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如何使用JavaScript只有一個固定的div框（沒有css，jquery，html）

我一直在尋找一種方法來完成這一整天，但沒有運氣。我很抱歉，如果我以某種方式錯過了這個帖子。我目前正在與Qualtrics合作，並試圖編寫一個文本框，其中包含說明並在參與者填寫調查時向下滾動頁面。今天，我從來沒有使用JavaScript編碼，我只熟悉基本的HTML。從我今天發現的，我相信我需要編寫一個固定的div框。我確實找到了代碼，但它們都包含html或css元素，而這些元素程序不允許。在質量問題

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建模決策樹

我正在構建一個模型，以允許業務用戶在運行時構建決策樹。具體實施將在調查中看到適用於給定問題的決定，以決定是否應顯示該問題。爲了便於討論的一個例子是： Q1：請註明您的性別。第二季度：請說明您的年齡。（0-120） Q3：你有沒有懷孕過？（這個問題只有在答案Q1 = F AND Q2> 9的答案時纔會顯示）問題4：你有過乳房X光檢查嗎？（這個問題只應該顯示，如果（答案Q1 = F 和答案

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使用svykm創建失敗/累計發病率/事件生存率

我已經使用twang軟件包來傾向評分體重我的數據，並使用調查包功能。我可以使用下面的代碼來創建沒有問題，一個標準的生存曲線： km <- svykm(Surv(rec_time,rec)~procedure, design=design.mnps) plot(km) 我在網上看的，如果它不是一個svykmlist對象，下面的工作： km <- svykm(Surv(rec_time,rec

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在android studio中創建一個調查

我正在android studio中創建一個調查。在進行調查時，我需要在完成時計算得分。我如何設置答案的數字。例如，我有強烈的不同意= 1，不同意= 2，中立= 3，同意= 4，非常同意= 5

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CSV文件的Python計數器

我是Python新手，需要一些幫助才能獲得調查結果。我有一個CSV文件，它看起來像這樣： Person, Gender, Q1, Q2, Q3 professor, male, agree, not agree, agree professor, male, agree, agree, agree professor, female, neutral, not agree, agree P

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如何使用R中的頻率權重生成加權多階段表格（頻率以及百分比）？

我有一個調查數據集與頻率權重（freq_wgt）。調查設計是多階段整羣抽樣。數據集如果跟隨。 sector <- c(1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,2,2,1,1,2,1,2,1,2,2) sex <- c(2,1,2,2,2,1,2,1,2,1,1,1,1,2,2,1,2,1,2,2) Group <- c(1,2,3,3, 2,1,1,2,3,3,2,1,1,3,3,1,3,1,

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使用CSS與調查網站（調查小發明）

所以，我是一個相當缺乏經驗的網絡程序員，只是在這裏或那裏使用一點HTML或CSS。我真的對這些事情一無所知。由於我目前的問題，我不能完全決定是否我缺乏網絡編碼知識，或者是否設置了這個調查工具。在調查小工具中，您可以在調查本身的外部位置創建'自定義CSS'編碼。我認爲這是一個外部CSS樣式表，但是你可以在其中放置多個樣式。然後，對於調查的每個頁面，您可以鏈接到您在其他地方定義的樣式，或者可以鏈

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svydesign使用虛擬數據集時的錯誤

我正在使用svydesign分析虛擬數據集，但出現錯誤。下面是代碼： library(mitools) library(survey) data(nhanes) nhanes$hyp <- as.factor(nhanes$hyp) imp <- mice(nhanes,method=c("polyreg","pmm","logreg","pmm"), seed = 23109)

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耙多個估算的數據集

這是我以前的帖子 Error with svydesign using imputed data sets 我想在我的估算數據集運行rake()功能的延續。但是，它似乎沒有找到輸入變量。以下是一個示例代碼： library(mitools) library(survey) library(mice) data(nhanes) nhanes2$hyp <- as.factor(nhane

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Qualitative高級循環和合並 - 多個隨機字段

我有一個有點繁瑣的關於隨機化/循環Qualitative問題合併。我試圖運行一項研究，參與者回答有關10種不同情景的問題，每種情景都有兩種變體（稱爲A和B）。所有這些都是通過在一組相同的3-4個問題上顯示不同的.jpg文件給出的。我們希望隨機確定他們是否看到每個場景的A或B，但確保他們看到每個場景一次。我們還想穿插4個填充場景（每個只有一個變體）。所以調查的流動會是這個樣子：隨機場景的10×