统计分析的八种方法

统计分析的八种方法
统计分析的八种方法

统计分析的八种方法

统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法,又称比较分析法,是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标,只能说明总体的某些数量特征,得不出什么结论性的认识;一经过比较,如与国外、外单位比,与历史数据比,与计划相比,就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。

指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较,如不同部门、不同地区、不同国家的比较,也叫横向比较;动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用,也可结合使用。进行对比分析时,可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标,也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数,如百分数、倍数、系数等,也可用相差的绝对数和相关的百分点(每1%为一个百分点)来表示,即将对比的指标相减。

二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比,但组成统计总体的各单位具有多种特征,这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别,统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析,还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求,把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分,加以整理,进行观察、分析,以揭示其内在的联系和规律性。

统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。

三、时间数列及动态分析法时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值,按时间先后顺序排列,就形成时间数列,又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况,通过时间数列的编制和分析,可以找出动态变化规律,为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。

时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标:有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。

动态分析法。在统计分析中,如果只有孤立的一个时期指标值,是很难作出判断的。如果编制了时间数列,就可以进行动态分析,反映其发展水平和速度的变化规律。

进行动态分析,要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位,都应该前后一致。时间间隔一般也要一致,但也可以根据研究目的,采取不同的间隔期,如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比,可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上,许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量,如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时,必须消除价格变动因素的影响,才能正确的反映实物量的变化。也就是说必须用可比价格(如用不变价或用价格指数调整)计算不同年份相同产品的价值,然后才能进行对比。

为了观察我国经济发展的波动轨迹,可将各年国内生产总值的发展速度编制时间数列,并据以绘制成曲线图,令人得到直观认识。

四、指数分析法指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。

指数的作用:一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度;二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度,这是一种因素分析法。操作方法是:通过指数体系中的数量关系,假定其他因素不变,来观察某一因素的变动对总变动的影响。

用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素,把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果,通过对各个因素的分析,对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析,对平均指标变动的因素分析。

五、平衡分析法平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来,给人以整体的概念,以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中,大至全国宏观经济运行,小至个人经济收支。平衡种类繁多,如财政平衡表、劳动力平衡表、能源平衡表、国际收支平衡表、投入产出平衡表,等等。平衡分析的作用:一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况,分析各种比例关系相适应状况;二是揭示不平衡的因素和发展潜力;三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。

六、综合评价分析社会经济分析现象往往是错综复杂的,社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果,而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价,涉及生活、分配、流通、消费各个方面;对企业经济效益的评价,涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标,就难以作出恰当的评价。

进行综合评价包括四个步骤:

、确定评价指标体系,这是综合评价的基础和依据。要注意指标体系的全面性和系统性。

、搜集数据,并对不同计量单位的指标数值进行同度量处理。可采用相对化处理、函数化处理、标准化处理等方法。

、确定各指标的权数,以保证评价的科学性。根据各个指标所处的地位和对总体影响程度不同,需要对不同指标赋予不同的权数。

、对指标进行汇总,计算综合分值,并据此作出综合评价。

七、景气分析经济波动是客观存在的,是任何国家都难以完全避免的。如何避免大的经济波动,保持经济的稳定发展,一直是各国政府和经济之专家在宏观调控和决策中面临的重要课题,景气分析正是适应这一要求而产生和发展的。景气分析是一种综合评价分析,可分

为宏观经济景气分析和企业景气调查分析。

宏观经济景气分析。是国家统计局20世纪80年代后期开始着手建立监测指标体系和评价方法,经过十多年时间和不断完善,已形成制度,定期提供景气分析报告,对宏观经济运行状态起到晴雨表和报警器的作用,便于国务院和有关部门及时采取宏观调控措施。以经常性的小调整,防止经济的大起大落。

企业景气调查分析。是全国的大中型各类企业中,采取抽样调查的方法,通过问卷的形式,让企业负责人回答有关情况判断和预期。内容分为两类:一是对宏观经济总体的判断和预期;一是对企业经营状况的判断和预期,如产品订单、原材料购进、价格、存货、就业、市场需求、固定资产投资等。

八、预测分析宏观经济决策和微观经济决策,不仅需要了解经济运行中已经发生了的实际情况,而且更需要预见未来将发生的情况。根据已知的过去和现在推测未来,就是预测分析。

统计预测属于定量预测,是以数据分析为主,在预测中结合定性分析。统计预测的方法大致可分为两类:一类是主要根据指标时间数列自身变化与时间的依存关系进行预测,属于时间数列分析;另一类是根据指标之间相互影响的因果关系进行预测,属于回归分析。

预测分析的方法有回归分析法、滑动平均法、指数平滑法、周期(季节)变化分析和随机变化分析等。比较复杂的预测分析需要建立计量经济模型,求解模型中的参数又有许多方法。

(完整版)问卷调查的常用统计分析方法

问卷调查的常用统计分析方法 问卷调查的方法用得很广泛,对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题,有很多外专业的同学都在问这个问题,现在通过举例的方法详细讲解如下,以方便第一次接触SPSS 的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤,以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。 调查分析问卷回收,在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析,首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案,首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点:一区分变量的度量,Measure的值,其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类;二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型,他们的变量的定义和处理的方法各有不同,我们详细举例介绍如下: 问卷调查的方法用得很广泛,对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题,有很多外专业的同学都在问这个问题,现在通过举例的方法详细讲解如下,以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤,

以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。自己写的,错误之处请指正, 调查分析问卷回收,在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析,首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案,首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点:一区分变量的度量,Measure的值,其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类;二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型,他们的变量的定义和处理的方法各有不同,我们详细举例介绍如下: 1 、单选题:答案只能有一个选项 例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统? A有 B 正在开创C没有D曾经有过但已中断 编码:只定义一个变量,Value值1、2、3、4分别代表A、

统计公差分析方法概述

统计公差分析方法概述(2012-10-23 19:45:32) 分类:公差设计统计六标准差 统计公差分析方法概述 一.引言 公差设计问题可以分为两类:一类是公差分析(Tolerance Analysis ,又称正计算) ,即已知组成环的尺寸和公差,确定装配后需要保证的封闭环公差;另一类是公差分配(Tolerance Allocation ,又称反计算) ,即已知装配尺寸和公差,求解组成环的经济合理公差。 公差分析的方法有极值法和统计公差方法两类,根据分布特性进行封闭环和组成环公差的分析方法称为统计公差法.本文主要探讨统计公差法在单轴向(One Dimension)尺寸堆叠中的应用。 二.Worst Case Analysis 极值法(Worst Case ,WC),也叫最差分析法,即合成后的公差范围会包括到每个零件的最极端尺寸,无论每个零件的尺寸在其公差范围内如何变化,都会100% 落入合成后的公差范围内。 <例>Vector loop:E=A+B+C,根据worst case analysis可得 D(Max.)=(20+0.3)+(15+0.25)+(10+0.15)=45.7,出现在A、B、C偏上限之状况 D(Min.)=(20-0.3)+(15-0.25)+(10-0.2)=44.3,出现在A,B、C偏下限之状况 45±0.7适合拿来作设计吗? Worst Case Analysis缺陷: ?设计Gap往往要留很大,根本没有足够的设计空间,同时也可能造成组装困难; ?公差分配时,使组成环公差减小,零件加工精度要求提高,制造成本增加。

以上例Part A +Part B+ Part C,假设A、B、C三个部材,相对于公差规格都有3σ的制程能力水平,则每个部材的不良机率为1-0.9973=0.0027;在组装完毕后所有零件都有缺陷的机率为:0.0027^3=0.000000019683。这表明几个或者多个零件在装配时,同一部件的各组成环,恰好都是接近极限尺寸的情况非常罕见。 三.统计公差分析法 ?由制造观点来看,零件尺寸之误差来自于制程之变异,此变异往往呈现统计分布的型态,因此设计的公差规格常被视为统计型态。 ?统计公差方法的思想是考虑零件在机械加工过程中尺寸误差的实际分布,运用概率统计理论进行公差分析和计算,不要求装配过程中100 %的成功率(零件的100 %互换) ,要求在保证一定装配成功率的前提下,适当放大组成环的公差,降低零件(组成环) 加工精度,从而减小制造和生产成本。 ?在多群数据的线性叠加运算中,可以进行叠加的是『变异』值。 四.方和根法 计算公式(平方相加开根号) 假设每个尺寸的Ppk 指标是1.33并且制程是在中心

常用医学统计学方法汇总

选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布,(1)可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验;(2)采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐,(1)采用Satterthwate 的t’检验;(2)采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布,采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布,采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布,且各组方差齐性,直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,两两比较的方法有LSD检验,Bonferroni法,tukey 法,Scheffe法,SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布,或各组方差不齐,则采用非参数检验的Kruscal-Wallis法。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布,且各组方差齐性,直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,两两比较的方法有LSD检验,Bonferroni法,tukey 法,Scheffe法,SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布,或各组方差不齐,则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题: (1)一般来说,如果是大样本,比如各组例数大于50,可以不作正态性检验,直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理,假定大样本是服从正态分布的。 (2)当进行多组比较时,最容易犯的错误是仅比较其中的两组,而不顾其他组,这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是,先作总的各组间的比较,如果总的来说差别有统计学意义,然后才能作其中任意两组的比较,这些两两比较有特定的统计方法,如上面提到的LSD检验,Bonferroni法,tukey法,Scheffe法,SNK法等。**绝不能对其中的两

描述性统计分析报告--Descriptive Statistics菜单详解

第六章:描述性统计分析-- Descriptive Statistics菜单详解 描述性统计分析是统计分析的第一步,做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析,但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中,最常用的是列在最前面的四个过程:Frequencies过程的特色是产生频数表;Descriptives过程则进行一般性的统计描述;Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析;Crosstabs 过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验,我们常用的X2检验也在其中完成。 本章讲述的四个过程在9.0及以前版本中被放置在Summarize菜单中。 §6.1 Frequencies过程 频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一,Frequencies过程就是专门为产生频数表而设计的。它不仅可以产生详细的频数表,还可以按要求给出某百分位点的数值,以及常用的条图,圆图等统计图。 和国内常用的频数表不同,几乎所有统计软件给出的均是详细频数表,即并 不按某种要求确定组段数和组距,而是按照数值精确列表。如果想用Frequencies过程得到我们所熟悉的频数表,请先用第二章学过的Recode过程产生一个新变量来代表所需的各组段。 6.1.1 界面说明 Frequencies对话框的界面如下所示:

该界面在SPSS中实在太普通了,无须多言,重点介绍一下各部分的功能如下:【Display frequency tables复选框】 确定是否在结果中输出频数表。 【Statistics钮】 单击后弹出Statistics对话框如下,用于定义需要计算的其他描述统计量。 现将各部分解释如下:

九年级数学下册 第8章 统计和概率的简单应用 8.3 统计

8.3 统计分析帮你做预测 1.某品牌鞋店在一个月内销售某款女鞋,各种尺码鞋的销量如下表所示: 尺码/厘米22.5 23 23.5 24 24.5 销售量/双35 40 30 17 8 通过分析上述数据,对鞋店业主的进货最有意义的是() A.平均数B.众数 C.中位数D.方差 2.在端午节到来之前,儿童福利院对全体小朋友爱吃哪几种粽子作调查,以决定最终买哪种粽子.下面的调查数据中最值得关注的是() A.方差 B.平均数C.中位数D.众数 3.下列选项中,能够反映一组数据离散程度的统计量是() A.平均数B.中位数C.众数 D.方差 4.体育课上,某班两名同学分别进行了5次短跑训练,要判断哪一名同学的成绩比较稳定,通常需要比较两名同学成绩的() A.平均数B.方差 C.頻数分布 D.中位数 5.某校有21名同学们参加某比赛,预赛成绩各不同,要取前11名参加决赛,小颖已经知道了自己的成绩,她想知道自己能否进入决赛,只需要再知道这21名同学成绩的()A.最高分B.中位数C.极差 D.平均数 6.下列各统计量中,表示一组数据波动程度的量是() A.平均数B.众数 C.方差 D.频率 7.两名同学进行了10次三级蛙跳测试,经计算,他们的平均成绩相同,若要比较这两名同学的成绩哪一位更稳定,通常还需要比较他们成绩的() A.众数 B.中位数C.方差 D.以上都不对 8.体育课上,某班两名同学分别进行了5次短跑训练,要判断哪一位同学的成绩比较稳定,通常要比较两名同学成绩的() A.平均数B.方差 C.众数 D.中位数 9.一家鞋店在一段时间内销售了某种女鞋30双,各种尺码鞋的销售量如下表所示,你认为商家更应该关注鞋子尺码的() 尺码/cm 22 22.5 23 23.5 24 24.5 25 销售量/双 4 6 6 10 2 1 1

统计公差分析方法概述

统计公差分析方法概述 一.引言 公差设计问题可以分为两类:一类是公差分析(Tolerance Analysis ,又称正计算) ,即已知组成环的尺寸和公差,确定装配后需要保证的封闭环公差;另一类是公差分配(Tolerance Allocation ,又称反计算) ,即已知装配尺寸和公差,求解组成环的经济合理公差。 公差分析的方法有极值法和统计公差方法两类,根据分布特性进行封闭环和组成环公差的分析方法称为统计公差法.本文主要探讨统计公差法在单轴向(One Dimension)尺寸堆叠中的应用。 二.Worst Case Analysis 极值法(Worst Case ,WC),也叫最差分析法,即合成后的公差范围会包括到每个零件的最极端尺寸,无论每个零件的尺寸在其公差范围内如何变化,都会100% 落入合成后的公差范围内。 <例>Vector loop:E=A+B+C,根据worst case analysis可得 D(Max.)=(20+0.3)+(15+0.25)+(10+0.15)=45.7,出现在A、B、C偏上限之状况 D(Min.)=(20-0.3)+(15-0.25)+(10-0.2)=44.3,出现在A,B、C偏下限之状况 45±0.7适合拿来作设计吗? Worst Case Analysis缺陷: ?设计Gap往往要留很大,根本没有足够的设计空间,同时也可能造成组装困难; ?公差分配时,使组成环公差减小,零件加工精度要求提高,制造成本增加。 以上例Part A +Part B+ Part C,假设A、B、C三个部材,相对于公差规格都有3σ的制程能力水平,则每个部材的不良机率为1- 0.9973=0.0027;在组装完毕后所有零件都有缺陷的机率为:0.0027^3=0.000000019683。这表明几个或者多个零件在装配时,同一部件的各组成环,恰好都是接近极限尺寸的情况非常罕见。 三.统计公差分析法 ?由制造观点来看,零件尺寸之误差来自于制程之变异,此变异往往呈现统计分布的型态,因此设计的公差规格常被视为统计型态。?统计公差方法的思想是考虑零件在机械加工过程中尺寸误差的实际分布,运用概率统计理论进行公差分析和计算,不要求装配过程中100 %的成功率(零件的100 %互换) ,要求在保证一定装配成功率的前提下,适当放大组成环的公差,降低零件(组成环) 加工精度,从而减小制造和生产成本。 ?在多群数据的线性叠加运算中,可以进行叠加的是『变异』值。

《统计分析帮你做预测》习题

《统计分析帮你做预测》习题 1、地表以下的岩层温度y 随着所处深度x 的变化而变化,在某个地点y 与x 的关系可以由公式2035+=x y 来表示,则y 随x 的增大而( ) A 、增大 B 、减小 C 、不变 D 、以上答案都不对 2、如图所示,OA 、BA 分别表示甲、乙两名学生运动的路程与时间的关系图象,图中S 和t 分别表示运动路程和时间,根据图象判断快者的速度比慢者的速度每秒快( ) A 、2.5m B 、2m C 、1.5m D 、1m 3、某城市大剧院地面的一部分为扇形,观众席的座位按下列方式设置: _________个座位. 4、声音在空气中传播的速度y (m /s )与气温x (oC )之间在如下关系:3315 3 +=x y (1)当气温x =15o C 时,声音的速度y =_______m /s . (2)当气温x =22oC 时,某人看到烟花燃放5s 后才听到声音响,则此人与燃放的烟花所在地相距___________m . 5、拖拉机工作时,油箱中的余油量Q (升)与工作时间t (时)的关系式为406Q t =-.当4t =时,Q =_________,从关系式可知道这台拖拉机最多可工作_________小时. 6、洪山县从2000年开始实施退耕还休,每年退耕还休的面积如下表: ②从2000年到2005年底,洪山县已完成退耕还林面积多少亩? 7、弹簧挂上物体后会伸长,已知一弹簧的长度(cm )与所挂物体的质量(kg )之间的关系如下表:

(1)当物体的质量为3kg时,弹簧的长度怎样变化? (2)当物体的质量逐渐增加时,弹簧的长度怎样变化? (3)如果物体的质量为x kg,弹簧的长度为y cm,根据上表写出y与x的关系式; (4)当物体的质量为2.5kg时,根据(3)的关系式,求弹簧的长度.

统计分析的八种方法

统计分析的八种方法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法,又称比较分析法,是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标,只能说明总体的某些数量特征,得不出什么结论性的认识;一经过比较,如与国外、外单位比,与历史数据比,与计划相比,就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较,如不同部门、不同地区、不同国家的比较,也叫横向比较;动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用,也可结合使用。进行对比分析时,可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标,也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数,如百分数、倍数、系数等,也可用相差的绝对数和相关的百分点(每1%为一个百分点)来表示,即将对比的指标相减。 二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比,但组成统计总体的各单位具有多种特征,这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别,统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析,还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求,把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分,加以整理,进行观察、分析,以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值,按时间先后顺序排列,就形成时间数列,又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况,通过时间数列的编制和分析,可以找出动态变化规律,为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标:有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中,如果只有孤立的一个时期指标值,是很难作出判断的。如果编制了时间数列,就可以进行动态分析,反映其发展水平和速度的变化规律。 进行动态分析,要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位,都应该前后一致。时间间隔一般也要一致,但也可以根据研究目的,采取不同的间隔期,如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比,可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上,许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量,如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时,必须消除价格变动因素的影响,才能正确的反映实物量的变化。

统计分析方法与应用

統計分析方法與應用 一、緒論 統計品管 .以統計方法為基礎的品管技術稱為「統計品管」(,簡稱)。 統計分析在公共工程品管上之應用 .公共工程包括設計、進料、施工、驗收及使用五大步驟,因此公共工程之全面品管(,)和製造業一樣包括五大管制,每一階段之品質管制均可使用適當的統計方法,簡述如下: ()設計管制:訂定品質目標、設定材料與施工公差、工程可靠度分析等。 ()進料管制:隨機抽樣、管制圖製作等。 ()製程管制:訂定製程目標、隨機抽樣、檢驗結果分析、管制圖製作等。 ()驗收管制:設計抽驗計畫、抽樣檢驗等。 ()維護管制:相關因素迴歸分析、預測維護時機、工程可靠度分析等。 各品質管制階段之特性不同,所採用之統計方法亦有差異,本章著重於施工階段之品管,以介紹進料管制與製程管制兩項作業所常用到之統計方法為主。 二、隨機抽樣 隨機抽樣概述 .工程實務上,因為檢驗具破壞性或經濟上等之限制,很少能作檢驗(簡稱:全檢),而普遍採用抽樣檢驗(簡稱:抽檢)。抽樣分立意抽樣()與隨機抽樣()兩類。 ()立意抽樣:由抽樣者在母體()中主觀選定代表性樣本(),抽樣快速,但難免會因抽樣者之主觀或抽樣習慣而來之偏差,在統計品管上通常 不用立意抽樣。 ()隨機抽樣:以隨機方式由母體客觀選定樣本的方法,一般所用之「抽籤決定」即為一種隨機抽樣,統計學所指之抽樣蓋指隨機抽樣。現代 工程施工規範常規定以隨機抽樣選定樣本。但某些特殊情況可能不用 隨機抽樣,例如混凝土構造物之鑽心試驗,通常由有經驗之工程師選 定具代表性且安全之位置鑽取試樣。 隨機抽樣具以下特性: (1)母體中的每一個樣本單位被抽中機率相同。

(2)可由樣本大小( )控制抽樣誤差;抽愈多誤差愈小。 (3)樣本統計量可以不偏估計母體參數。 註:不偏估計( )指估計值比真值偏高與偏低之機會相等。 (4)抽驗過程客觀公平,檢驗結果較具說服力。 隨機數 .隨機數( )又稱「亂數」 .常用由、、…至共計一千個數所組成之三位隨機數。 .1 自製隨機數 .依序每三數組成一隨機數,並以小數表示: 註:萬一產生重號,捨棄後者再行抽取補足。 .2 查隨機數表 .使用時,先以適當隨機方法選定一起點,然後依序取出所需個數之隨機數(通常由左往右取)。 .3 以計算機產生隨機數 .()鍵啟動隨機數功能. 2.3.1 簡單隨機抽樣 .簡單隨機抽樣為最基本方法,但抽樣量大時作業不便,有時抽樣位置會局部集中,宜盡量避免採用。 2.3.2 分層抽樣 .分層抽樣法計算較麻煩,但可確保樣本分散到母體的各層,容易被接受,在抽樣量不多時最宜採用。 2.3.3 系統抽樣 .系統抽樣法最適於抽樣量很大之情況。但若母體成週期性變化,且變化週期恰為抽樣間距的倍數時,會發生嚴重偏差,不可採用。 三、數據整理 數據一覽表 .數據整理之第一步為將數據按品管需要適當分類將重要項目依時間順序登記製成

05.第五讲 描述性统计分析评价方法

第五讲描述性统计分析评价方法——综合指标 实际上,从这一讲开始的教学内容都是介绍教育评价技术中的重要方法——教育统计分析方法,也即是分析资料的方法。其中包括描述性统计分析方法和推断性统计分析方法两大部分。 一、描述性统计分析评价方法的主要特点。对数据资料计算综合指标,然后根据综合指标值对教育客观事物给予评价。所谓综合指标指的是从数量方面综合说明事物特征的指标。常用的综合指标有绝对数、相对数、平均数和标准差。重点介绍后面两种。 二、综合指标的计算及解释 (一)绝对数(规模) (二)相对数(程度) (三)平均数(水平) 通常可用符号表示平均数 1.算术平均数(未经分类汇总的测量数据资料)计算方法见p62的(4.1)公式。 2.加权平均数(已经分类汇总的资料)

①组距数列平均数(对测量数据分组统计人数)例如P63表4-1的资料。计算方法如P63的(4.2)公式及83名教师平均年龄的计算。 * 为了减少计算的麻烦,在此介绍计算器统计功能的使用: A、操作步骤 计算器的统计功能的计算只能得到如下六个统计结果:n(数据个数)、(数据和)、(数据平方和)、(平均数)、(总体标准差)和S(样本标准差)。操作步骤如下:1)显示统计状态:2ndF STAT(或SD) 2)输入数据:每输入一个数据按DATA 3)取出统计结果:这时六个统计结果均处于待取状态,可根据需要取出其中的结果。 B、注意事项 1)若需继续进行第二组数据的统计运算时,需取消统计状态,再按上述步骤操作。按2ndF STAT即可取消统计的状态。 2)若不需要计算、、、、和S时(即进行 其他一般运算时),也应取消统计状态)。

利用Excel进行数据整理和描述性统计分析

实训一利用Excel进行数据整理和描述性统计分析 一、实训目的 目的有三:(1)掌握Excel中基本的数据处理方法;(2)学会使用Excel进行统计分组;(3)学会使用Excel计算各种描述性统计指标,能以此方式独立完成相关作业。 二、实训要求 1、已学习教材相关内容,理解数据整理中的统计计算问题;理解描述性统计指标中的统计计算问题;已阅读本次实训指导书,了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个描述性统计指标计算问题及相应数据(可用本实训所提供问题与数据)。 3、以Word文件形式(其中的统计表和统计图用Excel制作)提交实训报告(含:实训过程记录、疑难问题发现与解决记录(可选))。此条为所有实训所要求。 三、实训内容和操作步骤 (一)问题与数据 有顾客反映某家航空公司售票处售票的速度太慢。为此,航空公司收集了解100位顾客购票所花费时间的样本数据(单位:分钟),结果如下表。

航空公司认为,为一位顾客办理一次售票业务所需的时间在五分钟之内就是合理的。上面的数据是否支持航空公司的说法顾客提出的意见是否合理请你对上面的数据进行适当的分析,回答下列问题。 (1)对数据进行等距分组,整理成频数分布表,并绘制频数分布图(直方图、折线图、饼图)。 (2)根据分组后的数据,计算中位数、众数、算术平均数和标准差。 (3)分析顾客提出的意见是否合理为什么 (4)使用哪一个平均指标来分析上述问题比较合理 答:(1): 2:

从表中我们可以得到中位数为众数为1平均数为标准差为 (3):合理,虽然他的平均数是<5属于正常范围,但是依旧有将近20%的购票时间>5分钟属于超过正常范围,那就是速度太慢了。平均数不能代表一切。 所以顾客提出的理由是正确的,购票太慢的现象确实存在。 (4):平均数比较合理,它能较好的反映购票的大概时间。比较有代表性! 实训二用Excel数据分析功能进行统计整理 和计算描述性统计指标 一、实训目的 学会使用Excel数据分析功能进行统计整理和计算各种描述性统计指标,能以此方式独立完成相关作业。 二、实训要求 1、已学习教材相关内容,理解统计整理和描述性统计指标中的统计计算问题;已阅读本次实验导引,了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个数字特征计算问题及相应数据(可用本实验导引所提供问题与数据)。 3、以Word文件形式(其中的统计表和统计图用Excel制作)提交实训报告(含:实训过程记录、疑难问题发现与解决记录(可选))。此条为所有实训所要求。 三、实训内容和操作步骤

第3课时货比三家、统计分析帮你做预测教案

1 第3课时货比三家、统计分析帮你做预测(教案) 班级______ 姓名__________ 学号______ 学习目标: 1.经历从不同的角度观察分析数据,感受针对相同的数据、不同的表达方式可能会给人造成的误导; 2.会通过媒体等渠道获取数据信息,并能对数据的来源,数据的收集、呈现方式以及得出的 结论等进行合理的质疑,增强学生对生活中的数据信息进行评价的意识; 3.通过问题情境,认识变量间的相关关系,经历探索变量间的相关关系,将实际问题数学 化的过程,感受统计在解决是问题中的作用。 探索活动 活动一、小明家准备购买一台冰箱,在选择A、B、C三种品牌时,全家意见发生了分歧.小 明的父母收集了这三种品牌冰箱的销售资料,但数据的处理上感到十分为难. 小明通过互联网收集的A、B、C三种品牌冰箱销售的有关数据,并列出统计表、绘制出折线 统计图如下: A、B、C三种品牌冰箱月平均销售量统计表 A、B、C三种品牌冰箱月平均销售量折 线统计图 应用所学的统计知识,你如何评价这些信息?你建议小明家购买哪种品牌的冰箱?说说你的 想法并与同伴交流. 媒体提供的数据很多,我们能够从中获得许多有用的信息,但有些信息不一定客观、全面.因此,我们在做出决策时要全面综合考虑各种因素,“货比三家”. 活动二、报纸上刊登了一则新闻,标题为“保健食品合格率80%”,请据此回答下列问题: (1)这则新闻是否说明市面上所有的保健食品中恰好有20%为不合格产品? (2)你认为这则消息来源于普查,还是抽样调查?为什么? (3)如果已知在这次质量监督中各项指标合格的商品有92种,你能算出共有多少种保健食品接受了检查吗? A品牌B品牌C品牌 2008年 4.8 32.42 17.33 2009年7.7 29.42 20.33 2010年11.25 26.58 22.08 2011年15.58 22.17 23.33 2012年20.75 18.08 24.08 2013年24 17.3 24.33 A品 B品牌 C品牌

16种统计分析方法

16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10 分类:数据分析评论(0) 经常会有朋友问到一个朋友,数据分析常用的分析方法有哪些,我需要学习哪个等等之类的问题,今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法,供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前 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。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在 可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验

非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致 性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表,可进行卡方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关:三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关;

2019版九年级数学下册 8.3 统计分析帮你做预测学案 (新版)苏科版

2019版九年级数学下册 8.3 统计分析帮你做预测学案(新版)苏科版学习目标 能根据给出的数据,在坐标系中在描点,根据点的分布预测函数,并结合函数性质预测结果. 教材要点研习 要点1统计帮你做预测 在日常生活中,一些量之间存在某种数量关系,通过调查这些数据,在坐标系中以一个量为横坐标,另外一个量为纵坐标,在坐标系中描出这些点,用一条适当的线描出这些量之间的变化趋势,就可以估计这两个量之间的大致变化趋势,从而预测今后的变化趋势. 【例1】某农场种植一种蔬菜,销售员张平根据往年的销售情况,对今年这种蔬菜的销售价格进行了预测,预测情况如图8.3-1,图中的抛物线(部分)表示这种蔬菜销售价与月份之间的关系.观察图象,你能得到关于这种蔬菜销售情况的哪些信息? 图8.3-1 精析:可从最高点、最低点、特殊点、对称点等方面读取相关信息.如:最低点坐标为(7,0.5)表示7月份每千克售价是0.5元;特殊点(2,3.5)表示2月份售价是每千克3.5元;1--7月份售价逐月降低,7--12月份售价逐月升高.…

关键提醒:观察图形从中获取相关信息是学习函数知识的基本功,应根据题意数形结合,从特殊性入手逐步深入. 拉分典题探究 综合运用 【例1】某衡器厂的RGZ-120型体重秤,最大称重120千克,你在体检时可看到如图8.3-2显示盘.已知,指针顺时针旋转角x(度)与体重y(千克)有如下关系: 图8.3-2 (1)根据表格的数据在平面直角坐标系中描出相应的点,顺次连接各点后,你发现这些点在哪一种图象上合情猜想符合这个图形的函数解析式;(2)验证这些点的坐标是否满足函数解析式,归纳你的结论(写出自变量x的取值范围);(3)当指针旋转到158.4度的位置时,显示盘上的体重读数模糊不清,用解析式求出此时的体重. 精析:(1)根据图表中的值,可通过描点,连线来判断函数的图形,进而猜想出函数式.

统计公差分析方法概述

统计公差分析方法概述 一、引言 公差设计问题可以分为两类:一类就是公差分析(Tolerance Analysis ,又称正计算) ,即已知组成环的尺寸与公差,确定装配后需要保证的封闭环公差;另一类就是公差分配(Tolerance Allocation ,又称反计算) ,即已知装配尺寸与公差,求解组成环的经济合理公差。 公差分析的方法有极值法与统计公差方法两类,根据分布特性进行封闭环与组成环公差的分析方法称为统计公差法、本文主要探讨统计公差法在单轴向(One Dimension)尺寸堆叠中的应用。 二、Worst Case Analysis 极值法(Worst Case ,WC),也叫最差分析法,即合成后的公差范围会包括到每个零件的最极端尺寸,无论每个零件的尺寸在其公差范围内如何变化,都会100% 落入合成后的公差范围内。 <例>Vector loop:E=A+B+C,根据worst case analysis可得 D(Max、)=(20+0、3)+(15+0、25)+(10+0、15)=45、7,出现在A、B、C偏上限之状况 D(Min、)=(20-0、3)+(15-0、25)+(10-0、2)=44、3,出现在A,B、C偏下限之状况 45±0、7适合拿来作设计不? Worst Case Analysis缺陷: ?设计Gap往往要留很大,根本没有足够的设计空间,同时也可能造成组装困难; ?公差分配时,使组成环公差减小,零件加工精度要求提高,制造成本增加。 以上例Part A +Part B+ Part C,假设A、B、C三个部材,相对于公差规格都有3σ的制程能力水平,则每个部材的不良机率为1-0、9973=0、0027;在组装完毕后所有零件都有缺陷的机率为:0、0027^3=0、3。这表明几个或者多个零件在装配时,同一部件的各组成环,恰好都就是接近极限尺寸的情况非常罕见。 三、统计公差分析法 ?由制造观点来瞧,零件尺寸之误差来自于制程之变异,此变异往往呈现统计分布的型态,因此设计的公差规格常被视为统计型态。?统计公差方法的思想就是考虑零件在机械加工过程中尺寸误差的实际分布,运用概率统计理论进行公差分析与计算,不要求装配过程中100 %的成功率(零件的100 %互换) ,要求在保证一定装配成功率的前提下,适当放大组成环的公差,降低零件(组成环) 加工精度,从而减小制造与生产成本。 ?在多群数据的线性叠加运算中,可以进行叠加的就是『变异』值。

描述性统计分析-Eviews

主讲人:刘莎莎 第三讲 描述性统计分析
一、 序列窗口下的描述性统计分析
知识点 1:如何以建立组对象的方式将数据导入到 Eviews 中去(第二种导入数 据的方式) 。 知识点 2:如何在序列窗口下实现简单描述性统计量和直方图,将直方图和正态 分布曲线叠加在一起,从而更直观地观察数据的分布特征。 (如何将 EViews 图形 复制粘贴到 word 中) 知识点 3:如何在序列窗口下实现描述性统计量的假设检验 知识点 4:如何实现将单序列按某一变量分类后再进行描述性统计分析(本案例 的分类变量是该天是星期几) 知识点 5:如何实现将单序列按某一变量分类后再进行假设检验 知识点 6:如何画上证综指日对数收益率的 QQ 图 知识点 7:如何估计数据的经验分布函数的参数 案例数据说明:2003 年 1 月 6 日-2009 年 6 月 26 日上证综指日对数收益率。
二、序列组窗口下的描述性统计分析
知识点 1:如何通过打开 excel 文件的方式将数据导入到 Eviews 中去。 (第三种 导入数据的方式) 。 知识点 2:如何实现多变量的描述性统计量 知识点 3:如何实现多变量描述性统计量的假设检验 案例数据说明:国家统计调查队分别在两个地区调查了 10 个家庭的收入 知识点 4:如何计算当前序列组的相关系数矩阵,协方差矩阵

主讲人:刘莎莎
案例数据说明:1983-2000 年我国粮食生产与相关投入的数据,变量包括粮食产 量(单位:万吨)、农业化肥施用量(单位:万千克)、粮食播种面积(单位: 公顷)
附注:描述性统计量的计算公式
标准差(Std.Dev.)的计算公式是:
s=
2 ( y ? y ) ∑ t t =1
T
T ?1
其中,
yt 是观测值, y 是样本平均数。
偏度(Skewness)的计算公式是:
1 T yt ? y 3 S = ∑( ) T t =1 s
其中,
yt 是观测值, y 是样本平均数,s 是样本标准差,T 是样本容量。对
称分布的偏度是零,比如正态分布。
峰度(Kurtosis)的计算公式是:
1 T yt ? y 4 S = ∑( ) T t =1 s
其中,
yt 是观测值, y 是样本平均数,s 是样本标准差,T 是样本容量。
正态分布的峰度值是 3。

质量管理常用的七种统计方法1

质量管理常用的七种统计方法 日本质量管理专家石川馨博士将全面质量管理中应用的统计方法分为初级、中级、高级三类,本节将要介绍的七种统计分析方法是他的这种分类中的初级统计分析方法。 日本规格协会10年一度对日本企业推行全面质量管理的基本情况作抽样统计调查,根据1979年的统计资料,在企业制造现场应用的各种统计方法中,应用初级统计分析方法的占98%。 由此可见,掌握好这七种方法,在质量管理中非常之必要;同时,在我国企业的制造现场,如何继续广泛地推行这七种质量管理工具(即初级的统计分析方法),仍然是开展全面质量管理的重要工作。 一、排列图 排列图法又叫帕累特图法,也有的称之为ABC分析图法或主项目图法。它是寻找影响产品质量主要因素,以便对症下药,有的放矢进行质量改善,从而提高质量,以达到取得较好的经济效益的目的。故称排列法。由于这种方法最初是由意大利经济学家帕累特(Pareto)用来分析社会财富分布状况的,他发现少数人占有社会的大量财富,而多数人却仅有少量财富,即发现了“关键的少数和次要的多数”的关系。因此这一方法称为帕累特图法。后来美国质量管理专家朱兰(J.M.Juran)博士将此原理应用于质量管理,作为在改善质量活动中寻找影响产品质量主要因素的一种方法.在应用这种方法寻找影响产品质量的主要因素时,通常是将影响质量的因素分为A、B、C三类,A类为主要因素,B类为次要因素,C 类为一般因素。根据所作出的排列图进行分析得到哪些因素属于A类,哪些属于B类,哪些属于C类,因而这种方法又把它叫做ABC分析图法。由于根据排列图我们可以一目了然地看出哪些是影响产品质量的关键项目,故有的亦把它叫主项目图法。 所谓排列图,它是由一个横坐标、两个纵坐标、几个直方形和一条曲线所构成的图。其一般形式如图1所示,其横坐标表示影响质量的各个因素(即项目),按影响程度的大小从左到右排列;两个纵坐标中,左边的那个表示频数(件数、金额等),右边的那个表示频率(以百分比表示);直方形表示影响因素,有直方形的高度表示该因素影响的大小;曲线表示各影响因素大小的累计百分数,这条曲线称为帕累特曲线。 二、因果分析图法 因果分析图法是一种系统地分析和寻找影响质量问题原因的简便而有效的图示方法。因其最初是由日本质量管理专家石川馨于1953年在日本川琦制铁公司提出使用的,故又称为石川图法。由于因果图形似树枝或鱼刺,故也有称之为树枝图法或鱼刺图法。另外,还有的

常用统计分析方法

常用统计分析方法 排列图因果图散布图直方图控制图控制图的重要性控制图原理控制图种类及选用 统计质量控制是质量控制的基本方法,执行全面质量管理的基本手段,也是CAQ系统的基础,这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。 常用统计分析方法与控制图 获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从 中提取出有价值的信息成分。 常用统计分析方法 此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。 排列图 排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特(Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法 排列图制作可分为5步:

(1)确定分析的对象 排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目 可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据 列表汇总每个项目发生的数量,即频数fi、项目按发生的数量大小,由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi,然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1)式中,f为各项目发生频数之和。 (2) (5)画排列图 排列图由两个纵坐标,一个横坐标,几个顺序排列的矩形和一条累计频率折线组成。如图1所示为一排列图实例。 2.排列图用途 (1)确定主要因素、有影响因素和次要因素 根据排列图可以确定质量问题的主要因素:累计频率Fi在0-80%左右的若干因素。是影响产品质量的主要因素,如图中焊缝气孔和夹渣。主要因素个数一般为1-2个,最多不超过3个。 根据排列图可以确定质量问题的有影响因素:累计频率Fi在80-95%左右的若干因素。它们对产品质量有一定影响,称为有影响因素。 根据排列图可以确定质量问题的次要因素:累计频率Fi在95-100%左右的若干因素,其对产品质量仅有轻徽影响,称为次要因素。 (2)抓主要因素解决质量问题

描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以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。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如 何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表,可进行卡方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关:三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关; 3、偏相关:在某一现象与多种现象相关的场合,当假定其他变量不变时,其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析

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