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一、因子分析。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术，最早由英国心理学家 C.E.斯皮尔曼提出。从变量组中提取共同因素，从大量数据中发现内在联系，降低决策难度。据了解，目前因子分析的方法约有十几种。例如：影像分析法、重心法、最小平方法、最大似然解等等。该方法主要基于相关系数矩阵，不同的是利用不同的共同性估计相关系数矩阵的对角线值。在社会学研究中，因子分析往往采用的是以主要成分分析的反覆法。
二、相关分析。它一般用于研究现象之间是否存在某种依赖，并探讨特定依赖现象的相对方向和关联度。一般来说，x 和 y 之间的关系是不确定的。例如，当用 x 和 y 来记录一个人的体重和身高，或每公顷农田施肥量和每公顷农田的水稻产量时，x 和 y 显然是相关的，但它们又没有精确到可以用其中的一个去决定另一个的程度，这就是相关关系。
三、对应分析。也称关联分析、R-Q 型因子分析。通过对定性变量的相互作用矩阵进行分析，揭示变量之间的关系，该方法可以描述同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量之间的对应关系。对应分析的基本思想是以低维空间中的点的形式表示连接列表中行和列元素的比例结构。
四、回归分析。随机变量 X 对另一变量或另一组变量依赖性的统计分析是用于确定两个或多个变量之间的定量关系的统计分析方法。目前，回归分析方法得到了广泛的应用。根据所涉及的自变量数量，可分为单变量回归分析和多元回归分析。根据自变量与因变量的关系，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
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