线性回归分析
警告 因变量又称被解释变量，自变量又称解释变量 结果解读
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相关分析
相关系数 r r的取值范围：−1 ∼ +1之间 正负性： r > 0，表示变量间存在正的线性相关关系 r < 0，表示变量间存在负的线性相关关系 强度： ∣r∣ > 0.8，变量间线性关系较强 ∣r∣ < 0.3，变量间线性关系较弱 极端情况： r = …
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因子分析
KMO和巴特利特检验 KMO > 0.6 表示可以做因子分析; 反映像相关矩阵
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T检验 (参数检验)
警告 T检验仅适用于两组样本的检验，即比较两组的均值是否存在显著差异，超过两组样本需要使用方差分析
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方差分析
从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量对观测变量有显著影响
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方差齐性检验
方差不齐可以使用韦尔奇(Welch)矫正 Levene检验 特点 稳健：对非正态分布数据或异常值更稳健。 原假设H₀ 所有组的方差相等（方差齐性）
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显著性
显著性P 定义 在原假设H₀为真的前提下，观测到当前样本结果（或更极端结果）的概率。 - 简单说：如果原假设是对的，得到当前数据的可能性有多大？ - P值越小 → 数据与原假设的矛盾越强 → 越有理由拒绝原假设。
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