SR进行连续性变量的数据分析时,若各研究的单位或量表不同,则
A.对平均值进行Meta分析
B. 对标准差进行Meta分析
C. 对平均值差进行Meta分析
D. 对标准平均值差进行Meta分析
A.对平均值进行Meta分析
B. 对标准差进行Meta分析
C. 对平均值差进行Meta分析
D. 对标准平均值差进行Meta分析
A.当X为连续性数据,而Y是离散数据时的分析
B.当Y为连续性数据,而X是离散数据时的分析
C.输入变量和输出变量的因果关系
D.输入变量和输出变量的相关性
在近来的一篇论文中,埃文斯和施瓦布(EvansandSchwab,1995)研究了就读于天主教高中对将来读大学的概率所产生的影响。为具体起见,令college为二值变量,如果读大学则等于1,否则为0。令CahHS也为二值变量,如果就读于天主教高中则等于1.一个线性概率模型是:
college=β0+β1CathHS+其他因素+u
其中其他因素包括性别、种族、家庭收入和父母的受教育程度。
(i)为什么CathHS可能与u相关?
(ii)埃文斯和施瓦布拥有关于每个学生在大二时进行的标准化测验成绩数据。我们用这些变量能做些什么,以改进就读于天主教高中在其余条件不变情况下的估计值?
(iii)令CathRel为二值变量,若学生是天主教徒则等于1。讨论它成为前面方程中CathHS的一个有效的ⅣV所需要的两个要求。其中哪个可加以检验?
(iv)不足为奇,作为天主教徒对是否就读于一所天主教高中有显著的影响。你认为CathRel作为CathHS的工具变量令人信服吗?
若主从结构SR触发器的CLK、S、R、R'D各输入端的电压波形如图P5.9所示,S'D=1试画出Q、Q'端对应的电压波形.
A.观察连续性变量的整体分布情况
B.判断数据间是否存在某种关联和关联程度
C.判断要因与问题之间的关系
D.区分不同特征的数据对结果产生的影响
E.找出影响主要问题的少数原因进行重点改善
401K.RAW中的数据是帕普克(Papke,1995)所分析数据的一个子集,帕普克是为了研究401(k)养老金计划的参与率和该计划的慷慨程度之间的关系。变量prate是有资格参与该计划的员工中拥有活动账户的百分比,也是我们要解释的变量。慷慨程度指标是计划的匹配率mrate。这个变量给出了员工每向这个账户存1美元,公司为该员工匹配的平均数量。例如,若mrate=0.50,则员工每投入1美元,公司就匹配50美分。
(i)求出该计划的样本中平均参与率和平均匹配率。
(ii)现在估计下面这个简单回归方程prate=β0+β1mrate报告你的结果以及样本容量和R。
(iii)解释你的方程中的截距。解释mrate的系数。
(iv)当mrate=3.5时,求出prate的预测值。这是一个合理的预测吗?解释这里出现的情况。
(v)prate的波动中,有多少是由mrate解释的?你认为,这是一个足够大的量吗?
A.本研究作为纵向研究,虽然对13-15岁的青少年及其父母进行了考察,但未能对更早的父母教养方式与情绪表达与调节进行了解
B.本研究采用多种数据采集方法和纵向设计,使我们能够研究某些变量之间的前瞻性关联,从而为调解提供了更严格的标准比使用横截面数据要好
C.父母的易怒程度采用自我报告的方法,未包括孩子或伴侣的报告,会受到社会赞许性的影响
D.本研究所采用的数据分析方法会掩盖报告者之间的差异
A.建立在诠释主义基础上
B.收集资料时需要研究者的主观能动性的参与研究
C.不采用随机抽样的方法
D.不强调对变量进行严格控制
E.资料与分析同步进行