数据分析方法详解：从描述统计到相关分析

"16种常用的数据分析方法汇总.pdf" 这篇文档涵盖了数据分析中常见的方法，主要包括描述统计、假设检验、信度分析、列联表分析和相关分析。这些方法是数据科学家和分析师在处理和解释数据时的重要工具。 1. **描述统计**：描述性统计用于总结和展现数据的基本特征，如集中趋势（平均数、中位数）、离散程度（方差、标准差）、偏度（数据分布的不对称性）和峰度（数据分布的尖峰程度）。缺失值填充是处理数据完整性问题的方法，包括剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法和决策树法。正态性检验，如K-S检验、P-P图、Q-Q图、W检验和动差法，用于判断数据是否符合正态分布，这是许多统计分析的基础。 2. **假设检验**：分为参数检验和非参数检验。参数检验假设数据来自特定分布（通常为正态分布），如U检验和T检验。U检验适用于大样本且正态分布的情况，而T检验适用于小样本或正态分布的情况，包括单样本T检验、配对样本T检验和两独立样本T检验。非参数检验则不依赖于总体分布，如卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验和K-S检验，适合于顺序数据或分布未知的数据。 3. **信度分析**：评估测量工具的稳定性与一致性。外在信度通过重测信度考察不同时间测量的一致性，内在信度（如分半信度）关注量表内部项目的一致性，确保测量的是同一概念。 4. **列联表分析**：主要用于探索离散或定型变量间的关联，如卡方检验和Mantel-Hanszel分层分析。它可以处理二维或三维表，包括配对计数资料的卡方检验和顺序变量的相关检验。 5. **相关分析**：研究变量之间的关系。单相关分析关注一个自变量与一个因变量的关系。此外，还有多元相关分析，涉及多个自变量和因变量的复杂关系，以及皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关等方法来量化相关程度。 这些方法在实际应用中往往结合使用，帮助数据分析师提取有用信息，验证假设，为决策提供依据。理解和掌握这些基本的分析方法对于数据分析工作至关重要。