SPSSAU幫助每乙個寫**的大學生，今天的文章總結一下畢業**資料分析常用的12種方法包括：文科學生需要簡單的資料分析理科學生常用型號，或醫學生常用的實驗方法都已經為你分類總結好了，趕緊給你禿頭的室友來分析資料吧
基本的描述性統計分析包括：頻率分析、描述性分析、分類和總結；它用於提供所收集資料的基本描述（點選方法名稱可直接進入方法幫助手冊）：
頻率分析：分析定性資料，例如對樣本的性別、年齡和等級等人口統計變數的頻率分析，以了解樣本的分布。 一般以頻率、百分比、餅圖等形式描述。
描述性分析：對於定量資料的分析，常見的指標包括均值、標準差、最大值、最小值、中位數等; 更深入的描述性指標包括百分位數、峰度、偏度、變異係數等。
故障：用於研究不同分類的彙總，輸出指標為彙總結果。 例如，不同區域分類項之間的銷售額（彙總項）差異。
差值比較是一種常見的分析方法，例如比較兩組或多組之間的均值、比率和分布的差異。假設檢驗方法通常用於統計分析。 **差異通常用於寫作方差分析、t 檢驗、卡方檢驗、非引數檢驗
接下來，描述了四種型別的差異分析方法。
1.T檢驗。
t檢驗用於分析x分類資料（僅限）class） 替換為y定量資料之間的差異根據研究內容和資料型別可分為以下三類：
2. 方差分析
方差分析用於：研究 X 定性資料（2 個或更多）和 Y 定量資料之間的差異；根據研究內容和資料型別，可分為以下五類：
3. 卡方檢驗
卡方檢驗它用於分析分類資料和分類資料之間的差異根據研究內容和資料型別，可分為以下五類：
4. 非引數檢驗
方差分析和 t 檢驗都是引數檢驗，通常需要資料滿足方差的正態性和均勻性才能使用當資料不滿意時正態性或方差均勻性定性和定量資料之間的差異可以使用非引數檢驗進行分析。
非引數檢測方法和引數檢測方法對應表如下：
相關性研究用於分析變數之間的關係它由兩部分組成，相關性研究和回歸影響關係研究。 涉及的方法主要包括：相關性分析、線性回歸、邏輯回歸和非線性回歸（點選方法名稱，一鍵直接進入方法幫助手冊）。
相關分析：根據不同的適用條件，可以選擇Pearson相關、Spearman相關、Kendall相關等相關係數來研究變數之間的相關性。
線性回歸：當因變數y為定量資料時，研究了x對y的影響關係。
邏輯回歸：當因變數y為分類資料時，可以根據y的數型別來研究x對y的影響，可分為二元logistic回歸、有序logistic回歸和多分類logistic回歸。
曲線與非線性回歸：主要用於定量資料分析，當線性回歸不再適用時，研究影響關係。
資料降維是聚類是變數資訊的濃縮，是案例資訊的分類。
1.資訊濃縮
資訊豐富方法可以幫助人們在不丟失太多資訊的情況下簡化和壓縮資料和資訊例如，從大量指標變數中提取少量公因子，在最小化資訊損失的前提下，將原變數的資訊替換為新的公因子變數。
2. 聚類分析
聚類是一種通過資料建模簡化資料的方法“事物按同類聚類，人按群類聚類”是對聚類分析的最好詮釋。 它用於將抽象物件的集合分組到由相似物件組成的類中。 此分析的目的是在類似的基礎上收集資料進行分類（單擊下面的方法名稱可直接轉到方法幫助手冊）。
根據資料型別，spssau 聚類將自動執行 k 均值聚類、k 模式聚類和 k 原型聚類。
在這種情況下，應使用按變數（標題）進行聚類，並應結合聚類樹狀圖進行全面的決策分析。
體重研究用於：分析整合系統中每個因素或指標的重要性最後，構建了指標評價體系。 權重計算的方法可分為主觀加權法和客觀加權法，說明如下：
資料是利用當前和歷史資訊（data）進行分析、挖掘和判斷，以得出未來的資料。 更常見的是：** 用於時間序列資料，包括ARIMA模型、指數平滑法等; 或使用灰色系統理論，如GM（1,1）模型; 馬爾科夫**也更常用。
決策是指在多種可行方案中，通過一定的評價標準和評價方法，選擇最優或最目標導向的決策方案的過程。 優劣決策從屬於綜合評價分析，其分析方法通常包括TOPSIS法、熵加權TOPSIS法、秩和比法和Vikor法。
綜合評價是一種基於多指標進行科學決策的研究方法。
問卷資料的研究分析是定量研究的重要組成部分，所獲得的資料型別因問卷問題的型別而異，這影響到使用哪種統計方法的問題。 問卷大致可分為：一般問卷和量表問卷兩者涉及的方法不同，下面分別說明。
1. 一般問卷
普通問卷主要包括單選題、多項選擇題等題目，因此涉及的主要分析方法可能是頻率統計、多項選擇分析、卡方檢驗、方差分析、t 檢驗、線性回歸、邏輯回歸等一會。 以上大部分方法都已經介紹過了，下面我們就來介紹一下多項選擇分析
2. 量表問卷
當分析量表問卷（李克特量表）時，所涉及的方法越來越複雜。 常見如：信度分析、效度分析、專案分析、驗證性因素分析、路徑分析、結構方程建模、中介效應、調節效應、調節中介效應分析等一會。
市場研究是收集、分析和解釋市場資料的過程，以了解市場需求、競爭、消費者行為和趨勢等資訊，以支援公司的營銷策略和決策。 方法就在那裡PSM分析、聯合分析、NPS分析、Kano模型等一會。
除鑑別分析外，還常用於醫療資料分析比率和風險分析、劑量分析、生存分析、重複測量方差分析、ROC 曲線分析它也更常用。
一致性檢查目的是比較通過不同方法獲得的結果的一致性。常用方法包括KAPPA係數、Kendall協調係數、ICC組內相關係數、RWG組內評分者一致性、Bland-Altman圖等。
以上內容在：“SPSSAU研究資料分析方法和應用”。本書有全面系統的介紹，依資料分析在科學研究中的應用依次介紹資料分析介紹、常用研究方法的應用、資料綜合評價、問卷資料分析和醫學資料分析等五個方面。