通用
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描述性统计
了解样本量、缺失情况、集中趋势和数据分布。
模型教程
按「通用基础 + 12 个主模型」整理，一个模型一篇教程。选一个模型，读一篇就够。
阅读提示
教程用于理解分析结果和整理方法说明。合成数据只能用于学习、演示和方法验证。
教程用于理解分析结果和整理方法说明。合成数据只能用于学习、演示和方法验证。
通用基础
每个模型的结果包都会包含的基础内容（描述统计、缺失值等），不占模型编号。
001
问卷基础分析
量表类模型：主结果是 EFA，同时输出描述统计、信度与相关矩阵。
NO.001
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问卷基础分析（EFA）
探索题项背后的潜在维度结构（问卷基础分析的主结果）。
量表类共用
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信度分析
Cronbach α 与 CITC，判断量表题项的内部一致性。
002
CFA 验证性因子分析
验证已有维度与题项映射的测量模型是否成立。
NO.002
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CFA 验证性因子分析
验证已有维度与题项映射的测量模型。
量表类共用
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信度分析
Cronbach α 与 CITC，判断量表题项的内部一致性。
003
SEM 结构方程模型
在测量模型基础上分析潜变量之间的结构路径。
NO.003
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SEM 结构方程模型
在测量模型基础上分析潜变量结构路径。
量表类共用
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信度分析
Cronbach α 与 CITC，判断量表题项的内部一致性。
004
独立样本 t 检验
两组独立样本均值比较，含 Mann-Whitney U 非参数结果。
NO.004
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独立样本 t 检验（含 Mann-Whitney U）
比较两组独立样本均值，并附 Mann-Whitney U 非参数结果。
005
单因素 ANOVA
三组及以上均值比较，含事后检验与 Kruskal-Wallis。
NO.005
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单因素方差分析（含 Kruskal-Wallis）
比较三组及以上均值，并附事后检验与 Kruskal-Wallis。
006
配对样本 t / Wilcoxon
同一批对象的前测与后测比较，含 Wilcoxon 符号秩检验。
NO.006
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配对样本 t 检验与 Wilcoxon
比较同一对象前后测，并附 Wilcoxon 符号秩检验。
007
卡方检验
检验两个分类变量是否相互关联。
NO.007
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卡方检验
检验两个分类变量是否相互关联。
008
相关分析
Pearson / Spearman 相关，查看数值变量之间的关联。
NO.008
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相关分析（Pearson / Spearman）
Pearson / Spearman 相关矩阵与显著性。
009
线性回归
用自变量预测连续结果变量。
NO.009
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线性回归
用自变量预测连续结果。
010
二元 Logistic 回归
预测二分类结果，例如是否购买。
NO.010
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二元 Logistic 回归
预测二分类结果，例如是否购买。
011
中介效应
检验 X 是否通过中介变量 M 影响 Y。
NO.011
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中介效应
检验 X 是否通过中介变量 M 影响 Y。
012
调节效应
检验调节变量 Z 是否改变 X 对 Y 的影响。
NO.012
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调节效应
检验调节变量 Z 是否改变 X 对 Y 的影响。