論文數(shù)據(jù)分析方法有哪些？數(shù)據(jù)分析通常在收集實驗數(shù)據(jù)后進行，也就是說，使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法分析收集的大量數(shù)據(jù)，提取有用信息，形成結(jié)論，詳細研究和總結(jié)數(shù)據(jù)。常用的數(shù)據(jù)分析方法有回歸分析、方差分析、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析和典型相關(guān)分析。下面給大家一一介紹一下，僅供大家參考。

　　1.聚類分析

　　學(xué)術(shù)論文中常用的數(shù)據(jù)分析方法中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。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(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結(jié)論。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。

　　2.因子分析

　　學(xué)術(shù)論文中常用的數(shù)據(jù)分析方法中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(shù)。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。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法，是以相關(guān)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ)的，所不同的是相關(guān)系數(shù)矩陣對角線上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會學(xué)研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎(chǔ)的反覆法。

　　因子分析常見的作用

　　(1)在回歸分析中，解決共線性問題：如果回歸分析中存在共線性問題，那么可以對有共線性問題的多個變量提取出一個有代表性的公因子，利用提取出的這個公因子替代原有的有共線性問題的多個變量，參與建模，可解決回歸分析中的共線性問題。

　　(2)變量精簡：一般來說，納入模型的變量越少越好，如果存在很多變量，我們可以先使用因子分析的方法，通過提取公因子的方式對變量進行精簡，這樣納入模型的變量信息不僅沒有大幅度衰減，還降低了模型的復(fù)雜程度。

　　(3)問卷中的效度分析：對于問卷中的量表題，希望通過因子分析來進行問卷結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn)，檢驗問卷的結(jié)構(gòu)效度，將量表題目根據(jù)因子分析分成不同的評分維度。

　　3.相關(guān)分析

　　學(xué)術(shù)論文中常用的數(shù)據(jù)分析方法中相關(guān)分析，相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)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(guān)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(guān)關(guān)系。

　　4.對應(yīng)分析

　　學(xué)術(shù)論文中常用的數(shù)據(jù)分析方法中對應(yīng)分析也稱關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系�？梢越沂就�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(yīng)關(guān)系。對應(yīng)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(jié)構(gòu)以點的形式在較低維的空間中表示出來。

　　5.回歸分析

　　學(xué)術(shù)論文中常用的數(shù)據(jù)分析方法中研究一個隨機變量Y對另一個(X)或一組(X1，X2，„，Xk)變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計分析方法�；貧w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(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

　　回歸分析分類

　　(1)一元線性回歸分析

　　只有一個自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

　　(2)多元線性回歸分析

　　多元線性回歸分析的使用條件：分析多個自變量與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量y或其殘差必須服從正態(tài)分布 。

　　1)變呈篩選方式

　　選擇最優(yōu)回歸方程的變里篩選法包括全橫型法(CP法)、逐步回歸法，向前引入法和向后剔除法

　　2)橫型診斷方法

　　A、殘差檢驗： 觀測值與估計值的差值要艱從正態(tài)分布;

　　B、強影響點判斷：尋找方式一般分為標(biāo)準(zhǔn)誤差法、Mahalanobis距離法;

　　C 共線性診斷：診斷方式：容忍度、方差擴大因子法(又稱膨脹系數(shù)VIF)、特征根判定法、條件指針CI、方差比例

　　處理方法：增加樣本容量或選取另外的回歸如主成分回歸、嶺回歸等

　　(3)Logistic回歸分析

　　線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變里，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時的情況。

　　分類：Logistic回歸模型有條件與非條件之分，條件Logistic回歸模型和非條件Logistic回歸模型的區(qū)別在于參數(shù)的估計是否用到了條件概率。

　　(4)其他回歸方法

　　非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。由于回歸分析的類型較多，醫(yī)學(xué)工作者在選擇回歸方法時，要根據(jù)數(shù)據(jù)的維數(shù)以及數(shù)據(jù)的其它基本特征來選擇具體的回歸類型，這對于接下來的數(shù)據(jù)分析是非常重要的。

　　6.方差分析

　　學(xué)術(shù)論文中常用的數(shù)據(jù)分析方法中方差分析又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀。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(jié)果形成影響的可控因素。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。

　　不管是采用哪種數(shù)據(jù)分析方法，我們都需要注意在統(tǒng)計數(shù)據(jù)的時候一定要保證正確無誤，這樣才能使得最終的結(jié)果也是正確的。

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