统计测度研究常用方法

⑴ 什么是集中趋势和离散趋势

1、集中趋势

集中趋势又称“数据的中心位置”、“集中量数”等。它是一组数据的代表值。集中趋势的概念就是平均数的概念，它能够对总体的某一特征具有代表性，表明所研究的舆论现象在一定时间、空间条件下的共同性质和一般水平。

就变量数列而言，由于整个变量数列是以平均数为中心而上下波动的，所以平均数反映了总体分布的集中趋势，它是表明总体分布的一个重要特征值。

2、离散趋势

在统计学上描述观测值偏离中心位置的趋势，反映了所有观测值偏离中心的分布情况。

计量资料的频数分布有集中趋势和离散趋势两个主要特征。仅仅用集中趋势来描述数据的分布特征是不够的，只有把两者结合起来，才能全面地认识事物。

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评判指标

描述一组计量资料离散趋势的常用指标有极差、四分位数间距、方差、标准差、标准误差和变异系数等，其中方差和标准差最常用。

1、极差

极差又称全距，是指一组数据的观察值中的最大值和最小值之差。用公式表示为：

极差=最大观察值-最小观察值。极差的计算较简单，但是它只考虑了数据中的最大值和最小值，而忽略了全部观察值之间的差异。两组数据的最大值和最小值可能相同，于是它们的极差相等，但是离散的程度可能相当不一致。

2、平均差

平均差是指一组数据中的各数据对平均数的离差绝对值的平均数。一组数据中的各数据对平均数的离差有正有负，其和为零，因此平均差必须用离差的绝对值来计算。平均差愈大，表示数据之间的变异程度越大，反之则变异程度越小。

3、标准差

平均差用绝对值来度量，虽然避免了正负离差的相互抵消，但不便于运算。一般情况下，可用方差来度量一组数据的离散性。方差通常用字母σ2来表示。

⑵ 什么叫量化研究方法

要考察和研究事物的量，就得用数学的工具对事物进行数量的分析，这就叫定量的研究，也称量化研究，定量研究是社会科学领域的一种基本研究范式，也是科学研究的重要步骤和方法之一。

实证研究方法分为量化研究（Quantitative Research Methods）、质性研究（Qualitative Research Methods）（也称为定量研究和定性研究），及将两者相结合的混合研究方法(Mixed-Methods Approach)。

量化研究遵循传统的科学研究方法，包括提出假设、构建模型、创设实验、收集数据和验证假设，因此最容易被物理教育者接受，在学科教育研究领域中最早使用量化研究方法的多是PER研究者。

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定量数据有4种类型，简单介绍如下：

1、定类数据（nominal）是一种分类数据，它是离散的并且没有顺序关系。例如，在研究物理学习过程中男女生差异时，我们可能会使用的“1” 和“0”分别表示男性和女性，这里并不表示1比0更大。

2、定序数据（ordinal）是另一种分类数据，也是离散的但具有顺序。例如，研究高中阶段三个年级的学生对一些物理概念理解水平的发展变化时，分别用数字1，2，3表示高中一年级，二年级和三年级。定序数据用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做数学计算。

3、定距数据（interval）是具有相等间隔的连续数据，并且有顺序。例如，温度，1℃、2℃之间的差与20℃和21℃之间的差是相同的。定距数据有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。

4、定比数据（ratio）不仅具有定距数据的全部属性，同时具有绝对原点（即0），且两个数值之间的比值是有意义的。例如：质量就是一个定比变量，可以说一个质子的质量为一个电子的1836倍。

⑶ 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度

数据分布的特征可以从三个方面进行测度和描述：

1、分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度。

2、分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势。

3、分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态。

(3)统计测度研究常用方法扩展阅读：

一组数据的分布特征可以从以下三个方面进行测度：

1、集中趋势的测度（众数、中位数、分位数、均值、几何平均数、切尾均值）。

2、离散程度测度（极差、内距、方差和标准差、离散系数）。

3、偏态与峰度测度（偏态及其测度、峰度及其测度）。

⑷ 定类尺度适用的统计方法有哪些

定类尺度适用的统计方法：费雪最小显着差异法、学生t检验(Student's t-test)、曼-惠特尼 U 检定（Mann-Whitney U）、回归分析（regression analysis）等。

测量尺度是测量所依据的标准，这个标准必须能够反映测量客体的特征和属性的标准。对不同的社会现象需要使用不同的测量尺度，就好象测量身高要用米尺、测量体重用磅秤一样。

测量尺度的重要性：测量尺度决定所获信息，其中名义尺度测定最低的信息水平；测量水平指出分析方法 ，即不同的测量尺度具有不同的分析方法。

从测量的角度看，常用的测量尺度分为四类：名义尺度（定类尺度）、定序尺度（等级尺度）、定距尺度（等距尺度）和定比尺度（比例尺度）

定序尺度是对事物之间等级差或顺序差别的一种测度。

该尺度可以将事物分成不同的类别，而且还可以确定这些类别的优劣或顺序；计量结果虽然也表现为类别，但这些类别之间是可以比较顺序的；比定类测量的数学特征高一个层次；不能进行代数运算；适用的统计方法有中位数、四分位差、等级相关和非参数检验等；使用的数字仅仅显示等级顺序，没有其它的意义。

⑸ 统计方法有哪些啊

统计方法有：描述统计方法和推断统计方法。

1、描述统计方法

描述统计方法是指通过图表的方式对数据进行处理显示，进而对数据进行定量的综合概括的统计方法。

2、推断统计方法

推断统计方法是指根据样本数据去推断总体数量测度的方法。

统计方法的作用：

统计方法作为一种为决策提供依据的工具，可以帮助企业进行数据分析，了解产品质量状态的分布情况，找出问题、缺陷及原因，有针对性地采取措施，提高产品和服务的质量。

原始数据不经过整理和分析，只是一堆“资料”，而有用的信息往往蕴藏在大量的数据之中，所以数据的应用是统计技术的前提，统计技术是整理和分析数据的工具。

统计方法可应用在设计阶段的市场预测、可行性分析、方案设计、初试样试制、小批量生产等；应用在生产阶段的工艺设计、过程控制、能力研究和质量改进；应用在销售阶段的营销策略研究、预期销售额的测算、顾客回报率的评价、安全性评价和风险分析等。

⑹ 测度两个分类变量相关性的统计量有哪些

1. 因子分析模型 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法.它的基本思想是将观测变量进行分类,将相关性较高,即联系比较紧密的分在同一类中,而不同类变量之间

⑺ 统计学中数据分析的依据和方法有哪些

统计学：通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考统计学基本理论研究有：概率极限理论及其在统计中应用、树形概率、Banach空间概率、随机PDE’S、泊松逼近、随机网络、马尔科夫过程及场论、马尔科夫收敛率、布朗运动与偏微分方程、空间分支总体的极限、大的偏差与随机中数、序贯分析和时序分析中的交叉界限问题、马尔科夫过程与狄利克雷表的一一对应关系、函数估计中的中心极限定理、极限定理的稳定性问题、因果关系与统计推断、预测推断、网络推断、似然、M——估计量与最大似然估计、参数模型中的精确逼近、非参数估计中的自适应方法、多元分析中的新内容、时间序列理论与应用、非线性时间序列、时间序列中确定模型与随机模型比较、极值统计、贝叶斯计算、变点分析、对随机PDE’S的估计、测度值的处理、函数数据统计分析

⑻ 管理学和统计学差异测度方法有哪些

任务 请不必介怀

⑼ 统计推断常用的方法有

（1）简单随机抽样：
简单随机抽样，是指抽样过程应独立进行并且总体中每个个体被抽到的机会均等。随机抽样不是随便抽取，随便抽取容易受到个人好恶的影响。为实现随机化，可采取抽签、掷随机数骰子或查随机数值表等办法。如从100件产品中随机抽取l0件组成样本，可以把这100件产品从l开始编号直到100号，然后用抓阄的办法任意抽出l0个编号，由这l0个编号代表的产品组成样本。此种抽样方法的优点是抽样误差小，缺点是手续繁杂。在实践中真正做到每个个体被抽到的机会相等是不容易的。
（2）周期系统抽样：
周期系统抽样，又叫等距抽样或机械抽样，即将总体按顺序编号，用抽签或查随机数值表的方法确定首件，进而按等距原则依次抽取样本。如从120个零件中取五个做样本，先按生产顺序给产品编号，用简单随机抽样法确定首件，然后按每隔24(由120÷5=24得)个号码抽取一个，共抽取五个组成样本。这种方法特别适用于流水线上取样，操作简便，实施起来不易出现差错。但抽样起点一经确定，整个样本就完全固定。对总体质量特性含有某种周期性变化，而当抽样间隔恰好与质量特性变化周期吻合时，就可能得到一个偏差很大的样本。
（3）分层抽样法：
分层抽样法，即从一个可以分成不同子总体的总体中，按规定比例从不同层中随机抽取个体的方法。当不同设备、不同环境生产同一种产品时，由于条件差别产品质量可能有较大差异，为了使所抽取的样本具有代表性，可以将不同条件下生产的产品组成组，使同一组内产品质量均匀，然后在各组内按比例随机抽取样品合成一个样本。这种抽样方法得到的样本代表性比较好，抽样误差较小，缺点是抽样手续较繁，常用于产品质量检验。
（4）整群抽样法：
这种方法是先将总体按一定方式分成多个群，然后随机地抽取若干群并由这些群中的所有个体组成样本。如按照生产过程将1000个零件分别装入20个箱中，每箱50个，然后随机抽取一箱，此箱中50个零件组成样本。这种抽样方法实施方便，但样本来自个别群体而不能均匀分布在总体中，因而代表性差，抽样误差较大。

⑽ 统计学问题

2020年在山东招统计学类专业的学校，共100余所，总计划招生1577人，实际招生1579人（宁波诺丁汉大学计划招生1人，实际投出3人）。

02

2020年在山东招统计学类专业的学校，按最低录取分数排列，由高到低前五名学校有上海财经大学（统计学类665分）、中央财经大学（统计学类662分）、厦门大学（统计学类657分）、华东师范大学（统计学类656分）、湖南大学（统计学类636分）。

03

在选科要求方面，从上面表格整理的前50名总体来看，所有统计学类专业的高校都有选科要求，一般受物理、化学、生物三科的限制。

部分高校要求物理或化学或生物（三选一），比如湖南大学的统计学类、北京林业大学的统计学、西南交通大学的统计学；

少数高校要求物理或化学（二选一），比如华东师范大学的统计学类；

少数高校要求物理或生物（二选一），比如西安财经大学的应用统计学；

部分高校要求必须选择物理，比如上海财经大学的统计学类、中央财经大学的统计学类、厦门大学的统计学类等；

04

来看看省内几所高校统计学类专业的录取最低分，山东财经大学统计学最低录取分数574分，最低位次50114；山东科技大学统计学最低录取分数567分，最低位次57854；青岛理工大学统计学最低录取分数556分，最低位次72433；齐鲁工业大学应用统计学最低录取分数536分，最低位次103704；山东建筑大学应用统计学最低录取分数527分，最低位次118258。

专业介绍

统计学是关于如何测度、收集、整理、分析和解释数据的科学和艺术。作为一门探索事物间数量规律的方法论科学，统计学的思想、方法和工具已广泛应用于社会经济管理、生产经营活动、科学研究与技术开发等社会科学和自然科学各个领域。

现代统计学一般分为（理论）统计学和应用统计学两大类。理论统计学是以一般化、抽象化的数据为研究对象，以概率论和其他相关的数学方法为基础，从理论角度对统计方法加以推导论证。应用统计学则是以各个领域的具体数据为研究对象，从所应用的领域或专门问题出发，根据研究对象的性质采用适当的指标体系和统计方法，以解决相关领域所需研究的问题，常常被冠名为诸如“社会经济统计学”“生物统计学”“工业统计学”等专门称谓。在统计科学的发展过程中，理论统计学的研究为应用统计学的数量分析提供方法论基础，大大提高了统计分析的认知能力，而应用统计学在对统计方法的实际应用中，又常常会提出新的问题，进一步开拓了理论统计学的研究领域。

统计学专业培养具有较强的创新精神和扎实的数学基础，掌握现代统计学的基本思想、基本理论和方法以及相关的计算机技术，具有一定的专门领域知识和收集数据与分析数据的能力，能够适应不同领域统计基础理论研究与应用需要的专门人才。

未来就业与发展

统计学是关于数据的科学，哪里有数据，哪里就需要统计学。统计学类专业毕业生的就业前景相当广阔，遍布各个学科和各个领域。例如，动物学、人类学、遗传学、考古学、地理学、社会学、心理学、地质学、文学、语言学等各个学科；金融研究、水产渔业研究、历史研究、劳动力计划、市场营销、医学诊断、教育评估、选举预测、流行病监测、安全管理、质量控制等各个领域。总之，任何有数据沉淀的行业部门和企事业单位，都会有统计学类专业毕业生施展本领的空间。毕业生如能深耕一些行业的背景知识和业务逻辑，再结合统计学分析工具和方法，必定会有一番作为。

近年来，统计学类专业毕业生已成为各行业争相招揽的人才，从岗位配角向岗位主角蜕变。毕业生的就业方向主要是读研或出国深造、各级政府机关和事业单位、金融类机构、各类企业或公司，尤其是互联网公司往往成为毕业生就业的首选，数据调查公司和咨询公司则会提供与专业高度契合的应用大数据技术等数据研究类工作。伴随经济全球化和互联网技术发展，从海量数据中创造价值已成为各行业共同面临的金矿，与数据尤其是大数据相关岗位的人才需求旺盛，未来的智能时代更是需要统计人才。