关于比较一组数据有无差别

2015-7-27 20:47:58

做单因素方差分析吧，区组因素选“样本编号”（即因子框），因变量列表选观测值a。然后选择方差齐性和非齐时分别对应的多重比较方法，最后点确认。祝好运。

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cl37211314

2015-7-27 21:17:43

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-27 20:47
做单因素方差分析吧，区组因素选“样本编号”（即因子框），因变量列表选观测值a。然后选择方差齐性和非齐时 ...

谢谢您的回答。可是我的数据a随着时间在变化，这样组内平方和岂不是巨大，还有参考价值么？数据表.xlsx

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2015-7-27 21:39:59

cl37211314 发表于 2015-7-27 21:17
谢谢您的回答。可是我的数据a随着时间在变化，这样组内平方和岂不是巨大，还有参考价值么？数据表.xlsx

仔细的看了一下，看能不能用回归分析来做。因为方差分析这块我用的比较少，用回归好理解些。构建多元线性模型。因变量为观测值a，自变量为时间，区组和时间*区组。其中，区组和时间分别处理为哑变量，然后再构建模型，看剔除时间效应后的区组间差异是否显著是一样的道理。祝好运。

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2015-7-28 04:22:41

这个问题不难，可以
（1）利用Origin等软件，用同样的模型分别拟合你这十组数据，然后“Compare datasets”。比如说，我初步发现，第一组与第二组数据，在p=0.05的水平上，没有显著性差别。
（2）参考“追踪数据分析方法及其应用”，作者:刘红云，张雷
（3）参考“分析重复调查数据/格致方法定量研究系列 (美)格伦·菲尔鲍”（4）重复测量的方差分析，进行趋势，见“SAS统计分析(第2版)_沈其君2005”

（5）Stata虚拟变量回归（应用STATA做统计分析_Lawrence C. Hamilton_郭志刚译2008）

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2015-7-28 08:04:57

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-27 21:39
仔细的看了一下，看能不能用回归分析来做。因为方差分析这块我用的比较少，用回归好理解些。构建多元线性 ...

感觉听起来不错的。就是不知道该怎么做呀？能帮忙帮到底吗？

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2015-7-28 08:12:30

tmdxyz 发表于 2015-7-28 08:04
感觉听起来不错的。就是不知道该怎么做呀？能帮忙帮到底吗？

推荐你看看邱皓政老师的《量化研究与统计分析——spss数据分析范例解析》第十一章回归分析，里面第四节是介绍虚拟变量回归的，你可以去看看那里的SPSS怎么截图操作的，同时，你这个问题的时间和区组也类似的设置就行，然后构建回归模型。祝好运。

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cl37211314

2015-7-28 09:14:04

nkunku 发表于 2015-7-28 04:22
这个问题不难，可以
（1）利用Origin等软件，用同样的模型分别拟合你这十组数据，然后“Compare datasets” ...

谢谢您的回答。如果采用秩和检验可行么？

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2015-7-28 13:06:40

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-28 08:12
推荐你看看邱皓政老师的《量化研究与统计分析——spss数据分析范例解析》第十一章回归分析，里面第四节是 ...

谢谢您！我去图书馆自习看看！

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2015-7-28 17:34:14

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-28 08:12
推荐你看看邱皓政老师的《量化研究与统计分析——spss数据分析范例解析》第十一章回归分析，里面第四节是 ...

谢谢您的回复。
（1）书的信息为：量化研究与统计分析_SPSS (PASW)数据分析范例解析_邱皓政2013，第11章第4节，p250-267，“虚拟回归”
（2）该书的数据可在以下位置下载：http://www.wunan.com.tw/www2/download/1H47%20(5E)%20%E8%B3%87%E6%96%99%E6%AA%94.RAR
（3）个人认为对这种具有时序性的数据，用虚拟变量回归，不一定合适，也不一定对。再说，SPSS的虚拟回归，只能是采用Analysis--Regression--Linear，对于非线性的模型便无法输入那些虚拟变量。
（4）不当之处恳请各位指点

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2015-7-28 17:43:21

nkunku 发表于 2015-7-28 17:34
谢谢您的回复。
（1）书的信息为：量化研究与统计分析_SPSS (PASW)数据分析范例解析_邱皓政2013，第11章 ...

如果要严格一点，这个数据是面板数据了。我上面推荐的虚拟变量回归对应在面板分析里面的混合OLS回归。可能对于这种时间序列比较长的数据不大适合，但这个不适合的前提是检验一下时间序列是否存在相关。如果存在相关，对其做相应的处理后，可通过再构建虚拟变量回归的方式建模；如果不存在相关，可能这样建模就是合适的。

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2015-7-28 18:02:15

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-28 17:43
如果要严格一点，这个数据是面板数据了。我上面推荐的虚拟变量回归对应在面板分析里面的混合OLS回归。可能 ...

是的，我也觉得它属于面板数据。不过，这对于环境专业的我来说，就一窍不通了。遗憾

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2015-7-28 18:04:31

nkunku 发表于 2015-7-28 18:02
是的，我也觉得它属于面板数据。不过，这对于环境专业的我来说，就一窍不通了。遗憾

如果对面板分析感兴趣可以看看伍德里奇《计量经济学导论》和陈强《高级计量经济学及Stata应用》这两本书，堪称经典。

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2015-7-28 19:36:05

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-28 18:04
如果对面板分析感兴趣可以看看伍德里奇《计量经济学导论》和陈强《高级计量经济学及Stata应用》这两本书， ...

非常感谢！

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2015-7-29 05:22:50

或许可以参考“高级计量经济学及Stata应用，陈强”一书中的长面板

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