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MBA/MEM/MPA/论文常用的数据析方法
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1、描述统计法 描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 2、相关分析 相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。 3、方差分析 通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小,从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。各研究来源必须是相互独立,且各总方差相等。 4、假设检验 1、参数检验:其基本原理是已知总体的特征下,对一些主要的参数进行检验。 2、非参数检验:非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下,利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。 5、信度分析 检查测量的信度,比如问卷调查的真实性。 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度。 2、内在信度:每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法半分信度。 6、列联表分析 用以分析离散变量或定型变量之间的是否存在关系。 7、回归分析 可以分为 1、一元线性回归分析:只有一个自变量x与因变量v有关,x与Y都必须是连续型变量,因变量y或其残差必须服从正态分布。 2、多元线性回归分析:使用条件:分析多个自变量与因变量Y的关系,x与Y都必须是连续型变量,因变量y或其残差必须服从正态分布。 3、Logistic 回归分析 线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里,且自变量和因变量呈线性关系。 4、其他回归方法非线性回归、有序回归、Probit 回归、加权回归等。 8、主成分分析 主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法,它能够从数据中提取某些公共部分,然后对这些公共部分进行分析和处理。 9、因子分析 因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的,但又无法直接测量到的隐性变量。并估计隐形变量对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的分析。 10、聚类分析 样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类,寻找合理的度量事物相似性的统计量。 11、时间序列分析 动态数据处理的统计方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题;时间序列通常由4种要素组成:趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。 12、生存分析 用来研究生存时间的分布规律以及生存时间和相关因索之间关系的一种统计分析方法。 #数据库 #spss统计分析
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