變量差異法的基本方法(表示變量之間的關(guān)系常用的方法有)
1.表示變量之間的關(guān)系常用的方法有
圖像 關(guān)系式 表格 變量之間的關(guān)系”的三種表示方法 1、表格法：通過列表格可以得到變量之間的關(guān)系信息，進(jìn)一步預(yù)測其變化趨勢，從而作出科學(xué)的判斷. 一般地，因變量隨自變量的變化呈現(xiàn)一定的規(guī)律，依據(jù)此規(guī)律對(duì)結(jié)論作出預(yù)測. 2、關(guān)系式法：關(guān)系式是表示變量之間關(guān)系的另一種方法，它能準(zhǔn)確地反應(yīng)出因變量與自變量之間的數(shù)值對(duì)應(yīng)關(guān)系. 也就是說，當(dāng)自變量每一個(gè)確定的值，因變量就有惟一一個(gè)確定的值與它對(duì)應(yīng). 3、圖象法：圖象是表示變量之間關(guān)系的又一種方法，圖象能非常直觀形象地反映出因變量隨自變量的變化的趨勢.。
2.變量的顯著性檢驗(yàn)主要使用什么方法
顯著性檢驗(yàn)就是事先對(duì)總體（隨機(jī)變量）的參數(shù)或總體分布形式做出一個(gè)假設(shè)，然后利用樣本信息來判斷這個(gè)假設(shè)（原假設(shè)）是否合理，即判斷總體的真實(shí)情況與原假設(shè)是否顯著地有差異。或者說，顯著性檢驗(yàn)要判斷樣本與我們對(duì)總體所做的假設(shè)之間的差異是純屬機(jī)會(huì)變異，還是由我們所做的假設(shè)與總體真實(shí)情況之間不一致所引起的。
顯著性檢驗(yàn)是針對(duì)我們對(duì)總體所做的假設(shè)做檢驗(yàn)，其原理就是“小概率事件實(shí)際不可能性原理”來接受或否定假設(shè)。
抽樣實(shí)驗(yàn)會(huì)產(chǎn)生抽樣誤差，對(duì)實(shí)驗(yàn)資料進(jìn)行比較分析時(shí)，不能僅憑兩個(gè)結(jié)果（平均數(shù)或率）的不同就作出結(jié)論，而是要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，鑒別出兩者差異是抽樣誤差引起的，還是由特定的實(shí)驗(yàn)處理引起的。
顯著性檢驗(yàn)即用于實(shí)驗(yàn)處理組與對(duì)照組或兩種不同處理的效應(yīng)之間是否有差異，以及這種差異是否顯著的方法。
常把一個(gè)要檢驗(yàn)的假設(shè)記作H0，稱為原假設(shè)（或零假設(shè)） （null hypothesis） ，與H0對(duì)立的假設(shè)記作H1，稱為備擇假設(shè)（alternative hypothesis） 。
⑴ 在原假設(shè)為真時(shí)，決定放棄原假設(shè)，稱為第一類錯(cuò)誤，其出現(xiàn)的概率通常記作α；
⑵ 在原假設(shè)不真時(shí)，決定接受原假設(shè)，稱為第二類錯(cuò)誤，其出現(xiàn)的概率通常記作β。
通常只限定犯第一類錯(cuò)誤的最大概率α， 不考慮犯第二類錯(cuò)誤的概率β。這樣的假設(shè) 檢驗(yàn)又稱為顯著性檢驗(yàn)，概率α稱為顯著性水平。
最常用的α值為0.01、0.05、0.10等。一般情況下，根據(jù)研究的問題，如果放棄真錯(cuò)誤損失大，為減少這類錯(cuò)誤，α取值小些 ，反之，α取值大些。
3.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些 對(duì)比分析法
1、聚類分析（Cluster Analysis）
聚類分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個(gè)過程，所以同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個(gè)分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會(huì)得到不同的結(jié)論。不同研究者對(duì)于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少?zèng)Q策的困難。
因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法，是以相關(guān)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ)的，所不同的是相關(guān)系數(shù)矩陣對(duì)角線上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會(huì)學(xué)研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎(chǔ)的反覆法。
3、相關(guān)分析（Correlation Analysis）
相關(guān)分析（correlation analysis），相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系，例如，以X和Y分別記一個(gè)人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量，則X與Y顯然有關(guān)系，而又沒有確切到可由其中的一個(gè)去精確地決定另一個(gè)的程度，這就是相關(guān)關(guān)系。
4、對(duì)應(yīng)分析（Correspondence Analysis）
對(duì)應(yīng)分析（Correspondence analysis）也稱關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系。可以揭示同一變量的各個(gè)類別之間的差異，以及不同變量各個(gè)類別之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。對(duì)應(yīng)分析的基本思想是將一個(gè)聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來。
5、回歸分析
研究一個(gè)隨機(jī)變量Y對(duì)另一個(gè)（X）或一組（X1,X2，…，Xk）變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法。回歸分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
6、方差分析（ANOVA/Analysis of Variance）
又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動(dòng)狀。造成波動(dòng)的原因可分成兩類，一是不可控的隨機(jī)因素，另一是研究中施加的對(duì)結(jié)果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對(duì)觀測變量有顯著影響的變量。這個(gè) 還需要具體問題具體分析
4.科學(xué)觀察的基本方法有哪六個(gè)
科學(xué)觀察的六個(gè)方法：
1. 對(duì)比（比較法）尋找?guī)讉€(gè)事物共同點(diǎn)或不同點(diǎn)的研究方法叫對(duì)比
2. 控制變量法
3. 等效替代法
4. 實(shí)驗(yàn)推理法（理想化實(shí)驗(yàn)）
5. 轉(zhuǎn)換法
6. 模型法
7. 六大具體方法：
1.對(duì)比
研究不同色光混合及不同顏料混合；研究蒸發(fā)和沸騰的相同點(diǎn)和不同點(diǎn)；研究凸透鏡和凹透鏡的相同點(diǎn)和不同點(diǎn)。
2.控制變量法
當(dāng)研究的一個(gè)物理量與2個(gè)或2個(gè)以上的其它物理量有關(guān)時(shí)，常采用只改變一個(gè)物理量，而使其余物理量保持不變，從而得出被研究物理量和改變量的關(guān)系。
8. 3.等效替代法
根據(jù)作用效果相同的原理，作用在同一物體上的兩個(gè)力，我們可以用一個(gè)合力來代替它。
4.實(shí)驗(yàn)推理法（理想化實(shí)驗(yàn)）
人們常用推理的方法研究物理問題。
5.轉(zhuǎn)換法
對(duì)于看不見，摸不著的東西或不易直接觀察認(rèn)識(shí)的問題，我們可以通過它所產(chǎn)生的作用或其他途徑來認(rèn)識(shí)它，這是物理學(xué)中常用的一種方法—轉(zhuǎn)換法
9. 6.模型法
①為了研究的需要，把物理實(shí)體或物理過程經(jīng)過科學(xué)抽象轉(zhuǎn)化為一定的模型，這種轉(zhuǎn)化忽略了一些次要因素，突出主要因素，所以這種模型叫“假想模型法”又叫“理想模型”。
②建立模型可以幫助人們透過現(xiàn)象，忽略次要因素，從本質(zhì)認(rèn)識(shí)和處理問題；建立模型還可以幫助人們顯示復(fù)雜事物及過程，幫助人們研究不易甚到無法直接觀察的現(xiàn)象。
5.數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些
數(shù)據(jù)分析的三個(gè)常用方法：
1. 數(shù)據(jù)趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長期跟蹤，比如，點(diǎn)擊率，GMV，活躍用戶數(shù)等。做出簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對(duì)變化原因進(jìn)行分析。
趨勢分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢分析的時(shí)候需要明確幾個(gè)概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢，但是會(huì)有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進(jìn)行比較。定基比更好理解，就是和某個(gè)基點(diǎn)進(jìn)行比較，比如2018年1月作為基點(diǎn)，定基比則為2019年2月和2018年1月進(jìn)行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數(shù)我2000萬，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個(gè)核心目的則是對(duì)趨勢做出解釋，對(duì)于趨勢線中明顯的拐點(diǎn)，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內(nèi)部原因。
2. 數(shù)據(jù)對(duì)比分析
數(shù)據(jù)的趨勢變化獨(dú)立的看，其實(shí)很多情況下并不能說明問題，比如如果一個(gè)企業(yè)盈利增長10%，我們并無法判斷這個(gè)企業(yè)的好壞，如果這個(gè)企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負(fù)增長，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長平均為50%，則這是一個(gè)很差的數(shù)據(jù)。
對(duì)比分析，就是給孤立的數(shù)據(jù)一個(gè)合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無意義。在此我向大家推薦一個(gè)大數(shù)據(jù)技術(shù)交流圈： 658558542 突破技術(shù)瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對(duì)比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時(shí)候，在產(chǎn)品迭代測試的時(shí)候，為了增加說服力，會(huì)人為的設(shè)置對(duì)比的基準(zhǔn)。也就是A/B test。
比較試驗(yàn)最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質(zhì)量保持相同，上線時(shí)間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數(shù)據(jù)。
3. 數(shù)據(jù)細(xì)分分析
在得到一些初步結(jié)論的時(shí)候，需要進(jìn)一步地細(xì)拆，因?yàn)樵谝恍┚C合指標(biāo)的使用過程中，會(huì)抹殺一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，而指標(biāo)本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細(xì)分一定要進(jìn)行多維度的細(xì)拆。常見的拆分方法包括：
分時(shí) ：不同時(shí)間短數(shù)據(jù)是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。
分用戶 ：新注冊(cè)用戶和老用戶相比是否有差異，高等級(jí)用戶和低等級(jí)用戶相比是否有差異。
分地區(qū) ：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。
細(xì)分分析是一個(gè)非常重要的手段，多問一些為什么，才是得到結(jié)論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什么的過程。
