三种根源分析方法的统计对比
分析原因的方法
分析原因的方法要分析一个问题的原因，首先我们需要明确问题的具体表现和影响，然后才能有针对性地找出问题的根源。
在实际工作和生活中，我们经常会遇到各种问题，而分析原因的方法对于解决问题至关重要。
下面，我将介绍几种常用的分析原因的方法。
首先，我们可以使用因果分析法来分析问题的原因。
这种方法通过分析问题发生的原因和结果之间的关系，找出问题的根本原因。
在使用因果分析法时，我们可以借助因果图、因果分析矩阵等工具，将问题的各个因素和结果进行梳理和归纳，从而找出问题的核心原因。
其次，我们可以采用对比分析法来分析问题的原因。
对比分析法通过将不同时间、不同地点、不同对象的情况进行对比，找出问题发生的共同点和差异点，从而找出问题的原因。
通过对比分析，我们可以发现问题的规律性和特点，为找出问题的原因提供参考。
另外，我们还可以运用逻辑分析法来分析问题的原因。
逻辑分析法通过逻辑推理和思维方式，对问题进行分析和推断，找出问题的原因。
在使用逻辑分析法时，我们需要运用严密的逻辑思维，将问题的各个方面进行分析和比较，从而找出问题的根源。
除了以上几种方法外，我们还可以运用统计分析法、案例分析法等方法来分析问题的原因。
通过对问题的数据进行统计分析，或者通过对类似问题的案例进行分析，我们可以找出问题的原因，为解决问题提供依据。
在实际工作和生活中，分析问题的原因是解决问题的第一步。
只有找出问题的根源，才能有针对性地采取措施，解决问题。
因此，我们需要灵活运用各种分析方法，找出问题的原因，为工作和生活的顺利进行提供保障。
总之，分析原因的方法有很多种，我们可以根据具体问题的特点和情况，选择合适的分析方法。
无论是因果分析法、对比分析法、逻辑分析法，还是统计分析法、案例分析法，都可以帮助我们找出问题的原因，为解决问题提供有效的支持。
希望大家在工作和生活中，能够灵活运用分析原因的方法，解决各种问题，取得更好的成果。
统计分析的四种方法
统计分析的四种方法本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March统计分析的四种方法一、指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。
是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。
有比较才能鉴别。
单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。
静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。
这两种方法既可单独使用，也可结合使用。
进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。
比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。
二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。
分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。
统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。
三、时间数列及动态分析法, 时间数列是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。
时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。
时间数列速度指标。
根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。
在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。
如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。
常用的8种数据分析方法
常用的8种数据分析方法1. 描述统计分析。
描述统计分析是对数据进行整体性描述的一种方法，它通过计算数据的均值、中位数、标准差等指标来揭示数据的一般特征。
这种方法适用于对数据的整体情况进行了解，但并不能深入挖掘数据背后的规律。
2. 统计推断分析。
统计推断分析是通过对样本数据进行统计推断，来对总体数据的特征进行估计和推断的方法。
通过统计推断分析，我们可以通过样本数据推断出总体数据的一些特征，例如总体均值、总体比例等。
3. 回归分析。
回归分析是研究自变量与因变量之间关系的一种方法，通过建立回归模型来描述两者之间的函数关系。
回归分析可以用于预测和探索自变量对因变量的影响程度，是一种常用的数据分析方法。
4. 方差分析。
方差分析是用来比较两个或多个样本均值是否有显著差异的一种方法。
通过方差分析，我们可以判断不同因素对总体均值是否有显著影响，是一种常用的比较分析方法。
5. 聚类分析。
聚类分析是将数据集中的对象划分为若干个类别的一种方法，目的是使得同一类别内的对象相似度高，不同类别之间的相似度低。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的内在结构和规律，是一种常用的探索性分析方法。
6. 因子分析。
因子分析是一种用于研究多个变量之间关系的方法，通过找出共性因子和特殊因子来揭示变量之间的内在联系。
因子分析可以帮助我们理解变量之间的复杂关系，是一种常用的数据降维方法。
7. 时间序列分析。
时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的一种方法，通过对时间序列数据的趋势、季节性和周期性进行分解，来揭示数据的规律和趋势。
时间序列分析可以用于预测未来的数据走向，是一种常用的预测分析方法。
8. 生存分析。
生存分析是研究个体从某一特定时间点到达特定事件的时间长度的一种方法，它可以用于研究生存率、生存曲线等生存相关的问题。
生存分析可以帮助我们了解个体生存时间的分布情况，是一种常用的生存数据分析方法。
总结，以上就是常用的8种数据分析方法，每种方法都有其特定的应用场景和优势，我们可以根据具体的问题和数据特点选择合适的方法进行分析，以期得到准确、有用的分析结果。
原因分析的三种方法
原因分析的三种方法
一
1、原因分析常用的三种统计方法：相关分析、回归分析和假设检验。
2、相关分析：相关分析显示变量如何与另一个变量相关。
例如，它显示了计件工资是否会带来更高的生产率。
3、回归分析：回归分析是对一个变量值与另一个变量值之间差异的定量预测。
回归模拟依赖变量和解释变量之间的关系，这些变量通常绘制在散点图上。
您还可以使用回归线来显示这些关系是强还是弱。
4、假设检验：假设检验是基于某些假设并从样本到人口的数理统计中的统计分析方法。
主要是为了解决问题的需要，对整体研究提出一些假设。
通常，比较两个统计数据集，或者将通过采样获得的数据集与来自理想化模型的合成数据集进行比较。
提出了两个数据集之间统计关系的假设，并将其用作理想化零假设的替代方案。
建议两个数据集之间没有关系。
二
问题分析的方法有SWOT分析法、5w2h分析法、鱼骨图分析法、6顶思考帽法、金字塔原理法等。
1、SWOT分析法：用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁。
2、5w2h分析法：对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，
也有助于弥补考虑问题的疏漏。
3、鱼骨图分析法：又名因果分析法，是一种发现问题“根本原因”的分析方法。
4、6顶思考帽法：它提供了“平行思维”的工具，避免将时间浪费在互相争执上。
5、金字塔原理法：是一种重点突出、逻辑清晰、主次分明的逻辑思路、表达方式和规范动作。
全面总结了解问题背后的根本原因
全面总结了解问题背后的根本原因1. 引言在我们日常生活和工作中，我们经常会遇到各种问题和挑战。
面对这些问题，了解问题背后的根本原因是解决问题的关键。
只有找到问题的根源，才能有针对性地采取措施，解决问题并避免类似的情况再次发生。
本文将全面总结了解问题背后根本原因的重要性，并介绍了一些常见的方法和技巧，帮助我们更好地分析和解决问题。
2. 为什么了解问题的根本原因很重要？了解问题的根本原因是解决问题的基础。
如果我们仅仅解决问题的表面症状，而不去寻找问题的根源，问题很有可能会再次出现。
而且，只有了解问题的根本原因，才能采取有效的解决措施，避免问题扩大化，影响其他方面。
另外，了解问题的根本原因还可以帮助我们预防类似问题的再次发生。
通过深入分析问题的根源，我们可以发现问题发生的原因和规律，并采取相应的措施，使得类似问题避免重演。
3. 如何全面了解问题背后的根本原因？3.1 数据收集和分析收集足够的数据是了解问题背后根本原因的第一步。
通过收集和分析数据，我们可以获取相关的信息和线索，进一步深入了解问题的本质。
数据可以来源于各个方面，如统计数据、调查问卷、实际案例等。
我们需要收集足够的数据样本，确保数据的代表性。
然后，通过合理的分析方法，如统计分析、图表化等，将数据进行整理和分析，找出问题存在的规律和趋势。
3.2 探索问题的背后原因在数据收集和分析的基础上，我们需要深入探索问题的背后原因。
这包括了解问题发生的背景、环境和相关因素等。
我们可以通过以下几个步骤来探索问题的背后原因：•问题描述和定义：清晰地定义问题，明确问题的性质和范围。
•反思和思考：对问题进行反思和思考，找出可能存在的原因。
•寻找证据和线索：通过调查、访谈等方式，寻找问题背后的证据和线索。
•排除干扰因素：在找到证据和线索后，需要排除其他无关的因素，确保我们找到的原因是真正的根本原因。
3.3 利用工具和方法在探索问题背后原因的过程中，我们可以利用一些工具和方法，帮助我们更加全面地了解问题。
统计学中的多元数据分析方法
统计学中的多元数据分析方法统计学中的多元数据分析方法是指通过收集和分析多个变量之间的关系来揭示数据的复杂性和内在规律。
多元数据分析方法广泛应用于社会科学、工程、医学等领域，可以帮助研究人员更深入地理解数据，并做出准确的预测和决策。
本文将介绍几种常见的多元数据分析方法。
一、主成分分析（PCA）主成分分析是一种降维技术，旨在将原始数据转换为较少的维度，同时保留尽可能多的信息。
在主成分分析中，我们通过找到与原始数据中方差最大的方向来实现降维。
这些方向被称为主成分，它们可以解释原始数据的大部分方差。
主成分分析可以帮助我们发现数据中的重要特征，并简化数据的复杂性。
二、因子分析（FA）因子分析是一种统计方法，旨在揭示观测数据背后潜在的构造和维度。
通过因子分析，我们可以将一组相关的观测变量归纳为更少的无关潜在因子。
这些潜在因子可以反映出数据背后的结构和关系。
因子分析可以帮助我们理解多个变量之间的关系，并提供一种简化数据的方式。
三、聚类分析（Cluster analysis）聚类分析是一种将相似观测对象归为一组的统计方法。
在聚类分析中，我们根据观测对象之间的相似性或距离进行分类。
具有高相似性的观测对象将被分配到同一聚类中。
聚类分析可以帮助我们识别数据中的群组和模式，从而更好地理解数据的结构和特征。
四、判别分析（Discriminant analysis）判别分析是一种分类方法，旨在通过已知类别的样本数据来预测新样本的分类。
判别分析通过在特征空间中找到不同类别之间的最佳分隔准则来实现分类。
判别分析可以帮助我们预测和解释分类变量，并评估不同变量对分类的影响。
五、回归分析（Regression analysis）回归分析是一种用于建立变量间关系模型的方法。
通过回归分析，我们可以建立预测变量和响应变量之间的关系，并通过该关系进行预测。
回归分析可以帮助我们理解变量之间的因果关系，并进行预测和决策。
综上所述，统计学中的多元数据分析方法提供了一种强大的工具来处理复杂的多变量数据。
分析方法有哪些
分析方法有哪些分析方法是指为了解决问题或研究课题而采取的方法和过程。
在各个领域中，都存在不同的分析方法。
下面将介绍一些常见的分析方法。
一、统计分析方法统计分析方法是通过对数据进行收集、整理和描述，从中发掘数据的规律和趋势。
统计分析方法包括描述统计分析和推断统计分析。
描述统计分析通过对数据的整理和描述来了解数据的分布、集中趋势和离散程度。
推断统计分析则是通过对样本数据进行推断，从而对总体进行估计和判断。
二、因果分析方法因果分析方法是通过观察和实验来确定影响某个事件或现象发生的原因和结果之间的关系。
因果分析方法包括回归分析、实验设计和因果图等。
回归分析通过建立数学模型来探究自变量和因变量之间的关系。
实验设计是通过对不同处理组的比较，来确定处理对结果的影响。
因果图则是通过绘制事件和结果之间的关系图来分析因果关系。
三、质量管理方法质量管理方法是用来改进产品和服务质量的方法。
质量管理方法包括质量控制、质量改进和质量保证等。
质量控制是通过控制过程中的变异，并对不合格品进行筛选和修正来保证产品和服务的质量。
质量改进是通过持续的改进来提高产品和服务的质量。
质量保证则是通过建立质量管理体系，保证产品和服务符合质量标准。
四、决策分析方法决策分析方法是用来帮助决策者做出决策的方法。
决策分析方法包括决策树、决策矩阵和层次分析法等。
决策树是通过绘制和分析决策树来找出最优的决策方案。
决策矩阵是通过将决策问题转化为矩阵形式，并对各方案进行评分来进行决策。
层次分析法则是通过将决策问题层次化，并采用数学模型来确定各层次的权重，从而进行决策。
五、 SWOT分析方法SWOT分析方法是用来评估企业或组织的优势、劣势、机会和威胁的方法。
SWOT分析方法包括对内因素和外部环境的分析。
对内因素的分析包括评估企业的资源、能力和竞争优势等。
对外部环境的分析包括评估市场、竞争和宏观经济等因素对企业的影响。
六、文本分析方法文本分析方法是用来对大量文本进行分析和提取有用信息的方法。
数据对比方法汇总
数据对比方法汇总数据对比方法是指通过对比两个或多个数据集合，找出它们之间的异同之处。
在数据分析过程中，数据对比方法可以帮助我们发现数据的趋势、关联关系以及异常情况，从而为决策提供有效的支持。
本文将对常见的数据对比方法进行汇总和介绍。
1.数值对比法：数值对比法是一种最基本的数据对比方法，即直接比较不同数据集合中的数值。
通过计算数值的差异，可以快速获得两组数据之间的差异大小。
数值对比法适用于数据集合的维度较少的情况。
2.图形对比法：图形对比法是通过绘制图表对比不同数据集合的变化趋势。
对比数据集合的变量和维度，可以选择合适的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。
通过观察图表的形态、走势以及数据点的位置，可以直观地发现数据之间的差异。
3.统计对比法：统计对比法是通过统计学的方法对不同数据集合进行对比。
常见的统计对比方法包括均值比较、中位数比较、方差比较、协方差比较等。
通过计算不同数据集合的统计指标，可以了解它们的分布特征和关联关系。
4.时间序列对比法：时间序列对比法是针对时间序列数据进行对比的方法。
通过对比不同时间点上的数据取值，可以观察数据的趋势和周期性变化。
常见的时间序列对比方法包括趋势分析、周期性分析、季节性分析等。
5.交叉对比法：交叉对比法是通过交叉分析不同数据集合的数据点，找出它们之间的关联关系。
交叉对比法常用于对比两个不同维度的数据集合，如不同产品的销售数据、不同地区的经济指标等。
通过交叉对比，可以找出变量之间的相关性，进一步了解因果关系。
6.历史对比法：历史对比法是通过对比不同时间段的数据，找出数据的变化趋势。
通过观察数据过去的变化，可以预测未来的趋势和规律。
历史对比法适用于数据集合具有一定历史数据的情况。
7.分组对比法：分组对比法是将数据集合按照一些特定的属性进行分组，然后对比不同组之间的数据差异。
通过分组对比，可以发现不同组之间的差异和关联。
分组对比法常用于市场调查、用户行为分析等场景。
问题分析方法有哪些
问题分析方法有哪些问题分析是解决问题的第一步，它是确定问题本质、找出问题根源的过程。
在日常生活和工作中，我们经常会遇到各种各样的问题，而如何有效地分析和解决这些问题，就显得尤为重要。
那么，问题分析方法有哪些呢？首先，我们可以采用因果分析法。
这种方法是通过分析问题发生的原因和结果之间的因果关系，来找出问题的根源。
在实际操作中，我们可以运用因果图、鱼骨图等工具，帮助我们清晰地展现问题的因果关系，从而有针对性地解决问题。
其次，我们可以运用对比分析法。
对比分析法是将问题与其它相关对象进行对比，找出问题的特点和差异，从而找到问题的症结所在。
通过对比分析，我们可以更好地了解问题的本质，为解决问题提供更多的思路和方法。
此外，我们还可以使用逻辑分析法。
逻辑分析法是通过逻辑推理和分析，来找出问题的逻辑关系和内在规律。
在进行逻辑分析时，我们需要运用系统思维和逻辑思维，将问题进行分解和归纳，从而找到问题的关键点和解决方向。
另外，我们可以采用统计分析法。
统计分析法是通过收集和整理大量的数据，进行统计和分析，找出问题的规律和趋势。
通过统计分析，我们可以更加客观地了解问题的现状和发展趋势，为问题的解决提供数据支持和参考依据。
最后，我们还可以运用专家咨询法。
专家咨询法是通过向相关领域的专家或者有经验的人请教，获取他们的意见和建议，从而找到解决问题的方向和方法。
专家咨询法可以帮助我们快速地获取专业知识和经验，为问题的解决提供更多的参考和支持。
总的来说，问题分析方法有很多种，我们可以根据实际情况和问题的特点，选择合适的方法进行分析。
通过运用适当的问题分析方法，我们可以更好地理解问题，找到问题的根源，为解决问题提供更有效的方案和方法。
希望以上内容对您有所帮助。
【运营】9种常用的数据分析方法
一、公式拆解所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解一、对比分析对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。
我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。
比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。
对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。
下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。
三、A/B t e s tA/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。
A/Btest的流程如下：（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。
（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。
（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。
（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。
（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。
流程图如下：四、象限分析通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。
数据分析中常用的五种统计方法
数据分析中常用的五种统计方法在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了决策的基础。
在不同领域中，数据分析都扮演着至关重要的角色。
其中，统计方法是数据分析过程中最常用的工具之一。
本文将介绍数据分析中常用的五种统计方法。
一、描述统计分析描述统计分析是将原始数据进行汇总和描述的方法。
这种方法可以用来得到关于数据集的一些基本特征。
通过示例或者领域内的经验，我们可以得到一种“感性认识”，但是，这种认识具有主观性和不确定性。
计算描述统计分析数据的一些基础性质可以使得这些性质变得更加显而易见。
常见的基础性质包括：均值、中位数、众数、方差、标准差、最大值和最小值等等。
具体来说，均值是在一组数据中所有数据加权平均值的结果。
中位数表示一组数中间的值。
众数是一组数据中出现最频繁的值。
方差是一组数据各项离均值的平方和的平均值。
标准差是方差的平方根。
最大值和最小值可以用来判断一组数据中的范围。
二、相关统计分析相关统计分析可以用来研究两个或者更多变量之间的关系。
相关系数是用来衡量两个变量之间关系强度的一种数学方法。
一个变量和另一个变量是相关的，当且仅当它们的变化是相互关联的。
相关系数可以采用线性相关(Base Pearson相关系数)、秩次相关系(Rank Spearman 比手动排序)、最小二乘法相关系数等方法进行计算。
三、方差分析方差分析是一种通过分析在不同组间变化来确定变量之间差异的方法。
这种方法可以用来比较一个变量在不同组中的变化情况。
例如，如果我们想知道在不同的年龄段中，人们的身高是否有所变化，我们可以对五个年龄段的人群进行测量，并将测量数据输入到方差分析模型中。
该模型将计算每个组的平均身高，然后确定是否存在显著差异。
四、回归分析回归分析是一种用于建立因果关系的技术。
该方法可以用来确定一个或多个自变量和因变量之间的关系。
回归分析可以提供预测模型和探索变量之间关系的工具。
在回归分析中，自变量是已知的，并且因变量是需要预测的。
数据分析方法有哪几种
数据分析方法有哪几种数据分析是在大量数据中，提取其有用信息，并对其进行关联、分类、归纳、推理和预测的过程。
随着数据的不断涌现和积累，数据分析已经成为了各行业中不可或缺的一个环节，也吸引了越来越多人的关注。
本文将系统介绍数据分析的基础方法，包括描述统计、推断统计、机器学习等方法，并阐述其应用场景、优点和局限性。
一、描述统计描述统计是通过收集、概括数据的常见特征来描述数据分布情况的一种分析工具。
它主要包括了数据集中趋势、数据分散程度和数据偏态程度三个方面。
以下是常用的描述统计方法：1.1 平均数平均数是指一组数据求算术平均值所得到的结果，通常表示为x。
它是衡量样本中心位置的重要参数，它能够对整个数据的平均水平作出反映。
1.2 中位数中位数是将一组数据按照大小顺序排序后，处于中间位置的数值。
如果数据集合中有奇数个元素，那么中位数就是这个集合中排序第(n+1)/2个数；如果数据集合中有偶数个元素，那么中位数就是排序第n/2个数和第(n+1)/2个数的平均值。
1.3 众数众数是指在一组数据中出现频率最高的数值。
当一个样本中存在多个众数时，则该样本为多峰分布。
1.4 方差方差是衡量一组数据分散程度的指标，其值越大，数据集合的离散程度越明显。
方差的计算公式是所有数据与平均数之差的平方和除以样本容积。
1.5 标准差标准差是方差的正平方根，它也是另一种衡量数据分散程度的重要参数。
标准差的值越小，代表着样本中的数据点越接近平均值，反之则表示样本中的数据点越分散。
描述统计方法通常适用于小规模数据集，能够对数据的基本特征进行全面、直观地描述，并可作为其他分析手段的基础。
二、推断统计推断统计通常使用随机抽样技术来研究人口、社会学等科学领域中的问题。
通过对样本数据进行统计分析，为整体群体的特征、关系等方面的问题做出推断。
以下是常用的推断统计方法：2.1 假设检验假设检验是一种通过对两个或多个样本之间差异进行分析，从而判断这种差异是否足以证明两者存在显著性差异。
分析原因的方法
分析原因的方法
分析原因是解决问题的第一步，只有找到问题的根源，才能有
针对性地解决。
下面将介绍几种常用的分析原因的方法。
首先，我们可以使用因果分析法。
这种方法通过追溯问题发生
的原因和结果之间的关系，来找出问题的根源。
我们可以使用因果
图或鱼骨图来帮助我们进行因果分析。
因果图可以清晰地展现出问
题的各种可能原因和它们之间的关系，而鱼骨图则可以帮助我们将
问题分解成不同的方面，从而更加全面地进行分析。
其次，我们可以使用对比分析法。
对比分析法通过将问题发生
前后的情况进行对比，来找出问题发生的原因。
我们可以将不同时
间段、不同地点或不同群体的情况进行对比，从而找出问题发生的
共同点和差异点，进而找出问题的原因。
此外，我们还可以使用统计分析法。
统计分析法通过收集大量
的数据，对数据进行分析和比较，来找出问题的原因。
我们可以使
用统计学的方法，如均值、方差、相关系数等，来对数据进行分析，从而找出问题的原因。
最后，我们还可以使用逻辑分析法。
逻辑分析法通过对问题进
行逻辑推理和分析，来找出问题的原因。
我们可以使用逻辑推理的
方法，如归纳、演绎、假设等，来找出问题的根源。
综上所述，分析原因的方法有很多种，我们可以根据具体的情
况来选择合适的方法进行分析。
无论采用哪种方法，关键是要有条
不紊地进行分析，尽可能全面地找出问题的根源，从而有针对性地
解决问题。
希望以上方法能够帮助大家更好地进行问题分析和解决。
原因分析经常使用的统计方法
原因分析经常使用的统计方法原因分析是指通过统计方法对问题或现象的原因进行分析。
统计方法是基于大量数据的分析和处理，可以帮助我们从整体上了解事物的规律和特点，从而找出问题的原因。
下面是原因分析经常使用的统计方法。
一、频数统计法频数统计法是常用的一种统计方法，主要是通过统计其中一种事物或现象出现的频率来进行分析。
例如，我们可以统计一些产品在一定时间内的销售量，然后通过比较不同时间段的销售量，可以分析出销售量的波动原因。
二、比例统计法比例统计法是通过统计其中一种事物或现象所占比例来进行分析。
例如，我们可以统计一些地区男女比例，通过比较男女比例的差异，可以分析出性别结构对一些社会问题的影响。
三、平均数统计法平均数统计法是通过计算其中一种事物或现象的平均值来进行分析。
例如，我们可以统计地区居民的平均收入，通过比较不同收入水平的人群，可以分析出收入差距的原因。
四、相关性分析法相关性分析法是通过统计不同变量之间的相关性来进行分析。
例如，我们可以统计国GDP与人均收入的相关性，通过分析两者之间的关系，可以找出影响经济发展的关键因素。
五、回归分析法回归分析法是通过建立数学模型，分析自变量对因变量的影响程度和方向。
例如，我们可以通过回归分析来研究一些产品的销售量与价格、促销活动等因素之间的关系，从而找出影响产品销售量的主要因素。
六、趋势分析法趋势分析法是通过统计不同时间段的数据，分析变化趋势来进行分析。
例如，我们可以通过趋势分析来研究其中一种疾病的发病率随时间的变化，从而找出该疾病的发展趋势。
以上所列的统计方法都是原因分析中经常使用的方法。
通过这些统计方法，我们可以通过对大量数据的分析，找出问题或现象的原因，并采取相应措施来解决问题。
同时，统计方法也可以帮助我们更好地理解事物的规律和特点，为决策提供科学的依据。
因此，在原因分析中，我们需要掌握和应用适当的统计方法，从而更好地进行问题分析和解决。
数据分析的六种基本分析方法
数据分析的六种基本分析方法在当今数字化的时代，数据如同隐藏着宝藏的矿山，而数据分析则是挖掘这些宝藏的关键工具。
通过有效的数据分析，我们可以从海量的数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持。
下面，让我们一起来了解数据分析的六种基本分析方法。
一、对比分析法对比分析法是数据分析中最常用也是最基础的方法之一。
它通过将两个或多个相关的数据进行比较，从而发现数据之间的差异和规律。
例如，我们可以对比不同时间段的销售数据，了解销售额的增长或下降趋势；也可以对比不同产品的销售情况，找出畅销产品和滞销产品。
在进行对比分析时，要确保对比的数据具有可比性，比如在对比不同地区的销售数据时，要考虑到地区的人口、经济发展水平等因素对销售的影响。
对比的方式多种多样，可以是同比、环比，也可以是与目标值、行业平均值进行对比。
同比是与上年同期相比，环比则是与相邻的上一个周期相比。
通过同比和环比的分析，可以更清晰地了解数据的变化趋势是长期的还是短期的。
二、分组分析法分组分析法是根据数据的特征，将数据划分为不同的组，然后对每组数据进行分析。
比如，按照年龄将用户分为不同的年龄段组，分析每个年龄段的消费习惯和偏好；或者按照地理位置将销售区域分为不同的省份或城市组，研究不同地区的市场需求和销售潜力。
分组的关键在于确定合理的分组标准。
分组标准要能够反映数据的本质特征，并且分组后的组内数据要具有相对的同质性，组间数据要有明显的差异性。
三、结构分析法结构分析法主要用于分析总体中各部分的占比情况，以了解总体的结构特征。
以公司的成本结构为例，我们可以分析原材料成本、人工成本、制造费用等在总成本中所占的比例，从而找出成本控制的重点和优化方向。
在使用结构分析法时，要注意总体的完整性和各部分的独立性。
同时，还可以通过连续多个时期的结构分析，观察结构的变化趋势，为决策提供参考。
四、平均分析法平均分析法是用平均数来反映数据的一般水平。
常见的平均数有算术平均数、几何平均数、中位数和众数等。
对比数据检验方法
对比数据检验方法对比数据检验方法是统计学中常用的一种方法，用来判断两组数据是否有显著差异。
在进行数据分析和研究时，对比数据检验方法能够帮助我们得出结论，是否可以拒绝零假设并认为两组数据之间存在显著性差异。
对比数据检验方法包括 t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。
下面将分别介绍这几种方法的应用场景和原理：1. t检验：t检验是用于比较两组平均值是否有显著差异的方法，适用于连续型数据。
当我们需要比较两组数据的均值时，可以使用t检验来判断它们之间是否存在显著性差异。
t检验分为独立样本t检验和配对样本t检验，分别适用于不同的数据情况。
2. 方差分析（ANOVA）：方差分析适用于比较三个或三个以上组别之间的平均值是否有显著差异。
当我们有多个组别需要比较时，可以使用方差分析来进行检验。
方差分析可以分为单因素方差分析和多因素方差分析，用来探究不同因素对数据的影响。
3. 卡方检验：卡方检验适用于比较两个分类变量之间是否存在关联性。
当我们需要检验两个变量之间的相关性时，可以使用卡方检验来判断它们之间是否存在显著性差异。
卡方检验可以分为卡方拟合优度检验和卡方独立性检验，适用于不同的研究场景。
在进行对比数据检验时，需要注意以下几点：1. 确定零假设和备择假设：在进行检验前，需要明确所要检验的零假设和备择假设，以便进行后续的统计检验。
2. 选择适当的检验方法：根据数据类型和研究问题的不同，选择适合的对比数据检验方法进行分析。
3. 确定显著性水平：在进行检验时，需要设定显著性水平（通常为0.05），以确定是否可以拒绝零假设。
4. 解释检验结果：对比数据检验方法得出的结果需要进行解释，判断两组数据之间是否存在显著差异，从而得出结论。
综上所述，对比数据检验方法在数据分析和研究中起着重要的作用，能够帮助我们判断数据之间的差异和关联性，为科学研究提供有力的支持。
在进行数据检验时，需要根据具体的研究问题和数据类型选择适合的检验方法，并合理解释检验结果，以得出科学的结论。
质量问题的根源分析与持续改进
质量问题的根源分析与持续改进引言在现代制造业中，质量问题是一个普遍存在的挑战。
无论是生产过程中的缺陷，还是产品在使用过程中的故障，都会给企业带来不可忽视的损失。
因此，对质量问题进行根源分析并实施持续改进是企业确保产品质量和市场竞争力的关键。
本文将探讨质量问题的根源分析方法，并提出一套持续改进的实施方案。
一、质量问题的分类质量问题可以分为两类：一类是由制造过程引起的质量问题，另一类是由产品设计或材料选择等决策产生的质量问题。
1.制造过程引起的质量问题：制造过程中存在的问题包括机器设备故障、操作失误等，这些问题会导致产品出现缺陷或不合格。
2.设计或决策引起的质量问题：产品的设计、材料选择等决策也会影响产品的质量。
如果设计不合理或材料质量不过关，就会出现产品的功能问题或寿命缩短等质量问题。
二、质量问题的根源分析方法要想解决质量问题，首先需要进行根源分析，找出问题产生的具体原因。
以下是几种常用的根源分析方法：1.五问法：通过反复追问“为什么”来寻找问题的根本原因。
不断进行追问，直至找到最本质的原因。
2.鱼骨图法（也称为因果图或Ishikawa图）：将问题拆解为不同的因素，并找出各个因素之间的关系。
它可以帮助我们理清问题的逻辑关系，从而找到根源。
3.5W1H法：通过回答问题“什么、为什么、何时、何地、谁、如何”等，找出问题的相关因素和原因。
这种方法可以全面地了解问题的背景和发生的具体情况。
三、持续改进的实施方案根源分析只是解决质量问题的第一步，接下来还需要实施持续改进。
以下是一套实施持续改进的方案：1.设立质量改进团队：组建一个专门负责质量改进的团队，成员包括质量经理、工程师、生产人员等。
团队的任务是负责推动质量改进的具体计划和措施。
2.进行员工培训：培训员工是持续改进的重要环节。
通过培训，提高员工对质量问题的认识和解决能力，同时也可以增加员工的主动参与意识。
3.实施质量管理体系：建立质量管理体系，通过制定标准、规范和流程，确保质量的稳定性和可控性。
质量安全检查报告的问题根源分析方法是什么
质量安全检查报告的问题根源分析方法是什么在当今社会，质量安全问题备受关注。
无论是产品生产、工程建设还是服务提供，确保质量安全都是至关重要的。
而质量安全检查报告则是发现问题、评估风险和采取改进措施的重要依据。
然而，仅仅指出问题是不够的，深入分析问题的根源才能从根本上解决质量安全隐患，预防问题的再次发生。
那么，质量安全检查报告的问题根源分析方法究竟是什么呢？首先，我们要明确问题的表现形式。
这就需要对质量安全检查报告中的各项数据和描述进行仔细梳理。
比如，如果是产品质量问题，可能表现为外观缺陷、性能不达标、使用寿命短等；如果是工程质量问题，可能是结构不稳定、施工工艺不符合标准、材料质量不过关等；服务质量问题则可能体现在响应不及时、态度不好、解决问题效率低等方面。
通过清晰地了解问题的具体表现，为后续的根源分析提供明确的方向。
收集相关信息是分析问题根源的重要步骤。
这包括检查过程中所获取的数据、记录、样本，以及与相关人员的访谈和调查。
例如，对于生产线上出现的质量问题，要与一线工人、班组长、质量管理人员进行交流，了解生产流程、设备状况、操作规范的执行情况等。
同时，还要查阅相关的技术文件、标准规范、质量控制计划等，以获取更多的背景信息。
运用科学的分析工具和方法能够帮助我们更有效地找出问题根源。
常用的方法有鱼骨图分析法、5W2H 分析法、故障树分析法等。
鱼骨图分析法，也称为因果图，它形象地将问题的原因分为人、机、料、法、环等几个方面。
以一个产品的质量缺陷为例，“人”可能是员工操作技能不足、责任心不强；“机”可能是设备老化、维护不当；“料”可能是原材料质量差、供应商选择不当；“法”可能是工艺流程不合理、质量标准不明确；“环”可能是工作环境恶劣、温度湿度不适宜等。
通过对这些方面的逐一分析，可以较为全面地找出导致问题的潜在原因。
5W2H 分析法，即 What（是什么）、Why（为什么）、Who（谁）、When（何时）、Where（何地）、How（如何）、How much（多少）。
三种初筛方法检测HIV抗体115例的结果对比分析
三种初筛方法检测HIV抗体115例的结果对比分析摘要】目的：探讨三种初筛方法检测HIV抗体的效果，以作为判断最有效初筛方法的依据。
方法：从内蒙古疾病预防控制中心HIV质量控制中心内取HIV抗体的阳性（70例）和阴性标本（45例）。
分别使用酶联免疫吸附试验(ELISA)、明胶颗粒凝集试验( PA)、胶体硒免疫层析法(ICA)对HIV抗体标本进行检测。
然后再使用这三种方法对免疫印迹法（WB）确诊的HIV标本（进行倍比稀释）进行一次检测。
记录两次检测的结果。
结果：70例HIV阳性标本在ICA法、ELISA法以及PA 法中的有效检出率分别为97.1%、100%、98.5%。
倍比稀释后三种初筛方法的检测准确率为91.4%、97.1%、97.1%。
结论：ICA法、ELISA法以及PA 法三种初筛方法在HIV抗体检测中检出率都比较高，但相比较而言，ELISA法和PA 法准确度更高，稳定性更好，更值得推广。
【关键词】三种初筛方法 HIV抗体对比【中图分类号】R446 【文献标识码】A 【文章编号】1672-5085（2014）12-0159-02近年来，随着AIDS发病率的不断增加，临床诊断对HIV检测准确率的要求也原来越高。
目前，检测HIV的初筛方法比较多，每一种方法均有各自的优缺点。
本研究就酶联免疫吸附试验(ELISA)、明胶颗粒凝集试验(PA)、胶体硒免疫层析法(ICA)三种初筛方法检测HIV的结果进行简单比较，现报道如下：1.资料和方法1.1一般资料随机选择2009年4月至2013年4月在我中心接受治疗的115例HIV患者作为研究对象，采用患者的血液标本作为检测标本。
所有HIV血液标本均通过内蒙古疾病预防控制中心HIV质量控制中心用WB法监测确诊。
115例患者中，HIV抗体阳性标本70例、阴性标本45例。
1.2方法仪器：美国阿瓦斯有限公司专业生产的2100型酶标仪。
试剂：PA试剂来自深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司，国(准)字2005第2400562号，ICA试剂来Standard Diagnostics Incorporation，国食药管械(进)字2010第3401347号。
根因验证的主要方法
根因验证的主要方法包括：
1. 确认并审查所有可疑事件：通过对事件进行审查，找出问题的根源，从而对问题发生的根本原因进行分析。
2. 数据趋势分析：通过数据分析，识别出数据中隐藏的问题，例如错误发生次数或严重程度。
这种方法通常结合其他技术如统计抽样或异常检测。
3. 代码审查：代码审查是找出和纠正源代码中可能存在的问题的方法之一。
它是一种基本的验证过程，可以在问题出现之前发现和修正问题。
4. 依赖关系分析：这种方法用于识别和解决软件系统中可能存在的依赖关系问题。
通过分析软件系统中的组件和模块之间的依赖关系，可以发现可能存在的问题，并确定问题的根源。
5. 测试用例验证：测试用例是设计用来测试软件系统各个功能和模块的特定测试场景和条件。
通过执行测试用例并分析结果，可以确定是否存在问题，并找出问题的根源。
6. 缺陷跟踪和审计：通过分析已发现的缺陷（错误、漏洞等），可以发现可能的问题根源并确定修复方法。
此外，通过跟踪缺陷的来源和传播路径，可以更好地理解软件系统的架构和组件之间的关系。
7. 回顾和分析会议：组织相关人员召开回顾和分析会议是一种有效的根因验证方法。
在会议上，可以讨论问题发生的情况，找出可能的原因，并制定相应的解决措施。
8. 使用根因分析工具：随着技术的发展，一些专门用于根因分析的工具可以帮助人们更高效地找出问题根源。
这些工具通常包括数据分析和可视化功能，以及可以帮助人们理解和解决根本原因的算法。
通过这些方法，我们可以更全面地了解问题的根本原因，并制定出更有效的解决方案，从而减少类似问题的发生。
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三种根源分析方法的统计对比陈 丽 译为了解决一个问题，你必须首先认识和理解什么是问题的原因，按照威尔逊等人（1993）的说法，根源是对破坏状态或问题的最根本理由。
如果没有认清问题的最基本原因，仅仅是描述了症状，问题仍然存在。
因此，识别和排除故障的根源是最最重要的（Dew，1991；Sproull，2001）。
根源分析是采用结构化方法识别（causal factors）原因的方法，为识别和解决问题提供强大的帮助。
帮助团体和个人识别问题的根源最好工具是著名的根源分析法。
目的在理论上出现了三种根源分析方法作为通用的标准用于识别故障根源。
它们是原因-效果图（CED），相互关系图（ID）和趋势实体树（CRT），关于这些方法并不缺少可查阅的资源。
文献中为了说明其结构和使用提供了详细的描述、建议和指导。
文献里还为每一个方法证明了其过程和做出的改进。
而且，文献中相当详细的为每种方法提供了有趣的实例，以便于初学者能讯速的学习和应用。
总之，文献证实了三种根源分析方法的有效性，实际上，这三种方法在允许的精度、效率和质量范围内具有找到故障根源的能力。
(Anderson & Fagerhaug, 2000; Arcaro,1997; Brown, 1994; Brassard, 1996;Brassard & Ritter, 1994; Cox &Spencer, 1998; Dettmer; 1997; Lepore& Cohen, 1999; Moran et al., 1990;Robson, 1993; Scheinkopf, 1999;Smith, 2000)例如，Ishikawa (1982)提出原因效果图作为一种工具，用来分解潜在故障原因到更详细的类别，便于组织，便于与有助于识别故障根源的因素发生联系。
相比之下，Mizuno (1979/1988)支持相互关系图作为一种工具量化因素间的关系，从而把潜在故障问题或驱动进行分类。
最后,Goldratt (1994)支持采用CRT去发现人们不愿看到的后果间的相互逻辑关系链，从而发现核心原因的识别。
对于这些方法，一个基本问题是：无论个人还是组织几乎没有相关信息进行互相比较。
感觉上方法之间差不多。
然而，在理论上每一个方法是完整的，作为一个独立的应用。
在解决问题上，一个方法与其他方法的关系，理论上尚没有关于这三种方法间的相互比较。
实际上，仅有两篇论文对它们进行了定性的比较。
Fredendall et al.(2002)利用先前发表的关于CED和CRT的单独实例的效果进行了比较。
而Pasquarella et al. (1997)采用一组测试后的设计，得到定性的结果对三种方法进行了比较。
目前，还没有公开发表的论文从量化的角度比较CED、ID和CRT。
几乎没有公开发表的研究论文对比分析这三种方法。
论文旨在解决这些不足。
本文的目的是从因果关系、因素间关系、可用性和参与性等方面比较独立变量：CED、ID、CRT 间的区别。
第一个相关的变量是方法找到故障根源的能力，以及原因间的相互依赖性。
第二个相关变量是发现因素和因素种类间的关系。
这些因素包括原因，效果或两者都是。
第三个相关变量是工具的可用性包括产生的结果是否符合逻辑，高效和易读。
第四个相关变量是在建设性讨论和对话中的结果的共享性。
另外，论文的第二个重点是确定了构建每种工具需要的平均过程次数、在过程中或过程之后参与人员提出的问题或阐述的类型以及各方法产生的结果性质。
研究范围、假设和局限性论文的研究范围是限定在CED、ID、CRT 这三种分析方法，而参与者是真实应用方法的小组。
论文的局限性是建立在统计需求的一般线性模型的基础上。
同时文中还给出了反应方法功效的试验结果。
当研究人员在研究过程中试途去控制明显的不相关的变量时，参与者、单位的文化特征，政策和社会风气不在分析和控制的范围内。
本文假设：（a）根源分析方法能发现根源过程，（b）根源的识别会比症状的识别产生更好的问题解决方法，（c）原因间的相互依赖关系的识别是很重要的。
另外，这些方法中的专家经验、倾向和先验知识或者其中的不足认为是随机分布于参与群组中，并没有影响对结果的理解。
同样，案例中的想定认为具有相等的复杂性。
方法具体明确的设计方法是：在三个层次里内部客观的单个因素重复的进行衡量。
独立的变量见表１。
表1 重复的测量设计模型组1T 1M 2T 2M 3T 3M 1CED 1,1O CRT 2,1O ID 3,1O 2ID 1,2O CED 2,2O CRT 3,2O 3 CRT 1,3O ID 2,3O CED 3,3O其中T 代表了处理的方法，M 代表了衡量标准，每组的观察值用表示。
这样设计的基本原理是应用参与者的判断相对的方式比较三种方法。
这种情形的对比，每个参与者为自己的控制权充分利用独立团体的力量（Girden，1992）。
这样设计的优点是：只需要极少的参与者，减少了人员的可变性，降低了出错的O条件和出现类型Ⅰ错误的可能性。
缺点是减少了自由的程度（Anderson，2001;Gliner&Morgan,2000;Gravetter&Wallnau,1992;Stevens,1999）。
衡量方法和手段在试验之前，三种方法的收益者被认为是一种工具、过程和程序。
他们在得到通知的情况下去回答参与者提出的工具、目标、目的、方法或用法等问题。
收益者不提供问题情境的有关信息。
还训练他们的观察能力，指导他们，当小组在构造方法或管理他们的过程中有困难时去干涉处理过程。
收益者的活动的目的是帮助控制各组之间可能的扩散。
为保持一致性，每一个处理包有类似地方法构建步骤形式和图形案例。
各个组也接受构建方法的同样的保障。
相互依赖的变量采用十二个问题自我回答问卷的形式进行衡量。
步骤参与者和收益者随机的被分配到三个组的任一个。
研究人员同时提供关于试验、问题情景和原料的通知。
允许5分钟的时间给参与者回顾他们各自的情境和指令，紧接着是十分钟的提问阶段。
然后参与者要求去分析和找到意识到问题的根源。
收益者通过使用获得帮助。
在处理的过程中，参与者完成自报告文件。
这样的过程一直重复到所有的组把三个随机问题应用完三种分析方法。
每一个后来的处理七天进行一次管理。
可靠性和有效性内容的有效性由一组研究此方向的研究生们对此充分的肯定。
在42个参与者中，Cronbach 的α得到0.82。
相互依赖的变量采用试探性的主成份分析法得到的结果也是合适的。
内在有效性的危机是它的成熟性和传达的效果。
其他的危机包括参与者潜在的偏见，统计回归值与平均值的偏差，外部的影响，干涉以及参与者之间的相互作用等。
还有一种危机就是参与者由于疲劳、厌倦或受时间限制而导致的“磨损”。
对于外部有效性，最有意义的危机是被选样本的代表性，由于是社会生态学的成员，与定性的研究有关。
其设置和内容适合典型的教育环境。
因此，通常假设是建立在领域内经验设计和理想状态相似性判断的基础上（Anderson，2001）。
从纯粹的实验角度看，认为外部有效性偏低，但是从典型的设计角度看，外部有效性高（Snow，1974）。
参与者参与人员是一年级和二年级的大学生，选在通常的教育课程，是关于团队问题解决和领导能力问题的课程，选择了三个没有使用过该方法的教室中的一部分人员。
每个组由十到十三个人员组成，主要是白色男性。
样本中女性比例达到11% ，少数民族的比例低于3%，初始样本是107人。
由于“磨损”和不听指令，最后只有72人参加。
数据分析不断重复的衡量ANOVA 有两个截尾。
选择0.5α级进行研究。
为了找到有意义的结果，用Bonferroni 变量进行测试，在球形状况（Field，2000；Stevens，1999）和计算效果码（Cohen，1998）基础上识别明确的方法区别。
在ANOVA 的其他设计中，同样变量也是很重要的，但是在重复的测量中，每一个得分多少与先前的测量有关。
这种关联就是著名的“球形”。
当不断重复的ANOVA 很大程度上偏离了正态时，并不是很 偏离球形。
若违背了球形，Girden（1992）建议研究人员采用了Huynh 和Feldt（1997）修正估计。
所有的统计分析是采用社会科学（SPSS）软件中的统计包完成的。
t统计结果屏幕显示了数据是正常的分布，满足参数统计分析所有的假设。
经过测试后，Cronbach 的α值是0.93。
非独立变量的描述性统计数据表明CED 的平均值与所有的非独立变量相同或高点，而标准差偏低。
关于指令的个别问题，CED 的平均值在8个问题中都偏高，而ID 的平均值在4个问题中偏高。
在因果关系或是共享性上三种方法没有统计上的差别。
因此，零假设（）保留了，在分析方法识别因果关系和影响参与者的能力的角度上，没有出现区别。
0H 关于因素的相互关系上，三种分析方法上没有发现统计上的区别。
因此，因素间关系零假设保留了。
然而，如表2所示，关于各方法识别原因种类上（）有重要的区别。
从统计的角度，后Hoc 测试发现CED 在识别故障种类上比CRT （001.0,389.7)74,2(==p F 001.0,54.4)85(<=p t ）和ID ，而平均效果各自是0.59和0.47。
023.0,81.2)83(<=p t表2 关于单个问题原因种类的变量重复测量分析（ANOVA）来源/对比SS df MS F p 处理 12.84 2 6.427.839 0.001 误差 121.16 148 0.819采用修正性估计，在可用性001.0,156.9)74,881.1(<=p F 发现了很大的区别。
后hoc 的比较表明了CED （001.0,04.5)85(<=p t ）和ID （009.0,37.2)81(<=p t ）比CRT 的可用性更高，其平均值分别为0.56 和0.53。
可用性的结果见表3。
表3 可用性变量在组间的区别来源/对比SS df MS F p 处理6.80 1.881* 3.62 9.156 0.000 误差 54.99 139.20*0.395因此，零假设（）被拒绝了，对于可用性方面在CED、ID、CRT 中存在着明显的区别。
0H 可用性是对方法是否容易使用、高输出、可读性、完整性等的一种评价。
采用4个问题对此变量进行衡量，参与者认识到在三个问题上发现了有意义的差距。
关于可用性的单个问题的统计结果如表4所示。
表4 关于可用性的单个问题的变量的重复衡量分析（ANOVA）来源/对比SS df MS F p高输出问题处理4.01 2 2.01 3.650 0.028 误差77.99 142 0.549 使用的难易度处理49.37 1.866*26.46 38.395 0.000 误差91.30 132.47*0.689 可读性处理 4.70 2 2.35 3.480 0.033 误差 95.96 142 0.676采用修正性估计，参与者关于使用的难易度问题作出的反应是很重要的().后hoc 比较表明了在CRT 和CED 之间很大的差距（001.0,395.38)71,886.1(<=p F 15.1,001.0,95.8)81(=<=ES p t ），与CRT 和ID 之间一样存在差距。