常用數(shù)據(jù)分析方法

慣用數(shù)據(jù)分析辦法慣用數(shù)據(jù)分析辦法：聚類分析、因子分析、有關分析、對應分析、回歸分析、方差分析；問卷調(diào)查慣用數(shù)據(jù)分析辦法：描述性統(tǒng)計分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系數(shù)分析、構造方程模型分析(structuralequationsmodeling)。數(shù)據(jù)分析慣用的圖表辦法：柏拉圖(排列圖)、直方圖(Histogram)、散點圖(scatterdiagram)、魚骨圖（Ishikawa）、FMEA、點圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計工具：SPSS、minitab、JMP。慣用數(shù)據(jù)分析辦法:1、聚類分析（ClusterAnalysis）聚類分析指將物理或抽象對象的集合分構成為由類似的對象構成的多個類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一種過程，因此同一種簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一種分類的原則，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動進行分類。聚類分析所使用辦法的不同，經(jīng)常會得到不同的結論。不同研究者對于同一組數(shù)據(jù)進行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。2、因子分析（FactorAnalysis）因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少決策的困難。因子分析的辦法約有10多個，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平辦法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些辦法本質(zhì)上大都屬近似辦法，是以有關系數(shù)矩陣為基礎的，所不同的是有關系數(shù)矩陣對角線上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎的反覆法。3、有關分析（CorrelationAnalysis）有關分析（correlationanalysis），有關分析是研究現(xiàn)象之間與否存在某種依存關系，并對具體有依存關系的現(xiàn)象探討其有關方向以及有關程度。有關關系是一種非擬定性的關系，例如，以X和Y分別記一種人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一種去精確地決定另一種的程度，這就是有關關系。4、對應分析（CorrespondenceAnalysis）對應分析(Correspondenceanalysis)也稱關聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變量構成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系。能夠揭示同一變量的各個類別之間的差別，以及不同變量各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一種聯(lián)列表的行和列中各元素的比例構造以點的形式在較低維的空間中表達出來。5、回歸分析研究一種隨機變量Y對另一種(X)或一組(X1，X2，…，Xk)變量的相依關系的統(tǒng)計分析辦法?；貧w分析（regressionanalysis)是擬定兩種或兩種以上變數(shù)間互相依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析辦法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。6、方差分析(ANOVA/AnalysisofVariance)又稱“變異數(shù)分析”或“F檢查”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的明顯性檢查。由于多個因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀。造成波動的因素可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對成果形成影響的可控因素。方差分析是從觀察變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀察變量有明顯影響的變量。數(shù)據(jù)分析慣用的圖表辦法有：柏拉圖(排列圖)排列圖是分析和尋找影響質(zhì)量主因素素的一種工具，其形式用雙直角坐標圖，左邊縱坐標表達頻數(shù)（如件數(shù)金額等），右邊縱坐標表達頻率（如比例表達）。分折線表達累積頻率，橫坐標表達影響質(zhì)量的各項因素，按影響程度的大?。闯霈F(xiàn)頻數(shù)多少）從左向右排列。通過對排列圖的觀察分析可抓住影響質(zhì)量的主因素素。直方圖將一種變量的不同等級的相對頻數(shù)用矩形塊標繪的圖表(每一矩形的面積對應于頻數(shù))。直方圖(Histogram)又稱柱狀圖、質(zhì)量分布圖。是一種統(tǒng)計報告圖，由一系列高度不等的縱向條紋或線段表達數(shù)據(jù)分布的狀況。普通用橫軸表達數(shù)據(jù)類型，縱軸表達分布狀況。散點圖(scatterdiagram)散點圖表達因變量隨自變量而變化的大致趨勢，據(jù)此能夠選擇適宜的函數(shù)對數(shù)據(jù)點進行擬合。用兩組數(shù)據(jù)構成多個坐標點，考察坐標點的分布，判斷兩變量之間與否存在某種關聯(lián)或總結坐標點的分布模式。魚骨圖（Ishikawa）魚骨圖是一種發(fā)現(xiàn)問題“根本因素”的辦法，它也能夠稱之為“因果圖”。其特點是簡捷實用，進一步直觀。它看上去有些象魚骨，問題或缺點（即后果）標在"魚頭"外。FMEAFMEA是一種可靠性設計的重要辦法。它事實上是FMA（故障模式分析）和FEA（故障影響分析）的組合。它對多個可能的風險進行評價、分析，方便在現(xiàn)有技術的基礎上消除這些風險或?qū)⑦@些風險減小到可接受的水平。數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計工具：SPSS：SPSS是世界上最早采用圖形菜單驅(qū)動界面的統(tǒng)計軟件，它最突出的特點就是操作界面極為和諧，輸出成果美觀美麗。它將幾乎全部的功效都以統(tǒng)一、規(guī)范的界面呈現(xiàn)出來，使用Windows的窗口方式展示多個管理和分析數(shù)據(jù)辦法的功效，對話框展示出多個功效選擇項。顧客只要掌握一定的Windows操作技能，粗通統(tǒng)計分析原理，就能夠使用該軟件為特定的科研工作服務。minitab：MINITAB功效菜單涉及：假設檢查（參數(shù)檢查和非參數(shù)檢查），回歸分析（一元回歸和多元回歸、線性回歸和非線性回歸），方差分析（單因子、多因子、普通線性模型等），時間序列分析，圖表（散點圖、點圖、矩陣圖、直方圖、莖葉圖、箱線圖、概率圖、概率分布圖、邊際圖、矩陣圖、單值圖、餅圖、區(qū)間圖、Pareto、Fishbone、運行圖等）、蒙特卡羅模擬和仿真、SPC(StatisticalProcessControl-統(tǒng)計過程控制)、可靠性分析（分布擬合、檢查計劃、加速壽命測試等）、MSA（交叉、嵌套、量具運行圖、類型I量具研究等）等。JMP：JMP的算法源于SAS，特別強調(diào)以統(tǒng)計辦法的實際應用為導向，交互性、可視化能力強，使用方便，特別適合非統(tǒng)計專業(yè)背景的數(shù)據(jù)分析人員使用，在同類軟件中有較大的優(yōu)勢。JMP的應用領域涉及業(yè)務可視化、探索性數(shù)據(jù)分析、六西格瑪及持續(xù)改善（可視化六西格瑪、質(zhì)量管理、流程優(yōu)化）、實驗設計、生存及可靠性、統(tǒng)計分析與建模、交互式數(shù)據(jù)挖掘、分析程序開發(fā)等。JMP是六西格瑪軟件的鼻祖，當年摩托羅拉開始推六西格瑪?shù)臅r候，用的就是JMP軟件，現(xiàn)在有非常多的全球頂尖公司采用JMP作為六西格瑪軟件，涉及陶氏化學、惠而浦、鐵姆肯、招商銀行、美國銀行、中國石化等等。問卷調(diào)查慣用數(shù)據(jù)分析辦法：1．描述性統(tǒng)計分析

涉及樣本基本資料的描述，作各變量的次數(shù)分派及比例分析，以理解樣本的分布狀況。另外，以平均數(shù)和原則差來描述市場導向、競爭優(yōu)勢、組織績效等各個構面，以理解樣本公司的管理人員對這些有關變量的感知，并運用t檢查及有關分析對背景變量所造成的影響做檢查。2．Cronbach’a信度系數(shù)分析信度是指測驗成果的一致性、穩(wěn)定性及可靠性，普通多以內(nèi)部一致性(consistency)來加以表達該測驗信度的高低。信度系數(shù)愈高即表達該測驗的成果愈一致、穩(wěn)定與可靠。針對各研究變量的衡量題項進行Cronbach’a信度分析，以理解衡量構面的內(nèi)部一致性。普通來說，Cronbach’a僅不不大于0．7為高信度，低于0．35為低信度(Cuieford，1965)，0．5為最低能夠接受的信度水準(Nunnally，1978)。3．探索性因素分析(exploratoryfactoranalysis)和驗訌性因素分析(confirmatoryfactoranalysis)用以測試各構面衡量題項的聚合效度(convergentvalidity)與區(qū)別效度(discriminantvalidity)。由于僅有信度是不夠的，可信度高的測量，可能是完全無效或是某些程度上無效。因此我們必須對效度進行檢查。效度是指工具與否能測出在設計時想測出的成果。收斂效度的檢查根據(jù)各個項目和所衡量的概念的因素的負荷量來決定；而區(qū)別效度的檢查是根據(jù)檢查性因素分析計算理論上有關概念的有關系數(shù)，檢定有關系數(shù)的95％信賴區(qū)間與否包含1．0，若不包含1．0，則可確認為含有區(qū)別效度(Anderson，1987)。4．構造方程模型分析(structuralequationsmodeling)由于構造方程模型結合了因素分析(factoranalysis)和途徑分析(pathanalysis)，并納入計量經(jīng)濟學的聯(lián)立方程式，可同時解決多個因變量，允許自變量和因變量含測量誤差，可同時預計因子構造和因子關系。允許更大彈性的測量模型，可預計整個模型的擬合程度(Bollen和Long，1993)，因而合用于整體模型的因果關系。在模型參數(shù)的預計上，采用最大似然預計法(MaximumLikelihood，ML)；在模型的適合度檢查上，以基本的擬合原則(preliminaryfitcriteria)、整體模型擬合優(yōu)度(overallmodelfit)以及模型內(nèi)在構造擬合優(yōu)度(fitofinternalstructureofmodel)(Bagozzi和Yi，1988)三個方面的各項指標作為鑒定的原則。在評價整體模式適配原則方面，