⑴ 双变量统计分析主要有哪些方法
直方图法、控制图法与相关图法 一、直方图法 （一）直方图的用途 直方图法即频数分布直方图法，它是将收集到的质量数据进行分组整理，绘制成频数分布直方图，用以描述质量分布状态的一种分析方法，所以又称质量分布图法。 作用——①通过直方图的观察与分析，可了解产品质量的波动情况，掌握质量特性的分布规律，以便对质量状况进行分析判断。 ②可通过质量数据特征值的计算，估算施工生产过程总体的不合格品率，评价过程能力等。 二、控制图法 （一）控制图的定义及其用途 1.控制图的定义 控制图又称管理图。它是在直角坐标系内画有控制界限，描述生产过程中产品质量波动状态的图形。利用控制图区分质量波动原因，判明生产过程是否处于稳定状态的方法称为控制图法。 2.控制图的用途 控制图是用样本数据来分析判断生产过程是否处于稳定状态的有效工具。它的用途主要有两个： （1）过程分析，即分析生产过程是否稳定。为此，应随机连续收集数据，绘制控制图，观察数据点分布情况并判定生产过程状态。 （2）过程控制，即控制生产过程质量状态。为此，要定时抽样取得数据，将其变为点子描在图上，发现并及时消除生产过程中的失调现象，预防不合格品的产生。 （二）控制图的种类 1.按用途分析 （1）分析用控制图。分析生产过程是否处于控制状态；连续抽样。 （2）管理（或控制）用控制图。用来控制生产过程，使之经常保持在稳定状态下；等距抽样。 2.按质量数据特点分类 （1）计量值控制图 （2）计数值控制图 （三）控制图的观察与分析 当控制图同时满足以下两个条件：一是点子几乎全部落在控制界限之内；二是控制界限内的点子排列没有缺陷。我们就可以认为生产过程基本上处于稳定状态。如果点子的分布不满足其中任何一条，都应判断生产过程为异常。
⑵ 适合进行双变量分析的方法
适合进行双变量分析的方法包括散点图、直线相关分析和回归分析。
1. 散点图：作为双变量分析的起点，散点图能够直观地展示一个变量与另一个变量之间的关系。每个散点代表一个数据点，通过观察点的分布形态，我们可以初步判断变量间的关系，比如是否呈现线性、非线性、正相关或负相关等趋势。例如，在研究个人身高与体重时，我们可以通过散点图来观察两者之间是否存在正相关关系。
2. 直线相关分析：当散点图显示出变量间可能存在线性关系时，我们可以进一步使用直线相关分析来量化这种关系。皮尔逊相关系数（直线相关系数）衡量的是两个变量的线性相关强度，其取值范围在-1到1之间。相关系数的绝对值越接近1，说明变量间的线性关系越强。
3. 回归分析：回归分析是深入探究变量间关系的一种方法。在简单线性回归分析中，我们构建一个模型，使用一个变量的值来预测另一个变量的值。模型的斜率（回归系数）表示一个变量的单位变化对应另一个变量的平均变化量。以身高和体重为例，我们可以建立一个回归模型，用身高来预测体重。这个模型的回归系数将告诉我们，平均而言，每增加1厘米的身高，体重会增加多少公斤。
这三种方法都是分析双变量数据的有力工具，它们可以帮助我们理解变量间的相互关系，并进行有效的预测和控制。在实际应用中，应根据数据的特征和分析目标来选择最合适的方法。