คำถามติดแท็ก measurement

การวัดคือการกำหนดค่า (ตัวเลขหรืออื่น ๆ ) ให้กับการสังเกต

4
เครื่องชั่ง Likert ควรใช้ภายใต้เงื่อนไขใดว่าเป็นข้อมูลลำดับหรือช่วงเวลา
การศึกษาจำนวนมากในสังคมศาสตร์ใช้เครื่องชั่ง Likert เมื่อใดจึงเหมาะสมที่จะใช้ข้อมูล Likert เป็นลำดับและเมื่อใดที่เหมาะสมที่จะใช้เป็นข้อมูลช่วงเวลา

4
ความฉงนคืออะไร?
ฉันเจอคำที่ทำให้งงซึ่งหมายถึงความน่าจะเป็นค่าผกผันเฉลี่ยของข้อมูลที่มองไม่เห็น บทความ Wikipedia เกี่ยวกับความงุนงงไม่ได้ให้ความหมายที่เข้าใจง่ายสำหรับสิ่งเดียวกัน การวัดความฉงนสนเท่ห์นี้ใช้ในกระดาษpLSA ใครสามารถอธิบายความต้องการและความหมายที่เข้าใจง่ายของการวัดที่น่างง ?

3
เหตุใดจึงมีความแตกต่างระหว่างการคำนวณช่วงความเชื่อมั่นแบบโลจิสติก 95% ด้วยตนเองและการใช้ฟังก์ชัน confint () ใน R
เรียนคุณทุกคน - ฉันสังเกตเห็นบางสิ่งแปลก ๆ ที่ไม่สามารถอธิบายได้ไหม โดยสรุป: แนวทางแบบแมนนวลเพื่อคำนวณช่วงความมั่นใจในโมเดลการถดถอยโลจิสติกและฟังก์ชัน R confint()ให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน ฉันเคยผ่านการถดถอยโลจิสติกประยุกต์ของ Hosmer & Lemeshow แล้ว (ฉบับที่ 2) ในบทที่ 3 มีตัวอย่างของการคำนวณอัตราส่วนอัตราต่อรองและช่วงความมั่นใจ 95% ด้วย R ฉันสามารถสร้างโมเดลได้อย่างง่ายดาย: Call: glm(formula = dataset$CHD ~ as.factor(dataset$dich.age), family = "binomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.734 -0.847 -0.847 0.709 1.549 Coefficients: Estimate Std. Error z value …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

1
ฉันจะจัดแนว / ประสานสัญญาณสองสัญญาณได้อย่างไร
ฉันกำลังทำวิจัย แต่ติดค้างอยู่ที่ขั้นตอนการวิเคราะห์ (ควรให้ความสนใจกับการบรรยายสถิติของฉันมากขึ้น) ฉันได้รวบรวมสัญญาณสองสัญญาณพร้อมกัน: อัตราการไหลรวมเข้ากับปริมาณและการเปลี่ยนแปลงการขยายหน้าอก ฉันต้องการเปรียบเทียบสัญญาณและในที่สุดก็หวังว่าจะได้ปริมาณจากสัญญาณการขยายหน้าอก แต่ก่อนอื่นฉันต้องจัด / ประสานข้อมูลของฉัน เนื่องจากการบันทึกไม่เริ่มต้นอย่างแม่นยำในเวลาเดียวกันและการขยายหน้าอกถูกจับเป็นระยะเวลานานฉันจำเป็นต้องค้นหาข้อมูลที่สอดคล้องกับข้อมูลปริมาณของฉันภายในชุดข้อมูลการขยายหน้าอกและมีการวัดความสอดคล้องกัน ฉันไม่แน่ใจว่าจะทำอย่างไรถ้าสัญญาณสองสัญญาณไม่เริ่มต้นในเวลาเดียวกันหรือระหว่างข้อมูลในระดับต่างๆและความละเอียดที่ต่างกัน ฉันได้แนบตัวอย่างของสัญญาณสองรายการ ( https://docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=0As4oZTKp4RZ3dFRKaktYWEhZLXlFbFVVNNllbGVXNHc ) โปรดแจ้งให้เราทราบหากมีสิ่งใดอีก

5
มีการกระจายของ 'สมดุล' ของการวัดหรือไม่?
ฉันค้นหาบนเว็บ แต่ไม่พบสิ่งที่เป็นประโยชน์ โดยทั่วไปฉันกำลังมองหาวิธีการวัดว่ามีการกระจายมูลค่าอย่างเท่าเทียมกันอย่างไร ในขณะที่การกระจายกระจายอย่างเท่าเทียมกันเช่นX : และการแจกแจงการแจกแจงแบบ'ไม่สม่ำเสมอ' Yซึ่งมีค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากัน: แต่มีการวัดค่าสมดุลใด ๆ m เช่นนั้น m (X)> m (Y)? หากไม่มีสิ่งใดจะเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการสร้างการวัดเช่นนี้ (ภาพสกรีนช็อตจาก Khan Academy)

3
ต้องมีคุณสมบัติตรงตามเกณฑ์ใดบ้างเพื่อสรุปว่า 'เอฟเฟกต์ฝ้า' เกิดขึ้นได้อย่างไร
ตามสารานุกรม SAGE ของวิธีการวิจัยทางสังคมศาสตร์ ... [a] เอฟเฟ็กต์เพดานเกิดขึ้นเมื่อการวัดมีขีด จำกัด สูงสุดที่ชัดเจนสำหรับการตอบสนองที่อาจเกิดขึ้นและความเข้มข้นของผู้เข้าร่วมจำนวนมากจะทำคะแนนที่หรือใกล้เคียงกับขีด จำกัด นี้ การลดทอนขนาดเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นเมื่อใดก็ตามที่มีข้อ จำกัด ในลักษณะนี้ ... ตัวอย่างเช่นผลกระทบเพดานอาจเกิดขึ้นกับการวัดทัศนคติซึ่งคะแนนสูงบ่งบอกถึงทัศนคติที่ดีและการตอบสนองสูงสุดไม่สามารถประเมินผลในเชิงบวกได้มากที่สุด ... ทางออกที่ดีที่สุดในการแก้ไขปัญหาของผลกระทบเพดานคือการทดสอบนำร่องซึ่งจะช่วยให้ปัญหาที่จะระบุในช่วงต้น หากพบเอฟเฟกต์เพดาน[และ] การวัดผลลัพธ์คือประสิทธิภาพของงานงานนั้นสามารถทำได้ยากขึ้นเพื่อเพิ่มช่วงของการตอบสนองที่เป็นไปได้ 1 [เน้นเพิ่ม] ดูเหมือนว่าจะมีจำนวนมากของคำแนะนำและคำถาม ( และที่นี่ ) การจัดการกับข้อมูลการวิเคราะห์ซึ่งแสดงให้เห็นผลกระทบเพดานคล้ายกับที่อธิบายไว้ในใบเสนอราคาดังกล่าวข้างต้น คำถามของฉันอาจเรียบง่ายหรือไร้เดียงสา แต่ใครจะตรวจพบว่ามีเอฟเฟกต์เพดานติดอยู่ในข้อมูลได้อย่างไร กล่าวโดยเฉพาะว่าการทดสอบทางไซโครเมทถูกสร้างขึ้นและสงสัยว่าจะนำไปสู่เอฟเฟกต์เพดาน (การตรวจด้วยสายตาเท่านั้น) จากนั้นการทดสอบนั้นจะได้รับการแก้ไขเพื่อให้ได้ค่าที่มากขึ้น จะแสดงให้เห็นอย่างไรว่าการทดสอบที่ปรับปรุงแล้วได้ลบผลกระทบบนเพดานออกจากข้อมูลที่สร้างขึ้น? มีการทดสอบซึ่งแสดงให้เห็นว่ามีผลกระทบเพดานในชุดข้อมูลแต่ไม่มีผลกระทบเพดานในชุดข้อมูลข ? วิธีการที่ไร้เดียงสาของฉันคือการตรวจสอบการกระจายเบ้และถ้ามันไม่เบ้สรุปได้ว่าไม่มีเอฟเฟกต์เพดาน มันง่ายเกินไปใช่ไหม? แก้ไข หากต้องการเพิ่มตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมมากขึ้นฉันพูดว่าฉันพัฒนาเครื่องมือที่ใช้วัดคุณลักษณะแฝงxซึ่งเพิ่มขึ้นตามอายุ แต่ในที่สุดก็ถึงระดับและเริ่มลดลงเมื่ออายุมากขึ้น ฉันสร้างเวอร์ชันแรกซึ่งมีช่วง 1-14 ทำการนำร่องบางส่วนและพบว่าดูเหมือนว่าอาจมีเอฟเฟกต์เพดาน (จำนวนการตอบสนองที่มากหรือใกล้ 14 มากที่สุด .. ฉันสรุปได้เพียงแค่โดย ดูข้อมูล แต่ทำไมมีวิธีใดที่เข้มงวดในการสนับสนุนการอ้างสิทธิ์นั้น จากนั้นฉันทบทวนการวัดเพื่อให้มีช่วง …

2
นักเศรษฐศาสตร์คำนวณปริมาณการดำเนินการของตลาดมืดอย่างไร
ฉันกำลังทำการวิจัยจำนวนมากเกี่ยวกับอาชญากรรมที่เกิดขึ้นในเอเชียตะวันออกสำหรับโครงการเพื่อเป็นที่โปรดปรานของเพื่อนผู้เขียนของฉันและฉันสังเกตเห็นว่ามีนักเศรษฐศาสตร์และนักข่าวที่สังเกตร่วมกันประเมินมูลค่าของการดำเนินงานของตลาดมืดทั่วโลก . อะไรคือวิธีการนี้ ตัวเลขเหล่านี้มารวมกันได้อย่างไร ตัวเลขเหล่านี้ถูกบันทึกในโมเดลตลาดดั้งเดิมหรือไม่?

5
วัดระยะทางที่ดีที่สุดที่จะใช้
บริบท ฉันมีข้อมูลสองชุดที่ฉันต้องการเปรียบเทียบ แต่ละองค์ประกอบข้อมูลในทั้งสองชุดเป็นเวกเตอร์ที่มี 22 มุม (ทั้งหมดระหว่างและ ) มุมนั้นเกี่ยวข้องกับรูปแบบท่าถ่ายรูปของมนุษย์ที่กำหนดดังนั้นท่ามุมจึงถูกกำหนดโดยมุมต่อ 22 มุมเธ−π−π-\piππ\pi ในที่สุดสิ่งที่ฉันพยายามทำคือกำหนด "ความใกล้ชิด" ของข้อมูลสองชุด ดังนั้นสำหรับแต่ละท่า (เวกเตอร์ 22D) ในชุดเดียวฉันต้องการค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดในชุดอื่นและสร้างพล็อตระยะทางสำหรับคู่ที่ใกล้ที่สุด คำถาม ฉันสามารถใช้ระยะทางแบบยุคลิดหรือไม่? เพื่อให้มีความหมายฉันคิดว่าการวัดระยะทางจะต้องมีการกำหนดเป็น: , โดยที่คือค่าสัมบูรณ์และ mod คือ modulo แล้วใช้ที่เกิด 22 Thetas ผมสามารถดำเนินการคำนวณระยะทางยุคลิดมาตรฐาน2}| . . . | √θ=|θ1−θ2|modπθ=|θ1−θ2|modπ\theta = |\theta_1 - \theta_2| \quad mod \quad \pi|...||...||...|t21+t22+…+t222−−−−−−−−−−−−−−√t12+t22+…+t222\sqrt{t_1^2 + t_2^2 + \ldots + t_{22}^2} ถูกต้องหรือไม่ การวัดระยะทางอื่นจะมีประโยชน์มากกว่าเช่นไคสแควร์หรือ …

1
วัดความสม่ำเสมอของการแจกแจงในวันธรรมดา
ฉันมีปัญหาคล้ายกับคำถามที่ถามที่นี่: เราวัดความไม่สม่ำเสมอของการแจกแจงได้อย่างไร ฉันมีชุดการแจกแจงความน่าจะเป็นในแต่ละวันของสัปดาห์ ฉันต้องการวัดว่าการกระจายแต่ละครั้งนั้นใกล้กับเท่าไหร่ (1 / 7,1 / 7, ... , 1/7) ตอนนี้ฉันใช้คำตอบจากคำถามข้างต้น L2-Norm ซึ่งมีค่า 1 เมื่อการแจกแจงมีมวล 1 เป็นเวลาหนึ่งวันและจะลดลงสำหรับ (1 / 7,1 / 7, 7, ... , 1/7) ฉันกำลังขยายขนาดเชิงเส้นนี้อยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 จากนั้นจึงพลิกมัน 0 หมายความว่าไม่สม่ำเสมออย่างสมบูรณ์และ 1 หมายถึงชุดที่สมบูรณ์แบบ มันใช้งานได้ดี แต่ฉันมีปัญหาหนึ่งเรื่อง มันปฏิบัติต่อทุก ๆ วันทำงานอย่างเท่าเทียมกันเป็นมิติหนึ่งในพื้นที่ 7-Dim ดังนั้นจึงไม่ได้คำนึงถึงความใกล้ชิดของวัน กล่าวอีกนัยหนึ่งก็ให้คะแนนเดียวกันกับ (1 / 2,1 / 2,0,0,0,0,0) …

4
การถดถอยของ x กับ y ดีกว่า y ใน x ในกรณีนี้หรือไม่
เครื่องมือที่ใช้ในการวัดระดับกลูโคสในเลือดของบุคคลนั้นจะถูกตรวจสอบจากกลุ่มตัวอย่าง 10 คน นอกจากนี้ยังมีการวัดระดับด้วยวิธีการทางห้องปฏิบัติการที่แม่นยำมาก เครื่องมือวัดจะถูกแทนด้วย x การวัดขั้นตอนในห้องปฏิบัติการนั้นเขียนด้วย y โดยส่วนตัวแล้วฉันคิดว่า y on x นั้นถูกต้องมากขึ้นเพราะความตั้งใจที่จะใช้เครื่องมือการอ่านเพื่อทำนายการอ่านในห้องปฏิบัติการ และ y on x ลดข้อผิดพลาดของการคาดคะเนดังกล่าว แต่คำตอบที่ให้คือ x กับ y

1
โมเดลการถดถอยเชิงเส้นที่เหมาะสมที่สุดสำหรับข้อมูลที่มีข้อผิดพลาด
ฉันกำลังมองหาอัลกอริทึมการถดถอยเชิงเส้นที่เหมาะสมที่สุดสำหรับข้อมูลที่ตัวแปรอิสระ (x) มีข้อผิดพลาดการวัดค่าคงที่และตัวแปรตาม (y) มีข้อผิดพลาดขึ้นอยู่กับสัญญาณ ภาพด้านบนแสดงคำถามของฉัน
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.