«spss» 태그된 질문

6 개의 서로 다른 단면 데이터 세트에 적용 할 로짓 모델을 개발했습니다. 내가 알아 내려고하는 것은 다른 시간과 시간에 걸쳐 다른 설명을 제어하는 ​​종속 변수 (DV)에 대해 주어진 독립 변수 (IV)의 실질적 효과에 변화가 있는지 여부입니다. 내 질문은 : IV와 DV 간의 연관성에서 증가 / 감소 된 크기를 어떻게 평가합니까? …

11 logistic  spss 

내 상황 : 작은 샘플 크기 : 116 이진 결과 변수 설명 변수의 긴 목록 : 44 설명 변수는 내 머리 꼭대기에서 나오지 않았습니다. 그들의 선택은 문헌에 근거했다. 대부분의 경우 샘플과 대부분의 변수에 결 측값이 있습니다. 선택된 기능 선택에 접근 : LASSO R의 glmnet 패키지는 데이터 세트에 누락 된 값이 …

11 r  spss  lasso  data-imputation 

데이터 세트를 작업 중입니다. 일부 모델 식별 기술을 사용한 후 ARIMA (0,2,1) 모델을 만들었습니다. R detectIO의 패키지 TSA에 있는 함수를 사용하여 48 번째 원본 데이터 세트에서 혁신적인 이상치 (IO) 를 감지했습니다 . 이 특이 치를 내 모델에 어떻게 통합하여 예측 목적으로 사용할 수 있습니까? R에서 예측할 수 없기 때문에 ARIMAX …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

최근 SPSS와 Stata에서 제공하는 첨도 값에 차이가 있음을 깨달았습니다. 참조 http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/faq/general/kurtosis.htm를 내 이해는 따라서 동일한 해석이 다를 수 있다는 것입니다. 이 문제를 해결하는 방법에 대한 조언이 있습니까?

10 spss  stata  interpretation  kurtosis 

SPSS에서 요인 분석을 거친 20 개의 변수 세트가 있습니다. 연구 목적으로 6 가지 요소를 개발해야합니다. SPSS는 8 개의 변수 (20 개 중)가 적은 가중치로로드되었거나 여러 요인에 의해 동일하게로드 된 것을 보여주었습니다. 나머지 12 개의 변수는 6 개의 요소 중 2 개의 쌍으로로드되었습니다. 6 개의 요소는 제가 원했던 것처럼 완벽한 구조입니다. …

10 spss  factor-analysis  references  assumptions 

다항 로지스틱 회귀 분석의 올바른 가정은 무엇입니까? SPSS 18을 사용하여 이러한 가정을 충족시키는 가장 좋은 테스트는 무엇입니까?

10 logistic  spss  assumptions  multinomial  multinomial-logit 

많은 독립 변수로 이진 로지스틱 회귀 분석을 수행해야합니다. 그것들은 대부분 이진이지만 범주 형 변수 중 일부는 두 개 이상의 수준을 가지고 있습니다. 그러한 변수를 다루는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 예를 들어 가능한 값이 세 개인 변수의 경우 두 개의 더미 변수를 만들어야한다고 가정합니다. 그런 다음 단계적 회귀 절차에서 두 더미 …

10 logistic  categorical-data  spss  ordinal-data  categorical-encoding 

R에 이산 시간 모델을 맞추려고하지만 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 종속 변수를 각 시간 관찰마다 하나씩 다른 행 glm으로 구성하고 logit 또는 cloglog 링크와 함께 함수를 사용할 수 있다는 것을 읽었습니다. 이런 의미에서, 나는 세 개의 열이 있습니다 : ID, Event(각 시간 경과시 1 또는 0) 및 Time Elapsed(관측 시작부터 ) 그리고 …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

이것은 여러 번 나온 예제 일뿐이므로 샘플 데이터가 없습니다. R에서 선형 회귀 모델 실행 : a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1연속 변수입니다. x2범주 형이며 "낮음", "중간"및 "높음"의 세 가지 값이 있습니다. 그러나 R이 제공하는 출력은 다음과 같습니다. summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

나는 현재 각 주제에 대해 여러 번 측정하여 데이터를 올바르게 처리하는 방법에 대해 someoe와 논쟁 중입니다. 이 경우 각 주제 내에서 다른 조건에 대해 짧은 시간 내에 각 주제에 대한 데이터가 수집되었습니다. 모든 측정은 정확히 같은 변수를 여러 개 수집합니다. 하나의 옵션은 이제 조건별로 데이터를 그룹화하고 여러 데이터 포인트가 한 …

10 spss  repeated-measures 

4 가지 가능한 이벤트의 주파수 샘플이 하나 있다고 가정합니다. Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 내 이벤트의 예상 확률이 있습니다. p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 내 네 가지 사건의 관측 빈도의 합으로 (18) 사건의 예상 빈도를 올바르게 …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

PCT에 대한 태도, CBT에 대한 태도, CT에 대한 태도, CBT에 대한 태도 또한 나이와 성별을 추가하여 다른 효과가 있는지 확인했습니다. 성격 특성이 DV의 태도를 예측할 수 있는지 여부를 테스트하고 있습니다. 처음에 모든 변수에 대해 Pearson의 상관 관계를 사용했습니다 (45 테스트). 주요 발견은 외향성이 p = 0.05에서 PCT의 태도와 상관 관계가 …

9 regression  correlation  spss  multiple-comparisons  pearson-r 

다른 보상 조건이 작업 수행에 영향을 줄 수 있는지 조사 중입니다. 두 그룹으로 구성된 소규모 연구의 데이터가 있으며 각 그룹은 n = 20입니다. 3 가지 "보상"조건에서 성능과 관련된 작업에 대한 데이터를 수집했습니다. 이 작업에는 세 가지 조건 각각의 성능이 두 번이나 임의 순서로 포함되었습니다. 서로 다른 "보상"조건에서 각 그룹의 작업 …

9 anova  spss  repeated-measures  assumptions 

내 데이터 세트는 해안, 미드 채널 및 해양의 세 가지 사이트 유형에서 유기체의 총 사망률 또는 생존율로 구성됩니다. 아래 표의 숫자는 사이트 수를 나타냅니다. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 100 % 사망률이 발생한 사이트 수가 사이트 유형에 따라 중요한지 알고 싶습니다. 2 …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial