常用的统计方法分类

常用的统计方法分类--以变量水平为区分因变量：连续变量单个自变量：二分类T检验多分类单因素方差分析连续相关分析，回归分析多个自变量：分类变量为主方差分析模型连续变量为主线性回归模型因变量：顺序变量单个自变量：二分类秩和检验多分类秩和检验连续Logistic回归分析多个自变量：分类变量为主Logistic回归分析连续变量为主判别分析、Logistic回归分析因变量：名义变量单个自变量：二分类卡方检验多分类卡方检验连续Logistic回归分析多个自变量：分类变量为主Logistic回归分析、最优尺度分析连续变量为主判别分析、Logistic回归分析注：当自变量和因变量均为顺序/名义变量时，卡方分析最为常用希望将变量/纪录分成若干个类别，但类别数不清楚，或各类别的特征不明：聚类分析希望建立判别方程，对以后新进入的案例进行所属类别的预测：判别分析需要探索多个变量间的内在联系或内在结构：因子分析、对应分析生存时间和生存结局都是需要关心的因素，同时数据中存在大量的失访：生存分析得到的是时间序列数据，需要对以后的情形加以预测：时间序列模型考察的特征需要有多个因变量来表示，同时研究多个自变量对他们的影响：多元方差分析模型一、单变量1、连续变量----单样本t检验2、有序分类---单样本秩和检验3、无序分类---单样本卡方检验4、二分类----用得不多二、因变量为连续变量1、单个变量：（1）连续变量---相关、回归分析（2）有序分类---单因素方差分析（3）无序分类---单因素方差分析（4）二分类----两样本t检验2、多个变量：（1）连续变量---线性回归（2）分类变量---方差分析三、因变量为有序分类变量1、单个变量：（1）连续---有序分类logistic回归（2）有序分类---秩相关分析（3）无序分类---多样本秩和检验（4）二分类----两样本秩和检验2、多个变量：（1）连续变量---有序分类logistic回归（2）分类变量---有序分类logistic回归四、因变量为无序分类变量1、单个变量：（1）连续---无序分类logistic回归（2）有序分类---？（3）无序分类---卡方检验（4）二分类----卡方检验2、多个变量：（1）连续变量---无序分类logistic回归（2）分类变量---无序分类logistic回归五、因变量为二分类变量1、单个变量：（1）连续---二分类logistic回归（2）有序分类---？（3）无序分类---卡方检验，二分类logistic回归（4）二分类----卡方检验2、多个变量：（1）连续变量---二分类logistic回归（2）分类变量---二分类logistic回归