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履历分享：怎样有用地剖析一份数据

宣布时间：2019-01-07 浏览次数：1677

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文章泉源：“小白学统计”公众号。
怎样有用地剖析一份数据。这个问题很大，然而也正是许多非统计学专业（可能也包括一些统计学专业职员）不知怎样下手的问题。当拿到一份数据，究竟从哪儿入手最先剖析。什么是第一步？有没有牢靠办法？或者说，数据剖析究竟有没有什么宝典？我们就来谈谈这个问题。

首先，数据剖析绝对没有一个牢靠的办法，一定要先干什么，再干什么，等等。没有这回事。详细在软件操作上，我们可能并无差别，我会用SAS做t磨练，你会用SPSS做t磨练，实质上并无差别。真正差别的，不是软件操作，而是软件操作之前的思绪。

我下面要说的内容，只是小我私家的十多年剖析履历总结，但你万万不要把它看做是一个放之四海而皆准的剖析套路。所谓思绪，那就是没有什么牢靠套路，只是参考和借鉴。并且，我先容的这些，一定也不全，险些不可能一篇文章面面俱到，把所有的剖析思绪都先容清晰。只希望能对列位朋侪在差别角度上有所资助。

第一步要思量的，我小我私家以为，一定是研究目的。

所有的统计剖析都是围绕目的而执行，偏离了研究目的，剖析的要领再高级，那也是南辕北辙。差别的目的，需要思量差别的要领。

例如，你要做两组较量（例如，两种药物的血糖转变值有无差别），照旧要做两个变量有无关联（好比血糖值和血压值的关联），或者想做综合评价（如凭证多个指标评价哪家医院更好）。这都需要选择纷歧样的要领，组间较量可能最简朴的方差剖析就可以，综合评价可能需要用到主因素剖析等更为重大的要领。

第二步，要思量指标的类型。

这里的指标包括剖析指标因变量，也包括影响因素自变量。虽然，并非所有剖析都这么划分为因变量和自变量。有的可能只有剖析指标，而无影响因素。

若是你有明确的下场，然后有一个或多个可能跟下场有关的指标，那就可以按因变量和自变量的要领来剖析。大大都的这种情形都可以思量广义线性模子。它包括了险些绝大大都的有下场和影响因素的剖析场景。例如，下场是一连资料，可以思量线性回归等；下场是分类资料，可以思量logistics回归等。

可能有人会说，那t磨练、卡方磨练这些在哪儿呢？着实这些都可以看做是单因素剖析罢了。t磨练，只是一个自变量是二分类、因变量是一连变量的回归模子罢了。好比较量男女之间身高有无差别，身高就是因变量（下场），性别就是自变量（因素），所谓较量男女之间有无差别，现实上就是说，性别对身高有无影响。着实一回事�？ǚ侥チ芬嗍窃圃�。

以是，险些所有的统计剖析要领，都跟变量类型有关，都需要凭证变量的类型来选择差别的要领。好比，若是下场指标是一连变量，那可以思量的要领包括（但不限于）：t磨练、方差剖析、协方差剖析、线性回归、秩和磨练、中位数回归等等，凭证自变量的类型、因变量是否听从正态漫衍等多个因向来思量选择。

可是尚有一些剖析数据，是不区分所谓的因变量和自变量的，都是剖析指标，较量常见的如主因素剖析、聚类剖析、相关剖析、因子剖析等等。这些剖析要领不是为了研究某些因素对下场的影响，而只是针对剖析指标凭证差别目的举行一定的剖析。
例如，主因素剖析通常是为了把多个剖析指标综合成较少的几个指标；聚类剖析通常是为了凭证几个指标把人群归为几类；因子剖析通常是为了寻找支配外貌指标的背后因素。这些要领一样平常称为多元要领，“元”一样平常是指因变量，这些都是多因变量的要领。
而前面说的线性回归、logistics回归等，通常都是单个因变量，多个自变量，因此算不上多元要领，更确切地说是多因素的剖析要领。

第三步，详细问题详细剖析。

可能你会说，这算什么办法。然而，现实的情形是，真正到了数据剖析历程中，往往就是详细问题详细剖析。

凭证前面提到的目的和数据类型，你基本上可以确定一定规模的几种要领。有时可能就确定了某一种要领了。然而再使用这种要领举行剖析的时间，仍需要一些思绪的指导。

凭证我小我私家的剖析领域和剖析履历，在医学统计学中，大大都的剖析要领（并非所有）可以归为两大类：一是有下场也有影响因素的；二是只有下场没有影响因素的。这内里又以有下场有影响因素的更为常见。

关于有下场有影响因素的这类数据，大大都的目的都是为了寻找下场主要受哪些因素影响。因此这里主要是基于这种目的再来说一下剖析思绪。

想要说明某一自变量是否对下场有影响，至少需要回覆三个问题：

（1）是不是有影响？

（2）有什么样的影响？（线性影响，照旧非线性的）

（3）影响有多大？

某一自变量是不是对下场有影响（例如，缩短压的崎岖是不是对血糖值有影响），这是个定性问题，要回覆这个问题，基本上P值可以说明一些问题。P值可以告诉我们，这种影响是不是无意造成的，照旧一种真实保存的征象。

然而，仅回覆“是不是有影响”，这是远远不敷的。好比，你可以说，吸烟有害康健，这是定性问题。然而，吸烟对康健的危害究竟有多大，这是个定量问题。这才是各人更体贴的。因此还需要思量这种影响究竟有多大。

影响有多大，可以通过统计软件中的“参数预计值”来说明。好比，我们常说的回归系数、两组较量的均值差值，这都是参数预计值，他们可以说明这种影响有多大。例如，体重对缩短压的参数预计值是0.1，说明体重每增添一公斤，缩短压增添0.1；男女的身高差值是0.2，说明性别从女到男之间的差别是0.2。这可以定量说明影响有多大。

现在看来，似乎定性和定量都回覆完了。事实上，许多人也就做到这一步就完了。然而，着实尚有更主要的一个要回覆的问题是：“有什么样的影响”。

回覆影响因素的模子，大大都是回归模子，而回归模子中，大大都又都是基于这样一个假设：自变量和因变量（或者因变量的变形）是线性关系。不得不说，许多人基础无视这个假设，从而导致许多剖析效果着实都是过失的。事实，现实中有几多关系是线性的呢？着实许多可能都是非线性的。这就是要回覆的主要问题“有什么样的影响”，究竟是线性的影响，照旧非线性的影响。

遗憾的是，关于这个至关主要的问题，却只有少数人能回覆。凭证我小我私家的履历，大大都人（包括许多统计学家）是不思量这个问题的。也许，不是不思量，而是没有思量到，或者，不知道该怎么思量。

关于“有什么样的影响”，有些可以通过简朴的散点图就可以发明，有的则更为重大，一眼看不出来，可能需要像广义可加模子、样条回归、核平滑等多种手艺协助探索。这可能需要专业的统计学家才华完成。然而，这也是体现专业和非专业的很是要害的一点：能不可真正帮你找到数据纪律。

总的来说，要真正形成自己的剖析系统，一定要先掌握种种要领，然后把这些要领之间的关系搞清晰，抽丝剥茧，提炼升华。这是一个由粗到细，再到粗的一个历程。只有详尽深入，真正明确，才华掌握重点，提炼出简陋的枝干。
只有相识足够多的要领，在思量要领选择的时间才华做到“胸中有数”，从多种要领中选择最合适的，不然你只会一种要领，就只能局限于这种要领，无法举行选择。虽然可能最后的效果都一样，都用了统一种要领，可是历程却差别。你可能是不会别的要领，只能用这种；而我是思量了多种要领后，以为这种最为合适，自动选择了这种要领。

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