精华内容
下载资源
问答
  • 单变量、多变量分析绘图 1、单变量分析绘图 单变量其实就是我们通常接触到的数据集中的一列数据 单变量分析是数据分析中最简单的形式,其中被分析的数据只包含一个变量,因为它是一个单一的变量, 它不处理...

                                                             单变量、多变量分析绘图

     

                                   
    1、单变量分析绘图
        单变量其实就是我们通常接触到的数据集中的一列数据
        单变量分析是数据分析中最简单的形式,其中被分析的数据只包含一个变量,因为它是一个单一的变量,
        它不处理原因或者关系
        单变量分析的主要目的是描述数据并找出其中存在的模式,也就是“用最简单的概括形式反映出大量数据
        资料所容纳的基本信息”。
    
        连续型数据:
            连续型数据一般应用在计算机领域,在数据挖掘、数据分类时会遇到此类数据,因其数据不是单独的
            整十整百的数字,包含若干位小数且取值密集,故称为连续型数据,例如,身高、体重、年龄等都是连续变量
        离散型数据:
            由记录不同类别个体的数目所得到的数据,称为离散型数据
    
        从正态分布中随机获取N个数值
            random是numpy模块的中的随机模块,random中的normal函数可以随机获取N个数值
            numpy.random.normal(size=N)
    
        在seaborn里最常用的观察单变量分布的函数是distplot(),默认地,这个函数会绘制一个直方图,并拟合一
        个核密度估计
            import seaborn as sns
            sns.distplot(data, bins, hist = True, kde = True)
    
            data参数记录绘图所用的数据,而bins参数在绘制直方图时可以进行设置,用于设置分组的个数,默认值时,
            会根据数据的情况自动分为n个组,若是想指定分组的个数,可以设置该参数,然后计算我们可以增加其数量,
            来看到更为详细的信息
            hist和kde参数用于调节是否显示直方图及核密度估计图,默认hist、kde均为True,表示两者都显示。
            我们可以通过修改参数为False选择是否将其中之一去掉
            示例:
                %matplotlib inline
                import numpy as np
                import seaborn as sns
                # 从标准正态分布中随机地抽取1000个数
                data = np.random.normal(size=1000)
                sns.set(style='darkgrid')
                sns.distplot(data,kde=True)
    
                在上面的结果中,横轴表示数据点的取值,纵轴表示概率密度值。
                该结果中使用直方图描述了数据的分布:将数据分成若干个组,用柱形的高度记录每组中数据所占比率。
                但是,在这个图中大家还会发现比我们之前学习的柱状图多一个曲线。
                这条曲线叫做概率密度曲线。就是采用平滑的峰值函数来拟合观察到的数据点,从而对真实的概率分布进行模
    
        如果我们只想要显示概率密度曲线,不想显示柱状图,我们也可以使用sns.kdeplot()函数绘制数据的概率密度曲线图
            sns.kdeplot(data1, data2, shade = False)
            shade参数用于设置图像下方的部分是否设置阴影,默认值为False,表示不绘制阴影
            示例:
                %matplotlib inline
                import numpy as np
                import seaborn as sns
                data = np.random.normal(size=1000)
                sns.set(style='darkgrid')
                sns.kdeplot(data, shade = True)
            以上就是连续数值型单变量数据常见的可视化方法,我们常会使用到直方图、核密度图来描述数据的分布。
            在Seaborn中也集成了这两种图像,使用sns.distplot()函数可以将它们绘制在同一张图中
    
    2、双变量联合分布图
        有时候不仅需要查看单个变量的分布,也需要查看变量之间的联系,往往还需要进行预测,这就需要使用双变
        量联合分布了
        在Seaborn中使用函数绘制连续数值型双变量我们使用sns.jointplot()
            seaborn.jointplot(x, y, data=None, kind='scatter')
    
            x、y:分别记录x轴和y轴的数据名称。
            data:数据集,data的数据类型为DataFrame。
            kind:用于设置图像的类型,可选的类型有:'scatter' | 'reg' | 'resid' | 'kde' | 'hex',分别表
                示散点图、回归图、残差图、核密度图和蜂巢图。
    
        现在我们同样使用np.random.normal()函数创建一个含有两列数据的DataFrame,然后根据该数据绘制双变量
        散点图
        示例:
            import seaborn as sns
            import numpy as np
            import pandas as pd
            # 创建dataframe: df
            df = pd.DataFrame({'x': np.random.normal(size=500),
                               'y': np.random.normal(size=500)})
            print(df)
    
    3、多变量联合分布图
        我们在做数据分析时面对的数据集中往往有很多列数据,在我们还没有确定针对哪两个变量进行挖掘的时候,比
        较稳妥的做法就是将数据中的每两列都考虑一次,做一个完整的变量关系可视化
    
        绘制连续数值型多变量关系分布图,可以使用seaborn中的pairplot()方法
            sns.pairplot( data, hue, vars, kind, diag_kind)
    
            参数介绍
                data表示绘图所用到的数据集
                hue参数表示按照某个字段进行分类
                vars参数可以用于筛选绘制图像的变量,用列表的形式传入列名称
                kind参数用于设置变量间图像的类型,可以选择'scatter'散点图,或者 'reg'回归图
                diag_kind用于设置对角线上的图像类型,可以选择'hist'直方图, 或者'kde'核密度图
    

                                               

    展开全文
  • 11种常见的多变量分析方法

    万次阅读 2018-10-09 09:31:06
    在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical ...

    在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical correlation analysis)、聚类分析(Cluster analysis)、判别分析(Discriminant analysis)、多维量表分析(Multidimensional scaling),以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型(LISREL)与逻辑斯蒂回归分析等,以下简单说明这些方法的观念和适用时机。

     

    多变量方差分析

    MANOVA适用于同时探讨一个或多个自变量与两个以上因变量间因果关系的统计方法,依照研究者所操作自变量的个数,可以分为单因素(一个自变量)或多因素(两个以上自变量)MANOVA。进行多变量方差分析时,自变量必须是离散的定类或定序变量,而因变量则必须是定距以上层次的变量。

     

    主成分分析

    主成分分析的主要功能在分析多个变量间的相关,以建构变量间的总体性指标(overall indicators)。当研究者测量一群彼此间具有高度相关的变量,则在进行显著性检验钱,为避免变量数过多,造成解释上的复杂与困扰,常会先进行主成分分析,在尽量不丧失原有信息的前提下,抽取少数几个主成分,作为代表原来变量的总体性指标,达到资料缩减(data reduction)的功能。进行主成分分析时,并无自变量和因变量的区别,但是所有的变量都必须是定距以上层次变量。

     

    因子分析

    因子分析与主成分分析常被研究者混用,因为二者的功能都是通过对变量间的相关分析,以达到简化数据功能。但不同的是,主成分分析是在找出变量间最佳线性组合(linear combination)的主成分,以说明变量间最多的变异量;至于因子分析,则在于找出变量间共同的潜在结构(latent structure)或因子,以估计每一个变量在各因子上的负荷量(loading)。进行因子分析时,并无自变量和因变量的区分,但是所有变量都必须是定距以上层次变量。

     

    典型相关

    典型相关可视为积差相关或多元回归分析的扩展,主要功能在分析两个变量间的相关。进行多元回归分析的目的,是在分析一个或多个自变量与一个因变量间的关系,而典型相关中因变量也可以是多个;也就是说,典型相关的目的在于通过计算得到两个变量线性组合的加权系数。以使(maximum)两个变量间的相关达到最大化。进行典型相关时,并无自变量和因变量的区分,但是所有变量都必须是定距以上层次变量。

     

    5 聚类分析

    聚类分析的主要功能在进行分类(classification),当研究者有观测值时,常会根据观测值的相似性或差异性进行分类,以形成几个性质不同的类别,简化解释的工作。也就是说,聚类分析根据对变量进行测量的观察值进行分类,以达到组内同质、组间异值的目的。其次,聚类分析完成后,通常可以进行判别分析,以识别分类的效度。当然,在某些时候也可以对变量进行分类(此功能类似因子分析,因此多采用因子分析解决问题)。进行聚类分析时,并无自变量和因变量的区分,但是所有变量都必须是定距以上层次变量。

     

    判别分析

    判别分析是多变量分析中应用相当广泛的统计方法,它可以用来对样本进行分类的工作;也可以用来了解不同类别样本在某些变量上的差异情形;同时也可以根据不同类别的样本在某些变量的实际表现,用来预测新的样本属于某一类别的概率。因此,在行为科学中,常见的研究者单独使用判别分析,建立判别函数(discriminant function),以对新样本进行预测;或是多变量方差分析的检验值达到显著性水平后,比较不同组别样本在因变量平均数的差异情形;或是聚类分析后,检验聚类分析的正确性。进行判别分析时,自变量是定距以上层次变量,至于因变量通常是离散变量。

     

    多维量表分析

    多维量表分析基本上也是一种分类的统计方法,他在市场上普遍被应用。当研究者想要解释一群受试者(例如消费者)对一组客体(例如商品)在某些变量上相似性的测量中所包含的信息,此时多维量表分析就是一个相当适用的方法。研究者只要将这一组客体在变量上的测量值转化成多维度的几何表征,就能够将这些客体有效地显示在这个几何空间中,达到分类的目的,同时也可以进一步解释这些几何表征所代表的潜在结构或意义。进行多维量表分析时,并无自变量和因变量的区分,同时变量可以是等距以上变量,也可以是定类或定序变量。

     

    线性结构方程

    线性结构方程是一个相当具有变通与弹性的统计方法,随着研究者对变量间关系界定的差异,LISREL的常见名称包括协方差结构分析,潜变量分析、线性结构模型或验证性因子分析。LISREL可视为多元回归分析与因子分析两个方法论的整合模型,让研究者可以探讨变量间的线性关系(回归分析),并对可测量显变量与不可测量的潜变量见(因子分析)的因果模型作假设检验。

     

    逻辑斯蒂回归分析

    逻辑斯蒂回归可视为传统多元回归分析的一个特列。它和多元回归分析一样,都具有解释自变量与因变量之间的关系,并可进行预测。所不同的是在进行多元回归分析时,包括自变量与因变量都必须是定距以上层次变量;但在进行逻辑斯蒂回归分析时,自变量仍是定距以上层次变量,因变量则是二分的定类变量或多分定类变量或定序变量。

     

    10 对数线性方程

    在基本统计学中,当研究者面对探讨两个定类或定序变量间关系的研究问题时,都是以卡方检验来进行假设检验。当问题的性质是探讨两个定类变量间是否独立或是关联强度时,是以卡方独立性检验来进行假设检验。进行卡方独立性检验时,研究者必须将样本在两个定类变量上的反应,建立二维列联表(contingency table),以进一步根据列联表中各单元格(cell)的次数反应,进行显著性检验。但当研究者面对三个或三个以上的定类变量时,所建立的多元列联表间变量关联的分析,卡方独立性检验将无法解决这样的问题,此时适合的方法就是对数线性模型。利用对数线性模型来解决多元列联表的问题的目的,主要就在于探讨构成列联表的多个定类变量间的关系,进而在精简原则下构建拟合的解释模型,并根据所建立的模型估计单元格参数值,以了解各变量效果对单元格次数的影响。

     

    11 Logit对数线性模型

    在对数线性模型中,多个定类变量间是互为因果的关系(即相关关系),并无自变量与因变量的区分,研究目的在于探讨变量间的关联强度和性质。但有时研究者会面临变量间有自变量和因变量的区分的情境。在基本统计学中,当研究者面对的问题性质是两个定类变量间有自变量和因变量的区别,目的在于探讨两个变量间的因果关系时,多是以卡方齐性检验来进行假设检验。但自变量个数在两个以上时,卡方齐性检验就不再适用,而必须改用logit对数线性模型方法来对数据进行分析。Logit对数线性模型的功能与多元回归分析相当类似,都可以用来探讨与解释因变量与自变量间的关系,但不同的是,多元回归分析的变量都是定距以上层次变量,通常以最小二乘法进行模型估计与检验;logit对数线性模型的变量都是定类变量,通常以最大似然估计法进行模型估计与检验。

     

    ·END·

    转载自:http://www.360doc.com/content/18/0309/10/52857582_735589820.shtml

    展开全文
  • 在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical correlation...
    b8a40cb8b949015aeae7543fd6d07ab7.png

    在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical correlation analysis)、聚类分析(Cluster analysis)、判别分析(Discriminant analysis)、多维量表分析(Multidimensional scaling),以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型(LISREL)与逻辑斯蒂回归分析等,以下简单说明这些方法的观念和适用时机。

    一、多变量方差分析

    MANOVA适用于同时探讨一个或多个自变量与两个以上因变量间因果关系的统计方法,依照研究者所操作自变量的个数,可以分为单因素(一个自变量)或多因素(两个以上自变量)MANOVA。进行多变量方差分析时,自变量必须是离散的定类或定序变量,而因变量则必须是定距以上层次的变量。

    二、主成分分析

    主成分分析的主要功能在分析多个变量间的相关,以建构变量间的总体性指标(overall indicators)。当研究者测量一群彼此间具有高度相关的变量,则在进行显著性检验钱,为避免变量数过多,造成解释上的复杂与困扰,常会先进行主成分分析,在尽量不丧失原有信息的前提下,抽取少数几个主成分,作为代表原来变量的总体性指标,达到资料缩减(data reduction)的功能。进行主成分分析时,并无自变量和因变量的区别,但是所有的变量都必须是定距以上层次变量。

    三、因子分析

    因子分析与主成分分析常被研究者混用,因为二者的功能都是通过对变量间的相关分析,以达到简化数据功能。但不同的是,主成分分析是在找出变量间最佳线性组合(linear combination)的主成分,以说明变量间最多的变异量;至于因子分析,则在于找出变量间共同的潜在结构(latent structure)或因子,以估计每一个变量在各因子上的负荷量(loading)。进行因子分析时,并无自变量和因变量的区分,但是所有变量都必须是定距以上层次变量。

    四、典型相关

    典型相关可视为积差相关或多元回归分析的扩展,主要功能在分析两个变量间的相关。进行多元回归分析的目的,是在分析一个或多个自变量与一个因变量间的关系,而典型相关中因变量也可以是多个;也就是说,典型相关的目的在于通过计算得到两个变量线性组合的加权系数。以使(maximum)两个变量间的相关达到最大化。进行典型相关时,并无自变量和因变量的区分,但是所有变量都必须是定距以上层次变量。

    fa22e587988bd7a688cf16c0dca370c2.png

    五、聚类分析

    聚类分析的主要功能在进行分类(classification),当研究者有观测值时,常会根据观测值的相似性或差异性进行分类,以形成几个性质不同的类别,简化解释的工作。也就是说,聚类分析根据对变量进行测量的观察值进行分类,以达到组内同质、组间异值的目的。其次,聚类分析完成后,通常可以进行判别分析,以识别分类的效度。当然,在某些时候也可以对变量进行分类(此功能类似因子分析,因此多采用因子分析解决问题)。进行聚类分析时,并无自变量和因变量的区分,但是所有变量都必须是定距以上层次变量。

    六、判别分析

    判别分析是多变量分析中应用相当广泛的统计方法,它可以用来对样本进行分类的工作;也可以用来了解不同类别样本在某些变量上的差异情形;同时也可以根据不同类别的样本在某些变量的实际表现,用来预测新的样本属于某一类别的概率。因此,在行为科学中,常见的研究者单独使用判别分析,建立判别函数(discriminant function),以对新样本进行预测;或是多变量方差分析的检验值达到显著性水平后,比较不同组别样本在因变量平均数的差异情形;或是聚类分析后,检验聚类分析的正确性。进行判别分析时,自变量是定距以上层次变量,至于因变量通常是离散变量。

    七、多维量表分析

    多维量表分析基本上也是一种分类的统计方法,他在市场上普遍被应用。当研究者想要解释一群受试者(例如消费者)对一组客体(例如商品)在某些变量上相似性的测量中所包含的信息,此时多维量表分析就是一个相当适用的方法。研究者只要将这一组客体在变量上的测量值转化成多维度的几何表征,就能够将这些客体有效地显示在这个几何空间中,达到分类的目的,同时也可以进一步解释这些几何表征所代表的潜在结构或意义。进行多维量表分析时,并无自变量和因变量的区分,同时变量可以是等距以上变量,也可以是定类或定序变量。

    八、线性结构方程

    线性结构方程是一个相当具有变通与弹性的统计方法,随着研究者对变量间关系界定的差异,LISREL的常见名称包括协方差结构分析,潜变量分析、线性结构模型或验证性因子分析。LISREL可视为多元回归分析与因子分析两个方法论的整合模型,让研究者可以探讨变量间的线性关系(回归分析),并对可测量显变量与不可测量的潜变量见(因子分析)的因果模型作假设检验。

    九、逻辑斯蒂回归分析

    逻辑斯蒂回归可视为传统多元回归分析的一个特列。它和多元回归分析一样,都具有解释自变量与因变量之间的关系,并可进行预测。所不同的是在进行多元回归分析时,包括自变量与因变量都必须是定距以上层次变量;但在进行逻辑斯蒂回归分析时,自变量仍是定距以上层次变量,因变量则是二分的定类变量或多分定类变量或定序变量。

    十、对数线性方程

    在基本统计学中,当研究者面对探讨两个定类或定序变量间关系的研究问题时,都是以卡方检验来进行假设检验。当问题的性质是探讨两个定类变量间是否独立或是关联强度时,是以卡方独立性检验来进行假设检验。进行卡方独立性检验时,研究者必须将样本在两个定类变量上的反应,建立二维列联表(contingency table),以进一步根据列联表中各单元格(cell)的次数反应,进行显著性检验。但当研究者面对三个或三个以上的定类变量时,所建立的多元列联表间变量关联的分析,卡方独立性检验将无法解决这样的问题,此时适合的方法就是对数线性模型。利用对数线性模型来解决多元列联表的问题的目的,主要就在于探讨构成列联表的多个定类变量间的关系,进而在精简原则下构建拟合的解释模型,并根据所建立的模型估计单元格参数值,以了解各变量效果对单元格次数的影响。

    十一、Logit对数线性模型

    在对数线性模型中,多个定类变量间是互为因果的关系(即相关关系),并无自变量与因变量的区分,研究目的在于探讨变量间的关联强度和性质。但有时研究者会面临变量间有自变量和因变量的区分的情境。在基本统计学中,当研究者面对的问题性质是两个定类变量间有自变量和因变量的区别,目的在于探讨两个变量间的因果关系时,多是以卡方齐性检验来进行假设检验。但自变量个数在两个以上时,卡方齐性检验就不再适用,而必须改用logit对数线性模型方法来对数据进行分析。Logit对数线性模型的功能与多元回归分析相当类似,都可以用来探讨与解释因变量与自变量间的关系,但不同的是,多元回归分析的变量都是定距以上层次变量,通常以最小二乘法进行模型估计与检验;logit对数线性模型的变量都是定类变量,通常以最大似然估计法进行模型估计与检验。

    展开全文
  • 在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical correlation...

    d1645c2462c0e8989ed0bb86bfaab93b.png

    在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical correlation analysis)、聚类分析(Cluster analysis)、判别分析(Discriminant analysis)、多维量表分析(Multidimensional scaling),以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型(LISREL)与逻辑斯蒂回归分析等,以下简单说明这些方法的观念和适用时机。

    一、多变量方差分析

    MANOVA适用于同时探讨一个或多个自变量与两个以上因变量间因果关系的统计方法,依照研究者所操作自变量的个数,可以分为单因素(一个自变量)或多因素(两个以上自变量)MANOVA。进行多变量方差分析时,自变量必须是离散的定类或定序变量,而因变量则必须是定距以上层次的变量。

    二、主成分分析

    主成分分析的主要功能在分析多个变量间的相关,以建构变量间的总体性指标(overall indicators)。当研究者测量一群彼此间具有高度相关的变量,则在进行显著性检验钱,为避免变量数过多,造成解释上的复杂与困扰,常会先进行主成分分析,在尽量不丧失原有信息的前提下,抽取少数几个主成分,作为代表原来变量的总体性指标,达到资料缩减(data reduction)的功能。进行主成分分析时,并无自变量和因变量的区别,但是所有的变量都必须是定距以上层次变量。

    三、因子分析

    因子分析与主成分分析常被研究者混用,因为二者的功能都是通过对变量间的相关分析,以达到简化数据功能。但不同的是,主成分分析是在找出变量间最佳线性组合(linear combination)的主成分,以说明变量间最多的变异量;至于因子分析,则在于找出变量间共同的潜在结构(latent structure)或因子,以估计每一个变量在各因子上的负荷量(loading)。进行因子分析时,并无自变量和因变量的区分,但是所有变量都必须是定距以上层次变量。

    四、典型相关

    典型相关可视为积差相关或多元回归分析的扩展,主要功能在分析两个变量间的相关。进行多元回归分析的目的,是在分析一个或多个自变量与一个因变量间的关系,而典型相关中因变量也可以是多个;也就是说,典型相关的目的在于通过计算得到两个变量线性组合的加权系数。以使(maximum)两个变量间的相关达到最大化。进行典型相关时,并无自变量和因变量的区分,但是所有变量都必须是定距以上层次变量。

    五、聚类分析

    聚类分析的主要功能在进行分类(classification),当研究者有观测值时,常会根据观测值的相似性或差异性进行分类,以形成几个性质不同的类别,简化解释的工作。也就是说,聚类分析根据对变量进行测量的观察值进行分类,以达到组内同质、组间异值的目的。其次,聚类分析完成后,通常可以进行判别分析,以识别分类的效度。当然,在某些时候也可以对变量进行分类(此功能类似因子分析,因此多采用因子分析解决问题)。进行聚类分析时,并无自变量和因变量的区分,但是所有变量都必须是定距以上层次变量。

    六、判别分析

    判别分析是多变量分析中应用相当广泛的统计方法,它可以用来对样本进行分类的工作;也可以用来了解不同类别样本在某些变量上的差异情形;同时也可以根据不同类别的样本在某些变量的实际表现,用来预测新的样本属于某一类别的概率。因此,在行为科学中,常见的研究者单独使用判别分析,建立判别函数(discriminant function),以对新样本进行预测;或是多变量方差分析的检验值达到显著性水平后,比较不同组别样本在因变量平均数的差异情形;或是聚类分析后,检验聚类分析的正确性。进行判别分析时,自变量是定距以上层次变量,至于因变量通常是离散变量。

    七、多维量表分析

    多维量表分析基本上也是一种分类的统计方法,他在市场上普遍被应用。当研究者想要解释一群受试者(例如消费者)对一组客体(例如商品)在某些变量上相似性的测量中所包含的信息,此时多维量表分析就是一个相当适用的方法。研究者只要将这一组客体在变量上的测量值转化成多维度的几何表征,就能够将这些客体有效地显示在这个几何空间中,达到分类的目的,同时也可以进一步解释这些几何表征所代表的潜在结构或意义。进行多维量表分析时,并无自变量和因变量的区分,同时变量可以是等距以上变量,也可以是定类或定序变量。

    八、线性结构方程

    线性结构方程是一个相当具有变通与弹性的统计方法,随着研究者对变量间关系界定的差异,LISREL的常见名称包括协方差结构分析,潜变量分析、线性结构模型或验证性因子分析。LISREL可视为多元回归分析与因子分析两个方法论的整合模型,让研究者可以探讨变量间的线性关系(回归分析),并对可测量显变量与不可测量的潜变量见(因子分析)的因果模型作假设检验。

    九、逻辑斯蒂回归分析

    逻辑斯蒂回归可视为传统多元回归分析的一个特列。它和多元回归分析一样,都具有解释自变量与因变量之间的关系,并可进行预测。所不同的是在进行多元回归分析时,包括自变量与因变量都必须是定距以上层次变量;但在进行逻辑斯蒂回归分析时,自变量仍是定距以上层次变量,因变量则是二分的定类变量或多分定类变量或定序变量。

    十、对数线性方程

    在基本统计学中,当研究者面对探讨两个定类或定序变量间关系的研究问题时,都是以卡方检验来进行假设检验。当问题的性质是探讨两个定类变量间是否独立或是关联强度时,是以卡方独立性检验来进行假设检验。进行卡方独立性检验时,研究者必须将样本在两个定类变量上的反应,建立二维列联表(contingency table),以进一步根据列联表中各单元格(cell)的次数反应,进行显著性检验。但当研究者面对三个或三个以上的定类变量时,所建立的多元列联表间变量关联的分析,卡方独立性检验将无法解决这样的问题,此时适合的方法就是对数线性模型。利用对数线性模型来解决多元列联表的问题的目的,主要就在于探讨构成列联表的多个定类变量间的关系,进而在精简原则下构建拟合的解释模型,并根据所建立的模型估计单元格参数值,以了解各变量效果对单元格次数的影响。

    十一、Logit对数线性模型

    在对数线性模型中,多个定类变量间是互为因果的关系(即相关关系),并无自变量与因变量的区分,研究目的在于探讨变量间的关联强度和性质。但有时研究者会面临变量间有自变量和因变量的区分的情境。在基本统计学中,当研究者面对的问题性质是两个定类变量间有自变量和因变量的区别,目的在于探讨两个变量间的因果关系时,多是以卡方齐性检验来进行假设检验。但自变量个数在两个以上时,卡方齐性检验就不再适用,而必须改用logit对数线性模型方法来对数据进行分析。Logit对数线性模型的功能与多元回归分析相当类似,都可以用来探讨与解释因变量与自变量间的关系,但不同的是,多元回归分析的变量都是定距以上层次变量,通常以最小二乘法进行模型估计与检验;logit对数线性模型的变量都是定类变量,通常以最大似然估计法进行模型估计与检验。

    展开全文
  • 多元统计分析(11个常见的多变量分析方法)在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor ...
  • 在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical correlation...
  • 前言:之前的文章(高维数据中特征筛选方法的思考总结——单变量分析筛选法)中,对单变量分析筛选变量进行了初步考量,本文将进一步总结多变量分析筛选法。由于本文多处摘录网上的博客,只是进行了归纳整理,因此...
  • 变量分析是数据分析中最简单的形式,其中被分析的数据只包含一个变量。因为它是一个单一的变量,它不处理原因或关系。单变量分析的主要目的是描述数据并找出其中存在的模式。 可以将变量视为数据所属的类别,比如...
  • 下面我来总结一下,如何选择多变量统计分析方法来适应研究的需要!请大家记住一句话:选择什么样的多变量统计分析方法,主要是根据变量的测量尺度决定的,更明确的说是根据因变量的测量尺度和类型决定的!这就要求...
  • 一、单变量分析绘图 什么是单变量分析? 单变量其实就是我们通常接触到的数据集中的一列数据。 单变量分析是数据分析中最简单的形式,其中被分析的数据只包含一个变量。因为它是一个单一的变量,它不处理原因或关系 ...
  • 市场研究中的多变量分析技术…

    千次阅读 2017-04-14 09:52:34
    原文地址:市场研究中的多变量分析技术(转至沈浩老师博客)作者:小蚊子数据分析原文:http://shenhaolaoshi.blog.sohu.com/139238638.html   很多人在从事市场研究和经营分析的时候,特别是定量研究方法需要用到...
  • 多重对应分析在超过两个以上定类变量时有时候非常有效,当然首先我们要理解并思考,如果只有三个或有限的几个变量完全可以通过数据变换和交互表变量重组可以转换成两个定类变量,这时候就可以用简单对应分析了。...
  • Python学习16 ----Seaborn多变量分析绘图

    千次阅读 2019-08-30 20:39:50
    Seaborn多变量分析绘图 代码详见https://github.com/RenDong3/Python_Note 1 读取数据 2 分析绘图 2.1 stripplot() 2.2 swarmplot() 2.3 设置hue属性 2.4 盒图 2.5 小提琴图 2.6 组合图 2.7...
  • 学生党整理一些关于数据分析的知识:整理了多变量分析绘图及分类属性绘图的相关代码。主要包括了多指标离散图的绘制、盒图的绘制、violin图的绘制、条形图的绘制、点图的绘制、多层面板分类图的绘制及factorplot()...
  • 多变量分析绘图

    2019-12-08 22:41:39
    基础使用 sns.set(style='whitegrid',color_codes=True) np.random.seed(sum(map(ord,'categorical'))) titanic=sns.load_dataset('titanic') tips=sns.load_dataset('tips') iris=sns.load_dataset('iris') ...
  • 这是多变量分析技术的两个出发点。为什么这么说呢?多元回归分析是掌握有因变量影响关系的重点,无论什么分析,只要研究的变量有Y,也就是因变量,一般都是回归思想,无非就是Y的测量尺度不同,选择不同的变形方法。...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 14,539
精华内容 5,815
关键字:

多变量分析