毕业论文数据分析方法分类汇总

今天将常用的数据分析方法进行一个分类汇总说明，整理如下图：

1、基本描述统计

基本描述统计分析包括频数分析、描述分析、分类汇总；是对收集的数据进行基本的说明。

• 频数分析一般使用频数、百分比、饼图等形式进行描述。
• 描述分析常见的指标有平均值、标准差、最大值、最小值、中位数等；更深入的描述指标包括百分位数、峰度、偏度、变异系数等。
• 分类汇总用于研究不同分类时的汇总情况，输出的指标为汇总结果。比如不同区域分类项，销售额（汇总项）的差异情况。

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

频数分析

描述分析

分类汇总

2、差异关系研究

常见的差异关系研究方法包括方差分析、t检验、卡方检验、非参数检验。

‍（1）方差分析

方差分析用于进行定类数据与定量数据之间的差异关系研究；按照研究内容和数据类型等不同，可分为以下几类：

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

单因素方差分析

双因素方差分析

多因素方差分析

事后多重比较

协方差分析

重复测量方差分析

（2）t检验

t检验，用于分析定类数据与定量数据之间的差异情况，按照研究内容和数据类型等不同，可分为以下几类：

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

独立样本t检验

单样本t检验

配对t检验

概要t检验

（3）卡方检验

卡方检验，用于分析定类数据与定类数据之间的差异情况，按照研究内容和数据类型等不同，可分为以下几类：

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

卡方检验

配对卡方

卡方拟合优度

分层卡方

Fisher卡方

（4）非参数检验

前面讲的常见的数据差异性分析方法：例如方差分析、t检验都属于参数检验的范围。参数检验一般需要数据满足正态性、方差齐性。与参数检验相对的是非参数检验，非参数检验不对总体的分布形态做假定，所以当数据不正态或方差不齐时，可使用非参数检验进行差异性研究。

参数检验对应非参数秩和检验如下：

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

单样本Wilcoxon秩和检验

配对样本Wilcoxon秩和检验

非参数检验（Mann-Whitney秩和检验＆Kruskal-Wallis秩和检验）

Friedman秩和检验相关分析（Spearman秩相关&Kendall秩相关）

3、影响关系研究

影响关系研究包括进行相关分析、回归分析、logit回归分析三大类。

‍（1）相关分析

相关分析可分为以下三类：

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

相关分析

偏相关分析

典型相关分析

‍（2）回归分析

回归分析主要进行影响关系研究，可以细分为二十几种，由于篇幅有限，这里仅介绍比较常用的回归分析方法，感兴趣同学可以登陆SPSSAU进行学习。

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

线性回归

逐步回归

岭回归
曲线回归

分组回归

‍（3）logit回归分析

当研究X对Y的影响时，如果因变量Y为定类数据，则应该使用logit回归分析。

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

二元logit回归

有序logit回归

多分类logit回归

4、信息浓缩方法

信息浓缩常见方法为因子分析、主成分分析。

因子分析和主成分分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。如果希望进行将指标命名，SPSSAU建议使用因子分析。原因在于因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名。

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

因子分析

主成分分析

5、聚类分析方法

聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

聚类分析（K-means、K-modes、K-prototype）

分层聚类

6、信度分析

信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

Cronbach α信度

折半信度法

重测信度（使用相关系数分析）

7、效度分析

效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

结构效度

区分效度&聚合效度

8、中介/调节

中介作用、调节作用、调节中介作用分析说明如下：

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

中介作用

调节作用

调节中介

9、权重研究

权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法：

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

AHP层次分析法

熵值法

TOPSIS法

因子分析

主成分分析

灰色关联法

其他

10、模型研究方法

当需要研究多个变量之间的关系情况时，通常可构建统计模型用于分析及预测，分析方法说明见下表：

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

线性回归

logistic回归

典型相关

PLS回归

路径分析

结构方程模型

11、一致性研究方法

一致性检验的目的在于比较不同方法得到的结果是否具有一致性。检验一致性的方法有很多比如：Kappa检验、ICC组内相关系数、Kendall W协调系数等。

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

Kappa一致性检验

Kendall协调系数

ICC组内相关系数

12、可视化分析方法

常用的可视化分析方法如下：

下方链接均会跳转至SPSSAU帮助手册：

散点图

直方图

箱线图

误差线图

Roc曲线

其他

更多分析方法帮助手册、教学视频、案例库可通过以下链接进入搜索：

帮助手册

教学视频

案例库