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RSS订阅原创 论文问卷的六类分析思路
很多同学在写论文时，会选择通过收集问卷来获取研究所需的数据。然而，问卷收集完成后，如何对这些数据进行有效的分析，成为了一个重要的问题。这么多的问卷数据摆在面前，该如何进行分析呢？SPSSAU从问卷设计思路出发，具体细分不同类型的问卷或者话题，为大家讲解六种常见类型问卷的数据分析思路。分别是。一、影响关系研究第一类分析思路侧重。例如各种因素对员工薪酬满意度的影响关系研究、员工离职倾向影响关系研究、消费者重复购买意愿影响关系研究等。
2024-03-28 15:27:46
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原创 喜报SPSSAU出新书啦~
2016年国产统计分析软件SPSSAU正式问世，经过长达8年的不断演进与完善，SPSSAU的用户群体已逐渐超越基础的数据分析范畴，深入涉足更为复杂的学术研究。纵观SPSSAU的发展历程，其崛起标志着国产统计软件在业界已占据一席之地。为了满足广大用户日益增长的学习与应用需求，一书应运而生，为科研工作者提供了更为系统、全面的指导。这本书不仅集结了SPSSAU在，还提供了。无论你是数据分析新手还是资深研究者，这本书都将是你不可或缺的宝贵资源。接下来，分别从以上六个方面介绍这本书的特色。
2024-03-28 15:25:47
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原创 科研难点：三线表的制作与调整
在撰写论文的过程中，统计分析后得到的研究结果通常以表格形式展现，论文中最常用的就是三线表，它具有简明、高效的特性，，能够迅速传达研究的核心信息，使读者能够迅速把握研究成果。然而，对于科研新手而言，制作统计表时往往感到迷茫；今天，我们特地为大家讲解如何一键完成论文三线表，以及如何制作与调整规范的三线表。
2024-03-28 15:21:06
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原创 17种无量纲化处理的方式
无量纲化，也称为数据的标准化、规范化，是一种常用的数据预处理的方法。它的主要目的是通过数据变换消除不同特征或指标之间的量纲影响，使数据具有可比性，从而进行后续分析。在理解和应用无量纲化处理时，方向问题和量纲单位问题是非常重要的考虑因素。
2024-02-29 10:42:18
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原创 超高频的数据分析方法
SPSSAU助力每个写论文的大学生，今天一文总结了，包括需要的简单数据分析、常用的各类模型、或者常用的实验方法通通都给你分类汇总好了，赶紧转发给你为了数据分析头秃的室友吧~
2024-02-29 10:38:35
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原创 2024年数学建模竞赛汇总——时间轴
美赛已过，好多小伙伴表示已经错过，不清楚什么时候报名，什么时候准备，其实每年数学建模比赛有很多个，各大比赛的级别、报名时间、参赛对象等要求什么呢？小编从方面详细汇总了19个建模比赛，还在担心自己错过机会吗？码住这篇，一定要看到最后！
2024-02-20 13:26:27
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原创 SPSSAU【文本分析】|词云、词定位等
自定义词云提供一种自由和灵活的词云绘图方式，研究者可将整理好的信息，包括关键词和其词频，直接粘贴（或者自主编辑）在表格中，然后右侧自动呈现出词云效果，并且可对词云进行下载，词云风格设置等操作。
2024-02-18 15:31:20
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原创 SPSSAU【文本分析】|LDA主题分析
结合3个主题分别与关键词的权重信息，可考虑对3个主题分别命名为：‘城市试点’、‘住房工程’和‘城乡建设’，即意味着demo数据提取出3个主题信息，即本份demo数据（取自于住建委2023年12月 “建设要闻”栏目下面41条新闻全文内容），其主要在讲述3个关键点，分别是：‘城市试点’、‘住房工程’和‘城乡建设’。LDA主题分析时，关键的信息在于主题与关键词的权重大小，权重越大，意味着该关键词与该主题之间的关系紧密度越高，结合权重大小及实际意义，最终可对各主题进行命名（而不是机器化的主题1，主题2等）。
2024-02-18 15:30:13
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原创 SPSSAU【文本分析】|我的词库
文本分析时，可能涉及到一些新词，比如‘内卷’，这个词很可能在词典中并未出现过，词库也不认识它。但研究者自己认识它，此时可将该词纳入到新词词库中，让系统统计词频等信息时也对该词进行统计。当然还有一些停用词，比如‘好了’，这个词没有实际的意义没有统计词频等必要，此时可对该词设置为停用词。除此之外，还可设置情感词，比如：‘元宇宙’可能是个正向词（也可能是负向情感，由研究者决定），那么可自主设置其情感分值。操作上为点击‘我的词库’，然后选择即可，如下图：接下来针对三个词库的设置进行具体说明。
2024-02-18 15:29:03
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原创 SPSSAU【文本分析】|文本聚类
SPSSAU共提供两种文本聚类方式，分别是按词聚类和按行聚类。按词聚类是指将需要分析的关键词进行聚类分析，并且进行可视化展示，即针对关键词进行聚类，此处关键词可以自由选择。按行聚类分析是指针对以‘行’为单位进行聚类分析，将原始文本中多行数据聚为几个类别，并且可将具体聚类类别信息进行下载等。
2024-02-18 15:27:39
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原创 SPSSAU【文本分析】|社会关系网络图
社会网络关系图展示关键词之间的关系情况，此处的关系是指‘共词矩阵’，即两个关键词同时出现的频数情况，将‘共词矩阵’信息使用可视化方式进行呈现出来，接下来将分别阐述‘共词矩阵’和‘社会网络关系图’。
2024-02-18 15:26:25
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原创 SPSSAU【文本分析】|文本情感
文本分析模块中，SPSSAU共提供两种方式的情感分析，分别是按词情感分析和按行情感分析。按词情感分析是指针对提取的关键词进行情感分析，并且进行可视化展示；按行情感分析是指针对分析的原始数据以‘行’为单位进行情感分析，并且可下载具体的情感得分值信息等。
2024-02-18 15:23:49
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原创 SPSSAU【文本分析】|我的项目
SPSSAU提供文本分析模块，其单独针对文本数据进行研究和分析使用，其包括词云分析、文本情感分析、文本聚类分析、社会网络关系分析、LDA主题分析、新词发现和我的词库等功能。使用SPSSAU进行文本分析时，涉及下述内容。分别是进入文本分析模块路径，文本数据上传管理等，以及如何进行分析和研究使用。接下来逐一进行说明。
2024-02-18 15:16:58
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原创 SPSSAU【文本分析】|新词发现
新词发现时涉及到两个关键指标，分别是：信息熵和互信息。信息熵的意义为衡量某词与其它词组合一起的容易度，比如‘宇宙’这个词与‘元’或者‘世界’组合一起变成‘元宇宙’或者‘宇宙世界’的容易度情况。表格中输入‘可能新词’，其对应的词频信息，信息熵和互信息，当然如果判断为新词，可直接对该词加入新词词库（也或者移除出去），也可以‘批量加入新词’，通常是批量加入新词更加便捷。信息熵越高意味着词更容易与其它词组合成新词，而且与其它词组合成新词的牢固度越高，即意义为‘信息熵’越高，‘互信息’越高时，越有可能是新词。
2024-02-18 15:05:07
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原创 SPSSAU上线文本分析啦|“尔滨”旅游攻略文本分析
作为一种新兴的基于定性研究的量化分析方法，文本分析法能够揭示文本的变化与特征，为经典问题的研究提供了新思路。文本分析应用于多个领域，比如在旅游业中，可以通过文本分析去研究旅游形象感知情况，比如在经济学中，可以通过文本分析进行研究目前保险政策等等，以及还有其它领域都会应用到文本分析。
2024-02-04 17:22:25
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原创 差异性分析汇总
差异性分析主要用于研究两个或多个组别或类别之间的差异。比如分析不同班级数学成绩的差异；不同学历收入水平的差异；不同性别是否吸烟的差异等等。通过差异性分析，可以确定这些组别或类别之间是否存在差异，以及这些差异是否具有统计学上的意义(p
2024-01-29 18:25:04
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原创 科研论文的数据格式
正确的数据格式是进行数据分析的基础，最近SPSSAU后台收到了很多小伙伴的提问——针对小伙伴们有关数据格式的提问，今天将论文写作各个模块中，具有代表性的分析方法的数据格式进行一个汇总说明，帮助大家更好的完成数据整理和分析工作。接下来从以上提到的九个方面进行介绍。
2024-01-29 18:23:02
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原创 问卷与量表的区别，以及量表的信效度分析应该如何测量
最近在各个平台总能收到这样一个问题每次小编提到信效度分析时都会特意强调，只有量表才需要进行信度与效度分析，普通问卷（单选、多选、填空等）并不需要。那么今天就再深入探讨一下。
2024-01-29 18:20:37
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原创 35+回归模型汇总整理，总有你想要的模型
研究自变量X与因变量Y的影响关系研究时，我们都知道最常用的就是构建回归模型，但是回归模型的种类很多，SPSSAU提供的回归模型就有20多种，应该如何确定自己需要做什么模型呢？回归模型结果又该如何分析呢？下面将相关知识进行汇总整理。
2024-01-29 18:17:56
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原创 12种相关系数汇总，别再以为只有皮尔逊了！
所谓相关关系是指2个或2个以上变量取值之间在某种意义下所存在的规律，其目的在于探索数据集所存在隐藏的关系网，在19世纪80年代，Galton通过研究人类身高遗传问题首次提出了相关的概念，文中指出相关关系可以定义为：一个变量变化时，另一个变量或多或少的相应的变量。这种相关关系的统计量称为相关关系。相关分析不只有我们常用的pearson相关，还有其它相关系数等等，本篇文章为大家梳理都有哪些相关系数。
2024-01-29 18:09:37
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原创 科研常用的网站
今天我想和大家分享一些在科研论文写作过程中常用的学术网站、数据分析软件、以及找数据用的一些数据库。这学术网站可以帮助我们快速查找和引用相关文献；数据分析软件帮助我们完成研究中的数据分析部分；数据库能够帮我们找到研究过程中可能用到的数据，以此提高科研论文写作的质量和效率。
2023-12-28 15:31:26
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原创 三分钟学完科研论文常用统计图
统计分析的结果通常包括统计图和统计表。统计图是一种用图形表示数据的方式，它能够直观地展示数据的分布、趋势和关系。科研论文中常见的统计图包括条形图、饼图、折线图、散点图等。这些图形可以帮助人们快速地理解和分析数据，找出其中的规律和特征。今天就来讲一讲常用的科研统计图。
2023-12-28 15:23:26
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原创 不同类型的效度汇总
效度在测量理论中的定义为：在一系列测量中，与测量目的相关的真变异数和总变异数的比。效度反映了测量方法的有效程度或正确性，即测量问卷题是否准确有效，对问卷进行效度检验是实证研究的基本前提，对最终结果的准确性和有效性有重要影响。其一般可以分为四大类：结构效度、内容效度、效标效度以及其它效度（判别效度和聚合效度）。
2023-12-27 14:39:29
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原创 全网最全—差异性分析方法汇总与pk
在数据研究中，常见的数据关系可以分为四类，分析是相关关系，因果关系、差异关系以及其它。本次所进行研究的关系为差异关系。对于差异性分析方法常见可以分为三类：参数检验、非参数检验以及可视化图形。一般差异分析方法常见的参数检验方法一般有方差分析和t检验，对于方差分析是一个大类，t检验也是，对于这些参数检验的大体选择：一般常见的分为方差分析和t检验，如果按照数据类型和数据格式进行选择，可以汇总如上图。以下分别进行说明方差分析和t检验。
2023-12-27 11:24:46
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原创 一文搞定meta分析
当出现异质性问题时，处理方式有两种，最常见是使用随机效应（本次案例直接就使用随机效应），与此同时，还可以进一步深入探索和分析具体异质性问题所在，处理掉导致出现异质性的文献后，再次进行分析等。敏感性分析目的是检查一定假设条件下结果的稳定性，其是指排除异常结果的研究后重新进行meta分析，其寄过与未排除时的meta分析结果进行比较，探讨该研究对合并效应量的影响程度及结果的可靠性，常见的敏感性分析方法有剔除质量较低的研究，每次剔除其中一个研究质量较低的研究，通常以森林图进行展现，可以使用SPSSAU进行分析。
2023-11-29 13:36:22
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原创 回归模型和分类模型
在进行模型构建与分析时，模型评价是非常关键的一步。合适的评价指标可以帮助我们准确地衡量模型的性能，从而进行优化和改进。然而，不同的模型和应用场景需要使用不同的评价指标。下面将分别介绍回归模型与分类模型常用的一些评价指标。
2023-11-28 17:48:54
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原创 评价体系如何构建？
比如使用AHP层次分析法得到指标A1的权重值为0.1，使用优序图法得到指标A1的权重值为0.2，那么二者组合赋权法得到指标A1的综合权重即为：WA1=（0.1+0.2）/ 2=0.15。同时使用熵值法和AHP法， AHP法能够体现专家对不同指标的经验，熵值法可以反映出数据本身提供的信息量特征，两者结合使用不仅可以减少AHP法赋权的主观性，也会减少数据变化导致权重的波动。有一些常用的权重计算方法的搭配组合，比如AHP与熵值法、主成分与熵值法等，AHP或主成分法可能作为一级指标权重的方法。
2023-11-28 17:45:57
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原创 探索性因子分析流程
分析上表可知，特征根大于1的因子共有两个，这2个公因子的累计方差解释率为78.808%，第一个因子的方差解释率为41.346%，第二个因子的方差解释率为37.462%，说明提取的两个公因子能够代表原来6个铁路运输能力指标78.808%的信息，整体来看信息变量丢失较少，因子分析效果比较理想。如上图，前两个因子的让特征根值均大于1，且曲线比价陡峭，剩下4个特征根值均小于1且特征根值曲线逐渐变得比较平缓，即提取前2个因子可以代表所有原始铁路运输指标的绝大部分信息，与方差解释率得到结果一致。
2023-11-28 17:41:59
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原创 方差分析汇总
方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA），是由R.A.Fisher发明的，,由英国统计学家R.A.Fisher首创，为纪念Fisher故以F命名，所以方差分析又称“F检验”。用于两个及两个以上样本均数差异的显著性检验。方差分析的基本思想是分解变异，即将数据总的变异分解为处理因素引起的变异和随机误差引起的变异，通过对两者进行比较作出处理因素有无作用的统计推断。
2023-11-28 17:30:40
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原创 如何一分钟内画好可视化图形？
是由美国西北大学新闻学教授Rich Gordon提出，“词云”可对文字中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，使浏览者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。比如“想要查看房价的热度”。用形状类似“饼”的形态描述数据的占比，并且参与绘制的数值没有负值，比如想要直观的查看“月生活费各个板块的占比”。雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的可视化图形，比如"研究对照组和实验组中的铁的浓度”。圆环图显示各个部分与整体之间的关系，可以包含多个数据，比如想要直观的查看“月生活费各个板块的占比”。
2023-11-28 17:20:33
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原创 差异性分析方法汇总与pk
在数据研究中，常见的数据关系可以分为四类，分析是相关关系，因果关系、差异关系以及其它。本次所进行研究的关系为差异关系。对于差异性分析方法常见可以分为三类：参数检验、非参数检验以及可视化图形。一般差异分析方法常见的参数检验方法一般有方差分析和t检验，对于方差分析是一个大类，t检验也是，对于这些参数检验的大体选择：一般常见的分为方差分析和t检验，如果按照数据类型和数据格式进行选择，可以汇总如上图。以下分别进行说明方差分析和t检验。
2023-11-28 17:17:18
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原创 统计学中两组数据如何进行差异性（相关性）分析？
在确定分析方法前，我们需要了解手中的数据类型，这是最基础也是有必要的，在所有的数据类型中，我们将数据类型分为分类变量也为定类变量和连续变量也称为定量变量，那么什么是定类变量？什么是定量变量？定类变量通俗的讲数字大小不具有比较意义，比如性别中1代表男，2代表女，仅仅代表类别，在比如下图中，1代表底妆2代表唇妆等等，仅是类别关系。
2023-11-28 17:12:42
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原创 毕业论文问卷分析思路
很多同学会通过收集问卷的方式获取论文研究需要的数据，但是收集到的问卷应该如何分析呢？问卷一般可以分为两类：非量表类与量表类问卷。不同类型的问卷有不同的分析思路，今天和大家探讨一下拿到一份问卷后，一般的分析思路是怎样的。
2023-10-31 15:09:03
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原创 毕业论文常用分析方法
毕业论文选题结束后，需要根据不同的研究主题以及研究目的确定相应的分析方法。同类型的研究方法有很多种，今天梳理了毕业论文写作的常用分析方法，分模块进行汇总整理，方便大家对照查找。
2023-10-31 14:09:38
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原创 meta分析的异质性检验指标如何计算？
广义：描述参与者、干预措施和一系列研究间测量结果的差异和多样性，或那些研究中内在真实性的变异。狭义：统计学异质性，用来描述一系列研究中效应量的变异程度，也用于表明除仅可预见的偶然机会外研究间存在的超逸。二、异质性分析怎么做？（1）异质性检验可以使用异质性检验进行异质性分析，结论更加客观，其中包括：Q检验，I2值判断，H值判断等。通常情况下Q检验时p 值>0.1，即说明无异质性（即同质性）；I2指标衡量组间异质性的占比情况，通常I2大于50%时认为异质性较高，I2大于75%时认为异质性过高；
2023-10-31 13:57:25
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原创 数学建模常用模型
其利用微分方程来充分挖掘数据的本质，建模所需信息少，精度较高，运算简便，易于检验，也不用考虑分布规律或变化趋势等。因而利用熵值携带的信息进行权重计算，结合各项指标的变异程度，利用信息熵这个工具，计算出各项指标的权重，为多指标综合评价提供依据。K-means算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。在数学建模中，评价模型是比较基础的模型之一，通常根据问题的特点和需求，设计合适的评价标准和指标，对不同方案或模型的性能进行评估和比较，以帮助做出决策。
2023-09-28 10:05:04
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原创 连续性数据进行Meta荟萃分析
Meta荟萃分析（也称Meta分析，元分析，异质性分析等），其是一种综合各种文献结论，进而汇总综合评价的方法，Meta分析常用于医学、心理学、教育学、生态学等专业领域。通俗地看，Meta分析是将多篇类似研究的文献进行汇总，将多个文献的研究结论进行总结，并且通过一系列科学分析，从而得到科学结论的方法。
2023-09-19 14:18:31
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原创 手把手教你做coefPlot图
coefPlot图一般用于呈现回归系数及其对应的置信区间，便于展示和对比各回归系统的趋势情况，以及显著情况等，其通常用于各类回归影响关系研究之后，coefPlot图需要提供4列数据，项的名称，以及分别对应的回归系数值，置信区间下限和置信区间上限。上图可以明显的看出，2015政策时间点之前，回归系数的置信区间值均包括数字0，即不显著的意思。数据提供上，只需要提供前4列即可，则可自由的修改名称等，修改成实质需要的名称后，便于在coefPlot图更加友好的呈现结果。其中2015年是政策时间点。
2023-09-19 11:22:33
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