一目了解的统计分析法总结

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因变量：连续变量

单个自变量：二分类   T检验

多分类
单因素方差分析

连续
相关分析，回归分析

多个自变量：分类变量为主　　方差分析模型

连续变量为主　　线性回归模型

因变量：顺序变量

单个自变量：二分类
秩和检验

多分类
秩和检验

连续    Logistic回归分析

多个自变量：分类变量为主    Logistic回归分析

连续变量为主
判别分析、Logistic回归分析

因变量：名义变量（无序分类变量）

单个自变量：二分类
卡方检验

多分类
卡方检验

连续    Logistic回归分析

多个自变量：分类变量为主    Logistic回归分析、最优尺度分析

连续变量为主
判别分析、Logistic回归分析

　

注：当自变量和因变量均为顺序/名义变量时，卡方分析最为常用

　

• 希望将变量/纪录分成若干个类别，但类别数不清楚，或各类别的特征不明：聚类分析
• 希望建立判别方程，对以后新进入的案例进行所属类别的预测：判别分析
• 需要探索多个变量间的内在联系或内在结构：因子分析、对应分析
• 生存时间和生存结局都是需要关心的因素，同时数据中存在大量的失访：生存分析
• 得到的是时间序列数据，需要对以后的情形加以预测：时间序列模型
• 考察的特征需要有多个因变量来表示，同时研究多个自变量对他们的影响：多元方差分析模型