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统计显著性前沿信息_统计显著性和经济显著性(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

统计显著性

「新书推荐」「新书推送」迪尔德丽ⷎ.麦克洛斯基认为，现代主义的恶习源自骄傲和对不确定性的抵御，蔓延到经济学领域，则成了三大恶习：统计显著性、黑板经济学、社会工程学。统计显著性寻求用一种无争议的方式判断某种影响的大小，忽视了人类判断的重要性；黑板经济学尊崇数学公理的优雅和一致性，陷入了形式主义的泥沼中；而社会工程学企图让一切变得简单可预测，但人类本质上是复杂和不可预测的。在麦克洛斯基看来，过度依赖这些恶习的主要是男性经济学家，因为女性经济学家更关心现实意义。在本书中，她幽默地以“姑妈”自居，戏谑地称男性经济学家为“可爱的侄儿”，苦口婆心地劝他们离开机械化的沙盒游戏。她提倡用一种人文、谦卑、自由，甚或是女性气质的美德，来取代现代经济学中贵族和男性气质的恶习。「李嘉图恶习」「黑板经济学」「社会工程学」「经济学家」 @广西师大出版社新民说浓缩麦克洛斯基毒舌批判的思维宝典，颠覆你对科学的固有认知，《经济学家的恶习》

如何解读KEGG气泡图❓ 𐟔气泡图是一种用于展示不同生物学通路在富集分析中的结果的图表。通过分析这种图，可以观察到与特定疾病或条件相关的生物学通路。 𐟔‘例如，PI3K-Akt信号通路和JAK-STAT信号通路的气泡较大且颜色偏红，这表明这些通路在富集分析中非常显著，并且涉及到的基因数量较多。 𐟓Š如何制作气泡图： 1️⃣ 数据收集：首先需要一组数据，包含你想在图表中展示的各项指标。 2️⃣ 统计分析：使用统计方法，如富集分析，来确定每个生物学通路中显著基因的数量以及相关的P值。 3️⃣ 图形生成：利用绘图软件或编程语言（如R、Python等），根据收集到的数据绘制气泡图。 4️⃣ 分析气泡图的结果 5️⃣ 寻找显著的通路：寻找那些气泡大且颜色深的通路。这表示在这些通路中不仅有较多的基因表现出显著的活动，而且统计显著性也高。 6️⃣ 了解通路功能：识别这些显著的通路后，研究者会进一步探索这些通路在疾病或生理过程中的具体作用。 7️⃣ 比较不同通路：比较各个通路之间的显著性和基因数量，可以帮助研究者了解哪些通路可能在研究的条件下起主导作用。 𐟑‡留下你的方向，我来看看思路

论文实证分析指南：从零开始到完美收尾 𐟓Š 论文实证分析的精髓在于科学、系统地收集和分析数据，以支持研究结论。以下是进行实证分析的详细步骤，助你轻松驾驭论文写作！ 1️⃣ 数据准备与导入：首先，收集你的数据并将其整理成SPSS可接受的格式，如Excel或CSV。然后，使用SPSS导入数据，确保数据无误。 2️⃣ 数据清理与预处理：对数据进行清理，包括处理缺失值、异常值和重复数据。进行数据转换和标准化，以确保数据的质量和一致性。 3️⃣ 描述性统计分析：进行描述性统计分析，计算数据的均值、标准差、频数等统计量，以了解数据的总体特征。 4️⃣ 探索性数据分析：通过绘制直方图、散点图、箱线图等可视化图表，探索变量之间的关系和趋势。 5️⃣ 假设检验：根据研究目的选择适当的假设检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验等，进行统计显著性检验，以验证研究假设或比较不同组别之间的差异。 6️⃣ 相关性分析：计算变量之间的相关系数（如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等），探索变量之间的相关关系。 7️⃣ 回归分析：根据需要进行回归分析，包括线性回归、逻辑回归等，用于探索和建模变量之间的关系，并进行预测和解释。 8️⃣ 结果解释与报告：对分析结果进行解释和总结，将结果以适当的方式进行报告，如撰写报告、制作图表和表格等。 𐟔 通过以上步骤，你可以系统地开展实证分析，为论文提供有力的数据支持。记得在分析过程中保持严谨的态度，确保数据的可靠性和有效性。

P值是什么？统计学的入门指南 𐟓Š 你是不是也在被P值搞得一头雾水？别担心，今天我就来给你讲讲P值到底是什么，以及它在统计学中是怎么用的。 P值是什么？𐟓 P值，全称P-value，是统计学里用来检验假设显著性的一个指标。简单来说，它告诉你观察到的结果在零假设为真时出现的概率。零假设通常是指没有效应或者没有差异的情况。P值越小，说明你观察到的结果和零假设的差异越大。 P值的用途𐟔 P值主要用于假设检验，帮助我们决定是否拒绝零假设。常见的假设检验包括T检验、卡方检验和ANOVA等。通常，研究者会选择一个显著性水平（比如0.05或0.01），然后将P值与这个显著性水平进行比较：如果P值小于显著性水平，我们拒绝零假设，认为结果具有统计显著性。𐟘Š 如果P值大于或等于显著性水平，我们不拒绝零假设，认为结果没有统计显著性。如何理解P值？𐟔 举个例子吧，假设我们想研究一种新药是否能显著降低血压。我们进行了一项实验，结果显示服用新药的组的血压显著降低。我们进行统计检验，得到的P值为0.03。如果我们选择的显著性水平是0.05，那么因为P值小于0.05，我们可以拒绝零假设（即认为新药没有效果），得出新药确实有显著降低血压的效果。再举个例子，假设我们进行一项调查，想知道硬币是否是公平的。我们抛了100次硬币，结果有60次是正面，40次是反面。为了检验硬币是否公平，我们计算得到的P值是0.02。如果我们选择的显著性水平是0.05，由于P值0.02小于0.05，我们可以拒绝零假设（即硬币是公平的），认为硬币不公平。总结： P值是统计检验中用于衡量结果显著性的重要指标。通过比较P值与设定的显著性水平，我们可以决定是否拒绝零假设，从而得出数据是否具有统计显著性。希望这个解释能帮助你更好地理解P值的概念！𐟓ˆ✨ 希望这篇文章能帮你搞清楚P值到底是什么，下次看到P值的时候，不再一头雾水啦！𐟓Š

SPSS问卷分析全攻略：8个步骤搞定！ 𐟔 实证研究的关键步骤：选择变量、提出假设、收集量表数据，然后进行数据统计和结果分析。以下是使用SPSS进行数据分析的要点： 1️⃣ 数据清洗与准备：首先，将数据导入SPSS软件中，检查数据的完整性和准确性。如果发现缺失值或异常值，需要进行数据清洗，包括填补缺失值、删除异常值和处理重复数据。 2️⃣ 描述性统计分析：通过计算变量的频数、均值和标准差等描述性统计量，可以对数据进行初步探索。SPSS提供了频数分析和描述性统计分析功能。 3️⃣ 探索性因素分析（EFA）或确认性因素分析（CFA）：当有多个变量时，可以使用因素分析来提取维度、降维和分类。SPSS中的因素分析功能可以进行因素提取、因素旋转和因素命名。 4️⃣ 相关分析：研究变量之间的相关关系。SPSS中的相关性分析功能可以计算变量之间的相关系数，并进行统计显著性检验。常见的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。 5️⃣ 回归分析：研究自变量与因变量之间的关系。SPSS中的回归分析功能可以建立回归模型，分析自变量对因变量的影响程度，并进行统计显著性检验。常见的回归分析方法包括线性回归和多元回归。 6️⃣ 方差分析：比较不同组之间的差异。SPSS中的方差分析功能可以根据实验设计和变量类型选择适当的方差分析方法。常见的方差分析方法包括单因素方差分析和多因素方差分析。 7️⃣ 聚类分析：将样本或变量按照相似性进行分组。SPSS中的聚类分析功能可以对样本或变量进行聚类，并通过结果分析实现数据的分类和分组。 8️⃣ 判别分析：根据已知的分类变量，预测未知样本的分类归属。SPSS中的判别分析功能可以建立判别模型，并进行模型拟合和预测。判别分析常用于分类问题和预测问题。 𐟔砩€‰择具体使用哪些方法取决于研究目的、数据类型和分析需求。

DeepTools：全能测序分析 DeepTools是一个专为二代测序数据设计的Python工具集，适合研究人员进行数据处理、可视化和分析。它支持多种类型的测序数据，包括ChIP-seq、RNA-seq和ATAC-seq。以下是DeepTools的主要功能和特点：数据处理 𐟓ˆ DeepTools提供数据预处理功能，如排序、索引、过滤和修剪测序数据，以确保数据质量和一致性。数据可视化 𐟎芄eepTools配备了多种可视化工具，包括热图生成、核苷酸分布绘制、染色体轨迹绘制和分布曲线绘制，帮助用户更好地理解实验数据。质量控制 𐟛 ️ DeepTools可以评估测序数据的质量，进行GC含量分布、Nucleosome分析、PCR扩增偏差和唯一性分析等，以便在后续分析中排除不良样本。差异分析 𐟔 DeepTools提供基因表达差异、染色质可及性差异和峰检测等工具，帮助研究人员识别基因或染色质上的差异性信号。统计分析 𐟓Š DeepTools包含一系列统计工具，用于计算和比较各种测序数据的统计指标，以支持实验结果的统计显著性分析。可扩展性 𐟌 DeepTools具有高度可扩展性，能够处理大规模的HTS数据集，并支持多线程处理以提高分析效率。用户友好 𐟘Š DeepTools的命令行界面非常友好，还提供了详细的文档和示例，使用户能够轻松地进行数据分析。 DeepTools不仅功能全面，而且使用起来非常方便，是二代测序数据分析的理想选择。

𐟓š 高分Essay写作秘籍（下篇） 5. 𐟔젥ꌧ𛓦žœ再现科学方法的核心是实验结果的再现性，这在人文科学中同样重要。详细阐述你的科学研究过程和步骤，这样他人可以基于你的研究方法进行挑战或复制。 6. 𐟎ƒ衡基本原理在研究过程中，几乎总是有多种理论可供选择。批判性地评估这些替代方法，以支持你最终选择的方法。权衡所有相关选择的利弊，包括你的最终选择。 7. 𐟓Š 验证有效性和可靠性在所有类型的研究中，可靠性和有效性是必须讨论的基本因素。这包括准确性、精确度、错误来源和统计显著性。即使在定性研究中，也需要讨论这两个基本要素。 8. 𐟓‹ 重视抽样抽样技术和样本量的问题对于可靠性和有效性的影响至关重要。在定量方法中，样本量对结果的统计显著性至关重要。虽然定性研究不追求统计显著性，但抽样仍然很重要。 9. 𐟌 触类旁通在设计方法论时，考虑到通过数据可以解决其他相关问题。除了直接采集数据外，具有一般意义的结果会增加最终结果的说服力。 10. 𐟓ˆ 图文并茂在essay的最后附上相关的资料，能使方法论章节更清晰地呈现。使用表格来比较不同方法及其相对优势和劣势，保持方法论章节简洁明了。

SPSS显著性分析：你需要知道的一切 𐟓Š 显著性分析是统计学中一个非常重要的概念，特别是在进行回归分析和假设检验时。很多人可能会问，SPSS中如何设置显著性水平？其实，显著性水平并不是你直接设置的，而是通过SPSS的输出结果来解读的。显著性水平的理解 𐟧 显著性水平，通常用ᨧ亯𜌦˜歷‡在假设检验中，你愿意接受的小概率标准。换句话说，你事先设定一个概率阈值，如果实际计算出来的概率小于这个阈值，你就拒绝原假设；如果大于这个阈值，你就接受原假设。显著性水平并不是一个固定不变的数值，它的选择取决于你对结论准确性的要求。一般来说，𖊥𐏯𜌥ŽŸ假设被拒绝的可能性越大，但同时也有更大的风险误判。常见的显著性水平有0.1、0.05和0.01，分别对应10%、5%和1%的显著性。 SPSS中的显著性分析 𐟓ˆ 在SPSS中，进行回归分析后，你会得到一个P值。如果P值小于0.1，说明在10%的水平上显著；如果P值小于0.05，说明在5%的水平上显著；如果P值小于0.01，说明在1%的水平上显著。这些P值就是用来判断变量之间关系的显著性程度的。假设检验与小概率原理 𐟎假设检验是显著性分析的核心，它运用了小概率原理。你提出一个原假设，然后计算一个统计量，看看这个统计量是否落在你事先设定的拒绝区间内。如果落在拒绝区间内，你就拒绝原假设，认为有显著性差异；如果不在拒绝区间内，你就接受原假设，认为没有显著性差异。多个显著性水平 𐟤” 有时候，你可能需要同时考虑多个显著性水平。比如在求Pearson相关系数和进行回归分析时，你可能会在表格底下看到多个显著性水平的标记。这种情况下，你需要根据具体的研究目的和要求来选择合适的显著性水平。总之，显著性分析是统计学中一个非常实用的工具，帮助你理解变量之间的关系是否显著。在SPSS中，通过合理的设置和解读，你可以得到非常有用的结论。

数据科学基础：一类错误与二类错误的区别在数据科学和统计推断中，理解一类错误（Type I error）、二类错误（Type II error）以及统计功效（Power）至关重要。今天，我们来深入探讨这三个概念，帮助你在数据分析中做出更准确的判断。 𐟔 一类错误是指当原假设 H0 为真时，却错误地拒绝了它。换句话说，我们认为有显著性结果，但实际上是一个错误报警。常用的符号 表示一类错误的概率。✨ 𐟧 二类错误则是当原假设 H0 为假时，却没有拒绝它。这意味着我们没有检测到真正存在的效果或差异，符号 表示二类错误的概率。𐟓‰ 𐟒ᠧ𛟨ŠŸ效（Power）则是正确拒绝原假设的概率，计算公式为 1-€‚功效越高，意味着我们越有能力检测到真实存在的效果或差异。𐟓ˆ 𐟓Œ 举个例子，如果我们进行药物测试：一类错误意味着我们认为药物有效，但实际上无效。二类错误意味着我们认为药物无效，但实际上有效。关键在于平衡一类错误和二类错误的概率。当我们降低 时，往往会增加 𜌥之亦然。因此，选择合适的显著性水平和样本量至关重要。𐟎

IB数学高频词汇30个，留学生必备！ 𐟓š Mathematics - 数学 𐟓Š Data Analysis - 数据分析 𐟎robability - 概率 𐟓ˆ Statistics - 统计学 𐟓‰ Regression Analysis - 回归分析 𐟔— Correlation - 相关性 𐟓˜ Hypothesis Testing - 假设检验 𐟔 Sampling - 抽样 𐟓 Normal Distribution - 正态分布 𐟔 Inferential Statistics - 推断统计学 𐟓Š Descriptive Statistics - 描述性统计学 𐟓ˆ Probability Distribution - 概率分布 𐟓‰ Confidence Interval - 置信区间 𐟔젅xperimental Design - 实验设计 𐟓‹ Data Collection - 数据收集 𐟓Š Frequency Distribution - 频率分布 𐟓ˆ Chi-Square Test - 卡方检验 𐟓‰ Standard Deviation - 标准差 𐟓Š Scatter Plot - 散点图 𐟓ˆ Linear Regression - 线性回归 𐟓‰ Nonlinear Regression - 非线性回归 𐟓Š Confidence Level - 置信水平 𐟓ˆ Statistical Significance - 统计显著性 𐟓‰ Sample Size - 样本大小 𐟓Š Probability Density Function - 概率密度函数 𐟓‰ Bayesian Analysis - 贝叶斯分析 𐟓Š Statistical Inference - 统计推断 𐟓‰ Hypothesis Testing - 假设检验 𐟓Š Random Variable - 随机变量 𐟓‰ Margin of Error - 误差边界

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