继上篇论文里的分析方法要用哪一种？知识清单给你答案 本文继续知识清单的总结，包括T检验、方差分析、多选题分析、聚类分析、权重研究、非参数检验。

9. T检验汇总

T检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况，且X的组别只限于为两组。

如果是对比单个变量与某个数字的差异，可用单样本T检验。

如果是对比两个变量之间（X定类，Y定量）的差异关系，可用独立样本T检验。

如果两个变量是配对数据，比如对一个群体用同一个工具前后测量了两次，可用配对T检验分析。

10. 方差分析汇总

方差分析用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况，可分析两组或两组以上的变量差异。

如果X为一个，则使用单因素方差分析，即通用方法里的方差。

如果X的个数为2个，可使用双因素方差分析。

当X个数超过2个，可使用多因素方差分析。通常双因素方差分析与多因素方差分析多用于实验研究中。

事后检验是基于方差分析基础上进行，如果X的组别超过两组，可用事后检验进一步分析两两组别之间的差异。

如果研究中有干扰因素（控制变量），可使用协方差分析。

11. 多选题研究

多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。

“多选题分析” 是针对单个多选题的分析方法，可分析多选题各项的选择比例情况

“单选-多选” 是针对X为单选，Y为多选的情况使用的方法，可分析单选和多选题的关系。

“多选-单选” 是针对X为多选，Y为单选的情况使用的方法。

“多选-多选” 是针对X为多选，Y为多选的情况使用的方法。

12. 聚类分析

聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。

如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。

如果是按变量（标题）聚类，此时应该使用分层聚类，并且结合聚类树状图进行综合判定分析。

13. 权重研究

权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。

因子分析： 因子分析可将多个题项浓缩成几个概括性指标（因子），然后对新生成的各概括性指标计算权重。

熵值法： 熵值法是利用熵值携带的信息计算每个指标的权重，通常可配合因子分析或主成分分析得到一级权重，利用熵值法计算二级权重。

AHP层次分析法： AHP层次分析法是一种主观加客观赋值的计算权重的方法。先通过专家打分构造判断矩阵，然后量化计算每个指标的权重。

TOPSIS法： TOPSIS权重法是一种评价多个样本综合排名的方法，用于比较样本的排名。

模糊综合评价： 是通过各指标的评价和权重对评价对象得出一个综合性评价。

灰色关联： 灰色关联是一种评价多个指标综合排名的方法，用于判断指标排名。

14. 非参数检验

非参数检验用于研究定类数据与定量数据之间的关系情况。如果数据不满足正态性或方差不齐，可用非参数检验。

单样本Wilcoxon检验用于检验数据是否与某数字有明显的区别。

如果X的组别为两组，则使用MannWhitney统计量，如果组别超过两组，则应该使用Kruskal-Wallis统计量结果，SPSSAU可自动选择。

如果是配对数据，则使用配对样本Wilcoxon检验

如果要研究多个关联样本的差异情况，可以用多样本Friedman检验。

如果是研究定类数据与定量（等级）数据之间的差异性，还可以使用Ridit分析。

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