中原焦点团队网络中26期坚持分享第946天（20220908）统计判断主要两类问题：估算总体值和检验假设，这类统计判断称为参数统计方法，建立在有关总体分布形态是正态分布，并检验虚无假设和作出总体参数推断。不限定总体分布形态的统计手段是非参数统计，主要用于检验假设，适用于称名变量和顺序量表的数据资料，也可以运用等距或等比型数据。等级相关就是非参数统计的例子。非参数统计的基本假设是：各观测值之间相互独立的；变量之间具有连续性和一致性；数据呈顺序型或称名型。单一样本的非参数统计有二项式检验、X平方单样本检验和Kolmogorov-Smirnov单样本检验两个相关样本检验的非参数统计方法常用有：Mcn

中原焦点团队网络中26期坚持分享第949天天（20220912）因素分析法是由斯皮尔曼首先提出，所以称他为因素分析之父。因素分析的主要用途是从众多变量的交互相关中找出起决定作用的基本因素，为建立科学理论提供明确的证据。因素分析法的定义是从大量测量数据中决定基本变量数目和性质的一种方法。因素分析就注意的问题：在因素分析时，不要过分解释相关系数的意义；防止测量差误引起的分析错误；重视样本的选择；数据分布应近于正态分布，相关是线性相关。因素是一种构思，是存在大量变量之中的某种共同变异。因素是由因素荷重作出操作定义的。因素荷重是因素与变量之间的相关系数，或者说是单位矢量在X轴的投影。公共因素方差也称共

作者：明明如月学长，CSDN博客专家，大厂高级Java工程师，CSDN阅读量450W+，《性能优化方法论》作者、《解锁大厂思维：剖析《阿里巴巴Java开发手册》》、《再学经典：《EffectiveJava》独家解析》专栏作者。热门文章推荐：（1）《为什么很多人工作3年却只有1年经验？》（2）《从失望到精通：AI大模型的掌握与运用技巧》（3）《AI时代，程序员的出路在何方？》（4）《如何写出高质量的文章：从战略到战术》（5）《我的技术学习方法论》（6）《我的性能优化方法论》一、背景9月4日，由贵州茅台喝瑞幸咖啡联名出品的新款咖啡“酱香拿铁”单品上市首日销售542万余杯，销售额超过1亿元。前几天酱

中原焦点团队坚持分享1070天（20230109）开放式问题是让被访人自由回答的一类问题，闭合式问题是限制答话内容或方式的问题形式，包括一些强迫性选择。选择开放式还是闭合式应考虑的因素：访谈的目的，了解被访人的态度特征、所挂意见的基础、回答问题的参考框架以及感觉的强度采用开放式问题；被访人的信息水平，了解信息水平用开放式问题，激发动机用闭合式问题；被访人意见的结构，意见越明显越宜采用闭合式问题；对被访人情况的了解程度，初期用开放式问题，后期掌握相当资料后采用闭合式问题。直接方式还是间接方式提问与问题和目的之间的关系有关，直接问题要求被访人直接表示自己的态度或需要的程度，间接问题以某种理论或推论

中原焦点团队坚持分享第1074天（20230113）Q技术是以人为分析单元，重点在分析人际的关系，是由斯蒂夫森提出，用以研究所谓人间关系。以Q方法论为基础，通过Q技术基础来说明Q方法的具体程序。适合于小样本或少数被试。运用测量之间的相关信息进行研究分类为R方法论。Q方法是计算人之间的相关，把人分成几种群类，从而分析不同类型的人员。Q技术运用等级顺序程序对客体分类，客体可以是陈述语句、单词或图片，让被试者根据一定标准把这些客体分成几堆，一般情况下按同意的程度，从最赞成到最不赞成，要求按一定的比例分类。Q分类的方式主要分成结构性和非结构性Q分类。非结构性Q分类是对一组同质项目按不同程度作出分类，是

中原焦点团队坚持分享第1084天（20230123）主因素分析使用最广泛，它可以运用每一变量与其它所有变量的平方和作为公共因素方差的估计值。人们主张以主因素分析确定基本因素数目，以最大似然因素分析求出因素荷重的准确值。传统因素分析法采用重心法。因素分析的基本步骤：1、数据的采集，要求连续的，不间断的数据资料。从同一总体抽样，运用等距或等比量表测定，获得原始数据，应力求数据测量的高效度，防止取样差误和测量差误。2、求出相关矩阵，在相关系数的基本上进行因素分析求出相关矩阵，一般计算皮尔逊相关系数。3、因素运算，根据变量在各因素上的因素荷重，算出各因素的特征值，决定因素数目4、参照轴旋转，对取得的因

第一题：“领导给你100块钱，让你买一杯咖啡，可你发现这张纸币是假钞，你该怎么办？”普通的答案：“赶紧报警”，“我不是私人秘书，工作内容不包括帮老板买咖啡”。很明显这些回答都没说到点上。高分答案：首先，这个问题存在两种假设。一是老板知道这是假钞，那这种存在人品问题又踩了法律红线的公司，避而远之。二是老板不知道，这大概也是HR想透过问题去了解的：当上司在他判断失误的前提下，交给你一项任务，你该怎么做？在一次实操班地面课上，院长的分析指导是，作为下属，最高优先级是执行任务；然后运用双圈理论，坦诚地给予上级真实、客观、详细的反馈；让领导感觉到你是和他一伙儿的，再共同解决问题。从这个角度出发，问题就很

中原焦点团队网络中26期坚持分享第944天（20220907）相关是用以描述两个变量之间关系的测度，相关的思想是高尔顿提出的，广泛使用的是皮尔逊积矩相关系数，斯皮尔曼提出著名的衰减校正公式。双变量正面分布呈一个三维的表面，所有双变量分布的特征：相对X的每一个值，与之关联的Y值的分布都是正态的，反之亦然；X与Y为线性关系；散点分布具有同方差性。相关系数取值范围是—1.0小于等于r小于等于+1.0，r等于0时没有线性相关。皮尔逊相关适用于两个等距或等比测定的连续变量；当所研究的两个变量中一个是两分变量或类别变量，而另一个是连续变量，应采用点双列相关；两级等级相关时需要用斯皮尔曼的等级相关系数。在一

中原焦点团队网络中26期坚持分享第950天（20220913）因素分析中需要对因素的参照轴作出旋转，原因是因素参照轴是因素在向量空间的参考框架，作出转轴可以使结果更容易解释；转轴后得到的因素结构可靠性更高，可以重复便于验证。转轴是指因素坐标轴围绕其原点旋转至一定的位置，使得因素的结构更为明确。采用两种转轴方法：直转法和斜转法。直转法假定基本因素之间相互独立，从而做出正交旋转；斜转法允许因素之间有相关。瑟斯顿提出简单结构的五条标准：1、因素矩阵的每一行至少包含一个零荷重2、如果有n个共同因素，则每一因素中至少有n个零荷重3、每对因素应有几个变量在一个因素中荷重值为零，或同时在另一因素中有显著荷重

中原焦点团队网络中26期坚持分享第951天（20220914）多元回归运算与分析的步骤：1、求出回归方程中的常数，从而从X1、X2的值插入方程获得Y值2、求出所说明的变异值，即复相关系统，以了解Y的总变异中有多少份量是由于Y对X的回归3、对回归结果进行统计显著检验，考察Y对于X的回归系数是否有显著性4、需要决定不同的自变量在解释Y时的相对重要性显著性检验主要包括三方面：对复相关系数的检验、对回归系数的检验、对变量所说明变异量的检验。因径分析是多元回归分析的一种形式，运用因径图帮助构建研究思路或检验复杂的假设。通过因径分析，可以估算出自变量对于因变量的直接或间接的效应，并以因径系数表示，因径系数