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论文spss数据分析100例子

数据分析
2024-09-20 13:16:00
7654

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例子号	数据分析方法	描述
1	描述性统计	分析问卷调查中受访者的年龄分布。
2	频数分析	统计不同性别在某个问题上的回答频率。
3	交叉表分析	分析两个分类变量之间的关系，例如不同性别对某活动的参与度。
4	卡方检验	检验两个分类变量是否独立，例如性别与是否购买某商品的关系。
5	独立样本t检验	比较两组数据的平均值是否存在显著差异，例如两个不同地区的学生成绩差异。
6	配对样本t检验	比较同一组样本在两个不同时间点的平均值差异，例如前后测试成绩的差异。
7	单因素方差分析（ANOVA）	比较三个或以上独立样本的平均值差异，例如不同教学方法对学生成绩的影响。
8	重复测量ANOVA	比较同一组样本在不同时间点的平均值差异，例如不同干预措施对健康指标的影响。
9	相关分析	分析两个连续变量之间的关系，例如身高与体重的相关性。
10	回归分析	建立变量之间的预测模型，例如预测房价与哪些因素相关。
11	逻辑回归	分析某个事件发生的概率，例如预测顾客是否会购买某个产品。
12	因子分析	将多个相关变量归纳为少数几个潜在变量，例如分析顾客满意度问卷中的多个问题。
13	聚类分析	将样本分为若干组，使组内样本相似度较高，组间样本相似度较低。
14	主成分分析	降维技术，将多个变量减少到少数几个主成分，保留大部分信息。
15	生存分析	分析事件发生的时间，例如分析产品故障时间或患者生存时间。
16	时间序列分析	分析数据随时间的变化趋势，例如分析股票价格或气温变化。
17	偏最小二乘回归（PLS）	同时考虑多个自变量和因变量之间的关系，适用于复杂数据。
18	层次回归	分步建立回归模型，逐步加入变量，以评估每个变量的影响。
19	信度分析	测量问卷或量表的一致性，例如Cronbach's alpha系数。
20	效度分析	评估测量工具是否真正测量了所要测量的概念。
21	结构方程模型（SEM）	同时考虑多个变量之间的关系，包括观测变量和潜变量。
22	多维尺度分析（MDS）	将多维数据降维到二维或三维空间，以便可化。
23	多维尺度分析（PCA）	将多维数据降维到少数几个主成分，保留大部分信息。
24	非参数检验	适用于不满足参数检验条件的样本，例如Kruskal-Wallis H检验。
25	非参数相关分析	适用于不满足参数相关分析条件的样本，例如Spearman秩相关系数。
26	非参数回归	适用于不满足参数回归条件的样本。
27	多维回归分析	同时考虑多个因变量的回归模型。
28	广义线性模型（GLM）	适用于不满足普通线性回归条件的样本。
29	多项逻辑回归	适用于因变量为分类变量的逻辑回归模型。
30	多项逻辑回归	适用于因变量为分类变量的逻辑回归模型。