b《365bet中文》. BrownSponsor:博士. 这项定量研究的目的是研究影响佐治亚州高校毕业率的因素. 这项研究将着眼于据信影响全州50所院校毕业率的六个因素. 研究的六个独立变量是州内学费, 女学生比例, 白人学生比例, 获得佩尔助学金的学生比例, 获接纳的申请百分比, 学校类型. 这些自变量对因变量的影响, 毕业率, 是通过相关分析检验的吗, 箱线图, 散点图, 多变量分析. 该研究发现了获得佩尔助学金的学生比例, 获接纳的申请百分比, 州内学费是毕业率的重要预测指标. 剩下的变量, 学校类型, 白人学生比例, 以及女学生的比例, 没有统计学意义. 私立院校的毕业率略高于公立院校, 但这一差异在统计学上并不显著.2021年加州罢免选举:加州各县州长加文·纽森罢免投票的关键预测因素是什么. RyanSponsor:博士. 这项定量研究的目的是研究罢免加州州长加文·纽森(Gavin Newsom)的关键预测因素. 本研究通过回顾加州58个县的数据，评估了导致州长选举中期罢免选举这一不寻常事件的因素. 该研究分析了八个独立变量:非洲裔美国人的百分比, 拉丁裔人口百分比, 县失业率, 拥有大学学位的人口的百分比, 在2020年总统大选中，特朗普的选票占了百分之百, 人均人口密度, 每100例COVID-19病例数,000人, 还有一个标称的电平区域变量. 这些变量对因变量的影响, 罢免纽森州长的赞成票百分比, 是通过相关分析确定的吗, 散点图, 箱线图, 多元回归分析. 八个变量中的三个被证明是高度显著的. 研究发现，2020年特朗普的得票率和每个县拥有大学学位的人的比例非常显著.01. 区域变量在p处显著.当进行独立t检验时，发现北方地区的因变量值更高. 有趣的是, 人口密度和COVID-19病例数在双变量水平上显著，但在多变量分析中被淘汰. 非裔美国人人口和失业率变量对罢免选举的影响最小. 但在双变量水平上不显著, 拉丁裔人口变量在多变量模型中被发现是显著的. 该变量与因变量呈负相关. 纽森的罢免选举是一个重大而不寻常的政治事件，他将带着这一事件参加2022年的连任竞选. 53'