① U验 :使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 ② T检验:使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
① 重测信度法编辑:这一方法是用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测,计算两次施测结果的相关系数。显然,重测信度属于稳定系数。重测信度法特别适用于事实式问卷,如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异,大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化。如果没有突发事件导致被调查者的态度、意见突变,这种方法也适用于态度、意见式问卷。由于重测信度法需要对同一样本试测两次,被调查者容易受到各种事件、活动和他人的影响,而且间隔时间长短也有一定限制,因此在实施中有一定困难。 ② 复本信度法编辑:让同一组被调查者一次填答两份问卷复本,计算两个复本的相关系数。复本信度属于等值系数。复本信度法要求两个复本除表述方式不同外,在内容、格式、难度和对应题项的提问方向等方面要完全一致,而在实际调查中,很难使调查问卷达到这种要求,因此采用这种方法者较少。 ③ 折半信度法编辑:折半信度法是将调查项目分为两半,计算两半得分的相关系数,进而估计整个量表的信度。折半信度属于内在一致性系数,测量的是两半题项得分间的一致性。这种方法一般不适用于事实式问卷(如年龄与性别无法相比),常用于态度、意见式问卷的信度分析。在问卷调查中,态度测量最常见的形式是5级李克特(Likert)量表(李克特量表(Likert scale)是属评分加总式量表最常用的一种,属同一构念的这些项目是用加总方式来计分,单独或个别项目是无意义的。 它是由美国社会心理学家李克特于1932年在原有的总加量表基础上改进而成的。该量表由一组陈述组成,每一陈述有"非常同意"、"同意"、"不一定"、"不同意"、"非常不同意"五种回答,分别记为5、4、3、2、1,每个被调查者的态度总分就是他对各道题的回答所得分数的加总,这一总分可说明他的态度强弱或他在这一量表上的不同状态。)。进行折半信度分析时,如果量表中含有反意题项,应先将反意题项的得分作逆向处理,以保证各题项得分方向的一致性,然后将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半,计算二者的相关系数(rhh,即半个量表的信度系数),最后用斯皮尔曼-布朗(Spearman-Brown)公式:求出整个量表的信度系数(ru)。 ④ α信度系数法:α信度系数是目前最常用的信度系数,其公式为:α=(k/(k-1))*(1-(∑Si^2)/ST^2) 其中,K为量表中题项的总数,Si^2为第i题得分的题内方差,ST^2为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出,α系数评价的是量表中各题项得分间的一致性,属于内在一致性系数。这种方法适用于态度、意见式问卷(量表)的信度分析。 总量表的信度系数最好在0.8以上,0.7-0.8之间可以接受;分量表的信度系数最好在0.7以上,0.6-0.7还可以接受。Cronbach 's alpha系数如果在0.6以下就要考虑重新编问卷。用于检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。
分类
① 外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 ② 内在信度:每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。
研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 ① 单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; ② 复相关 :三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关; ③ 偏相关:在某一现象与多种现象相关的场合,当假定其他变量不变时,其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。
六、方差分析
使用条件:各样本须是相互独立的随机样本;各样本来自正态分布总体;各总体方差相等。
分类
① 单因素方差分析:一项试验只有一个影响因素,或者存在多个影响因素时,只分析一个因素与响应变量的关系
② 多因素有交互方差分析:一顼实验有多个影响因素,分析多个影响因素与响应变量的关系,同时考虑多个影响因素之间的关系 ③ 多因素无交互方差分析:分析多个影响因素与响应变量的关系,但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系 ④ 协方差分析:传统的方差分析存在明显的弊端,无法控制分析中存在的某些随机因素,使之影响了分析结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析,是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法,
① 变呈筛选方式 选择最优回归方程的变里筛选法包括全横型法(CP法)、逐步回归法,向前引入法和向后剔除法 ② 横型诊断方法 A 残差检验:观测值与估计值的差值要艰从正态分布 B 强影响点判断:寻找方式一般分为标准误差法、Mahalanobis距离法 C 共线性诊断: • 诊断方式:容忍度、方差扩大因子法(又称膨胀系数VIF)、特征根判定法、条件指针CI、方差比例 • 处理方法:增加样本容量或选取另外的回归如主成分回归、岭回归等
② 聚类分析事先不知道事物的类别,也不知道分几类;而判别分析必须事先知道事物的类别,也知道分几类。 ③ 聚类分析不需要分类的历史资料,而直接对样本进行分类;而判别分析需要分类历史资料去建立判别函数,然后才能对样本进行分类。
进行分类
① Fisher判别分析法
以距离为判别准则来分类,即样本与哪个类的距离最短就分到哪一类,适用于两类判别; 以概率为判别准则来分类,即样本属于哪一类的概率最大就分到哪一类,适用于多类判别。 ② BAYES判别分析法 BAYES判别分析法比FISHER判别分析法更加完善和先进,它不仅能解决多类判别分析,而且分析时考虑了数据的分布状态,所以一般较多使用;
预测所依据的数据具有不规则性; 撇开了市场发展之间的因果关系。 ① 时间序列分析预测法是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展,它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来。事物的现实是历史发展的结果,而事物的未来又是现实的延伸,事物的过去和未来是有联系的。市场预测的时间序列分析法,正是根据客观事物发展的这种连续规律性,运用过去的历史数据,通过统计分析,进一步推测市场未来的发展趋势。市场预测中,事物的过去会同样延续到未来,其意思是说,市场未来不会发生突然跳跃式变化,而是渐进变化的。 时间序列分析预测法的哲学依据,是唯物辩证法中的基本观点,即认为一切事物都是发展变化的,事物的发展变化在时间上具有连续性,市场现象也是这样。市场现象过去和现在的发展变化规律和发展水平,会影响到市场现象未来的发展变化规律和规模水平;市场现象未来的变化规律和水平,是市场现象过去和现在变化规律和发展水平的结果。 需要指出,由于事物的发展不仅有连续性的特点,而且又是复杂多样的。因此,在应用时间序列分析法进行市场预测时应注意市场现象未来发展变化规律和发展水平,不一定与其历史和现在的发展变化规律完全一致。随着市场现象的发展,它还会出现一些新的特点。因此,在时间序列分析预测中,决不能机械地按市场现象过去和现在的规律向外延伸。必须要研究分析市场现象变化的新特点,新表现,并且将这些新特点和新表现充分考虑在预测值内。这样才能对市场现象做出既延续其历史变化规律,又符合其现实表现的可靠的预测结果。 ② 时间序列分析预测法突出了时间因素在预测中的作用,暂不考虑外界具体因素的影响。时间序列在时间序列分析预测法处于核心位置,没有时间序列,就没有这一方法的存在。虽然,预测对象的发展变化是受很多因素影响的。但是,运用时间序列分析进行量的预测,实际上将所有的影响因素归结到时间这一因素上,只承认所有影响因素的综合作用,并在未来对预测对象仍然起作用,并未去分析探讨预测对象和影响因素之间的因果关系。因此,为了求得能反映市场未来发展变化的精确预测值,在运用时间序列分析法进行预测时,必须将量的分析方法和质的分析方法结合起来,从质的方面充分研究各种因素与市场的关系,在充分分析研究影响市场变化的各种因素的基础上确定预测值。 需要指出的是,时间序列预测法因突出时间序列暂不考虑外界因素影响,因而存在着预测误差的缺陷,当遇到外界发生较大变化,往往会有较大偏差,时间序列预测法对于中短期预测的效果要比长期预测的效果好。因为客观事物,尤其是经济现象,在一个较长时间内发生外界因素变化的可能性加大,它们对市场经济现象必定要产生重大影响。如果出现这种情况,进行预测时,只考虑时间因素不考虑外界因素对预测对象的影响,其预测结果就会与实际状况严重不符。
十三、生存分析
用来研究生存时间的分布规律以及生存时间和相关因索之间关系的一种统计分析方法
包含内容
① 描述生存过程,即研究生存时间的分布规律
② 比较生存过程,即研究两组或多组生存时间的分布规律,并进行比较 ③ 分析危险因素,即研究危险因素对生存过程的影响 ④ 建立数学模型,即将生存时间与相关危险因素的依存关系用一个数学式子表示出来。
方法 ① 统计描述:包括求生存时间的分位数、中数生存期、平均数、生存函数的估计、判断生存时间的图示法,不对所分析的数据作出任何统计推断结论
② 非参数检验:检验分组变量各水平所对应的生存曲线是否一致,对生存时间的分布没有要求,并且检验危险因素对生存时间的影响。 A 乘积极限法(PL法) B 寿命表法(LT法) ③ 半参数横型回归分析:在特定的假设之下,建立生存时间随多个危险因素变化的回归方程,这种方法的代表是Cox比例风险回归分析法 ④ 参数模型回归分析:已知生存时间服从特定的参数横型时,拟合相应的参数模型,更准确地分析确定变量之间的变化规律