数据分析方法统计学分析方法有哪些

数据分析方法  时间:2021-08-30  阅读:()

问卷调查数据分析方法有哪些

一、数据分析思维 首先学会做基础数据分析并不难,掌握一些必要的知识就能很快上手,学习数据分析的路径如下共三部曲:数据类型的识别、研究方法的选择、结果分析。

(1) 数据类型的识别 数据类型是一切研究的基石,也是数据研究思维的最基本且最关键的思维。

确认数据的真实准确性后,即完成数据清理后,可对数据类型进行区分,一切数据均可分为两种类型,包括定性数据和定量数据。

· 定量:数字有比较意义,比如数字越大代表满意度越高,量表为典型定量数据 · 定类:数字无比较意义,比如性别,1代表男,2代表女 (2)研究方法的选择 数据类型确认后,此时即可理解数据分析方法的选择。

像SPSSAU在设计时,区分数据类型的同时,还区分X和Y。

比如性别和是否吸烟的关系,X是性别,Y为是否吸烟。

X和Y均为定类数据。

此时则应该选择“交叉卡方”分析。

  • 第一步即选对研究方法,即数据类型的识别。

  • 第二步即结合研究目的进行分析,常见的研究目的包括:数据基本描述、影响关系研究、差异关系研究及其它关系。

    请点击输入图片描述 (3)分析结果 分析基础比较薄弱,可使用SPSSAU进行分析,系统会自动生成指标解读报告。

    请点击输入图片描述 二、分析思路模板 研究框架是分析的核心,一般可分为非量表和量表问卷,然后再对照着框架进行分析即可。

    量表类问卷最大的特点是:非常多的量表题,而且量表题对应着‘变量’或者‘维度’。

    便于研究‘变量’间的关系情况。

    以及可以使用信度、效度、因子分析等方法。

    非量表题其最大的特点为大部分为单选题、多选题或者排序填空题等,但很少 有出现量表题(是量表题是指类似答项为“非常不同意”,“比较不同意”,“中立”,“比较同意”和 “非常同意”之类的问题)更多是使用基本频数分析和交叉分析等,同时使用图形和表格进行多样化展示。

    数据分析的方法有哪些?示例说明

    按流程:一、数据收集。

    抽样方法包括1、随机抽样2、分层抽样3、系统抽样。

    二、数据分析方法1、描述性统计分析2、方差分析3、回归分析3、相关分析4、因子分析5、判别分析6、聚类分析等

    怎么做统计数据分析

    数据的统计分析是两个意思,统计有利于分析,最好是从分析中得到规律,为以后的工作提供支持。

    首先要了解业务和数据,看看能统计到哪些数据,比如说快递公司客服部, 1、我们想考核一下每个客服人员,这样统计每个客服人员每天接电话数,好评量,好评百分比、任务完成量等, 以及按照时间粒度(日,月,周,年)看一个客服的趋势情况。

    2、还以总体分析,总体分析公司的每月,每日的客服量,同比、环比、趋势。

    3、一般的统计大的方面都可以分,业务分析(业务量)和财务。

    在从中划分细小模块。

    统计学分析方法有哪些

    原发布者:婷婷_709 医学统计学各种资料比较选择方法小结来源:桑苗的日志一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料:1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性,则作成组t检验(2)若方差不齐,则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料,则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料:1)若大样本资料或服从正态分布,并且方差齐性,则作完全随机的方差分析。

    如果方差分析的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:LSD检验,Bonferroni检验等)进行两两比较。

    2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐,则作KruskalWallis的统计检验。

    如果KruskalWallis的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:用成组的Wilcoxon秩和检验,但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。

    二、分类资料的统计分析1.单样本资料与总体比较1)二分类资料:(1)小样本时:用二项分布进行确切概率法检验;(2)大样本时:用U检验。

    2)多分类资料:用Pearsonc2检验(又称拟合优度检验)。

    2.四格表资料1)n>40并且所以理论数大于5,则用Pearsonc22)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5,则用校正c2或用Fisher’s确切概率法检验3)n£40或存在理论数<1,则用Fisher’s检验3.2×C表资料的统计分析1)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,则行评分的CMHc2或成组的Wilcoxon秩和检验2)列变量为效应指标并且为二分类,列变
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