常用統計方法分類

① 分類統計的常用方法

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。

② 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。

③ 統計學方法有哪些

一、描述統計

描述統計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。

集中趨勢分析：集中趨勢分析主要靠平均數、中數、眾數等統計指標來表示數據的集中趨勢。例如被試的平均成績多少？是正偏分布還是負偏分布？

離中趨勢分析：離中趨勢分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（協方差：用來度量兩個隨機變數關系的統計量）、標准差等統計指標來研究數據的離中趨勢。例如，我們想知道兩個教學班的語文成績中，哪個班級內的成績分布更分散，就可以用兩個班級的四分差或百分點來比較。

相關分析：相關分析探討數據之間是否具有統計學上的關聯性。這種關系既包括兩個數據之間的單一相關關系——如年齡與個人領域空間之間的關系，也包括多個數據之間的多重相關關系——如年齡、抑鬱症發生率、個人領域空間之間的關系；既包括A大B就大(小)，A小B就小(大)的直線相關關系，也可以是復雜相關關系（A=Y-B*X）；既可以是A、B變數同時增大這種正相關關系，也可以是A變數增大時B變數減小這種負相關，還包括兩變數共同變化的緊密程度——即相關系數。實際上，相關關系唯一不研究的數據關系，就是數據協同變化的內在根據——即因果關系。獲得相關系數有什麼用呢？簡而言之，有了相關系數，就可以根據回歸方程，進行A變數到B變數的估算，這就是所謂的回歸分析，因此，相關分析是一種完整的統計研究方法，它貫穿於提出假設，數據研究，數據分析，數據研究的始終。

例如，我們想知道對監獄情景進行什麼改造，可以降低囚徒的暴力傾向。我們就需要將不同的囚舍顏色基調、囚舍綠化程度、囚室人口密度、放風時間、探視時間進行排列組合，然後讓每個囚室一種實驗處理，然後用因素分析法找出與囚徒暴力傾向的相關系數最高的因素。假定這一因素為囚室人口密度，我們又要將被試隨機分入不同人口密度的十幾個囚室中生活，繼而得到人口密度和暴力傾向兩組變數（即我們討論過的A、B兩列變數）。然後，我們將人口密度排入X軸，將暴力傾向分排入Y軸，獲得了一個很有價值的圖表，當某典獄長想知道，某囚舍擴建到N人/間囚室，暴力傾向能降低多少。我們可以當前人口密度和改建後人口密度帶入相應的回歸方程，算出擴建前的預期暴力傾向和擴建後的預期暴力傾向，兩數據之差即典獄長想知道的結果。

推論統計：

推論統計是統計學乃至於心理統計學中較為年輕的一部分內容。它以統計結果為依據，來證明或推翻某個命題。具體來說,就是通過分析樣本與樣本分布的差異，來估算樣本與總體、同一樣本的前後測成績差異，樣本與樣本的成績差距、總體與總體的成績差距是否具有顯著性差異。例如，我們想研究教育背景是否會影響人的智力測驗成績。可以找100名24歲大學畢業生和100名24歲初中畢業生。採集他們的一些智力測驗成績。用推論統計方法進行數據處理，最後會得出類似這樣兒的結論：「研究發現，大學畢業生組的成績顯著高於初中畢業生組的成績，二者在0.01水平上具有顯著性差異，說明大學畢業生的一些智力測驗成績優於中學畢業生組。」

其中，如果用EXCEL 來求描述統計。其方法是：工具-載入宏-勾選"分析工具庫"，然後關閉Excel然後重新打開，工具菜單就會出現"數據分析"。描述統計是「數據分析」內一個子菜單，在做的時候，記得要把方格輸入正確。最好直接點選。

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。

二、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。

1）U驗 ：使用條件：當樣本含量n較大時，樣本值符合正態分布

2）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

A 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；

B 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；

C 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。

A 雖然是連續數據，但總體分布形態未知或者非正態；

B 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。

三、信度分析

介紹：信度（Reliability）即可靠性，它是指採用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度。信度指標多以相關系數表示，大致可分為三類：穩定系數（跨時間的一致性），等值系數（跨形式的一致性）和內在一致性系數（跨項目的一致性）。信度分析的方法主要有以下四種：重測信度法、復本信度法、折半信度法、α信度系數法。

方法：（1）重測信度法編輯：這一方法是用同樣的問卷對同一組被調查者間隔一定時間重復施測，計算兩次施測結果的相關系數。顯然，重測信度屬於穩定系數。重測信度法特別適用於事實式問卷，如性別、出生年月等在兩次施測中不應有任何差異，大多數被調查者的興趣、愛好、習慣等在短時間內也不會有十分明顯的變化。如果沒有突發事件導致被調查者的態度、意見突變，這種方法也適用於態度、意見式問卷。由於重測信度法需要對同一樣本試測兩次，被調查者容易受到各種事件、活動和他人的影響，而且間隔時間長短也有一定限制，因此在實施中有一定困難。

（2）復本信度法編輯：讓同一組被調查者一次填答兩份問卷復本，計算兩個復本的相關系數。復本信度屬於等值系數。復本信度法要求兩個復本除表述方式不同外，在內容、格式、難度和對應題項的提問方向等方面要完全一致，而在實際調查中，很難使調查問卷達到這種要求，因此採用這種方法者較少。

（3）折半信度法編輯：折半信度法是將調查項目分為兩半，計算兩半得分的相關系數，進而估計整個量表的信度。折半信度屬於內在一致性系數，測量的是兩半題項得分間的一致性。這種方法一般不適用於事實式問卷（如年齡與性別無法相比），常用於態度、意見式問卷的信度分析。在問卷調查中，態度測量最常見的形式是5級李克特（Likert）量表（李克特量表(Likert scale)是屬評分加總式量表最常用的一種，屬同一構念的這些項目是用加總方式來計分，單獨或個別項目是無意義的。它是由美國社會心理學家李克特於1932年在原有的總加量表基礎上改進而成的。該量表由一組陳述組成，每一陳述有"非常同意"、"同意"、"不一定"、"不同意"、"非常不同意"五種回答，分別記為5、4、3、2、1，每個被調查者的態度總分就是他對各道題的回答所得分數的加總，這一總分可說明他的態度強弱或他在這一量表上的不同狀態。）。進行折半信度分析時，如果量表中含有反意題項，應先將反意題項的得分作逆向處理，以保證各題項得分方向的一致性，然後將全部題項按奇偶或前後分為盡可能相等的兩半，計算二者的相關系數（rhh，即半個量表的信度系數），最後用斯皮爾曼-布朗（Spearman-Brown）公式：求出整個量表的信度系數（ru）。

（4）α信度系數法編輯：Cronbach
α信度系數是目前最常用的信度系數，其公式為：

α=(k/(k-1))*(1-(∑Si^2)/ST^2)

其中，K為量表中題項的總數， Si^2為第i題得分的題內方差， ST^2為全部題項總得分的方差。從公式中可以看出，α系數評價的是量表中各題項得分間的一致性，屬於內在一致性系數。這種方法適用於態度、意見式問卷（量表）的信度分析。

總量表的信度系數最好在0.8以上，0.7-0.8之間可以接受；分量表的信度系數最好在0.7以上，0.6-0.7還可以接受。Cronbach 's alpha系數如果在0.6以下就要考慮重新編問卷。

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。

四、列聯表分析

列聯表是觀測數據按兩個或更多屬性（定性變數）分類時所列出的頻數表。

簡介：一般，若總體中的個體可按兩個屬性A、B分類，A有r個等級A1,A2,…，Ar，B有c個等級B1,B2,…，Bc,從總體中抽取大小為n的樣本，設其中有nij個個體的屬性屬於等級Ai和Bj，nij稱為頻數，將r×c個nij排列為一個r行c列的二維列聯表，簡稱r×c表。若所考慮的屬性多於兩個，也可按類似的方式作出列聯表，稱為多維列聯表。

列聯表又稱交互分類表，所謂交互分類，是指同時依據兩個變數的值，將所研究的個案分類。交互分類的目的是將兩變數分組，然後比較各組的分布狀況，以尋找變數間的關系。

用於分析離散變數或定型變數之間是否存在相關。

列聯表分析的基本問題是，判明所考察的各屬性之間有無關聯，即是否獨立。如在前例中，問題是：一個人是否色盲與其性別是否有關？在r×с表中，若以pi、pj和pij分別表示總體中的個體屬於等級Ai，屬於等級Bj和同時屬於Ai、Bj的概率（pi，pj稱邊緣概率，pij稱格概率）,「A、B兩屬性無關聯」的假設可以表述為H0：pij=pi·pj，(i=1，2，…，r；j=1,2,…，с)，未知參數pij、pi、pj的最大似然估計（見點估計）分別為行和及列和（統稱邊緣和）

為樣本大小。根據K.皮爾森(1904)的擬合優度檢驗或似然比檢驗（見假設檢驗）,當h0成立，且一切pi>0和pj>0時，統計量的漸近分布是自由度為(r－1)(с－1) 的Ⅹ分布，式中Eij=(ni·nj)/n稱為期望頻數。當n足夠大，且表中各格的Eij都不太小時，可以據此對h0作檢驗：若Ⅹ值足夠大，就拒絕假設h0，即認為A與B有關聯。在前面的色覺問題中，曾按此檢驗，判定出性別與色覺之間存在某種關聯。

需要注意：

若樣本大小n不很大,則上述基於漸近分布的方法就不適用。對此，在四格表情形，R.A.費希爾(1935)提出了一種適用於所有n的精確檢驗法。其思想是在固定各邊緣和的條件下，根據超幾何分布（見概率分布），可以計算觀測頻數出現任意一種特定排列的條件概率。把實際出現的觀測頻數排列，以及比它呈現更多關聯跡象的所有可能排列的條件概率都算出來並相加，若所得結果小於給定的顯著性水平，則判定所考慮的兩個屬性存在關聯，從而拒絕h0。

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。

五、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。

六、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。

分類

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，

七、回歸分析

分類：

1、一元線性回歸分析：只有一個自變數X與因變數Y有關，X與Y都必須是連續型變數，因變數y或其殘差必須服從正態分布。

2、多元線性回歸分析

使用條件：分析多個自變數與因變數Y的關系，X與Y都必須是連續型變數，因變數y或其殘差必須服從正態分布 。

1）變呈篩選方式：選擇最優回歸方程的變里篩選法包括全橫型法（CP法）、逐步回歸法，向前引入法和向後剔除法

2）橫型診斷方法：

A 殘差檢驗： 觀測值與估計值的差值要艱從正態分布

B 強影響點判斷：尋找方式一般分為標准誤差法、Mahalanobis距離法

C 共線性診斷：

• 診斷方式：容忍度、方差擴大因子法(又稱膨脹系數VIF)、特徵根判定法、條件指針CI、方差比例

• 處理方法：增加樣本容量或選取另外的回歸如主成分回歸、嶺回歸等

3、Logistic回歸分析

線性回歸模型要求因變數是連續的正態分布變里，且自變數和因變數呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變數的分布沒有要求，一般用於因變數是離散時的情況

分類：

Logistic回歸模型有條件與非條件之分，條件Logistic回歸模型和非條件Logistic回歸模型的區別在於參數的估計是否用到了條件概率。

4、其他回歸方法 非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等

八、聚類分析

聚類與分類的不同在於，聚類所要求劃分的類是未知的。

聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。

從統計學的觀點看，聚類分析是通過數據建模簡化數據的一種方法。傳統的統計聚類分析方法包括系統聚類法、分解法、加入法、動態聚類法、有序樣品聚類、有重疊聚類和模糊聚類等。採用k-均值、k-中心點等演算法的聚類分析工具已被加入到許多著名的統計分析軟體包中，如SPSS、SAS等。

從機器學習的角度講，簇相當於隱藏模式。聚類是搜索簇的無監督學習過程。與分類不同，無監督學習不依賴預先定義的類或帶類標記的訓練實例，需要由聚類學習演算法自動確定標記，而分類學習的實例或數據對象有類別標記。聚類是觀察式學習，而不是示例式的學習。

聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。

從實際應用的角度看，聚類分析是數據挖掘的主要任務之一。而且聚類能夠作為一個獨立的工具獲得數據的分布狀況，觀察每一簇數據的特徵，集中對特定的聚簇集合作進一步地分析。聚類分析還可以作為其他演算法（如分類和定性歸納演算法）的預處理步驟。

定義：

依據研究對象（樣品或指標）的特徵，對其進行分類的方法，減少研究對象的數目。

各類事物缺乏可靠的歷史資料，無法確定共有多少類別，目的是將性質相近事物歸入一類。

各指標之間具有一定的相關關系。

聚類分析(cluster
analysis)是一組將研究對象分為相對同質的群組(clusters)的統計分析技術。聚類分析區別於分類分析(classification
analysis) ，後者是有監督的學習。

變數類型：定類變數、定量（離散和連續）變數

樣本個體或指標變數按其具有的特性進行分類，尋找合理的度量事物相似性的統計量。

1、性質分類：

Q型聚類分析：對樣本進行分類處理，又稱樣本聚類分祈使用距離系數作為統計量衡量相似度，如歐式距離、極端距離、絕對距離等

R型聚類分析：對指標進行分類處理，又稱指標聚類分析使用相似系數作為統計量衡量相似度，相關系數、列聯系數等

2、方法分類：

1）系統聚類法：適用於小樣本的樣本聚類或指標聚類，一般用系統聚類法來聚類指標，又稱分層聚類

2）逐步聚類法：適用於大樣本的樣本聚類

3）其他聚類法：兩步聚類、K均值聚類等

九、判別分析

1、判別分析：根據已掌握的一批分類明確的樣品建立判別函數，使產生錯判的事例最少，進而對給定的一個新樣品，判斷它來自哪個總體

2、與聚類分析區別

1）聚類分析可以對樣本逬行分類，也可以對指標進行分類；而判別分析只能對樣本

2）聚類分析事先不知道事物的類別，也不知道分幾類；而判別分析必須事先知道事物的類別，也知道分幾類

3）聚類分析不需要分類的歷史資料，而直接對樣本進行分類；而判別分析需要分類歷史資料去建立判別函數，然後才能對樣本進行分類

3、進行分類 ：

1）Fisher判別分析法 ：

以距離為判別准則來分類，即樣本與哪個類的距離最短就分到哪一類，適用於兩類判別；

以概率為判別准則來分類，即樣本屬於哪一類的概率最大就分到哪一類，適用於

適用於多類判別。

2）BAYES判別分析法 ：

BAYES判別分析法比FISHER判別分析法更加完善和先進，它不僅能解決多類判別分析，而且分析時考慮了數據的分布狀態，所以一般較多使用；

十、主成分分析

介紹：主成分分析（Principal
Component Analysis，PCA）， 是一種統計方法。通過正交變換將一組可能存在相關性的變數轉換為一組線性不相關的變數，轉換後的這組變數叫主成分。

在實際課題中，為了全面分析問題，往往提出很多與此有關的變數（或因素），因為每個變數都在不同程度上反映這個課題的某些信息。

主成分分析首先是由K.皮爾森（Karl Pearson）對非隨機變數引入的，爾後H.霍特林將此方法推廣到隨機向量的情形。信息的大小通常用離差平方和或方差來衡量。

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。

原理：在用統計分析方法研究多變數的課題時，變數個數太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變數個數較少而得到的信息較多。在很多情形，變數之間是有一定的相關關系的，當兩個變數之間有一定相關關系時，可以解釋為這兩個變數反映此課題的信息有一定的重疊。主成分分析是對於原先提出的所有變數，將重復的變數（關系緊密的變數）刪去多餘，建立盡可能少的新變數，使得這些新變數是兩兩不相關的，而且這些新變數在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。

設法將原來變數重新組合成一組新的互相無關的幾個綜合變數，同時根據實際需要從中可以取出幾個較少的綜合變數盡可能多地反映原來變數的信息的統計方法叫做主成分分析或稱主分量分析，也是數學上用來降維的一種方法。

缺點： 1、在主成分分析中，我們首先應保證所提取的前幾個主成分的累計貢獻率達到一個較高的水平（即變數降維後的信息量須保持在一個較高水平上），其次對這些被提取的主成分必須都能夠給出符合實際背景和意義的解釋（否則主成分將空有信息量而無實際含義）。

2、主成分的解釋其含義一般多少帶有點模糊性，不像原始變數的含義那麼清楚、確切，這是變數降維過程中不得不付出的代價。因此，提取的主成分個數m通常應明顯小於原始變數個數p（除非p本身較小），否則維數降低的「利」可能抵不過主成分含義不如原始變數清楚的「弊」。

十一、因子分析

一種旨在尋找隱藏在多變數數據中、無法直接觀察到卻影響或支配可測變數的潛在因子、並估計潛在因子對可測變數的影響程度以及潛在因子之間的相關性的一種多元統計分析方法

與主成分分析比較：

相同：都能夠起到治理多個原始變數內在結構關系的作用

不同：主成分分析重在綜合原始變適的信息.而因子分析重在解釋原始變數間的關系，是比主成分分析更深入的一種多元統計方法

用途：

1）減少分析變數個數

2）通過對變數間相關關系探測，將原始變數進行分類

十二、時間序列分析

動態數據處理的統計方法，研究隨機數據序列所遵從的統計規律，以用於解決實際問題；時間序列通常由4種要素組成：趨勢、季節變動、循環波動和不規則波動。

主要方法：移動平均濾波與指數平滑法、ARIMA橫型、量ARIMA橫型、ARIMAX模型、向呈自回歸橫型、ARCH族模型

時間序列是指同一變數按事件發生的先後順序排列起來的一組觀察值或記錄值。構成時間序列的要素有兩個：其一是時間，其二是與時間相對應的變數水平。實際數據的時間序列能夠展示研究對象在一定時期內的發展變化趨勢與規律，因而可以從時間序列中找出變數變化的特徵、趨勢以及發展規律，從而對變數的未來變化進行有效地預測。

時間序列的變動形態一般分為四種：長期趨勢變動，季節變動，循環變動，不規則變動。

時間序列預測法的應用：

系統描述：根據對系統進行觀測得到的時間序列數據，用曲線擬合方法對系統進行客觀的描述；

系統分析：當觀測值取自兩個以上變數時，可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化，從而深入了解給定時間序列產生的機理；

預測未來：一般用ARMA模型擬合時間序列，預測該時間序列未來值；

決策和控制：根據時間序列模型可調整輸入變數使系統發展過程保持在目標值上，即預測到過程要偏離目標時便可進行必要的控制。

特點：

假定事物的過去趨勢會延伸到未來；

預測所依據的數據具有不規則性；

撇開了市場發展之間的因果關系。

①時間序列分析預測法是根據市場過去的變化趨勢預測未來的發展，它的前提是假定事物的過去會同樣延續到未來。事物的現實是歷史發展的結果，而事物的未來又是現實的延伸，事物的過去和未來是有聯系的。市場預測的時間序列分析法，正是根據客觀事物發展的這種連續規律性，運用過去的歷史數據，通過統計分析，進一步推測市場未來的發展趨勢。市場預測中，事物的過去會同樣延續到未來，其意思是說，市場未來不會發生突然跳躍式變化，而是漸進變化的。

時間序列分析預測法的哲學依據，是唯物辯證法中的基本觀點，即認為一切事物都是發展變化的，事物的發展變化在時間上具有連續性，市場現象也是這樣。市場現象過去和現在的發展變化規律和發展水平，會影響到市場現象未來的發展變化規律和規模水平；市場現象未來的變化規律和水平，是市場現象過去和現在變化規律和發展水平的結果。

需要指出，由於事物的發展不僅有連續性的特點，而且又是復雜多樣的。因此，在應用時間序列分析法進行市場預測時應注意市場現象未來發展變化規律和發展水平，不一定與其歷史和現在的發展變化規律完全一致。隨著市場現象的發展，它還會出現一些新的特點。因此，在時間序列分析預測中，決不能機械地按市場現象過去和現在的規律向外延伸。必須要研究分析市場現象變化的新特點，新表現，並且將這些新特點和新表現充分考慮在預測值內。這樣才能對市場現象做出既延續其歷史變化規律，又符合其現實表現的可靠的預測結果。

②時間序列分析預測法突出了時間因素在預測中的作用，暫不考慮外界具體因素的影響。時間序列在時間序列分析預測法處於核心位置，沒有時間序列，就沒有這一方法的存在。雖然，預測對象的發展變化是受很多因素影響的。但是，運用時間序列分析進行量的預測，實際上將所有的影響因素歸結到時間這一因素上，只承認所有影響因素的綜合作用，並在未來對預測對象仍然起作用，並未去分析探討預測對象和影響因素之間的因果關系。因此，為了求得能反映市場未來發展變化的精確預測值，在運用時間序列分析法進行預測時，必須將量的分析方法和質的分析方法結合起來，從質的方面充分研究各種因素與市場的關系，在充分分析研究影響市場變化的各種因素的基礎上確定預測值。

需要指出的是，時間序列預測法因突出時間序列暫不考慮外界因素影響，因而存在著預測誤差的缺陷，當遇到外界發生較大變化，往往會有較大偏差，時間序列預測法對於中短期預測的效果要比長期預測的效果好。因為客觀事物，尤其是經濟現象，在一個較長時間內發生外界因素變化的可能性加大，它們對市場經濟現象必定要產生重大影響。如果出現這種情況，進行預測時，只考慮時間因素不考慮外界因素對預測對象的影響，其預測結果就會與實際狀況嚴重不符。

④ 常見的數據統計方法

這里有幾個技巧，大家可以學習一下：

1、統計分析方法

2、數據透視表

學會這幾點，你才能真正成為數據分析高手。

技巧1：統計分析方法

對於很多職場新人來說，看到這樣一張數據表格，完全不知道如何下手，沒有分析的方向。

不知道要從哪些角度，去分析這些數據，這是因為他們還沒有學習具體的統計分析方法。

只要你能掌握一些有用的統計方法，就可以輕松的找到分析方向。

常用的統計方法有兩個：分組對比法和交叉分析法。接下來，我們就對這兩種方法進行具體的講解。

1、 分組對比法

我們經常會遇到數據量很多的表格，我們只要看到這種數據量很多的表格，就會頭大，不知道該怎麼下手。

這時候，我們就需要按照數據分組的規則，按照時間、地點、任務、產品類型等原則，對數據進行分組，可以有效地減少數據量，讓數據變得清晰。

分組之後，我們就可以對數據進行匯總計算了。常見的方法是通過求和、平均值、百分比、技術等方式，把相同類別的數據，匯總成一個數據，減少數據量。

2、 交叉分析法

如果想要統計出某個部門在某個月份的銷售總額，我們就需要對這些表格進行匯總計算，並列出二維表，如下圖所示。

這種二維表的製作，如果我們採用一般的分類匯總方法，過程十分繁瑣，所以我們需要學習另一個神器——數據透視表。

技巧2：數據透視表

點擊【插入】選項卡中的【數據透視表】，打開對話框，確定選區，點擊確定

然後就可以在新的工作表中看到數據透視表視圖，只需要拖動表格欄位到【行】【列】【值】中，就可以得到相應的數據統計表格。

總結：

常用分析方法：分組對比法，減少數據量，讓數據變得更加清晰；交叉分析法，用二維表形式，快速查詢數據。

數據透視表：可以擺脫公式，快速完成數據統計，你需要熟練掌握數據透視表的方法才能玩出更多的花樣。

⑤ 統計分析方法有哪幾種 常用的統計方法有哪些

1、系統聚類分析：是一門多元統計分類法，根據多種地學要素對地理實體進行劃分類別的方法。對不同的要素劃分類別往往反映不同目標的等級序列，如土地分等定級、水土流失強度分級等。

2、回歸分析：在統計學中，回歸分析（regression analysis)指的是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

3、主成分分析：主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一種統計方法。通過正交變換將一組可能存在相關性的變數轉換為一組線性不相關的變數，轉換後的這組變數叫主成分。

⑥ 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，

⑦ 統計學可以分為哪幾種方式

統計學的分類與種類

統計學的種類很多，按不同的標准可以有以下幾種不同的分類。

（1）按統計研究的性質不同進行分類。按此類方法可以把統計學分為理論統計學和應用統計學。

1）理論統計學是以統計學的基本原理（一般理論和方法）為主要研究內容的統計學，如統計學原理、數理統計學等。

2）應用統計學是以統計方法在各專業領域中的應用研究所呈現的特有的統計方法為主要內容的統計學科，如經濟統計學、人口統計學等。

（2）按統計方法的特點不同進行分類。按此類方法可以把統計學分為描述統計學和推斷統計學。

1）描述統計學是以統計資料的收集、整理、綜合計算及分析等方法和形式，對社會經濟現象的總體進行數量方面反映的統計方法論。

2）推斷統計學是以部分統計資料的個性特徵，對全部或大部分同類現象的共性特性進行科學估計、檢驗及分析研究的統計方法論。

⑧ 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。

⑨ 統計調查方法有哪些

問題一：統計中的調查方式都有哪些 朋友，你好！統計的調查方式，可以按照不同的標志劃分為不同的類別。
（一）、按調查對象的范圍分，可分為全面調查和非全面調查。全面調查又稱普查，是指對每一個調查單位都要進行調查。非全面調查是指僅對總體中的一部分總體單位進行調查。包括：1、重點調查，2、典型調查，3、抽樣調查。
重點調查是指只對總體中的重點單位進行調查，重點單位是指（1）、工作中的重點。（2）、這些重點單位的標志值在總體標志總量中占絕大部分。
典型調查是指從總體中預先選擇具有代表性的單位進行調查。典型既有好的典型，也有壞的典型。
抽樣調查簡稱抽查，是指按隨機性原則從總體中抽取一部分單位進行調查，然後，根據樣本總體的數量特徵推斷全及總體的數量特徵。抽查的主要特點是隨機性、推斷性。
（二）、按調查的連續性來分，可分為一次性調查和經常性調查。一次性調查是指每隔一段時間進行一次調查，例如；我國全國人口普查每十年進行一次。經常性調查是指每天都要登記，例如，各單位考勤。
（三）、按調查的組織方式不同，可分為統計報表和專門調查。專門調查包括：普查，典型調查，重點調查，抽樣調查。統計報表是由國家定期地從上往下布置，下級一級一級向上填報的報告制度，也是國家定期的一種調查組織方式。專門調查是指對一些專門問題進行調查，例如：海洋普查，是專門調查海洋的，農業普查是專門調查農業的
（四）、按調查的方法不同，可分為直接觀察法、報告法和詢問法。詢問法又分為書面詢問法和口頭詢問法。直接觀察法是指統計人員直接到現場，報告法就是提供報表。

問題二：統計調查搜集資料的方法有哪些? 統計數據的具體搜集方法有：
訪問調查。訪問調查又稱派員調查，它是調查者與被調查者通過面對面地交談從而得到所需資料的調查方法。訪問調查的方式有標準式訪問和非標準式訪問兩種。前者是按一個事先設計好的訪問結構，如固定格式的標准化問卷，有順序地依次提問，並由受訪者做出回答。非標準式訪問則事先不做統一的問卷或表格，也沒有統一的提問順序，有的只是一個題目或提綱，由調查人員和受訪者自由交談，以獲得所需的資料。
郵寄調查。它是通過郵寄或宣傳媒體等方式將調查表或調查問卷送至被調查者手中，由被調查者填寫，然後將調查表寄回或投放到指定收集點的一種調查方法。
電話調查。電話調查是調查人員利用電話同受訪者進行語言交流，從而獲得信息的一種調查方式。電話調查具有時效快、費用低等特點。
電腦輔助調查。它也稱電腦輔助電話調查系統（puter-assisted telephone interviewing system，cati）。該系統使電話調查更加便利和快捷，也使調查的質量大大提高了。
座談會。它也稱為集體訪談法，它是將一組被調查者集中在調查現場，讓他們對調查的主題（如一種產品、一項服務或其他話題）發表意見，從而獲取調查資料的方法。
個別深度訪問。它是一種一次只有一名受訪者參加的特殊的定性研究。「深訪」是一種無結構的個人訪問，調查人員運用大量的追問技巧，盡可能讓受訪者自由發揮，表達他的想法和感受。
觀察法。它是指就調查對象的行動和意識，調查人員邊觀察邊記錄以收集信息的方法。
實驗法。它是一種特殊的觀察調查方法，它是在所設定的特殊實驗場所、特殊狀態下，對調查對象進行實驗以取得所需資料的一種調查方法。
其中前六種方法屬於詢問調查，後兩種方法屬於觀察與實驗的方法。

問題三：我國目前主要採用的統計調查方法有哪些？ 統計調查方法指的是搜集調查對象原始資料的方法、也就是調查者向被調查者搜集答案的方法。統計調查方法按組織方式分成以下五種：
1．統計報表制度
統計報表制度是我國統計調查方法體系中的一種重要的組織方式。它是根據國家的統-規定，按統一的表格形式，統一的指標內容，統一的報送時間，自上而下逐級提供統計資料的統計報告制度。統計報表制度具備統一性、時效性、全面性、可靠性的特點，可以滿足各級管理層次的需要。
2．普 查
普查是專門組織的一次性全面調查。普查一般是調查-定時點上的社會經濟現象的總量，但也可以調查某些時期現象的總量，乃至調查一些並非總量的指標。普查涉及面廣，指標多，工作量大，時間性強。為了取得准確的統計資料，普查對集中領導和統一行動的要求最高。
3．抽樣調查
抽樣調查是非全面調查的一種主要組織形式。它是按照隨機原則從總體中抽取部分單位作為樣本進行觀察，並用觀察結果推斷總體數量特徵的一種調查方式。抽樣調查與其它非全面調查相比，具有如下特點：(1)按照隨機原則抽取調查單位；(2)以推斷總體為目的，而且能夠對推斷結果的可靠性作出數學上的說明。
4．重點調查
重點調查是一種非全面調查。它是在調查對象中，只選擇少數重點單位所進行的調查。重點調查的特點是省時、省力，能反映總體的基本情況。能否開展重點調查是由調查任務和調查對象的特點所決定的。當調查任務只要求掌握基本情況，而且調查對象中又確實存在重點單位時，方可實施。
5．典型調查
典型調查是一種非全面調查。它是根據調查目的，在對研究對象進行全面分析的基礎上，有意識地選出少數有代表性的單位，進行深入細致調查的一種調查方法。典型調查可以彌補其它調查方法的不足，為數字資料補充豐富的典型情況，在有些情況下，可用典型調查估算總體數字或驗證全面調查數字的真實性。
以上統計調查方法中統計報表制度和普查是全面調查，抽樣調查、重點調查和典型調查是非全面調查。
謝謝採納為最佳答案並給分。

問題四：一個完整的統計調查方案包括哪些主要內容 (1) 調查目的：調查目的要符合客觀實際，是任何一套方案首先要明確的問題，是行動的指南。 (2) 調查對象和調查單位：調查對象即總體，調查單位即總體中的個體。 (3) 調查項目：即指對調查單位所要登記的內容。 (4) 調查表：就是將調查項目按一定的順序所排列的一種表格形式。調查表一般有兩種形式：單一表和一覽表。一覽表是把許多單位的項目放在一個表格中，它適用於調查項目不多時;單一表是在一個表格中只登記一個單位的內容。 (5) 調查方式和方法：調查的方式有普查、重點調查、典型調查、抽樣調查、統計報表制度等。具體收集統計資料的調查方法有：訪問法、觀察法、報告法等。 (6) 調查地點和調查時間：調查地點是指確定登記資料的地點;調查時間：涉及調查標准時間和調查期限。 (7) 組織計劃：是指確保實施調查的具體工作計劃。

問題五：統計調查的常用方式 常用的方式有:普查、抽樣調查、和統計報表等 定義：為特定目的而專門組織的一次性全面調查。 對統計總體的全部單位進行調查以搜集統計資料的工作。普查資料常被用來說明現象在一定時點上的全面情況。如人口普查就是對全國人口一一進行調查登記，規定某個特定時點(某年某月某日某時)作為全國統一的統計時點，以反映有關人口的自然和社會的各類特徵。意義：普查可以摸清一個國家的國情、國力，特別是可以了解與掌握人力、財力、物資資源狀況，為國家制定長遠規劃與政策提供可靠的依據。因此它是一種全面調查，具有資料包括的范圍全面、詳盡、系統的優點；他是一次性的專門調查，因為普查的工作量大，耗資也多，時間周期較長，一般不宜經常舉行。特點:1、需要規定統一的標准時間(資料所屬時間)2、 通常是一次性或周期性的3、數據的規范化程度較高4、適用於關乎於國計民生的重要數據的搜集,應用范圍比較狹窄我國通過普查進行的統計調查內容和時間周期已經規范化、制度化，具體包括：1、 人口普查，每10年進行一次，逢「0」的年份進行，如2010年進行了中國第六次人口普查。2、第三產業普查，每10年進行一次，逢「3」的年份進行，如2003年進行了中國第二次第三產業普查。3、工業普查，每10年進行一次，逢「5」的年份進行，如2005年進行了中國第四次工業普查。4、農業普查，每10年進行一次，逢「7」的年份進行，如2007年進行了中國第二次農業普查。5、基本單位普查，每5年進行一次，逢「1」和「6」的年份進行，如2011年進行了中國第四次基本單位普查。 定義:是指從研究對象的總體中抽取一部分單位作為樣本進行調查，據此推斷有關總體的數字特徵。是市場調查中最常用的調查方式。特點:經濟性好.實效性強.適應面廣.准確性高抽樣調查是根據部分實際調查結果來推斷總體標志總量的一種統計調查方法，屬於非全面調查的范疇。它是按照科學的原理和計算，從若干單位組成的事物總體中，抽取部分樣本單位來進行調查、觀察，用所得到的調查標志的數據以代表總體，推斷總體。分類（1）簡單隨機抽樣：又稱純隨機抽樣，它是指對總體不作任何處理，不進行分類也不進行排除，而是完全按隨機的原則，直接從總體中抽取樣本單位加以觀察。從理論上說，是最符合抽樣調查的隨機原則，是抽樣調查的最基本形式。具體方法有：直接抽選法、抽簽法和隨機數表法。（2）分層抽樣：又稱類型抽樣或分類抽樣。是先將總體各單位按主要標志加以分層，而後在各層中按隨機的原則抽取若干樣本單位，由各層的樣本單位組成一個樣本。（3）等距抽樣：又稱機械抽樣或系統抽樣。它是將總體全部單位按某一標志排隊，而後按固定的順序和相等間隔在總體中抽取若干樣本單位，構成一個容量為n的樣本。（3）整群抽樣：是將總體各單位劃分為若干群，然後以群為單元，從總體中隨機抽取一部分群，對被抽中的群內所有單位進行全面調查。整群抽樣對總體劃分群的基本要求是：第一，群與群之間不重疊，即總體中的任一單位只能屬於某個群；第二，全部總體單位毫無遺漏，即總體中的任一單位必須屬於某個群。（4）多階段抽樣：當總體很大時，可把抽樣過程分成幾個過渡階段，到最後才具體抽到樣本單位。 是按統一規定的表格形式，統一的報送程序和報表時間，自下而上提供基礎統計資料，是一種具有法律性質的報表制度。統計報表制度是一種自上而下布置，自下而上提供統計信息的報告制度。統計報表是一種以全面調查為主的調查方式,它是由 *** 主管部門根據統計法規,以條統計表格形式和行政手段字上而下布置,而後由企,事業單位自下而上層層匯總上報逐級提供基本統計數據的一種調查方式.統計調查方法體系統計資料的搜集，不......>>

問題六：統計調查有哪些組織方式 統計調查的組織形式主要有：統計報表和專門調查
專門調查又分為：普查、重點調查、典型調查、抽樣調查

⑩ 常見的數據統計方法有什麼

常見的數據統計方法有：表格、折線統計圖、條形統計圖、扇形統計圖。舉一個例子來具體分說明一下，比如說：我在淘寶開了個童裝店，為了方便統計每半個月的銷售額，現在用以上這四種統計方法來演示一下。

1.表格就是通過畫格子的方式來統計數據，在這里可以畫三行橫線，得到兩條細長的格子，再把這兩行均勻的分為15個上下格子。橫一為日期，橫二為銷售額，半個月下來都填進去就一目瞭然。

2.折線是通過畫點，把15天的銷售額都連成一條折線，通過上下起伏來看波動的數據。先畫一「L」形，橫線作日期，豎線作銷售額，銷售額可以自己寫一個數，一直往上數與數之間相差一樣。均勻的把橫豎線分為15份，每個日期對應多少銷售額，就在「L」的半框里，以對應的日期和銷售畫橫線和豎線，交叉的位置取一點。然後每天如此，再用直線連接這15個點，就能清楚的看到這半個月哪一天銷售最好，哪一天銷售墊底。

3.條形統計圖作出的是條狀的數據統計圖，和折線統計圖一樣，畫「L」，橫為日期豎為銷售額。只不過這里不畫點點，畫倒立的長方形，然後通過高高低低的條形圖來分析半個月的銷售額。

4.扇形統計圖就是把一個圓形，平均分為15份，一個月下來把所有的日銷售額加起來，用當天的數據除以總數，乘以百分數。每一分里寫上日期和當天銷售額占總數的百分比，用這個百分數來統計半個月的數據。每個圖的做法都不一樣，但表達的意思都是同樣的，這就是日常生活中最常見的幾種數據統計。