如何選擇數(shù)據(jù)分析方法

數(shù)據(jù)分析技術層面須把握三大關鍵：變量、數(shù)據(jù)分析方法、變量和方法的關聯(lián)

認識數(shù)據(jù)分析方法：對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析時，選擇正確的分析方法是非常重要的。選擇統(tǒng)計分析方法時，必須考慮許多因素，主要有：

（1）統(tǒng)計分析的目的，

（2）所用變量的特征，

（3）對變量所作的假定，

（4）數(shù)據(jù)的收集方法（即抽樣過程）。

選擇統(tǒng)計分析方法時一般考慮前兩個因素就足夠了。

小樣本并且兩個變量服從雙正態(tài)分布，則用pearson相關系數(shù)做統(tǒng)計分析

大樣本或兩個變量不服從雙正態(tài)分布，則用spearman相關系數(shù)進行統(tǒng)計分析

2、兩個變量均為有序分類變量，可以用spearman相關系數(shù)進行統(tǒng)計分析

3、一個變量為有序分類變量，另一個變量為連續(xù)型變量，可以用spearman相關系數(shù)進行統(tǒng)計分析

【2】回歸分析

1、直線回歸：

如果回歸分析中的殘差服從正態(tài)分布（大樣本時無需正態(tài)性），殘差與自變量無趨勢變化，則直線回歸（單個自變量的線性回歸，稱為簡單回歸），否則應作適當?shù)淖儞Q，使其滿足上述條件。

2、多重線性回歸：

應變量（y）為連續(xù)型變量（即計量資料），自變量（x1，x2，…，xp）可以為連續(xù)型變量、有序分類變量或二分類變量。如果回歸分析中的殘差服從正態(tài)分布（大樣本時無需正態(tài)性），殘差與自變量無趨勢變化，可以作多重線性回歸。

觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素

實驗性研究：在保持主要研究因素變量（干預變量）外，可以適當?shù)匾�入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對結果的混雜作用

3、二分類的logistic回歸：

應變量為二分類變量，自變量（x1，x2，…，xp）可以為連續(xù)型變量、有序分類變量或二分類變量。

非配對的情況：用非條件logistic回歸

(1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素

(2)實驗性研究：在保持主要研究因素變量（干預變量）外，可以適當?shù)匾�入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對結果的混雜作用

配對的情況：用條件logistic回歸

(1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素

(2)實驗性研究：在保持主要研究因素變量（干預變量）外，可以適當?shù)匾�入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對結果的混雜作用

4、有序多分類有序的logistic回歸：

應變量為有序多分類變量，自變量（x1，x2，…，xp）可以為連續(xù)型變量、有序分類變量或二分類變量。

觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素

實驗性研究：在保持主要研究因素變量（干預變量）外，可以適當?shù)匾�入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對結果的混雜作用

5、無序多分類有序的logistic回歸：

應變量為無序多分類變量，自變量（x1，x2，…，xp）可以為連續(xù)型變量、有序分類變量或二分類變量。

觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素

實驗性研究：在保持主要研究因素變量（干預變量）外，可以適當?shù)匾�入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對結果的混雜作用

如何選擇數(shù)據(jù)分析方法 [篇2]

把握兩個關鍵

1、抓住業(yè)務問題不放松。您費大力氣收集數(shù)據(jù)的動機是什么？你想解決什么問題？這是核心，是方向，這是業(yè)務把握層面。

2、全面理解數(shù)據(jù)。哪些變量，什么類型？適合或者可以用什么統(tǒng)計方法，這是數(shù)據(jù)分析技術層面。須把握三大關鍵：變量、數(shù)據(jù)分析方法、變量和方法的關聯(lián)。

認識變量認識數(shù)據(jù)分析方法

選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法是非常重要的。選擇數(shù)據(jù)分析（統(tǒng)計分析）方法時，必須考慮許多因素，主要有：

1、數(shù)據(jù)分析的目的，

2、所用變量的特征，

3、對變量所作的假定，

4、數(shù)據(jù)的收集方法。選擇統(tǒng)計分析方法時一般考慮前兩個因素就足夠了。

將變量與分析方法關聯(lián)、對應起來

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