【正文】 Likelihood，ML)；在模型的適合度檢驗上，以基本的擬合標準(preliminary fit criteria)、整體模型擬合優(yōu)度(overall model fit)以及模型內(nèi)在結構擬合優(yōu)度(fit of internal structure of model)(Bagozzi和Yi，1988)三個方面的各項指標作為判定的標準。4．結構方程模型分析(structural equations modeling)　　由于結構方程模型結合了因素分析(factor analysis)和路徑分析(path analysis)，并納入計量經(jīng)濟學的聯(lián)立方程式，可同時處理多個因變量，容許自變量和因變量含測量誤差，可同時估計因子結構和因子關系。效度是指工具是否能測出在設計時想測出的結果。因為僅有信度是不夠的，可信度高的測量，可能是完全無效或是某些程度上無效。一般來說，Cronbach’a僅大于0．7為高信度，低于0．35為低信度(Cuieford，1965)，0．5為最低可以接受的信度水準(Nunnally，1978)。信度系數(shù)愈高即表示該測驗的結果愈一致、穩(wěn)定與可靠。此外，以平均數(shù)和標準差來描述市場導向、競爭優(yōu)勢、組織績效等各個構面，以了解樣本企業(yè)的管理人員對這些相關變量的感知，并利用t檢驗及相關分析對背景變量所造成的影響做檢驗。1．描述性統(tǒng)計分析JMP的應用領域包括業(yè)務可視化、探索性數(shù)據(jù)分析、六西格瑪及持續(xù)改善（可視化六西格瑪、質(zhì)量管理、流程優(yōu)化）、試驗設計、生存及可靠性、統(tǒng)計分析與建模、交互式數(shù)據(jù)挖掘、分析程序開發(fā)等。minitab：MINITAB功能菜單包括：假設檢驗（參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗），回歸分析（一元回歸和多元回歸、線性回歸和非線性回歸），方差分析（單因子、多因子、一般線性模型等），時間序列分析，圖表（散點圖、點圖、矩陣圖、直方圖、莖葉圖、箱線圖、概率圖、概率分布圖、邊際圖、矩陣圖、單值圖、餅圖、區(qū)間圖、Pareto、Fishbone、運行圖等）、蒙特卡羅模擬和仿真、SPC(Statistical Process Control 統(tǒng)計過程控制)、可靠性分析（分布擬合、檢驗計劃、加速壽命測試等）、MSA（交叉、嵌套、量具運行圖、類型I量具研究等）等。它將幾乎所有的功能都以統(tǒng)一、規(guī)范的界面展現(xiàn)出來，使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數(shù)據(jù)方法的功能，對話框展示出各種功能選擇項。它對各種可能的風險進行評價、分析，以便在現(xiàn)有技術的基礎上消除這些風險或?qū)⑦@些風險減小到可接受的水平。FMEA是一種可靠性設計的重要方法。FMEA其特點是簡捷實用，深入直觀。用兩組數(shù)據(jù)構成多個坐標點，考察坐標點的分布，判斷兩變量之間是否存在某種關聯(lián)或總結坐標點的分布模式。 一般用橫軸表示數(shù)據(jù)類型，縱軸表示分布情況。直方圖(Histogram)又稱柱狀圖、質(zhì)量分布圖。通過對排列圖的觀察分析可抓住影響質(zhì)量的主原因素。排列圖是分析和尋找影響質(zhì)量主原因素的一種工具，其形式用雙直角坐標圖，左邊縱坐標表示頻數(shù)（如件數(shù)金額等），右邊縱坐標表示頻率（如百分比表示）。 數(shù)據(jù)分析常用的圖表方法有：柏拉圖(排列圖)造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗”，用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)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系的一種統(tǒng)計分析方法。對應分析的基本思想是將一個聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。 對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯(lián)分析、RQ型因子分析，通過分析由定性變量構成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系。相關關系是一種非確定性的關系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。相關分析（Correlation Analysis）這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法，是以相關系數(shù)矩陣為基礎的，所不同的是相關系數(shù)矩陣對角線上的值，采用不同的共同性□2估值。 因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術。不同研究者對于同一組數(shù)據(jù)進行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標準，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動進行分類。 聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。 數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計工具：SPSS、minitab、JMP。另外，數(shù)據(jù)分析報告需要有明確的結論、建議和解決方案，不僅僅是找出問題，后者是更重要的，否則稱不上好的分析，同時也失去了報告的意義，數(shù)據(jù)的初衷就是為解決一個商業(yè)目的才進行的分析，不能舍本求末。一份好的數(shù)據(jù)分析報告，首先需要有一個好的分析框架，并且圖文并茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目了然。 撰寫報告 最后階段，就是撰寫數(shù)據(jù)分析報告，這是對整個數(shù)據(jù)分析成果的一個呈現(xiàn)。借助數(shù)據(jù)展現(xiàn)手段，能更直觀的讓數(shù)據(jù)分析師表述想要呈現(xiàn)的信息、觀點和建議。其一要熟悉常規(guī)數(shù)據(jù)分析方法，最基本的要了解例如方差、回歸、因子、聚類、分類、時間序列等多元和數(shù)據(jù)分析方法的原理、使用范圍、優(yōu)缺點和結果的解釋；其二是熟悉1+1種數(shù)據(jù)分析工具，Excel是最常見，一般的數(shù)據(jù)分析我們可以通過Excel完成，后而要熟悉一個專業(yè)的分析軟件，如數(shù)據(jù)分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于進行一些專業(yè)的統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)建模等。數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索、分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目提供決策參考。這個過程是數(shù)據(jù)分析整個過程中最占據(jù)時間的，也在一定程度上取決于數(shù)據(jù)倉庫的搭建和數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證。數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)收集是按照確定的數(shù)據(jù)分析和框架內(nèi)容，有目的的收集、整合相關數(shù)據(jù)的一個過程，它是數(shù)據(jù)分析的一個基礎。例如，減少新客戶的流失、優(yōu)化活動效果、提高客戶響應率等等。 明確分析目的與框架一個分析項目，你的數(shù)據(jù)對象是誰？商業(yè)目的是什么？要解決什么業(yè)務問題？數(shù)據(jù)分析師對這些都要了然于心。實用文檔數(shù)據(jù)分析與可視化1. 什么是數(shù)據(jù)分析？數(shù)據(jù)分析是基于商業(yè)目的，有目的的進行收集、整理、加工和分析數(shù)據(jù)，提煉有價信息的一個過程。其過程概括起來主要包括：明確分析目的與框架、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)和撰寫報告等6個階段?；谏虡I(yè)的理解，整理分析框架和分析思路。不同的項目對數(shù)據(jù)的要求，使用的分析手段也是不一樣的。 數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理是指對收集到的數(shù)據(jù)進行加工、整理，以便開展數(shù)據(jù)分析，它是數(shù)據(jù)分析前必不可少的階段。數(shù)據(jù)處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化等處理方法。到了這個階段，要能駕馭數(shù)據(jù)、開展數(shù)據(jù)分析，就要涉及到工具和方法的使用。數(shù)據(jù)展現(xiàn)一般情況下，數(shù)據(jù)分析的結果都是通過圖、表的方式來呈現(xiàn)，俗話說：字不如表，表不如圖。常用的圖表包括餅圖、折線圖、柱形圖/條形圖、散點圖、雷達圖等、金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。通過分析報告，把數(shù)據(jù)分析的目的、過程、結果及方案完整呈現(xiàn)出來，以供商業(yè)目的提供參考。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內(nèi)容；圖文并茂，可以令數(shù)據(jù)更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助于閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產(chǎn)生思考。2. 數(shù)據(jù)分析常用的方法有哪些？他們多用來分析哪些類型的數(shù)據(jù)？通過分析可以得到怎樣的結果和結論？怎樣得到保證其信度和效度？ 常用數(shù)據(jù)分析方法：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析； 數(shù)據(jù)分析常用的圖表方法：柏拉圖(排列圖)、直方圖(Histogram)、散點圖(scatter diagram)、魚骨圖（Ishikawa）、FMEA、點圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。常用數(shù)據(jù)分析方法:聚類分析（Cluster Analysis）聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。因子分析（Factor Analysis）因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少決策的困難。 因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。在社會學研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎的反覆法。 相關分析（correlation analysis），相關分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關系，并對具體有依存關系的現(xiàn)象探討其相關方向以及相關程度。對應分析（Correspondence Analysis）可以揭示同一變量的各個類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應關系?；貧w分析研究一個隨機變量Y對另一個(X)或一組(X1，X2，…，Xk)變量的相依關系的統(tǒng)計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析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系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀。方差分析是從觀測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。分折線表示累積頻率，橫坐標表示影響質(zhì)量的各項因素，按影響程度的大小（即出現(xiàn)頻數(shù)多少）從左向右排列。直方圖將一個變量的不同等級的相對頻數(shù)用矩形塊標繪的圖表(每一矩形的面積對應于頻數(shù))。是一種統(tǒng)計報告圖，由一系列高度不等的縱向條紋或線段表示數(shù)據(jù)分布的情況。散點圖(scatter diagram)散點圖表示因變量隨自變量而變化的大致趨勢，據(jù)此可以選擇合適的函數(shù)對數(shù)據(jù)點進行擬合。魚骨圖（Ishikawa）魚骨圖是一種發(fā)現(xiàn)問題“根本原因”的方法，它也可以稱之為“因果圖”。它