基本統計分析方法

目錄

相關分析

存在多重線性問題（VIF過大）的處理方法

T檢驗

卡方分析

配對樣本T檢驗

方差分析

正态性檢驗

相關分析

• 相關分析用于研究定量資料之間的關系情況，是否有關系，以及關系緊密程度等。
• 如果自變量間相關關系過強，認為兩變量間可能存在共線性問題，通常二者隻取其一（也可以看放進回歸之後的VIF值，小于5可認為模型無多重線性問題）。

存在多重線性問題（VIF過大）的處理方法

• 使用逐漸回歸分析（自動剔除）；
• 使用嶺回歸分析（數學方法解決共線性問題）；
• 使用相關分析，人工移出相關性非常高的分析項（通過主觀分析解決），然後再做線性回歸分析。

T檢驗

• T檢驗(獨立樣本T檢驗)，用于分析定類資料與定量資料之間的關系情況。

注：T檢驗僅可對比兩組資料的差異，如果為三組或更多，則使用方差分析。如果剛好僅兩組，建議樣本較少(低于100時)使用T檢驗，反之使用方差分析。

卡方分析

• 卡方分析(Pearson卡方)，用于分析定類資料與定類資料之間的關系情況。

配對樣本T檢驗

• 配對T檢驗，用于配對定量資料之間的差異對比關系。

方差分析

• 方差分析(單因素方差分析)，用于分析定類資料與定量資料之間的關系情況。

正态性檢驗

• 正态性檢驗用于分析資料是否呈現出正态性特質。