常用的統(tǒng)計(jì)方法分類

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(lái)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(wú)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(wú)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(wú)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(wú)序分類變量1、單個(gè)變量： （1）連續(xù)-無(wú)序分類logistic回歸          （2）有序分類-？           （3）無(wú)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(wú)序分類logistic回歸          （2）分類變量-無(wú)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(wú)序分類-卡方檢驗(yàn)，二分類logistic回歸          （4）二分類-卡方