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。

束妍苗2407请问如何利用SPSS做多变量二元logistic回归分析 -
卞叔柄18151004628 ______ Logistic回归简介 Logistic回归:主要用于因变量为分类变量(如疾病的缓解、不缓解,评比中的好、中、差等)的回归分析,自变量可以为分类变量,也可以为连续变量.因变量为二分类的称为二项logistic回归,因变量为多分类的称为多元...

束妍苗2407怎样用SPSS做二项Logistic回归分析?结果如何解释 -
卞叔柄18151004628 ______ 二元logit回归1.打开数据,依次点击:analyse--regression--binarylogistic,打开二分回归对话框.2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量(单变量拉入一个,多因素拉入多个).3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程.其他方法都是逐步进入的方法.4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量.多分类变量需要设置虚拟变量.虚拟变量ABCD四类,以a为参考,那么解释就是b相对于a有无影响,c相对于a有无影响,d相对于a有无影响.5.选项里面至少选择95%CI.点击ok.统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴

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束妍苗2407Logistic回归中在什么情况下需要定义分类协变?Logist
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束妍苗2407如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析 -
卞叔柄18151004628 ______ logistic回归有二元和多元两种,就是因变量是二分类 还是多分类 二分类就用二元logistic回归,多分类用多元有序或者无序logistic回归 至于操作方法 跟普通线性回归差不多,分别把自变量和因变量移入相应对话框即可 无非是结果解释上有些不一样

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束妍苗2407logistic回归用spss22.0怎么做 -
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束妍苗2407logistic回归原理 什么用 -
卞叔柄18151004628 ______ logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域.例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等.以胃癌病情分析为例,选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群必定具有不同的体征与生活方式等.因此因变量就为是否胃癌,值为“是”或“否”,自变量就可以包括很多了,如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等.自变量既可以是连续的,也可以是分类的.然后通过logistic回归分析,可以得到自变量的权重,从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素.同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性.