第6章 因素分析
第六章多重比较、第二节单因素方差分析
第六章,第三、四次课 多重比较和第二节单因素方差分析在试验中所考虑的因素只有一个时,称为单因素实验。
单因素方差分析是最简单的一种,它适用于只研究一个试验因素的资料,目的在于正确判断该试验因素各处理的相对效果(各水平的优劣).组内观测次数相等的方差分析:是指在k 组处理中,每一处理皆含有n 个观测值,其方差分析方法前面已做介绍,这里以方差分析表的形式给出有关计算公式:组内观测次数相等的方差分析例:测定东北、内蒙古、河北、安徽、贵州5个地区黄鼬冬季针毛的长度,每个地区随机抽取4个样本,测定的结果如表,试比较各地区黄鼬针毛长度s e 2k(n-1) SS e 误差或处理内nk-1SS T总和s t2 k-1 SS t处理间 F 均方 自由度 平方和 变异来源 F = s t 2 s e21)分解平方和和自由度=186.7-173.71=12.99作方差分析F 测验 查F 值表,得F0.05 (4,15) =3.06, F0.01 (4,15) =4.89,故F >F0.01 ,P < 0.01,说明5个地区黄鼬冬季针毛长度差异极显著。
不同地区黄鼬冬季针毛长度方差分析表为了确定各个地区之间的差异是否显著,需要进行多重比较。
这里用最小显著差数法(LSD )进行检验。
查t 值表,当dfe =15时,t0.05 =2.131,t0.01 =2.947,于是有:LSD0.05 = 2.131 ×0.658 =1.402 LSD0.01 = 2.947 ×0.658 =1.939本例中各组内观测数相等,而且组内方差均为0.866,故任何两组的比较均可用LSD0.05 及LSD0.01。
在进行LSD0.05 及LSD0.01比较时各组间差数 > LSD0.01,说明两地间差异极显著,标以不同的大写字母;LSD0.01 >各组间差数>LSD0.05 ,说明两地间差异显著,标以不同的小写字母;51.14071455.53022=⨯==nk T C 7.18651.1407121.142582=-=-=∑C x SS T C T n SS i t -=∑2171.17351.14071)4.916.1094.126(41222=-+++⨯= t T e SS SS SS -=43.43471.1732===tt t df SS s 866.01599.122===e e e df SS s 15.50866.043.4322===e t s s F平均数多重比较表结果表明,东北与其它地区,内蒙古与安徽、贵州,河北与贵州黄鼬冬季针毛长度差异均达到极显著水平,安徽与贵州差异达到显著水平,而内蒙古与河北、河北与安徽差异不显著。
第六章 第四节 指数体系及因素分析
第四节指数体系及因素分析前面介绍了指数编制的一般方法。
而在实际应用中,不仅要确定单个指数的计算方法,更重要的是确定由若干个指数组成的指数休系,以便对社会经济现象的变化做更深入的分析。
一、指数体系的概念与作用(一)指数体系的概念指数体系是指经济上具有一定联系而且数量上具有对等关系的三个或三个以上的指数所构成的一个整体。
例如,商品销售额指数=商品价格指数X商品销售指数总成本指数=单位成本指数X生产量指数上述两个指数体系都包含三个指数,可以看出,指数体系要能具有类似上述的数量对等关系,至少要由三个指数构成。
指数体系中各个指数间数量对等关系的依据是现象间客观存在的经济联系,这种经济联系表现为指标间的数量对等关系。
上述两个指数体系依据的是如—下两组指标间的关系:商品销售额=商品销售量X单位商品价格产品总产值=产品生产量X单位产品价格我们把上述两个等式中等号左边的现象或指标称为对象或对象指标;把等号右边具有成绩关系的多种现象或指标称为因素或因素指标,与之相对应的指数则分别被称为对象指数和因素指数。
构成指数体系应满足对象指数等于各因素指数的连乘积的要求,指数体系也正是利用指数间的这种数暈对等关系来反映现象的总变动与各因素变动的关系。
(二)指教体系的作用指数体系在指数方法论中占有重要的地位,其基本作用表现在对现象进行因素分折方面,即从数量方面研究观象的综合变动中受各个因素的影响情况。
另外,指数体系还可以用于指数之间的推算。
例如,在由三个指数组成的指数体系中,只要已知其中的任意亮个指数,便可依据指数休系,推算出未知的第三个指数。
二、因素分析(一)因素分析的意义利用指数体系从数量方面分析现象总动态中各个因素变动影响的方法称为因素分析。
社会经济现象是普遍联系并相互作用的,一种现象的变动往往会引起其他一些现象的变动,而它本身的变动,却可能又是另一些现象变动的结果。
因素分析就是要从数量上分析被研究对象的总变动中,分别受各因素影响的方向、程度及绝对数量。
统计学原理第六章 统计指数_OK
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其他权数形式的综合指数的编制
在指数编制理论的发展和实践过程中,除了拉斯贝尔和派许 提出了以基期和报告期为权数以外,还有不少统计学家曾提出 或采用过其他形式的权数计算总指数的综合形式。
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(1) 采用平均权数。即在研究数量指标指数时,其同度量 因素质量指标以拉式和派式指数分析法中的基期和报告期 的质量指标的简单算数平均数为权数;而在研究质量指标指 数时,其同度量因素数量指标也以拉式和派式指数分析法中 的基期和报告期的数量指标的简单算术平均数为权数。
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(1) 采用基期权数。即把同度量因素固定在基期,以基期的 数量指标作为权数。则销售单价的综合指数公式为:
这个指数公式是由德国经济学家拉斯贝尔(Laspeyres)在 1864年提出的,简称拉氏指数公式。从以上公式可以看出:p1q0 为基期的销售量(数量指标)按报告期销售单价(质量指标)计算 所得的销售额,分母∑p0q0是基期的销售额。
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指数分析法在实际工作中有着极其重要的作用
1) 综合反映复杂的社会经济现象总体的变动方向和程度 2) 分析和测定现象的各个构成因素对现象发展变动的影响程度和
绝对效果 3) 研究事物在长时间内的变动趋势
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6.1.3 统计指数的种类
由于划分的标准不同,统计指数有很多种类: 按照研究对象的范围不同,可分为个体指数和总指数
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从上表可知,可以编制三个总指数,即销售量总指数、价格 总指数和销售额总指数。
在分析该商店三种商品的销售额变动时,只要把报告期的 销售额与基期销售额直接进行对比。
第6章 公司因素分析
9650
9567.64 2665.52 23687.26
投资现金流出
投资现金流量净额
28568.89
-10064.45
21664.56
-12096.92
4226.68
-1561.16
利润表主要分两大部分: 前一部分是反映公司在某一会计期间所取得的 利润大小及其构成情况。 第二部分是反映利润分配情况以及留存于公司 可供营运使用的未分配利润的结余情况。
(三) 现金流量表 P98
现金流量表提供公司一定会计期间内现金和现金等价物流入和流出的信息。
现金流量表项目
经营现金流入 经营现金流出 经营现金流量净额
(一)管理人员的素质及能力分析 分析管理人员的品质、性格、学识、能力、体质等因素。管理人员的素质 是决定企业能否取得成功的重要因素。 (二)公司管理风格和经营理念分析 公司的管理风格和经营理念有稳健型和创新型两种。稳健型公司在管理模 式和经营理念上以稳健原则为核心,一般不轻易改变已经形成的模式;创新型公 司在管理模式和经营理念上以创新为核心,经营活动中开拓创新能力较强。通过 对公司管理能力和经营理念分析,可预测公司的未来发展能力和判断公司的发展 战略。 (三)公司业务人员素质和创新能力分析
8221.93
7640.39 99153.15 8017.1 7551.77 125053.11 978.94 23.41
7516.15 100319.78 20257.15 11361.51 139601.13 964.99 23.41
8981.72 91822.98 20535.02 14477.59 141205.84 953.18 23.41
应收利息 其他应收款 其他流动资产 流动资产合计 可供出售金融资产 固定资产 在建工程 无形资产 3804.28 11197.21 328104 3258 39394.81 111.93 8249.1 5671.36 9729.68 283828.67 3258 39970.89 110.43 8135.64
第六章 因子分析
例如,在企业形象或品牌形象的研究中,消费者可
以通过一个有 24 个指标构成的评价体系,评价百货商 场的24个方面的优劣。 但消费者主要关心的是三个方面,即商店的环境、商 店的服务和商品的价格。因子分析方法可以通过24个 变量,找出反映商店环境、商店服务水平和商品价格 的三个潜在的因子,对商店进行综合评价。而这三个 公共因子可以表示为:
2 Var (ε) diag ( 12 , 2 , 2 , p )
E ( F1 p ) E ( F2 p ) 0 E ( Fp p )
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二、因子分析模型的性质
1、原始变量X的协方差矩阵的分解 X - μ = AF + ε
Var ( X - μ) = AVar (F) A + Var (ε)
F* F
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E (F* ) 0 E (ε ) 0
*
Var (F* ) I
2 Var (ε* ) diag ( 12 , 2 , 2 , p )
cov(F , ε ) E (F ε ) 0
* * * *
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设T为一个p×p的正交矩阵,令A*=AT,
3、因子载荷不是惟一的
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降维与不等于单纯的减少指标 19头牛,老大1/2,老二1/4,老三1/5 如何分? 牛皮公路与数据简化
例
假定某地固定资产投资率 x1 ,通货膨胀率 x2 ,失
业率 x3 ,相关系数矩阵为
1/ 5 1/ 5 1 1/ 5 1 2 / 5 1 1/ 5 2 / 5
1 0.24 1 0.34 0.24 1 0.02 0.17 0.02 181
因子载荷矩阵可以看出,除第一因子在所有的变量在公共因子 上有较大的正载荷,可以称为一般运动因子。其他的3个因子不太 容易解释。似乎是跑和投掷的能力对比,似乎是长跑耐力和短跑速 19 度的对比。于是考虑旋转因子,得下表
第六章 析因实验
在初步试验中,检验尺度应放宽,则可取大一些,如0.1 等。 在严格分析、进一步确认时, 值可取小一些,如取 0 . 01 等。
第二节 单因素析因实验
单因素析因实验 —
在一项实验中,其它因素维持不变, 只改变一个因 素的水平, 考察这一个因素对实验结果影响是否显 著。
Excel 2003 加载宏 工具--数据分析--方差分析—单因素方差分析 Excel 2007 加载宏 数据-- 数据分析,点击数据分析
Excel在分析工具中直接给出了“方差分析宏来 实现单因素、多因素(有交互作用、无交互作用) 方差分析。 具体操作步骤为: [数据分析],选择[方差分析:单因素方差分析]
这里介绍原理
1、总变差的平方和分解
如果各组观测值数目均为n,分解为
i=I,2…,p。表示i因素不同水平平均 值相对于总平均值的波动。波动越大, 平方和越大,说明该因素水平变化时 引起的结果变化大,即对结果影响大。 组内变差 xit 组间变差
用F 检验判断是否显著。 F 分布表,见附录 V - 1 ,p202
F(n1,n2)> Fα(n1,n2) n1 = fa n2 = fe
置信水平与显著性水平的关系
置信水平和置信度是一样的,变量落在置信区间 的可能性,“置信水平”就是相信变量在设定的 置信区间的程度,是个0~1的数,用1-α表示。 显著性水平α:变量落在置信区间以外的可能性, “显著”就是与设想的置信区间不一样,用α表 示。 显著性水平与置信水平的和为1。
置信度越高,显著性水平越低,代表假设的可靠 性越高,越好。
二、 总结F 检验步骤 1 .由观测值 计算各种方差: 按( 6 - 9 )式算出观测值的 F 值。
单因素方差分析计算 Q 值可采用简化公 式表 6 - 3 。
因素分析法(共10篇)
因素分析法(共10篇)因素分析法(一): 因素分析法的具体步骤是什么呢因素分析法包括以下四个步骤:1、确定分析对象,利用比较分析法将分析对象与选择的标准进行比较,确定差异数.2、确定分析对象的影响因素.3、确定分析对象与影响因素之间的数量关系,建立函数关系式.4、按一定的顺序依次代入各影响因素,确定各因素对分析对象的影响程度. 希望这个可以帮到你哦.因素分析法(二): 因素分析法因素分析法又叫连环替代法,是指数法原理在经济分析中的应用和发展.它根据指数法的原理,在分析多种因素影响的事物变动时,为了观察某一因素变动的影响而将其他因素固定下来,如此逐项分析,逐项替代,故称因素分析法或连环替代法.【因素分析法】因素分析法(三): 因素分析法如何排列各因素的先后顺序这个如果是考题的话,出题人肯定会告诉你优先替代哪个因素,因为替代的顺序不同会使得各个因素对总体的影响差异不同,如果他没告诉你,那你就只能根据财务管理书(或者是你所学的教材)上的例题的替代顺序来做因素分析法(四): 关于因素分析法假设 D=A*B*C,如何用因素分析法分别计算A,B,C对D的影响谢谢!例如,某一个财务指标及有关因素的关系由如下式子构成:实际指标:Po=Ao×Bo×Co;标准指标:Ps=As×Bs×Cs;实际与标准的总差异为Po-Ps,P G这一总差异同时受到A、B、C三个因素的影响,它们各自的影响程度可分别由以下式子计算求得:A因素变动的影响:(Ao-As)×Bs×Cs;B因素变动的影响;Ao×(Bo-Bs)×Cs;C因素变动的影响:Ao×Bo×(Co-Cs).最后,可以将以上三大因素各自的影响数相加就应该等于总差异Po-Ps.简单来说就是保持两个不变,其中一个换成实际数,看与标准数的差距因素分析法(五): 经济增长率两因素分析法公式弄不明白两因素分析法中经济增长率=工作小时数的增加率+每小时产出的增加率如果开始工作小时数是10,每小时产出是20,后来各增加10%,按公式经济增长率为20%,实际上【10(1+10%)*20(1+10%)-10*20】/10*20=21%,【因素分析法】你的这个算法:【10(1+10%)*20(1+10%)-10*20】/10*20=21%,是最正确的.实际上,这个公式:两因素分析法中经济增长率=工作小时数的增加率+每小时产出的增加率是不应该写等号的.应该学约等号.因为这个计算公式,是根据泰勒一阶展开式计算的约等式.这是为什么两者计算方法有差异.如果追求精度的话,你的第一种算法是最正确的.但如果只是初略的估测一个大概值,或者增长率都在10%以下的话,两因素分析法也可以用.因素分析法(六): 简述常见的经济活动分析方法写作经济活动分析报告,要运用多种分析方法,其中常见的方法有以下几种:(一)对比分析法把两个以上具有相同条件的可比因素进行对比分析,因此说明和反映两个事物之间的联系和差别,并分析原因,提出改进措施.量的对比,一般用绝对数(倍数)和相对数(百分数、千分数)来表示事物之间的差异程度.运用比较法从以下几个方面进行:1.比计划以本期实际指标与计划指标相比,从而说明计划的执行情况,确定分析的主要问题:计划是可行还是待修订,计划完成与否的原因,实际与计划的差距及造成差距的因素,通过比计划,可以更好地为完成计划创造条件,为计划的修订提供依据.2.纵向比较以本期实际指标与上期或上年同期完成数相比较,与本单位的历史最高水平比,用以反映企业经济活动的发展变化趋势.3.横向比较以本期实际指标与同行业(或外国)的先进水平相比,从而进—步找到差距,发现问题,制订措施.(二)因素分析法通过对各种数字资料进行比较分析,以找到差距,揭露矛盾,就需要进一步运用因素分析法去研究形成差异和产生矛盾的原因.产生的原因有各种因素,在错综复杂的因素中找出最本质、最关键的东西来说明本期经济活动特点的方法,则是因素分析法.如:A=B×C,分别分析B、C的变化对A的影响.(三)动态分析法用发展的眼光来研究现象的变化及其趋势,从而把握经济活动的过程及其规律.如通过历年费用的最高、最低水平和平均水平来分析研究,就能找到影响费用水平的各种因素和主客观原因.因素分析法(七): 要素分析法、段意合并法、摘录句段法、题目扩展法是什么概括文章的主要内容的方法:一:段意合并法.段落大意概括了一段的主要内容.把每段大意综合起来,加以概括,就是整篇文章的主要内容.这是最常用的方法.用这种方法要注意两点:1、各段大意之间,有的要加上一些过渡词语,以便读起来通顺贯.2、要区分重点段落和非重点段落,做到有详有略,有的甚至可以舍去.如《黄继光》一课,可分为四段,段意分别是:(1)黄继光所在营接到新的战斗任务;(2)黄继光向指导员请战;(3)黄继光顽强战斗,壮烈牺牲;(4)黄继光所在营攻占了五九七·九高地.根据段意归纳为:在抗美援朝战争时,中国人民志愿军战士黄继光在上甘岭战役中,顽强战斗,壮烈牺牲.二:要素串连(分析)法.写人记事的文章,一般有时间、地点、人物、事件(包括起因、经过、结果)等基本要素.把这几个基本要素弄清了,用词语串连起来,就是文章的主要内容.如《董存瑞舍身炸暗堡》一文的四要素:时间是1948年5月25日,地点是隆化中学附近,人物是董存瑞,事件是董存瑞舍身炸毁暗堡.概括这四要素可得出主要内容:1948年5月25日,在解放隆化的战斗中,董存瑞在紧急关头毅然舍身炸毁了前进途中的暗堡.三:题目扩展法.有的文章的题目能高度概括了文章的内容,对它稍加扩展充实,就得到了文章的主要内容.如《飞夺沪定桥》一课的标题适当补充一下:本文写的是红军在二万五千里长征途中,克服重重困难,夺取泸定桥的经过.这就是课文的主要内容.四:摘录句段(语句)法.有的文章中的总起、过渡句、重点段落概括了全文的大意.阅读时可直接引用或稍加整理,便可抓住主要内容.如《养花》一文,可根据结尾段来概括它的大意:课文主要写养花有喜有忧,有笑有泪,有花有果,有香有色.既须劳动,又长见识.五:取主舍次法.对写了几件事的文章,先分清事件的主次,然后根据主要的来概括它的主要内容.如《落花生》写了种花生、收花生和尝花生几件事.从文章看,“种花生”和“收花生”写得简略,是次要的;“尝花生”写得详细,是主要的.根据课文主次可以这样概括文章的主要内容:“我”一家人过花生收获节的情形.因素分析法(八): 如何运用SWOT分析法SWOT分析法又称为态势分析法,它是由旧金山大学的管理学教授于20世纪80年代初提出来的,是一种能够较客观而准确地分析和研究一个单位现实情况的方法. SWOT四个英文字母分别代表:优势:Strength 劣势:Weakness 机会:Opportunity 威胁:Threat 从整体上看,SWOT可以分为两部分:第一部分为SW,主要用来分析内部条件:第二部分为OT,主要用来分析外部条件.利用这种方法可以从中找出对自己有利的、值得发扬的因素,以及对自己不利的、要避开的东西,发现存在的问题,找出解决办法,并明确以后的发展方向. 根据这个分析,可以将问题按轻重缓急分类,明确哪些是目前急需解决的问题.哪些是可以稍微拖后一点的事情,哪些属于战略目标上的障碍,哪些属于战术上的问题,并将这些研究对象列举出来,依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加以分析,从中得出一系列相应的结论,而结论通常带有一定的决策性,有利于领导者和管理者作出较正确的决策和规划. SWOT分析法常常被用于制定集团发展战略和分析竞争对手情况,在战略分析中,它是最常用的方法之一.进行SWOT分析时,主要有以下几个方面的内容. 1.分析环境因素运用各种调查研究方法,分析公司所处的各种环境因素,即外部环境因素和内部能力因素.外部环境因素包括机会因素和威胁因素,它们是外部环境对公司的发展直接有影响的有利和不利因素,属于客观因素.内部环境因素包括优势因素和弱点因素,它们是公司在其发展中自身存在的积极和消极因素,属主观因素,在调查分析这些因素时,不仅要考虑到历史与现状,而且更要考虑未来发展趋势. 2.构造SWOT矩阵将调查得出的各种因素根据轻重缓急或影响程度等排序方式,构造SWOT矩阵.在此过程中,将那些对公司发展有直接的、重要的、大量的、迫切的、久远的影响因素优先排列出来,而将那些间接的、次要的、少许的、不急的、短暂的影响因素排列在后面. 3.制定行动计划在完成环境因素分析和SWOT矩阵的构造后,便可以制定出相应的行动计划.制定计划的基本思路是:发挥优势因素,克服弱点因素,利用机会因素,化解威胁因素;考虑过去,立足当前,着眼未来.运用系统分析的综合分析方法,将排列与考虑的各种环境因素相互匹配起来加以组合,得出一系列公司未来发展的可选择对策. L公司成立于1979年,只用了10年的时间就发展成美国最大的运动鞋生产商之一因素分析法(九): 筹资数量预测的因素分析法应用,例题,某企业上年度资本实际平均额为2023万元其中不合理平均额为200万元,预计本年度销售增长5%,资本周转速度加快2%.则预测年度资本需要量为:(2023-200)*(1+5%)*(1-2%)=1852.2万元为什么要(1-2%)既然资本周转速度加快就要+2%啊,如此才能体现资本需要量的增加,是在搞不懂,其它条件一定的情况下,资本周转速度越快,需要的资本金相对就越少,反之越大.所以周转速度加快2%是要减的.因素分析法(十): 统计学中两个因数的分析两个因素无非就是看他们之间有什么相关关系咯,要么是正相关,要么是负相关,要么无关,用相关因素分析方法,看看他们之间的相关系数怎么样.因素分析法案例关键因素分析法。
因素分析(结合例子)PPT课件
第四步:点击“Rotation”按钮打开选择因子载荷矩阵的旋转 方法。一般使用最多的是正交旋转(选中Varimax)或斜交旋转 方法(选中Promax),其中斜交旋转速度快,所以大样本时多选 此方法。同时可选中“Rotated solution”和 “Loading plot(s)”, 以输出旋转后因子旋转矩阵、载荷散点图。
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练习题
1. 有研究者对江苏省中小学教师的心理健康状况进行了较 大样本的调查研究,涉及到五百多调查对象。在这一调查 中,包括有专门调查其心理健康水平的90个项目,请你对 这90个项目进行因子分析,看主要包括的内容有哪些?
KMO( Kaiser-Meyer-Olkin )检验 KMO检验是依据变量间的简单相关与偏相关的比较。其计
算公式为所有原变量简单相关系数的平方和除以简单相关系数 平方和加偏相关系数平方和。即:
与反像相关检验的本质一样,如原变量间相互作用较大,变 量间的偏相关系数就会相对较小,简单相关系数则相对较大。从 上面的公式看出,KMO值就大,适合于因子分析,反之则KMO 值较小而不适合于做因子分析。Kaiser提供的判断标准是:
该检验首先假设变量相关矩阵为单位阵(对角线为1、非对 角线为0),然后检验实际相关矩阵与此差异性。如果差异性显 著,则拒绝单位阵假设 ,即认为原变量间的相关性显著 ,适合 于作因子分析,否则不能作因子分析。
第6章 因素分析
6.3 因素旋转 --解释因素
因素的初始解达到了简化数据的目的,但往往很难解 释因素的意义,因为大多数因素都和很多变量相关。
因素旋转的目的是通过改变坐标轴的位置,重新分配 各个因素所解释的方差的比例,是因素结构更简单,便于 解释。转轴过程中不改变模型对数据的拟合程度,也不改 变每个变量的公因子方差(共同度)。
aik vik k
(4)每个主成分所解 差释 等的 于方 所有变量 成在 分该
负荷的平方和 k ,即 ai2k
i
5、因素个数的确定
(1)特征值法
取特征值大于等于1的主成分作为初始解,放弃特征值小 于1的主成分。
Total Variance Explained
Initial EigEexntvraalcuteison Sums of Squared Loa
2、主成分的几何意义 3、主成分的求解
设R为p个观测变量的相关矩阵,非奇异的。由于R是实 对称矩阵,通过求解可得到R的p个非零特征值,从大到小 排列为: 1>2>…>p>0,对应的一组正交的单位特征向量 为V1,V2,…,Vp.
Vi=(v1i,v2i,…,vpi)‘, 则V=(V1,V2,…,Vp)为正交 阵。满足VV’=V’V=I, 令Q=diag(1,2,…,p),
6.1 因素分析的原理
因素分析的基本思想是根据相关性大小把变 量分组,使得同组内的变量相关性较高,但不同组的 变量相关较低.每组变量代表一个基本结构,这个基 本结构称为公共因子(公因子或因素)。对于所研 究的问题就可试图用最少个数的不可观测的公因 子的线性组合与特殊因子之和来描述原来观测的 每一个变量。
A18
A16
A19
.313
教育科学研究方法第六章课后练习参考答案
《教育科学研究方法》第六章课后练习参考答案第六章观察法与测验法一、名词解释:1、参与性观察------是指参与到被观察者的生活和活动中去,在活动中有意识地观察。
2、非参与性观察------指不介入被观察者的生活和活动,而是冷静旁观。
3、有结构性观察------是指对于观察的内容、程序、记录方法都进行了比较细致的设计和考虑,观察时基本上按照设计的步骤进行,对观察的记录结果也适于进行定量化的处理。
4、无结构性观察------是指在事先没有严格的设计,比较灵活、机动,能够抓住观察过程中发现的现象而不必受设计的框框的限制,但是难以进行定量化处理。
5、时间取样------是指选取某一段时间作为观察记录的对象。
6、事件取样------是指选取某一类事情作为观察的对象。
7、观察策略------广义的观察策略是指在运用观察法的整个过程中所使用的方法和要求,狭义的观察策略是指在实施观察的过程中所使用的方法和要求。
8、观察法------是研究者凭借自身的感觉器官和其他辅助工具,在教育活动的自然状态下,对研究对象进行的有目的、有计划的考察与研究的方法。
9、测验------是一种系统化了的程序,在这个程序里,受测者对编制得较好的一组刺激作出反应,施测者可藉此引起对受测者所测的特质进行数量的描述。
10、难度------指测验的难易程度。
11、区分度------又称鉴别度,是指每一题目所测量的心理特性的区分程度。
12、常模------是解释分数的依据,是一个标准测验量表所必须的。
13、信度------即测验的可靠性,亦指测验结果的一致性或稳定性。
14、再测信度------同一测验前后两次施测于同一组被试,根据受测者前后两次测验分数计算所得相关系数为再测信度。
15、复本信度------如果测验有两个或两个以上的复本,先后对一组被试施测两个复本测验,这样可得到两个分数,两个分数的相关系数,称为复本信度。
16、分半信度------当题目数相当多,又奇偶题同质,在没有复本的情形下欲考察测验的信度,通常是将受测者的分数按题目的单双数分成两半计分,然后选用恰当的方法计算相关系数,称为分半信度。
第六章 重量法和沉淀滴定2 五影响沉淀纯净的因素
2.无定形沉淀 Amorphous precipitation
特点:溶解度小,颗粒小,难以过滤洗涤; 结构疏松,表面积大,易吸附杂质 条件: a.浓溶液——降低水化程度,使沉淀颗粒结构紧密 b.热溶液——促进沉淀微粒凝聚,减小杂质吸附 c.搅拌下较快加入沉淀剂——加快沉淀聚集速度 d.不需要陈化——趁热过滤、洗涤,防止杂质包裹 e.适当加入电解质——防止胶溶
22
Ca2+
+ (NH4)2C2O4
中性
弱碱性 H+ 酸效应 900C 水解
CaC2O4↓ 细小沉淀
Ca2+ + (NH4)2C2O4
CaC2O4↓
酸效应增大 s
CO(NH2)2 + H2O H2C2O4
CO2↑+ 2NH3↑
NH3均匀分布,pH值 ↑
HC2O4 – + H+
HC2O4–
Ca2+ + C2O42-
6-12
例:草酸盐的沉淀分离
长 时 间 C a, M g C a C O C a C O M g C O 2 4 2 4 2 4 2 + 2 + 2 2 长 时 间 放 置 , C a C O 表 面 吸 附 C O [ C O 2 4 2 4 2 4] 2 + 2 当 [ M g] [ C O K M g C O 逐 渐 沉 积 2 4] s p ( M g C O ) 2 4 2 4
吸附共沉淀:晶体表面离子电荷不完全等衡。
形成第一吸附层和第二吸附层(双电层), 与沉淀一起沉降。 表面吸附是有选择性的,与被吸附物质的溶 解度、被吸附离子的变形性及吸附后形成物的离 解能力有关。
内部控制与风险管理(第3版)第6章——风险分析
为由叫停。
元的违规贷款。汇源果汁向北 去做优化升级,产品包装基本
然而,为了促成这次交易, 京汇源饮料食品集团有限公司 没有大的改变和创新。与此同
汇源果汁付出了巨大的代价。 提供了42.75亿元短期贷款,而 时,营销方式也没有创新,现
公司原有销售渠道大幅缩减, 此公司是汇源果汁控股股东兼 在年轻人看电视越来越少,新
3.市场风险
至少收集与本企业相关的以下重要信息: (1)产品或服务的价格及供需变化; (2)能源、原材料、配件等物资供应的充足性、稳定性和价 格变化; (3)主要客户、主要供应商的信用情况; (4)税收政策和利率、汇率、股票价格指数的变化; (5)潜在竞争者、竞争者及其主要产品、替代品情况。
市场风险分析 (1)产品市场风险
2.风险分析策划的时机
• 风险分析策划的时间范围应与企业相关战略和目标的时间范围相一致。一 般,时间范围越大,风险发生的可能性就越大,风险分析的要求就越高。
3.风险分析所需的相关信息及来源
• 客观依据、主观判断、管理人员的主观判断与外部客观数据分析相结合; • 当利用过去的事项对未来进行预测时,应该保持谨慎态度。
6.2.4
综合分析实施
6.2.5
撰写风险分析报告
6.2.6
建立风险分析数据库
6.2.1 分析策划
案例8-22 P298 欧比特子公司前 高管私刻公章签合同
1.风险分析参与人员的结构与技能要求
• 注意参与人员的适当性,风险管理目标和被分析的风险范围不同,参与风 险分析过程的力度也不同,对参与人员的专业技能要求也不同。
内部控制与风险管理
第6章 风险分析
学习目标
6.1 风险分析的内容
CONTENTS
6第六章 单因素方差分析
32
单因素方差分析的步骤
单因素方差分析
33
①建立原假设“H0:各组平均数相等” ②构造统计量“F=组间均方/组内均方” 在计算组间均方时,使用自由度为(a-1),计算组内均 方时,使用自由度为a(n-1)。 ③F满足第一自由度为(a-1),第二自由度为a(n-1) 的F分布。查表。 ④推断:若F值大于0.05临界值,则拒绝原假设,认为各
方差分析也主要是由 Fisher推导出来的,也叫F 检验。
6
方差分析优缺点
优:可以一次检验多组样本,避免 了t检验一次只能比较两组的缺陷。 缺:只能反映出各组样本中存在着
差异,但具体是哪一组样本存在差异,
无法进行判定。
方差分析的基本原理7差分析的意义其目的是推断两组或多组 资料的总体均数是否相同,检 验两个或多个样本均数的差异 是否有统计学意义。
72.1
70.0 69.1 71.0
68.2
69.8 68.3 67.5
株高
46
47
Test of Homogeneity of Variances 株高( cm) Levene Statis tic 1.362 df1 4
ANOVA 株 高 ( cm) Sum of Squares 131.740 15.580 147.320 df 4 20 24 Mean Square 32.935 .779 F 42.279 Sig. .000
单因素方差分析
41
a
SSe SST SSA 147.32 131.74 15.58
单因素方差分析
42
3. 将以上结果列成方差分析表
变差来源
品系间 误 差 总 和
单因素方差分析
第6章 安全疏散设计-新规范
•安全疏散设计是建筑防火设计的一项重要内容,应根
据建筑物的使用性质、容纳人数、面积大小及人们在
火灾时的生理和心理状态特点,合理地设置安全疏散
2设020/施4/6 ,为人员的安全疏散提供有利条件。
7
2、安全疏散与安全疏散设计
• 安全疏散的概念
–是指建筑中的人员通过专门的设施和路线, 安全的撤离着火的建筑。
•安全疏散设计 安全疏散设计是指根据建筑的特性
设定的火灾条件,针对灾害及疏散形式 的预测,采取一系列防火措施保证人员 具有足够的安全度。
2020/4/6
8
3、安全疏散与安全疏散设计
• 安全、火焰热、 恐慌及其他因火灾造成的各种危险中的安全, 也就是在建筑设计中采取主动的与被动的消 防安全措施,以保证建筑中的所有人员在危 险来临之前疏散至安全地点。
2)根据实际情况确定“假定起火点”
(1)最不利疏散点(2)发生火灾概率最大
3)对每个“假定起火点”分别提出起火后避难者的避难 路线。
4)分析避难人员在每条疏散路线上的流动情况。
(1)计算最后一名避难者沿疏散路线上的流动情况。
(2)计算沿途是否会发生滞留现象
(3)当有滞留现象发生时要计算滞留地点的滞留人 数、滞留时间及其人流变化情况
2020/4/6
19
1、允许疏散时间
• 需要的安全疏散时间(RSET)
– 建筑物发生火灾时,人员疏散到安全区域(绝 对安全区域和相对安全区域)所需的时间。
– RSET,即英文Required Safe Egress Time第一个字母的缩写。含义为需要的安全
疏散时间。
– RSET=Tdet + Tresponse + Ttravel –安全疏散设计就是要保证: RSET< ASET
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cov(xi , f j ) var(xi ) var(fj )
cov(xi , f j )
a ij
aij是xi与fj的相关系数。反映了第i个变量对第j个因素fj的相 对重要性,表示变量xi与因素fj间的密切程度。
2、变量的共同度(Communality)
变量的共同度指观测变量的方差中由公因子(因 素)决定的比例,也叫公因子方差。
-
-
-
-因素负荷矩阵,
x
x1, x 2 ,...,x p ' ,
a p1 a p2 a pm
F f1, f 2 ,...,fm ' , fi 称为公因子(commonfactors); 1, 2 ,..., p ', i称为特殊因子(Unique factor).
.354
A3
.731
-.419
A1
.730
-.391
A8
.727
A10
.726
.355
-.332
A2
.682
-.397
A20
.653
.544
A11
.637
.505
A5
.635
-.413
A7
.598
A22
.567
A17
.567
.426
A9
.547
.378
A19
.527
.397
A13
.527
.509
A14
按照因素被抽取的顺序画出特征值随因素个数变化的 散点图。根据图的形状来判断因素的个数。曲线变平 开始的前一点认为是抽取的最大因素个数。
Scree Plot
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
Eigenvalue
1.0
.5
0.0
1
2
3
4
5
Component Number
6、主成分分析法的应用
(1)降低所研究的数据空间的维度; (2)可通过因子负荷的结构,弄清x变量间的某些关系; (3)多维数据的一种图形表示方法。 (4)有主成分法构造回归模型。把各主成分作为新的自 变量代替原来自变量x做回归分析; (5)用主成分分析筛选回归变量。
6.3 因素旋转 --解释因素
因素的初始解达到了简化数据的目的,但往往很难解 释因素的意义,因为大多数因素都和很多变量相关。
因素旋转的目的是通过改变坐标轴的位置,重新分配 各个因素所解释的方差的比例,是因素结构更简单,便于 解释。转轴过程中不改变模型对数据的拟合程度,也不改 变每个变量的公因子方差(共同度)。
几种公因子法:
1、主轴因子法(Principal axis factoring) 用公因子方差代替相关矩阵主对角线上的元素1,通过该 矩阵,类似主成分法求因子解。 2、最小二乘法(Least squares) 通过使因素模型计算出的相关系数AA‘和观测到的相关系 数R之间的离差平方和达到最小来求因子解。 3、最大似然法(Maximum likelihood) 假设样本来自多元正态总体,通过构造样本的似然函数, 其中因子负荷为未知参数,使似然函数达到最大,求得 因子解。
.300
A13
.691
A10
.336
.669
A21
.758
A20
.737
A22
.428
.441
A18
.715
A16
.623
A19
.313
.557
A9
A17
.437
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
6.1.4 判断一组观测数据是否适合做因 素分析
1、反映象相关矩阵(Anti-image correlation matrix) 它的元素等于负的偏相关系数, 其绝对值应该很小时,适合做 因素分析。 2、巴特利特球形检验(Bartlett test of sphericity) 零假设为相关矩阵是单位矩阵。拒绝零假设时,适合做因素 分析。 3、KMO测度 KMO:0.9以上,非常适合;0.8以上,较适合;0.7,一般; 0.6,较不适合;0.5以下,很不适合做因素分析。
( 3 ) 变量xi与主成分fk之间的相关系数,即因子负荷为:
a ik vik k
(4)每个主成分所解释的方差等于所有变量在该主成分上
负荷的平方和,即k
a
2 ik
i
5、因素个数的确定
(1)特征值法
取特征值大于等于1的主成分作为初始解,放弃特征值小 于1的主成分。
Total Variance Explained
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative %
3.250
65.006
65.006
1.220
24.396
89.401
(2)碎石图检验法
4、因子抽取法(Alpha factoring)
5、映象分析法(Image analysis)
6.2.3 不同的因子求解法对结果的影响
当变量个数p不大时,主成分法和公因子法的结果会 有差异,当p较大时两者的差异不大。最大似然法比其他 解的精度明显提高。
决定选用哪种方法,需要考虑两点:1、进行因素分 析的目的;2、对变量方差的了解程度。如果目的是简化 数据,以最少的因素最大程度地解释原始数据的方差,或 者知道特殊因素和误差带来的方差很小,则适合用主成分 法。如果是确定数据的结构,且要易于解释,但不了解变 量方差的情况,则适合用公因子法。
6.1.1因素分析模型
设有n个样品,每个样品各测p个变量。为了对变量进行比较,要将每个变量进行标准化处理,使标准化 的变量的均值为0,方差为1,因此总方差为p。新变量还用x表示,标准化后的因素用f表示,那么, 因素分析模型的一般形式为:
x1 a11f1 a12f 2 a1mf m 1
6.2求因素负荷矩阵A的初始 解-----因素抽取
6.2.1 主成分(Principal components)分析法
1、主成分分析法的原理
通过数学变换的方法,将一组(p个)相关的变量转 化成另一组不相关的变量,这些新的变量按照方差依次 递减的顺序排列。
在数学变换中,保持变量的总方差不变,使第一个 变量具有最大的方差,称为第一主成分,第二个变量的 方差次大,并且与第一个变量不相关,成为第二主成分, 依次类推,p个变量就有p个主成分。这些主成分之间互 不相关。
6.1 因素分析的原理
因素分析的基本思想是根据相关性大小把变 量分组,使得同组内的变量相关性较高,但不同组的 变量相关较低.每组变量代表一个基本结构,这个基 本结构称为公共因子(公因子或因素)。对于所研 究的问题就可试图用最少个数的不可观测的公因 子的线性组合与特殊因子之和来描述原来观测的 每一个变量。
因素fj 对数据的解释能力,可以用该因素所解释的总方 差来衡量。等于因素负荷矩阵A中第j列的各元素的平方 和。
p
g
2 j
a12j
a22 j
a
2 pj
ai2j
i 1
m
所有因素的总贡献为
g
2 j
,
j1
m
g
2 j
m个因素的解释量为 j1
p
6.1.3 因素分析的步骤
1、计算观测变量的相关矩阵,并判断是否适合做因素 分析; 2、抽取因素。确定因素个数和求解的方法; 3、因素旋转。目的是通过坐标变换使得因素解的含义 更容易解释; 4、计算因素分数。
.545
.607
A15
.455
.561
-.332
A4
.501
-.556
A18
.375
.469
A21
.516
.599
A16
.366
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 5 components extracted.
5
-.390 -.467 .413 .455
a. Rotation converged in 8 iterations.
5 .305
.387
.755 .667
6.3.1 正交旋转方法(Orthogonal rotation)
2、主成分的几何意义 3、主成分的求解
设R为p个观测变量的相关矩阵,非奇异的。由于R是实 对称矩阵,通过求解可得到R的p个非零特征值,从大到小 排列为: 1>2>…>p>0,对应的一组正交的单位特征向量 为V1,V2,…,Vp.
Vi=(v1i,v2i,…,vpi)‘, 则V=(V1,V2,…,Vp)为正交 阵。满足VV’=V’V=I, 令Q=diag(1,2,…,p),
6.2.2 公因子分析法
因素分析模型:x=Af+ V(x)=V(Af+)=E[(Af+)(Af+)’]=AV(f)A’+V(), 即 =AA’+D, 因为x是标准化的变量,所以=R, R= AA’+D 主成分分析法从解释变量的方差出发,假设变量的方差能完全 被主成分解释。而公因子法从解释变量之间的相关系数出发, 假设观测变量之间的相关能完全被公因子解释,变量的方差不 一定能完全被公因子解释。公因子模型求解时,只考虑公因子 方差。