请问t检验，卡方检验，方差分析，回归分析，因子分析哪个比较简单？没学过统计，要自学写论文。

Question

请问t检验，卡方检验，方差分析，回归分析，因子分析哪个比较简单？没学过统计，要自学写论文。论文是分析某东西的需求影响因素。请知道的大神指导一下～

Answer 1

其实，负责任要回答你这个问题的话，我会说：正因为你没学过统计，可以谅解和理解。
你的问题是“分析某东西的需求影响因素”，说明你要分析的对象至少有2部分，一部分是原因，一部分是结果。结果就是“某东西的需求”，原因就是“影响因素”。
那么，用回归分析是最适用的，难度也适中。
回归分析建模之前，首先要分析“影响因素”和“某东西的需求”之间的相关关系，看看是哪种相关，然后通过业务经验，再进行相应的回归模型建模。你写的时候逻辑上比较容易梳理思路，别人阅读起来也容易看懂你的思路。
而t检验，卡方检验，方差分析，也可以分析“影响因素”和“某东西的需求”之间的相关关系，但如果没有实际业务经验解释的话，是很难说明白他们之间存在因果关系，论文就不完整；并且，这些方法适用于销售试验，也就是你可以控制环境因素的场景，但是对于你无法控制的场景，例如研究某类市场的产品的自然销售，则很容易说不清楚甚至用不上。
因子分析嘛，比较少用到“因果关系”或“相关关系”的研究，一般是用在降维上。追问

我想问一下，卡方分析简单吗？能不能用？就是研究某产品的销售会受到哪些因素影响（比如年龄，收入等）。
我看了一篇论文用的这个方法，写的比较步骤比较少，感觉上好像比logistic分析简单，也不知道是不是……
谢谢～

追答

卡方分析的作用有两种，其中一种的是判断，几个变量之间是否有相关关系，这个呢，是可以用的。但是有个问题，就是你没法度量它的影响度有多大。而只能判断有没有影响。

logict分析，那是其实是一种回归分析，原理比卡方分析呢，要相对复杂些。

但是从你的反映的问题来看的话，你问的是有没有影响，以及影响有多大，所以建议用回归分析会比较好。

追问

非常感谢你的回答！我主要是看回归分析有点难，因为我没有这方面的基础，所以就想用卡方分析，好像简单一些。
我只分析有没有影响，不分析影响有多大应该也可以吧？（我这个是要写本科毕业论文，嘿嘿）

Answer 2

我可以说看不懂不