连续性变量转为分类变量可以做卡方检验吗(
三个多分类的关联性用什么判断 -
1、卡方检验（Chi-Square Test）：卡方检验是一种常用的统计方法，用于检验两个分类变量之间是否存在关联性。对于三个多分类问题，可以使用卡方检验来比较各分类变量之间的差异，并确定它们之间是否存在显著的关联性。2、条件概率（Conditional Probability）：条件概率是指在某个分类变量发生的条件下，另一到此结束了？。
卡方检验先假设两个变量是独立的，进行卡方运算后，如果卡方值过小那么可以认为是两者关联性不大，大致可以认为是独立的，反之，则认为两个变量是相关的。
1、卡方检验（Chi-Square Test）：卡方检验是一种常用的统计方法，用于检验两个分类变量之间是否存在关联性。对于三个多分类问题，可以使用卡方检验来比较各分类变量之间的差异，并确定它们之间是否存在显著的关联性。2、条件概率（Conditional Probability）：条件概率是指在某个分类变量发生的条件下，另一到此结束了？。
卡方检验先假设两个变量是独立的，进行卡方运算后，如果卡方值过小那么可以认为是两者关联性不大，大致可以认为是独立的，反之，则认为两个变量是相关的。
1.对数据是否符合正态分布和组间方差是否一致做检验(完成单因素方差分析的前提假设) 2.描述性分析；建议使用箱线图来进行 3.采用单因素方差分析判断分类变量是否对连续型变量有显著影响 4.若不同组间有差异，通过多重检验来判断哪个处理间存在差异在日常工作中，我们经常碰到这样的问题，就是好了吧！
很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。02 回归分析回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律。1. 一元线性分析只有是什么。
卡方检验需要考虑两个分类变量之外的其他变量的影响吗 -
不考虑的，要做回归分析才能考虑，
spssau里面有智能文字分析，交叉卡方分析也有。
高中统计和初中一样吗? -
2.2.3 列变量为效应指标，且为二分类变量，行变量为有序多分类变量，则可采用普通的Pearson 检验比较各组之间有无差别，如果总的来说有差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义。2.3 R×C表资料的统计分析2.2.1 列变量&行变量均为无序分类变量，则(1)例数大于40,且理论数小于还有呢？
看差异性用卡方检验，
白话统计---基础篇读书笔记 -
虚拟变量(dummy variable)也叫哑变量，虚拟变量其实算不上一种变量类型(比如连续变量、分类变量等),确切地说，是一种将多分类变量转换为二分变量的一种形式。(1)虚拟变量主要用于多分类自变量与因变量是非线性关系的时候。(2)优点：当多分类自变量与因变量是非线性关系的时候，虚拟变量可以更真实的展示二者之间的到此结束了？。
也就是自变量，将广告曝光量标识为y，也就是因变量。下面是一张根据每一天中广告曝光量和费用成本数据绘制的散点图，X轴是自变量费用成本数据，Y轴是因变量广告曝光量数据。从数据点的分布情况可以发现，自变量x和因变量y有着相同的变化趋势，当费用成本的增加后，广告曝光量也随之增加。