多种原因一起分析的方法

① 基本分析的主要分析方法有哪几种

成本分析的基本方法有 1.比较法 比较法，又称"指标对比分析法"。就是通过技术经济指标的对比，检查计划的完成情况，分析产生差异的原因，进而挖掘内部潜力的方法。这种方法，具有通俗易懂、简单易行、便于掌握的特点，因而得到了广泛的应用，但在应用时必须注意各技术经济指标的可比性。 2.因素分析法 因素分析法，又称连锁置换法或连环替代法。这种方法，可用来分析各种因素对成本形成的影响程度。在进行分析时，首先要假定众多因素中的一个因素发生了变化，而其他因素则不变，然后逐个替换，并分别比较其计算结果，以确定各个因素的变化对成本的影响程度。 3.差额计算法 差额计算法是因素分析法的--种简化形式，它利用各个因素的计划与实际的差额来计算其对成本的影响程度。 4.比率法比率法，是指用两个以上的指标的比例进行分析的方法。它的基本特点是：先把对比分析的数值变成相对数，再观察其相互之间的关系。

② 分析问题的方法都有那些

SWOT分析法

它是用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。对于优势和弱势是内部环境的分析，机会和威胁是对于外部环境的分析。这个模型可以用于多种方面，任何和商品，贸易，竞争有关系的都适用，而人也是一种商品。这个模型可以帮助你理清现状。

③ 原因分析的三种方法 原因分析常用的三种统计方法

1、原因分析常用的三种统计方法：相关分析、回归分析和假设检验。

2、相关分析：相关分析显示变量如何与另一个变量相关。例如，它显示了计件工资是否会带来更高的生产率。

3、回归分析：回归分析是对一个变量值与另一个变量值之间差异的定量预测。回归模拟依赖变量和解释变量之间的关系，这些变量通常绘制在散点图上。您还可以使用回归线来显示这些关系是强还是弱。

4、假设检验：假设检验是基于某些假设并从样本到人口的数理统计中的统计分析方法。主要是为了解决问题的需要，对整体研究提出一些假设。通常，比较两个统计数据集，或者将通过采样获得的数据集与来自理想化模型的合成数据集进行比较。提出了两个数据集之间统计关系的假设，并将其用作理想化零假设的替代方案。建议两个数据集之间没有关系。

④ 本科经济学论文研究某问题产生的原因用什么

用以下几种方法：
1、归纳方法与演绎方法：
归纳就是从个别事实中概括出一般性的结论原理;演绎则是从一般性原理、概念引出个别结论。归纳是从个别到一般的方法;演绎是从一般到个别的方法。
归纳是从经验事实中找出普遍特征的认识方法，是各门学科在积累经验材料的基础上，总结出科学定理或原理的一种重要方法。归纳必须建立在大量的个别事实的基础上，事实不可靠和不充分，都不可能通过归纳得出科学的结论与原理。归纳是从个别到一般的推理，因而它是一种扩大知识的方法，但它又总是不完全和不严密的。因为我们永远只能观察到部分事物，不可能穷尽个别。所以列宁说：“以最简单的归纳方法所得到的是最简单的真理，总是不完全的，因为经验总是未完成的。”通过归纳人们只能知道“是什么”，不能知道“为什么”。
演绎的主要形式是三段式，就是以大前提和小前提推出结论来。推出的结论能否正确，取决于推理的前提是否正确，推理的形式是否合乎逻辑规则。因此，进行演绎推理的前提必须真实，演绎过程必须遵守严格的逻辑规则。
归纳与演绎是辩证统一的关系，是两种相反相成的推理方法。它是科学研究工作都必须应用的逻辑方法。
2、分析方法与综合方法：
分析就是把客观对象的整体分为各个部分、方面、特征和因素而加以认识。它是把整体分为部分，把复杂的事物分解为简单的要素分别加以研究的一种思维方法。分析是达到对事物本质认识的一个必经步骤和必要手段。分析的任务不仅仅是把整体分解为它的组成部分，而且更重要的是透过现象，抓住本质，通过偶然性把握必然性。分析的过程是要着重弄清事物在运动变化中各方面各占何种地位，各起何种作用，又以何种方式与他方面发生制约和转化。简言之，分析的过程，就是揭露矛盾和认识矛盾的过程。因此，科学的分析必须从实际出发，对所分析的对象进行实事求是的系统周密的调查研究。分析方法最基本的职能就是深入事物内部了解它的细节，搞清它的内部结构、内部联系，抓住事物基础的东西。
要科学地、正确地分析事物，必须做到：
第一，对事物作全面的分析。要分析客观事物矛盾的多方面：既要看到正面，又要看到反面;既要把握肯定方向，也要理解否定方向;既要分析主要方面，又不能忽视次要方面，否则就会出现片面性。
第二，对事物做历史的分析。考察事物，应该分析它们的过去、现在和将来的状态。从事物的发生、发展和灭亡的过程中，揭示事物的本质，预见未来的发展。
第三，对事物作具体分析。就是对不同的研究对象采取不同的分析方法，就是具体问题具体分析。
第四，坚持从实际出发的原则，进行调查研究，实验，观察。
任何科学研究都离不开分析方法。但是分析的方法有它的局限性，由于它着眼的是事物的局部，就可能出现以偏概全，只见树木，不见森林。为了克服这些缺点，就必须用综合的方法把分析与综合结合起来。
综合是同分析相反的一种思维方法。它是在分析的基础上，把客观对象的各个部分、方面、特性和因素的认识联结起来，形成对客观对象的统一认识，从而达到把握事物的有机联系及其规律性。综合不是把各个部分、各方面简单的相加和随便的凑合，也不是任意的、主观的臆造，而是按照对象各部分间的内在的有机的联系，从整体上把握事物的本质和整体的特征。
总之，分析与综合是辩证统一的关系，它们既相互对立，又相互统一。只有把两者结合在一起，才能成为一个完整的、科学的逻辑方法。
3、因果分析法：
就是分析现象之间的因果关系，认识问题的产生原因和引起结果的辩证思维方法。使用这种方法一定要注意到真正的内因与结果，而不是似是而非的因果关系。要注意结果与原因的逆关系，一方面包括“用原因来证明结果”，同时也包括“用结果来推论原因”。不同的事物，一般都一身二任，既是原因，又是结果，而且一个结果往往有不同层次的几个原因。因此，在研究过程中，对所分析的问题必须寻根究底。
4、比较分析法：
比较分析法又称类推或类比法。它是对事物或者问题进行区分，以认识其差别、特点和本质的一种辩证逻辑方法。在资料不多，还不足以进行归纳和演绎推理时，比较分析法更具有价值。康德说：“每当理智缺乏可靠论证的思路时，类比这个方法往往能指引我们前进。”
比较有多种形式，如纵向比较、横向比较、经验教训比较、正反比较、各种异同的比较。采取哪种形式，可视需要而选择。
5、定性分析法与定量分析法：
就是通过确定事物的质的关系和数量关系以认识问题和分析问题的辩证思维方法。任何事物或任何问题都是质和量的统一，事物的质量，既表现为一定的量，又表现为一定的质。因此，我们在研究中，只有弄清质的方面，又弄清量的方面，才能找出其中规律性的问题。在研究中，定性分析就是据事论理，划清事物质的界限。定量分析就是对问题的规模、范围、数目等数量关系的情况及变化，进行精确的统计，计算、分析、对比，就是弄清事物发展中量的变化关系。
定性分析与定量分析是对同一问题从不同方面进行研究，二者必须结合，才能得出比较科学、完整的结论。
论文，古典文学中意为交谈辞章或交流思想，现多指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章。论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。

⑤ 职场分析问题的方法

SWOT分析法

SWTO应该是企业在市场竞争中最主流，最经典的一种方法论。SWTO名称是由在使用该方法分析问题的四个维度：

Strengths（优势）
Weaknesses（弱势）
Opportunities（机会）
Threats（威胁）

该方法常用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。对于优势和弱势是内部环境的分析，机会和威胁是对于外部环境的分析。

这个模型可以用于多方面，对于做招聘的HR来说，该方法同样适用于在做人力资源战略分析、解决某个项目的招聘难题。
26顶思考帽法

6顶思考帽法是由英国学者爱德华·德·博诺（Edward de Bono）博士开发，分为：

白色中立客观思考帽
绿色创新求异思考帽
黄色乐观肯定思考帽
黑色批判否定思考帽
红色直觉情绪思考帽
蓝色规划管理思考帽

该方法较多用于会议当中。在同一时间点，会议成员只能戴上一顶思考帽，在这一时间段为会议贡献该思考帽应该遵守的原则观点，从而避免将时间浪费在互相争执上。该方法提供了“平行思维”的工具，强调的是“能够成为什么”，而非 “本身是什么”，是寻求一条向前发展的路，而不是争论谁对谁错。运用波诺的六顶思考帽，将会使混乱的思考变得更清晰，使团体中无意义的争论变成集思广益的创造，使每个人变得富有创造性。
3思维导图法

思维导图，又称心智图，是由东尼·博赞（Tony Buzan）先生创立，它是一种将人类自然的放射性思考具体化的方法。思维导图通过图文并重的技巧，把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来，把主题关键词与图像、颜色等建立记忆链接，思维导图充分运用左右脑的机能，利用记忆、阅读、思维的规律，协助人们在科学与艺术、逻辑与想象之间平衡发展，从而帮助思考者进行多方位的发散性思维及总结。

思维导图的软件很多，最知名的非Mindmanager莫属了，像Xmind、FreeMind（看名字就知道有网民最喜欢的特点），网络脑图（云端系统）也是常用的。
4麦肯锡7步分析法

七步分析法是麦肯锡公司根据他们做过的大量案例，总结出的一套对商业机遇的分析方法。它是一种在实际运用中，对新创公司及成熟公司都很重要的思维、工作方法。

善于解决问题的能力通常是缜密而系统化思维的产物，任何一个有才之士都能获得这种能力。有序的思维工作方式并不会扼杀灵感及创造力，反而会助长灵感及创造力的产生。咨询公司解决问题的方法，不仅对于解决企业问题非常有效，对于解决任何需要深入思考的复杂问题都值得借鉴。
像为什么政府要遏制房价上涨？怎样获得升职？成立市场部应该如何规划？这些问题，都可以通过麦肯锡七步成诗法进行分析，得出较科学的结论。

5鱼骨图分析法
鱼骨图分析法 （Fishbone analysis method），又叫因果分析法，是由日本管理大师石川馨先生所发展出来的，故又名石川图。

鱼骨图分析法是一种发现问题“根本原因”的分析方法，通过头脑风暴找出问题的特性受到影响的因素，并将它们与特性值一起，按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚的图形。

现代工商管理教育如MBA、EMBA等将其划分为问题型、原因型及对策型鱼骨分析等几类先进技术分析。鱼骨图作为一种分析思考、理清思路、找出问题点的工具，是帮助全面系统了解问题、细化问题并找到解决方案的利器。

⑥ 如何分析质量的根本原因

如何分析质量的根本原因

:很多时候，我们只是把现象当做根本原因，这是质量人需要解决的问题。光靠我们质量人是远远不够的，质量的推广要让全公司每一个角落都渗透质量的意识，这样公司的质量才会有进步...

做了十几年的质量，我最关注的是找出根本原因。无论是公司内部、员工、产品质量还是给客户的改善，如果找不到根本原因，其他不良状况就会连续发生，组织最后就要救火。很多时候，我们只是把现象当做根本原因，这是质量人需要解决的问题。光靠我们质量人是远远不够的，质量的推广要让全公司每一个角落都渗透质量的意识，这样公司的质量才会有进步。

在QC七大手法里面，用到原因分析的是因果分析图，也叫鱼骨图。需要提醒的是排列图，也叫柏拉图，我做到第八年时，才发现它是不可以做原因分析的。它是找问题的，是分析和寻找影响质量主原因素的。在新QC七大手法中，有两个是可以用来做原因分析的：一个就是系统图，还有一个是关联图。除了这三个方法，还有正交试验、交叉实验、假设实验等等方法。

因果图是用于单一问题的原因分析。鱼骨图，就一个鱼头下面就一根鱼刺，千万不要把两个问题放在因果图里一起分析。有些做得不到位的公司把两个问题放在一起分析，比如把外观不良和供应不良一起做原因分析，最后就错了。因果图一定是针对单一的问题来做。系统图也是分析单一问题的，层层展开，然后告诉你原因之间的关系。关联图可以做两个或者两个以上的原因分析，而且它的很多原因之间是有关联的。但是关联图很复杂，大家在对关联图掌握之前，建议多使用因果图和系统图。

还有一个方法就是5
Why分析。在系统里面，其实也要求做预防性维护、预测性维护，但总是有人不按照游戏规则来做。有些公司就会对员工做惩罚，但是他们以后还是会这样犯错误。我们要思考如何教会员工去做各方面的改进，例如要想想有没有这方面的标准，为什么没有。有时80%的问题不是员工的问题，而是管理上的问题。

进行5
Why分析时，如果你问到最后一个答案无法控制的时候，请回答上一个答案。上面一个答案已经有可以采取的方法了，我觉得到那个地方可以截止了，那就是一个末端因素，我们所说的根本原因。可以直接采取对策的那部分因素，叫末端因素。

所有的问题其实是可以分解的，分解成销售问题、设计问题、生产问题、运输问题、安装问题等等。我们不能把所有问题都放在质量的筐子里面，说是质量问题。其实大家都存在问题，我们只是协助、教育、管理，帮助大家解决这些问题。我觉得质量这种思维，如果在公司生根开花，能够给到每一个部门、员工甚至到高层，他就会慢慢理解地理解什么是质量。

我们一定要去分解，具体到每一个问题，然后每一个问题都有相应的人员做分析、改进，公司才能够理解什么是质量。

如果站在一个更高的角度来看的话，其实质量是用很多方法的，并不是说我们抓着一个标准或者功能不放。作为公司的高层，作为总监或总经理的角色，他就会衡量质量跟公司的风险。作为高层就要考虑，不仅仅为了质量而做质量，很多时候你要能掌握风险。无论我们是做体系、做流程或者是做改进的，都是在降低风险。客户也想降低风险。出现质量问题时，我们拿出依据来告诉客户，当时我们产品出厂的状态是合格的，这也叫可追溯性。如果没有可追溯性，就要赔偿客户的损失。还有一些是客户使用不当造成的问题。

原因分析有四个重要环节。第一个，是要对存在的问题、原因作分析。第二个是要展开问题的全貌。第三个，我认为最重要的，要分析到可直接采取对策那一层。第四个，要恰当地运用这些统计方法。原因一定是具体的，不是抽象性的。
例如供应不合理，然后又说员工的品质意识差，没按照流程做，后来又说来料不合格，如果不找到根本原因是很难改的。还有一种是人为式的。很多公司都会遇到这样的问题，例如设备原因，一分析是因为没钱，没钱是因为效益不好，然后是因为领导不得力，分析到这一层就没法改了。我们一定要分析到可以采取措施的那一层，哪怕它是第一原因，如果它没有对策方法，你不要把它作为根本原因。你可以做的是采取对策的那一部分。

我认为在分析根本原因时，QC方法宁可不用，也一定不能错用。尤其是如果大家以后要参加全国的六西格玛发布会或者是一些重要场合的话，用错就不行。另外，还要学以致用，也就是要知行合一，运用之后才能有收获，千万不能纸上谈兵。

一间公司如果想要把质量做强，仅靠我们这些质量人是远远不够的，应该把全公司的人都带动起来。要做好质量，纵横要联系，上下也要联系，要四通八达。上要跟总经理沟通，下要跟主管沟通，横向要跟生产、工程师、财务、人事等沟通。所以质量人要有很强的交际能力和沟通能力，要学会合纵连横，把公司的所有资源都整合起来才能提高质量。

⑦ 如何有效地分析问题能举个简单的例子吗

分析问题的方法有很多种，明叔在这里介绍几种能最快学以致用的分析法： 第一种：电工法 复盘目标达成中的各个环节，将问题范围逐渐缩小，从而确定问题发生的环节在哪里。

昨天我在编辑上一篇文章时，我遇到了这样的问题：我在微信编辑器中将文章编辑完成后点击保存时，弹窗提醒我文章中存在敏感关键字，有可能造成审核无法通过，但是我通读文章并修改几个可能触发敏感关键词的语句后，仍然有这个提示。于是我采取这样的方法：我将全文剪切了二分之一，只留下一半的上文，此时点保存发现可以正常保存，那么知道触发关键词的语句是在文章的下半部分，然后我继续用同样的办法，每次检验剩余文章的二分之一，不断的缩短关键词的范围，最终找到了问题关键词的地方。在分析一般问题上，这个方法能够方便又有效地帮助我们确定问题所在，与排除法有着异曲同工之妙，排除法在于将假命题进行排除，最后留下正确的答案，电工法与之相反，通过不断的排除正确选项以接近问题点。第二种：类比法 类比法是将一类事物的某些相同方面进行比较，以另一事物的正确或错误证明这一事物的正确或错误，这是运用类比推理形式进行论证。简单说就是用一个已知的相似案例，对照现存案例来获得问题的解释。这里举个生活中常见的案例：通过遥控器控制家里的空调时突然失灵了，而上次家里遥控电视机失灵时，发现是因为遥控器没有电了所以失灵，那么这次空调失灵也可能是因为没电而导致的。这样的一个分析过程就是类比分析法。要提高类比结论的可靠程度，就要尽可能地确认对象间的相同点。相同点越多，结论的可靠性程度就越大，因为对象间的相同点越多，二者的关联度就会越大，结论就可能越可靠。第三种：极端法 即将现有问题在想象中进行无限放大或缩小，看看在极端情况下会有什么不同的看法。在刘润的5分钟商学院中，有一期谈到了非常着名的“三门问题”（如果你已经了解这个问题，你可以跳过这段）假设你参加一个了能上台抽奖的机会，主持人告诉你这里有A、B、C三个门，而其中一个门后面有一辆豪车，只要猜对了豪车在哪一扇门后面，车就归你了，这种情况下，选中豪车的概率是三分之一。如果你选了B后，主持人打开了另外两扇门中的一扇空门A，主持人给你一个改变选择的机会，你是坚持原来的选择，还是选择另一扇们呢？ 在第一直觉下，我们会认为所有选择的概率都是三分之一，换与不换不存在区别，但是我们用极端法进行分析的话：如果不是三扇门，而是一共有一万扇门时候，你是会选择万里挑一的那扇门，还是选择被9998扇们过滤后剩下的那扇门呢？ 这一下我们就明白了，此时换一扇门的中奖概率，是高于不换的，而且实际上在只有三扇门的情况下，换门后的中奖概率会上升一倍。极端法算是一种另辟蹊径的分析方法，在某些问题前，直觉往往会优先于思维对事物给出判断，比如在三门问题中很多人会陷入怪圈，直觉下认为几率是三分之一，而运用极端法就能将问题点极端凸显，直到打破直觉怪圈。第四种：试错法 这个应该很好理解，就是不断地尝试和验证结果，直到找到正确的解法。可以说试错法是最愚蠢，却也是最简单有效的分析法，而且试错法有一个关键性的优点，拥有很少或是没有信息的情况下进行，特别其他分析法都无法奏效情况下，唯有试错法可以进行分析。这个分析法还有一个特别出名的代言人：李时珍，我们都知道李时珍尝百草编《本草纲目》的故事，在当时缺乏对草药属性信息的情况下，李时珍就是用不断的亲身试药，分析每一种草药的药性和毒性，为后人留下这本鸿篇巨制。当我们面对一个新问题的时候，通过不断的试验和消除误差，最终接近所求的答案。第五点：思维导图 思维导图是一个非常实用的思考工具和助记工具。总得来说思维导图就是帮助我们思考，记忆，并给每个信息点之间建立关联。首先是记忆，在分析复杂问题过程中，如果仅靠大脑记忆，很难记住所有的问题点，会造成分析过程存在漏洞，影响分析结果。当我们借助思维导图进行分析时候，不仅是能对分析过程进行完整的梳理，也能记录整个分析过程。其次是思考，当我们在阅读一本书的时候，如果我们只是看书上的文字，做点简单的标记，很多时候会进入一个只认字不思考的状态。但是如果我们有个任务就是要不断完善这个思维导图，那么这个过程其实就是强迫自己思考书中的内容，让其在我们的图中相互交织，并有自己的特色。思维导图的特点就是信息的图形化。将分析问题的过程由记忆和思考两个行为，简化为看图思考，当看着一张逻辑清晰，信息明了的思维导图时， 分析问题瞬间就变得简单了许多。下次再遇到问题，学会运用系统而专业的上面这几招进行分析，明叔保证你会发现，问题其实一点都不可怕，抽丝剥茧的分析过程甚至能体会到做侦探的快感。本文总结 1、所有的分析必须有严谨的分析逻辑。2、所有找出来的问题都应该有方法去实践验证。3、应该建立警报系统，当出现问题就知道哪里有问题。4、分析是解决问题的基础，要重视与坚持。还有一点非常重要，那就是不断地扩大提高自己的知识领域和认知水平，而提高知识和认知水平最有效的方法，除了阅读就是不断地和各种知识领域的人进行语言交流思维碰撞。什么是问题？什么是分析？ 大家应该都读过这样一个故事：1923年，美国福特公司的一台大型电机出现故障，公司请德国机电专家施坦敏茨帮忙。只见他看看转转，写写算算，两天以后，他在电机上部画了一条线，让修理工把画线部位里面的线圈减少16圈，故障很快就排除了。事后，施坦敏茨收取修理费10000美元。他在收款单上写明：用粉笔一条线，1美元，知道在哪里画线，9999美元。我们这样定义问题：阻碍目标达成的关键点，就是问题。例如在上面这个案例中，阻碍大型机电正常运作的故障就是问题。那么，寻找问题的这个过程，我们就称之为分析。

⑧ 分析问题原因关键项的方法有哪些

目前在实际工作中,通常采用的分析方法有五种：
1、对比分析法
也叫比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。对比法， 戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比:人物对比、场面对比、细节对比。
2、因素分析法
又称经验分析法，是一种定性分析方法。该方法主要指根据价值工程对象选择应考虑的各种因素，凭借分析人员的知识和经验集体研究确定选择对象。该方法简单易行，要求价值工程人员对产品熟悉，经验丰富，在研究对象彼此相差较大或时间紧迫的情况下比较适用，缺点是无定量分析、主观影响大。
因素分析法是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法等。 因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。
因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。
3、相关分析法
揭示某一矿区钻孔自然弯曲趋势的另一方法是进行相关分析，又称回归分析，即利用数理统计原理,求出反映钻孔自然弯曲趋势的回归方程。通常设孔深为自变量，顶角和方位角为因变量，建立相关关系式这两个相关关系式就代表钻孔顶角和钻孔方位角随孔深而变化的规律。
4、差额计算法
确定引起某个经济指标变动的各个因素的影响程度的一种计算方法。与"连续替代法"内容相同。在几个相互联系的因素共同影响着某一个经济指标的情况下，可应用这一方法计算各个因素对该经济指标发生变动的影响程度。在衡量某一因素对于一个经济指标的影响时，假定只有这一因素变动，而其余因素不变。确定各个因素替代顺序，然后按照这一顺序进行替代计算。这种方法是假定各个因素依照一定的顺序发生变动而进行替代计算的， 因此分析出来的结果具有一定程度的假定性。
5、比例法
比例法亦称“间接计算法”。它是利用过去两个相关经济指标之间长期形成的稳定比率来推算确定计划期有关指标的一种方法。

⑨ 常用的分析方法有哪些

问题一：常见的数据分析方法有哪些 1、聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的 *** 分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。
因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反复法。
3、相关分析（Correlation Analysis）
相关分析（correlation *** ysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
4、对应分析（Correspondence Analysis）
对应分析(Correspondence *** ysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression *** ysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显着影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析

问题二：在解决实际问题时常用的分析方法有哪些 在实际工作中,通常采用的技术分析方法有对比分析法,因素分析法和相关分析法等三种.
1、对比分析法
对比分析法是根据实际成本指标与不同时期的指标进行对比,来揭示差异,分析差异产生原因的一种方法.在对比分析中,可采取实际指标与计划指标对比,本期实际与上期(或上年同期,历史最好水平)实际指标对比,本期实际指标与国内外同类型企业的先进指标对比等形式.通过对比分析,可一般地了解企业成本的升降情况及其发展趋势,查明原因,找出差距,提出进一步改进的措施.在采用对比分析时,应注意本期实际指标与对比指标的可比性,以使比较的结果更能说明问题,揭示的差异才能符合实际.若不可比,则可能使分析的结果不准确,甚至可能得出与实际情况完全不同的相反的结论.在采用对比分析法时,可采取绝对数对比,增减差额对比或相对数对比等多种形式.
比较分析法按比较内容（比什么）分为：
（1）比较会计要素的总量
（2）比较结构百分比
（3）比较财务比率
2、因素分析法
因素分析法是将某一综合性指标分解为各个相互关联的因素,通过测定这些因素对综合性指标差异额的影响程度的一种分析方法.在成本分析中采用因素分析法,就是将构成成本的各种因素进行分解,测定各个因素变动对成本计划完成情况的影响程度,并据此对企业的成本计划执行情况进行评价,并提出进一步的改进措施.
采用因素分析法的程序如下：
(1)将要分析的某项经济指标分解为若干个因素的乘积.在分解时应注意经济指标的组成因素应能够反映形成该项指标差异的内在构成原因,否则,计算的结果就不准确.如材料费用指标可分解为产品产量,单位消耗量与单价的乘积.但它不能分解为生产该产品的天数,每天用料量与产品产量的乘积.因为这种构成方式不能全面反映产品材料费用的构成情况.
(2)计算经济指标的实际数与基期数(如计划数,上期数等),从而形成了两个指标体系.这两个指标的差额,即实际指标减基期指标的差额,就是所要分析的对象.各因素变动对所要分析的经济指标完成情况影响合计数,应与该分析对象相等.
(3)确定各因素的替代顺序.在确定经济指标因素的组成时,其先后顺序就是分析时的替代顺序.在确定替代顺序时,应从各个因素相互依存的关系出发,使分析的结果有助于分清经济责任.替代的顺序一般是先替代数量指标,后替代质量指标；先替代实物量指标,后替代货币量指标；先替代主要指标,后替代次要指标.
(4)计算替代指标.其方法是以基期数为基础,用实际指标体系中的各个因素,逐步顺序地替换.每次用实际数替换基数指标中的一个因素,就可以计算出一个指标.每次替换后,实际数保留下来,有几个因素就替换几次,就可以得出几个指标.在替换时要注意替换顺序,应采取连环的方式,不能间断,否则,计算出来的各因素的影响程度之和,就不能与经济指标实际数与基期数的差异额(即分析对象)相等.
(5)计算各因素变动对经济指标的影响程度.其方法是将每次替代所得到的结果与这一因素替代前的结果进行比较,其差额就是这一因素变动对经济指标的影响程度.
(6)将各因素变动对经济指标影响程度的数额相加,应与该项经济指标实际数与基期数的差额(即分析对象)相等.
上述因素分析法的计算过程可用以下公式表示：
设某项经济指标N是由A,B,C三个因素组成的.在分析时,若是用实际指标与计划指标进行对比,则计划指标与实际指标的计算公式如下：
计划指标N0=A0×B0×C0
实际指标N1=A1×B1×C1
分析对象为N1-N0的差额.
采用因素分析法测定各因素变动对指标N的影响程度时,......>>

问题三：常用的分析方法有哪些 目前系统安全分析法有20余种，其中常用的分析法是：
（1）安全检查表（safety check list）
（2）初步危险分析（PHA）
（3）故障类型、影响及致命度分析（FMECA）
（4）事件要分析（ETA）
（5）事故树分析（FTA）

问题四：常用的分析方法及模型有哪些？ 不细说了，直接网络搜索此书――《赢取竞争的100+N工具箱(mba原版1862页).pdf》 目录太长，涉及版权也不能再上图了
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问题五：常用的药物分析方法有哪些 重量分析法
酸碱滴定法
沉淀滴定法
氧化还原滴定法
非水滴定法
药物仪器分析法
紫外分光光度法
质谱法
核磁共振波谱法
薄层色谱法
气相色谱法
高效液相色谱法
电泳法和PH值测定法
物理常数测定法

问题六：数据分析方法有哪些 一、描述性统计
描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、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，所以在做数据分析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、回归分析
回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律。
1. 一元线性分析
只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
2. 多元线性回归分析
使用条件：分析多个自变量X与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
3.Logistic回归分析
线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。
4. 其他回归方法：非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。
三、方差分析
使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
1. 单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。
2. 多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系
3. 多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系
4. 协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，降低了分析结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法。
四、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 。
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，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布的位D是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
1）虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；
2）总体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；
主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

问题七：常用的数据分析方法有哪些？ 10分 一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询―SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：
对于A部门，
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？
2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？
在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：
行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？
但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindman......>>

问题八：常用的多元分析方法？ 包括3类:①多元方差分析、多元回归分析和协方差分析，称为线性模型方法，用以研究确定的自变量与因变量之间的关系；②判别函数分析和聚类分析,用以研究对事物的分类；③主成分分析、典型相关和因素分析，研究如何用较少的综合因素代替为数较多的原始变量。
多元方差分析
是把总变异按照其来源（或实验设计）分为多个部分，从而检验各个因素对因变量的影响以及各因素间交互作用的统计方法。例如，在分析2×2析因设计资料时，总变异可分为分属两个因素的两个组间变异、两因素间的交互作用及误差（即组内变异）等四部分,然后对组间变异和交互作用的显着性进行F检验。
多元方差分析的优点
是可以在一次研究中同时检验具有多个水平的多个因素各自对因变量的影响以及各因素间的交互作用。其应用的限制条件是，各个因素每一水平的样本必须是独立的随机样本，其重复观测的数据服从正态分布，且各总体方差相等。
多元回归分析
用以评估和分析一个因变量与多个自变量之间线性函数关系的统计方法。一个因变量y与自变量x1、x2、…xm有线性回归关系是指： 其中α、β1…βm是待估参数，ε是表示误差的随机变量。通过实验可获得x1、x2…xm的若干组数据以及对应的y值，利用这些数据和最小二乘法就能对方程中的参数作出估计，记为╋、琛常它们称为偏回归系数。
多元回归分析的优点
是可以定量地描述某一现象和某些因素间的线性函数关系。将各变量的已知值代入回归方程便可求得因变量的估计值（预测值），从而可以有效地预测某种现象的发生和发展。它既可以用于连续变量，也可用于二分变量（0，1回归）。多元回归的应用有严格的限制。首先要用方差分析法检验自变量y与m个自变量之间的线性回归关系有无显着性，其次，如果y与m个自变量总的来说有线性关系，也并不意味着所有自变量都与因变量有线性关系，还需对每个自变量的偏回归系数进行t检验,以剔除在方程中不起作用的自变量。也可以用逐步回归的方法建立回归方程，逐步选取自变量，从而保证引入方程的自变量都是重要的。
协方差分析
把线性回归与方差分析结合起来检验多个修正均数间有无差别的统计方法。例如，一个实验包含两个多元自变量，一个是离散变量(具有多个水平)，一个是连续变量，实验目的是分析离散变量的各个水平的优劣，此变量是方差变量；而连续变量是由于无法加以控制而进入实验的，称为协变量。在运用协方差分析时，可先求出该连续变量与因变量的线性回归函数，然后根据这个函数扣除该变量的影响，即求出该连续变量取等值情况时因变量的修正均数，最后用方差分析检验各修正均数间的差异显着性，即检验离散变量对因变量的影响。
协方差分析兼具方差分析和回归分析的优点
可以在考虑连续变量影响的条件下检验离散变量对因变量的影响，有助于排除非实验因素的干扰作用。其限制条件是，理论上要求各组资料（样本）都来自方差相同的正态总体,各组的总体直线回归系数相等且都不为0。因此应用协方差分析前应先进行方差齐性检验和回归系数的假设检验，若符合或经变换后符合上述条件，方可作协方差分析。
判别函数分析
判定个体所属类别的统计方法。其基本原理是：根据两个或多个已知类别的样本观测资料确定一个或几个线性判别函数和判别指标，然后用该判别函数依据判别指标来判定另一个个体属于哪一类。 判别分析不仅用于连续变量，而且借助于数量化理论亦可用于定性资料。它有助于客观地确定归类标准。然而，判别分析仅可用于类别已确定的情况。当类别本身未定时，预用聚类分析先分出类别，然后再进行判别分析。
聚类分析
解决分类问题的一种统计方法。若给定n个观测对象，每个观......>>

问题九：常用的数学分析方法有哪些 你问的是什么层次？
1、数学分析方法的基本内容是数学化、模型化和计算机化。从数学角度看，数学中发现了许多有实用价值的手段，如线性规划、整数规划、动态规划、对策论、排队论、存货模型、调度模型、概率统计等等，对定量化的分析与决断起到了重大的推动作用；从模型化角度看，每一种数学手段都包括了解决决策问题的具体数学模型，人们可以借助于模型找出自己所需了解的问题的答案；从计算机化的角度看，人们可以借用电子计算机这个快速逻辑计算工具，缩短解决问题的时间，增强预测的精确性。这“三化”是互相联系的，它们的结合使决策的技术和方法发生了重大变化。
2、另一个层次：待定系数法，换元法，数学归纳法。

问题十：常见的调查方法有哪些 （一）、按调查对象的范围分,可分为全面调查和非全面调查.
（二）、按调查的连续性来分,可分为一次性调查和经常性调查.
（三）、按调查的组织方式不同,可分为统计报表和专门调查.
（四）、按调查的方法不同,可分为直接观察法、报告法和询问法.

⑩ 成本分析常用的方法有哪些用比较分析法时应注意什么问题

在实际工作中，通常采用的技术分析方法有对比分析法，因素分析法和相关分析法等三种。
1、对比分析法
对比分析法是根据实际成本指标与不同时期的指标进行对比，来揭示差异，分析差异产生原因的一种方法。在对比分析中，可采取实际指标与计划指标对比，本期实际与上期(或上年同期，历史最好水平)实际指标对比，本期实际指标与国内外同类型企业的先进指标对比等形式。通过对比分析，可一般地了解企业成本的升降情况及其发展趋势，查明原因，找出差距，提出进一步改进的措施。在采用对比分析时，应注意本期实际指标与对比指标的可比性，以使比较的结果更能说明问题，揭示的差异才能符合实际。若不可比，则可能使分析的结果不准确，甚至可能得出与实际情况完全不同的相反的结论。在采用对比分析法时，可采取绝对数对比，增减差额对比或相对数对比等多种形式。
比较分析法按比较内容（比什么）分为：
（1）比较会计要素的总量
（2）比较结构百分比
（3）比较财务比率
2、因素分析法
因素分析法是将某一综合性指标分解为各个相互关联的因素，通过测定这些因素对综合性指标差异额的影响程度的一种分析方法。在成本分析中采用因素分析法，就是将构成成本的各种因素进行分解，测定各个因素变动对成本计划完成情况的影响程度，并据此对企业的成本计划执行情况进行评价，并提出进一步的改进措施。
采用因素分析法的程序如下：
(1)将要分析的某项经济指标分解为若干个因素的乘积。在分解时应注意经济指标的组成因素应能够反映形成该项指标差异的内在构成原因，否则，计算的结果就不准确。如材料费用指标可分解为产品产量，单位消耗量与单价的乘积。但它不能分解为生产该产品的天数，每天用料量与产品产量的乘积。因为这种构成方式不能全面反映产品材料费用的构成情况。
(2)计算经济指标的实际数与基期数(如计划数，上期数等)，从而形成了两个指标体系。这两个指标的差额，即实际指标减基期指标的差额，就是所要分析的对象。各因素变动对所要分析的经济指标完成情况影响合计数，应与该分析对象相等。
(3)确定各因素的替代顺序。在确定经济指标因素的组成时，其先后顺序就是分析时的替代顺序。在确定替代顺序时，应从各个因素相互依存的关系出发，使分析的结果有助于分清经济责任。替代的顺序一般是先替代数量指标，后替代质量指标；先替代实物量指标，后替代货币量指标；先替代主要指标，后替代次要指标。
(4)计算替代指标。其方法是以基期数为基础，用实际指标体系中的各个因素，逐步顺序地替换。每次用实际数替换基数指标中的一个因素，就可以计算出一个指标。每次替换后，实际数保留下来，有几个因素就替换几次，就可以得出几个指标。在替换时要注意替换顺序，应采取连环的方式，不能间断，否则，计算出来的各因素的影响程度之和，就不能与经济指标实际数与基期数的差异额(即分析对象)相等。
(5)计算各因素变动对经济指标的影响程度。其方法是将每次替代所得到的结果与这一因素替代前的结果进行比较，其差额就是这一因素变动对经济指标的影响程度。
(6)将各因素变动对经济指标影响程度的数额相加，应与该项经济指标实际数与基期数的差额(即分析对象)相等。
上述因素分析法的计算过程可用以下公式表示：
设某项经济指标N是由A，B，C三个因素组成的。在分析时，若是用实际指标与计划指标进行对比，则计划指标与实际指标的计算公式如下：
计划指标N0=A0×B0×C0
实际指标N1=A1×B1×C1
分析对象为N1-N0的差额。
采用因素分析法测定各因素变动对指标N的影响程度时，各项计划指标，实际指标及替代指标的计算公式如下：
计划指标 N0=A0×B0×C0-----------(1)
第一次替代N2=A1×B0×C0-----------(2)
第二次替代N3=A1×B1×C0-----------(3)
实际指标 N1=A1×B1×C1-----------(4)
各因素变动对指标N的影响数额按下式计算：
由于A因素变动的影响=(2)-(1)=N2-N0
由于B因素变动的影响=(3)-(2)=N3-N2
由于C因素变动的影响=(4)-(3)=N1-N3
将上述三个项目相加，即为各因素变动对指标N的影响程度，它与分析对象应相等。
根据因素分析法的替代原则，材料费用三个因素的替代顺序为产量，单耗，单价。各因素变动对甲产品材料费用实际比计划降低8 000的测定结果如下：
计划材料费用=250×48×9=108 000(元)-----(1)
第一次替代=200×48×9=86 400(元)------(2)
第二次替代=200×50×9=90 000(元)------(3)
实际材料费用=200×50×10=100 000(元)------(4)
各因素变动对材料费用降低8 000元的影响程度如下：
由于产量变动对材料费用的影响=(2)-(1)=86400-108000=-21600(元)
由于材料单耗变动对材料费的影响=(3)-(2)=90000-86400=3600(元)
由于材料单价变动对材料费用的影响=(4)-(3)=100000-90000=10000(元)
三个因素变动对材料费用的影响程度=-21600+3600+10000=-8000(元)
上述分析计算时，还可以采用另外一种简化的形式，即差额计算法。差额计算法是利用各个因素的实际数与基期数的差额，直接计算各个因素变动对经济指标的影响程度。以上述经济指标N为例，采用差额计算法时的计算公式如下：
由于A因素变动对指标的影响=(A1-A0)×B0×C0
由于B因素变动对指标的影响=A1×(B1-B0)×C0
由于C因素变动对指标的影响=A1×B1×(C1-C0)
〖例3〗以例2材料费用的分析资料为基础，采用差额计算法的结果如下：
由于产量增加对材料费用的影响=(200-250)×48×9=-21600(元)
由于材料单耗变动对材料费用的影响=200×(50-48)×9=3600(元)
由于材料单价变动对材料费用的影响=200×50×(10-9)=10000(元)
各因素变动对材料费用的影响=-21600+3600+10000=-8000(元)
两种方法的计算结果相同，但采用差额计算法显然要比第一种方法简化多了。
3、相关分析法
相关分析法是指在分析某个指标时，将与该指标相关但又不同的指标加以对比，分析其相互关系的一种方法。企业的经济指标之间存在着相互联系的依存关系， 在这些指标体系中，一个指标发生了变化，受其影响的相关指标也会发生变化。如将利润指标与产品销售成本相比较，计算出成本利润率指标，可以分析企业成本收益水平的高低。再如，产品产量的变化，会引起成本随之发生相应的变化，利用相关分析法找出相关指标之间规律性的联系，从而为企业成本管理服务。
4、差额计算法
差额计算法是因素分析法的一种简化形式，它利用各个因素的目标值与实际值的差额来计算其对成本的影响程度。
5、比率法
比率法是指用两个以上的指标的比例进行分析的方法。它的基本特点是：先把对比分析的数值变成相对数，再观察其相互之间的关系。常用的比率法有以下几种。
● 相关比率法 由于项目经济活动的各个方面是相互联系，相互依存，又相互影响的，因而可以将两个性质不同而又相关的指标加以对比，求出比率，并以此来考察经营成果的好坏。例如：产值和工资是两个不同的概念，但它们的关系又是投入与产出的关系。在一般情况下，都希望以最少的工资支出完成最大的产值。因此，用产值工资率指标来考核人工费的支出水平，就很能说明问题。
● 构成比率法 又称比重分析法或结构对比分析法。通过构成比率，可以考察成本总量的构成情况及各成本项目占成本总量的比重，同时也可看出量、本、利的比例关系(即预算成本、实际成本和降低成本的比例关系)，从而为寻求降低成本的途径指明方向。
● 动态比率法 动态比率法，就是将同类指标不同时期的数值进行对比，求出比率，以分析该项指标的发展方向和发展速度。动态比率的计算，通常采用基期指数和环比指数两种方法。