有哪些统计分析方法（统计分析方法）

1.描述和统计。描述性统计是指利用制表和分类、图形和叙述性汇总数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度和峰度。

(1)缺失值填充：常用方法：消元法、均值法、比较小邻居法、比率回归法、决策树法。

(2)正态性检验：很多统计方法要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：k量检验、p-p图、q-q图、w检验、动态差分法。

2.假设检验

(1)参数检查。参数检验是对一些主要参数(如均值、百分比、方差、相关系数等)进行检验。)在人口分布已知的情况下(一个群体要求人口服从正态分布)。u检验条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布。t检验条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布。单样本t检验：推断样本来源的总体均值与已知的总体均值0(通常为理论值或标准值)之间没有差异；配对样本t检验：当总体均值未知，两个样本可以配对时，同一对中的两个样本在可能影响治*效果的各种情况下是相似的；两个独立样本的t检验：不可能找到两个各方面都非常相似的样本进行配对比较。

(2)非参数检验。非参数检验不考虑人口分布是否已知，往往不是针对人口参数，而是针对人口的某些单份假设(如人口分布的位数是否相同，人口分布是否正态)。适用性：序列型数据，其分布模式一般未知。虽然是连续数据，但总体分布格局未知或不正常；虽然体积分布是正态的，数据是连续的，但样本量极小，如10以下；

主要方法有卡方检验、秩和检验、二项式检验、游程检验、k-数量检验等。

3.可靠性分析

测试数量的可靠性，如问卷的真实性。分类：

(1)外部信度：不同时间测量时量表的一致性，以及用常用方法重测的信度

(2)内部可靠性；每个量表是否衡量一个单一的概念，两个表的内部体项有多一致，常用的方法是对半信度。

4.列联表分析。用于分析离散变量或训练变量之间是否存在相关性。

卡方检验可以对二维表进行，mentel-hanszel层次分析可以对三维表进行。列联表分析还包括配对计数数据的卡方检验和行和列都是序列变量的相关检验。

5.相关分析

研究现象之间是否存在一定的依存关系，探索特定现象与依存关系的相关方向和程度。

(1)单相关：两个因素之间的相关称为单相关，即研究中只涉及一个自变量和一个因变量；

(2)复相关：三个或三个以上因素之间的相关称为复相关，即研究涉及两个或两个以上自变量和因变量；

(3)偏相关：当一个现象与多个现象相关时，当假设其他变量不变时，两个变量之间的相关称为偏相关。

6.方差分析

使用条件：每个样本必须是独立的随机样本；每个样本来自正态分布总体；每一个总体方差都是相等的。

(1)单向方差分析：一个实验只有一个影响因素，或者当有多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。

(2)多因素包括交互方差分析：一个实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量之间的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系

(3)多元非交互方差分析：分析了多个影响因素与响应变量之间的关系，但两者之间没有影响关系

(4)协方差划分：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中的一些随机因素，影响划分结果的准确性。协方差分析是一种线性回归和方差分析相结合的分析方法，主要分析主效应在消除协变量影响后的方差。