神经网络（neural network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默认使用该模型。类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机森林、支持向量机SVM等），神经网络模型构建时首先将数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试

决策树(Decision Tree)常用于研究类别归属和预测关系的模型，比如是否抽烟、是否喝酒、年龄、体重等4项个人特征可能会影响到‘是否患癌症’，上述4项个人特征称作‘特征’，也即自变量（影响因素X），‘是否患癌症’称为‘标签’，也即因变量（被影响项Y）。

权重计算方法有很多种，不同的方法有不同的特点和适用情况。AHP层次分析法和熵值法在权重计算中属于比较常用的方法。除此之外，还有一些与权重计算相关的方法，今天一文总结了13种与权重计算相关的方法，大家可以对比选择使用。

结构方程模型是被广泛认可的研究可观测变量与潜在变量，以及潜在变量之间关系的重要工具。结构方程模型包括两个基本模型，分别为测量模型和结构模型，测量模型由潜在变量、观测变量以及测量误差项组成，主要分析潜在变量与观测变量的共变效果。路径分析在于研究模型影响关系，用于对模型假设进行验证。比如下图的模型框架：希望研究工作条件，人际关系对于公司满意度的影响；同时还希望研究公司满意度和机会感知对于离职倾向的影响

首先使用箱线图对数据进行异常值检查，确保不存在异常数据后，进行K均值聚类分析。通过7位裁判的打分，将300位选手最终划分为高水平、中水平、低水平3类。从聚类分析基本情况、聚类类别方差分析差异对比结果以及聚类效果散点图分析来看，本次聚类分析效果较好，聚类结果比较可靠。

一、应用背景当研究问卷中涉及多选题，可能会涉及以下四类分析即：多选题单独分析，单选题和多选题交叉；多选题和单选题交叉；多选题和多选题交叉；SPSSAU分别称其为：多选、单多、多单和多多分析。二、操作1.SPSSAU操作如下图：2.SPSSAU中多选题的数据格式类似如下3.将数据放入分析框中，SPSSAU自动生成分析结果如下：三、分析结果解读以及计算公式：1.响应率响应率用于对比各个选项的相对选择比

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,包括是否有关系,以及关系紧密程度等.此分析方法通常用于回归分析之前;相关分析与回归分析的逻辑关系为:先有相关关系,才有可能有回归关系。SPSSAU操作如下图：将数据放入分析框中，在SPSSAU系统中可以对应的选择Pearson相关系数、Spearman相关系数，Kendal相关系数，此案例选择Pearson相关系数结果如下：分析结果解读以及计算公式：（1）P

本文系统介绍了诊断试验的评价指标与分析方法。主要内容包括：（1）常用评价指标的计算方法，如敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及约登指数；（2）ROC曲线的原理与应用，包括曲线解读、AUC值判断标准及最佳界值确定方法；（3）通过案例演示了SPSSAU软件进行ROC分析的操作流程；（4）介绍了AUC差异比较的两种检验方法（Hanley&McNeil法和Delong检验）；（5）阐述了联合诊

空间计量研究中，空间杜宾误差模型，其考虑两项，分别是自变量X的空间滞后作用，以及误差扰动项的空间滞后作用，其数学模型公式如下：yβk* x +θk* Wx +uuλ* Wu +µ（其中βk表示X的回归系数，Wx表示自变量X空间滞后变量，θk表示Wx的回归系数，Wu表示u的空间滞后变量，λ表示Wu的回归系数，u和µ为扰动误差项）

倾向得分匹配法是通过对样本建模（logit模型）得到Pscore值，通过Pscore值为处理组在控制组中找到最接近的样本，从而进行研究的。PSM的优点在于可以控制干扰因素的影响、提高研究的证明力度；但其缺点也不可忽视，例如PSM需要样本量大、可能并非所有样本都能匹配成功，所以导致匹配后引起的样本量的损失问题不能忽视，甚至无法确定匹配后的样本是否能代表原有研究样本。