多变量分析家庭作业帮助

什么是多元统计分析？

作者Shane Hall

多变量统计分析是指多种先进技术，用于同时检查来自多个变量的各方。研究人员在涉及多于一个因变量（也称为感兴趣的结果或现象），多于一个独立变量（也称为预测因子）或两者的研究中使用多变量程序。高级本科课程和研究生课程统计教学多元统计分析。这种类型的分析是可取的，因为聚合物通常假设给定的感兴趣的结果是受多于一件事影响或影响的。

类型

有许多用于进行多变量分析的统计技术，给定研究的最适合的技术随研究类型和关键研究问题而变化。四种最常见的多变量技术是多元回归分析，因子分析，路径分析和多重方差分析（MANOVA）。

多重回归

通常简称为回归分析的多元回归分析检查了多个独立变量（预测因子）对因变量或结果的影响。回归计算每个独立变量的系数及其统计显着性，以估计每个预测因子对因变量的影响，其他预测因子保持不变。经济学和其他社会科学研究人员经常使用回归分析来研究社会和经济现象。回归研究的一个例子是检验教育，经验，性别和种族对收入的影响。

因子分析

因子分析是一种数据缩减技术，研究者将大量变量减少到更小，更易于管理的因素。因素分析揭示了变量之间的模式，然后将高度相关的变量分为因素。因子分析有很多应用，但常见的用途是在调查研究中，其中使用这种技术来查看冗长的问题系列可以分组成短集。

路径分析

这是多变量统计分析的图形形式，其中称为路径图的图形描绘了变量之间的相关性，以及这些相关性的方向以及这些线路沿着这些线路传播的“路径”。其中估计研究者假设模型中变量之间关系的强度。

曼诺瓦

多方差分析，或是较基础的方差分析方法的高级形式。 MANOVA将技术扩展到具有两个或更多依赖依赖酒店的研究，同时对它们之间的相关性。一个研究的一个例子是哪一种手法是一种正确的技术，是研究三组青少年之间的健康：锻炼身体的人，有时锻炼身体的人以及从未锻炼的人。本研究的手工操作可以允许多种健康相关的手表措施，如体重，心率和呼吸频率。

效益

多变量统计分析在社会科学研究中尤为重要，因为在这一领域往往无法使用他们在医学和自然科学领域经常使用的随机实验室实验。相反，许多社会科学家将依靠准实验设计，其中实验组和对照组可能具有可能影响或偏向研究结果的初步差异。多变量技术尝试统计上解释这些差异，并调整结果测量来控制可归因于差异的部分。

注意事项

统计软件程序如SAS，Stata和SPSS可以执行多变量统计分析。这些课程经常被大学基因和其他研究人员使用。电子表格程序可以执行一些多变量分析，但是旨在用于更一般的使用，并且可能具有有限的能力比通常的统计软件包

生态现象本质上是复杂的。因此，单个响应变量很少能够描述生态系统，实体或交互作用。相反，多个响应变量（例如多个物种的丰度）通常被测量以获得生态学观点。另外，通常在分析中添加多个解释变量，试图解释响应数据的变化。

多变量分析与同时分析多个响应变量的复杂性相吻合。它们在生态学中的应用（如詹姆斯，1990年）和微生物生态学（Ramette，2007）一直在增长。属于这一类别的技术是多种多样的，难以整齐分类。虽然有些是标准单变量技术（如方差分析）的扩展，但其他技术在本质上更具有算法性，利用增加计算能力来处理复杂数据集。通常，多变量方法有利于单变量方法的多次执行，因为它们节省了时间并节省了通过多次测试快速失去的统计能力。在某些情况下，同时考虑多个变量可能会显示单变量方法无法检测的模式。

预分析

如果您的响应变量不是尺寸均匀的（即如果它们具有不同的基准测量单位），则可以将它们集中在他们的手段上，或者使用例如z-评分对它们进行标准化。但是，不建议对原始计数数据进行标准化。

确保解释变量的数量少于数据矩阵中的对象（站点，样本，观察等）数量。如果不是你的系统是不确定的。

如果您的解释变量不是尺寸均匀的（例如，具有不同的物理单位），则将其置于手段上并使其标准化。标准化允许直接比较回归系数，否则可能具有不同的标度。此外，Legendre和Legendre（1998）指出，RDA可用于将定性解释变量与线性响应数据相关联。定性变量被重新编码为虚拟变量，运行RDA。拟合的现场分数提供了定性解释变量的定量重新定标

检查您的解释和响应矩阵中每个变量的分布以及每个变量与其自身和任何其他矩阵中的其他变量的关系图。如果关系非常非线性，则应用变换来线性化关系并减少异常值的影响。

如果您希望在RDA协调中表示对象之间的非欧几里德关系（例如Hellinger距离），则应在分析前应用此页面上讨论的具有生态动机的转换

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