主成分分析与因子分析在SPSS中的区别 Statistics

主成分分析与因子分析在SPSS中的区别

主成分分析 基本思想: 实质上是将多个指标综合成少数几个指标的方法。 主成分分析是利用降维的方法,在确保数据信息损失最小的原则下,把多个指标转化为少数几个综合指标的一种对多变量数据进行最佳综合简化的多...
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利用SPSS进行线性回归分析 Statistics

利用SPSS进行线性回归分析

文章结构   回归分析是通过建立统计模型研究变量间相关关系的密切程度、结构状态、模型预测的一种有效工具。 一元线性回归分析 一元线性回归是描述两个变量之间统计关系的最简单的回归模型。 1.数学模型  ...
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SPSS实用教程:决策树预测分类模型 Statistics

SPSS实用教程:决策树预测分类模型

本次使用的数据为银行的信用好坏情况数据。自变量包括了收入水平、信用卡数量、教育水平、贷款次数,年龄。 点击分类,决策树   将相应变量选入应变量以及自变量。点击自变量的类别,进行勾选bad,因为我们只...
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利用SPSS进行相关性分析 Statistics

利用SPSS进行相关性分析

一、相关分析方法的选择及指标体系 (一)两个连续变量的相关分析 1、Pearson 相关系数 最常用的相关系数,又称积差相关系数,取值-1 到 1,绝对值越大,说明相关性越强。该系数的计算和检验为参数...
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适应性设计(Adaptive Design)简介 Statistics

适应性设计(Adaptive Design)简介

随机对照试验中研究设计比较像八股文,无论平行设计还是交叉设计,个体随机还是整群随机,一般都要求在研究开始就应该确定研究的假设和统计假设,并通过合理的计算确定研究的样本量。但是,临床研究实际往往都比我们...
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全面了解ROC曲线 Statistics

全面了解ROC曲线

 初识ROC曲线 1. ROC的前世今生: ROC的全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)曲线,首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,用...
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