post hoc analysis

post hoc analysis
Posthocanalysis称为PHA，是一种常见的研究方法，通常用于研究统计上显著性变化之后，对这些变化的原因进行进一步分析。

它与其它研究方法的不同之处在于：PHA侧重于对发现的结果进行后续检验和分析，而不是仅依据假设或理论来指导研究过程。

PHA可以用于多种研究学科，其常见的应用包括定性分析（例如决策树、聚类分析）、定量分析（例如回归分析）和复杂计算研究（例如神经网络）。

PHA的步骤是：先通过发现统计显著性变化，然后通过进一步分析了解这种变化的成因、性质和未来趋势。

具体来说，首先要收集和分析相关数据，例如产品统计学指标和客户流失预测模型，然后分析这些数据，发现潜在的变化和模式；最后，确定变化的原因，并从变化中获取有效信息。

PHA的主要优点包括：可以从实际的数据中获得准确的信息；能够有效地排除异常值；可以有效地把握突然发生的突变点；可以有效地发现统计显著性差别和趋势变化；可以对模型做出及时的修正；可以帮助研究者更全面地了解数据的结构；可以有效地从许多因素中获取有效的信号；还可以为决策提供必要的支持。

PHA的主要缺点包括：由于没有假设和理论指导，数据分析的结果可能不够准确；如果没有及时地发现变化，对结果的突然变化可能会导致误解；某些分析结果可能会受到欠完备数据的影响；有时也会受到主观因素的影响，因此获得的结果可能不具有发现性和准确性。

总之，Post hoc analysis一种有效而强大的研究方法，可以及时有效地发现变化，把握新趋势，有助于引导研究结果，更好地了解数据的本质，为决策提供有力支持。

在实际应用中，应结合各种研究方法，以达到最佳的研究结果。