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SPSS中異常值檢驗的幾種方法介紹(7)_數(shù)據(jù)分析師
2015-01-04
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SPSS中異常值檢驗的幾種方法介紹(7)_數(shù)據(jù)分析師


加權(quán)方法：

采用因子加權(quán)：對滿足特定變量或指標(biāo)的所有樣本賦予一個權(quán)重，通常用于提高樣 本中具有某種特性的被訪者的重要性；例如，研究一種香煙的口味是否需要改變， 那么不同程度吸食者的觀點也應(yīng)該有不同的重要性對待：例如：重度吸食者=3，經(jīng) 常吸食者=2，偶爾/不抽煙=1，記?。簩嶋H應(yīng)用時候，如果“經(jīng)常/偶爾”的基數(shù)足 夠大，往往單獨分析，不進行加權(quán)處理；

采用目標(biāo)加權(quán)：對某一特定樣本組賦權(quán)，以達到們預(yù)期的特定目標(biāo)；例如：我們想 要：品牌 A 的 20%使用者 = 品牌 B 的 50%使用者；或者品牌 A 的 20%使用者 = 使用品牌 A 的 80%非使用者；

采用輪廓加權(quán)：多因素加權(quán)，因子/目標(biāo)加權(quán)不同(一維的)，輪廓加權(quán)應(yīng)用于對調(diào)查 樣本相互關(guān)系不明確的多個屬性加權(quán)；面對多個需要賦權(quán)的屬性，輪廓加權(quán)過程應(yīng)

該同時進行，以盡可能少的對變量產(chǎn)生扭曲；

我們應(yīng)該知道，無論加權(quán)的動機是什么，但操作過程是一樣的：

1. 依不同屬性變量/指標(biāo)將樣本分為多個組(加權(quán)組)， 然后根據(jù)所希望各個組代表的個 體規(guī)模賦予不同的權(quán)重；即明確分析子集/樣本組，通常，經(jīng)常以人口結(jié)構(gòu)變量、地 域變量作為分類指標(biāo)；明確各個分析子集/樣本組中個體的代表性強弱(權(quán)重)； 2. 加權(quán)是在數(shù)據(jù)收集結(jié)束后采取的數(shù)據(jù)“糾偏”行為，但一定要清醒的知道：配額設(shè)置 不合適、FW 執(zhí)行差或其他錯誤而造成的“不好”的原始數(shù)據(jù)收集，即使加權(quán)也一定 是“無效的”； 3. “提前避免錯誤/失誤發(fā)生，總好過事后的任何補救！”

事后加權(quán)案例： 例如：我們?yōu)榱搜芯?，得到某小公司職員吸煙習(xí)慣的信息，進行了一項調(diào)查。從 N=78 個 人的目錄中抽出了一個 n=25 人的簡單隨機樣本。在調(diào)查的設(shè)計階段，并沒有可用于分層 的輔助信息。在收集關(guān)于吸煙習(xí)慣的信息的同時，還收集了每個回答者的年齡和性別情況。 總共有 nr=15 個人作出了回答。 由此得到樣本數(shù)據(jù)的下列分布：

假設(shè)我們估計知道某公司約有 16 個男性職員和 62 個女性職員，而且男女的吸煙比例 不同。經(jīng)過加權(quán)后我們得到該公司吸煙的比例估計在 53%； 我們總是希望調(diào)查所得的估計值與已知的男性和女性數(shù)量比例相一致，當(dāng)我們認(rèn)為一個 人是否吸煙與他的性別之間可能存在相關(guān)性， 因此他們認(rèn)為， 使用事后分層能夠提高估計的 精度。 然而實際上，如果在調(diào)查的設(shè)計階段就已經(jīng)獲得這些信息的話，就可以用性別來進行分層。

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