统计词语的产生、常用统计术语、权数、统计分析的八种方法

一、“统计”词语的产生

二、常用统计术语

三、权数

四、统计分析的八种方法

一、“统计”词语的产生

统计已经有几千年的历史。不过在早期还没有出现“统计”这样的用语。统计语源最早出现于中世界拉丁语的Status，意思指各种现象的状态和状况。由这一语根组成意大利语Stato，表示“国家”的概念，也含有国家结构和国情知识的意思。根据这一语根，最早作为学名使用的“统计”，是在十八世纪德国政治学教授亨瓦尔（G.Achenwall)在1749年所著《近代欧洲各国国家学纲要》一书绪言中，把国家学名定为“Statistika”（统计）这个词。原意是指“国家显著事项的比较和记述”或“国势学”，认为统计是关于国家应注意事项的学问。此后，各国相继沿用“统计”这个词，并把这个词译成各国的文字，法国译为Statistique，意大利译为Statistica，英国译为Statistics，日本最初译为“政

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表”、“政算”、“国势”、“形势”等，直到1880年在太政官中设立了统计院，才确定以“统计”二字正名。

1903年（清光绪廿九年）由钮永建、林卓南等翻译了四本横山雅南所著的《统计讲义录》一书，把“统计”这个词从日本传到我国。1907年（清光绪卅三年）彭祖植编写的《统计学》在日本出版，同时在国内发行，这是我国最早的一本“统计学”书籍。“统计”一词就成了记述国家和社会状况的数量关系的总称。

二、常用统计术语

1、统计指标

是反映总体现象数量特征的概念和具体数值。

2、基期

统计上通常把作为比较的基础时期称为基期。

3、报告期

统计上通常把和基期对比的时期称为计算期或报告期。

4、发展速度

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是反映某种社会经济现象发展程度的相对指标，它是报告期发展水平与基期发展水平之比，用来说明报告期水平已发展到基期水平的若干倍或百分之几，即说明社会经济现象发展变化的快慢。其计算公式为：发展速度＝某指标报告期数值∕该指标基期数值。发展速度一般用百分数（以基期水平为100）表示，当比例数较大时，则用倍数表示较为合适。

5、定基发展速度

是报告期发展水平与某一固定基期发展水平之比，反映社会经济现象在较长时间内总的发展速度。

6、环比发展速度

是报告期发展水平与前一时期发展水平之比，反映社会经济现象逐期的发展程度。

7、增长量

增长量是时间数列中两个发展水平之差，它反映社会经济现象在一定时期内增长（或减少）的绝对量，即报告期水平与

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基期水平之差。

8、增长速度

是根据增长量与基期水平对比而求得的一种相对数，它表明现象在一定时期内增长的速度，说明报告期水平比基期水平增长了百分之几（或若干倍）。其计算公式为：增长速度=（某指标报告期数值－该指标基期数值）∕该指标基期数值。计算结果若为正值，则称为增长速度或增长率；若是负值，则称为降低速度或降低率。

9、平均增长速度

用来说明社会经济现象逐期增、减的一般程度。平均增长速度不能根据各项的环比增长速度指标直接求出，在数额上，它等于平均发展速度减1，即平均增长速度=平均发展速度-1。

10、百分点

百分点是指不同时期以百分数形式表示的相对指标（如：速度、指数、构成等）的变动幅度，是百分数中相当于1%单位，

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通常用于两个百分数相减的场合。

11、现行价格

也称当年价格，就是报告期当年的实际价格，如工业品出厂价格、农产品收购价格、商品零售价格等。

12、可比价格

是指在不同时期的价值指标对比时，扣除了价格变动的因素，以确切反映实物量的变化的价格。按可比价格计算有两种方法：一种是直接用产品产量乘某一年的不变价格计算；另一种是用价格指数换算。一般来说，可比价格主要用来计算某指标的可比价增长速度。

13、权数

在统计计算中，用来衡量总体中各单位标志值在总体中作用大小的数值叫权数。

14、番与倍

“番”是按几何级数计算的，“倍”是按算术级数计算的。

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增加一倍，就是增加100%；翻一番，也是增加100%，但除了“一倍”与“一番”相当外，两倍与两番以上的数字含义就不同了，而且数字越大，差异越大。例如“增加两倍”，说明报告期水平相当于基期水平的300%，也就是增加了200%；而“翻两番”，就说明报告期水平相当于基期的400%（一番是二，二番是四，三番就是八），即增加了300%。同样，翻三番就是增加了700%，翻四番就是增加了1500%。

翻番的计算公式为：n＝[lg(报告期数÷基数)]÷lg2

n表示翻番数lg是常用对数符号

三、权数

在统计计算中，用来衡量总体中各单位标志值在总体中作用大小的数值叫权数。权数决定指标的结构，权数如变动，绝对指标值和平均数也变动，所以权数是影响指标数值变动的一个重要因素。权数一般有两种表现形式：一是绝对数（频数）表示，另一个是用相对数（频率）表示。相对数是用绝对数计算出来的百分数（％）或千分数（‰）表示的，又称比重。平均数的大小- 6 -

不仅取决于总体中各单位的标志值（变量值）的大小，而且取决于各标志值出现的次数（频数），由于各标志值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡轻重的作用，因此叫做权数。这说明权数的权衡轻重作用，是体现在各组单位数占总体单位数的比重大小上。如工业生产指数中的权数是对产品的个体指数在生产指数形成过程中的重要性进行界定的指标。产品的重要性不同，在发展速度中的作用不同，产品或行业占比重大的，权数就大，在指数中的作用就大。工业经济效益综合指数中的权数是根据各项指标在综合经济效益中的重要程度确定的。

四、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

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统计学常用英语词汇

精心整理统计学常用英语词汇Absolutedeviation,绝对离差 Absolutenumber,绝对数 Absoluteresiduals,绝对残差 Accelerationarray,加速度立体阵 AdditiveNoise,加性噪声 Additivity,可加性 Adjustedrate,调整率 Adjustedvalue,校正值 Admissibleerror,容许误差

Aggregation,聚集性 Alphafactoring,α因子法 Alternativehypothesis,备择假设 Amonggroups,组间 Amounts,总量 Analysisofcorrelation,相关分析 Arcing, Arcsinetransformation,反正弦变换 Area区域图 Areaunderthecurve,曲线面积 AREG,评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差ARIMA,季节和非季节性单变量模型的极大似然估计Arithmeticgridpaper,算术格纸

Arithmeticgridpaper,算术格纸Arithmeticmean,算术平均数Arrheniusrelation,艾恩尼斯关系Assessingfit,拟合的评估Associativelaws,结合律Asymmetricdistribution,非对称分布 Barchart,条形图 Bargraph,条形图 Baseperiod,基期 Bayes'theorem,Bayes定理 Bell-shapedcurve,钟形曲线

Bernoullidistribution,伯努力分布 Best-trimestimator,最好切尾估计量Bias,偏性 Binarylogisticregression,二元逻辑斯蒂回归Binomialdistribution,二项分布 Bisquare,双平方 Case-controlstudy,病例对照研究Categorical variable,分类变量Catenary,悬链线 Cauchydistribution,柯西分布 Cause-and-effectrelationship,因果关系Cell,单元

(完整版)问卷调查的常用统计分析方法

问卷调查的常用统计分析方法问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS 的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下：问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，

以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。自己写的，错误之处请指正，调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 1 、单选题：答案只能有一个选项例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？ A有 B 正在开创C没有D曾经有过但已中断编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、

统计学英语词汇

统计学英语词汇发布: 2008-10-08 23:42 | 作者: zhou_209 | 来源: 6sigma品质网统计学的一些英语词汇,希望对大家有用. A abscissa 横坐标 absence rate 缺勤率 absolute number 绝对数 absolute value 绝对值 accident error 偶然误差 accumulated frequency 累积频数 alternative hypothesis 备择假设 analysis of data 分析资料 analysis of variance(ANOVA) 方差分析 arith-log paper 算术对数纸 arithmetic mean 算术均数 assumed mean 假定均数 arithmetic weighted mean 加权算术均数 asymmetry coefficient 偏度系数 average 平均数 average deviation 平均差 B bar chart 直条图、条图 bias 偏性 binomial distribution 二项分布 biometrics 生物统计学 bivariate normal population 双变量正态总体 C cartogram 统计图

case fatality rate(or case mortality) 病死率 census 普查 chi-sguare(X2) test 卡方检验 central tendency 集中趋势 class interval 组距 classification 分组、分类 cluster sampling 整群抽样 coefficient of correlation 相关系数 coefficient of regression 回归系数 coefficient of variability(or coefficieut of variation) 变异系数collection of data 收集资料 column 列（栏） combinative table 组合表 combined standard deviation 合并标准差 combined variance(or poolled variance) 合并方差complete survey 全面调查 completely correlation 完全相关 completely random design 完全随机设计 confidence interval 可信区间，置信区间 confidence level 可信水平，置信水平 confidence limit 可信限，置信限 constituent ratio 构成比，结构相对数 continuity 连续性 control 对照 control group 对照组 coordinate 坐标 correction for continuity 连续性校正 correction for grouping 归组校正 correction number 校正数 correction value 校正值 correlation 相关，联系 correlation analysis 相关分析 correlation coefficient 相关系数 critical value 临界值 cumulative frequency 累积频率

统计学第八章方差分析

第八章方差分析 Ⅰ.学习目的本章介绍方差分析的理论、方法与运用。通过学习，要求：1.了解方差分析的基本概念和思想；2.理解方差分解原理；3.掌握单因素、双因素（有、无交互作用）方差分析的原理和流程；4学会针对资料提出原假设，并能利用Excel进行方差分析。 Ⅱ.课程内容要点第一节方差分析方法引导一、方差分析问题的提出方差分析，简称ANOVA（analysis of variance），就是利用试验观测值总偏差的可分解性，将不同条件所引起的偏差与试验误差分解开来，按照一定的规则进行比较，以确定条件偏差的影响程度以及相对大小。当已经确认某几种因素对试验结果有显著影响时，可使用方差分析检验确定哪种因素对试验结果的影响最为显著及估计影响程度。二、方差分析的有关术语和概念 1．试验结果：在一项试验中用来衡量试验效果的特征量，也称试验指100

101 标或指标，类似函数的因变量或者目标函数。 2．试验因素：试验中，凡是对试验指标可能产生影响的原因都称为因素，或称为因子，类似函数的自变量。试验中需要考察的因素称为试验因素，简称为因素。一般用大写字母A 、B 、C 、……表示。方差分析的目的就是分析实验因素对实验或抽样的结果有无显著影响。如果在实验中变化的因素只有一个，这时的方差分析称为单因素方差分析；如果在实验中变化的因素不止一个，这时的方差分析就称为多因素方差分析。 3．因素水平：因素在试验中所处的各种状态或者所取的不同值，称为该因素的水平，简称水平。一般用下标区分。同样因素水平有时可以取得具体的数量值，有时只能取到定性值（如好，中，差等）。 4．交互作用：当方差分析过程中的影响因素不唯一时，这种多个因素的不同水平的组合对指标的影响称为因素间的交互作用。三、方差分析的基本原理（一）方差分解原理一般地，试验结果的差异性可由离差平方和表示，离差平方和又可分解为组间方差与组内方差。其中，组间方差为因素对试验结果的影响的加总；组内方差则是各组内的随机影响的加总。如果组间方差明显高于组内方差，说明样本数据波动的主要来源是组间方差，因素是引起波动的主要原因，则认为因素对试验的结果存在显著的影响；否则认为波动主要来自组内方差，即因素对试验结果的影响不显著。（二）检验统计量检验因素影响是否显著的统计量是F 统计量：组内方差的自由度组内方差组间方差的自由度组间方差// F

常用医学统计学方法汇总

选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题：（1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。（2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两

常用统计学英文名词

常用统计学英文名词（英汉对照） Absolute deviation 绝对离差Absolute number 绝对数 Absolute residuals 绝对残差Acceleration normal 法向加速度Acceleration space dimension 加速度空间的维数Acceleration tangential 切向加速度Acceleration vector 加速度向量Acceptable hypothesis 可接受假设Accumulation累积 Accuracy 准确度 Actual frequency实际频数 Actual value 实际数 Adaptive estimator自适应估计量Addition 相加 Addition theorem 加法定理Additivity 可加性 Adjusted rate 调整率 Adjusted value 校正值Admissible error 容许误差Alternative hypothesis 备择假设 Among groups 组间 Amounts总量 Analysis of correlation相关分析Analysis of covariance协方差分析Analysis of regression 回归分析Analysis of time series 时间序列分析Analysis of variance方差分析 Angular transformation 角转换 ANOVA（analysis of variance）方差分析 ANOVA Models 方差分析模型Arcing弧/弧旋 Arcsine transformation 反正弦变换 Area under the curve曲线面积Arithmetic grid paper 算术格纸Arithmetic mean 算术平均数Assessing fit拟合的评估Associative laws 结合律Asymmetric distribution非对称分布Asymptotic bias 渐近偏倚Asymptotic efficiency渐近效率

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。

统计学词汇中英文对照完整版

统计学词汇中英文对照完整版 Absolute deviation, 绝对离差 Absolute number, 绝对数 Absolute residuals, 绝对残差 Acceleration array, 加速度立体阵 Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度Acceleration normal, 法向加速度 Acceleration space dimension, 加速度空间的维数Acceleration tangential, 切向加速度 Acceleration vector, 加速度向量 Acceptable hypothesis, 可接受假设 Accumulation, 累积 Accuracy, 准确度 Actual frequency, 实际频数 Adaptive estimator, 自适应估计量 Addition, 相加 Addition theorem, 加法定理 Additive Noise, 加性噪声 Additivity, 可加性 Adjusted rate, 调整率 Adjusted value, 校正值 Admissible error, 容许误差 Aggregation, 聚集性 Alpha factoring,α因子法 Alternative hypothesis, 备择假设 Among groups, 组间 Amounts, 总量 Analysis of correlation, 相关分析 Analysis of covariance, 协方差分析 Analysis Of Effects, 效应分析 Analysis Of Variance, 方差分析 Analysis of regression, 回归分析 Analysis of time series, 时间序列分析 Analysis of variance, 方差分析 Angular transformation, 角转换 ANOVA （analysis of variance）, 方差分析 ANOVA Models, 方差分析模型 ANOVA table and eta, 分组计算方差分析 Arcing, 弧/弧旋 Arcsine transformation, 反正弦变换 Area 区域图 Area under the curve, 曲线面积 AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差

常用统计分析方法

常用统计分析方法排列图因果图散布图直方图控制图控制图的重要性控制图原理控制图种类及选用统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。常用统计分析方法与控制图获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。常用统计分析方法此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。排列图排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法

排列图制作可分为5步: (1)确定分析的对象排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1) 式中，f为各项目发生频数之和。 (2)

常用统计学词语

A abscissa横坐标 absence rate缺勤率 absolute number绝对数 absolute value绝对值 accident error偶然误差 accumulated frequency累积频数 alternative hypothesis备择假设 analysis of data分析资料 analysis of variance(ANOVA)方差分析 arith-log paper算术对数纸 arithmetic mean算术均数 assumed mean假定均数 arithmetic weighted mean加权算术均数 asymmetry coefficient偏度系数 average平均数 average deviation平均差 B bar chart直条图、条图 bias偏性 binomial distribution二项分布 biometrics生物统计学 bivariate normal population双变量正态总体 C cartogram统计图 case fatality rate(or case mortality)病死率 census普查 chi-sguare(X2) test卡方检验 central tendency集中趋势 class interval组距 classification分组、分类 cluster sampling整群抽样 coefficient of correlation相关系数 coefficient of regression回归系数 coefficient of variability(or coefficieut of variation)变异系数 collection of data收集资料 column列（栏） combinative table组合表 combined standard deviation合并标准差

统计分析的四种方法

统计分析的四种方法文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

统计分析的四种方法一、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；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，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。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。四、指数分析法指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。

简单统计分析方法总结

简单统计分析方法总结 1.连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。需要注意的问题：（1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。但实际过程中这一条是值得商榷的。（2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确**

16种统计分析方法

16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10 分类：数据分析评论(0) 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验

非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；

统计学英语词汇

https://www.360docs.net/doc/8f1401457.html, 统计学专业词汇英语翻译　大蚂蚱社区 https://www.360docs.net/doc/8f1401457.html, 声明：本资源整理来自网络，禁止商用！ Abbe-Helmert criterion Abbe-Helmert准则美、英、加标准(美军标准105D) ABC standard (MIL-STD-105D) 非常态曲线 abnormal curve 非常态性 abnormality 简易生命表 abridged life table 突出分布；突出分配 abrupt distribution 绝对连续性 absolute continuity 绝对离差 absolute deviation 绝对离势 absolute dispersion 绝对有效性 absolute efficiency 估计量的绝对有效性 absolute efficiency of estimator 绝对误差 absolute error 绝对次数 absolute frequency 绝对测度 absolute measure 绝对动差 absolute moment 绝对常态计分检定 absolute normal score test 绝对临界 absolute threshold 绝对变异 absolute variation

https://www.360docs.net/doc/8f1401457.html, 绝对不偏估计量 absolutely unbiased estimator 吸收界限 absorbing barrier 吸收状态 absorbing state 吸收系数 absorption coefficient 吸收分布 absorption distributions 吸收律 absorption law 加速因子 accelerated factor 加速寿命试验 accelerated life test 加速随机逼近 accelerated stochastic approximation 加速试验 accelerated test 乘幂加速近似 acceleration by powering 允收制程水准 acceptable process level 允收品质 acceptable quality 允收品质水准 acceptable quality level (AQL) 允收可靠度水准 acceptable reliability level (ARL) 允收；验收 acceptance 接受界限；允收界线 acceptance boundary 允收系数 acceptance coefficient 允收管制图 acceptance control chart 允收管制界限 acceptance control limit 接受准则；允收准则 acceptance criterion 允收误差 acceptance error

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W险验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数口与已知的某一总体均数口0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。

A虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；

统计学常用公式汇总

《统计学原理》常用公式汇总组距＝上限－下限组中值＝（上限+下限）÷2 缺下限开口组组中值＝上限－1/2邻组组距缺上限开口组组中值＝下限+1/2邻组组距 111平均指标 1.简单算术平均数： 2.加权算术平均数或 iii.变异指标 1.全距＝最大标志值－最小标志值 2.标准差: 简单σ= ；加权σ= 3.标准差系数: 第五章抽样估计 1.平均误差：重复抽样：不重复抽样： 2.抽样极限误差 3.重复抽样条件下：平均数抽样时必要的样本数目成数抽样时必要的样本数目 4.不重复抽样条件下：平均数抽样时必要的样本数目第七章相关分析 1.相关系数 2.配合回归方程ｙ＝ａ＋ｂｘ

3.估计标准误：第八章指数分数一、综合指数的计算与分析 (1)数量指标指数此公式的计算结果说明复杂现象总体数量指标综合变动的方向和程度。 ( - ) 此差额说明由于数量指标的变动对价值量指标影响的绝对额。 (2)质量指标指数此公式的计算结果说明复杂现象总体质量指标综合变动的方向和程度。（ - ）此差额说明由于质量指标的变动对价值量指标影响的绝对额。加权算术平均数指数= 加权调和平均数指数= (3)复杂现象总体总量指标变动的因素分析相对数变动分析： = × 绝对值变动分析： - = ( - )×（ - ）第九章动态数列分析一、平均发展水平的计算方法：

(1)由总量指标动态数列计算序时平均数 ①由时期数列计算 ②由时点数列计算在间断时点数列的条件下计算： a.若间断的间隔相等，则采用“首末折半法”计算。公式为： b.若间断的间隔不等，则应以间隔数为权数进行加权平均计算。公式为： (2)由相对指标或平均指标动态数列计算序时平均数基本公式为：式中：代表相对指标或平均指标动态数列的序时平均数；代表分子数列的序时平均数；代表分母数列的序时平均数；逐期增长量之和累积增长量二. 平均增长量＝─────────＝───────── 逐期增长量的个数逐期增长量的个数 (1)计算平均发展速度的公式为： (2)平均增长速度的计算平均增长速度＝平均发展速度-１（100%）

常用统计词汇

常用统计词汇随着外语的普及,下面一些常用的统计词汇是我们必须掌握的: Absolute deviation, 绝对离差 Absolute number, 绝对数 Absolute residuals, 绝对残差 Acceleration array, 加速度立体阵 Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度Acceleration normal, 法向加速度 Acceleration space dimension, 加速度空间的维数Acceleration tangential, 切向加速度 Acceleration vector, 加速度向量 Acceptable hypothesis, 可接受假设 Accumulation, 累积 Accuracy, 准确度 Actual frequency, 实际频数 Adaptive estimator, 自适应估计量 Addition, 相加 Addition theorem, 加法定理 Additivity, 可加性 Adjusted rate, 调整率 Adjusted , 校正值 Admissible error, 容许误差 Aggregation, 聚集性 Alternative hypothesis, 备择假设 Among groups, 组间 Amounts, 总量 Analysis of correlation, 相关分析 Analysis of covariance, 协方差分析 Analysis of regression, 回归分析 Analysis of time series, 时间序列分析 Analysis of variance, 方差分析 Angular transformation, 角转换 ANOV A （analysis of variance）, 方差分析 ANOV A Models, 方差分析模型 Arcing, 弧/弧旋 Arcsine transformation, 反正弦变换 Area under the curve, 曲线面积 AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计Arithmetic grid paper, 算术格纸 Arithmetic mean, 算术平均数 Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系 Assessing fit, 拟合的评估 Associative laws, 结合律

SAS统计分析教程方法总结

对定量结果进行差异性分析 1.单因素设计一元定量资料差异性分析 1.1.单因素设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 T检验前提条件：定量资料满足独立性和正态分布，若不满足则进行单因素设计一元定量资料符号秩和检验。 1.2.配对设计一元定量资料t检验与符号秩和检验配对设计：整个资料涉及一个试验因素的两个水平，并且在这两个水平作用下获得的相同指标是成对出现的，每一对中的两个数据来自于同一个个体或条件相近的两个个体。 1.3.成组设计一元定量资料t检验成组设计定义：设试验因素A有A1，A2个水平，将全部n（n最好是偶数）个受试对象随机地均分成2组，分别接受A1，A2，2种处理。再设每种处理下观测的定量指标数为k，当k=1时，属于一元分析的问题；当k≥2时，属于多元分析的问题。在成组设计中，因2组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两配对，无法消除个体差异对观测结果的影响，因此，其试验效率低于配对设计。 T检验分析前提条件：

独立性、正态性和方差齐性。 1.4.成组设计一元定量资料Wil coxon秩和检验不符合参数检验的前提条件，故选用非参数检验法，即秩和检验。1.5.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元方差分析方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。方差分析的假定条件为：（1）各处理条件下的样本是随机的。（2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。（3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。 1.6.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元协方差分析协方差分析(Analysis of Covariance)是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。在这种分析中，先将定量的影响因素(即难以控制的因素)看作自变量，或称为协变量(Covariate)，建立因变量随自变量变化的回归方程，这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉，从而，能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下，经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差别是否有统计学意义，这就是协方差分析解决问题的基本计算原理。