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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了大数据技术学习与应用需要掌握的一些基础知识等内容，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，大数据数据分析方法都有哪些。

一、描述性统计分析

描述性统计分析是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析。

集中趋势分析：主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。

离中趋势分析：主要靠全距、四分差、平均差、方差(协方差：用来度量两个随机变量关系的统计量)、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。

二、假设检验

假设检验简单来说先凭借自己的直觉，经验，知识的储备做出合理的假设，再通过数据进行验证假设是否正确。主要包含：参数检验和非参数检验。

1.参数检验

参数检验是在已知总体分布的条件下(一般要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验，常用参数检验方法有：U检验法、T检验法

2.非参数检验

非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态)进行检验。常用非参数检验方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

三、信度分析

信度(Reliability)：即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。一般多用于性格测试、问卷调查等。

信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数(跨时间的一致性)，等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。

重测信度法：用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测，计算两次施测结果的相关系数。显然，重测信度属于稳定系数。重测信度法特别适用于事实式问卷，如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异，大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化。如果没有突发事件导致被调查者的态度、意见突变，这种方法也适用于态度、意见式问卷。由于重测信度法需要对同一样本试测两次，被调查者容易受到各种事件、活动和他人的影响，而且间隔时间长短也有一定限制，因此在实施中有一定困难。

复本信度法：让同一组被调查者一次填答两份问卷复本，计算两个复本的相关系数。复本信度属于等值系数。复本信度法要求两个复本除表述方式不同外，在内容、格式、难度和对应题项的提问方向等方面要完全一致，而在实际调查中，很难使调查问卷达到这种要求，因此采用这种方法者较少。

折半信度法：是将调查项目分为两半，计算两半得分的相关系数，进而估计整个量表的信度。折半信度属于内在一致性系数，测量的是两半题项得分间的一致性。

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