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统计咨询(图文问答)

spss如何检验残差是否符合正态分布

在做回归的时候,残差的分布必须是正态分布,否则就会使得得到的回归方程没有任何实际的意义。在检验残差的分布是否为正态的时候,我们要用到pp图和直方图,下面就是我们做pp图和直方图的方法,还附有对这两种图的分析方法。
方法/步骤

  • 在菜单栏上执行:分析–回归–线性,打开线性回归对话框
  • 将自变量和因变量都放到各自的位置,如图所示,dependent栏是因变量,independent是自变量栏
  • 设置好变量以后,我们点击plots按钮,设置一下要绘制的图形

  • 将y轴设置为概率,将x轴设置为残差,如图所示
  • 勾选直方图和pp图,如图所示,这样才可以输出这两个图,点击continue按钮返回主菜单
  • 点击ok按钮,开始输出数据
  • 我们先来看直方图,这个图形中你要看这个图形分布是否符合正态分布的样子,其实正态分布只是要求数据大概符合正态,下面这个样子就大概可以认为数据是符合正态分布的
  • pp图要看点和线的关系,如果点都围绕在线的周围,如图所示,就可以认为数据是符合正态分布的,这也是一个大概的检验方法,因为线性回归没有对残差的分布形态做出特别严格的要求,只要大概符合就可以了。

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excel怎样给坐标轴添加标题

excel中自动建立的图标是没有坐标轴的标题的,为了让用户看懂图表,我们必须给图表添加坐标轴标题,下面就介绍了一种添加方法,具体步骤如下:
步骤/方法

  • 斜着拖动鼠标,选中数据源,据此来建立图表
  • 在菜单栏上点击插入–柱形图,选择一种柱形图的样式
  • 插入了图表以后,我们来给图表添加标题,如图,在菜单栏上执行:坐标轴标题–主要纵坐标标题–竖排标题
  • 在图表上多了一个文本框,在这个文本框中,将这几个字改为:降水量
  • 接着再在菜单栏上执行:坐标轴标题–主要横坐标轴标题–坐标轴下方标题
  • 在添加的文本框中输入:月份,这样给坐标轴添加标题就设置完成了。

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Mysql教程:[2]access转mysql(A)

今天我们要使用一个软件来将access的mdb文件转成mysql文件,这个软件的名称就叫做access2mysql,今天是该教程的第一篇,主要将如何注册该软件,你看下面有第二篇的链接,讲具体如何转的。教程非常简单有效。如果你已经安装了该软件,可以直接看这篇教程,教你如何转的。http://jingyan.baidu.com/article/ff42efa964dab7c19f220210.html

  • 这里可以设置安装的位置,我们使用系统默认的就好了,一直点击下一步就安装好了
  • 还没注册呢,接着回到桌面,你会看到这里多了一个快捷方式,打开它
  • 选择注册,如图所示
  • 注册界面,按照我填的信息进行填,否则就会注册失败:Name: Jan LadendorfCompany: 这里留空不填E-Mail:peter666@kfz.zeichen.wsSN:A52GFRQB>AXMGGC7617RUB1AO47Z61B0XPYK214T8LIM
  • 最后你会看到注册成功的提示啦。

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Python教程:[72]classmethod装饰器

classmethod装饰器用于装饰类方法,怎么说呢?通常我们想要调用类中的某个方法时,需要先将其实例化,然后利用实例调用该方法,但是如果我们想要用类(而不是实例)直接调用方法,那就需要使用classmethod装饰器了,下面看看具体的解释:

  • 现在我们声明一个类:foo,其中包含两个方法,f1为实例方法,调用时需要先将类实例化;f2为类函数,调用前不需要实例化,注意f2的参数为cls,也就是类本身,而不是self。具体看下面的例子
  • 加入我们想要调用f1,f1为实例函数,所以需要先将其实例化,foo_sl是foo的一个实例
  • 调用f1:
  • 假如我们使用类直接调用f1,就会提示错误
  • 而类方法就可以直接调用
  • 当然,实例也可以直接调用类方法:
  • 以下为本经验用到的所有的代码:

  • class foo(object):

  • def f1(self):

  • print ‘normal’

  • @classmethod

  • def f2(cls):

  • print ‘class’

  • foo_sl=foo()

  • foo_sl.f1()

  • normal

  • foo_sl.f2()

  • class

  • foo.f1()

  • Traceback (most recent call last):

  • File “<pyshell#42>”, line 1, in

  • foo.f1()
    
  • TypeError: unbound method f1() must be called with foo instance as first argument (got nothing instead)

  • foo.f2()

  • class

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vba批量重命名 复制 删除文件夹:[6]Excel2013

使用Excel中的vba可以帮助我们批量的处理一些文件和文件夹,比如vba批量重命名移动复制删除文件夹,今天我们就来分享几个简单的程序,大家看一下就能懂,帮助我们批量的vba批量重命名移动复制删除文件夹,下面是具体的教程:

  • dir函数判断文件夹是否存在:dir函数有两个参数,一个是文件夹的路径,第二个参数见下面第二幅图,他的意义已经在后面标注出来。下面这段程序的意思是如果在本Excel路径下没有找到文件夹“新建文件夹(2)”,那么就弹出消息框说没有该文件夹。
  • mkdir函数可以创建文件夹:如图所示,它只有一个参数就是文件的路径,我们使用了本工作簿的路径,如图所示
  • rmdir函数可以删除文件夹:如图所示它只有一个参数,那就是文件夹的路径,它的一个应用案例如图所示:注意这个函数只能删除空文件夹,如果文件夹中有文件,那么函数就会提示错误
  • name函数重命名文件夹或者文件:它其实包括两个部分,As的前面是我们要命名的文件夹路径,As后面是命名后的文件夹路径
  • name函数移动文件夹或者文家:和上面的用法一样,只不过在写As后面的路径的时候我们把路径改成想要移动到的位置,比如对上面的代码进行修改就变成了移动文件夹:
  • 使用filesystemobject对象来复制文件夹:注意这个写法有些不同,首先要创建一个对象,然后才能使用它的方法,copyfolder方法也有两个参数,两个参数用逗号隔开,前面是要复制的文件夹,后面是复制得到的文件夹路径
  • 使用shell打开文件夹:我们用到了explore.exe应用程序,注意其后面有一个空格不能省略,后面是文件夹的路径,注意使用引号,然后最后是一个逗号和参数,各个参数不同,你自己尝试一下

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Excel2013:[54]计算月龄

在心理学的研究中,经常要计算被试的月龄,也就是从出生到现在经历的月的个数。那么在Excel中是如何计算月龄的呢?用到了一个函数DateDif函数,下面是具体的用法:

  • 我们现在有一列生日和一个测试日期,要计算月龄其实就是他俩相减
  • 首先,我们要保证上面这两列数据都是日期格式
  • 接着选中月龄的第一行,然后输入公式
  • 公式的写法是:
  • DATEDIF的第一个参数是N2,也就是开始时间;第二个参数是结束时间O2,之所以添加了$符号是因为这样可以在公式快速填充的时候保持该单元格地址不变;第三个参数是单位m,也就是month的意思,如果你想要计算年龄,可以使用单位“Y”,如果想要计算天数可以使用单位“D”

  • 写好了以后,拖动右下角可以快速填充,得到其他月龄

  • 这就是计算好的月龄了。

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python 线性代数:[4]方阵的迹

怎样求方阵的迹?方阵的迹是什么?方阵的迹就是主对角元素之和,方阵的迹说实话我还不知道它的实际用途,有知道的人麻烦你写在下面的评论里,好了,下面来用numpy计算一下方阵的迹。

  • 先引入numpy
  • 创建一个方阵(方阵也就是行数等于列数的矩阵)
  • 用trace计算方阵的迹
  • 再创建一个方阵F
  • 验证一下方阵的迹等于方阵的转置的迹
  • 验证一下方阵的乘积的迹等于
  • 验证一下方阵的和的迹等于方阵的迹的和
  • 该文章用到的所有代码:

  • E=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

  • E

  • array([[1, 2, 3],

  •    [4, 5, 6],
    
  •    [7, 8, 9]])
    
  • np.trace(E)

  • 15

  • F=E-2

  • F

  • array([[-1, 0, 1],

  •    [ 2,  3,  4],
    
  •    [ 5,  6,  7]])
    
  • np.trace(E)

  • 15

  • np.trace(E.T)

  • 15

  • np.trace(np.dot(E,F))

  • 171

  • np.trace(np.dot(F,E))

  • 171

  • np.trace(E+F)

  • 24

  • np.trace(E)+np.trace(F)

  • 24

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Excel2013:[4]双层饼图怎么做

今天做一个数据报告,需要用到双层饼图,我发现老板对图表的要求越来越高了,来回整了很多遍,觉得很值得跟大家分享这个方法,喜欢的童鞋可以收藏或者分享奥!我们来看看具体的操作过程吧。

  • 先使用a列数据做一个饼图,如图所示。这个很简单啦,大家一看就知道
  • 接着我们要在饼图上右键单击,选择数据
  • 在这个对话框里,我们需要添加新的数据系列,所以点击【添加】按钮
  • 将b列数据填入到相应的位置,系列名称就是a,系列值就是3、4、5这三个值
  • 回到这个对话框,点击确定按钮
  • 完成以后,你会发现没有任何变化,不要着急,还需要设置
  • 双击饼图,在右侧出现了设置数据系列格式,点击那个直方图的标志
  • 设置系列绘制在次坐标轴,记住一定是次坐标轴,然后设置饼图的分离程度,略微的分离一下。你会看到分离的效果。
  • 将分离的饼图拖动,使其聚集在中间的位置
  • 选中第二层饼图,也就是下面那个较大的饼图,在其上面右键单击,选择【更改系列图表类型】
  • 我们看到可以在这里设置图表类型,我们将b系列设置成环状图
  • 接着,我们调整一下环状图的内径大小,使其和中间分离
  • 最后,调整色调和风格,看看我的成功作品吧!

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Python教程:[65]获取文件信息

怎样获取文件的创建时间、修改时间、大小、路径等信息?我们今天就要通过一个已知路径来获取这些信息,下面是具体的方法:

  • 先来一如一个os模块,然后写一个路径,比如fpath
  • 通过join方法,得到一个txt文件的路径:join
  • 看一下,现在这个路径指向一个txt文件
  • 判断一下这个路径是否指向的是文件,而不是我文件夹:isfile
  • 获取文件的修改时间:getatime
  • 获取文件的创建时间:getctime
  • 获取文件的大小:getsize
  • 获取文件的绝对路径:abspath

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SPSS实例:[10]分割数据的方法

我手上有一批数据,我们要分别计算本科生和专科生的性别、年级、年龄等变量的频率,我们可以将数据按照学历来分组,然后再进行描述性统计就能得到两个平行结果,一个是本科的一个是专科的。当然,如果我们做方差分析、回归分析,先将数据分组也一样可以得到不同人群的同样的结果。我们来看看具体的方法:

  • 首先我们打开数据,在菜单中执行:data–splitfile,进行数据分割
  • 然后我们选择compare groups,这样可以对比两组人群(本科和专科)
  • 将学历这个变量发那个如分组列表里
  • 点击ok,运行分组命令
  • 接着我们做一个描述性统计来看看结果
  • 这是是得到的结果,我们看到数据结果分为两行,第一行是本科生,第二行是专科生。

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