描述統計分析方法

Ⅰ 統計學分析方法有哪些

統計學分析方法如下：

一、指標對比分析法 指標對比分析法，又稱比較分析法，是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。有比較才能鑒別。

六、綜合評價分析社會經濟分析現象往往是錯綜復雜的，社會經濟運行狀況是多種因素綜合作用的結果，而且各個因素的變動方向和變動程度是不同的。

七、景氣分析經濟波動是客觀存在的，是任何國家都難以完全避免的。

八、預測分析宏觀經濟決策和微觀經濟決策，不僅需要了解經濟運行中已經發生了的實際情況，而且更需要預見未來將發生的情況。

Ⅱ 統計分析方法介紹 兩種統計分析方法簡介

1、統計分析方法包括邏輯思維方法和數量關系分析方法。在統計分析中二者密不可分，應結合運用。

2、邏輯思維方法是指辯證唯物主義認識論的方法。統計分析必須以馬克思主義哲學作為世界觀和方法論的指導。唯物辯證法對於事物的認識要從簡單到復雜，從特殊到一般，從偶然到必然，從現象到本質。堅持辨證的觀點、發展的觀點，從事物的發展變化中觀察問題，從事物的相互依存、相互制約中來分析問題，對統計分析具有重要的指導意義。

3、數量關系分析方法是運用統計學中論述的方法對社會經濟現象的數量表現，包括社會經濟現象的規模、水平、速度、結構比例、事物之間的聯系進行分析的方法。如對比分析法、平均和變異分析法、綜合評價分析法、結構分析法、平衡分析法、動態分析法、因素分析法、相關分析法等。

Ⅲ 如何進行描述性統計分析

所謂描述性統計分析，就是在表示數量的中心位置的同時，還能表示數量的變異程度（即離散程度）。描述性統計分析一般有二種方法可以進行：1、頻數分布分析，2、列聯表分析。
------------------------轉自熱心網友

Ⅳ 描述性統計分析怎麼寫

描述統計是將研究中所得的數據加以整理、歸類、簡化或繪製成圖表，以此描述和歸納數據的特徵及變數之間的關系的一種最基本的統計方法。描述統計主要涉及數據的集中趨勢、離散程度和相關強度，最常用的指標有平均數()、標准差(σx)、相關系數(r)等。

所謂描述性統計分析，就是在表示數量的中心位置的同時，還能表示數量的變異程度（即離散程度）。描述性統計分析一般有二種方法可以進行：

1、頻數分布分析

2、列聯表分析

綜述

描述性研究利用常規檢測記錄或通過專門調查獲得的數據資料（包括實驗室檢查結果），按不同地區、不同時間及不同人群特徵進行分組，描述人群中有關疾病或健康狀態以及有關特徵和暴露因素的分布狀況，在此基礎上進行比較分析，獲得疾病三間（人群、地區、時間）分布的特徵，進而獲得病因線索，提出病因假設和線索。是流行病研究工作的起點。

以上內容參考：網路-描述性統計

Ⅳ 到底什麼是描述性統計分析定義是怎樣

所謂描述性統計分析，就是對一組數據的各種特徵進行分析，以便於描述測量樣本的各種特徵及其所代表的總體的特徵。描述性統計分析的項目很多，常用的如平均數、標准差、中位數、頻數分布、正態或偏態程度等等。這些分析是復雜統計分析的基礎。
例如：對我國城鎮軍民的醫療保健消費情況進行統計分析，數據如下：
588.8
407.75
376.71
300.81
287.03
252.2
336
341.85
500.86
294.39
541.06
181.23
266
148.8
322.6
280.78
208.78
208.96
270.24
346.56
228.01
247.31
293.23
266.07
233.27
291.76
264.8
336.24
272.44
307.24
327.05
330.54
進行描述性統計分析結果為：
平均數
308.1053125
標准差
95.06485331
中位數
292.495
最小值
148.8
最大值
588.8
峰度
2.375103692
偏度
1.347690777

Ⅵ 統計分析方法有哪幾種

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。

Ⅶ 數據統計分析方法有哪些

1、分解主題分析

所謂分解主題分析，是指對於不同分析要求，我們可以初步分為營銷主題、財務主題、靈活主題等，然後將這些大的主題逐步拆解為不同小的方面來進行分析。

2、鑽取分析

所謂鑽取分析，是指改變維的層次，變換分析的粒度。按照方向方式分為：向上和向下鑽取。向上鑽取是在某一維上將低層次的細節數據概括到高層次的匯總數據，或者減少維數;是自動生成匯總行的分析方法。向下鑽取是從匯總數據深入到細節數據進行觀察或增加新維的分析方法。

3、常規比較分析

所謂常規比較分析，是指一般比較常見的對比分析方法，例如有時間趨勢分析、構成分析、同類比較分析、多指標分析、相關性分析、分組分析、象限分析等。

4、大型管理模型分析

所謂大型管理模型分析，是指依據各種成熟的、經過實踐論證的大型管理模型對問題進行分析的方法。比較常見的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴經營、品類管理分析等。

5、財務和因子分析

所謂財務和因子分析，主要是指因子分析法在財務信息分析上的廣泛應用。因子分析的概念起源於20世紀初的關於智力測試的統計分析，以最少的信息丟失為前提，將眾多的原有變數綜合成較少的幾個綜合指標，既能大大減少參與數據建模的變數個數，同時也不會造成信息的大量丟失，達到有效的降維。比較常用的財務和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、財務指標、財務比率、坪效公式、品類公式、流量公式等。

6、專題大數據分析

所謂專題大數據分析，是指對特定的一些規模巨大的數據進行分析。大數據常用來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。常見特徵是數據量大、類型繁多、價值密度低、速度快、時效低。比較常見的專題大數據分析有：市場購物籃分析、重力模型、推薦演算法、價格敏感度分析、客戶分組分析等分析方法。

Ⅷ 統計分析方法 有哪些統計分析方法

1、描述統計。描述性統計是指運用製表和分類，圖形以及計筠概括性數據來描述數據的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。

（1）缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小鄰居法、比率回歸法、決策樹法。

（2）正態性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態分布，所以之前需要進行正態性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。

2、假設檢驗

（1）參數檢驗。參數檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態分布）對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等）進行的檢驗 。U驗 使用條件：當樣本含量n較大時，樣本值符合正態分布。T檢驗 使用條件：當樣本含量n較小時，樣本值符合正態分布。單樣本t檢驗：推斷該樣本來自的總體均數μ與已知的某一總體均數μ0 (常為理論值或標准值)有無差別；配對樣本t檢驗：當總體均數未知時，且兩個樣本可以配對，同對中的兩者在可能會影響處理效果的各種條件方面扱為相似；兩獨立樣本t檢驗：無法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對比較時使用。

（2）非參數檢驗。非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一股性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態）進行檢驗。適用情況：順序類型的數據資料，這類數據的分布形態一般是未知的。雖然是連續數據，但總體分布形態未知或者非正態；體分布雖然正態，數據也是連續類型，但樣本容量極小，如10以下；

主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、遊程檢驗、K-量檢驗等。

3、信度分析

檢査測量的可信度，例如調查問卷的真實性。分類：

（1）外在信度：不同時間測量時量表的一致性程度，常用方法重測信度

（2）內在信度；每個量表是否測量到單一的概念，同時組成兩表的內在體項一致性如何，常用方法分半信度。

4、列聯表分析。用於分析離散變數或定型變數之間是否存在相關。

對於二維表，可進行卡方檢驗，對於三維表，可作Mentel-Hanszel分層分析。列聯表分析還包括配對計數資料的卡方檢驗、行列均為順序變數的相關檢驗。

5、相關分析

研究現象之間是否存在某種依存關系，對具體有依存關系的現象探討相關方向及相關程度。

（1）單相關： 兩個因素之間的相關關系叫單相關，即研究時只涉及一個自變數和一個因變數；

（2）復相關 ：三個或三個以上因素的相關關系叫復相關，即研究時涉及兩個或兩個以上的自變數和因變數相關；

（3）偏相關：在某一現象與多種現象相關的場合，當假定其他變數不變時，其中兩個變數之間的相關關系稱為偏相關。

6、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態分布總體；各總體方差相等。

（1）單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變數的關系

（2）多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變數的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系

（3）多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變數的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系

（4）協方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，使之影響了分祈結果的准確度。協方差分析主要是在排除了協變數的影響後再對修正後的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法，

Ⅸ 什麼是描述統計法

描述統計法,是通過圖表或數學方法,對數據資料進行整理、分析,並對數據的分布狀態、數字特徵和隨機變數之間關系進行估計和描述的方法.描述統計分為集中趨勢分析和離中趨勢分析和相關分析三大部分