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更新時間：2024-08-13 
瀏覽次數：623多變量分析軟件用于處理來自各種行業的數據的領域，并且使用更適合每個目的和應用的分析方法。各分析方法的使用方法如下。
在主成分分析中，多變量數據被聚合為二維（第一主成分和第二主成分），并且數據的分散以二維圖表示。通過將數據整合為人們可以直觀掌握的兩個維度，我們可以更容易地理解數據的特征。它還用于根據離散度觀察將外圍點檢測為異常值。
聚類分析通過測量由多個因素表示的各個對象之間的距離，將對象分組為簇。例如，它用于通過根據調查響應測量答案組或問題項組之間的距離來將受訪者劃分為集群。
多元回歸分析是一種使用多個解釋變量預測單個目標值的方法。例如，基于影響銷售的因素有很多的假設，當您想要通過估計每個因素的影響程度來進行銷售預測時，可以使用它。
盡管該方法與迄今為止介紹的單獨分析技術略有不同，但我將討論近年來引起關注的結構方程建模。結構方程建模，也稱為協方差結構分析，是一個綜合術語，是指利用協方差來估計數據背后的結構的分析方法。
可以單獨實施的分析方法包括多元回歸分析、因子分析和路徑分析。特別是一種稱為路徑分析的方法正在引起人們的關注，該方法根據多項調查問卷的結果來估計因果關系，例如受訪者周圍的哪些因素可能會導致哪些行動。
如上一節所示，它用于分析調查結果的趨勢，考慮銷售策略，并用于營銷和社會科學研究。另外，在科學研究中，有時根據多成分化學分析的結果對分析對象進行分類。
例如，工業產品的化學分析可用于估計產品之間的差異，蔬菜的成分分析可用于估計產地。還可以對來自不同制造商的許多產品的特性進行分組。這種在化學分析領域的應用例子稱為化學計量學，近年來其用途不斷擴大。
多變量分析軟件將執行多變量分析所需的計算算法作為內部程序內置于其中。許多軟件包都帶有優秀的圖形用戶界面（GUI），用戶只需輸入必要的數據并選擇所需的分析，計算機就可以處理所有復雜的過程并顯示分析結果。
如果您想對某些數據嘗試不同的分析，您可以通過單擊鼠標在它們之間進行切換。這些特征與用戶思考和編程自己的算法的方式非常不同。
我們建議您在購買之前嘗試多變量分析軟件。原因是多變量分析是一個逐年進步的領域，因此根據軟件的不同存在很大的差異。
選擇多元分析軟件時，需要考慮兩個重要點：“它能完成您想要完成的任務嗎？"和“它是否易于使用？"此外，隨著近年來軟件變得越來越復雜，越來越多的供應商提供付費維護服務。
除了維護之外，我們通常還包括操作故障排除和用戶培訓。在這種情況下，最好根據試驗的經驗來判斷是否需要技術支持。
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