常见统计分析方法浅析
临床试验中常用统计分析方法
临床试验中常用统计分析方法在临床试验中，常用的统计分析方法有很多。
下面将介绍一些常见的统计学方法及其作用。
1.描述性统计：描述性统计是对试验数据进行整理和总结，以描述试验样本的特征和分布情况。
它包括了均值、标准差、中位数、百分位数、频率等指标的计算和展示。
2. 整体效应分析：整体效应分析用于评估治疗措施的总体效果。
其中，使用t检验可以比较两个样本的均值差异，配对t检验可以比较同一组样本在不同时间点的均值差异，方差分析可用于比较三个或三个以上组别的均值差异。
此外，如果存在荟萃分析（meta-analysis）数据，可以使用统计学的合并技术进行整体效应的定量分析。
3. 变量关联分析：变量关联分析用于评估两个或多个变量之间的关系。
相关系数可以用来度量两个变量之间的线性关系，如Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。
此外，还可以通过回归分析来研究一个或多个自变量对因变量的影响。
4. 风险评估与预测：在临床试验中，风险评估和预测是一项重要的统计方法。
例如，Kaplan-Meier生存分析用于评估治疗组和对照组的生存曲线差异，Cox回归分析用于评估多个自变量对生存时间的风险影响。
5.随机性分析：随机性分析用于评估试验中的随机抽样过程是否满足预设的随机性要求。
例如，随机化完整性检查可用于检查随机分配的效果，查找可能的偏倚。
6.安全性分析：安全性分析主要用于评估药物或治疗措施的不良事件和副作用情况。
可以利用卡方检验或费希尔精确概率检验来比较不良事件在不同组别中的发生率。
以上是临床试验中常用的几种统计分析方法，不同的研究目的、研究设计和数据类型，可能需要采用不同的统计方法进行分析。
此外，临床试验中还可以使用一些高级的统计技术，如生存分析、荟萃分析和多个比较法等，以获得更详细和准确的研究结果。
统计学领域中的统计分析方法和模型研究
统计学领域中的统计分析方法和模型研究统计学作为一门专门研究如何收集、处理和分析数据的学科，广泛应用于各个领域中。
统计分析方法和模型是统计学研究领域的重要内容之一，它们能够通过对数据的分析和预测，为决策者提供科学依据，并推动社会和经济的发展。
一、基本的统计分析方法1、描述性统计描述性统计是指对数据进行汇总和描述，以便更好地理解数据。
常见的描述性统计方法包括平均值、中位数、方差、标准差、最小值和最大值等。
这些统计指标能够有效地帮助人们了解数据的基本特征，进而推断出其中的规律和趋势。
2、推论性统计推论性统计是根据样本数据对总体数据进行估计和推断，以便对总体状况做出评价和预测。
常见的推论性统计方法包括假设检验和置信区间估计等。
这些方法能够通过对样本数据的推断，来判断总体数据是否存在显著性差异和相关性，从而帮助人们做出更加准确的决策。
二、常见的统计模型1、线性回归模型线性回归模型是经典的回归分析方法。
其核心思想是通过建立一个线性方程来描述自变量与因变量之间的关系。
线性回归模型可以用来预测因变量的取值，并且能够对自变量和因变量之间的关系进行定量分析。
2、逻辑回归模型逻辑回归模型是一种分类方法，其核心思想是通过构建一个逻辑函数来描述自变量与因变量之间的关系。
逻辑回归模型通常用来判断某个样本是否属于某一类别，其应用范围广泛，例如医学、市场营销等领域中都有广泛的应用。
3、生存分析模型生存分析模型是用来分析时间数据的一种方法。
生存分析的目的是研究某个事件发生的概率，例如某种疾病的患病率、产品的维修率等。
生存分析模型主要包括半参数模型和非参数模型。
4、主成分分析模型主成分分析模型是用来对高维数据进行降维处理的一种方法。
主成分分析可以将原始数据转化为一组新的变量，这些变量是原始数据的线性组合，并且能够尽可能多地表达原始数据中的信息。
三、统计方法和模型的发展趋势1、数据挖掘数据挖掘是一种基于大数据的知识发现方法，其目的是从大规模数据中自动获取知识。
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。
论文写作中的常见统计分析方法及应用
论文写作中的常见统计分析方法及应用引言统计分析是论文写作中不可缺少的环节。
通过运用统计分析方法，研究人员可以对数据进行整理、解读和预测，从而最终得出可靠的结论。
本文将介绍一些常见的统计分析方法，并讨论它们在论文写作中的应用。
一、描述统计分析描述统计分析是研究人员对数据进行整理、总结和表达的方法。
以下是常见的描述统计分析方法：1. 频数分析：统计数据集中各个取值出现的次数。
通过频数分析，我们可以了解到数据的分布情况以及不同取值的频率。
2. 中心趋势分析：包括均值、中位数和众数等。
均值是指所有数据值的平均数，中位数是将数据从小到大排列后的中间值，众数是出现频率最高的数值。
3. 变异性分析：用来描述数据的离散程度。
常见的指标有标准差、方差和极差。
标准差越大，数据的离散程度越大。
4. 相关性分析：主要用于研究两个或多个变量之间的关系。
常用的方法包括相关系数和散点图。
相关系数可以表示两个变量之间的线性相关程度。
二、推断统计分析推断统计分析是通过对样本数据的分析，得出总体特征或总体参数的估计和推断，从而对研究问题进行回答。
以下是常见的推断统计分析方法：1. 样本检验：用于检验样本与总体之间差异的统计方法。
例如，我们可以使用t检验来判断两个样本的均值是否有显著差异。
2. 方差分析：用于比较不同样本组之间的均值是否存在显著差异。
方差分析常用于多个样本组的比较。
3. 回归分析：通过建立数学模型，研究自变量与因变量之间的关系。
回归分析可以用于预测和解释数据。
4. 生存分析：主要用于研究事件发生的概率和时间。
生存分析常用于医学、生物学和社会科学等领域的研究。
三、应用案例统计分析方法在不同学科领域的论文中都有广泛的应用。
以下是一些实际案例：1. 医学研究：医学研究中经常使用统计分析方法来比较不同药物的疗效、评估治疗方案的有效性等。
2. 社会科学研究：社会学、心理学等社会科学领域的研究中，常用统计分析方法来研究人群特征、社会现象等。
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。
毕业论文中常用的统计分析方法
毕业论文中常用的统计分析方法在毕业论文中，统计分析是一项非常重要的工作，它能够帮助我们处理和解释大量的数据，从而得出结论和研究结果。
本文将介绍一些常用的统计分析方法，以帮助读者更好地理解和应用于毕业论文的写作中。
一、描述性统计分析方法描述性统计分析是对数据进行整理、概括和呈现的一种方法。
常用的描述性统计分析方法包括：数据的集中趋势测度、数据的离散程度测度以及数据的分布特征测度。
1. 数据的集中趋势测度数据的集中趋势测度是用来衡量数据集中程度的方法。
常见的测度指标包括均值、中位数和众数。
均值是计算一组数据的平均数，中位数是将数据按照大小排序后，找出中间位置的数，众数是指出现频率最高的数。
2. 数据的离散程度测度数据的离散程度测度是用来衡量数据的分散程度的方法。
常见的测度指标包括方差、标准差和变异系数。
方差是衡量数据分散程度的平均数平方差，标准差是方差的正平方根，变异系数是标准差与均值的比值。
3. 数据的分布特征测度数据的分布特征测度是用来描述数据分布形态的方法。
常见的测度指标包括偏度和峰度。
偏度是衡量数据分布对称性的指标，峰度是衡量数据分布峰态的指标。
二、推断统计分析方法推断统计分析是基于样本数据对总体进行推断的一种方法。
常用的推断统计分析方法包括：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来估计总体参数的方法。
常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。
点估计是用单一的数值来估计总体参数，区间估计是用一个区间来估计总体参数。
2. 假设检验假设检验是通过样本数据对总体假设进行检验的方法。
假设检验包括假设提出、备选假设设定、检验统计量的计算以及显著性水平的选择等步骤，帮助研究者判断总体参数是否符合某种假设。
三、回归分析方法回归分析是一种通过建立变量之间的关系模型来预测和解释因果关系的方法。
回归分析可以分为线性回归和非线性回归等多种类型，通过建立适当的回归模型，预测和分析变量之间的关系，从而得出结论和研究结果。
统计分析中用到的数学方法
统计分析中用到的数学方法统计分析是一种研究和应用数据的方法，它使用各种数学工具和技术来揭示数据背后的模式和关联。
本文将介绍一些常用的数学方法，这些方法在统计分析中被广泛应用。
1. 描述性统计描述性统计是统计分析的基础，它主要用来对数据进行总结和描述。
其中，常用的数学方法包括：- 平均数：平均数是一组数据的总和除以数据的数量，它表示数据的中心趋势。
- 中位数：中位数是一组数据按照大小排列后，处于中间位置的数值，它表示数据的中心位置。
- 众数：众数是一组数据中出现最频繁的数值，它表示数据的高频次。
- 标准差：标准差是一组数据与其平均数之间的离散程度的度量，它表示数据的分散程度。
- 方差：方差是标准差的平方，用来衡量数据的离散情况。
2. 概率分布概率分布是统计学中研究随机变量和随机事件发生概率的分布规律。
常见的概率分布有：- 正态分布：正态分布是一种常见的连续概率分布，它具有钟形曲线的形状，许多自然现象和统计样本都可以近似地用正态分布来描述。
- 泊松分布：泊松分布是一种用来描述单位时间内随机事件发生次数的概率分布。
它常用于描述独立随机事件发生的频率。
- 二项分布：二项分布是一种离散概率分布，描述了在n次独立重复试验中成功次数的概率。
它常被用于二分类问题的分析。
3. 参数估计参数估计是利用样本数据推断总体参数的方法。
常用的参数估计方法有：- 最大似然估计：最大似然估计根据样本观察结果来推测总体参数的值，它寻找一个参数值，使得观测到的样本数据在该参数值下出现的概率最大。
- 置信区间估计：置信区间估计用于估计总体参数的不确定性范围，它通过计算样本统计量的区间，给出总体参数某一概率水平下的范围估计。
- 假设检验：假设检验用于通过样本数据对总体假设进行验证，它基于统计量的分布情况，判断观察到的样本数据是否与某一假设相符。
4. 回归分析回归分析是一种研究自变量与因变量之间关系的方法，常用的回归分析方法有：- 简单线性回归：简单线性回归用于描述自变量与因变量之间的线性关系，通过最小二乘法来拟合直线。
数据统计与分析的常用方法(方法最全最详细)
数据统计与分析的常用方法(方法最全最详细)数据统计和分析是现代社会中非常重要的一部分，它可以帮助我们理解数据背后的趋势和模式，并作出正确的决策。
以下是一些常用的数据统计和分析方法：1. 描述统计方法描述统计方法旨在对数据进行总结和描述，以便更好地理解数据集的特点。
常见的描述统计方法包括：- 平均值（mean）：计算数据的平均值，可以反映整体趋势。
- 中位数（median）：将数据按大小排序后，位于中间的值，可以反映数据的中心位置。
- 众数（mode）：出现频率最高的值，可以反映数据的集中趋势。
- 标准差（standard deviation）：衡量数据的离散程度，值越大表示数据越分散。
2. 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是一种通过可视化和统计方法来了解数据集的特征和结构的方法。
常见的EDA方法包括：- 直方图（histogram）：用于展示数据的分布情况。
- 散点图（scatter plot）：用于探索两个变量之间的关系。
- 箱线图（box plot）：用于显示数据的五数概括，可以检测离群值。
3. 假设检验假设检验是一种用于检验统计假设的方法，帮助我们判断某些观察到的差异是否具有统计学意义。
常见的假设检验方法包括：- 学生t检验（t-test）：用于比较两个样本均值之间的差异。
- 方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值之间的差异。
- 卡方检验（chi-square test）：用于比较分类变量之间的关联性。
4. 回归分析回归分析用于建立变量之间的关系模型，帮助预测一个变量对其他变量的影响。
常见的回归分析方法包括：- 线性回归（linear regression）：建立线性关系模型。
- 逻辑回归（logistic regression）：处理二分类问题的回归模型。
- 多项式回归（polynomial regression）：处理非线性关系的回归模型。
以上是一些常用的数据统计与分析方法，它们可以帮助我们深入了解数据并从中得出有价值的信息。
统计分析的常用方法
统计分析的常用方法统计分析是一种通过数学和逻辑方法来处理和解释数据的科学技术。
它是应用统计学原理和方法对数据进行整理、总结、描述和分析的过程。
统计分析广泛应用于社会科学、自然科学、医学、经济学、市场研究等各个领域。
下面将介绍一些常用的统计分析方法。
1. 描述统计描述统计是对数据进行描绘和总结的方法。
它包括计算中心趋势（如平均值、中位数、众数）、计算离散程度（如标准差、方差、四分位数）和描述分布形态（如偏度、峰度）等指标。
2. 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是一种通过可视化和图形化方法来探索数据特征和关系的方法。
它可以帮助发现数据中的模式、异常值和趋势，为后续的统计推断和模型建立提供指导。
3. 参数估计参数估计是推断总体参数的方法。
通过从样本中获得的数据来估计总体的未知参数。
常见的参数估计方法包括最大似然估计、矩估计和贝叶斯估计。
4. 假设检验假设检验是一种用来检验统计推断的方法。
它将原假设和备择假设相对比，通过计算检验统计量和P值来判断差异是否显著。
常见的假设检验方法包括t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验和相关性检验等。
5. 方差分析方差分析是一种通过分析变量间的差异来推断变量之间的关系的方法。
它通过计算组内方差和组间方差来检验变量间的差异是否显著，并判断不同因素对总体的影响。
6. 相关分析相关分析是一种分析变量间关系的方法。
它可以通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数）来评价变量之间的线性相关程度，并判断这种关系是否显著。
7. 回归分析回归分析是一种建立变量间数学关系的方法。
通过线性回归、多元回归等模型来描述和预测因变量和自变量之间的关系，并进行模型检验和预测。
8. 生存分析生存分析是一种分析事件发生时间的方法。
它可以用于评估某个事件（如死亡、失业、疾病复发）发生的风险和影响因素，并构建生存曲线和风险模型。
9. 聚类分析聚类分析是一种将数据样本划分为不同群组的方法。
它通过计算样本间的相似性和差异性，将相似的样本聚类在一起，并评估和解释不同群组的特征。
学术研究的统计分析方法常用的统计分析方法及其应用
学术研究的统计分析方法常用的统计分析方法及其应用学术研究的统计分析方法——常用的统计分析方法及其应用在学术研究中，统计分析方法是不可或缺的工具。
它们能够帮助研究者从数据中提取有意义的信息，并进行合理的解释。
本文将介绍一些常用的统计分析方法以及它们在学术研究中的应用。
一、描述性统计分析方法（Descriptive statistics）描述性统计分析方法用于描述和总结研究数据的主要特征。
以下是一些常用的描述性统计分析方法：1.1 平均值（Mean）：计算各个观察值的总和并除以观察值的数量，得到平均值。
平均值能够反映数据的集中趋势。
1.2 中位数（Median）：将数据按大小排序，找到中间的观察值。
中位数在受极端值影响时较为稳健。
1.3 众数（Mode）：数据中出现次数最多的观察值。
众数可以反映数据的集中趋势。
1.4 方差（Variance）：用于度量数据的离散程度。
方差越大，数据越分散。
1.5 标准差（Standard deviation）：是方差的平方根，用于衡量数据的离散程度。
标准差越大，数据越分散。
1.6 百分位数（Percentile）：将数据按大小排序，找到特定百分比位置的观察值。
百分位数能够帮助确定分布的位置。
二、推断统计分析方法（Inferential statistics）推断统计分析方法用于从样本中推断总体的特征，并进行假设检验和置信区间估计。
以下是一些常用的推断统计分析方法：2.1 参数检验（Parametric tests）：用于检验总体参数的假设。
常见的参数检验方法包括t检验、方差分析（ANOVA）和回归分析等。
2.1.1 t检验（t-test）：用于比较两个样本均值是否有显著差异。
例如，可以使用t检验来比较两种不同药物对治疗效果的影响。
2.1.2 方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值是否有显著差异。
例如，在教育研究中，可以使用ANOVA来比较不同学历群体在某项指标上的平均得分是否有差异。
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Ｓ Ｕ ＠ Ｕ 分析是在 已知历 史上 用某些方法 已把研 究对象分成 若干组的情况下 ，根 据研 究对 象的各种 特征 值来判别其归属 问题的一种多变量统计分析方法 。Ｓ Ｕ ＠ Ｕ 分析的基本思想是 ， 首 先根据已知所属组的样本给出判别函数 ，然后在依次Ｓ Ｕ ￣ ３ Ｕ 每
一
同的统计分析方法适用的情况不一样 ，对于同一种情况使用
不同的统计分析方法进行分析可能得出不同的结果 ，即使得 出的结果是一样的 ，但是各种结果的准确性也可能有很大差 异， 基于此 ， 本文对各种常见的统计 分析方法进行了研 究。 ，
１ ．回 归 分 析 （ １ ） 基 本 含 义
新样品因归属 哪一组 。常用的Ｓ Ｕ ￣ ３ Ｕ 方法有距离判别 、 贝叶斯
聚类分析的基本思想 是 ：首先根据一批 数据 或指标找 出 变 量间重叠的信息展开 ， 氏了分析问题的复杂性 ， 使得对 问 能度量这些数据 或指标之间相似程度的统计 量 ；然后 以统 计 题 的解释变得容易． 主成分分析的缺点在于主成分的解释其含
量作为划分类型 的依 据 ，把一些相似程度大 的样 品首先聚 为 义 一般多少带有点模糊性 ， 不像 原始变量的含义那 么清楚 ． 确
一
类， 而把另一些相似程度较小 的样 品聚为另一类 ， 直到所有 切 。另外 ， 当所提取 的主成 分中有一个主成分解释不 了时 ， 主 成 分分析就失去 了意义 。
５ ． 因 子 分 析 （ １ ） 基 本 含 义
的样品都聚合完毕。
（ ２） 应 用介 绍
在经济学中 ， 根据人均国 民收入 、 人均工农产 值和人均 消
般来说 ．回归分析是通过规定自变量和 因变 量来确 定
聚类 分析 的目的是 把分类对 象按 照一 定的规则分成若干 类， 这些类不是 事先给定 的 ， 而 是根 据数据 的特建立回归模型 ， 并根据实 测数据来 求解
理 论 与 方 法
ＭＡＲＫＥｒ ｆ 【 ＮＧ ＲＥＳ Ｅ ＡＲＣＨ
（ ３ ） 优 劣 分析
Ｓ Ｕ ＠ Ｕ 分析的优点在于通过判别分析能够将 自变 量很好地
Ｓ Ｕ ＠ Ｕ 分析的缺点在于计算复杂 ， 程序繁琐。 法等方法 。④利用最终求得的关系式对某一生产过程进行预 进行分类 ， 测或控制。
（ ２） 应 用介 绍
一
３ ． 聚 类分 析
（ １ ） 基 本 含 义
方 法加 以 归 纳 。
回归分析的优点在于方法简单 ， 易于操作 ， 在统计软件包 中使用各种 回归方法计算十分方便 。回归分析的缺点在 于当 自变量和 因变量之间是非线性关系时 ，用回归分析进 行拟 合 的效果往往并不好甚 至很差 。
关键 词 ： 常 见 统计 分 析 方 法 ： 浅析
模 型的各个参数 ， 然后根据拟合优度值 Ｒ ２来评价回归模型是 否能够 很好 地拟 合实测数据 ， 如果能够很好地拟合 ， 则可以作 进一步预测 。
（ ３ ） 优 劣分 析
分析 方 法在 实 际 生 活 中 的具 体 应 用 ，并 且 对 各 种 常见 的 统 计 分 析 方 法 的优 缺 点进 行 了分析 ． 最后 对 这 些 常见 的 统 计 分 析
理 论 与 方 法
ＭＡＲＫＥ ＴＩ ＮＧ ＲＥＳ ＥＡＲＣＨ
常 见 统 计 分 析 方 法 浅 析
◇ 李 坤
摘 要 ：本 文 对 实 际生 活 中经 常 见 到 的 几 种 统 计 分 析 方 法
进行研 究， 比如判别分析 ， 聚类分析 ， 主 成 分 分析 等 ， 阐述 了各 种 常见 的统 计 分 析 方 法 的基 本 思想 ，介 绍 了各 种 常见 的 统 计
Ｓ Ｕ ＠ Ｕ 和费希尔Ｓ Ｕ ＠ Ｕ 等。
（ ２） 应 用 介 绍
Ｓ Ｕ ！ ￣ Ｕ 分析在经 济学 、 人口学 、 医学 、 气象学 、 市场 预测 、 环
考古学中有着广泛的应用 ， 一般根据 事先确 定的因变 回归分析是确定两种或两种 以上变量间相互依赖 的定量 境 科学 、 关 系的一种常 用的统计分析方法 ， 回归分析的基本思想是 ： ① 式， 即建立数学模型 ， 然 后估计其 中的未知参数 。② 对这 些关 系式的可 信度进行检验 。③在多个 自变量 共同影响一个因变 量的关系中 ， 判断哪些 自变量的影响是显著的 ， 哪些自变量的 影响是不显著的 ， 将影 响显著的 自变量选入模型中 ， 将影响不 显著的自变量剔除 ， 常 用两 阶段最小二乘法 、 三阶段最小二乘 量找出相应处理的区别特性 。在判别分析 中， 因变量 为类别数 自变量通常为可度量数据 。通过判别分析 ， 可以建立能够 从 一组 实测数 据 出发 确定 自变 量和因变 量之 间的 定量关 系 据 ， 最大限度地区分因变量类别的函数 ，考查自变量的组间差异 是否显著 ， 判 断那些 自变量对组 间差异贡献最大 ， 评估分类 的 程度 ， 根据自变量的值对样本进行归类。
统计分析是统计学最重要 的应用之一 ， 无 论是数据收集 ， 还 是数据处理 。 其最终的 目的都是要进行统计分析 ， 以便得出 结论 ， 供信息的使用者在做决策或预测时参考 ， 那 么我们对不 同的统计 分析方法进行 研究 、 比较 ， 就显得异 常重 要 ， 因为不
２ ． 判 别 分 析
费水平等多项指标对世界上所有 国家的经济发展状况 进行分
类； 在 选拔 青年运动 员时 ， 对青年 的身体形 态 ， 身体素质 以及
因子分析起源于 ２ Ｏ世纪初 ， Ｋ ． 皮尔逊和 ｃ ． 斯皮尔 曼等学 者为定义和测定智力所做 的统计分析 。因子分析的目的是 ， 试 图用几个潜在 、不可观测 的随机变 量来 描述原始变量 间的协 方差关系。
类的数 目和类 的结构 不必做任何假 定。在 同一类里的这 些对 象在某种意义上倾 向于彼此相似 ，而在不 同类里的对 象倾 向
于不相似。
费性支出水平的因素等 ， 都可以用主成 分分 析进行解释 。
（ ３ ） 优 劣 分 析
主成分 分析的优点 在于通过 降维减少 了变量 的个数 ， 将