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    數(shù)據(jù)分析方法(數(shù)據(jù)分析方法梅長(zhǎng)林)

    發(fā)布時(shí)間:2023-03-06 14:37:40     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 1647        問(wèn)大家

    大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法的問(wèn)題,以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理,讓我們一起來(lái)看看吧。

    創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè),服務(wù)客戶遍布全球各地,相關(guān)業(yè)務(wù)請(qǐng)撥打電話:175-8598-2043,或添加微信:1454722008

    本文目錄:

    數(shù)據(jù)分析方法(數(shù)據(jù)分析方法梅長(zhǎng)林)

    一、數(shù)據(jù)分析方法有哪些

    常用的數(shù)據(jù)分析方法有:聚類(lèi)分析、因子分析、相關(guān)分析、對(duì)應(yīng)分析、回歸分析、方差分析。

    1、聚類(lèi)分析(Cluster Analysis)

    聚類(lèi)分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類(lèi)似的對(duì)象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。聚類(lèi)是將數(shù)據(jù)分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程,所以同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性,而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性。

    2、因子分析(Factor Analysis)

    因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系,減少?zèng)Q策的困難。因子分析的方法約有10多種,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。

    3、相關(guān)分析(Correlation Analysis)

    相關(guān)分析(correlation analysis),相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系,并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。

    4、對(duì)應(yīng)分析(Correspondence Analysis)

    對(duì)應(yīng)分析(Correspondence analysis)也稱關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析,通過(guò)分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來(lái)揭示變量間的聯(lián)系。可以揭示同一變量的各個(gè)類(lèi)別之間的差異,以及不同變量各個(gè)類(lèi)別之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。對(duì)應(yīng)分析的基本思想是將一個(gè)聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來(lái)。

    5、回歸分析

    研究一個(gè)隨機(jī)變量Y對(duì)另一個(gè)(X)或一組(X1,X2,?,Xk)變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法?;貧w分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。

    6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

    又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”,是R.A.Fisher發(fā)明的,用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。由于各種因素的影響,研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動(dòng)狀。

    想了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)分析的信息,推薦到CDA數(shù)據(jù)認(rèn)證中心看看,CDA(Certified Data Analyst),即“CDA 數(shù)據(jù)分析師”,是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)大背景和人工智能時(shí)代趨勢(shì)下,面向全行業(yè)的專業(yè)權(quán)威國(guó)際資格認(rèn)證, 旨在提升全民數(shù)字技能,助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動(dòng)行業(yè)數(shù)字化發(fā)展。 “CDA 數(shù)據(jù)分析師”具體指在互聯(lián)網(wǎng)、金融、零售、咨詢、電信、醫(yī)療、旅游等行業(yè)專門(mén)從事數(shù)據(jù)的采集、清洗、處理、分析并能制作業(yè)務(wù)報(bào)告、 提供決策的新型數(shù)據(jù)分析人才。

    二、16種常用的數(shù)據(jù)分析方法匯總

    一、描述統(tǒng)計(jì)

    描述性統(tǒng)計(jì)是指運(yùn)用制表和分類(lèi),圖形以及計(jì)筠概括性數(shù)據(jù)來(lái)描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散趨勢(shì)、偏度、峰度。

    1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小鄰居法、比率回歸法、決策樹(shù)法。

    2、正態(tài)性檢驗(yàn):很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布,所以之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法:非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。

    二、假設(shè)檢驗(yàn)

    1、參數(shù)檢驗(yàn)

    參數(shù)檢驗(yàn)是在已知總體分布的條件下(一股要求總體服從正態(tài)分布)對(duì)一些主要的參數(shù)(如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等)進(jìn)行的檢驗(yàn) 。

    1)U驗(yàn)  使用條件:當(dāng)樣本含量n較大時(shí),樣本值符合正態(tài)分布

    2)T檢驗(yàn) 使用條件:當(dāng)樣本含量n較小時(shí),樣本值符合正態(tài)分布

    A  單樣本t檢驗(yàn):推斷該樣本來(lái)自的總體均數(shù)μ與已知的某一總體均數(shù)μ0 (常為理論值或標(biāo)準(zhǔn)值)有無(wú)差別;

    B  配對(duì)樣本t檢驗(yàn):當(dāng)總體均數(shù)未知時(shí),且兩個(gè)樣本可以配對(duì),同對(duì)中的兩者在可能會(huì)影響處理效果的各種條件方面扱為相似;

    C 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn):無(wú)法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對(duì)比較時(shí)使用。

    2、非參數(shù)檢驗(yàn)

    非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知,常常也不是針對(duì)總體參數(shù),而是針對(duì)總體的某些一股性假設(shè)(如總體分布的位罝是否相同,總體分布是否正態(tài))進(jìn)行檢驗(yàn)。

    適用情況:順序類(lèi)型的數(shù)據(jù)資料,這類(lèi)數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。

    A 雖然是連續(xù)數(shù)據(jù),但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài);

    B 體分布雖然正態(tài),數(shù)據(jù)也是連續(xù)類(lèi)型,但樣本容量極小,如10以下;

    主要方法包括:卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

    三、信度分析

    檢査測(cè)量的可信度,例如調(diào)查問(wèn)卷的真實(shí)性。

    分類(lèi):

    1、外在信度:不同時(shí)間測(cè)量時(shí)量表的一致性程度,常用方法重測(cè)信度

    2、內(nèi)在信度;每個(gè)量表是否測(cè)量到單一的概念,同時(shí)組成兩表的內(nèi)在體項(xiàng)一致性如何,常用方法分半信度。

    四、列聯(lián)表分析

    用于分析離散變量或定型變量之間是否存在相關(guān)。

    對(duì)于二維表,可進(jìn)行卡方檢驗(yàn),對(duì)于三維表,可作Mentel-Hanszel分層分析。

    列聯(lián)表分析還包括配對(duì)計(jì)數(shù)資料的卡方檢驗(yàn)、行列均為順序變量的相關(guān)檢驗(yàn)。

    五、相關(guān)分析

    研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系,對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討相關(guān)方向及相關(guān)程度。

    1、單相關(guān): 兩個(gè)因素之間的相關(guān)關(guān)系叫單相關(guān),即研究時(shí)只涉及一個(gè)自變量和一個(gè)因變量;

    2、復(fù)相關(guān) :三個(gè)或三個(gè)以上因素的相關(guān)關(guān)系叫復(fù)相關(guān),即研究時(shí)涉及兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量和因變量相關(guān);

    3、偏相關(guān):在某一現(xiàn)象與多種現(xiàn)象相關(guān)的場(chǎng)合,當(dāng)假定其他變量不變時(shí),其中兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系稱為偏相關(guān)。

    六、方差分析

    使用條件:各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本;各樣本來(lái)自正態(tài)分布總體;各總體方差相等。

    分類(lèi)

    1、單因素方差分析:一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素,或者存在多個(gè)影響因素時(shí),只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系

    2、多因素有交互方差分析:一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素,分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系,同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系

    3、多因素?zé)o交互方差分析:分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系,但是影響因素之間沒(méi)有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系

    4、協(xié)方差分祈:傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端,無(wú)法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素,使之影響了分祈結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對(duì)修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析,是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來(lái)的一種分析方法,

    七、回歸分析

    分類(lèi):

    1、一元線性回歸分析:只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān),X與Y都必須是連續(xù)型變量,因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

    2、多元線性回歸分析

    使用條件:分析多個(gè)自變量與因變量Y的關(guān)系,X與Y都必須是連續(xù)型變量,因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布 。

    1)變呈篩選方式:選擇最優(yōu)回歸方程的變里篩選法包括全橫型法(CP法)、逐步回歸法,向前引入法和向后剔除法

    2)橫型診斷方法:

    A 殘差檢驗(yàn): 觀測(cè)值與估計(jì)值的差值要艱從正態(tài)分布

    B 強(qiáng)影響點(diǎn)判斷:尋找方式一般分為標(biāo)準(zhǔn)誤差法、Mahalanobis距離法

    C 共線性診斷:

    診斷方式:容忍度、方差擴(kuò)大因子法(又稱膨脹系數(shù)VIF)、特征根判定法、條件指針CI、方差比例

    處理方法:增加樣本容量或選取另外的回歸如主成分回歸、嶺回歸等

    3、Logistic回歸分析

    線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變里,且自變量和因變量呈線性關(guān)系,而Logistic回歸模型對(duì)因變量的分布沒(méi)有要求,一般用于因變量是離散時(shí)的情況

    分類(lèi):

    Logistic回歸模型有條件與非條件之分,條件Logistic回歸模型和非條件Logistic回歸模型的區(qū)別在于參數(shù)的估計(jì)是否用到了條件概率。

    4、其他回歸方法 非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等

    八、聚類(lèi)分析

    樣本個(gè)體或指標(biāo)變量按其具有的特性進(jìn)行分類(lèi),尋找合理的度量事物相似性的統(tǒng)計(jì)量。

    1、性質(zhì)分類(lèi):

    Q型聚類(lèi)分析:對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi)處理,又稱樣本聚類(lèi)分祈 使用距離系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量衡量相似度,如歐式距離、極端距離、絕對(duì)距離等

    R型聚類(lèi)分析:對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)處理,又稱指標(biāo)聚類(lèi)分析 使用相似系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量衡量相似度,相關(guān)系數(shù)、列聯(lián)系數(shù)等

    2、方法分類(lèi):

    1)系統(tǒng)聚類(lèi)法: 適用于小樣本的樣本聚類(lèi)或指標(biāo)聚類(lèi),一般用系統(tǒng)聚類(lèi)法來(lái)聚類(lèi)指標(biāo),又稱分層聚類(lèi)

    2)逐步聚類(lèi)法 :適用于大樣本的樣本聚類(lèi)

    3)其他聚類(lèi)法 :兩步聚類(lèi)、K均值聚類(lèi)等

    九、判別分析

    1、判別分析:根據(jù)已掌握的一批分類(lèi)明確的樣品建立判別函數(shù),使產(chǎn)生錯(cuò)判的事例最少,進(jìn)而對(duì)給定的一個(gè)新樣品,判斷它來(lái)自哪個(gè)總體

    2、與聚類(lèi)分析區(qū)別

    1)聚類(lèi)分析可以對(duì)樣本逬行分類(lèi),也可以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi);而判別分析只能對(duì)樣本

    2)聚類(lèi)分析事先不知道事物的類(lèi)別,也不知道分幾類(lèi);而判別分析必須事先知道事物的類(lèi)別,也知道分幾類(lèi)

    3)聚類(lèi)分析不需要分類(lèi)的歷史資料,而直接對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi);而判別分析需要分類(lèi)歷史資料去建立判別函數(shù),然后才能對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi)

    3、進(jìn)行分類(lèi) :

    1)Fisher判別分析法 :

    以距離為判別準(zhǔn)則來(lái)分類(lèi),即樣本與哪個(gè)類(lèi)的距離最短就分到哪一類(lèi), 適用于兩類(lèi)判別;

    以概率為判別準(zhǔn)則來(lái)分類(lèi),即樣本屬于哪一類(lèi)的概率最大就分到哪一類(lèi),適用于

    適用于多類(lèi)判別。

    2)BAYES判別分析法 :

    BAYES判別分析法比FISHER判別分析法更加完善和先進(jìn),它不僅能解決多類(lèi)判別分析,而且分析時(shí)考慮了數(shù)據(jù)的分布狀態(tài),所以一般較多使用;

    十、主成分分析

    將彼此梠關(guān)的一組指標(biāo)變適轉(zhuǎn)化為彼此獨(dú)立的一組新的指標(biāo)變量,并用其中較少的幾個(gè)新指標(biāo)變量就能綜合反應(yīng)原多個(gè)指標(biāo)變量中所包含的主要信息 。

    十一、因子分析

    一種旨在尋找隱藏在多變量數(shù)據(jù)中、無(wú)法直接觀察到卻影響或支配可測(cè)變量的潛在因子、并估計(jì)潛在因子對(duì)可測(cè)變量的影響程度以及潛在因子之間的相關(guān)性的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法

    與主成分分析比較:

    相同:都能夠起到済理多個(gè)原始變量?jī)?nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系的作用

    不同:主成分分析重在綜合原始變適的信息.而因子分析重在解釋原始變量間的關(guān)系,是比主成分分析更深入的一種多元統(tǒng)計(jì)方法

    用途:

    1)減少分析變量個(gè)數(shù)

    2)通過(guò)對(duì)變量間相關(guān)關(guān)系探測(cè),將原始變量進(jìn)行分類(lèi)

    十二、時(shí)間序列分析

    動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法,研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,以用于解決實(shí)際問(wèn)題;時(shí)間序列通常由4種要素組成:趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)波動(dòng)和不規(guī)則波動(dòng)。

    主要方法:移動(dòng)平均濾波與指數(shù)平滑法、ARIMA橫型、量ARIMA橫型、ARIMAX模型、向呈自回歸橫型、ARCH族模型

    十三、生存分析

    用來(lái)研究生存時(shí)間的分布規(guī)律以及生存時(shí)間和相關(guān)因索之間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法

    1、包含內(nèi)容:

    1)描述生存過(guò)程,即研究生存時(shí)間的分布規(guī)律

    2)比較生存過(guò)程,即研究?jī)山M或多組生存時(shí)間的分布規(guī)律,并進(jìn)行比較

    3)分析危險(xiǎn)因素,即研究危險(xiǎn)因素對(duì)生存過(guò)程的影響

    4)建立數(shù)學(xué)模型,即將生存時(shí)間與相關(guān)危險(xiǎn)因素的依存關(guān)系用一個(gè)數(shù)學(xué)式子表示出來(lái)。

    2、方法:

    1)統(tǒng)計(jì)描述:包括求生存時(shí)間的分位數(shù)、中數(shù)生存期、平均數(shù)、生存函數(shù)的估計(jì)、判斷生存時(shí)間的圖示法,不對(duì)所分析的數(shù)據(jù)作出任何統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)論

    2)非參數(shù)檢驗(yàn):檢驗(yàn)分組變量各水平所對(duì)應(yīng)的生存曲線是否一致,對(duì)生存時(shí)間的分布沒(méi)有要求,并且檢驗(yàn)危險(xiǎn)因素對(duì)生存時(shí)間的影響。

    A 乘積極限法(PL法)

    B 壽命表法(LT法)

    3)半?yún)?shù)橫型回歸分析:在特定的假設(shè)之下,建立生存時(shí)間隨多個(gè)危險(xiǎn)因素變化的回歸方程,這種方法的代表是Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析法

    4)參數(shù)模型回歸分析:已知生存時(shí)間服從特定的參數(shù)橫型時(shí),擬合相應(yīng)的參數(shù)模型,更準(zhǔn)確地分析確定變量之間的變化規(guī)律

    十四、典型相關(guān)分析

    相關(guān)分析一般分析兩個(gè)變里之間的關(guān)系,而典型相關(guān)分析是分析兩組變里(如3個(gè)學(xué)術(shù)能力指標(biāo)與5個(gè)在校成績(jī)表現(xiàn)指標(biāo))之間相關(guān)性的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。

    典型相關(guān)分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似,它將一組變量與另一組變量之間單變量的多重線性相關(guān)性研究轉(zhuǎn)化為對(duì)少數(shù)幾對(duì)綜合變量之間的簡(jiǎn)單線性相關(guān)性的研究,并且這少數(shù)幾對(duì)變量所包含的線性相關(guān)性的信息幾乎覆蓋了原變量組所包含的全部相應(yīng)信息。

    十五、R0C分析

    R0C曲線是根據(jù)一系列不同的二分類(lèi)方式(分界值或決定閾).以真陽(yáng)性率(靈敏度)為縱坐標(biāo),假陽(yáng)性率(1-特異度)為橫坐標(biāo)繪制的曲線

    用途:

    1、R0C曲線能很容易地査出任意界限值時(shí)的對(duì)疾病的識(shí)別能力

    用途

    2、選擇最佳的診斷界限值。R0C曲線越靠近左上角,試驗(yàn)的準(zhǔn)確性就越高;

    3、兩種或兩種以上不同診斷試驗(yàn)對(duì)疾病識(shí)別能力的比較,一股用R0C曲線下面積反映診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

    十六、其他分析方法

    多重響應(yīng)分析、距離分祈、項(xiàng)目分祈、對(duì)應(yīng)分祈、決策樹(shù)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)方程、蒙特卡洛模擬等。

    三、數(shù)據(jù)分析方法有哪幾種 數(shù)據(jù)分析方法的相關(guān)知識(shí)

    數(shù)據(jù)分析方法有4種,分別是:

    1、趨勢(shì)分析,趨勢(shì)分析一般用于核心指標(biāo)的長(zhǎng)期跟蹤;

    2、象限分析,可依據(jù)數(shù)據(jù)的不同,將各個(gè)比較主體劃分到四個(gè)象限中;

    3、對(duì)比分析,分為橫向?qū)Ρ群涂v向?qū)Ρ龋?/p>

    4、交叉分析,主要作用就是從多個(gè)維度細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)。

    四、論文常用數(shù)據(jù)分析方法

    論文常用數(shù)據(jù)分析方法

    論文常用數(shù)據(jù)分析方法,對(duì)好的論文分析研究方法應(yīng)該從哪些方面展開(kāi),如何表達(dá)才能顯得自己對(duì)該論文真的有所理解,應(yīng)該看哪些書(shū)呢?下面我整理了論文常用數(shù)據(jù)分析方法,一起了解看看吧!

    論文常用數(shù)據(jù)分析方法1

    論文常用數(shù)據(jù)分析方法分類(lèi)總結(jié)

    1、 基本描述統(tǒng)計(jì)

    頻數(shù)分析是用于分析定類(lèi)數(shù)據(jù)的選擇頻數(shù)和百分比分布。

    描述分析用于描述定量數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、波動(dòng)程度和分布形狀。如要計(jì)算數(shù)據(jù)的平均值、中位數(shù)等,可使用描述分析。

    分類(lèi)匯總用于交叉研究,展示兩個(gè)或更多變量的交叉信息,可將不同組別下的`數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總統(tǒng)計(jì)。

    2、 信度分析

    信度分析的方法主要有以下三種:Cronbach α信度系數(shù)法、折半信度法、重測(cè)信度法。

    Cronbach α信度系數(shù)法為最常使用的方法,即通過(guò)Cronbach α信度系數(shù)測(cè)量測(cè)驗(yàn)或量表的信度是否達(dá)標(biāo)。

    折半信度是將所有量表題項(xiàng)分為兩半,計(jì)算兩部分各自的信度以及相關(guān)系數(shù),進(jìn)而估計(jì)整個(gè)量表的信度的測(cè)量方法??稍谛哦确治鲋羞x擇使用折半系數(shù)或是Cronbach α系數(shù)。

    重測(cè)信度是指同一批樣本,在不同時(shí)間點(diǎn)做了兩次相同的問(wèn)題,然后計(jì)算兩次回答的相關(guān)系數(shù),通過(guò)相關(guān)系數(shù)去研究信度水平。

    3、 效度分析

    效度有很多種,可分為四種類(lèi)型:內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度、區(qū)分效度、聚合效度。具體區(qū)別如下表所示:

    論文常用數(shù)據(jù)分析方法2

    4、 差異關(guān)系研究

    T檢驗(yàn)可分析X為定類(lèi)數(shù)據(jù),Y為定量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系情況,針對(duì)T檢驗(yàn),X只能為2個(gè)類(lèi)別。

    當(dāng)組別多于2組,且數(shù)據(jù)類(lèi)型為X為定類(lèi)數(shù)據(jù),Y為定量數(shù)據(jù),可使用方差分析。

    如果要分析定類(lèi)數(shù)據(jù)和定類(lèi)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系情況,可使用交叉卡方分析。

    如果研究定類(lèi)數(shù)據(jù)與定量數(shù)據(jù)關(guān)系情況,且數(shù)據(jù)不正態(tài)或者方差不齊時(shí),可使用非參數(shù)檢驗(yàn)。

    5、 影響關(guān)系研究

    相關(guān)分析用于研究定量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系情況,可以分析包括是否有關(guān)系,以及關(guān)系緊密程度等。分析時(shí)可以不區(qū)分XY,但分析數(shù)據(jù)均要為定量數(shù)據(jù)。

    回歸分析通常指的是線性回歸分析,一般可在相關(guān)分析后進(jìn)行,用于研究影響關(guān)系情況,其中X通常為定量數(shù)據(jù)(也可以是定類(lèi)數(shù)據(jù),需要設(shè)置成啞變量),Y一定為定量數(shù)據(jù)。

    回歸分析通常分析Y只有一個(gè),如果想研究多個(gè)自變量與多個(gè)因變量的影響關(guān)系情況,可選擇路徑分析。

    以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問(wèn)題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。


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