1. 分類數據分析中的擬合優度檢驗
知識圖譜
繼續我們的知識總結，本文總結包括：多選題研究、聚類分析研究、權重研究、非參數檢驗、數據分布。
查看本系列之前的文章，可點擊下面的鏈接：論文里的分析方法要用哪一種，SPSSAU告訴你答案論文常用數據分析方法分類總結-2
11. 多選題研究
多選題分析-SPSSAU
多選題分析可分為四種類型包括：多選題、單選-多選、多選-單選、多選-多選。
「多選題分析」是針對單個多選題的分析方法，可分析多選題各項的選擇比例情況
「單選-多選」是針對X為單選，Y為多選的情況使用的方法，可分析單選和多選題的關系。
「多選-單選」是針對X為多選，Y為單選的情況使用的方法。
「多選-多選」是針對X為多選，Y為多選的情況使用的方法。
12. 聚類分析
聚類分析-SPSSAU
聚類分析以多個研究標題作為基準，對樣本對象進行分類。
如果是按樣本聚類，則使用SPSSAU的進階方法模塊中的「聚類」功能，系統會自動識別出應該使用K-means聚類演算法還是K-prototype聚類演算法。
如果是按變數（標題）聚類，此時應該使用分層聚類，並且結合聚類樹狀圖進行綜合判定分析。
13. 權重研究
權重研究-SPSSAU
權重研究是用於分析各因素或指標在綜合體系中的重要程度，最終構建出權重體系。權重研究有多種方法包括：因子分析、熵值法、AHP層次分析法、TOPSIS、模糊綜合評價、灰色關聯等。
因子分析：因子分析可將多個題項濃縮成幾個概括性指標（因子），然後對新生成的各概括性指標計算權重。
熵值法：熵值法是利用熵值攜帶的信息計算每個指標的權重，通常可配合因子分析或主成分分析得到一級權重，利用熵值法計算二級權重。
AHP層次分析法：AHP層次分析法是一種主觀加客觀賦值的計算權重的方法。先通過專家打分構造判斷矩陣，然後量化計算每個指標的權重。
TOPSIS法：TOPSIS權重法是一種評價多個樣本綜合排名的方法，用於比較樣本的排名。
模糊綜合評價：是通過各指標的評價和權重對評價對象得出一個綜合性評價。
灰色關聯：灰色關聯是一種評價多個指標綜合排名的方法，用於判斷指標排名。
14. 非參數檢驗
非參數檢驗-SPSSAU
非參數檢驗用於研究定類數據與定量數據之間的關系情況。如果數據不滿足正態性或方差不齊，可用非參數檢驗。
單樣本Wilcoxon檢驗用於檢驗數據是否與某數字有明顯的區別。
如果X的組別為兩組，則使用MannWhitney統計量，如果組別超過兩組，則應該使用Kruskal-Wallis統計量結果，SPSSAU可自動選擇。
如果是配對數據，則使用配對樣本Wilcoxon檢驗
如果要研究多個關聯樣本的差異情況，可以用多樣本Friedman檢驗。
如果是研究定類數據與定量（等級）數據之間的差異性，還可以使用Ridit分析。
15. 數據分布
數據分布-SPSSAU
判斷數據分布是選擇正確分析方法的重要前提。
正態性：很多分析方法的使用前提都是要求數據服從正態性，比如線性回歸分析、相關分析、方差分析等，可通過正態圖、P-P/Q-Q圖、正態性檢驗查看數據正態性。
隨機性：遊程檢驗是一種非參數性統計假設的檢驗方法，可用於分析數據是否為隨機。
方差齊性：方差齊檢驗用於分析不同定類數據組別對定量數據時的波動情況是否一致，即方差齊性。方差齊是方差分析的前提，如果不滿足則不能使用方差分析。
Poisson分布：如果要判斷數據是否滿足Poisson分布，可通過Poisson檢驗判斷或者通過特徵進行判斷是否基本符合Poisson分布（三個特徵即：平穩性、獨立性和普通性）
卡方擬合優度檢驗：卡方擬合優度檢驗是一種非參數檢驗方法，其用於研究實際比例情況，是否與預期比例表現一致，但只針對於類別數據。
單樣本T檢驗：單樣本T檢驗用於分析定量數據是否與某個數字有著顯著的差異性。
上述分析方法均可在SPSSAU中使用分析，以及相關方法問題可查看SPSSAU幫助手冊。