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数据分析方法分类汇总
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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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（2）t检验
t检验，用于分析定类数据（仅两组）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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（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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（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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单样本Wilcoxon秩和检验3、相关影响关系
相关影响关系研究包括进行相关分析、回归分析、logistic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，可以细分为四十多种，之前有文章详细梳理过，点击查看下方文章：
如何研究X与Y之间的影响关系？实证分析40+回归模型汇总整理
（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logistic回归分析。
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4、信息浓缩方法
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
聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的对象根据其特征划分为相似的组或簇。聚类分析可分为两大类，按样本聚类和按变量聚类；两大类又可根据数据类型再进行细分如下图：
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聚类分析（K-means、K-modes、K-prototype）
6、信度分析
信度是指测量工具在重复测量同一对象时，所得结果的一致性和稳定性。常见的有以下5类信度系数：Cronbach α信度系数、折半信度、McDonald's ω信度、theta信度、重测信度。
关于5类信度的详细描述与分析可查看下方文章：
问卷要不要做信效度分析？5类信度与4类效度常用指标及评价标准
7、效度分析
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8、问卷常用模型
量表类问卷分析时，经常会结合以下方法进行深入研究：中介作用、调节作用、调节中介、路径分析、结构方程模型，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。权重计算的方法有很多种，包括主观赋权法、客观赋权法，也可进行组合赋权，下面是一下相对常用的指标权重计算方法：
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模糊层次分析法10、综合评价
综合评价是一种方法，用于对多个方案或对象进行比较和排序，以确定其优劣程度，通常基于多个指标的综合得分。常用的综合评价方法有TOPSIS法、熵权TOPSIS法、灰色关联法、模糊综合评价等。
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11、预测类分析方法
根据历史数据进行数据预测，常用的预测类分析方法包括指数平滑法、灰色预测模型、ARIMA预测、季节Sarima法、马尔科夫预测等。
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12、医学Meta分析
Meta荟萃分析是一种综合各种文献结论，进而汇总综合评价的方法。按照数据类型，Meta分析可包括多种类型，比如连续性数据进行均值差异比较，二分类数据进行比率差值对比（或计算优势比OR值，相对危险度RR值等），当然SPSSAU中还包括单个率、相关系数、平均值，或者OR值/HR值的Meta分析等，并且提供一般倒方差法时的Meta分析。
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13、文本分析
文本分析是一种对文本数据进行处理和理解的技术，旨在从中提取有用的信息和见解。针对文本数据可进行词云分析、文本情感分析、文本聚类分析、社会网络关系图、LDA主题分析。说明如下：
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