交叉分析与方差分析在教学中的实际应用牛凯---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---摘要：在数据分析方法中，我们常用到交叉分析和方差分析这两种常用的分析方法。教学时，通常是先介绍难度适中的交叉分析，再学习理解起来较困难的方差分析。但在实际应用中，教学顺序并不一定就是解决问题的思路，本文用举例法展示这两种分析方法在实际中的应用。希望在学习中，不断培养自己的数据思维方式，更好的利用数据分析为现实业务服务。关键词：交叉分析;方差分析;显著性差异：G4：Adoi：10.19311/jki.1672-3198.2021.15.069在数据分析方法中，我们常用到交叉分析和方差分析这两种常用的分析方法，尤其在教学中，对学生来说，我们往往会先介绍难度适中的交叉分析，再学习理解起来较困难的方差分析。1交叉分析和方差分析交叉分析，用于分析两个定性变量之间的关系。把统计分析数据制作成二维交叉表格，将具有一定联系的变量分别设置为行变量和列变量，两个变量在表格中的交叉结点即为变量值，通过表格体现变量之间的关系。例如性别和购买彩电尺寸之间的关系。交叉分析法在市场调研项目中应用比较广泛，它可以让复杂的数据关系简单化，对于调研数据的整理比较实用。经常用于市场研究，进行市场机会、市场细分分析等。方差分析，简称ANOVA，主要用于研究定性变量或定序变量与定量变量之间的关系。定量变量是被分析的变量，叫作因变量;定性变量或定序变量是影响因素变量，叫作自变量。影响因素变量的取值被称为影响因素的水平。方差分析研究的目的是想知道当影响因素取不同水平时，因变量是否有显著差异，显著性小于0.05，表明存在差异。例如研究性别对彩电品牌是否存在显著影响。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---方差分析法在社会学、经济学、商业等诸多领域的数量分析中，发挥了极为重要的作用。这种从数据差异入手的分析方法，有助于人们从另一个角度发现事物的内在规律。2教學案例分析在教学中，通过问卷调研，得到彩电用户偏好分析调研问卷数据，经过清洗、整理，共得到712份有效调研数据。想要分析各类用户偏好，能够直接通过交叉分析对比吗？不能！首先需要做方差分析，检验不同用户之间是否存在显著的偏好差异，因为只有存在差异，才需要做差异对比。利用SPSS分析软件，以性别为自变量，以品牌、价格、外观、规格、颜色为因变量，先来实施方差分析。选择菜单，分析-比较均值-单因素ANOVA，在“因变量列表”框中选入以上5个因变量，在“因子”框中选入“性别”，单击“确定”按钮，得到输出结果，如图1所示。通过方差分析可知，规格的显著性0.023小于0.05，表明不同性别的用户在彩电规格上存在显著性差异，其余因变量均大于0.05，不存在显著性差异。因此，我们要进一步围绕自变量“性别”和因变量“规格”展开交叉分析，其余因变量就不用进一步做交叉分析了。选择菜单：分析-描述统计-交叉表，性别放入行，规格放入列，单击“单元格”按钮，在弹出的“交叉表：单元显示”对话框中取消选择默认项“观察值”，选择“百分比”中的“行”，即分别以男、女的总人数为基数计算百分比，男、女总人数百分比均为1，具有可比性，单击“继续”按钮，返回到“交叉表”对话框中，单击“确定”按钮，得到输出结果，如图2所示。通过交叉分析可知，在购买彩电时，调研样本的男性（46.6%）、女性（46.4%）都倾向于选择32-39寸的规格，但相对女性而言，男性更倾向于选择大尺寸的彩电。这个调研分析的结果对彩电品牌商来说，具有经济意义，可针对不同性别用户开展设计、营销等具体环节。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---3结论我们在教学中，要注重理论结合实际，不要拿到问题就按教学实施的难易程度，先交叉分析后再方差分析，这样就失去了数据分析的意义。我们做数据分析的目的是为了解决现实中的问题，更好地用数据来为业务服务，不是机械地照搬书本操作，而是学习，提高用数据做决策的能力，不断培养自己的数据思维方式。参考文献[1]叶向.统计数据分析基础教程[M].北京：...