北京市体育产业高质量发展:特征、趋势与对策——基于全民健身和体育消费视角

运用文献研究法、问卷调查法、数理统计法,对北京市全民健身和体育消费进行调研考察,分析北京市体育产业发展状况。研究表明,北京市体育产业消费水平及环境存在较大提升空间,居民已有较为合理的运动参与和体育消费意识,但仍受到基础设施配套和工作压力等制约,新兴体育消费类型比重逐渐增高;北京市体育产业高质量发展总体呈现体育产业经济及社会效益持续增长、产业空间集聚、全民健身内容供给日渐丰富、“放管服”深化改革持续推进等趋势。要进一步完善北京市体育场地设施与体育产品服务供给,升级北京市体育产业结构,促进体育跨界融合及冰雪运动发展,强化政策保障等发展对策,促进北京市体育产业优化升级。

合理进行多元分析——变量聚类分析

本文目的是介绍与变量聚类分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括变量聚类分析、相似系数、变量聚类方法、类成分和类结构;计算方法涉及相似系数法计算过程和特征值法计算过程;两个实例涉及的资料分别是“60名正常男性10项指标的测定结果”和“36只兔子的7项指标测定结果”;借助SAS对两个实例中的定量资料进行了全面的变量聚类分析,并对输出结果给出了解释。

合理进行多元分析——主成分分析

本文目的是介绍与主成分分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括相关矩阵、特征值与特征向量、主成分变量、主成分表达式和主成分的性质;计算方法涉及特征值与特征向量的求法、主成分分析的计算原理以及系数估计和个数的确定;两个实例中的资料分别为“20例肝病患者的4项肝功能指标的测定结果”和“23种肿瘤类期刊的文献计量学指标的调查结果”;借助SAS对两个实例中的定量资料进行了主成分分析,并基于主成分的计算结果分别实现了样品聚类和样品排序,并对输出结果作出了解释。

合理进行均值比较——单组和配对设计定量资料多元方差分析

本文目的是介绍与单组设计和配对设计定量资料多元方差分析有关的基本概念、计算方法、两个医学实例以及SAS实现。基本概念包括单组设计与配对设计、均值向量、多元方差分析和前提条件;计算方法涉及一般检验统计量和Hotelling’s T2检验统计量;两个医学实例分别为“结核病患者营养状况的调查资料”和“石杉碱甲治疗增龄相关记忆障碍效果的试验资料”。借助SAS对两个医学实例中的定量资料分别进行一元和多元差异性分析,并对这两类分析方法的区别进行讨论。

合理进行多元分析——定量资料对应分析

本文目的是介绍与定量资料对应分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括变量与样品、显变量与隐变量、因子分析、R型分析与Q型分析、对应分析;计算方法涉及基本原理、变量变换、构建R型和Q型协方差矩阵、因子分析;两个实例分别为“某年中国10个省份农村居民家庭人均消费支出数据”和“不同民族的各种基因出现的频率”;借助SAS软件,对两个实例中的定量资料进行了定量资料对应分析,并对SAS输出结果做出了解释。

合理进行多元分析——广义主成分分析

本文目的是介绍与广义主成分分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括合成资料、拟合成资料、部分合成资料和广义主成分分析;计算方法涉及对数中心化,构造协方差矩阵S以及求矩阵S的特征值和特征向量;两个实例分别是“某矿石中5种成分的含量”和“1993年我国30个地区农民家庭消费资料”。借助SAS对两个实例中的定量资料进行广义主成分分析,只需要1个主成分就可包含多个原变量所包含的85%以上的信息,取得了很好的降维效果;在例2中,基于广义主成分的计算结果,还实现了对地区的排序和初步分档。

合理进行均值比较——泊松分布回归模型

本文目的是介绍与泊松分布回归模型有关的6个基本概念、计算方法、一个临床调查实例及其SAS实现。基本概念包括泊松分布、泊松分布回归模型、偏移量、标准化死亡比(SMR)、偏差信息准则和最高后验密度区间。计算方法涉及泊松分布回归参数的经典估算方法和贝叶斯估算方法。临床调查实例涉及1975年-1980年苏格兰56个县的唇癌观察和预期病例的数据。本文给出了采用SAS处理实例中计数资料的全过程,包括基于bglimm过程构建5个泊松分布回归模型和展示预测的SMR与观测的SMR之间的吻合程度。对输出结果作出了解释,并基于模型拟合效果评价统计量,对所构建的多个泊松分布回归模型进行比较,得出了适合本文资料的最优泊松分布回归模型。

合理进行多元分析——定性资料对应分析和Shannon信息量分析

本文目的是介绍与定性资料对应分析和Shannon信息量分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括列联表与Burt表、边缘概率、行剖面与列剖面、信息和信息量、熵;计算方法涉及定性资料对应分析和Shannon信息量分析;两个实例分别为“某医院3年间不同季节4种甲状腺疾病的检出情况”和“不同专业学生的4种气质类型分布”;借助SAS软件,对两个实例中的数据分别进行了定性资料对应分析和Shannon信息量分析,并对SAS输出结果做出了解释。

合理进行均值比较——重复测量设计定量资料方差分析

本文目的是介绍与混合模型有关的5个基本概念、计算方法、一个临床试验实例及其SAS实现。基本概念包括固定效应、随机效应、随机系数、混合模型和多水平模型。计算方法涉及混合模型的经典计算方法和贝叶斯计算方法。临床试验实例涉及三种药物对哮喘患者呼吸功能的影响。本文给出了采用SAS处理实例中定量资料的全过程,包括基于mixed过程和bglimm过程构建6个重复测量设计定量资料混合模型,对输出结果作出了解释,并基于模型拟合效果评价统计量,对所构建的多个混合模型进行了比较,得出了适合本例资料的最优混合模型。

合理进行均值比较——具有组间异质性的增长重复测量模型

本文目的是介绍与具有组间异质性的增长重复测量模型有关的5个基本概念、计算方法、一个临床试验实例及其SAS实现。基本概念包括重复试验与重复测量、方差协方差结构、均衡性与异质性、先验分布与后验分布、混合模型与多水平模型。计算方法涉及抽样方法和先验分布。临床试验实例涉及具有异质性的两组增长重复测量数据。本文呈现了采用SAS处理实例中增长重复测量资料的全过程,包括呈现两组儿童口腔内一特定指标(简称距离)随年龄变化的增长图、构建两组儿童线性重复测量模型、构建一个既考虑到异质性又能估计性别效应的模型、直接获得与性别有关的截距和斜率的后验分布,以及基于后验估计值直接推断概率。对输出结果作出了解释,并讨论了改用多水平模型所产生的效果。

合理进行均值比较——随机区组设计定量资料多元方差分析

本文目的是介绍与随机区组设计定量资料多元方差分析有关的基本概念、计算方法、一个实例以及SAS实现。基本概念包括区组因素、如何选定区组因素、随机区组设计和不完全随机区组设计;计算方法涉及一般统计量和检验统计量;一个实例涉及“长期饲喂高锌日粮对断奶仔猪免疫机能影响的动物试验及其多元定量资料”。借助SAS实现随机区组设计定量资料的一元方差分析和多元方差分析。并讨论当区组因素对结果的影响无统计学意义时,合理的统计分析方法是不考虑区组因素,直接采用单因素多水平设计一元和多元定量资料方差分析。

合理进行多元分析——典型相关分析

本文目的是介绍与典型相关分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括典型变量、典型相关系数、典型相关分析、典型变量个数的确定以及典型变量的性质;计算方法涉及典型相关变量中系数的估计和典型相关系数的假设检验;两个实例涉及的资料分别是“受试者的身体形态以及健康指标的测定结果”和“人力资源管理实践变量与组织绩效变量的测定结果”;借助SAS对两个实例中的定量资料进行了典型相关分析,并对输出结果给出了解释。

合理进行均值比较——含区组因素的两因素析因设计定量资料方差分析

本文目的是介绍与均值比较有关的6个基本概念、计算方法、一个医学试验实例及其SAS实现。基本概念包括参数检验与非参数检验、前提条件、设计类型、交互作用以及方差分析的基本思想。计算方法涉及单因素两水平设计定量资料t检验、单因素多水平设计定量资料方差分析和含区组因素的析因设计定量资料方差分析。医学试验实例涉及如何考察可待因和针刺对男性受试者术后牙痛的影响。本文给出了采用SAS处理实例中定量资料的全过程,包括单因素分析、两因素分析和三因素分析,对输出结果作出解释,并明确给出合理选择统计分析方法进行定量资料差异性分析的关键点。

合理进行均值比较——析因设计定量资料多元方差分析

本文目的是介绍与析因设计定量资料多元方差分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括交互作用、析因设计、含区组因素的析因设计和分式析因设计;计算方法涉及一般统计量和检验统计量;两个实例分别涉及“制造塑料胶片过程中挤压度和添加剂剂量对其性能的影响”和“寻找挤压塑料胶卷的最优工艺条件”。借助SAS对两个实例中的定量资料进行多元方差分析,并对如何确定最终的方差分析模型进行讨论。

合理进行多元分析——度量型多维尺度分析

本文目的是介绍与度量型多维尺度分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括度量型与多维尺度、应用场合、距离矩阵与相似系数矩阵、研究对象、拟合构图与构图、多维尺度分析的基本思想;计算方法涉及经典多维尺度分析和最小平方多维尺度分析;两个实例分别为“甘肃省12个主要城市之间的距离”和“8个测试项目之间的相关系数矩阵”;借助SAS软件,对两个实例分别进行了多维尺度分析,并对SAS输出结果做出了解释。

合理进行多元分析——非度量型多维尺度分析

本文目的是介绍与非度量型多维尺度分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括非度量型、应用场合、基本思想和应力系数;计算方法涉及定义研究对象之间的次序关系和Kruskal算法的基本步骤;两个实例分别为“英文字母错误识别调查结果”和“6种糖果相似性的调查结果”;借助SAS软件,对两个实例中的数据分别进行了非度量型多维尺度分析,并对SAS输出结果做出了解释。

合理进行均值比较——单因素两水平和多水平设计定量资料多元方差分析

本文目的是介绍与单因素两水平和多水平设计定量资料多元方差分析有关的基本概念、计算方法、两个医学实例以及SAS实现。基本概念包括试验因素与属性因素、方差分析与协方差分析、自变量与协变量、矩阵与行列式;计算方法涉及一般统计量、4个多元方差分析检验统计量和多个均值向量的两两比较;两个医学实例分别为“2种脱机方式下患者脱机前有关定量指标的测定结果”和“3种不同类型地区的8岁男童生长发育调查数据”。借助SAS对两个实例中的定量资料分别进行多元方差分析和协方差分析,并对如何合理选取协变量进行阐释和讨论。

实验设计不容忽视随机原则

一项科研工作或一篇学术论文，衡量其科学性好坏的重要标志之一就是科研设计的质量。科研设计包括专业设计和统计研究设计两大方面。在统计研究设计（包括实验设计、临床试验设计和调查设计）中，实验设计的理论和方法几乎是通用的。而实验设计的核心内容可以概括为：三要素（受试对象、实验因素、实验效应）、四原则（随机、对照、重复、均衡）和实验设计类型（观察性研究设计和实验性研究设计）。统计学具有随机性特点。在自然界（特别是生物医学研究）中，由于变异性的普遍存在，又由于通常无法研究总体中的全部个体，随机抽样研究是确保样本具有代表性的重要措施之一。要使样本很好地代表总体，不仅要确保样本含量足够大，

新集二矿顶板定向长钻孔瓦斯抽采效果试验研究

为研究顶板定向长钻孔瓦斯抽采技术的效果及投资成本,针对新集二矿煤层赋存条件及瓦斯抽采需求,结合该矿210100工作面现场试验的观测结果,分析了顶板定向长钻孔瓦斯抽采效果,并与其他顶板瓦斯抽采技术进行了对比。现场试验数据分析表明:在同等瓦斯治理效果条件下,顶板定向长钻孔治理回采工作面瓦斯技术,其投资比顶板高抽巷节约44.8%、工期缩短30.0%,比顶板高位钻孔投资略少、工期缩短47.5%。试验表明,布置顶板定向长钻孔治理回采工作面瓦斯的技术方案性价比较高。

样本量估计与检验效能分析(四)(英文)

样本含量估计是任何一项实验研究或调查研究都不可回避的问题。根据已知的基本情况和统计学知识,估计出合适的样本含量在科研实践中是十分有意义的。本文介绍了拟作成组设计定量资料与定性资料差异性检验时的样本含量估计方法。具体地说,就是仅针对成组设计且为差异性检验的情形,介绍了效应指标为定量资料和定性资料时估计样本含量的计算公式,以及基于公式和借用SAS软件中POWER过程分别实现样本含量估计的方法,并通过实例进行了讲解,对科研工作者在实验设计时正确落实重复原则具有很好的指导作用。