表5-4基于学科分组的单因素方差分析注:*p＜0.05；**p＜0.01。从系统质量的感知上看，自然科学领域的用户的样本均值为5.301，低于其他两个学科领域用户的样本均值，表明自然科学领域的用户更可能认为社会化媒体的系统质量较低，而社会科学领域用户的样本均值为5.734，在3个分组中最大，表明社会科学领域的用户更可能认为社会化媒体的系统质量较高。......
2023-08-03
基于学术研究经验的用户感知差异：研究成果
【摘要】：为了比较具有不同学术研究经验的用户对社会化媒体学术信息搜寻行为及其影响变量的感知差异，采用单因素方差分析方法对其进行比较分析。从服务质量的感知来看，学术研究经验小于1年的用户的样本均值为4.658，小于其他分组用户的样本均值，表明该组用户更有可能认为社会化媒体提供的服务水平不高，而学术研究经验为5～10年的用户的样本均值为5.731，大于其他分组用户的样本均值，表明该组用户更可能认为社会化媒体提供的服务水平较高。
为了比较具有不同学术研究经验的用户对社会化媒体学术信息搜寻行为及其影响变量的感知差异，采用单因素方差分析方法对其进行比较分析。在数据分析过程中，将学术研究经验的7个分组合并为5个分组，其中，学术研究经验为1～2年和2～3年这两组合并为1～3年，学术研究经验为3～4年和4～5年这两组合并为3～5年，然后针对5组样本进行单因素方差分析，分析结果如表5-5所示。从表中结果可以看到，对于具有不同学术研究经验的用户而言，所有潜在变量的样本均值比较均存在显著性差异，表明具有不同学术研究经验的用户对信息需求、学术信息搜寻行为、信息有用性、信息质量、服务质量、系统质量以及信息源可信度的感知存在显著差异，因此，零假设H18被拒绝。
表5-5 基于学术研究经验分组的单因素方差分析
续表
注:*p＜0.05；**p＜0.01；***p＜0.001。多重比较中两两之间比较不显著的结果予以省略。
对于信息需求而言，学术研究经验小于1年的用户的样本均值为5.241，小于其他4组用户的样本均值，表明学术研究经验小于1年的用户对学术信息的需求程度较弱，而学术研究经验为3～5年的用户的样本均值为6.041，大于其他4组用户的样本均值，表明学术研究经验为3～5年的用户对学术信息的需求程度较强。从学术信息搜寻行为上看，学术研究经验小于1年的用户的样本均值为4.224，表明该组用户在社会化媒体中搜寻学术信息的频率较低，而学术研究经验为5～10年的用户的样本均值为5.946，在5个分组样本中最大，表明该组用户更可能花较多时间频繁地在社会化媒体中搜寻学术信息。从信息有用性的感知来看，学术研究经验小于1年的用户的样本均值为4.867，表明该组用户更可能认为社会化媒体中学术信息的有用性水平较低，而学术研究经验为3～5年的用户的样本均值为5.946，大于其他4个分组用户的样本均值，表明该组用户更可能认为社会化媒体中的学术信息是有用的。从信息质量的感知来看，学术研究经验小于1年的用户的样本均值为4.308，小于其他分组用户的样本均值，表明该组用户更可能认为社会化媒体中的学术信息内容的质量较低，而学术研究经验为3～5年的用户的样本均值为5.791，在5个分组中最大，表明该组用户更可能认为社会化媒体中学术信息内容的质量较高。从服务质量的感知来看，学术研究经验小于1年的用户的样本均值为4.658，小于其他分组用户的样本均值，表明该组用户更有可能认为社会化媒体提供的服务水平不高，而学术研究经验为5～10年的用户的样本均值为5.731，大于其他分组用户的样本均值，表明该组用户更可能认为社会化媒体提供的服务水平较高。从系统质量的感知来看，学术研究经验小于1年的用户的样本均值为4.088，小于其他分组用户的样本均值，表明该组用户更可能认为社会化媒体的系统质量较低，而学术研究经验为5～10年的用户的样本均值为5.867，大于其他4组用户的样本均值，表明该组用户更可能认为社会化媒体的系统质量较高。从信息源可信度的感知来看，学术经验小于1年的用户的样本均值为4.267，小于其他4组用户的样本均值，表明该组用户更可能认为社会化媒体中学术信息源的可信度较低，而学术研究经验为3～5年的用户的样本均值为5.750，大于其他4组用户的样本均值，表明学术经验为3～5年的用户更可能认为社会化媒体中学术信息源的可信度较高。
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基于年龄分组的用户感知差异探究详细阅读
为了比较不同年龄的用户对社会化媒体学术信息搜寻行为及其影响变量的感知差异，采用单因素方差分析方法对其进行比较分析。表5-2基于年龄分组的单因素方差分析续表注:*p＜0.05；**p＜0.01；***p＜0.001。对于用户的信息需求，18～25岁的用户的样本均值为5.647，在4个分组中最小，表明18～25岁的用户对学术信息的需求程度不高，而26～30岁的用户的样本均值为6.031，在4个分组中最大，表明26～30岁的用户对学术信息的需求程度较高。......
2023-08-03
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基于身份分组的用户感知差异研究详细阅读
表5-3基于身份分组的单因素方差分析续表注:*p＜0.05；**p＜0.01；***p＜0.001。对于信息需求，本科生的样本均值为5.230，在4个分组中最小，表明本科生对学术信息的需求水平不高，而博士研究生的样本均值为5.998，在4个分组中最大，表明博士研究生对学术信息的需求比较高。......
2023-08-03
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基于性格特征，揭示用户感知差异详细阅读
从表中结果可以看到，对于不同性格特征的用户而言，所有潜在变量的样本均值比较均存在显著性差异，表明不同性格特征的用户对信息需求、学术信息搜寻行为、信息有用性、信息质量、服务质量、系统质量以及信息源可信度的感知存在显著差异，因此，零假设H21被拒绝。......
2023-08-03
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基于用户角色的感知差异及学术信息搜寻行为研究详细阅读
从表中结果可以看到，信息提供者和信息消费者在信息质量、服务质量、系统质量和信息源可信度上的样本均值比较均存在显著的差异，而在信息需求、学术信息搜寻行为和信息有用性上的样本均值比较则不存在显著的差异，表明信息提供者和信息消费者对信息质量、服务质量、系统质量和信息源可信度的感知存在显著差异，因此，零假设H20部分成立。......
2023-08-03
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社交媒体用户感知差异研究：信息需求调节下的学详细阅读
为了比较具有不同社会化媒体使用经验的用户对社会化媒体学术信息搜寻行为及其影响变量的感知差异，采用单因素方差分析方法对其进行分析。......
2023-08-03
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COPA方法是基于癌症组样本数据的第r分位数来确定差异基因表达值的。OS方法计算OS*i统计量，并且引入启发式规则附加表达值，利用分位数的知识对基因芯片数据进行基因表达的差异表达基因检测。在式中，差异表达基因的数量默认为个。COPA方法、OS方法、ORT方法和MOST方法的共同特点是以参数方法，采用样本基因表达强度的中值和中值绝对离差定义差异基因表达的统计量，都利用基因表达的分位数检测差异基因表达。......
2023-11-21
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Hu在2008年提出了LRS方法，LRS方法是基于似然性方法在基因表达谱数据中寻找癌症组样本基因表达强度的改变点，识别有差异表达的癌症基因，选取最大似然率进行癌症组样本检测。，n时，xij表示癌症组样本的基因表达强度。采用函数v＝，其中Φ表示标准正态分布函数，对于0≤m0＜m1＜n和b＞0，则有直接将LRS方法应用在相反的情况下，检测癌症组样本中过低调节的差异基因表达值。......
2023-11-21
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