常用统计方法
xx厂xx年x月xxxx排列图
累计% 频数 240 200 100% N=240 92.5% 87.5% 100% 90% 80% 累计 % 70% 33. 3% 60% 58. 3% 50% 75% 87. 40% 5% 92. 5% 30% 100% 20% 18 10% 0 甲 乙 丙 丁 戊 其他 制作人：xxx 日期：xx.xx.xx
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调 查 表
常用的统计工具 -1
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调查表
定义：调查表（Data-collection Form）有叫检查表、核对表、 Form）有叫检查表、核对表、 定义：调查表（Data统计分析表。它是用来系统的收集资料和积累数据， 统计分析表。它是用来系统的收集资料和积累数据，确认 事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。 事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。 范围：它能够促使我们按统一的方式收集资料，便于分析； 范围：它能够促使我们按统一的方式收集资料，便于分析；一般 在质量管理活动中，特别是在QC小组活动、 QC小组活动 在质量管理活动中，特别是在QC小组活动、质量分析和质 量改进的活动中得到广泛的应用。 量改进的活动中得到广泛的应用。 步骤： 明确收集资料的目的； 步骤：1）明确收集资料的目的； 确定为达到目的所需要搜集的资料（强调问题）； 2）确定为达到目的所需要搜集的资料（强调问题）； 确定对资料的分析方法和负责人； 3）确定对资料的分析方法和负责人； 根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式， 4）根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式，其 内容应包括：调查者、调查时间、地点和方式等项目； 内容应包括：调查者、调查时间、地点和方式等项目； 对收集和记录的部分资料进行预先检查， 5）对收集和记录的部分资料进行预先检查，目的是审查 表格设计的合理性； 表格设计的合理性； 模板制作：门国彬 模板制作： 如有必要，应评审和修改该调查表格式。 6）如有必要，应评审和修改该调查表格式。
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19Leabharlann 因 果 图常用的统计工具 -4
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因果图
定义：因果图（Cause-and-effect Diagram）又叫石川图、特性要因图、 Diagram）又叫石川图、特性要因图、 定义：因果图（Cause-and鱼刺图。它是表示质量特性波动与其潜在（隐含）原因的关系，即 鱼刺图。它是表示质量特性波动与其潜在（隐含）原因的关系， 表达和分析因果管理的一种图表。 表达和分析因果管理的一种图表。 用途：运用因果图有利于找到问题的症结所在，然后对症下药，解决质量 用途：运用因果图有利于找到问题的症结所在，然后对症下药， 问题，它在质量管理活动中，尤其QC小组活动中有广泛的应用。 QC小组活动中有广泛的应用 问题，它在质量管理活动中，尤其QC小组活动中有广泛的应用。 步骤：1）简明扼要的规定结果，即规定需要解决的质量问题； 步骤： 简明扼要的规定结果，即规定需要解决的质量问题； 2）规定可能发生的原因的主要类别（人、机器、材料、方法、环境、 规定可能发生的原因的主要类别（ 机器、材料、方法、环境、 测量及数据信息系统 等）； 因 3）开始画图。把“结果”画在右边的矩形框中，然后把各类主要原 结果”画在右边的矩形框中， 开始画图。 放在它的左边，作为“结果”框的输入（如图所示）； 放在它的左边，作为“结果”框的输入（如图所示）；
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例 因果图应用实例
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直 方 图
常用的统计工具 -5
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直方图
定义：直方图（Histogram）是频数直方图的简称。它是用一系列宽度相等、 定义：直方图（Histogram）是频数直方图的简称。它是用一系列宽度相等、 高度不等的长方形表示数据的图。 高度不等的长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间 长方形的高度表示在给定间隔内的数据数。 隔，长方形的高度表示在给定间隔内的数据数。 用途：1）显示质量波动的状态 用途： 2）较直观的传递有关过程质量状况的信息 3）确定集中力量进行质量改进的项目 原理：1）衡量产品质量的两个重要特征值： 原理： 衡量产品质量的两个重要特征值： X (平均值).S (标准偏差); (平均值 平均值).S (标准偏差 标准偏差) 2）质量分布的规律： 质量分布的规律： 计量值：服从正态分布规律。 ① 计量值：服从正态分布规律。 计数值：计件值：服从二项分布规律。 ② 计数值：计件值：服从二项分布规律。 计点值：服从泊松分布规律。 计点值：服从泊松分布规律。 很大时的二项分布近似泊松分布） （n很大时的二项分布近似泊松分布） 3）用样本估计总体质量的可能性
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例 排列图格式
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例 画排列图步骤
1）选择要进行质量分析的项目； 选择要进行质量分析的项目； 按预定方案搜集数据， 2）按预定方案搜集数据，如出现 的次数、时间间隔或其他； 的次数、时间间隔或其他； 按特性重要性依次排列， 3）按特性重要性依次排列，计算 累计百分比，列表； 累计百分比，列表； 画横坐标（ 4）画横坐标（按递减顺序自左向 右排列项目，）； 右排列项目，）； 画纵坐标（左边为量值单位， 5）画纵坐标（左边为量值单位， 100%）； 右边为 0 ~ 100%）； 作图（在每个项目上画长方形， 6）作图（在每个项目上画长方形， 显示它们的影响大小）； 显示它们的影响大小）； 7）由左到右累加每个项目的量值 表示），画出累计频度曲线； ），画出累计频度曲线 （以%表示），画出累计频度曲线； 8）利用排列图确定对质量改进最 模板制作：门国彬 模板制作： 为重要的项目（关键少数的项目）。 为重要的项目（关键少数的项目）。
所谓统计方法，是指有关收集、整理、分析和解释统计 所谓统计方法，是指有关收集、整理、 数据，并对其所反映的问题作出一定结论的方法。 数据，并对其所反映的问题作出一定结论的方法。
统计方法的分类
统计方法一般分为描述性统计方法和推断性统计方法 描述性统计方法：是对统计数据进行整理和描述的方法 描述性统计方法： 推断性统计方法：是在对统计数据描述的基础上，进 一 推断性统计方法：是在对统计数据描述的基础上， 步对其所反映的问题进行分析、 步对其所反映的问题进行分析、解释 和作出推断性结论的方法
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步骤：4）寻找所有下一层次的原因并画在相应的枝上，继续一层层的 步骤： 寻找所有下一层次的原因并画在相应的枝上， 展开下去（如图所示）。一张完整的因果图的层次至少应有 展开下去（如图所示）。一张完整的因果图的层次至少应有 ）。 二层，一些情况下还可以有三层以上。 二层，一些情况下还可以有三层以上。
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例 不合格项目调查表 应用实例 1
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例 不合格项目调查表 应用实例 2
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例 缺陷位置调查表应用实例
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例 质量分布调查表应用实例
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例 矩阵调查表应用实例
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分 层 法
常用的统计工具 -3
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分层法
定义：分层（Stratification）法又叫分类法、分组法。它是 定义：分层（Stratification）法又叫分类法、分组法。 按照一定的标志，把搜集到的大量有关某一特定主题的 按照一定的标志， 统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。 统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。 目的：在于把杂乱无章和错综复杂的数据加以归类汇总，使之 目的：在于把杂乱无章和错综复杂的数据加以归类汇总， 能够确切的反映客观事实。 能够确切的反映客观事实。 原则：是使同一层次内的数据波动幅度尽可能小，而层与层之 原则：是使同一层次内的数据波动幅度尽可能小， 间的差别尽可能大。（分层的目的不同，分层的标志也不同） 间的差别尽可能大。 分层的目的不同，分层的标志也不同） 步骤：1）收集数据； 收集数据； 步骤： 2）将采集到的数据根据不同目的的选择分层标志； 将采集到的数据根据不同目的的选择分层标志； 3）分层； 分层； 4）按层归类； 按层归类；
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排 列 图
常用的统计工具 -2
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排列图
定义：排列图（Pareto Diagram）又 Diagram） 定义：排列图（ 叫帕累托图。它是将质量改进项目从 叫帕累托图。 最重要到最次要顺序排列而采用的一 种图表。 种图表。 基础：排列图建立在帕累托原理的基 基础： 础上。（帕累托原理是意大利经济学 础上。（帕累托原理是意大利经济学 。（ 家帕累托（Pareto） 家帕累托（Pareto）在分析意大利社 会财富分布状况时得到的“ 会财富分布状况时得到的“关键的少 数和次要的多数”的结论） 数和次要的多数”的结论）
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例 常见的直方图形态
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控 制 图
常用的统计工具 -6
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控制图
定义：控制图（Control Chart）有叫管理图。它是用来区分由异常原因 Chart）有叫管理图。 定义：控制图（ 引起的波动、 引起的波动、或是由过程固有的随机原因引起的偶然波动的引种 工具。 工具。 基础：控制图建立在数理统计学的基础上，它利用有效数据建立控制界限， 基础：控制图建立在数理统计学的基础上，它利用有效数据建立控制界限， 一般分上控制界限（UCL）和下控制界限（LCL）（如图所示） 一般分上控制界限（UCL）和下控制界限（LCL）（如图所示） ）（如图所示
调查表
系统图
雷达图 优选法
老 QC 七 种 工 具
数据分析中常用的统计方法和工具介绍
数据分析中常用的统计方法和工具介绍数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，以发现其中的模式、关联和趋势，从而为决策提供支持和指导。
在进行数据分析时，统计方法和工具是不可或缺的。
本文将介绍数据分析中常用的统计方法和工具，帮助读者更好地理解和应用它们。
一、描述性统计方法描述性统计方法是用于对数据进行总结和描述的方法。
常见的描述性统计方法包括均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等。
这些方法可以帮助我们了解数据集的中心趋势、离散程度和分布情况。
例如，均值可以告诉我们数据的平均水平，方差和标准差可以告诉我们数据的离散程度。
二、推断统计方法推断统计方法是用于从样本数据中推断总体特征的方法。
常见的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计和回归分析等。
假设检验可以帮助我们判断样本数据与总体数据之间是否存在显著差异。
置信区间估计可以帮助我们估计总体参数的范围。
回归分析可以帮助我们建立变量之间的关系模型。
三、数据可视化工具数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来，以便更直观地理解和传达数据的含义。
常见的数据可视化工具包括Excel、Tableau、Power BI等。
这些工具提供了丰富的图表和图形选项，可以根据数据的特点选择合适的可视化方式。
通过数据可视化，我们可以更好地发现数据中的规律和趋势。
四、统计软件统计软件是用于进行数据分析和统计建模的工具。
常见的统计软件包括R、Python、SPSS等。
这些软件提供了丰富的统计函数和算法，可以进行各种复杂的数据分析和建模任务。
它们还提供了数据处理、数据可视化和报告生成等功能，方便用户进行全面的数据分析工作。
五、机器学习算法机器学习算法是一类通过训练数据来自动学习和预测的算法。
在数据分析中，机器学习算法可以帮助我们挖掘数据中的模式和规律。
常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
这些算法可以用于分类、回归、聚类等任务，为数据分析提供更深入的洞察和预测能力。
常用数据统计方法
常用数据统计方法一、描述统计分析描述统计分析是通过对数据的各种特征进行测量和总结，以揭示数据的内在规律和特点。
常用的描述统计方法包括集中趋势和离散程度的度量。
1. 集中趋势的度量集中趋势是指数据分布的中心位置，常用的度量指标包括：- 平均数：所有数据之和除以数据个数，反映了数据的平均水平。
- 中位数：将数据按大小排序，位于中间位置的数值，反映了数据的中间水平。
- 众数：出现次数最多的数值，反映了数据的最常见水平。
2. 离散程度的度量离散程度是指数据分布的分散程度，常用的度量指标包括：- 方差：各数据与平均数之差的平方的平均数，反映了数据与平均数之间的离散程度。
- 标准差：方差的平方根，反映了数据的离散程度。
- 极差：最大值与最小值之差，反映了数据的全距。
- 四分位差：上四分位数与下四分位数之差，反映了数据的中间50%的离散程度。
二、推断统计分析推断统计分析是通过对样本数据进行统计推断，从而对总体特征进行估计和推断。
常用的推断统计方法包括参数估计和假设检验。
1. 参数估计参数估计是通过样本数据推断总体参数的值，常用的参数估计方法包括：- 点估计：以样本统计量作为总体参数的估计值，如样本均值作为总体均值的估计值。
- 区间估计：给出参数估计值的置信区间，如样本均值的95%置信区间。
2. 假设检验假设检验是通过样本数据对总体参数的某种假设进行验证，常用的假设检验方法包括：- 单样本 t 检验：用于检验总体均值是否等于某个给定值。
- 两样本 t 检验：用于检验两个总体均值是否相等。
- 卡方检验：用于检验两个或多个分类变量之间的关联性。
- 方差分析：用于检验多个总体均值是否相等。
三、相关分析相关分析是研究两个或多个变量之间的相关关系，常用的相关分析方法包括：- 相关系数：衡量两个变量之间线性相关程度的指标，常用的有皮尔逊相关系数。
- 散点图：用于展示两个变量之间的关系，通过观察散点图可以初步判断变量之间的相关性。
常用的统计方法
常用的统计方法统计方法作为一种科学工具，在各个领域中都扮演着重要的角色。
它可以帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，进行有效的决策和分析。
下面将介绍几种常用的统计方法及其应用。
一、描述统计方法描述统计方法是指通过对数据进行总结和描述，从而获得对数据所含信息的直观认识。
1. 平均值平均值是一组数据的总和除以数据的个数，它可以用来表示数据的集中趋势。
在实际应用中，我们经常使用算术平均值来描述一组数据的平均水平。
2. 中位数中位数是将一组数据按照大小顺序排列后，处于中间位置的数。
与平均值相比，中位数更具有代表性，尤其适用于含有异常值的数据集。
3. 极差和标准差极差是一组数据中最大值与最小值之间的差异。
标准差是数据偏离平均值的度量，它测量了数据的离散程度。
极差和标准差能够给我们提供数据的分散程度信息，帮助我们了解数据的稳定性和可靠性。
二、推断统计方法推断统计方法是通过对样本数据进行分析，从而对总体数据进行推断。
1. 假设检验假设检验用于验证关于总体参数的假设，并通过计算样本统计量的概率，得出对原假设的结论。
通过假设检验，我们可以判断观察到的样本差异是否显著。
2. 置信区间置信区间是从样本数据中得到的一个范围，用来估计总体参数的真实值。
置信区间可以帮助我们确定统计结果的可信程度，并对总体参数进行合理的估计。
三、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的方法，它可以通过建立数学模型来预测和解释变量之间的相互作用。
1. 简单线性回归简单线性回归是指通过一条直线来表达两个变量之间的关系。
它可以通过最小二乘法来估计回归方程的参数，并进行预测和解释。
2. 多元线性回归多元线性回归是指通过多个自变量来解释因变量的变化。
它可以通过最小二乘法估计多个自变量的系数，并对因变量进行预测和解释。
四、抽样方法抽样方法是指从总体中选择样本的方法，以便用样本数据推断总体特征。
1. 简单随机抽样简单随机抽样是指每个个体被选入样本的概率相等，且相互独立。
16种统计分析方法
2015-11-10 分类：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，今天给大家整理了十六种常用的，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。
统计学有哪些统计方法
统计学有哪些统计方法
统计学有以下几种常用的统计方法：
1. 描述统计：包括均值、中位数、众数、方差、标准差等，用于描述样本或总体的特征和变异程度。
2. 推断统计：通过样本推断总体的参数或进行假设检验，常用方法包括置信区间估计、假设检验、相关分析、回归分析等。
3. 抽样技术：用于从总体中选取样本的方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
4. 因子分析：用于研究多个变量之间的相关关系，通过将变量进行综合，得到相对独立的因子。
5. 非参数统计：不依赖于总体分布的假设，常用方法包括秩和检验、符号检验、K-S检验等。
6. 时间序列分析：研究时间序列数据的分析方法，包括平稳时间序列建模、ARIMA模型、指数平滑法等。
7. 生存分析：用于分析生物、医学等领域中的事件发生时间或生存时间，包括
生存曲线、危险比、Kaplan-Meier估计等。
8. 实验设计：研究如何设计并进行实验以获取有效的数据，例如完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等。
9. 多元分析：用于研究多个变量之间的关系，常用方法有主成分分析、聚类分析、判别分析等。
10. 电脑模拟：利用计算机进行随机事件模拟，通过模拟大量的随机事件来估计概率、评估决策等。
列举五种常用的统计图方法
列举五种常用的统计图方法
以下是五种常用的统计图方法：
1. 条形图：条形图用于比较不同类别或组之间的数量或频率。
它由一系列垂直或水平的矩形条组成，每个条形的长度代表相应类别或组的数值。
2. 折线图：折线图用于显示随时间变化的数据趋势。
它由一条或多条连接数据点的线组成，数据点表示不同时间点的数值。
3. 饼图：饼图用于显示一个整体中各个部分的比例。
它由一个圆形分割成多个扇形区域，每个扇形的面积代表相应部分的比例。
4. 散点图：散点图用于探索两个变量之间的关系。
它由多个数据点组成，其中每个数据点表示两个变量的数值。
5. 箱线图：箱线图用于显示数据的分布和离散程度。
它由一个矩形箱体和上下两条线组成，矩形箱体代表数据的中位数和四分位数，线表示数据的最大值和最小值。
统计中常用的统计方法
统计学是一门研究数据收集、分析、解释和展示的学科。
在统计学中，有许多常用的统计方法用于分析数据、揭示数据间的关系和得出结论。
以下是一些统计学中常用的统计方法：
1. 描述统计方法：用于总结和描述数据的基本特征，包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
常见的描述统计方法有频数分布、直方图、箱线图等。
2. 推论统计方法：基于样本数据推断总体参数的方法，包括参数估计和假设检验。
常见的推论统计方法有置信区间估计、单样本t 检验、双样本t 检验、方差分析、卡方检验等。
3. 相关分析方法：用于研究变量之间的相关性或关联程度的方法。
常见的相关分析方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、点二列相关系数等。
4. 回归分析方法：用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
常见的回归分析方法有线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
5. 方差分析方法：用于分析两个或多个总体均值是否相等的统计方法。
常见的方差分析方法有单因素方差分析、多因素
方差分析等。
6. 聚类分析方法：用于将数据集中的观测值分成不同的组别的方法。
常见的聚类分析方法有K均值聚类、层次聚类等。
7. 因子分析方法：用于研究变量间存在的潜在结构、简化数据的方法。
常见的因子分析方法有主成分分析、因子分析等。
这些是统计学中常用的一些统计方法，它们在不同情境下有着不同的应用和适用范围。
在实际应用中，根据所面临的具体问题和数据特点，选择适当的统计方法是十分重要的。
常用的统计方法有哪些
常用的统计方法有哪些
常用的统计方法有以下几种：
1. 描述统计：用来对样本数据进行概括和描述，包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
2. 探索性数据分析（EDA）：通过图表和可视化手段，对数据进行初步的探索和分析，以了解数据的分布、关系和异常情况。
3. 参数统计：假设样本数据符合某个概率分布，通过估计概率分布的参数，然后进行假设检验、置信区间估计等统计推断。
4. 非参数统计：不对数据的概率分布做出特定的假设，通过秩次、排列、分组等方法进行统计推断，例如Wilcoxon签名检验、Mann-Whitney U检验等。
5. 相关分析：用来研究变量之间的相关性，常用的有Pearson相关系数、Spearman等级相关系数等。
6. 方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值是否有显著差异，例如单因素方差分析、多因素方差分析等。
7. 回归分析：用于建立变量之间的数学模型，预测或解释因变量的变化，包括
线性回归、逻辑回归、多元回归等。
8. 生存分析：用于研究时间至事件发生的概率和风险因素，例如生存曲线、危险比等方法。
以上只是统计学中的一部分常用方法，根据具体问题和数据类型的不同，还有其他更专门的统计方法可供选择。
常见的几种统计方法
常见的几种统计方法统计方法是指通过搜集、处理和分析数据来描述和解释其中一种现象或问题的一系列技术和方法。
这些方法可以帮助我们了解数据的特征、趋势、关系和变化，从而做出有效的决策和推断。
下面是几种常见的统计方法：1.描述统计：描述统计是对数据的表格、图表和摘要统计量进行描述和总结的方法。
常用的描述统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
这些统计量可以用来了解数据集的中心趋势、分布的形态、离散程度以及各变量之间的关系。
2.推断统计：推断统计是通过从样本中抽取数据来对总体进行推断的方法。
它基于概率理论，通过使用抽样分布和置信区间来估计总体参数，并进行假设检验来进行统计推断。
推断统计可以帮助我们从有限的样本中得出关于总体的结论。
3.相关分析：相关分析用于评估两个或多个变量之间的关系。
它通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数）来度量变量之间的相关性。
相关分析可以帮助我们了解变量之间的线性关系，以及它们的方向和强度。
4.方差分析：方差分析（ANOVA）是用于比较两个或多个组（或处理）之间均值差异的方法。
它基于对观测值的方差分解来评估组间差异的显著性。
方差分析可以帮助我们确定实验组和对照组之间的差异是否统计显著。
5.回归分析：回归分析用于建立一个或多个自变量和一个连续因变量之间的关系模型。
它通过拟合一个回归方程来预测因变量的值。
回归分析可以帮助我们了解自变量对因变量的影响程度，并进行预测和推断。
6.时间序列分析：时间序列分析用于研究随时间变化的数据。
它包括趋势分析、周期性分析、季节性分析和残差分析等方法。
时间序列分析可以帮助我们理解数据的长期趋势、季节性变化和异常情况。
7.因子分析：因子分析用于确定多个变量之间的公共因素，并将它们组合成更少的维度。
它可以帮助我们简化变量集，提取有用的信息，以及理解变量之间的隐含结构。
这些是常见的统计方法，每种方法都有其特定的应用领域和限制。
在实际应用中，可以根据问题的性质和数据的特点选择合适的统计方法，并结合其他技术和方法来全面分析和解释数据。
常用统计方法
（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。**绝不能对其中的两组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确**
2.2.4 列变量＆行变量均为有序多分类变量，（1）如要做组间差别分析，则可用行平均分差检验或成组的Wilcoxon秩和检验或Ridit分析。如果总的来说有差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义。（2）如果要做两变量之间的相关性，可采用Spearson相关分析。
6，期望、标准差和方差
期望是一个比概率更原始的概念，在十七世纪帕斯卡和费马时代，期望概念已被公认了。K.皮尔逊最早定义了标准差的概念。1918年，Fisher引入方差的概念。
力学中的矩和统计学中的中数两者之间的相似性已被概率领域的早期工作者注意到，而K.皮尔逊在1893年第一次在统计意义下使用“矩”。
在1960年以前，几乎所有的统计书刊都避免使用贝叶斯学派方法，Fisher坚持避免使用贝叶斯定理，并在他的最后一本书中再一次坚决的拒绝了它。卡尔-皮尔逊偶然使用，总的来说是避免的。奈曼和E.S.皮尔逊在他们有关假设检验的文章中坚决反对使用。
[编辑本段]（二）近代统计学
近代统计学指的是18世纪末到19世纪末的描述统计学，其发展过程与概率论的广泛研究和应用密切相关。目前在统计分析中经常使用的一些基本方法和术语都始于这一个时期，比如：最小平方法、正态分布曲线、误差计算等等。