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如何为河南城乡建设厅定制专业网站?

96SEO 2026-02-20 10:29 10


1972

一直通过收集当代社会的数据来监测社会学和态度趋势。

如何为河南城乡建设厅定制专业网站?

其目的是解释态度、行为和属性的趋势和常量。

197…

综合社会调查GSS是由国家舆论研究中心开展的一项观察性研究。

1972

一直通过收集当代社会的数据来监测社会学和态度趋势。

其目的是解释态度、行为和属性的趋势和常量。

1972

本篇文章旨在帮助客户使用R语言对GSS数据进行自举法bootstrap统计推断、假设检验以及探索性数据分析可视化。

首先我们将简要介绍GSS数据集的特点和背景。

然后我们将详细说明自举法bootstrap的原理和应用以及如何利用R语言进行自举法bootstrap分析。

接着我们将探讨假设检验的概念和步骤并展示如何使用R语言进行假设检验分析。

最后我们将介绍数据可视化的重要性并演示如何使用R语言生成图表和可视化结果。

部分数据

年因资金限制除外。

此后全球抽样调查在偶数年进行采用双重抽样设计。

这主要是通过面对面的访谈完成的。

2002

年全球抽样调查开始使用计算机辅助个人访谈CAPI。

此外当难以安排与被抽样调查对象进行面对面面谈时也会通过电话进行面谈。

1972

年全球住户抽样调查采用了完全概率住户抽样使每个住户被纳入调查的概率相等。

因此全球住户抽样调查对住户一级的变量进行了自加权。

为了保持设计的无偏性全球住户抽样调查开始采用两阶段子抽样设计。

加载数据

我们想了解工作满意度与受访者是自营职业者还是为他人工作之间是否存在关系。

我们的分析将侧重于《政府统计调查》报告。

为此我们将回答以下问题

对自己的工作感到满意的个体经营者和对自己的工作感到满意的个体经营者的人口比例是否存在差异对工作非常满意的自雇人的平均家庭收入经通货膨胀调整后是否高于对工作非常满意的为他人工作的人对工作非常满意的自营职业人和对工作非常满意的为他人工作的人的典型家庭收入如果与平均家庭收入不同是多少两者的典型家庭收入是否存在差异兴趣就我个人而言由于我做出了转行的决定我一直在想工作满意度是取决于就业状况还是仅仅取决于所从事工作的性质而不论是为他人工作还是自营职业。

此外出于好奇我还想知道自营职业者和为他人工作的成年人对工作真正满意的平均/典型家庭收入。

部分探索性数据分析

查看数据结构。

了解变量的组成值类型和结构将有助于我们进行分析。

str(gssc)

为了回答我们的研究问题我们希望了解自营职业受访者以及为他人工作的受访者中对其工作感到满意非常满意和比较满意和不满意非常不满意和有点不满意的人数和比例。

首先我们要找到计数

R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析颗粒物2.5PM2.5和空气质量指数AQI

左右滑动查看更多

我们感兴趣的是对工作满意的自雇受访者和为他人工作的受访者的比例。

gssc

在为他人工作的受访者和自营职业者中对工作感到满意的人占很大比例。

我们将研究收入水平与就业状况自营职业和为他人工作对工作满意度的关系。

正如我们在研究问题中指出的我们的重点是对工作非常满意的受访者的平均家庭收入。

Plot1

从柱状图中我们可以看出对于两种就业状况的受访者而言随着家庭总收入水平的增加对工作非常满意和一般满意的受访者人数都在增加只有少数人对工作

有点不满意收入在

让我们更清楚地了解家庭总收入中对工作非常满意的自营职业受访者和为他人工作的受访者。

gssc

我们希望评估对工作非常满意的两种就业状况下的平均家庭收入通货膨胀调整后。

为此我们绘制了直方图和方框图并进行了汇总统计以确定数据的形状、中心和变异性。

请记住在

两个样本分布都向右强烈倾斜典型的家庭收入将是分布的中位数。

IQR

gssc

在下一节中我们将了解对工作非常满意的个体经营者的平均家庭收入是否高于为他人工作且对工作非常满意的个体经营者的平均家庭收入。

我们还将进行假设检验以估计他们的典型收入是否存在差异。

部分推断

我们将定义检验假设H0什么也没发生工作满意度和就业状况是独立的。

工作满意度不会因受访者的就业状况而变化。

HA有事发生工作满意度和就业状况互为因果。

工作满意度确实因受访者的就业状况而异。

然后检查是否存在以下条件

chisq-

H0。

因此数据提供了令人信服的证据表明工作满意度确实因受访者的就业状况而异但我们还需要确认所有预期计数是否都有至少

#Expected

错误拒绝零假设而实际上零假设是真的。

我们可以继续使用推论函数进行详细的卡方分析或者为了更确定结果将最后两行折叠为

不满意

行然后进行推论检验或者直接使用自举检验。

我们将采用后两种建议以确保满足样本量条件并减少类型

bootstrap自举法

由于上述原因我们将使用引导法来检验我们的假设即就业状况和工作满意度是相关的。

gssc

0.05我们拒绝零假设从而证实了上述皮尔逊卡方检验的结论。

我们将继续使用建议中的另一种方法来确认我们的结果。

因预期计数小于

因此我们将继续进行假设检验即由于所有条件都已满足就业状况和工作满意度在

gssc

H0。

因此数据提供了令人信服的证据证明工作满意度和就业状况如前所述是相互依赖的。

对工作感到满意的自营职业者与对工作感到满意的为他人工作者之间的差异

我们想了解对自己的工作感到满意的自雇人与对自己的工作感到满意的为他人工作的人之间的人口比例是否存在差异。

请点击查看上面的数据。

首先我们将使用

相关参数对工作感到满意的所有自雇人与对工作感到满意的为他人工作的人之间的差异。

点估计值对工作感到满意的抽样自雇受访者与对工作感到满意的抽样为他人工作的受访者之间的差异。

gssc

的把握认为对工作感到满意的自雇人的总体比例比对工作感到满意的为他人工作的人的总体比例少

0.27%

那么根据我们上面计算出的置信区间我们是否应该预期在对工作感到满意的广大自雇人和对工作感到满意的为他人工作的人的人口比例之间会发现显著差异在同等显著性水平下

p自营职业者

H0。

因此上述问题的答案是否定的。

从我们的数据来看对自己的工作感到满意的自雇人和对自己的工作感到满意的为他人工作的人之间的人口比例没有显著差异。

5%的显著性水平上进行假设检验来确认上述结果以评估对工作满意的自雇人和对工作满意的为他人工作的人之间是否存在差异。

让我们为检验定义假设

对工作满意的自雇人与对工作满意的为他人工作的人的人口比例相同。

HA:

对工作满意的自雇人与对工作满意的为他人工作的人的人口比例存在差异。

10%的条件。

因此对工作满意的自雇抽样受访者相互独立而对工作满意的为他人工作的受访者抽样也相互独立我们预计对工作满意的自雇抽样受访者和对工作满意的为他人工作的受访者抽样不会相互依赖。

样本大小/偏斜我们需要集合比例来检查成功-失败条件成功条件-

n*p^pool

自营职业者和其他人都符合抽样规模/偏斜条件。

我们可以假定两个比例之差的抽样分布接近正态。

gssc

0.05因此我们无法拒绝零假设。

数据没有提供强有力的证据表明对工作满意的个体经营者与对工作满意的个体经营者的人口比例不同。

这与置信区间法得出的结论一致。

对工作非常满意的自雇人和对工作非常满意的为他人工作的人的平均和典型家庭收入的差异。

我们想了解对工作非常满意的自雇人的平均家庭收入经通胀调整后实际上是否高于为他人工作且对工作非常满意的人。

请点击查看以上数据。

70,911.8

相关参数对工作非常满意的所有自雇人士与对工作非常满意的为他人工作的自雇人士的平均家庭收入之差。

点估计值对工作非常满意的抽样自雇人与对工作非常满意的抽样为他人工作的人的平均家庭收入之差。

10%

的条件。

因此对工作满意的自雇受访者和对工作满意的为他人工作的受访者样本的家庭收入是相互独立的两组之间相互独立非配对。

样本大小/偏斜两个分布都向右强烈倾斜81

578

的把握认为对工作非常满意的广大自雇人的平均家庭收入经通胀调整后比对工作非常满意的为他人工作的人的平均家庭收入多

2,635.08

那么根据上述我们计算出的置信区间我们是否应该预计对工作非常满意的广大自雇人和对工作非常满意的为他人工作的人的平均家庭收入之间存在显著差异在同等显著性水平下

自营职业者

H0。

因此上述问题的答案是肯定的。

从我们的数据来看对工作非常满意的自雇人的平均家庭收入高于对工作非常满意的为他人工作的人的平均家庭收入。

我们将在

5%的显著性水平上进行假设检验以评估对工作非常满意的个体经营者的平均家庭收入是否高于对工作非常满意的为他人工作的个体经营者的平均家庭收入从而证实上述结果。

让我们定义一下检验假设

为他人工作者。

对工作非常满意的自雇人的平均家庭收入高于为他人工作且对工作非常满意的自雇人。

HA自营职业者

为他人工作者。

对工作非常满意的自雇人的平均家庭收入高于对工作非常满意的为他人工作的人的平均家庭收入。

gssc

0.05因此我们拒绝零假设。

数据提供了令人信服的证据表明对工作非常满意的个体经营者的平均家庭收入高于为他人工作且对工作非常满意的个体经营者。

这与置信区间法得出的结论一致。

对工作非常满意的自雇人与对工作非常满意的为他人工作的人的典型家庭收入对比

Bootstrap

方法用于比较中位数来估计对工作非常满意的自雇人和对工作非常满意的为他人工作的人的典型家庭收入是否存在差异。

705

点估计值被抽样调查的对工作非常满意的自雇人的典型家庭收入与被抽样调查的对工作非常满意的为他人工作的人的典型家庭收入之间的差异。

95%

的把握认为对工作非常满意的广大自雇人的典型家庭收入经通胀调整后比对工作非常满意的为他人工作的人少

4,583.73

那么根据上述我们计算出的置信区间我们是否应该期望在对工作非常满意的广大自雇人和对工作非常满意的为他人工作的人的平均家庭收入之间发现显著差异在同等显著性水平下

Pop_mediansomeone

H0。

因此上述问题的答案是否定的。

从我们的数据来看对自己的工作非常满意的广大自雇人和对自己的工作非常满意的为他人工作的人的典型家庭收入之间没有显著差异。

我们将在

方法来评估对工作非常满意的自雇人和对工作非常满意的为他人工作的人的典型家庭收入是否存在差异从而证实上述结果。

让我们定义一下检验假设

else。

对工作非常满意的自雇人与对工作非常满意的为他人工作的人的典型家庭收入相同。

HA:

else。

对工作非常满意的自雇人与对工作非常满意的为他人工作的人的典型家庭收入存在差异。

gssc

0.05因此我们无法拒绝零假设。

数据没有提供强有力的证据表明对工作非常满意的个体经营者的典型家庭收入与为他人工作且对工作非常满意的个体经营者的典型家庭收入有所不同。

这与上文自举bootstrap法置信区间法得出的结论一致。

第五部分结论

数据提供了令人信服的证据表明工作满意度确实因受访者的就业状况自营职业和为他人工作而异。

它们之间存在依赖关系。

数据没有提供有力证据表明对工作满意的自雇人与对工作满意的为他人工作的人的人口比例不同。

数据提供了令人信服的证据证明对工作非常满意的自雇人的平均家庭收入高于对工作非常满意的为他人工作的人的平均家庭收入。

4

数据没有提供有力证据表明对工作非常满意的自雇人的典型家庭收入与为他人工作且对工作非常满意的人的典型家庭收入不同。

参考资料

本文选自《R语言对综合社会调查GSS数据进行自举法bootstrap统计推断、假设检验、探索性数据分析可视化》。

点击标题查阅往期内容

R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析颗粒物2.5PM2.5和空气质量指数AQI

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析

R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化

R语言用主成分PCA、

R语言对布丰投针蒲丰投针实验进行模拟和动态可视化生成GIF动画

R语言用温度对城市层次聚类、kmean聚类、主成分分析和Voronoi图可视化

R语言动态可视化绘制历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图



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+85%
自然搜索流量提升
+120%
关键词排名数量
+60%
网站转化率提升
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平均见效周期

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  • 优化前:日均自然流量120,核心词无排名
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行业案例 - 电商

  • 优化前:月均自然订单50单,转化率1.2%
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行业案例 - 教育

  • 优化前:月均咨询量35个,主要依赖付费广告
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