SPSS做单因素方差分析(2)_数据分析师

2015-01-06

SPSS做单因素方差分析(2)_数据分析师 “Harmonic average of all groups”即用所有各组样本含量的调和平均数进行样本量估计时还用逐步过程进行齐次子集(差异较       &nb ...

SPSS做单因素方差分析(1)_数据分析师

2015-01-06

SPSS做单因素方差分析(1)_数据分析师 单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若 ...

统计之 - 方差分析(ANOVA)_数据分析师

2014-12-24

统计之 - 方差分析(ANOVA)_数据分析师 方差分析(Analysisof Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研 ...

方差分析 SAS实现过程 (proc anova(glm))_数据分析师

2014-12-05

方差分析 SAS实现过程 (proc anova(glm))_数据分析师   一、正态性检验 proc univariate normal; class g; var x; run; 二、 ...

SPSS多因素方差分析（一般线性模型）：多变量

2020-12-08

一、概念（分析-一般线性模型-多变量）         “GLM 多变量”过程通过一个或多个因子变量或协变量为多个因变量提供回归分析和方差分析。因子变量将总体划分成组。通过使用此一般线性模型过程 ...

SPSS多因素方差分析（一般线性模型）：重复测量

2014-11-01

SPSS多因素方差分析（一般线性模型）：重复测量 一、GLM重复测量（分析-一般线性模型-重复度量） 1、概念：“GLM 重复测量”过程在对每个主体或个案多次执行相同的测量时提供方差分析。如果指定了主体间 ...

SPSS多因素方差分析（一般线性模型）：方差成分分析

2014-11-01

SPSS多因素方差分析（一般线性模型）：方差成分分析 一、方差成分分析（数据分析-一般线性模型-方差分量估计） 1、概念：对于混合效应模型，“方差成分”过程估计每种随机效应对因变量方差的贡献。此过程 ...

方差分析/一般线性模型

2014-11-01

方差分析一般线性模型 一、基本思想 方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。 二、应用 数据分析师在用方差分析主要用 ...

方差分析sas实现过程 方差分析两两比较

2014-11-01

方差分析sas实现过程 方差分析两两比较 一、正态性检验 proc univariate normal; class g; var x; run; 二、方差分析 1. 方差分析主要过 ...

方差分析sas实现过程 方差分析两两比较

2014-11-01

一、正态性检验 proc univariate normal; class g; var x; run; 二、方差分析 1. 方差分析主要过程说明  1.1 ANOVA过程格式及使用说明  a. ...

CDA二级备考经验

2025-12-04

作者简介：姜天翼 数据分析从业者 我是一名统计学专业出身的数据分析师，在经过了3年的数据分析工作与踩坑后，我对数据分析这个职业和工作内容有了更深的理解，本次借着报考CDA二级的备考分享聊聊对数据分析师的一些 ...

【CDA干货】回归分析中调整后R方为负？本质、成因与应对策略

2025-12-04

在回归分析的结果解读中，R方（决定系数）是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例，取值通常在0到1之间。但在实际分析中，不少初学者会遇到“调整后R方为负值”的反常情况：明明 ...

【CDA干货】分布的“性格”：正态与偏态如何左右统计分析

2025-11-27

在统计分析中，数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”，直接影响着描述统计的准确性、推断统计的可靠性以及模型预测的有效性。正态分布因“对称、稳定”的特质成为 ...

【CDA干货】左尾数据的正态化处理：从识别到落地的完整指南

2025-10-28

在数据分析中，“正态分布” 是许多统计方法（如 t 检验、方差分析、线性回归）的核心假设 —— 数据符合正态分布时，统计检验的有效性、模型的预测精度才能得到保障。但实际业务中，大量数据呈现 “左偏分布”（左 ...

【CDA干货】JMP 绘制箱线图：从数据分布可视化到深度统计分析

2025-10-28

箱线图（Box Plot）作为展示数据分布的核心统计图表，能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值，是质量控制、实验分析、市场调研等领域的 “基础分析工具”。而 JMP 作为专业的统计分析软件，不仅能快速 ...

CDA 数据分析师：假设检验实战指南 —— 用数据验证业务假设的科学方法

2025-10-27

对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”，而是 “将模糊的业务猜想转化为可验证的统计假设，通过数据排除随机波动，得出可靠结论” 的核心技能。例如，当业 ...

CDA 数据分析师：可视化驱动的数据探索与统计分析实战指南

2025-10-24

在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心能力，正是通过 “统计分析拆解数据逻辑，可视化直观呈现结论”，让隐藏在 ...

【CDA干货】特征单变量筛选：从原理到实战，高效精简特征的核心方法

2025-10-21

在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特征（如 “用户 ID”“无效时间戳”），既能降低后续建模的计算成本（如减少 50% 特征可 ...

【CDA干货】正交试验无显著结论？原因、排查与优化策略：让 “无结果” 成为有效指导

2025-10-10

在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为筛选关键影响因素、优化工艺参数的核心工具。但实际操作中，常出现 “试验结束后，通过 ...

【CDA干货】统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向

2025-09-10

统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定目标构建的 “数据 - 逻辑 - 结论” 转化载体。在实际应用中，相同的数据通过不同目的 ...