分析数据的方法都有哪些？

    数据分析是指对收集到的大量资料，采用适当的统计分析方法，从资料中提取有用的资料，形成结论，对资料进行详尽的研究和归纳。这个过程也是质量管理体系的支撑过程。从实际情况来看，数据分析有助于人们做出正确的判断。下面就让小编为大家介绍分析数据的方法都有哪些？

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分析数据的方法都有哪些？

分析数据的方法都有哪些？

一、描写统计学

    描述性统计是一种反映数据分布特征的一种统计方法的集合。包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散度分析、数据分布和一些基本的统计图形等。

    缺值填充：目前常用的有剔除、均值、决策树等方法。正态性检验：许多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，因此在进行数据分析前，需要对数值进行正态检验。一般方法：K量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。

二、回归分析

    回归分析是应用非常广泛的数据分析方法之一。该方法根据观测数据建立相应的变量之间的依赖关系，分析数据的内在规律。

1.一元线性分析

    只有一个自变量X和一个因变量Y有关，X和Y都必须是连续变量，因为Y或Y的剩余值必须服从正态分布。

2.多元线性回归分析

    应用条件：分析多个自变量X和因变量Y之间的关系，X和Y必须是一个连续变量，因变量Y或它的残差必须服从正态分布。

3.逻辑回归分析

    由于变量是离散的，线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量，而且自变量与因变量之间有线性关系，Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，通常应用于离散情况。

4.其它的回归方法有：非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。

三、方差分析

    用途：每个样本都必须是独立的随机样本；每个样本都必须是正态分布的整体；各总体差异相同。

1.单因素方差分析

    试验中仅有一个影响因素，或存在多个影响因素时，仅对其中一个因素和响应变量进行分析。

2.多因素的交互方差分析

    一是实验有多个影响因素，分析多个因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系。

3.多因素无交互方差分析

    分析多个影响因素与反应变量的关系，但影响因素之间不影响关系或忽略影响关系。

4.协方差分

    传统的方差分析方法有明显缺陷，不能控制分析中的某些随机因素，降低分析结果的准确性。协方差分析主要是在排除协变量影响后，再对修正的主效应进行方差分析，是线性回归和方差分析相结合的一种分析方法。

    20世纪初，数据分析的数学基础已经建立，但是直到计算机的出现，使实际操作成为可能，使数据分析得以推广。资料分析是数学和计算机科学相结合的产物。统计领域，有人把数据分析分成描述性统计分析、探索性数据分析和验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于发现数据中的新特征，而验证性数据分析侧重于已有假设的确认或证明。以上就是小编为大家介绍的分析数据的方法都有哪些？感谢观看。