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1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上常用的統(tǒng)計(jì)方法分類-以變量水平為區(qū)分因變量:連續(xù)變量單個(gè)自變量:二分類 T檢驗(yàn)多分類 單因素方差分析連續(xù) 相關(guān)分析,回歸分析多個(gè)自變量:分類變量為主方差分析模型連續(xù)變量為主線性回歸模型因變量:順序變量單個(gè)自變量:二分類 秩和檢驗(yàn)多分類 秩和檢驗(yàn)連續(xù) Logistic回歸分析多個(gè)自變量:分類變量為主 Logistic回歸分析連續(xù)變量為主 判別分析、Log
2、istic回歸分析因變量:名義變量單個(gè)自變量:二分類 卡方檢驗(yàn)多分類 卡方檢驗(yàn)連續(xù) Logistic回歸分析多個(gè)自變量:分類變量為主 Logistic回歸分析、最優(yōu)尺度分析連續(xù)變量為主 判別分析、Logistic回歸分析注:當(dāng)自變量和因變量均為順序/名義變量時(shí),卡方分析最為常用· 希望將變量/紀(jì)錄分成若干個(gè)類別,但類別數(shù)不清楚,或各類別的特征不明:聚類分析 · 希望建立判別方程,對(duì)以后新進(jìn)入的案例進(jìn)行所屬類別的預(yù)測(cè):判別分析
3、183; 需要探索多個(gè)變量間的內(nèi)在聯(lián)系或內(nèi)在結(jié)構(gòu):因子分析、對(duì)應(yīng)分析 · 生存時(shí)間和生存結(jié)局都是需要關(guān)心的因素,同時(shí)數(shù)據(jù)中存在大量的失訪:生存分析 · 得到的是時(shí)間序列數(shù)據(jù),需要對(duì)以后的情形加以預(yù)測(cè):時(shí)間序列模型 · 考察的特征需要有多個(gè)因變量來表示,同時(shí)研究多個(gè)自變量對(duì)他們的影響:多元方差分析模型 一、單變量1、連續(xù)變量-單樣本t檢驗(yàn)2、有序分類-單樣本秩和檢驗(yàn)3、無序分類-單樣本卡方檢驗(yàn)4、二分類-用得不多二、因變量為連續(xù)變量1、單個(gè)變量: (1)連續(xù)變量-相關(guān)、回歸分析 (2)有序分類-單因
4、素方差分析 (3)無序分類-單因素方差分析 (4)二分類-兩樣本t檢驗(yàn)2、多個(gè)變量: (1)連續(xù)變量-線性回歸 (2)分類變量-方差分析三、因變量為有序分類變量1、單個(gè)變量: (1)連續(xù)-有序分類logistic回歸 (2)有序分類-秩相關(guān)分析
5、; (3)無序分類-多樣本秩和檢驗(yàn) (4)二分類-兩樣本秩和檢驗(yàn)2、多個(gè)變量: (1)連續(xù)變量-有序分類logistic回歸 (2)分類變量-有序分類logistic回歸四、因變量為無序分類變量1、單個(gè)變量: (1)連續(xù)-無序分類logistic回歸 (2)有序分類-? (3)無序分類-卡方檢驗(yàn) &
6、#160; (4)二分類-卡方檢驗(yàn)2、多個(gè)變量: (1)連續(xù)變量-無序分類logistic回歸 (2)分類變量-無序分類logistic回歸五、因變量為二分類變量1、單個(gè)變量: (1)連續(xù)-二分類logistic回歸 (2)有序分類-? (3)無序分類-卡方檢驗(yàn),二分類logistic回歸 (4)二分類-卡方
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