變量差異法的基本方法(表示變量之間的關系常用的方法有)
1.表示變量之間的關系常用的方法有
圖像 關系式 表格 變量之間的關系”的三種表示方法 1、表格法：通過列表格可以得到變量之間的關系信息，進一步預測其變化趨勢，從而作出科學的判斷. 一般地，因變量隨自變量的變化呈現(xiàn)一定的規(guī)律，依據(jù)此規(guī)律對結論作出預測. 2、關系式法：關系式是表示變量之間關系的另一種方法，它能準確地反應出因變量與自變量之間的數(shù)值對應關系. 也就是說，當自變量每一個確定的值，因變量就有惟一一個確定的值與它對應. 3、圖象法：圖象是表示變量之間關系的又一種方法，圖象能非常直觀形象地反映出因變量隨自變量的變化的趨勢.。
2.變量的顯著性檢驗主要使用什么方法
顯著性檢驗就是事先對總體（隨機變量）的參數(shù)或總體分布形式做出一個假設，然后利用樣本信息來判斷這個假設（原假設）是否合理，即判斷總體的真實情況與原假設是否顯著地有差異?；蛘哒f，顯著性檢驗要判斷樣本與我們對總體所做的假設之間的差異是純屬機會變異，還是由我們所做的假設與總體真實情況之間不一致所引起的。
顯著性檢驗是針對我們對總體所做的假設做檢驗，其原理就是“小概率事件實際不可能性原理”來接受或否定假設。
抽樣實驗會產(chǎn)生抽樣誤差，對實驗資料進行比較分析時，不能僅憑兩個結果（平均數(shù)或率）的不同就作出結論，而是要進行統(tǒng)計學分析，鑒別出兩者差異是抽樣誤差引起的，還是由特定的實驗處理引起的。
顯著性檢驗即用于實驗處理組與對照組或兩種不同處理的效應之間是否有差異，以及這種差異是否顯著的方法。
常把一個要檢驗的假設記作H0，稱為原假設（或零假設） （null hypothesis） ，與H0對立的假設記作H1，稱為備擇假設（alternative hypothesis） 。
⑴ 在原假設為真時，決定放棄原假設，稱為第一類錯誤，其出現(xiàn)的概率通常記作α；
⑵ 在原假設不真時，決定接受原假設，稱為第二類錯誤，其出現(xiàn)的概率通常記作β。
通常只限定犯第一類錯誤的最大概率α， 不考慮犯第二類錯誤的概率β。這樣的假設 檢驗又稱為顯著性檢驗，概率α稱為顯著性水平。
最常用的α值為0.01、0.05、0.10等。一般情況下，根據(jù)研究的問題，如果放棄真錯誤損失大，為減少這類錯誤，α取值小些 ，反之，α取值大些。
3.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些 對比分析法
1、聚類分析（Cluster Analysis）
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標準，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對于同一組數(shù)據(jù)進行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少決策的困難。
因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法，是以相關系數(shù)矩陣為基礎的，所不同的是相關系數(shù)矩陣對角線上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎的反覆法。
3、相關分析（Correlation Analysis）
相關分析（correlation analysis），相關分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關系，并對具體有依存關系的現(xiàn)象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。
4、對應分析（Correspondence Analysis）
對應分析（Correspondence analysis）也稱關聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變量構成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系?？梢越沂就蛔兞康母鱾€類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。
5、回歸分析
研究一個隨機變量Y對另一個（X）或一組（X1,X2，…，Xk）變量的相依關系的統(tǒng)計分析方法。回歸分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
6、方差分析（ANOVA/Analysis of Variance）
又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。這個 還需要具體問題具體分析
4.科學觀察的基本方法有哪六個
科學觀察的六個方法：
1. 對比（比較法）尋找?guī)讉€事物共同點或不同點的研究方法叫對比
2. 控制變量法
3. 等效替代法
4. 實驗推理法（理想化實驗）
5. 轉換法
6. 模型法
7. 六大具體方法：
1.對比
研究不同色光混合及不同顏料混合；研究蒸發(fā)和沸騰的相同點和不同點；研究凸透鏡和凹透鏡的相同點和不同點。
2.控制變量法
當研究的一個物理量與2個或2個以上的其它物理量有關時，常采用只改變一個物理量，而使其余物理量保持不變，從而得出被研究物理量和改變量的關系。
8. 3.等效替代法
根據(jù)作用效果相同的原理，作用在同一物體上的兩個力，我們可以用一個合力來代替它。
4.實驗推理法（理想化實驗）
人們常用推理的方法研究物理問題。
5.轉換法
對于看不見，摸不著的東西或不易直接觀察認識的問題，我們可以通過它所產(chǎn)生的作用或其他途徑來認識它，這是物理學中常用的一種方法—轉換法
9. 6.模型法
①為了研究的需要，把物理實體或物理過程經(jīng)過科學抽象轉化為一定的模型，這種轉化忽略了一些次要因素，突出主要因素，所以這種模型叫“假想模型法”又叫“理想模型”。
②建立模型可以幫助人們透過現(xiàn)象，忽略次要因素，從本質(zhì)認識和處理問題；建立模型還可以幫助人們顯示復雜事物及過程，幫助人們研究不易甚到無法直接觀察的現(xiàn)象。
5.數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些
數(shù)據(jù)分析的三個常用方法：
1. 數(shù)據(jù)趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數(shù)等。做出簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統(tǒng)計數(shù)據(jù)與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數(shù)我2000萬，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對于趨勢線中明顯的拐點，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內(nèi)部原因。
2. 數(shù)據(jù)對比分析
數(shù)據(jù)的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下并不能說明問題，比如如果一個企業(yè)盈利增長10%，我們并無法判斷這個企業(yè)的好壞，如果這個企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負增長，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長平均為50%，則這是一個很差的數(shù)據(jù)。
對比分析，就是給孤立的數(shù)據(jù)一個合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無意義。在此我向大家推薦一個大數(shù)據(jù)技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時候，在產(chǎn)品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質(zhì)量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數(shù)據(jù)。
3. 數(shù)據(jù)細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數(shù)據(jù)細節(jié)，而指標本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時 ：不同時間短數(shù)據(jù)是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。
分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區(qū) ：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什么，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什么的過程。
