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关键因素分析好的方法都有那些? 第1页

  

user avatar   feng-kuang-shen-shi-92 网友的相关建议: 
      

方法太多,太多了,举一个比较有新意的联用方法来说明。

上面是论文的网址,也可以搜索该标题:基于Probit-AISM模型的生态农业采纳行为分析

下面是对该论文的结构进行分析。

1、运用软件分析要素的相关性

该论文第一部分很常规,就是通过调查问卷,然后把数据丢到统计软件,SPSS或者 stata等等,进行统计分析。

上面有14个要素。

然后用了一个回归模型,其实就是统计数据丢进去后,在软件上,点了几下按钮。把结果拷贝出来而已。

运用Stata 16.0对数据进行Probit分析,并采用Logit回归结果与之相比较进行稳健性检验,结果显示基本一致。如表2所示。运用Probit和Logit得到的回归结果基本一致,证明结果稳健性较好,R2
拟合优度较高,证明数据有较强说服力。小农户农业年收入、学历层次、农业收入占比、健康状况、认知能力、邻里效应、合作社、政策补贴、技术培训对小农户采纳生态农业意愿产生正向影响,户主年龄对小农户采纳生态农业行为产生负向影响。

上面是结论。

整个过程就是 原来有14个要素,发现10个是关键的重要的要素。

2、对抗解释结构模型

接着对10个要素之间的关系(因果关系)进行分析(要请专家,不要一个人拍脑袋)。

然后在在线软件上计算。

就在上面的地方输入两两关系。

然后得到了对抗拓扑图。

接着进行解释一下。

最后给一个陈词总结,论文搞完了。

这种方法是联用的方法。前半部分可以很多种。比如主成份分析等等等等。




  

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