调研工厂|如何选择正确的数据分析方法?

统计学中的变量指的是研究对象的特征,我们有时也称为属性,例如身高、性别等。每个变量都有变量值,变量值就是我们分析的内容,它是没有含义的,只是一个参与计算的数字,所以我们主要关注变量的类型,不同的变量类型有不同的分析方法,快跟随调研工厂小编一起学习,数据分析不再难!

01

认识变量

数值变量

· 离散型变量

· 连续型变量

离散型变量:值只能用自然数或整数计算,数值间断,两个相邻数值之间没有其他数值,例如:人数。

连续型变量:在一定区间内可以取任意数值,数值连续不断,相邻两个数值之间取值是无穷尽的,例如:重量。

分类变量

· 有序分类变量

· 无序分类变量

有序分类变量:指存在等级或顺序的事物,例如:好、中、差。

无序分类变量:取值之间不存在任何顺序,仅仅是类别不同。无序分类变量又可分为二分类变量,即两个类别,例如:男、女,和多分类变量,即超过两个类别,例如:红色、蓝色、白色。

02

不同变量的对应分析方法

· 因变量离散,自变量离散

· 因变量离散,自变量连续

· 因变量连续,自变量离散

· 因变量连续,自变量连续

因变量离散,自变量离散 :

对数线性回归方法

因变量离散,自变量连续 :

判别分析方法

因变量连续,自变量离散 :

有虚拟变量的回归分析方法

因变量连续,自变量连续 :

多元回归分析方法

03

数据分析的流程

数据分析思路的本质是掌握常用的分析方法,同一个数据在不同环境下的意义也不一样,因此我们想要选择正确的分析方法,得出正确的结论,首先要明确分析目的和分析数据的类型。

调研工厂为大家总结的数据分析流程:研究目的→再看有没有因变量→因变量的数据类型→自变量的数据类型。

今天的调研知识分享,你学会了吗?

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