# 数据分析 **Repository Path**: MUXIAO000/data-analysis ## Basic Information - **Project Name**: 数据分析 - **Description**: 涉及R,stata,spss - **Primary Language**: Python - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2024-04-09 - **Last Updated**: 2024-04-23 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 量表题 # 描述性 ![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1713714012100156333/f3adfff1_11481078.png "屏幕截图") # 相关性 ![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1713714038711156891/65463c46_11481078.png "屏幕截图") 数据中的相关系数值(Pearson相关系数)表明,在地面积与产量之间的存在显著相关性 # 回归分析 ![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1713714064042152867/8f029ac9_11481078.png "屏幕截图") 标准化系数B为0.982,t值为8.915,p值为0.003,这表明采收面积对产量的影响在统计上是显著的,即采收面积对产量有着显著正向影响,即增加采收面积会显著提高产量。 ![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1713714086736051851/06dcb279_11481078.png "屏幕截图") 残差,即实际观察值与模型预测值之间的差异 标准化残差,是残差除以其标准差,将范围固定在-2到2之间, 标准化残差的直方图是用来展示标准化残差的分布情况的图表 差的分布呈现出钟形曲线并且接近正态分布,那么说明模型的残差基本上符合正态分布,这是线性回归模型的一个重要假设。这表明模型对数据的拟合效果可能较好。 ![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1713715328974389161/16b6a241_11481078.png "屏幕截图") 回归模型的残差在P-P图中呈现出一致的、近似45度对角线的分布,符合正态分布,这表明模型能够很好地解释数据的变异性,并且没有明显的系统性误差。 # 单因素 用于描述两组及以上的差异,比较均值 ![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1713715343807785725/5fe494fc_11481078.png "屏幕截图") 不同学历水平对医院品牌的总体满意度存在显著影响。 # 卡方 比较两个分类变量之间是否存在显著差异【性别男女】【成绩优差】 ![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1713715361181443649/00f5c83e_11481078.png "屏幕截图") 据卡方检验的结果(χ2 = 21.951, p < 0.01),是否使用PDA与能否减轻压力之间存在显著相关性。因此,可以得出结论:使用PDA可以显著减轻压力 # T检验 比较两个样本均值的差异【实验组】【对照组】 ![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1713715380576631534/eeb19ebc_11481078.png "屏幕截图") PDA的使用显著减轻了工作压力,但对工作效率、护理差错的发生和方便性没有显著影响。 # 信效度 ![输入图片说明](image.png) 整体而言,该问卷在信度和效度上表现良好,具有较高的内部一致性和可靠性,适合用于评估就诊体验和医院品牌满意度