多元数据分析（Multivariate Data Analysis）指的是对多个变量同时进行分析，能够构建一个新的原始反映，大部分信息的数据表可进行分组分析，相关性分析差别分析，聚类分析等。多元数据分析方法还可以用于其他特殊领域：数据可视化（data visualization），数据分析（data analysis），数据收集（data collection）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系，我们期待为你服务！
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多元数据分析方法Multivariate Data Analysis Methods代写
多元数据分析用于研究比单变量分析方法能处理的更复杂的数据集。这种类型的分析几乎总是用软件(如SPSS或SAS)来执行，因为即使是最小的数据集也可能需要手工处理。多元数据分析可以减少第一类错误的可能性。有时单变量分析是首选，因为多元数据分析技术可能导致难以解释测试的结果。例如，在方差分析中因变量线性组合上的组差异可能是不清楚的。此外，多元分析通常不适用于小数据集。有超过20种不同的方法来执行多元分析。选择哪一个取决于所拥有的数据类型和目标。例如，如果有一个单一的数据集，可以有几个选择：多维伸缩、群集分析适用于数据表中的行和列表示相同的单位，度量是相似性或距离。主成分分析(PCA)将一个有相关测度的数据表分解成一组新的不相关测度。对应分析类似于主成分分析。然而它适用于列联表。虽然一个数据集有相当清晰的界限 (例如，如果在一个列联表中有一个数据集，选项仅限于对应分析)。
在开始一项分析技术之前，对数据的形式和质量有一个清晰的理解是很重要的。数据的形式是指数据是非度量的还是度量的。数据质量指的是数据的正态分布情况。此外，了解观测中缺失值的大小，并决定是忽略它们还是将值加到缺失的观测中也很重要。另一个数据质量度量是异常值，决定是否应该删除异常值是很重要的。如果保留这些数据，可能会对数据造成失真；如果它们被消除，它们可能有助于正常的假设。关键是要试图理解异常值代表什么。
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