常用数据分析方法

常用数据分析措施

常用数据分析措施：聚类分析、因子分析、有关分析、对应分析、回归分析、方差分

析；

问卷调直常用数据分析措施：描述性记录分析、探索性原因分析、Cronbach*a信度

系数分析、构造方程模型分析

(structuralequationsmodeling)o

数据分析常用的图表措施：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter

diagram).鱼骨图(Ishikawa}FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。

数据分析记录工具：、

SPSSminitab.JMPO

常用数据分析措施：

1、聚类分析(ClusterAnalysis)

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分构成为由类似的对象构成的多种类的分析过程。

聚类是将数据分类到不一样的类或者簇这样的一种过程，因此同一种簇中的对象有很大的

相似性，而不一样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种分类的原则，聚类分析可以从样本数据出发，自动进行分

类。聚类分析所使用措施的不一样，常常会得到不一样的结论。不一样研究者对于同一组

数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。

2、因子分析(FactorAnalysis)

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的记录技术。因子分析就是从大量的数据

中寻找内在的联络，减少决策的困难。

因子分析的措施约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平措施、

阿尔发抽因法、拉奥经典抽因法等等。这些措施本质上大都属近似措施，是以有关系数矩

阵为基础的，所不一样的是有关系数矩阵对角线卜的值，采用不一样的共同性口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覆法。

3、有关分析(CorrelationAnalysis)

有关分析(correlationanalysis),有关分析是研究现象之间与否存在某种依存关系，

并对详细有依存关系的现象探讨其有关方向以及有关程度。有关关系是一种非确定性的关

系，例如，以X和Y分别记一种人的身高和体重，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种去精确地决定另一种的程度,

这就是有关关系。

4、对应分析(CorrespondenceAnalysis)

对应分析(Correspondenceanalysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过度析由

定性变量构成的交互汇总表来渴示变量间的联络。可以揭示同一变量的各个类别之间的差

因可提成两类，一是不可捽的随机原因，另一是研究中施加的对成果形成影响的可捽原因。

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明显影

响的变量。

数据分析常用的图表措施有：

柏拉图（排列图）

排列图是分析和寻找影响质量主原原因的一种工具，其形式用双直角坐标图，左边纵

坐标表达频数（如件数金额等），右边纵坐标表达频率（如比例表达X分折线表达累积频

率，横坐标表达影响质量的各项原因，按影响程度的大小（即出现频数多少）从左向右排

列。通过对SE列图的观测分析可抓住影响质量的主原原因。

直方图

将一种变量的不一样等级的相对频数用矩形块标绘的图表(每一矩形的面积对应于频

数)。

直方图(Histogram)又称柱状图、质量分布图。是一种记录汇报图，由一系列高度不

等的纵向条纹或线段表达数据分布的状况。一般用横轴表达数据类型，纵轴表达分布状况。

散点图(scatterdiagram)

散点图表达因变量随自变量而变化的大体趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进

行拟合。用两组数据构成多种坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间与否存在某种

关联或总结坐标点的分布模式。

鱼骨图(Ishikawa)

鱼骨图是一种发现问题"主线原因”的措施，它也可以称之为"因果图、其特点是简

捷实用，深入直观。它看卜夫有些象自骨，问题或缺陷（即后果）标在“佳头"外。

FMEA

FMEA是一种可靠性设计的重要措施。它实际上是FMA（故障模式分析）和FEA（故

障影响分析）的组合。它对多种也许的风险进行评价、分析,以便在既有技术的基础上消

除这些风险或将这些风险减小到可接受的水平。

数据分析记录工具：

SPSS:SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的记录软件，它最突出的特点就是

操作界面极为友好，输出成果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现

出来，使用Windows的窗口方式展示多种管理和分析数据措施的功能，对语框展示出多

种功能选择项。顾客只要掌握一定的Windows操作技能，粗通记录分析原理，就可以使

用该软件为特定的科研工作服务。

minitab:MINITAB功能菜单包括：假设椅杳（参数椅杳和非参数椅杳），回归分析

（一元回归和多元回归、线性回归和非线性回归），方差分析（单因子、多因子、一般线性

模型等），时间序列分析，图表（散点图、点图、矩阵图、直方图、茎叶图、箱线图、概率

图、概率分布图、边际图、矩阵图、单值图、饼图、区间图、Paret。、Fishbone、运行图

等1蒙特卡罗模拟和仿真、SPC（StatisticalProcessControl-记录过程控制）、可靠性分

析（分布拟合、检查计划、加速寿命测试等\MSA（交叉、嵌套、量具运行图、类型I

量具研究等）等。

JMP:JMP的算法源于S^S,尤其强调以记录措施的实际应用为导向，交互性、可视

化能力强，使用以便，尤其适合非记录专业背景的数据分析人员使用，在同类软件中有较

大的优势。JMP的应用领域包括业务可视化、探索性数据分析、六西格玛及持续改善（可

视化六西格玛、质量管理、流程优化1试验设计、生存及可靠性、记录分析与建模、交互

式数据挖掘、分析程序开发等。JMP是六西格玛软件的鼻祖，当年摩托罗拉开始推六西格

玛的时候，用的就是JMP软件，目前有非常多的全球顶尖企业采用JMP作为六西格玛软

件，包括陶氏化学、惠而浦、铁姆肯、招商银行、美国银行、中国石化等等。

问卷调查常用数据分析措施：

1.描述性记录分析

包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分派及比例分析，以理解样本的分布状况。

此外，以平均数和原则差来描述市场导向、竞争优势、组织绩效等各个构面，以理解样本

企业的管理人员对这些有关变量的感知，并运用t检查及有关分析对背景变量所导致的影

响做检查。

2.Cronbach-a信度系数分析

信度是指测验成果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性(consistency)来

加以表达该测验信度的高下。信度系数愈高即表达该测验的成果愈一致、稳定与可靠。针

对各研究变量的衡量题项进行Cronbach'a信度分析，以理解衡量构面的内部一致性。一

般来说，Cronbach'a仅不小于0.7为高信度，低于0.35为低信度(Cuieford,1965),

0.5为最低可以接受的信度水准(Nunnally,1978)。

3.探索性原因分析(exploratoryfactoranalysis)和验证性原因分析

(confirmatoryfactoranalysis)

用以测试各构面衡量题项的聚合效度(convergentvalidity)与区别效度(discriminant

validity),由于仅有信度是不够的，可信度高的测量，也许是完全无效或是某些程度上无

效。因此我们必须对效度进行检查。效度是指工具与否能测出在设计时想测出的成果。收

敛效度的检查根据各个项目和所衡量的概念的原因的负荷量来决定；而区别效度的检查是

根据检查性原因分析计算理论上有关概念的有关系数，检定有关系数的95%信赖区间与否

包括1.0,若不包括1.0,则可确认为具有区别效度(Anderson,1987).

4.构造方程模型分析(structuralequationsmodeling)

由于构造方程模型结合了原因分析(factoranalysis)和途径分析(pathanalysis),并纳

入计量经济学的联立方程式，可同步处理多种因变量，容许自变量和因变量含测量误差，

可同步估计因子构造和因子关系。容许更大弹性的测量模型，可估计整个模型的拟合程度

(Bollen和Long,1993),因而合用于整体模型的因果关系。在模型参数的估计上，采用

最大似然估计法(MaximumLikelihood,ML);在模型的适合度检查上，以基本的拟合原

则(preliminaryfitcriteria).整体模型拟合优度(overallmodelfit)以及模型内在构造拟合

优度(fitofinternalstructureofmodel)(Bagozzi和Yi,1988)三个方面的各项指标作为

鉴定的原则。在评价整体模式适配原则方面，本研究采用x2(卡方)/d