数据分析软件和工具
数据分析的工具和方法
数据分析的工具和方法数据分析是一项重要的任务，可以帮助人们从数据中获得有价值的信息和见解。
在进行数据分析时，选择合适的工具和方法非常关键。
本文将介绍几种常用的数据分析工具和方法。
1. ExcelExcel是一款广泛使用的电子表格软件，也是许多组织和个人进行数据分析的首选工具。
它提供了丰富的功能和强大的计算能力，能够处理和分析大量的数据。
Excel的图表功能也很强大，可以帮助人们更直观地呈现数据和趋势。
2. SQLSQL（Structured Query Language）是一种专门用于管理和处理关系型数据库的语言。
对于需要从大型数据库中提取数据进行分析的任务，SQL是一个非常实用的工具。
它可以通过使用不同的查询语句和操作符，轻松地筛选和组织数据，并进行各种复杂的分析操作。
3. PythonPython是一种简单易学的编程语言，而且拥有丰富的数据分析库和工具。
利用Python和其相关库（如NumPy、Pandas和Matplotlib等），人们可以进行更复杂和高级的数据分析。
Python的优势在于其灵活性和可扩展性，可以满足各种数据分析的需求。
4. 可视化工具可视化是一种直观有效的数据分析方法。
通过使用可视化工具，人们可以将数据转化为图表、图形和地图等形式，从而更好地理解并传达数据的含义。
一些常用的可视化工具包括Tableau、PowerBI和Google数据工作室等。
5. 统计分析方法统计分析是数据分析的基础，可以通过一系列统计模型和方法来揭示数据中的规律和趋势。
常用的统计分析方法包括描述统计、假设检验、回归分析和时间序列分析等。
这些方法可以帮助人们从统计学的角度深入挖掘数据的信息。
综上所述，选择合适的数据分析工具和方法对于有效地分析和利用数据至关重要。
Excel、SQL、Python和可视化工具等都是常用的工具，而统计分析方法则是深入探索数据背后规律的关键。
根据具体的需求和数据特点，我们可以灵活地组合和应用这些工具和方法来实现更好的数据分析结果。
统计师行业的统计软件和工具介绍
统计师行业的统计软件和工具介绍统计师是一项专业领域，涉及到大量的数据收集、分析和解释。
为了高效地处理和分析数据，统计师们经常使用各种统计软件和工具。
本文将介绍一些在统计师行业中常用的软件和工具，帮助统计师们更好地完成工作任务。
1. ExcelExcel是一款广泛使用的电子表格软件，对于统计师来说，它是必不可少的工具。
Excel提供了丰富的数据处理和计算功能，可以处理大量的数据，并进行统计分析。
统计师们可以使用Excel来进行数据整理、排序和筛选，计算均值、方差和标准差等统计指标，制作图表以及进行回归分析等。
2. SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专门用于统计分析的软件，在统计师行业中被广泛使用。
SPSS提供了丰富的统计分析方法和功能，能够处理复杂的统计数据。
统计师们可以使用SPSS进行描述性统计、推断统计、因子分析、聚类分析等多种分析方法，帮助他们更深入地理解数据。
3. SASSAS（Statistical Analysis System）是一款专门用于数据分析和决策支持的软件。
它具有强大的数据处理和分析能力，适用于大规模数据集的分析。
SAS提供了一系列的统计方法和模型，可以帮助统计师从大规模数据中提取有价值的信息，并进行数据建模和预测分析。
4. RR是一种免费的开源编程语言和环境，被广泛用于统计分析和数据可视化。
R具有丰富的统计分析包和库，可以进行各种复杂的数据分析和模型建立。
统计师们可以使用R来进行数据清洗、探索性数据分析、统计推断、模型拟合等工作，同时还能使用R进行数据可视化和报告生成。
5. PythonPython是一种简单易学的编程语言，在统计分析领域也得到了广泛的应用。
Python具有丰富的数据处理和分析库，例如NumPy、Pandas 和SciPy等，可以帮助统计师们进行数据预处理、数据分析和建模等任务。
学术研究的数据分析软件与工具常用的数据分析软件和工具介绍
学术研究的数据分析软件与工具常用的数据分析软件和工具介绍随着信息时代的来临，数据分析在学术研究中扮演着至关重要的角色。
学术研究的数据分析软件和工具提供了一种有效的方式来收集、整理和分析庞大的数据集，从而揭示出其中的潜在模式和结论。
本文将介绍一些常用的学术研究数据分析软件和工具，以帮助研究人员更好地进行数据分析。
1. SPSS（统计分析系统）SPSS是一款功能强大且广泛使用的统计分析软件。
它提供了各种功能，包括数据清洗、变量转换、描述性统计、假设检验、相关分析、回归分析、因子分析、聚类分析等。
SPSS的用户界面友好，可以轻松进行数据可视化和报告生成。
无论是初学者还是专业研究人员，都能够从SPSS中受益良多。
2. STATASTATA是一个专业的统计分析软件，主要用于社会科学和经济学领域的数据分析。
它支持各种数据管理和分析方法，包括面板数据分析、生存分析、多层次模型等。
STATA的优势在于其灵活性和高效性，其命令式语言使得用户能够进行高级的数据操作和自定义分析。
3. R语言R语言是一种自由且开放源代码的编程语言，广泛应用于数据科学和统计分析领域。
R语言拥有丰富的统计分析包，可以进行各种数据处理、可视化和建模分析。
由于其灵活性和可扩展性，R语言成为学术界和商业界首选的数据分析工具之一。
4. MATLABMATLAB是一种高级科学计算和数据可视化软件。
它的强大数学和统计库使得用户能够实现复杂的算法和模型。
MATLAB也提供了丰富的工具箱，用于信号处理、图像处理、机器学习等领域的数据分析。
5. PythonPython是一种简单易学的编程语言，近年来在数据科学和机器学习领域越来越受欢迎。
Python的数据分析库（如pandas和numpy）和机器学习库（如scikit-learn和tensorflow）使得用户能够进行各种数据处理和建模分析。
Python也被广泛应用于学术界和商业界，成为一种全能的数据分析工具。
临床研究中的数据分析软件与工具介绍
临床研究中的数据分析软件与工具介绍临床研究是医学领域中非常重要的一项工作，它通过对患者的观察和实验，以及收集和分析相关数据来研究疾病诊断、治疗和预防等方面的科学问题。
在进行临床研究时，数据分析起着至关重要的作用。
本文将介绍几种在临床研究中常用的数据分析软件和工具。
1. SPSS（Statistical Package for Social Sciences）SPSS是统计分析领域中最常用的软件之一，也是临床研究中经常使用的工具。
它提供了各种统计分析方法、数据处理和图表展示功能，可以帮助研究人员对收集到的数据进行全面和系统的分析。
SPSS界面友好，操作相对简单，适用于各个层次的用户。
2. SAS（Statistical Analysis System）SAS是另一个广泛应用于临床研究的数据分析软件。
它具有强大的数据处理和统计分析能力，为研究人员提供了一系列的统计程序和模块，支持各种数据类型和分析方法。
SAS的运算速度较快，适于处理大规模的数据集，是许多大型临床研究项目的首选工具。
3. R语言R语言是一种免费开源的统计计算和数据分析工具。
它有着丰富的统计函数和图表绘制功能，适用于各种不同类型的临床研究。
R语言可以通过编写脚本来完成各种数据处理和分析任务，同时也支持交互式的数据分析。
R语言拥有庞大的用户社区，用户可以共享和讨论各种研究方法和代码。
4. ExcelExcel是一个常见且非常便捷的数据分析工具。
它提供了各种数据处理和建模的功能，可以进行基本的统计计算、绘制图表、数据筛选和排序等操作。
虽然Excel相对于专业的统计软件来说功能较为有限，但对于一些简单的数据分析任务仍然非常实用，尤其适合初学者使用。
5. PythonPython是一种通用的编程语言，也可用于临床研究中的数据分析。
Python有着强大的数据处理和分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib 等，可以进行各种高效的数据操作和图表绘制。
常用的数据分析工具有哪些
常用的数据分析工具有哪些数据分析是现代社会十分重要的一项技能，随着数据量的不断增加和各种数据源的出现，数据分析工具也呈现了多样化的发展趋势。
本文将介绍一些常用的数据分析工具，帮助读者选择适合自己的工具进行数据分析。
1. ExcelExcel是一个广泛应用的电子表格软件，凭借其强大的功能和易用性，成为了数据分析的首选工具之一。
它提供了各种功能，如数据排序、筛选、透视表、图表等，可以方便地对数据进行整理、分析和可视化。
2. PythonPython是一种脚本语言，通过其丰富的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以进行高效的数据处理和分析工作。
Python具有简洁的语法，易于学习和使用，同时拥有庞大的社区支持和丰富的资源库，成为了众多数据分析从业者的首选工具。
3. RR是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。
它拥有丰富的统计分析方法和包，如ggplot2、dplyr、tidyr等，可以进行复杂的数据分析和建模工作。
R 具有良好的可扩展性和交互性，可以进行交互式数据分析，并通过可视化呈现分析结果。
4. SQLSQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的语言。
通过SQL语句，可以对数据库中的数据进行增删改查操作，并进行复杂的数据分析。
SQL灵活易用，并且被广泛应用于各种业务场景中。
5. TableauTableau是一种流行的可视化工具，可以将数据转化为可视化图表和仪表盘，帮助分析人员更直观地理解数据。
Tableau支持多种数据源和数据格式，并提供了丰富的图表和交互功能，可以创建出高度自定义的数据可视化。
6. Power BIPower BI是微软推出的一套商业智能工具，可以对数据进行整理、建模和可视化。
它具有强大的数据处理能力和丰富的数据可视化选项，支持与其他微软产品的无缝连接，并提供了云端分享和协作的功能。
Power BI适用于各种规模的数据分析项目。
论文写作中的实证研究中的数据分析软件与工具
论文写作中的实证研究中的数据分析软件与工具众所周知，在论文写作过程中，实证研究是十分重要的环节。
其中，数据分析是实证研究中不可或缺的一环。
而为了更加高效地进行数据分析，研究人员通常会借助各种数据分析软件和工具。
本文将重点讨论实证研究中常用的数据分析软件与工具，在介绍其优势和适用领域的同时，也会涉及一些注意事项。
一、SPSS（统计分析系统）SPSS是一个强大的统计分析软件，被广泛运用于社会科学、心理学和市场研究等领域。
其主要优势包括数据清洗、统计分析、数据可视化和模型构建等功能。
SPSS具备良好的用户界面和友好的操作性，使得研究人员能够快速上手并进行数据分析。
此外，SPSS还具备强大的数据处理能力，能够对大规模数据进行高效的分析和处理。
二、ExcelExcel是一款常见的电子表格软件，也被广泛应用于实证研究中的数据分析。
尽管Excel在统计分析方面相对较弱，但其简单易用的界面和广泛的用户群体使其成为研究人员的首选。
对于简单的数据分析，研究人员可以借助Excel进行基本的数据描述统计、数据图表绘制和相关性分析等。
三、R语言R语言是一种自由、开源的编程语言和环境，被广泛运用于统计分析和数据可视化。
R语言具备强大的数据分析能力和丰富的可视化功能，能够满足研究人员对于高级数据分析的需求。
此外，R语言还有庞大的社区支持和丰富的扩展包，可以提供各种统计方法和分析工具。
四、PythonPython是一种通用的编程语言，也被广泛应用于数据科学领域。
借助Python的丰富库和工具，研究人员可以进行数据清洗、数据分析和机器学习等任务。
尤其是在大数据分析方面，Python通常表现出较高的效率和灵活性。
此外，Python还支持数据可视化库如Matplotlib和Seaborn，使得研究人员可以进行高质量的数据可视化工作。
除了上述提到的常用数据分析软件和工具，还存在其他一些值得注意的工具。
例如，Tableau是一种强大的数据可视化工具，通过直观的图表和交互式仪表盘，帮助研究人员更好地理解数据；MATLAB则是一种强大的数值计算和可视化环境，被广泛应用于工程、科学和经济学等领域。
市场调研的数据分析工具与软件介绍
市场调研的数据分析工具与软件介绍市场调研是企业制定战略、进行产品开发和市场推广的重要依据。
在信息时代，海量的数据对于市场调研变得尤为重要，同时也导致了数据分析工具和软件的快速发展。
本文将介绍几种常用的市场调研数据分析工具与软件，帮助企业更加高效地进行市场调研。
一、ExcelExcel是一款常见的数据分析工具，拥有强大的计算和处理数据的能力。
通过Excel，用户可以进行数据的整理、排序、筛选、统计等操作，进而分析数据并得出有效结论。
Excel提供了多种函数和图表，可用于构建数据模型和制作可视化报告。
此外，Excel还支持与其他软件的数据导入导出，方便数据的共享和协作。
二、SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是专业的统计分析软件，旨在帮助用户进行高级数据分析和建模。
SPSS提供了丰富的统计方法和模型，例如t检验、方差分析、回归分析等，可以满足用户对于多种统计分析需求。
SPSS界面友好，操作简单，适用于不具备编程技能的用户。
此外，SPSS还支持数据的预测和数据挖掘，为企业提供决策支持。
三、PythonPython是一种功能强大的编程语言，拥有广泛的应用领域。
Python 具有丰富的数据处理和分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，可以进行数据清洗、处理、分析和可视化。
Python具有较高的灵活性和扩展性，用户可以根据具体需求自由定制数据分析流程。
此外，Python还可以与其他工具和软件进行集成，实现更复杂的数据分析任务。
四、TableauTableau是一款先进的数据可视化工具，可以帮助用户直观地展示和分析数据。
Tableau支持多种数据源的连接，用户可以轻松导入和整合数据。
Tableau提供了丰富的可视化选项，如折线图、柱状图、地图等，用户可以根据需要创建交互式的数据仪表盘和报告。
Tableau还支持数据的实时更新和在线共享，便于团队协作和决策沟通。
数据分析的工具和技术 → 数据分析的工具和方法
数据分析的工具和技术→ 数据分析的工具和方法数据分析的工具和方法数据分析是指通过收集、处理和解释数据，以获得对业务问题的深入理解和洞察。
为了进行有效的数据分析，需要使用适当的工具和方法。
本文将介绍一些常用的数据分析工具和技术。
数据收集工具数据收集是数据分析的第一步，以下是一些常用的数据收集工具：1. 数据库管理系统（DBMS）：用于存储、管理和操作大量数据的软件工具。
常用的DBMS包括MySQL、Oracle等。
2. 文件导入工具：用于将数据从文件（如Excel、CSV等）导入到数据分析工具中进行处理。
常见的文件导入工具有Python的pandas库、R语言的readr包等。
3. 网络爬虫：用于从网页中自动获取数据。
常见的网络爬虫工具有Python的BeautifulSoup、Scrapy等。
数据分析工具在进行数据分析时，需要使用适当的工具来处理和分析数据。
以下是一些常用的数据分析工具：1. 电子表格软件：如Microsoft Excel、Google Sheets等，用于处理和分析小规模的数据。
这些工具提供了各种函数和图表，可以进行基本的数据操作和可视化。
2. 统计软件：如R语言、Python的NumPy和pandas库等，用于进行统计分析和数据建模。
这些工具提供了丰富的统计函数和算法，可以进行高级的数据处理和建模分析。
3. 可视化工具：如Tableau、Power BI等，用于创建各种图表和可视化效果。
这些工具可以帮助用户更直观地理解数据，并发现隐藏的模式和趋势。
数据分析方法数据分析方法是指通过一系列的步骤和技术来解决业务问题。
以下是一些常用的数据分析方法：1. 描述性分析：用来描述和总结数据集的主要特征和趋势。
常见的描述性分析方法包括统计量计算、频率分布和统计图表等。
2. 探索性数据分析（EDA）：用来发现数据中的模式、异常和相关性。
常见的EDA方法包括散点图、箱线图、相关性分析等。
3. 预测建模：用来预测未来趋势和结果。
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以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。
当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。
由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。
于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。
在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。
SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。
首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。
STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。
前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。
综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。
EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。
关于因果性做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。
假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。
但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。
从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。
有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。
统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。
需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。
类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。
总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。
虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其中最经典的方法就是进行“格兰杰因果关系检验”。
但格兰杰因果关系检验的结论也只是统计意义上的因果性，而不一定是真正的因果关系，况且格兰杰因果关系检验对数据的要求较高（多期时序数据），因此该方法对截面数据无能为力。
综上所述，统计、计量分析的结果可以作为真正的因果关系的一种支持，但不能作为肯定或否定因果关系的最终根据。
科学的解决方案主要指实验法，包括随机分组实验和准实验。
以实验的方法对干预的效果进行评估，可以对除干预外的其他影响因素加以控制，从而将干预实施后的效果归因为干预本身，这就解决了因果性的确认问题。
关于实验在随机实验中，样本被随机分成两组，一组经历处理条件（进入干预组），另一组接受控制条件（进入对照组），然后比较两组样本的效果指标均值是否有差异。
随机分组使得两组样本“同质”，即“分组”、“干预”与样本的所有自身属性相互独立，从而可以通过干预结束时两个群体在效果指标上的差异来考察实验处理的净效应。
随机实验设计方法能够在最大程度上保证干预组与对照组的相似性，得出的研究结论更具可靠性，更具说服力。
但是这种方法也是备受争议的，一是因为它实施难度较大、成本较高；二是因为在干预的影响评估中，接受干预与否通常并不是随机发生的；第三，在社会科学研究领域，完全随机分配实验对象的做法会涉及到研究伦理和道德问题。
鉴于上述原因，利用非随机数据进行的准实验设计是一个可供选择的替代方法。
准实验与随机实验区分的标准是前者没有随机分配样本。
通过准实验对干预的影响效果进行评估，由于样本接受干预与否并不是随机发生的，而是人为选择的，因此对于非随机数据，不能简单的认为效果指标的差异来源于干预。
在剔除干预因素后，干预组和对照组的本身还可能存在着一些影响效果指标的因素，这些因素对效果指标的作用有可能同干预对效果指标的作用相混淆。
为了解决这个问题，可以运用统计或计量的方法对除干预因素外的其他可能的影响因素进行控制，或运用匹配的方法调整样本属性的不平衡性——在对照组中寻找一个除了干预因素不同之外，其他因素与干预组样本相同的对照样本与之配对——这可以保证这些影响因素和分组安排独立。
随机实验需要至少两期的面板数据，并且要求样本在干预组和对照组随机分布，分析方法就是DID（倍差法，或曰双重差分法）；准实验分析用截面数据就能做，不要求样本在干预组和对照组随机分布，分析方法包括DID（需两期的面板数据）、PSM（倾向性得分匹配法，需一期的截面数据）和PSM- DID（需两期的面板数据）。
从准确度角度来说，随机实验的准确度高于准实验和非实验分析。
关于分析工具的选择如果根据理论或逻辑已经预设了变量间的因果关系，那么就无需使用实验方法。
我对非实验数据分析工具的选择原则如下。
∙因变量为连续变量，自变量至少有一个连续变量，进行多元线性回归；∙因变量为连续变量，自变量全部为分类变量，进行方差分析；∙因变量为分类变量，自变量至少有一个连续变量，使用Logit模型或Probit模型；∙因变量为分类变量，自变量全部为分类变量，进行交叉表分析和卡方检验；∙因变量在某个闭区间内分布，并且有较多样本落在闭区间的边界上，使用Tobit模型；∙因变量不唯一，如多产出问题，进行数据包络分析（DEA）；∙因变量为整数、数值小、取零个数较多，使用计数（Count）模型；∙数据具有层次结构（嵌套结构），使用多层线性模型（HLM）。
随着统计和计量经济学的发展，各种前沿分析工具层出不穷，但我认为最靠谱的分析工具不外乎以下四种：DID（针对随机实验），多元线性回归，固定效应变截距模型（FE，针对面板数据），Logit模型或Probit模型（针对分类因变量数据）。
其他方法或适用条件苛刻，或分析过程折腾，或方法本身不可靠（尤其是聚类分析、判别分析，超级不靠谱），因此能用以上四种方法分析问题时，不必为“炫方法”而瞎折腾。
关于拟合优度、变量选择原则及估计值绝对大小的意义在人人的“数据分析”小站中，某同学提出这样一个问题：“多元回归分析中，怎么选择自变量和因变量，可以使R方达到80%以上？”很显然，问这个问题的同学要么没学好计量，要么就是犯了功利主义的错误，或者二者皆有。
拟合优度的大小很大程度上取决于数据本身的性质。
如果数据是时序数据，只要拿有点相关关系的变量进行回归就能使拟合优度达到80%以上，但这样的高R方根本说明不了什么，很可能使分析者陷入伪回归的陷阱，严谨的做法当然是做平稳性检验和协整检验；如果是截面数据，根本没必要追求R方到80%的程度，一般来说，有个20%、30%就非常大了。
如果一定要增大R方，那么最应该做的的确是对纳入模型的变量进行选择。
选择纳入模型的原则我认为有三条。
第一，从理论和逻辑出发，将可能影响因变量的变量作为自变量纳入模型，即理论上或逻辑上能影响因变量的自变量必须纳入模型，即使该自变量的回归系数不显著。
第二，奥姆剃刀原则——如无必要，勿增实体，即理论上或逻辑上不能影响因变量的自变量不能纳入模型，即使该自变量的回归系数显著。
第三，防止纳入具有多重共线性的自变量。
前面说了，对截面数据进行计量分析，R方能达到20%、30%是非常了不起的事情。
但是，如果拟合优度（或类似拟合优度的指标）在20%、30%或更低时，回归系数只具有定性或定序上的意义，强调其绝对数值的大小没什么意义。
譬如lnY=alnA+blnB+…+zlnZ+c回归的R 方为20%，a 为0.375，b为0.224，且二者的T检验显著，那么我们可以说，A、B对Y有影响，也可以说一百分点的A变化对Y的影响大于一百分点的B变化对Y的影响（控制其他因素的情况下），但说一百分点的A变化对Y的影响较一百分点的B变化对Y的影响大0.151%，就没什么意义了。