论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究:多选题分析可分为四种类型包括:多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析:聚类分析以多个研究标题作为基准,对样本对象进行分类。如果是按样本聚类,则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能,系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究:权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度,最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括:因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料:
一、回归分析
在实际问题中,经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况,比如人的身高与体重,血压与年龄的关系,他们之间的关系错综复杂无法精确研究,以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系,就需要通过大量实验观测获得数据,用统计方法去寻找他们之间的关系,这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归,只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如,我们想研究人的身高与体重的关系,需要搜集大量不同人的身高和体重数据,然后建立一个一元线性模型。接下来,需要对未知的参数进行估计,这里可以采用最小二乘法。最后,要对回归方程进行显著性检验,来验证y是否随着x线性变化。这里,我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中,影响一件事的因素有很多,人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响,从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值,影响观测值的条件称为因素,因素的不同状态称为水平,一个因素可能有多种水平。
在一项实验中,可以得到一系列不同的观测值,有的是处理方式不同或条件不同引起的,称为因素效应。有的是误差引起的,称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差,并对其作出数量分析,比较各种原因在总变异中所占的重要程度,作为统计推断的依据。
例如,我们有四种不同配方下生产的元件,想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里,配方是影响元件使用寿命的因素,四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子,想要对一个人是否有心脏病进行判断,可以取一批没有心脏病的病人,测其一些指标的数据,然后再取一批有心脏病的病人,测量其同样指标的数据,利用这些数据建立一个判别函数,并求出相应的临界值。
这时候,对于需要判别的病人,还是测量相同指标的数据,将其带入判别函数,求得判别得分和临界值,即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法,它可以用来对样品进行分类,也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先,将n个样品看成n类,然后将距离最近的两类合并成一个新类,我们得到n-1类,再找出最接近的两类加以合并变成n-2类,如此下去,最后所有的样品均在一类,将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如,对中国31个省份的经济发展情况进行分类,可以通过收集各地区的经济指标,例如GDP,人均收入,物价水平等等,并进行聚类分析,就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法,它能够从数据中提取某些公共部分,然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时,变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形,变量之间是有一定的相关关系的,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量,将重复的变量(关系紧密的变量)删去多余,建立尽可能少的新变量,使得这些新变量是两两不相关的,而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1(选取的第一个线性组合,即第一个综合指标)的方差来表达,即Var(F1)越大,表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取F2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现在F2中,用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0,则称F2为第二主成分,依此类推可以构造出第三、第四,……,第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展,它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子,以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中,每个原始变量在主成分中都占有一定的分量,这些分量(载荷)之间的大小分布没有清晰的分界线,这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量,也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子(主成分)上的载荷重新分布,从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化,这样公因子(主成分)就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如,为了了解学生的学习能力,观测了许多学生数学,语文,英语,物理,化学,生物,政治,历史,地理九个科目的成绩。为了解决这个问题,可以建立一个因子模型,用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷,给公共因子命名。
例如,一个公共因子在英语,政治,历史变量上的载荷较大,由于这些课程需要记忆的内容很多,我们可以将它命名为记忆因子。以此类推,我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子,假设有记忆因子,数学推导因子,计算能力因子等。
接下来,可以计算每个学生的各个公共因子得分,并且根据每个公共因子的方差贡献率,计算出因子总得分。通过因子分析,能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理,它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
一般常用的统计检验方法有:t 检验、卡方检验、方差分析和相关回归分析。统计检验方法的选择主要依据数据的类型(计量、计数) 、组数的多少(两组、多组) 、样本量的大小以及对比的方式(相互比较、配对比较) ,此外计量数据还要考虑分布形态和方差齐性等问题。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究:多选题分析可分为四种类型包括:多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析:聚类分析以多个研究标题作为基准,对样本对象进行分类。如果是按样本聚类,则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能,系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究:权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度,最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括:因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料:
一、回归分析
在实际问题中,经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况,比如人的身高与体重,血压与年龄的关系,他们之间的关系错综复杂无法精确研究,以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系,就需要通过大量实验观测获得数据,用统计方法去寻找他们之间的关系,这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归,只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如,我们想研究人的身高与体重的关系,需要搜集大量不同人的身高和体重数据,然后建立一个一元线性模型。接下来,需要对未知的参数进行估计,这里可以采用最小二乘法。最后,要对回归方程进行显著性检验,来验证y是否随着x线性变化。这里,我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中,影响一件事的因素有很多,人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响,从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值,影响观测值的条件称为因素,因素的不同状态称为水平,一个因素可能有多种水平。
在一项实验中,可以得到一系列不同的观测值,有的是处理方式不同或条件不同引起的,称为因素效应。有的是误差引起的,称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差,并对其作出数量分析,比较各种原因在总变异中所占的重要程度,作为统计推断的依据。
例如,我们有四种不同配方下生产的元件,想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里,配方是影响元件使用寿命的因素,四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子,想要对一个人是否有心脏病进行判断,可以取一批没有心脏病的病人,测其一些指标的数据,然后再取一批有心脏病的病人,测量其同样指标的数据,利用这些数据建立一个判别函数,并求出相应的临界值。
这时候,对于需要判别的病人,还是测量相同指标的数据,将其带入判别函数,求得判别得分和临界值,即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法,它可以用来对样品进行分类,也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先,将n个样品看成n类,然后将距离最近的两类合并成一个新类,我们得到n-1类,再找出最接近的两类加以合并变成n-2类,如此下去,最后所有的样品均在一类,将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如,对中国31个省份的经济发展情况进行分类,可以通过收集各地区的经济指标,例如GDP,人均收入,物价水平等等,并进行聚类分析,就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法,它能够从数据中提取某些公共部分,然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时,变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形,变量之间是有一定的相关关系的,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量,将重复的变量(关系紧密的变量)删去多余,建立尽可能少的新变量,使得这些新变量是两两不相关的,而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1(选取的第一个线性组合,即第一个综合指标)的方差来表达,即Var(F1)越大,表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取F2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现在F2中,用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0,则称F2为第二主成分,依此类推可以构造出第三、第四,……,第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展,它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子,以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中,每个原始变量在主成分中都占有一定的分量,这些分量(载荷)之间的大小分布没有清晰的分界线,这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量,也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子(主成分)上的载荷重新分布,从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化,这样公因子(主成分)就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如,为了了解学生的学习能力,观测了许多学生数学,语文,英语,物理,化学,生物,政治,历史,地理九个科目的成绩。为了解决这个问题,可以建立一个因子模型,用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷,给公共因子命名。
例如,一个公共因子在英语,政治,历史变量上的载荷较大,由于这些课程需要记忆的内容很多,我们可以将它命名为记忆因子。以此类推,我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子,假设有记忆因子,数学推导因子,计算能力因子等。
接下来,可以计算每个学生的各个公共因子得分,并且根据每个公共因子的方差贡献率,计算出因子总得分。通过因子分析,能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理,它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
写论文常用的数据分析方法如下:
一、描述统计
描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
二、相关分析
相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如,人的身高和体重之间;空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。
1、单相关:是指两个变量之间的相关关系。如产品产量与单位产品成本之间的关系等。只有一个因变量和自变量。
2、复相关:是指一个变量与另外两个或两个以上变量之间的相关关系。
3、偏相关:在某一现象与多种现象相关的场合,两个随机变量在排除了其余部分或全部随机变量影响情形下,称为偏相关。
三、方差分析
通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小,从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。各研究来源必须是相互独立,且各总方差相等。
1、单因素方差分析:研究中只有一个影响因素,或者存在多个影响因素时,只分析一个因素与响应变量的关系。
2、多因素有交互方差分析:有两个或者两个以上的因素对因变量产生影响,同时考虑多个因素之间的关系。
3、多因素无交互方差分析:分析多个因素与因变量的关系,但是各因素之间没有影响关系或忽略影响关系。
四、假设检验
1、参数检验:其基本原理是已知总体的特征下,对一些主要的参数进行检验。
2、非参数检验:非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下,利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。主要方法有:总体分布的卡方检验、二项分布检验、单样本K-S检验等。
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绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。
医学论文统计学分析的知识你可以登陆:创新医学网 创新医学网上有医学论文统计学分析视频、医学论文写作辅导范文、医学论文写作视频、医学论文写作电子书等等,统计学分析的所有信息创新医学网上有很多资料,都是可以查看的。 卫生统计在医学期刊中占有非常重要的地位。任何科研设计、实验研究都离不开统计方法,而统计方法的正确与否直接影响到论文的质量。我们在编审稿件过程中,经常遇到统计学方法使用不当等问题。 数理统计的基础是概率论,对统计分析的资料下结论的依据是小概率事件在一次试验中是不可能发生的。一般统计上习惯把概率P≤或P≤认为是小概率事件[1]。当通过假设检验(显著性检验)获得P>时,认为是大概率事件,说明在这一次试验中很可能发生,因此接受假设,认为差异无显著意义(差异不显著)。
秋风送爽,也给我们送来了刘岭教授的统计说说第五期。这一期的统计学方法之选择大家一定要认真学起来,说不定马上你就会用到了。编者语针对常用的基本统计学方法,一般而言说的就是t检验、单因素方差分析和卡方检验,这也是大家在写论文、阅读论文时经常遇到的统计学方法(几乎每篇文章都会涉及这一种或几种方法),那到底该采用何种统计学方法呢?今天我们就此来聊聊。一、拿到数据开始分析之前,一定要进行数据类型的划分(图1),因为不同数据类型资料,描述的方式不一样,统计学方法也不一样。图1 统计资料的类型举个例子(表1):表1 某地2002年735例65岁以上老年人健康检查记录二、各种类型资料的统计分析(描述与统计推断)1.计量资料特点:每个观察单位的观察值之间有量的区别,有单位;描述形式:最常见采用“X±S”(一般文献中经常见到),用算数均数描述其平均水平,用标准差描述其离散程度。如果遇到数据“特别变态”(特别是标准差大于算数均数),就采用Md(P25,P75)(Md为中位数,P25和P75为四分位数)(表2)。正态分布检验请大家复习:医学科研课堂丨统计说说(三):你所应该了解的正态、方差齐性检验表2 计量资料常用统计指标的特点及其应用场合统计推断方法:一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点:一是划清数据类型(计量资料);二是明确试验设计类型(完全随机设计?几组样本?);三是注意所用方法的应用条件;四是满足正态方差齐性时采用t检验(注意t检验有三种形式哦!)或单因素方差分析,不满足时采用秩和检验(图2)。图2 计量资料统计方法的正确选择提醒两点:① 如果样本数据不服从正态分布的话,那就只能用非参数检验(秩和检验),但其检验效能低于参数检验(t检验或方差分析)。所谓检验效能低就是本身有差异,却没有能力发现其差异。② 如果是两组以上样本的数据时,不能采用t检验(会导致假阳性错误概率增加),应该采用方差分析。若方差分析的P<,需再进一步两两比较,常用的方法为LSD法或SNK法(注意依旧不能采用t检验)。在上两讲内容中我们已经学过t检验(医学科研课堂丨统计说说(二):你的t检验做对了吗?)和方差分析(医学科研课堂丨统计说说(四):统计学方法之灵魂—方差分析)了,至于秩和检验,我们以后会逐步介绍滴。多因素分析一般采用回归分析,主要是线性回归分析,以后会给大家介绍此方法。2.计数资料特点:无序分类,同类别中各观察单位之间没有量的差别,但各类别间有质的不同,各类别互不相容。其中二分类一定是计数资料(例如性别只有男/女之分,是否继发某种疾病只有继发/未继发之分),而多分类满足分类在性质上没有程度等级上的差别,即为计数资料(例如婚姻状况包括未婚、已婚、离异、丧偶,就属于多分类,但各分类没有程度等级差别,因此为计数资料,尿糖定性检测结果包括-、+、++、+++、++++,属于具有程度等级差别的多分类资料,就不属于计数资料,属于等级资料了)。描述形式:最常见采用“例数(%)”(一般文献中经常见到),主要要分清构成比(结构相对数)和率(强度相对数)的差别(表3)。而且在应用时,分母(就是样本量啦)一般不宜过小,分母太小不足以反映数据的客观事实,也不稳定。表3 计数资料常用统计指标的特点及其应用场合比如说:1.某地肺癌患者中男性A例,女性B例,则当地肺癌患者的性别比为A/B就是“比”。2.某次研究共检出了致病菌3种,总株数为A+B+C,其中一种致病菌检出株数为A,那么A/(A+B+C)就是构成比,即该种致病菌占总致病菌的比重或分布。3.某研究对患者(总例数为B)进行治疗,结果治愈的患者例数为A,则A/B即为率(可以理解为治愈率)。统计推断方法:一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点:一是划清数据类型(计数资料);二是明确试验设计类型(完全随机设计?几组样本?);三是注意所用方法的应用条件;四是多样本率比较,若卡方检验的P<,需再进一步两两比较,并进行Bonferroni校正,以控制假阳性(图3)。图3 计数资料统计方法的正确选择提醒两点:① 构成比是以100作为基数,各构成部分所占的比重之和必须为100%,故某组成部分所占比重的增减必影响其它组成部分的比重;② 构成比和率在实际应用时容易混淆,主要区别在分母上,所以应正确选择分母。多因素分析一般采用回归分析,主要是Logistic回归分析,以后会给大家介绍此方法。3.等级资料特点:属于多分类资料,满足多分类在性质上有程度等级上的差别,各分类属性按一定顺序排列(有序),即为等级资料。描述形式:最常见采用“例数(%)”(一般文献中经常见到),这和计数资料的描述大体相同,主要区别在于多个分类排列时一定要按照顺序进行(从小到大或从弱到强)。统计推断方法:等级资料的统计分析方法在单因素分析中采用非参数检验(秩和检验),当然对于双向有序R×C资料,也就说分组变量和结局变量都是有序(等级)的情况,构成比的比较采用卡方检验,程度的比较采用秩和检验,趋势关联性的比较用秩相关(也称等级相关)。多因素分析中采用有序Logistic回归。注意:分类变量(计数资料和等级资料)在软件分析操作时,要适当数量化处理(赋值),赋值情况会直接影响统计分析结果的解释。最后用下面这张图来总结基本统计学方法的选择(图4)。图4 常用基本统计学方法的正确选择今天的内容就到这里,同学们多多复习,有什么问题和不懂的可以在下面留言,我们会请刘岭教授一一解答。好了,让我们期待下一期吧!撰稿:刘岭 约稿编辑:刘芹排版:毕丽 审核:王东专家简介刘岭:陆军军医大学卫生统计学教研室副教授,主要从事卫生统计学教学、科研工作。担任中华卫生信息学会第八届统计理论与方法专业委员会委员,重庆市预防医学卫生统计专业委员会副主任委员,并担任《第三军医大学学报》等多家杂志的编委、统计审稿专家。历史推荐医学科研课堂丨统计说说(四):统计学方法之灵魂—方差分析 医学科研课堂丨统计说说(三):你所应该了解的正态、方差齐性检验 医学科研课堂丨统计说说(二):你的t检验做对了吗? 医学科研课堂丨统计说说(一):样本量估算是个什么东东?
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法,对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开,如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解,应该看哪些书呢?下面我整理了论文常用数据分析方法,一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等,可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究,展示两个或更多变量的交叉信息,可将不同组别下的`数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种:Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法,即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半,计算两部分各自的信度以及相关系数,进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本,在不同时间点做了两次相同的问题,然后计算两次回答的相关系数,通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种,可分为四种类型:内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示:
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据,Y为定量数据之间的关系情况,针对T检验,X只能为2个类别。
当组别多于2组,且数据类型为X为定类数据,Y为定量数据,可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况,可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况,且数据不正态或者方差不齐时,可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY,但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析,一般可在相关分析后进行,用于研究影响关系情况,其中X通常为定量数据(也可以是定类数据,需要设置成哑变量),Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个,如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况,可选择路径分析。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究:多选题分析可分为四种类型包括:多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析:聚类分析以多个研究标题作为基准,对样本对象进行分类。如果是按样本聚类,则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能,系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究:权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度,最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括:因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料:
一、回归分析
在实际问题中,经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况,比如人的身高与体重,血压与年龄的关系,他们之间的关系错综复杂无法精确研究,以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系,就需要通过大量实验观测获得数据,用统计方法去寻找他们之间的关系,这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归,只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如,我们想研究人的身高与体重的关系,需要搜集大量不同人的身高和体重数据,然后建立一个一元线性模型。接下来,需要对未知的参数进行估计,这里可以采用最小二乘法。最后,要对回归方程进行显著性检验,来验证y是否随着x线性变化。这里,我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中,影响一件事的因素有很多,人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响,从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值,影响观测值的条件称为因素,因素的不同状态称为水平,一个因素可能有多种水平。
在一项实验中,可以得到一系列不同的观测值,有的是处理方式不同或条件不同引起的,称为因素效应。有的是误差引起的,称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差,并对其作出数量分析,比较各种原因在总变异中所占的重要程度,作为统计推断的依据。
例如,我们有四种不同配方下生产的元件,想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里,配方是影响元件使用寿命的因素,四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子,想要对一个人是否有心脏病进行判断,可以取一批没有心脏病的病人,测其一些指标的数据,然后再取一批有心脏病的病人,测量其同样指标的数据,利用这些数据建立一个判别函数,并求出相应的临界值。
这时候,对于需要判别的病人,还是测量相同指标的数据,将其带入判别函数,求得判别得分和临界值,即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法,它可以用来对样品进行分类,也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先,将n个样品看成n类,然后将距离最近的两类合并成一个新类,我们得到n-1类,再找出最接近的两类加以合并变成n-2类,如此下去,最后所有的样品均在一类,将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如,对中国31个省份的经济发展情况进行分类,可以通过收集各地区的经济指标,例如GDP,人均收入,物价水平等等,并进行聚类分析,就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法,它能够从数据中提取某些公共部分,然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时,变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形,变量之间是有一定的相关关系的,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量,将重复的变量(关系紧密的变量)删去多余,建立尽可能少的新变量,使得这些新变量是两两不相关的,而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1(选取的第一个线性组合,即第一个综合指标)的方差来表达,即Var(F1)越大,表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取F2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现在F2中,用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0,则称F2为第二主成分,依此类推可以构造出第三、第四,……,第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展,它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子,以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中,每个原始变量在主成分中都占有一定的分量,这些分量(载荷)之间的大小分布没有清晰的分界线,这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量,也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子(主成分)上的载荷重新分布,从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化,这样公因子(主成分)就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如,为了了解学生的学习能力,观测了许多学生数学,语文,英语,物理,化学,生物,政治,历史,地理九个科目的成绩。为了解决这个问题,可以建立一个因子模型,用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷,给公共因子命名。
例如,一个公共因子在英语,政治,历史变量上的载荷较大,由于这些课程需要记忆的内容很多,我们可以将它命名为记忆因子。以此类推,我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子,假设有记忆因子,数学推导因子,计算能力因子等。
接下来,可以计算每个学生的各个公共因子得分,并且根据每个公共因子的方差贡献率,计算出因子总得分。通过因子分析,能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理,它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
秋风送爽,也给我们送来了刘岭教授的统计说说第五期。这一期的统计学方法之选择大家一定要认真学起来,说不定马上你就会用到了。编者语针对常用的基本统计学方法,一般而言说的就是t检验、单因素方差分析和卡方检验,这也是大家在写论文、阅读论文时经常遇到的统计学方法(几乎每篇文章都会涉及这一种或几种方法),那到底该采用何种统计学方法呢?今天我们就此来聊聊。一、拿到数据开始分析之前,一定要进行数据类型的划分(图1),因为不同数据类型资料,描述的方式不一样,统计学方法也不一样。图1 统计资料的类型举个例子(表1):表1 某地2002年735例65岁以上老年人健康检查记录二、各种类型资料的统计分析(描述与统计推断)1.计量资料特点:每个观察单位的观察值之间有量的区别,有单位;描述形式:最常见采用“X±S”(一般文献中经常见到),用算数均数描述其平均水平,用标准差描述其离散程度。如果遇到数据“特别变态”(特别是标准差大于算数均数),就采用Md(P25,P75)(Md为中位数,P25和P75为四分位数)(表2)。正态分布检验请大家复习:医学科研课堂丨统计说说(三):你所应该了解的正态、方差齐性检验表2 计量资料常用统计指标的特点及其应用场合统计推断方法:一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点:一是划清数据类型(计量资料);二是明确试验设计类型(完全随机设计?几组样本?);三是注意所用方法的应用条件;四是满足正态方差齐性时采用t检验(注意t检验有三种形式哦!)或单因素方差分析,不满足时采用秩和检验(图2)。图2 计量资料统计方法的正确选择提醒两点:① 如果样本数据不服从正态分布的话,那就只能用非参数检验(秩和检验),但其检验效能低于参数检验(t检验或方差分析)。所谓检验效能低就是本身有差异,却没有能力发现其差异。② 如果是两组以上样本的数据时,不能采用t检验(会导致假阳性错误概率增加),应该采用方差分析。若方差分析的P<,需再进一步两两比较,常用的方法为LSD法或SNK法(注意依旧不能采用t检验)。在上两讲内容中我们已经学过t检验(医学科研课堂丨统计说说(二):你的t检验做对了吗?)和方差分析(医学科研课堂丨统计说说(四):统计学方法之灵魂—方差分析)了,至于秩和检验,我们以后会逐步介绍滴。多因素分析一般采用回归分析,主要是线性回归分析,以后会给大家介绍此方法。2.计数资料特点:无序分类,同类别中各观察单位之间没有量的差别,但各类别间有质的不同,各类别互不相容。其中二分类一定是计数资料(例如性别只有男/女之分,是否继发某种疾病只有继发/未继发之分),而多分类满足分类在性质上没有程度等级上的差别,即为计数资料(例如婚姻状况包括未婚、已婚、离异、丧偶,就属于多分类,但各分类没有程度等级差别,因此为计数资料,尿糖定性检测结果包括-、+、++、+++、++++,属于具有程度等级差别的多分类资料,就不属于计数资料,属于等级资料了)。描述形式:最常见采用“例数(%)”(一般文献中经常见到),主要要分清构成比(结构相对数)和率(强度相对数)的差别(表3)。而且在应用时,分母(就是样本量啦)一般不宜过小,分母太小不足以反映数据的客观事实,也不稳定。表3 计数资料常用统计指标的特点及其应用场合比如说:1.某地肺癌患者中男性A例,女性B例,则当地肺癌患者的性别比为A/B就是“比”。2.某次研究共检出了致病菌3种,总株数为A+B+C,其中一种致病菌检出株数为A,那么A/(A+B+C)就是构成比,即该种致病菌占总致病菌的比重或分布。3.某研究对患者(总例数为B)进行治疗,结果治愈的患者例数为A,则A/B即为率(可以理解为治愈率)。统计推断方法:一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点:一是划清数据类型(计数资料);二是明确试验设计类型(完全随机设计?几组样本?);三是注意所用方法的应用条件;四是多样本率比较,若卡方检验的P<,需再进一步两两比较,并进行Bonferroni校正,以控制假阳性(图3)。图3 计数资料统计方法的正确选择提醒两点:① 构成比是以100作为基数,各构成部分所占的比重之和必须为100%,故某组成部分所占比重的增减必影响其它组成部分的比重;② 构成比和率在实际应用时容易混淆,主要区别在分母上,所以应正确选择分母。多因素分析一般采用回归分析,主要是Logistic回归分析,以后会给大家介绍此方法。3.等级资料特点:属于多分类资料,满足多分类在性质上有程度等级上的差别,各分类属性按一定顺序排列(有序),即为等级资料。描述形式:最常见采用“例数(%)”(一般文献中经常见到),这和计数资料的描述大体相同,主要区别在于多个分类排列时一定要按照顺序进行(从小到大或从弱到强)。统计推断方法:等级资料的统计分析方法在单因素分析中采用非参数检验(秩和检验),当然对于双向有序R×C资料,也就说分组变量和结局变量都是有序(等级)的情况,构成比的比较采用卡方检验,程度的比较采用秩和检验,趋势关联性的比较用秩相关(也称等级相关)。多因素分析中采用有序Logistic回归。注意:分类变量(计数资料和等级资料)在软件分析操作时,要适当数量化处理(赋值),赋值情况会直接影响统计分析结果的解释。最后用下面这张图来总结基本统计学方法的选择(图4)。图4 常用基本统计学方法的正确选择今天的内容就到这里,同学们多多复习,有什么问题和不懂的可以在下面留言,我们会请刘岭教授一一解答。好了,让我们期待下一期吧!撰稿:刘岭 约稿编辑:刘芹排版:毕丽 审核:王东专家简介刘岭:陆军军医大学卫生统计学教研室副教授,主要从事卫生统计学教学、科研工作。担任中华卫生信息学会第八届统计理论与方法专业委员会委员,重庆市预防医学卫生统计专业委员会副主任委员,并担任《第三军医大学学报》等多家杂志的编委、统计审稿专家。历史推荐医学科研课堂丨统计说说(四):统计学方法之灵魂—方差分析 医学科研课堂丨统计说说(三):你所应该了解的正态、方差齐性检验 医学科研课堂丨统计说说(二):你的t检验做对了吗? 医学科研课堂丨统计说说(一):样本量估算是个什么东东?
一般常用的统计检验方法有:t 检验、卡方检验、方差分析和相关回归分析。统计检验方法的选择主要依据数据的类型(计量、计数) 、组数的多少(两组、多组) 、样本量的大小以及对比的方式(相互比较、配对比较) ,此外计量数据还要考虑分布形态和方差齐性等问题。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究:多选题分析可分为四种类型包括:多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析:聚类分析以多个研究标题作为基准,对样本对象进行分类。如果是按样本聚类,则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能,系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究:权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度,最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括:因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料:
一、回归分析
在实际问题中,经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况,比如人的身高与体重,血压与年龄的关系,他们之间的关系错综复杂无法精确研究,以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系,就需要通过大量实验观测获得数据,用统计方法去寻找他们之间的关系,这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归,只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如,我们想研究人的身高与体重的关系,需要搜集大量不同人的身高和体重数据,然后建立一个一元线性模型。接下来,需要对未知的参数进行估计,这里可以采用最小二乘法。最后,要对回归方程进行显著性检验,来验证y是否随着x线性变化。这里,我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中,影响一件事的因素有很多,人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响,从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值,影响观测值的条件称为因素,因素的不同状态称为水平,一个因素可能有多种水平。
在一项实验中,可以得到一系列不同的观测值,有的是处理方式不同或条件不同引起的,称为因素效应。有的是误差引起的,称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差,并对其作出数量分析,比较各种原因在总变异中所占的重要程度,作为统计推断的依据。
例如,我们有四种不同配方下生产的元件,想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里,配方是影响元件使用寿命的因素,四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子,想要对一个人是否有心脏病进行判断,可以取一批没有心脏病的病人,测其一些指标的数据,然后再取一批有心脏病的病人,测量其同样指标的数据,利用这些数据建立一个判别函数,并求出相应的临界值。
这时候,对于需要判别的病人,还是测量相同指标的数据,将其带入判别函数,求得判别得分和临界值,即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法,它可以用来对样品进行分类,也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先,将n个样品看成n类,然后将距离最近的两类合并成一个新类,我们得到n-1类,再找出最接近的两类加以合并变成n-2类,如此下去,最后所有的样品均在一类,将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如,对中国31个省份的经济发展情况进行分类,可以通过收集各地区的经济指标,例如GDP,人均收入,物价水平等等,并进行聚类分析,就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法,它能够从数据中提取某些公共部分,然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时,变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形,变量之间是有一定的相关关系的,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量,将重复的变量(关系紧密的变量)删去多余,建立尽可能少的新变量,使得这些新变量是两两不相关的,而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1(选取的第一个线性组合,即第一个综合指标)的方差来表达,即Var(F1)越大,表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取F2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现在F2中,用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0,则称F2为第二主成分,依此类推可以构造出第三、第四,……,第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展,它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子,以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中,每个原始变量在主成分中都占有一定的分量,这些分量(载荷)之间的大小分布没有清晰的分界线,这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量,也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子(主成分)上的载荷重新分布,从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化,这样公因子(主成分)就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如,为了了解学生的学习能力,观测了许多学生数学,语文,英语,物理,化学,生物,政治,历史,地理九个科目的成绩。为了解决这个问题,可以建立一个因子模型,用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷,给公共因子命名。
例如,一个公共因子在英语,政治,历史变量上的载荷较大,由于这些课程需要记忆的内容很多,我们可以将它命名为记忆因子。以此类推,我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子,假设有记忆因子,数学推导因子,计算能力因子等。
接下来,可以计算每个学生的各个公共因子得分,并且根据每个公共因子的方差贡献率,计算出因子总得分。通过因子分析,能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理,它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。