变量指标维度
概念、变量和指标
3. 指标（Indicators）
表示一个概念或变量含义的一组可观察到的事物，称 作这一概念或变量的一组指标。 概念是抽象的，而指标是具体的；概念是人们的主观 印象，而指标则是客观存在的事物。 ü 概念：社会地位 ü 指标：职业、收入、文化程度
3. 指标（Indicators）
客观指标是指反映客观社会现象的指标。它所测量 的现象包括能够被人们直接观察到或感觉到的社会 现象。 主观指标是指反应人们对客观社会现象的主观感受 、愿望、态度、评价等心理状态的指标。
4. 概念、变量和指标之间的关系
变量是概念的具体表述方式，概念必须用变量的形式反 映。 抽象程度低的概念可以直接作为变量。 抽象程度高的概念，需要通过一套指标来进行测量。 如，用“职业、收入和文化程度”来测量“社会地位” ，职业、收入和文化程度对于“社会地位”而言就是指 标，是变量的特殊形式；但是如果职业、收入和文化程 度是单独存在的，它们就是变量而不是指标。
练习
请为下面的概念设计指标： 大学生在校表现
设计要求： 所设计的指标要与特定的研究主题密切相关； 凡是与研究主题有关的指标要尽可能
A
丙
A
乙
A
丁
2. 变量（Variable）
变量就是指具有一个以上取值的概念，或者说，就是包 括一个以上范畴的概念；而那些只有一个固定不变的值 的概念，则叫做常量。 变量是概念，但是概念不一定是变量（变量能够按一个 确定标准进行不同取值）。 变量具有两个重要的性质：
构成变量的各个值必须是穷尽的 职业：工人、农民、军人、其他 构成变量的取值必须是互斥的 职业：工人、车工、磨工
《社会调查与统计分析》
第五章 测量
知识点4 概念、变量和指标
企业管理中的维度、标签、指标概念
企业管理中的维度、标签、指标概念
标签：定义为对象的一种描述方法，成为更容易被理解、被识别的一种分类及描述的组织形式。
指从原数据加工而来，能够直接为业务所用并产生业务价值的数据载体。
指标：指标是说明总体数量特征的概念及其数值的综合，是为达到某一个具体业务目标而定义的描述约定，是一种衡量目标的方法。
主要是针对某个场景而提炼的一些关键评判维度，所有的指标均可用数字来表示。
维度：维度属于事实抽象的实体对象，即可以被其他事实引用的事实属性，都可以认为是维度数据，如：性别、学号、用户、班级、作业、商品等。
特征：可以作为事物特点的象征、标志，可以是标签的一个维度。
字段：是一种物理存储的形态，指标、标签更多是在逻辑层面作为具体的存储方法。
二维表中具体的描述方法，如“还贷能力”这个标签，其信息在表中用一个字段来存储，而该字段的取值是其具体画像的内容。
学术论文中的变量和指标如何选择和定义
学术论文中的变量和指标如何选择和定义在学术研究中，变量和指标的选择与定义是至关重要的环节。
它们不仅决定了研究的方向和深度，还直接影响到研究结果的准确性和可靠性。
对于初次涉足学术研究的人来说，理解和掌握这一环节可能会感到有些困惑，但只要我们逐步剖析，就能清晰地把握其中的关键。
首先，我们要明白什么是变量。
变量，简单来说，就是在研究中可以变化或具有不同取值的因素。
例如，在研究学生的学习成绩时，“学习时间”就是一个变量，因为不同的学生花费在学习上的时间是不同的。
变量又可以分为自变量和因变量。
自变量是研究者主动操纵或改变的变量，它被认为是导致其他变量变化的原因。
还是以学生学习成绩为例，如果我们研究“学习时间”对“学习成绩”的影响，那么“学习时间”就是自变量。
因变量则是随着自变量的变化而变化的变量，在这个例子中，“学习成绩”就是因变量。
那么，如何选择合适的变量呢？这需要我们基于研究问题和研究目的来确定。
比如说，如果我们的研究问题是“社交媒体使用频率对青少年心理健康的影响”，那么“社交媒体使用频率”就是我们要重点关注的自变量，而“青少年心理健康状况”则是因变量。
在选择变量时，要确保其具有相关性和重要性，即变量与研究问题紧密相关，并且能够对研究结果产生显著的影响。
接下来谈谈指标。
指标是用来衡量变量的具体方法或标准。
它将抽象的变量转化为可观察、可测量的数据。
以“学习成绩”这个变量为例，我们可以用“考试分数”“班级排名”等作为衡量它的指标。
指标的选择应该具有有效性、可靠性和可行性。
有效性意味着指标能够准确地反映变量的本质特征。
比如，用“考试分数”来衡量“学习成绩”是比较有效的，因为它直接反映了学生对知识的掌握程度。
可靠性是指在不同的时间和条件下，使用相同的指标进行测量能够得到相对稳定的结果。
例如，如果多次使用“班级排名”来衡量学生的学习成绩，结果应该是相对一致的。
可行性则要求我们选择的指标在实际操作中是能够获取和测量的。
变量效度检验（内容、建构、判别、收敛）_管理学_高等教育_教育专区
变量效度检验（内容、建构、收敛、判别）一、内容效度内容效度（Content validity）是指测量内容的适当性，判断测量内容是否符合目，一般是定性的判定。
如果研究用于测量自变量、因变量以及调节变量的量表均是国内外学者的现有文献中使用过的测量量表，每个测量量表都具有可靠的数量指标，这些测量量表都有可靠的理论来源，具有较好的内容效度。
二、建构效度建构效度反映了测量工具能够正确无误地测出潜在特质的程度，一般采用验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）来检验构建效度。
通常，我们可以用LISREL8.7软件检验外源变量（即自变量）和内源变量（即因变量）的量表建构效度，从而检验变量的CFA的整体模型拟合指数。
拟合指数的指标判定选取绝对拟合、相对拟合和简约拟合等三类指数。
（1）外源变量CFA分析因子载荷的判断：外源变量的各因子载荷（每个维度的语句）分别为均要求满足大于0.50的要求值，且没有大于或接近于1的数。
表5-5外源变量的CFA分析拟合指数拟合指数分析用来判断模型的拟合度，一般通过以下一个指标判断。
其中2/df χ，RMSEA 根据上图可直接观察到。
如果绝对拟合指数、相对拟合指数，简约拟合指数都基本符合所要求的接受值，表明测量模型具有良好的建构效度。
三、收敛效度收敛效度是指量表与同一构念的其他指标相互关联的程度，一般通过CFA 检验。
各指标检验标准：因子载荷（λ）判断测量变量的收敛效度，要求λ值大于0.5，且t 值大于1.97；平均变异萃取量（A VE ）解释潜变量的程度，要求A VE 值大于0.5；组合信度反映每个潜变量中所有测量题项是否一致的解释该潜变量，CR 值要满足大于 0.7，各潜变量的AVE 值都大于0.5，满足以上所有条件，通常认为收敛效度较高。
利用“建构信度的计算”填写各变量值，计算出CR 值和AVE 值。
例如：变量的维度A 有3个语句，则输入观察变量的数目：3；X1,X2,X3分别填入各自的因子载荷值，点击“计算”，就得出平均变异抽取量（A VE ）和组合信度（CR ）的值。
指标和维度先后顺序
指标和维度先后顺序在数据分析和报告中，指标（metrics）和维度（dimensions）是两个重要的概念。
它们在对数据进行解释、分析和报告时起到了关键作用。
然而，指标和维度在处理数据时的先后顺序是有所区别的。
首先，我们需要明确指标和维度的含义。
指标是对数据进行衡量和评估的度量标准。
在数据分析中，指标用来表示和衡量其中一种结果、表现或效果。
指标可以是数值型的，如销售额、利润等；也可以是非数值型的，如用户满意度、市场份额等。
指标可以通过计算、统计或测量得到。
维度是用来描述和分类数据的属性或特征。
维度可以把数据分组，并提供一种更具体和精准的视角。
维度通常是类别型的，如时间、地理位置或产品分类等。
维度可以帮助我们对数据进行更细致和全面的分析。
在处理数据时，通常会先选择合适的维度，然后再计算相应的指标。
这是因为维度提供了数据的上下文和框架，而指标提供了分析数据的工具和方法。
首先，选择合适的维度是数据分析的第一步。
维度可以按照不同的要求进行选择，如时间维度、地理维度或产品维度等。
选择合适的维度可以帮助我们更好地了解数据，找出数据中的模式和规律。
例如，在销售数据分析中，选择时间维度可以帮助我们分析销售额的季节性变化；选择地理维度可以帮助我们分析销售额在不同地区的分布情况。
然后，根据选择的维度，我们可以计算相应的指标。
指标可以基于维度进行聚合和计算。
例如，在销售数据分析中，我们可以计算每个地区的总销售额、平均销售额或销售额的增长率等指标。
这些指标可以帮助我们了解销售的整体情况和趋势。
指标和维度之间的顺序是有一定逻辑的。
通常，我们先选择合适的维度，然后再计算相应的指标。
这是因为维度提供了数据的上下文和框架，而指标提供了分析数据的工具和方法。
选择合适的维度可以帮助我们更好地了解数据，找出数据中的模式和规律；而计算指标可以帮助我们更深入地分析和解读数据。
当然，在实际应用中，指标和维度的选择和计算是相互关联和交叉影响的。
中介变量多维度模型
中介变量多维度模型一、什么是中介变量以下图的因果关系链作为例子， A 对 D 产生影响，但 A 要通过 B 这一变量对 D 产生影响，通常 B 可能是生物标记物， B 和 D 关系紧密，比如血糖和胰岛素的关系。
那么B便是中间变量或者中介变变量。
更多的中介变量介绍，诸位可以阅读本系列上一篇文章：有向无环图（DAG）：回归分析中自变量筛选的指导思想二、案例1：血糖的影响因素分析若研究者对一组研究对象开展队列研究，基线测量胰岛素、基线血糖水平、随访病人是否患有糖尿病，2年后监测其血糖水平。
研究问题：1）若分析基线胰岛素水平与2年后血糖的回归关系，应该可以纳入那几个因素作为自变量？2）若要分析基线血糖状况与2年后血糖的回归关系，可以纳入那几个因素作为自变量？3）若要研究糖尿病与血糖的关系，基线胰岛素、基线血糖是不是中介变量，要不要纳入？自变量筛选第一步：根据上一讲的方法，构建DAG模型本案例的DAG图形其实非常之简单，其主线是单线的因果关系。
首先，胰岛素将导致基线血糖的改变，而基线血糖的改变导致糖尿病发生，而后随访血糖也会可能发生改变，但同时也有可能存在着胰岛素、基线血糖会直接影响到随访血糖的情况。
理论的情况，实际可以通过简单的数据分析予以探明，同时可以分析混杂因素和中介变量的影响。
问题一、首先第一个问题：若分析胰岛素水平与2年后血糖的回归关系，应该可以纳入那几个因素作为自变量？本问题相对棘手，可以看出胰岛素和随访血糖之间可能存在着多线的关系。
不妨先利用SPSS分析做单因素线性回归结果：显然胰岛素与随访血糖存在着线性回归关系，回归系数为b=-0.114，P=0.008，两者是负向关系。
接下来，如果我们采用最常见的不考虑因果的自变量筛选方法（全部纳入、先单后多），把基线血糖和糖尿病放在一起分析。
多因素回归情况下，胰岛素与随访血糖的线性关系不存在着了（b=-0.008，P=0.872）。
多因素回归就是不懂其中各变量因果关系，一股脑放进去分析的结果。
结构方程模型变量维度
结构方程模型变量维度
结构方程模型（SEM）是一种统计分析方法，用于研究多个变量
之间的复杂关系。
在SEM中，变量维度是指构成模型的各个变量所
代表的概念或特征的维度。
这些维度可以是观察到的变量，也可以
是潜在的变量，通过测量多个指标来捕捉。
一般来说，SEM中的变量维度可以分为以下几类：
1. 潜变量维度，潜变量是无法直接观察到的变量，它们代表着
一种抽象的概念或者是背后的潜在特征。
潜变量维度可以是心理学
上的概念，比如自尊、焦虑、抑郁等，也可以是商业研究中的概念，比如品牌忠诚度、消费满意度等。
2. 观察变量维度，观察变量是可以直接观察到的变量，它们用
来衡量潜在变量维度。
观察变量维度可以是问卷调查中的问题项，
实验中的测量指标，或者是从现有数据中提取的指标。
3. 结构维度，结构维度是指变量之间的关系结构，它反映了变
量之间的因果关系或者相关关系。
结构维度可以包括直接效应、间
接效应、交互效应等。
4. 测量模型维度，测量模型维度是指潜变量和观察变量之间的
关系模型，它描述了观察变量如何被用来测量潜变量，以及测量误
差的结构。
在实际研究中，研究者需要根据研究问题和理论基础来构建
SEM模型，包括确定潜变量维度、选择观察变量、建立结构关系等。
通过SEM分析，研究者可以深入探索变量之间的复杂关系，从而更
好地理解研究领域的现象和机制。
因此，对于不同的研究问题，选
择合适的变量维度是构建有效SEM模型的关键一步。
状态变量的维数
状态变量的维数
状态变量的维数通常用于描述系统的状态空间，特别是在控制论、动力学系统和机器学习等领域中经常遇到。
状态变量的维数反映了系统状态的复杂程度和需要考虑的因素数量。
以下是关于状态变量维数的详细介绍：
定义：状态变量是用来描述动态系统状态的变量，它包含了系统在某一时刻的全部或部分信息。
状态变量的维数指的是状态变量的数量。
在动力学系统中的应用：在动力学系统中，状态变量可以描述系统的位置、速度、加速度等状态。
例如，在控制工程中，汽车的状态变量可能包括位置、速度和方向等，飞行器的状态变量可能包括位置、速度、姿态等。
状态空间表示：状态变量可以被组织成状态空间向量，其中每个分量代表一个状态变量。
状态空间模型用于描述系统的动态行为和状态演化规律。
状态变量的维数：状态变量的维数取决于系统的复杂程度和需要考虑的因素数量。
较简单的系统可能只有几个状态变量，而复杂的系统可能具有数十个甚至数百个状态变量。
维数与系统复杂度的关系：通常情况下，系统的维数越高，系统的复杂度越高。
高维度的状态空间可能意味着系统具有更多的自由度和更丰富的动态行为。
维数与计算复杂度的关系：高维度的状态空间可能导致计算和分析的复杂度增加，因为需要处理更多的状态变量和更复杂的状态转移关系。
总之，状态变量的维数是描述动态系统状态空间的重要参数，它
反映了系统的复杂程度和需要考虑的因素数量，对于系统建模、分析和控制具有重要意义。
第三章 课题的操作化
江苏现代化指标体系
江苏现代化指标体系由经济发展指标、社会结构指标、生 活质量指标构成。 经济发展指标有5个：人均DGP、科技进步贡献率、进出 口贸易总额与DGP之比、农业劳动生产率、第三产业增加 值占DGP比重。 社会结构指标2个：产业化水平（非农劳动者占社会劳动 者比重）、城市化水平。 生活质量指标13个：人均纯收入、人均预期寿命、恩格尔 系数、人均居住面积、千人拥有医生人数、万人拥有大专 以上文化程度人数、社会保障覆盖率、失业率、贫富差距 （20%高收入人口与20%低收入人口收入之比）、人口自 然增长率、城市人均拥有道路、“三废”处理率、刑事案 件发案率。
发展质量指标由经济发展质量、集约化程度、社会运行质量、生态化 程度构成。 经济发展质量指标有3个：成本费用利润率、流动资产周转率、总资 产贡献率； 集约化程度指标4个：万元产值能耗、万元产值水耗、万元产值三废 排放当量、全员劳动生产率： 社会运行质量指标7个：人口自然增长率、预期寿命、大专以上受教 育人口比例、失业率、恩格尔系数、千人拥有医生数、人均住房面积； 生态化程度指标5个：废气综合处理率、废水排放达标率、固体废弃 物综合利用率、水资源重复利用率、污染治理投资占GDP比例。 发展公平指标由收入公平度（城乡收入差距）、就业公平度（男女就 业公平度）、教育公平度（男女受教育公平度）构成。
概念变量常量指标1指标2指标3社会阶层收入方面文化方面职业方面周薪月薪年薪文化程度职业作为变量的概念维度指标1列出概念维度2发展测量指标社会阶层收入方面文化方面职业方面月薪年薪文化程度职业作为变量的概念维度指标四概念的操作化1概念
第三章 操作化
一、概念 二、变量 三、指标 四、概念的操作化 五、概念操作化的实例
什么是主成分分析精选全文
可编辑修改精选全文完整版主成分分析（principal component analysis, PCA）如果一组数据含有N个观测样本，每个样本需要检测的变量指标有K个, 如何综合比较各个观测样本的性质优劣或特点？这种情况下，任何选择其中单个变量指标对本进行分析的方法都会失之偏颇，无法反映样本综合特征和特点。
这就需要多变量数据统计分析。
多变量数据统计分析中一个重要方法是主成份分析。
主成分分析就是将上述含有N个观测样本、K个变量指标的数据矩阵转看成一个含有K维空间的数学模型，N个观测样本分布在这个模型中。
从数据分析的本质目的看，数据分析目标总是了解样本之间的差异性或者相似性，为最终的决策提供参考。
因此，对一个矩阵数据来说，在K维空间中，总存在某一个维度的方向，能够最大程度地描述样品的差异性或相似性(图1)。
基于偏最小二乘法原理，可以计算得到这个轴线。
在此基础上，在垂直于第一条轴线的位置找出第二个最重要的轴线方向，独立描述样品第二显著的差异性或相似性；依此类推到n个轴线。
如果有三条轴线，就是三维立体坐标轴。
形象地说，上述每个轴线方向代表的数据含义，就是一个主成份。
X、Y、Z轴就是第1、2、3主成份。
由于人类很难想像超过三维的空间，因此，为了便于直观观测，通常取2个或者3个主成份对应图进行观察。
图（1）PCA得到的是一个在最小二乘意义上拟合数据集的数学模型。
即，主成分上所有观测值的坐标投影方差最大。
从理论上看，主成分分析是一种通过正交变换，将一组包含可能互相相关变量的观测值组成的数据，转换为一组数值上线性不相关变量的数据处理过程。
这些转换后的变量，称为主成分（principal component, PC）。
主成分的数目因此低于或等于原有数据集中观测值的变量数目。
PCA最早的发明人为Karl Pearson，他于1901年发表的论文中以主轴定理（principal axis theorem）衍生结论的形式提出了PCA的雏形，但其独立发展与命名是由Harold Hotelling于1930年前后完成。
变量维度的概念
变量维度的概念变量维度是统计学和数据分析中的一个重要概念。
在数据分析中，我们常常需要处理多个变量之间的关系和特征，而变量维度正是描述和表达这些变量的特征的一种方式。
在本文中，我们将详细介绍变量维度的概念。
首先，我们需要明确变量的定义。
在数学和统计学中，变量是指具有不同取值的一个或多个观测值。
变量可以是任何类型的数据，包括数字、文字、日期等等。
在数据分析中，我们通常将变量分为自变量和因变量两种类型。
自变量是研究者可以控制和操纵的变量，它被用来解释或预测因变量。
而因变量是受自变量影响的变量，它是我们想要研究或观察的现象或结果。
接下来，我们来介绍变量维度的概念。
变量维度是指一个变量可以取值的种类或类别的数量。
它描述了变量的取值范围和变化情况，反映了变量的多样性和复杂性。
一个变量可以有一个或多个维度。
例如，一个性别变量可以有两个维度，即男性和女性；一个血型变量可以有四个维度，即A型、B型、AB型和O型。
在实际数据分析中，变量的维度会因具体的情境和目标而有所不同。
变量维度对数据分析的意义重大。
首先，变量维度可以帮助我们理解和描述数据的特征。
通过观察变量的维度，我们可以了解到变量所包含的信息和差异，并从中识别出关键特征。
例如，对于一个销售数据中的产品类型变量，通过观察变量的维度，我们可以了解到该数据中有哪些不同的产品类型，从而帮助我们区分产品的特征和销售情况。
其次，变量维度可以用于数据分析的分类和分组。
通过将数据按照变量的维度进行分类和分组，我们可以在研究和分析中得到更具体和有针对性的结果。
例如，在调查数据中，我们可以根据被调查对象的年龄将数据分组，然后比较不同年龄组的调查结果，从而发现不同年龄组之间的差异和特点。
此外，变量维度还可以用于数据的可视化和展示。
在数据可视化中，我们常常使用图表和图形来展示数据的特征和结构，而变量的维度可以作为图表的横轴或纵轴。
通过将变量的不同维度在图表中进行展示，我们可以直观地观察到变量的分布和变化趋势。
概念变量与指标1
2.定序测量(Ordinal Measures)
★ 定序测量也称等级测量或顺序测量,他 啊是对测量对象的等级,或顺序的鉴别.他 的取值可以按照某种逻辑顺序,将调查对 象排列出高低或大小,确定其等级及次序.
★ 定序测量不仅能区分事物,而且能反 映社会现象在高低,大小,先后,强弱等顺 序上的差异,它的数学特性比定类测量高 一个层次,也就是说,不仅能区分异同.而 且能确定其大小,可用“.>”或“<”来表 示.
4 . 定比测量(Ratio measures)
★也称比例测量和等比测量,它是对测 量对象之间的比例或比率关系的测量.定 比测量除了具有上述三种层次测量的全部 性质之外,还具有一个绝对的0点----有实 际意义的零点,所以他测量所得到的数据 即能进行加减运算,又能进行乘除运算.一 般用百分比来表示.
2、测量的内容 即客体的特征或属性.
3、法则即测量规则 是把数字或符号分 派给调查对象的统一标准,它是一种索引或 操作方法.测量中较为困难的是确定法则.
4、数字或符号 测量是用数字或符号这 些形式语言从理论上把握客体的过程,那么 我们可以把测量中的一个数字当作一种物 体或事件的特征的代表符号。
二.测量的层次
三、社会现象的测量
1、有主观性 2、不确定性 3、可重复性低
四、测量的层次
变量都应该包含两个要素： 完备性（Exhaustive）
一个变量要对研究产生效用，组成该变 量的属性就应该涵盖所有能观察到的情 况。 互斥性(mutually exclusive) 将观察到的结果纳入某个唯一的属性。
四、测量的层次
建立测量的指标: 利用前人已有的指标 自己探索性研究
6 变量、指标、维度
实验研究中可操作的自变量：指出操作程序
“饥饿”是指剥夺个体进食24小时后个体存在的状态
“挫折”是指通过阻碍一个人达到其渴望的、近在咫 尺的目的而使该个体所发生的一种心理状态。 在本研究的实验中我们设置了三个级别的奖励：20元 10元和5元，并鼓励大家在实验过程中努力表现，表
现越好将越有可能获得高等级的奖励。
抽象定义和操作定义
许昌学院▪教育科学学院 马来祥
强调：方法课的价值
明确研究问题的基本方法和技巧 科学解决研究问题的设计和程序 表达研究结果的方法和基本规则 ……
研究方法课不会直接告诉我们应该研究什么题目，也 不会直接告诉我们一个具体的变量其操作定义是什 么……，它只是做好研究的必要而非充分知识！
一、抽象概念的产生及其测量
抽象概念是对既有具体事例的主观概括
例如：我们把一个人的以下行为称为“偏见” 认为黑人是很肮脏的 认为女人比不上男人 不愿与艾滋病人交往 ……
通过有代表性的指标，抽象概念得以被测量
测验的维度是为了更细致准确的理解抽象概念，而对
其代表性指标进行的归类！
逆反心理的类型
逆反行为的类型
欲开创一个全新的领域或分析定义的冲突，需列举定义 对于一般的研究，无需列举，只需介绍自己认可的定义 对自己认可的定义，无须做过多解释，只需点明其本质
“由传统逻辑来看，真实定义（抽象概念）……是概括事 物的“基本特性”……，然而，对严格的科学研究而言， 所谓“基本特性”实在是过于模糊，以致根本无法使用。 Carl G. Hempel, 1952
操作定义不一定完全科学，但却而具备了基本的科学 特性：概念绝对具体且不会模棱两可！
银行存款 职业情况 家族血统 ……
6变量指标维度
6变量指标维度
变量：变量是指一个特定的属性或指标，它代表一组实物，它不同于其他属性或指标，我们可以利用变量来描述和分析一组数据。
它可以用数字或符号来描述，也可以用字母来表示。
变量在模型中的操作是可以控制的，可以调整这些变量，从而改变输出。
指标：指标是一组与特定概念、过程或状态相关的测量变量，可以用来衡量一个特定的情况或结果。
指标的重点在于比较其中一特定概念或状态的变化，而不是变量本身。
典型的应用是指标可以衡量一组数据的增长或衰减，从而得出一些概念的总体表现。
维度：维度是一组属性，它们可以用来描述或分类一个概念或现象。
例如，经济发展维度可以包括经济增长、贫富差距和财富分配，以便更好地理解经济发展的不同方面。
每个属性都可以通过收集数据和统计分析准确地度量，维度本身不是一个可测量的变量，而是一组变量的组合。
指标 维度 大全
指标维度大全
指标和维度是在不同领域和上下文中用于衡量和描述某种特定属性、状态或量的工具。
以下是一些可能的指标和维度，不同领域可能有不同的指标和维度：
社会经济领域：
- 经济指标：GDP增长率、通货膨胀率、失业率、贸易顺差等。
- 社会指标：教育水平、医疗保健覆盖率、贫困率、预期寿命等。
- 环境指标：碳排放量、空气质量指数、水资源利用率、生物多样性指数等。
绩效评估领域：
- 业绩指标：销售额、市场份额、客户满意度、利润率等。
- 生产指标：生产效率、工作效能、产品质量指标、及时交付率等。
- 团队指标：团队合作度、员工满意度、领导力评估等。
健康医疗领域：
- 健康指标：血压、血糖水平、心率、体重指数等。
- 医疗指标：诊断准确率、手术成功率、康复时间、医疗资源利用率等。
教育领域：
- 学术指标：学生成绩、毕业率、学科排名、教学效果评估等。
- 教学指标：教学质量评估、师生比、课程覆盖率、学习资源丰富度等。
可持续发展领域：
- 能源指标：可再生能源比例、能源消耗效率、能源碳排放等。
- 资源指标：水资源消耗率、废物回收利用率、土地利用效率等。
这些指标和维度可能根据不同领域和具体情况有所不同。
在实际应用中，选择合适的指标和维度对于准确评估和有效管理非常重要。
netcdf 标准变量
NetCDF（网络通用数据格式）是一种存储和分享科学数据的文件格式，常用于气象学、气候学、海洋学等领域。
在NetCDF文件中，数据以变量的形式存储。
以下是NetCDF标准变量的一些示例：1. 维度变量（Dimension variable）：这些变量定义了NetCDF文件中的维度。
例如，"time"维度变量可能用于时间序列数据，"lat"和"lon"维度变量可能用于二维空间数据。
2. 坐标变量（Coordinate variable）：这些变量用于表示维度变量的坐标。
例如，"time"维度变量的坐标变量可能包含时间戳，"lat"和"lon"维度变量的坐标变量可能包含经度和纬度。
3. 标量变量（Scalar variable）：这些变量包含单一值，例如温度、压力或高度。
4. 字符串变量（String variable）：这些变量包含字符串数据，例如气象站的名字或观测者的注释。
5. 复合变量（Compound variable）：这些变量允许将多个不同的数据类型组合在一起，例如将经度和纬度组合成一个二维坐标系统。
6. 枚举类型变量（Enumerated type variable）：这些变量允许定义一组相关的枚举值，例如天气状况的代码。
7. 结构体变量（Structure variable）：这些变量允许将不同类型的数据组合在一起，例如将温度、压力和高度组合成一个三维空间的观测数据。
8. 引用变量（Reference variable）：这些变量允许引用其他NetCDF文件中的变量或数据集。
9. 组变量（Group variable）：这些变量允许将相关的数据组织成逻辑组，例如将一组观测数据组织成一个观测报告。
以上是NetCDF标准变量的示例，具体使用哪种类型的变量取决于数据的性质和需求。
变量选择效果评价指标
变量选择效果评价指标
1.R方（R2）：R方是回归分析用来评估模型拟合程度的一个统计量，它的取值范围在0-1之间。
R方越接近1，说明变量对因变量的解释程度
越高，模型效果越好。
2.均方根误差（RMSE）：RMSE是用来评估预测值与实际值之间的误
差大小的指标，它越小代表模型预测效果越好。
3.平均绝对误差（MAE）：MAE是用来评估模型预测值与实际值之间
误差的绝对值大小的指标，与RMSE类似，但它不考虑误差的平方。
4.准确率：准确率是用来评估分类模型的分类能力的指标，它的计算
方法是正确分类的样本数占总样本数的比例。
准确率越高，代表模型分类
效果越好。
5.召回率：召回率是用来评估分类模型的敏感性或查全率的指标，它
的计算方法是正样本中被正确识别的样本数占正样本总数的比例。
召回率
越高，代表分类模型对正样本的识别能力越强。
6. F1-score：F1-score综合了精确率和召回率的指标，它的计算方
法是精确率和召回率的调和平均值。
F1-score越高，代表分类模型的综
合能力越强。
OLAP的基本概念
OLAP的基本概念（1）变量（度量）变量是数据度量的指标，是数据的实际意义，即描述数据“是什么”。
像上面示例中的人数。
（2）维度维度是描述与业务主题相关的一组属性，单个属性或属性集合可以构成一个维。
如上面示例中的学历、民族、性别等都是维度。
（3）维的层次一个维往往可以具有多个层次，例如时间维度分为年、季度、月和日等层次，地区维可以是国家、地区、省、市等层次。
这里的层次表示数据细化程度，对应概念分层。
后面介绍的上钻操作就是由低层概念映射到高层概念。
概念分层可除根据概念的全序和偏序关系确定外，还可以通过对数据进行离散化和分组实现。
（4）维的成员若维是多层次的，则不同的层次的取值构成一个维成员。
部分维层次同样可以构成维成员，例如“某年某季度”、“某季某月”等都可以是时间维的成员。
（5）多维数组多维数组用维和度量的组合表示。
一个多维数组可以表示为（维1，维2，……，维n，变量），例如（部门，职系、民族、性别，人数）组成一个多维数组。
（6）数据单元（单元格）多维数组的取值。
当多维数组中每个维都有确定的取值时，就唯一确定一个变量的值。
数据单元可以表示为（维1成员，维2成员，……，维N成员，变量的值），例如（人事教育部，技能，回族，男，1人）表示一个数据单元，表示人事教育部职系是技能的回族男性有1人。
（7）事实事实是不同维度在某一取值下的度量，例如上述人事教育部职系是技能的回族男性有1人就表示在部门、职系、民族、性别四个维度上企业人数的事实度量，并且在为人数事实中包含部门维度人事教育部这一个维度层次，如果将人数事实的所有维度考虑在内，就构成有关人数的多维分析立方体。
cvx中 变量默认维度
cvx中变量默认维度标题：CVX中变量默认维度的深入解析导语：在CVX（凸优化建模工具）中，变量默认维度是一个十分重要且常被忽视的概念。
本文将一步一步回答关于CVX中变量默认维度的各种问题，并深入解析其对优化问题建模和求解的影响。
第一步：什么是CVX？CVX是一个Matlab库，旨在帮助用户轻松地求解凸优化问题。
它提供了一套简洁的语言和界面，使用户能够直观地表达和处理优化问题，并利用优化器进行求解。
CVX的特点之一是其内建的自动求解器，它能够自动选择和调整不同的求解算法，以便快速而准确地解决各种优化问题。
第二步：什么是变量默认维度？在CVX建模过程中，我们需要指定问题中的变量。
这些变量可以是标量（一个值），矢量（一维数组）或矩阵（二维数组）。
对于矢量和矩阵变量，CVX使用变量默认维度来确定它们的维度信息。
变量默认维度定义了一个未指定大小的占位符，以便在建模中指定实际维度。
第三步：如何指定变量默认维度？在CVX中，我们使用函数`variable`来指定变量默认维度。
函数`variable`接受两个参数：变量的行大小和列大小。
如果某个维度的大小未知（即不确定），可以将其设为`[]`。
例如，要指定一个未知行数，但列数为3的矩阵变量`X`，可以使用以下代码：n = 3; 列数X = variable([], n);这样，`X`就会被声明为一个未知行数但已知列数为3的矩阵。
第四步：变量默认维度对建模的影响是什么？变量默认维度在CVX建模中起到了至关重要的作用。
它允许我们在建模过程中使用未知维度的变量，并在求解过程中根据实际问题进行维度的自动推导。
例如，考虑以下凸优化问题：cvx_beginvariable dvariable X(3, [])minimize( norm(X, 'fro') )subject toX*d == [1; 2; 3]cvx_end在这个问题中，我们想要求解一个最小化矩阵`X`的F范数的问题，并且希望约束`X*d`等于一个已知矢量。
指标维度、公式、口径、描述
指标维度、公式、口径、描述
x
指标维度、公式、口径、描述
一、指标维度
指标维度是指标的定义，分析和衡量中使用的指标，它们描述特定的管理活动，指出要评价的方面，以及可能影响绩效的因素。
指标维度包括：业务指标，质量指标，客户满意指标，财务指标，人力资源指标，业绩指标，流程指标，以及其他指标等。
二、公式
公式是一种精确表达某种数量关系的数学表达式，用于衡量某一指标的表现情况。
公式的种类很多，常见的有：总体衡量指标（TQM），比例指标，市场比率，成本指标，时间指标，服务指标等。
三、口径
口径是指指标范围和定义的总体规范，用于指定计量指标的范围、维度、准备工作、定义等。
口径规范的编制非常重要，是确定指标可靠性和准确性的基础，可以有效的防止由于指标不一致等原因引发的指标争议。
四、描述
描述是指标维度和公式的描述，用来描述指标的定义、来源、含义等。
描述旨在提供清晰的参考依据，帮助理解指标的全貌，以及指标与其他衡量指标之间的关系。
描述还有助于更好地掌握指标的操作过程，从而实现更高效的管理和运营。
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“由传统逻辑来看，真实定义（抽象概念）……是概括事 物的“基本特性”……，然而，对严格的科学研究而言， 所谓“基本特性”实在是过于模糊，以致根本无法使用。 Carl G. Hempel, 1952
如下阐述能加深我们对于“幸福”和“绝望”的理 解
“幸福”就是需要的满足 如猫吃鱼,狗吃肉,奥特曼打小怪兽 “绝望”就是丧失了希望。 如在饭馆吃饭点了两菜，吃第一个：“世上还有比 这更难吃的吗？”吃第二个：“靠 还真有!"
“大学表现”的测量指标 专业课成绩好 公共课成绩好 积极参加活动…… 大学表现=学习成绩均分*0.8+综合测评*0.2
连续变量的操作定义（1）：阐明指标、测量方法 “合适”在本研究中指石凳的利用率高（此处只选择了 一个指标，排除了舒适性等指标），即固定的某段时间 之内使用人次多（此处只选择了一种测量方法即观察， 也确定了观察的具体内容，即观察使用人次而非使用时 间）
操作定义的表达方法
分类变量的操作定义 概念的衡量指标 指标的测量方法 结果的分类标准
社会经济地位经常通过收入和受教育程度来衡量，个
体收入和受教育程度越高，意味着社会经济地位越高。
[衡量指标：这一句写在综述中抽象定义之后]
采用访谈的方法通过两个问题来确定被试的收入和受 教育程度。问题一：过去12个月里，您家庭的总收入 有多少？问题二：您的最高学历是什么？（测量方法） 家庭总收入在4万元以下的定义为较低收入，4万元以 上的定义为较高收入；学历为本科以下的定义为较低 学历，本科以上的定义为较高学历。高收入高学历者 为高地位；高收入低学历者为较高地位；低收入高学 历者为较低地位；低收入低学历者为低地位（解释方法） [测量方法和分类标准：这两句写在研究方法部分]
“操作化是一件说比做要容易的事情。向他人解释
实验研究中可操作的自变量：指出操作程序
“饥饿”是指剥夺个体进食24小时后个体存在的状态
“挫折”是指通过阻碍一个人达到其渴望的、近在咫 尺的目的而使该个体所发生的一种心理状态。 在本研究的实验中我们设置了三个级别的奖励：20元 10元和5元，并鼓励大家在实验过程中努力表现，表
现越好将越有可能获得高等级的奖励。
在实验过程中我们通过让被试完成不同难度的试题设 置一些障碍。高挫折情境中的被试将完成我们设置的
高难度题目，所以其得到20元奖励的可能性就越小。
低挫折情境中的被试将完成我们设置的低难度题目， 其很容易获得最高的20元奖励。
抽象定义和操作定义相结合，让人明白你研究的变量 究竟是什么，具体指什么，以及各变量如何测量！
例如：我们把一个人的以下行为称为“偏见” 认为黑人是很肮脏的 认为女人比不上男人 不愿与艾滋病人交往 ……
通过有代表性的指标，抽象概念得以被测量
测验的维度是为了更细致准确的理解抽象概念，而对
其代表性指标Leabharlann 行的归类！ 测验的项目就是这些与大家的经验都一致的抽象概念 测量指标，体现在问卷、行为检核表和访谈提纲中：
本研究中自我价值感将在个体参与群体活动后作为一 种带有情境性的自尊来测量，使用改编后的罗森伯格 自尊量表（Rosenberg, 1965）。 量表改编的原则就是在问卷的每个项目前都加入“在 活动中”这样的语句，以使对自尊的测量具有情境性。 如原量表中的项目“我认为自己很不错”，改编后成 为“我认为自己在活动中表现得很不错”。 [这两句写在研究方法的测量工具介绍部分]
连续变量的操作定义（3）：
阐明变量包含的类别，并作简要解释
亲社会倾向是指个体通常在何种情况下做出亲社会行为。 Carlo经过对前人研究的梳理，提出了六种广为认可的亲 社会倾向类型，分别是（1）利他倾向：出于减轻他人痛 苦的目的而做出亲社会行为；（2）依从倾向：在他人的 请求下做出亲社会行为；（3）情绪倾向：在自己情绪被 唤起的情境中做出亲社会行为；（4）公开倾向：在公共 场合或有人看到的情况下做出亲社会行为；（5）匿名倾 向：在受助者不知道帮助者是谁的情况下做出亲社会行为； （6）紧急倾向：在紧急事件发生时做出亲社会行为。
操作定义不一定完全科学，但却而具备了基本的科学 特性：概念绝对具体且不会模棱两可！
银行存款 职业情况 家族血统 ……
做到“科学”的“以偏概全”，前提是在追求“偏” 之前，先把“全”解释清楚。无数的“偏”就构成 了“全”。
在我们力所能及的范围内，我们应该追求对抽象定义 最有代表性的测量指标，而非草率的将定义操作化！
二、抽象概念和操作概念的表述
某同学对逆反心理的概念界定
逆反心理的本质
各个角度的定义 逆反心理的特点
如同大陆、台湾、西方的定义，也完全务必要介绍
各种逆反心理的分类方法，如同人格研究中介绍埃森克、卡特尔、大五等，完全无必要
逆反心理的类型
逆反行为的类型
欲开创一个全新的领域或分析定义的冲突，需列举定义 对于一般的研究，无需列举，只需介绍自己认可的定义 对自己认可的定义，无须做过多解释，只需点明其本质
强调：方法课的价值
明确研究问题的基本方法和技巧 科学解决研究问题的设计和程序 表达研究结果的方法和基本规则 ……
研究方法课不会直接告诉我们应该研究什么题目，也 不会直接告诉我们一个具体的变量其操作定义是什 么……，它只是做好研究的必要而非充分知识！
一、抽象概念的产生及其测量
抽象概念是对既有具体事例的主观概括
连续变量的操作定义（2）：
认真阅读问卷 ，并从中归纳变量得分高低的表现
自我价值感是对自我存在价值的感受，是个人在社会 生活中认知和评价客体自我对主体自我和社会主体 （群体或他人）的作用时所产生的自我情感体验 群体活动中的自我价值感是指个体对自己在活动中的 能力、重要性和良好自我形象的意识与体验，自我价 值感高的个体认为自己是有能力的、对他人以及活动 任务的完成都是重要的，别人对自己有着良好的评价