应用统计学PPT课件[1]
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统计学在医学研究中的应用PPT课件
常见问题
样本量不足、假设检验的误用、回归分析的偏倚 等。
解决方法
掌握统计学基础知识，正确选择和应用适当的统 计学方法。
过度解读或误用统计结果
定义
过度解读或误用统计结果是研究结果解读上的偏差，使得研究结 论不能真实反映实际情况。
常见问题
对P值的过度依赖、对效应大小的忽视、对研究结果的夸大或缩小 等。
通过统计方法描述疾病的 分布特征，为病因研究提 供线索。
分析性流行病学
通过比较病例与对照的暴 露差异，探讨疾病与暴露 因素之间的关系。
流行病学实验
通过随机化分组和统计分 析，评估干预措施的效果。
公共卫生研究
健康状况监测
卫生资源配置与利用
收集和分析数据，了解人群健康状况 和疾病负担。
基于统计数据评估卫生资源的利用效 率和效果。
统计学在医学研究中的重要性
总结词
统计学在医学研究中的重要性
详细描述
在医学研究中，统计学是不可或缺的工具。通过对数据的统计分析，可以揭示疾 病的发生、发展规律，评估治疗方法和药物的有效性和安全性，为医学研究和临 床实践提供科学依据。
统计学的基本原则
总结词
统计学的基本原则
详细描述
统计学的基本原则包括随机性、独立性和一致性。随机性原则要求在选取样本或实验分组时，应采用随机方法以 保证样本或实验组具有代表性。独立性原则要求在统计分析时，各数据应相互独立，不受其他数据的影响。一致 性原则要求统计分析方法应与数据类型和设计类型相符合，以确保结果的准确性和可靠性。
和决策。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
VS
协同创新
促进不同领域专家之间的交流与合作，推 动医学研究的创新和发展。
样本量不足、假设检验的误用、回归分析的偏倚 等。
解决方法
掌握统计学基础知识，正确选择和应用适当的统 计学方法。
过度解读或误用统计结果
定义
过度解读或误用统计结果是研究结果解读上的偏差，使得研究结 论不能真实反映实际情况。
常见问题
对P值的过度依赖、对效应大小的忽视、对研究结果的夸大或缩小 等。
通过统计方法描述疾病的 分布特征，为病因研究提 供线索。
分析性流行病学
通过比较病例与对照的暴 露差异，探讨疾病与暴露 因素之间的关系。
流行病学实验
通过随机化分组和统计分 析，评估干预措施的效果。
公共卫生研究
健康状况监测
卫生资源配置与利用
收集和分析数据，了解人群健康状况 和疾病负担。
基于统计数据评估卫生资源的利用效 率和效果。
统计学在医学研究中的重要性
总结词
统计学在医学研究中的重要性
详细描述
在医学研究中，统计学是不可或缺的工具。通过对数据的统计分析，可以揭示疾 病的发生、发展规律，评估治疗方法和药物的有效性和安全性，为医学研究和临 床实践提供科学依据。
统计学的基本原则
总结词
统计学的基本原则
详细描述
统计学的基本原则包括随机性、独立性和一致性。随机性原则要求在选取样本或实验分组时，应采用随机方法以 保证样本或实验组具有代表性。独立性原则要求在统计分析时，各数据应相互独立，不受其他数据的影响。一致 性原则要求统计分析方法应与数据类型和设计类型相符合，以确保结果的准确性和可靠性。
和决策。
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VS
协同创新
促进不同领域专家之间的交流与合作，推 动医学研究的创新和发展。
应用统计学课件：实用多元统计分析
在线性回归分析中，自变量可以是连续的或离散的，因变量通常是连续的。
线性回归分析的假设包括误差项的独立性、同方差性和无偏性等。
线性回归分析的优点是简单易懂，可以用于解释自变量和因变量之间的关系，并且可以通过回归系数来度量自变量对因变量的影响程度。
非线性回归分析
非线性回归分析是指自变量和因变量之间存在非线性关系的回归分析方法。
详细描述
数据的收集与整理
总结词
描述性统计量是用来概括和描述数据分布特性的统计指标。
详细描述
描述性统计量包括均值、中位数、众数、标准差、方差等统计指标，以及偏度和峰度等统计量。这些统计量可以帮助我们了解数据的分布情况，如数据的集中趋势、离散程度和形状等。通过对这些统计量的计算和分析，可以进一步了解数据的特征和规律。
DBSCAN聚类分析
06
多元数据判别分析
基于距离度量的分类方法，通过最大化类间差异、最小化类内差异进行分类。
Fisher判别分析是一种线性判别分析方法，通过投影将高维数据降到低维空间，使得同一类别的数据尽可能接近，不同类别的数据尽可能远离。它基于距离度量，通过最大化类间差异、最小化类内差异进行分类。
数据的可视化方法
03
多元数据探索性分析
数据的相关性分析
总结词：通过计算变量间的相子分析用于探索隐藏在变量之间的潜在结构，即公共因子。
04
多元数据回归分析
线性回归分析
A
B
D
C
线性回归分析是一种常用的回归分析方法，通过建立自变量和因变量之间的线性关系，来预测因变量的取值。
01
02
03
04
05
多元统计分析的定义与特点
社会学
心理学
统计学课件PPT课件
直方图
用直条表示频数，用横轴表示 数据范围，纵轴表示频数。
箱线图
表示一组数据的中位数、四分 位数和异常值。
散点图
表示两个变量之间的关系。
折线图
表示时间序列数据随时间的变 化趋势。
04
概率与概方法
描述随机事件发生的可能性程度，通 常用P表示。
通过实验或经验数据计算随机事件的 概率。
表示数量、大小、距离等可以量化的 数据，如年龄、收入。
统计数据的收集方法
直接观察法
通过实地考察、观测等方式收集数据， 如市场调研人员现场观察消费者行为。
实验法
通过实验设计和实验操作获取数据， 如产品测试实验。
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，如 民意调查。
行政记录法
通过政府部门或企业提供的记录获取 数据，如企业财务报表。
01
单总体参数假设检 验的概念
根据单一样本数据对总体参数进 行假设检验。
02
单总体参数假设检 验的方法
如t检验、Z检验、卡方检验等。
03
单总体参数假设检 验的应用场景
如检验单个样本的平均数、比例 等是否与已知的总体参数存在显 著差异。
两总体参数的假设检验
两总体参数假设检验的概念
根据两个样本数据对两个总体的参数进行假设检验。
04
常见概率分布及其应用
二项分布
适用于独立重复试验中成功次数的概率分布， 如抛硬币、抽奖等。
正态分布
适用于许多自然现象的概率分布，如人的身 高、考试分数等。
泊松分布
适用于单位时间内随机事件的次数概率分布， 如放射性衰变、网站访问量等。
指数分布
适用于描述时间间隔或寿命的概率分布，如 电子产品寿命、等待时间等。
用直条表示频数，用横轴表示 数据范围，纵轴表示频数。
箱线图
表示一组数据的中位数、四分 位数和异常值。
散点图
表示两个变量之间的关系。
折线图
表示时间序列数据随时间的变 化趋势。
04
概率与概方法
描述随机事件发生的可能性程度，通 常用P表示。
通过实验或经验数据计算随机事件的 概率。
表示数量、大小、距离等可以量化的 数据，如年龄、收入。
统计数据的收集方法
直接观察法
通过实地考察、观测等方式收集数据， 如市场调研人员现场观察消费者行为。
实验法
通过实验设计和实验操作获取数据， 如产品测试实验。
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，如 民意调查。
行政记录法
通过政府部门或企业提供的记录获取 数据，如企业财务报表。
01
单总体参数假设检 验的概念
根据单一样本数据对总体参数进 行假设检验。
02
单总体参数假设检 验的方法
如t检验、Z检验、卡方检验等。
03
单总体参数假设检 验的应用场景
如检验单个样本的平均数、比例 等是否与已知的总体参数存在显 著差异。
两总体参数的假设检验
两总体参数假设检验的概念
根据两个样本数据对两个总体的参数进行假设检验。
04
常见概率分布及其应用
二项分布
适用于独立重复试验中成功次数的概率分布， 如抛硬币、抽奖等。
正态分布
适用于许多自然现象的概率分布，如人的身 高、考试分数等。
泊松分布
适用于单位时间内随机事件的次数概率分布， 如放射性衰变、网站访问量等。
指数分布
适用于描述时间间隔或寿命的概率分布，如 电子产品寿命、等待时间等。
统计学ppt课件
配对样本非参数检验
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组 样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念 介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型 的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计 通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归 方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能 事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对 频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
统计学ppt课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念 与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、 分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验 对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变 量的影响是否显著。
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组 样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念 介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型 的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计 通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归 方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能 事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对 频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
统计学ppt课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念 与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、 分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验 对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变 量的影响是否显著。
统计学完整ppt课件完整版
假设检验的基本思想：小概率事件原 理
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）
应用统计学第6章参数估计(置信区间)ppt课件
从中解得
P{(n1)S2 2(n1)S2 }1
22(n1)
(n1) 2
p1 p t精选版2
20
于是 所求置信区间为：
(n1)S2 (n1)S2
[2
, 2(n1)
2 1
] 2(n 的 95% 置
信解区：间由。例1，S2 =196.52，n =10，
（1）实用中应在保证足够可靠的前提 下，尽量使得区间的长度短一些 .
（2）增大样本容量n,可在保证足够可 靠的前提下,提高估计的精度.
n
n
L 2 z /2
n
ppt精选版
31
估计均值μ时的样本容量n确定
1.指定估计的精度:
dX dL2z/2
n
2.指定估计的可靠度1-α;
3.确定σ:
(1)由历史资料确定;
对给定的置信水平1,
查正态分布表得 z 2 ,
使 P{|Xn|z2}1
ppt精选版
6
从中解得：
P{X nz2
Xnz2}
1
于是所求的 置信区间为
[X nz2, X nz2]
也可简记为
X n z 2
ppt精选版
7
求置信区间的一般步骤(1-2):
给定置信水平1：
1. 寻找参数的一个良好的点估计
T (X1,X2,…Xn)
实用中应在保证足够可靠的前提下，尽
量使得区间的长度短一些 .
ppt精选版
28
置信度与置信区间长度的关系
考虑单个正态总体μ的置信区间: 当σ已知时,
Z X n
~N(0, 1)
例如，由 P(-1.96≤U≤1.96)=0.95
我们得到 均值 的置信水平为 1 的
P{(n1)S2 2(n1)S2 }1
22(n1)
(n1) 2
p1 p t精选版2
20
于是 所求置信区间为：
(n1)S2 (n1)S2
[2
, 2(n1)
2 1
] 2(n 的 95% 置
信解区：间由。例1，S2 =196.52，n =10，
（1）实用中应在保证足够可靠的前提 下，尽量使得区间的长度短一些 .
（2）增大样本容量n,可在保证足够可 靠的前提下,提高估计的精度.
n
n
L 2 z /2
n
ppt精选版
31
估计均值μ时的样本容量n确定
1.指定估计的精度:
dX dL2z/2
n
2.指定估计的可靠度1-α;
3.确定σ:
(1)由历史资料确定;
对给定的置信水平1,
查正态分布表得 z 2 ,
使 P{|Xn|z2}1
ppt精选版
6
从中解得：
P{X nz2
Xnz2}
1
于是所求的 置信区间为
[X nz2, X nz2]
也可简记为
X n z 2
ppt精选版
7
求置信区间的一般步骤(1-2):
给定置信水平1：
1. 寻找参数的一个良好的点估计
T (X1,X2,…Xn)
实用中应在保证足够可靠的前提下，尽
量使得区间的长度短一些 .
ppt精选版
28
置信度与置信区间长度的关系
考虑单个正态总体μ的置信区间: 当σ已知时,
Z X n
~N(0, 1)
例如，由 P(-1.96≤U≤1.96)=0.95
我们得到 均值 的置信水平为 1 的
第9章 统计决策 《应用统计学》PPT课件
可选方案
P1
自然状态分类
P2
P3
P4
A1
-36
98
131
160
A2
-23
64
162
210
A3
-15
33
73
110
三、等可能性准则决策
等可能性准则决策是指决策者在决策时对客观情况 持同等态度的一种准则。这个方法是19世纪数学家拉普 拉斯提出来的，故亦称拉普拉斯决策法。
计算公式为
E(Ai )
1 n
三
要
素
备选方案
二、统计决策的分类
按照决策目标数量分类
单目标决策
多目标决策
三、统计决策的分类
根
据
确定型决策
自
然
状
风险型决策
态
的
类
不确定型决策
型
四、统计决策的过程
统计决策过程一般包括以下基本步骤 ： 明确目标
拟定行动方案 并列出未来可能的状态 估计各可能状态出现的概率 估算各个行动方案在不同可能状况下的损益值 应用给定 i
Q(ai , j) aij
V*
m in i
mjax{aij
}
第三节 风险型决策
风险型决策是指在进行决策时未来各种状态的发生具有不 确定性，可以视为随机事件，但根据以往的经验又有若干信 息可以用来确定这些状态可能发生的概率，决策者可根据各 个状态发生的概率进行决策。由于决策者不论选择哪个方案 都要承担一定的风险，所以这种决策称为风险型决策。
第二节 不确定型决策
一、极端准则决策
乐观准则决策
在决策时，决策者对客观情况持有一种乐观态度的准则，也称之 为最大收益准则。它假定决策对象未来的情形是最理想的状态占优势
应用统计学：回归分析PPT课件
03
使用方法
通过菜单和对话框选择分析方法，导入数据，设置参数，运行分析并查
看结果。
Stata软件介绍
适用范围
Stata（Statistical Data Analysis） 是一款适用于各种统计分析和数 据管理的软件，尤其适用于回归 分析。
特点
功能强大、命令语言简洁，支持多 种数据管理操作，提供多种统计分 析方法，结果输出详细且可视化效 果好。
使用方法
通过命令行输入分析命令，导入数 据，设置参数，运行分析并查看结 果。
R软件介绍
适用范围
R（Software for Statistical Computing）是一款开源的统 计软件，适用于各种统计分析，
包括回归分析。
特点
功能强大、社区活跃、可扩展性 强，支持多种编程语言和数据可 视化工具，提供丰富的统计函数
分层回归分析的基本思想是将多个自变量分为若干个层次，每个层次内 部的自变量之间存在较强的相关性，而不同层次的自变量之间相关性较
弱。
分层回归分析在生态学、社会学、医学等领域有广泛应用，例如研究不 同层次的人口特征对健康状况的影响、研究不同层次的社会经济因素对 犯罪率的影响等。
主成分回归分析
主成分回归分析的基本思想是将多个自变量进行主成 分分析，得到少数几个主成分，这些主成分能够反映 原始数据的大部分变异，然后利用这些主成分进行回 归分析。
线性回归模型
线性回归模型是回归分析中最常用的一种模型，其形式为 (Y = beta_0 + beta_1X_1 + beta_2X_2 + ldots + beta_pX_p + epsilon)。
其中 (Y) 是因变量，(X_1, X_2, ldots, X_p) 是自变量，(beta_0, beta_1, ldots, beta_p) 是回归系数，(epsilon) 是误差项。
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2014-10-9 15
数据类型
Quantitative (or measurement) data Qualitative (or categorical) data Discrete data ，Continuous data
横截面数据又称为静态数据，它是指在同一时间对同 一总体内不同单位的数量进行观察而获得的数据。时 间序列数据又称为动态数据，它是指在不同时间对同 一总体的数量表现进行观察而获得的数据。
2014-10-9 7
4 课程成绩评定
期末书面考试成绩（70%） 平时各项表现成绩（30%） 课堂参与（10%） 作业完成（20%）
2014-10-9
8
5 课程主要内容
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章
2014-10-9
绪论 统计调查 统计整理 综合指标 变异与均衡指标 时间数列
统计学是关于下列活动的方法和程序： 采集数据，例如问卷调查 呈现数据，例如绘制图表 概括数据，例如计算均值 分析数据，例如区间估计 做出决策，例如假设检验
2014-10-9 2
无处不在的统计
在诺贝尔经济学获奖者中，2/3以上的研究成果与统计 和定量分析有关。因此，著名经济学家萨缪尔森在其 经典的教科书《经济学》12版中特别提到：“在许多 与经济学有关的学科中，统计学是特别重要的”。 1981年，首届国际《红楼梦》研讨会在美国召开，威 斯康星大学讲师陈炳藻独树一臶，宣读了题为《从词 汇上的统计论〈红楼梦〉作者的问题》的论文。他从 字、词出现频率入手，通过计算机进行统计、处理、 分析，对《红楼梦》后40回系高鹗所作这一流行看法 提出异议，认为120回均系曹雪芹所作。
2014-10-9 4Βιβλιοθήκη 统计的应用
学者不能离开统计而研究 政治家不能离开统计而施政 企业家不能离开统计而执业 ---- 马寅初
2014-10-9
5
2 如何学统计学
Cultivate your statistical awareness in your daily life.
numeric information on newspaper, TV program, webs
应用统计学
2014-10-9
在在在 理抽终 性象极 的的的 基意分 础义析 上下中 ，，， 所一一 有切切 的都知 判是识 断科都 都学是 是数历 劳 统学史 计 学
C.R.
1
1 统计学是什么
Statistics is the science of collecting, organizing, presenting, analyzing, and interpreting numerical data to assist in making more effective decisions.
2014-10-9 14
数据计量
定距尺度是对现象类别或次序之间间距的测度。定距尺度不 但可以用数表示现象各类别的不同和顺序大小的差异，而且 可以用确切的数值反映现象之间在量方面的差异。定距尺度 使用的计量单位一般为实物单位（自然或物理）或者价值单 位。定距尺度的主要数学特征是“+‖或“–‖。统计中的总量 指标就是运用定距尺度计量的。 定比尺度是在定距尺度的基础上，确定相应的比较基数，然 后将两种相关的数加以对比而形成相对数(或平均数)，用于 反映现象的结构、比重、速度、密度等数量关系。例如，将 一个企业创造的增加值与该企业的职工人数对比，计算全员 劳动生产率，以此反映该企业的生产效率。定比尺度的主要 数学特征是“×‖或“÷‖。
统计：
（1）统计工作（2）统计资料（3）统计科学
2014-10-9 12
二、统计工作
工作任务：调查、分析，服务、监督 工作职能：信息，咨询，监督 工作过程：设计，调查，整理，分析 工作组织：集中、分散，综合、专业
2014-10-9
13
三、统计资料
数据计量：定类、定序，定距、定比。 定类尺度是按照客观现象的某种属性对其进行分 类。例如，人口按性别分为男女，用“1‖ 表示男 性，用“0‖ 表示女性。定类尺度的主要数学特征 是“=‖或“≠”。 定序尺度是对客观现象各类之间的等级差或顺序 差的一种测度。例如，学生成绩可以分为优、良、 中、及格和不及格等五类。定序尺度的主要数学 特征是“<‖或“>‖。
2014-10-9 33
第三章 统计整理
一、整理程序 二、统计分组
三、频数分布 四、统计图表
格 罗 夫 纳
数 字 不 会 说 谎 ， 但 说 谎 的 人 会 想 出 办 法 。
34
2014-10-9
一、整理程序
审核：计算审核，逻辑审核 分组：分类，分组 汇总：手工汇总，电子汇总 表现：列表，图示
2014-10-9 23
3 统计学基本概念
总体、个体、样本 标志、指标、变量 同质、变异、分布 统计量、参数 同质性是总体的前提 变异性是统计的前提。
总 体
样 本
24
2014-10-9
第二章 统计调查
一、统计调查概述
二、统计调查方案
三、统计调查体系
戴 维 穆 尔
数 据 胜 过 自 封 的 专 家 。
一名统计学家遇到一位数学家,统计学家调 侃数学家，说道：“你们不是说若Ｘ＝Ｙ且 Ｙ＝Ｚ，则Ｘ＝Ｚ吗，那么想必你若是喜欢 一个女孩, 那个女孩喜欢的男生你也会喜欢 了 ?‖ 数学家想了想来你也没事吧！因为它们平 均不过是五十度而已! ‖
《应用统计学》，施金龙、吕洁，南京大学出版 社，2005 《统计学》，贾俊平、何晓群、金勇进，中国人 民大学出版社，2002 《统计学概论》，曾五一，首都经济贸易大学出 版社，2003 《统计学的世界》，戴维· S· 穆尔，中信出版社， 2003 《The Basic Practice of Statistics》，David S. Moore ，W. H. Freeman Company出版社，2004
组 织 形式
专门调查
抽样调查
重点调查 典型调查
31
2014-10-9
三、统计调查体系
统计报表： 定报，年报
普
查： 一次，专门
抽样调查： 随机，推断
重点调查： 重点，大体
典型调查： 典型，细致
2014-10-9
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统计调查体系改革
我国长期以来，基本上依靠全面统计报表采集统计资 料。改革开放后，抽样调查等非全面调查虽然有所发 展，但应用的领域不很广泛。这种以全面统计报表为 主的统计调查体系，面对日益发展的多种经济成分、 多种经营方式等复杂多样的调查对象已经难以适应。 统计调查体系改革的目标模式是：建立以必要的周期 性普查为基础，经常性的抽样调查为主体，重点调查、 科学推算等为补充的多种方式综合运用的统计调查体 系。
Questionnaire Design
问题内容
问题措辞
问题次序
答问方式
版面设计
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统计调查种类
全面调查
普 查 全面报表
抽样调查
调 查 范围
统 计 调 查 种 类
非全面调查 连续(经常性)调查 不连续调查 定期报表
重点调查
典型调查
调 查 时间
周期性调查 一次性调查 普 查
调查方法
观察法： 现场，直接 询问法： 采访，问卷，通讯，网上
报告法： 行政，向上
实验法： 随机，双盲，重复
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二、统计调查方案
目的、任务： 为什么调查 对象、单位： 向谁调查
项目、表格： 调查什么
时间、期限： 什么时候调查
什么时候的资料
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·
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一、统计调查概述
调查概念：直接搜集资料 调查要求：准确、及时、系统、方便 调查用意：为研究提供素材 对表现进行衡量 用数据阐明问题
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Data Sources
数据 来源 直接来源 间接来源 出版物 (或者网上)
试验
问卷
观察
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11
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一、统计涵义
Statistics: （1）Numeric data, when used as plural of statistic. （2）A scientific procedure used in the study and evaluation of numeric data.
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统计学学科体系
经 济 学 社 会 学 教 育 学 其 他 社 科 其 他 社 科 统 计
统计学家未必是经济学家， 经济学家也未必是统计学家。 但经济统计学家应当---既是统计学家又是经济学家。 物 理 学 生 物 学 医 学 其 他 理 工 农 其 他 理 工 农 统 计
20
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Descriptive and Inferential Statistics
描述统计：研究如何取得反映客观现象的数据， 并通过图表形式对所搜集的数据进行加工处理 和显示，进而通过综合、概括与分析得出反映 客观现象的规律性数量特征。 推断统计：研究如何根据样本数据去推断总体 数量特征的方法，它是在对样本数据进行表书 的基础上，对统计总体的未知数量特征做出以 概率形式表述的推断。
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数据类型
Quantitative (or measurement) data Qualitative (or categorical) data Discrete data ，Continuous data
横截面数据又称为静态数据，它是指在同一时间对同 一总体内不同单位的数量进行观察而获得的数据。时 间序列数据又称为动态数据，它是指在不同时间对同 一总体的数量表现进行观察而获得的数据。
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4 课程成绩评定
期末书面考试成绩（70%） 平时各项表现成绩（30%） 课堂参与（10%） 作业完成（20%）
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5 课程主要内容
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章
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绪论 统计调查 统计整理 综合指标 变异与均衡指标 时间数列
统计学是关于下列活动的方法和程序： 采集数据，例如问卷调查 呈现数据，例如绘制图表 概括数据，例如计算均值 分析数据，例如区间估计 做出决策，例如假设检验
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无处不在的统计
在诺贝尔经济学获奖者中，2/3以上的研究成果与统计 和定量分析有关。因此，著名经济学家萨缪尔森在其 经典的教科书《经济学》12版中特别提到：“在许多 与经济学有关的学科中，统计学是特别重要的”。 1981年，首届国际《红楼梦》研讨会在美国召开，威 斯康星大学讲师陈炳藻独树一臶，宣读了题为《从词 汇上的统计论〈红楼梦〉作者的问题》的论文。他从 字、词出现频率入手，通过计算机进行统计、处理、 分析，对《红楼梦》后40回系高鹗所作这一流行看法 提出异议，认为120回均系曹雪芹所作。
2014-10-9 4Βιβλιοθήκη 统计的应用
学者不能离开统计而研究 政治家不能离开统计而施政 企业家不能离开统计而执业 ---- 马寅初
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2 如何学统计学
Cultivate your statistical awareness in your daily life.
numeric information on newspaper, TV program, webs
应用统计学
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在在在 理抽终 性象极 的的的 基意分 础义析 上下中 ，，， 所一一 有切切 的都知 判是识 断科都 都学是 是数历 劳 统学史 计 学
C.R.
1
1 统计学是什么
Statistics is the science of collecting, organizing, presenting, analyzing, and interpreting numerical data to assist in making more effective decisions.
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数据计量
定距尺度是对现象类别或次序之间间距的测度。定距尺度不 但可以用数表示现象各类别的不同和顺序大小的差异，而且 可以用确切的数值反映现象之间在量方面的差异。定距尺度 使用的计量单位一般为实物单位（自然或物理）或者价值单 位。定距尺度的主要数学特征是“+‖或“–‖。统计中的总量 指标就是运用定距尺度计量的。 定比尺度是在定距尺度的基础上，确定相应的比较基数，然 后将两种相关的数加以对比而形成相对数(或平均数)，用于 反映现象的结构、比重、速度、密度等数量关系。例如，将 一个企业创造的增加值与该企业的职工人数对比，计算全员 劳动生产率，以此反映该企业的生产效率。定比尺度的主要 数学特征是“×‖或“÷‖。
统计：
（1）统计工作（2）统计资料（3）统计科学
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二、统计工作
工作任务：调查、分析，服务、监督 工作职能：信息，咨询，监督 工作过程：设计，调查，整理，分析 工作组织：集中、分散，综合、专业
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三、统计资料
数据计量：定类、定序，定距、定比。 定类尺度是按照客观现象的某种属性对其进行分 类。例如，人口按性别分为男女，用“1‖ 表示男 性，用“0‖ 表示女性。定类尺度的主要数学特征 是“=‖或“≠”。 定序尺度是对客观现象各类之间的等级差或顺序 差的一种测度。例如，学生成绩可以分为优、良、 中、及格和不及格等五类。定序尺度的主要数学 特征是“<‖或“>‖。
2014-10-9 33
第三章 统计整理
一、整理程序 二、统计分组
三、频数分布 四、统计图表
格 罗 夫 纳
数 字 不 会 说 谎 ， 但 说 谎 的 人 会 想 出 办 法 。
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一、整理程序
审核：计算审核，逻辑审核 分组：分类，分组 汇总：手工汇总，电子汇总 表现：列表，图示
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3 统计学基本概念
总体、个体、样本 标志、指标、变量 同质、变异、分布 统计量、参数 同质性是总体的前提 变异性是统计的前提。
总 体
样 本
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第二章 统计调查
一、统计调查概述
二、统计调查方案
三、统计调查体系
戴 维 穆 尔
数 据 胜 过 自 封 的 专 家 。
一名统计学家遇到一位数学家,统计学家调 侃数学家，说道：“你们不是说若Ｘ＝Ｙ且 Ｙ＝Ｚ，则Ｘ＝Ｚ吗，那么想必你若是喜欢 一个女孩, 那个女孩喜欢的男生你也会喜欢 了 ?‖ 数学家想了想来你也没事吧！因为它们平 均不过是五十度而已! ‖
《应用统计学》，施金龙、吕洁，南京大学出版 社，2005 《统计学》，贾俊平、何晓群、金勇进，中国人 民大学出版社，2002 《统计学概论》，曾五一，首都经济贸易大学出 版社，2003 《统计学的世界》，戴维· S· 穆尔，中信出版社， 2003 《The Basic Practice of Statistics》，David S. Moore ，W. H. Freeman Company出版社，2004
组 织 形式
专门调查
抽样调查
重点调查 典型调查
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三、统计调查体系
统计报表： 定报，年报
普
查： 一次，专门
抽样调查： 随机，推断
重点调查： 重点，大体
典型调查： 典型，细致
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统计调查体系改革
我国长期以来，基本上依靠全面统计报表采集统计资 料。改革开放后，抽样调查等非全面调查虽然有所发 展，但应用的领域不很广泛。这种以全面统计报表为 主的统计调查体系，面对日益发展的多种经济成分、 多种经营方式等复杂多样的调查对象已经难以适应。 统计调查体系改革的目标模式是：建立以必要的周期 性普查为基础，经常性的抽样调查为主体，重点调查、 科学推算等为补充的多种方式综合运用的统计调查体 系。
Questionnaire Design
问题内容
问题措辞
问题次序
答问方式
版面设计
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30
统计调查种类
全面调查
普 查 全面报表
抽样调查
调 查 范围
统 计 调 查 种 类
非全面调查 连续(经常性)调查 不连续调查 定期报表
重点调查
典型调查
调 查 时间
周期性调查 一次性调查 普 查
调查方法
观察法： 现场，直接 询问法： 采访，问卷，通讯，网上
报告法： 行政，向上
实验法： 随机，双盲，重复
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二、统计调查方案
目的、任务： 为什么调查 对象、单位： 向谁调查
项目、表格： 调查什么
时间、期限： 什么时候调查
什么时候的资料
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一、统计调查概述
调查概念：直接搜集资料 调查要求：准确、及时、系统、方便 调查用意：为研究提供素材 对表现进行衡量 用数据阐明问题
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Data Sources
数据 来源 直接来源 间接来源 出版物 (或者网上)
试验
问卷
观察
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一、统计涵义
Statistics: （1）Numeric data, when used as plural of statistic. （2）A scientific procedure used in the study and evaluation of numeric data.
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统计学学科体系
经 济 学 社 会 学 教 育 学 其 他 社 科 其 他 社 科 统 计
统计学家未必是经济学家， 经济学家也未必是统计学家。 但经济统计学家应当---既是统计学家又是经济学家。 物 理 学 生 物 学 医 学 其 他 理 工 农 其 他 理 工 农 统 计
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2014-10-9 22
Descriptive and Inferential Statistics
描述统计：研究如何取得反映客观现象的数据， 并通过图表形式对所搜集的数据进行加工处理 和显示，进而通过综合、概括与分析得出反映 客观现象的规律性数量特征。 推断统计：研究如何根据样本数据去推断总体 数量特征的方法，它是在对样本数据进行表书 的基础上，对统计总体的未知数量特征做出以 概率形式表述的推断。
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