一组数据与多组数据比较前中后测采用什么统计方法？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-11-28 04:00 标签： 一组数据与多组数据比较
学数据分析的人比较关心：数据分析常用的分析方法有哪些？我需要怎么学数据分析？等等问题，阿达今天为大家整理了十六种常用的数据分析方法，大家可以参考了解一下哦~1、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计算概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。1）描述性统计分析描述性统计分析主要是对所收集的数据进行分析，得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法，它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等，描述性统计分析是对数据进一步分析的基础。2）数据的集中趋势集中趋势又称 “数据的中心位置”，它是一组数据的代表值。集中趋势的概念就是平均数的概念，它能够对总体的某一特征具有代表性，表明所研究的对象在一定时间、空间条件下的共同性质和一般水平。2、假设检验1）参数检验参数检验全称参数假设检验，是指对参数平均值、方差进行的统计检验。参数检验是推断统计的重要组成部分。当总体分布已知（如总体为正态分布），根据样本数据对总体分布的统计参数进行推断。正态性检验T检验 当样本含量n较小时，则为符合正态分布的样本值。2）非参数检验非参数检验不考虑是否是已知的总体分布，一般也不针对总体参数，主要是推断检验单个总体的分布形态等。包括：数据属于顺序类型的资料，因为这类数据一般是未知的分布形态。虽然是连续数据，但呈现出未知的总体分布形态或者非正态；是正态的总体分布，也是连续类型的数据，但样本容量极小；主要方法包括：秩和检验、游程检验、卡方检验、K-量检验、二项检验等。3、信度分析信度分析是问卷研究中最为基本的一种方法，其用于测量‘量表题’数据的可靠性，简单来说就是测量样本有没有真实的回答问题。其测量或者描述信度的方法一般有如下5种：1）Cronbach信度Cronbach信度分析是最为常见，使用最为广泛的一种测量方法，直接使用一个指标即Cronbach信度系数值来描述信度水平情况。如果说Cronbach信度系数值大于0.6，一般就说明信度可以接受，信度系数值越大越好。2）折半信度其原理是将分析项‘拆分’成两部分，然后查看折半系数值，如果折半系数值大于0.6以上则说明可以接受，越大越好。3）重测信度先测量一次数据，隔一段时间再测量一次数据，将两次的数据进行相关分析，相关系数越高，说明重测信度越好。4）ICC组内相关系数如果说ICC值大于0.6，一般说明数据一致性程度可接受，ICC值越大越好。5）文字描述用文字进行描述，证明数据可靠可信也可以。比如说数据进行过异常值处理，针对数据进行过无效样本设置处理等，余下的数据可靠真实。4、列联表分析用于分析定型变量或离散变量之间是否存在相关。卡方检验可用于二维表；分层分析可用于三维表。列联表分析主要包括两个基本任务：根据收集的样本数据，产生二维或多维交叉列联表；在交叉列联表的基础上，对两个变量间是否存在相关性进行检验。要获得变量之间的相关性，仅仅靠描述性统计的数据是不够的，还需要借助一些表示变量间相关程度的统计量和一些非参数检验的方法。5、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。1）单相关单相关指的是两个因素之间的相关关系，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量；2）复相关三个及以上因素的相关关系叫作复相关，即对涉及两个或两个以上的自变量和因变量进行相关研究；3）偏相关当假定其他变量不变时，在某一现象与多种现象相关的场合中，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。6、方差分析使用条件：1）单因素方差分析当实验中有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。2）多因素有交互方差分析一项实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系。3）多因素无交互方差分析分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系。4）协方差分祈传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，使之影响了分析结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法。7、回归分析1）一元线性回归分析只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。2）多元线性回归分析分析多个自变量X与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。变量筛选方式选择最优回归方程的变量筛选法包括全横型法（CP法）、逐步回归法、向前引入法和向后剔除法。横型诊断方法残差检验：观测值与估计值的差值要跟从正态分布；强影响点判断：寻找方式一般分为标准误差法、马氏距离法；共线性诊断：3）Logistic回归分析线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况；Logistic回归模型有条件与非条件之分，条件Logistic回归模型和非条件Logistic回归模型的区别在于参数的估计是否用到了条件概率。4）其他回归方法 非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。8、聚类分析样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。1）性质分类2）方法分类9、判别分析1）判别分析根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体。2）与聚类分析区别聚类分析可以对样本逬行分类，也可以对指标进行分类；而判别分析只能对样本；聚类分析事先不知道事物的类别，也不知道分几类；而判别分析必须事先知道事物的类别，也知道分几类；聚类分析不需要分类的历史资料，而直接对样本进行分类；而判别分析需要分类历史资料去建立判别函数，然后才能对样本进行分类。3）进行分类Fisher判别分析法 以距离为判别准则来分类，即样本与哪个类的距离最短就分到哪一类， 适用于两类判别；以概率为判别准则来分类，即样本属于哪一类的概率最大就分到哪一类，适用于多类判别。贝叶斯判别分析法贝叶斯判别分析法比Fisher判别分析法更加完善和先进，它不仅能解决多类判别分析，而且分析时考虑了数据的分布状态，所以使用频率较多。10、主成分分析将彼此相关的一组指标变量转化为彼此独立的一组新的指标变量，其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息 。11、因子分析一种旨在寻找隐藏在多变量数据中无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子，并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法。与主成分分析比较相同：都能够起到兼济多个原始变量内在结构关系的作用。不同：主成分分析重在综合原始变量的信息，而因子分析重在解释原始变量间的关系，是比主成分分析更深入的一种多元统计方法。用途：减少分析变量个数；通过对变量间相关关系探测，将原始变量进行分类。12、时间序列分析动态数据处理的统计方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题；时间序列通常由4种要素组成：长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。主要方法移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA模型、向量自回归模型、ARCH族模型。13、生存分析用来研究生存时间的分布规律以及生存时间和相关因索之间关系的一种统计分析方法。1）包含内容描述生存过程，即研究生存时间的分布规律；比较生存过程，即研究两组或多组生存时间的分布规律，并进行比较；分析危险因素，即研究危险因素对生存过程的影响；建立数学模型，即将生存时间与相关危险因素的依存关系用一个数学式子表示出来。2）方法统计描述：包括求生存时间的分位数、中数生存期、平均数、生存函数的估计、判断生存时间的图示法；非参数检验：检验分组变量各水平所对应的生存曲线是否一致，对生存时间的分布没有要求，并且检验危险因素对生存时间的影响。*乘积极限法（PL法）*寿命表法（LT法）半参数横型回归分析：在特定的假设之下，建立生存时间随多个危险因素变化的回归方程，这种方法的代表是Cox比例风险回归分析法；参数模型回归分析：已知生存时间服从特定的参数模型时，拟合相应的参数模型，更准确地分析确定变量之间的变化规律。14、典型相关分析相关分析一般分析两个变量之间的关系，而典型相关分析是分析两组变量（如3个学术能力指标与5个在校成绩表现指标）之间相关性的一种统计分析方法。典型相关分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似，它将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关性研究，转化为对少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究，并且这少数几对变量所包含的线性相关性的信息几乎覆盖了原变量组所包含的全部相应信息。15、ROC分析ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈）,以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（特异度）为横坐标绘制的曲线。用途：ROC曲线能很容易地査出任意界限值时的对疾病的识别能力选择最佳的诊断界限值。ROC曲线越靠近左上角，试验的准确性就越高；两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较，一般用ROC曲线下面积反映诊断系统的准确性。16、其他分析方法多重响应分析、距离分析、项目分析、对应分析、决策树分析、神经网络、系统方程、蒙特卡洛模拟等。

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