数据统计分析——常用统计检验方法

		单变量	因变量
		连续变量	有序分类变量	无序分类变量	二分类变量
单自变量	连续	样本t检验	相关分析 回归分析	有序分类的Logistic回归	无序分类的Logistic回归	二分类的Logistic回归
有序分类	单样本秩和检验	单因素方差分析，结果解释时利用有序信息	秩相关分析、CMH x2	可将自/因变量交换后分析	可将自/因变量交换后分析
无序分类	单样本x2检验	单因素方差分析	多样本秩和检验（H检验）	x2检验，深入分析可用对数线性模型	x2检验，二分类的Logistic回归
二分类	二项分布确切概率法	两样本t检验	两样本秩和检验（W检验）	x2检验	四格表x2检验，确切概率法
多自变量	连续变量为主	--	线性回归模型	有序分析的判别分析，有序分类的Logistic回归	判别分析、无序分类的Logistic回归	判别分析、二分类Logistic回归
分类变量为主	--	方差分析模型，和回归模型实际上等价	有序分类的Logistic回归	无序分类的Logistic回归	二分类的Logistic回归

--------------------------- 多元分析方法

多元方差分析模型、多元回归模型：考察的特征需要多个因变量来表示，并研究多个自变量对它们的影响！

聚类分析：将变量和记录分成若干类别，但类别数不清楚，或各类别的特征不明；

判别分析：已知分类情况，研究目的是希望建立判别方程，对以后新进入的案例进行所属类别的预测；

因子分析：探索多个连续变量间的内在练习或数据的内在结构；

应对分析：探索多个分类变量间的内在练习或数据的内在结构；

多维尺度分析：考察多个概念间的相似程度，并寻找受访者用于评价相似度的标准！

生存分析：

时间序列模型：