描述分析：针对定量数据进行分析，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。

差异比较是常见一类分析方法，如两组或多组均数、率、分布的差异比较。一般采用假设检验类方法进行统计分析。论文写作中常用的差异关系研究方法有方差分析、t检验、卡方检验、非参数检验。

接下来，分别对4类差异分析方法进行说明。

1、t检验

t检验用于分析X定类数据（仅2类）与Y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3类：

2、方差分析

方差分析用于进行X定类数据（2类及以上）与Y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5类：

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5类：

4、非参数检验

方差分析与t检验均属于参数检验的范围，通常需要数据满足正态性和方差齐性才能够使用，当数据不满足正态性或方差齐性时，研究定类数据与定量数据之间的差异性可以使用非参数检验进行分析。
非参数检方法与参数检验方法对应表如下：

相关影响关系研究用于分析变量之间的关系，包括两部分内容，相关关系研究和回归影响关系研究。涉及的方法主要包括相关分析、线性回归、logistic回归及非线性回归（点击方法名称一键直达方法帮助手册）。

相关分析：根据适用条件不同，可以选择Pearson相关、Spearman相关、Kendall相关等相关系数进行变量相关关系研究

线性回归：因变量Y为定量数据时研究X对Y的影响关系

logistic回归：因变量Y为定类数据时研究X对Y的影响关系，根据Y个数类型等不同，可分为二元logistic回归、有序logistic回归和多分类logistic回归

曲线与非线性回归：主要针对定量数据分析，当线性回归不再适用时进行影响关系研究

数据降维是对变量信息的浓缩，聚类是对个案信息的分类。

1、信息浓缩

信息浓缩方法可以帮助人们在不损失太多信息的情况下，将数据和信息进行简化和压缩，如从数量庞大的指标变量中提取少数几个公因子，在尽可能降低信息损失的前提下用新的公因子变量取代原始变量的信息。

2、聚类分析

聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法，“物以类聚，人以群分”正是对聚类分析最好的诠释。它用于将抽象对象的集合，分组为由类似的对象组成的多个类。这种分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类（点击下方方法名称一键直达方法帮助手册）。

分层聚类：按变量（标题）聚类，此时应该使用分层聚类，并且结合聚类树状图进行综合判定分析

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，最终构建出指标评价体系。权重计算的方法可分为主观赋权法和客观赋权法，如下说明：

数据预测是利用当前和历史信息（数据）进行分析、挖掘、判定，以得出对未来数据的预测。较常见是针对时间序列数据的预测、包括ARIMA模型、指数平滑法等；或者利用灰色系统理论进行预测，如GM(1,1)模型；马尔科夫预测也比较常用。

优劣决策是指在多个可行选项中，通过一定的评价标准和评估方法，选择最优或最符合目标的决策方案的过程。优劣决策隶属于综合评价分析，其分析方法通常包括TOPSIS法、熵权TOPSIS法、秩和比法和Vikor法。

综合评价是一类针对多指标进行科学决策的研究方法。

对问卷数据资料进行研究分析是量化研究的重要内容，根据问卷题型的不同，所获得的数据类型也不同，这影响到采取何种统计方法的问题。问卷从广义上可分为普通问卷和量表问卷，二者涉及的方法各有不同，接下来分别进行说明。

1、普通问卷

普通问卷主要包括单选题、多选题等题目，那么主要涉及到的分析方法可能频数统计、多选题分析、卡方检验、方差分析、t检验、线性回归、logistic回归等等。以上绝大多数方法都介绍过，在此介绍一下多选题分析。

2、量表问卷

量表问卷（李克特量表）进行分析时，涉及的方法会更多更复杂一些。常见的如信度分析、效度分析、项目分析、验证性因子分析、路径分析、结构方程模型、中介效应、调节效应、有调节的中介效应分析等等。

市场研究是一种通过收集、分析和解释市场数据，以了解市场需求、竞争情况、消费者行为和趋势等信息，为企业制定营销策略和决策提供支持的过程。及的方法有PSM分析、联合分析、NPS分析、KANO模型等等。

医学数据分析中除差异性分析比较常用外，比率与风险分析、剂量分析、生存分析、重复测量方差分析、ROC曲线分析也比较常用。

一致性检验的目的在于比较不同方法得到的结果是否具有一致性。常用方法有Kappa系数、Kendall协调系数、ICC组内相关系数、rwg组内评分者一致性、Bland-Altman图等。

以上内容在《SPSSAU科研数据分析方法与应用》这本书的中有全方位系统的介绍，这本书根据数据分析在科研中的应用情况，依次介绍数据分析入门、常用研究方法应用、数据综合评价及预测、问卷数据分析和医学数据分析等五个方面。

梅终轰3027独立样本t test检验 怎么看 -
滕柯蚁19894051239 ______ 以spss做独立样本T检验为例,结果主要看independent samples test这个报表里面的两个数据,一个是方差齐性检验,就是levene's test for of variances中的sig值,若是大于0.05,则认为...

梅终轰3027spss的t检验 结果分析.求解释 -
滕柯蚁19894051239 ______ 看sig.,按照你选择的置信度,一般会默认选择5%,由于你选择双侧检验,所以就是将sig对2.5%对比,如果sig大于2.5%,则可以拒绝原假设,相反则不能拒绝,这里的sig就等于P值

梅终轰3027怎么描述结果,非参数检验完成后?非参数检验完成后,怎么描述结果,
滕柯蚁19894051239 ______ 描述t值,用spss做就行.

梅终轰3027如何用SPSS判断一组数据是否满足正态分布谢谢! -
滕柯蚁19894051239 ______ 原发布者:按时嘎嘎嘎 检验一组数据是否为正态分布操作步骤:1、列表头部菜单栏:“分析”→→→“非参数检验”→→→“旧对话框”→→→“1-样板K-S(1)”打开如下对话框:2、把要检验的变量移到“检验变量列表”,选中“检验分布:常规”,即可,其他不作变动,确定,结果如下:

梅终轰3027参数检验和非参数检验有什么相同之处? -
滕柯蚁19894051239 ______[答案] 计量资料一般是参数、非参数检验都是可以的.但是对于能使用参数检验的,首选参数检验,对不能满足条件的才选用非参数检验. 参数检验 一般有:T检验,方差分析,(要求:方差齐性、正态分布)一般也是用于计量资料.选用非参数检验的情况有...

梅终轰3027用SPSS,独立样本没通过T检验,但是通过了非参数检验,说明什么? -
滕柯蚁19894051239 ______ 你的数据多少了,一般情况下 如果数据量不超过30个,以t检验的结论为主 当然你如果非要它显著的话,也可以直接采用非参数检验的结论,也不能说错,因为能够用参数检验的方法都可以采用非参数检验,只不过非参数检验没有参数检验那么严格

梅终轰3027协方差中的非参数检验是什么 -
滕柯蚁19894051239 ______ 非参数检验是当您的输出数据为非正态数据时使用的,其中协方差分析是levene检验(多组方差比较).因数据是非正态的,非参数检验还提供对不同样本间母本中位数的比较(不是均值了).

梅终轰3027统计学中非参数检验包括什么假设检验 -
滕柯蚁19894051239 ______[答案] 非参数检验是指在总体方差未知或知道甚少的情况下,利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法.由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数,因而得名为“非参数”检验. 从分析变量的属性类型上来说,非参检验主要包括:...

梅终轰3027不符合正态分布用什么检验
滕柯蚁19894051239 ______ 不符合正态分布用非参数检验.非参数检验是统计分析方法的重要组成部分,与参数检验共同构成统计推断的基本内容.参数检验是在总体分布形式已知的情况下,对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法.但是,在数据分析过程中,由于种种原因,人们往往无法对总体分布形态作简单假定,此时参数检验的方法就不再适用了.非参数检验正是一类基于这种考虑,在总体方差未知或知道甚少的情况下,利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法.由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数,因而得名为“非参数”检验.

梅终轰3027急请问统计学P值的意义,P -
滕柯蚁19894051239 ______[答案] 统计学意义(p值)ZT 结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法.专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标.p值是将观察结果认为有效即具有...