数据分析方法分类汇总
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在做数据分析时，经常会有这样的困扰：面对几种相似的方法，既不清楚它们各自的使用场景，也无法分清它们之间的差别，一念之差就可能选错方法。
如果你也有这样的困扰，建议按照下图找到对应的研究方法，理清不同方法的区别与使用场景，以便选出正确的方法进行分析。
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：
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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。
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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：
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视频教学——几类方差分析方法对比说明：
（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：
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视频教学——t检验的类型及区分：
（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：
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视频教学——几类卡方检验的对比说明：
（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：
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非参数检验（Mann-Whitney秩和检验＆Kruskal-Wallis秩和检验）
相关分析（Spearman秩相关&Kendall秩相关）
教学视频——非参数检验和参数检验
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：
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（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。
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（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。
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视频教学——3种logit回归分析对比及剖析
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。
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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。
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聚类分析（K-means、K-modes、K-prototype）
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。
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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。
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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：
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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：
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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：
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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。
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12、可视化分析方法
常用的可视化分析方法如下：
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