数据统计分析——常用统计检验方法

    单变量                                                                                                      因变量
    连续变量 有序分类变量 无序分类变量 二分类变量
单自变量 连续 样本t检验 相关分析
回归分析
有序分类的Logistic回归 无序分类的Logistic回归 二分类的Logistic回归
有序分类 单样本秩和检验 单因素方差分析,结果解释时利用有序信息 秩相关分析、CMH x2 可将自/因变量交换后分析 可将自/因变量交换后分析
无序分类 单样本x2检验 单因素方差分析 多样本秩和检验(H检验) x2检验,深入分析可用对数线性模型 x2检验,二分类的Logistic回归
二分类 二项分布确切概率法 两样本t检验 两样本秩和检验(W检验) x2检验 四格表x2检验,确切概率法
多自变量 连续变量为主 -- 线性回归模型 有序分析的判别分析,有序分类的Logistic回归 判别分析、无序分类的Logistic回归 判别分析、二分类Logistic回归
分类变量为主 -- 方差分析模型,和回归模型实际上等价 有序分类的Logistic回归 无序分类的Logistic回归 二分类的Logistic回归


--------------------------- 多元分析方法

多元方差分析模型、多元回归模型:考察的特征需要多个因变量来表示,并研究多个自变量对它们的影响!

聚类分析:将变量和记录分成若干类别,但类别数不清楚,或各类别的特征不明;

判别分析:已知分类情况,研究目的是希望建立判别方程,对以后新进入的案例进行所属类别的预测;

因子分析:探索多个连续变量间的内在练习或数据的内在结构;

应对分析:探索多个分类变量间的内在练习或数据的内在结构;

多维尺度分析:考察多个概念间的相似程度,并寻找受访者用于评价相似度的标准!

生存分析:

时间序列模型:

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