描述统计学
2. 数据汇总Summarizing Data
频数分布与图形展示
本章和下一章讨论有关统计描述的问题。关于收集、组织、展示数值数据的方法。其中包括描述各种数据分布，各种统计图形的使用，描述数据的各种指标，如平均值、期望值、方差等等。
2.1 频数分布Frequency distribution
为了进行决策或推断，我们需要信息。例如，为了进行制定有关销售方面的决策需要了解员工的实际销售情况，或者说要获得有关销售的信息。获得了数据以后，就需要对数据进行组织，也就是将数据组织成容易观察的形式。然后就是展示数据，通常都是以图形的方式。最后就可以得出关于这一组数据的结论，并将这些结论用于决策。
一种常用的方式是首先获得一组原始数据。将这组数据组织成数组，即将数据从大到小或从小到大进行排序。然后将其总结成一组频数分布。也就是将这一数组按一定的间隔进行计数，清点出位于每一间隔中的数据出现的次数。这样就获得了频数表或频数分布。
频数分布就是一张显示一组数据位于每一独立区间间隔内的次数的数据表格。频数分布也称为频数表。
频数分布又可以划分为定性数据的频数分布和定量数据的频数分布。一般我们主要对定量数据进行频数分布研究。
为了建立一频数分布，我们需要确定： ? 间隔的数量，
? 间隔的长度（或宽度），
? 间隔的边界，或者说是划分间隔的位置 然后我们就可以清点落在每一间隔中的数值。 例：
PP28表2-2显示了一个频数分布。 确定间隔长度（或宽度）的公式为：
间隔数量
最小值
最大值估计的间隔长度-=
在此，如果间隔数量选为8，则间隔的长度应该为：
813.88
26000
96500=-=
估计的间隔长度
当然，这个数值看起来不太好，所以可以取整为9000或10000。 如果我们不能确定应该用多少个间隔数量，则可以通过下列估计间隔长度的公式进行计算：
)
(322.31样本数最小值
最大值间隔数长度Log +-=
对于书中第27页表2-1中的例题，
847120419983
.2*322.3170500
)
160(322.312600096500=+=+-=
Log 间隔数值
然后是确定间隔的边界，通常我们以观察值中的最小值作为下界，最大值作为上界。 最后进行清点，即可得到频数分布表。
根据频数分布表可以作出分布图形，这种图形常用直方图的形式表示。
注意，如果上述参数估计的不合适，作出的图形会有多峰现象出现，也就是说难以准确描述对象的特征。
2.2 相对频数分布
由于我们已经有了绝对频数值，因此可以计算出相对频数值出来。如PP32表2-5所示。
2.3 频数分布的图形展示
通过频数分布表，可以得到频数分布图Histogram ，如PP 36图2-2所示。
2.4 茎叶图（Stem and leaf display ）
2.5 频数多边形
在频数分布图的基础上我们可以得到频数多边形(Frequency Polygon)。见PP43 图2-4和图2-5。
2.6 累积频数多边形
在频数多边形的基础上我们可以得到累积频数多边形(Cumulative Frequency Polygon)。其中，又分为少于累积频数多边形和多于累积频数多边形。见PP47图2-6和图2-7。
2.7 统计要素与图形
图形是一种非常有效的交流方法和工具。统计工作者常常借助于图形来展示数据。统计图形的种类很多，常见的有：线形图、条状或柱状图，饼图、组合图等。如EXCEL中的各种图形。PP52至59给出了各种图形的样式。
线形图：
条状或柱状图：
饼图：
组合图：
2.8 频数分布的类型
?对称分布
?正偏斜分布
?负偏斜分布
?单峰分布
?双峰分布
?标准正态分布
?尖峰态分布
?平峰态分布
?
3. 数据描述——集中趋势指标
Measures Central Tendency
对于统计中用到的各种数据整体或样本，我们可以用前面用到的图形的方式展现出来，同时我们也希望用某种方式将这些数据所表示的意义用一个或几个简单的指标表示出来，这样就产生了数据描述指标的概念。
数据描述指标分为两类，一类是描述数据整体或样本集中程度或趋势的指标（measure of central tendency ），其中最常见的就是平均值。另一类是描述数据整体或样本发散或分散趋势的指标（Dispersion ），其中最常见的就是方差。
以下指标主要是用来衡量样本的集中趋势的。
3.1 总体算术平均数（population mean ）
N
x
N
x x x N
i i
n
∑==
+++=1
21Λμ
3.2 样本算术平均数（sample mean ）
n
x
n
x x x x n
i i
n ∑==
+++=1
21Λ
一般说来，用μ表示总体的均值，用x 表示样本的均值。 均值的性质：
● 每组间隔层次、比例层次的数据都有一个均值； ● 计算均值时需要用到所有数值； ● 一组数据只有一个均值；
● 在进行两组或以上的总体进行比较时，均值非常有效； ●
∑=-0)(X X ，即均值为一组数据的重心。
● 均值易受极端值的影响；
● 对于开放区间的频数分布的数值，求不出均值。
3.3 中位数（Median ）
当一组数据中包含一个或二个非常大或小的数值时，算术平均值就不具有代表性了。如：房价问题最能说明问题。在引情况下可以采用中位数指标。
所谓中位数就是一组从小到大（或从大到小）按顺序排列的一组数据中间位置的数据的数值。
例（奇数样本）：1 1 2 3 3 8 11 14 19 19 20
例（偶数样本）：2 5 5 6 7 10 15 21 21 23 23 25 中的10+15/2=12.5
中位数性质：
● 唯一性，任何一组数据只有一个中位数； ● 需要首先进行排序，然后才能进行计算； ● 不受极端值的影响
● 对于开放区间的频数分布的数据也能求 ● 对比例、间隔、顺序层次的数据都能求
3.4 众数（Mode ）
一组数据中出现次数最多的数。对于名词层次、顺序层次的数据非常有用。 例：140 125 130 125 125 110 105 125 135 125 105 中的125 当数据较多时，众数有且于用来寻找算术平均值和中位数。
3.5 加权平均数（Weighted Mean ）
在许多情况下简单的平均值是不能说明问题的，如：工资标准与平均工资的问题。因此需要用到加权平均值。
∑∑=
++++++=
i
i
i n
n
n w
w x w w w x w x w x w ΛΛ212211μ
3.6 几何平均数（Geometric Mean ）
这也是为了消除极端数值的影响，不过是另一种处理方式。
n n x x x x GM Λ321=
几何平均值有两个用途，即：
● 求平均百分比值、指数值、相对值等； ● 确定平均值的增长率等。 例：pp86, 88
3.7 分组数据的均值、众数和中位数
经常我们面对的数据是经过分组后的数据，或作过频数分布的数据。对于这样的数据也可以求出相应的集中趋势指标。
算术平均值：
n
fX
X ∑=
中位数：
根据定义中位数就是有一半的数据在它的下面，另一半在它的上面。因此求分组数据的中位数也需要首先进行排序（求出累积频数分布表），然后确定中位数所在的组，最后按下列公式计算：
)(2i f
CF
n L Md -+=
其中，L 是分组数据的下限值，CF 是该组前累积的数据个数，f 为该组数据出现的频数，i 为该组数据的值。
众数：
对于单峰数据（unimodal ），众数就是频数最大值所对应的分组数据的数值。对于双峰数据（bimodal ）则可以将其分成两组独立数据，这样就有两个众数。例pp95。
3.8 在频数分布图上确定均值
对称分布、正（右）偏斜分布—尾在右边、负（左）偏斜分布—尾在左边。Pp97-99 对于一般偏斜程度的数据有下列公式：
3
223)(3Mo m Md Mo
Md m Md m m Mo +=
-=
--=
3.9 调和平均数（Harmonic Mean ）
∑=
+++=
x
n x x x n
M H n
1
111..21Λ
3.10 集中趋势指标的选择与比较
对于集中趋势的描述指标具有这样的特性，即频数分布或历史数据的形态会对这些指标有重大影响。如果分布是对称的（symmetric）和单峰的（unimodal），则算术平均值x、中位数Md、众数Mo将会重合。对于非对称分布或偏分布（skewed），则会依偏斜的位置而定。假如是右偏斜，分布图形的右边很长，这时几个指标的关系是：众数> 中位数> 均值。假如是左偏斜则关系相反。
平均值对于极端值特别敏感。如，一个小镇的100户居民的年平均收入为9990元，假如有一户的收入为900，000元，其余99户的收入都是1000元，这个数值是正确的但是有可能产生误导。但是极端数值对于众数和中位数没有影响。
例如，对于下列数值，
1 3 4 6 6 9 13
我们可以得到x = 6，Md = 6, Mo = 6。如果将70加入到上述数据中，均值会变成14，而中位数和众数不变。
当我们要对几组数据作比较时，代数的方法具有显著的优点。算术平均值是代数方法，而众数和中位数则不是。其优越性主要体现在，如果我们从一个总体中随机地抽取几组样本数据，不同的样本的众数和中位数会有很大差异，而算术平均值的差异则会小得多，所以算术平均值具有稳定性。而且算术平均值便于进行数学计算和理论处理。所以通常选择的次序为，算术平均值用得最多，其次为中位数，再次为众数。
4. 离散趋势
在许多情况下仅以集中趋势指标是不能准确反映出数据的特征的，还需要其他指标。以下指标主要是用来衡量样本的变异程度、发散程度、散布程度的。
4.1 全距（Range ）:
样本或总体中的最大值减最小值。
4.2 中位差或误差（Deviation from the mean ）:
假定在全体中有N 个数，X 1，X 2，X 3，。。。X n ，的均值为μ。则X i 距μ的距离)
(μ-i x 就称为中位差或简称为误差。显然，误差有正有负。 为了衡量总体的误差，需要计算：
∑=-N
i i
x
N
1
)(1
μ
由于
0)(1
=-∑=N
i i
x
μ
上述结果对于样本也同样适用。其原因在于误差有正有负，相加之后相互抵消了。因此为了衡量总体或样本的误差，我们需要忽略误差前面的符号，即采用取绝对值的方式来计算总体或样本的总误差，这样就产生了平均绝对误差或简称为MAD 或MD ：
∑=-=n
i i x n MD 1
1μ
4.3 总体的方差与标准差
（Variance and standard deviation ）
采用平方的方式也能消除正负符号的影响，即用误差的平方，
0)(1
2=-∑=N
i i
x
μ
上式的平均值就是均方差，或简称为方差，
∑=-=N
i i x n 1
22
)(1μσ
或写成便于计算的形式，
???
???????? ??-=-=
∑∑∑===2
1121
2
211)(1N i i N i i N
i i
x N x N x N μσ
方差的平方根就称为标准差，即，
∑=-=
=N
i i x N 1
22
)(1μσσ 例：pp120--121
4.4 样本的方差与标准差
对于样本来说，计算其算术平均值的公式是一样的，只不过可以用不同的符号来区分。
但是对于样本的方差和标准差，则有不同的符号和计算公式。样本的方差为，
∑=--=n
i i x x n s 1
22
)(11 样本的标准差为，
∑=--=
=n
i i x x n s s 1
22
)(11
全体和样本的公式的区别在于，
1. 在全体的公式中算术平均值用μ表示，而在样本的公式中算术平均值用x 表示。
2. 在全体的标准差σ的计算公式中我们除以N ，而在样本的标准差s 的计算公式中我
们除以1-n 。
第一项区别是显而易见的，而第二项则有本质的不同，因不计算结果都不相同。这里最
简单的一个原因是，标准差是用来衡量数据的离散程度的，或者说是数据围绕着算术平均值的分散程度。由于样本是从全体中随机地抽取出来的，只是全体的一部分，因此在样本中就不可能包含了全体中的全部极端值。也就是说，如果样本用与全体一样的公式来计算方差（标准差），数值就会比用全体来计算出的小。为了纠正这种由于样本引起计算的误差，我们在计算公式中将n 换成1-n 。
有人可能会问，为什么不能是2-n 或3-n ？因为1-n 给出的结果比其他任何分子给出的都好。这里不给出严格的数学证明。事实上这里涉及到自由度的概念。
自由度是与若干个数的平方和联系在一起的。如果有n 个数的平方相加，实际上是表示它们与算术平均值的距离。在这种情况下，只有1-n 个数是独立的，另外一个与这1-n 个和它们的和有关。因此自由度为1-n 。 例：pp124
4.5 分组数据的离散指标
全距：
上下边界之差。例：pp126 标准差：
()1
2
2
--
=
∑∑n n fX fX
s
例：pp126
4.6 标准差的解释与应用
对于分散趋势，只有方差或标准差。由于这两者之间有固定的关系，所以只用考虑一种。一般来说用标准差比较多。首先看一下标准差的含义。
标准差的含义在于，小的标准差意味着数据的离散或分散程度低，而大的标准差则说明数据分散程度高。尤其是当算术平均值相同时可以清楚地看出这一点来。
切比雪夫定理：
即：75%--2，89.9%--3，96%--5倍均值的标准差范围内。
4.6.1. 关于数据衡量指标选择
以上介绍了几种数据的衡量指标，在实际工作中应该如何选择合适的指标来描述给定的数据呢？这需要了解各种指标的特性。
对于分散趋势，只有方差或标准差。由于这两者之间有固定的关系，所以只用考虑一种。一般来说用标准差比较多。首先看一下标准差的含义。
标准差的含义在于，小的标准差意味着数据的离散或分散程度低，而大的标准差则说明数据分散程度高。尤其是当算术平均值相同时可以清楚地看出这一点来。
经验规则，对于任意给定的一组数，大约有
90%
的值位于算术平均值的正负三倍标准差的范围内。对于钟形的数据，大约有三分之二（约68%）的数据位于σ
μ±的范围内；大约有95%的数据位于σ
μ2
±的范围内；几乎所有的数据位于σ
μ3
±的范围内。
4.7 关于四分位数（quartile）
在频数分布累积图上，通常可将其划分成四等分，在位于25%，50%，75%处，可以称为Q1，Q2和Q3。
详细内容见pp134--139
四分位距
四分位差
百分位距
方形图
4.8 方差系数
最后一个指标是标准差与算术平均值相结合的指标，即方差系数。我们将会看到这个系数有助于衡量相对离散程度。
例如，现在一个养老基金考虑投资两只股票A和B中的一只。如果随机地抽取出一些每日收盘价格的样本，计算其标准差，可以等到，
S A = 0.5元和S B = 5.0元
由于标准差衡量的是一组数据的分散程度，我们可能会得出结论，认为第一只股票价格的波动比第二只小。我们总是希望投资于变化小的股票上，这样就可能选择第一只股票。但是在最终决定之前可能会看一下它们的平均值，
元
00
.1
=
A
x和元
00
.
100
=
B
x
现在情况看起来有些不同了。股票A实际上是价格波动得最厉害的股票，它的标准差是平均收盘价格的50%；而股票B的标准差只是平均收盘价格的5%。
因此为了比较不同数据集合的变化幅度，我们必须计算出它们的方差系数CV，其公式为，
100
???
?
?
?
?
=
μ
σ
CV或100
?
?
?
?
?
?
=
x
s
CV
描述统计学思考题
1、调查问卷的结构？ 2、多项选择题的编码？（多重响应） 3、多项选择排序题的编码？ 4、缺失值有哪些处理方法？ 5、离群值如何判断和筛选出来？ 6、什么是问卷的信度和效度？怎样检验问卷的信度和效度？ 7、问卷调查中的信度分析，有几种信度系数？写出三种信度的测 量方法。 8、问卷调查中的效度分析，有几种关于效度的测定方法？ 9、信度与效度之间有什么关系？ 10、条形图、直方图、茎叶图的区别。 11、箱线图中的离群点是哪些点？离群程度？ 12、数据特征从哪几个方面进行描述？描述统计量分别是？ 13、众数、中位数、均值的异同？ 14、根据下表数据， (1)用描述统计的方法概括表中数据，并讨论你的结论。 (2)对变量数据的最大值、最小值、平均数以及适当的分位数进行评价和解释；通过这些描述统计量，你对亚太地区的商学院有何看法或发现？ (3)对本国学生学费和外国学生学费进行比较。 (4)对要求或不要求工作经验的学校学生的起薪进行比较。 (5)对要求或不要求英语测试的学校学生的起薪进行比较。
(6)分析报告中如果有必要的图表，将更便于反映你希望反映的问题。（见下页）
表亚太地区25所知名商学院 商学院名称录取 名额 每系 人数 本国 学生 学费 （$） 外国 学生 学费 （$） 年龄 国外 学生 比例 （%） 是否 要求 GMAT 是否 要求 英语 测试 是否 要求 工作 经验 起薪 （$） 麦夸里商学院 （悉尼） 12 5 24420 29600 28 47 是否是71400 阿德莱德大学20 4 19993 32582 29 28 是否是65200 梅西大学（新 西兰，北帕默 斯顿） 30 5 4300 4300 22 0 否否否7100 墨尔本皇家工 商学院 30 5 11140 11140 29 10 是否否31000 马来西亚 Sains大学（槟 城） 30 4 33060 33060 28 60 是是否87000 澳大利亚国立 大学（堪培拉） 42 5 7562 9000 25 50 是否是22800 De La Salle大 学（马尼拉） 44 5 3935 16000 23 1 是否否7500 南洋理工大学 （新加坡） 50 6 6146 7170 29 51 是是是43300 香港理工大学60 8 2880 16000 23 0 否否否7400 拉合尔管理科 学院 70 2 20300 20300 30 80 是是是46600 香港大学90 5 8500 8500 32 20 是否是49300 柯廷理工学院 （珀思） 98 17 16000 22800 32 26 否否是49600 日本国际大学126 2 11513 11513 26 37 是否是34000 昆士兰大学 （布里斯本） 138 8 17172 19778 34 27 否否是60100 新加坡国立大 学 147 7 17355 17355 25 6 是否是17600 墨尔本商学院200 13 16200 22500 30 30 是是是52500 Chulalongkorn 大学（曼谷） 200 10 18200 18200 29 90 否是是25000 新南威尔士大 学（悉尼） 228 19 16426 23100 30 10 否否是66000 Jamnalal Bajaj 管理学院（孟 买） 240 15 13106 21625 37 35 否是是41400 亚洲管理学院300 7 13880 17765 32 30 否是是48900
spss的数据分析报告范例
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基本 状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N 有效359 359 缺失0 0 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下
性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0 合计359 100.0 100.0 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表： 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差171 47.6 47.6 47.6 一般79 22.0 22.0 69.6 比较 好 79 22.0 22.0 91.6 好24 6.7 6.7 98.3 非常 好 6 1. 7 1.7 100.0 合计359 100.0 100.0 其次对原有数据中的积极性进行频数分析，结果如下表： 其次对原有数据中的是否进通道进行频数分析，结果如下表：
年度医院医疗统计分析报告
2013年度医疗统计分析报告 综合全年医疗统计数字，对比去年同期，对期内统计数据做以分析，为医院综合工作提供参考，进一步提高医疗服务质量和工作效率。 工作效率分析，即运用统计指标来分析和评定医院工作效率，可以了解医院科室人员、设施、设备、技术、物资的利用情况。反映医院管理方面的成效和问题，对改进医院管理有重要意义。 按照国家对二级甲等医院临床医疗质量与工作效率的指标，实际床位使用率应≥85%，从此数据反映平均每天使用床位与实有床位的比例情况;平均住院日≤12天，超过则说明病床负担过重；术前平均住院日＜3天，反映了术前诊断质量、术前准备质量、手术室管理水平。 我们通过分析认为，我院2013全年床位使用率还是低于范围值，平均住院日及术前住院日都在允许范围内。积极深入查找原因，及时反馈有关部门，在保证医疗质量的前提下，提高床位使用率，不仅能节省床位投资，使现有的卫生资源得到充分有效的利用，也使我们医院的技术优势能够得到充分的发挥。 一、床位使用率、平均住院日、术前平均住院日分析 1、资料与方法 资料来源于我院病案统计2013年与2012年统计数据汇总。 2、结果 表一： 3、分析 由表一可以看出：我院2013年总体床位使用率为57.40％，虽比2012年同期上升12.7％，但是离国家卫生主管部门规定≥85%的标准差距太大，依然处于低效率运行状态。 我院2013年出院病人平均住院日10.14天，同比2012年同期下降0.27天，低于规定≤12天标准，处于正常效率运行状态。
我院2013年术前平均住院日2.04天，低于规定＜3天标准，处于正常效率运行状态。 从表上数据看我院2013年床位使用率低效率运行科室是妇产科和五官科。妇产科孕产妇就诊率极低，与市里专业性极强的妇、产医院竞争，实力明显薄弱。五官科亦面临同样的问题。 结果分析反映出： 我院2013年床位未得到充分利用，出院病人平均住院日处于正常效率运行状态，而床位使用率处于低效率运行，说明住院病人率低。 建议：加大人才培养力度，广招贤能充实医院卫生专业技术人员队伍，选派技术骨干进修学习，提高医疗技术水平、强化优质服务和管理力度，合理用药合理医治，降低患者治疗成本，吸引患者，提高床位运行效率。 我院2013年同比2012年同期的术前平均住院日，均处于正常效率运行状态，它反映术前诊断质量、术前准备质量、手术安排合理性、手术室管理均达到标准水平。 二、门诊诊疗工作状态分析 1、来源：门诊工作数据来源主要通过门诊电脑就诊挂号系统提取，并每月定期收集门诊专家工作日志，深入查看门诊患者的入住率。 2、结果：2013及2012年门诊工作量对比 表二 3、结果分析： 2013年我院门诊工作量同比2012年同期增长21.80%。 门诊量增长幅度不是太大，因素：2013年上半年诊疗工作在老院，下半年10月搬迁入新住院楼，千头万绪，新环境、新设备，医务人员缺口大，业务工作于2013年年底才基本进入有序轨道运行。 建议：2014年国家还会加大医疗保险的投入，社会保险人群大幅度增加，尤其是新农合报销比例也在不断增加，大形势越好竞争也就越激烈，我们还得在宣传力度和医疗技术与服务上投大力气、下大功夫吸引患者，加上我院几年来一直深入农村、村屯、各农牧场开展免费诊疗，随队人员都是主任医师、副主任医师，我们一定能克服客观困难，争取提高工作量。 三、临床诊断质量分析 1、来源：医疗统计系统提取报表数据 2、对照
统计学调查分析报告
承诺 本报告由小组成员共同完成，所用数据与资料均已注明其来源， 如使用了他人已经发表或撰写过的分析结果或观点均已进行了规范引用，特此声明。 小组成员 1 姓名与签字： 小组成员 2 姓名与签字： 小组成员 3 姓名与签字： 小组成员 4 姓名与签字：
目录 承诺............................................................... IIII 正文........................ 错. 误！未定义书签。错误！未定义书签。1. 确定研究问题............ 错误！未定义书签。错误！未定义书签。 1.1背景分析....................................... 错误！未定义书签。错误！未定义书签。 1.2确定研究问题................................... 错误！未定义书签。错误！未定义书签。 2. 选择统计分析方法........ 错误！未定义书签。错误！未定义书签。 2.1问卷设计....................................... 错误！未定义书签。错误！未定义书签。 2.2问卷内容....................................... 错误！未定义书签。错误！未定义书签。 2.3选择处理软件................................... 错误！未定义书签。错误！未定义书签。 3. 收集样本数据 ................................................................... 2.. . 4. 数据分析 (2) 4.1初步分析 (2) 4.2男女生平均缺课次数相等的假设分析 (6) 4.3年级与缺课次数的相关分析 (8) 4.4 学生缺课原因分析 (9) 4.5 年级与缺课原因直接的可重复双因素分析 (9) 4.6 上课环境对上课意愿的影响分析 (9) 5. 总结与建议 (12) 6. 调查优缺点分析 (13) 7. 参考文献 (14)
2019年统计学数据分析报告
统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向，分析并研究各意向的分布情况； (2)在专业，性别，家庭因素，个人因素等方面对毕业意向的分布进行研究，探究这些因素对于毕业意向分布的影响。(3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因； (二)调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查，进而对整体进行推断。 （三）调查的组织和实施方法 获取资料的方法：问卷法、文献法本小组采用的基本方法为问卷法，发放问卷60份，收回问卷54份。辅助方法为文献法，通过图书馆和网络获取相关背景资料，对研究素材进行丰富和补充。调查方法：抽样调查抽样方法：分层抽样 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别，然后从各个类别中随机抽取组成样本，用于对整体进行推断。数据资料整理结果如下：
在全部被调查对象中，男生23人，占43%，女生31人，占57%，金融学18人，占总体1/3,信用管理18人，占总体1/3,金融工程18人，占总体1/3。选择考研的有14人，占总体的26%。选择出国深造的有1人，占总体的2%。选择自主创业的有3人，占总体6%。选择直接就业的有29人，占总体54%。选择考公务员的有7人，占总体12%。 （四）调查时间和调查期限 调查时间：20XX年5月9日 调查期限：20XX年5月9日―20XX年5月14日（五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势调查表如下： 二、统计数据的整理和分析 （一）总体分布情况与相关分析 根据问卷统计的数据得到的频数分布表和毕业意向分布饼图如下： 由上表可以得到以下结论： 选择直接就业的人数占总体的比例最大，占总体的54%其次是选择考研和考公务员，分别占总体的26%和12%。 选择出国深造和自主创业的人数最少，只占总体的2%和6%。可以看出大部分同学的毕业意向集中在直接就业和考研两个方面，而出国深造和自主创业对本校商学院来说仍旧是比较冷僻的意向。
统计分析的八种方法
统计分析的八种方法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。 二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。
描述性统计分析报告--Descriptive Statistics菜单详解
第六章：描述性统计分析－－ Descriptive Statistics菜单详解 描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs 过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。 本章讲述的四个过程在9.0及以前版本中被放置在Summarize菜单中。 §6.1 Frequencies过程 频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一，Frequencies过程就是专门为产生频数表而设计的。它不仅可以产生详细的频数表，还可以按要求给出某百分位点的数值，以及常用的条图，圆图等统计图。 和国内常用的频数表不同，几乎所有统计软件给出的均是详细频数表，即并 不按某种要求确定组段数和组距，而是按照数值精确列表。如果想用Frequencies过程得到我们所熟悉的频数表，请先用第二章学过的Recode过程产生一个新变量来代表所需的各组段。 6.1.1 界面说明 Frequencies对话框的界面如下所示：
该界面在SPSS中实在太普通了，无须多言，重点介绍一下各部分的功能如下：【Display frequency tables复选框】 确定是否在结果中输出频数表。 【Statistics钮】 单击后弹出Statistics对话框如下，用于定义需要计算的其他描述统计量。 现将各部分解释如下：
统计学数据分析报告记录
统计学数据分析报告记录
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统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向，分析并 研究各意向的分布情况； (2)在专业，性别，家庭因素，个人因素等方面对毕业意向的分布进行研 究，探究这些因素对于毕业意向分布的影响。 (3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因； (二) 调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。 调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查，进而对整体进行推断。 （三）调查的组织和实施方法获取资料的方法：问卷法、文献法 本小组采用的基本方法为问卷法，发放问卷60份，收回问卷54份。 辅助方法为文献法，通过图书馆和网络获取相关背景资料，对研究素材进行丰富和补充。 调查方法：抽样调查 抽样方法：分层抽样 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别，然后从各个类别中随机抽取组成样本，用于对整体进行推断。 数据资料整理结果如下：
在全部被调查对象中，男生23人，占43%，女生31人，占57%，金融学18人，占总体1/3,信用管理18人，占总体1/3,金融工程18人，占总体 1/3。选择考研的有14人，占总体的26%。选择出国深造的有1人，占总体的2%。选择自主创业的有3人，占总体6%。选择直接就业的有29人，占总体54%。选择考公务员的有7人，占总体12% 。 （四）调查时间和调查期限 调查时间：2016年5月9日 调查期限：2016年5月9日―2016年5月14日 （五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势 调查表如下： 毕业意向 专业性别 考研出国深造自主创业直接就业考公务员金融工程男7 0 0 0 6 1 女11 2 0 0 8 1 金融学男8 2 1 0 4 1 女10 6 0 1 2 1 信用管理男8 1 0 1 5 1 女10 3 0 1 4 2 合计54 14 1 3 29 7 二、统计数据的整理和分析
统计学的发展历程
统计学的发展历程
统计学概述 [编辑本段] 统计学是应用数学的一个分支，主要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。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。 统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。 统计学的发展历程 [编辑本段] 统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及意大利文statista (国民或政治家)。德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。 统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。 统计学的发展过程的三个阶段 第一阶段称之为“城邦政情”(Matters of state)阶段 “城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。他一共撰写了一百五十馀种纪要，其内容包括各城邦的历史，行政，科学，艺术，人口，资源和财富等社会和经济情况的比较，分析，具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年，直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代，并且很快被演化为“统计 学”(Statistics)。统计学依然保留了城邦(state)这个词根。 第二阶段称之为“政治算数”(Politcal arthmetic)阶段 与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点，本质的差别也不大。
统计学调查报告
统计学课程设计大学生熬夜调查报告 班级：xxxx 学号：xxxx 姓名：xxxx
目录 一、引言 (3) 二、调查方案 (4) 三、问卷设计 (5) 四、问卷发放 (6) 五、数据分析 (7) 六、结论 (11)
一、引言 俗话说，“早睡早起身体好”，这是有一定科学道理的。人在睡眠的时候，意识相对不清楚，肌肉的随意运动停止，从而帮助大家恢复体能、巩固记忆力，其重要性仅次于呼吸和心跳，是维持健康不可缺少的。有了良好的睡眠，可以使第二天保持清醒和活力。 鉴于此，我们对身边的大一大二大三学生，进行了一次抽样问卷调查活动。本着了解如今大学生的作息基本情况，还有宣传熬夜的危害和早睡早起的良好作息习惯的目的，举行了这此调查。虽然调查持续了一个月，但颇有收益。研究目的:对于有些人，熬夜已经成为生活方式的一部分。但是,从健康的角度讲，熬夜还是害处多多的。熬夜会导致人疲劳，免疫力下降;头痛;皮肤干燥、长黑斑、青春痘等;长期熬夜还会慢慢地出现失眠、健忘、易怒、焦虑不安等神经、精神症状。通过这次探究，发现大学生熬夜状况及深层原因。这次调查包括熬夜的比例、原因等，希望以此为基础，探究大学生的熬夜现象，并且提出切实可行的解决措施，为大家的作息时间提出一点建议，减少大学生熬夜现象，同时也希望通过这份调查报告给大家带来提醒，希望大家能制定一个科学的休息时间，为生活和学习打好基础。
二、调查方案 （一）调查目的 我们想更加深入的了解与大学生的熬夜相关的一系列问题,并根据调查情况，并根据调查情况，做出调查报告。 （二）调查对象 身边的在校大学生 （三）调查单位 在校大学生共42名 （四）调查程序： 1．确定调查内容 2．设计调查问卷 3．确定调查对象及单位（采用分层抽样的方式，男生21份，女生21份），发放 问卷（采用留置调查法）并回收问卷 4．问卷整理并进行数据统计、数据分析、数据总结 5．对问卷总结分析得出结论 （五）调研期限 调研期限： 2019年12月1日—2019年12月30日 （五）调查方式 过问卷星在网上发布调查报告，对不同大学不同专业不同年级的大学生进行调查，并用统计学的方法处理数据，从而得到结果。 关键词：大学生熬夜健康 在大学，对于许多大学生来说，熬夜早已成为一种生活常态。每天的深夜 和凌晨都会看到这样的情景：宿舍的灯熄了，但是电脑的屏幕还是亮着的；校 园的街道是安静的，而宿舍的楼道依然是吵闹着的。这样的情景使大部分同学 的生活变得很不规律。或者是习惯于晚睡晚起。熬夜已成了一种习惯，不熬夜 反倒少见。因此作为一名大学生，在自己处于这种情况下，对大学生熬夜情况 很感兴趣。研究大学生熬夜情况有助于帮助大学生正确安排自己的作息时间,并 关注自己的健康。
描述统计学
2. 数据汇总Summarizing Data 频数分布与图形展示 本章和下一章讨论有关统计描述的问题。关于收集、组织、展示数值数据的方法。其中包括描述各种数据分布，各种统计图形的使用，描述数据的各种指标，如平均值、期望值、方差等等。 2.1 频数分布Frequency distribution 为了进行决策或推断，我们需要信息。例如，为了进行制定有关销售方面的决策需要了解员工的实际销售情况，或者说要获得有关销售的信息。获得了数据以后，就需要对数据进行组织，也就是将数据组织成容易观察的形式。然后就是展示数据，通常都是以图形的方式。最后就可以得出关于这一组数据的结论，并将这些结论用于决策。 一种常用的方式是首先获得一组原始数据。将这组数据组织成数组，即将数据从大到小或从小到大进行排序。然后将其总结成一组频数分布。也就是将这一数组按一定的间隔进行计数，清点出位于每一间隔中的数据出现的次数。这样就获得了频数表或频数分布。 频数分布就是一张显示一组数据位于每一独立区间间隔内的次数的数据表格。频数分布也称为频数表。 频数分布又可以划分为定性数据的频数分布和定量数据的频数分布。一般我们主要对定量数据进行频数分布研究。 为了建立一频数分布，我们需要确定： ? 间隔的数量， ? 间隔的长度（或宽度）， ? 间隔的边界，或者说是划分间隔的位置 然后我们就可以清点落在每一间隔中的数值。 例： PP28表2-2显示了一个频数分布。 确定间隔长度（或宽度）的公式为： 间隔数量 最小值 最大值估计的间隔长度-= 在此，如果间隔数量选为8，则间隔的长度应该为： 813.88 26000 96500=-= 估计的间隔长度 当然，这个数值看起来不太好，所以可以取整为9000或10000。 如果我们不能确定应该用多少个间隔数量，则可以通过下列估计间隔长度的公式进行计算：
统计学调查报告全新
《大学生日常消费和理财情况》 SPSS 调查分析数据报告 学校：天津农学院 学院：经济管理学院 专业：国际经济与贸易 小组成员与分工： 和煜、周丽君--设计、发放、回收问卷 夏英俊：录入调查问卷以及数据 左飘飘、孟令尚：录入数据闫晓晴：写调查报告
大学生日常消费与理财情况调查分析 本次调查问卷设计了12个问题，共发放了40份问卷，回收有效问卷40份。采用SPSS对大学生日常消费与理财情况进行调查分析，以下从频率、描述统计、交叉表、回归、图形、单因素方差分析等方面进行分析。 、频率 由上表分析可以得到，大学生生活费主要来源为父母给予，
奖学金、兼职实习和其他所占比重小。所以目前大学生的生活费还是依赖父母，独立性差
大学生经常去的娱乐场所为公园、KTV咖啡厅，这些地方消费水平大学生可以接受，同时也是大学生喜爱去的地方。不经常去游泳馆、健身房、台球厅，反映出大学生在娱乐时不太喜欢运动。美容店和按摩店消费水平高，所以很少到这里消费。如今大学生喜欢各式各样的饮料，所以在茶馆的消费低。酒吧和网吧的环境比较乱，消费也低。总体来说，大学生的消费观念还是较为正确理性的。 二、描述统计
消费时看重商品的品牌、外观、质量这三者中，外观和质量的均值较大，品牌的方差较小，说明其波动小。 三、交叉表 性别记账的习惯交叉制表 总体来说，有记账习惯的大学生中，女生要高过男生，因为女生心思细腻，冻得节俭。每日记流水账的人少，说明大学生很少及时记录当日消费情况。想起才记账和不记账的人占比较大，说明很多大学生没有养成记账的习惯。我们应该培养记账习 惯，注重日常每一笔消费。 四、回归
统计学调查报告 数据分析完成
关于影响大学生回家频率的因素的调查－自定义查询 作者：董琼峰时间：2014年5月14日调查背景：参考资料 调查方法： 开始时间：2014-5-12 结束时间：2014-5-14 样本总数：107 份 原始数据来源：https://www.360docs.net/doc/317394464.html,/report/3425820.aspx?qc= 本报告分析内容：自定义查询 本报告样本筛选规则： 本报告包含样本数量：107份 数据与分析： 1.你的性别( ) [单选题]
数据分析:从统计表可看出，在所有的107个调查对象中，男生有61人，女生有46人，107个调查对象全部为网络调查，从饼图可以看出，调查对象中男生所占比例为57.01%，女生所占比例为42.99%，调查对象具有随机性。 2.你的年级( ) [单选题] 选项小计比例 A.大一1413.08% B.大二7973.83% C.大三1312.15% D.大四10.93%本题有效填写人次107
数据分析：从统计表和统计图可看出被调查对象全部为在校大学生，其中大一学生14人，大二学生79人，大三学生13人，大四学生1人，并且，大二学生所占比例最大，为73.83%，大四学生所占比例最小，为0.93%。大一和大三学生分别各占13.08%和12.15%。 3.你一个学期回家的次数( ) [单选题] 选项小计比例 A.1-2次6257.94% B.3-4次2523.36% C.5-7次109.35% D.8次以上109.35%本题有效填写人次107
数据分析：由上统计表和统计图可知，被调查对象中一学期回家由1~2次的人数为62，一学期回家3~4次的人数有25，一学期回家5~7的有10人，一学期回家8次以上的有10人，其中一学期回家1~2次的学生所占比例最大，为57.94，回家3~4次的学生也相对较多，为23.36%，而回家5~7次和8次以上的学生比例相互持平，为9.34%。 4.你的家乡与你所在的大学在地理位置上是否属于同一个省( ) [单选题]
统计学概述
统计学概述 统计学是一门通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。 统计学主要分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称作推断统计学。这两种用法都可以被称为应用统计学。另外还有数理统计学专门讨论这门科目背后的理论基础。 统计学，英文Statistics，最早源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及意大利文statista (国民或政治家)。德文Statistik，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。 统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说：它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。 统计学的发展过程的三个阶段： 1).城邦政情（Matters of state）
“城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。他一共撰写了一百五十余种纪要，其内容包括各城邦的历史、行政、科学、艺术、人口、资源和财富等社会和经济情况的比较、分析，具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年，直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代，并且很快被演化为“统计学”(Statistics)。 2).政治算术 “政治算术”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。 1690年英国威廉·配弟出版《政治算数》一书作为这个阶段的起始标志。 威廉·配弟用数字，重量和尺度将社会经济现象数量化的方法是近代统计学的重要特征。因此，威廉·配弟的《政治算术》被后来的学者评价为近代统计学的来源，威廉·配弟本人也被评价为近代统计学之父。 从配弟使用数据的方法看，“政治算数”阶段的统计学已经比较明显地体现了“收集和分析数据的科学和艺术”特点，统计实证方法和理论分析方法浑然一体，这种方法即使是现代统计学也依然继承。 3).统计分析科学(Science of statistical analysis) 在“政治算术”阶段出现的统计与数学的结合趋势逐渐发展形成了“统计分析科学”。 “统计分析科学”课程的出现是现代统计发展阶段的开端。1908年，“学生”氏(William Sleey Gosset，笔名Student)发表了关于t分布的论文，这是一篇在统计学发展史上划时代的文章。它创立了小样本代替大样本的方法，开创了统计学的新纪元。
统计学的数据分析报告
2012-2013第一学期《统计学原理》课程期末测试 关于第三产业旅游业的调研报告 -------基于数据的分析 班级： ------- 姓名： ====== 学号： -------- 总分： 完成时间：2112 年 12 月10 日
评分标准：（总分100分）（四号字，宋体） 一、数据方面（最高分15分） 1.数据量的多少（0-5分） 2.数据的真实性（0-5分） 3.数据选取的合理性（0-5分） 二、分析方法的选择（最高分15分） 1.方法的合理性（0-5分） 2.方法选取的难度（0-5分） 3.方法的多样性（0-5分） 三、分析过程（最高分55分） 1.分析思路的条理性（0-15分） 2.分析过程中的图表利用（0-10分） 3.计算过程的正确情况（0-15分） 4.分析过程中的解释和说明（0-15分） 四、结论的解释（最高分15分） 1.只有简单的解释（0-8分） 2..能做到定性和定量结合的分析解释（8-15分）特别说明：如发现有抄袭，成绩按0分处理。
一：调研目的 中国经济实力不断争强，进入21世纪的中国面临的机遇又是挑战，第一、第二产业不足以支撑起整个中国经济的命脉，势必会加大对第三产业的重视，第三产业的发展，也是我们国家的一项重要的工作，我今天就从第三产业中的旅游业作为一个考察对象，针对当前的社会情况，中国国民近几年掀起一股旅游高潮来进行此项调研，分析中国旅游业发展的情况。 二：调研方式 本次作业调研方式，采用数据收集，主要从人均GDP的各项数据、CPI指数和旅游业的各项数据结合分析。针对获得的数据进行数据整理，利用统计学相关知识进行相关计算。 三：调研数据分析 （一）表1 1999-2009年全国国内旅游收入、CPI、人均GDP及国内旅游人数 年份 国内旅游收入 (亿元) CPI（%）人均GDP（元） 国内旅游人数 （百万）
统计学简答题及答案说课讲解
统计学简答题及参考答案 1.简述描述统计学的概念、研究内容与目的。 概念：它是研究数据收集、整理和描述的统计学分支。 研究内容：搜集数据、整理数据、展示数据和描述性分析的理论与方法。 研究目的：描述数据的特征；找出数据的基本数量规律。 2.简述推断统计学的概念、研究内容与目的。 概念：它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。 研究内容：参数估计和假设检验的理论与方法。 研究目的：对总体特征作出统计推断。 3.什么是总体和样本？ 总体是指所研究的全部个体(数据)的集合，其中的每一个元素称为个体（也称为总体单位）。 可分为有限总体和无限总体： ?有限总体的范围能够明确确定，且元素的数目是有限的，可数的。 ?无限总体所包括的元素数目是无限的，不可数的。 总体单位数可用N表示。 样本就是从总体中抽取的一部分元素的集合。构成样本的元素的数目称为样本容量，记为n。 4.什么是普查？它有哪些特点？ 普查就是为了特定的研究目的，而专门组织的、非经常性的全面调查。它有以下的特点： 1)通常是一次性或周期性的 2)一般需要规定统一的标准调查时间 3)数据的规范化程度较高 4)应用范围比较狭窄。 5.什么是抽样调查？它有哪些特点？ 抽样调查是指从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据搜集方法和统计推断方法。 它具有经济性好、时效性强、适应面广、准确性高等特点。 6.简述统计调查方案的概念及应包括的基本内容。 答：统计调查方案就是统计调查前所制订的实施计划，它是指导整个调查过程的纲领性文件，是保证调查工作有计划、有组织、有系统地进行的计划书。 它应包括的基本内容有： 〈1〉明确调查目的； 〈2〉确定调查对象和调查单位； 〈3〉设计调查项目； 〈4〉设计调查表格和问卷； 〈5〉确定调查时间； 〈6〉组织实施调查计划； 〈7〉调查报告的撰写，等等。 7.简述统计分组的概念、原则和具体方法。 答：（1）概念
SPSS数据分析报告
SPSS期末报告 关于员工受教育程度对其工资水平的影响 统计分析报告 课程名称：SPSS统计分析方法 姓名：汤重阳 学号： 所在专业：人力资源管理 所在班级：三班
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一、数据样本描述 分析数据来自于“微盘——SPSS数据包data02-01”。 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含11个变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin （起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用SPSS统计软件，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。 二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分 分类汇总 以受教育水平程度为分组依据，对职工的起始工资和现工资进行数据汇总。 个案排秩 对受教育水平程度不同的职工起始工资和现工资进行个案排秩。 连续变量变分组变量 将被调查者的年龄分为10组，要求等间距。 2 统计描述与统计图表部分 频数分析 利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在性别、受教育水平程度不同的状况下进行频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 描述统计分析 以职工受教育水平程度为依据，对职工起始工资进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、偏度峰度等数据，以进一步把握数据的集中趋势和离散趋势。
3 假设检验方法部分 分布类型检验 正态分布 分析职工的现工资是否服从正态分布。 二项分布 抽样数据中职工的性别分布是否平衡。 游程检验 该样本中的抽样数据是否随机。 单因素方差分析 把受教育水平和起始工资作为控制变量，现工资为观测变量，通过单因素方差分析方法研究受教育水平和起始工资对现工资的影响进行分析。 卡方检验 职工的起始工资水平和现工资水平与其受教育程度之间是否存在关联性。 相关与线性回归的分析方法 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） 对受教育程度和现工资两个变量进行相关性分析。 线性回归模型 建立用受教育程度预测现工资水平的回归方程 4 高级阶段方法部分 对该样本数据进行信效度检测
数据统计分析评价报告.doc
统计分析 项目顾客满意度 数据统计分析评价报告 数据统计分析评价 统计结果： 1) 共发放学生满意率调查表份，收回份，经统计，学生满意度为：% ； 共发放家长满意率调查表份，收回份，经统计，家长满意度为：% ； 共发放用人单位满意率调查表份，收回份，经统计，用人单位满意度为：% 。 2) 学生意见处理率％； 家长意见处理率％； 用人单位意见处理率％ 3）学生投诉次，处理率% ； 家长投诉次，处理率% ； 用人单位投诉次，处理率% 。 上述统计结果中存在问题原因分析： 1） 2） 3） 。 。 。 评价结果：
与教学服务要求的符合性； 过程和服务的特性及趋势，包括采取预防措施 的机会统计结果： 1） )2011.9-2011.12 月共采购 教材：批次本，其中不合格批次, 一次合格率％； 实训设备：批次台，其中不合格批次, 一次合格率％； 实训仪器仪表：批次台，其中不合格批次, 一次合格率％； 后勤设施：批次，其中不合格批次, 一次合格率％； 教学易耗品：批次，其中不合格批次, 一次合格率％； 食堂用品：批次，其中不合格批次, 一次合格率％； 超市食品：批次，其中不合格批次, 一次合格率％； 2）日常教学巡查次，不合格次，合格率％ 教案、教学进度检查次，不合格次，合格率％ 听课次，合格次，不合格次，合格率％ 理论教学质量评估次，合格次，不合格次，合格率％ 实践教学指导教师教学质量评估次，合格次，不合格次，合格率％ 理论教学学生学年成绩合格率％ 实训教学学生学年成绩合格率％ 上述统计结果中存在问题原因分析： 1） 2） 3） 。 。 。 评价结果：
统计结果： 1）学校共有教材供方家，共进教材批次本，其中不合格批次本，不 合格原因是，经已合格。教材供方供货及时，价格合理，产品质量 稳定，使用效果好，售后服务好。 上述统计结果中存在问题原因分析： 1） 供方2） 3） 。 。 。 评价结果：
数据统计分析报告模板
数据统计分析报告模板 导读：本文统计分析报告格式，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 统计分析报告格式 统计分析报告一般包括： 基本情况，成绩，问题，原因分析和建议措施几个部分。 应满足以下基本要求： 1、调查研究，占有资料，数据资料与数据有关的各方面情况，企业内部资料和外部资料。 2、观点鲜明，重点突出，材料和观点要统一。 用观点统帅材料，用材料说明观点。 3、判断推理，符合逻辑，指明问题的性质，原因及解决的办法。把问题说透，把道理讲清。 4、简洁精炼，条理分明。专业术语要准确、恰当，切忌数据资料的罗列和事实现象的堆砌。 统计分析报告，在实际工作中一般把文字报告、表式报告和图示报告溶为一体。 统计分析报告 一、目标定位 内容往往服务于目标，目标决定内容，因而数据分析报告的目标很大程度上决定其内容，我们应首先明确其目标定位。构建数据分析
报告的目标概念在外延上有所侧重，定位于为处于信息时代的审计服务。因此，它需要统一并且服务于审计这个大目标，但也具有自身的特点。根据《审计法》规定，我国国家审计的总目标是监督财政财务收支的真实性、合法性和效益性。在这个大前提下，我们认为构建计算机数据分析报告的总体目标是结合业务审计的具体目标，通过数据分析，实现价值最大化的审计决策，从而支撑制订的审计实施方案。这个总体目标总是可以划分为具体层次上的目标。我们认为，从属于其总目标，构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面： 1、进行总体分析。从审计工作需求出发，对被审计对象的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被审计对象财务、业务状况的总体印象。 2、确定审计重点，合理配置审计资源。在对被审计对象总体掌握的基础上，根据被审计对象特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定审计的重点，协助审计人员作为正确的审计决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。 3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的审计事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后审计实践中的数据分析。 以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定审计重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订审计实施方案也没有可靠的支