大家可在此贴中提问和建议；如涉及某一特定贴子，请在该贴中发言。

什么是online community? 我们也许可以通过以下三个问题来得到一些线索：

1. 什么是 offline community？（不必强求定义，而是其中的特征或要素，然后看哪些可以移到网上的。）

2. online community肯定包括什么？（特征、要素、平台、形式、等等）

3. online community肯定不包括什么？

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好雪 @ 2008-05-18:

我现在刚做完的一个调查是用了多元回归分析，对在论文里就相关结果应该报告到什么程度不大确定：一个是对做的共线性检验（Tolerance和VIF，其中Tolerance都在0.7以上），其结果不知道需不需要报告；另一个是在将自变量放进来做回归分析之前，对有些自变量做了取对数的处理（年龄、收入以及媒体接触程度的个别变量），不知道这种数据处理是不是也要在论文里报告呢？

庄主 @ 2008-06-03:

你提了两个问题，一是如何报告回归分析的结果、二是如何做数据转换。两者关系不大。我今天先谈第一个问题。

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又来北京。还是老样子，飞机误点、高速公路堵车（晚上8点多还那样）。不知108天以后是否有改善？

这次是来参加World Wide Web年会，其实是第一次混迹于此的菜鸟。WWW年会由World Wide Web Consortium (W3C)举办。今年轮到在北京开，多半凑奥运的热闹。 

刚有时间看一下会议议程。明天8:30开幕，好像没有领导讲话、全体照相（几千人也无法合影），只有一人演讲，Google的李开复。后天晚上在人民大会堂开会，由WWW之父Tim Berners-Lee演讲，然后“国宴”招待。看来800美元的会费（已是给论文作者的优惠价）还是物有所值。

三天会议的主题分别是Web of People, Web of Rich Media, Web of Devices。“People”，不就是社会科学吗？“Media”，我们新成立的系不就是Media and Communication吗？好了，三天后告诉大家，WWW2008与社会科学和媒体研究的关系到底如何紧密。

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moyi @ 2008-04-17:

庄主：请问一下，如果自变量间存在不完全共线性能用多元回归建模吗？我是做预测的，实际上自变量间完全无关的情况很少吧？我看见很多文章都是不考虑自变量间的关系直接用多元回归的，这样可以吗？

庄主 @ 2008-04-19:

这里涉及的两个基本问题：一是多元回归中自变量之间的共线性问题；二是数据导向的预测性研究与理论导向的解释性研究之异同。你的真正兴趣是在后者、但大多数读者可能对前者更有兴趣，所以我分别讨论之。 >> 全文

Kenvin @ 2008-04-17:

谢谢祝老师为我提供的有关收视率研究的相关文献资料，我还有些问题不大明白：假设我想研究某地区平均收视率排名前五的五个频道，其中的四个B、C、D和E频道对A频道是否有影响，有多大影响，在A频道改版以后，这些影响有何变化，那么我在抽样的时候，应该如何抽呢？比如A频道08年4月21日（星期一）改版，那么我是抽取改版前的某一天(比如离改版最近的一个星期四4月17日)和改版后的某一天(如离改版最近的一个星期四4月24日)两天进行比较可以吗？还是要抽取改版前后各一周呢？抑或有其他更科学的办法？如果我要区分周间和周末，又改如何抽样呢？请祝老师指教。谢谢！

庄主 @ 20080-04-18:

有庄员问，最近为何经常发有关收视率的帖子？直接起因是我给业界的朋友作的一次讲座，更因为涉及到的问题具有广泛意义。如Kenvin提到的问题，可以用时间序列分析中的“干预效果分析”(Interrupted Time Series Analysis, 简称ITSA) 的思想和方法来解决。这种思想和方法，对检验报纸改版、网站改版、公关事件、广告投入等等的效果，都是通用的。 >> 全文

SC @ 2008-04-10:

Could I ask you a question? I measure a variable of xxx twice in one study - time 1 and time 2, but using different scales, for the purpose of preventing the subjects from guessing or lazily using the time 1 score.  In time 1, I use a 10-point Likert scale (1 strongly agree -- 10strongly disagree); in time 2, I use semantic differential scale (1 very dissatisfied -- 10 very satisfied).  The DV is the result of time 2 minus time 1. 

Do you think using such different scales is reasonable in experiments? Or should I use same type of scale both in time 1 and time 2?

庄主 @ 2008-04-11:

Your dilemma is between instrument effects (i.e., carry over effects of test1) and instrument validity (i.e., equivalence between Likert scale and semantic differential).  In general, the former is considered to be less an evil because the possible presence of carry over effects would lead to support your null hypothesis (Type II Error) whereas the use of two fundamentally different instruments would lead to reject your null hypothesis (Type I Error).  >>全文