數據的特徵和差異性研究方法

『壹』 怎麼用spss分析三組數據的差異是否顯著

、首先我們對上表數據進行細化，找到每組內受訪者的具體滿意度打分數值，而不是這個匯總後的得分值。

2、SPSS方差分析：

image

分析：比較均值，單因素方差分析

因變數列表：品類滿意度

因子：收入

選項：方差同質性檢驗

3、數據是否適合做方差分析

image

方差分析之前，需要進行可行性檢驗，原假設，各分組方差無差異。根據同質性檢驗可知，sig值0.453，為大概率，原假設成立，即不同分組之間同質，沒有顯著差異，可進行方差分析。

4、方差分析結果

image

原假設，各分組之間無差異。方差分析sig值0.194，大於小概率值0.05，為大概率，原假設成立，即不同收入水平分組之間在品類滿意度上並不沒有不同。不存在顯著差異。

5、用可視化圖來揭示原因

image

我們可以看到，每類收入者的滿意度得分都圍繞平均值上下波動，這表明不同收入者對品類的態度存在明顯差異，例如，同是高收入者，有的非常滿意，有的卻十分的不滿意。同組內的差異甚至高出不同收入者之間的差異，這一點可以通過方差分析中方差得以判斷。

因此說，收入水平並不是導致用戶對A賣場品類滿意度的關鍵因素。

可見，數據的表象往往迷惑人，尤其是綜合匯總後的平均值，通過對底層數據進行分組及方差分析則可以讓我們撥開雲霧，看到數據的本質。

同時，這個案例也告訴我們，在常規的報表分析當中，經常性的工作是對底層數據進行匯總分析，然後拿匯總數據用於決策，此時，非常容易就數字大小的對比而做出判斷，報表工作人員需要注意，需要養成用統計的理念和邏輯上報數據的結果。

打開CSDN，閱讀體驗更佳

Stata：多個變數組間均值\中位數差異檢驗
  作者：韓少真(西北大學) || 劉婉青(西北大學) Stata 連享會： 知乎 | 簡書 | 碼雲 | CSDN   2019暑期Stata現場班，7.17-26日，北京，連玉君+劉瑞明 主講   Stata連享會 精品專題 || 精彩推文 文章目錄1. 問題背景1.1 期刊論文示例一1.2 期刊論文示例二1.3 期刊論文示例三2. Stata實現組間均值或中位數差異檢驗的常見...
瀏覽器打開

均值已知檢驗方差_SPSS篇—方差分析

昨天跟大家分享了如何用SPSS進行回歸分析，知道了回歸分析的用途以及使用的場景。今天跟大家分享的就是之前文章裡面出現很多次的一個分析—方差分析。方差分析又被稱作「F檢驗」或者「變異數分析」，主要是用於兩個及兩個以上樣本均值差異的顯著性檢驗。方差分析和回歸分析一樣，也有很多個分支。對於方差分析，一般我們是用來研究不同來源的變異對總變異的貢獻大小，從而確定可控因素對因變數的影響大小。我們今天通過一個例...
瀏覽器打開
相關推薦
雙因素方差分析_科研常用顯著性分析方法匯總及選擇（T檢驗，Mann-Whitney U test檢驗，方差分析等）...
科研常見的差異性分析方法匯總根據數據是否符合正態分布，分為：參數檢驗非參數檢驗非參數檢驗是在總體方差未知或知道甚少的情況下，利用樣本數據對總體分布形態等進行推斷的方法。由於非參數檢驗方法在推斷過程中不涉及有關總體分布的參數，因而得名為「非參數」檢驗。 參數檢驗（parameter test）全稱參數假設檢驗，是指對參數平均值、方差進行的統計檢驗。先由測得的樣本數據計算檢驗統計量，若計算的統計量值落...
瀏覽器打開
如何判斷組之間是否有顯著性差異？
怎麼知道組之間是否有顯著性差異？ 方法：單因素方差分析；雙尾檢驗；K-S檢驗；x²檢驗；蒙特卡羅檢驗 1 K-S檢驗法介紹： 有人首先想到單因素方差分析或雙尾檢驗（2 tailed TEST）。其實這些是不準確的，最好採用Kolmogorov-Smirnov test（柯爾莫諾夫-斯米爾諾夫檢驗）來分析變數是否符合某種分布或比較兩組之間有無顯著性差異。（https://www.cnblog...
瀏覽器打開
均值已知檢驗方差_方差分析與R
1.什麼是方差分析？假設有多個總體（三個及以上），都是服從正態分布且方差相同。方差分析就是檢驗多個總體均值是否相等的統計方法。比如用三種雞飼料喂小雞，三個月後小雞的重量是隨機的，假設服從正態分布。我們自然就問，這三種雞飼料喂的小雞三個月以後重量的均值是否相同？從這個例子中我們可以看出，在假設其它條件相同的情況下，造成小雞三個月後平均重量不同的因素就是雞飼料。若三種雞飼料對小雞重量的影響效果相同，那...
瀏覽器打開
均值已知檢驗方差_方差分析不顯著就一定無差異嗎？
方差分析的零假設是：各組均值相等。這個「各組均值相等」如何理解？正確理解是：各組和所有組總均值相等，並不是真的「各組均值相等」。方差分析認為：各組和總均值無差異，那麼各組均值等於總均值，意味著各組均值相等。單因素方差分析大家應該都理解的比較好，我們可以看看單因素方差分析F檢驗統計量的分子核心部分：（各組均值-總均值）的平方。看到沒，減的是「總均值」。一般來說，如果各組和總均值無差異，

『貳』 數據分析方法

常見的分析方法有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

『叄』 5種常用的統計學方法是什麼

1、大量觀察法

(3)數據的特徵和差異性研究方法擴展閱讀：

（一）大量觀察法

這是統計活動過程中搜集數據資料階段（即統計調查階段）的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律，大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異。

但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性，因此只有對足夠多數的個體進行觀察，觀察值的綜合結果才會趨向穩定，建立在大量觀察法基礎上的數據資料才會給出一般的結論。統計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。

（二）、統計分組法

由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進行分組或分類研究，以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位，在統計調查階段可通過統計分組法來搜集不同類的資料，並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高（即分層抽樣方式）；

在統計整理階段可以通過統計分組法使各種數據資料得到分門別類的加工處理和儲存，並為編制分布數列提供基礎；在統計分析階段則可以通過統計分組法來劃分現象類型、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異（顯著性檢驗）和分析不同變數之間的相關關系。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。

（三）、綜合指標法

統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標，是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值，常見的有總量指標、相對指標，平均指標和標志變異指標等。

綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位，是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關系，是統計指標理論研究的一大課題。