② 常用的統計方法有哪些
統計方法有:
1、計量資料的統計方法
分析計量資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法。
參數檢驗法主要為t檢驗和 方差分析(ANOVN,即F檢驗)等,兩組間均數比較時常用t檢驗和u檢驗,兩組以上均數比較時常用方差分析;非參數檢驗法主要包括秩和檢驗等。t檢驗可分為單組設計資料的t檢驗、配對設計資料的t檢驗和成組設計資料的t檢驗;當兩個小 樣本比較時要求兩 總體分布為 正態分布且方差齊性,若不能滿足以上要求,宜用t 檢驗或非參數方法( 秩和檢驗)。 方差分析可用於兩個以上 樣本均數的比較,應用該方法時,要求各個樣本是相互獨立的隨機樣本,各樣本來自正態總體且各處理組總體方差齊性。根據設計類型不同,方差分析中又包含了多種不同的方法。對於 定量資料,應根據所採用的設計類型、資料所具備的條件和分析目的,選用合適的統計分析方法,不應盲目套用t檢驗和 單因素方差分析。
2、計數資料的統計方法
計數資料的統計方法主要針對四格表和R×C表利用檢驗進行分析。
檢驗或u檢驗,若不能滿足 檢驗:當計數資料呈配對設計時,獲得的四格表為配對四格表,其用到的檢驗公式和校正公式可參考書籍。 R×C表可以分為雙向無序,單向有序、雙向有序屬性相同和雙向有序屬性不同四類,不同類的行列表根據其研究目的,其選擇的方法也不一樣。
3、等級資料的統計方法
等級資料(有序變數)是對性質和類別的等級進行分組,再清點每組觀察單位個數所得到的資料。在臨床醫學資料中,常遇到一些定性指標,如臨床療效的評價、疾病的臨床分期、病症嚴重程度的臨床分級等,對這些指標常採用分成若干個等級然後分類計數的辦法來解決它的量化問題,這樣的資料統計上稱為等級資料。
統計方法的選擇:
統計資料豐富且錯綜復雜,要想做到合理選用統計分析方法並非易事。對於同一 個資料,若選擇不同的統計分析方法處理,有時其結論是截然不同的。
正確選擇統計方法的依據是:
①根據研究的目的,明確研究試驗設計類型、研究因素與水平數;
②確定數據特徵(是否正態分布等)和樣本量大小;
③ 正確判斷統計資料所對應的類型(計量、計數和等級資料),同時應根據統計方法的適宜條件進行正確的統計量值計算;
最後,還要根據專業知識與資料的實際情況,結合統計學原則,靈活地選擇統計分析方法。
③ 有哪些統計方法
統計法有:計量資料的統計方法;計數資料的統計方法;等級資料的統計方法。
1、分析計量資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法。參數檢驗法主要為t檢驗和方差分析(ANOVA,即F檢驗)等,兩組間均數比較時常用t檢驗和u檢驗,兩組以上均數比較時常用方差分析;非參數檢驗法主要包括秩和檢驗等。
2、計數資料的統計方法主要針對四格表和R×C表利用檢驗進行分析。
3、等級資料(有序變數)是對性質和類別的等級進行分組,再清點每組觀察單位個數所得到的資料。
4、統計方法是指有關收集、整理、分析和解釋統計數據,並對其所反映的問題作出一定結論的方法。統計方法是一種從微觀結構上來研究物質的宏觀性質及其規律的獨特的方法。
④ 常用的統計學方法有哪些
常用的統計方法:1、計量資料的統計方法:分析計量資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法;2、計數資料的統計方法:計數資料的統計方法主要針對四格表和R×C表利用檢驗進行分析;3、等級資料的統計方法:等級資料(有序變數)是對性質和類別的等級進行分組,再清點每組觀察單位個數所得到的資料。統計資料豐富且錯綜復雜,要想做到合理選用統計分析方法並非易事。對於同一 個資料,若選擇不同的統計分析方法處理,有時其結論是截然不同的。
⑤ 常用統計分析方法有哪些
1、對比分析法
對比分析法指通過指標的對比來反映事物數量上的變化,屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。
橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比,例如,不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比,不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。
縱向對比指的是同一事物在時間維度上的變化,例如,環比、同比和定基比,也就是本月銷售額與上月銷售額的對比,本年度1月份銷售額與上一年度1月份銷售額的對比,本年度每月銷售額分別與上一年度平均銷售額的對比等。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。
2、分組分析法
分組分析法是指根據數據的性質、特徵,按照一定的指標,將數據總體劃分為不同的部分,分析其內部結構和相互關系,從而了解事物的發展規律。
根據指標的性質,分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等,如姓名、性別、文化程度等,這些指標無法進行運算;而數據指標代表的數據能夠進行運算,如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。
3、預測分析法
預測分析法主要基於當前的數據,對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種:一種是基於時間序列的預測,例如,依據以往的銷售業績,預測未來3個月的銷售額;另一種是回歸類預測,即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測,例如,根據用戶網頁瀏覽行為,預測用戶可能購買的商品。
4、漏斗分析法
漏斗分析法也叫流程分析法,它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率,在互聯網行業的應用較普遍。比如,對於信用卡申請的流程,用戶從瀏覽卡片信息,到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡。
最後用戶激活並使用信用卡,中間有很多重要的環節,每個環節的用戶量都是越來越少的,從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法,能使業務方關注各個環節的轉化率,並加以監控和管理,當某個環節的轉換率發生異常時,可以有針對性地優化流程,採取適當的措施來提升業務指標。
5、AB測試分析法
AB 測試分析法其實是一種對比分析法,但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本,並基於樣本指標值來分析各自的差異。
例如,對於某個App的同一功能,設計了不同的樣式風格和頁面布局,將兩種風格的頁面隨機分配給使用者,最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣,了解用戶的喜好,從而進一步優化產品。
除此之外,要想做好數據分析,讀者還需掌握一定的數學基礎,例如,基本統計量的概念(均值、方差、眾數、中位數等),分散性和變異性的度量指標(極差、四分位數、四分位距、百分位數等),數據分布(幾何分布、二項分布等),以及概率論基礎、統計抽樣、置信區間和假設檢驗等內容,通過相關指標和概念的應用,讓數據分析結果更具專業性。
⑥ 5種常用的統計學方法是什麼
1、大量觀察法
(6)資料統計方法分析擴展閱讀:
(一)大量觀察法
這是統計活動過程中搜集數據資料階段(即統計調查階段)的基本方法:即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究,以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律,大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異。
但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性,因此只有對足夠多數的個體進行觀察,觀察值的綜合結果才會趨向穩定,建立在大量觀察法基礎上的數據資料才會給出一般的結論。統計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。
(二)、統計分組法
由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性,需要我們對所研究現象進行分組或分類研究,以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位,在統計調查階段可通過統計分組法來搜集不同類的資料,並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高(即分層抽樣方式);
在統計整理階段可以通過統計分組法使各種數據資料得到分門別類的加工處理和儲存,並為編制分布數列提供基礎;在統計分析階段則可以通過統計分組法來劃分現象類型、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異(顯著性檢驗)和分析不同變數之間的相關關系。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。
(三)、綜合指標法
統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標,是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值,常見的有總量指標、相對指標,平均指標和標志變異指標等。
綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位,是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關系,是統計指標理論研究的一大課題。
⑦ 統計學的研究方法有哪些
統計學作為一門方法論科學,具有自己完善的方法體系。統計研究的具體方法有很多,這將在後續課程中學習,而從大的方面看,其基本研究方法有:
一、大量觀察法
這是統計活動過程中搜集數據資料階段(即統計調查階段)的基本方法:即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究,以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律,大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異,但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性,因此只有對足夠多數的個體進行觀察,觀察值的綜合結果才會趨向穩定,建立在大量觀察法基礎上的數據資料才會給出一般的結論。統計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。
二、統計分組法
由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性,需要我們對所研究現象進行分組或分類研究,以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位,在統計調查階段可通過統計分組法來搜集不同類的資料,並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高(即分層抽樣方式);在統計整理階段可以通過統計分組法使各種數據資料得到分門別類的加工處理和儲存,並為編制分布數列提供基礎;在統計分析階段則可以通過統計分組法來劃分現象類型、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異(顯著性檢驗)和分析不同變數之間的相關關系。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。
三、綜合指標法
統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標,是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值,常見的有總量指標、相對指標,平均指標和標志變異指標等。綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位,是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關系,是統計指標理論研究的一大課題。
四、統計模型法
在以統計指標來反映所研究現象的數量特徵的同時,我們還經常需要對相關現象之間的數量變動關系進行定量研究,以了解某一(些)現象數量變動與另一(些)現象數量變動之間的關系及變動的影響程度。在研究這種數量變動關系時,需要根據具體的研究對象和一定的假定條件,用合適的數學方程來進行模擬,這種方法就叫做統計模型法。
五、統計推斷法
在統計認識活動中,我們所觀察的往往只是所研究現象總體中的一部分單位,掌握的只是具有隨機性的樣本觀察數據,而認識總體數量特徵是統計研究的目的,這就需要我們根據概率論和樣本分布理論,運用參數估計或假設檢驗的方法,由樣本觀測數據來推斷總體數量特徵。這種由樣本來推斷總體的方法就叫統計推斷法。統計推斷法已在統計研究的許多領域得到應用,除了最常見的總體指標推斷外,統計模型參數的估計和檢驗、統計預測中原時間序列的估計和檢驗等,也都屬於統計推斷的范疇,都存在著誤差和置信度的問題。在實踐中這是一種有效又經濟的方法,其應用范圍很廣泛,發展很快,統計推斷法已成為現代統計學的基本方法。
⑧ 統計學中定性資料和定量資料分別用什麼方法分析
首先你要知道定性資料和定量資料的定義,也就是他們的區別。定量資料是指原始數據是數值表示的,比如:年齡、體重、身高等。定性資料是指原始數據不能用數字表示,只能用文字敘述的資料,比如:婚姻狀況、療效等。要注意的是定性資料需要經過二次統計才可以被轉化為數字形式進行統計,而定量資料不用二次分析也可以統計。
舉個很簡單的例子,比較甲、乙兩種葯物對某種疾病的治療效果,各治療40個病人,那原始資料只會顯示某個病人是否治療有效。經過二次統計,可以統計出甲葯治療有效的有18個病人,乙葯有23個。此時,你就可以進行統計分析了。
常用於定量資料的統計方法有:u檢驗、t檢驗、方差分析(前三者是連續變數分析)、二項分布(離散型變數分析)
常用於定性資料的統計方法有:卡方檢驗
兩者均適用的:秩和檢驗
最後,建議提問者多看統計學書,提高自學能力,統計的精髓在於多變數的統計分析和線性回歸,上面提到的統計學方法都是最簡單,也是最適用的。祝學習進步!!
⑨ 常用統計分析方法
數據分析師針對不同業務問題可以製作各種具體的數據模型去分析問題,運用各種分析方法去探索數據,這里介紹最常用的三種分析方法,希望可以對您的工作有一定的的幫助
文中可視化圖表均使用DataFocus數據分析工具製作。
1.相關分析
相關分析顯示變數如何與另一個變數相關。例如,它顯示了計件工資是否會帶來更高的生產率。
2.回歸分析
回歸分析是對一個變數值與另一個變數值之間差異的定量預測。回歸模擬依賴變數和解釋變數之間的關系,這些變數通常繪制在散點圖上。您還可以使用回歸線來顯示這些關系是強還是弱。
另請注意,散點圖上的異常值非常重要。例如,外圍數據點可能代表公司最關鍵供應商或暢銷產品的輸入。但是,回歸線的性質通常會讓您忽略這些異常值。
3.假設檢驗
假設檢驗是基於某些假設並從樣本到人口的數理統計中的統計分析方法。主要是為了解決問題的需要,對整體研究提出一些假設。通常,比較兩個統計數據集,或者將通過采樣獲得的數據集與來自理想化模型的合成數據集進行比較。提出了兩個數據集之間統計關系的假設,並將其用作理想化零假設的替代方案。建議兩個數據集之間沒有關系。
在掌握了數據分析的基本圖形和分析方法之後,數據分析師認為有一點需要注意:「在沒有確認如何表達你想要解決的問題之前,不要開始進行數據分析。」簡而言之,如果您無法解釋您試圖用數據分析解決的業務問題,那麼沒有數據分析可以解決問題。
⑩ 根據統計資料的類型詳述其統計指標和其統計分析方法(包括計算公式,適用條件,分析步驟)。求解。謝謝
資料抄類型:二分類、多分類、等級資料。
通過檢查,如發現有缺報、缺份或缺項的情況,應立即催報、補報,若發現有不正確或可疑之處,應分別不同情況作出處理:
(1)對於可以肯定的一般錯誤,代為更正,並通知填報單位予以核對。
(2)有可疑之處或無法代為更正的,應向原填報單位查詢。
(3)有嚴重錯誤的調查資料,應退還重報。
(10)資料統計方法分析擴展閱讀:
審核:
為了保證統計資料的質量,防止差錯,必須對統計資料進行反復審核。在匯總前對調查資料的審核是統計整理必不可少的內容之一。審核的主要內容是檢查資料的完整性、及時性和准確性。
對調查資料完整性的審核是指檢查調查資料有無缺漏,包括調查表中各項目是否做了回答及調查單位是否齊全,有無缺報和漏報。
對調查資料及時性的審核是指檢查各被調查單位是否按照規定日期提交了資料,檢查未按時報送的原因。