在统计学中为什么要对变量取对数 对数变换是数据变换的一种常用方式，数据变换的目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设，从而更好的进行统计推断。但需要注意的是，数据是离散变量时进行对数变换要额外小心！(Why)为什么需要做数据变换？从直观上讲，是为了更便捷的发现数据之间的关系（可以理解为更好的数据可视化）。举个栗子，下图的左图是各国人均GDP和城市人口数量的关系，可以发现人均GDP是严重左偏的，并且可以预知在回归方程中存在明显的异方差性，但如果对GDP进行对数变换后，可以发现较明显的线性关系。为什么呢？因为我们度量相关性时使用的Pearson相关系数检验的是变量间的线性关系，只有两变量服从不相关的二元正态分布时，Pearson相关系数才会服从标准的t-分布，但如果变量间的关系是非线性的，则两个不独立的变量之间的Pearson相关系数也可以为0.所以，数据变换后可以更便捷的进行统计推断(t检验、ANOVA或者线性回归分析)。例如通常构造估计量的置信区间时是使用样本均值加减两倍标准差的方式，而这就要求样本均值的分布是渐近正态分布，如果数据呈现出明显的偏度，则此时使用上述统计推断方式就是不适用的；另外，最经典的例子就是回归分析中的异方差性，误差项的方差。
在统计学中为什么要对变量取对数？ 1：对数据做一些变换的目的是它能够让它符合我们所做的假设，使我们能够在已有理论上对其分析。对数变换(.
如果一个研究是对比某个东西前后的情况，最好运用spss中的什么分析？ SPSS里面对这种设计的分析方法是相关样本t检验（软件上叫配对样本t检验，paired-sample t test）。也就是…
在统计学中为什么要对变量取对数
在统计学中为什么要对变量取对数？ That is thequestion。总的说来，对数变换是 数据变换 的一种常用方式，数据变换的目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设，从而更好的进行 统计推断。但需要。
样本区间和特征区间的意思是什么，有什么区别 1、样本区间 sample spacing 就是抽取样本的范围，做调查的时候需要取一个调查区间，这个区间就是样本区间。区间估计(interval estimation)时，依据抽取的样本，根据一定的。
请问用SPSS19进行Z检验的具体步骤是什么？ SPSS软件中，没有设置z检验，可以用独立样本T检验来实现。因为T分析的极限就是标准正态分布，z检验也就是标准正态分布检验。Z检验（Z Test）又叫U检验。由于实际问题中大多数随机变量服从或近似服从正态分布，U作为检验统计量与X的均值是等价的，且计算U的分位数或查相应的分布表比较方便。通过比较由样本观测值得到的U的观测值，可以判断数学期望的显著性，我们把这种利用服从标准正态分布统计量的检验方法成为U检验（U-test）。扩展资料：X为样本值，M为u，sigma为标准差，ALPHA为显著性水平。TAIL=0时，表示备择假设为“期望值不等M”（双边检验）；TAIL=1时，表示备择假设为“期望值大于M”（单边检验）；TAIL=-1时，表示备择假设为“期望值小于M”（单边检验）。当标准差sigma已知时，函数执行一正态检验来判断是否来自一正态分布的样本的期望值，M作为评判标准来估计。在没有重新设置的情况下，ALPHA和TAIL的默认值分别为0.05和0。SIG为当原假设为真时得到的观察值的概率，当SIG为小概率的时候则对原假设提出置疑。H=0表示在显著水平为ALPHA的情况下，不能拒绝原价是；H=1表示在显著性水平为ALPHA的情况下，拒绝原假设。参考资料来源：-z检验
