统计学案例分析

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使用统计学方法解决实际问题的案例分析

使用统计学方法解决实际问题的案例分析统计学是一种应用数学，它通过收集、整理、分析和解释数据，来帮助人们理解和解决实际问题。

统计学方法可以应用于各个领域，包括商业、医疗、环境、教育等。

本文将通过案例分析的形式，了解如何使用统计学方法解决实际问题。

案例一：零售业销售数据分析某零售业公司想要了解其销售数据的走势，以便做出更好的营销决策。

他们提供了过去一年的销售数据，包括每月销售额、销售量、促销活动等信息。

首先，利用统计学方法对销售数据进行分析。

通过统计学方法，我们可以计算出销售额和销售量的平均值、中位数和标准差，以了解销售数据的分布情况。

同时，我们可以利用相关系数分析销售额和促销活动之间的关系，以确定促销活动对销售额的影响程度。

接下来，我们可以利用数据可视化工具，如折线图、柱状图等，将销售数据进行可视化展现。

通过可视化分析，我们可以清晰地看到销售额和销售量的变化趋势，以及促销活动对销售额的影响程度。

司提供相关建议，比如哪些产品在不同月份的销售额最高，何时进行促销活动效果最好等。

这些建议将帮助零售业公司改进营销策略，提高销售业绩。

案例二：医疗数据分析某医疗机构想要了解患者的就诊情况，以便改进医疗服务。

他们提供了过去一年的门诊和住院病例数据，包括就诊人数、疾病种类、就诊费用等信息。

首先，利用统计学方法对就诊数据进行分析。

我们可以计算出就诊人数和就诊费用的平均值、中位数和标准差，以了解就诊数据的分布情况。

同时，我们可以利用频数分析疾病种类的分布情况，以确定不同疾病在就诊人群中的比例。

接下来，我们可以利用数据可视化工具，如饼状图、条形图等，将就诊数据进行可视化展现。

通过可视化分析，我们可以清晰地看到不同疾病在就诊人群中的比例，以及不同疾病的就诊费用情况。

提供相关建议，比如哪些疾病在就诊人群中的比例较高，哪些疾病的就诊费用较高等。

这些建议将帮助医疗机构改进医疗服务，提高患者满意度。

综上所述，统计学方法可以帮助人们理解和解决实际问题。

统计学在教育数据分析中的应用案例分析

统计学在教育数据分析中的应用案例分析统计学作为一门科学，广泛应用于各个领域，其中包括教育数据分析。

通过统计学的方法和工具，教育工作者可以更好地理解和利用教育数据，从而为教育改革和决策提供科学依据。

本文将介绍几个统计学在教育数据分析中的应用案例，并对其进行分析。

应用案例一：学生成绩分析学生成绩是衡量学生学习成果的重要指标。

通过对学生成绩数据进行统计分析，可以更好地了解学生的学习情况和问题所在。

以某中学为例，我们可以收集学生的考试成绩数据，并应用统计学方法对其进行分析。

首先，可以计算出学生的平均成绩，进一步计算出各科目的平均成绩，并与全校平均成绩进行比较。

这样可以得出学生在各科目上的表现如何，以及学校整体的教学质量。

此外，还可以分析成绩的分布情况，比如绘制成绩分布直方图，进一步了解学生成绩的集中趋势和分散程度。

这些成绩分析结果可以为学校制定有针对性的教学改革措施提供支持。

应用案例二：教师教学效果评估教师是教育过程中最重要的因素之一。

对于一所学校来说，如何评估和改善教师的教学效果至关重要。

统计学方法可以帮助学校对教师的教学效果进行客观评估。

例如，在某小学的教师评估中，可以利用学生在期末考试中的成绩数据，应用统计学方法对教师的教学效果进行分析。

可以通过计算学生的平均成绩、成绩提升情况、及格率等指标，得出教师在教学上的表现如何。

此外，还可以采用多元回归分析等方法，探究教师的教学行为与学生成绩之间的关系，从而找出教师的教学优势和改进的空间。

通过这样的评估，学校可以针对性地提供培训和支持，提高教师的教学质量。

应用案例三：学生流失分析学生流失是教育管理中的一个重要课题。

学校希望了解学生为何流失以及如何预防和降低学生流失率。

统计学方法可以用于分析学生流失的原因和影响因素。

例如，某大学的学生流失率较高，可以收集学生的个人信息、学习情况和社交活动等数据，并将其与学生流失情况进行关联分析。

通过应用逻辑回归分析等方法，可以确定影响学生流失的因素，如学生的学术表现、社交关系、校园生活满意度等。

统计学在市场调研中的应用案例分析

统计学在市场调研中的应用案例分析市场调研是企业进行战略决策的重要依据，而统计学作为一门科学方法，可以为市场调研提供强有力的支持。

本文将通过几个实际案例，探讨统计学在市场调研中的应用。

案例一：产品定价策略一家电子产品公司推出了一款新的智能手机，希望确定一个适当的价格来吸引消费者并保持盈利。

为了做出明智的决策，他们进行了一项市场调研。

调研团队采用了问卷调查的方式，收集了一定数量的样本数据。

然后，他们使用统计学中的描述性统计方法对数据进行了分析，包括计算平均值、中位数、众数等。

通过对样本数据的分析，他们了解到消费者对于不同价格区间的接受程度，并且能够确定一个最佳的价格范围。

案例二：市场细分一家食品公司希望针对不同的消费者群体推出不同的产品线，以满足不同需求。

为了确定市场细分的方式，他们进行了一项调研活动。

调研团队采用了聚类分析的方法，将消费者按照一定的特征进行分组。

通过统计学的聚类分析，他们发现消费者可以根据年龄、收入、购买偏好等因素进行分组。

这样，企业可以根据不同群体的需求，开发出适合的产品，并制定相应的营销策略。

案例三：市场预测一家零售企业希望预测未来一年内某一产品的销售量，以便合理安排生产和库存。

为了实现这一目标，他们收集了过去几年的销售数据，并使用统计学中的时间序列分析方法进行预测。

通过对历史数据的分析，他们可以识别出季节性因素、趋势等，并基于这些因素进行未来销售量的预测。

这样，企业可以根据预测结果，合理调整生产计划，避免过剩或缺货的情况发生。

案例四：品牌定位一家新兴的餐饮连锁企业希望确定自己的品牌定位，以吸引目标消费者群体。

为了实现这一目标，他们进行了一项调研活动。

调研团队采用了统计学中的因子分析方法，对消费者对于不同品牌的认知进行了分析。

通过对样本数据的分析，他们发现消费者对于品牌的认知主要包括价格、服务质量、产品特点等因素。

通过对这些因素的权重分析，企业可以确定自己的品牌定位，并制定相应的品牌营销策略。

统计学专业经典案例分析【精选】

案例2 美国国家健康照顾协会美国国家健康照顾协会的主要任务是了解健康照顾人力资源的短缺情况，并为未来制定发展规划。

为了掌握护理人员对所从事工作的满意程度，该协会发起了一场全国性的有关医院护理人员的调查研究。

调查项目包括：工作满意度、收入、晋升机会等，填答方式采用打分制，从0～100分，分值高表示满意度高。

下面是其中的一部分调查结果：工作收入晋升工作收入晋升714958727631845363712574847437694716876649905623725979842862723786863759725740703854634878867272846029875157906266779051735655713655946052755392844266745982855664765154885552956652747051896662714568855767884942654268902767823754858946826056795941898064726045744763883647824891776075907670644361785272另外，按医院招募护理人员的方式，对上述资料的分组结果如下：私人医院退伍军人医院大学附属医院工作收入晋升工作收入晋升工作收入晋升7259407149588453639062668474378766498442667237867259798556646348768855527145688460297470518849427356558589464 11 01628726045946052795941883647902767494716776075727637905623644361863759779051712574867272713655842862956652755392703854654268765154875157823754898064745982826056896662907670855767785272744763824991要求：运用描述统计方法对资料进行处理，采用的表示方法要让人能够方便地获取相应的信息，对你发现出的问题给予讨论。

企业统计学案例15利兴铸造厂产品成本分析

企业统计学案例15利兴铸造厂产品成本分析利兴铸造厂是一家生产铸造产品的企业，他们生产的产品包括各种铸造件和模具。

为了了解和控制产品的成本，利兴铸造厂进行了产品成本分析，并将其应用于管理决策中。

首先，利兴铸造厂对产品的成本进行了分类。

他们将产品的成本分为直接材料成本、直接人工成本和制造费用。

直接材料成本是指在生产过程中直接用于制造产品的材料所产生的成本，如金属、化学品等。

直接人工成本是指直接参与产品生产的劳动力的相关成本，如工资、社保等。

制造费用是指与产品生产相关的间接成本，如设备折旧、水电费等。

其次，利兴铸造厂对产品的成本进行了记录和计算。

他们建立了一个成本会计体系，并使用了标准成本法。

利兴铸造厂根据生产过程中实际使用的材料和人工数量，以及预先设定的标准成本，计算出产品的标准成本。

然后，他们比较实际成本和标准成本的差异，进一步分析和解释成本差异的原因。

最后，利兴铸造厂利用产品成本分析的结果进行管理决策。

通过分析产品的成本差异，利兴铸造厂发现了一些问题和改进的机会。

例如，他们发现直接材料成本和制造费用超过了预算，而直接人工成本低于预算。

通过这些分析结果，他们可以调整生产流程，优化材料和设备的使用，以及提高劳动效率，从而控制成本并提高企业的盈利能力。

通过以上的产品成本分析，利兴铸造厂可以更好地理解和控制产品的成本，并利用这些信息做出管理决策。

产品成本分析不仅能够帮助企业掌握产品成本的构成和变动趋势，还能够发现问题和改进的机会，以提高企业的经营效益。

统计学相关案例解析

说法？已知Z0.05 1.645，Z0.025 1.96，t0.05 (39) 1.684， t0.025 (39) 2.021。
解： H0： 480000， H1： 480000。
统计检验量z x 0 450000 480000 1.581
S
120000
n
40
由 0.05，查表得临界值z z0.05 1.645
n
10
置信上限：x t0.025
S 791.1 2.262 17.136 803.3（6 克）
n
10
∴ 有95%的把握这批食品的平均每袋重量在778.84克到803.36克之间。
例4.某制造厂质量管理部门的负责人希望估计移交给
接收部门的5500包原材料的平均重量。一个由250包
原材料组成的随机样本所给出的平均值 x 65千克。
35
50
环比发展速 — 110 度（%）
105 95
要求：（1）利用指标间的关系将表中所缺数字补齐；（结果保留1位小数）
（2）按水平法计算该地区第八个五年计划期间化肥产量年平均增长速度。
解：（1）、
时间 1990年
化肥产量（万吨）
300
定基增长量（万吨）
—
环比发展速度（%）
—
第八个五年计划期间 1991年 1992年 1993年 1994年 1995年
总体标准差 15千克。试构造总体平均值的置
信区间，已知置信概率为95%，总体为正态分布。
已知Z0.05 1.645，Z0.025 1.96，t0.05 (249) 1.645， t0.025 (249) 1.96。
解：已知总体服从正态分布，所以样本均值也服从

《统计学》案例——时间序列趋势分析

《统计学》案例——时间序列趋势分析囤积粮食可以创高价吗1、问题的提出某贸易公司是经营粮油副食品的批发公司，基于前4年当地的消费物价指数的变化，该公司认为今后两年内消费物价指数将有大幅度上涨，为此该公司计划囤积粮食至下一年（第6年）以创高价。

这个计划是否可行？2、方法的选择根据下表的数据，可采用时间序列的趋势分析方法和季节变动分析方法，进行相应的分析预测，以了解消费物价指数的发展趋势。

表23 122.434 139.373、消费物价指数的预测根据题意需预测出第6年各季的物价指数，若指数升幅较大，那么粮食价格将会提高，否则囤积货物只会增加保管成本而不可能得到高价。

在物价指数预测中，循环变动和不规则变动难以准确预测，故仅考虑长期趋势与季节变动的影响。

本案例分析应用EXCEL软件。

（1）计算移动平均数。

输出结果见下表和图：表3.（2）分离长期趋势T。

对于T×C，按照表8.14中时间顺序，用最小平方法建立长期趋势模型yc=111.498+1.173t ,据以计算各期趋势值T（见上表）。

（3）分离季节变动S。

首先剔除长期趋势的影响y/T×C,即T×C×S×I/T×C=S×I；然后根据S×I序列计算各期季节比率S。

计算结果为：1季度季节比率=0.9773，2季度季节比率=0.9874，3季度季节比率=1.0076，4季度季节比率=1.0277。

（4）预测第6年各季消费物价指数。

首先需要根据时间序列模型计算第6年各季的趋势值，即将t=19、20、21、22分别代入yc=111.498+1.173t计算得第6年各季度趋势值：1季的趋势值为133.792季趋势值为134.963季趋势值为136.144季趋势值为137.31然后分别乘以各自季节比率得到各季预测值，1季物价指数=133.79×0.9773=130.75%2季物价指数=134.96×0.9874=133.26%3季物价指数=136.14×1.0076=137.17%4季物价指数=137.31×1.0277=141.11%。

统计学应用于市场调查的案例分析

统计学应用于市场调查的案例分析在当今竞争激烈的市场环境中，市场调查是企业制定决策和开展营销活动的重要工具之一。

而统计学作为一门科学的研究方法，可以为市场调查提供有力的支持和指导。

本文将以几个实际案例为例，探讨统计学在市场调查中的应用。

案例一：产品定价策略一家电子产品公司希望了解消费者对其新产品的价格敏感度，以制定合理的定价策略。

为此，他们进行了一项市场调查，并运用统计学方法对收集到的数据进行分析。

首先，他们设计了一个问卷调查，询问受访者对不同价格水平的产品的购买意愿。

然后，他们利用统计学中的描述性统计方法，如平均数、中位数和标准差，对数据进行了整理和概括。

通过这些统计指标，他们得出了受访者对产品价格的整体接受程度。

接下来，他们运用回归分析方法，将受访者的购买意愿与其个人特征进行关联分析。

例如，他们考察了受访者的年龄、收入水平和教育程度对价格敏感度的影响。

通过回归分析，他们得出了不同人群对产品价格的敏感程度，为公司制定差异化的定价策略提供了依据。

案例二：广告推广效果评估一家服装品牌公司在推出新产品后，希望评估其广告推广的效果。

他们通过统计学方法进行市场调查，以了解广告对消费者购买意愿的影响。

首先，他们设计了实验组和对照组，实验组观看了广告，对照组则没有。

然后，他们对两组消费者的购买意愿进行统计分析。

通过比较实验组和对照组的购买意愿差异，他们可以得出广告对购买意愿的影响程度。

此外，他们还运用统计学中的假设检验方法，对实验结果的可靠性进行评估。

通过计算置信区间和p值，他们可以判断广告推广效果是否显著。

如果p值小于设定的显著性水平，他们就可以得出广告对购买意愿的确实有显著影响的结论。

案例三：市场细分分析一家汽车制造商希望了解不同消费者群体的购车偏好，以制定精准的市场细分策略。

他们进行了一项市场调查，并利用统计学方法对数据进行分析。

首先，他们收集了消费者的购车偏好数据，如品牌偏好、车型偏好和价格偏好等。

然后，他们利用聚类分析方法，将消费者划分为不同的群体。

有趣的统计学案例

有趣的统计学案例
第一个案例是有关“猜猜看”的游戏。

在这个游戏中，一个人会想一个数字，然后其他人可以猜这个数字是多少。

我们可以用统计学的方法来分析这个游戏。

比如，我们可以计算所有猜测的平均值，然后和真实的数字进行比较，看看平均值是否接近真实值。

通过这个案例，我们可以了解到平均值在统计学中的重要性，以及如何利用平均值来估计未知的数值。

第二个案例是有关“点菜”的餐厅统计。

假设我们去一家餐厅吃饭，我们可以观察到不同菜品被点的频率。

通过统计每道菜被点的次数，我们可以得出哪些菜是最受欢迎的，哪些菜是不受欢迎的。

这个案例可以帮助我们了解如何利用统计学来分析消费者的偏好，以及如何根据统计结果来调整菜单和经营策略。

第三个案例是有关“天气预报”的统计分析。

天气预报是我们日常生活中经常关注的事情，而天气预报的准确性也是大家关心的问题。

我们可以通过统计方法来分析天气预报的准确性，比如计算实际天气和预报天气的差异，然后得出准确率和误差范围。

通过这个案例，我们可以了解到如何利用统计学的方法来评估和改进天气预报的准确性。

通过以上几个案例，我们可以看到统计学在日常生活中的应用和意义。

无论是游戏、餐厅还是天气预报，统计学都可以帮助我们理解和解释现象，从而更好地应对各种问题。

希望这些有趣的统计学案例能够激发你对统计学的兴趣，让你在日常生活中也能够运用统计学的知识来思考和解决问题。

统计学在城市规划中的应用案例分析

统计学在城市规划中的应用案例分析简介：城市规划旨在通过合理规划和科学管理，提高城市的可持续发展，并改善人们的生活质量。

统计学作为一门研究数据收集、分析和解释的学科，为城市规划提供了重要的分析工具和决策支持。

本文将通过几个实际案例，分析统计学在城市规划中的应用。

案例一：人口统计与城市规模的规划人口统计是城市规划中最基本的数据之一。

通过统计人口的数量、结构、迁移等信息，可以帮助规划师了解城市的规模和趋势。

例如，某城市规划师通过人口统计数据发现，该城市的人口老龄化速度较快。

基于这一发现，规划师可以相应地调整城市的医疗设施、养老机构和公共交通等设施，以满足老年人口的需求。

案例二：交通流量统计与交通规划交通是城市规划中一个重要的方面。

统计学可以帮助规划师分析交通流量、道路瓶颈和出行方式，为交通规划提供科学依据。

例如，某城市规划师通过交通流量统计数据发现，某些主要道路在高峰时段存在明显拥堵问题。

基于这一发现，规划师可以调整道路布局、提供更多的公共交通工具，以改善交通状况。

案例三：环境数据统计与环境规划环境保护是城市规划中一个关键的方面。

统计学可以帮助规划师分析空气污染、噪音、污水排放等环境数据，为环境规划提供科学依据。

例如，某城市规划师通过环境数据统计发现，该城市的空气质量低于国家标准。

基于这一发现，规划师可以制定相应的环保政策、加强执法力度，以改善城市的环境质量。

案例四：土地利用统计与土地规划土地是城市规划中的重要资源。

统计学可以帮助规划师分析土地的利用情况、开发潜力和可持续性，为土地规划提供科学依据。

例如，某城市规划师通过土地利用统计数据发现，该城市的市区土地利用率偏低，存在较多闲置土地。

基于这一发现，规划师可以制定政策，推动土地的合理利用和发展。

结论：统计学在城市规划中发挥着不可替代的作用。

通过统计学的方法和技巧，规划师可以更加准确地了解城市的现状和趋势，为规划决策提供科学依据。

同时，统计学也能够帮助规划师分析和解释城市数据，如人口、交通、环境和土地利用等，从而更好地规划城市的未来发展。

统计学案例

统计学案例总量指标与相对指标案例1：指出下面的统计分析报告摘要错在哪里？并改正：1、本厂按计划规定，第一季度的单位产品成本应比去年同期降低10%，实际执行结果是，单位产品成本较去年同期降低8%，仅完成产品成本计划的80%（即8%÷10%＝80%）。

2、本厂的劳动生产率（按全部职工计算）计划在去年的基础上提高8%，计划执行结果仅提高4%，劳动生产率的计划任务仅实现一半（即4%÷8%＝50%）。

3、该车间今年1月份生产老产品的同时，新产品首次小批投产，出现了2件废品(按计算，车间废品率为1.2%)。

2月份老产品下马，新产品大批投产，全部制品1000件，其中废品8件，废品量是1月份的4倍，因此产品质量下降了。

4、在组织生产中，本厂先进小组向另一组提出高产优质的挑战竞赛。

本月先进小组的产量超过了另一小组的1倍，但是在两组废品总量中该组却占了60%，所以在产品质量方面，先进小组明显地落后了。

案例11某公司皮鞋产量如下：单位：万双试计算所有可能计算的相对指标。

案例2：根据下表资料分析哪个企业对社会贡献更大？上缴税金情况表平均指标与变异指标根据上表资料分析哪个村成绩更好？为什么？案例4：某单位有10个人，其中1人月工资为10万元，9人每人月工资为1000元。

该单位职工月平均工资为10900元。

即：)(109001091000100000元=⨯+你认为这个平均数有代表性吗？如果缺乏代表性应如何改正？案例5：以下是各单位统计分析报告的摘录1、本局所属30个工厂，本月完成生产计划的情况是不一致的。

完成计划90%的有3个，完成96%的有5个，完成102%的有10个，完成110%的有8个，完成120%的有4个。

平均全局生产计划完成程度为104.33%。

即：304%1208%11010%1025%963%90⨯+⨯+⨯+⨯+⨯＝104.33％2、本厂开展增产节约运动以后，产品成本月月下降，取得显著的成绩，根据财务部门的报告，1 月份开支总成本15000元，平均单位产品成本为15元，2月份开支总成本25000元，平均单位产品成本下降为10元，3月份开支总成本45000元，平均单位产品成本仅8元。

统计学数据分析案例

统计学数据分析案例在统计学中，数据分析是一项重要的工作。

通过对数据的收集、整理、分析和解释，我们可以发现数据背后的规律和趋势，为决策提供支持和参考。

下面，我们将通过几个实际案例来展示统计学数据分析的应用。

案例一，销售数据分析。

某公司在过去一年的销售数据显示，不同产品的销售额有所不同。

为了更好地了解产品销售情况，我们对销售额进行了统计分析。

通过对比不同产品销售额的均值、中位数和标准差，我们发现其中一款产品的销售额波动较大，而另一款产品的销售额相对稳定。

结合市场情况和产品特点，我们提出了针对性的销售策略建议，以优化产品组合和提高销售效益。

案例二，用户行为数据分析。

某互联网平台收集了大量用户的行为数据，包括浏览量、点击量、购买量等。

我们通过对用户行为数据的分析，发现了不同用户群体的行为特点。

通过构建用户行为模型，我们可以预测用户的行为偏好和购买意向，为平台运营和营销活动提供了有力的数据支持。

案例三，医疗数据分析。

在医疗领域，数据分析对于疾病预测、诊断和治疗具有重要意义。

通过对患者的临床数据进行统计分析，我们可以发现不同疾病的发病规律和影响因素。

同时，结合医学知识和统计模型，我们可以建立疾病预测和诊断模型，为临床决策提供科学依据。

通过以上案例，我们可以看到统计学数据分析在不同领域的广泛应用。

通过对数据的深入挖掘和分析，我们可以发现隐藏在数据背后的规律和价值，为决策和实践提供有力支持。

因此，数据分析不仅是统计学的重要内容，也是现代社会决策和管理的重要工具。

希望通过本文的案例分析，能够加深对统计学数据分析的理解，提高数据分析能力，为工作和生活带来更多的价值和意义。

统计学实验期末案例分析题

统计学课程实验
案例分析题
一只股票的风险可以用一段时间内收益率的标准差来衡量，这个风险被称为股票的总风险。

股票的总风险包括系统风险和非系统风险，非系统风险可以通过构建投资组合而分散掉。

系统风险又称为市场风险,一般用股票的贝塔系数来衡量。

贝塔系数是根据简单线性回归得到的，其中，因变量是该股票的收益率，自变量是市场的收益率,市场收益率我们用上证综合指数的收益率来代表，回归方程的斜率系数即为该股票的贝塔系数。

统计学实验期末案例分析数据。

xls和统计学实验期末案例分析数据。

dta提供了上证A股过去36个月的收益率以及市场收益率数据.每人选择3只股票进行以下分析：
要求：
（1）描述统计分析：对这3只股票的收益率以及市场的收益率做描述统计分析。

并指出哪一只股票的总风险最大。

（2）时间序列分析：分别计算这3只股票过去36个月的月平均收益率（月复合增长率）。

说明哪只股票的收益率表现最好，哪只最差？
（3）假设检验：分别检验这3只股票的月收益率的均值是否显著大于0，给定置信水平为95%.
（4）相关分析：计算每只股票的收益率与市场收益率的简单线性相关系数,并说明哪只股票的收益率与市场收益率的相关系数最大？
（5）回归分析：计算每只股票的贝塔系数,并分析说明在市场上涨时,你预期哪一只股票将有最好的表现，在市场下跌时,哪一只股票表现会最差？。

统计学在社会科学研究中的应用案例分析

统计学在社会科学研究中的应用案例分析统计学是一门应用广泛的科学，它通过数据的收集、整理、分析和解释，为研究者提供了一种客观、科学的方法来理解人类社会及其行为。

在社会科学研究中，统计学的应用可以帮助研究者更全面地理解社会现象，并从中推断出普遍规律。

本文将以几个案例来分析统计学在社会科学研究中的应用。

案例一：教育政策评估统计学在教育政策评估中的应用可以帮助政府和决策者了解各类政策对教育的影响。

例如，一项关于学生成绩提高的政策，研究者可以使用统计学方法通过大样本调查和实证分析，来对比政策实施前后学生的成绩变化情况。

通过利用统计学，研究者可以计算不同政策的效果大小，并提供有力的依据来指导决策。

案例二：社会调查研究在社会调查研究中，统计学常被用于帮助研究者更全面地了解人们的社会行为和态度。

例如，一项关于就业率的研究，可以利用统计学中的抽样技术，通过对大量样本的调查，得出全国就业率的估计值，并基于此估计来分析就业率与其他变量的关系。

通过统计学方法的应用，研究者可以更加客观地描述和解释社会现象。

案例三：政策效果评估政府制定政策后，常常需要考察其对社会的影响。

统计学方法可以帮助研究者评估政策的效果。

以家庭暴力法律的颁布为例，研究者可以使用统计学中的实验设计方法，将实施该法律的地区与未实施该法律的地区进行对比实证研究。

通过对两个地区的数据进行分析，可以对政策的影响进行评估，并从中推断出该政策的效果。

案例四：舆情分析统计学在舆情分析领域也有着广泛的应用。

舆情分析旨在通过对社交媒体、新闻报道等大量数据进行统计学分析，了解公众对某一事件或话题的态度和看法。

例如，某一企业推出某一产品后，可以通过统计学方法分析网络上对该产品的评论情感倾向，并从中获取消费者的反馈意见，以对产品进行改进。

综上所述，统计学在社会科学研究中具有重要的应用价值。

它可以帮助研究者更全面地了解社会现象和行为，从而推断出普遍规律。

通过统计学的应用，社会科学研究可以更加客观与科学，为决策者提供依据，指导政策制定，促进社会发展。

统计学案例——相关回归分析

《统计学》案例——相关回归分析案例一质量控制中的简单线性回归分析1、问题的提出某石油炼厂的催化装置通过高温及催化剂对原料的作用进行反应，生成各种产品，其中液化气用途广泛、易于储存运输，所以，提高液化气收率，降低不凝气体产量，成为提高经济效益的关键问题。

通过因果分析图和排列图的观察，发现回流温度是影响液化气收率的主要原因，因此，只有确定二者之间的相关关系，寻找适当的回流温度，才能达到提高液化气收率的目的。

经认真分析仔细研究，确定了在保持原有轻油收率的前提下，液化气收率比去年同期增长1个百分点的目标，即达到12.24%的液化气收率。

2、数据的收集序号回流温度（℃）液化气收率（%）序号回流温度（℃）液化气收率（%）1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1536 39 43 43 39 38 43 44 37 40 34 39 40 41 4413.1 12.8 11.3 11.4 12.3 12.5 11.1 10.8 13.1 11.9 13.6 12.2 12.2 11.8 11.116 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 3042 43 46 44 42 41 45 40 46 47 45 38 39 44 4512.3 11.9 10.9 10.4 11.5 12.5 11.1 11.1 11.1 10.8 10.5 12.1 12.5 11.5 10.9目标值确定之后，我们收集了某年某季度的回流温度和液化气收率的30组数据（如上表），进行简单直线回归分析。

3.方法的确立设线性回归模型为εββ++=x y 10，估计回归方程为x b b y10ˆ+= 将数据输入计算机，输出散点图可见，液化气收率y 具有随着回流温度x 的提高而降低的趋势。

因此，建立描述y 和x 之间关系的模型时，首选直线型是合理的。

从线性回归的计算结果，可以知道回归系数的最小二乘估计值b 0=21.263和b 1=-0.229，于是最小二乘直线为x y229.0263.21ˆ-= 这就表明，回流温度每增加1℃，估计液化气收率将减少0.229%。

统计学案例分析

1、中国的轿车生产是否与GDP、城镇居民人均可支配收入、城镇居民家庭恩格尔系数、私人载客汽车拥有量、公路里程等都有密切关系？如果有关系，它们之间是种什么关系？关系强度如何？（1）分析轿车生产量与私人载客汽车拥有量之间的关系：首先，求的因变量轿车生产量y和自变量私人载客汽车拥有量x1的相关系数r=0.992018,说明两者间存在一定的线性相关关系且正相关程度很强。

然后以轿车生产量为因变量y，私人载客汽车拥有量x1为自变量进行一元线性回归分析,结果如下：①由回归统计中的R=0.984101看出,所建立的回归模型对样本观测值的拟合程度很好；②估计出的样本回归函数为：ŷ=1.775687+0.206783 x1，说明私人载客汽车拥有量每增加1万辆，轿车生产量增加2067.83辆；③由上表中â和βˆ的p值分别是0。

709481543和6.60805E-15,显然â的p值大于显著性水平α=0.05，不能拒绝原假设α=0，而βˆ的p值远小于显著性水平α=0。

05，拒绝原假设β=0，说明私人载客汽车拥有量对轿车生产量有显著影响。

（2）分析轿车生产量与城镇居民家庭恩格尔系数之间的关系：首先,求的因变量轿车生产量y和自变量城镇居民家庭恩格尔系数x2的相关系数r=—0。

77499,说明两者间存在一定的线性相关关系但负相关程度一般。

然后以轿车生产量为因变量y，城镇居民家庭恩格尔系数x2为自变量进行一元线性回归分析，结果如下：由回归统计中的R=0。

600608看出，所建立的回归模型对样本观测值的拟合程度一般，综合其相关系数值可知此二者关系不太符合所建立的线性模型,说明二者间没有密切的线性相关关系。

（3）分析轿车生产量与公路里程之间的关系：首先，求的因变量轿车生产量y和自变量公路里程x3的相关系数r=0.941214，说明两者间存在一定的线性相关关系且正相关程度较强。

然后以轿车生产量为因变量y，公路里程x3为自变量进行一元线性回归分析,结果如下：①由回归统计中的R=0.885883看出,所建立的回归模型对样本观测值的拟合程度较好；②估计出的样本回归函数为：ŷ=-125。

卫生统计学案例分析

谢谢！
芪两组差异没有统计学意义（P＞0.05），其余两组间差异有统计学意义（P＜0.05）。
• 对照组 14 10 12 16 13 14 12 10 13 9 党参组 21 24 18 17 22 19 18 23 20 18 黄芪组 24 20 22 18 17 21 18 22 19 23
• （1）这是什么资料？该资料属于何种设计方案？ • （2）拟比较三组小鼠细胞免疫功能是否有差异，可以采用哪些
•（4）该研究者采用的统计方法是否恰当？为什么？
案例六
某地随机抽样调查了部分健康成人的血红蛋白含量（g/L），结果见表1.
• 表1 某地健康成人的血红蛋白含量（g/L）
性别例数
均数标准差标准值
男
360
134.5 7.21 140.2
女
255
117.6 10.2 124.7
（1）有人认为该地男女性血红蛋白含量均低于上表的标准值（若测定方法相同）且男性血红蛋白含量低于女性，你是否同意该结论？（2）可采用什么方法比较男和女血红蛋白含量是否有差异？如果男和女血红蛋白含量有差异，是否有实际意义？（3）请制定该人群的参考值范围？制定参考值范围需要注意什么？总体均数的置信区间和参考值范围有何区别？
统计方法？用该方法的条件是什么？思想是什么？请写出三组小鼠细胞免疫功能比较的分析步骤，并下结论。 • （3）如果想知道党参组和黄芪组小鼠细胞免疫功能是否有差异，可以采用哪些统计方法？ • （4）该研究者的统计处理方法是否正确？为什么？
案例三
• 分别测得13名健康人和13名Ⅲ度肺气肿病人痰中抗胰蛋白酶含量(g/L)如下表。某研究者根据此资料先计算差值并进行正态性
检验，服从统计后应用配对t检验：t=-5.276,P=0.000,故认为

医学统计学误用案例

医学统计学误用案例一、样本选择不当。

有个制药公司想要证明他们新研发的减肥药超级有效。

于是呢，在做临床试验选取样本的时候，他们就专门挑那些本来就比较自律、饮食控制得好而且还爱运动的肥胖者。

这就好比是在一群学霸里挑人去参加一个简单的考试，然后说这个考试特别能检验大家的学习能力一样荒谬。

正常情况下，样本应该是随机从各种类型的肥胖人群中选取的，包括那些爱吃又不爱动的人。

这样只选了部分特殊的肥胖者，最后得出减肥药效果超级好的结论，那肯定是不靠谱的，就像在沙滩上建高楼，基础就歪了。

2. 样本量太小。

有个小诊所的医生想要研究一种新的止咳药疗效。

他就找了身边的五个咳嗽病人来做试验，给他们用了这种新药。

然后发现其中三个病人咳嗽减轻了，就兴奋地宣布这种新药有60%的有效率。

这就像你只看了几场篮球赛，就说某个球队是冠军的有力竞争者一样草率。

样本量这么小，很可能只是偶然现象。

也许这五个病人本身就处于咳嗽快要自愈的阶段，或者有其他因素影响了结果，这么小的样本根本不能代表所有咳嗽病人对这种药的反应。

二、比较组设置不合理。

1. 组间不均衡。

想象一下，有个研究想要比较两种治疗高血压的药物A和B的效果。

他们把服用药物A的一组病人都设定为年轻人，平均年龄30岁，而且都是轻度高血压患者；而服用药物B的一组病人呢，都是老年人，平均年龄70岁，而且很多是重度高血压患者。

然后经过一段时间的治疗，发现服用药物A的病人血压下降得更明显。

这时候就得出药物A比药物B好的结论，那可就大错特错了。

就好像是让一群小学生和一群大学生比赛长跑，小学生跑得更快，然后就说小学生的运动能力比大学生强一样。

这两组病人在年龄和病情严重程度上差异太大了，根本没有可比性。

2. 无对照或者对照错误。

有个研究者想要证明一种新的理疗方法对颈椎病有效果。

他找了一批颈椎病患者，然后给他们都做了这种新的理疗。

过了一段时间，发现有些患者的症状减轻了，就宣称这种理疗方法有效。

可是这里面没有设置对照组啊，也许这些患者的症状减轻是因为他们这段时间休息得好，或者是心理作用，根本不能确定就是理疗的功劳。

医学统计学案例分析

案例分析-四格表确切概率法【例1—5】为比较中西药治疗急性心肌梗塞的疗效，某医师将27例急性心肌梗塞患者随机分成两组,分别给予中药和西药治疗，结果见表1-4。

经检验,得连续性校正χ2=3。

134，P＞0。

05，差异无统计学意义，故认为中西药治疗急性心肌梗塞的疗效基本相同.表1-4 两种药物治疗急性心肌梗塞的疗效比较药物有效无效合计有效率(％）中药12(9.33)2（4.67)1485。

7西药 6（8。

67)7（4。

33）1346。

2合计1892766。

7【问题1—5】（1）这是什么资料?（2）该资料属于何种设计方案？(3）该医师统计方法是否正确？为什么？【分析】（1) 该资料是按中西药的治疗结果（有效、无效）分类的计数资料。

（2） 27例患者随机分配到中药组和西药组,属于完全随机设计方案. （3）患者总例数n=27＜40，该医师用χ2检验是不正确的。

当n＜40或T＜1时，不宜计算χ2值，需采用四格表确切概率法(exact probabilities in 2×2 table)直接计算概率案例分析－卡方检验（一)【例1—1】某医师为比较中药和西药治疗胃炎的疗效,随机抽取140例胃炎患者分成中药组和西药组，结果中药组治疗80例，有效64例，西药组治疗60例,有效35例。

该医师采用成组t检验（有效=1，无效=0）进行假设检验,结果t＝2.848，P＝0.005，差异有统计学意义检验(有效=1，无效=0)进行进行假设检验，结果t＝2。

848,P＝0。

005,差异有统计学意义,故认为中西药治疗胃炎的疗效有差别,中药疗效高于西药。

【问题1—1】（1）这是什么资料?(2）该资料属于何种设计方案?（3)该医师统计方法是否正确？为什么？（4）该资料应该用何种统计方法? 【分析】(1）该资料是按中西药疗效(有效、无效）分类的二分类资料,即计数资料。

（2）随机抽取140例胃炎患者分成西药组和中药组，属于完全随机设计方案.（3) 该医师统计方法不正确.因为成组t检验用于推断两个总体均数有无差别,适用于正态或近似正态分布的计量资料，不能用于计数资料的比较。