
SPSS中異常值檢驗的幾種方法介紹(6)_數(shù)據(jù)分析師
這樣就可以得到統(tǒng)一視圖下的選擇圖了!
數(shù)據(jù)可視化的藝術(shù)——用圖表吸引目光(四)——Excel 金字塔圖 數(shù)據(jù)可視化的藝術(shù)——用圖表吸引目光(四)——Excel 金字塔圖
這次介紹一個 Excel 的小技巧,關(guān)于單元格格式中【數(shù)字】這一項的設(shè)定。 請看上圖所示的金字塔圖,有沒有發(fā)現(xiàn)問題? 比如下圖
按照常規(guī)的作圖方式, 圖中突出的兩個地方的數(shù)字應(yīng)該是“-9508”和“-15000”。 但是在 表示人口數(shù)量的時候使用負(fù)數(shù)顯然是不合適的。因此我們可以想個辦法將 Excel 中的圖標(biāo) 轉(zhuǎn)換成 y 軸左右都是正數(shù)的形式。
調(diào)查數(shù)據(jù)的加權(quán)處理技術(shù)
很多人在進(jìn)行統(tǒng)計分析和市場研究的時候, 都涉及到對數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)的問題, 這是一個搞數(shù) 據(jù)分析和從事市場
研究的人都會碰到的問題, 需要大家正確理解并解釋, 并采用合理的操作 技術(shù)和處理方法。 什么是加權(quán)呢? 簡單地說,就是要“讓一些人變得比另一些人更重要!” 要能夠比較好的理解加權(quán),首先你要了解抽樣設(shè)計,特別是設(shè)計權(quán)數(shù):每個樣本單位所代表 的被調(diào)查總體的單位數(shù)。設(shè)計權(quán)數(shù)由抽樣設(shè)計決定,用 Wd 表示。 設(shè)計權(quán)數(shù) Wd=1/入樣概率; 入樣概率:在抽樣設(shè)計中,如果一個樣本的入樣概率=1/50,那么該樣本的設(shè)計權(quán)數(shù)=50。 也就是說,這個樣本代表了總體中的 50 個單位。 關(guān)于自加權(quán)抽樣設(shè)計:如果所用樣本的設(shè)計權(quán)數(shù)是相等的,那么這樣的抽樣設(shè)計是自加 權(quán)的。也就是說,總體中的每個單元被抽中的可能性相等,具有等可能性、具有相等的入樣概率。如果是自加權(quán)的,在總體均值、比例估計時不用考慮設(shè)計權(quán)數(shù),對總量的估計只要擴(kuò) 大樣本。 滿足自加權(quán)的抽樣設(shè)計:等概率抽樣、簡單隨機(jī)抽樣、系統(tǒng)抽樣、分層抽樣—各層大小 成比例,每層內(nèi)簡單隨機(jī)抽樣、多階段抽樣—最后階段等概率,其它階段與單位大小成比例 概率抽樣。 不等概率抽樣往往不滿足自加權(quán), 對于不等概率抽樣, 正確使用設(shè)計權(quán)數(shù)就尤為重要了!
下面我們看看如何進(jìn)行加權(quán)處理! 加權(quán):通過對總體中的各個樣本設(shè)置不同的數(shù)值系數(shù)(即加權(quán)因子-權(quán)重),使樣本呈現(xiàn)希望 的相對重要性程度; 基本加權(quán)等于:設(shè)計加權(quán)=某個變量或指標(biāo)的期望比例/該變量或指標(biāo)的實際比例;
什么情況下要進(jìn)行加權(quán)? 情景 1:我們在抽樣調(diào)查得到的樣本結(jié)構(gòu)與總體人口統(tǒng)計結(jié)構(gòu)狀況不相符,我們可以通過加 權(quán)來消除/還原這種結(jié)構(gòu)差異,達(dá)到糾偏的目的; 例如,在城市和農(nóng)村各調(diào)查 300 樣本,城市與農(nóng)村人口比例“城市:農(nóng)村=1:2”(假設(shè)),在 分析時我們希望將城市和農(nóng)場看作一個整體,這時候我們就可以賦予農(nóng)村樣本一個 2 倍于 城市樣本的權(quán)重; 情景 2:除了人口統(tǒng)計結(jié)構(gòu),有時候我們在調(diào)查樣本的某些變量或指標(biāo)上樣本的代表性可能 也會相對總體的實際狀況過高/過低,此時,需要加權(quán)進(jìn)行調(diào)整;
這類不匹配大多是我們“故意”而為(通過“追加”樣本實現(xiàn)),比如在配額抽樣的時候,設(shè)置配 額要求某類被訪者對某產(chǎn)品的使用者必須達(dá)到 50%,但實際情況是總體市場中實際使用者 僅有 10%; 有時,則是“非情愿”的出現(xiàn),比如設(shè)置了能反映總體的配額比例,但實際操作卻出現(xiàn)了比例 偏高/偏低; 情景 3:在樣本組配額實驗設(shè)計中,進(jìn)行不同子總體對比檢驗,也會通過加權(quán)來調(diào)整不同組 間的樣本屬性不相匹配的情形(通常設(shè)有相同的配額,但執(zhí)行有可能會出現(xiàn)差異);通常,加 權(quán)對結(jié)果產(chǎn)生的差異很小,更多的是對結(jié)果從準(zhǔn)確度上進(jìn)行修飾; 情景 4:所測試樣本出現(xiàn)了較多的缺失值,需要加權(quán)來糾正結(jié)果;對于面向特定客戶的專項 研究,在調(diào)查前基本都協(xié)議有要完成的樣本量,故這種情形較少;
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