市場調(diào)查資料的整理與分析培訓(xùn)課程(編輯修改稿)
2025-01-29 09:33 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 (不等會增加 I型錯誤的概率 ,影響 方差分析 結(jié)果 ? 的判斷 )。 方差分析分類 ： Analysis of Variance (ANOVA ) ? （ 1）單因素方差分析：即不同水平下各個總體的均值是否有顯著的差異。 ? SPSS實(shí)現(xiàn)過程：Compare MeansOne Way ANOVA ? （ 2）多因素方差分析 :當(dāng)需要比較多個控制變量值之間有無明顯差異時采用。 ? SPSS實(shí)現(xiàn)過程： AnalyzeGeneral Linear ModelUnivariate 相關(guān)分析 （ Correlation analyze）： 運(yùn)用相關(guān)系數(shù) （ r, Correlation coefficient） 來表示兩個變量間相互的線性關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。 ? 如果變量 Y與 X間是函數(shù)關(guān)系，則 r=1或 r=1。 ? 如果變量 Y與 X間是統(tǒng)計(jì)關(guān)系，則 1r1, ? 如果 x,y變化的方向一致，如身高與體重的關(guān)系，則稱為正相關(guān)， r0， ? 如果 x,y變化的方向相反，如吸煙與肺功能的關(guān)系，則稱為負(fù)相關(guān)， r0 ? 而 r=0表示無線性相關(guān)， 一般地， ? |r| 存在顯著性相關(guān)； ? |r| 高度相關(guān)； ? |r| 中度相關(guān)； ? |r| 低度相關(guān)； ? |r| 關(guān)系極弱，認(rèn)為不相關(guān) 因子分析 (Factor Analyze) ? 用較少的綜合指標(biāo)分別綜合歸納存在于各變量中的各類信息。 ? 統(tǒng)計(jì)要求： ? （ 1）一般要求變量之間的相關(guān)系數(shù)大于 ? （ 2）巴特利特球形檢驗(yàn)（ Bartlett Test of Sphericity） ,要求通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。相伴概率要小于 ， ， ? （ 3） KMO(KaiserMeyerOlkin)檢驗(yàn)。 Kaiser給出了 KMO的標(biāo)準(zhǔn)，一般 ? KMO：非常適合 ? ：適合 ? ：一般 ? ：不太適合 ? KMO：不適合 因子分析 (Factor Analyze) ?在 SPSS主菜單中按 Analyze→Data Reduction→Factor 順序逐一單擊鼠標(biāo)鍵 ,打開 因子分析 主對話框 聚類分析 (Cluster Analyze) ?聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標(biāo)）分類問題的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。 ?在 SPSS主菜單中按 Analyze→Data Reduction→Factor 順序逐一單擊鼠標(biāo)鍵 ,打開 因子分析 主對話框 物以類聚、人以群分 回歸分析（ regression analysis) ?是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。運(yùn)用十分廣泛。 ?按照涉及的自變量的多少 ,可分為 一元回歸分析和多元回歸分析 ?按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為 線性回歸分析和非線性回歸分析 一元回歸分析 ?設(shè)預(yù)測目標(biāo)因變量為 Y，影響它變化的一個自變量為 X，因變量隨自變量的增（減）方向的變化。 一元線性回歸分析 就是要依據(jù)一定數(shù)量的觀察樣本（ Xi, Yi）， i=1， 2… ， n，找出回歸直線方程 ? Y=a+bX＋ ε (1) ? （三）回歸方程需要通過的顯著性檢驗(yàn) ? 對于任何給定的一組因變量、自變量觀察樣本資料，用最小二乘法都可以計(jì)算出回量歸方程參數(shù)，建立回歸方程式。但是，這樣建立的回歸方程并非一定有實(shí)用意義。 ? 1．相關(guān)分析 （對于一元線性回歸方程來說，也就是回歸系數(shù)的 t檢驗(yàn)），就是借用統(tǒng)計(jì)方法用計(jì)算自變量、因變量觀察樣本資料的相關(guān)系數(shù)，說明變量之間的線性相關(guān)密切程度，并通過 r顯著性
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