统计分析方法汇总

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1、统计分析方法汇总目录基本统计分析1正态性检验2单变量均值检验3两独立样本的均值检验2配对（成对）总体均值检验2回归分析2方差分析2列联表检验2多元统计分析4主成分分析5因子分析5聚类分析5判别分析5基本统计分析n正态性检验许多计量资料的分析方法要求数据分布是正态或近似正态，因此对原始独立测定数据进行正态性检验是十分必要的。正态性检验主要有三类方法:一、计算综合统计量如动差法、夏皮罗-威尔克SHAPIRO-WILK法(W检验)、达戈斯提诺DAGOSTINO法(D检验)、SHAPIRO-FRANCIA法(W检验).二、正态分布的拟合优度检验如皮尔逊Χ2检验、对数似然比检

2、验、柯尔莫哥洛夫KOLMOGOROV-SMIROV法检验.三、图示法(正态概率图NORMALPROBABILITYPLOT)如分位数图(QUANTILEQUANTILEPLOT,简称QQ图)、百分位数(PERCENTPERCENTPLOT,简称PP图)和稳定化概率图(STABILIZEDPROBABILITYPLOT,简称SP图)等.SPSS&SAS规则：SPSS规定:当样本含量3≤N≤5000时,结果以SHAPIRO-WILK(W检验)为难,当样本含量N>5000结果以KOLMOGOROV-SMIRNOV为准。而SAS规定:当样本含量N≤2000时,结果以SHAP

3、IRO-WILK(W检验)为准,当样本含量N>2000时,结果以KOLMOGOROV-SMIRNOV(D检验)为准。lSPSS过程1、先做直方图看看是否大概符合正态分布，这个不用说了吧，GRAPH-->LEGACYDIALOGS-->HISTOGRAM-->选入变量-->OK.如果距离正态分布的样子太远了，你就不要做下面的工作啦2、ANALYZE-->DESCRIPTIVESTATISTIC-->EXPLORE-->选入变量-->选右上角的PLOTS-->打开后，选中间的NORMALLYPLOTSWITHTESTS -->OK。结果就出来啦TESTSOFNORMAL

4、ITYKOLMOGOROV-SMIRNOVASHAPIRO-WILKSTATISTICDFSIG.STATISTICDFSIG.RAND.048111.200*.990111.5963、它会用两种方法来检验正态分布，当SIG>0.05时服从正态分布,如果不服从正态分布，就要看峰度和偏度啦：偏度主要是研究分布形状是否对称。约＝0则可以认为分布是对称的；>0则可以认为右偏态，此时在均值右边的数据更为分散；<0则可以认为左偏态，同理。峰度它是以正态分布为标准，比较两侧极端数据分布情况的指标。正态的＝0>0此时分布有一个沉重的尾巴<0正好相反附加检验：（Ⅱ）附加检验之一，观

5、察正态概率图，如果数据来自正态分布，图形的散点应该呈现一条直线。用PLOT绘制正态分布的概率图，里面的“+”构成一条直线（正态分布数据概率图散点应该成一条直线），“*”代表样本数据散点。根据“*”覆盖“+”的程度，说明样本数据是否来自正态分布数据。（Ⅲ）附加检验之二，绘制数据的条形图，如果数据来自正态分布，条形图呈现“钟形”分布。用HISTOGRAM绘制直方图/NORMAL在直方图中拟合正态分布的密度曲线，可以看到，曲线几乎是个标准钟形，可以认为数据是正态分布。（Ⅳ）附加检验之三，观察描述性统计量中偏度系数（SKEWNESS）G1和峰度系数（KURTOSIS）G2，

6、如果数据来自正态分布，则两者都应该是0。用G1,G2,БG1,БG2来计算U值，用U检验法。U1=同理计算U2，要两个都小于1.96，即P大于0.05才可以lSAS过程正态分布检验的一般格式如下：PROCUNIVARIATEDATA=数据集NORMAL;VAR变量;HISTOGRAM变量;/*产生直方图*/PROBPLOT变量;/*产生概率分布图*/RUN;在检验中，我们的零假设是变量服从正态分布，如果TESTFORNORMALITY检验结果的P值小于0.05水平，则拒绝零假设，否则接受零假设。单变量均值检验（单样本的均值T检验）所谓单变量均值检验就是检验变量的均值

7、是否等于某个给定的值。如果一个变量服从正态分布，那么可以用T检验（ONE-SAMPLETTEST）来对它进行均值检验。lSPSS过程ANALYZE——COMPAREMEANS——ONE-SAMPLETTESTOne-SampleStatisticsNMeanStd.DeviationStd.ErrorMeanrand111-.12441.01700.09653均值为-0.1244，比给定的0稍微小一点，接着看下面的结果One-SampleTestTestValue=0tdfSig.(2-tailed)MeanDifference95%ConfidenceInte