常用數(shù)據(jù)分析方法

慣用數(shù)據(jù)分析辦法慣用數(shù)據(jù)分析辦法：聚類分析、因子分析、有關(guān)分析、對(duì)應(yīng)分析、回歸分析、方差分析；問卷調(diào)查慣用數(shù)據(jù)分析辦法：描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系數(shù)分析、構(gòu)造方程模型分析(structuralequationsmodeling)。數(shù)據(jù)分析慣用的圖表辦法：柏拉圖(排列圖)、直方圖(Histogram)、散點(diǎn)圖(scatterdiagram)、魚骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達(dá)圖、趨勢(shì)圖。數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)工具：SPSS、minitab、JMP。慣用數(shù)據(jù)分析辦法:1、聚類分析（ClusterAnalysis）聚類分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分構(gòu)成為由類似的對(duì)象構(gòu)成的多個(gè)類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一種過程，因此同一種簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一種分類的原則，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類。聚類分析所使用辦法的不同，經(jīng)常會(huì)得到不同的結(jié)論。不同研究者對(duì)于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。2、因子分析（FactorAnalysis）因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少?zèng)Q策的困難。因子分析的辦法約有10多個(gè)，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平辦法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些辦法本質(zhì)上大都屬近似辦法，是以有關(guān)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ)的，所不同的是有關(guān)系數(shù)矩陣對(duì)角線上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會(huì)學(xué)研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎(chǔ)的反覆法。3、有關(guān)分析（CorrelationAnalysis）有關(guān)分析（correlationanalysis），有關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間與否存在某種依存關(guān)系，并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其有關(guān)方向以及有關(guān)程度。有關(guān)關(guān)系是一種非擬定性的關(guān)系，例如，以X和Y分別記一種人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量，則X與Y顯然有關(guān)系，而又沒有確切到可由其中的一種去精確地決定另一種的程度，這就是有關(guān)關(guān)系。4、對(duì)應(yīng)分析（CorrespondenceAnalysis）對(duì)應(yīng)分析(Correspondenceanalysis)也稱關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系。能夠揭示同一變量的各個(gè)類別之間的差別，以及不同變量各個(gè)類別之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。對(duì)應(yīng)分析的基本思想是將一種聯(lián)列表的行和列中各元素的比例構(gòu)造以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表達(dá)出來。5、回歸分析研究一種隨機(jī)變量Y對(duì)另一種(X)或一組(X1，X2，…，Xk)變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析辦法?；貧w分析（regressionanalysis)是擬定兩種或兩種以上變數(shù)間互相依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析辦法。運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。6、方差分析(ANOVA/AnalysisofVariance)又稱“變異數(shù)分析”或“F檢查”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的明顯性檢查。由于多個(gè)因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動(dòng)狀。造成波動(dòng)的因素可分成兩類，一是不可控的隨機(jī)因素，另一是研究中施加的對(duì)成果形成影響的可控因素。方差分析是從觀察變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對(duì)觀察變量有明顯影響的變量。數(shù)據(jù)分析慣用的圖表辦法有：柏拉圖(排列圖)排列圖是分析和尋找影響質(zhì)量主因素素的一種工具，其形式用雙直角坐標(biāo)圖，左邊縱坐標(biāo)表達(dá)頻數(shù)（如件數(shù)金額等），右邊縱坐標(biāo)表達(dá)頻率（如比例表達(dá)）。分折線表達(dá)累積頻率，橫坐標(biāo)表達(dá)影響質(zhì)量的各項(xiàng)因素，按影響程度的大?。闯霈F(xiàn)頻數(shù)多少）從左向右排列。通過對(duì)排列圖的觀察分析可抓住影響質(zhì)量的主因素素。直方圖將一種變量的不同等級(jí)的相對(duì)頻數(shù)用矩形塊標(biāo)繪的圖表(每一矩形的面積對(duì)應(yīng)于頻數(shù))。直方圖(Histogram)又稱柱狀圖、質(zhì)量分布圖。是一種統(tǒng)計(jì)報(bào)告圖，由一系列高度不等的縱向條紋或線段表達(dá)數(shù)據(jù)分布的狀況。普通用橫軸表達(dá)數(shù)據(jù)類型，縱軸表達(dá)分布狀況。散點(diǎn)圖(scatterdiagram)散點(diǎn)圖表達(dá)因變量隨自變量而變化的大致趨勢(shì)，據(jù)此能夠選擇適宜的函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合。用兩組數(shù)據(jù)構(gòu)成多個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)，考察坐標(biāo)點(diǎn)的分布，判斷兩變量之間與否存在某種關(guān)聯(lián)或總結(jié)坐標(biāo)點(diǎn)的分布模式。魚骨圖（Ishikawa）魚骨圖是一種發(fā)現(xiàn)問題“根本因素”的辦法，它也能夠稱之為“因果圖”。其特點(diǎn)是簡(jiǎn)捷實(shí)用，進(jìn)一步直觀。它看上去有些象魚骨，問題或缺點(diǎn)（即后果）標(biāo)在"魚頭"外。FMEAFMEA是一種可靠性設(shè)計(jì)的重要辦法。它事實(shí)上是FMA（故障模式分析）和FEA（故障影響分析）的組合。它對(duì)多個(gè)可能的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)、分析，方便在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上消除這些風(fēng)險(xiǎn)或?qū)⑦@些風(fēng)險(xiǎn)減小到可接受的水平。數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)工具：SPSS：SPSS是世界上最早采用圖形菜單驅(qū)動(dòng)界面的統(tǒng)計(jì)軟件，它最突出的特點(diǎn)就是操作界面極為和諧，輸出成果美觀美麗。它將幾乎全部的功效都以統(tǒng)一、規(guī)范的界面呈現(xiàn)出來，使用Windows的窗口方式展示多個(gè)管理和分析數(shù)據(jù)辦法的功效，對(duì)話框展示出多個(gè)功效選擇項(xiàng)。顧客只要掌握一定的Windows操作技能，粗通統(tǒng)計(jì)分析原理，就能夠使用該軟件為特定的科研工作服務(wù)。minitab：MINITAB功效菜單涉及：假設(shè)檢查（參數(shù)檢查和非參數(shù)檢查），回歸分析（一元回歸和多元回歸、線性回歸和非線性回歸），方差分析（單因子、多因子、普通線性模型等），時(shí)間序列分析，圖表（散點(diǎn)圖、點(diǎn)圖、矩陣圖、直方圖、莖葉圖、箱線圖、概率圖、概率分布圖、邊際圖、矩陣圖、單值圖、餅圖、區(qū)間圖、Pareto、Fishbone、運(yùn)行圖等）、蒙特卡羅模擬和仿真、SPC(StatisticalProcessControl-統(tǒng)計(jì)過程控制)、可靠性分析（分布擬合、檢查計(jì)劃、加速壽命測(cè)試等）、MSA（交叉、嵌套、量具運(yùn)行圖、類型I量具研究等）等。JMP：JMP的算法源于SAS，特別強(qiáng)調(diào)以統(tǒng)計(jì)辦法的實(shí)際應(yīng)用為導(dǎo)向，交互性、可視化能力強(qiáng)，使用方便，特別適合非統(tǒng)計(jì)專業(yè)背景的數(shù)據(jù)分析人員使用，在同類軟件中有較大的優(yōu)勢(shì)。JMP的應(yīng)用領(lǐng)域涉及業(yè)務(wù)可視化、探索性數(shù)據(jù)分析、六西格瑪及持續(xù)改善（可視化六西格瑪、質(zhì)量管理、流程優(yōu)化）、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、生存及可靠性、統(tǒng)計(jì)分析與建模、交互式數(shù)據(jù)挖掘、分析程序開發(fā)等。JMP是六西格瑪軟件的鼻祖，當(dāng)年摩托羅拉開始推六西格瑪?shù)臅r(shí)候，用的就是JMP軟件，現(xiàn)在有非常多的全球頂尖公司采用JMP作為六西格瑪軟件，涉及陶氏化學(xué)、惠而浦、鐵姆肯、招商銀行、美國(guó)銀行、中國(guó)石化等等。問卷調(diào)查慣用數(shù)據(jù)分析辦法：1．描述性統(tǒng)計(jì)分析

涉及樣本基本資料的描述，作各變量的次數(shù)分派及比例分析，以理解樣本的分布狀況。另外，以平均數(shù)和原則差來描述市場(chǎng)導(dǎo)向、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、組織績(jī)效等各個(gè)構(gòu)面，以理解樣本公司的管理人員對(duì)這些有關(guān)變量的感知，并運(yùn)用t檢查及有關(guān)分析對(duì)背景變量所造成的影響做檢查。2．Cronbach’a信度系數(shù)分析信度是指測(cè)驗(yàn)成果的一致性、穩(wěn)定性及可靠性，普通多以內(nèi)部一致性(consistency)來加以表達(dá)該測(cè)驗(yàn)信度的高低。信度系數(shù)愈高即表達(dá)該測(cè)驗(yàn)的成果愈一致、穩(wěn)定與可靠。針對(duì)各研究變量的衡量題項(xiàng)進(jìn)行Cronbach’a信度分析，以理解衡量構(gòu)面的內(nèi)部一致性。普通來說，Cronbach’a僅不不大于0．7為高信度，低于0．35為低信度(Cuieford，1965)，0．5為最低能夠接受的信度水準(zhǔn)(Nunnally，1978)。3．探索性因素分析(exploratoryfactoranalysis)和驗(yàn)訌性因素分析(confirmatoryfactoranalysis)用以測(cè)試各構(gòu)面衡量題項(xiàng)的聚合效度(convergentvalidity)與區(qū)別效度(discriminantvalidity)。由于僅有信度是不夠的，可信度高的測(cè)量，可能是完全無效或是某些程度上無效。因此我們必須對(duì)效度進(jìn)行檢查。效度是指工具與否能測(cè)出在設(shè)計(jì)時(shí)想測(cè)出的成果。收斂效度的檢查根據(jù)各個(gè)項(xiàng)目和所衡量的概念的因素的負(fù)荷量來決定；而區(qū)別效度的檢查是根據(jù)檢查性因素分析計(jì)算理論上有關(guān)概念的有關(guān)系數(shù)，檢定有關(guān)系數(shù)的95％信賴區(qū)間與否包含1．0，若不包含1．0，則可確認(rèn)為含有區(qū)別效度(Anderson，1987)。4．構(gòu)造方程模型分析(structuralequationsmodeling)由于構(gòu)造方程模型結(jié)合了因素分析(factoranalysis)和途徑分析(pathanalysis)，并納入計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的聯(lián)立方程式，可同時(shí)解決多個(gè)因變量，允許自變量和因變量含測(cè)量誤差，可同時(shí)預(yù)計(jì)因子構(gòu)造和因子關(guān)系。允許更大彈性的測(cè)量模型，可預(yù)計(jì)整個(gè)模型的擬合程度(Bollen和Long，1993)，因而合用于整體模型的因果關(guān)系。在模型參數(shù)的預(yù)計(jì)上，采用最大似然預(yù)計(jì)法(MaximumLikelihood，ML)；在模型的適合度檢查上，以基本的擬合原則(preliminaryfitcriteria)、整體模型擬合優(yōu)度(overallmodelfit)以及模型內(nèi)在構(gòu)造擬合優(yōu)度(fitofinternalstructureofmodel)(Bagozzi和Yi，1988)三個(gè)方面的各項(xiàng)指標(biāo)作為鑒定的原則。在評(píng)價(jià)整體模式適配原則方面，