統計測度研究常用方法

⑴ 什麼是集中趨勢和離散趨勢

1、集中趨勢

集中趨勢又稱「數據的中心位置」、「集中量數」等。它是一組數據的代表值。集中趨勢的概念就是平均數的概念，它能夠對總體的某一特徵具有代表性，表明所研究的輿論現象在一定時間、空間條件下的共同性質和一般水平。

就變數數列而言，由於整個變數數列是以平均數為中心而上下波動的，所以平均數反映了總體分布的集中趨勢，它是表明總體分布的一個重要特徵值。

2、離散趨勢

在統計學上描述觀測值偏離中心位置的趨勢，反映了所有觀測值偏離中心的分布情況。

計量資料的頻數分布有集中趨勢和離散趨勢兩個主要特徵。僅僅用集中趨勢來描述數據的分布特徵是不夠的，只有把兩者結合起來，才能全面地認識事物。

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評判指標

描述一組計量資料離散趨勢的常用指標有極差、四分位數間距、方差、標准差、標准誤差和變異系數等，其中方差和標准差最常用。

1、極差

極差又稱全距，是指一組數據的觀察值中的最大值和最小值之差。用公式表示為：

極差=最大觀察值-最小觀察值。極差的計算較簡單，但是它只考慮了數據中的最大值和最小值，而忽略了全部觀察值之間的差異。兩組數據的最大值和最小值可能相同，於是它們的極差相等，但是離散的程度可能相當不一致。

2、平均差

平均差是指一組數據中的各數據對平均數的離差絕對值的平均數。一組數據中的各數據對平均數的離差有正有負，其和為零，因此平均差必須用離差的絕對值來計算。平均差愈大，表示數據之間的變異程度越大，反之則變異程度越小。

3、標准差

平均差用絕對值來度量，雖然避免了正負離差的相互抵消，但不便於運算。一般情況下，可用方差來度量一組數據的離散性。方差通常用字母σ2來表示。

⑵ 什麼叫量化研究方法

要考察和研究事物的量，就得用數學的工具對事物進行數量的分析，這就叫定量的研究，也稱量化研究，定量研究是社會科學領域的一種基本研究範式，也是科學研究的重要步驟和方法之一。

實證研究方法分為量化研究（Quantitative Research Methods）、質性研究（Qualitative Research Methods）（也稱為定量研究和定性研究），及將兩者相結合的混合研究方法(Mixed-Methods Approach)。

量化研究遵循傳統的科學研究方法，包括提出假設、構建模型、創設實驗、收集數據和驗證假設，因此最容易被物理教育者接受，在學科教育研究領域中最早使用量化研究方法的多是PER研究者。

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定量數據有4種類型，簡單介紹如下：

1、定類數據（nominal）是一種分類數據，它是離散的並且沒有順序關系。例如，在研究物理學習過程中男女生差異時，我們可能會使用的「1」 和「0」分別表示男性和女性，這里並不表示1比0更大。

2、定序數據（ordinal）是另一種分類數據，也是離散的但具有順序。例如，研究高中階段三個年級的學生對一些物理概念理解水平的發展變化時，分別用數字1，2，3表示高中一年級，二年級和三年級。定序數據用數字表示個體在某個有序狀態中所處的位置，不能做數學計算。

3、定距數據（interval）是具有相等間隔的連續數據，並且有順序。例如，溫度，1℃、2℃之間的差與20℃和21℃之間的差是相同的。定距數據有單位，沒有絕對零點，可以做加減運算，不能做乘除運算。

4、定比數據（ratio）不僅具有定距數據的全部屬性，同時具有絕對原點（即0），且兩個數值之間的比值是有意義的。例如：質量就是一個定比變數，可以說一個質子的質量為一個電子的1836倍。

⑶ 一組數據的分布特徵可以從哪幾個方面進行測度

數據分布的特徵可以從三個方面進行測度和描述：

1、分布的集中趨勢，反映各數據向其中心值靠攏或聚集的程度。

2、分布的離散程度，反映各數據遠離其中心值的趨勢。

3、分布的形狀，反映數據分布的偏態和峰態。

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一組數據的分布特徵可以從以下三個方面進行測度：

1、集中趨勢的測度（眾數、中位數、分位數、均值、幾何平均數、切尾均值）。

2、離散程度測度（極差、內距、方差和標准差、離散系數）。

3、偏態與峰度測度（偏態及其測度、峰度及其測度）。

⑷ 定類尺度適用的統計方法有哪些

定類尺度適用的統計方法：費雪最小顯著差異法、學生t檢驗(Student's t-test)、曼-惠特尼 U 檢定（Mann-Whitney U）、回歸分析（regression analysis）等。

測量尺度是測量所依據的標准，這個標准必須能夠反映測量客體的特徵和屬性的標准。對不同的社會現象需要使用不同的測量尺度，就好象測量身高要用米尺、測量體重用磅秤一樣。

測量尺度的重要性：測量尺度決定所獲信息，其中名義尺度測定最低的信息水平；測量水平指出分析方法 ，即不同的測量尺度具有不同的分析方法。

從測量的角度看，常用的測量尺度分為四類：名義尺度（定類尺度）、定序尺度（等級尺度）、定距尺度（等距尺度）和定比尺度（比例尺度）

定序尺度是對事物之間等級差或順序差別的一種測度。

該尺度可以將事物分成不同的類別，而且還可以確定這些類別的優劣或順序；計量結果雖然也表現為類別，但這些類別之間是可以比較順序的；比定類測量的數學特徵高一個層次；不能進行代數運算；適用的統計方法有中位數、四分位差、等級相關和非參數檢驗等；使用的數字僅僅顯示等級順序，沒有其它的意義。

⑸ 統計方法有哪些啊

統計方法有：描述統計方法和推斷統計方法。

1、描述統計方法

描述統計方法是指通過圖表的方式對數據進行處理顯示，進而對數據進行定量的綜合概括的統計方法。

2、推斷統計方法

推斷統計方法是指根據樣本數據去推斷總體數量測度的方法。

統計方法的作用：

統計方法作為一種為決策提供依據的工具，可以幫助企業進行數據分析，了解產品質量狀態的分布情況，找出問題、缺陷及原因，有針對性地採取措施，提高產品和服務的質量。

原始數據不經過整理和分析，只是一堆「資料」，而有用的信息往往蘊藏在大量的數據之中，所以數據的應用是統計技術的前提，統計技術是整理和分析數據的工具。

統計方法可應用在設計階段的市場預測、可行性分析、方案設計、初試樣試制、小批量生產等；應用在生產階段的工藝設計、過程式控制制、能力研究和質量改進；應用在銷售階段的營銷策略研究、預期銷售額的測算、顧客回報率的評價、安全性評價和風險分析等。

⑹ 測度兩個分類變數相關性的統計量有哪些

1. 因子分析模型 因子分析法是從研究變數內部相關的依賴關系出發,把一些具有錯綜復雜關系的變數歸結為少數幾個綜合因子的一種多變數統計分析方法.它的基本思想是將觀測變數進行分類,將相關性較高,即聯系比較緊密的分在同一類中,而不同類變數之間

⑺ 統計學中數據分析的依據和方法有哪些

統計學：通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察系統的數據，進行量化的分析、總結，並進而進行推斷和預測，為相關決策提供依據和參考統計學基本理論研究有：概率極限理論及其在統計中應用、樹形概率、Banach空間概率、隨機PDE』S、泊松逼近、隨機網路、馬爾科夫過程及場論、馬爾科夫收斂率、布朗運動與偏微分方程、空間分支總體的極限、大的偏差與隨機中數、序貫分析和時序分析中的交叉界限問題、馬爾科夫過程與狄利克雷表的一一對應關系、函數估計中的中心極限定理、極限定理的穩定性問題、因果關系與統計推斷、預測推斷、網路推斷、似然、M——估計量與最大似然估計、參數模型中的精確逼近、非參數估計中的自適應方法、多元分析中的新內容、時間序列理論與應用、非線性時間序列、時間序列中確定模型與隨機模型比較、極值統計、貝葉斯計算、變點分析、對隨機PDE』S的估計、測度值的處理、函數數據統計分析

⑻ 管理學和統計學差異測度方法有哪些

任務 請不必介懷

⑼ 統計推斷常用的方法有

（1）簡單隨機抽樣：
簡單隨機抽樣，是指抽樣過程應獨立進行並且總體中每個個體被抽到的機會均等。隨機抽樣不是隨便抽取，隨便抽取容易受到個人好惡的影響。為實現隨機化，可採取抽簽、擲隨機數骰子或查隨機數值表等辦法。如從100件產品中隨機抽取l0件組成樣本，可以把這100件產品從l開始編號直到100號，然後用抓鬮的辦法任意抽出l0個編號，由這l0個編號代表的產品組成樣本。此種抽樣方法的優點是抽樣誤差小，缺點是手續繁雜。在實踐中真正做到每個個體被抽到的機會相等是不容易的。
（2）周期系統抽樣：
周期系統抽樣，又叫等距抽樣或機械抽樣，即將總體按順序編號，用抽簽或查隨機數值表的方法確定首件，進而按等距原則依次抽取樣本。如從120個零件中取五個做樣本，先按生產順序給產品編號，用簡單隨機抽樣法確定首件，然後按每隔24(由120÷5=24得)個號碼抽取一個，共抽取五個組成樣本。這種方法特別適用於流水線上取樣，操作簡便，實施起來不易出現差錯。但抽樣起點一經確定，整個樣本就完全固定。對總體質量特性含有某種周期性變化，而當抽樣間隔恰好與質量特性變化周期吻合時，就可能得到一個偏差很大的樣本。
（3）分層抽樣法：
分層抽樣法，即從一個可以分成不同子總體的總體中，按規定比例從不同層中隨機抽取個體的方法。當不同設備、不同環境生產同一種產品時，由於條件差別產品質量可能有較大差異，為了使所抽取的樣本具有代表性，可以將不同條件下生產的產品組成組，使同一組內產品質量均勻，然後在各組內按比例隨機抽取樣品合成一個樣本。這種抽樣方法得到的樣本代表性比較好，抽樣誤差較小，缺點是抽樣手續較繁，常用於產品質量檢驗。
（4）整群抽樣法：
這種方法是先將總體按一定方式分成多個群，然後隨機地抽取若干群並由這些群中的所有個體組成樣本。如按照生產過程將1000個零件分別裝入20個箱中，每箱50個，然後隨機抽取一箱，此箱中50個零件組成樣本。這種抽樣方法實施方便，但樣本來自個別群體而不能均勻分布在總體中，因而代表性差，抽樣誤差較大。

⑽ 統計學問題

2020年在山東招統計學類專業的學校，共100餘所，總計劃招生1577人，實際招生1579人（寧波諾丁漢大學計劃招生1人，實際投出3人）。

02

2020年在山東招統計學類專業的學校，按最低錄取分數排列，由高到低前五名學校有上海財經大學（統計學類665分）、中央財經大學（統計學類662分）、廈門大學（統計學類657分）、華東師范大學（統計學類656分）、湖南大學（統計學類636分）。

03

在選科要求方面，從上面表格整理的前50名總體來看，所有統計學類專業的高校都有選科要求，一般受物理、化學、生物三科的限制。

部分高校要求物理或化學或生物（三選一），比如湖南大學的統計學類、北京林業大學的統計學、西南交通大學的統計學；

少數高校要求物理或化學（二選一），比如華東師范大學的統計學類；

少數高校要求物理或生物（二選一），比如西安財經大學的應用統計學；

部分高校要求必須選擇物理，比如上海財經大學的統計學類、中央財經大學的統計學類、廈門大學的統計學類等；

04

來看看省內幾所高校統計學類專業的錄取最低分，山東財經大學統計學最低錄取分數574分，最低位次50114；山東科技大學統計學最低錄取分數567分，最低位次57854；青島理工大學統計學最低錄取分數556分，最低位次72433；齊魯工業大學應用統計學最低錄取分數536分，最低位次103704；山東建築大學應用統計學最低錄取分數527分，最低位次118258。

專業介紹

統計學是關於如何測度、收集、整理、分析和解釋數據的科學和藝術。作為一門探索事物間數量規律的方法論科學，統計學的思想、方法和工具已廣泛應用於社會經濟管理、生產經營活動、科學研究與技術開發等社會科學和自然科學各個領域。

現代統計學一般分為（理論）統計學和應用統計學兩大類。理論統計學是以一般化、抽象化的數據為研究對象，以概率論和其他相關的數學方法為基礎，從理論角度對統計方法加以推導論證。應用統計學則是以各個領域的具體數據為研究對象，從所應用的領域或專門問題出發，根據研究對象的性質採用適當的指標體系和統計方法，以解決相關領域所需研究的問題，常常被冠名為諸如「社會經濟統計學」「生物統計學」「工業統計學」等專門稱謂。在統計科學的發展過程中，理論統計學的研究為應用統計學的數量分析提供方法論基礎，大大提高了統計分析的認知能力，而應用統計學在對統計方法的實際應用中，又常常會提出新的問題，進一步開拓了理論統計學的研究領域。

統計學專業培養具有較強的創新精神和扎實的數學基礎，掌握現代統計學的基本思想、基本理論和方法以及相關的計算機技術，具有一定的專門領域知識和收集數據與分析數據的能力，能夠適應不同領域統計基礎理論研究與應用需要的專門人才。

未來就業與發展

統計學是關於數據的科學，哪裡有數據，哪裡就需要統計學。統計學類專業畢業生的就業前景相當廣闊，遍布各個學科和各個領域。例如，動物學、人類學、遺傳學、考古學、地理學、社會學、心理學、地質學、文學、語言學等各個學科；金融研究、水產漁業研究、歷史研究、勞動力計劃、市場營銷、醫學診斷、教育評估、選舉預測、流行病監測、安全管理、質量控制等各個領域。總之，任何有數據沉澱的行業部門和企事業單位，都會有統計學類專業畢業生施展本領的空間。畢業生如能深耕一些行業的背景知識和業務邏輯，再結合統計學分析工具和方法，必定會有一番作為。

近年來，統計學類專業畢業生已成為各行業爭相招攬的人才，從崗位配角向崗位主角蛻變。畢業生的就業方向主要是讀研或出國深造、各級政府機關和事業單位、金融類機構、各類企業或公司，尤其是互聯網公司往往成為畢業生就業的首選，數據調查公司和咨詢公司則會提供與專業高度契合的應用大數據技術等數據研究類工作。伴隨經濟全球化和互聯網技術發展，從海量數據中創造價值已成為各行業共同面臨的金礦，與數據尤其是大數據相關崗位的人才需求旺盛，未來的智能時代更是需要統計人才。