分析二元變數和定量變數之間關係的最佳方法是什麼？你好，很抱歉，如果這是一個非常新的問題，但我正在為憂鬱症和睡眠之間的關係課程製作資料集。我有兩個變量，即憂鬱症的答案是/否，以及每個受訪者的平均睡眠時間（5、6、7 等）。我對兩者進行了變異數分析，找到了它們的 R 平方和 P 值，但是對於這種具體情況有更好的測試嗎？我只是想確定這兩個變數與憂鬱症對平均睡眠時間的重要性或影響之間是否存在關聯。
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消費者與市場研究品質和工藝工程回复：分析二元變量和定量變量之間關係的最佳方法是什麼？當你說“關係”時，你指的是相關性還是類似的東西？ 相關性衡量兩個連續變量之間關係的強度，兩者都被視為響應。 ANOVA 假設睡眠是因變量，抑鬱是自變量。 他們是這樣看的嗎？ 如果是，相反，邏輯回歸，如推薦的那樣@dale_lehman , 是量化和檢驗關係最直接的方法。 卡方統計量用於評估關係的重要性，而不是強度。 優勢比表明您的實力。
回复：分析二元變量和定量變量之間關係的最佳方法是什麼？首先，我建議在進行任何測試之前查看數據 - 看看它是否看起來存在關係（您可以使用 Graph Builder）。如果睡眠時間都是整數並且沒有太多級別，我會將其設為名義（或序數）並使用 X（睡眠時間）擬合 Y（抑鬱），並且列聯表和卡方檢驗將適用.如果睡眠時間不都是整數或有多個級別（不太可能），那麼您可以使其連續並嘗試擬合邏輯回歸模型。您也沒有指出您擁有多少數據 - 它可能會影響哪種分析更有可能產生有意義的東西。但我認為最好從查看數據開始。
