如果你也在 怎样代写SPSS SPSS101这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。SPSS统计学是由IBM开发的统计软件套件，用于数据管理、高级分析、多元分析、商业智能和刑事调查。长期以来由SPSS公司生产，在2009年被IBM收购。目前的版本（2015年后）的品牌名称是：IBM SPSS Statistics。
SPSS是一个广泛使用的社会科学统计分析程序。它也被市场研究人员、健康研究人员、调查公司、政府、教育研究人员、营销组织、数据挖掘者 等使用。最初的SPSS手册（Nie, Bent & Hull, 1970）被描述为 “社会学最具影响力的书籍 “之一，它允许普通研究人员自己进行统计分析。除了统计分析之外，数据管理（案例选择、文件重塑、创建衍生数据）和数据文档（元数据字典存储在数据文件中）也是基础软件的特点。
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统计代写|SPSS代考|Using Theory
Theories are useful to identify what variables and relationships are relevant for particular research questions. For example, Greve’s (2003) article on R\&D shows that by looking at the development stage and the decision stage in context, one can better predict why a company’s degree of innovation varies over time, as well as explain the variation between companies. This contributes to explaining why some companies fail to launch innovations that they have developed. To be able to predict these outcomes, Greve identified a number of important factors for innovation: aspiration level, search, decision, risk tolerance, environment, and slack.
The example shows how theory can identify relevant variables. Therefore, an important task when conducting research is to identify what research has already been done within the research context.
A literature review can have two purposes (see Fig. 3.5). If the research problem is unclear, we can use it to gain more knowledge about the theoretical area or context. If the research problem is clear, we can use a literature review to find out which variables are relevant and how they may be interrelated. The level of ambition in the research can vary from exploring a phenomenon to a detailed mapping of causal relationships between variables. An intermediate ambition can be to describe the covariation between variables (see Fig. 3.6).
The theory and literature review are used for two reasons:
- To increase the understanding and knowledge of the research topic (exploratory design).
- To understand which variables should be included and their relationship (descriptive and causal design).
统计代写|SPSS代考|Validity and Reliability
Whether planning, conducting, or evaluating research, it is evaluated by how “good” the process is carried out. In research, good is equated with validity and reliability. These terms are often applied to how well a phenomenon is measured. When we measure something, we use some kind of measurement instrument. This can be, for example, a questionnaire, an interview guide, a diary, or a technology that records behavior, like a mobile phone.
Validity refers to how well we measure what we intend to measure. Reliability refers to the consistency of how well we measure something. Two additional important aspects are random error and systematic error. Random error does not have any systematic source and has no pattern, so it tends to average out over repeated measures. Systematic error is consistent in each measurement, so over repeated measurements it causes a bias in the results.
The classic metaphor is to imagine a target. The very center of the target represents exactly what we intend to measure. Starting from the left in Fig. 3.7, our measures are spread randomly on and around the target so they are neither reliable nor valid. They appear to have a lot of random error. On the middle target, the measures are consistently above and to the right of the target. We can say that the measures are highly reliable, but they are not valid. There is a systematic error that means we consistently measured the wrong thing. On the target to the right, we consistently measured what we meant to measure. We can say that our measures are highly reliable and valid.
Netflix provides an example of an objective measure. They track viewing habits like what viewers watch, when, and for how long. From the viewing profile data, they make program suggestions and most likely use it for internal decisions. However, in a household with two adults and two children, where two of them are male and two are female, results can be erroneous. With many family accounts, the users do not create individual user profiles. The “user” they identify is somewhere between 2 and 65 years old, is androgynous, and seems to binge watch, viewing several programs at once on different devices.
Now, it is important to make it clear that what you really validate is not a specific measurement method or test (although you can), but an interpretation of the data that emerges using a particular procedure. The interpretation may have a high degree of validity for one purpose, and a lower degree of validity for other purposes. In the Netflix example, the data may be reasonably valid for measuring family viewing habits. However, it is not valid on the individual level. Another possibility is that many people have their television on for company, yet their attention to the programming may be very fragmented. Objectively measuring “TV on time” for this group says very little about their actual viewing preferences.
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统计代写|SPSS代考|USING THEORY
理论有助于确定哪些变量和关系与特定研究问题相关。例如，Greve（2003）关于研发的文章表明，通过在上下文中查看开发阶段和决策阶段，可以更好地预测公司创新程度随时间变化的原因，并解释公司之间的差异。这有助于解释为什么一些公司未能推出他们开发的创新产品。为了能够预测这些结果，格雷夫确定了许多重要的创新因素：愿望水平、搜索、决策、风险承受能力、环境和松弛度。
该示例显示了理论如何识别相关变量。因此，进行研究时的一项重要任务是确定在研究背景下已经进行了哪些研究。
文献综述有两个目的（见图 3.5）。如果研究问题不清楚，我们可以用它来获得更多关于理论领域或背景的知识。如果研究问题很清楚，我们可以使用文献回顾来找出哪些变量是相关的以及它们如何相互关联。研究的野心程度可以从探索现象到变量之间因果关系的详细映射不等。一个中间目标可以是描述变量之间的协变（见图 3.6）。
使用理论和文献综述有两个原因：
- 增加对研究主题的理解和知识（探索性设计）。
- 了解应包括哪些变量及其关系（描述性和因果设计）。
统计代写|SPSS代考|VALIDITY AND RELIABILITY
无论是计划、实施还是评估研究，都是通过执行过程的“好”程度来评估的。在研究中，良好等同于有效性和可靠性。这些术语通常用于衡量现象的好坏。当我们测量某物时，我们使用某种测量仪器。例如，这可以是问卷、访谈指南、日记或记录行为的技术，例如手机。
效度是指我们衡量我们打算衡量的内容的程度。可靠性是指我们衡量某事的程度的一致性。另外两个重要方面是随机误差和系统误差。随机误差没有任何系统来源，也没有规律，因此它往往会在重复测量中取平均值。每次测量的系统误差都是一致的，因此重复测量会导致结果出现偏差。
经典的比喻是想象一个目标。目标的中心正好代表我们打算测量的内容。从图 3.7 的左侧开始，我们的度量随机分布在目标上和目标周围，因此它们既不可靠也不有效。他们似乎有很多随机错误。在中间目标上，措施始终位于目标的上方和右侧。我们可以说这些措施是高度可靠的，但它们是无效的。存在系统误差，这意味着我们一直测量错误的东西。在右侧的目标上，我们始终如一地测量我们想要测量的内容。可以说，我们的措施是高度可靠和有效的。
Netflix 提供了一个客观衡量标准的示例。他们跟踪观看习惯，例如观看者观看的内容、观看时间和观看时长。他们从观看资料数据中提出节目建议，并最有可能将其用于内部决策。但是，在一个有两个成人和两个孩子的家庭中，其中两个是男性，两个是女性，结果可能是错误的。对于许多家庭帐户，用户不会创建个人用户配置文件。他们确定的“用户”年龄介于 2 到 65 岁之间，是中性的，并且似乎在狂欢，在不同的设备上同时观看多个节目。
现在，重要的是要明确，您真正验证的不是特定的测量方法或测试（尽管您可以），而是对使用特定程序出现的数据的解释。解释对于一个目的可能具有较高的有效性，而对于其他目的可能具有较低的有效性。在 Netflix 示例中，这些数据对于衡量家庭观看习惯可能是合理有效的。但是，它在个人层面上无效。另一种可能性是，很多人为了陪伴而开着电视，但他们对节目的关注可能非常分散。客观地衡量这个群体的“电视准时”很少能说明他们的实际观看偏好。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
