交叉分析的意義?

General 更新 2024-12-22

spss中的交叉分析法什麼意思

卡方檢驗

你的數據應該用交叉列聯表做，數據錄入格式為：建立兩個變量，變量1是組別，

正常對照組用數據1表示，病例組用數據2表示；變量2是位點，A用1表示，C用2表示，

還有一個變量3是權重，例數

數據錄入完成後，點analyze-descriptive statistics-crosstabs-把變量1選到rows裡

，把變量2選到column裡，然後點擊下面的statistics，打開對話框，勾選chi-squares，

然後點continue，再點ok，出來結果的第3個表就是你要的卡方檢驗，第一行第一個數是卡方值，

後面是自由度，然後是P值。

請教：SPSS交叉列表的結果分析！！【重要】 15分

sig<0.05是好事情啊，所以各組有差異

我替別人做這類的數據分析蠻多的

交叉表分析和卡方檢驗的區別

看fisher精確法，說明兩者的分佈不同，不同國家的選擇不同

計量經濟學中迴歸模型交叉項是怎麼回事

交叉項反應了兩個變量共同對被解釋變量是否有顯著影響,在設定的時候應儘量避免多重共線性的問題,如果明知有多重共線性還要強行設定交叉項就可能不能估計,就沒有意義了

關於使用EXCEL做問卷數據交叉分析

抱歉，剛看到你的求助。

問卷星給出的只是兩個變量交互的列聯表，只是不同群體的人數和比例，還不能判斷出兩個變量之間的關係，需要通過統計軟件做顯著性檢驗才行。

另外，需要別人幫忙做的話，大多是要收費的。

因子分析中的交叉載荷是怎麼回事

交叉載荷（cross loading）通常是指某問卷條目在兩因子上載荷之差的絕對值<0.20或在兩個因子上載荷均高於0.40，經常單指後者。

什麼是交叉檢驗

交叉驗證（Cross Validation）是用來驗證分類器的性能一種統計分析方法，基本思想是把在某種意義下將原始數據（dataset）進行分組，一部分做為訓練集（training set），另一部分做為驗證集（validation set），首先用訓練集對分類器進行訓練，在利用驗證集來測試訓練得到的模型（model），以此來做為評價分類器的性能指標。常見的交叉驗證方法如下：1、Hold-Out Method

將原始數據隨機分為兩組，一組做為訓練集，一組做為驗證集，利用訓練集訓練分類器，然後利用驗證集驗證模型，記錄最後的分類準確率為此分類器的性能指標。此種方法的好處的處理簡單，只需隨機把原始數據分為兩組即可，其實嚴格意義來說Hold-Out Method並不能算是CV，因為這種方法沒有達到交叉的思想，由於是隨機的將原始數據分組，所以最後驗證集分類準確率的高低與原始數據的分組有很大的關係，所以這種方法得到的結果其實並不具有說服性。

2、Double Cross Validation（2-fold Cross Validation，記為2-CV）

做法是將數據集分成兩個相等大小的子集，進行兩回合的分類器訓練。在第一回閤中，一個子集作為training set，另一個便作為testing set；在第二回閤中，則將training set與testing set對換後，再次訓練分類器，而其中我們比較關心的是兩次testing sets的辨識率。不過在實務上2-CV並不常用，主要原因是training set樣本數太少，通常不足以代表母體樣本的分佈，導致testing階段辨識率容易出現明顯落差。此外，2-CV中分子集的變異度大，往往無法達到“實驗過程必須可以被複制”的要求。

3、K-fold Cross Validation（K-折交叉驗證，記為K-CV）

將原始數據分成K組（一般是均分），將每個子集數據分別做一次驗證集，其餘的K-1組子集數據作為訓練集，這樣會得到K個模型，用這K個模型最終的驗證集的分類準確率的平均數作為此K-CV下分類器的性能指標。K一般大於等於2，實際操作時一般從3開始取，只有在原始數據集合數據量小的時候才會嘗試取2。K-CV可以有效的避免過學習以及欠學習狀態的發生，最後得到的結果也比較具有說服性。

4、Leave-One-Out Cross Validation（記為LOO-CV）

如果設原始數據有N個樣本，那麼LOO-CV就是N-CV，即每個樣本單獨作為驗證集，其餘的N-1個樣本作為訓練集，所以LOO-CV會得到N個模型，用這N個模型最終的驗證集的分類準確率的平均數作為此下LOO-CV分類器的性能指標。相比於前面的K-CV，LOO-CV有兩個明顯的優點：（1）每一回閤中幾乎所有的樣本皆用於訓練模型，因此最接近原始樣本的分佈，這樣評估所得的結果比較可靠。（2）實驗過程中沒有隨機因素會影響實驗數據，確保實驗過程是可以被複制的。

但LOO-CV的缺點則是計算成本高，因為需要建立的模型數量與原始數據樣本數量相同，當原始數據樣本數量相當多時，LOO-CV在實作上便有困難幾乎就是不顯示，除非每次訓練分類器得到模型的速度很快，或是可以用並行化計算減少計算所需的時間。

系統分析的要素有哪些，並簡述各自的意義

1 系統分析的主要任務是將在系統詳細調查中所得到的文檔資料集中到一起,對組織內部整體管理狀況和信息處理過程進行分析。它側重於從業務全過程的角度進行分析。分析的主要內容是:業務和數據的流程是否通暢,是否合理;數據、業務過程和實現管理功能之間的關係;老系統管理模式改革和新系統管理方法的實現是否具有可行性等等。系統分析的目的是將用戶的需求及其解決方法確定下來,這些需要確定的結果包括:開發者關於現有組織管理狀況的瞭解;用戶對信息系統功能的需求;數據和業務流程;管理功能和管理數據指標體系;新系統擬改動和新增的管理模型等等。系統分析所確定的內容是今後系統設計、系統實現的基礎。

要素：

（1）信息。完整描述系統中所處理的全部信息；（2）行為。完全描述系統狀態變化所需處理或功能（3）表示。詳細描述系統的對外接口與界面。

系統分析方法的具體步驟包括：限定問題、確定目標、調查研究收集數據、提出備選方案和評價標準、備選方案評估和提出最可行方案。

1、限定問題

所謂問題，是現實情況與計劃目標或理想狀態之間的差距。系統分析的核心內容有兩個：其一是進行“診斷”，即找出問題是及其原因；其二是“開處方”，即提出解決問題的最可行方案。所謂限定問題，就是要明確問題的本質或特性、問題存在範圍和影響程度、問題產生的時間和環境、問題的症狀和原因等。限定問題是系統分析中關鍵的一步，因為如果“診斷”出錯，以後開的“處方”就不可能對症下藥。在限定問題時，要注意區別症狀和問題，探討問題原因不能先入為主，同時要判別哪些是局部問題，哪些是整體問題，問題的最後確定應該在調查研究之後。

2、確定目標

系統分析目標應該根據客戶的要求和對需要解決問題的理解加以確定，如有可能應儘量通過指標表示，以便進行定量分析。對不能定量描述的目標也應該儘量用文字說明清楚，以便進行定性分析和評價系統分析的成效。

3、調查研究，收集數據

調查研究和收集數據應該圍繞問題起因進行，一方面要驗證有限定問題階段形成的假設，另一方面要探討產生問題的根本原因，為下一步提出解決問題的備選方案做準備。調查研究常用的有四種方式，即閱讀文件資料、訪談、觀察和調查。收集的數據和信息包括事實（facts）、見解(opinions)和態度(attitudes)。要對數據和信息去偽存真，交叉核實，保證真實性和準確性。

4、提出備選方案和評價標準

通過深入調查研究，使真正有待解決的問題得以最終確定，使產生問題的主要原因得到明確，在此基礎上就可以有針對性地提出解決問題的備選方案。備選方案是解決問題和達到諮詢目標可供選擇的建議或設計，應提出兩種以上的備選方案，以便提供進一步評估和篩選。為了對備選方案進行評估，要根據問題的性質和客戶具備的條件。提出約束條件或評價標準，供下一步應用。

5、備選方案評估

根據上述約束條件或評價標準，對解決問題備選方案進行評估，評估應該是綜合性的，不僅要考慮技術因素，也要考慮社會經濟等因素，評估小組的成員應該有一定代表性，除諮詢項目組成員外，也要吸收客戶組織的代表參加。根據評估結果確定最可行方案。

6、提交最可行方案

最可行方案並不一定是最佳方案，它是在約束條件之內，根據評價標準篩選出的最現實可行的方案。如果客戶滿意，則系統分析達到目標。如果客戶不滿意，則要與客戶協商調整約束條件或評價標準，甚至重新限定的問題，開始新一輪系統分析，直到客戶滿意為止。

系統開發生命週期(SDLC)