【正文】 。 （ 3）條件參數(shù)（ Condition Index） ? 條件參數(shù)是在計(jì)算特征值時(shí)產(chǎn)生的一個(gè)統(tǒng)計(jì)量，其具體含義尚不大清楚，但己經(jīng)提出一些原則：其數(shù)值越大，說(shuō)明自變量之間的共線性的可能性越大； 有些學(xué)者提議，條件參數(shù) ≥30(10)時(shí)認(rèn)為有共線性存在的可能性，但理論上并沒(méi)有得到證明。 （ 2）方差膨脹因子（ VIF） ? 方差膨脹因于（ VIF）定義為 VIF＝ 1/(l一 Ri2 )，即它是容差的倒數(shù)。它的 值越接近 1，說(shuō)明自變量之間的 共線性程度越大 。當(dāng)共線性為近似時(shí)，一般是將引起共線性的自變量刪除，但需要掌握的原則是：務(wù)必使丟失的信息最少。因此，需要對(duì)回歸方程中的變量進(jìn)行共線性診斷；并且確定它們對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響。 共線性診斷 ? 在回歸方程中，雖然各自變量對(duì)因變量都是有意義的，但 某些自變量彼此相關(guān)，即存在共線性的問(wèn)題。在實(shí)際應(yīng)用中，一般是繪制因變量預(yù)測(cè)值與學(xué)生殘差的散點(diǎn)圖。它使用的統(tǒng)計(jì)量是 t； ? t=偏回歸系數(shù) /偏回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤 （ 3）方差齊性檢驗(yàn) ? 方差齊性是指殘差的分布是常數(shù)，與預(yù)測(cè)變量或因變量無(wú)關(guān)。原理與一元回歸的方程分析原理相同。 它是對(duì)整個(gè)回歸方程的顯著性檢驗(yàn)。以便確定數(shù)學(xué)模型是否有效。 其假設(shè)是總體的回歸方程自變量系數(shù)或常數(shù)項(xiàng)為 0。利用殘差分析，確定回歸方程是否違反了假設(shè)理論。部分相關(guān)系數(shù)小于偏相關(guān)系數(shù)。 ? 部分相關(guān)（ Part Correlation）表示：在排除了其他自變量對(duì) xi的影響后，當(dāng)一個(gè)自變量進(jìn)入回歸方程模型后， 復(fù)相關(guān)系數(shù)的平均增加量 。自變量個(gè)數(shù)越多，與判定系數(shù)的差值越大。 ? ?? ??????)1()1(1)()?(222nikniyyyyA d j u s t e d RK為自變量的個(gè)數(shù)， n為觀測(cè)量數(shù)目。 ? 但是，判定系數(shù)的值隨著進(jìn)入回歸方程的自變量的個(gè)數(shù)（或樣本容量的大小 n）的增加而增大。其值越接近 1表示其線性關(guān)系越強(qiáng)，越接近 0表示線性關(guān)系越差。 （ l） 復(fù)相關(guān)系數(shù) R ? 復(fù)相關(guān)系數(shù)表示因變量 xi 與他的自變量 y之間線性相關(guān)密切程度的指標(biāo)，復(fù)相關(guān)系數(shù)使用字母 R表示。多元回歸分析的模型為： y^=b0+b1x1+b2x2+ +bnxn ? 其中 y^為根據(jù)所有自變量 x計(jì)算出的估計(jì)值 , b0為常數(shù)項(xiàng) , b b2 bn稱為 y對(duì)應(yīng)于 x x2 xn的偏回歸系數(shù)。如果散點(diǎn)呈現(xiàn)出明顯的規(guī)律性則 ,認(rèn)為存在自相關(guān)性或者非線性或者非常數(shù)方差的問(wèn)題。其參數(shù)稱為 DW或 D。 （ 4） Durbin－ Watson檢驗(yàn) ? 回歸模型中的誤差項(xiàng)的獨(dú)立性 。 ? 統(tǒng)計(jì)量 F=回歸均方／殘差均方。 ? ?? ??)()?(222yyyyRii（ 3）方差分析 ? 體現(xiàn)因變量觀測(cè)值與均值之間的差異的偏差平方和 SSt是由兩個(gè)部分組成： ? SSt=SSr＋ SSe ? SSr：回歸平方和，反應(yīng)了自變量 X的重要程度； SSe ：殘差平方和，它反應(yīng)了實(shí)驗(yàn)誤差以及其他意外因素對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。如果 R2=，則說(shuō)明變量 y的變異中有％是由變量 X引起的。 （ 2） R2判定系數(shù) ? 在判定一個(gè)線性回歸直線的擬合度的好壞時(shí)，R2系數(shù)是一個(gè)重要的判定指標(biāo)。 ? 對(duì)截距的檢驗(yàn)，假設(shè)是：總體回歸方程截距a=0。 （ 1）回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn) ? 對(duì)斜率的檢驗(yàn)，假設(shè)是：總體回歸系數(shù)為 0。 一元線性回歸方程的檢驗(yàn) ? 檢驗(yàn)的假設(shè)是總體回歸系數(shù)為 0。 ? 正態(tài)性 ：自變量 x的任何一個(gè)線形組合，因變量 y均服從正態(tài)分布，反映到模型中，實(shí)際上就是要求隨機(jī)誤差項(xiàng) εi服從正態(tài)分布。 一元線性回歸方程的適用條件 ? 線形趨勢(shì) ：自變量與因變量的關(guān)系是線形的。因此求回歸方程y^=a+bx的問(wèn)題，歸根到底就是求 Σ(yy^)2取得最小值時(shí) a和 b的問(wèn)題。即使實(shí)測(cè)值 y與回歸直線 y^之差的平方和 Σ(yy^)2達(dá)到最小。常用的方法是 最小二乘法 。 y^是變量 y的估計(jì)值。 ? 回歸分析是研究一個(gè)自變量或多個(gè)自變量與一個(gè)因變量之間是否存在某種線性關(guān)系或非線性關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。如圓的周長(zhǎng)與半徑的關(guān)系：周長(zhǎng) =2πr。 ? 特征值（因子方差貢獻(xiàn)）： ? a1j2+ a2j2 + a3j2 + a4j2… ? 通常選擇因子數(shù)量的依據(jù)是因子特征值 1 六、回歸分析 ? 變量之間的聯(lián)系 ? 確定型的關(guān)系：指某一個(gè)或某幾個(gè)現(xiàn)象的變動(dòng)必然會(huì)引起另一個(gè)現(xiàn)象確定的變動(dòng)，他們之間的關(guān)系可以使用數(shù)學(xué)函數(shù)式確切地表達(dá)出來(lái)，即 y=f(x)。 ? “ 保真 ” —— 信息丟失應(yīng)該最少。 ? 條件：多個(gè)變量具有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。 ? 因變量：要研究的變量 ? 因子：自變量，即不同條件下因變量的差異。 ? MS組間 /MS組內(nèi)比值構(gòu)成 F分布。 ? 若 MS(mean of squares)組間 /MS組內(nèi)≈1，說(shuō)明樣本均來(lái)自同一總體，即變量在多個(gè)組中沒(méi)有顯著差異。記作SS組間。記作 SS（ sum of squares）組內(nèi)。 ? 客觀性 ? 例： ? 你對(duì) 令人作嘔的人格障礙者 鳳姐是怎么評(píng)價(jià)的？ ? A厚顏無(wú)恥 B沒(méi)有感覺(jué) C非常喜歡 ? 完備性 ? 例：你認(rèn)為科比的長(zhǎng)相是： ? A非常帥 B很帥 ? 便利性 ? 例：您認(rèn)為武漢市民的禮貌程度是： ? 非常禮貌 比較禮貌 一般 比較粗魯 非常粗魯 ? 呼應(yīng)性 —— 信度測(cè)量（半分信度、重測(cè)信度、呼應(yīng)信度） ? 三、問(wèn)卷的實(shí)施 ? 小范圍測(cè)試 ? 大范圍發(fā)放 第七章 實(shí)驗(yàn)法簡(jiǎn)介 ? 一、分類 ? 單一組實(shí)驗(yàn) ? 對(duì)照組實(shí)驗(yàn)（測(cè)試某些特定變量） ? 二、實(shí)驗(yàn)法實(shí)例 ? 例 1：男孩還是女孩？ ? 是一張臉？ ? 例 2：色彩與記憶（對(duì)照組） ? 例 3：可愛(ài)么？ ? 例 4：理性人實(shí)驗(yàn) ? 猜數(shù)字；分錢幣； “ 最后通牒 ” 實(shí)驗(yàn) ? 例 5：風(fēng)險(xiǎn)喜好實(shí)驗(yàn) ? 認(rèn)知失調(diào)實(shí)驗(yàn) 第八章 數(shù)據(jù)處理與分析 ? 一、數(shù)據(jù)錄入及相關(guān)操作 ? 變量名、數(shù)據(jù)類型、寬度、列寬度、標(biāo)簽、值標(biāo)簽、缺失值、度量標(biāo)準(zhǔn) ? 查看變量、轉(zhuǎn)向變量 ? 數(shù)據(jù)添加 ? 縱向：添加個(gè)案 ? 橫向：添加變量 ? 二、數(shù)據(jù)的預(yù)處理 ? 變量排序 ? 變量計(jì)算 ? 數(shù)據(jù)選取 ? 1）條件選取 ? 2）隨即選?。ń?；精確） ? 3）變量選取 ? 三、描述統(tǒng)計(jì)分析 ? 描述統(tǒng)計(jì)常見(jiàn)指標(biāo) ? ? ? ? 偏度：正態(tài) 0； +， 偏； 1明顯不是正態(tài)分布 ? 峰度：標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 0； 0高； 0低 ? 頻率分析 —— 一種全面的描述性統(tǒng)計(jì)分析 ? 交叉表（列聯(lián)表） —— 帶有預(yù)測(cè)性的描述性統(tǒng)計(jì)分析 – 定類： phi系數(shù)、列聯(lián)系數(shù)、 Gramer’s V系數(shù)（ 0， 1） – 定序： K’s Taub系數(shù)、 K’s Tauc系數(shù)、Gamma系數(shù)（ 1， +1） – 定類 定距： Eta系數(shù)（ 0,1） ? 四、推斷性統(tǒng)計(jì)分析 —— 均值比較 ? 若自變量為二分變量： T檢驗(yàn) ? 單一樣本 T檢驗(yàn)：樣本均值與假設(shè)值 ? 獨(dú)立樣本 T檢驗(yàn) ：兩個(gè)獨(dú)立樣本總體的均值 ? 配對(duì)樣本 T檢驗(yàn)：兩個(gè)相關(guān)樣本總體的均值（心理學(xué)中常用：時(shí)序配對(duì)；同質(zhì)配對(duì)） ? P。 t aktiver Networker Gef 252。 hl von Unsicherheit b b b b b Vabe eines klaren Ablaufs Networking betreiben Zuverl 228。 standard deviation of the population is known ) ? step2:set a confidence level(1significance) ? step3:obtain an independent random sample ? step4:construct the confidence interval ??ypr oba bi lit??ypr ob ab ilit? errors ? Type1:H0 is rejected when H0 is right. ? Type2:H0 is not rejected when H0 is incorrect. ? ways to decrease errors ? type1 error: set a smaller alpha. ? type2 error: ? 1. increase alpha ? 2. decrease the standard deviation of the sampling distribution through increasing n. 第五章 變量的測(cè)量 ? 一、變量與變量類別 ： ? Variable: measurement that changes from one observation to the next ? Constant: measurements that stay the same from one observation to the next.