㈠ 回歸分析法的正向影響和負向影響是什麼意思
正向影響就是當自變數取值從低變高的情況,因變數取值也由低到高。也就是自變數因變數變化的趨勢一致。反應在回歸直線圖像上就是直線從左下角往右上角延長。否則就是負向影響。
回歸分析法簡介:
回歸分析法指利用數據統計原理,對大量統計數據進行數學處理,並確定因變數與某些自變數的相關關系,建立一個相關性較好的回歸方程(函數表達式),並加以外推,用於預測今後的因變數的變化的分析方法。
根據因變數和自變數的個數分為:一元回歸分析和多元回歸分析;根據因變數和自變數的函數表達式分為:線性回歸分析和非線性回歸分析。
㈡ 如果問卷正向負向問題都有怎麼處理
首先要看你的正向負向分別是什麼含義
如果可以的話,可以選擇求平均值
也可以用總數、中位數之類的
㈢ 用哪2個數據可以證明肖戰現在的頂流價值呢
作為一個不混飯圈,只關注娛樂八卦的新聞編輯,說實在的,很多時候個人都是不能理解飯圈心態的。因為從成年人的角度來說,為明星們送花打榜,確實是一件勞心費力,並且沒有任何回報的事。
音樂方面小有名氣這段時間以來,肖戰並沒有新劇播出,也沒有新的綜藝節目,甚至連微博動態都沒有。是什麼讓肖戰的粉絲依舊存在這么強的戰鬥力呢?關鍵的點,還是因為肖戰是值得大家追捧的偶像。他的粉絲們都不想看到他就因為這樣的事情糊掉,畢竟肖戰本人,確實沒做什麼傷天害理的事情。在這段時間內,肖戰不在公眾面前露面,所以粉絲只能通過以前的作品和一些采訪來維持自己對他的念想。因此幫他打榜就成了一種習慣。所以呢,以前不懂飯圈粉絲的做法的我,現在好像懂了。她們這些人,只是因為喜歡,而且喜歡得深沉,僅此而已!
㈣ 什麼數據可以證明一帶一路的正確性
中國與更多國家攜手建設以「五通」為核心內容的「一帶一路」,形成內外聯動、海陸統籌的對外開放新布局,使古老的「絲綢之路」延伸至現代版的國際「大合唱」。
1、政策溝通。加強政策溝通是「一帶一路」建設的重要保障。取得推進「一帶一路」建設的共識,構建沿線國家多層次政府間經濟發展戰略、宏觀經濟政策、重大規劃項目對接的機制,形成趨向一致的戰略、決策、政策和規則,結成更為鞏固的「命運共同體」。
2、設施聯通。基礎設施互聯互通是「一帶一路」建設的優先領域。推動沿線各國加強基礎設施建設規劃、技術標准體系對接,共同推進交通、能源、信息等國際骨幹通道建設,突出抓好區域間互聯互通,打通缺失路段,暢通瓶頸路段,提升通達水平,把活躍的東亞經濟圈、發達的歐洲經濟圈和經濟發展潛力巨大的中間廣大腹地國家結成攜手發展的「利益共同體」。
3、貿易暢通。投資貿易合作是「一帶一路」建設的重點內容。中國將積極同沿線國家和地區共同建設自由貿易網路體系,拓寬貿易領域;共同優化產業鏈、價值鏈、供應鏈和服務鏈,促進沿線國家和地區產業互補、互動與互助;共同探索新的開放開發之路,形成互利共贏、多元平衡、安全高效的開放型經濟體系。
4、資金融通。資金融通是「一帶一路」建設的重要支撐。深化金融合作,推進亞洲貨幣穩定體系、投融資體系和信用體系建設。加快中國與沿線國家和地區本幣互換和本幣結算的步伐。共同推進亞投行、金磚國家開發銀行籌建,充分發揮絲路基金以及各國主權基金在「一帶一路」重點項目建設中的資金引導作用。在世界舞台上,一場「化蛹為蝶」超越意識形態的金融開放合作好戲正在進行。
5、民心相通。民心相通是「一帶一路」建設的社會根基。中國更高層次的開放是獲得包括沿線國家和地區在內世界各國的文化認同。要使「一帶一路」建設得到更多國家和地區的響應,必須傳承和弘揚「絲綢之路」友好合作精神,推動不同文明交流碰撞,匯聚和釋放文化促進發展的強大正能量,實現更有效率、更具包容性的增長。
㈤ 我正在用SPSS18.0 現在想驗證顧客滿意對客戶忠誠度呈正向的顯著影響要 要用什麼分析,怎麼分析
顧客滿意度反映的是顧客的一種心理狀態,它來源於顧客對企業的某種產品服務消費所產生的感受與自己的期望所進行的對比。也就是說「滿意」並不是一個絕對概念,而是一個相對概念。企業不能閉門造車,留戀於自己對服務、服務態度、產品質量、價格等指標是否優化的主觀判斷上,而應考察所提供的產品服務與顧客期望、要求等吻合的程度如何。
顧客滿意是指顧客對其明示的、通常隱含的或必須履行的需求或期望已被滿足的程度的感受。滿意度是顧客滿足情況的反饋,它是對產品或者服務性能,以及產品或者服務本身的評價;給出了(或者正在給出)一個與消費的滿足感有關的快樂水平,包括低於或者超過滿足感的水平,是一種心理體驗。
顧客滿意度是一個變動的目標,能夠使一個顧客滿意的東西,未必會使另外一個顧客滿意,能使得顧客在一種情況下滿意的東西,在另一種情況下未必能使其滿意。只有對不同的顧客群體的滿意度因素非常了解,才有可能實現100%的顧客滿意。
如何提高顧客的滿意度,如何將顧客的投訴轉換成顧客的滿意度?
詳細的可以參考:中國投訴處理協會
㈥ 「為革命保護視力」眼保健操真的有用嗎有理論或是數據證明按壓臉上的不同部位會產生對視力的正向影響嗎
眼保健操是通過刺激穴位達到對視力的影響這和中醫那些又黑又苦的葯有沒有效一樣了
求採納
㈦ spss中,做反向量表分析的數據輸入成正向量表的格式會有什麼影響
格式沒有影響,具體數值有變化
㈧ 請問怎麼用spss做員工滿意度和忠誠度的相關分析的或者怎麼知道滿意度的哪個因素對忠誠度影響最大
說一下我認為可以的辦法,你可以試一下哦
第一個問題,怎麼知道滿意度和忠誠度的相關關系
第一步,先對滿意度和忠誠度的數據做一下處理,將滿意度的五個維度以及忠誠度的三個維度分別處理為「滿意度」與「忠誠度」兩列數據;具體操作是點擊」轉換-計算變數「,例如將滿意度五個維度加起來之後除以五,最終得出滿意度分數,忠誠度如上操作。
第二步,這時你得到了兩組關於滿意度以及忠誠度的數據,現在開始做相關分析,具體操作是「分析-相關-雙變數」勾選pearson(皮爾遜)相關系數。
第三步,結果解讀一,相關分析的原假設H0是兩組變數不存在顯著線性相關關系,現在看分析的表格,如果表格中的顯著度(.sig)也就是大家常說的p值小於0.05的話,就拒絕原假設H0,認為兩個變數存在相關關系。
第四步,結果解讀二,根據上述的顯著度,如果得出二者存在相關關系的話,就可以繼續看錶格,了解他們存在什麼樣的相關關系了。這時候看pearson系數,正負則代表正(負)相關,具體數值則代表相關性強弱程度的百分比。
需要提醒一下,相關分析只能得出二者是否有相關性,你的第二個問題滿意度影響忠誠度要做的分析其實是想得出因果關系的分析,這種因果類的結論就不能用相關分析來做,需要用回歸分析來做。
第二個問題,哪個維度影響最大
第一步:具體操作:分析-回歸-線性
數據選擇的時候,因變數(上面那個)是指結果,也就是你認為的忠誠度,這里把第一個問題中處理成一組數據的忠誠度弄進去;自變數(下面)是指原因,這里你就把滿意度五個維度都選進去。選擇好了之後,點擊右側的統計量,勾選估計值E,模型擬合度M,DW德賓沃森U;之後在繪制(圖)裡面Y選擇ZRESID(標准化殘差),X選ZPRED(標准化預測值),並勾選下面的標准化殘差圖-直方圖和正態概率圖
第二步,結果解讀
結果解讀一:關於回歸的結果解讀
1、看模型匯總表(結論不用這個,但可以順便看看)
調整R方:回歸模型得出的線性擬合方程,對於原始數據全部信息的反映程度,在調整R方%左右。
DW:每一個單列變數是否存在序列相關,DW在2左右,不存在序列相關
2、Anova(方差分析)
這個表格就可以看到因是否能夠顯著影響果,原假設H0因不能顯著影響果(滿意度各個維度不能顯著影響忠誠度),當每個維度的顯著值(.sig)也就是P值小於0.05的話,就拒絕原假設,認為滿意度(某個維度)是能夠影響忠誠度的。
最後一列顯著值其實也是和ANOVA表格一樣的功能,當顯著值小於0.05則認為因對果有顯著影響。再來看第一列【回歸方程式是Y(忠誠度)=BX+A】第一行(常量就是A,上表中是指28.198;而B就是指常量28.198下面那些了,根據數值就可以列出每個維度的回歸方程;某維度的滿意度增加一分,則忠誠度會增加B+A分)要求影響大小就看每個維度B值的大小,正負向影響就看B值得正負值。
4、上面其實可以是分析結論了,最後就做一下補充,看這個回歸模型做得好不好(關於回歸模型好不好的解讀)
殘差統計量:
通過前述所得的回歸方程的預測值與實際值的偏差(現實中真實的數據用線性回歸方程擬合之後,擬合值與真實值之間的偏差叫做殘差)
(1)殘差服從正態分布,可以認為方程比較好;不服從正態分布,則認為用這種回歸方程解釋因和果是不準確的
(2)正態分布圖:直方圖呈現中間單峰...可直接網路正態分布圖形是長什麼樣的;P-P圖呈現45°對角線;散點圖縱坐標殘差值在(-2,2)之間比較好,真實生活可以適當放寬,但是(-2,2)比較理想
最後,祝你順利完成分析
㈨ 統計學如何確定兩種數據相互影響,方法越簡單越好,比如我想證明英國啤酒消費和肥胖的關系
在SPSS軟體中輸入2001-2010年的肥胖率和酒精年消費量數據,用雙變數相關性分析,可以得出它們倆之間的相關性和顯著性,相關性越接近1,他倆越有關系,顯著性越接近0,這種可能性越大。
可以用t-test,用excel就可以做。 先提出一個假設:假設英國啤酒和肥胖率有明顯關系,再提出一個替代假設,假設他倆沒有關系。 然後把數據輸入到excel中,用它的t-test two tail test就可以得出P值,然後在對比P值和相關率0.05,p大於0.05就是第一個假設,p小於0.05就是第二個假設。
相關觀念
為了將統計學應用到科學,工業以及社會問題上,我們由研究母體開始。這可能是一個國家的人民,石頭中的水晶,或者是某家特定工廠所生產的商品。一個母體甚至可能由許多次同樣的觀察程序所組成;由這種資料收集所組成的母體我們稱它叫時間序列。