分类数据的统计分析技巧

分类数据的统计分析技巧分类数据的统计分析技巧你知道分类数据的统计分析技巧有哪些吗你知道什么是分类数据的统计分析吗下面是我为大家带来的关于分类数据的统计分析技巧yjbys的知识，欢迎阅读分类数据的统计分析技巧样本数据与总体比较

1.二分类资料1小样本数据用二项分布进行确切概率法检验；1大样本数据用检验；2U多分类数据用检验又称拟合优度检验2Pearson四格表表数据

2.2x2完全随机设计的四格表数据的分析1当样本量并且个格子理论数均大于时，则用检1n40,45Pearson验；当样本量并且个格子理论数均大于且至少存在一个格2n40,41子的理论数并且理论数小于的格子数少于行列表中格子总数的40,525%,则用检验；Pearson当样本量或理论数小于的格子数多于行列表中格子总数的2n40,5则用确切概率法检验；25%,Fishers表数据的统计分析

4.RxC完全随机设计的表数据的统计分析1RxC⑴列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则或的秩和检验；CMH KruskalWallis列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分2类变量，则采用普通的检验比较各组之间有无差别，如果总的Pearson来说有差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义；列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作相关分3Spearman析或者非零相关的none zerocorrelation CMH;⑷列变量和行变量均为无序多分类变量当样本量并且理论数小于的格子数少于行列表中格子总数i.n405的则用检验进行分析；25%,Pearson当样本量或理论数小于的格子数多于行列表中格子总数的ii.n405则用确切概率法检验;25%,Fishers配对设计的表数据2CxC配对比较用配对检验；1McNemar⑵一致性检验用检验；Agreement Kappa分布数据Poisson单样本数据与总体比较

1.当观察值较小时可以用确切概率法进行检验1当观察值较大时可以用正态近似的检验2U两个样本数据的比较可以用正态近似的检验

2.U两个变量之间的关联性分析两个变量均为连续型变量

1.）当两变量为小样本并且两个变量服从双正态分布时，可以用1相关系数来衡量两个变量之间的关联性；Pearson）当两变量为大样本或两个变量不服从双正态分布，则用2Spearman相关系数来衡量两个变量之间的关联性；如果两个变量均为有序分类变量，可以用相关系数来

2.Spearman衡量两个变量之间的关联性；如果一个变量为有序分类变量，另一个变量为连续型变量，可以

3.用相关系数来衡量两个变量之间的关联性Spearman如何进行数据分析统计描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法描述统计分为集中趋势分析、离中趋势分析、相关分析三大部分集中趋势分析集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势离中趋势分析离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差用来度量两个随机变量关系的统计量）、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来比较相关分析相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法假设检验可分为正态分布检验、正态总体均值分布检验、非参数检验三类正态分布检验正态分布检验包括三类检验、检验、检验，用于检JB KSLilliefors验样本是否来自于一个正态分布总体正态总体均值分布检验正态总体均值分布检验考察系统误差对测试结果的影响，从统计意义上来说，各样本均值之差应在随机误差允许的范围之内反之,如果不同样本的均值之差超过了允许的范围，这就说明除了随机误差之外，各均值之间还存在系统误差，使得各均值之间出现了显著性差异分为两种情况检验主要用于样本含量较小，总体标准差未知的正态分布资料T它用分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是T否显著检验一般用于大样本的平均值差异性检验，基于样本来自正态U总体的假设它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著国外英文统计学大多采用检验Z非参数检验非参数检验不考虑总体分布是否已知，仅应用样本观察值中一些非常直观的信息适用情况包括待分析数据不满足参数检验所要求的假定，因而无法应用参数检验；仅由一些等级构成的数据；所提的问题中并不包含参数；需要迅速得出结果时它的主要方法包括卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、量检验、符号检验等K-相关分析是研究现象之间相互关系的主要方式之一，它可以将现象之间的关系大小与方向测定出来相关关系的类型按照不同维度可分为按相关程度划分完全相关、不相关、不完全相关按依存关系的表现形式划分线性相关、非线性相关按相关方向划分正相关、负相关按研究量划分单相关、复相关相关关系的测定方法包括散点图、相关系数等回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法它按照变量的多少和变量之间的关系类型，可分为多种回归一元线性回归分析分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系，常用统计指标包括平均数、增减量、平均增减量多元线性回归分析分析多个自变量与一个因变量之间的线性关系，在实际统计分析中，一般利用软件对多元回归模型进行估计非线性回归分析自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是非线性的，非线性回归模型有很多包括对数曲线方程、反函数曲线方程、二次曲线方程、三次曲线方程、复合曲线方程、嘉函数曲线方程、形曲线方程等均为非线S性回归方程其它回归分析模型还有很多，之前有写过一篇回归分析的内容,想了解的小伙伴可以去看，这里就不赘述啦！方差分析又称“变异数分析〃或检验〃，用于两个及两个以上样本F均数差别的显著性检验使用条件包括各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等根据所分析的试验因素个数多少，可分为单因素方差分析用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响这里，由于仅研究单个因素双因素方差分析用来分析两个因素的不同水平对结果是否有显著影响，以及两因素之间是否存在交互效应聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，将数据分类到不同的类或者簇同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性聚类分析的计算方法主要有分裂法首先创建个划分，为要创建的划分个数然后利用一个循环定k k位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量典型的划分方法包括:、等k-means k-medoids CLARACLARANS FCM层次法创建一个层次以分解给定的数据集，可以分为自上而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式方法包括、、、BIRCH CUREROCK CHEMALOEN等基于密度的方法根据密度完成对象的聚类方法包括、等DBSCAN OPTICS基于网格的方法先将对象空间划分为有限个单元以构成网格结构，然后利用网格结构完成聚类方法包括、等STING CLIQUE基于模型的方法假设每个聚类的模型并发现适合相应模型的数据方法包括、等COBWEB CLASSIT时间序列是同一现象在不同时间上的观察数据按时间先后顺序排列起来所得到的数列，也称为动态数列时间序列的两个基本要素:现象所属的时间和反映现象在不同时间上的指标数值时间序列按排列指标的表现形式不同，可分为绝对数时间序列指一系列同类的总量指标数据按时间先后顺序排列而形成的序列，反映现象在各个时期上达到的绝对水平又分为时点序列和时期序列相对数时间序列指相对指标数值按时间先后顺序排列而形成的时间序列，主要反映的是客观现象数量对比关系的发展过程平均数时间序列指一系列同类的平均指标数值依时间顺序排列形成的数列，主要反映的是客观现象一般水平的发展变化过程又可分为静态平均数时间序列和动态平均数时间序列时间序列的分析模型，按影响因素可划分为长期趋势的测定和分析方法时距扩大法、移动平均法、最小二乘法季节变动的测定和分析方法同期平均法、移动平均趋势剔除法循环变动的测定和分析方法直接法和剩余法当然了，统计学远远不止这种数据分析方法，还有很多其他方法7值得我们深挖学习，如通径分析、因子分析、主成分分析等如果以后要做数据分析，一定要学习更多统计学的基础知识。