共同方法偏差(Common Method Bias)指的是因为同样的数据来源或评分者、同样的测量环境、项目语境以及项目本身特征所造成的预测变量与效标变量之间人为的共变。

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我们通常在线性回归或者多元方差分析中听过这个词, 它通常指的是当回归模型中的自变量相关太高时，它们将无法独立预测因变量的值。换句话说，他们解释了因变量中的某些相同方差，从而降低了其统计显着性。

本篇文章主要介绍了诊断多重共线性的理论解释和解决方法。

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我们通常在线性回归或者多元方差分析中听过这个词, 它通常指的是当回归模型中的自变量相关太高时，它们将无法独立预测因变量的值。换句话说，他们解释了因变量中的某些相同方差，从而降低了其统计显着性。

本篇文章主要介绍了诊断多重共线性的方法以及当出现多重共线性时如何处理。

本篇文章介绍了如何使用马氏距离Mahalanobis Distance来判断离群值, 并介绍了SPSS的操作方法以及对离群值的处理方法。

变量的正态分布是很多统计方法的基础, 只有满足这个假设我们才能认为统计结果是可信的。 那么我们怎么去检验变量是否满足正态假设呢?

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我们用jupyter可以方便的记录一些笔记, 而使用reveal.js可以创建网页版PPT, RISE插件就是将jupyter的notebook快速转换成网页PPT的工具。

作为一个博客主, 很多时候我们会用到jupyter notebook作为自己的博客撰写编辑器, 我们可能会遇到一个问题, 如何在notebook中运行JavaScript代码呢?

其实很简单, 用到了notebook中内置的魔法。

Process是spss中处理中介和调节模型的插件, 我们今天要讲一下process中的model1, 也就是最简单的调节模型, 视频教程已经放在文章末尾。

文章主要使用两种方法进行调节效应的检验, SPSS的回归方法和process的方法。

如果你不关心统计理论, 你可以直接跳转到下面的”SPSS分析过程”。