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目前分類:Excel與統計軟體 (36)

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筆者曾於另文中介紹一個企業損益表儀表版的範例,適合財務部門,進行財務績效管理。為了讓讀者可以嘗試自行製作,這裏介紹該儀表版重點表格(下圖紅框處)的製作方法。

 

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這是一個企業損益表儀表版的範例,從整個畫面來看,最大的一塊是中間一個密密麻麻數字,佔了一半面積的表格。對一般人來說,可能看了頭皮發麻,但對財務或會計人員來說,這表格可是一個百寶箱。因為這是一個可大可小,可任意切換時空,變換軌道的超級損益表

首先,右上角有二組方塊按鈕。第一個,選擇比較指標(Select the comparison metric),有當年預算(vs Budget)與去年收支(vs Last Year)二個選項;第二個,選擇財務年度(Select a financial year),從2014FY14)到2017FY17)四個選項。

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google表單是很多人拿來製作線上問卷的最佳工具之一,功能齊全又方便。如果你仔細察看下載的回應資料檔,第1欄通常叫作「時間戳記」,記錄每一份問卷提送時間,它的內容包括年月日及時間,是最標準的日期+時間格式。

當你想要統計每天或每週的回應數趨勢,或者想看週一至週日,那一天回收情形較好,「時間戳記」就可以派上用場。

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Power BI資料視覺化系列5中,介紹了資料表(Tables)的功能,這裏進一步介紹矩陣(Matrixes)。

矩陣與資料表最大的不同,打個比喻:資料表類似原始資料表,每一直欄為一個屬性(或變項),橫列數即為資料筆數,它其實像是原始資料的呈現視窗。而矩陣則類似交叉表,它是某二變項的交叉,細格中呈現的是個數或平均數。

以下圖為例,這是一個展覽活動的遊客資料。左邊為資料表,展示每每個人前來的次數及交通工具,這時你看到的是每一筆原始資料;右邊則是矩陣,它是頻率與交通工具的交叉表,表中的數字是人數,這時你可以看到坐火車前來的225人中,有123人是第1次來。

 

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資料視覺化原始目的是把成千上萬筆的資料,彙整、計算後呈現在一張圖中,讓我們可以快速看出大小或趨勢關係,獲得資料結果。但是如果我們也想讓使用者同時深入每一筆資料中,細看個案情形,那我們就需要用到矩陣和資料表功能(Tables and matrixes)。

下面是資料表(Tables)的示意圖,我們可以從資料表中細看每一製造商的每一種產品營收,最下方會顯示總和。它有幾個特點:

1.     您可以按一下資料行的標題,切換為遞增或遞減順序,來手動排序每個資料行。è因此可以快速的找到較低或較高的資料

2.     如果資料行的寬度不足以顯示所有內容,請按一下並左右拖曳標題將它展開è讓畫面完整呈現,尤其是在投影簡報或多人討論時,特別有用

3.    如果筆數太多,資料表可以從右方的捲軸,來展示視窗外資料。

 

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(2018)3月上旬參加數位時代所舉辦的「PowerBI圖像式資料分析」,雖然只有短短一天的課程,但對於在資料視覺化領域鑽研一段時間的人來說,仍可以有相當大的幫助。

話說微軟因應大數據分析需求,從Excel 2010開始,逐步增加各種增益集,像Power PivotPower ViewPower QueryPower Map等四大天王,給予使用者自助式商業智慧功能。到了Excel 2016,這些功能變為內建,使用更為方便(後二者更名為「新查詢」、「3D地圖」)

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              當我們要看二個連續變項的相關度(例如照護品質與健康人數),最常用的視覺效果是散佈圖。就像下圖點出XY軸二變數的位置,如果散佈點往右上的話,那是正相關,代表照護品質愈好,健康人數愈多;反之,右下是負相關。此外,如果加上圈圈大小,還可以表示第3連續變項,例如圈圈愈大,所得愈高。而且顏色也可以變化,同一顏色代表同一區域等。所以說散佈圖可以表達的資訊其實也可以很豐富。

 

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16.接下來介紹「概化線性」的操作方式,點選分析→混合模式→概化線性。

17.先設定「資料結構」。

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本篇文章將介紹關於SPSS在三階層HLM的操作應用,筆者曾於過去寫過SPSS在二階層HLM的應用文章,其中有提到模式中固定效果的設定,會較HLM軟體來得直觀,就算到了三階層HLM也是如此,因此本篇文章僅以零模型為例,介紹隨機效果的設定方式,並以HLM軟體所分析出來的結果來驗證正確性。

一、資料介紹

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微軟在20179月更新的Power BI Desktop版本中,推出了絲帶圖(Ribbon Chart),這是新一代的堆疊直條圖。(the Next Generation of Stacked Column Chart)

該圖表的第一個外觀和感覺類似於堆疊直條圖。可能出現在你腦海裡的問題是:為什麼要改新的表現方式呢?事實是,這個圖表比堆積的直條圖更強大。換句話說,這個圖表可以給你更有趣的洞察力。我們用一個例子來看看這個新圖表的威力。

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    Power BI在資料視覺化的一大強項就是地圖效果。說到地圖,大家第一個想到的多是google map,然而Power BI上使用的是更早問世的Bing Maps,它是微軟公司推出的Bing服務中線上地圖服務,與NOKIA提供的Here地圖共用地圖資源、介面。所以你可以在Power BI的地圖下方看到BingHerelogo

      打開Power BI Desktop的預設,在視覺效果中可以找到[地圖]與[區域分布圖]二個效果。前者可以在地圖上畫泡泡圖,後者是狀地圖。

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    PowerBI是什麼?它是微軟發展的工具,官網的解釋是「Power BI 是一套商務分析工具,可為您的組織提供完整的深入解析。連接數以百計的資料來源、簡化資料準備,並推動特定分析。產生美觀的報表並加以發行,讓您的組織能在 Web 上及行動裝置之間加以使用。……

       這裏面提到「商務分析工具」代表微軟希望把它推展到商業上使用,但事實上,只要你有探索資料的需求,都可以使用它。「產生美觀的報表」,即代表它提供了各式各樣的視覺效果圖,而且還不斷發展中。最炫的是「在 Web 上及行動裝置之間加以使用」,它的結果可以讓我們在各項裝置中查看使用,把複雜IT技術簡化了,讓資料的呈現輕而易舉。更多的功能,讀者可以輕易從網路中得知。

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記得之前有向大家介紹SPSS建立虛擬變項的功能,但因為該功能是要搭配較新版本的SPSS並且有安裝Python Essentials,請參考「
SPSS Create Dummy Variables ToolSPSS建立虛擬變數工具)http://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/447970946),多數的研究者取得不易,在一個偶然的機會下,得知還有另外其他簡單的建立方式,因此藉由此篇來跟大家分享,若是對虛擬變項的概念不熟,或是不知道為什麼要建立虛擬變項,那請參閱這篇(http://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/340316597)。

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我們曾在另一篇文章中,介紹EXCEL進行單因子ANOVA分析(詳見「應用Excel大數據提高客戶滿意度班-課程重點分享」一文),這裏進一步介紹事後比較。下圖複習單因子ANOVA,假設已完成各學歷組摘要及F檢定,p值小於0.05為顯著,雖然長條圖可以看出「高中/職以下」滿意度較高。不過,仍須以事後比較來證明

 

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二、報表

11)「組別」之主要效果

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    隨機對照試驗(randomized controlled trial,RCT)是常見的實驗設計手法之一,近年來常遇到客戶使用廣義估計方程式generalized estimating equations,GEE)進行介入效果的驗證,本篇文章將以最簡單的兩組前後測資料為例,使用SPSS 22.0進行操作說明及報表解讀。

    進行GEE分析所使用的資料,必須為長資料格式(long form data),係指每一人次的資料必須為單獨一筆,像是標示A:ID 1受訪者的前後測資料必須分別輸入成兩筆資料。

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方法二:使用延伸程式(Extension Bundles

1)首先進入『https://www.ibm.com/developerworks/community/files/app#/file/9c07d417-3f28-4087-9306-b73fdd72047a

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評分者間信度(inter-rater reliability),是評鑑兩位以上的評分者對同一個標的給予評估結果的吻合程度,當評估結果屬於等距尺度(interval scale)或比例尺度(ratio scale)時,通常會使用組內相關係數(intra-class correlation, ICC);而當評估結果屬於名義尺度(nominal scale)時,則會考慮使用Kappa統計量來評鑑。

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    在SPSS軟體中,有提供比較簡單置換遺漏值的功能,不過這功能只適用在等距及比例尺度,至於名義及順序尺度則不合適,會有小數點。本篇將以7筆成績(1筆遺漏值)來做介紹。

 

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潛在變項模式(latent variable modeling, LCM)這一類型的研究中,依潛在變項、測量變項的量尺區分,大致可分為以下四類方法。

 

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