描述性分析指标如何选择
关于描述性统计分析
关于描述性统计分析作者：记忆de&#…文章来源：csdn blog 点击数：156 更新时间：2007-2-12在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Anal ysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。
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。
（1）数据的频数分析：在数据的预处理部分，我们曾经提到利用频数分析和交叉频数分析来检验异常值。
此外，频数分析也可以发现一些统计规律。
比如说，收入低的被调查者用户满意度比收入高的被调查者高，或者女性的用户满意度比男性低等。
不过这些规律只是表面的特征，在后面的分析中还要经过检验。
（2）数据的集中趋势分析：数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平，常用的指标有平均值、中位数和众数等。
各指标的具体意义如下：平均值：是衡量数据的中心位置的重要指标，反映了一些数据必然性的特点，包括算术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值。
中位数：是另外一种反映数据的中心位置的指标，其确定方法是将所有数据以由小到大的顺序排列，位于中央的数据值就是中位数。
众数：是指在数据中发生频率最高的数据值。
如果各个数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性；而如果数据之间的差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况，用中位数或众数有较好的代表性。
（3）数据的离散程度分析：数据的离散程度分析主要是用来反映数据之间的差异程度，常用的指标有方差和标准差。
方差是标准差的平方，根据不同的数据类型有不同的计算方法。
（4）数据的分布：在统计分析中，通常要假设样本的分布属于正态分布，因此需要用偏度和峰度两个指标来检查样本是否符合正态分布。
偏度衡量的是样本分布的偏斜方向和程度；而峰度衡量的是样本分布曲线的尖峰程度。
一般情况下，如果样本的偏度接近于0，而峰度接近于3，就可以判断总体的分布接近于正态分布。
如何对毕业论文中的数据进行有效的描述性统计分析
如何对毕业论文中的数据进行有效的描述性统计分析教育是每个人成长道路上重要的一环，而毕业论文则是对大学生所学知识的综合运用与展示。
在撰写毕业论文过程中，数据分析是不可或缺的一部分。
本文将从数据收集、数据描述统计方法的选择和运用、数据分析结果的表述等方面来探讨如何对毕业论文中的数据进行有效的描述性统计分析。
一、数据收集毕业论文的数据来源多种多样，可以是通过实地调查获得的原始数据，也可以是从已有的文献、报告中提取的次生数据。
在进行数据收集时，需要注意以下几点：1.明确研究目的：在数据收集之前，要明确研究目的和研究问题，进而确定所需数据的类型和范围。
2.选择适当的样本：样本是数据收集的基本单位，需要具有代表性。
在进行抽样时，可以使用随机抽样、分层抽样等方法，以降低抽样误差。
3.设计合理的调查问卷：如果采用问卷调查进行数据收集，需要设计合理的问题，并确保问题的准确性和可操作性，以便回答研究问题。
二、数据描述统计方法的选择与运用在完成数据收集后，需要对数据进行描述性统计分析，以便对数据的基本特征进行了解。
下面介绍几种常用的描述性统计方法：1.数据分布：通过绘制频率分布表、直方图等可以了解数据的分布情况，从而得到数据的中心趋势和离散程度。
2.中心趋势度量：平均数、中位数和众数是评估数据中心趋势的常用指标，可以根据数据类型和数据分布的特点选择合适的中心趋势度量指标。
3.离散程度度量：方差、标准差和极差等是评估数据离散程度的常用指标，可以帮助了解数据的分散程度和变异程度。
4.相关性分析：通过计算相关系数来分析两个或多个变量之间的相关程度，可以从数量上描述变量之间的线性关系。
三、数据分析结果的表述在对数据进行描述性统计分析后，需要将分析结果进行准确的表述，使读者能够清晰地了解数据的基本情况。
下面是几点需要注意的内容：1.准确地呈现结果：在表述分析结果时，要确保数据的准确性，不夸大、不缩小数据的实际情况，以免产生误导。
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%
常用的数据分析报告可以分为三种类型
常用的数据分析报告可以分为三种类型数据分析是指通过收集、整理和解释数据来推断出有关某种现象或问题的结论。
数据分析报告是将分析结果以报告的形式呈现给他人。
根据不同的目标和需求，常用的数据分析报告可以分为三种类型：描述性报告、推断性报告和预测性报告。
一、描述性报告描述性报告主要针对已有的数据进行概括性的描述和分析。
通过对数据的整理和总结，描绘出数据的基本情况、特征和趋势。
描述性报告通常包括以下几个方面的内容：1.总体概况：对数据样本的基本情况进行概括，如样本量、变量种类和分布情况等。
2.中心趋势：通过计算平均值、中位数、众数等指标，描述数据的集中趋势。
3.离散程度：通过计算标准差、极差等指标，描述数据的离散程度和分布范围。
4.相关性分析：通过计算相关系数、绘制散点图等方法，分析变量之间的相关性。
5.趋势分析：通过绘制折线图、柱状图等图表，描绘数据的时间变化趋势。
描述性报告的目的是让读者对数据的整体情况有一个直观的了解，为后续的进一步分析提供基础。
二、推断性报告推断性报告主要针对某个特定问题进行分析和推断。
通过分析样本数据得出总体情况的推断和结论。
推断性报告通常包括以下几个方面的内容：1.假设检验：通过设置假设、计算统计量等方法，判断样本结果是否可以推广到总体。
2.置信区间：通过计算置信区间，估计总体参数的范围。
3.模型建立：通过构建回归模型、时间序列模型等，预测和解释变量之间的关系。
4.因果推断：通过分析因果关系，确定某个变量对结果的影响程度。
推断性报告的目的是根据已有的数据加以推断和分析，得出对问题的结论和解释。
三、预测性报告预测性报告主要针对将来的情况进行预测和分析。
通过建立预测模型，对未来的趋势和结果进行预测和展望。
预测性报告通常包括以下几个方面的内容：1.模型选择：对未来的情况选择合适的预测模型，如时序预测模型、回归分析模型等。
2.数据处理：对未来的数据进行清洗和处理，使其符合预测模型的要求。
第一讲——数据的描述性分析
M
D
=
∑
x − x n
−
i=1
加权式平均差
n
M
D
=
∑
x − x f
i
−
i=1
i
∑
f
i=1
i
2.1.3标准差与方差
标准差又称均方差，它是各单位变量值与其平 均数离差平方的平均数的方根，通常用 σ 表示。 它是测度数据离散程度的最主要方法。
◆简单式标准差 ◆总体与样本标准差 ◆加权式标准差
方差是各变量值与其算术平均数离差平方和的 平均数，即是标准差的平方，用 σ 2 表示总体的 方差；用 s 2 表示样本的方差。
分位数
2.1.1由未分组数据确定中位数 由未分组数据确定中位数
对未分组数据资料，需先将各变量值按大小顺 + 序排列，并按公式 n 2 1 确定中位数的位置。 当一个序列中的项数为奇数时，则处于序列中间 位置的变量值就是中位数。 例： 7 6 8 2 3 7、6、8、2、3 当一个序列的项数是偶数时，则应取中间两个数 的中点值作为中位数，即取中间两个变量值的平均数 为中位数。 例： 2、5、7、8、11、12
中位数是一组数据按大小顺序排列后， 处于中间位置的那个变量值，通常用M 表 示。其定义表明，中位数就是将某变量的 全部数据均等地分为两半的那个变量值： 一半数值小于中位数，另一半数值大于中 位数。中位数是一个位置代表值，因此它 不受极端变量值的影响。
e
◆由未分组数据确定中位数 ◆由单项数列确定中位数
数据分布的特征
数据水平 (位置) 位置)
数据差异 (离散程度) 离散程度) 分布形状 (偏态和峰态) 偏态和峰态)
一、 集中趋势的描述 二、 离散程度的描述 三、 分布的偏态与峰度
报告中常用的统计指标和描述性统计方法
报告中常用的统计指标和描述性统计方法统计学作为一门研究数量关系的科学，广泛应用于各个领域。
在进行统计分析时，我们常常需要使用各种统计指标和描述性统计方法，来帮助我们更好地理解和呈现数据的特征。
本文将针对报告中常用的统计指标和描述性统计方法展开详细论述，包括以下六个主题：一、平均数的计算与应用平均数是最常见的统计指标之一，它能够反映数据的集中趋势。
我们常用的平均数有算术平均数、加权平均数和几何平均数等。
在报告中，我们可以通过计算平均数，来描述一组数据的整体水平。
同时，平均数还可以用于比较不同组的数据，并进行定量分析。
二、离散程度的度量与解释离散程度是描述数据分散情况的统计指标，常用的离散程度指标有方差和标准差等。
方差反映了数据相对平均值的分散程度，而标准差是方差的平方根。
这些指标能够帮助我们了解数据的波动情况，并进行风险管理和预测。
三、分布形态的描述与判断数据的分布形态是指数据的分布特征，常见的分布形态有对称分布、偏态分布和峰态分布等。
在报告中，我们可以使用偏度和峰度等统计指标，来定量描述数据的分布形态，并判断数据是否符合正态分布。
这能够提供有关数据的进一步洞察，为后续分析提供参考。
四、相关性的分析与解释相关性分析可以帮助我们揭示数据之间的关联程度。
常见的相关性指标有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和判定系数等。
这些指标可以帮助我们判断变量之间的线性相关性，并进行因果关系的推断。
在报告中，相关性分析有助于我们发现变量之间的相互作用，进而指导决策和行动。
五、显著性检验的原理与应用显著性检验是统计推断的重要工具，用于判断样本数据与总体之间是否存在显著差异。
在报告中，我们可以借助显著性检验的方法，来分析样本的统计显著性，并进行结论的推断。
常用的显著性检验方法有 t 检验、方差分析和卡方检验等，它们可以帮助我们进行统计推论和决策。
六、回归分析的原理与应用回归分析是用于建立变量之间关系的统计方法。
常见的回归分析方法有线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
工程数据分析方法
工程数据分析方法数据在现代工程领域中扮演着至关重要的角色，通过对大量的数据进行深入分析，工程师们可以获得对工程项目的更全面、准确的理解。
然而，由于数据的庞大和多样性，如何有效地分析工程数据成为一个挑战。
本文探讨了几种常见的工程数据分析方法，帮助工程师们更好地利用数据来改进他们的工程实践。
一、描述性统计分析描述性统计分析是工程数据分析中最常用的分析方法之一。
通过对数据进行整理、总结和描述，描述性统计分析能够帮助工程师们对数据的特征和分布进行了解。
常见的描述性统计分析方法包括：1. 平均值和标准差：平均值是一组数据的所有值的总和除以数据的数量，标准差表示数据的离散程度。
这两个指标可以帮助工程师们了解数据的中心趋势和变异程度。
2. 频率分布：通过将数据划分为不同的区间并统计每个区间中的数据数量，工程师们可以得到数据的频率分布。
频率分布可以帮助工程师们看到数据的分布情况，是否存在异常值或者数据集中趋势。
3. 相关性分析：通过计算不同变量之间的相关系数，工程师们可以了解不同变量之间的关系。
相关性分析可以帮助工程师们发现变量之间的潜在规律或者影响因素。
二、假设检验与推断统计分析假设检验与推断统计分析旨在通过样本数据对总体数据进行推断。
工程师们可以通过收集一部分样本数据，并基于这些数据进行统计推断，从而对整体工程数据进行分析。
以下是常见的假设检验与推断统计分析方法：1. t检验：用于比较两个样本平均值是否显著不同。
工程师们可以利用t检验来判断两组工程数据是否存在差异，并基于结果进行决策。
2. 方差分析：用于比较三个或三个以上样本平均值是否显著不同。
方差分析可以帮助工程师们确定不同因素对工程数据的影响程度。
3. 置信区间估计：通过对样本数据的统计推断，工程师们可以得到总体数据的估计范围。
置信区间估计可以帮助工程师们对工程数据进行更准确的预测。
三、回归分析回归分析是一种用于探究变量之间关系的统计分析方法。
在工程数据分析中，回归分析可以帮助工程师们建立模型，预测和解释变量之间的关系。
数据分析数据的描述性分析
数据分析是指通过收集、整理、加工和解释数据，从中发现有价值的信息和见解。
在进行数据分析时，我们通常会使用一系列描述性统计方法，以对数据进行描述性分析。
描述性分析是一种分析数据的方法，它主要关注数据的特征和趋势。
通过描述性统计指标，我们可以了解数据的基本特征、分布情况和偏差情况。
在描述性分析中，常用的统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
首先，均值是描述数据中心位置的指标。
它是一组数据的算术平均值，通过将所有观测值相加，再除以观测值的数量来计算。
均值可以帮助我们理解数据点的集中趋势，并判断数据是否呈现出正态分布。
其次，中位数是数据的中间位置的指标。
对于一个有序的数列，如果数列的个数为奇数，则中位数是位于中间位置的数值；如果数列的个数为偶数，则中位数是中间两个数的平均值。
中位数可以帮助我们了解数据的中间位置，并且不会受到极端值的影响。
众数是数据中出现频率最高的数值。
它可以帮助我们了解数据的主要趋势，并且通常用于描述离散型数据。
对于连续型数据，我们通常使用分组数据来计算众数。
标准差是描述数据离散程度的指标。
它表示数据围绕均值的分散程度，标准差越大，表示数据的波动性越高。
标准差可以帮助我们判断数据的稳定性和可靠性。
方差是数据离散程度的另一个指标。
它计算了数据与其均值之间的差异的平方的平均值。
方差越大，表示数据的分散程度越高。
方差可以帮助我们判断数据是否集中在均值附近。
描述性分析不仅可以从数值上描述数据，还可以使用图表来直观地展示数据的特征和趋势。
常用的图表包括柱状图、折线图、饼图等。
这些图表可以帮助我们更好地理解数据，发现其中的规律和关联。
除了以上常用的描述性统计指标和图表外，还可以使用其他方法进行数据的描述性分析。
例如，可以通过计算统计学的偏度和峰度指标来描述数据分布的形状；可以通过绘制箱线图来展示数据的离群值情况；还可以使用相关系数分析来研究变量之间的关系等。
总之，描述性分析是数据分析的重要步骤之一，它可以帮助我们了解数据的基本特征和趋势，为后续的数据解释和决策提供基础。
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描述性统计分析，就是用来概括、描述数据整体状况以及数据各特征的统计方法。
对于定量数据，比如量表评分（非常不满意,不满意,非常满意等）或者身高体重的值，可以通过描述性分析，计算数据的集中性特征和波动性特征等。
在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性分析，再选择进一步分析的分析方法。
常见指标分类
描述性统计指标大致可分为三类：集中趋势指标、离散趋势指标、分布形态指标。
集中趋势指标
用于测量集中趋势，或者数据分布中心值的统计量，常用的集中趋势指标有平均数、中位数、众数等。
●平均值通常用于描述样本的整体态度情况
●标准差用于判断样本的态度波动情况
●中位数用于表示样本的中间态度情况
离散趋势指标
离散趋势是反映资料的变异程度，常用指标有极差、四分位间距、方差与标准差、变异系数。
●极差：最简单的离散趋势，即分布中最大值和最小值之间的差。
●方差与标准差：方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。
标准差是
使用最为广泛的一种离散趋势量，即显示一批数据的值与均值之间平均差异的离散趋势量。
●25分位数是指有25%的点低于该值；类似还有中位数代表有50%的点低于该值，75分位
数代表有75%的点低于该值。
●IQR（四分位距）：等于75分位数– 25分位数，表示数据集中情况。
●变异系数大，说明数据的离散程度也大；变异系数小，说明数据的离散程度也小。
当进
行两个或多个资料离散程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。
如果单位和（或）平均数不同时，比较其离散程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值来比较
分布形态指标
●峰度和偏度：在数据分析中，通常需要用偏度和峰度两个指标来判断数据正态性情况，
峰度的绝对值越大，说明数据越陡峭，峰度的绝对值大于3，意味着数据严重不正态。
同时偏度的绝对值越大，说明数据偏斜程度越高，偏度的绝对值大于3，意味着严重不正态（可通过正态图查看数据正态性情况）。
几点注意
●在研究变量描述性分析时，应首先将反项题进行反向处理。
●描述性分析通常可用于查看数据是否有异常（最小值或最大值查看），比如出现-2，-3
等异常等。
●除了使用描述性分析外，也可使用箱盒图直观展示数据分布情况。
●通常情况下，描述性分析以变量为单位进行即可，如果希望进行更深入的分析，那么需
要对变量对应的各个题项进行统计平均数。
如果某个变量特别重要而且仅由少数题项表示，则可以通过计算各项的频数和百分比进行深入分析说明。
●对于问卷题项中的排序题，也可以使用描述性分析，通过计算平均值描述、分析选项的
排名情况。
●描述分析与频率分析的不同之处在于：描述分析提供的统计量仅适用于连续变量，频率
分析既可用于分析连续变量，也可用于分析分类变量。