数据处理、缺失与异常检查、描述统计表、相关矩阵、共线性检验和分布图,交付一章描述统计报告。
填写需求
填写研究主题与数据类型,上传数据并说明结构,列出数据处理清单,选择描述变量。
准备材料
1 个数据文件(CSV、XLSX、SAV 或 DTA),每行一条记录,首行为变量名。
核对付款
核对费用后付款,可用积分抵扣。
确认计划
付款前核对分析计划;付款后依计划由 Python 实际计算并撰写报告,未通过的检验如实呈现。
下载成品
ZIP:数据、统计结果、统计图(PNG 与 TIFF)、报告 Docx;30 天内可免费修改 3 次。
本研究围绕中小学生作业时长与睡眠状况展开,使用的数据为截面数据,记录不同学生在同一观察期内的相关信息,不涉及对同一对象的连续追踪。数据包含睡眠时长、每日作业时长、学业压力和学习兴趣等研究变量,分析范围为中小学生,可用于概括样本的作业与睡眠状况。原始数据共240行;处理后行数保持不变,所有记录均进入分析,未有样本因缺失而被剔除。截面结构使分析反映的是该观察期的样本状况,不能呈现个体随时间的变化。数据结构适合在横截面层面呈现变量分布及其基本特征,因此描述统计的基础为原始数据中的全部记录。
本节的数据处理遵循原始记录,不对数据作清洗或变换,直接使用原始数据开展统计分析。数据处理记录显示,研究未实施缩尾、取对数、标准化、变量重编码或其他调整;因此,观测值及变量原有表达均予以保留,不因统计结果或变量分布另行修改。原始数据共240行,处理后仍为240行,处理前后行数一致。针对缺失值,按分析所需变量采用逐行纳入规则:某项分析涉及的变量若有任一缺失,该行不参与该项分析;实际因缺失而剔除0行,因此用于描述统计的样本量为240,参与分析的样本量为240。这种处理使各项统计在原始数据基础上进行,并保持对缺失观测的纳入规则一致。由于没有实施其他加工,数据处理环节不改变作业时长、睡眠时长及其他变量的记录内容,后续结果均基于上述原始记录及缺失值纳入规则形成。
样稿 · 按正式流程生成
报告 2000 字 · 正文 2444 字
¥15.9