如何選擇數(shù)據(jù)分析方法

如何選擇數(shù)據(jù)分析方法如何選擇數(shù)據(jù)分析方法數(shù)據(jù)分析技術(shù)層面須把握三大關(guān)鍵：變量、數(shù)據(jù)分析方法、變量和方法的關(guān)聯(lián)認(rèn)識數(shù)據(jù)分析方法：對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時，選擇正確的分析方法是非常重要的。選擇統(tǒng)計(jì)分析方法時，必須考慮許多因素，主要有：（1）統(tǒng)計(jì)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(jì)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(guān)系數(shù)做統(tǒng)計(jì)分析大樣本或兩個變量不服從雙正態(tài)分布，則用spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析2、兩個變量均為有序分類變量，可以用spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)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(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)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(yīng)作適當(dāng)?shù)淖儞Q，使其滿足上述條件。2、多重線性回歸：應(yīng)變量（y）為連續(xù)型變量（即計(jì)量資料），自變量（xl,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。實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量（干預(yù)變量）外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對結(jié)果的混雜作用3、二分類的logistic回歸：應(yīng)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⑴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(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量（干預(yù)變量）外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對結(jié)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(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量（干預(yù)變量）外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對結(jié)果的混雜作用4、有序多分類有序的logistic回歸：應(yīng)變量為有序多分類變量，自變量（xl,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(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量（干預(yù)變量）外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對結(jié)果的混雜作用5、無序多分類有序的logistic回歸：應(yīng)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(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量（干預(yù)變量）外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對結(jié)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(guān)鍵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(jì)方法，這是數(shù)據(jù)分析技術(shù)層面。須把握三大關(guān)鍵：變量、數(shù)據(jù)分析方法、變量和方法的關(guān)聯(lián)。認(rèn)識變量認(rèn)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(jì)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