姐妹们，这才是导师想要的数据分析啊啊啊😭

1.描述统计
描述性统计主要是看数据集特征和趋势的，主要看集中趋势测量和离散趋势测量，分析方法有频数分析、描述性统计、正态检验。
2.信效度统计
注意这种方法是必须要量表，检验数据是否可信有效，主要看的 alpha 和kmo 值，0.7以上已经为合适。
3. 因子分析
因子分析是信效度检测之后进行的因子分析，因子分析是研究影响 xx的因素有哪些。例如我设置了五个维度，最后通过因子分析跑出来了三个，那最后影响 xx 的因素就是这三个主因素是第一个。
4. 相关分析
研究两个或多个变量之间的关系强度，判断是否有相关，正相关还是负相关。系数值范围从-1 到1，相关系数为正，就是正相关。相关系数为负，表述负相关。数值为0表示变量之间没有显著的线性关系。
5. 回归分析
回归分析在论文里很常用，就是研究一个或多个自变量和因变量之间的关系。线性回归需要因变量正态分布，自变量和因变量是线性关系。用于研究一个或多个自变量（预测变量）和因变量（响应变量）之间的关系。Logistic 回归模型对因变量没有要求，因变量是离散的。
6. 方差检验
用于研究一个或多个分类自变量对连续因变量的影响。方差分析的主要目的是检验不同组或类别之间是否存在显著差异。注意：在进行方差分析时，需要考虑数据的正态性、方差齐性等假设前提条件。
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