各种情形下最常用统计方法索引

应变量：连续
单个自变量： 二分类 T检验
多分类 单因素方差分析
连续 相关分析，回归分析
多个自变量： 分类变量为主 方差分析模型
连续变量为主 线性回归模型
应变量：有序分类
单个自变量： 二分类 秩和检验
多分类 秩和检验
连续 Logistic回归分析
多个自变量： 分类变量为主 Logistic回归分析
连续变量为主 判别分析、Logistic回归分析
应变量：无序分类（含二分类）
单个自变量： 二分类 卡方检验
多分类 卡方检验
连续 Logistic回归分析
多个自变量： 分类变量为主 Logistic回归分析、最优尺度分析
连续变量为主 判别分析、Logistic回归分析
注：当自变量和应变量均为有序/无序多分类时，实际上还有CMH卡方最为常用，但由于SPSS在对话框级别提供的CMH卡方功能非常弱，此处就没有列出。


希望将变量/纪录分成若干个类别，但类别数不清楚，或各类别的特征不明：聚类分析

希望建立判别方程，对以后新进入的案例进行所属类别的预测：判别分析

需要探索多个变量间的内在联系或内在结构：因子分析、对应分析

得到的是时间序列数据，需要对以后的情形加以预测：时间序列模型

考察的特征需要有多个应变量来表示，同时研究多个自变量对他们的影响：多元方差分析模型