统计分析方法

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统计分析的基本方法

统计分析的基本方法

统计分析的基本方法
统计分析的基本方法包括描述统计和推论统计。

1. 描述统计:描述统计是对数据进行总结和描述的方法。

常用的描述统计方法包括:
- 均值(平均数):计算数据的平均值。

- 中位数:将数据按升序排列,找到中间位置的值作为中位数。

- 众数:数据中出现次数最多的值。

- 标准差:衡量数据的离散程度。

- 百分位数:将数据按升序排列,找到给定百分比位置的值。

- 频数分布表和直方图:将数据按照一定的区间范围进行分组,并计算每个区间内数据的频数。

2. 推论统计:推论统计是根据样本数据得出关于总体的推断的方法。

常用的推论统计方法包括:
- 参数估计:利用样本数据估计总体参数的值。

- 假设检验:对总体参数提出假设,并通过样本数据来判断假设是否成立。

- 相关分析:研究两个或多个变量之间的关系。

- 回归分析:研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系,并建立数学模型来预测因变量。

这些方法在实际应用中可以根据问题具体情况选择合适的方法进行分析。

16种统计分析方法

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。

统计学分析方法有哪些

统计学分析方法有哪些

统计学分析方法有哪些
统计学分析方法包括以下几种:
1. 描述统计:描述统计是对收集到的数据进行总结和描述的方法,包括平均数、标准差、中位数、众数、频率分布等。

2. 探索性数据分析(EDA):EDA是一种分析数据的方法,用于发现数据中的模式、异常和关联关系,常用的方法有直方图、散点图、箱线图等。

3. 推断统计:推断统计是从样本数据中得出总体特性的一种方法,常用的方法有假设检验、置信区间估计、相关分析等。

4. 回归分析:回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系,可以预测和解释因变量的变化。

线性回归、多元回归、逻辑回归等是常用的回归分析方法。

5. 方差分析:方差分析用于比较不同组之间的平均值是否有显著差异,常用于实验设计和比较研究。

6. 时间序列分析:时间序列分析是对一系列按时间顺序排列的数据进行分析和预测的方法,用于研究数据随时间变化的规律和趋势。

7. 空间统计分析:空间统计分析用于研究地理空间数据的分布和变异规律,常
用的方法包括克里金插值、空间自相关分析等。

8. 因子分析:因子分析是一种数据降维方法,用于发现数据背后的潜在因素和结构,常用于心理学和社会科学等领域。

9. 聚类分析:聚类分析是将数据集中的观测对象分为不同的群组或类别的方法,常用于市场分割、客户分类等。

10. 生存分析:生存分析用于研究个体的生存时间或事件发生的概率,常用于医学、公共卫生和生物学研究。

常用的8种数据分析方法

常用的8种数据分析方法

常用的8种数据分析方法1. 描述统计分析。

描述统计分析是对数据进行整体性描述的一种方法,它通过计算数据的均值、中位数、标准差等指标来揭示数据的一般特征。

这种方法适用于对数据的整体情况进行了解,但并不能深入挖掘数据背后的规律。

2. 统计推断分析。

统计推断分析是通过对样本数据进行统计推断,来对总体数据的特征进行估计和推断的方法。

通过统计推断分析,我们可以通过样本数据推断出总体数据的一些特征,例如总体均值、总体比例等。

3. 回归分析。

回归分析是研究自变量与因变量之间关系的一种方法,通过建立回归模型来描述两者之间的函数关系。

回归分析可以用于预测和探索自变量对因变量的影响程度,是一种常用的数据分析方法。

4. 方差分析。

方差分析是用来比较两个或多个样本均值是否有显著差异的一种方法。

通过方差分析,我们可以判断不同因素对总体均值是否有显著影响,是一种常用的比较分析方法。

5. 聚类分析。

聚类分析是将数据集中的对象划分为若干个类别的一种方法,目的是使得同一类别内的对象相似度高,不同类别之间的相似度低。

聚类分析可以帮助我们发现数据中的内在结构和规律,是一种常用的探索性分析方法。

6. 因子分析。

因子分析是一种用于研究多个变量之间关系的方法,通过找出共性因子和特殊因子来揭示变量之间的内在联系。

因子分析可以帮助我们理解变量之间的复杂关系,是一种常用的数据降维方法。

7. 时间序列分析。

时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的一种方法,通过对时间序列数据的趋势、季节性和周期性进行分解,来揭示数据的规律和趋势。

时间序列分析可以用于预测未来的数据走向,是一种常用的预测分析方法。

8. 生存分析。

生存分析是研究个体从某一特定时间点到达特定事件的时间长度的一种方法,它可以用于研究生存率、生存曲线等生存相关的问题。

生存分析可以帮助我们了解个体生存时间的分布情况,是一种常用的生存数据分析方法。

总结,以上就是常用的8种数据分析方法,每种方法都有其特定的应用场景和优势,我们可以根据具体的问题和数据特点选择合适的方法进行分析,以期得到准确、有用的分析结果。

16种统计分析方法

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。

统计分析的四种方法

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。

统计学分析方法有哪些

统计学分析方法有哪些

统计学分析方法有哪些统计学分析方法是统计学在实际应用中使用的各种技术和方法。

它们被广泛应用于各个领域,如社会科学、自然科学、商业、医学等。

下面我将介绍一些常见的统计学分析方法。

1. 描述统计分析方法:描述统计方法用于对数据进行总结和描述。

常见的描述统计方法包括:频率分布、中心趋势测度(例如平均值、中位数、众数)、散布测度(例如范围、标准差、方差)、分位数、相关性分析等。

这些方法主要用于了解数据的基本特征和分布情况。

2. 探索性数据分析方法:探索性数据分析是一种用来探索数据的方法,常常用于发现数据中的特殊模式和异常值。

它包括:直方图和箱线图、散点图和气泡图、层次聚类和主成分分析等。

通过这些方法,我们可以进行数据的可视化分析,从而更好地理解数据。

3. 推断统计分析方法:推断统计是从样本数据推断总体特征的方法。

常见的推断统计方法包括:参数估计、假设检验和置信区间。

参数估计用于估计总体的未知参数,假设检验用于对总体参数进行推断,置信区间用于对总体参数进行区间估计。

这些方法在实际应用中经常被用来进行统计推断。

4. 回归分析方法:回归分析是一种用于研究变量之间关系的方法。

它可以用于预测变量、解释变量之间的关系,并进行因果推断。

常见的回归分析方法包括:简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归和生存分析等。

5. 方差分析方法:方差分析是一种用于比较多个总体均值的方法,它可以用于分析因素对变量的影响。

常见的方差分析方法包括:单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析等。

6. 时间序列分析方法:时间序列分析是一种用于分析时间序列数据的方法。

它可以用于预测未来的趋势、周期性和季节性,并进行时间序列模型的建立。

常见的时间序列分析方法包括:移动平均法、指数平滑法、季节调整法和ARIMA模型等。

7. 聚类分析方法:聚类分析是一种将样本按其特征分成若干类别的方法。

它可以用于数据的分类和群体的划分。

常见的聚类分析方法包括:层次聚类和K均值聚类等。

统计分析方法

统计分析方法

统计分析方法统计分析方法是一种基于数据收集和处理的科学方法,用于揭示数据之间的关系、趋势和规律。

它是现代科学研究和决策制定的基础之一,在各个领域都得到广泛应用,如经济学、社会学、医学、环境科学等。

统计分析方法能够通过对数据的整理、描述、推断和预测,为决策者提供有力的参考与支持。

第一部分:统计描述分析方法统计描述分析方法是对数据进行整理和概括的一种方法。

它可以通过计算数据的中心位置、离散程度以及分布情况,对数据进行全面的描述和概括。

常用的统计描述分析方法包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。

平均数是一组数据的总和除以数据的个数,它可以代表数据的中心位置。

中位数是将一组数据按大小顺序排列后位于中间的数,它对数据的极端值不敏感,能够较好地反映数据的集中趋势。

众数是一组数据出现次数最多的数,反映了数据中的典型值。

方差是数据离均值的平均差的平方,衡量了数据的离散程度。

标准差是方差的正平方根,它描述了数据的离散程度与均值之间的关系。

第二部分:统计推断分析方法统计推断分析方法是根据样本数据对总体进行推断的一种方法。

它通过对样本数据的分析和处理,得出对总体的统计推断结果,进而对总体进行更深入的认识。

常见的统计推断分析方法包括假设检验、置信区间、方差分析等。

假设检验是通过对样本数据进行假设检验,判断总体参数是否满足某种假设,从而对总体进行推断。

在假设检验中,需要建立原假设和备择假设,并根据样本数据的结果来判断是否拒绝原假设。

置信区间是通过计算样本数据的置信区间,对总体参数的取值范围进行估计,从而对总体进行推断。

方差分析是一种用于比较多个总体均值是否相等的方法,通过计算组间变异和组内变异的比例,判断总体均值是否存在显著差异。

第三部分:统计预测分析方法统计预测分析方法是通过对历史数据的分析和建模,对未来数据的趋势和变化进行预测的一种方法。

它可以对未来的趋势、规律和发展进行预测,为决策者提供有效的决策依据。

常见的统计预测分析方法包括趋势分析、时间序列分析、回归分析等。

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统计分析方法综合评价分析法:随着统计分析活动的广泛开展,评价对象越来越复杂,简单评价方法的局限性也越来越明显。

经常会出现从这几个指标看甲单位优于乙单位,从那几个指标看,乙单位优于丙单位,从其他指标看,丙单位又优于甲单位的况,使分析者难以评价谁优谁劣。

因此通过对实践活动的总结,逐步形成了一系列运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法,称为多变量综合评价方法,或简称综合评价方法。

其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。

如不同国家经济实力,不同地区社会发展水平,小康生活水平达标进程,企业经济效益评价等,都可以应用这种方法。

综合评价法的特点表现为:评价过程不是逐个指标顺次完成的,而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成的;在综合评价过程中,一般要根据指标的重要性进行加权处理;评价结果不再是具有具体含义的统计指标,而是以指数或分值表示参评单位“综合状况”的排序。

综合评价法的步骤:1、确定综合评价指标体系,这是综合评价的基础和依据。

2、收集数据,并对不同计量单位的指标数据进行同度量处理。

3、确定指标体系中各指标的权数,以保证评价的科学性。

4、对经过处理后的指标在进行汇总计算出综合评价指数或综合评价分值。

5、根据评价指数或分值对参评单位进行排序,并由此得出结论。

综合评价分析指标值的计算方法很多,主要有打分综合法、打分排队法、综合指数法、功效系数法等。

相关分析法:相关分析法是测定经济现象之间相关关系的规律性,并据以进行预测和控制的分析方法。

社会经济形象之间存在着大量的相互联系、相互依赖、相互制约的数量关系。

这种关系可分为两种类型。

一类是函数关系,它反映着现象之间严格的依存关系,也称确定性的依存关系。

在这种关系中,对于变量的每一个数值,都有一个或几个确定的值与之对应。

例如圆面积另一类为相关关系,在这种关系中,变量之间存在着不确定、不严格的依存关系,对于变量的某个数值,可以有另一变量的若干数值与之相对应,这若干个数值围绕着它们的平均数呈现出有规律的波动。

例如,批量生产的某产品产量与相对应的单位产品成本,某些商品价格的升降与消费者需求的变化,就存在着这样的相关关系。

实践中进行相关分析要依次解决以下问题:1、确定现象之间有无相关关系以及相关关系的类型。

对不熟悉的现象,则需收集变量之间大量的对应资料,用绘制相关图的方法做初步判断。

从变量之间相互关系的方向看,变量之间有时存在着同增同减的同方向变动,是正相关关系;有时变量之间存在着一增一减的反方向变动,是负相关关系。

从变量之间相关的表现形式看有直线关系和曲线相关,从相关关系涉及到的变量的个数看,有一元相关或简单相关关系和多元相关或复相关关系。

2、定现象之间相关关系的密切程度,通常是计算相关系数R及绝对值在0.8以上表明高度相关,必要时应对R进行显著性检验。

3、拟合回归方程,如果现象间相关关系密切,就根据其关系的类型,建立数学模型用相应的数学表达式——回归方程来反映这种数量关系,这就是回归分析。

4、判断回归分析的可靠性,要用数理统计的方法对回归方程进行检验。

只有通过检验的回归方程才能用于预测和控制。

5、根据回归方程进行内插外推预测和控制。

因素分析法:因素分析法是用来测定受多种因素影响的某种经济现象总变动中各个因素的影响的方向和影响程度的一种统计分析方法。

常用的因素分析方法主要有以下几种:1.相关联因素的剖析。

其特点不是借助于数字模型,而是根据相关因素的性质,表明其数量变化对所研究现象变动的影响关系与制约关系,从本质上讲属于经验方法2.指数体系及其因素分析。

在经济上有联系,在数字上存在等式关系的三个或三个以上的指数,称为指数体系。

利用指数体系测定各影响因素对某种经济现象总体变动的方向和程度所产生的影响就是因素分析,主要有以下几种类型:(1)对总量指标变动进行二因素分析如工业总产值指数=产品产量指数 * 出厂价格指数工业总产值增长量=由于产量变动而增加的产值 + 由于价格变动而增加的产值销售收入指数=销售量指数 * 销售价格指数销售收入增长量=由于销售变动而增加销售额 + 由于销售价格变动而增加的销售额分析其中一个因素变动时,将另一因素固定下来,分别将二个因素进行分析。

(2)总量指标变动进行多因素分析常常用根据指数原理派生出来的连锁替代法,来解决多因素指数体系编制问题,其操作过程是:第一步将影响某一经济指标的各个因素,按照它们之间的逻辑关系,并考虑计算的实际经济意义,排列成合理的顺序。

即数量指标排列在先,质量指标排列在后,相邻的两个因素指标相乘或相除有实际的经济意义(等于新的指标)。

第二步分析某一个因素变动对总变动的方向程度所产生的影响时,假定只有该因素变动,而其余因素都固定不变,一直分析到最后一个因素为止。

(3)平均指标的因素分析在统计分组的情况下加权算术平均数的大小受两个因素的制约,一个是各组标志值(或组平均数)的影响,一个是各组总体、单位数在总体中所占比重的影响,也即总体结构的影响。

其关系式如下:平均指标指数=固定构成指数* 结构影响指数(各组标志值变动)(各组单位数变动)运用上述指数体系,借鉴“将其中一个因素固定下来,只观察另一个因素变动”的思想,分析这两个因素对平均指标变动的影响。

指数因素分析法可广泛运用于不同空间,包括不同国家、不同地区、不同单位之间的对比。

运用于实际与计划的对比,还可以扩展到相对指标的变动分析。

相加因素的分析方法:在社会经济现象中,有一些现象的变动是由其总体内各个组成部分(或称构成因素)变动影响的结果。

如工业总产值的变动是由轻工业与重工业共同变动影响的结果。

由此可见,相加因素是指现象变动是由各个组成因素变动的总和,其分析方法是采用比重法和差额法测定总体各个组成部分的变动。

对现象总变动的影响程度或称拉力度。

比重法是根据某因素在基数中所占比重与该因素报告期与基期的相对离差确定某因素变动对现象总量变动的影响程度。

差额法是指某因素的报告期绝对量与基期绝对差的离差与基数对比,确定某因素变动对现象总量变动影响程度。

计算贡献率是因素分析的重要内容,对此不能沿用日常生活中对“贡献”的理解。

贡献率因素分析中存在特定的涵义,是指由于某一因素的影响使总变动增长的份额占总变动的比重。

有时贡献率还会出现负值,称为负贡献。

动态分析法:动态分析法是以客观现象所显现出来的数量特征为标准,判断被研究现象是否符合正常发展趋势的要求,探求其偏离正常发展趋势的原因并对未来的发展趋势进行预测的一种统计分析方法。

动态分析法主要包括两个方面。

第一,编制时间数列,观察客观现象发展变化的过程、趋势及其规律,计算相应的动态指标用以描述现象发展变化的特征;第二,编制较长时期的时间数列,在对现象变动规律性判断的基础上,测定其长期趋势、季节变动的规律,并据此进行统计预测,为决策提供依据。

编制时间数列是将社会经济现象某一指标在不同时间上的数值,按时间先后排列形成的数列,它由指标所属的时间和指标在某一时间的数值两个要素构成。

编制时间数列要注意时间范围应该一致,但有时为了生动突出地反映某些方面的变化也可以灵活运用。

观察编制好的时间数列,可以看出现象变化的大致过程和趋势,但要给予定量分析,必须计算各种动态分析指标。

一类是动态比较指标,主要有增长量、发展速度、增长速度;一类是动态平均指标,主要有平均发展水平、平均发展速度、平均增长速度。

时间数列的形成是各种不同的影响事物发展变化的因素共同作用的结果。

为了便于分析事物发展变化规律,通常将时间数列形成因素归纳为以下四类:(1)长期趋势是某一经济指标在相当长的时间内持续发展变化的总趋势,是由长期作用的基本因素影响而呈现的有规律的变动。

(2)季节变动是指社会经济现象由于季节更替或社会因素的影响形成周期性变动。

它周期短,规律性强,一般为一年,如某些季节性商品的销售会因季节的不同而波动。

但也有以月、周、日为变动周期的,凡在一年内有反复循环周期变动,如节假日市场购货人数出现的高峰等,从广义上讲都属于季节变动分析的内容。

(3)循环波动是指变动周期在一年以上近乎有规律的周而复始的一种循环变动,如经济周期、自然界农业果树结果量有大年小年之分等。

研究宏观经济的循环波动问题,需要计算扩散指数和合成指数。

(4)不规则变动是指由于意外的自然或社会的偶然因素引起的无周期的波动。

平衡分析法:所谓平衡就是各个互相联系的因素之间,在数量上保持一定的合理的对应关系。

平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。

它分析事物之间发展是否平衡,揭示出事物间出现的不平衡状态、性质和原因,指引人们去研究积极平衡的方法,促进事物的发展。

统计平衡分析的主要方法有编制平衡表和建立平衡关系式。

平衡表与一般统计表的区别在于:指标体系必须包括收入与支出,来源与使用两个对应平衡的指标。

平衡表的主要形式有三种,即收付式平衡表、并列式平衡表和棋盘式平衡表,前两种形式如资产负债表、能源平衡表,后一种形式如投入产出表。

平衡关系式是用等式表示各相关指标间平衡关系的式子。

如,期初库存+本期入库=本期出库+期末库存,资产=负债+所有者权益,增加值=总产出-中间投入。

统计中的平衡分析基本要求和特点是:平衡分析要通过有联系指标数值的对等关系来表现经济现象之间的联系;要通过有联系指标数值的比例关系来表现经济现象之间的联系;要通过任务的完成与时间进度之间的正比关系来表现经济现象的发展速度;要通过各有关指标的联系表现出全局平衡与局部平衡之间的联系。

趋势分析法包括定比和环比两种方法。

定比是以某一时期为基数,其他各期均与该期的基数进行比较。

如:以2005年年未的资产为基数,那么将2006年未、2007年未、2008年未的资产都与2005年年未的资产进行比较。

而环比是分别以上一时期为基数,下一时期与上一时期的基数进行比较。

如:2005年同2006年比较,2006年同2007年比较,2007年同2008年比较。

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