数据分析中要注意的统计学问题
组学数据分析中的统计学方法和注意事项总结
组学数据分析中的统计学方法和注意事项总结随着生物学研究的发展和技术的进步，组学数据在生物医学研究中扮演了重要的角色。
组学数据分析是一项复杂的任务，需要运用统计学方法来揭示数据背后的生物学意义。
本文将总结组学数据分析中常用的统计学方法和注意事项，以帮助研究人员更好地进行数据分析和解释。
1. 探索性数据分析 (Exploratory Data Analysis, EDA)EDA是数据分析的第一步，通过可视化手段和统计摘要，对数据进行初步了解。
在组学数据分析中，EDA的目标是发现潜在的问题、异常情况和结构。
常用的EDA方法包括直方图、散点图和箱线图等。
在进行EDA时，要注意数据的质量、缺失值、离群点等因素的处理。
2. 假设检验和置信区间在组学数据分析中，假设检验和置信区间用于判断样本之间的差异是否显著。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析和卡方检验等。
置信区间可以用于估计未知参数的范围。
当进行假设检验和置信区间估计时，需要注意选择合适的假设检验方法和显著性水平，以及解释结果的可靠性和实际意义。
3. 多重比较校正在组学数据分析中，由于进行多个比较，存在多重假设检验的问题。
如果不进行校正，可能会导致错误的统计推断。
常用的多重比较校正方法包括Bonferroni校正、Benjamini-Hochberg校正和False Discovery Rate (FDR)校正等。
进行多重比较时，要注意选择合适的校正方法和控制误差的水平，以避免得出不准确的结论。
4. 方差分析和线性回归方差分析和线性回归是组学数据分析中常用的统计学方法，用于研究因变量和自变量之间的关系。
方差分析可用于比较三个或多个组之间的差异，例如比较不同基因表达水平在不同疾病组别中的差异。
线性回归可用于探索自变量与因变量之间的线性关系，并预测因变量的取值。
在进行方差分析和线性回归时，要注意选择适当的模型、检验假设和解释回归系数的意义。
5. 基因表达聚类和差异分析基因表达聚类和差异分析用于研究基因表达谱中的模式，并识别不同基因表达谱之间的差异。
解决统计学中的问题
解决统计学中的问题统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都扮演着重要的角色。
然而，统计学也存在一些常见的问题，包括样本偏倚、数据挖掘和误差分析等。
本文将重点探讨如何解决统计学中的这些问题，并提出相应的解决方案。
一、样本偏倚的解决方法样本偏倚是指在统计分析中，由于样本抽取不具有代表性，导致结果与总体存在明显差异的情况。
为了解决这一问题，我们可以采取以下措施：1. 随机抽样：通过随机抽样的方式，确保每个个体以相等的概率被选入样本，从而减小样本偏倚的可能性。
2. 多元回归分析：在样本存在较大偏倚的情况下，可以通过多元回归分析来修正样本偏倚。
该方法考虑了多个自变量对结果的影响，从而提高结果的准确性。
二、数据挖掘的问题及解决方案数据挖掘是从大量数据中发现模式和规律的过程，但在实践过程中，也会面临以下问题：1. 维度灾难：当特征维度过高时，会导致模型复杂度的急剧增加，从而降低预测准确性。
为解决这一问题，可以使用特征选择算法来筛选出最相关的特征。
2. 过拟合和欠拟合：数据挖掘模型往往要对训练数据和测试数据进行拟合，但过拟合和欠拟合是常见的问题。
针对过拟合问题，可以采用交叉验证等方法，选择合适的模型参数。
而针对欠拟合问题，可以考虑增加特征或采集更多的数据。
三、误差分析的解决策略误差分析是评估模型准确性的重要手段，但在实际应用中，也存在一些需要解决的问题：1. 模型选择：误差分析中，我们需要选择合适的模型来解决特定问题。
正确选择模型是关键，可以采用交叉验证和网格搜索等方法，从多个模型中选择最佳模型。
2. 模型评估：误差分析时，我们需要选择合适的评估指标来评估模型性能。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
根据具体问题选择合适的评估指标，避免评估误差导致的不准确性。
四、统计学中的问题解决流程为了更好地解决统计学中的问题，可以按照以下流程进行操作：1. 确定问题和目标：明确需要解决的问题和目标。
常见统计学错误
常见统计学错误在人类社会发展的过程中，数据的重要性越来越被人们所重视。
统计学作为一门应用于数据处理、分析和解释的学科，被广泛运用于各个领域。
然而，由于统计学的复杂性和数据的多样性，常常会出现一些常见的统计学错误。
本文将会从统计学的角度对一些常见的错误进行分析。
错误一：关联误解许多人将相关性错误地解释为因果性，这是一个常见的误解。
例如，某个人认为他成功的原因是他经常使用的运动饮料，因为他发现当他使用该饮料时，他通常表现出更好的成绩。
然而，这种关联并不代表因果性。
在这种情况下，运动饮料与优秀的表现可能只是因为二者之间存在其他因素的原因。
错误二：回归分析回归分析是一种非常有用的分析方法，可以用来探索变量之间的关系。
但是，如果分析方法不正确，就可能会导致错误的结论。
例如，如果回归模型中使用了错误的自变量或母体数据，甚至丢失了一些因素，那么得到的结果就可能是不准确的。
错误三：样本选择偏差样本选择偏差是指样本失去代表性，不符合总体规律的现象。
这种情况可能会导致结果的不准确，因为样本无法代表总体。
例如，在研究城市居民身体健康的研究中，如果仅仅选择某一小部分正常体型、有规律的情况，而忽略了任何超出这个范围的人，那么这个研究的结果将忽略其他身体健康状况的可能性。
错误四：误差概率统计分析必须包括在结果中发现的误差概率。
虽然有时误差会被忽略，但没考虑误差的影响会导致结果的不确定性和不准确性的增加。
例如，考虑一个零件生产厂家使用的质量控制方法。
如果该厂家仅仅进行一次样本检查，而没有考虑样本选取的偶然性，那么可能无法获得正确的结果。
错误五：推断推断通常用于从一个样本中推广一个总体结论。
但是，如果样本不够大或者不够代表性，那么结果就不能代表总体。
例如，在某一工厂中，如果只从少数员工中调查了病假的问题，那么结果可能并不具有代表性，不能推广到整个员工群体。
总之，正确的统计分析至关重要，结果的准确性直接影响到实际应用的结果。
因此，在进行统计分析时，务必要注意常见的统计学错误，避免这些错误并提高数据分析和结论推断的准确性。
如何利用统计学知识进行数据分析
如何利用统计学知识进行数据分析在现代社会，数据已经成为了各行各业的重要组成部分。
数据分析也逐渐成为了一种热门的技能。
然而，许多人不知道如何开始数据分析或如何使用数据来引导他们的决策。
这就需要运用统计学知识进行数据分析。
本文将探讨如何利用统计学知识进行数据分析。
一、搜集合适的数据第一步，搜集合适的数据是成功的关键。
在收集数据时，要确保数据的准确性和可靠性。
数据应该来自可靠的来源，并且数据要有足够的数量。
因为小的数据集可能会导致分析的不准确性。
数据应该以数值的形式收集，以方便之后的分析。
二、数据整理和清洗在分析数据之前，需要进行数据整理和清洗。
这一步通常是最繁琐的一个步骤。
因为任何一条有问题的数据都会影响到整个数据分析的结果。
所以，你需要一些技巧和专业工具来使数据整理和清洗过程更加高效和准确。
三、数据可视化将数据以图形化的方式呈现出来是数据分析的另一个重要方面。
因为图像比表格具有更好的可读性，所以很容易理解数据和检测它们之间的关系。
在数据可视化时需要选择适当的图形类型，视数据类型和分析目标而定。
四、统计学原理统计学原理是数据分析的关键组成部分。
在这方面，你需要了解基本的统计学概念和原理，如：平均值、中位数、标准差、方差、相关系数等。
了解这些统计学原理后，你便可以更加深入地分析数据并做出比较准确的结论。
五、数据分析和结论最后，你需要对统计数据进行分析。
这通常需要一些运用统计学方法的工具。
你需要知道应该使用哪种分析工具和如何进行分析，以得到最准确的结论。
在这个阶段，你也需要注意结论中的偏差和误差，以便你可以更加准确地描述数据的实际特征和关系。
总结以上是如何运用统计学知识进行数据分析的五个步骤：搜集合适的数据、数据整理和清洗、数据可视化、统计学原理、数据分析和结论。
每个步骤在数据分析过程中都是至关重要的。
掌握这些步骤的关键技能，将帮助你在数据分析领域中取得成功。
统计学的应用(数据分析问题)
统计学的应用(数据分析问题)统计学的应用（数据分析问题）介绍统计学是一门应用广泛的学科，可以帮助我们理解和解释数据。
数据分析是统计学的一个重要应用领域，它可以帮助我们从数据中提取有价值的信息，并用于决策和问题解决。
本文将探讨几个常见的数据分析问题，并介绍统计学在这些问题中的应用。
数据收集和整理问题在数据分析中，数据的质量和准确性是至关重要的。
数据收集和整理问题可能包括数据缺失、重复数据、异常值等。
统计学可以应用于这些问题，帮助我们确定有效的数据清洗方法、填补缺失值的策略以及处理异常值的方法。
描述性统计和可视化分析问题描述性统计和可视化分析是数据分析的第一步，它们可以帮助我们了解数据的特征和趋势。
统计学提供了一系列常用的描述性统计方法，如均值、中位数、标准差等，以及可视化工具，如直方图、散点图、箱线图等。
通过这些统计学方法和工具，我们可以对数据进行整体和个体的分析，并发现数据中的模式和异常。
假设检验问题在许多实际问题中，我们需要对某些假设进行检验，以便做出合理的决策。
统计学中的假设检验方法可以帮助我们确定是否拒绝或接受一个关于总体特征的假设。
例如，在市场调研中，我们可以使用假设检验来判断广告活动对销售额是否有显著影响。
回归分析问题回归分析是一种常用的数据分析方法，它可以帮助我们探索和建立变量之间的关系。
回归分析可以通过建立回归模型并对模型进行统计推断，来预测或解释变量之间的关系。
例如，在经济学中，回归分析可以用于预测GDP增长率与投资、消费等因素之间的关系。
时间序列分析问题时间序列分析是一种专门用于处理时间相关数据的统计学方法。
它可以帮助我们理解和预测时间上的趋势和模式。
时间序列分析在许多领域都有广泛的应用，如经济和金融领域的股票价格预测、气象学领域的天气预测等。
总结统计学的应用广泛，尤其在数据分析领域发挥着重要作用。
通过统计学的方法和技术，我们可以更好地理解和解释数据，并从中提取有价值的信息。
在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合适的统计方法，并注意数据的质量和准确性。
统计分析中常见的错误与注意事项
统计分析中常见的错误与注意事项统计分析是研究中常用的方法之一，可以帮助我们了解数据的特征、推断总体的属性，并做出相应的决策。
然而，在进行统计分析时，由于各种原因常常出现错误，这些错误可能导致结果的失真，甚至使得我们得出错误的结论。
因此，正确地理解和遵守统计分析中的注意事项至关重要。
本文将介绍统计分析中常见的错误并提供相应的注意事项，以帮助您避免这些错误并获得准确的分析结果。
首先，数据收集是统计分析的第一步，但数据收集过程中常常出现的错误之一是样本选择偏倚。
样本选择偏倚指的是样本不具有代表性，不能反映总体的特征。
为了避免样本选择偏倚，我们应该采用随机抽样的方法，确保每个个体有相等的机会被选中，并且该样本能够充分代表总体。
其次，数据质量问题也是统计分析中常见的错误。
数据质量问题包括数据缺失、数据异常和数据错误等。
在进行统计分析之前，我们应该仔细检查数据的完整性和准确性。
如果发现数据缺失，我们应该采取适当的补充方法，并考虑使用合理的插补技术。
同时，对于异常值和错误数据，我们也需要进行检查和处理，以确保数据的质量。
另一个常见的错误是在统计分析中滥用假设检验。
假设检验是统计学中常用的方法，用于判断样本是否代表了总体。
然而，由于对假设检验的理解不当，往往导致错误的结论。
在进行假设检验时，我们应该明确研究的目的和问题，并选择适当的假设检验方法。
此外，我们也应该注意对假设检验结果的正确解读和合理推断。
另一个常见的错误是在进行统计分析时忽略了样本容量的影响。
样本容量是指样本的大小或样本中观测值的数量。
样本容量的大小会影响统计分析的结果和结论的可靠性。
当样本容量较小时，我们应该使用适当的方法，如准确度更高的置信区间，来更好地描述总体特征。
另一方面，当样本容量较大时，我们可以更自信地进行推断。
此外，我们在进行统计分析时还需要注意多重比较的问题。
多重比较指的是对多个假设进行多次比较，从而增加发生错误的概率。
为了避免多重比较问题，我们可以使用适当的校正方法，如Bonferroni校正，来控制错误的发生。
统计数据 注意事项
统计数据注意事项以统计数据注意事项为标题，本文将探讨在处理统计数据时需要注意的一些重要事项。
统计数据在各个领域中都扮演着重要的角色，它们用于对现象进行分析、预测和决策。
然而，对于统计数据的处理和解读，我们需要遵循一些原则和技巧，以确保结果的准确性和可靠性。
我们需要理解数据的来源和采集方法。
数据的质量和可信度取决于采集过程的严谨性和科学性。
在收集数据时，应确保样本的代表性和可靠性，避免采样偏差引入数据中。
同时，还应关注数据采集的时间范围和地域范围，以便正确解读和比较统计结果。
数据的处理和分析需要遵循统计学的原则。
在进行数据处理时，应注意避免人为的主观干预和选择性处理，以免影响结果的客观性。
此外，还需要注意数据的归一化和标准化，以便进行比较和综合分析。
在进行数据分析时，要注意避免数据的误解和歧义。
在解读数据时，应尽量使用准确的描述和术语，避免模糊和含糊不清的表达。
同时，还应注意数据的上下文和背景信息，以确保对数据的正确理解和解释。
数据的可视化也是数据处理中的重要环节。
通过图表和图形的展示，可以更直观地理解数据的分布和趋势。
然而，在进行数据可视化时，不应过度修饰或误导，应尽量保持图表的简洁和清晰，以便读者能够准确理解和解读数据。
数据的保密性和隐私性也是需要重视的问题。
在处理和传输数据时，应采取相应的安全措施，确保数据不被非法获取或滥用。
同时，还应遵守相关法律和规定，保护数据的安全和隐私。
数据的可靠性和可验证性是统计分析的基础。
为了确保结果的可信度和稳定性，应采用合适的统计方法和模型，并进行相应的验证和检验。
同时，还应注意数据的误差和不确定性，以便在结果的解释和应用中进行合理的讨论和决策。
处理统计数据时需要注意以上几个重要事项。
只有在遵循科学的方法和原则的基础上，才能获得准确、可靠和有意义的统计结果。
通过正确处理和解读数据，我们可以更好地理解和应用统计信息，为科学研究、经济发展和社会管理提供有力支持。
统计的难点分析及解决策略
二、统计的难点分析及解决策略真实的数据能提供科学信息，帮助我们了解世界，许多科学结论都是通过分析数据而得到的，借助数据提供的信息作出的判断才比较可信。
因此，“运用数据进行推断”的思考方法已成为现代社会普遍应用而且高效的思维模式，而“用样本推断总体”又是统计最核心的思想方法。
统计学已有 2000 多年的历史，按其发展的历史阶段和统计方法的构成看，统计学包括描述统计和推断统计。
描述统计的内容包括统计数据收集的方法、数据的加工和整理方法、用图表表示数据的方法、数据分布特征的概括与分析方法等。
推断统计研究如何依据样本数据推断总体的数量特征的方法，它以样本数据信息为依据，以概率论为理论基础，对总体未知的数量特征作出以概率形式表述的推断。
那么统计内容学习的难点在哪里呢？（一）形成“统计观念”1. 难点“观念”，不同于计算、画图等简单技能，是一种需要在亲身经历的过程中培养出来的感觉。
有些人将统计观念称为“数据感”或“信息观念”，无论用什么词汇，它反映的都是由一组数据所引发的想法、所推测到的所有可能的结果、自觉的联想到运用统计的方法解决有关的问题等。
具体地说，统计观念可以在以下几个方面得到体现：认识到统计对决策的作用，能从统计的角度思考与数据有关的问题；能通过收集数据、描述数据、分析数据的过程，作出合理的决策；能对数据的来源、收集和描述数据的方法、由数据得到的结论进行合理的质疑。
学习统计的核心目标就是发展学生的统计观念。
而在学生对统计有怎样的印象的调查中，获得的信息大致有以下几类：（ 1 ）统计就是分类（ 2 ）统计是计算（ 3 ）统计就是做加法（ 4 ）统计就是填统计表（ 5 ）统计就是画统计图，或者是根据统计图回答问题……说明什么？说明对统计知识的教学出现了偏差。
我们的教学重视知识点的传授，对统计知识的考核也局限在知识点的考核。
因此在教学过程中，重点放在有关数据的计算上，学生没有经历统计过程，难以形成正确的统计观念。
如何选择合适的统计学方法进行数据分析
如何选择合适的统计学方法进行数据分析一、引言数据分析是当今社会中不可或缺的一部分，对于合理、准确地解读和利用数据，选择合适的统计学方法至关重要。
本文将给出一些关键的要点和指导，以帮助读者选择适合的统计学方法进行数据分析。
二、确定研究目的和问题在进行数据分析之前，首先需要确定研究的目的和问题。
明确研究目的是为了更好地选择适当的统计学方法。
研究目的可以包括描述性统计、推论性统计、关联性统计和预测性统计等。
三、收集和整理数据在进行数据分析之前，需要收集所需的数据。
数据的收集可以通过实地调查、问卷调查、观察、实验等方式进行。
收集到的数据应当进行整理和清洗，排除掉异常值或缺失值，以确保数据的完整和准确性。
四、选择合适的统计学方法4.1 描述性统计描述性统计主要用于对数据进行整体性的描述和总结。
常用的描述性统计方法有频数分布、百分比、均值、中位数、众数、标准差等。
该方法适用于分析数据的分布情况和集中趋势。
4.2 推论性统计推论性统计用于对总体进行推断和估计。
常用的推论性统计方法有假设检验、置信区间估计、方差分析等。
该方法适用于从样本数据中推断总体特征。
4.3 关联性统计关联性统计用于分析两个或多个变量之间的关系和相关性。
常用的关联性统计方法有相关系数、回归分析等。
该方法适用于探索变量之间的关系和预测因果关系。
4.4 预测性统计预测性统计用于根据已有数据预测未来趋势和结果。
常用的预测性统计方法有时间序列分析、回归分析等。
该方法适用于通过历史数据进行未来的预测和规划。
五、根据数据特点选择合适的图表展示数据分析结果可以通过图表展示，以便更直观地理解和传达。
根据不同类型的数据和分析目的，可以选择合适的图表形式，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。
图表的最佳选择应根据数据的特点和分析目的来确定。
六、综合分析和解读结果在完成数据分析后，需要对结果进行综合分析和解读。
结合研究目的和问题，对数据分析的结果进行合理解释，并从统计学角度进行推测和推断。
数据统计错误的影响因素
数据统计错误的影响因素
数据统计错误的影响因素可以分为以下几点：
1. 数据质量：数据质量是影响数据统计的关键因素之一。
如果数据采集、输入或处理过程中存在错误、缺失、重复、混乱等问题，会导致统计结果不准确或产生偏差。
2. 抽样误差：统计分析通常是通过对样本进行观察和分析来推断总体特征。
如果样本选择不合理、样本量不足或样本控制不当，都会导致抽样误差，进而影响统计结果的准确性。
3. 统计方法选择不当：统计学中有许多不同的方法和模型，应根据具体情况选择合适的方法进行分析。
如果选择的统计方法不适用于研究问题或数据特征，会产生错误的统计结论。
4. 外部干扰因素：数据统计分析往往受到一些外部因素的干扰。
例如，环境变化、样本选取过程中的偏倚、样本特征的变化等都可能导致统计结果的偏差。
5. 主观偏差：数据统计分析中人的主观因素也会对结果产生影响。
例如，研究者的主观偏见、个人经验和预先设置的假设等都可能对统计结果产生偏差。
6. 数据处理方法和技术：统计分析过程中使用的数据处理方法和技术也会对结
果产生影响。
例如，数据清洗、变量转换、离群值处理等都可能会改变数据的分布和特征，从而影响统计结果的准确性。
综上所述，数据统计错误的影响因素包括数据质量、抽样误差、统计方法选择不当、外部干扰因素、主观偏差和数据处理方法和技术等方面。
要减少数据统计错误，需要严格控制数据质量、进行合理的样本设计和抽样过程、选择适当的统计方法，并注意排除干扰因素、减少主观偏差，并且注意正确应用数据处理方法和技术。
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数据分析中要注意的统计学问题
数据分析是一门数学类的学科。
数据分析中涉及的统计问题有很多。
下面是百分网小编为大家带来的数据分析中要注意的统计学问题。
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一、均值的计算
在处理数据时，经常会遇到对相同采样或相同实验条件下同一随机变量的多个不同取值进行统计处理的问题。
此时，往往我们会不假思索地直接给出算术平均值和标准差。
显然，这种做法是不严谨的。
这是因为作为描述随机变量总体大小特征的统计量有算术平均值、几何平均值和中位数等多个。
至于该采用哪种均值，不能根据主观意愿随意确定，而要根据随机变量的分布特征确定。
反映随机变量总体大小特征的统计量是数学期望，而在随机变量的分布服从正态分布时，其数学期望就是其算术平均值。
此时，可用算术平均值描述随机变量的大小特征;如果所研究的随机变量不服从正态分布，则算术平均值不能准确反映该变量的大小特征。
在这种情况下，可通过假设检验来判断随机变量是否服从对数正态分布。
如果服从对数正态分布，则几何平均值就是数学期望的值。
此时，就可以计算变量的几何平均值;如果随机变量既不服从正态分布也不服从对数正态分布，则按现有的数理统计学知识，尚无合适的统计量描述该变量的大小特征。
此时，可用中位数来描述变量的大小特征。
因此，我们不能在处理数据的时候一律采用算术平均值，而是要视数据的分布情况而定。
二、直线相关与回归分析
这两种分析，说明的问题是不同的，既相互又联系。
在做实际分析的时候，应先做变量的散点图，确认由线性趋势后再进行统计分析。
一般先做相关分析，只有在相关分析有统计学意义的前提下，求回归方程才有实际意义。
一般来讲，有这么两个问题值得注意：一定要把回归和相关的概念搞清楚，要做回归分析时，不需要报告相关系数;做相关分析的时候，不需要计算回归方程。
相关分析中，只有对相关系数进行统计检验(如t检验)，P<0.05时，才能一依据r值的大小来说明两个变量的相关程度。
必须注意的是，不能将相关系数的假设检验误认为是相关程度的大小。
举个例子：当样本数量很小，即使r值较大(如3对数据，r=0.9)，也可能得出p>0.05这种无统计学意义的结论;而当样本量很大，如500，即使r=0.1，也会有P<0.05的结果，但这种相关却不具有实际意义。
因此，要表明相关性，除了要写出r值外，还应该注明假设检验的P值。
三、相关分析和回归分析之间的区别
相关分析和回归分析是极为常用的2种数理统计方法，在环境科学及其它研究领域有着广泛的用途。
然而，由于这2种数理统计方法在计算方面存在很多相似之处，因此在应用中我们很容易将二者混淆。
最常见的错误是，用回归分析的结果解释相关性问题。
例如，将“回归直线(曲线)图”称为“相关性图”或“相关关系图”;将回归直线的R2(拟合度，或称“可决系数”)错误地称为“相关系数”或“相关系数的平方”;根据回归分析的结果宣称2个变量之间存在正的或负的相关关系。
相关分析与回归分析均为研究2个或多个变量间关联性的方法，但2种方法存在本质的差别。
相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势(即共同变化的程度)，回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。
实际上在相关分析中，两个变量必须都是随机变量，如果其中的一个变量不是随机变量，就不能进行相关分析。
而回归分析中，因变量肯定为随机变量，而自变量则可以是普通变量(有确定的取值)也可以是随机变量。
很显然，当自变量为普通变量的时候，这个时候你根本不可能回答相关性的问题;当两
个变量均为随机变量的时候，鉴于两个随机变量客观上存在“相关性”问题，只是由于回归分析方法本身不能提供针对自变量和因变量之间相关关系的准确的检验手段，因此这又回到了问题二中所讲的，如果你要以预测为目的，就不要提相关系数;当你以探索两者的“共变趋势”为目的，就不要提回归方程。
回归分析中的R2在数学上恰好是Pearson积矩相关系数r的平方。
因此我们不能错误地理解R2的含义，认为R2就是“相关系数”或“相关系数的平方”。
这是因为，对于自变量是普通变量的时候，2个变量之间的“相关性”概念根本不存在，又谈什么“相关系数”呢?
四、相关分析中的问题
相关分析中，我们很容易犯这么一个错误，那就是不考虑两个随机变量的分布，直接采用Pearson 积矩相关系数描述这2个随机变量间的相关关系(此时描述的是线性相关关系)。
关于相关系数，除有Pearson 积矩相关系数外，还有Spearman秩相关系数和Kendall 秩相关系数等。
其中，Pearson积矩相关系数可用于描述2个随机变量的线性相关程度，Spearman或Kendall秩相关系数用来判断两个随机变量在二维和多维空间中是否具有某种共变趋势。
因此我们必须注意的是，Pearson 积矩相关系数的选择是由前提的，那就是2个随机变量均服从正态分布假设。
如果数据不服从正态分布，则不能计算Pearson 积矩相关系数，这个时候，我们就因该选择Spearman或Kendall秩相关系数。
五、t检验
用于比较均值的t检验可以分成三类：第一类是针对单组设计定量资料的;第二类是针对配对设计定量资料的;第三类则是针对成组设计定量资料的。
后两种设计类型的区别在于事先是否将两组研究对象按照某一个或几个方面的特征相似配成对子。
无论哪种类型的t检验，都必须在满足特定的前提条件下应用才是合理的。
若是单组检验，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布;若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布;若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。
之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布。
t检验是目前在科学研究中使用频率最高的一种假设检验方法。
t检验方法简单，其结果便于解释。
简单、熟悉加上外界的要求，促成了t检验的流行。
但是，由于我们对该方法理解得不全面，导致在应用过程中出现不少问题，有些甚至是非常严重的错误，直接影响到结论的可靠性。
常见错误：不考虑t检验的应用前提，对两组的比较一律用t检验;将各种实验设计类型一律视为多个单因素两水平设计，多次用t检验进行均值之间的两两比较。
以上两种情况，均不同程度地增加了得出错误结论的风险。
而且，在实验因素的个数大于等于2时，无法研究实验因素之间的交互作用的大小。
正确做法：当两样本均值比较时，如不满足正态分布和方差齐性，应采用非参检验方法(如秩检验);两组以上的均值比较，不能采用t检验进行均值之间的两两比较。
因此我们必须注意，在使用t检验的时候，一定要注意其前提以及研究目的，否则，会得出错误的结论。
六、常用统计分析软件
国际上已开发出的专门用于统计分析的商业软件很多，比较著名有SPSS(Statistical Package for SocialSciences)、SAS(Statistical AnalysisSystem)、BMDP和STATISTICA等。
其中，SPSS 是专门为社会科学领域的研究者设计的(但是，此软件在自然科学领域也得到广泛应用);BMDP是专门为生物学和医学领域研究者编制的统计软件。
当然，excel也能用于统计分析。
单击“工具”菜单中的“数据分析”命令可以浏览已有的分析工具。
如果在“工具”菜单上没有“数据分析”命令，应在“工具”菜单上运行“加载宏”命令，在“加载宏”对话框中选择“分析工具库”。
特别推荐一款国产软件——DPS，其界面见附图。
其功能较为强大，除了拥有统计分析功能，如参数分析，非参分析等以外，还专门针对一些专业编写了专业统计分析模块，随机前沿面模型、数据包络分析(DEA)、顾客满意指数模型(结构方程模型)、数学生态、生物测定、地理统计、遗传育种、生存分析、水文频率分析、量表分析、质量控制图、ROC曲线分析等内容。
有些不是统计分析的功能，如模糊数学方法、灰色系统方法、各种类型的线性规划、非线性规划、层次分析法、BP神经网络、径向基函数(RBF)等，在DPS里面也可以找到。