16种常用的数据分析方法汇总 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：hyy0615great一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。2、正态性检验：很多统计方法都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：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。1）U验 使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0(常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是。
关于spss，关于检验数据是否服从正态分布，应该用什么方法阿，我的样。 你可以使用SPSS的explore，或PP图，或QQ图，或One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test，或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况。各个方法的结果不完全一致是很正常的，采用那个方法取决于你的应用目的。如果你的目的是进行统计比较，那么一些常见的分析方法（如t检验、方差分析等）对数据背离正态分布有较好的稳健性，因此你的数据只要大致满足、或不严重背离正态分布就可以了。如果你的数据实在背离正态分布太多，你应该改用非参数检验。如果你只需要知道一个大致的情况，仅需要Histogram图来考察你的数据的正态分布情况就可以了。此外，在样本量比较大的情况下（大于50），按照中心极限定理，样本均值的分布是接近正态分布的，此时使用t检验、方差分析等参数分析方法更是没有问题，尤其是在每组样本量接近相等的情况下更是如此。
假设检验有哪三种不同的方法？各自的基本思想是什么 在数2113理统计的假设检验中，到底有几种5261不同解法？以单正4102态总体中的双侧U-检验为例说明。总体1653X服从N(u，b^2)，b^2为总体方差，且b^2已知。样本为(x1，x2.，xn)，样本均值记为XX，其观测值记为xx，样本方差记为ss，检验水平记为a，查标准正态分布表得临界值U(a/2)，简记为u1，即U(a/2)=u1。（检验法1）H0：u=u0，H1：u。u0。为不等于）设H0为真，则U=(XX-u0)/sqrt(b^2/n)服从N(0，1)。由a查N(0，1)表得临界值U(a/2)=u1，则H0的接受域为[-u1，u1]。将XX的观测值代入上式，得到U的观测值，记为u2，最后比较u2和u1的大小，做出关于H0的结论。（检验法2）H0：u=u0，H1：u。u0由区间估计公式，得到u的置信度为1-a的置信区间[u0-u1*sqrt(b^2/n)，u0+u1*sqrt(b^2/n)]，最后看xx是否落在置信区间内，做出相应的结论。（检验法3）H0：u=u0，H1：u。u0由区间估计公式，得到u的置信度为1-a的置信区间[xx-u1*sqrt(b^2/n)，xx+u1*sqrt(b^2/n)]，最后看u0是否落在上面的置信区间内，做出相应的结论。
