統計學的研究方法及方向

㈠ 統計學的研究方法有哪些

統計是要分析數據的，但首先需要考察的是，數據的是否合適，實驗採集的數據是否符合分析的目的和要求。
所謂實驗設計就是指設計實驗的合理程序，使得收集得到的數據符合統計分析方法的要求，以便得出有效的客觀的結論。它主要適用於自然科學研究和工程技術領域的統計數據搜集。
實驗設計要遵循的三個基本原則：
（1）重復性原則：即允許在相同條件下重復多次實驗。好處是：其一可以獲得更加精確的有效估計量；其二，可以獲得實驗誤差的估計量。這些都是提高估計精度或縮小誤差范圍所需要的。
（2）隨機化原則：是指在實驗設計中，對實驗對象的分配和實驗次序都是隨機安排的。是實驗設計的重要原則。
（3）區組化原則：即利用類型分組技術，對實驗對象按有關標志順序排除，然後依次將各單位隨機地分配到各處理組，使各處理組組內標志值的差異相對擴大，而處理組組間的差異相對縮小，這種實驗設計安排稱為隨機區組設計。
2．大量觀察
大量觀察法是統計學所特有的方法。所謂大量觀察法，是指對所研究的事物的全部或足夠數量進行觀察的方法。統計描述
統計描述是指對由實驗或調查而得到的數據進行登記、審核、整理、歸類、計算出各種能反映總體數量特徵的綜合指標，並加以分析，從中抽出有用的信息，用表格或圖像把它表示出來。是統計研究的基礎。它通過對分散無序的原始資料的整理歸納，運用分組法和綜合指標法得到現象總體的數量特徵，揭露客觀事物內在數量規律性，達到認識的目的。

㈡ 「統計學」的基本方法有哪幾種

「統計學」的基本方法有：

（一）大量觀察法。

（二）統計分組法。

（三）綜合指標法。

（四）時間數列分析法。

（五）指數分析法。

（六）相關分析法。

第三類是為了進行理論性推理而採用的例示性的數字。配第把這種運用數字和符號進行的推理稱之為「代數的演算法」。

從配第使用數據的方法看，「政治算數」階段的統計學已經比較明顯地體現了「收集和分析數據的科學和藝術」特點，統計實證方法和理論分析方法渾然一體，這種方法即使是現代統計學也依然繼承。

配第在書中使用的數字有三類：

第一類是對社會經濟現象進行統計調查和經驗觀察得到的數字。因為受歷史條件的限制，書中通過嚴格的統計調查得到的數據少，根據經驗得出的數字多；

第二類是運用某種數學方法推算出來的數字。其推算方法可分為三種：

(1)以已知數或已知量為基礎，循著某種具體關系進行推算的方法。

(2)通過運用數字的理論性推理來進行推算的方法。

(3)以平均數為基礎進行推算的方法」。

㈢ 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。

㈣ 統計研究的基本方法有哪幾種

抽樣平均誤差是測定抽樣誤差的基本指標。它是隨機抽樣可變總體平均數(抽樣平均數的所有可能值)與全及平均數之間離差...這個指標反映抽樣平均數的所有可能值對全及平均數的平均離散程度,即反映誤差平均值的大小
分布數列是統計整理的一種重要形式,是統計描述和統計分析的一種重要方法,它可以說明總體的分布特徵、內部結構,並可據以研究總體某一標志值的平均水平及其變動的規律性。
1、統計學：是運用數理統計的基本原理和方法研究預防醫學和衛生事業管理中資料的收集，整理和分析的一門應用科學。具體地講，是按照設計方案去收集、整理、分析數據，並對數據結果進行解釋，從而做出比較正確的結論。
2、總體：是根據研究目的確定同質的所有觀察單位某種變數的集合。
3、變異：同一性質的事物，其觀察值（變數值）之間的差異。
4、抽樣研究：從所研究的總體中隨機抽取一部分有代表性的樣本進行研究，用樣本指標推論總體，最終達到了解總體的目的。這種用樣本指標推論總體參數的方法稱為抽樣研究。
5、統計描述：用統計圖表或計算統計指標的方法表達一個特定群體的某種現象或特徵。
6、統計推斷：根據樣本資料的特性對總體的特性作估計或推論的方法稱統計推斷，常用方法是參數估計和假設檢驗。
7、概率：是指某事件出現可能性大小的度量，以符號P表示。
8、醫學參考值范圍：參考值范圍又稱正常值范圍。醫學上常把包括絕大多數人某項指標的數值范圍稱為該指標的參考值范圍。
9、正態分布規律：實際工作中，經常需要了解正態曲線下橫軸上的一定區域的面積占總面積的百分數，用以估計該區間的觀察例數占總例數的百分數，或變數值落在該區間的頻數或概率。
10、可比性：是指對研究結果有影響的非處理因素在各處理組之間盡可能相
同或相近。
11、動態數列：是一系列按時間順序排列起來的統計指標，包括絕對數、相對數或平均數，用以說明事物在時間上的變化和發展趨勢。
12、抽樣誤差：在同一總體中隨機抽取樣本含量相同的若干樣本時，樣本指標之間的差異以及樣本指標與總體指標的差異。
13、標准誤：表示樣本均數間變異程度。
14、率的抽樣誤差：抽樣過程中產生的同一總體中均數之間的差異稱為均數的抽樣誤差，率之間的差異稱為率的抽樣誤差。
15、參數估計：是指用樣本指標（稱為統計量）估計總體指標（稱為參數）。
16、可信區間：總體參數的所在范圍通常稱為參數的可信區間或置信區間，即該區間以一定的概率（如95%或99%）包含總體參數。
17、I型錯誤：拒絕了實際撒謊能夠成立的H0，這類「棄真」的錯誤稱為I型錯誤。
18、II型錯誤：接受了實際撒謊能夠不成立的H0，這類「存偽」的錯誤稱為II型錯誤。
19、檢驗效能：1-b稱為檢驗效能又稱為把握度。它的含義是：當兩總體確實有差別時，按規定的檢驗水準a，能夠發現兩總體間差別的能力。
20、四格表資料：兩個樣本率的資料又稱為四格表資料，在四格表資料中兩個樣本的實際發生頻數和實際未發生頻數為基本數據，其他數據均可由這四個基本數據推算出來。
21、列聯表資料：對同一樣本資料按其兩個無序分類變數（行變數和列變數）歸納成雙向交叉排列的統計表，其行變數可分為R類，列變數可分為C類，這種表稱為R*C列聯表。
22、參數檢驗：是一種要求樣本來自總體分布型是已知的（如正態分布），在這種假設的基礎上，對總體參數（如總體均數）進行統計推斷的假設檢驗。
23、非參數檢驗：是一種不依賴總體分布類型，也不對總體參數（如總體均數）進行統計推斷的假設檢驗。
24、秩次：即通常意義上的序號，實際上就是將觀察值按順序由小到大排列，並用序號代替了變數值本身。
25、直線相關系數：它是說明具有直線關系的兩個變數間，相關關系的密切程度與相關方向的統計指標。相關系數沒有單位，取值范圍是-1〈=r〈=1，r的絕對值越大表明兩變數的關系越密切。
26、完全負相關：這是一種極為特殊的負相關關系，從散點圖上可以看出，由x與y構成的散點完全分布在一條直線上，x增加，y相應減少，算得的相關系數r=-1。
27、正相關：它是說明具有直線關系的兩個變數間，存在有正的相關方向，即當x增加時，y有相應增大的趨勢，所算得的相關系數r為正值。
28、等級相關：是對等級數據作相關分析，它又稱為秩相關，是一種非參數統計方法。
29、評價：是通過對某些標准來判斷觀測結果，並賦予這種結果以一定的意義和價值的過程。
30、綜合評價：是指人們根據不同的評價目的，選擇相應的評價形式，據此選擇多個因素或指標，並通過一定的數學模型，將多個評價因素或指標轉化為能反映評價對象總體特徵的信息。
31、優序法：為了比較某幾個事物或方案的優劣，在選定各項評價指標後，將待評價的對象或方案就各項評價指標的測量值大小分別排列，並分別對各序號（等級）以相應的評分值即優序數，然後綜合諸評價指標，分別計算評價對象的總賦優序數，並按總賦優序大小評定其優順序的方法即優序法。
32、Topsis：Topsis法常用於系統工程中有限方案多目標決策分析，此外，也可用於效益評價、衛生決策和衛生事業管理等多領域。
33、根本死因：WHO規定，根本死因是指：「（a）引起直接導致死亡的一系列病態事件的那些疾病或損傷，或者（b）造成致命損傷的事故或暴力的情況。」
34、衛生服務需要：是指人們因疾病影響健康，引起人體正常活動的障礙，實際應當接受各種衛生服務的需要（如預防保健、治療、康復）。
35、衛生服務調查統計：是衛生統計的主要內容之一，衛生服務調查統計是從衛生服務資料的設計、收集、整理、分析的角度，來闡述衛生服務研究的特點、研究方法和注意事項，以便使衛生服務研究服務更具有科學性。
36、衛生服務調查：是指對衛生服務狀況、人群健康的危險因素、人群衛生服務的需求和利用、衛生服務資源的分配和利用所進行的一種社會調查。
37、統計表：是以表格的形式列出統計指標，它是對資料進行統計描述時的一種常用手段。
38、統計圖：是以各種幾何圖形（如點、線、面或立體）顯示數據的大小、升降、分布以及關系等，它也是對資料進行統計描述時的一種常用手段。
39、均數的抽樣誤差：統計學上，對於抽樣過程中產生的同一總體中均數之間的差異稱為均數的抽樣誤差。

㈤ 統計分析方法有哪些

統計分析方法有以下：
1、描述性統計分析方法。描述性統計分析方法是指運用製表和分類和圖形概括性數據來描述數據的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。
2、相關分析方法。相關分析方法是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。
3、方差分析方法。方差分析是用來分析一項實驗的影響因素與相應變數的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系。
4、列聯表分析方法。列聯表分析是用於分析離散變數或定型變數之間是否存在相關。
5、主成分分析方法。主成分分析方法是將彼此梠關的一組指標變適轉化為彼此獨立的一組新的指標變數，並用其中較少的幾個新指標變數就能綜合反應原多個指標變數中所包含的主要信息。