一定准确),而信度高,效度不一定高(准确不一定有效) 基于信度分析而产生的测量理论分为两种,一种是真分数测量理论,另一种是概化理论真分数理论认为信度可以用以下公式表达:X=T+E,X为实测分数,T为真分数,E为随机误

本人于2017年4月22日通过参加OCP考试,第一次参加,一天之内考了三门,三门一次性通过,052 - 95% ,053 - 86% ,051 - 100% 一.关于考试考试报名费: 052:158$ 053:158$ 051:132$ 考试合格线: 052:66% 053: 66% 051: 60% 本人分数: 052:95% 053: 86% 051: 100% 考试题量: 052:70题 053: 78题 051: 64题 考试时间(计划): 052: 9:00-11:00(2小时) 05

SPSS分类分析:决策树 一.决策树(分析-分类-决策树) "决策树"过程创建基于树的分类模型.它将个案分为若干组,或根据自变量(预测变量)的值预测因变量(目标变量)的值.此过程为探索性和证实性分类分析提供验证工具. 1.分段.确定可能成为特定组成员的人员. 2.层次.将个案指定为几个类别之一,如高风险组.中等风险组和低风险组. 3.预测.创建规则并使用它们预测将来的事件,如某人将拖欠贷款或者车辆或住宅潜在转售价值的可能性. 4.数据降维和变量筛选.从大的变量集中选择有用的预测变量子集

我们发现这张Gary.csv表格存在学生成绩不完全的(五十三名学生,三名学生存在成绩不完整.共四个不完整成绩) 79号大学语文.高等数学 96号中国近代史纲要 65号大学体育 (1)NA表示数据集中的该数据遗失.不存在.在针对具有NA的数据集进行函数操作的时候,该NA不会被直接剔除.如x<-c(1,2,3,NA,4),取mean(x),则结果为NA,如果想去除NA的影响,需要显式告知mean方法,如 mean(x,na.rm=T):NA是没有自己的mode的,在vector中,它会“追随”其他数

系统最近老年代的内存上升的比较快,三到四天会发生一波fullGC.于是开始对GC的情况做一波分析. 线上老年代2.7G,年轻带1.3G老年代上升较快,3天一波fullGC,并且fullGC会把内存回收,有时回收一般,有时回收全部.所以判断是不会有内存泄漏现象的,内存发生泄漏是回收不了的.第二个判断,不存在大对象,一个是基于对程序的理解,一个是对于老年代上升的速率,基本是稳固上升.不存在峰值. 我是先用jstack  命令打印出线程状态的  jstack -l pid  >> 文件名  发现这么

SPSS分析过程可自动化,你知道吗 在使用SPSS的过程中,有时候会遇到重复进行相同分析操作的情况,或者分析过程很复杂的情况. 这时候我们多么希望SPSS能够记住上一次的分析步骤,不要让我们重复的去点击菜单,因为点击菜单实在是没有技术含量啊! 这个想法呢,是可以实现的.计算机在处理问题的时候,是以二进制的0和1进行计算的,计算机能理解的东西是机器代码,不是我们看到的图形界面.我们在点击菜单的同时,软件会自动生成与点击过程相应的程序,这些程序经过转换,成为电脑能够识别的机器码.这样人在图形界面的操

SPSS分析技术:CMH检验(分层卡方检验):辛普森悖论,数据分析的谬误 只涉及两个分类变量的卡方检验有些时候是很局限的,因为混杂因素总是存在,如果不考虑混杂因素,得出的分析结论很可能是谬误的,这就是著名的辛普森悖论.辛普森悖论的故事是这样的:1973年秋季,加州大学伯克利分校研究生院的新生入学.有些人在看到学校两个学院的综合录取表格后,怀疑学校在录取学生时存在性别歧视,因为女生录取率低于男生,如下表所示: 为了平息质疑,校领导根据学院的不同,将综合录取率拆开,分别考察商学院和法学院的录取情况,

问卷调查的可靠性分析 一.概念:     信度是指依据測验工具所得到的结果的一致性或稳定性,反映被測特征真实程度的指标. 一般而言,两次或两个測验的结果愈是一致.则误差愈小,所得的信度愈高,它具有下面特性: 1.信度是指測验所得到结果的一致性或稳定性.而非測验或量表本身. .信度值是指在某一特定类型下的一致性,非泛指一般的一致性,信度系数会因不同一时候间.不同受试者或不同评分者而出现不同的结果: .信度是效度的必要条件,非充分条件. 信度低效度一定低.但信度高未必表示效度也高: 信度检验全然依赖

本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章. 上文讲解如何选择正确的分析方法,除了有正确的分析方法外,还需要把分析方法进行灵活运用.拿到一份数据,应该如何进行分析,总共有几个步骤,第一步第二步应该做什么,需要有个宏观把控,只有这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑.   本文章首先阐述数据的整体思维,即整体把控住应该如何剖析一份数据做到心理有数,接着针对常见的问卷进行思维剖析,并且提供思路框架,期许为大家带来一丝丝帮助. 第一部分 把控数据思维 如果想要把控好数据思维,简单来讲在拿到一份数据

本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章. 上文讲解如何选择正确的分析方法,除了有正确的分析方法外,还需要把分析方法进行灵活运用.拿到一份数据,应该如何进行分析,总共有几个步骤,第一步第二步应该做什么,需要有个宏观把控,只有这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑. 本文章首先阐述数据的整体思维,即整体把控住应该如何剖析一份数据做到心理有数,接着针对常见的问卷进行思维剖析,并且提供思路框架,期许为大家带来一丝丝帮助. 第一部分 把控数据思维 如果想要把控好数据思维,简单来讲在拿到一份数据后如

描述 http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3039 n*m的矩阵由R和F组成,求全是F的子矩阵的大小的三倍. 分析 悬线法: 浅谈用极大化思想解决最大子矩形问题--王知昆 l[x][y]表示点(x,y)在它那一行最多能扩展到左边的位置. r[x][y]表示点(x,y)在它那一行最多能扩展到右边的位置. 每一行分别预处理l与r. 在做dp的时候:如果点(x,y)可以取,那么h[x][y]=h[x-1][y]+1,l[x][y]=max(l

作者:仙果 原文来自:省钱版—-查找 IoT 设备TTL线序 省钱版----查找 IoT 设备TTL线序__未完待续 缘由 在IoT固件调试分析的过程中,建议首先在IoT设备的板子上焊接调试线,这是能够提高效率的一步.如果你的能力够高,直接使用热风枪拆下 Flash 存储芯片读取或者写入固件,这是最好不过的了.笔者自然没有那么高的能力水平,只能做些苦力,查找 IoT 设备板子的 TTL 线序,然后苦兮兮地焊接调试. 焊接调试的第一步是查找IoT设备的PCB板(下文统一称为板子)的调试接口 ,分别

1. 问题背景 上周线上某模块出现锁等待超时,如下图所示: 我虽然不是该模块负责人,但出于好奇,也一起帮忙排查定位问题. 这里的业务背景就是在执行到某个地方时,需要去表中插入一批数据,这批数据需要根据数据类型分配流水号.这与我的select for update引发死锁分析提到的流水号分配差不多:通过数据库悲观锁实现多实例部署的流水号生成与分配. 2. 问题排查 那么需要排查的问题很简单,为什么获取流水号的时候会发生锁等待超时? 从上面截图中的异常栈中,我们也可以看出:首先进入了带有@Trans

<< System语言详解 >> 关于 SystemTap 的书. 我们在分析各种系统异常和故障的时候,通常会用到 pstack(jstack) /pldd/ lsof/ tcpdump/ gdb(jdb)/ netstat/vmstat/ mpstat/truss(strace)/iostat/sar/nmon(top)等系列工具,这些工具从某个方面为我们提供了诊断信息.但这些工具常常带有各类“副作用”,比如 truss(见于 AIX/Solaris) 或者 strace(见于

 大学课堂上学习了spss,老师也讲了很多知识,但是现在准备毕业了,我做的实习工作就是用业内的数据进行最新的行业研究.现在真正需要用到spss进行分析了,我却看不懂老板给的数据和分析要求,难道这就是理论与实际的脱节吗? 不敢去问我的上司,具体要怎么操作,我怕给他留下一个不靠谱的印象,我只好去问一个办公室的师姐.她比我早两年入职,俨然已经是办公室里的熟练工,幸好还有同校同专业的她在. 中午吃过饭,我找到师姐,想她帮帮我,熟悉一下怎么入手进行数据分析.师姐看了看周围,发现老板和经理都不在,她打开sp

SPSS单一样本的T检验 如果已知总体均数,进行样本均数与总体均数之间的差异显著性检验属于单一样本的T检验.在SPSS中,单一样本的T检验由"One-Sample T Test"过程来完成. [例子] 有一种新型农药防治柑桔红蜘蛛,进行了9个小区的实验,其防治效果为:               95%,92%,88%,92%,93%,95%,89%,98%,92% 与原用农药的防治效果90%比较,分析其效果是否高于原用农药.该数据保存在"DATA4-2.SAV"文

R语言:表格的线图转化 最先选取的是北京各区普通住宅成交十年(2016年及2006年)涨幅对比.这张图比较plain,主要拿来练习: 1.数据表格的基本整理及计算 2. 数据的初步分析 3.线图的基本绘图 图片来自网络 图片输入为excel,然后倒入到r程序中. install.packages("openxlsx") library(openxlsx) readFilePath<-"E:/citystock.xlsx" mydata<-read.xls

1.基本概念 条件编译的行为类似于C语言中的if…else… 条件编译是预编译指示命令,用于控制是否编译某段代码 2.实例分析 条件编译初探     22-1.c #include <stdio.h>      #define C 1      int main()   {       const char* s;          #if( C == 1 )           s = "This is first printf...\n";       #else  

大家好!在上篇文章中,我们一起学习了如何掌握正确的数据处理思维(文章链接:https://www.cnblogs.com/spssau/p/12523530.html).在完成数据准备和清理工作后,就要进入到正式分析阶段,而选择什么样的数据分析方法进行分析是关键. 想要进行科学和系统化的数据分析,分析方法的思维是必备项. 本文为SPSSAU数据分析思维培养的第2篇文章,将分别从数据类型谈起,剖析数据应该如何分析,包括数据的基础描述,数据质量的判断.除此之外,还进行差异关系,影响关系涉及的分析方法

通过使用火山引擎MARS-APM Plus的memory graph功能,飞书研发团队有效分析定位问题线上case多达30例,线上OOM率降低到了0.8‰,降幅达到60%.大幅提升了用户体验,为飞书的性能品质保驾护航. 应用程序稳定性是影响用户体验及留存的关键因素 对于移动App的开发者来说,最基础也是最关注的问题就是应用程序的稳定性.而崩溃问题是影响稳定性的重要因素, 包括NSException.Signal.卡死.OOM(Out Of Memory)等问题类型.其中,OOM问题是随着业务的迭