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又称多指标或多变量分析，是对多个观测指标同时进行综合性分析，所以比普通的一元统计分析更为全面、有效。这是40年代就已出现的一系列好方法。由于涉及较深的数学知识和很复杂的计算，妨碍了它们的普及,随着计算机和统计软件包的日益完善,预料多元分析不久将会成为生物科学研究的常规武器。多重回归是指多个自变量和一个因变量的回归；而多元回归是指不止一个因变量的回归。但二者常被混淆使用。它们可用于预测、指标的综合或自变量的筛选。判别分析是利用形如多重回归方程的判别函数来进行个体种类的判断或诊断。聚类分析是将许多个体或指标按它们的相似程度来归类。对个体进行聚类称为Q型聚类;对指标进行聚类称为R型聚类。Q型聚类和判别分析是数量分类学的两种基本方法。趋势面是以地理上的经、纬度为自变量的高次方程，可用于绘制研究对象在地理上的分布密度的等高线图，亦可用于预测。主成分分析的目的在于将许多彼此相关的指标变换成少数几个彼此独立的综合指标，而且它们包含了原来那些指标的几乎全部统计信息。因子分析的计算程序与主成分分析类似，但它不是研究指标的变换，而是分析个体间的内在联系，此法为心理学家所首创，也可用于研究复杂的疾病。
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发表于 2012-4-15 22:23:34