5种常用的统计学方法
5种常用的分析方法
5种常用的分析方法在实际工作和学习中，分析方法是我们进行问题解决和决策制定的重要工具。
通过运用不同的分析方法，我们可以对问题进行深入的思考和分析，从而找到最合适的解决方案。
本文将介绍5种常用的分析方法，希望对读者有所帮助。
首先，SWOT分析法是一种常见的分析方法。
SWOT分析法通过对一个组织、项目或个人的优势、劣势、机会和威胁进行全面的评估，来帮助我们了解其当前的状况和潜在的发展方向。
在进行SWOT分析时，我们可以利用这四个方面的因素来制定相应的战略，从而更好地实现目标。
其次，五力分析法是另一种常用的分析方法。
五力分析法是由麦肯锡咨询公司的顾问波特提出的，它通过对供应商的谈判能力、买家的议价能力、竞争对手的竞争能力、替代品的威胁以及行业内新进入者的威胁进行全面的评估，来帮助我们分析一个行业的竞争态势和市场的吸引力。
通过了解这些因素，我们可以制定相应的策略，以应对市场上的挑战和机遇。
第三，因果分析法是一种用于发现问题根本原因的方法。
在进行因果分析时，我们可以运用鱼骨图、5W1H分析法等工具，来找出某个问题的各个因素之间的关联性，并最终找到造成问题的根本原因。
通过明确问题的根本原因，我们可以采取有针对性的措施来解决问题，以防止问题再次出现。
第四，风险分析法是用于识别和评估潜在风险的方法。
通过风险分析，我们可以识别出可能影响项目成功的各种风险，并对这些风险进行分类和评估，以确定其对项目目标的潜在影响程度。
通过风险分析，我们可以做好充分的准备，并采取相应的措施来应对风险，以确保项目的成功实施。
最后，统计分析法是一种常用的数据分析方法。
在进行统计分析时，我们可以使用各种统计学方法和工具，对收集到的数据进行整理、归纳和分析，以获取有关数据的信息和结论。
通过统计分析，我们可以更好地了解数据的特征和趋势，从而做出准确的判断和决策。
总之，分析方法在我们的工作和学习中起着重要的作用。
通过运用不同的分析方法，我们可以更好地了解问题的本质和根本原因，并找到最合适的解决方案。
抽样方法有哪些
抽样方法有哪些在统计学和市场调研中，抽样是一种常见的数据收集方法，通过从总体中选择一部分样本来进行研究和分析。
不同的抽样方法适用于不同的研究目的和总体特征。
下面将介绍几种常见的抽样方法。
1. 简单随机抽样。
简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，其特点是每个样本被抽到的概率相等且相互独立。
在进行简单随机抽样时，需要先对总体进行编号，然后利用随机数表或随机数发生器来进行抽样。
简单随机抽样适用于总体分布均匀、样本之间相互独立的情况。
2. 分层抽样。
分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后从每一层中分别进行随机抽样，最后将各层抽样结果合并在一起。
分层抽样能够保证各层样本的代表性，并且适用于总体具有明显分层特征的情况。
3. 系统抽样。
系统抽样是按照一定的规律从总体中抽取样本，例如每隔k个单位抽取一个样本。
系统抽样简单方便，适用于总体有序排列的情况，但如果总体中存在周期性规律，可能会导致抽样偏差。
4. 整群抽样。
整群抽样是将总体分成若干个群体，然后随机抽取部分群体作为样本。
整群抽样适用于总体分群明显、群体内部差异较小的情况，能够减少抽样工作量，并且方便实施调查。
5. 方便抽样。
方便抽样是指根据调查者的方便程度来选择样本，例如选择离调查者较近或容易接触的样本。
方便抽样简单快捷，但可能导致样本选择偏差，不具有代表性。
6. 分层整群抽样。
分层整群抽样是将总体先按照某种特征分层，然后再在每一层内进行整群抽样。
这种抽样方法能够兼顾分层和整群的优点，适用于总体具有复杂特征的情况。
以上介绍了几种常见的抽样方法，每种方法都有其适用的场景和局限性。
在实际应用中，需要根据研究目的和总体特征选择合适的抽样方法，以确保样本具有代表性和可靠性。
定性资料常用的统计学方法
定性资料常用的统计学方法一、χ2检验χ2检验（chi-square test）是一种主要用于分析分类变量数据的假设检验方法，该方法主要目的是推断两个或多个总体率或构成比之间有无差别。
（一）四格表资料的χ2检验例17：为了解吲达帕胺片治疗原发性高血压的疗效，将70名高血压患者随机分为两组，试验组用吲达帕胺片加辅助治疗，对照组用安慰剂加辅助治疗，观察结果见表4 -5-1，试分析吲达帕胺片治疗原发性高血压的有效性。
表4 -5-1 两种疗法治疗原发性高血压的疗效1.四格表χ2检验的原理：对于四格表资料，χ2检验的基本公式为：式中，A为实际频数（actual frequency），T为理论频数（theoreticalfrequency）。
理论频数T根据检验假设H0：π1=π2确定，其中π1和π2分别为两组的总体率。
计算理论频数T的公式为：式中Tij 为第i行第j列的理论频数，ni+和n+j分别为相应行与列的周边合计数，n为总例数。
现以例17为例说明χ2检验的步骤：（1）建立检验假设并确定检验水准。
H0：π1=π2，即试验组与对照组的总体有效率相等H1：π1≠π2，即试验组与对照组的总体有效率不等α=0.05（2）计算检验统计量。
按式（4 -5-2）计算T11，然后利用四格表的各行列的合计数计算T12、T21和T22，即T11=（44×41）／70=25.77，T12=44-25.77=18.23T21=41-25.77=15.23，T22=26-15.23=10.77按式（4 -5-3）计算χ2值（3）确定P值，作出推断结论。
以ν=1查χ2分布界值表，得P＜0.005。
按α=0.05水准，拒绝H，接受H1，可以认为两组治疗原发性高血压的总体有效率不等，即可以认为吲达帕胺片治疗原发性高血压优于对照组。
2.四格表资料χ2检验的专用公式：在对两样本率比较时，当总例数n≥40且所有格子的T≥5时，可用χ2检验的通用公式（4 -5-1）。
【大数据分析】5种经典的数据分析思维和方法
5种经典的数据分析思维和方法：启方：数据分析不是个事儿在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，实际分析问题时还是需要很多“技巧工具”的。
就好比中学里你要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法。
数据分析里也有技巧，在一些通用的分析场景下可以快速使用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。
接下来就分享常见的5种数据分析方法，分别是：公式法、对比法、象限法，二八法，漏斗法，常常多种结合一起使用。
注：主要偏思维层面的，基于业务问题对数据的探索性分析，不同于专业统计学中的数据处理方法。
一、公式法所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素，这个我在指标化思维中提到过。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解•某产品销售额=销售量 X 产品单价•销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量+ …•渠道销售量=点击用户数 X 下单率•点击用户数=曝光量 X 点击率第一层：找到产品销售额的影响因素。
某产品销售额=销售量X 产品单价。
是销量过低还是价格设置不合理？第二层：找到销售量的影响因素。
分析各渠道销售量，对比以往，是哪些过低了。
第三层：分析影响渠道销售量的因素。
渠道销售量=点击用户数X 下单率。
是点击用户数低了，还是下单量过低。
如果是下单量过低，需要看一下该渠道的广告内容针对的人群和产品实际受众符合度高不高。
第四层：分析影响点击的因素。
点击用户数=曝光量X点击率。
是曝光量不够还是点击率太低，点击率低需要优化广告创意，曝光量则和投放的渠道有关。
通过对销售额的逐层拆解，细化评估以及分析的粒度。
公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解时，对因素层层分解，层层剥尽。
二、对比法对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。
我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。
一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等。
通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。
5种常用的统计学方法
5种常用的统计学方法1. 描述统计方法描述统计方法是统计学中常用的一种方法，用于对数据进行整理、总结和描述。
它通过计算和分析数据的中心趋势、离散程度和分布特征，提供对数据的直观认识。
描述统计方法不依赖于任何假设，适用于各种类型的数据。
其中，常用的描述统计方法包括均值、中位数、众数和标准差等。
均值是一组数据的平均值，反映了数据的中心趋势；中位数是一组数据中居于中间位置的值，对于数据的离群点不敏感；众数是一组数据中出现最频繁的值，用于描述数据的分布特征；标准差是一组数据的离散程度的度量，反映了数据的变异程度。
通过描述统计方法，我们可以对数据进行整体把握，了解数据的基本情况，为后续的分析和决策提供依据。
2. 探索性数据分析方法探索性数据分析方法是一种通过可视化和统计分析来理解数据的方法。
它旨在发现数据中的模式、趋势和异常值，并提供对数据的深入理解。
在探索性数据分析中，常用的方法包括直方图、散点图和箱线图等。
直方图可以展示数据的分布情况，散点图可以显示两个变量之间的关系，箱线图可以展示数据的分散程度和异常值。
通过探索性数据分析方法，我们可以挖掘数据中的潜在信息，发现数据的规律和特点，为进一步的分析和建模提供指导。
3. 参数估计方法参数估计方法是一种通过样本数据来估计总体参数的方法。
它基于统计模型和假设，利用样本数据推断总体的特征。
常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到总体参数的一个具体值，如样本均值作为总体均值的估计；区间估计是通过样本数据得到总体参数的一个范围，如置信区间可以给出总体均值的估计范围。
参数估计方法可以帮助我们根据有限的样本数据，对总体参数进行推断和估计，提供对总体特征的认识和预测。
4. 假设检验方法假设检验方法是一种通过样本数据来检验关于总体参数的假设的方法。
它基于统计模型和假设，利用样本数据来判断总体参数是否符合某种假设。
常用的假设检验方法包括单样本检验、两样本检验和方差分析等。
护理科研中常用的统计学方法讲述
两独立样本t检验：方差齐性（两正态总体，总体 方差相等）
适用情形：完全随机设计的两样本均数比较
数据要求：两组数据均呈正态分布
南京中医药大学护理学院
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参数检验：计量资料
t 检验
两独立样本t检验：方差齐性（两正态总体，总体 方差相等）
例：一项研究太极拳锻炼对于高血压患者干预效果的临床试 验，纳入研究对象400人，完成随机化分组和基线值测量， 试验组204人，对照组196人，在干预3个月后，比较干预后 血压情况。
重复测量方差分析
南京中医药大学护理学院
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应用举例：
某医师欲比较物理疗法和药物疗法治疗周围性面神经麻痹
的疗效，资料见下表，问两种疗法的有效率有误差别？
组别 物理 疗法 药物 疗法 合计 有效 99 75 174 无效 5 21 26 合计 104 96 200 有效率(%) 95.20 78.13 87.00
Spearman 相关：双变量不呈正态分布
回归：线性回归：因变量为计量资料
Logistic 回归：因变量为二分类变量（阳性、阴性） Ordinal 有序回归：因变量为等级资料 南京中医药大学护理学院
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统计推断基本方法
参数估计 计量资料：t检验，方差分析 计数资料：卡方检验 非参数估计（秩和）检验 配对，两独立样本，多独立样本，随机区组 相关和回归 相关：Pearson 相关：双变量均呈正态分布
三组战士行军后体温增加数(℃)
不饮水 定量饮水 不限量饮水 1.9 1.4 0.9 1.8 1.2 0.7 1.6 1.1 0.9 1.7 1.4 1.1 1.5 1.1 0.9 1.6 1.3 0.9 1.3 1.1 0.8 1.4 1.0 1.0
正确计算统计平均数
正确计算统计平均数平均数是统计学中常用的一个概念，用于表示一组数据的集中趋势。
计算平均数的方法非常简单，只需将一组数据的和除以数据的个数即可。
假设我们有一组数据：1,2,3,4,5、要计算这组数据的平均数，首先将所有的数据相加：1+2+3+4+5=15、然后将和除以数据的个数，即15/5=3、所以这组数据的平均数为3下面我们来举几个实际应用的例子来计算平均数。
例1：计算一组学生的数学成绩的平均数。
假设有5个学生，他们的数学成绩分别是80，85，90，75，95、我们将所有的成绩相加得到：80+85+90+75+95=425、然后将和除以数据的个数，即425/5=85、所以这组学生的数学成绩的平均数为85例2：计算一个国家的人口平均年龄。
假设一个国家有1000万人口，他们的年龄分别是20岁，30岁，40岁，50岁，60岁等。
我们将所有的年龄相加得到：20+30+40+50+60+...=1000万x平均年龄。
然后将和除以数据的个数，即1000万x平均年龄/1000万=平均年龄。
所以这个国家的人口平均年龄为平均年龄。
例3：计算一个超市每天的销售额的平均数。
假设一个超市连续5天的销售额分别是1000元，1200元，800元，1500元，2000元。
我们将所有的销售额相加得到：1000+1200+800+1500+2000=6500。
然后将和除以数据的个数，即6500/5=1300。
所以这个超市每天的销售额的平均数为1300元。
需要注意的是，计算平均数时，应使用适当的数据集，其中数据应该是相同类型的，比如学生成绩是数值类型，人口年龄是整数类型，销售额是货币类型。
此外，有时候需要考虑数据的权重，即一些数据在计算平均数时具有更大的重要性。
这种情况下，可以将每个数据乘以相应的权重，并将乘积相加后再除以总权重。
总之，计算平均数是一种简单而有用的统计方法，可以用于衡量一组数据的集中趋势。
无论是在学业、社会还是商业领域，平均数都是一种常用的统计指标。
统计学知识点整理贺佳
统计学知识点整理贺佳1、同质：医学研究对象具有的某种共性称为同质。
2、变异：对于同质的研究对象，其变量之间的差异称为变异。
3、个体：⽆论⽤何种⽅式收集资料，都要根据研究的⽬的确定观察单位，⼜成个体，4、总体：根据研究⽬的，所有同质的观察单位某项观察值得全体成为总体。
5、样本：来⾃于总体的部分观察单位的观测值称为样本。
6、样本含量：抽取的观察值的个数称为样本含量。
7、参数：总体中全部观测值所得的特征值称为参数。
8、统计量：由样本获得的统计指标称为统计量。
9、抽样误差：统计学中，这种由抽样与变异引起的样本统计量与总体参数的差异，或者不同的样本的样本统计量之间的差别，称为抽样误差。
10、观察单位的研究特征称为变量，变量的观察结果称为变量值，多个变量值汇成资料。
11、随机变量：随机试验结果的所有取值称为随机变量或变量。
12、频率：在相同的条件下，独⽴的重复n次试验，随机试验的某⼀结果A出现f次，则称f/n为结果A 出现的频率。
13、概率：当n逐渐增⼤时，频率f/n始终在⼀个常数左右微⼩摆动，称该常数为A出现的概率。
14、频数：当汇总⼤量的原始数据时，把数据按类型分组（组段），其中每个组的数据个数，称为该组的频数。
15、正偏态：集中位置偏向⼩的⼀侧叫正偏态，⼜叫右偏态16、负偏态：集中位置偏⼤的⼀侧叫负偏态，⼜叫左偏态17、医学参考值：医学参考值⼜称临床参考值，指绝⼤多数“正常⼈”的各种⽣理、⽣化指标、组织代谢产物及⼈体对各种实验的反应值等测量值的分布范围。
18、结构相对数，⼜称构成⽐：表⽰事物内部某⼀部分的观察单位数与该事物各组成部分的观察单位总数之⽐，⽤以说明各构成部分在总体中所占的⽐重或分布。
19、相对⽐简称⽐（ratio），是两个有关指标之⽐，说明两指标间的⽐例关系。
20、强度相对数，⼜称为率：说明单位时间内某现象发⽣的频率或强度。
21、定基⽐：报告期指标与基线期指标之⽐。
22、环⽐：报告期指标与前⼀期指标之⽐。
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5种常用的统计学方法
常用的统计学方法主要包括描述统计、推断统计、回归分析、方差分析和因子分析。
一、描述统计
描述统计是对数据进行总结和展示的一种方法。
它可以通过计算数据的中心趋势和离散程度来揭示数据的特征。
常用的描述统计方法包括均值、中位数、众数、标准差、极差等。
均值是一组数据的平均值，可以用来表示数据的中心位置。
例如，在一组考试成绩中，计算出的均值为80分，说明这组数据整体上呈现出较高的水平。
中位数是将一组数据按照大小顺序排列后，处于中间位置的数值。
对于有偏态的数据，中位数比均值更能反映数据的中心位置。
例如，在一组工资数据中，工资水平差异较大，此时计算中位数更能反映数据的中心趋势。
众数是一组数据中出现次数最多的数值，可以反映数据的分布特征。
例如，在一组人口年龄数据中，出现最多的年龄段是30岁，说明这个年龄段的人口占比较大。
标准差是一组数据与其均值之间的差异程度的度量指标。
标准差越大，说明数据的离散程度越大，反之则说明数据的离散程度较小。
例如，在一组销售额数据中，标准差较大则说明销售额的波动性较
大。
极差是一组数据中最大值与最小值之间的差异，可以反映数据的变动范围。
例如，在一组温度数据中，最高温度与最低温度之间的差异较大，则说明温度变动范围较大。
二、推断统计
推断统计是通过从样本中获取信息来推断总体特征的一种方法。
它可以通过对样本进行抽样和假设检验来进行推断。
常用的推断统计方法包括置信区间估计和假设检验。
置信区间估计是一种通过样本估计总体参数的方法。
它可以用来估计总体均值、总体比例等参数，并给出一个置信水平的区间估计。
例如，通过对一组产品质量进行抽样，可以计算出产品的平均质量在95%的置信水平下落在某个区间内。
假设检验是一种用来验证关于总体参数的假设的方法。
它可以判断样本观测结果与假设之间是否存在显著差异。
例如，在一组学生考试成绩中，通过假设检验可以判断是否存在某个因素对学生成绩的影响。
三、回归分析
回归分析是一种用来研究变量之间关系的方法。
它可以通过建立数学模型来描述自变量与因变量之间的关系，并进行预测和解释。
常用的回归分析方法包括线性回归、多元回归等。
线性回归是一种用来研究自变量与因变量之间线性关系的方法。
通过拟合一条直线来描述两个变量的关系，并可以进行预测和解释。
例如，在研究身高与体重之间的关系时，可以通过线性回归来建立身高与体重的数学模型。
多元回归是一种用来研究多个自变量与因变量之间关系的方法。
通过拟合一个多元方程来描述多个变量的关系，并可以进行预测和解释。
例如，在研究销售额与广告投入、促销活动等因素之间的关系时，可以通过多元回归来建立销售额的预测模型。
四、方差分析
方差分析是一种用来研究不同组别之间差异性的方法。
它可以通过比较组间差异和组内差异来判断不同组别之间的显著性差异。
常用的方差分析方法包括单因素方差分析和多因素方差分析。
单因素方差分析是一种用来研究一个自变量对因变量影响的方法。
例如，在研究不同教育程度对收入的影响时，可以通过单因素方差分析来比较不同教育程度组别之间的收入差异。
多因素方差分析是一种用来研究多个自变量对因变量影响的方法。
例如，在研究不同教育程度和工作经验对收入的影响时，可以通过多因素方差分析来比较不同教育程度和工作经验组别之间的收入差异。
五、因子分析
因子分析是一种用来研究多个变量之间内在关系的方法。
它可以通过找到一组共同因子来解释观测变量之间的相关性，并可以进行变量降维和分类。
例如，在研究消费者购买行为时，可以通过因子分析来确定哪些变量对购买决策起到重要作用。
描述统计、推断统计、回归分析、方差分析和因子分析是常用的统计学方法。
它们可以通过对数据进行总结和展示、推断总体特征、研究变量之间关系和比较组别差异等方式来揭示数据的特征和规律。
在实际应用中，根据具体问题的需求，选择合适的统计方法可以更好地分析和解释数据。