这项描述性研究的目的是为Barnett平衡评估坐（BBA-SIT）收集定量，规范的数据，这是一种基于Barnett平衡评估（BBA）的新开发的动态坐姿平衡评估工具。 未参加BBA-SIT的参与者共有180人（以下年龄段的30人：18-29、30-39、40-49、50-59、60-69和70+）当前有任何余额赤字。 对收集的规范性数据的审查表明，各组之间以及各组之间的总评估分数没有变化。 需要对平衡受损人群进行BBA-SIT的未来研究，以确定BBA-SIT是否足够灵敏，以识别具有不同水平的平衡障碍的人的动态坐姿平衡中的细微差别。

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学校心理学 1982, 19, 45-48 八维阅读态度的规范数据，第 111 部分-郊区教区学校学生 FRED H. WALLBROWN 和 DORIS COWGER 肯特州立大学就读于俄亥俄州东北部的郊区教区学校。 统计分析包括对调查中包含的阅读态度八个维度的计算平均值、标准偏差、测量标准误差和系数α可靠性估计。 各个维度的可靠性估计如下： 表达读数 a=.88； 读作直接强化，a=0.19； 阅读即享受，a=.,89； 替代学习模式，a= .71； 阅读组，a=.16； 阅读焦虑。 a = .82； 默读 vs. 口头阅读，a= 0.19； 和漫画，a=.12。 大量研究表明，阅读态度调查（Wallbrown、Brown 和 Engin，注释 1、2 和 3）代表了评估阅读态度的更有希望的策略之一。 调查的因素分析研究表明，阅读态度是一个复杂的领域，不能用单一的测试分数来充分描述。 研究数据中存在细微差异，但大多数证据表明，如果使用异质样本，对 92 个调查项目的因子分析可能会产生八个态度维度（参见 Blaha & Chomin，1981a；En

针对Python语言的大数据爬取和分析，采用以纯python语言编写爬虫脚本的方式，通过爬取51job上招聘信息为“python”和“数据分析”两个词条的数据信息和简要分析，得出python爬虫编写中各类问题的解决方法，最后对规范数据做了进一步分析，分析结果为应聘人才做决策提供了有价值的信息。