数据分析思维 文章目录数据分析思维一、信度与效度二、溯源思维（5why分析法）三、逻辑树思维四、公式化思维五、实验思维六、分类思维七、矩阵思维八、漏斗思维九、细分思维十、费米思维*参考资料* 一、信度与效度 信度指一个数据或指标自身的可靠程度，包括准确性和稳定性。类似取数逻辑是否正确？有没有计算错误？这些都属于准确性的范畴；每次计算的算法是否稳定？口径是否一致？这些属于稳定性的范畴。 效度，即数据
tableone是帮助我们快速生成文章中table1表格的一个包，通常来说一篇SCI文章的第一个表都会给出样本的基线情况。而tableone就是可以帮我们快速地汇总描述所有样本的基线变量的一个包。今天就给大家写写tableone，其实还有一个包叫做table1，功能差不多，以后给大家写。实例解析还是写一个例子帮助大家理解，用到的数据是R自带的pbc数据集。这个数据集是梅奥诊所收治的肝硬化病人的数据
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2024-08-28 19:38:53
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第九节 信度、效度分析一、信度分析前言 对于信度效度分析大家应该都不陌生，即使不明白真实的含义，应该也听过这两个词汇。从认知广泛度也可以知道信度、和效度分析在统计学上的重要性。虽然信效度分析很重要，但是对于信效度分析的深层含义可能很多人都不知道。 首先，信效度分析不是一个分析方法，信度和效度是两个截然不同的分析方法。但是信度和效度通常会同时出现，因此通常情况都会说成信效度分析。 信度和效度分析是辅
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2023-10-15 11:14:51
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一、案例说明调查不同人群对于创业方面的想法，其中认为也许影响“创业可能性”分为“科技发展”，“社会资源”和“教育水平”共3个维度，其三个维度下的11个分析项都是量表题，以及创业可能性也是由2个量表题构成，案例数据中还包括基本个体特征比如性别、年龄等，数据样本为200个。此案例主要分析目的是研究测量题项设计是否合理，使用SPSSAU效度分析进行。首先对效度类型进行说明。二、效度类型效度分析在研究中非
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2024-01-30 06:35:50
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# Python信度效度分析的初探
在心理学、教育学以及社会科学研究中，信度和效度是衡量测量工具好坏的重要标准。信度指的是测量工具在多次测量中获取一致结果的能力，而效度则是测量工具是否有效地测量了其所要测量的内容。
在这篇文章中，我们将通过Python实现基本的信度和效度分析，并用可视化图表辅助理解。我们用到的Python库主要有`numpy`、`scipy`、`pandas`以及`matpl
说道SPSS大家可能没有听说过，其实这是一款统计分析软件，可以对数据整理、分析，利用分析后的结果绘出各种图表，更主要的是操作简便、功能强大，对初学者比较容易上手。起初一点经验没有，有些害怕也没有头绪做统计，拖了整整一个寒假，等到离开学还有几天时间紧迫，没有办法只能做，竟然还真的做了出来，果然不逼自己一把，永远不知道自己的能量有多大。特地整理了一些知识，在此与大家分享，不足之处，还请指出。效度分析（
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2023-12-13 21:05:56
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效度分析用于分析题是否可以有效的表达对应变量的概念信息，即分析量表题设计是否合理。在预测试和正式研究时均可以进行效度的分析，在绝大多数情况下，问卷研究会使用探索性因子分析进行结构效度分析，如果量表具有很强的权威性，那么不需要使用探索性因子分析进行结构效度分析，使用内容效度分析即可。那么效度包含哪些方法，应该怎么分析？接下来进行描述。一、效度分类 效度类别可以分为四大类，其中包括内容效度、
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2023-10-26 16:43:19
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# 使用Python进行信效度检验的入门指南
在心理学和社会科学研究中，信效度检验是对测量工具的有效性的评估。信度(reliability)是指测量工具的一致性，效度(validity)则是测量工具是否真正测量了其意图测量的内容。本文将介绍如何使用Python进行信效度检验，逐步带领您掌握这一过程。
## 流程概述
首先，我们需要了解信效度检验的步骤。以下是整个工作流程的概要：
| 步骤
[原创]浅谈对测试流程规范重要性的一些看法
[原创]浅谈对测试流程规范重要性的一些看法 时间不短不长来到新公司已经有段时间了，在新公司我感受最深的是这边对流程规范性的要求确实很严，不管平时的测试日志，测试日报，测试用例及测试报告等文档要求，还是产品测试过程中的要求，身边也有不少同事抱怨，为什么流程规范折腾的这么烦，是不是在走形式？每个人都有
在进行问卷研究时，特别是问卷中有非常多的量表题时，量表设计是否合适，量表设置有效吗？如同信度一样，这是非常重要的问题。如果量表设计不合理，基于此量表的数据也会受到置疑。接下来阐述效度分析（上一篇文章阐述信度分析），以及效度分析时的操作方法，如何解决出现的问题等。本书中使用的较多内容参考于“问卷数据分析-破解SPSS的六类分析思路”一书，以及使用网页版本在线sp
问卷信度效度分析是统计分析的重要组成部分，特别是在问卷设计和结果解释中。本文将使用 Python 来对问卷的信度和效度进行分析。以下是这个过程的详细记录，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保安装了适当的软件和硬件。以下是所需的软硬件要求：
### 硬件资源评估
| 资源 | 最低要求 | 推
# 效度分析与 KMO 检验：使用 Python 实现
在心理学、教育学和社会学等领域，数据分析是至关重要的。效度分析用以评估测量工具的有效性，而其中 KMO 检验 (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) 则是检验样本充足性的常用手段。本文将通过 Python 实现 KMO 检验，并结合可视化工具帮助大家理解数据分析过程。
## 什么
效度：有效性、正确性，即是能否测量出所要测量的内容信度：稳定性、可靠性，即多次测量数值的一致性信度低则效
原创
精选
2024-04-03 12:38:18
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关于SPSS中的数据分析——信度效度检验现阶段正处在毕业季阶段，很多同学可能都正在忙着去弄自己的论文和答辩很多时候我们在写论文答辩,甚至于其他课题研究的时候都会选择用问卷这种形式来收集数据。最后我们只需要针对问卷所取得的数据进行分析，就基本上能够得到我们所需要的调查结果了。信度效度检验其实是两个检验，一个是信度检验，另一个是效度检验。两个检验方式是相互独立的，但是检验结果又是相辅相成的，需要一起拿
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2024-01-16 09:24:34
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## 如何实现“R语言效度分析”
### 整体流程
首先，我们需要了解效度分析的概念及其在数据分析中的重要性。效度分析是指评价一个测量工具或模型测量的准确性和有效性的过程。在R语言中，我们可以通过一系列统计方法来进行效度分析，以确保我们得到的结果是可靠的。
接下来，我们将展示如何在R语言中进行效度分析。下面的表格展示了整个流程的步骤：
```mermaid
erDiagram
理解
原创
2024-04-09 03:36:36
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R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例） 笔者寄语：本文中大多内容来自《数据挖掘之道》，本文为读书笔记。在刚刚接触机器学习的时候，觉得在监督学习之后，做一个混淆矩阵就已经足够，但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率。需要完整的评价模型的方式。 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差（M
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2023-12-11 21:53:10
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问卷信效度是指问卷测量所得到的结果与实际情况之间的一致性程度。在研究中，我们常常需要通过问卷来收集数据，而问卷信效度的高低直接影响到我们研究的可信度和准确性。因此，了解如何评估问卷信效度是非常重要的。
R语言是一种广泛使用的统计分析工具，提供了丰富的函数和包来进行问卷信效度的分析。本文将介绍如何使用R语言进行问卷信效度的评估，并给出相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flo
原创
2023-09-21 07:02:00
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用于研究题项设计是否合适。
原创
2024-04-03 12:35:40
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今天被粉丝发的文章给难住了，又偷偷去学习了一下竞争风险模型，想起之前写的关于竞争风险模型的做法，真的都是皮毛哟，大家见笑了。想着就顺便把所有的生存分析的知识和R语言的做法和论文报告方法都给大家梳理一遍。什么时候用生存分析当你关心结局和结局发生时间的时候，就要考虑生存分析了，这种既有结局又有时间的数据叫做生存数据，英文叫做Time-to-event data. 只不过因为这个方法医学上用来分析存活情
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2024-05-16 12:46:50
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spss信度和效度分析怎么做？首先，将非常同意值设置为1，B同意值设置为2，C通常设置为3，d不同意值设置为4，e非常不同意值设置为5。可靠性分析：步骤：分析-测量-可靠性分析，然后选择要分析的项目。例如，如果要分析整个比例，请选择所有项目；如果是维度，请仅选择一个维度。数据分析：结果是klenbachα信度系数一般大于0.7，最低不小于0.6，且0.8非常好。我不知道你的问卷有没有维度。如果是，
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2023-10-03 22:42:01
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