MSC统计数据分析
一、统计数据分析
的原始统计数据按其功能的不同可分为接口统计、呼叫统计、杂项等三大类。其中接口统计又分为BSS内部接口（OML、RSL和XBL）统计、MTL接口统计等。呼叫统计分为连接建立统计、TCH分配统计、使用率/拥塞统计、呼叫清除统计和切换统计。杂项统计包括处理器利用率统计、下行BER统计、信道上下行平衡（Path_Balance）统计、发射功率电平统计、空闲信道干扰统计等。原始统计数据还可按照其统计范围来分类：BSS统计、Cell统计、邻小区统计、载频和时隙统计、GPROC统计、MTL 统计、CBL，OML，RSL和XBL统计。
●按功能的不同
●接口统计（interface statistics）
●内部接口（OML、RSL和XBL）统计
●MTL接口统计
●呼叫统计（call statistics）
●连接建立统计（connection eastablishment
statistics）
●TCH分配统计（TCH assignment statistics）
●使用率/拥塞统计（usage/congestion statistics）
●呼叫清除统计（call clearing statistics）
●切换统计（handover statistics）
●杂项统计（miscellaneous statistics）
●处理器利用率统计（processor utilisation
statistics）
●下行BER统计（downlink BER monitoring statistics）
●信道上下行平衡统计（Path_Balance）
●发射功率电平统计（transmit power levels
statistics）
●空闲信道干扰统计（idle interference monitoring
statistics）等等
●按统计范围的不同
●BSS统计（BSS statistics）
●Cell统计（cell statistics）
●邻小区统计（neighbour statistics）
●载频和时隙统计（carrier and timeslot statistics）
●GPROC统计（GPROC statistics）
●MTL统计（MTL statistics）
●CBL，OML，RSL和XBL统计（CBL, OML, RSL and XBL
statistics）
1、指标性数据
前面已经提到原始统计数据共有100多项，因此又定义了关键统计数据（key statistics），对最主要的系统性能进行监控，它是用原始统计数据通过一些预先定义的公式组合计算出来的。另外从用户的角度出发，系统定义了网络状态（Network Health）统计，它是由原始统计和关键统计组合计算得到的。下面介绍的一些常用统计数据主要就是从这两种统计数据提取出来的，我们重点关心的是BSS呼叫处理方面的统计。
我们要介绍的常用统计（以小区为统计基础）有：
呼叫建立成功率（call_setup_success_rate）
TCH阻塞率（tch_congestion_key）
掉话率（drop_call_rate）
TCH话务量（tch_traffic）
SDCCH阻塞率（sdcch_congestion_key）
SDCCH射频丢失率（sddch_rf_loss_key）
SDDCH话务量（sdcch_traffic）
切换成功率（handover_success_rate）
切换失败率（handover_failure_rate）
●指标性数据
●呼叫建立成功率（call_setup_success_rate）
●TCH阻塞率（tch_congestion_key）
●掉话率（drop_call_rate）
●TCH话务量（tch_traffic）
●SDCCH阻塞率（sdcch_congestion_key）
●SDCCH射频丢失率（sddch_rf_loss_key）
●SDDCH话务量（sdcch_traffic）
●切换成功率（handover_success_rate）
●切换失败率（handover_failure_rate）
（1）呼叫建立成功率
该统计项表示的是在呼叫建立过程中成功分配TCH的比率，包括一般的呼叫、紧急呼叫、短消息业务、寻呼响应和重建呼叫，不需要TCH 的呼叫排除在外，例如在SDCCH上完成的短消息服务。阻塞、射频丢失和其它妨碍移动台接入系统服务的一些原因会影响该统计项。
该统计是百分数。它涉及以下原始统计数据：
TOTAL_CALLS. （总呼叫次数）
OK_ACC_PROC[CM_SERV_REQ_CALL].（一般主叫成功接入次数）
OK_ACC_PROC[CM_SERV_REQ_SMS]. （短消息服务成功接入次数）
OK_ACC_PROC[CM_SERV_REQ_EMERG]. （紧急呼叫成功接入次数）
OK_ACC_PROC[CM_REESTABLISH].（呼叫重建成功接入次数）
OK_ACC_PROC[PAGE_RESPONSE]. （被叫成功接入次数）
SMS_INIT_ON_SDCCH. （在SDCCH上建立的短消息服务次数）
CONGEST_ASSIGN_HO_SUC. （由于标准直接重试-standard directed
retry 而引起的成功切换次数）
通过此统计项，可监控该cell （BSC 、System-视统计范围而定）的服务质量、发现故障、衡量服务接入能力等。
CALL_SETUP_SUCCESS_RATE
call_setup_success_rate(%)=
（2）TCH 阻塞率
该统计项表示的是由于TCHs 拥塞而导致的呼叫建立和小区内切换被拒绝的比率。
该统计是百分数。它涉及以下原始统计数据： ALLOC_TCH. （分配TCH 成功的次数） ALLOC_TCH_FAIL. （分配TCH 不成功的次数）
通过此统计项，可监控该cell （BSC 、System-视统计范围而定）的服务质量、发现故障、进行网络规划等。
%
100*n_sdcch)
sms_init_o -ponse]c[page_res ok_acc_pro ablish]c[cm_reest ok_acc_pro req_sms]c[cm_serv_ok_acc_pro req_emerg]c[cm_serv_ok_acc_pro ll]erv_req_ca _proc[cm_s SUM(ok_acc c)
sign_ho_su congest_as calls SUM(total_+++++
TCH_CONGESTION_KEY
tch_congestion_key (%)=
（3）TCH 掉话率
该统计项表示的是成功分配TCH 的移动台由于射频或设备等问题而导致的对TCH 的非正常释放的比率。它包括射频丢失和切换失败两方面引起的掉话。该统计项对cell 、BSS 和network 的计算公式略有不同。
该统计项为百分数，它涉及以下原始统计数据：
IN_INTER_BSS_HO[IN_INTER_BSS_HO_SUC].（BSC 之间成功切入的次数）
IN_INTRA_BSS_HO[IN_INTRA_BSS_HO_SUC].（BSC 内部成功切入的次数）
OUT_INTER_BSS_HO[OUT_INTER_BSS_HO_ATMPT].（尝试进行BSC 之间切换切出的次数）
OUT_INTER_BSS_HO[OUT_INTER_BSS_HO_RETURN].（进行BSC 之间切换切出未成功又返回原TCH 的次数）
OUT_INTRA_BSS_HO[OUT_INTRA_BSS_HO_LOSTMS]. （进行BSC 内部切换切出未成功又没返回原TCH 即丢失的次数）
INTRA_CELL_HO[INTRA_CELL_HO_LOSTMS].（小区内部切换丢失的次数）
%
100*fail)
alloc_tch_tch SUM(alloc_tch_fail)
SUM(alloc_
OUT_INTER_BSS_HO[OUT_INTER_BSS_HO_SUC].（进行BSC 之间切换切出成功的次数）
RF_LOSSES_TCH.（TCH 射频丢失的次数） TOTAL_CALLS.（总呼叫次数）
该统计项可用于故障检查、优化等方面。
DROP_CALL_RATE
Cell level ：
Drop_call_rate(%)=
100*a_ho_suc]
ho[in_intr intra_bss__in o_suc]nter_bss_h ss_ho[in_i in_inter_b otal_calls t ho_lostms]inter_bss_ bss_ho[out_inter_ ]_ho_lostms _intra_bss bss_ho[out out_intra_stms]cell_ho_lo _ho[intra_intra_cell tch rf_losses_ +++
++
%
其中：inter_bss_ho_lostms= out_inter_bss_ho[out_inter_bss_ho_atmpt]-
out_inter_bss_ho[out_inter_bss_ho_suc]- out_inter_bss_ho[out_inter_bss_ho_return]
BSS level ：
Drop_call_rate(%)=
100*o_suc])
nter_bss_h ss_ho[in_i in_inter_b calls SUM(total_ )
ho_lostms]inter_bss_ bss_ho[out_inter_ ]_ho_lostms _intra_bss bss_ho[out out_intra_stms]cell_ho_lo _ho[intra_intra_cell ses_tch SUM(rf_los ++
++%
其中：inter_bss_ho_lostms= out_inter_bss_ho[out_inter_bss_ho_atmpt]-
out_inter_bss_ho[out_inter_bss_ho_suc]- out_inter_bss_ho[out_inter_bss_ho_return]
Network level ：
Drop_call_rate(%)=
100*calls)
SUM(total_ )
ho_lostms]inter_bss_ bss_ho[out_inter_ ]_ho_lostms _intra_bss bss_ho[out out_intra_stms]cell_ho_lo _ho[intra_intra_cell ses_tch SUM(rf_los +
++%
其中：inter_bss_ho_lostms= out_inter_bss_ho[out_inter_bss_ho_atmpt]- out_inter_bss_ho[out_inter_bss_ho_suc]- out_inter_bss_ho[out_inter_bss_ho_return]
（4）TCH 话务量
该统计项表示的是小区TCH 上承担的总话务量。它的单位为爱尔兰（Erlangs ）。对单载频小区其值应在0-7之间， 2个载频应在0-15之间等等，即在0到该小区的TCH 数目之间。它涉及以下原始统计数据：
BUSY_TCH.（BUSY_TCH_MEAN 统计时段内占用TCH 的平均值） 该统计项可用于网络规划、系统优化等方面。
TCH_TRAFFIC
tch_traffic = busy_tch_mean （5）SDCCH 阻塞率
该统计项表示的是由于SDCCHs 拥塞而导致的呼叫建立被拒绝的比率。
该统计是百分数。它涉及以下原始统计数据： ALLOC_SDCCH. （分配SDCCH 成功的次数）
ALLOC_SDCCH_FAIL. （分配SDCCH 不成功的次数）
通过此统计项，可监控该cell （BSC 、System-视统计范围而定）的
服务质量、进行网络规划等。
SDCCH_CONGESTION_KEY
sdcch_congestion_key (%)=
（6）SDCCH 射频丢失率
该统计项是统计在SDCCH 上发生射频丢失的比率。该统计项可用来衡量小区/系统对呼叫的保持能力。
该统计是百分数。它涉及以下原始统计数据：
RF_LOSSES_SD. （SDCCH 上发生射频丢失的次数）
OK_ACC_PROC. （成功接入次数，即分配SDCCH 成功的次数。它是该Counter Array 统计中所有组成项的总和）
通过此统计项，可监控该cell （BSC 、System-视统计范围而定）的服务质量、故障检查、硬件安装检查等。
%
100*h_fail)
alloc_sdcc sdcch SUM(alloc_)
sdcch_fail SUM(alloc_
SDCCH_RF_LOSS_RATE
sdcch_rf_loss_rate (%)=
%100*_proc)
SUM(ok_acc ses_sd)
SUM(rf_los
（7）SDCCH 话务量
该统计项表示的是小区SDCCH 上承担的总话务量。它的单位为爱尔兰（Erlangs ）。它涉及以下原始统计数据：
BUSY_SDCCH.（BUSY_SDCCH_MEAN 统计时段内占用SDCCH 的平均值） 该统计项可用于网络规划、系统优化等方面。
SDCCH_TRAFFIC
sdcch_traffic = busy_sdcch_mean （8）切换成功率
该统计项表示的是某源小区（该统计项表示的小区）成功切换到目标小区的比率。该统计项包括了BSC 之间的切换。它涉及以下原始统计数据：
OUT_INTER_BSS_HO[OUT_INTER_BSS_HO_SUC].（进行BSC 之间切换切出成功的次数）
INTRA_CELL_HO[INTRA_CELL_HO_SUC].（小区内部切换成功的次数）
OUT_INTRA_BSS_HO[OUT_INTRA_BSS_HO_SUC].（进行BSC 内部切换切出成功的次数）
OUT_INTER_BSS_HO[OUT_INTER_BSS_HO_ATMPT].（尝试进行BSC 之间切换切出的次数）
INTRA_CELL_HO[INTRA_CELL_HO_ATMPT].（尝试进行小区内部切换的次数）
OUT_INTRA_BSS_HO[OUT_INTRA_BSS_HO_ATMPT].（尝试进行BSC 内部切换切出的次数）
该统计项可用于服务质量监控、优化、故障检查等方面。
HANDOVER_SUCCESS_RATE
handover_success_rate (%)=
%100*)
_ho_atmpt]_intra_bss bss_ho[out out_intra_ mpt]cell_ho_at _ho[intra_intra_cell mpt]_bss_ho_at [out_inter ter_bss_ho SUM(out_in _ho_suc])
_intra_bss bss_ho[out out_intra_ c]cell_ho_su _ho[intra_intra_cell c]_bss_ho_su [out_inter ter_bss_ho SUM(out_in +++
+
（9）切换失败率
该统计项表示的是某源小区（该统计项表示的小区）到目标小区的切换失败比率。该统计项包含了切换失败后未能返回源小区信道导致的掉话。它涉及以下原始统计数据：
INTRA_CELL_HO[INTRA_CELL_HO_LOSTMS].（小区内部切换丢失的次
数）
OUT_INTRA_BSS_HO[OUT_INTRA_BSS_HO_LOSTMS].（进行BSC内部切换切出未成功又没返回原TCH即丢失的次数）
OUT_INTER_BSS_HO[OUT_INTER_BSS_HO_SUC].（进行BSC之间切换切出成功的次数）
OUT_INTER_BSS_HO[OUT_INTER_BSS_HO_RETURN].（进行BSC之间切换切出未成功又返回原TCH的次数）
OUT_INTER_BSS_HO[OUT_INTER_BSS_HO_ATMPT].（尝试进行BSC之间切换切出的次数）
INTRA_CELL_HO[INTRA_CELL_HO_ATMPT].（尝试进行小区内部切换的次数）
OUT_INTRA_BSS_HO[OUT_INTRA_BSS_HO_ATMPT].（尝试进行BSC内部切换切出的次数）
该统计项可用于服务质量监控、优化、故障检查等方面。
注意handover_success_rate+handover_failure_rate≠100%，因为上述两项统计均未包含切换失败后又返回源小区信道的那部分。
HANDOVER_FAILURE_RATE
handover_failure_rate (%)=
%100*)
_ho_atmpt]_intra_bss bss_ho[out out_intra_ mpt]cell_ho_at _ho[intra_intra_cell mpt]_bss_ho_at [out_inter ter_bss_ho SUM(out_in ])
_ho_return _inter_bss bss_ho[out out_inter_ -
_ho_suc]_inter_bss bss_ho[out out_inter_ -_ho_atmpt]_inter_bss bss_ho[out out_inter_ ]_ho_lostms _intra_bss bss_ho[out out_intra_ o_lostms]tra_cell_h cell_ho[in SUM(intra_++++
2、数据分析流程
在日常的维护和优化工作中，我们通常关心的是以下几个问题：硬件问题、频率干扰问题、呼叫建立问题、阻塞问题、掉话问题。这些问题在OMCR 统计数据中都有直接或间接的体现。事实上，这几个问题之间也互有关联，例如某个小区的某个（或几个）载频存在硬件故障仍继续工作，可能会导致该小区出现呼叫建立成功率降低，掉话率升高等问题。因此要使一个系统始终处于平稳的运行状态中，我们要学会从统计数据中发现这些问题，分析问题发生的可能原因，并结合路测、频率规划检查、基站检查、数据库检查等手段拿出解决方案来。我们分析问题的顺序一般可按照下页列出的流程顺 序进行，当然也并非绝对要按照这种顺序，因为问题的出现都是互为关联的，处理前面的问题有时也要看看后面问题涉及的指标，例如一个载频各时隙的BER 都很大，除了载频硬件问题外，还应考虑是否存在频率干扰问题；无线接通率低，可看看本小区TCH 阻塞率是否很高等等。总之在排除了前面的问题后，后面问题发生的原因范围 就缩小了，相对容易对问题进行定位。
关心的问题：
● ● 频率干扰问题 ● 呼叫建立问题 ● 阻塞问题 ●
掉话问题
●
问题分析顺序流程
（1）硬件问题分析
此处所指的硬件问题主要是指BTS 射频方面存在的故障，包括载频校准值、射频各部件产品本身、天线安装等方面的问题。总的说来，基站的接收部分产生的问题对系统指标的影响更大一些。这些问题主要反映在关于载频的统计指标中，我们常用的三个观察指标为：BER 、
PATH_BALANCE、和RF_LOSSES_TCH。
硬件问题范围：
基站射频方面易发生的故障：
●基站调测问题
●天线安装连接问题（天线方位角、倾角、扇区定义等）
●射频器件本身质量问题（主要是载频）
●硬件问题分析观察数据
●BER
●Path_balance
●RF_LOSSES_TCH
BER：
BER是比特误码率（Bit Error Rate）的简写，它是一个normal distribution统计，每个SACCH复帧（480ms）上报一次，反应了激活信道（时隙）的下行接收质量。我们都知道，在TCH上一个SACCH复帧内移动台接收100个下行帧，得出每帧的BER。这100个BER通过非加权的算法得出一个该SACCH复帧内的总体平均BER，并把该平均值转换为GSM定义的八个质量级别（quality bands）之一，把上行测量报告中报告给BSS。BSS在进一步交由HDPC平均处理前可将服务级别转化成相应的假定值。在数据库参数中可定义不采用假定值，而直接采用报告的服务级别值来进行处理。HDPC决定了MS是否需要进行功率控制（Power Control）或切换（Handover）。一般观察较长时间后，若该载频的每个时隙的BER一直都较高（BER值的正常范围应视系统而定，系统市区平均（BER_MEAN）值比郊区高，一般正常值在 1.6以下，当BER_MEAN值较高时）时，反映该载频的下行链路质量存在问题，需检查该载频的校准、频率干扰及载频本身是否存在问题。
PATH_BALANCE:
path_balance是每480ms更新一次的反映链路平衡情况的normal distribution统计。路径损耗（path loss）等于发射台的发射功率与接收台的接收功率的差值。基于每sacch复帧基础上计算该统计的公式如下：
Path_balance = uplink Pathloss- downlink Pathloss
其中：
uplink Pathloss = actual MS txpwr – rxlev_ul
downlink Pathloss = actual BTS txpwr – rxlev_dl
rxlev_ul/dl是当前报告的最新值，而不是平均值。
上面的结果再以110为基准衡量，即实际的path_balance统计项等于上面的Path_balance加上110。一般理论上上行和下行的路径损耗应相同，考虑到分集接收的增益，上行路径损耗应低一些，所以该统计项应低于110。考虑到无线信号在一般空间传播的不稳定性和多径效应，根据实际经验，该统计项在100-115之间时，我们认为都是正常的。该统计的平均值高于115表明BTS接收通路可能存在问题，如天线、射频电缆、接收分路器等等，低于100表明BTS发射通路可能存在问题，如天线、射频电缆、滤波器、合路器等等。
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
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：
薪酬调查数据统计分析方法
薪酬调查数据统计分析方 法 Newly compiled on November 23, 2020
薪酬调查数据统计分析方法对调查数据进行纠正整理的基础上，得出被调查的劳动力市场的薪酬分布的情况。通常薪酬调查数据的统计分析方法有：数据排列法、频率分析法、居中趋势分析法、离散分析法、图表分析法、回归分析法。下面对这几种方法分别作详细的介绍，我们很可能在看一些咨询公司或者政府部门的薪酬调查的报告中都要用这些方法，或者其中的部分方法。 1、数据排列法 统计分析的方法常采用数据排列法。先将调查的同一类数据由高至低排列，再计算出数据排列中的中间数据，即25%点处、中点即50%点处和75%点处。工资水平高低企业应注意75%点处，甚至是90%点处的工资水平，工资水平低的企业应注意25%点处的工资水平，一般的企业应注意中点工资水平，下表是调查的部门文员岗位的工资数据。 2、频率分析法 如果被调查单位没有给出某类岗位完整的工资数据，只能采集到某类岗位的平均工资数据。在进行工资调整数据分析时，可以采取频率分析法，记录在各工资额度内各类企业岗位平均工资水平出现的频率，从而了解某类岗位人员工资的一般水平。为了更直观地进行观察，还可以根据调查数据绘制出直方图（下图二）。从下表一和下图二中很容易看出，该类岗位人员的工资主要浮动范围介于1800元和2400元之间，这也就是大部分企业为该类岗位人员支付的工资范围。 表一分析的是部门文员岗位的工资频数分布情况。 3、趋中趋势分析法 趋中趋势分析是统计数据处理分析的重要方法之一，具体又包括以下几种方法：
（1）简单平均法 简单评价法是根据薪酬调查的数据，采用以下计算公式求出某岗位基本工资额，作为确定本企业同类岗位人员工资的基本依据。这种方法用起来比较简单，但异常值（主要是最大值与最小值）有可能会影响结果的准确性，因此采用简单平均法时，应当首先剔除最大值与最小值，然后再作出计算。 （2）加权平均法 采用本方法时，不同企业的工资数据将赋予不同的权重，而权重的大小则取决于每一家企业在同类岗位上工作的工作人数。也就是说，当某企业中从事某类岗位工作的人数越多，则该企业提供的工资数据，对于最终平均值的影响也就越大。在这种情况下，规模不同的企业实际支付的工资会对最终调查结果产生不同的影响。因此，采用加权平均法处理分析数据比简单评价法更具科学性和准确性。在调查结果基本上能够代表行业总体状况的情况下，起经过加权的平均数更能接近劳动力市场的真实状况。 （3）中位数法 采用本方法时，首先，将收集到的全部统计数据按照大小排列次序进行排列之后，再找出居于中间位置的数值，即中位数作为确定某类岗位人员工资水平的依据.该方法最大的特点是可以剔除异常值即最大值和最小值对于平均工资值的影响。但准确性明显低于上述方法，它只能显示出当前劳动力市场平均薪酬水平的概况。 4、离散分析
调查数据统计与情况分析报告
调查数据统计与情况分析报告 调查数据统计与情况分析报告 1 次调查第 三年级“小学数学练习题设计有效性研调查名称调查形式问卷调查法究”家长问卷调查
调查设计与负责人：崔晓调查时2011 调查对调查对象：我校三年级15名学生。我们采用的是问卷调查法取样说 调了解学生在新课程标准的背景下合理的练习结构和学生喜欢的课堂练目形式，激发学生的学习兴趣，提高学生学习数学的主动性和积极性，使体学生都得到发展，进而提高小学数学的教学质量 三年级“小学数学练习题设计有效性研究”家长问卷调 （总人15人，抽样2人 您觉得课堂您的孩子您认为数您觉得数您的孩 用数学课上习题数学习题设习题设计数学练习能力型题掌握计梯次性难易程度重要吗 必要吗否能提高吗 子的学习 力 80家长65的家70的学支持的60，为有所增 的35%认为很映是重选择掌握 是很好要
2调查现状与分析： 从本次的调查来看，有一半多的学生家长反映对自己的孩子老师还是比较满意的，只有40%的学生家长反映老师的课堂教学效率不高，有90%的学生家长支持课堂改革。 说明：调查是教育科研中常用的方法。调查设计的要点有：调查目的、调查要素、取样、调查形式（常用的有问卷或问询）、调查设计技术、数据或意向的采集方式、数据分析、结论、讨论等。 调查结果的扼要表 只是对小学数学课堂教学有效性的研究做一个最基本情况了解的一个家问卷调查，以此更好地为下面的课题作一个基本的铺垫 本次调查的主要结 、数学课堂有待改革，课堂教学的有效性急需提高 、学生的学习兴趣低，学习的主动性、自主性差
、学生用数学的能力有待增强。3． 调查数据统计与情况分析报告 第 2 次调查 “提高小学数学练习题设计的有效性研问卷调查法调查形式调查名称 究”问卷调查 负责人：崔晓20111调查设计与调查时 调查对调查对象：我校三四年级学生。我们采用的是问卷调查法 取样说 调了解学生对老师的评价情况及学生学习数学的兴 目 三年提高小学数学练习题设计有效性研问卷调 （总人15人，抽样2人 你最希望在练习你喜欢你认为每节课你喜欢计方面得到哪些师的练你的成绩练习如何设计种类型近提高了设计方算比较合练习方学生和长喜欢合性练50%喜欢针对性练选择目的性选择喜50%提高的40学生和还可以30%80%.60% 选择层次
IATF16949 统计技术及数据分析
过程分析工作表（乌龟图）
1.目的 规定了公司内、外部信息收集、分析的方法及责任，有利于使公司能根据内外部环境和形势，制订相应的政策和措施。 2.范围 适用于公司各职能部门对信息资料的收集、分析和管理。 3.定义 3.1 统计技术------用于提示产品/工作质量形成的规律的统计方法. 4.职责 4.1 公司品管部是本程序的归口管理部门。 4.2 各部门负责将与本部门业务、职能有关信息、资料的收集、分析和使用，并对信息的真实性和有效性负责。 5.程序内容 5.1 统计技术管理 5.1.1 常用统计技术工具 常用的统计技术有：SPC控制图（Xbay-R、X-MR等）、MSA、CP、FMEA、直方图、因果图、排列图、统计表、甘特图、折线图、柱状图、网络图等等。
各部门可根据实际情况选择一种或几种统计工具。但应予以规定且核准，工作中即按规定实施。 5.1.1.1柱状图：应用于某一段时间内，两种或两种以上特性在同一要求下所处的状态对比。 5.1.1.2 统计表：需要迅速取得或整理数据而设计的只需作简单检查便可搜集信息的表格。 5.1.1.3 排列图：通过分类排列找出存在的主要质量问题，抓住关键。 5.1.1.4 因果图：针对质量问题，引用人、机、料、法、环、测等六个方面的影响因素进行分析，找出主要原因。 5.1.1.5 控制图：在过程控制中对产品质量特性随时间变化而出现的变差进行监控的图表。 5.1.1.6 直方图：用于分析工艺过程的状态，看工序是否稳定，如不稳定，推断总体质量及掌握工序能力保证质量的程度。 5.1.1.7 折线图：针对某一特性，进行汇总并规律统计，查看其趋势图形，以了解其实际状况。 5.1.1.8 FMEA：应用于产品质量先期策划中的失效分析。 5.1.1.9 MSA：应用于对测量系统能力的分析。 5.1.1.10 CP：应用于产品质量先期策划中的质量控制计划。 5.1.1.11 甘特图：用于项目工作的进度日程计划安排。 5.1.2 统计技术应用领域 5.1.2.1各部门通过对公司一级数据的收集、整理，并加以分析，以验证各相关目标、指标的达成情况。 5.1.2.2在对有关数据和信息进行收集整理并分析时，各相关部门应采用适当的统计技术。 5.1.4 统计技术的培训
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)
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。
大数据统计分析方法简介
大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发
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
附带数据的统计分析报告..
附带数据的统计分析报告 一．【引言】能源是整个社会经济增长和社会发展的重要物质基础, 也是当今国际政治、经济、军事、外交关注的焦点，能源短缺曾长期制约社会经济的发展，经济的可持续发展对于合理的能源生产与消费提出了更高的要求。探讨能源消费与生产状况，对于保障国家能源安全、实施科学发展观战略和走能源可持续发展道路具有重大的现实意义。 二．研究目的 本文采自1978年以来近30年全社会的能源生产及消费数据（来源国家统计局），基于excel及spss软件，从能源的生产构成及消费情况等方面进行分析，并用线性回归模型对世界能源需求进行预测。 三．统计数据分析 I.对能源生产及构成的分析 I.1.基于excel对能源生产及构成的简单分析 下图是自1978年以来社会能源生产总量的情况，对原始数据进行简单的转换得到图一。 从图中不难看出能源的生产几乎成直线增长，最近十余年来由于科技的发展及能源的需求量的不断提高，能源的产量增长尤为明显。各能源占生产总量的比例结构从图二中显而易见，原煤不论从储存量还是对人类生活和工业发展的角度而言，目前仍是世界经济发展的支柱。而原油的产量却有回落的趋势，自1978年以来逐年降低。当然随着近年来科技的发展，能源短缺危机，在天然气开采上有所提高，水、核、风能逐步发展。
下面基于excel将近30年的数据进行了简单的处理，得到各能源的产量增长对能源总产量变化的影响。 当然这里我就简单的以原煤产量对总产量的影响做了分析（原油，天然气等同理），几乎成线性正相关，并得到方称y=1.2708x+5455.6。基于此方程我们可以从原煤的产量粗率估计能源总产量的情况。 I.2.基于spss对能源生产及构成的有关分析 I.2.a.相关分析 由于自1978年以来的数据太多，于是接下来我选择了近十年来能源的生产情况及相关数据进行分析。下面选取2002年至2012年的数据，如表一：
薪酬调查数据统计分析方法
薪酬调查数据统计分析方法 对调查数据进行纠正整理的基础上，得出被调查的劳动力市场的薪酬分布的情况。通常薪酬调查数据的统计分析方法有：数据排列法、频率分析法、居中趋势分析法、离散分析法、图表分析法、回归分析法。下面对这几种方法分别作详细的介绍，我们很可能在看一些咨询公司或者政府部门的薪酬调查的报告中都要用这些方法，或者其中的部分方法。 1、数据排列法 统计分析的方法常采用数据排列法。先将调查的同一类数据由高至低排列，再计算出数据排列中的中间数据，即25%点处、中点即50%点处和75%点处。工资水平高低企业应注意75%点处，甚至是90%点处的工资水平，工资水平低的企业应注意25%点处的工资水平，一般的企业应注意中点工资水平，下表是调查的部门文员岗位的工资数据。 2、频率分析法 如果被调查单位没有给出某类岗位完整的工资数据，只能采集到某类岗位的平均工资数据。在进行工资调整数据分析时，可以采取频率分析法，记录在各工资额度各类企业岗位平均工资水平出现的频率，从而了解某类岗位人员工资的一般水平。为了更直观地进行观察，还可以根据调查数据绘制出直方图（下图二）。从下表一和下图二中很容易看出，该类岗位人员的工资主要浮动围介于1800元和2400元之间，这也就是大部分企业为该类岗位人员支付的工资围。 表一分析的是部门文员岗位的工资频数分布情况。
3、趋中趋势分析法 趋中趋势分析是统计数据处理分析的重要方法之一，具体又包括以下几种方法： （1）简单平均法 简单评价法是根据薪酬调查的数据，采用以下计算公式求出某岗位基本工资额，作为确定本企业同类岗位人员工资的基本依据。这种方法用起来比较简单，但异常值（主要是最大值与最小值）有可能会影响结果的准确性，因此采用简单平均法时，应当首先剔除最大值与最小值，然后再作出计算。 （2）加权平均法 采用本方法时，不同企业的工资数据将赋予不同的权重，而权重的大小则取决于每一家企业在同类岗位上工作的工作人数。也就是说，当某企业中从事某类岗位工作的人数越多，则该企业提供的工资数据，对于最终平均值的影响也就越大。在这种情况下，规模不同的企业实际支付的工资会对最终调查结果产生不同的影响。因此，采用加权平均法处理分析数据比简单评价法更具科学性和准确性。在调查结果基本上能够代表行业总体状况的情况下，起经过加权的平均数更能接近劳动力市场的真实状况。
统计年报分析报告
***统计年报分析报告 基层统计工作担负着为上级党政决策提供科学依据，为社会经济发展提供优质服务的神圣使命，是国家统计最基本的根基。2014年我办事处统计工作在市委、市政府的正确领导下和上级各单位的精心指导及有关部门的密切配合下，以践行党的群众路线重要思想作为统计工作的出发点和落脚点，紧紧围绕统计和党工委的中心工作，开拓创新，狠抓落实，工作取得了新的成绩。充分发挥了统计信息、咨询和监督的整体功能，为我市社会经济发展作出了应有的贡献。 近年来，我办事处经济发展态势虽然平稳增长，特备是在第三产业发展方面取得了较好的成绩，但与周边乡镇相比，在工业经济发展增速方面还有一定的差距。 一、企业发展方面 主要是工业发展空间不足。与豫龙镇相比，我办事处位臵处于我市的城区地带，现已无可发展工业企业的空间，我办管辖范围已全部处于城控区域内，陇海线以南全部都规划为商住用地，工业用地仅有道北建设路京城路以西的部分土地，新上企业已没有土地可用。造成规模工业总产值、规模工业增加值、工业企业固定资产投资严重不足，从而影响了财政总收入等方面的落后。 2、是部分工业企业由于受到环境污染因素或城中村改造的影响将逐步减少。我辖区工业企业主要以磨料、服装、
食品和机械加工为主导产业。辖区原有磨料磨具企业**市新型氧化铝有限公司、**崟城磨料磨具有限公司、**玉发磨料磨具有限公司、**铝城三星白刚玉厂、**信宇磨料有限公司、河南宏鑫隆磨料磨具有限公司、**市特耐磨料有限公司、**市泰和刚玉有限公司等11家规模以上企业。大部分都建设于1995-1998年左右。2000年左右**玉发磨料磨具有限公司为亚洲产量最大的白刚玉生产销售厂家，在玉发公司为龙头的带领下占据了我国70%以上的白刚玉市场。办事处在2007年关停了达不到要求的**市小天鹅磨料有限公司等3家刚玉企业，2009年又关停了**市鑫源磨料有限公司，2010年关停了**银竹冶炼有限公司，2011年关停了**市太和刚玉有限公司，2012年关停了**特耐磨料有限公司，目前仅有4家2000年以前建设的刚玉企业还在辖区生产，由于一电厂的完全停产，由于我市的电价政策变化，（企业目前电价为0.69元/度，加基本电价为0.72-0.73元/度，上街区企业为0.45-0.47元/度）企业产品逐渐失去市场竞争力，企业都有外迁的意向。辖区刚玉企业完全享受不到优惠电价，并且上街区企业还有峰谷电价的优惠措施，这些企业均在上街或上街邻近的区域建有新厂或分厂，由于企业注册地在我辖区，统计数字还稍偏大，我辖区冶炼已完全停产，仅靠买来冶炼好的刚玉块粉碎制沙来维持经营，真实产值逐年下降，但统计数字逐年累加。磨料企业统计数字除玉发磨料是企业填报的之外，其余几家统计产值均在4亿元以上，有的突破5亿
数据统计与分析(SPSS).
数据统计与分析（SPSS） 一、课程属性说明 适用对象：教育技术学专业，电子信息科学与技术专业，广告学专业 课程代码：11200913 课程类别：专业任选课 所属学科：计算机科学与技术 授课学期：第8学期 学时：讲授54学时，实验34时 学分：3 教材： 《SPSS for Windows 统计与分析》，卢纹岱主编，电子工业版社，2000年版参考书： 考核方式：考查 评分方法：试验报告20%，上机考试 80% 前导课程：计算机基础，线性代数，概率统计
二、大纲制定依据 对数据进行统计分析是一种十分重要的信息获得的方法，很多领域均需要做这方面的工作。传统的统计分析是由人工计算求解；现在随着计算机应用的普及，越来越多的统计分析工作是由计算机来完成的，现在最为流行也最容易被广大用户接受的统计分析软件是SPSS，本课程就以介绍该软件为核心，并渗透介绍一些统计分析的数学方法，从而满足各专业学生对数据统计分析知识和技能的需求。 三、课程概要与目的任务 1.课程概要 本课程主要由三大部分构成：（1）基本概念和基本操作，其中包括SPSS概述、系统运行管理方式、数据统计处理、数据文件的建立与编辑、文件操作与文本文件编辑；（2）统计分析过程，其中包括统计分析概述、基本统计分析、相关分析均值比较与检验、方差分析、回归分析、据类分析与辨别分析、因子分析、非参数检验、生存分析；（3）统计图形生成与编辑，其中包括生成统计图形、编辑统计图形，创建交互式图形、修饰交互图形 2.课程目的和任务 本课程的目的和任务是使学生理解SPSS软件的功能和应用方法，并能开展简单的数据统计与分析工作。
SPSS简单数据统计分析报告
精选范文、公文、论文、和其他应用文档，希望能帮助到你们！ SPSS简单数据统计分析报告
目录 一、数据样本描述 (4) 二、要解决的问题描述 (4) 1 数据管理与软件入门部分 (4) 1.1 分类汇总 (5) 1.2 个案排秩 (5) 1.3 连续变量变分组变量 (5) 2 统计描述与统计图表部分 (5) 2.1 频数分析 (5)
2.2 描述统计分析 (5) 3 假设检验方法部分 (5) 3.1 分布类型检验 (5) 3.1.1 正态分布 (6) 3.1.2 二项分布 (6) 3.1.3 游程检验 (6) 3.2 单因素方差分析 (6) 3.3 卡方检验 (6) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (6) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (6) 3.4.2 线性回归模型 (6) 4 高级阶段方法部分 (6) 三、具体步骤描述 (7) 1 数据管理与软件入门部分 (7) 1.1 分类汇总 (7) 1.2 个案排秩 (8) 1.3 连续变量变分组变量 (10) 2 统计描述与统计图表部分 (11) 2.1 频数分析 (11) 2.2 描述统计分析 (14) 3 假设检验方法部分 (16) 3.1 分布类型检验 (16)
3.1.1 正态分布 (16) 3.1.2 二项分布 (17) 3.1.3 游程检验 (18) 3.2 单因素方差分析 (22) 3.3 卡方检验 (24) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (26) 3.4.1 相关分析 (26) 3.4.2 线性回归模型 (28) 4 高级阶段方法部分 (32) 4.1 信度 (32) 一、数据样本描述 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
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359359 缺失00 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19855.255.255.2 男16144.844.8100.0 合计359100.0100.0 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17147.647.647.6一般7922.022.069.6 比较 好 7922.022.091.6好24 6.7 6.798.3
16种常用的数据分析方法汇总
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。
SPSS简单数据统计分析报告
SPSS简单数据统计分析报告
目录 一、数据样本描述 (4) 二、要解决的问题描述 (4) 1 数据管理与软件入门部分 (4) 1.1 分类汇总 (4) 1.2 个案排秩 (5) 1.3 连续变量变分组变量 (5) 2 统计描述与统计图表部分 (5) 2.1 频数分析 (5) 2.2 描述统计分析 (5)
3 假设检验方法部分 (5) 3.1 分布类型检验 (5) 3.1.1 正态分布 (5) 3.1.2 二项分布 (6) 3.1.3 游程检验 (6) 3.2 单因素方差分析 (6) 3.3 卡方检验 (6) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (6) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (6) 3.4.2 线性回归模型 (6) 4 高级阶段方法部分 (6) 三、具体步骤描述 (7) 1 数据管理与软件入门部分 (7) 1.1 分类汇总 (7) 1.2 个案排秩 (8) 1.3 连续变量变分组变量 (10) 2 统计描述与统计图表部分 (11) 2.1 频数分析 (11) 2.2 描述统计分析 (14) 3 假设检验方法部分 (16) 3.1 分布类型检验 (16) 3.1.1 正态分布 (16)
3.1.2 二项分布 (17) 3.1.3 游程检验 (18) 3.2 单因素方差分析 (22) 3.3 卡方检验 (24) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (26) 3.4.1 相关分析 (26) 3.4.2 线性回归模型 (28) 4 高级阶段方法部分 (32) 4.1 信度 (32) 一、数据样本描述 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 1.1 分类汇总
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）
16种统计分析方法-统计分析方法有多少种
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：易9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卩与已知的某一总体均数卩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； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。 分类1、单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时, 只分析一个因素与响应变量的关系2、多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响
数据分析报告格式
数据分析报告 --------关于大学校园交际应酬状况调查 报告人：岑佩潘敏 2007年6月11日星期一 一、预试问卷的检验 （1）预试问卷项目（分两个部分） 第一部分 1．性别： 2．年级： 3．来自：A城市B农村 第二部分 1你大学里是否拿过奖学金？ 2如果你拿了奖学金，你会用奖学金请客吗？ 3你会在生日的时候请客吗？ 4你会在朋友的生日的时候送对方生日礼物吗？ 5如果你送生日礼物，你选择什么价位的？ 6你会主动要求朋友请你吃饭吗？ 7当朋友要求你请课时，你会请吗？ 8平时与同学一起吃饭的时候，你会主动付钱吗？ 9当你和朋友一起吃饭，朋友替你付钱了，你会？ 10当你受邀参加某聚会，而你并不想去的时候你会？ 11当你借钱给了一个朋友，而对方一直不提还钱，你通常会？ （2）预试样本：总样本是180个人，抽取预试样本20人，男女生各10人。 （3）规模：20 （4）信度检验： 对预问卷用信度分析得出Alpha:0.412 可靠性统计量 Cronbach's Alpha 基于标准化项 的 Cronbachs Alpha 项数 .412 .497 12 项总计统计量
项已删除的 刻度方差 当我们去掉其中的四项，我们的Alpha达到0.707 可靠性统计量 项总计统计量 项已删除的 刻度方差 2.效度检验：单因子分析 3.结论：去掉了不合格的变量， 4.正式问卷项目 第一部分 1 性别：
2年级： 3来自：A城市B农村 第二部分 1你大学里是否拿过奖学金？ 2如果你拿了奖学金，你会用奖学金请客吗？ 3你会在生日的时候请客吗？ 4你会在朋友的生日的时候送对方生日礼物吗？ 5如果你送生日礼物，你选择什么价位的？ 6你会主动要求朋友请你吃饭吗？ 7当朋友要求你请课时，你会请吗？ 8平时与同学一起吃饭的时候，你会主动付钱吗？ 9当你和朋友一起吃饭，朋友替你付钱了，你会？ 二、抽样方法 1.总体：全校在校本科生（除去大四生） 2.抽样单位：个人 3.样本框： 06男生寝室：桂园：1109、1112、1123、1133、1209、1212、1223、1233、1309、1312、1323、1333、1409、1412、1423、1433。槐园：2107、2119、2125、2130、2207、2219、2225、2230、2307、2319、2325、2330、2407 2419、2425、2430．枫园：1101、1110、1118、1120、1127、1132、1138、1140。 05男生寝室：枣园：1105、1109、1120、1129、1136、1205、1209、1220、1229、1236、1305、1320、1329、1336、1405、1420、1429、1436．杏园：1106、1110、1119、1124、1133、1206、1210、1219、1224、1233、1306、1310、1319、1324、1333、1406、1410、1419、1424、1433． 04男生寝室：松园：2101、2111、2117、2123、2135、2201、2211、2217、2223、2235、2301、2311、2317、2323、2335、2401、2411、2417、2423、2435．竹园：1104、1107、1117、1125、1141、1204、1207、1217、1225、1241、1304、1307、1317、1325、1341、1404、1407、1417、1425、1441． 06女生寝室：枫园：1106、1111、1122、1130、1137、1206、1211、1222、1230、1237、1306、1311、1322、1330、1337、1406、1411、1422、1430、1437． 05女生寝室：榴园：2110、2123、2128、2137、2149、2210、2223、2228、2237、2249、2310、2323、2328、2337、2349、2410、2423、2428、2437、2449． 04女生寝室：梅园：1103、1108、1120、1127、1131、1203、1208、1220、1227、1231、1303、1308、1320、1327、1331、1403、1408、1420、1427、1431． 2号床铺） 4.样本规模：180人 5.抽样方法：简单随机抽样，分层抽样，多段抽样。 根据研究目的及学校实际情况，我们采取了年级和性别的分层抽样方法，样量容量为180份。由于04，05，06三个年级总寝室数之比近似值为1：1：1，所以每个年级样本各抽取60份，男生寝室和女生寝室比大致是2：1，所以在各个年级内部，分别抽取男生40名，女