在医学研究中，为了控制一些重要的混杂因素，经常会把病例和对照按年龄，性别等条件进行配对，形成多个匹配组。各匹配组的病例数和对照人数是任意的，比如一个病例和若干个对照匹配即1：1，在医学上称作“1:1病历对照研究”，常见还有1:M(M <=3)，即1个病例和1或2或3个对照匹配。病历对照研究或者倾向得分匹配研究（一种将研究数据处理成‘随机对照实验数据’的方法）中常使用条件Logistic回归进

2024年暑假已经来临，下半年的非常多，许多同学可能是第一次参赛，对于如何准备感到迷茫和无从下手。在这种情况下，我们将分享一些备赛的小技巧，帮助大家在这个暑假更好的入门，即便是零基础的小白也能在数学建模中得心应手。

一、Tobit模型在某些情况下，被解释变量Y的取值范围会受到限制，比如研究家庭医疗保险支出的影响因素时，某此家庭没有医疗支出即数字全部为0，也或者研究家庭收入水平时，某些样本家庭完全没有收入那么收入就全部为0，也或者数据调查中有一项为收入为10万以上，那么10万以上的具体数据就‘截尾’（没有10万以上，最多就到10万），又比如研究存款的影响因素，但是有的样本存储为负数（即其为负债非存储），诸如此类

多期DID常用于政策评估效应研究，比如研究‘鼓励上市政策’，‘开通沪港通’，‘开通高铁’，‘引入新教育模式’等效应时，分析效应带来的影响情况。案例背景描述比如有50个地区分别11年（2010~2020）的数据（共计50*11=550行）。50个地区可分为两类地区A和B(分别均为25个)，在2016年A类地区没有开通高铁，B类地区开通高铁。那么开通高铁对于GDP的影响情况如何呢？涉及两个关键数据，分

量表是一种测量工具，通常用来测量人们的主观态度、意见或价值观念。我们经常会在问卷中使用量表对调查对象进行测量，最常见到的就是李克特量表，关于量表还有很多的种类，这里具体介绍几种：一. 李克特量表（Likert Scale）李克特量表是最常用的量表，是由美国社会心理学家李克特于1932年在原有的总加量表基础上改进而成的。这种量表由一组与某个主题相关的问题或陈述构成，通过计算量表中各题的总分，可以了解

对于数据分析小白或者不懂统计学原理的用户来讲，得到分析结果后，可能并不知道如何进行分析，SPSSAU在每一个分析结果表格的下方都同时输出了 “ 分析建议 ” 与 “ 智能分析 ” ，帮助大家理解分析过程和解读分析结果。SPSSAU国际版与中文版类似，提供全英文的智能分析及专业分析建议，旨在帮助用户更好的解读分析结果。SPSSAU国际版输出的英文分析结果，严格遵循国际期刊的发表规范，输出结果采用国际

如果是进行泰尔指数计算，通常会涉及group项，比如区域（华北、华南、华东、西南、东北）其层次最高，也或者区域的下一层次省份group（北京、天津、河北、上海、浙江等），以及具体最小单位粒度城市，及其对应的GDP/人口信息数据等。比如下图中X有2种情况，Y有3个情况，一种有2*3=6种组合，数据信息只有6种组别的汇总项（即加权项），分别是40，10，20，30，20，50；除原始数据格式外，还有一

做数据分析过程中，有些分析法方法的标准随便一搜就能找到，不管是口口相传还是默认，大家都按那样的标准做了。日常分析不细究出处还可以，但是正式的学术论文你需要为你写下的每一句话负责，每一个判断标准都应该有参考文献支撑，这也是写参考文献的意义之一。SPSSAU将一些常用的标准的参考文献进行汇总整理，快来看看有没有你论文中需要的。

都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。回归分析主要进行影响关系研究，可以细分为二十几种，由于篇幅有限，这里仅介绍比较常用的回归分析方法，感兴趣同学可以登陆SPSSAU进行学习。，非参数检验不对总体的分布形态做假定，所以当数据不正态或方差不齐时，可使用非参数检验进行差异性研究。当研究X对Y的影响时，如果因变量Y为定类数据，则应该使用logit回归分析。常见的差异关系研究方法包括

一、研究场景路径分析,也称通径分析（有时也称结构方程模型，一般情况下如果包括测量模型和结构模型，则称为结构方程模型；如果只包括结构模型，则称为路径分析）。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。路径有一共有4条（即4对影响关系），路径分析可以同时研究此4对影响关系