论文推介 | 医生的职业声望感知与心理健康关系

首先,我们分析了描述性统计数据(均值、标准差),然后使用皮尔逊相关系数分析职业声望感知、寻求帮助自我污名与心理健康变量之间的相关性。随后,使用线性回归模型检验所有自变量与因变量之间的关系。此外,采用结构方程模型(SEM)进行中介分析,评估寻求帮助的自我污名在职业声望感知与心理健康之间的中介作用。模型拟合度通过以下...

李昂然 | 过犹不及?小学阶段父母参与和学生学业表现之间的曲线关系

为确保关键变量与儿童学业表现之间的关联不会因儿童的家庭社会经济和其他背景特征而产生假性关联,我们在分析中加入了一系列控制变量。首先,我们控制了儿童的个人特征,包括性别、种族、年龄、家庭语言使用情况和学习方法。其次,我们控制了父母的年龄、社会经济地位(SES)、家庭结构(亲生父母、其他形式的双亲、单亲和其他家庭...

在DOE实践中,常见的统计假设被违反的情况及处理方法

此外,在实验设计中,可以采用多因素实验设计、响应面方法(RSM)等策略来探索自变量和因变量之间的非线性关系。四、案例分析以某化学实验中的DOE实践为例,该实验旨在研究不同温度和时间条件下某种化学反应的产率。在实验设计中,采用了全因子设计,考虑了温度和时间两个因素,每个因素设置了三个水平。然而,在实验过程中...

【析易科研】教你如何做非线性回归分析

非线性回归分析是一种统计方法,用于建立变量之间的非线性关系。它与线性回归分析的主要区别在于,非线性回归模型中的自变量与因变量之间的关系不是线性的,而是遵循某种非线性函数形式。非线性回归模型可以采用多种形式,例如多项式回归、对数回归、指数回归等。基本概念非线性回归分析用于预测因变量(目标)的值,基于一个...

析易科研——如何构建决策树回归模型?

步骤1:在最左侧的“机器学习”→“非线性回归”→“决策树回归”步骤2:设置操作表单,设置丙氨酸转氨酶(ALT)、天冬氨酸转氨酶(AST)、碱性磷酸酶(ALP)数据列为自变量,设置肝硬化指数数据列为因变量,其它按照平台默认设定(也可根据需要自行设定)步骤3:点击计算按钮,等待5-8秒,平台自动生成分析报告和回归模型。

【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例

线性关系:因变量与自变量之间的关系是线性的(www.e993.com)2024年12月20日。独立性:各自变量之间是相互独立的。正态性:各变量(包括误差项)满足正态性。方差齐性:误差项的方差是恒定的,不随自变量变化。多元线性回归模型的优点简单易用:模型构建直观,易于理解和操作。精度高:在满足假设条件的情况下,模型能够提供准确的预测。

赵燕菁: 中国经济和经济学,亟需一场债务端革命

为了让决策者理解并接受“反常识”的观点,其逻辑框架就必须高度简化——至少要比经济现象本身更简化。这个框架不仅要在“就业”“货币”“增长”等宏观变量之间建立起联动关系,还要尽量排除“技术进步”“经济制度”等微观变量的扰动。只有这样,才能避免由于在不同维度上讨论可能带来的认知混乱。我的办法就是将微观的...

理论融合:逻辑机理与融合模式

在实证研究中,主要是以两个自变量指向同一因变量的形式出现,得出相应的假设或结论,并采取合适的实证方法加以验证。Sparrowe等指出,[17]将不同的自变量与因变量联系起来的理论假设是理论融合的一种重要形式。当采用此种理论融合模式时,首先需要确认单一理论均能为管理活动提供合理有效的解释,且彼此间并不存在交叉重叠...

论文自救指南@问卷调查现状调研,问题如何呈现?

回归分析:回归分析是一种预测方法,用于确定一个或多个自变量与因变量之间的关系。通过回归分析,可以根据一个或多个自变量的值预测因变量的值,并根据预测结果对研究对象进行归类。学生可以根据研究的主题选择合适的归类方式,来探讨数据间的内在逻辑,验证或者揭示某种关系。在论文实证板块有更多的问题欢迎在线咨询,一对一...

年终专访|阎学通:2024年,世界在逆全球化基础上将走向更多对抗

道义现实主义理论长期将领导力作为自变量研究,即其对国际关系的影响。在这本书研究成果的基础上,我们开始把领导力作为因变量研究,即研究不同类型的国际领导力是如何形成的、数字时代的国际领导力是如何形成的、道义在国际领导力中发挥作用的机制是什么以及如何定量衡量国际领导力等问题。