SPSS详细教程:OR值的计算 一.问题与数据 研究者想要探索人群中不同性别者喜欢竞技类或娱乐性体育活动是否有差异.研究者从学习运动医学的学生中随机招募50名学生,记录性别并询问他们喜欢竞技类还是娱乐性活动,通过计算比值比来探索这一差异. 性别变量为gender,男性赋值为1,女性赋值为2:喜欢竞技类运动的变量为comp,是赋值为1,否(即喜欢休闲类运动)赋值为2.部分数据如下图显示,左图为原始数据,右图为按性别和喜欢竞技类运动与否统计的汇总数据. 二.对问题的分析 为计算比值比,需要满足以下两

R平方就是拟合优度指标,代表了回归平方和(方差分析表中的0.244)占总平方和(方差分析表中的0.256)的比例,也称为决定系数.你的R平方值为0.951,表示X可以解释95.1%的Y值,拟合优度很高,尤其是在这么大的样本量(1017对数据点)下更是难得. 系数表格列出了自变量的显著性检验结果(使用单样本T检验).截距项(0.000006109)的显著性为0.956(P值),表明不能拒绝截距为0的原假设:回归系数(X项)为0.908,其显著性为0.000(表明P值小于0.0005,而不是0.想看

logistics回归 1.影响关系研究是所有研究中最为常见的. 2.当y是定量数据时,线性回归可以用来分析影响关系. 3.如果现在想对某件事情发生的概率进行预估,比如一件衣服的是否有人想购买? 这里的Y是"是否愿意购买",属于分类数据,所以不能使用回归分析. 4.如果Y为定类数据,研究影响关系,选择logistics回归分析. 哑变量 1.哑变量(dummy var iable) 也称虚拟变量. 2.用数字代码表示的定性自变量. 3.哑变量可有不同的水平: (1).只有两个水平的哑变

VBA 格式化字符串 VBA 的 Format 函数与工作表函数 TEXT 用法基本相同,但功能更加强大,许多格式只能用于VBA 的 Format 函数,而不能用于工作表函数 TEXT ,以下是本人归纳的几点用法,希望对学习VBA有所裨益.Format(值,格式(可选参数))一.数字格式:1.General Number:普通数字,可以用来去掉千位分隔号和无效 0 .如:Format("1,234,567.80", "General Number")="1

[PHP];;;;;;;;;;;;;;;;;;;; About php.ini   ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; PHP's initialization file, generally called php.ini, is responsible for; configuring many of the aspects of PHP's behavior.; php的初始化文件,通常叫做php.ini,负责配置php很多层面的行为; PHP attempts to find an

简单的控制器 简单的逻辑控制器可以让你组织你的采样器和其他 逻辑控制器. 不像其他逻辑控制器,该控制器不提供除此之外的功能 存储设备. 控制面板简单的控制器的截图 参数  在这个例子中,我们创建了一个测试计划,发送两个蚂蚁和两个HTTP请求 Log4J HTTP请求. 我们分组蚂蚁和Log4J请求安置在里面 简单的逻辑控制器. 记住,简单的逻辑控制器如何JMeter没有影响 流程控制器(s)添加到它. 所以,在这个例子中,JMeter发送的请求 以下订单:Ant主页,Ant新闻页面,Log4J主

css3 文本 在css文本功能上主要分为三大类:字体,颜色和文本. text-shadow 设置文本阴影 text-shadow:color x-offset y-offset blur-radius color:阴影颜色,可选. x-offset:x轴偏移量,其值为正,阴影在右边,其值为负,阴影在左边. y-offset:y轴偏移量,其值为正,阴影在下边,其值为负,阴影在上边. blur-radius:阴影模糊半径,可选,代表阴影向外模糊的模糊范围. 还可以为文本指定多个阴影,中间使用逗号分

一.title 二.join------将字符串中的每一个元素按照指定分隔符进行拼接. 三.ljust rjust center    左.右.中间填充 四.lower  islower   upper  isupper  判断是否全部大小写和转换为大小写  五.lstrip rstrip 左右移除相匹配的值   空白.\t   \n  指定字符  六.maketrans   将指定字符对应替换 七.partition   按指定字符分隔(只能分三份)   注意 和split的区分

一.神奇的两个inline-block 很初级的问题,无聊决定写一个故事. 故事的主人公很简单,两个inline-block元素.代码如下,为了看起来简单明了,写得很简陋.效果图如右.发现有两个问题. 1:两个元素水平有空隙,简单的初始化margin:0好像并没有起想象中的作用,为什么呢 2:两个元素垂直也没有对齐,等高的的行内块元素不应该阿:   二.消除两个inline-block元素水平间距 最终效果 讲解demo <div class="space"> <a

1.字符串移除最后一个字符 s = s.Remove(s.Length - 1, 1) 2.日期格式 常用:yyyy-MM-dd HH:mm:ss 毫秒用fff 字符 说明 (:) 时间分隔符.在某些区域设置中,可以使用其他字符表示时间分隔符.时间分隔符在格式化时间值时分隔小时.分钟和秒.格式化输出中用作时间分隔符的实际字符由系统的 LocaleID 值确定. (/) 日期分隔符.在某些区域设置中,可以使用其他字符表示日期分隔符.日期分隔符在格式化日期值时分隔日.月和年.格式化输出中用作日期分隔

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看仓储模式,有代码写到这几个关键字,陌生,记录下来.       定义一个类型,此类型抽象化了相似结构的某一类方法,因此我们能将此类型代表的方法作为参数进行传递.      Delegate至少0个参数,至多32个参数,可以无返回值,也可以指定返回值类型 Func可以接受0个至16个传入参数,必须具有返回值 用于泛型 Action可以接受0个至16个传入参数,无返回值        用于泛型 Predicate只能接受一个传入参数,返回值为bool类型 用于泛型 default(T)   针对泛

final通常是指"不可改变的",例如我们使用的常量 通常可以有三种使用情况: 一.final修饰数据 如果final修饰数据,也就是通常所说的常量,从字面上看,常量就是不能修改的,和变量是一个对立面 1.定义的时候必须有初始值,否则会编译错误 原因: public int i = 123; 在类加载的准备阶段i的值为0,而不是123.赋值123的过程是在初始化阶段 但是如果i被final修饰,编译器会生成Constantvalue属性,在准备阶段会根据Constantvalue的设置

Oracle的字串處理 除了寫程式之外,資料庫的應用也是蠻重要的,而SQL語法,用法大致相同,但各公司所出的資料庫還是有所差別,而ORACLE SQL給了相當多的函數應用,下面列了一些函法的名稱和用法,並且會舉幾個例子,可以直接將SQL貼到ORACLE資料庫環境下試試. 1.常用函數 1.1 字元函數 ============================================================= 1.1.1 ASCII ASCII(char) select ASCII

 Primecoin在windows上的部署和启动服务: 一.从官方获得Primecoin的windows版安装包: 二.一路像安装客户端一样的安装: 三.安装成功后它会自动弹出客户端运行,同步数据,我们把它关掉: 四.以服务模式启primecoin.(非客户端方式哦) 方法一:纯命令界面 1.在命令行到D:\primecoin-server\Primecoin\daemon目录下,执行该目录下的primecoind.ext程序: D:\primecoin-server\Primecoin\da

CSS全览_文本+视觉+盒子+背景颜色 目录 CSS全览_文本+视觉+盒子+背景颜色 1. 文本属性 2. 视觉格式化基础 3. 内边距, 边框, 轮廓和外边距 4. 颜色, 背景和渐变 作者: https://www.cnblogs.com/xiaxiangx/ 1. 文本属性 文本和内容的区别, 文本是内容, 字体是用于显示内容的 缩进和行内对齐 缩进文本, text-indent: 3em; 可以是负值, 悬挂缩进, 使用负值时需要小心, 可能被浏览器边缘吃掉 text-indent 可以

SPSS Modeler数据挖掘:回归分析 1 模型定义 回归分析法是最基本的数据分析方法,回归预测就是利用回归分析方法,根据一个或一组自变量的变动情况预测与其相关的某随机变量的未来值. 回归分析是研究一个变量(被解释变量)与另一个或几个变量(解释变量)的具体依赖关系的计算方法和理论. 回归分析的主要内容: 从一组数据出发,确定某些变量之间的定量关系,即建立数学模型并估计其中的未知参数,进行可信程度检验,一般用最小二乘法估计参数.判断哪个(或哪些)自变量的影响是显著的,哪些是不显著的,将影响显著

spss logistic回归分析结果如何分析 如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析 一.二元logistic回归分析 二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为0.1的二分变量,如:死亡或者生存,男性或者女性,有或无,Yes或No,是或否的情况. 下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进行二元logistic回归分析. (一)数据准备和SPSS选项设置 第一步,原始数据的转化:如图1-1所示,其中脑梗塞可以分为ICAS.ECAS和NCAS三种

SPSS统计分析案例:无空白列重复正交试验设计方差分析 前面有讲过 SPSS正交试验设计及其方差分析 一篇文章,包含了一个典型的正交试验案例.然而在实际应用当中,主观客观条件复杂多变,在试验设计中就要求能够灵活控制影响因素和水平的个数,以及试验的次数. 正交设计招数虽只有一招,但却变化多端,有多重不同应用方式,无空白列重复正交设计就是其中的一个变式. 一 案例数据 某制药厂主要生产胃蛋白酶,为了提高生产效率,拟从生产工艺上进行优化改进,你被要求负责该项目.根据多年的生产经验,你认为影响生产效率的

https://www.zhihu.com/topic/19582125/top-answershttps://wenku.baidu.com/search?word=spss&ie=utf-8&lm=0&od=0 SPSS 18.0由17个功能模组组成: Base System 基础程式 Advanced Models 高等统计模组(GEE/GLM/存活分析) Regression Models 进阶回归模组 Custom Tables 多变量表格 Forecasting 时间序

SPSS详细操作:生存资料的Cox回归分析 一.问题与数据 某研究者拟观察某新药的抗肿瘤效果,将70名肺癌患者随机分为两组,分别采用该新药和常规药物进行治疗,观察两组肺癌患者的生存情况,共随访2年.研究以死亡为结局,两种治疗方式为主要研究因素,同时考虑调整年龄和性别的影响,比较两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异.变量的赋值和部分原始数据见表1和表2. 表1.  肺癌患者生存的影响因素与赋值 表2. 两组患者的生存情况 二.对数据结构的分析 该研究以死亡为结局,治疗方式为主要研究因素,每个研究