描述性统计分析方法
论文中的统计分析方法
论文中的统计分析方法统计分析在论文撰写过程中起着关键的作用，它能帮助研究者揭示数据背后的规律和趋势。
本文将讨论论文中常用的统计分析方法，包括描述统计分析、推断统计分析和实证研究方法等。
一、描述统计分析描述统计分析是论文中最常见的分析方法之一，它主要用于对数据进行概括性的描述和总结。
描述统计分析的常见方法包括：1. 频数分析：通过计算每个变量的频数，研究者可以了解各个变量的取值分布情况。
这种方法特别适用于分类变量的分析。
2. 中心趋势分析：中心趋势分析用于描述数据的集中程度，常用的统计指标包括平均值、中位数和众数。
这些指标能够反映数据集的典型值，帮助研究者了解数据的分布情况。
3. 离散程度分析：离散程度分析用于描述数据的离散程度，包括范围、方差和标准差等指标。
这些指标可以帮助研究者判断数据集的稳定性和一致性。
二、推断统计分析推断统计分析是基于样本数据对总体进行推断的方法。
推断统计分析的常见方法包括：1. 假设检验：假设检验用于验证关于总体参数的假设，通过计算样本统计量和假设的总体参数之间的差异，确定是否拒绝原假设。
假设检验包括单样本检验、双样本检验和方差分析等。
2. 置信区间估计：置信区间估计用于估计总体参数的范围，通过计算样本统计量和置信水平确定的误差范围，得到总体参数的估计区间。
置信区间估计能够提供对总体特征进行准确估计的方法。
3. 相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的相关关系。
常见的相关方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
相关分析可以帮助研究者了解变量之间的相关性和相关方向。
三、实证研究方法实证研究方法通过对现实世界中的数据进行观察和实证分析，以验证研究假设或回答研究问题。
实证研究方法的常见应用包括：1. 实证调查研究：实证调查研究通过设计问卷或面谈来收集数据，并运用统计分析方法对数据进行分析。
这种方法适用于定量研究，可以帮助研究者了解调查对象的态度和行为。
2. 实证实验研究：实证实验研究通过设计实验条件和控制变量，观察和测量因变量在不同自变量条件下的变化。
描述性统计分析法定义
描述性统计分析法定义所谓描述性统计分析方法是以数学表达式的形式来反映现象之间相关联系的一种统计方法。
它可以将各种原始数据中的变量分别归类，然后根据研究目的进行分组统计，并对整个调查资料进行观察与综合，从而获得对于现象的比较精确的定量估计，为经济管理和科学研究提供数量化的依据。
描述性统计分析的特点是：分组及数据计算均要有详细的资料，数据必须具有可靠性。
描述性统计分析方法按其所使用的数据范围不同，又可分为：(1)单项数据分析；(2)总量数据分析；(3)平均数、中位数、众数、变异数、标准差等数据分析。
应用描述性统计分析方法进行经济数据处理时，必须掌握下列基本概念：但是，在实际工作中，许多应用者只重视“同质性”的分析，却忽略了对于“异质性”的考虑。
异质性也称为“差异性”，是指变量之间不同水平上的差异程度。
这里的差异包括：变量水平上的差异、变量之间的差异以及时间顺序上的差异。
因此，描述性统计分析的基本内容包括： 1、差异性检验； 2、差异性分类； 3、差异性的估计值； 4、描述性统计分析方法在经济研究中的应用。
由此可见，影响因素越多，描述性统计分析的成果就越复杂，因此在实际工作中，要注意处理好同质性和异质性的关系。
描述性统计分析的方法非常广泛，其中最常用的有： (1)列联表； (2)相关分析；(3)回归分析；(4)方差分析；(5)主成分分析；(6)因子分析；(7)对数线性模型。
我们必须明白这样一个事实：假设两种或多种变量之间确实存在某种联系，那么描述性统计分析法只能提供初步的、粗略的、概括性的结论，还需要根据有关因素的情况作进一步的研究和分析，才能给出更加全面和具体的信息。
比如，一个企业通过技术创新降低成本，采取该策略的效果在短期内显而易见，但长期而言，如果成本继续下降，则说明该公司仍然需要通过提高生产率、增强核心竞争力等手段提高自己的竞争地位，从而真正带来成本的下降。
此时，再去寻找造成降低成本的因素，将会收到事半功倍的效果。
描述性统计分析
一、什么是描述统计分析（Descriptive Analysis）概念：使用几个关键数据来描述整体的情况描述性数据分析属于比较初级的数据分析，常见的分析方法包括对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。
描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。
Excel里的分析工具库里的数据分析可以实现描述性统计分析的功能。
描述性统计分析即是对数据源最初的认知，包括数据的集中趋势、分散程度以及频数分布等，了解了这些后才能去做进一步的分析。
二、常用指标均值、中位数、众数体现了数据的集中趋势。
极差、方差、标准差体现了数据的离散程度。
偏度、峰度体现了数据的分布形状。
1、均值。
均值容易受极值的影响，当数据集中出现极值时，所得到的的均值结果将会出现较大的偏差。
2、中位数：数据按照从小到大的顺序排列时，最中间的数据即为中位数。
当数据个数为奇数时，中位数即最中间的数，如果有N个数，则中间数的位置为(N+1)/2；当数据个数为偶数时，中位数为中间两个数的平均值，中间位置的算法是(N+1)/2。
中位数不受极值影响，因此对极值缺乏敏感性。
3、众数：数据中出现次数最多的数字，即频数最大的数值。
众数可能不止一个，众数不能能用于数值型数据，还可用于非数值型数据，不受极值影响。
4、极差：=最大值-最小值，是描述数据分散程度的量，极差描述了数据的范围，但无法描述其分布状态。
且对异常值敏感，异常值的出现使得数据集的极差有很强的误导性。
5、四分位数：数据从小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值，即为四分位数，四分位数分为上四分位数（数据从小到大排列排在第75%的数字，即最大的四分位数）、下四分位数（数据从小到大排列排在第25%位置的数字，即最小的四分位数）、中间的四分位数即为中位数。
四分位数可以很容易地识别异常值。
箱线图就是根据四分位数做的图。
统计学中的描述性统计分析方法
统计学中的描述性统计分析方法统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解读的学科，它可以帮助我们更好地理解和解释数据。
描述性统计是统计学中的一个重要分支，旨在总结和揭示数据的基本特征。
在本文中，我们将介绍统计学中常用的描述性统计分析方法。
一、数据收集与整理描述性统计分析的第一步是数据收集，通过合适的调查问卷、实验或观察，我们可以获取所需的数据。
在数据收集完成后，我们需要对数据进行整理和准备，以便后续的分析。
二、测量指标在描述性统计中，我们常用各种测量指标来描绘数据的中心趋势、离散程度以及数据之间的关联性。
1. 中心趋势测量中心趋势测量用来反映数据集中的一个“典型值”。
（1）平均数（Mean）：平均数是数据集中所有观测值的总和除以观测值的数量。
它可以用来衡量数据的总体情况。
（2）中位数（Median）：中位数是将数据集按大小顺序排列后的中间值。
它可以忽略异常值的影响，更好地反映数据的中心位置。
（3）众数（Mode）：众数是数据集中出现频率最高的值。
它在描述分类数据时特别有用。
2. 离散程度测量离散程度测量用来反映数据集的分散程度。
（1）标准差（Standard Deviation）：标准差是数据集各个观测值与平均数之间的偏离度的平均值。
它反映了数据的总体分散程度。
（2）方差（Variance）：方差是各个观测值与平均数之间偏离度的平方的平均值。
它是标准差的平方。
（3）极差（Range）：极差是数据集中最大值与最小值之间的差值。
它可以用来衡量数据的全局范围。
三、数据可视化数据可视化是描述性统计分析中非常重要的一部分。
通过图表和图形的方式展示数据，可以使数据的特征更加直观地呈现出来。
1. 条形图（Bar Chart）：条形图用于对比不同类别或组之间的数据差异。
2. 折线图（Line Chart）：折线图可以展示变量随时间的变化趋势。
3. 饼图（Pie Chart）：饼图适用于展示分类数据的比例关系。
4. 散点图（Scatterplot）：散点图可以直观地显示两个变量之间的关系。
第三章描述性统计分析
描述性统计分析指标
统计量可分为两类
一类表示数据的中心位置，例如均值、中位数、众 数等 一类表示数据的离散程度，例如方差、标准差、极 差等用来衡量个体偏离中心的程度。
描述单变量分布的三种方式
用数字呈现一个变量的分布 用表格呈现一个变量的分布 用图形呈现一个变量的分布
Frequencies
在交叉列联表中，除了频数外还引进了各种百分 比。例如表中第一行中的33.3％， 33.3％， 33.3 ％分别是高级工程师3人中各学历人数所占的比例 ，称为行百分比（Row percentage），一行的百 分比总和为100％；表中第一列的25.0％，25.0％ ，50.0％分别是本科学历4人中各职称人数所占的 比例，称为列百分比（Column percentage）， 一列的列百分比总和为100％，表中的6.3％，6.3 ％，12.5％等分别是总人数16人中各交叉组中人 数所占的百分比，称为总百分比（Total percentage），所有格子中的总百分比之和也为 100％。
例子
假设我们有以下的三组观测值：
观测A：11，12，13，16，16，17，18，21 观测B：14，15，15，15，16，16，16，17 观测C：11，11，11，12，19，20，20，20
这三组观测值的均值都是15.5，那么这三组数 据是否相似呢？
离散趋势
离散趋势的描述
本科 职称 高 级工 程师 Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total 1 33.3% 25.0% 6.3% 1 25.0% 25.0% 6.3% 2 33.3% 50.0% 12.5% 0 .0% .0% .0% 4 25.0% 100.0% 25.0%
报告中描述性和推理统计分析的方法
报告中描述性和推理统计分析的方法描述性统计分析和推理统计分析是统计学中使用最广泛且重要的两种方法。
描述性统计分析是通过收集、整理、分析和解释数据的方法，旨在揭示数据的特征和趋势。
推理统计分析则是通过基于样本数据的结论，进一步推断总体的特征和关联性。
本文将详细论述这两种方法的基本概念、应用场景、常见的统计指标和分析方法。
一、描述性统计分析1.1 描述性统计分析的基本概念描述性统计分析是通过对数据进行总结、整理和归纳，呈现数据的特征和总体状况。
在实际应用中，常用的描述性统计分析方法有统计图表、频数分布、集中趋势和离散程度等指标。
1.2 描述性统计分析的应用场景描述性统计分析适用于多个领域，例如社会科学、市场调查、医学研究等。
在社会科学研究中，描述性统计分析可以帮助研究者了解人口统计学数据、调查问卷的回答情况等。
在市场调查中，描述性统计分析能够对产品的销售情况、消费者行为进行总结和分析。
1.3 描述性统计分析的常见统计指标和分析方法常见的描述性统计分析指标包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
这些指标可以揭示数据的中心位置、分布形态和离散程度。
此外，统计图表如直方图、条形图、饼图等也是描述性统计分析常用的可视化方式。
二、推理统计分析2.1 推理统计分析的基本概念推理统计分析是通过从样本中得出关于总体特征的推断，以此作为决策和预测的依据。
推理统计分析是基于概率的，通过利用样本数据估计总体参数，并进行假设检验和置信区间估计等统计推断。
2.2 推理统计分析的应用场景推理统计分析广泛应用于科学研究、质量控制、市场调查等领域。
在科学研究中，通过推理统计分析可以对实验结果进行合理的解释和推断。
在质量控制中，推理统计分析可以帮助判断产品合格与否。
在市场调查中，推理统计分析可以根据样本数据对总体的情况进行推测。
2.3 推理统计分析的常见方法推理统计分析的常见方法包括参数估计、假设检验、置信区间估计等。
参数估计可以通过样本数据估计总体参数，并对总体进行推测。
描述性统计分析方法
描述性统计分析方法描述性统计分析是指对收集到的样本数据进行整理、分析和总结的过程。
它旨在通过使用统计指标和图表来描述数据的特征和分布，以便更好地理解数据，发现其中的规律和趋势。
在进行描述性统计分析时，常用的方法包括中心趋势测度、离散程度测度、分布形态描述和相关性分析等。
一、中心趋势测度中心趋势测度是用来表示数据集中趋向于某个中心的位置。
常用的中心趋势测度包括均值、中位数和众数等。
1. 均值：均值是以所有数据的数值和除以数据个数的统计量，用来表示平均水平。
均值对异常值敏感，容易受到极端值的影响。
2. 中位数：中位数是将数据按照顺序排列后，位于中间位置的数值。
中位数不会受到极端值的影响，更能反映数据的普遍情况。
3. 众数：众数是一组数据中出现频率最高的数值，可用于描述具有离散分布的数据。
二、离散程度测度离散程度测度是用来表示数据集合中数据分散程度的方法。
常用的离散程度测度有范围、方差和标准差等。
1. 范围：范围是最大值和最小值的差值，可用来衡量数据的整体变化幅度。
范围对异常值敏感，易受到极端值的影响。
2. 方差：方差是各数据与均值差的平方和的平均数，用来描述数据的平均离散程度。
方差较大时，表示数据的离散程度较高。
3. 标准差：标准差是方差的平方根，用于度量数据相对于均值的离散程度。
标准差较大时，表明数据分散程度大。
三、分布形态描述分布形态描述是对数据分布形态特征进行描述的方法。
常用的分布形态描述包括偏度和峰度等。
1. 偏度：偏度描述了数据分布曲线相对于均值偏离的大小和方向。
偏度为正表示数据分布朝右偏，为负表示数据分布朝左偏，为0表示数据均匀分布。
2. 峰度：峰度描述了数据分布曲线的陡峭程度，反映了数据分布的尖峰与平顶程度。
峰度大于0表示数据分布曲线相对于正态分布更陡峭，小于0表示数据分布曲线相对于正态分布更平顶。
四、相关性分析相关性分析用来研究两个变量之间的相关关系。
常用的相关性分析方法有协方差和相关系数。
描述性统计分析
描述性统计分析描述性统计分析是一种通过对数据进行收集、整理、汇总、展示和解释，来揭示数据特征、分布和趋势的方法。
它是统计学中最基础的分析方法之一，广泛应用于各个领域的数据研究与决策中。
本文将简要介绍描述性统计分析的基本概念、常用方法和应用场景。
一、描述性统计分析的基本概念描述性统计分析是通过对数据的常见统计指标进行计算和分析，来描述数据的集中趋势、离散程度和分布情况。
常见的统计指标包括：均值、中位数、众数、极差、标准差、方差等。
这些指标可以帮助我们更好地理解和概括数据的特征，从而进行合理的数据解读和决策。
二、描述性统计分析的常用方法1. 数据收集：首先需要确定所需数据的来源和采集方法，可以通过问卷调查、实地观察、抽样调查等方式来收集相关数据。
2. 数据整理和清洗：对收集到的数据进行整理和清洗，包括缺失值的处理、异常值的剔除，确保数据的准确和完整。
3. 数据汇总和展示：将数据进行汇总，并通过图表等形式进行可视化展示，以便更直观地观察数据的特征和趋势。
4. 统计指标计算：通过计算均值、中位数、众数、标准差等统计指标，揭示数据的集中趋势和离散程度。
5. 数据解释和分析：根据计算得到的统计指标，对数据的特征和分布进行解释和分析，从中提取有价值的信息。
三、描述性统计分析的应用场景1. 社会科学研究：在社会学、心理学、教育学等领域的研究中，描述性统计分析可以用来描绘人群的特征和行为规律，为研究提供数据支持。
2. 经济与金融分析：在经济学和金融学研究中，通过对经济指标和市场数据进行描述性统计分析，可以了解经济形势和市场趋势，从而指导决策。
3. 市场调研与营销：在市场调研和营销策划中，通过对受众、消费者数据进行描述性统计分析，可以更好地了解目标市场和消费群体的需求和偏好。
4. 医学与健康研究：在医学和健康研究中，通过对患者数据和健康指标进行描述性统计分析，可以了解疾病的发病率、死亡率等情况，为医疗决策提供依据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实用文档
三、spss相关操作
序号 性别
1
男
将8个同学的考试 2
男
成绩建立为SPSS 3
女
文件，并对学生 4
男
的性别及考试成 5
女
绩进行频数统计。 6
女
7
男
8
男
实用文档
考试成绩 78 68 45 72 93 56 85 84
步骤1：建立数据文件
定义变量视图。（重点在于数据类型、值 标签）
哪些非药物方法控制高血压？
A.调理饮食
B.做适宜运动
C.保持情绪稳定 D.其它措施
实用文档
例2：请在下面列出的20个品牌中选择您认为 最信得过几个（最多列五个），并将代码按 照顺序排列。 候选品牌列表：1.长虹 2.海尔 3……….
实用文档
1.多重二分法记录格式
一个多选题要根据它的选项设定对应的变 量。如例1有四个选项，对应这个多选题就 应该有4个变量。
应答人数百分比（percent of cases） 即，选择该项的人占总人数的比重。应答
人数百分比加总不等于100%。 应答次数百分比（percent of responses）
即，在做出的所有选择中，选择该项的次 数占总次数的比例。应答次数百分比加总等 于100%。
实用文档
（三）SPSS相关操作
描述性统计分析方法
实用文档
第一节 基本问题
意义 一般的数据资料都来源于样本的调查。只
有通过对样本的研究，才能做好对实际问题 的可能的推断。因此，描述性分析是统计数 据分析的第一步。
实用文档
定义 通过对现象进行调查研究，将大量数据加
以整理，简化，制成图标，并就这些数据的 分布特征进行计算，如集中趋势、离中趋势 等。
实用文档
步骤4：作出性别与考试成绩的交叉表
分析——描述统计——交叉表
实用文档
三、多选题的统计整理问题
多选题又称多重应答，是在社会调查中常 见的一种数据记录类型。它本质上属于分类 数据，但由于其数据格式较为特殊，所以 SPSS中专门的模块来分析。
实用文档
（一）多选题的记录格式
例1：确诊高血压后，您按医生的建议采取了
每个变量代表对一个选项的选择结果，是 或不是，均为二分类变量。
SPSS中演示数据建立情况
实用文档
2.多重分类法记录格式
同样，每个多选题根据5个选项设计5个变 量。每个变量均为多分类变量。 注意：多重分类法记录格式中常见数据缺 失的现象。 SPSS中演示数据建立过程
实用文档
（二）多选题常用分析指标
定义多选题变量集 （分析——多重响应——定义变量集） 频数表 （分析——多重响应——频率） 注意：缺失值的处理问题。 交叉分析
实用文档
第三节 统计指标计算
一、指标类型 集中趋势指标
反映分布的平均水平。如平均数、众数、 中位数等。 离中趋势指标
反映分布的离散程度。如标准差、极值、 等。
实用文档
实用文档
一般的图形：箱式图、茎叶图 考察数据是否为正态分布 （1）正态QQ概率图、去势QQ正态概率图。 （2）正态性检验 分组情况下对不同组别方差齐性进行检验
实用文档
第四节 统计图制作
略
实用文档
实用文档
主要内容 （1）整理。主要是做统计分组及频数统计。 （2）计算分布特征指标。如平均数、众数、
中位数、标准差，等。 （3）做图表。如条形图、饼图、直方图等。
实用文档
第二节 统计整理
一、统计整理的内容 主要是对原始数据进行统计分组并做频
数统计。
实用文档
二、统计分组Байду номын сангаас类型
根据原始数据的类型，统计分组有： （1）单项式分组。一般适用于数值型和字符
百分位数指标 四分位数、各个百分位数等。
分布指标 偏度系数、峰度系数。
其它 M统计量、极端值等。
实用文档
二、数据类型及SPSS一般实现操作
基于未分组的原始数据资料 基于某种标志的分组数据资料
实用文档
三、EXPLORE模块
Explore过程（探索性分析）主要用于对 资料的性质、分布特点等完全不清楚的情况 下。在常用描述性统计指标的基础上，又增 加了有关数据详细分布特征的文字及图形 等。
数据视图中输入数据。
实用文档
步骤2：对性别进行统计分组 （单项式分组）
分析——描述统计——频率 注意输出结果的解释。
（此频率非彼频率）
实用文档
步骤3：对考试成绩进行统计分组 （组距式分组）
对考试成绩进行可视离散化（即将原始数 据转化为统计组别的离散数据，如1、2、3、 4、5）
对分组后的离散数据进行频数分析。