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在分析報告中,大家都會放統計圖使讀者容易理解,但圖放多了佔版面,反而讓人看花了,所以我們常會看到把圖合併在一起,一方面省空間,一方面也方便一眼看盡。例如像下圖:

 

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    反向題轉向(Reverse)也是量化研究中,常遇到的資料處理之一。一般轉向的作法,是利用轉換中的重新編碼(Recode)進行處理,本篇將介紹SPSS分享的新工具,相信能幫助使用者更有效率的處理反向題(ps.由於此工具未特別說明版本限制,此公用程式可適用在SPSS 17.0之後的版本,且有安裝Python Essentials,本篇以SPSS 22.0版為操作介面,介紹安裝此公用程式及後續的操作。

 

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(二)多組折線圖

接著示範多組折線圖的製圖過程,資料擺列跟雙變項長條圖類似,只不過本例的變異程度用標準誤呈現(標準誤數值比較小),選擇EXCEL上方功能表的「插入」,選擇「折線圖」。

 

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第二部分、實際圖型的例子

 

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(七)座標軸名稱與格式

接著是適用各種EXCEL的圖型,即座標軸(X軸與Y軸)的名稱與格式。

 

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LOL的征戰中,助攻是一個容易被忽略的數字,如果細心一點你會發現,兩邊隊伍有時都是5次擊殺,但一邊可能只有3次助攻,而另一邊卻有8次助攻,這裡邊潛藏的意義可能是巨大的。試想一下,什麼會造成兩方助攻數的巨大差異呢?擊殺數是很清楚的,只要個人操作夠好,單殺對手,甚至會戰收頭都會比對方優異。但助攻則不一樣,我認為兩個因素可能會造成該隊伍助攻比較多,一是隊友支援夠快,團隊意識高,這樣的話比較容易多出一些助攻數,另外一點就是角色有團控技或AOE傷害,這樣的角色要賺助攻也相對是容易的。當然助攻多的隊伍,經濟也會比較好,因為助攻是會產生額外的經濟收入的,所以這次的研究就是想探討助攻對於隊伍最後的勝負有多大的影響力呢??

這次我收集LPL大陸區春季聯賽共100場比賽資料,我收集了兩個時間的的隊伍KDA以及最後勝負的資料,兩個時間點分別是比賽20分鐘以及賽末點,資料型態如下:

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前一系列文章介紹了SPSS的繪圖編輯技巧,並以散佈圖(Scatter / Dot diagram)、接受操作者曲線(ROC)及Kaplan-Meier存活曲線為例。雖然SPSS也可以製作長條圖(Bar plot)及折線圖(Line chart),但是根據筆者的經驗,長條圖及折線圖利用EXCEL繪製會有比較好的效果,因此本系列文章將分享使用EXCEL繪圖的編輯技巧,軟體版本則以EXCEL 2007版為例。

本文分成上下兩篇,上篇為講述個別的編輯技巧項目,下篇為以雙變項長條圖及多組折線圖為例,從頭示範編輯圖型的過程。

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這篇將介紹一個資料處理方法Mean Center」,又稱置中平減或中心化,大部分出現在統計模式中含有交互作用(interaction)項時,必須處理的過程,這是因為在統計模式中,若同時出現主效果(main effects)「A&B」及交互作用效果(interaction effects)「A*B」時,容易使模式產生「多元共線性」(multicollinearity)的問題,而Mean Center」可以降低模式多元共線性的程度,幫助交互作用項迴歸係數的解釋。

一般Mean Center」的作法,是利用描述性統計分析將變項的平均數求出,接著利用轉換裡的計算(Compute),將各自變項減掉各自平均數後創造出新的變項;不過有時研究可能要針對120個變項進行此動作,將會花費不少時間,因此本篇將介紹SPSS分享的新工具,輕鬆完成Mean Center」,此公用程式可適用在SPSS 17.0之後的版本,且有安裝Python Essentials,本篇以SPSS 22.0版為操作介面,介紹安裝此公用程式及後續的操作。

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               前一陣子接觸到一個研究很有趣~~群眾募資專案的成功因素。該研究者所參考一篇文獻How can social enterprises develop successful crowdfunding campaigns? An empirical analysis on Italian context,作者Bernardo Balboni等三人提及,義大利的群募非常盛行,在2013年十月時,有15個活躍的募資平台CrowdFunding platformsCF),平台上所進行的群募專案,分為三大類:獎勵為主(Reward-based,完成時會獲得獎勵,如產品、服務)、捐贈為主(Donation-based,完成時會獲得股權)、社會貸款(Social Lending,完成時會收到本息)。各類群募案的個數、成功率及金額如下表。

 

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在上一篇文章中,我們以「散佈圖」作為例子,示範如何在SPSS中編輯圖型變成符合投稿規格的要求。在本篇,再以醫學領域很常用的ROC曲線(Receiver operating characteristic curve)跟Kaplan-Meier存活曲線(Survival curves)為例,示範如何編輯SPSS的預設圖型。

(一)ROC曲線

下圖(左圖)為SPSS預設ROC圖型,右圖為編輯後圖型,很明顯可看出,右圖比較符合投稿規格。接著開始示範如何對細部作編輯的動作,不過由於上一篇已經有仔細地交代細節,在本篇中有些重複的設定動作就簡略帶過。

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