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<title>竹家庄</title>
      <link>http://zjz06.ycool.com/</link>
      <description><![CDATA[]]></description>
      <pubDate>Sun, 12 Apr 2009 02:04:01 GMT</pubDate>
      <lastBuildDate>Sun, 12 Apr 2009 02:04:01 GMT</lastBuildDate>
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        <title>竹家庄</title>
        <link>http://zjz06.ycool.com/</link>
      </image>
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        <title>搬家通知</title>
        <link>http://zjz06.ycool.com/post.3205926.html</link>
        <description><![CDATA[大家也许知道，自2009年2月6日以来，歪酷网经常因清理低俗内容而关闭。<br />
<br />
其实我自2007年开始，已经将博客全文发在microsoft的live.com上（详细地址为<a href="http://zjz06.spaces.live.com">zjz06.spaces.live.com</a>)，而这里只发每篇文章的标题和第一段。当时主要是贪图用live writer的写作和发布的便利，当然也为防止&ldquo;万一&rdquo;歪酷网关闭。现在看来好像有点&ldquo;远见&rdquo;。<br />
<br />
当然，live.com的博客网很傻瓜，不好用。因此，最近我又开始在google的blogspot上试行（<a href="http://zjz06.blogspot.com">zjz06.blogspot.com</a>)，它也接受从live writer的直接发帖，好像比live.com好用些。<br />
<br />
所以，从2009年2月14日起，我会同时在live和blogspot上发新帖。请大家一起转移阵地吧。<br />
<br />...
]]></description>
        <guid isPermaLink="true">http://zjz06.ycool.com/post.3205926.html</guid>
        <pubDate>Thu, 19 Feb 2009 15:02:44 GMT</pubDate>

      </item>

      <item>
        <title>如何检验男女两组回归系数之间的差别？</title>
        <link>http://zjz06.ycool.com/post.3201497.html</link>
        <description><![CDATA[罗拉 @ 2009-02-06：
<p>在SPSS中以性别为分组变量做分组回归，应该如何比较回归系数的差异？ </p>
<p>庄主 @ 2009-02-08： </p>
<p>如果你问的是如何解读性别的回归系数，请参见我刚发的&ldquo;<a target="_blank" href="http://zjz06.spaces.live.com/blog/cns!3F49BBFB6C5A1D86!1005.entry">回归与GLM分析结果真的不同吗？</a>&rdquo;。如果你问的是如何比较按性别分成两个样本的回归系数，请继续读下去。<br />
<br />
&gt;&gt; <a href="http://zjz06.spaces.live.com/blog/cns!3F49BBFB6C5A1D86!1008.entry">全文</a></p>...
]]></description>
        <guid isPermaLink="true">http://zjz06.ycool.com/post.3201497.html</guid>
        <pubDate>Tue, 10 Feb 2009 07:02:56 GMT</pubDate>
<category>sem</category>

        <category>交互影响</category>

        <category>回归分析</category>

        <category>分析效力</category>
      </item>

      <item>
        <title>回归与GLM的分析结果真的不同吗？</title>
        <link>http://zjz06.ycool.com/post.3200107.html</link>
        <description><![CDATA[<span id="ctl00_MainContentPlaceholder_ctl01_ctl00_lblEntry">
<div class="bvEntry" id="entrycns!3F49BBFB6C5A1D86!1005" bv:cat="统计分析" bv:ca="false" bv:cns="cns!3F49BBFB6C5A1D86!1005">
<div class="bvMsg" id="msgcns!3F49BBFB6C5A1D86!1005">
<p>dylan @ 2009-02-04: </p>
<p>祝老师，您好！我在做回归分析时发现对于分类变量有2种处理方法，1是引入哑变量（或叫虚拟变量），2是在minitab中采用方差分析的一般回归模型，两种方法的结果是不一样的，究竟应该采用哪种方法才是合理的呢？还是都可以用？这2种方法的区别是什么呢？各有啥优缺点呢？期待您的答复。 </p>
<p>庄主 @ 2009-02-08: </p>
<p>dylan说对了一半，即对于<strong><font color="#0000ff">定类属性</font></strong>的自变量，历来有两种方法，一是直接将定类自变量进入方差分析（包括GLM），二是先将定类自变量转换为dummy variable（<font color="#0000ff"><strong>哑变量</strong></font>）、然后再进入回归分析。dylan的另一半结论是错的，回归和GLM的分析结果应该而且必须一样。如果不同，可能是设置的模型不同、更可能是不同软件的内定输出结果不同。<br />
<br />
&gt;&gt; <a href="http://zjz06.spaces.live.com/blog/cns!3F49BBFB6C5A1D86!1005.entry">全文</a></p>
</div>
</div>
</span>...
]]></description>
        <guid isPermaLink="true">http://zjz06.ycool.com/post.3200107.html</guid>
        <pubDate>Sun, 08 Feb 2009 05:02:59 GMT</pubDate>
<category>回归分析</category>

        <category>glm</category>

        <category>哑变量</category>

        <category>contrast coding</category>

        <category>基准组</category>
      </item>

      <item>
        <title>如何处理回归中30多个虚拟变量？</title>
        <link>http://zjz06.ycool.com/post.3188409.html</link>
        <description><![CDATA[afeiwu @ 2009-01-07: <br />
<br />
祝老师，你好。有几个问题想向您请教 <br />
<br />
1、看了很多会计文章。对年份、地区和行业分别用虚拟变量来处理。有的有30几个居多，这种处理方式正确吗？比如年份，一定要把每一年都放入吗？是否只用根据理论或者逻辑，来自行设定呢？比如这一年前后有重大的事项发生？ <br />
<br />
2、另外对这些虚拟变量，大部分文章也不汇报相关系数等输出结果。这种处理方式对吗？ <br />
<br />
3、如果用stata进行面板数据处理。其中的交互项处理方式和spss的处理方式有什么区别？哪一种分析效果跟好呢？谢谢！ <br />
<br />
庄主 @ 2009-01-20: <br />
<br />
你的问题虽然来自会计期刊，但其涉及到的是一般的统计问题（即回归分析），对适用传播学和其它社会科学。&nbsp;<br />
<br />
&gt;&gt; <a href="http://zjz06.spaces.live.com/blog/cns!3F49BBFB6C5A1D86!1004.entry">全文<br />
</a>...
]]></description>
        <guid isPermaLink="true">http://zjz06.ycool.com/post.3188409.html</guid>
        <pubDate>Mon, 19 Jan 2009 16:01:15 GMT</pubDate>
<category>回归分析</category>

        <category>stata</category>

        <category>glm</category>

        <category>虚拟变量</category>

        <category>协方差分析</category>
      </item>

      <item>
        <title>如何处理含高度相关的内生变量？</title>
        <link>http://zjz06.ycool.com/post.3184643.html</link>
        <description><![CDATA[<span id="ctl00_MainContentPlaceholder_ctl01_ctl00_lblEntry">
<div class="bvEntry" id="entrycns!3F49BBFB6C5A1D86!1003" bv:cns="cns!3F49BBFB6C5A1D86!1003" bv:ca="false" bv:cat="统计分析">
<div class="bvMsg" id="msgcns!3F49BBFB6C5A1D86!1003">
<p>丫丫@ 2009-01-12: </p>
<p>一个非常困惑的问题向您请教：我在用amos检验模型A―B1/B2―C―D，其中B和C都是中介变量。B1和B2是B的相关但不同的两种形式，我想将B1/B2同时放入模型，看A对它们不同的影响，以及它们分别对C的不同影响。现在的问题是： </p>
<ol>
 <li>B1和B2相关较高，在amos用双箭头连接后显示两者相关系数是.90左右，有一些标准化后的相关系数会大于1，结果很奇怪。但如果我将B1B2合并成一个变量B，结果就又正常了。请问结果不正常的原因是我把B1B2分开了吗，这是否意味这B1B2不能同时放入一个模型了？如果希望同时放进去但不合并，该如何处理？ </li>
 <li>单独检验模型的后半部分B1/B2―C―D，此时B1和B2就可以用双箭头连起来，AMOS结果处理一切正常，但是两者的相关是.90，不知道这样报结果行不？<br />
 非常感谢。 </li>
</ol>
<p>庄主 @ 2009-01-16: </p>
<p>为了便于讨论、以及帮助其他读者理解你的问题，我画了以下几个图。<br />
<br />
&gt;&gt; <a href="http://zjz06.spaces.live.com/blog/cns!3F49BBFB6C5A1D86!1003.entry">全文</a></p>
</div>
</div>
</span>...
]]></description>
        <guid isPermaLink="true">http://zjz06.ycool.com/post.3184643.html</guid>
        <pubDate>Sat, 17 Jan 2009 01:01:06 GMT</pubDate>
<category>sem</category>

        <category>内生变量</category>

        <category>因子残差</category>

        <category>残差相关系数</category>
      </item>

      <item>
        <title>为何研究网络媒体素养、第三者效果、等等？</title>
        <link>http://zjz06.ycool.com/post.3181045.html</link>
        <description><![CDATA[eco0927 @ 2009-01-13:&nbsp;<br />
<br />
祝老师您好！我现在正在做青少年网络媒介素养的论文。我打算就青少年网络媒介素养现状及其影响因素进行研究。首先通过一套衡量框架测量出青少年网络媒介素养的得分，然后从家庭背景、媒介接触使用程度、人口学因素、媒介教育四个方面对青少年网络媒介素养水平做相关分析。最后提出青少年网络媒介素养提升策略。 想请教祝老师：1、目前国内外是否能找到一套科学的衡量媒介素养（网络媒介素养）的框架，2、请祝老师就我的论文构思给予批评指正。&nbsp;<br />
<br />
庄主 @ 2009-01-14:&nbsp;<br />
<br />
1. 国内的文献，你应该比我更了解吧？国外的文献，在google里查 &quot;cyber literacy&quot;，返回的前十来条是否符合你的要求？&nbsp;<br />
<br />
2. 你的上述叙述里看不出什么&ldquo;构思&rdquo;。能否谈谈：为何要研究这个题目？理论上有什么未解决的问题？你的研究会有些什么新贡献？具体的研究假设是什么？等等。&nbsp;<br />
<br />
&gt;&gt; <a href="http://zjz06.spaces.live.com/blog/cns!3F49BBFB6C5A1D86!994.entry">全文</a>...
]]></description>
        <guid isPermaLink="true">http://zjz06.ycool.com/post.3181045.html</guid>
        <pubDate>Wed, 14 Jan 2009 09:01:59 GMT</pubDate>
<category>研究假设</category>

        <category>媒体素养</category>

        <category>第三人效果</category>

        <category>理论贡献</category>
      </item>

      <item>
        <title>定序变量是否可用t检验？</title>
        <link>http://zjz06.ycool.com/post.3167081.html</link>
        <description><![CDATA[Sunnysmile @ 2008-12-17: <br />
<br />
祝老师您好：我是南开大学的博士生，看到您很多专业的文章和解答，收益颇多，有个问题想请教一下，能否请祝老师百忙中解答: <br />
<br />
如果要检验性别与满意度之间的关系可否用t检验？我看有的期刊发表的文章是用的t检验，但是根据SPSS书籍t检验不能分析定序型数据，而满意度应该是定序性数据吧？如果不能用t检验应该用什么统计方法？如果两类数据都是定序数据可以做配对样本t检验吗？非常感谢！ <br />
<br />
庄主 @ 2009-01-03: <br />
<br />
满意度是市场、管理等学科中的一个热门话题，但在我们传播学中并不那么热，所以我对有关文献所知甚少。仅从我偶而看到的文章中，大多是用5级或7级Likert态度量表来测量满意度的。所以你的问题，其实也就是如何分析态度量表的问题，这在传播学乃至整个社会科学各学科倒是有普遍意义的。&nbsp;<br />
<br />
&gt;&gt; <a href="http://zjz06.spaces.live.com/blog/cns!3F49BBFB6C5A1D86!992.entry">全文</a>...
]]></description>
        <guid isPermaLink="true">http://zjz06.ycool.com/post.3167081.html</guid>
        <pubDate>Sat, 03 Jan 2009 07:01:59 GMT</pubDate>
<category>非参数检验</category>

        <category>定序变量</category>

        <category>态度量表</category>

        <category>配对样本</category>
      </item>

      <item>
        <title>回归分析前是否需要对变量进行正态性检验?</title>
        <link>http://zjz06.ycool.com/post.3165267.html</link>
        <description><![CDATA[dylan @ 2008-12-23: <br />
<br />
祝老师，你好！有的书上讲在进行回归分析之前首先要对自变量和因变量都要进行正态性检验，如果检验失败，则进行对数变换，而有的书上在讲回归分析时，则根本不提对于变量的正态性检验问题，只是对残差进行正态性检验，某些论坛上也有讨论，但是没有权威结论，因此想请您给个明确答案，谢谢！ <br />
<br />
庄主 @ 2009-01-01: <br />
<br />
是的，不仅是回归分析，而且几乎所有的parametric statistical tools （参数统计工具），都有这种要求。&nbsp;<br />
<br />
&gt;&gt; <a href="http://zjz06.spaces.live.com/blog/cns!3F49BBFB6C5A1D86!991.entry">全文</a>...
]]></description>
        <guid isPermaLink="true">http://zjz06.ycool.com/post.3165267.html</guid>
        <pubDate>Thu, 01 Jan 2009 09:01:01 GMT</pubDate>
<category>回归分析</category>

        <category>正态分布</category>

        <category>参数统计工具</category>
      </item>

      <item>
        <title>如何确定满意度中指标的权重?</title>
        <link>http://zjz06.ycool.com/post.3165264.html</link>
        <description><![CDATA[<p>pehcio @ 2008-12-17: <br />
<br />
老师你好，想请教您一下关于关于满意度方面的问题：结构方程中的路径系数（载荷系数）是否可以作为权重来计算总体满意度？ <br />
<br />
庄主 @ 2009-01-01: <br />
<br />
不是很清楚你的问题。从你提供的信息来看，你已有若干个观测变量，并在此基础上构建了一个latent factor（隐含因子）叫做&ldquo;满意度&rdquo;。既然如此，为何还要&ldquo;计算&rdquo;满意度？到底要&ldquo;计算&rdquo;满意度的什么东西，如每个个体的满意度得分、还是该隐含因子的mean score、等等？不清楚。&nbsp;<br />
<br />
&gt; &gt; <a href="http://zjz06.spaces.live.com/blog/cns!3F49BBFB6C5A1D86!990.entry">全文</a></p>...
]]></description>
        <guid isPermaLink="true">http://zjz06.ycool.com/post.3165264.html</guid>
        <pubDate>Thu, 01 Jan 2009 09:01:04 GMT</pubDate>
<category>sem</category>

        <category>满意度</category>

        <category>结构方程模型</category>
      </item>

      <item>
        <title>新年快乐</title>
        <link>http://zjz06.ycool.com/post.3165040.html</link>
        <description><![CDATA[祝全体庄员2009年万事如意心想事成...
]]></description>
        <guid isPermaLink="true">http://zjz06.ycool.com/post.3165040.html</guid>
        <pubDate>Thu, 01 Jan 2009 04:01:26 GMT</pubDate>

      </item>

      <item>
        <title>入户调查如何从家中随机抽取个人？</title>
        <link>http://zjz06.ycool.com/post.3150484.html</link>
        <description><![CDATA[H君 @ 2008-11-17: <br />
<br />
我最近在做一个农村XX问题的调查，关于抽样方法有一点疑问，想请祝老师指点。 <br />
<br />
我的抽样单位是个人，由于村民的XX行为在家庭内具有相似性，所以在抽样中试图采取分层方式，即先随机抽取家庭，再抽取个人。问题是进入家庭层面后，在一个家庭中抽取个人时，每次都要搞抽样，很麻烦。另外是一个家庭一般只有2-6个人，如果在这样小的群体中随机抽样，是否还能保证样本均匀分布。 <br />
<br />
目前据我所知，搞农村经济研究的学者一般采取等距抽样的方式，或者请村干部协助指定各种社会经济状况的代表样本，当然也有在村内直接进行随机抽样的。我不知道到底哪个要合适一些，敬请指点。 <br />
<br />
庄主 @ 2008-12-21: <br />
<br />
入户后抽取个人这一步很重要，如果不是随机抽取，往往调查到的都是户主或有文化的男青年，使得样本严重偏差，而前几步做的随机抽样前功尽弃。我在80年代初参与过几个农村调查，近年来也看到过类似的调查，都是上述结果。&nbsp;<br />
<br />
&gt;&gt; <a href="http://zjz06.spaces.live.com/blog/cns!3F49BBFB6C5A1D86!987.entry">全文<br />
</a><br />...
]]></description>
        <guid isPermaLink="true">http://zjz06.ycool.com/post.3150484.html</guid>
        <pubDate>Sun, 21 Dec 2008 04:12:00 GMT</pubDate>
<category>抽样调查</category>

        <category>随机样本</category>

        <category>最近生日法</category>

        <category>入户抽样</category>

        <category>kish随机表</category>
      </item>

      <item>
        <title>如何处理不显著的回归常数？(更新版)</title>
        <link>http://zjz06.ycool.com/post.3136808.html</link>
        <description><![CDATA[dlr @ 2008-12-07: <br />
<br />
请问祝老师，在进行回归分析后，对常数检验不显著，如何处理？ <br />
<br />
庄主 @ 2008-12-16: <br />
<br />
这个问题似乎很简单，但也许你涉及到其它问题。在不明背景的情况下，我先简单说一下回归常数的基本知识，完全是ABC，没有任何技术含量，希望引出你的具体并有意义的问题。同时也希望大家今后提问时尽量将问题的来龙去脉交代得具体一点。否则，我也许不会回答一些疑似无厘头的问题，以免浪费我和读者的时间。 <br />
<br />
&gt;&gt; <a href="http://zjz06.spaces.live.com/blog/cns!3F49BBFB6C5A1D86!982.entry">全文</a>...
]]></description>
        <guid isPermaLink="true">http://zjz06.ycool.com/post.3136808.html</guid>
        <pubDate>Tue, 16 Dec 2008 03:12:39 GMT</pubDate>
<category>回归分析</category>

        <category>统计显著水平</category>

        <category>常数与变量</category>
      </item>
    </channel>
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