確定相關關系的定性分析方法有

A. 調查研究常用方法的定性分析法的方法有什麼

1、歸納和演繹。

人類認識活動，總是先接觸到個別事物，而後推及一般，又從一般推及個別，如此循環往復，使認識不斷深化。歸納就是從個別到一般，演繹則是從一般到個別。

2、分析與綜合。

分析與綜合是互相滲透和轉化的，在分析基礎上綜合，在綜合指導下分析。分析與綜合，循環往復，推動認識的深化和發展。一切論斷都是分析與綜合的結果。

3、抽象與概括。

對獲得的各種材料進行思維加工，從而能去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及裡，達到認識事物本質、揭示內在規律。

(1)確定相關關系的定性分析方法有擴展閱讀：

分類

定量分析法

在科學研究中，通過定量分析法可以使人們對研究對象的認識進一步精確化，以便更加科學地揭示規律，把握本質，理清關系，預測事物的發展趨勢。

跨學科研究法

運用多學科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行綜合研究的方法，也稱「交叉研究法」。科學發展運動的規律表明，科學在高度分化中又高度綜合，形成一個統一的整體。

據有關專家統計，現在世界上有2000多種學科，而學科分化的趨勢還在加劇，但同時各學科間的聯系愈來愈緊密，在語言、方法和某些概念方面，有日益統一化的趨勢。

個案研究法

個案研究法是認定研究對象中的某一特定對象，加以調查分析，弄清其特點及其形成過程的一種研究方法。個案研究有三種基本類型：(1)個人調查，即對組織中的某一個人進行調查研究；(2)團體調查，即對某個組織或團體進行調查研究；(3)問題調查，即對某個現象或問題進行調查研究。

功能分析法

功能分析法是社會科學用來分析社會現象的一種方法，是社會調查常用的分析方法之一。它通過說明社會現象怎樣滿足一個社會系統的需要（即具有怎樣的功能）來解釋社會現象。

數量研究法

數量研究法也稱「統計分析法」和「定量分析法」，指通過對研究對象的規模、速度、范圍、程度等數量關系的分析研究，認識和揭示事物間的相互關系、變化規律和發展趨勢，藉以達到對事物的正確解釋和預測的一種研究方法。

B. 5種相關分析方法

相關分析（Analysis of Correlation）是網站分析中經常使用的分析方法之一。通過對不同特徵或數據間的關系進行分析，發現業務運營中的關鍵影響及驅動因素。並對業務的發展進行預測。本篇文章將介紹5種常用的分析方法。在開始介紹相關分析之前，需要特別說明的是相關關系不等於因果關系。

相關分析的方法很多，初級的方法可以快速發現數據之間的關系，如正相關，負相關或不相關。中級的方法可以對數據間關系的強弱進行度量，如完全相關，不完全相關等。高級的方法可以將數據間的關系轉化為模型，並通過模型對未來的業務發展進行預測。下面我們以一組廣告的成本數據和曝光量數據對每一種相關分析方法進行介紹。

以下是每日廣告曝光量和費用成本的數據，每一行代表一天中的花費和獲得的廣告曝光數量。憑經驗判斷，這兩組數據間應該存在聯系，但僅通過這兩組數據我們無法證明這種關系真實存在，也無法對這種關系的強度進行度量。因此我們希望通過相關分析來找出這兩組數據之間的關系，並對這種關系進度度量。

1，圖表相關分析（折線圖及散點圖）

第一種相關分析方法是將數據進行可視化處理，簡單的說就是繪制圖表。單純從數據的角度很難發現其中的趨勢和聯系，而將數據點繪製成圖表後趨勢和聯系就會變的清晰起來。對於有明顯時間維度的數據，我們選擇使用折線圖。

為了更清晰的對比這兩組數據的變化和趨勢，我們使用雙坐標軸折線圖，其中主坐標軸用來繪制廣告曝光量數據，次坐標軸用來繪制費用成本的數據。通過折線圖可以發現，費用成本和廣告曝光量兩組數據的變化和趨勢大致相同，從整體的大趨勢來看，費用成本和廣告曝光量兩組數據都呈現增長趨勢。從規律性來看費用成本和廣告曝光量數據每次的最低點都出現在同一天。從細節來看，兩組數據的短期趨勢的變化也基本一致。

經過以上這些對比，我們可以說廣告曝光量和費用成本之間有一些相關關系，但這種方法在整個分析過程和解釋上過於復雜，如果換成復雜一點的數據或者相關度較低的數據就會出現很多問題。

比折線圖更直觀的是散點圖。散點圖去除了時間維度的影響，只關注廣告曝光量和費用成本這里兩組數據間的關系。在繪制散點圖之前，我們將費用成本標識為X，也就是自變數，將廣告曝光量標識為y，也就是因變數。下面是一張根據每一天中廣告曝光量和費用成本數據繪制的散點圖，X軸是自變數費用成本數據，Y軸是因變數廣告曝光量數據。從數據點的分布情況可以發現，自變數x和因變數y有著相同的變化趨勢，當費用成本的增加後，廣告曝光量也隨之增加。

折線圖和散點圖都清晰的表示了廣告曝光量和費用成本兩組數據間的相關關系，優點是對相關關系的展現清晰，缺點是無法對相關關系進行准確的度量，缺乏說服力。並且當數據超過兩組時也無法完成各組數據間的相關分析。若要通過具體數字來度量兩組或兩組以上數據間的相關關系，需要使用第二種方法：協方差。

2，協方差及協方差矩陣

第二種相關分析方法是計算協方差。協方差用來衡量兩個變數的總體誤差，如果兩個變數的變化趨勢一致，協方差就是正值，說明兩個變數正相關。如果兩個變數的變化趨勢相反，協方差就是負值，說明兩個變數負相關。如果兩個變數相互獨立，那麼協方差就是0，說明兩個變數不相關。以下是協方差的計算公式：

下面是廣告曝光量和費用成本間協方差的計算過程和結果，經過計算，我們得到了一個很大的正值，因此可以說明兩組數據間是正相關的。廣告曝光量隨著費用成本的增長而增長。在實際工作中不需要按下面的方法來計算，可以通過Excel中COVAR()函數直接獲得兩組數據的協方差值。

協方差只能對兩組數據進行相關性分析，當有兩組以上數據時就需要使用協方差矩陣。下面是三組數據x，y，z，的協方差矩陣計算公式。

協方差通過數字衡量變數間的相關性，正值表示正相關，負值表示負相關。但無法對相關的密切程度進行度量。當我們面對多個變數時，無法通過協方差來說明那兩組數據的相關性最高。要衡量和對比相關性的密切程度，就需要使用下一個方法：相關系數。,

3，相關系數

第三個相關分析方法是相關系數。相關系數(Correlation coefficient)是反應變數之間關系密切程度的統計指標，相關系數的取值區間在1到-1之間。1表示兩個變數完全線性相關，-1表示兩個變數完全負相關，0表示兩個變數不相關。數據越趨近於0表示相關關系越弱。以下是相關系數的計算公式。

其中rxy表示樣本相關系數，Sxy表示樣本協方差，Sx表示X的樣本標准差，Sy表示y的樣本標准差。下面分別是Sxy協方差和Sx和Sy標准差的計算公式。由於是樣本協方差和樣本標准差，因此分母使用的是n-1。

Sxy樣本協方差計算公式：

Sx樣本標准差計算公式：

Sy樣本標准差計算公式：

下面是計算相關系數的過程，在表中我們分別計算了x，y變數的協方差以及各自的標准差，並求得相關系數值為0.93。0.93大於0說明兩個變數間正相關，同時0.93非常接近於1，說明兩個變數間高度相關。

在實際工作中，不需要上面這么復雜的計算過程，在Excel的數據分析模塊中選擇相關系數功能，設置好x，y變數後可以自動求得相關系數的值。在下面的結果中可以看到，廣告曝光量和費用成本的相關系數與我們手動求的結果一致。

相關系數的優點是可以通過數字對變數的關系進行度量，並且帶有方向性，1表示正相關，-1表示負相關，可以對變數關系的強弱進行度量，越靠近0相關性越弱。缺點是無法利用這種關系對數據進行預測，簡單的說就是沒有對變數間的關系進行提煉和固化，形成模型。要利用變數間的關系進行預測，需要使用到下一種相關分析方法，回歸分析。,

4，一元回歸及多元回歸

第四種相關分析方法是回歸分析。回歸分析（regression analysis)是確定兩組或兩組以上變數間關系的統計方法。回歸分析按照變數的數量分為一元回歸和多元回歸。兩個變數使用一元回歸，兩個以上變數使用多元回歸。進行回歸分析之前有兩個准備工作，第一確定變數的數量。第二確定自變數和因變數。我們的數據中只包含廣告曝光量和費用成本兩個變數，因此使用一元回歸。根據經驗廣告曝光量是隨著費用成本的變化而改變的，因此將費用成本設置為自變數x，廣告曝光量設置為因變數y。

以下是一元回歸方程，其中y表示廣告曝光量，x表示費用成本。b0為方程的截距，b1為斜率，同時也表示了兩個變數間的關系。我們的目標就是b0和b1的值，知道了這兩個值也就知道了變數間的關系。並且可以通過這個關系在已知成本費用的情況下預測廣告曝光量。

這是b1的計算公式，我們通過已知的費用成本x和廣告曝光量y來計算b1的值。

以下是通過最小二乘法計算b1值的具體計算過程和結果，經計算，b1的值為5.84。同時我們也獲得了自變數和因變數的均值。通過這三個值可以計算出b0的值。

以下是b0的計算公式，在已知b1和自變數與因變數均值的情況下，b0的值很容易計算。

將自變數和因變數的均值以及斜率b1代入到公式中，求出一元回歸方程截距b0的值為374。這里b1我們保留兩位小數，取值5.84。

在實際的工作中不需要進行如此繁瑣的計算，Excel可以幫我們自動完成並給出結果。在Excel中使用數據分析中的回歸功能，輸入自變數和因變數的范圍後可以自動獲得b0（Intercept）的值362.15和b1的值5.84。這里的b0和之前手動計算獲得的值有一些差異，因為前面用於計算的b1值只保留了兩位小數。

這里還要單獨說明下R Square的值0.87。這個值叫做判定系數，用來度量回歸方程的擬合優度。這個值越大，說明回歸方程越有意義，自變數對因變數的解釋度越高。

將截距b0和斜率b1代入到一元回歸方程中就獲得了自變數與因變數的關系。費用成本每增加1元，廣告曝光量會增加379.84次。通過這個關系我們可以根據成本預測廣告曝光量數據。也可以根據轉化所需的廣告曝光量來反推投入的費用成本。獲得這個方程還有一個更簡單的方法，就是在Excel中對自變數和因變數生成散點圖，然後選擇添加趨勢線，在添加趨勢線的菜單中選中顯示公式和顯示R平方值即可。

以上介紹的是兩個變數的一元回歸方法，如果有兩個以上的變數使用Excel中的回歸分析，選中相應的自變數和因變數范圍即可。下面是多元回歸方程。

5，信息熵及互信息

最後一種相關分析方法是信息熵與互信息。前面我們一直在圍繞消費成本和廣告曝光量兩組數據展開分析。實際工作中影響最終效果的因素可能有很多，並且不一定都是數值形式。比如我們站在更高的維度來看之前的數據。廣告曝光量只是一個過程指標，最終要分析和關注的是用戶是否購買的狀態。而影響這個結果的因素也不僅僅是消費成本或其他數值化指標。可能是一些特徵值。例如用戶所在的城市，用戶的性別，年齡區間分布，以及是否第一次到訪網站等等。這些都不能通過數字進行度量。

度量這些文本特徵值之間相關關系的方法就是互信息。通過這種方法我們可以發現哪一類特徵與最終的結果關系密切。下面是我們模擬的一些用戶特徵和數據。在這些數據中我們忽略之前的消費成本和廣告曝光量數據，只關注特徵與狀態的關系。

對於信息熵和互信息具體的計算過程請參考我前面的文章《 決策樹分類和預測演算法的原理及實現 》，這里直接給出每個特徵的互信息值以及排名結果。經過計算城市與購買狀態的相關性最高，所在城市為北京的用戶購買率較高。

到此為止5種相關分析方法都已介紹完，每種方法各有特點。其中圖表方法最為直觀，相關系數方法可以看到變數間兩兩的相關性，回歸方程可以對相關關系進行提煉，並生成模型用於預測，互信息可以對文本類特徵間的相關關系進行度量。

C. 定性分析的方法有哪些

定性分析法主要根據除企業財務報表以外有關企業所處環境、企業自身內在素質等方面情況對企業信用狀況進行總體把握。
亦稱「非數量分析法」。主要依靠預測人員的豐富實踐經驗以及主觀的判斷和分析能力，推斷出事物的性質和發展趨勢的分析方法，屬於預測分析的一種基本方法。這類方法主要適用於一些沒有或不具備完整的歷史資料和數據的事項。在管理會計中，採用這類方法首先由熟悉企業經濟業務和市場的專家，根據過去所積累的經驗進行分析判斷，提出預測的初步意見，然後再通過召開座談會或發出徵求意見函等多種形式，對上述預測的初步意見進行修正、補充，並作為預測分析的最終數據。由於這類方法所運用的資料往往不是完整的歷史統計數據，而是難以定量表示的資料，一般要依靠預測者的主觀判斷來獲取預測的結果，因而亦稱「判斷分析法」或「集合意見法」。

D. 定量分析與定性分析方法有哪些

常用的定量分析方法，包括回歸分析、時間序列分析、決策分析、優化分析、投入產出分析等方法。

常用的定性分析方法，包括歸納分析法、演繹分析法、比較分析法、結構分析法等分析方法。

德爾菲法，是採用背對背的通信方式征詢專家小組成員的預測意見，經過幾輪征詢，使專家小組的預測意見趨於集中，最後做出符合市場未來發揮在那趨勢的預測結論。德爾菲法又名專家意見法，是依據系統的程序，採用匿名發表意見的方式，即團隊成員之間不得互相討論，不發生橫向聯系，只能與調查人員發生關系，以反覆的填寫問卷，以集結問卷填寫人的共識及搜集各方意見，可用來構造團隊溝通流程，應對復雜任務難題的管理技術。

德爾菲法的具體實施步驟如下：

（1）組德爾菲法 成專家小組。按照課題所需要的知識范圍，確定專家。專家人數的多少，可根據預測課題的大小和涉及面的寬窄而定，一般不超過20人。

（2）向所有專家提出所要預測的問題及有關要求，並附上有關這個問題的所有背景材料，同時請專家提出還需要什麼材料。然後，由專家做書面答復。

（3）各個專家根據他們所收到的材料，提出自己的預測意見，並說明自己是怎樣利用這些材料並提出預測值的。

（4）將各位專家第一次判斷意見匯總，列成圖表，進行對比，再分發給各位專家，讓專家比較自己同他人的不同意見，修改自己的意見和判斷。也可以把各位專家的意見加以整理，或請身份更高的其他專家加以評論，然後把這些意見再分送給各位專家，以便他們參考後修改自己的意見。

E. 定性分析方法有哪幾種

定性分析方法與定量分析方法相對，是對事物的質的規定性進行分析研究的一種科學分析方法。現已成為自然科學、社會科學以及軟科學普遍採用的基本研究方法。定性分析的主要內容是判斷事物具有何種屬性(特性及其相互關系)，以便把某一事物與其他事物區別開來;為了更深入地認識事物的質，還要判斷事物由那些要素組成，以及這些要素在空間上採取什麼樣的聯系和排列組合方式。社會科學研究中的定性分析還包括著功能分析和因果分析。通常對研究對象所進行的分類，也屬於一種定性分析，既可依據質的不同進行分類，又可把同質的事物或現象歸成一類。盡管定性分析的形式多種多樣，但也有共性之處，它們除了依據具體的經驗知識和理論知識外，還必須以唯物辯證法作指導，以便實現辯證的分析。

F. 定性研究方法有哪些

定性研究方法有資料分析方法，連續接近法，舉例說明法，比較分析法，流程圖方法等。連續接近法指的是通過不斷地反復和循環的步驟，使研究者從開始時一個比較含糊的觀念以及雜亂、具體的資料細節，到達一個具有概括性的綜合分析的結果。

具體地說，研究者從所研究的問題和一種概念與假設的框架出發，通過閱讀和探查資料，尋找各種證據，並分析概念與資料中所發現的證據之間的適合性，以及概念對資料中的特性的揭示程度。

定性方法

一種方法或角度。它以普遍承認的 公理、一套演繹邏輯和大量的歷史事實為分析基礎，從事物的矛盾性出發，描述、闡釋所研究的事物。進行 定性研究，要依據一定的理論與經驗，直接抓住事物特徵的主要方面，將同質性在數量上的差異暫時略去。

定性研究有兩個不同的層次，一是沒有或缺乏數量分析的純定性研究，結論往往具有概括性和較濃的思辨色彩；二是建立在 定量分析的基礎上的、更高層次的定性研究。在實際研究中，定性研究與 定量研究常配合使用。

在進行定量研究之前，研究者須藉助定性研究確定所要研究的現象的性質；在進行定量研究過程中，研究者又須藉助定性研究確定現象發生 質變的數量界限和引起質變的原因。

G. 定性分析方法有哪些啊

定性分析法主要根據除企業財務報表以外有關企業所處環境、企業自身內在素質等方面情況對企業信用狀況進行總體把握。 亦稱「非數量分析法」。主要依靠預測人員的豐富實踐經驗以及主觀的判斷和分析能力，推斷出事物的性質和發展趨勢的分析方法，屬於預測分析的一種基本方法。這類方法主要適用於一些沒有或不具備完整的歷史資料和數據的事項。在管理會計中，採用這類方法首先由熟悉企業經濟業務和市場的專家，根據過去所積累的經驗進行分析判斷，提出預測的初步意見，然後再通過召開座談會或發出徵求意見函等多種形式，對上述預測的初步意見進行修正、補充，並作為預測分析的最終數據。由於這類方法所運用的資料往往不是完整的歷史統計數據，而是難以定量表示的資料，一般要依靠預測者的主觀判斷來獲取預測的結果，因而亦稱「判斷分析法」或「集合意見法」。

H. 相關性分析有哪幾種方法

在做數據分析時，為了提煉觀點，相關性分析是必不可少，而且尤為重要的一個環節。但是，對於不同類型的數據，相關性分析的方法都各不相同。本文，主要按照不同的數據類型，來對各種相關性分析方法進行梳理總結。

相關性分析是指對兩個或多個具備相關性的變數元素進行分析，相關性不等於因果性。

一、離散與離散變數之間的相關性
1、卡方檢驗

卡方檢驗是一種用途很廣的計數資料的假設檢驗方法。它屬於非參數檢驗的范疇，主要是比較兩個及兩個以上樣本率( 構成比）以及兩個分類變數的關聯性分析。其根本思想就是在於比較理論頻數和實際頻數的吻合程度或擬合優度問題。

它在分類資料統計推斷中的應用，包括：兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗；多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等。

（1）假設，多個變數之間不相關

（2）根據假設計算得出每種情況的理論值，根據理論值與實際值的差別，計算得到卡方值 及 自由度

df=(C-1)(R-1)

（3）查卡方表，求p值

卡方值越大，P值越小，變數相關的可能性越大，當P<=0.05，否定原假設，認為變數相關。

2、信息增益 和 信息增益率

在介紹信息增益之前，先來介紹兩個基礎概念，信息熵和條件熵。

信息熵，就是一個隨機變數的不確定性程度。

條件熵，就是在一個條件下，隨機變數的不確定性。

（1）信息增益：熵 - 條件熵

在一個條件下，信息不確定性減少的程度。

Gain(Y,X)=H(Y)-H(Y|X)

信息增益越大，表示引入條件X之後，不純度減少得越多。信息增益越大，則兩個變數之間的相關性越大。

（2）信息增益率

假設，某個變數存在大量的不同值，例如ID，引入ID後，每個子節點的不純度都為0，則信息增益減少程度達到最大。所以，當不同變數的取值數量差別很大時，引入取值多的變數，信息增益更大。因此，使用信息增益率，考慮到分支個數的影響。

Gain_ratio=(H(Y)-H(Y|X))/H(Y|X)

二、連續與連續變數之間的相關性
1、協方差

協方差，表達了兩個隨機變數的協同變化關系。如果兩個變數不相關，則協方差為0。

Cov(X,Y)=E{[X-E(X)],[Y-E(Y)]}

當 cov(X, Y)>0時，表明 X與Y 正相關；

當 cov(X, Y)<0時，表明X與Y負相關；

當 cov(X, Y)=0時，表明X與Y不相關。

協方差只能對兩組數據進行相關性分析，當有兩組以上數據時就需要使用協方差矩陣。

協方差通過數字衡量變數間的相關性，正值表示正相關，負值表示負相關。但無法對相關的密切程度進行度量。當我們面對多個變數時，無法通過協方差來說明那兩組數據的相關性最高。要衡量和對比相關性的密切程度，就需要使用下一個方法：相關系數。

2、線性相關系數

也叫Pearson相關系數， 主要衡量兩個變數線性相關的程度。

r=cov(X,Y)/(D(X)D(Y))

相關系數是用協方差除以兩個隨機變數的標准差。相關系數的大小在-1和1之間變化。再也不會出現因為計量單位變化，而數值暴漲的情況了。

線性相關系數必須建立在因變數與自變數是線性的關系基礎上，否則線性相關系數是無意義的。

三、連續與離散變數之間的相關性
1、連續變數離散化

將連續變數離散化，然後，使用離散與離散變數相關性分析的方法來分析相關性。

2、箱形圖

使用畫箱形圖的方法，看離散變數取不同值，連續變數的均值與方差及取值分布情況。

如果，離散變數取不同值，對應的連續變數的箱形圖差別不大，則說明，離散變數取不同值對連續變數的影響不大，相關性不高;反之，相關性高。

I. 定性分析法包括哪些方法

定性分析法包括（判斷分析法、調查分析法、移動分析法、歸納分析法、演繹分析法、比較分析法、結構分析法）等方法。
擴展：
定性研究方法（Qualitative Research Method） 定性研究方法是根據社會現象或事物所具有的屬性和在運動中的矛盾 變化，從事物的內在規定性來研究事物的一種方法或角度。 它以普遍承認的公理、一套演繹邏輯和大量的歷史事實為分析基礎， 從事物的矛盾性出發，描述、闡釋所研究的事物。進行定性研究， 要依據一定的理論與經驗，直接抓住事物特徵的主要方面， 將同質性在數量上的差異暫時略去。
供參考。

J. 定量研究和定性研究的方法是什麼

一、定量研究設計的主要方法有調查法、相關法和實驗法。

1、調查法

調查法是一種古老的研究方法，是指為了達到設想的目的，制定某一計劃全面或比較全面地收集研究對象的某一方面情況的各種材料，並作出分析、綜合，得到某一結論的研究方法。

2、相關法

相關法是指經由使用相關系數而探求變數間關系的研究方法。相關研究的主要目的，是在確定變數之間關系的程度與方向。變數關系的程度，有完全相關、高相關、中等相關、低相關或零相關等；而變數關系的方向有正相關和負相關等。

3、實驗法

實驗法是指操縱一個或一個以上的變數，並且控制研究環境，藉此衡量自變數與因變數間的因果關系的研究方法。實驗法有兩種，一種是自然實驗法，另一種是實驗室實驗法。

二、定性研究的主要方法包括： 與幾個人面談的小組訪問，要求詳細回答的深度訪問，以及各種投影技術等。

定量研究與定性研究的區別

1、著眼點不同

定量研究著重事物量的方面；定性研究著重事物質的方面。

2、在研究中所處的層次不同

定量研究是為了更准確地定性。

3、依據不同

定量研究依據的主要是調查得到的現實資料數據，定性研究的依據則是大量歷史事實和生活經驗材料。

4、手段不同

定量研究主要運用經驗測量、統計分析和建立模型等方法；定性研究則主要運用邏輯推理、歷史比較等方法。

5、學科基礎不同

定量研究是以概率論、社會統計學等為基礎，而定性研究則以邏輯學、歷史學為基礎。

6、結論表述形式不同

定量研究主要以數據、模式、圖形等來表達；定性研究結論多以文字描述為主。定性研究是定量研究的基礎，是它的指南，但只有同時運用定量研究，才能在精確定量的根據下准確定性。