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二、多元判别分析 判别分析是判别样本所属类型的一种多元统计方法,是费舍(R.A.Fisher)在1936年提出的。在生产、科研与日常生活中都经常用到。例如,在市场调查研究中,市场调研人员可以根据调查数据,判断产品是畅销、一般还是滞销。 判别分析的原理 判别分析是一种对事物进行归类的方法。判别分析是在已知研究对象分为若干类型(或组),并已经取得各种类型的样本观测数据基础上,根据某些准则建立起尽可能把属于不同类型的数据区分开来的判别函数,然后用它们来判别未知类型的样品应该属于哪一类。 判别分析过程包括五个基本步骤: 第一步,明确研究目标,确定判别变量与自变量,对问题进行界定。 第二步,估计判别函数系数。 第三步,判别函数的显著性检验。 第四步,对判别系数进行解释。 第五步,结果的验证。 三、聚类分析 聚类分析是一种建立分类的多元统计分析方法,又称群分析、类分析或归类分析,是指依据某种准则或其诸多特征,按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下对个体(样品或变量)进行自动分类的一种多元统计分析方法。 四、因子分析 因子分析是把多个变量转化为少数几个综合变量的多元分析方法。被描述的变量是可以观测的显变量,而综合变量是不可观测的潜变量。因子分析的基本思想是,将观测变量分类,将相关性较高的即联系比较紧密的变量放在同一类中,每一类的变量实际上隐含着一个综合变量;而不同类的变量之间则相关性较弱,即各个综合变量之间是不相关的。 因子分析的基本步骤 1.明确研究的问题 2.考察相关矩阵 3.选择抽取因子的方法 4.确定因子的个数 5.旋转因子 6.评价模型的拟合效果 7.解释因子和命名 市场调查与预测 第七章 调查资料的数据统计分析 第七章 调查资料的数据统计分析 第一节 数据统计分析的概述 第二节 单变量数据统计分析 第三节 双变量统计分析 第四节 多变量统计分析 第一节 数据统计分析的概述 所谓数据统计分析,就是在数学科学基础上运用各种方法对事物数量特征进行分析,进而揭示出事物的特征及其规律性的分析方法。 一、数据统计分析的特点 (一)数量化 (二)客观性 (三)系统性分析 (四)方法与工具 (五)科学性 二、数据统计分析的类型和步骤 (一)数据统计分析的类型 1.按照统计学的主要功能来划分,数据统计分析分为描述统计分析和推断统计分析。 (1)描述统计分析 (2)推断统计分析 表7-1数据的四种计量尺度及其适用统计方法的比较 2.按涉及的变量多少分为单变量、双变量和多变量统计分析 (1)单变量统计分析 即通过对某一变量数据进行计算分析,对其数量水平或其他特征进行概括,或对总体进行推断。 (2)双变量统计分析 双变量分析目标是确定两个变量之间的相关性,测量它们之间的预测或解释的能力。测量的程度不同,使用的分析方法也不同。 (3)多变量统计分析 多变量统计分析是统计方法的一种,包含了许多的方法,最基本的为单变量,再延伸出来的多变量分析。当统计资料中有多个变量(或称因素、指标)同时存在时所采用的统计分析,是统计学的重要分支,是单变量统计的发展。 (二)数据统计分析的步骤 1.明确数据统计分析的目的。 2.统计资料的整理工作。 3.确定变量类型选用统计方法。 4.计算统计值。 5.统计推论。 三、数据统计分析的作用和要求 1.数据统计分析的作用 (1)有利于提供一种简洁、清晰、明确化的语言,使调查研究人员能够进行科学的定量分析。任何事物总是具有质和量两种特性。 (2)有利于我们驾驭大量调查资料,方便了数据资料的显示、储存和比较。 (3)有利于我们认识复杂的社会现象,找出其中内在的联系及其规律性。 (4)有利于我们较为准确地预测社会现象的发展变化趋势。它不仅能预测某一社会现象将要发生什么变化,而且能估计出这种预测本身有多大的可靠性。 (5)经常地运用统计分析,对调查研究人员本身思维方法和调查研究态度也有很大的影响,有助于调查人员避免“先入为主”的片面性,培养思维上和行动上的严密性和准确性。 第一,数据统计分析应与前面几个环节结合起来。 第二,数据统计分析必须和定性分析结合起来。 第三,数据统计分析必须和严肃认真的工作态度相结合。 第四,数据统计分析必须与调查目的相结合。 2.数据统计分析的要求 第二节 单变量数据统计分析 一、描述性统计分析 描述性统计分析是市场调查资料分析中最常见的定量统计分析方法,主要用于描述和评价调查对象的数量特征和规律。 (一)数据的中心趋势分析 1. 数据中心趋势分析的定义 数据中心趋势分析,是对调查总体的特征进行准确描述的重要前提。中心趋势是指数据分布趋向集中于一个分布的中心。 第一,说明在一定条件下某一社会现象数量的一般水平。 第二,估计或
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