定序变量(为什么众数用m0表示)

定序变量，为什么众数用m0表示？

统计上把这种在一组数据中出现次数最多的变量值叫做众数。用Mo表示。它主要用于定类（品质标志）数据的集中趋势，当然也适用于作为定序（品质标志）数据以及定距和定比（数量标志）数据集中趋势的测度值。

该如何着手分析呢？

在设计时就需要考虑到统计方便，才能便于统计分析。

从问卷设计思路出发，常见的研究目的有影响关系研究、现状政策类研究等。

影响关系类研究最为常见，研究影响关系时，通常会先画出模型结构框架，一个框架表述整体研究结构思路情况，研究框架为核心。

这类分析思路倾重于关系，并且是影响关系的研究。比如各种因素对员工薪酬满意度的影响关系研究，员工离职倾向影响关系研究，消费者重复购买意愿影响关系研究等。此类分析思路框架大部分题项应该为量表题，小量题项为非量表题。

具体研究内容上：

1. 首先对收集数据进行基本的频数分析，比如统计性别，年龄，学历的分布情况如何等。

2. 如果研究中涉及样本的特征情况，比如基本行为，或者认知态度相关性，也可使用频数分析进行汇总，进一步了解清楚样本特征情况。

3. 影响关系研究时，问卷中通常会涉及非常多的量表题，如果量表题具体应该分成多少个维度，并不完全确定，此时可使用因子分析进行浓缩，得出几个维度（因子），并且找到维度与题项的对应关系情况。（ 备注：一个维度由多个标题项表示，想将多个标题项概括成一个整体，此时需要使用SPSSAU中“生成变量”的“平均值”功能即可）

4. 数据的可靠性，是否有信度，是最基础的，一般放在样本基本特征背景情况之后，原因在于首先得知道是一群什么样的样本人群在回答问题。同时信度仅针对量表类数据进行研究，无法针对比如性别，年龄之类的背景信息项进行分析。

5. 除开数据可信，还需要研究量表题项具有可靠性。先有数据可靠，再分析有效，这是常见的结构，效度分析和信度分析也可互换位置。

6. 数据可靠，并且研究量表有效之后，接着需要对具体维度（量表题项等）进行描述分析，研究样本人群对于量表项的基本态度情况。

7. 完成量表题项，各维度的描述性分析之后，再使用相关分析去研究关系情况，为回归分析作准备。

8. 在数据有着相关的前提之下，再研究回归影响关系才具有意义。因而回归分析需要放在相关分析之后。并且通常情况下需要使用回归分析去验证假设。

9. 有可能还需要对比不同人群，比如性别，年龄等不同群体，他们对于量表题项的态度差异情况，因而一般可使用方差分析，或者T检验等进行分析。如果说想研究不同背景人群（比如性别，年龄）对于样本行为上的差异性，建议可使用交叉卡方分析等，同时如果涉及多选题的交叉分析等，也对应选择需要的方法即可。

现状政策类研究

现状政策类研究非常普遍，分析思路倾重于现状及基本态度，和差异对比研究，了解群体的基本认知，态度，观点意见或者行为等。通常情况下现状政策类研究更多是非量表题项，此类研究框架的核心在于“分组”。第一件事情为“分组”；比如有30个题，那此此30个题项可以分别归纳为几个方面呢？比如基本背景，认知，态度，行为，原因等五个方面。第二件事情是将“分组”分别作为一个部分进行分析。第三件事情是分组题项与分组题项之间进行交叉。社会学类、媒体等相关专业会使用此分析框架进行相关研究，以及企业问卷研究较适用于此类分析思路框架。

具体研究内容上：

1. 首先对收集数据进行基本的频数分析，比如统计性别，年龄，学历的分布情况如何等

2. 分别针对“分组”进行分析，每个“分组”作为一个部分进行分析。

3. 差异关系研究：比如基本背景分别与“认知”，“态度”，“行为”，“原因”上的差异性（通常是使用交叉分析，当然涉及多选题时，应该选择对应多选题应该使用的交叉方法）

4. 如果说希望研究影响关系，比如研究“认知”(X)，“态度” (X)分别对于“行为” (Y)的影响关系，此时可考虑使用二元logit回归分析。

方差分析表中的各值怎么计算？

P值的计算公式：

=2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时；

=1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时；

=Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时；

其中，Φ(z0)要查表得到。

z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）)

最后，当P值小于某个显著参数的时候我们就可以否定假设。反之，则不能否定假设。

实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。

扩展资料：

如测量误差造成的差异或个体间的差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。

总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。

组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。

另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。

当控制变量为定序变量时，趋势检验能够分析随着控制变量水平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的，是呈现线性变化趋势，还是呈二次、三次等多项式变化。通过趋势检验，能够帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观测变量总体作用的程度。

定序变量用什么图分析？

条形统计图

就是说条形统计图可以直观地表示出数据之间的大小关系，最符合定序变量的特点。

如果说再准确点直接用大于号小于号比较就行了，定序变量不太需要统计图吧。

列联分析及方差分析目的与要求？

你首先要知道在统计中的检验是为了什么 那就是我们要根据样本中的现象,通过各种检验方法来检验在总体中是否存在和样本中一样或相反的现象.所以所有的检验方法目的都是一样的 对于不同的检验方法适合与不同的环境.T检验一般用于小样本检验,卡方检验一般用于定类或定序变量的检验,用于列联分析比较多. 方差分析通常用于定距或定比变量的分析.