Question

关联分析的常用方法

Answer 1

问：关联分析的常用方法

问：怎样用SPSS计算统计学的关联性问题

答：你好你可以把文字描述的更详细一些，我去给你查找并组织答案

答：常用的关联分析方法包括：Apriori算法、FP-Growth算法、K-Means聚类算法、关联规则挖掘算法、决策树算法、神经网络算法等。

答：使用SPSS计算统计学的关联性问题，可以使用SPSS的“分析”菜单中的“关联”功能，选择相应的统计方法，如Pearson相关系数、Spearman等级相关系数等，即可计算出统计学的关联性问题。

问：A组数据为阳性和阴性，B组数据也为阳性和阴性，这二组数据都是从同一对象得到的，A和B方法是否有关联

答：是的，可以使用相关分析来检验A和B方法之间是否存在关联。可以使用Pearson相关系数、Spearman等级相关系数等统计方法，计算出A和B方法之间的相关性，从而判断A和B方法之间是否存在关联。

问：这是定性的，不是定量的

答：是有关联的

问：使用Pearson相关系数、Spearman等级相关系数等统计方法，这是定量的数据还是定性的数据

答：这些统计方法是用于分析定量数据的，它们可以用来计算两组数据之间的相关性，从而判断A和B之间是否存在关联。

问：我给你的是定性的数据，阴性和阳性，用什么统计学方法

答：可以使用卡方检验或者Fisher检验来检验A和B之间是否存在关联。这些统计方法可以用来检验定性数据之间的关联性，从而判断A和B之间是否存在关联

答：定性数据的统计方法包括卡方检验、Fisher检验、t检验、Mann-Whitney U检验等。这些统计方法可以用来检验定性数据之间的关联性，从而判断A和B之间是否存在关联。