사회과학에서 일반적으로 사용되는 통계 분석 방법은 무엇입니까?

1. 군집 분석

군집 분석은 물리적 또는 추상적인 개체의 집합을 유사한 개체로 구성된 여러 클래스로 그룹화하는 분석 프로세스를 의미합니다. 클러스터링은 데이터를 서로 다른 클래스 또는 클러스터로 분류하는 프로세스이므로 동일한 클러스터에 있는 개체는 유사성이 큰 반면, 다른 클러스터에 있는 개체는 크게 다릅니다. 군집분석은 탐색적 분석으로, 분류 과정에서 미리 분류 기준을 제시할 필요가 없으며, 표본 데이터를 기반으로 자동으로 분류할 수 있습니다. 군집 분석에 사용되는 다양한 방법은 종종 다른 결론을 이끌어냅니다. 서로 다른 연구자가 동일한 데이터 세트에 대해 클러스터 분석을 수행하므로 얻은 클러스터 수가 일관되지 않을 수 있습니다.

2. 요인분석

요인분석은 변수군에서 고유한 요인을 추출하는 통계기법을 연구하는 것입니다. 요인분석은 방대한 양의 데이터로부터 내재적 관계를 찾아 의사결정의 어려움을 줄이는 것입니다. 요인분석 방법에는 무게중심법, 이미지분석법, 최대우도해법, 최소자승법, 알파인과법, 라오의 전형적인 인과법 등 10가지가 넘는 방법이 있다. 이러한 방법의 대부분은 본질적으로 근사법이며 상관계수 행렬을 기반으로 합니다. 차이점은 상관계수 행렬의 대각선 값이 서로 다른 동종 □2 추정값을 사용한다는 것입니다. 사회학 연구에서 요인분석은 주성분 분석을 기반으로 한 반복적 방법을 사용하는 경우가 많습니다.

3. 상관 분석

상관 분석은 현상들 사이에 일정한 의존성이 있는지를 연구하고, 특정 의존적 현상의 상관관계를 탐색하는 것입니다. 예를 들어 X와 Y를 사용하여 사람의 키와 몸무게를 각각 기록하거나 각각 헥타르당 적용된 비료의 양과 헥타르당 밀 수확량을 기록하는 경우 X와 Y는 상관 관계입니다. 분명히 관련되어 있지만 둘 중 하나가 다른 하나를 정확하게 결정할 수 있는 정도까지는 상관관계가 없습니다.

4. 대응 분석

상관 분석 및 R-Q 요인 분석이라고도 하는 대응 분석은 정성적 변수로 구성된 대화형 요약표를 분석하여 변수 간의 관계를 드러냅니다. 이는 동일한 변수의 범주 간 차이뿐만 아니라 서로 다른 변수의 범주 간의 대응성을 나타낼 수 있습니다. 대응분석의 기본 아이디어는 연결 테이블의 행과 열에 있는 각 요소의 비례 구조를 저차원 공간에 점 형태로 표현하는 것입니다.

5. 회귀 분석

다른 (X) 또는 (X1, X2,?, Xk) 변수 그룹에 대한 무작위 변수 Y의 의존성을 연구하는 통계 분석 방법입니다. . 회귀 분석은 두 개 이상의 변수 사이의 상호 의존적인 정량적 관계를 결정하는 통계 분석 방법입니다. 회귀분석은 독립변수의 개수에 따라 단일회귀분석과 다중회귀분석으로 구분되며, 독립변수와 종속변수의 관계형태에 따라 선형회귀분석과 비선형회귀분석으로 구분된다. 회귀 분석.