A) 同时分析多个变量 B) 两个变量的分析 C) 单一变量分析 D) 仅分析连续变量
A) T 检验 B) 卡方检验 C) 主成分分析 D) 方差分析
A) 聚类分析 B) 方差分析 C) 回归分析 D) 相关性分析
A) 确定哪些变量能区分两个或多个组别 B) 确定相关系数 C) 确定描述性统计 D) 确定异常值
A) 确定因子分析中需要保留的因子数量 B) 绘制数据点 C) 识别异常值 D) 显示相关系数
A) 确定哪些变量最能预测群体成员身份 B) 识别数据中的异常值 C) 进行因子分析 D) 相关性测试
A) 确定两组变量之间的关系 B) 确定异常值 C) 进行假设检验 D) 确定因子载荷
A) 检验假设 B) 研究两组变量之间的关系 C) 找出变量与自身的相关性 D) 进行回归分析
A) 了解多个变量之间的关系和差异 B) 进行因子分析 C) 检测异常值 D) 确定样本量
A) 确定相关性 B) 查找异常值 C) 进行聚类分析 D) 根据预测变量预测群体成员
A) 变量独立时 B) 出现离群值时 C) 当变量高度相关时 D) 仅处理分类数据时
A) 变量之间的相关性 B) 需要保留的因素数量 C) 变量的重要性 D) 变量的标准偏差
A) MANOVA 同时考虑多个因变量，而 ANOVA 只关注单一因变量 B) MANOVA 用于分类数据分析，而 ANOVA 用于连续数据分析 C) 方差分析使用混合效应模型，而 MANOVA 使用固定效应模型 D) 方差分析适用于小样本量，而 MANOVA 适用于大样本量
A) 进行因子分析 B) 测试组间差异 C) 将相似的观测结果归为一组 D) 绘制二元数据图 |