多变量分析基本认识
多元统计分析概述
多元统计分析概述多元统计分析是一种统计学方法，用于研究多个变量之间的关系和模式。
它可以帮助我们理解和解释数据中的复杂关系，从而提供有关变量之间相互作用的深入洞察。
在本文中，我们将概述多元统计分析的基本概念、常用方法和应用领域。
一、基本概念1. 变量：在多元统计分析中，我们研究的对象是多个变量。
变量可以是数值型（如年龄、收入）或分类型（如性别、教育程度）。
2. 样本和总体：多元统计分析通常基于样本数据进行推断。
样本是从总体中抽取的一部分观察值。
通过对样本数据进行分析，我们可以推断总体的特征和关系。
3. 相关性和因果关系：多元统计分析可以帮助我们确定变量之间的相关性，即它们之间的关联程度。
然而，相关性并不意味着因果关系。
因果关系需要更深入的研究和实验证实。
二、常用方法1. 相关分析：相关分析用于衡量两个或多个变量之间的相关性。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
2. 回归分析：回归分析用于建立变量之间的数学模型，并预测一个或多个因变量的值。
线性回归和逻辑回归是常用的回归分析方法。
3. 主成分分析：主成分分析用于降低数据维度，并找到解释数据变异最多的主要成分。
它可以帮助我们理解数据中的模式和结构。
4. 判别分析：判别分析用于确定一个或多个自变量对于区分不同组别的因变量的重要性。
它常用于分类和预测问题。
5. 聚类分析：聚类分析用于将样本分成不同的群组，使得同一群组内的样本相似度较高，而不同群组之间的相似度较低。
三、应用领域多元统计分析在各个领域都有广泛的应用，包括社会科学、医学、市场研究、金融等。
以下是一些常见的应用领域：1. 社会科学：多元统计分析可以帮助研究人类行为和社会现象。
例如，它可以用于分析教育水平与收入之间的关系，或者研究不同人群的消费行为。
2. 医学研究：多元统计分析可以用于研究疾病的风险因素和预测模型。
例如，它可以用于确定吸烟和肺癌之间的关系，或者预测患者的生存率。
3. 市场研究：多元统计分析可以帮助企业了解消费者行为和市场趋势。
多因素分析
ss ss ss 3 . 0425 2 . 9625 0 . 080 处理 总 误差
2 2 2 ss x / n n C 5 . 4 9 . 9 / 3 2 19 . 507 1 . 68 A B A A
2 2 2 ss x / n n C 6 . 0 9 . 3 / 3 2 19 . 5075 0 . 90 B A B B
11
12
21
22
11
21
12
22
研究目的之三为A药与B 药是否有交互作用。所谓有协 同作用，是指同时用A、B两药 起的作用大于单独用A药和B药 的作用之和。所谓有拮抗作用， 是指同时用A、B两药起的作用 小于单独用A药各B药的作用之 和。
不论协同或拮抗作用均意味着 A、B药同时使用的作用不等于单 独作用之和。两药有无协同作用或 拮抗作用，只要检验假设： H03： - = - = - 或H03：
若数据资料中涉及到因子水平只是 研究者关心的因子水平总体的一个 样本，则该因子属于随机型因子； 若你的研究中有某些因子是随机型 因子或全为随机型因子时，方差分 析的模型与固定效应模型相同，但 关于主效应、和交互效应的假定及 F统计量的计算公式有些不同。
实例 某医院管理者欲了解血压计 与量血压的医生对血压测定结果是 否有影响。他在医院中随机抽取3 台血压计，4名医生，对24名体检 者测量血压，下面是舒张压的观察 结果，请作分析。
方差分析的混合效应模型 例题：设某人研究围产期窒息对 新生儿中血中次黄嘌呤浓度是否 有影响，同时还了解新生出生一 小时内次黄嘌呤浓度是否有变化。 他随机抽取围产期窒息9名，不窒 息的正常新生儿9名（作为对照） 对每组的9名新生儿随机安排三个 不同时间，测定血中次黄嘌呤浓 度如下：
(整理)常用多变量分析方法
常用多变量分析方法在社会科学研究中，主要的多变量分析方法包括多变量方差分析（Multivariate analysis of variance，MANOVA）、主成分分析（Principal component analysis）、因子分析（Factor analysis）、典型相关（Canonical correlation analysis）、聚类分析（Cluster analysis）、判别分析（Discriminant analysis）、多维量表分析（Multidimensional scaling），以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型（LISREL）与逻辑斯蒂回归分析等，以下简单说明这些方法的观念和适用时机。
一、多变量方差分析MANOVA适用于同时探讨一个或多个自变量与两个以上因变量间因果关系的统计方法，依照研究者所操作自变量的个数，可以分为单因素（一个自变量）或多因素（两个以上自变量）MANOVA。
进行多变量方差分析时，自变量必须是离散的定类或定序变量，而因变量则必须是定距以上层次的变量。
二、主成分分析主成分分析的主要功能在分析多个变量间的相关，以建构变量间的总体性指标（overall indicators）。
当研究者测量一群彼此间具有高度相关的变量，则在进行显著性检验钱，为避免变量数过多，造成解释上的复杂与困扰，常会先进行主成分分析，在尽量不丧失原有信息的前提下，抽取少数几个主成分，作为代表原来变量的总体性指标，达到资料缩减（data reduction）的功能。
进行主成分分析时，并无自变量和因变量的区别，但是所有的变量都必须是定距以上层次变量。
三、因子分析因子分析与主成分分析常被研究者混用，因为二者的功能都是通过对变量间的相关分析，以达到简化数据功能。
但不同的是，主成分分析是在找出变量间最佳线性组合（linear combination）的主成分，以说明变量间最多的变异量；至于因子分析，则在于找出变量间共同的潜在结构（latent structure）或因子，以估计每一个变量在各因子上的负荷量（loading）。
多元统计分析的基本概念
多元统计分析的基本概念多元统计分析是统计学中的一个重要分支，它主要研究多个变量之间的关系和规律。
在实际应用中，多元统计分析被广泛运用于数据挖掘、市场调研、财务分析等领域。
本文将介绍多元统计分析的基本概念，包括多元数据、多元变量、多元分析方法等内容。
一、多元数据多元数据是指包含多个变量的数据集合。
在多元统计分析中，数据通常以矩阵的形式呈现，每一行代表一个样本，每一列代表一个变量。
多元数据可以是定量数据，也可以是定性数据。
定量数据是指可以用数字表示的数据，如身高、体重等；定性数据是指描述性质的数据，如性别、颜色等。
多元数据的特点是维度高，包含大量的信息，需要通过统计分析方法来揭示其中的规律。
二、多元变量多元变量是指由多个单变量组成的变量集合。
在多元统计分析中，变量可以分为自变量和因变量。
自变量是独立变量，用来解释因变量的变化；因变量是依赖变量，受自变量影响而发生变化。
多元变量之间可以存在线性关系、非线性关系、相关性等不同类型的关系。
通过多元统计分析，可以揭示变量之间的内在联系，帮助我们更好地理解数据背后的规律。
三、多元分析方法多元统计分析包括多元方差分析、主成分分析、因子分析、聚类分析等多种方法。
这些方法可以帮助我们从不同角度解读多元数据，揭示数据之间的关系和规律。
1. 多元方差分析多元方差分析是一种用于比较多个组别之间差异的统计方法。
它可以同时考虑多个因素对因变量的影响，从而揭示不同因素对因变量的影响程度。
多元方差分析可以帮助我们确定哪些因素对因变量的影响最显著，为进一步分析提供依据。
2. 主成分分析主成分分析是一种降维技术，它可以将多个相关变量转化为少数几个无关变量，从而减少数据的复杂性。
主成分分析可以帮助我们发现数据中的主要信息，提取数据的主要特征，为后续分析提供简化的数据集。
3. 因子分析因子分析是一种用于探索变量之间潜在关系的方法。
它可以将多个观测变量归纳为少数几个潜在因子，从而揭示变量之间的内在联系。
“多变量分析”
下⾯我还是采⽤SPSS18.0，现在叫PASW Statistics 18.0来操作！注意：不同版本在多重对应分析⽅法有⼀些不同，但⼤家基本上可以看出了，⾼版本只能是更好，但选择会复杂和不同！在进⾏多重对应分析之前，研究者应该能够记住各个变量⼤致有多少类别，个别变量如果变量取值太偏或异常值出现，都会影响对应分析的结果和对应图分析！在SPSS分析菜单下选择降维（Data Redaction-数据消减）后选择最优尺度算法，该选项下，包括：多重对应分析、分类（⾮线性）主成分分析、⾮线性典型相关分析；注意：随着版本的增⾼，研究⼈员在统计分析时就要各位主要变量的测量尺度，并且最好在进⾏数据清理和分析前，明确定义好测量尺度；当然也要做好Lable⼯作！接下来，我们就可以选择变量和条件了！⼤家可以把要分析的变量都放到分析变量内，补充变量的含义是如果有哪个变量你并不想作为对应分析的变量，⽽只是作为附属变量表现在对应图上可以加⼊！这⼀点其实在简单对应分析也有这种定义。
（我们将在专门的简单对应分析⽅法中再讲！）然后我们要选择“变量”选项，⼤家可以选择类别图：每⼀个变量的分类图，重点是选择联合类别图，我们把7个变量全部放⼊，执⾏！（其它选项⼤家可以测试，我还有⼀些没有搞清楚）下⾯我们看结果：从图中我们可以看出：美国车都⽐较⼤，家庭型，主要购买者是已婚带孩⼦的；⽇本和欧洲车主要是⼩型、运动的和已婚没有孩⼦的⼈购买；特别注意：单⾝和单⾝带孩⼦的往往是租赁汽车，收⼊单⼀来源，但这个地区没有车满⾜这个市场，或许是市场空⽩；具体的解读⼤家可以根据⾃⼰的研究设计和假设去寻找答案！主要统计指标可以看：上图主要给我们了对应图维度的解释⽐率，最下⾯的图⼤家会看吗？提⽰：夹⾓是锐⾓意味着相关，所以：定类变量的相关性是不是可以解释啦！总结：（同样适合简单对应分析）对应分析的优点：定性变量划分的类别越多，这种⽅法的优势越明显。
揭⽰⾏变量类别间与列变量类别间的联系。
(整理)因子分析方法——多变量分析
因子分析方法——多变量分析因子分析（Factor Analysis）是一种非常有用的多变量分析技术。
我想说，你要想学好多变量分析技术，一是：理解多元回归分析，二是：理解因子分析；这是多变量分析技术的两个出发点。
为什么这么说呢？多元回归分析是掌握有因变量影响关系的重点，无论什么分析，只要研究的变量有Y，也就是因变量，一般都是回归思想，无非就是Y的测量尺度不同，选择不同的变形方法。
而因子分析则是研究没有因变量和自变量之分的一组变量X1 X2 X3 ... Xn之间的关系。
在市场研究中，我们经常要测量消费者的消费行为、态度、信仰和价值观，当然最重要的是测量消费者的消费行为和态度！我们往往采用一组态度量表进行测量，用1-5打分或1-9打分，经常提到的李克特量表。
上面的数据是我们为了测量消费者的生活方式或者价值观什么的，选择了24个语句，让消费者进行评估，同意还是不同意，像我还是不像，赞成还是不赞成等等，用1-9打分；因子分析有探索性因子分析和证实性因子分析之分，这里我们主要讨论探索性因子分析！证实性因子分析主要采用SEM结构方程式来解决。
从探索性因子分析角度看：∙一种非常实用的多元统计分析方法；∙∙一种探索性变量分析技术；∙∙分析多变量相互依赖关系的方法；∙∙数据和变量的消减技术；∙∙其它细分技术的预处理过程；我们为什么要用因子分析呢？首先，24个可测量的观测变量之间的存在相互依赖关系，并且我们确信某些观测变量指示了潜在的结构-因子，也就是存在潜在的因子；而潜在的因子是不可观测的，例如：真实的满意度水平，购买的倾向性、收获、态度、经济地位、忠诚度、促销、广告效果、品牌形象等，所以，我们必须从多个角度或维度去测量，比如多维度测量购买产品的动机、消费习惯、生活态度和方式等；这样，一组量表，有太多的变量，我们希望能够消减变量，用一个新的、更小的由原始变量集组合成的新变量集作进一步分析。
这就是因子分析的本质，所以在SPSS软件中，因子分析方法归类在消减变量菜单下。
十多变量分析详析模型与多元线性回归
十多变量分析详析模型与多元线性回归多变量分析是指研究多个自变量与一个或多个因变量之间的关系的统计分析方法。
其中，多元线性回归是多变量分析中常用的一种方法，用于建立多个自变量与一个因变量之间的线性关系模型。
多元线性回归通常可以用以下的一般模型表示：Y=β0+β1X1+β2X2+…+βnXn+ε其中，Y表示因变量，X1、X2、…、Xn表示自变量，β0、β1、β2、…、βn表示回归系数，ε表示误差项。
多元线性回归的步骤如下：1.收集数据：收集自变量和因变量的相关数据。
2.建立模型：根据收集到的数据建立多元线性回归的模型。
3.模型拟合：通过最小二乘法估计回归系数，使得模型对观测数据的误差最小化。
4.模型评估：通过统计指标（例如回归系数的显著性检验、R方等）来评估模型的拟合程度和预测准确性。
多元线性回归模型的优点包括：1.可以探究多个自变量对因变量的影响，并解释其相对贡献。
2.可以对因变量进行精确的预测。
3.可以识别和排除自变量之间可能存在的共线性问题。
4.可以通过回归系数的显著性检验来判断自变量的重要性。
多元线性回归模型的不足之处包括：1.假设线性关系：模型假设因变量与自变量之间存在线性关系，如果数据的真实关系非线性，模型的拟合效果可能较差。
2.数据偏差：如果数据中存在异常值或者不符合正态分布等假设，则模型的拟合效果可能较差。
3.误差项的独立性：模型假设误差项之间相互独立，如果存在误差项之间的相关性，则模型的估计结果可能出现偏差。
4.自相关性：模型假设自变量之间相互独立，如果存在自变量之间的相关性，则模型的估计结果可能出现偏差。
总的来说，多元线性回归是一种强大的多变量分析方法，它可以帮助我们理解多个自变量对因变量的影响，并进行预测和解释。
然而，在应用多元线性回归模型时，需要注意模型的假设和前提条件，并进行适当的数据清洗和模型评估，以确保模型的可靠性和准确性。
因子分析方法——多变量分析
因子分析方法——多变量分析因子分析是一种常用的多变量分析方法，用于探索多个变量的内在结构和关联性。
它通过将多个变量转化为较少的无关的因子，来简化数据分析和解释。
本文将介绍因子分析的基本原理、应用场景和步骤，并解释如何进行因子提取和旋转。
因子分析的基本原理是，将多个观测变量Y1，Y2，…，Yp转化为较少数量的无关因子F1，F2，…，Fm，其中p>m。
这些因子捕获了原始变量中的共同方差，即解释了原始数据集的大部分信息。
因此，因子分析可以使我们简化复杂的数据集，并发现潜在的结构。
因子分析适用于以下几种情况：1.探索数据集中的潜在结构：当我们有大量变量时，使用因子分析可以揭示出变量之间的内在关联和结构。
例如，我们可以将一组心理测量指标进行因子分析，以了解它们背后的潜在个性特征。
2.减少变量数量：当我们面临大量变量时，使用因子分析可以将它们转化为较少的无关因子。
这有助于简化数据集，减少冗余信息，并提高数据分析的效率。
3.构建指标：在一些情况下，我们希望将多个变量组合为一个指标来度量一些概念或现象。
因子分析可以将相关的变量合并成一个指标，从而更好地表示所研究的概念。
因子分析的步骤大致可以分为以下几个阶段：1.确定研究目的和变量集：在进行因子分析之前，我们需要确定研究的目的和我们感兴趣的变量集。
这些变量可以是任何类型的，包括连续、二进制或分类数据。
2.数据准备和清理：在开始因子分析之前，我们需要对数据进行准备和清理。
这包括处理缺失值、离群值和异常值等。
我们还需要进行变量标准化，以确保各个变量具有相同的度量尺度。
3.因子提取：在这一阶段，我们使用其中一种因子提取方法来将原始变量转化为无关的因子。
常用的方法有主成分分析和最大似然估计。
主成分分析根据变量间的协方差矩阵来提取因子，而最大似然估计则基于变量之间的最大可能性来提取因子。
4.因子旋转：在进行因子提取后，我们通常需要进行因子旋转来使因子更易于解释。
常见的旋转方法有正交旋转和斜交旋转。
多变量的可视化分析
详细描述
收集不同地区、不同时间段的气候数据，利 用地图、散点图、曲线图等可视化工具展示 温度、降水量、风速等指标的变化趋势和相 互关系。例如，通过观察不同地区温度和降 水量的变化趋势，分析气候变化对生态系统
和人类活动的影响。
06
总结与展望
多变量可视化分析的优点和局限性
直观展示多变量之间的关系
多变量可视化分析能够直观地展示多个变量之间的关系，帮助我们快速理解数 据中的模式和关联。
在实际应用中，多变量可视化分析被广泛应用于各个领域， 如金融、医疗、教育、市场营销等，通过多变量可视化分析 ，人们可以更好地挖掘数据中的潜在信息和规律，为决策提 供有力支持。
目的和意义
多变量可视化分析的目的是将多个变量之间的 关系和变化趋势以直观的方式呈现出来，帮助 人们更好地理解和分析数据。
通过多变量可视化分析，人们可以更加清晰地 看到数据之间的关系和趋势，发现数据中的规 律和异常，为决策提供有力支持。
统计分析
描述性统计
01
多变量可视化可以用于展示多个变量的中心趋势、离散程度以
及变量之间的关系。
相关性分析
02
通过散点图矩阵等方法，可以直观地展示多个变量之间的相关
性。
多元回归分析03源自可视化可以帮助理解自变量对因变量的影响，以及是否存在多
重共线性等问题。
商业智能和决策支持系统
业务洞察
通过多变量可视化，企业能够快速了解多个业务指标之间的关联 和趋势，从而做出更好的决策。
总结词
通过散点图矩阵，可以同时展示多个变量之间的关系，有助于发现变量之间的关 联和模式。
详细描述
散点图矩阵是一种常用的多变量可视化方法，它通过在二维平面上绘制多个散点 图来展示多个变量之间的关系。每个散点代表一个样本，每个轴代表一个变量。 通过观察散点的分布和趋势，可以推断变量之间的关联和模式。
统计学中的多元数据分析方法与应用
统计学中的多元数据分析方法与应用在现代数据分析领域中，多元数据分析方法已经成为了必备的基本工具。
这种方法将统计学理论和计算机科学技术相结合，可以应用于经济、生物、医学、社会学和心理学等各种领域。
本文将着重讨论多元数据分析的概念、操作方法和应用场景，以便更好地了解这一技术的特点和优势。
一、多变量分析的定义多变量分析是指将多个变量同时分析并考虑的一种数据分析方法，通常指的是基于统计学的数据分析方法。
其中的变量可以是连续值（如身高、体重等），也可以是离散值（如性别、婚姻状况等）。
多变量分析方法主要有聚类分析、主成分分析、因子分析、判别分析等。
其中，聚类分析是对大量相似数据进行分类的一种方法；主成分分析是将多个变量减少到几个主要变量的一种方法；因子分析是将所有变量都转化为更少的综合指标的方法；判别分析是根据已知分类，建立判别函数以对新数据进行分类的方法。
二、多元回归分析的定义多元回归分析是一种常见的预测分析方法，用于预测一个或多个因变量的值。
在多元回归模型中，估计的因变量值是由多个自变量值来解释的。
多元回归模型包含了一个常数项和多个自变量。
在这种情况下，我们可以使用多元回归模型来进行预测。
此方法适用于社会科学、金融、营销和医学等领域。
三、多元分析方法的操作1、聚类分析聚类分析是一种无监督的数据分析方法，它对大量的数据进行分类。
该方法的基本思想是将相似的数据分成同一类别，并将不相似的数据分开。
聚类分析通常与无监督学习方法、模式识别和图像处理技术等相似的技术相结合，可以用于数据挖掘和机器学习等任务。
2、主成分分析主成分分析是一种重要的多元数据分析方法。
它通过降低多个测量变量的数量，从而发现它们之间的共同特征。
主成分分析的结果通常可以解释为一些已知测量变量的线性组合，这些变量的权重隐含了它们在发现的主成分中的贡献程度。
这种方法是一种无监督学习方法，也可以用于数据降维和数据可视化等方面。
3、因子分析因子分析是一种多元数据分析方法，可以将多个相关变量合成一个较少的指标，通常被称为因子或维度，以解释被观察的变异。
多变量方差分析
④ Manova Test Criteria and Exact F Statistics for the Hypothesis of no Overall Drug B vs C Effect
Statistic
Wilks' Lambda Pillai's Trace Hotelling-Lawley Trace
【SAS输出的结果】 ① The MEANS Procedure Variable N Mean Std Dev Minimum Maximum
-----------------------------------------------------------------------y1 y2 y3 20 20 20 7.170000 2.525000 2.365000 4.7157519 3.1504845 3.8276659 -0.170000 -2.740000 -6.780000 19.63000 10.26000 7.82000
表4-7
乳腺癌患者化疗前后BUN和Gr检测数据
【SAS程序】 data eg4_2； input id x0 x1 y0 y1 @@ ；
d1=x1-x0； d2=y1-y0；
cards； 1 11.7 10.6 1.3 0.8 …… run； proc means ； var d1 d2；run； proc glm； model d1 d2= / ss3 nouni； manova h=intercept； 9 14.6 13.8 0.9 0.8
2）根据效应因子的随机性： 固定模型(fixed model)：效应因子是专门指定的。 随机模型(random model)：效应因子是从很多的因子 中随机抽取出来的。 混合模型(mixed model)：效应因子包含两种类型因子。
11个常见的多变量分析方法
11个常见的多变量分析方法在社会科学研究中，主要的多变量分析方法包括多变量方差分析（Multivariate analysis of variance，MANOVA）、主成分分析（Principal component analysis）、因子分析（Factor analysis）、典型相关（Canonical correlation analysis）、聚类分析（Cluster analysis）、判别分析（Discriminant analysis）、多维量表分析（Multidimensional scaling），以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型（LISREL）与逻辑斯蒂回归分析等，以下简单说明这些方法的观念和适用时机。
多变量方差分析MANOVA适用于同时探讨一个或多个自变量与两个以上因变量间因果关系的统计方法，依照研究者所操作自变量的个数，可以分为单因素（一个自变量）或多因素（两个以上自变量）MANOVA。
进行多变量方差分析时，自变量必须是离散的定类或定序变量，而因变量则必须是定距以上层次的变量。
主成分分析主成分分析的主要功能在分析多个变量间的相关，以建构变量间的总体性指标（overall indicators）。
当研究者测量一群彼此间具有高度相关的变量，则在进行显著性检验钱，为避免变量数过多，造成解释上的复杂与困扰，常会先进行主成分分析，在尽量不丧失原有信息的前提下，抽取少数几个主成分，作为代表原来变量的总体性指标，达到资料缩减（datareduction）的功能。
进行主成分分析时，并无自变量和因变量的区别，但是所有的变量都必须是定距以上层次变量。
因子分析因子分析与主成分分析常被研究者混用，因为二者的功能都是通过对变量间的相关分析，以达到简化数据功能。
但不同的是，主成分分析是在找出变量间最佳线性组合（linear combination）的主成分，以说明变量间最多的变异量；至于因子分析，则在于找出变量间共同的潜在结构（latent structure）或因子，以估计每一个变量在各因子上的负荷量（loading）。
常用多变量分析方法
常用多变量分析方法在社会科学研究中，主要的多变量分析方法包括多变量方差分析（Multivariate analysis of variance，MANOVA）、主成分分析（Principal component analysis）、因子分析（Factor analysis）、典型相关（Canonical correlation analysis）、聚类分析（Cluster analysis）、判别分析（Discriminant analysis）、多维量表分析（Multidimensional scaling），以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型（LISREL）与逻辑斯蒂回归分析等，以下简单说明这些方法的观念和适用时机。
一、多变量方差分析MANOVA适用于同时探讨一个或多个自变量与两个以上因变量间因果关系的统计方法，依照研究者所操作自变量的个数，可以分为单因素（一个自变量）或多因素（两个以上自变量）MANOVA。
进行多变量方差分析时，自变量必须是离散的定类或定序变量，而因变量则必须是定距以上层次的变量。
二、主成分分析主成分分析的主要功能在分析多个变量间的相关，以建构变量间的总体性指标（overall indicators）。
当研究者测量一群彼此间具有高度相关的变量，则在进行显著性检验钱，为避免变量数过多，造成解释上的复杂与困扰，常会先进行主成分分析，在尽量不丧失原有信息的前提下，抽取少数几个主成分，作为代表原来变量的总体性指标，达到资料缩减（data reduction）的功能。
进行主成分分析时，并无自变量和因变量的区别，但是所有的变量都必须是定距以上层次变量。
三、因子分析因子分析与主成分分析常被研究者混用，因为二者的功能都是通过对变量间的相关分析，以达到简化数据功能。
但不同的是，主成分分析是在找出变量间最佳线性组合（linear combination）的主成分，以说明变量间最多的变异量；至于因子分析，则在于找出变量间共同的潜在结构（latent structure）或因子，以估计每一个变量在各因子上的负荷量（loading）。
12多变量分析
12多变量分析多变量分析是统计学中的一种方法，用于研究多个变量之间的关系。
它可以帮助我们理解不同变量之间的相互作用，从而更好地解释观察到的现象。
在这篇文章中，我将介绍多变量分析的基本概念、常用的方法和一些实际应用。
多变量分析是基于多个自变量和一个因变量之间的关系进行研究的。
自变量是研究者选择的变量，用于解释因变量的变化。
因变量是研究者感兴趣的现象或结果。
通过多变量分析，我们可以确定自变量对因变量的影响程度，以及不同自变量之间是否存在相互作用。
常用的多变量分析方法包括回归分析、方差分析和协方差分析。
回归分析适用于连续变量的因变量，它可以帮助我们了解自变量与因变量之间的线性关系。
方差分析适用于分类变量的因变量，它可以帮助我们比较不同组之间的均值差异。
协方差分析适用于两个连续变量和一个分类变量的情况，它可以帮助我们探索两个连续变量之间是否受到分类变量的调节。
在多变量分析中，我们需要考虑一些统计指标来评估模型的拟合程度和自变量对因变量的解释力。
常见的指标包括R方值、t值和显著性水平。
R方值表示模型拟合数据的程度，取值范围从0到1，越接近1表示拟合程度越好。
t值表示自变量对因变量的影响程度，t值越大表示影响越显著。
显著性水平用于检验自变量是否对因变量具有显著影响，通常设置为0.05多变量分析在各种学科领域都有广泛的应用。
例如，在社会科学领域，研究者可以使用多变量分析来研究不同社会因素对人们行为的影响。
在医学领域，研究者可以使用多变量分析来探索各种因素对健康状况的影响。
在市场营销领域，研究者可以使用多变量分析来了解不同市场因素对消费者购买行为的影响。
尽管多变量分析可以帮助我们理解多个变量之间的关系，但需要注意的是，它并不能证明因果关系。
多变量分析只能告诉我们变量之间的相关性，而不能证明其中的因果关系。
因此，在进行多变量分析时，我们需要谨慎地解释结果，避免错误地推断。
总之，多变量分析是一种有力的分析工具，可以帮助我们理解多个变量之间的关系。
多变量统计分析
但是，如果文化程度较高的青年中，性
别与工作/家庭冲突的关系是λ=0.12；文化 程度较低的青年中，λ=0.26，说明二者的 关系部分是由于文化程度的影响导致的。
操作
• 如教育年限和声望，引入性别，r值变化不 大。
• 引入职业类型，r值变小。
• 阐明分析
– 探讨因果关系的作用方式或作用 途径。即当X 与Y相关时，通过引进并控制第三变量（如T， 主要指中介变量），以判明X是否通过第三变量 对Y产生影响。
– 条件分析的目的是比较不同情况下X与Y的关系，不宜 采用偏相关分析
偏相关的SPSS操作
1.依次单击分析-相关-偏相关 2.选择要进行相关分析的变量 可见：年龄在妇女文化程度和生育意愿中起的作用远大于城乡的影响，也就是说文化程度与生育意愿在不同的条件是表现出不同的情
况。 文化程度与妇女生育意愿的关系是否存在城乡差异？ 我们可以写出回归方程（1）和标准回归方程（2）
– 如果有一个统计值能综合和简化所有的分组相 关，将之与原结果做比较，问题就清楚和简单 多了。
– 偏相关解决的就是这一问题。
二、偏相关
• 偏相关分析
– 又叫净相关分析，就是以一个相关系数值表示控制了 第三个变量后X和Y的相关程度的分析方法。
• 逻辑
– 如偏是关果相虚；以关假如r系相果表数关r示p≠，；0原,则如且相在果r关p<因r程pr=则果r度则表分，表示析r示p二中表X者，示与是如控Y部的果制分关r第p=真系三0实则可个相表能变关示是量。X真后与实的Y相 – 同阐明理明；，；rp≠在r0p=阐,且r 明则rp分<表r表析示示中X不X，通是如过通果T过r部p=T分0对则对Y表有Y示进影X行响通阐，过明即T。不对能Y完阐全
再分析不同年龄段妇女的文化程度与生育意愿 的关系，发现55岁以上妇女中，文化程度与生育 意愿的关系是G=-0.18,45-55岁者的是G=-0.68,35 岁以下者的为G=-0.89.
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－內容效度(Content Validity) 係指衡量工具的內容適切性，亦即涵蓋研究主 題的程度。涵蓋程度愈高，則愈滿足內容效度 之要求。以問卷為例，只要問卷內容來自於理 論基礎、實證經驗、邏輯推理、專家共識等， 且經過事前預試，就具有合理的內容效度。
－效標相關效度(Criterion-Related Validity)
Cronbach’s α係數為非負數值。Cronbach提出一 項判斷信度之準則；即α＜0.35代表低信度， 0.35＜α＜0.7代表中信度；α＞0.7代表高信度。 實務上，α≧0.26即可宣稱問卷題目之信度可接 受。
效度(Validity)
問卷的效度係指問卷之有效程度，亦即能夠真 正測得變數性質之程度。效度高低之判斷比較 主觀，係以邏輯基礎之存在與否為依據，並不 像信度一樣有許多量化的衡量指標。一般可分 為三種，內容效度、效標相關效度、構念效度 等。
－偏好程度之衡量
－李克特量表介於區間尺度與順序尺度之間，可
稱之為準區間尺度，但實務上大多視之為區間 尺度。
－實務上，最低成本之格數大約落在3~11格之內，
常用之格數設計如下圖所示。
2.8 實作
－Excel －Spss
－折半信度（Split Half Reliability） 係指同一衡量工具對同一研究對象之衡量題目 被隨機平分成兩個部分後，二者衡量結果之接 近程度。
－Cronbach’s α信度
Cronbach(1951)提出之α信賴係數，是目前行為 研究最常使用之信度指標。 Cronbach’s α建立 在抽象的理論上，但在一些合理的假定之下， 根據觀察值就可以計算Cronbach’s α。
各尺度比較表如下
P6 表1-2
（3）信度與效度 信度(Reliability)
問卷的信度係指個別題目之可信度，亦即衡量 結果之一致性或穩定性。信度之衡量，包括再 測信度、折半信度、Cronbach’s α信度等。 －再測信度（Retest Reliability） 係指同一衡量工具對同一研究對象，前後兩次 測試結果之接近程度。
－互依方法的分類
P12 圖1-3
2.6 多變量模式建構之程序
步驟1：定義研究問題、目標及將使用之多變 量分析方法 步驟2：發展分析計劃 步驟3：檢視所使用多變量分析方法下之假設 條件 步驟4：估計多變量模式並評估其整體模式配 適度 步驟5：解釋所估計之變量 步驟6：Validate多變量模式
係指衡量結果與所欲衡量之特質間的相關程度。 效標(Criterion)係指足以代表衡量特質之變數。 －構念效度(Construct Validity) 係指能有效衡量某一構念的程度。構念泛指具 體的特質或抽象的概念，無法直接觀察，必須 間接藉由若干變數衡量之。
2.2 資料矩陣
資料矩陣包括n個事物（i＝1,2,3,…,n） ， m個變數（j＝1,2,3,…,m）， Xij代表第i個事物在第j個變數上的數值
型Ι、型Ⅱ錯誤和檢定力的關係
P7 表1-1
2.5 多變量分析方法分類
準則變數、相依變數、因變數 （dependent variable） 預測變數、獨立變數、自變數 （independent variable） 方法分類：
－多變量分析之分類
P8 圖1-1
－相依方法的分類
P10 圖1-2
2.7 李克特量表(Likert Scale)
問卷調查分析經常用到的衡量工具是李克特量 表。李克特量表具有任意原點的特質，但兩兩 分數間之差距多為主觀認定而不一致，故近似 於準區間尺度(Quasi-Interval Scale) ，大多數研 究視之為區間尺度來加以處理。 量表之衡量尺度 －李克特量表主要用來衡量「程度」，多半視為 區間尺度，舉凡同意度、偏好度、滿意度、理 想度、重要性、意向…等程度上的問題，大多 以李克特量表呈現之。
P4 表1-1
2.3 描述性統計量
平均數（￣） X
標準差（S）
變異數（S2）
共變數（Cov）
2.4 衡量誤差與統計顯著性
分析樣本資料 → 統計推論 → 推論或解釋母體
－統計推論 型Ι誤差（α）： 虛無假設（H0）為真時，拒絕虛無假設的機率 型Ⅱ誤差（β）： 虛無假設為假時，接受虛無假設的機率 檢定力（1－β）： 當應該拒絕虛無假設時，正確拒絕虛無假設的 機率；亦即當統計顯著性確實存在時，統計檢 定結果也指出具有統計顯著性的機率
（2）衡量尺度
非計量尺度（nonmetric scale）： －名目尺度（nominal scale，亦稱名目量表） －順序尺度（ordinal scale，亦稱順序量表）
計量尺度（metric scale）： －區間尺度（interval scale，亦稱區間量表） －比率尺度（ratio scale，亦稱比率量表）