如何在spss中进行正态分布检验

2017-03-06

如何在spss中进行正态分布检验 一、图示法 1、P-P图 以样本的累计频率作为横坐标，以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，把样本值表现为直角坐标系中的散点。如果资料服从整体分布，则样本点应围 ...

如何用EXCEL制作成绩分析的正态分布图

2016-12-20

如何用EXCEL制作成绩分析的正态分布图 教育评价学是教育科学领域中的一个重要的应用性很强的分支学科。在当今世界教育领域中，教育评价、教育基础理论和教育发展被认为是三大研究范围。教育是人类有目的 ...

SPSS中正态分布检验

2016-09-13

SPSS中正态分布检验 1、先做直方图看看是否大概符合正态分布，这个不用说了吧，Graph-->legacy dialogs-->histogram-->选入变量-->OK.如果距离正态分布的样子太远了，你就不要做下面的工作啦。 2、Analyze-- ...

利用SPSS检验数据是否符合正态分布

2016-08-23

利用SPSS检验数据是否符合正态分布 正态分布也叫常态分布，在我们后面说的很多东西都需要数据呈正态分布。下面的图就是正态分布曲线，中间隆起，对称向两边下降。 下面我们来看一组数据，并检验“期初 ...

描述性统计：CDA数据分析师的入门必修课，让数据特征清晰可落地

2026-02-12

对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础，更是从“原始数据”到“初步洞察”的第一道关键桥梁。不同于复杂的推断性统计，描述性统计以“客观描述、概括数据”为核心 ...

【CDA干货】小样本配对数据：Wilcoxon检验与配对样本T检验怎么选？

2026-02-10

在数据分析、实验研究中，我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组样本（如双胞胎、同批次产品）的性能差异、小样本（n<30）下的前后测数据对比等。此时 ...

【CDA干货】信贷违约率的统计分布特征与测算方法研究

2026-02-03

在信贷业务中，违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标，其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、风险准备金的计提精度，而科学的测算方法则是确保违约率数据可靠、支撑信贷决策的基础 ...

【CDA干货】通过标准差与平均值关系衡量数据波动性：方法、场景与实操

2026-01-29

在数据分析、质量控制、科研实验等场景中，数据波动性（离散程度）的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差（Standard Deviation）是描述数据离散程度的核心指标，平均值（Mean）是反映数据集中趋势的 ...

【CDA干货】基于GB标准的t检验、F检验与显著性差异判断实操指南

2026-01-29

在数据分析、质量检测、科研实验等领域，判断数据间是否存在本质差异是核心需求，而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。我国国家标准（GB/T系列）对这两种检验的适用条件、计算规范、显著性差异判断标准均作 ...

【CDA干货】特征重要性分析：从模型到业务的核心决策依据

2026-01-27

在机器学习与数据分析领域，特征是连接数据与模型的核心载体，而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的关键环节。它通过量化各特征对目标变量的影响程度，筛选出核心有效特征，剔除冗余干扰 ...

CDA数据分析师实战：聚类分析的业务应用与落地指南

2026-01-19

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量用户行为数据无明确分层标签、产品属性数据无法快速定位同类群体、市场调研数据难以识 ...

CDA数据分析师实战：主成分分析的业务应用与落地指南

2026-01-15

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时长、加购次数”等10+个行为指标，市场调研涵盖“价格敏感度、品牌偏好”等多个维度，这 ...

CDA数据分析师实战：线性回归的业务应用与落地指南

2026-01-13

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心能力体系中，“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测下月销售额”“分析哪些因素对用户消费金额影响最大”“评估营销策略对销量的贡献度” ...

CDA数据分析师实战：相关系数的业务应用与落地指南

2026-01-12

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长与消费金额是否相关”“广告投放量与销售额是否存在关联”“产品评分与复购率是否有联 ...

【CDA干货】Excel制作成绩分布图全指南：步骤、优化与解读

2026-01-07

在教学管理、学生成绩分析场景中，成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分占比、整体分布形态（如是否正态分布），为教学评估、个性化辅导提供数据支撑。Excel作 ...

CDA数据分析师核心技能：特征处理的全流程实战指南

2026-01-06

在数据驱动的建模与分析场景中，“数据决定上限，特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后，往往难以直接支撑模型训练或深度分析——要么特征维度冗余、要么数据分布不均、要么无法精准刻画业务逻辑 ...

【CDA干货】数据稳定性评估全指南：指标、方法与实操价值

2026-01-04

在数据分析领域，数据稳定性是衡量数据质量的核心维度之一，直接决定了分析结果的可靠性与决策价值。稳定的数据能反映事物的固有规律，为预测、优化等决策提供坚实支撑；而不稳定的数据往往夹杂着随机波动、异常干扰 ...

【CDA干货】一文读懂箱线图上下限：定义、计算方法与实战要点

2025-12-25

箱线图（Box Plot）作为数据分布可视化的核心工具，凭借简洁的结构直观呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键信息，广泛应用于数据分析、质量控制、科学研究等领域。而箱线图的“上下限”（也常被称为须线端点） ...

【CDA干货】一文分清：独立样本t检验与卡方检验的核心区别与适用场景

2025-12-24

在数据分析领域，假设检验是验证“数据差异是否显著”的核心工具，而独立样本t检验与卡方检验则是其中最常用的两种方法。很多初学者容易混淆二者的适用场景——明明是验证两组数据的差异，却不知道该用t检验还是卡方 ...

【CDA干货】数据降维与分组的“三叉戟”：析因、聚类与主成分分析的异同解析

2025-12-18

在数据科学的工具箱中，析因分析（Factor Analysis, FA）、聚类分析（Clustering Analysis）与主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是处理高维数据的“核心三叉戟”。它们均能从复杂数据中提取关键信息 ...