多元统计分析难吗,多变量分析方法11个常见的 _因变量

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。

文章插图
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

文章插图
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，
【多元统计分析难吗,多变量分析方法11个常见的】07、多维尺度分析