探討統計數據分析體系中統計分析方法的選擇與比較

【摘要】統計數據分析體系中統計分析方法是關鍵的組成部分，隨著統計分析調查尤其是市場調查調研的廣泛應用，統計數據分析方法也隨著技術的進步正在逐步的完善。統計數據分析體系中統計分析方法的選擇必須要保障統計數據的質量，也要能夠滿足市場的需求并達到相應的目的。筆者試從當前統計數據分析體系中的各種統計分析方法進行深入探討與分析，以期能為市場統計調查選用適當的分析方法提供有益的思路。

【關鍵詞】統計數據；分析方法；市場調研；判別分析

一、數據統計分析的內涵

數據分析是指運用一定的分析方法對數據進行處理，從而獲得解決管理決策或營銷研究問題所需信息的過程。所謂的數據統計分析就是運用統計學的方法對數據進行處理。在實際的市場調研工作中，數據統計分析能使我們挖掘出數據中隱藏的信息，并以恰當的形式表現出來，并最終指導決策的制定。

二、數據統計分析的原則

（1）科學性。科學方法的顯著特征是數據的收集、分析和解釋的客觀性，數據統計分析作為市場調研的重要組成部分也要具有同其他科學方法一樣的客觀標準。（2）系統性。市場調研是一個周密策劃、精心組織、科學實施，并由一系列工作環節、步驟、活動和成果組成的過程，而不是單個資料的記錄、整理或分析活動。（3）針對性。就不同的數據統計分析方法而言，無論是基礎的分析方法還是高級的分析方法，都會有它的適用領域和局限性。（4）趨勢性。市場所處的環境是在不斷的變化過程中的，我們要以一種發展的眼光看待問題。（5）實用性。市場調研說到底是為企業決策服務的，而數據統計分析也同樣服務于此，在保證其專業性和科學性的同時也不能忽略其現實意義。

三、推論性統計分析方法

（1）方差分析。方差分析是檢驗多個總體均值是否相等的一種統計方法，它可以看作是t檢驗的一種擴展。它所研究的是分類型自變量對數值型因變量的影響，比如它們之間有沒有關聯性、關聯性的程度等，所采用的方法就是通過檢驗各個總體的均值是否相等來判斷分類型自變量對數值型因變量是否有顯著影響。（2）回歸分析。在數據統計分析中，存在著大量的一種變量隨著另一種變量的變化而變化的情況，這種對應的因果變化往往無法用精確的數學公式來描述，只有通過大量觀察數據的統計工作才能找到他們之間的關系和規律，解決這一問題的常用方法是回歸分析。回歸分析是從定量的角度對觀察數據進行分析、計算和歸納。

四、多元統計分析方法

（1）相關分析。相關分析是描述兩組變量間的相關程度和方向的一種常用的統計方法。值得注意的是，事物之間有相關關系，不一定是因果關系，也可能僅僅是伴隨關系；但如果事物之間有因果關系，則兩者必然存在相關關系。（2）主成分分析。在大部分數據統計分析中，變量之間是有一定的相關性的，人們自然希望找到較少的幾個彼此不相關的綜合指標盡可能多地反映原來眾多變量的信息。所謂的主成分分析就是利用降維的思想，把多指標轉化為幾個綜合指標的多元統計分析方法，很顯然在一個低維空間識別系統要比在一個高維空間容易的多。（3）因子分析。因子分析的目的是使數據簡單化，它是將具有錯綜復雜關系的變量綜合為數量較少的幾個因子，以再現原始變量與因子之間的相互關系，同時根據不同因子，對變量進行分類。這些因子是不可觀測的潛在變量，而原先的變量是可觀測的顯在變量。（4）聚類分析。在市場調研中，市場細分是最常見的營銷術語之一，它按照一定的標準將市場分割為不同的族群，并使族群之間具有某種特征的顯著差異，而族群內部在這種特征上具有相似性。聚類分析就是實現分類的一種多元統計分析方法，它根據聚類變量將樣本分成相對同質的族群。聚類分析的主要優點是，對所研究的對象進行了全面的綜合分析，歸類比較客觀，有利于分類指導。（5）判別分析。判別分析是判別樣品所屬類型的一種多元統計方法。若在已知的分類下，遇到新的樣本，則可利用此法選定一種判別標準，以判定將該新樣品放置于哪個類中。由定義我們可以知道判別分析區別于聚類分析的地方，而在判別分析中，至少要有一個已經明確知道類別的“訓練樣本”，從而利用這個數據建立判別準則，并通過預測變量來為未知類別的觀測值進行判別。與聚類分析相同的地方是，判別分析也是利用距離的遠近來把對象歸類的。

參考文獻

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