多元统计分析难吗,多变量分析方法11个常见的
在社会科学研究中，主要的多元分析方法包括多元方差分析（ ）、主成分分析（ ）、因子分析（ ）、典型相关（ ）、聚类分析（ ）、判别分析（ ）、多维尺度分析（ ） ），以及最近流行的验证性因子分析（ ）或线性结构模型（ ）和逻辑回归分析等，下面简要说明这些方法的概念和应用。
01、多元方差分析
适用于同时探索一个或多个自变量与两个或多个因变量之间因果关系的统计方法，根据操纵的自变量个数可分为单因素（一个自变量）或多因素（两个自变量）由研究人员。以上自变量）。进行多元方差分析时，自变量必须是离散的分类或有序变量，因变量必须是区间以上的变量。
02、主成分分析
主成分分析的主要功能是分析多个变量之间的相关性以构建一个整体指标（ ）。当研究人员测量一组彼此高度相关的变量时，他们正在进行显着性检验。为了避免变量过多，可能导致解释的复杂和混乱，往往先进行主成分分析，尽可能不丢失原始信息。在 的前提下，提取几个主成分作为代表原始变量的整体指标，实现数据约简的功能。进行主成分分析时，自变量和因变量没有区别，但所有变量都必须是区间以上的水平变量。
03、因素分析
因子分析和主成分分析经常被研究人员互换使用，因为它们的功能是通过分析变量之间的相关性来简化数据。但不同的是，主成分分析是寻找变量之间的最佳线性组合（ ）的主成分来解释变量之间的最大变异；至于因子分析，就是寻找变量（ ）或因子之间的共同潜在结构，来估计每个变量对每个因子（ ）的载荷。进行因子分析时，不区分自变量和因变量，但所有变量都必须是区间以上的水平变量。
04、典型相关
典型相关可以看作是乘积-差异相关或多元回归分析的延伸，其主要功能是分析两个变量之间的相关性。多元回归分析的目的是分析一个或多个自变量与一个因变量之间的关系，典型相关中也可以有多个因变量；即典型相关的目的是通过计算得到两个。变量线性组合的加权因子。为了最大化 ( ) 两个变量之间的相关性。进行典型相关时，不区分自变量和因变量，但所有变量都必须是区间以上的水平变量。
05、聚类分析
聚类分析的主要功能是对 ( ) 进行分类。研究人员在有观察结果时，往往根据观察结果的相似性或差异性对其进行分类，形成若干性质不同的类别，简化解释工作。也就是说，聚类分析对变量的观测值进行分类，以达到组内同质性和组间异常值。其次，在聚类分析完成后，通常可以进行判别分析来识别分类的有效性。当然，变量也可以在某个点进行分类（这个功能类似于因子分析，所以常使用因子分析来解决问题）。进行聚类分析时，没有自变量和因变量之分，
06、判别分析
判别分析是多变量分析中广泛使用的统计方法。可用于样品分类；还可用于了解不同类别样本在某些变量上的差异；在一些变量的实际表现中，用来预测一个新样本属于某个类别的概率。因此，在行为科学中，普通研究人员单独使用判别分析来建立判别函数（ ）来预测新样本；或者在多元方差分析的检验值达到显着水平后，比较不同组样本因变量均值存在差异的情况；或者经过聚类分析，检验聚类分析的正确性。在进行判别分析时，
07、多维尺度分析
多维尺度分析基本上是一种分类统计方法，在市场上被广泛使用。当研究人员想解释一组主体（如消费者）所包含的信息，衡量一组对象（如商品）在某些变量中的相似性，多维尺度分析是一种非常合适的方法。. 研究人员只要将这组物体在变量上的测量值转化为多维几何表示，就可以在这个几何空间中有效地展示这些物体，达到分类的目的，也可以进一步解释这些几何表示。表示的基础结构或含义。在进行多维尺度分析时，
08、线性结构方程
线性结构方程是一种相当灵活和灵活的统计方法。常用名称包括协方差结构分析、潜在变量分析、线性结构建模或验证性因子分析，因为研究人员以不同方式定义变量之间的关系。它可以看作是多元回归分析和因子分析两种方法论的综合模型，让研究人员可以探索变量之间的线性关系（回归分析），看到可测量的显性变量和不可测量的潜在变量（因子）的因果关系。分析）模型假设检验。
09、逻辑回归分析
逻辑回归可以看作是传统多元回归分析的一个特例。与多元回归分析一样，它可以解释自变量和因变量之间的关系，并可以做出预测。不同的是，在多元回归分析中，自变量和因变量都必须是固定距离以上的水平变量；但在逻辑回归分析中，自变量仍然是固定距离以上的水平变量，因变量是二分类分类变量或多分类分类变量或有序变量。
10、对数线性方程
在基础统计学中，当研究人员面临探索两个分类或有序变量之间关系的研究问题时，卡方检验用于检验假设。当问题的本质是探索两个分类变量是否独立或关联的强度时，使用独立性卡方检验来检验假设。在进行卡方独立性检验时，研究人员必须根据样本对两个分类变量的响应建立二维列联表（表），以便根据列联表中单元格的数量进一步响应. 进行显着性检验。然而，当研究人员面对三个或更多的分类变量时，建立变量关联的多元列联表分析，卡方独立性检验将无法解决这样的问题，此时合适的方法是数字线性模型。使用对数线性模型解决多元列联表问题的目的主要是探索构成列联表的多个分类变量之间的关系，然后在化简原则下建立拟合解释模型，并根据对已建立的模型估计细胞参数值，以了解每个变量对细胞数量的影响。
11、Logit 对数线性模型
在对数线性模型中，多个分类变量之间存在因果关系（即相关性），不区分自变量和因变量。研究的目的是探索变量之间相关性的强度和性质。但有时研究人员会面临自变量和因变量之间存在区别的情况。在基础统计学中，当研究人员面临的问题的本质是两个分类变量之间的自变量和因变量存在差异，目的是探索两个变量之间的因果关系时，卡方同质性检验是大多使用。进行假设检验。但是，当自变量的数量超过两个时，卡方同质性检验不再适用，必须使用logit对数线性模型方法来分析数据。Logit对数线性模型的作用与多元回归分析的作用十分相似，都可以用来探索和解释因变量与自变量之间的关系。采用最小二乘法对模型进行估计和检验；logit对数线性模型的变量都是分类变量，通常采用最大似然估计法对模型进行估计和检验。两者都可以用来探索和解释因变量和自变量之间的关系。采用最小二乘法对模型进行估计和检验；logit对数线性模型的变量都是分类变量，通常采用最大似然估计法对模型进行估计和检验。两者都可以用来探索和解释因变量和自变量之间的关系。采用最小二乘法对模型进行估计和检验；logit对数线性模型的变量都是分类变量，通常采用最大似然估计法对模型进行估计和检验。
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