显著性分析
第7章显著性检验的基本问题
教学目的与要求：通过本章讲授，使学生了解下列概念：观察到的显著水平（p_值）、检验时规定的显著水平标准、显著水平、临界值、检验规则、原假设和备择假设，知道什么是双尾检验，什么是左（右）单尾检验以及各自的适用场合，知道什么是显著性检验中的两类错误以及犯这类错误的概率的图示，掌握总体均值是否为某定值以及两点分布总体中一次试验成功率为某定值的检验问题，知道显著性检验中应当注意的问题。
重点内容与难点：
1．显著性检验的基本问题
2．总体均值为某定值的显著性检验
3．随机试验中某种事件出现的概率为某定值的显著性检验
§7.1 显著性检验的基本问题
1．显著性检验是除参数估计之外的另一类重要的统计推断问题。
2．显著性检验，又称假设检验：就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异。
或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。
3．显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验。
一、显著性检验的基本思想
显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释。
1．小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的，假若在一次试验中事件A事实上发生了。那只能认为事件A不是来自我们假设的总体，也就是认为我们对总体所做的假设不正确。
2．观察到的显著水平：由样本资料计算出来的检验统计量观察值所截取的尾部面积为。这个概率越小，反对原假设，认为观察到的差异表明真实的差异存在的证据便越强，观察到的差异便越加理由充分地表明真实差异存在。
3．检验所用的显著水平：针对具体问题的具体特点，事先规定这个检验标准。
4．在检验的操作中，把观察到的显著性水平与作为检验标准的显著水平标准比较，小于这个标准时，得到了拒绝原假设的证据，认为样本数据表明了真实差异存在。大于这个标准时，拒绝原假设的证据不足，认为样本数据不足以表明真实差异存在。
5．检验的操作可以用稍许简便一点的作法：根据所提出的显著水平查表得到相应的z 值，称作临界值，直接用检验统计量的观察值与临界值作比较，观察值落在临界值所划定的尾部内，便拒绝原假设；观察值落在临界值所划定的尾部之外，则认为拒绝原假设的证据不足。
二、原假设和备择假设
1．原假设：对总体所作的论断或推测，指观察到的差异只反映机会变异。记作H0 2．备择假设：是指观察到的差异是真实的。记作H1。
3．原假设和备择假设合在一起，应涵盖我们所研究的总体特征的所有可能性。
三、双尾检验和单尾检验
采用双尾检验还是采用单尾检验（以及左单尾还是右单尾），取决于备择假设的形式。
拒绝域的单、双尾与备择假设之间的对应关系
四、显著性检验的两类错误
（一）显著性检验中的第一类错误及其概率
显著性检验中的第一类错误是指，原假设H0:θ＝θ0事实上正确，可是检验统计量的观察值却落入拒绝域，因而否定了本来正确的假设。这是弃真的错误。
发生第一类错误的概率（记作α）也就是当原假设H0:θ＝θ0正确时检验统计量的观察值落入拒绝域的概率。显然，在双尾检验时是两个尾部的拒绝域面积之和；在单尾检验时是单尾拒绝域的面积。
(二)显著性检验中的第二类错误及其概率
显著性检验中的第二类错误是指，原假设H0:θ＝θ0不正确，而备择假设H1:θ<θ0或H1:θ>θ0是正确的，可是检验统计量的观察值却落入了接受域，因而没有否定本来不正确的原假设。这是取伪的错误。
发生第二类错误的概率（记作β）是指，把来自θ＝θ1(θ1≠θ0)的总体的样本值代入检验统计量所得结果落入接受域的概率。
（三）α和β的关系
当样本容量一定时，α越小，β就越大；反之，α越大，β就越小。
五、显著性检验的P—值
若用计算机统计软件进行假设检验, 我们会见到P—值。将算得检验统计量样本值查表得的概率是就是P—值（在那里我们称之为观察到的显著水平）。
六、关于显著性检验的结果
(一) 显著性检验回答什么问题
我们所观察到的差异（是纯属于机会变异，还是反映了真实的差异？
1．如果显著性检验得到差异显著的结论这时并不能评价差异的大小和重要性。
2．显著性检验只能告诉我们差异是否在事实上存在，而不能回答差异产生的原因。 3．显著性检验不能检查我们对实验所作的设计是否有缺陷
（二）显著性检验回答问题的方式
在表述显著性检验结论的时候，应与检验的逻辑推理相符。
当检验统计量的观察值落在拒绝域时，我们应该说，样本资料显著地（或高度显著地）表明，差异是存在的。
（三）对观察到的显著水平数值的评价
七、显著性检验中的总体和样本
(一)显著性检验的对象是无限总体
(二)大样本可能会使检验统计量过分敏感
(三)从有限总体中抽取样本用于显著性检验时，必须作概率抽样
八、显著性检验的步骤
显著性检验的一般步骤或格式如下：
（1）提出假设
H0：
H 1：
同时，与备择假设相应，指出所作检验为双尾检验还是左单尾或右单尾检验。
（2）构造检验统计量，收集样本数据，计算检验统计量的样本观察值
（3）根据所提出的显著水平α，确定临界值和拒绝域
（4）作出检验决策
把检验统计量的样本观察值和临界值比较，或者把观察到的显著水平与显著水平标准比较；最后按检验规则作出检验决策。当样本值落入拒绝域时，表述成:“拒绝原假设”，“显著表明真实的差异存在”；当样本值落入接受域时，表述成：“没有充足的理由拒绝原假设”，“没有充足的理由表明真实的差异存在”。另外，在表述结论之后应当注明所用的显著水平。
§7.2 总体均值为某定值的显著性检验
总体均值的显著性检验可有双尾、左单尾、右单尾三种不同的情况。下面就总体分布的不同情况，总体方差是否已知的不同情况以及样本大小的不同情况分别介绍检验统计量和检验规则。
一、总体为正态分布，总体方差已知，样本不论大小
对于假设0H ：μ=0μ，在0H 成立的前提下，有检验统计量 )1,0(~2
0N n
x Z σμ-= 如果规定显著性水平为α，在双尾，左单尾，右单尾三种不同情形下，拒绝域分别为：①],(2αz --∞和),[2∞αz ；②],(αz --∞；③),[∞αz 。
二、总体分布未知，总体方差已知，大样本
对于假设0H ：μ=0μ，在0H 成立的前提下，如果样本足够大（n ≥30），近似地有检验统计量 )1,0(~2
0N n
x Z σμ-=
如果规定显著性水平为α，在双尾，左单尾，右单尾三种不同情形下，拒绝域分别为①],(2αz --∞和),[2∞αz ；②],(αz --∞；③),[∞αz 。
三、总体为正态分布，总体方差未知，小样本
对于假设Ｈ0：μ=0μ，在0H 成立的前提下，有检验统计量 )1(~20
--=n t n
s x t μ
如果规定显著性水平为α，在双尾，左单尾，右单尾三种不同情形下，拒绝域分别为：①)),1([)]1(,(22∞----∞n t n t αα和；②)]1(,(---∞n t α；③)),1([∞-n t α。
四、总体分布未知，总体方差未知，大样本
对于假设Ｈ0：μ=0μ，在0H 成立的前提下，如果总体偏斜适度，且样本足够大，近似地有检验统计量 )1,0(~20
N n
s x Z μ-=
如果规定显著性水平为α，在双尾，左单尾，右单尾三种不同情形下，拒绝域分别为：①],(2αz --∞ 和),[∞αz ； ②],(αz --∞； ③),[∞αz ,
§7.3 总体比例为某定值的显著性检验
总体比例指的是随机试验中某种指定事件出现的概率。随机试验中某种指定事件出现叫做“成功”，把一次试验中成功的概率记作π。
对于假设:0H π=0π,在0H 成立的前提下，如果9.01.00≤≤π，并且样本容量足够大，大到足以满足3)1(00≥-ππn 时，近似地有检验统计量 n p z )
1(000
πππ--=~N (0,1)
其中p 是样本比例。
如果规定显著性水平为α，在双尾，左单尾，右单尾三种不同情形下，拒绝域分别为： ①],(2αz --∞ 和),[2∞αz ； ②],(αz --∞； ③),[∞αz 。
关于两组数据的相关性分析
关于两组数据的相关性分析我通过查阅资料和同学们分组讨论等总结性阐述了关于两组变量间相关关系的统计分析。通过学习和阐述我对两组数据的相关性分析的问题有了比较深的了解． 研究典型相关分析的原理、典型成分的计算方法及计算步骤．把两组变量Ｘ与ｙ转化为具有最大相关性的若干对典型成分，直到两组变量的相关性被分解．通过典型相关系数及其显著性检验．选择典型成分分析两组变量的相关性．实例表明只有第一个典型相关系数能通过显著性检验，而其它两个典型相关系数显著为零，放应选取第一对典型成分Ｆ，和Ｇｌ傲分析．典型相关分析是研究两组随机变量之间相关性的一种统计分析方法，它将两组随机变量间的相关信息更加充分地挖掘出来，分别在两组随机变量中提取相关性最大的两个成分，通过测定这两个成分之间的相关关系，可以推测两组随机变量的相关关系．典型相关分析的方法由霍特林于１９３６年首次提出．在许多实际问题中，需要研究两组变量之间的相关性．例如：研究成年男性体型与血压之间的关系；研究国民经济的投入要素与产出要素这两组变量之间的联系情况；研究临床症状与所患疾病；研究原材料质量与相应产品质量；研究居民营养与健康状况的关系；研究人体形态与人体功能的关系；研究身体特征与健身训练结果的关系．首先，我们应该进行变量指标的选择，如成年男性体型与血压之间的关系中，体型可用身高、体重、体型
指数等指标来表示，血压可用收缩压、舒张压、脉率等指标来表示；又如身体特征与健身训练结果的关系中，身体特征可用体重、腰围、脉搏表示，而训练结果可用单杠、弯曲、跳高等指标来体现．其次是样本数据的收集．最后，利用典型相关分析的原理进行研究． 相信这个对我以后的统计学的研究会有很大的帮助.
《关于两组数据的相关性分析》
《关于两组数据的相关性分析》我通过查阅资料和同学们分组讨论等总结性阐述了关于两组变量间相关关系的统计分析。通过学习和阐述我对两组数据的相关性分析的问题有了比较深的了解. 研究典型相关分析的原理、典型成分的计算方法及计算步骤.把两组变量Ｘ与ｙ转化为具有最大相关性的若干对典型成分，直到两组变量的相关性被分解.通过典型相关系数及其显著性检验.选择典型成分分析两组变量的相关性.实例表明只有第一个典型相关系数能通过显著性检验，而其它两个典型相关系数显著为零，放应选取第一对典型成分Ｆ，和Ｇｌ傲分析. 典型相关分析是研究两组随机变量之间相关性的一种统计分析方法，它将两组随机变量间的相关信息更加充分地挖掘出来，分别在两组随机变量中提取相关性最大的两个成分，通过测定这两个成分之间的相关关系，可以推测两组随机变量的相关关系.典型相关分析的方法由霍特林于１９３６年首次提出.在许多实际问题中，需要研究两组变量之间的相关性.例如：研究成年男性体型与血压之间的关系；研究国民经济的投入要素与产出要素这两组变量之间的联系情况；研究临床症状与所患疾病；研究原材料质量与相应产品质量；研究居民营养与健康状况的关系；研究人体形态与人体功能的关系；研究身体特征与健身训练结果的关系.首先，我们应该进行变量指标的选择，如成年男性体型与血压之间的关系中，体型可用身高、体重、体型指数等指标来表示，血压可用收缩压、舒张压、脉率等指标来表示；又
如身体特征与健身训练结果的关系中，身体特征可用体重、腰围、脉搏表示，而训练结果可用单杠、弯曲、跳高等指标来体现.其次是样本数据的收集.最后，利用典型相关分析的原理进行研究. 相信这个对我以后的统计学的研究会有很大的帮助. 第二篇：两化融合的数据分析资料相关关系概念：相关关系反映出变量之间虽然相互影响，具有依存关系，但彼此之间是不能一对应的。 相关分析的作用： （1）确定选择相关关系的表现形式及相关分析方法。（2）把握相关关系的方向与密切程度。 （3）相关分析不但可以描述变量之间的关系状况，而且用来进行预测。（4）相关分析还可以用来评价测量量具的信度、效度以及项目的区分度。spss提供的分析方法：简单相关分析的基本原理简单相关分析是研究两个变量之间关联程度的统计方法。它主要是通过计算简单相关系数来反映变量之间关系的强弱。（注：两个元素间呈现线性相关）两种表现形式： 1.相关图 在统计中制作相关图，可以直观地判断事物现象之间大致上呈现何种关系的形式。散点图 pearson相关系数表 分析。两种指数的pearson系数值高达0.995，非常接近1；同时相伴概率p值明显小于显著性水平0.01，这也进一步说明两者高度正
相关性分析
相关性分析 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。 差时，他们的相关性就会受到削弱。 世界上的任何事物之间存在的关系无非三种： 1、函数关系，如时间和距离， 2、没有关系，如你老婆的头发颜色和目前的房价 3、相关关系，两者之间有一定的关系，但不是函数关系。这种密切程度可以用一个数值来表示，|1|表示相关关系达到了函数关系，从1到-1之间表示两者之间关系的密切程度，例如0.8。 相关分析用excel可以实现 说判定有些严格，其实就是观察一下各个指标的相关程度。一般来说相关性越是高，做主成分分析就越是成功。主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大，说得直观一点就是寻找多个变量的一个加权平均来反映所有变量的一个整体性特征。 评价相关性的方法就是相关系数，由于是多变量的判定，则引出相关系数矩阵。 评价主成分分析的关键不在于相关系数的情况，而在于贡献率，也就是根据主成分分析的原理，计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。 相关系数越是高，计算出来的特征值差距就越大，贡献率等于前n个大的特征值除以全部特征值之和，贡献率越是大说明主成分分析的效果越好。反之，变量之间相关性越差。 举个例子来说，在二维平面内，我们的目的就是把它映射（加权）到一条直线上并使得他们分散的最开（方差最大）达到降低维度的目的，如果所有样本点都在一条直线上（也就是相关系数等于1或者-1），这样的效果是最好的。再假设样本点呈现两条垂直的形状（相关系数等于零），你要找到一条直线来做映射就很难了。 SPSS软件的特点 一、集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。 二、统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕（或打印机）上显示（打印）如正态分布图、直方图、散点图等各种统计 大数据并不是说它大，而是指其全面。它收集全方位的信息来交叉验证，应用在各个领域。比如银行，你可以去银行贷款，而银行可能会把钱借给你，为什么？？因为在大数据时代，它可以通过一系列信息，通过交叉复现得知你很多东西，比如你的住址，是什么样的校区？
作业条件危险性分析和预先危险性分析方法简介
作业条件危险性分析和预先危险性分析方法简介 1、预先危险性分析 1.1 方法简介 预先危险性分析法（Preliminary Hazard Analysis，PHA）又称初步危险分析。主要用于对危险物质和装置的主要工艺区域等进行分析。它常被用于评价项目、装置等开发初期阶段的物料、装置、工艺过程以及能量失控时可能出现的危险性类别、条件及可能造成的后果，作宏观的概略分析，其目的是辨识系统中潜在的危险有害因素，确定其危险等级，防止这些危险有害因素失控导致事故的发生。 1.2 预先危险性分析主要作用 1）大体识别与系统有关的主要危险有害因素； 2）分析、判断危险有害因素导致事故发生的原因； 3）评价事故发生对人员及系统产生的影响，事故可能造成的人员伤害和系统破坏、物质损失情况； 4）确定已识别危险有害因素的危险性等级； 5）提出消除或控制危险有害因素的对策措施。 1.3 预先危险性分析步骤 1）对系统的产生目的、操作条件和周围环境进行调研； 2）搜集同类生产过程中发生过的事故，查找能够造成故障、物质损失和人员伤害的危险性； 3）根据经验、技术诊断等方法确定危险源； 4）识别危险形成条件，研究危险因素转变成事故的触发条件； 5）进行危险性分级，确定其危险程度，找出重点控制的危险源； 6）制定危险防范措施。 1.4 预先危险性危险等级 在分析系统危险性时，为了衡量危险性的大小及其对系统的破坏程度，将各类危险性划分为四个等级，见下表。 危险性等级划分表 2、作业条件危险性分析 2.1 简介 作业条件危险性评价法（格雷厄姆——金尼法）是作业人员在具有潜在危险性环境中进行作业时的一
种危险性半定量评价方法。它是由美国人格雷厄姆（K.J.Graham ）和金尼（G.F.Kinney ）提出的，他们认为影响作业条件危险性的因素有三个： 1）发生事故或危险事件的可能性（L ）； 2）人员暴露于危险环境的频繁程度（E ）； 3）事故一旦发生可能产生的后果（C ）。 用这三个因素分值的乘积 D ＝L ×E ×C 来评价作业条件的危险性，D 值越大，作业条件的危险性越大。 式中，D 为作业条件的危险性；L 为事故或危险事件发生的可能性；E 为暴露于危险环境的频率；C 为发生事故或危险事件的可能结果。 2.2 取值与计算方法 1）发生事故或危险事件的可能性 事故或危险事件发生的可能性与其实际发生的概率相关。在实际生产条件中，事故或危险事件发生的可能性范围非常广泛，将事故或危险事件发生可能性的分值从实际上不可能的事件为0.1，经过完全意外有极少可能的分值1，确定到完全会被预料到的分值10为止（表2.2－1）。 表2.2－1 事故发生的可能性分值（L ） 2） 暴露于危险环境的频率 作业人员暴露于危险作业条件的次数越多、时间越长，则受到伤害的可能性也就越大。为此，K ·J ·格雷厄姆和G ·F ·金尼规定了连续出现在潜在危险环境的暴露频率分值为10，一年仅出现几次非常稀少的暴露频率分值为1。暴露于潜在危险环境的分值见表 2.2－2。 表2.2－2 暴露于危险环境的频繁程度分值（E ） 3） 发生事故或危险事件的可能结果 造成事故或危险事故的人身伤害或物质损失可在很大范围内变化，以工伤事故而言，可以从轻微伤害到许多人死亡，其范围非常宽广。因此，K ·J ·格雷厄姆和G ·F ·金尼需要救护的轻微伤害的可能结果， 它值规定为1，以此为一个基准点；而将造成许多人死亡的可能结果规定为分值100，作为另一个参考点。在两个参考点1～100之间，插入相应的中间值，列出表2.2－3 所示的可能结果的分值。 表2.2－3 事故造成的后果分值（C ）
显著性检验
一、计量资料的常用统计描述指标 1．平均数平均数表示的是一组观察值(变量值)的平均水平或集中趋势。平均数 计算公式： 式中：Ｘ为变量值、Σ为总和，Ｎ为观察值的个数。 2．标准差(S) 标准差表示的是一组个体变量间的变异(离散)程度的大小。S愈小，表示观察值的变异程度愈小，反之亦然，常写成。标准差计算公式： 式中：∑Ｘ2 为各变量值的平方和，(∑Ｘ)2为各变量和的平方，N-1为自由度3．标准误（S?x）标准误表示的是样本均数的标准差，用以说明样本均数的分布情况，表示和估量群体之间的差异，即各次重复抽样结果之间的差异。S?x愈小，表示抽样误差愈小，样本均数与总体均数愈接近，样本均数的可靠性也愈大，反之亦然，常写 作。标准误计算公式： 三、显著性检验 抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭两个结果（平均数或率）的不同就作出结论，而是要进行统计学分析，鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。 1．显著性检验的含义和原理显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。 2．无效假设显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。经统计学分析后，如发现两组间差异系抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。若两组间差异不是由抽样引起的，则“无效假设”不成立，可认为这种差异是显著的（即实验处理有效）。 3．“无效假设”成立的机率水平检验“无效假设”成立的机率水平一般定为5%（常写为p≤0.05），其含义是将同一实验重复100次，两者结果间的差异有5次以上是由抽样误差造成的，则“无效假设”成立，可认为两组间的差异为不显著，常记为p>0.05。若两者结果间的差异5次以下是由抽样误差造成的，则“无效假设”不成立，可认为两组间的差异为显著，常记为p≤0.05。如果p≤0.01，则认为两组间的差异为非常显著。 （一）计量资料的显著性检验 1．t 检验 （1）配对资料（实验前后）的比较假设配对资料差数的总体平均数为零。其计算公
危险性分析方法
第七章危险性分析方法 对于现代化的化工生产装置须实行现代化安全管理，也就是从系统的观念出发，运用科学分析方法识别、评价、控制危险，使系统达到最佳安全。 应用系统工程的原理和方法预先找出影响系统正常运行的各种事件出现的条件，可能导致的后果，并制定消除和控制这些事件的对策，以达到预防事故、实现系统安全的目的。 辨别危险、分析事故及影响后果的过程就是危险性分析。 危险性分析有定性分析和定量分析两种类型： 定性分析 找出系统存在的危险因素，分析危险在什么情况下能发生事故及对系统安全影响的大小，提出针对性的安全措施控制危险。 它不考虑各种危险因素发生的数量多少。(本章主要介绍定性危险分析方法) 定量分析 在定性分析的基础上，进一步研究事故或故障与其影响因素之间的数量关系，以数量大小评定系统的安全可靠性。定量危险性分析也就是对系统进行安全性评价。(在第八章进行讨论) 7.1 安全检查表 7.1.1 概述 安全检查表(SCL，Safety Check List)是进行安全检查和诊断的清单。 在编制安全检查表时，通常是把检查对象作为系统，将系统分割成若干个子系统， 按子系统制定。 安全检查表是最早开发的一种系统危险性分析方法，也是最基础、最简便的识别危险的方法。该法应用最多且广泛。 在我国目前安全检查表不仅用于定性危险性分析，有的还对检查项目给予量化，用于系统的安全评价。 安全检查表的优点： 1.安全检查是进行安全管理的重要手段，安全检查表是由各种专业人员事先经过充分的分析和讨论,集中了大家的智慧和经验而编制出来的，按照安全检查表进行检查就会避 免传统安全检查时的一些弊端，能全面找出生产装置的危险因素和薄弱环节； 2.它简明易懂，易于掌握，实施方便； 3.应用范围广,项目的设计、施工、验收,机械设备的设计、制造,运行装置的日常操作、作业环境、运行状态及组织管理等各个方面都可应用； 4.编制安全检查表的依据之一是有关安全的规程、规范和标准。 安全检查表还可对系统进行安全性评价。 7.1.2 安全检查表编制的步骤和依据 1、编制的步骤： 先组成一个由工艺、设备、操作及管理人员的编制小组，并大致按以下几步开展工作： (1)熟悉系统：详细了解系统的结构、功能、工艺流程、操作条件、布置和已有的安 全卫生设施等。 (2)搜集有关安全的法规、标准和制度及同类系统的事故资料，作为编制安全检查表 的依据。 (3)按功能或结构将系统划分成若干个子系统或单元，逐个分析潜在的危险因素。 (4)确定安全检查表的检查内容和要点，并按照一定的格式列成表。 2、编制的依据：
聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系
聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题， 聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。 关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。 细分就是 聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术； 从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。 聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。
Duncan法进行多组样本间差异显著性分析
在SPSS里用Duncan's multiple range test进行多组样本间差异显著性分析 1. 软件SPSS v17.0 2. 方法Duncan's multiple range test 3. 适用范围 比较两组以上样本均数的差别，这时不能使用t检验方法作两两间的比较（如有人对四组均数的比较，作6次两两间的t检验），这势必增加两类错误的可能性（如原先a定为0.05，这样作多次的t检验将使最终推断时的a>0.05）。故对于两组以上的均数比较，必须使用方差分析的方法，当然方差分析方法亦适用于两组均数的比较。方差分析可调用此过程可完成。本过程只能进行单因素方差分析，即完全随机设计资料的方差分析。 4. 数据格式 X是每组实验每次重复的数值，factor是实验分组
5. 实现方法 Analyze->Compare Means->One-Way ANOVA
点击PostHoc...选择方法，设置显著水平
6. 查看结果 看Post Hoc Tests部分的表格 按照显著性水平P<0.05分成3列，三者之间有着显著性差异（factor1，factor2，factor3和factor4），factor3和factor4之间差异不显著。
7.在表格中标明差异显著性 根据这一结果即可做表格，四组分别以a,b,c,c标明其显著性差异。 小写字母代表是在0.05水平下比较，差异显著；大写字母代表在0.01水平下比较，差异极显著。 26.24±3.07a 表示:26.24代表这一组数据的平均值，3.07代表这一组数据的方差（excel中用STDEV公式得出） 先做0.05水平下的显著性分析，用小写字母，如果都不显著，可以不用标示，在文字里面有说明即可；在做0.01水平下的显著性分析，如果不显著，可以不用标示，在文字里面有说明即可。 上图标注有误，abcd的标注由值的大小决定，a表示最大，因此从上到下应为：cbaa 参考资料 SPSS FOR WINDOWS简明教程
相关分析及其原理(全)
相关原理 一、两个随机变量的相关系数 通常，两个变量之间若存在一一对应的确定关系，则称两者存在着函数关系。当两个随机变量之间具有某种关系时，随着某一变量数值的确定，另一却可能取许多不同的值，但取值有一定的概率统计规律，这时称两个随机变量存在着相关关系。 下图表示由两个随机变量x和y组成的数据点的分布情况。 左图中个点分布很散，可以说变量x和变量y之间是无关的。 右图中x和y虽无确定关系，但从统计结果、从总体看，大体上具有某种程度上的线性关系，因此说他们之间有着相关关系。 变量x和y之间的相关程度常用相关系数ρxy表示 ρxy=E[(x?μx)(y?μy)] ?x?y 式中E-------数学期望； μx-------随机变量x的均值，μx=E[x]； μy-------随机变量y的均值，μx=E[y]； ?x?y-------随机变量x、y的标准差 ?x2=E[(x?μx)2] ?y2=E[(y?μy)2] 利用柯西-许瓦兹不定式 E[(x?μx)( y?μy)]2≤E[(x?μx)2] E[(y?μy)2] 故知｜ρxy｜≤1。当数据点分布愈接近于一条直线时，ρxy的绝对值愈接近1，x,y的线性关系度愈好，ρxy的正负号则是表示一变量随另一变量的增加而增或减。当ρxy接近于零，则可认为x,y两变量之间完全无关，但仍可能存在着某种非线性的相关关系甚至函数关系。 二、信号的自相关函数 假如x（t）是某各态历经随机过程的一个样本记录，x（t+τ）是x（t）时移τ后的样本，在任何t=t i时刻，从两个样本上分别得到两个值x(t i)和x(t i+τ)，而且x（t）和x（t+τ）具有相同的均值和标准差。例如把ρ 简写成ρx(τ),那么有， x（t）x（t+τ）
危险性分析方法
第八章危险性分析方法 辨别危险、分析可能发生的事故及其影响后果的过程就是危险性分析。 危险性分析是为防止危险造成事故所采取的手段，其作用是为制定防止事故发生的对策提供依据。 危险性分析需要运用系统工程的原理和方法。危险性分析有定性分析和定量分析两种类型： ①定性分析：找出系统存在的危险因素，分析危险在什么情况下能发生事故，以及对系统安全影响的大小，提出针对性的安全措施控制危险。定性分析不对各种危险因素作定量评价，本章主要介绍定性危险性分析方法。 ②定量分析：在定性分析的基础上，进一步研究事故或故障与其影响因素之间的数量关系，以数量大小评定系统的安全可靠性。在第八章介绍。 危险、危害因素 8.1.1危险因素与危害因素 危险因素是指突发性造成人身伤亡和财产损失的因素。危险因素强调突发性和瞬间作用； 危害因素是指可能造成人身伤害、职业病、财产损失和作业环境破坏的因素。危害因素强调在一定时间范围内的积累作用。 危险因素和危害因素二者有时难以区分，故有时统称为危险因素，更多的是并称为危险、危害因素。 8.1.2危险、危害因素分类 根据GB/T 13816—92《生产过程危险和危害因素分类与代码》的规定，按导致事故和职业危害的直接原因，将生产过程中的危险、危害因素分为6 类： 1、物理性危险、危害因素 （1）设备、设施缺陷如强度不够、刚度不够、运动件外露、制动器缺陷、外形缺陷等。 （2）防护缺陷如无防护、防护不当、防护距离不够、防护设施缺陷等。 （3）电危害 （4）噪声危害 （5）振动危害 （6）电磁辐射 如电离辐射：X 射线、高能电子束等；非电离辐射：激光、紫外线等。 （7）运动物危害如固体抛射物、液体飞溅物、气流冲击、岩土滑动等。 （8）明火 （9）能造成灼伤的高温物质 （10）能造成冻伤的低温物质 （11）粉尘与气溶胶（不包括爆炸性、有毒性粉尘与气溶胶） （12）作用环境不良如采光照明不良、安全过道缺陷、通风不良、气温过高或过低、空气质量差等。 （13）信号缺陷如无信号设施、信号不清、信号失准、信号选用不当等。 （14）标志缺陷如无标志、标志不清、标志不规范、标准位置不当等。 （15）其他物理危险和危害因素 2、化学危险和危害因素
显著性分析用SPSS进行统计检验
用SPSS进行统计检验 在教育技术研究中，经常需要利用不同的教学媒体或教学资源对不同的对象进行教学改革试验，但教学试验的总体往往都有较大数量，限于人力、物力与时间，通常都采用抽取一定的样本作为研究对象，这样，就存在样本的特征数量能否反映总体特征的问题，也存在着两种不同的样本的数量标志的参数是否存在差异的问题，这就必需对样本量数进行定量分析与推断，在教育统计学中称为“统计检验”。 一、统计检验的基本原理 统计检验是先对总体的分布规律作出某种假说，然后根据样本提供的数据，通过统计运算，根据运算结果，对假说作出肯定或否定的决策。如果现要检验实验组和对照组的平均数（μ1和μ2）有没有差异，其步骤为： 1．建立虚无假设，即先认为两者没有差异，用表示； 2．通过统计运算，确定假设成立的概率P。 ⒊根据P 的大小，判断假设是否成立。如表6-12所示。 二、大样本平均数差异的显著性检验——Z检验 Z检验法适用于大样本（样本容量小于30）的两平均数之间差异显著性检验的方法。它是通过计算两个平均数之间差的Z分数来与规定的理论Z值相比较，看是否大于规定的理论Z值，从而判定两平均数的差异是否显著的一种差异显著性检验方法。其一般步骤： 第一步，建立虚无假设，即先假定两个平均数之间没有显著差异。 第二步，计算统计量Z值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法。 （1）如果检验一个样本平均数（）与一个已知的总体平均数()的差异是否显著。其Z值计算公式为： 其中是检验样本的平均数； 是已知总体的平均数； S是样本的方差； n是样本容量。 （2）如果检验来自两个的两组样本平均数的差异性，从而判断它们各自代表的总体的差异是否显著。其Z值计算公式为：
危险与可操作性分析研究_杜廷召
July 2010现代化工第30卷第7期M oder n Che m ica l Industry 2010年7月 分析测试 危险与可操作性分析研究 杜廷召,田文德,任 伟 (青岛科技大学化工学院,山东青岛266042) 摘要:危险与可操作性分析(HAZOP)是过程工业中广泛应用的识别危险与操作性问题的安全分析技术之一,尤其是在化工、石化等高危行业。概述了危险与可操作性分析方法基本原理的基础上,将HAZOP 产生以来的相关研究做出分类并进行了综述,包括HAZ OP 特征研究、扩展HAZ OP 分析领域、开发自动化HAZ OP 分析专家系统和动态模拟辅助的HAZOP 分析。最后对HAZ OP 技术的研究前景做出了展望。 关键词:HAZ OP ;危险与可操作性分析;过程危险性分析;安全分析中图分类号:X937 文献标识码:A 文章编号:0253-4320(2010)07-0090-04 P rogress and pros pect in hazard and operability analysis DU Ting zhao ,TI AN W en de ,RE N W ei (Co llege of Che m ica l Eng ineer i ng ,Q i ngdao U niversity of Science &T echno l ogy ,Q ingdao 266042,Ch i na)Ab stract :H azard and Operab ility Ana l ys i s(HA ZOP )is one o f t he techn i ques m ost w ide l y used i n safety ana l ys i s to i dentify hazards and ope rability prob l em s in process i ndustry ,especiall y i n i ndustry w ith h i gh risk li ke che m i ca l i ndustry ,petrochem i ca l industry et al .T he funda m enta l pr i nciple ofHA ZOP i s rev ie w ed .T he resea rch re lated to HAZOP around the w orld is c lassified i nto four ca tego ries acco rd i ng to its research scope ,i nc l ud i ng character i stics study ,HAZOP scope ex tendi ng ,deve l opi ng auto m ated HAZOP expert system s and HAZOP aided w it h dyna m ic si m u l a ti on .T he resea rch prospect o fHAZOP i s prev i ewed i n the end . K ey w ords :HAZOP ;hazard and operability ana l y si s ;pro cess hazard analysis ;safe t y ana l ysis 收稿日期:2010-02-08 基金项目:山东省自然科学基金(ZR2009B M 033) 作者简介:杜廷召(1986-),男,硕士生,研究方向为化学工程,du ti ngz h ao @g m ai.l co m;田文德(1973-),男,副教授,博士,硕士生导师,研究方 向为过程系统工程。 HAZOP (H azar d and Operability Analysis)技术 最早是在20世纪60年代中期由英国帝国化学公司(I CI)首先开发应用的。最初定义为:HAZ OP 分析是由各专业人员组成的分析组对工艺过程的危险和操作性进行分析,即对新建或者已有的过程装置及工程本质进行正式的、系统的严格审查来评估单个装置的危险可能性和可能对整套装置造成的影响。HAZOP 分析的目的在于识别已有的高危险性装置的潜在危险,除去导致重大安全的问题,例如有毒物质泄漏、火灾和爆炸等。经过几十年的发展,HAZOP 分析不仅能够识别危险,而且可以辨识操作问题,其应用范围已经扩大到其他领域,例如医疗诊断系统、路况安全监测、可再生能源系统、可编程电子系统等。 1 HAZOP 分析基本原理 HAZOP 的理论依据是:工艺流程的状态参数(如温度、压力、流量等)一旦偏离规定的基准状态,就会发生问题或出现危险。它需要由一个由多学科 且经验丰富的成员组成的分析团队,首先依据过程 流程图和管道装置图将流程分为易处理的节点,以此确保对过程中的每一个装置进行分析;然后针对节点内的每个设备、操作逐一进行检验:匹配引导词(none ,less ,m ore 等)与工艺参数(fl o w,pressure ,te m perature 等)组成有意义的偏差及操作问题,并由偏差进行事故剧情的向前向后分析,最终辨识偏差原因并分析偏差后果。 常规HAZOP 分析流程 [1] 见图1 。 图1 常规HAZOP 分析流程图 90
预先危险性分析(PHA)法
分析及评价方法-预先危险性分析(PHA)法 本文作者佚名 预先危险分析也称初始危险分析，是在每项生产活动之前，特别是在设计的开始阶段，对系统存在危险类别、出现条件、事故后果等进行概略地分析，尽可能评价出潜在的危险性。因此，该方法也是一份实现系统安全危害分析的初步或初始的计划，是在方案开发初期阶段或设计阶段之初完成的。 1．预先危险分析的主要目的 (1)识别危险，确定安全性关键部位； (2)评价各种危险的程度； (3)确定安全性设计准则，提出消除或控制危险的措施。 此外，预先危险分析还可提供下述信息： (1)为制(修)定安全工作计划提供信息； (2)确定安全性工作安排的优先顺序； (3)确定进行安全性试验的范围； (4)确定进一步分析的范围，特别是为故障树分析确定不希望发生的事件； (5)编写初始危险分析报告，作为分析结果的书面记录； (6)确定系统或设备安全要求，编制系统或设备的性能及设计说明书。 2．分析内容 由于初始危险分析从寿命周期的早期阶段开始，因此，分析中的信息仅是一船性的，不会太详细。这些初始信息应能指出潜在的危险及其影响，以提醒设计师们要通过设计加以纠正。这种分析至少应包括以下内容： (1)审查相应的安全性历史资料； (2)列出主要能源的类型，并调查各种能源，确定其控制措施； (3)确定系统或设备必须遵循有关的人员安全、环境安全和有毒物质的安全要求及其它有关的规定；
(4)提出纠正措施建议，在完成识别危险、评价危险的严重程度及可能性之后，还应提出如何控制危险的建议。 为了能全面地识别和评价潜在的危险，分析中还必须考虑的如下项目： (1)危险物品，例如：燃料、激光、炸药、有毒物、有危险的建筑材料、放射性物质等； (2)系统部件间接口的安全性，例如：材料相容性、电磁干扰、意外触发、火灾或爆炸的发生和蔓延、硬件和软件控制(包括软件对系统或分系统安全的影响)等； (3)确定控制可靠性的关键软件命令和响应，例如：错误命令、不适时的命令或响应、或由订购方指定的不希望事件等； (4)与安全有关的设备、保险装置和应急装置等，例如：联锁装置、硬件或软件故障安全设计、分系统保护、灭火系统、人员防护设备、通风装置、噪声或辐射屏蔽等； (5)包括生产环境在内的环境约束条件，如：坠落、冲击、振动、极限、温度、噪声、接触有毒物、静电放电、雷击、电磁环境影响、电离和非电离辐射等； (6)操作、试验、维修和应急规程等。 进行预先危险分析需要如下资料： (1)各种设计方案的系统和分系统部件的设计图纸和资料； (2)在系统预期的寿命期内，系统各组成部分的活动、功能和工作顺序的功能流程图及有关资料； (3)在预期的试验、制造、储存、修理、使用等活动中与安全要求有关的背景材料。 4．分析步骤 (1)参照过去同类产品或系统发生事故的经验教训，查明所开发的系统(工艺、设备)是否也会出现同样的问题； (2)了解所开发系统的任务、目的、基本活动的要求、包括对环境的了解； (3)确定能够造成受伤、损失、功能失效或物质损失的初始危险； (4)确定初始危险的起因事件； (5)找出消除或控制危险的可能方法；
spss对数据进行相关性分析实验报告
管理统计实验报告 实验一 一.实验目的 掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。 二.实验原理 相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p 值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。越小，则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。 三、实验内容 掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。 (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。 a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.在spssd的菜单栏中选择点击Analyze correlate Bivariate，弹出一个对话窗口。 C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为 0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。 (2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。 读入数据后： A.点击Analyze correlate partial,系统弹出一个对话窗口。 B.点击OK，系统输出结果，如下表。 从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.000<0.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.8665<0.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。
相关性分析
第八章相关分析 【教学目的与要求】 通过本章的学习，使学生了解相关关系和相关分析基本概念，掌握相关分析理论。学生必须深刻领会相关关系的概念，弄清相关分析和回归分析之间的关系，掌握相关分析和回归分析的统计分析方法。 【重点和难点】 相关分析的概念 相关系数的含义与计算 回归方程的建立 回归系数的含义 【课堂讲授内容】 前述分析方法如综合分析法、动态分析法、因素分析法、抽样推断法均是对同一现象的数量特征进行描述和分析，而相关分析与之最大区别为相关分析侧重于两个现象之间的数量联系的研究，当然也不排除时间数列的自相关分析。相关分析有广义与狭义之分，广义的相关分析还包括回归分析，本章的相关分析是广义的概念。 第一节相关分析概述 一、变量关系的类型 在大量变量关系中，存在着两种不同的类型：函数关系和相关关系 函数关系是指变量之间存在的一种完全确定的一一对应的关系，它是一种严格的确定性的关系。 它是一种非严格的确定性相关关系是指两个变量或者若干变量之间存在着一种不完全确定的关系, 的关系 两者之间的联系: ①由于人类的认知水平的限制，有些函数关系可能目前表现为相关关系 ②对具有相关关系的变量进行量上的测定需要借助于函数关系 、相关关系的种类 厂按照相关关系涉及的因素的多少，可分为「单相关 - 复相关按照相关关系的方向，可分为「正相关 负相关直线相关曲线相关 按照相关的表现形式，可分为
按照相关的程度，可以分为 完全相关 （i ） 2 xy x y (X x)(y y) 1 — 2 — 2 (X X) y y) - 完全不相关 不完 全相关 三、相关分析的内容 对于相关关系的分析我们可以借助于若干分析指标（如相关系数或相关指数）对变量之间的密切程度 进行测定，这种方法通常被称作相关分析 I （狭义概念），广义的相关分析还包括回归分析。对于存在的相 关关系的变量，运用相应的函数关系来根据给定的自变量， 来估计因变量的值，这种统计分析方法通常称 为回归分析。相关分析和回归分析都是对现象的之间相关关系的分析。广义相关分析包括的内容有： 确定变量之间是否存在相关关系及其表现形式 I = I 狭义相关分析 A ---------------------------------- 确定相关关系的密切程度 卜 ___________________________ . 回归分析 ＜确定因变量估计值误差的程度~ 第二节 一元线性相关分析 一、相关关系密切程度的测定 在判断相关关系密切程度之前，首先确定现象之间有无相关关系。确定方法有：一是根据自己的理论 知识和实践经验综合分析判断；二是用相关图表进一步确定现象之间相关的方向和形式。在此基础上通过 计算相关系数或相关指数来测定相关关系密切的程度。相关系数是用来说明直线相关的密切程度；相关指 数则是用来判断曲线相关的密切程度。这是主要介绍相关系数的计算。 相关系数是用来分析判断直线相关的方向和程度的一种统计分析指标，其计算方法中最简单是最常用 的为积差法，是用两个变量的协方差与两变量的标准差的乘积之比来计算的，计算公式如下：
安全评价的方法分类
安全评价方法分类 一、安全评价方法分类（熟悉） 1）按评价结果的量化程度分类法 按照安全评价结果的量化程度，安全评价方法可分为定性安全评价法和定量安全评价法。 （1）定性安全评价方法 定性安全评价方法主要是根据经验和直观判断能力对生产系统的工艺、设备、设施、环境、人员和管理等方面的状况进行定性的分析，安全评价的结果是一些定性的指标，如是否达到了某项安全指标、事故类别和导致事故发生的因素等。 属于定性安全评价方法的有安全检查表、专家现场询问观察法、因素图分析法、事故引发和发展分析、作业条件危险性评价法（格雷厄姆—金尼法或LEC法）、故障类型和影响分析、危险可操作性研究等。 （2）定量安全评价方法 定量安全评价方法是运用基于大量的实验结果和广泛的事故资料统计分析获得的指标或规律（数学模型），对生产系统的工艺、设备、设施、环境、人员和管理等方面的状况进行定量的计算，安全评价的结果是一些定量的指标，如事故发生的概率、事故的伤害（或破坏）范围、定量的危险性、事故致因因素的事故关联度或重要度等。 按照安全评价给出的定量结果的类别不同，定量安全评价方法还可以分为概率风险评价法、伤害（或破坏）范围评价法和危险指数评价法： ①概率风险评价法 概率风险评价法是根据事故的基本致因因素的事故发生概率，应用数理统计中的概率分析方法，求取事故基本致因因素的关联度（或重要度）或整个评价系统的事故发生概率的安全评价方法。故障类型及影响分析、事故树分析、逻辑树分析、概率理论分析、马尔可夫模型分析、模糊矩阵法、统计图表分析法等都可以由基本致因因素的事故发生概率计算整个评价系统的事故发生概率。 ②.伤害（或破坏）范围评价法 伤害（或破坏）范围评价法是根据事故的数学模型，应用计算数学方法，求取事故对人员的伤害范围或对物体的破坏范围的安全评价方法。液体泄漏模型、气体泄漏模型、气体绝热扩散模型、池火火焰与辐射强度评价模型、火球爆炸伤害模型、爆炸冲击波超压伤害模型、蒸气云爆炸超压破坏模型、毒物泄漏扩散模型和锅炉爆炸伤害TNT当量法都属于伤害（或破坏）范围评价法。 ③危险指数评价法 危险指数评价法应用系统的事故危险指数模型，根据系统及其物质、设备（设施）和工艺的的基本性质和状态，采用推算的办法，逐步给出事故的可能损失、引起事故发生或使事故扩大的设备、事故的危险性以及采取安全措施的有效性的安全评价方法。常用的危险指数评价法有：道化学公司火灾爆炸危险指数评价法，蒙德火灾爆炸毒性指数评价法，易燃、易爆、有毒重大危险源评价法。 （2）其他安全评价分类法 按照安全评价的逻辑推理过程，安全评价方法可分为归纳推理评价法和演绎推理评价法。 归纳推理评价法是从事故原因推论结果的评价方法，即从最基本危险、有害因素开始，逐渐分析导致事故发生的直接因素，最终分析到可能的事故。 演绎推理评价法是从结果推论原因的评价方法，即从事故开始，推论导致事故发生的直
SPSS相关分析案例讲解
相关分析 一、两个变量的相关分析：Bivariate 1相关系数的含义 相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。 相关系数是描述相关 关系强弱程度和方向的统计量，通常用 r 表示。 ① 相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：-K r < 1o ② 计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若 r 为负，则表明两变量 为负相关。 ③ 相关系数r 的数值越接近于1(—或+1)，表示相关系数越强；越接近于 0，表示相关系数越弱。如果r=1或-，则表示两个现象完全直线性相关。如果 =0，则表示两个现象完全不相关(不是直线相关)。 ④ r 0.3，称为微弱相关、0.3 r 0.5，称为低度相关、0.5忖0.8， 称为显著(中度)相关、 0.8 |r 1，称为高度相关 ⑤ r 值很小，说明X 与丫之间没有线性相关关系，但并不意味着 X 与丫之 间没有其它关系，如很强的非线性关系。 ⑥ 直线相关系数一般只适用与测定变量间的线性相关关系， 若要衡量非线性 相关时，一般应采用相关指数R o 2 ?常用的简单相关系数 (1)皮尔逊(Pearson )相关系数 皮尔逊相关系数亦称积矩相关系数， 提出。定距变量之间的相 关关系测量常用 n (X i x)(y i y) i 1 r In n —2 — 2 (X i X) (y i y) ? i 1 i 1 (1) 式是样本的相关系数。计算皮尔逊相关系数的数据要求：变量都是服 从正态分布，相互独立的连续数据；两个变量在散点图上有线性相关趋势； 样本 容量n 30。 (2) 斯皮尔曼(Spearman )等级相关系数 Spearman 相关系数又称秩相关系数，是用来测度两个定序数据之间的线性 相关程度的指标。 当两组变量值以等级次序表示时，可以用斯皮尔曼等级相关系数反映变量间 的关系密切程 1890年由英国统计学家卡尔？皮尔逊 Pearson 系数法。计算公式如下： (1)