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文檔簡介

1、精選優質文檔-傾情為你奉上常用的統計方法分類-以變量水平為區分因變量：連續變量單個自變量：二分類   T檢驗多分類   單因素方差分析連續    相關分析，回歸分析多個自變量：分類變量為主方差分析模型連續變量為主線性回歸模型因變量：順序變量單個自變量：二分類   秩和檢驗多分類   秩和檢驗連續    Logistic回歸分析多個自變量：分類變量為主    Logistic回歸分析連續變量為主    判別分析、Log

2、istic回歸分析因變量：名義變量單個自變量：二分類   卡方檢驗多分類   卡方檢驗連續    Logistic回歸分析多個自變量：分類變量為主    Logistic回歸分析、最優尺度分析連續變量為主    判別分析、Logistic回歸分析注：當自變量和因變量均為順序/名義變量時，卡方分析最為常用· 希望將變量/紀錄分成若干個類別，但類別數不清楚，或各類別的特征不明：聚類分析 · 希望建立判別方程，對以后新進入的案例進行所屬類別的預測：判別分析 &#

3、183; 需要探索多個變量間的內在聯系或內在結構：因子分析、對應分析 · 生存時間和生存結局都是需要關心的因素，同時數據中存在大量的失訪：生存分析 · 得到的是時間序列數據，需要對以后的情形加以預測：時間序列模型 · 考察的特征需要有多個因變量來表示，同時研究多個自變量對他們的影響：多元方差分析模型 一、單變量1、連續變量-單樣本t檢驗2、有序分類-單樣本秩和檢驗3、無序分類-單樣本卡方檢驗4、二分類-用得不多二、因變量為連續變量1、單個變量： （1）連續變量-相關、回歸分析          （2）有序分類-單因

4、素方差分析             （3）無序分類-單因素方差分析          （4）二分類-兩樣本t檢驗2、多個變量： （1）連續變量-線性回歸          （2）分類變量-方差分析三、因變量為有序分類變量1、單個變量： （1）連續-有序分類logistic回歸          （2）有序分類-秩相關分析          

5、;   （3）無序分類-多樣本秩和檢驗          （4）二分類-兩樣本秩和檢驗2、多個變量： （1）連續變量-有序分類logistic回歸          （2）分類變量-有序分類logistic回歸四、因變量為無序分類變量1、單個變量： （1）連續-無序分類logistic回歸          （2）有序分類-？           （3）無序分類-卡方檢驗  &

6、#160;       （4）二分類-卡方檢驗2、多個變量： （1）連續變量-無序分類logistic回歸          （2）分類變量-無序分類logistic回歸五、因變量為二分類變量1、單個變量： （1）連續-二分類logistic回歸          （2）有序分類-？           （3）無序分類-卡方檢驗，二分類logistic回歸          （4）二分類-卡方

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