SPSS用于正交试验优化设计及其方差分析_数据分析师考试

2015-06-29

SPSS用于正交试验优化设计及其方差分析_数据分析师考试 试验优化设计，指在最优化思想的指导下，进行最优设计的一种优化方法，从不同的优良性出发，合理设计试验方案，有效控制试验干扰，科学处理试验数 ...

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干货】方法验证核心统计：重复性用卡方分析，准确度用t检验（实操全指南）

2026-03-04

在实验检测、质量控制、科研验证等场景中，“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法、改进的实验流程，还是沿用的标准方法，都需要通过验证确认其可行性。而方法验证的核 ...

【CDA干货】重复测量问卷统计分析：实操指南，精准挖掘纵向数据价值

2026-02-26

在问卷调研中，我们常遇到这样的场景：针对同一批调查对象，在不同时间点（如干预前、干预后、随访期）发放相同或相似的问卷，收集其态度、行为、认知等指标的变化数据；或是对同一批对象，在不同场景、不同条件下进 ...

【CDA干货】运用机器学习进行分析：从流程拆解到行业落地，让数据发挥核心价值

2026-02-25

在数字化时代，数据已成为企业决策、行业升级的核心资产，但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法，挖掘数据背后的规律、关联与趋势，才能将数据转化为可落地的决策依据。机器学习作为数据 ...

【CDA干货】统计模型的分类与应用场景全解析：从理论到实操，适配不同业务需求

2026-02-14

在数据分析、业务决策、科学研究等领域，统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析，将抽象的数据转化为可落地的结论，帮助从业者规避风险、预测趋势、优化决策。但统计 ...

【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数据分析师与六种核心分析方法：从工具到价值的落地路径

2026-01-28

数据分析的价值落地，离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、归因分析，构成了从“呈现事实”到“指导行动”的完整分析链路，是CDA（Certified Dat ...

【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：决策树分析的业务应用与落地指南

2026-01-20

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作场景中，“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判断交易是否存在欺诈风险、评估客户授信等级等。决策树（Decision Tree）作为经典的监督 ...

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 ...