Kann spss für Bootstrap verwendet werden?

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SPSS ist die erste Statistiksoftware der Welt, die über eine grafische, menügesteuerte Benutzeroberfläche verfügt. Das hervorstechendste Merkmal ist, dass die Bedienoberfläche äußerst benutzerfreundlich ist und die Ausgabeergebnisse schön sind. Es zeigt fast alle Funktionen in einer einheitlichen und standardisierten Oberfläche an. Es verwendet den Windows-Fenstermodus, um Funktionen verschiedener Verwaltungs- und Analysedatenmethoden anzuzeigen, und Dialogfelder zeigen verschiedene Funktionsoptionen an. Sofern Benutzer bestimmte Windows-Bedienkenntnisse beherrschen und die Grundlagen der statistischen Analyse beherrschen, können sie diese Software für spezifische wissenschaftliche Forschungsarbeiten verwenden.

spss kann Bootstrap durchführen. Lassen Sie mich Ihnen die Prinzipien und die Technik vorstellen.

1. Prinzip:

Eine wichtige statistische Methode in der nichtparametrischen Statistik, um die Varianz von Statistiken zu schätzen und anschließend auch eine Intervallschätzung durchzuführen bekannt als Selbsthilfemethode. Die Kernideen und grundlegenden Schritte sind wie folgt:

1. Verwenden Sie die Resampling-Technologie, um eine bestimmte Anzahl von Proben (von Ihnen selbst angegeben) aus den Originalproben zu extrahieren.

2. Berechnen Sie die gegebene Statistik T basierend auf den extrahierten Proben.

3. Wiederholen Sie die oben genannten N-mal (im Allgemeinen mehr als 1000), um N Statistiken T zu erhalten.

4. Berechnen Sie die Stichprobenvarianz der oben genannten N Statistiken T, um die Varianz der Statistik zu erhalten.

Es sollte gesagt werden, dass Bootstrap eine beliebte statistische Methode in der modernen Statistik ist und bei der Arbeit mit kleinen Stichproben gut funktioniert. Konfidenzintervalle können durch Varianzschätzung konstruiert werden und ihr Anwendungsbereich wird weiter erweitert.

Beispiel für eine spezifische Probenahmemethode: Wenn Sie wissen möchten, wie viele Fische sich im Teich befinden, können Sie zunächst N-Fische beproben, sie markieren und wieder in den Teich einsetzen. Führen Sie eine wiederholte Probenahme durch, ziehen Sie M-mal und jedes Mal N Fische. Untersuchen Sie den Anteil der markierten Fische unter den jeweils gezogenen Fischen und berechnen Sie die Statistik basierend auf dem Anteil von M-mal.

2. Unterstützter Prozess

1. Häufigkeit

　◎Statistiktabelle unterstützt Mittelwert, Bootstrap Schätzungen von Standardabweichung, Varianz, Median, Schiefe, Kurtosis und Perzentilen. ◎Die Häufigkeitstabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung von Prozentsätzen.

2. Beschreibend

　◎Die deskriptive Statistiktabelle unterstützt Bootstrap-Schätzungen von Mittelwert, Standardabweichung, Varianz, Schiefe und Kurtosis.

3. Erkunden

◎Die Beschreibungstabelle unterstützt Mittelwert, 5 % getrimmten Mittelwert, Standardabweichung, Varianz, Median, Schiefe, Kurtosis und inneren Abstand. Die Bootstrap-Schätzung. ◎Die M-Schätzer-Skala unterstützt Hubers M-Schätzer, Tukeys Doppelgewicht, Hampels M-Schätzer und Andrews Wave-Bootstrap-Schätzer. ◎Die Perzentiltabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung von Perzentilen.

4. Kreuztabelle

◎ Die Richtungsmesstabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung von Lambda, Goodman und Kruskal Tau, Unsicherheitskoeffizient und Somers' d. ◎Die Symmetrieskala unterstützt Phi, Cramer's V, Kontingenzkoeffizient, Kendall's Tau-b, Kendall's Tau-c, Gamma, Spearman-Korrelation und Pearson's R Bootstrap-Schätzungen. ◎Die Risikobewertungstabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung des Odds Ratio. ◎Mantel-Haenszels allgemeine Odds-Ratio-Tabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung und den Signifikanztest von ln(Schätzung).

5. Mittelwert

　◎Die Berichtstabelle unterstützt Mittelwert, Median, Gruppenmedian, Standardabweichung, Varianz, Kurtosis, Schiefe sowie harmonische Mittel- und Bootstrap-Schätzungen geometrisches Mittel.

6. T-Test bei einer Stichprobe

　◎Die Statistiktabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung von Mittelwert und Standardabweichung. ◎Die Testtabelle unterstützt Bootstrap-Schätzungen und Signifikanztests von Mittelwertdifferenzen.

7. Unabhängiger Stichproben-T-Test

　◎Die Gruppenstatistiktabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung des Mittelwerts und der Standardabweichung. ◎Die Testtabelle unterstützt Bootstrap-Schätzungen und Signifikanztests von Mittelwertdifferenzen.

8. Gepaarter Stichproben-T-Test

　◎Die Statistiktabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung von Mittelwert und Standardabweichung. ◎Die Korrelationstabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung der Korrelation. ◎Die Testtabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung des Mittelwerts.

9. Einseitige Varianzanalyse

　◎Die deskriptive Statistiktabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung von Mittelwert und Standardabweichung. ◎Mehrere Vergleichstabellen unterstützen die Bootstrap-Schätzung von Mittelwertdifferenzen. ◎Die Kontrasttesttabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung und Signifikanzprüfung von Kontrastwerten.

10. GLM-Einzelvariable

　◎Die deskriptive Statistiktabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung des Mittelwerts und der Standardabweichung. ◎Die Parameterschätztabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung von Koeffizienten, B und Signifikanztests. ◎Die Vergleichsergebnistabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung und den Signifikanztest von Unterschieden. ◎Geschätzter Randmittelwert: Die Schätztabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung des Mittelwerts. ◎Geschätzte Randmittelwerte: Paarweise Vergleichstabellen unterstützen die Bootstrap-Schätzung von Mittelwertdifferenzen. ◎Paarweiser Vergleichstest: Mehrere Vergleichstabellen unterstützen die Bootstrap-Schätzung der Mittelwertunterschiede.

11. Bivariate Korrelation

　◎Die deskriptive Statistiktabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung von Mittelwert und Standardabweichung. ◎Die Korrelationstabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung der Korrelation.

12. Teilkorrelation

　◎Die deskriptive Statistiktabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung von Mittelwert und Standardabweichung. ◎Die Korrelationstabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung der Korrelation.

13. Lineare Regression

　◎Die deskriptive Statistiktabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung von Mittelwert und Standardabweichung. ◎Die Korrelationstabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung der Korrelation. ◎Die Modellzusammenfassungstabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung von Durbin-Watson. ◎Die Koeffiziententabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung und den Signifikanztest von Koeffizienten und B. ◎Die Korrelationskoeffiziententabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung der Korrelation. ◎Die Reststatistiktabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung des Mittelwerts und der Standardabweichung.

14. Ordinale Regression

　◎Die Parameterschätzungstabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung und den Signifikanztest des Koeffizienten B.

15. Diskriminanzanalyse

　◎Die standardisierte Code-Diskriminanzfunktionskoeffiziententabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung standardisierter Koeffizienten. ◎Die kanonische Diskriminanzfunktionskoeffiziententabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung nicht standardisierter Koeffizienten. ◎Die Koeffiziententabelle der Klassifizierungsfunktion unterstützt die Bootstrap-Schätzung von Koeffizienten.

16. GLM multivariat

　◎Die Parameterschätzungstabelle unterstützt Bootstrap-Schätzung und Signifikanztests von Koeffizienten und B.

17. Lineares gemischtes Modell

　◎Die Tabelle mit festen Effekten unterstützt die Bootstrap-Schätzung und die Signifikanzprüfung der geschätzten Werte. ◎Die Kovarianzparameter-Schätztabelle unterstützt die Bootstrap-Schätzung und Signifikanztests der geschätzten Werte.

18. Verallgemeinerte lineare Modelle

　◎Die Parameterschätzungstabelle unterstützt Bootstrap-Schätzung und Signifikanztests von Koeffizienten und B.

19. Cox-Regression

　◎Die Variablentabelle in der Gleichung unterstützt Bootstrap-Schätzung und Signifikanztests von Koeffizienten und B.

20. Binäre logistische Regression

　◎Die Variablentabelle in der Gleichung unterstützt Bootstrap-Schätzung und Signifikanztests von Koeffizienten und B.

21. Multinomiale logistische Regression

　◎Die Parameterschätzungstabelle unterstützt Bootstrap-Schätzung und Signifikanztests von Koeffizienten und B.

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