抽样调查资料可以做哪些统计分析
沈浩老师《调查研究中的统计分析法》考点整理
沈浩老师《调查研究中的统计分析法》考点整理1.社会科学的研究方法主要有：实验控制法、调查方法(普查与抽样)、内容分析法、实地观察法、个案研究法。
2.你上课所了解到的统计软件都有那几个：SPSS、SAS、EXCEL、ACCESS、LISREL、PCEDIT。
2.现代统计学理论完善体现在：从线性到非线性、从低维到高维、从显在到潜在、从连续到离散。
3.除了《调查研究中的统计分析法》外，其他还有：传播统计学、《民意调查实务》、《大众传播调查方法》、《传播统计学》、《市场调查与分析》(任选即可)。
4.狭义的社会调查或研究更侧重于信息的：收集、整理和分析。
5.为了获取所需的信息，社会调查必须遵循科学性和客观性的原则。
6.一般的社会调查被访者的匿名权要受到严格的保护。
6.从一般推证总体叫演绎法，从特殊推证一般叫归纳法。
7.定量调查的方法主要有哪些：邮递调查、电话调查、街道或商城拦截面访、网上调查、中心地调查、(其他：入户面访、借助其他电子手段(传真、邮件)的调查等)。
8.定性调查主要方法：座谈会、深层访谈、德尔菲法、投影法、观察法9.随机抽样的基本原则是：一是实现抽样的随机性原则，即等概率、不等概率抽样；二是实现抽样效果最佳原则，即固定费用下抽样误差最小；确定精度下，研究费用小。
10.在非常简单随机抽样中，调查1067个样本，则在95%的置信度下，对总体的推断绝对误差不超过3%。
11.如果采用和定性研究小组座谈会(焦点团体)方法，一般正式参加人数是6-8人。
12.随机化实验是一种双盲实验，通过随机化设置对照组，使实验设计去掉偏差。
13.用样本估计总体肯定会产生误差，这类误差叫抽样误差，是可以计算并加以控制的。
14.简单随机抽样是无放回的抽样，非常简单随机抽样是有放回的抽样。
14.分层抽样的基本原则是层内差异小，层间差异大；整体抽样的基本原则是群内差异大，群间差异小15.有放回的按与抽样单元的"大小"成比例的概率来抽取的方法叫不等概率抽样(PPS法)。
社会实践中的统计数据分析方法
社会实践中的统计数据分析方法统计学作为一门科学，广泛应用于社会实践中的各个领域。
它通过收集、整理和分析数据，帮助我们了解现象背后的规律，并为决策提供依据。
在本文中，我们将探讨社会实践中的统计数据分析方法。
一、数据收集与整理在进行统计数据分析之前，首先需要进行数据的收集与整理。
数据的收集可以通过问卷调查、实地观察、实验研究等方式进行。
在选择数据收集方法时，需要根据研究目的和数据的可行性进行合理选择。
而数据的整理则是将收集到的数据进行分类、筛选、清洗和归档，以便后续的分析工作。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
它通过计算数据的中心趋势（如均值、中位数、众数）、离散程度（如标准差、极差）和数据的分布情况（如频数分布、百分位数）等指标，来描述数据的特征。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的基本情况，为后续的推断性统计分析提供参考。
三、推断性统计分析推断性统计分析是基于样本数据对总体进行推断的方法。
它通过对样本数据进行抽样分析，得出关于总体的概率推断。
常见的推断性统计分析方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验通过对样本数据进行假设检验，判断总体参数是否符合某种假设；置信区间估计则是通过对样本数据进行分析，给出总体参数的一个区间估计，以反映估计结果的不确定性。
四、相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
它通过计算相关系数来衡量变量之间的相关程度。
常见的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相关性质，从而为决策提供依据。
五、回归分析回归分析是研究因果关系的方法。
它通过建立统计模型，分析自变量对因变量的影响程度。
回归分析可以帮助我们预测和解释变量之间的关系，并从中找出影响因素。
常见的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归和多元回归等。
六、时间序列分析时间序列分析是研究时间上变化的方法。
它通过对时间序列数据进行建模和分析，揭示数据随时间变化的规律。
社会实践中有效的数据分析方法
社会实践中有效的数据分析方法在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
无论是企业经营还是科学研究，数据分析都扮演着重要的角色。
社会实践中，有效的数据分析方法可以帮助我们更好地了解社会现象、解决问题、制定决策。
本文将介绍一些在社会实践中常用的有效数据分析方法。
一、问卷调查分析问卷调查是社会实践中常用的数据收集方法之一，通过问卷调查可以收集到大量的数据。
在进行问卷调查分析时，我们可以使用一些统计方法，如频数分析、交叉分析等。
频数分析可以帮助我们了解被调查者的基本情况和态度倾向，交叉分析可以帮助我们发现不同变量之间的关系。
通过问卷调查分析，我们可以更好地了解社会群体的需求和意见，为社会实践提供有力的数据支持。
二、质性数据分析除了量化的数据分析方法，质性数据分析也在社会实践中发挥着重要的作用。
质性数据指的是非结构化的数据，如访谈记录、观察记录等。
在进行质性数据分析时，我们可以使用内容分析、主题分析等方法。
内容分析可以帮助我们对文本材料进行分类和统计，主题分析可以帮助我们发现文本材料中的重要主题。
通过质性数据分析，我们可以深入了解社会现象的背后原因和动因，为社会实践提供更加全面的分析结果。
三、时间序列分析在社会实践中，时间序列数据是非常常见的。
时间序列数据指的是按时间顺序排列的数据，如股票价格、销售数据等。
时间序列分析可以帮助我们研究数据随时间变化的趋势和规律。
在进行时间序列分析时，我们可以使用趋势分析、季节性分析等方法。
趋势分析可以帮助我们判断数据的增长或下降趋势，季节性分析可以帮助我们发现数据中的周期性变化。
通过时间序列分析，我们可以预测未来的趋势和变化，为社会实践提供有针对性的建议。
四、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。
在社会实践中，我们经常需要研究某些因素对某个结果的影响程度。
回归分析可以帮助我们建立数学模型，量化各个因素对结果的影响程度。
在进行回归分析时，我们可以使用简单线性回归、多元线性回归等方法。
统计调查方法与抽样调查技术介绍-新进公务员
第二种是具有统计特征的划类选点典型调查，即将调 查总体划分为若干个类，再从每类中选择若干个典型进行 调查，以说明各类的情况。如2011年开展的《未成年人思 想道德情况调查》时，就分别选择了若干高中、初中、职 业技术学校、小学，开展相关调查。
例如：在取得总体单位的名单或名册后，先给每个单 位编上一个号码，然后使用随机数表，查出所需抽选的调 查样本，或将总体各单位的号码或名称，逐个写在纸条或 卡片上，再在全部纸条或卡片中随机抽选出所需调查的样 本。
4、普查的优缺点
（1）优点：收集的信息资料比较全面、系统、准确 可靠；
（2）不足：涉及面广、工作量大、时间较长，而且 需要大量的人力和物力、组织工作较为繁重。
（三）重点调查
1、重点调查的概念
重点调查是一种非全面调查，它是在调查对象中，选 择一部分重点单位作为样本进行调查。所选择的重点单位 虽然只是全部单位中的一小部分，但它们在所调查的某一 主要标志总量方面在总体中占绝大比重。
3、重点调查的特点
重点调查的主要特点是：投入少、调查速度快、所反 映的主要情况或基本趋势比较准确。
（四）典型调查 1、典型调查的概念 典型调查也是一种非全面调查，它是从众多的调查研
究对象中，有意识地选择若干个具有代表性的典型单位进 行深入、周密、系统地调查研究。
进行典型调查的主要目的不在于取得社会经济现象的 总体数值，而在于了解与有关数字相关的生动具体情况。
5、置信度：置信度也称为可靠度，或置信水平、置信系数，即在对总体 参数作出估计时，由于样本的随机性，其结论总是不确定的。因此，采用一 种概率的陈述方法，也就是数理统计中的区间估计法，即估计值与总体参数 在一定允许的误差范围以内，其相应的概率有多大，这个相应的概、样本：样本是总体的一部分，它是由从总体中按一定程序抽 选出来的那部分总体单位所作成的集合。
对统计结果进行分析
对统计结果进行分析统计数据是指通过对一定数量的样本进行调查、观察或实验，得出的有关现象、事物或问题的一些特征的计数或测量值的结果。
统计数据的分析是对统计结果进行处理、比较、归纳、推断等，以揭示出其中包含的信息和规律。
下面对统计结果进行分析。
首先，我们需要对收集到的统计数据进行整理和描述。
统计数据通常以表格、图表等形式呈现。
在整理数据时，我们可以计算出各项指标的平均值、中位数、标准差等，以便更好地理解数据的总体分布和变异程度。
同时，我们还可以基于数据的特点和背景，对数据进行分类，比如按时间、地区、性别、年龄等因素对数据进行分组。
接下来，我们需要对统计数据进行分析和解释。
在统计分析过程中，最常用的方法是描述统计和推断统计。
描述统计主要包括对数据的统计特征进行描述和分布的整体特征进行概括。
推断统计则通过对样本数据进行分析和推断来推测总体的特征。
常用的推断统计方法有假设检验、置信区间估计等。
对于描述统计，我们可以通过计算平均值、中位数和众数来了解数据的集中趋势；通过计算方差和标准差来了解数据的离散程度；通过绘制统计图表来展示数据的分布情况。
在分析整体特征时，我们可以统计各个类别的频数、频率、百分比等，以对样本数据的比例和比重进行分析。
对于推断统计，我们可以使用假设检验方法来检验两个或多个样本之间的差异是否具有统计学意义。
通过设立原假设和备择假设，并计算出检验统计量的值，来决定是否拒绝原假设。
在假设检验中，我们可以利用已知的统计分布来计算出显著性水平，以判断样本之间的差异是否显著。
此外，我们还可以利用置信区间估计方法来估计总体参数的取值范围。
在对统计数据进行分析时，还需要注意数据的质量和可信度。
我们需要对数据进行合理的采样和抽样，确保样本的代表性和可靠性。
同时，我们还需要注意数据收集的过程中是否出现了误差和偏差，以及数据本身是否存在异常值和缺失值，从而确保分析结果的准确性和有效性。
总之，对统计结果的分析是对收集到的数据进行整理、描述、分析和解释的过程。
医学统计学复习思考题
医学统计学复习思考题一、名词解释1.同质与变异：2.总体和样本3.参数和统计量4.过失误差5.抽样误差6.随机测量误差7.概率 8.计量资料 9.计数资料10.等级资料 11.平均数 12.标准差13.标准正态分布 14.参考值范围 15标准误16.相对数 17 率 18构成比19.相对比 20.标准化率法 21 X²检验22.参数统计 23.非参数统计 24.回归系数25相关系数二、问答题1.均数﹑几何均数和中位数的适用范围有何异同？2.中位数与百分位数在意义上﹑计算和应用上有何区别与联系3.医学中参考值范围的含义是什么？确定的原则和方法是什么？4.标准差和标准误有何区别和联系？5.可信区间和参考值范围有何不同？6.假设检验和区间估计有何联系？7.t检验和方差分析的应用条件有何异同？8.检验假设中α和P的区别何在？9.常用的相对数指标有那些？它们的意义和计算上有何不同？为什么不能以比代率？请联系实际加以说明。
10.X²检验适用于解决那些问题？对资料的设计类型和应用条件有何不同要求？11.应用相对数时应注意哪些问题？12.什么情况下需要进行率的标准化？标准化的方法有那些？13.X2检验的基本思想是什么？14.四表格资料在何种情况下需要进行校正？为什么？15.行X列表X2检验的注意事项有哪些？16.非参数检验适用那些情况？17.相关系数与回归系数的区别与联系?18.应用直线回归和相关分析时应注意那些问题？19.列表的原则和基本要求是什么？20.常用的统计图有哪几种？他们的适用条件是什么？21.调查研究和实验研究的主要区别何在？22.调查中非抽样误差的来源有哪些？如何控制？如何评价调查质量？三.计算题1.某地101例30～49岁健康男子血清总胆固醇值（mmol/L）测定结果如下：4.77 3.37 6.14 3.95 3.56 4.23 4.31 4.715.69 4.12 4.56 4.375.396.30 5.217.22 5.54 3.93 5.21 6.51 5.18 5.77 4.79 5.125.20 5.10 4.70 4.07 3.50 4.69 4.38 4.896.25 5.32 4.50 4.633.614.44 4.43 4.25 4.035.85 4.09 3.35 4.08 4.79 5.30 4.973.18 3.97 5.16 5.10 5.864.795.34 4.24 4.32 4.776.36 6.384.865.55 3.04 4.55 3.35 4.87 4.17 5.85 5.16 5.09 4.52 4.384.31 4.585.726.55 4.76 4.61 4.17 4.03 4.47 3.04 3.91 2.704.60 4.095.96 5.48 4.40 4.55 5.38 3.89 4.60 4.47 3.64 4.345.186.14 3.24 4.90 3.05（1）编制频数分布表并绘制直方图，简述其分布特征。
工作报告的数据收集与统计分析
工作报告的数据收集与统计分析一、数据收集的重要性数据收集是进行工作报告的基础，它可以为我们提供大量的信息，帮助我们做出准确的决策。
数据的准确性和全面性是保证数据分析的重要基础。
二、数据来源在进行数据收集时，我们可以从多个来源获取所需数据。
其中一种方式是通过调查问卷，收集被调查者的意见和反馈。
另外，我们还可以通过观察和记录，将所需数据直接收集到。
此外，我们还可以从文献和档案资料中获取相关数据。
三、数据收集的方法数据收集的方法也有多种多样。
在进行调查问卷时，我们可以通过面对面的访谈方式或者在线调查的方式获取数据。
在进行观察和记录时，我们可以通过实地观察或者记录下所需要的信息。
四、数据处理与整理数据收集完成后，我们需要对收集到的数据进行处理和整理。
首先，我们需要将数据进行分类，然后对数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和可靠性。
此外，在进行数据整理时，我们还需要对数据进行编码和脱敏处理，以保护相关信息的安全性。
五、数据分析的方法在进行数据分析时，我们可以使用统计学方法来进一步分析数据。
统计学方法包括描述性统计和推论性统计。
描述性统计可以帮助我们了解数据的分布情况，而推论性统计可以帮助我们推断总体的属性。
六、数据分析的工具在进行数据分析时，我们可以使用一些专业的数据分析工具来辅助我们的工作。
常见的数据分析工具包括Microsoft Excel、SPSS等。
这些工具可以帮助我们对数据进行可视化展示和统计分析。
七、数据分析的目的数据的收集和分析不仅仅是为了了解现状，更重要的是为了帮助我们做出决策。
通过数据的分析，我们可以发现问题、寻找解决方案，并对未来的发展进行预测。
八、数据分析的局限性虽然数据分析可以为我们提供大量的信息，但是我们也需要注意数据分析的局限性。
数据只是客观存在的现象的表象，我们需要对数据进行合理解读，并结合实际情况进行分析。
九、数据分析的应用数据分析广泛应用于各行各业。
在市场营销领域，数据分析可以帮助我们了解消费者需求和市场趋势，指导产品的开发和市场推广。
统计资料的设计方案类型
统计资料的设计方案类型统计资料的设计方案类型统计资料的设计方案是指在进行统计调查或研究时，为了收集和整理数据，而制定的一套有序的步骤和方法。
它涉及到数据收集、数据处理和数据分析等环节，对于统计结果的准确性和可靠性起着重要的作用。
以下是一些常见的统计资料设计方案类型。
1. 抽样调查设计方案抽样调查是统计学中常用的数据收集方式，通过从总体中选取一部分样本进行调查，从而推断总体的特征。
抽样调查设计方案包括总体的选择、样本量的确定、抽样方法的选择等。
常见的抽样方法有简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
2. 调查问卷设计方案问卷调查是一种常见的数据收集方式，通过向被调查对象发放问卷，收集他们的观点、意见和行为数据。
调查问卷设计方案包括问题的选取、问题的顺序和布局、答题方式的确定等。
设计良好的调查问卷可以确保被调查对象理解问题，并提供准确的回答。
3. 实验设计方案实验设计是为了验证某种因果关系而进行的一种研究方法。
实验设计方案包括实验变量的选择、实验组和对照组的确定、实验过程的控制等。
良好的实验设计可以降低实验误差，提高实验结果的可解释性。
4. 统计数据处理方案在数据收集完成后，需要对数据进行处理和整理，以便进行后续的数据分析。
数据处理方案包括数据清洗、数据编码、数据录入和数据校验等。
合理的数据处理方案可以提高数据的准确性和完整性，减少数据分析中的偏差。
5. 数据分析方案数据分析是根据收集到的数据进行推断、总结和解释的过程。
数据分析方案包括数据分布的描述统计、假设检验、回归分析等。
合理的数据分析方案可以帮助研究者得到准确的结果和可靠的结论。
统计资料的设计方案类型多种多样，根据不同的研究目的和数据特点选择适合的方案是非常重要的。
在进行统计调查或研究时，研究者应根据实际情况制定合理的设计方案，以确保数据的准确性和可靠性。
统计学中的数据收集和分析
统计学中的数据收集和分析统计学是一门研究和应用数据收集、处理、分析和解释的学科。
在当今信息时代，数据的重要性日益凸显，统计学的作用也变得越来越重要。
本文将探讨统计学中的数据收集和分析过程，并介绍常用的统计方法。
一、数据收集数据收集是统计学中的第一步，它是指获取和记录原始数据的过程。
数据可以通过多种方式收集，包括实地调查、问卷调查、实验设计等。
下面将介绍几种常见的数据收集方法：1. 实地调查实地调查是通过观察和记录来获取数据的方法。
例如，一个环境科学家可以亲自前往污染区域，记录下空气质量、水质状况等数据。
实地调查要求研究人员具备一定的专业知识和技能，并能准确记录和分类数据。
2. 问卷调查问卷调查是一种常用的数据收集方法，它通过向受访者提问来收集数据。
问卷可以设计成面对面的形式，也可以通过网络或电话进行。
在设计问卷时，需要注意问题的准确性和一致性，以及样本的代表性和合适的样本大小。
3. 实验设计实验设计是一种有针对性的数据收集方法，它通过设定条件和观察结果来验证假设和推断。
在实验设计中，研究人员需要控制影响因素，确保实验结果的可靠性。
实验设计通常用于科学研究和药物试验等领域。
二、数据分析数据收集后，接下来的关键步骤是数据分析。
数据分析是指利用统计方法对收集的数据进行处理和解读，以揭示数据中的规律和趋势。
下面将介绍几种常用的数据分析方法：1. 描述性统计描述性统计是对数据进行概括和描述的方法。
它包括计算平均值、中位数、标准差等统计量，以及制作柱状图、饼图等可视化图表。
描述性统计能够帮助我们了解数据的分布和集中趋势。
2. 探索性数据分析探索性数据分析是一种主观的数据探索方法，它通过可视化手段发现数据中的模式和相互关系。
例如，散点图可以帮助我们观察两个变量之间的相关性，箱线图可以显示数据的离散程度。
探索性数据分析有助于提出新的研究假设和问题。
3. 统计推断统计推断是基于样本数据对总体特征进行推断的方法。
它利用抽样和概率理论，通过估计总体参数和进行假设检验来做出推断。
简单的数据收集与统计分析
简单的数据收集与统计分析在当今信息时代，数据收集与统计分析已经成为了各行各业中非常重要的一部分。
通过对数据的收集和分析，我们可以获取有关特定领域的有价值的洞察和见解。
本文将介绍一些简单的数据收集和统计分析方法，以帮助读者更好地应对日常生活和工作中的数据处理任务。
一、数据收集数据收集是进行统计分析的第一步，它意味着我们需要搜集相关的数据以便进一步的操作。
以下是一些常见且简单的数据收集方法：1. 调查问卷：通过设计并分发调查问卷，我们可以收集到人们对于某一特定问题的意见和看法。
问卷可以采用面对面、电话或者在线形式进行，这种方法可以帮助我们了解人们的态度、需要和行为。
2. 实地观察：通过直接观察现实场景，我们可以收集到一些客观的数据。
例如，当我们研究一个购物中心的人流量时，我们可以亲自前往购物中心进行观察并记录下来。
3. 数据采集工具：随着技术的进步，有许多专门的数据采集工具可用于收集数据，如传感器、摄像头、物联网设备等。
这些工具可以帮助我们自动地获取数据，提高数据收集的效率和准确性。
二、数据统计分析数据统计分析是对收集到的数据进行加工和处理，从而得出有关数据所隐含信息的方法。
下面是一些常见的简单数据统计分析方法：1. 描述统计分析：描述统计分析可以帮助我们揭示数据的基本特征和趋势。
例如，通过计算平均值、中位数和标准差等指标，我们可以了解数据的集中趋势、分布形状和离散程度。
2. 相关性分析：相关性分析可以帮助我们了解两个或多个变量之间的关系。
通过计算相关系数可以判断变量之间的相关性强度和方向。
例如，我们可以研究温度和销售量之间的相关性，从而了解温度对销售的影响程度。
3. 回归分析：回归分析可以帮助我们建立预测模型，从而预测一个或多个自变量对于因变量的影响程度。
通过回归分析，我们可以了解变量之间的因果关系，并进行趋势分析和预测。
4. 假设检验：假设检验可以帮助我们验证某个假设是否成立。
通过与一个事先设定的显著性水平进行比较，我们可以得出是否拒绝或接受原假设的结论。
调查数据分析.
调查数据分析在当今数字化时代，数据已经成为各个行业的核心资源。
随着互联网的快速发展，越来越多的企业和组织开始注意采集、存储和分析数据，以从中获取有价值的信息和洞察力。
调查数据分析是一种广泛使用的方法，通过对收集的数据进行系统性的分析，揭示数据背后的意义和规律。
调查数据分析通常涉及以下几个步骤：1. 设计调查问卷：在进行调查之前，研究人员需要设计一个有效的调查问卷。
问卷设计的质量直接影响到后续数据分析的准确性和可靠性。
因此，在设计过程中，需要注意问题的明确性、适度性和无偏性。
2. 数据收集：一旦问卷设计完成，研究人员就可以开始收集数据。
数据收集可以通过多种方式进行，如在线调查、面对面访谈、电话调查等。
在这一过程中，确保数据采集的准确性和完整性是非常重要的。
3. 数据清洗和整理：在收集到数据后，研究人员需要对原始数据进行清洗和整理。
这意味着检查数据的完整性和准确性，并修复任何错误或缺失的数据。
此外，还需要将数据整理成适合分析的格式。
4. 数据分析方法选择：根据研究问题的性质和数据的特点，研究人员可以选择合适的数据分析方法。
常用的数据分析方法包括描述性统计分析、推论统计分析、回归分析、因子分析等。
研究人员需要根据具体情况选择合适的方法来解决问题。
5. 数据分析和结果解释：一旦选定了合适的数据分析方法，研究人员就可以开始对数据进行分析并得出结论。
数据分析可以帮助研究人员发现数据中的模式、趋势和关联关系。
根据分析结果，研究人员可以对调查问题进行解释并得出结论。
调查数据分析在许多领域中都有广泛应用。
在市场调研中，通过对潜在消费者进行调查，并分析调查数据，可以了解消费者的需求和喜好，从而指导产品和营销策略的制定。
在医学研究中，通过对大量病例数据进行调查和分析，可以帮助医生和医疗机构改善诊断和治疗方法，提高患者的生活质量。
在社会学研究中，调查数据分析可以用来研究人们的行为和态度。
通过对较大样本的调查数据进行分析，社会学家可以洞察社会问题的根源，并提出改进措施。
社会调查问卷如何抽样分析
社会调查问卷如何抽样分析社会调查问卷是一种常用的社会科学研究工具，通过收集大量的调查数据来了解社会现象及其相关因素。
然而，在进行社会调查时，研究者往往很难对整个人群进行全面调查，因此需要采用抽样方法来代表整体人群进行分析。
下面将介绍一些常见的抽样方法及其分析原理。
首先，简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。
在进行调查时，研究者从总体中随机选择一定数量的样本进行调查。
这种抽样方法的优点是简单易行，样本具有代表性。
在分析时，可以使用统计学中的方法，如平均数、比例等，来推断整体人群的特征。
其次，系统抽样是另一种常用的抽样方法。
研究者将总体按照一定的规则排列，然后从中随机选择一个起始点，然后按照固定的间隔选择样本。
这种抽样方法适用于总体有一定的规律性分布的情况。
在分析时，可以根据样本的特征，进行类似于简单随机抽样的分析。
另外，分层抽样也是常见的抽样方法之一。
研究者将总体按照某些特征进行分层，然后从每个层中随机选择一定数量的样本进行调查。
这种抽样方法可以保证不同层次的样本都能得到充分的代表性。
在分析时，可以对每个层次进行单独的分析，并综合得出整体人群的特征。
此外，整群抽样是一种适用于特定情况的抽样方法。
研究者将总体分为若干个互不重叠的群体，然后随机选择一部分群体进行调查。
这种抽样方法适用于群体内部差异较小的情况。
在分析时，可以根据群体的特征进行分析，并推断整个总体的特征。
最后，需要强调的是，不同的抽样方法适用于不同的调查对象和研究目的。
在实际应用中，研究者应根据具体情况选择合适的抽样方法，并且在分析时要注意样本的代表性和可靠性。
同时，还应注意抽样误差的控制，以提高研究结果的准确性和可信度。
总之，社会调查问卷的抽样分析是一项重要的研究工作。
通过合理选择抽样方法，并在分析时考虑样本的代表性和误差控制，可以提高研究结果的可靠性和有效性。
希望本文能对读者理解和应用社会调查问卷的抽样分析方法有所帮助。
统计师如何进行统计抽样与调查设计
统计师如何进行统计抽样与调查设计统计抽样与调查设计是统计学中非常重要的环节，它们能够帮助统计师获得准确、可靠的数据，并基于这些数据做出科学的分析和结论。
本文将介绍统计师在进行统计抽样与调查设计时应该注意的几个方面。
一、确定研究目的在进行统计抽样与调查设计之前，统计师首先需要明确研究的目的。
研究目的决定了研究的范围和要收集的数据类型。
例如，如果研究的目的是了解人们对某种产品的满意度，那么需要收集参与者的意见和评价数据。
二、选择合适的抽样方法选择合适的抽样方法是保证统计数据的准确性和可靠性的重要一步。
常用的抽样方法包括随机抽样、分层抽样和整群抽样等。
随机抽样是指每个个体都有相等的被选中的机会，可以避免抽样偏倚。
分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后在每个层次中进行随机抽样。
整群抽样是将总体划分为若干个群体，然后仅选择其中的一部分群体进行抽样。
三、确定样本容量确定样本容量是决定研究结果的准确性和可靠性的关键因素。
样本容量过小会导致结果的可信度不足，样本容量过大则会浪费资源和时间。
样本容量的确定需要考虑到总体规模、预期误差、置信水平和统计方法等因素。
四、设计调查问卷在进行统计调查时，统计师通常会设计调查问卷来收集数据。
设计问卷时需要确保问题准确、明确，并避免引导性的问题。
同时，还需要注意问卷的结构和顺序，使被调查者能够顺利地回答问题并保持高度的关注度。
五、进行统计分析在收集到足够的数据后，统计师需要进行统计分析来获取有关总体特征和结论的信息。
常见的统计分析方法包括描述统计和推断统计。
描述统计用于总结数据的基本特征，例如平均值、标准差和频数分布等。
推断统计是基于样本数据对总体进行推断，通过计算置信区间和假设检验来进行推断。
六、解读和报告结果最后，统计师需要解读和报告统计分析的结果。
结果的解读应该结合具体的研究目的和背景来进行，避免片面解读和误导。
报告的内容应该简洁明了，同时提供足够的信息来支持结论。
图表和图像可以用于直观地展示统计结果。
常用的统计调查方法
常用的统计调查方法
一、普查
普查是指对全体调查对象进行的全面调查，一般用于收集某些重要或特定的数据。
普查通常用于了解一个国家或地区的总体情况，如人口数量、GDP等。
普查具有全面性和详尽性的特点，但需要耗费大量的人力、物力和财力。
二、抽样调查
抽样调查是指从全体调查对象中随机抽取一部分样本进行调查，然后根据样本结果推断总体情况。
抽样调查具有高效、经济的特点，适用于大规模的调查。
通过合理的抽样设计和统计分析，可以获得较为准确的结果。
三、统计报表
统计报表是指根据国家或地方政府的统计要求，按照规定的格式和内容，定期填报的统计资料。
统计报表包括月报、季报、半年报和年报等，主要用于收集国民经济和社会发展的数据。
统计报表具有规范性和统一性的特点，能够提供全面、系统的数据。
四、重点调查
重点调查是指在全体调查对象中选择一部分重点单位进行调查，以了解总体情况。
重点调查适用于对总体情况有一定了解，需要快速获取较为准确数据的调查。
通过重点调查，可以迅速了解重点单位的情况，并推算出总体情况。
五、典型调查
典型调查是指根据调查研究的目的和要求，选择一些有代表性的单位进行深入调查。
典型调查适用于对总体情况不够了解，需要深入研究特定领域的调查。
通过典型调查，可以深入了解典型单位的实际情况，揭示其内在规律。
六、间接调查
间接调查是指通过收集和分析现有资料来获取数据的方法。
间接调查可以通过各种途径获取数据，如政府公报、行业协会数据、研究报告等。
间接调查具有方便快捷的特点，适用于对一些特定问题的快速了解。
07章抽样调查基础知识
1.14%
n
150
若按不重复抽样方式：
p(1p) n 0.98(10.98) 150
p
(1 )
(1 )1.137%4
nN
150
15000
三、抽样误差的允许范围
（一）抽样极限误差 抽样极限误差也叫允许误差，是指样本指标与
总体指标之间抽样误差的可能范围。
x x X p pP 将上式等价转换为下列不等式：
抽样误差
一、抽样误差的概念 （一）代表性误差
代表性误差是指在抽样调查中，用部分样 本推断总体时，由于样本各单位的结构情况不 足以代表总体状况而产生的误差。
代表性误差有两种：系统误差和随机误差。
1、系统误差是指破坏了抽样的随机原则而产生 的误差。例如有意识的选取好的单位或较差单 位进行调查造成的误差。
4、抽样组织方式（分层抽样误差较小，整群抽 样误差较大）。
二、抽样平均误差的计算 （一）样本平均数的抽样的平均误差
的计算 重复抽样条件下：
不重复抽样条件下：
（二）样本成数的抽样平均误差的计算 重复抽样条件下： 不重复抽样条件下：
（三）总体方差未知时的解决办法 1.用样本方差、成数代替 2.用过去的资料代替 3.用估计值代替 4.用小规模试验性调查资料代替 见书例2.
例：
某灯泡厂从一天所生产的产品10,000个 中抽取100个检查其寿命，得平均寿命为 2000小时，根据以往资料：σ =20小时， 分别按重复抽样和不重复抽样求抽样平 均误差
重复抽样平均误差为：
202 202(小时 )
x 100 100
不重复抽样平均误差为： x
400(1 100 ) 1.99(小时) 100 10000
取样分析报告
取样分析报告1. 引言取样分析是一种常用的数据分析方法，通过从总体中抽取一部分样本数据进行分析，得出对总体的推断。
本报告旨在使用取样分析方法分析所选总体，并提供相关的统计推断。
本报告包括取样方法、样本描述、数据分析结果和结论。
2. 取样方法本次取样分析采用随机抽样方法，从总体中随机选择样本。
随机抽样保证了样本的代表性和可靠性。
具体的取样方法包括：•简单随机抽样：从总体中随机选择固定数量的样本。
•系统抽样：按照固定的间隔从总体中选择样本。
•分层抽样：将总体划分为若干层次，然后在每个层次中进行简单随机抽样。
通过采用上述抽样方法，得到了代表性的样本数据用于后续的分析。
3. 样本描述本次取样分析的样本包括100个个体，涵盖了不同年龄、性别和职业的人群。
样本中包含50%的男性和50%的女性。
样本的年龄分布如下：•20岁以下：20%•20-30岁：30%•30-40岁：25%•40岁以上：25%样本中的职业分布如下：•学生：40%•职员：30%•自由职业者：10%•其他：20%样本的这些特征使得样本能够较好地代表整体人群的分布情况。
4. 数据分析结果在本次数据分析中，对样本的多个变量进行了分析。
4.1 年龄与收入的关系通过对样本中的个体进行调查，得到了个体的年龄和收入数据。
随后进行了相关分析，结果显示年龄和收入之间有一定程度的相关性。
具体来说，在样本中，年龄越大，收入水平越高的个体比例越高。
4.2 性别与消费习惯的关系样本中的个体还被调查了其消费习惯，与其性别进行了相关分析。
结果显示，男性和女性在消费习惯上存在一定的差异。
男性更倾向于购买技术产品和汽车，而女性则更关注时尚和美容产品。
4.3 职业和教育水平的关系样本中的个体的职业和教育水平也进行了相关分析。
结果显示，不同职业的个体在教育水平上存在差异。
例如，学生和职员的教育水平相对较高，而自由职业者的教育水平相对较低。
5. 结论本次取样分析通过对样本数据的分析得出了以下结论：1.年龄和收入之间存在一定程度的相关性，年龄越大，收入水平越高的个体比例越高。
社会调查研究与方法作业全答案
社会调查研究与⽅法作业全答案2017年《社会调查研究与⽅法》作业⼀习题部分⼀、填空题（每空1分，共10分）1、社会调查研究是⼈们有计划、有⽬的地运⽤⼀定的⼿段和⽅法，对有关社会事实进⾏资料收集和分析研究，进⽽做出描述、解释和提出对策的社会实践活动的认识活动。
2、社会的三个基本要素是⾃然环境、⼈⼝和⽂化。
3、社会调查研究依据调查对象的范围可分为全⾯调查和⾮全⾯调查两⼤类。
4、变量间的相互关系主要有两种类型：因果关系和相关关系。
5、有效的测量规则必须符合三个条件：准确性、完整性和互斥性。
⼆、选择题单选题（每题1分，共5分）1、现代社会调查研究的重⼼是（ D ）A、英国B、前苏联C、德国D、美国2、描述性研究是指（ B）。
A、探求社会状况之间的逻辑关系B、对社会事实的状况、外部特征、发展过程进⾏客观描述C、推断社会某⼀现象的发展趋势D、通过了解事物的过去预测未来3、只反映质的区别，⽽不反映量的差异的变量是（ A ）。
A、离散变量B、⾃变量C、连续变量D、因变量4、对测量所得到的数据既能进⾏加减运算，⼜能进⾏乘除运算的测量类型是（ D）。
A、定类测量B、定序测量C、定距测量D、定⽐测量5、⼀项测量的结论在普遍应⽤时的有效性是（ C）A、建构效度多选题（每题2分，共10分）1、社会调查研究中初级社会群体是指（ACE）A、家庭B、社会组织C、村落D、阶层E、⾮正式组织F、企事业单位2、社会调查研究的基本原则有（ABCDE）A、理论与实践相结合原则B、客观性原则C、伦理与道德原则D、科学性原则E、系统性原则F、互诉性原则3、社会调查研究按照⽬的来划分，可分为（ AE）A、描述型研究B、定性研究C、定量研究D、横剖研究E、解释型研究F、纵贯研究4、检验评价调查⽅法和所得资料的效度的形式有（AEF ）A、再测法B、表⾯效度C、准则效度D、结构效度E、复本法F、对分法5、探索性研究的⼀般⽅法有（ABC）A、查阅⽂献B、咨询活动F、理论建构三、简答题（20分，每题10分）1、社会调查研究的前期⼯作主要包括哪些内容答：社会调查研究的前期⼯作准备阶段需要做的各项⼯作，包括选择和确定调查研究课题，命题，假设，对概念操作化的确定测量⽅法，进⾏探索性研究，制定调查研究⽅案，抽取调查样本，以及⼈、财、物⽅⾯的准备等内容，在社会调查研究中具有重要意。
复杂调查资料的特点与统计分析方法概述
复杂调查资料的特点与统计分析方法概述崔壮;胡良平【摘要】复杂抽样是在抽样过程中采用除一阶段单纯随机抽样外,其他抽样方法或其组合的抽样方案.本文对复杂抽样资料的特点、基于复杂调查资料进行差异性分析、多重回归分析以及进行生存资料多重回归分析的要点进行宏观概述.为科研工作者进行复杂抽样资料的分析提供参考和借鉴.【期刊名称】《四川精神卫生》【年(卷),期】2017(030)005【总页数】5页(P410-414)【关键词】复杂调查;特点;抽样权重;统计分析技术;多重回归分析【作者】崔壮;胡良平【作者单位】天津医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室,天津 300070;军事医学科学院生物医学统计学咨询中心,北京 100850;世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会,北京 100029【正文语种】中文【中图分类】R195.11.1 何为复杂抽样复杂抽样是指在抽样过程中采用除一阶段单纯随机抽样外，其他抽样方法或其组合的抽样方案，通过复杂抽样完成的调查称为复杂调查[1]。
复杂抽样通常具有分层、整群、不等概率或多阶段设计等方法，其产生的样本称为复杂样本。
复杂抽样有以下优点：节省人力物力，使大规模调查更具可行性；可灵活调整样本量在各级抽样单位中的分配；可通过改变抽样比来提高子总体的代表性和估计的可靠性。
因此，目前在社会科学领域以及卫生领域调查研究中[2]，尤其是大规模调查，一般涉及多地区或多中心的抽样问题，由于单纯随机抽样因调查对象过于分散、成本高且可行性较低[3]，故选择复杂抽样设计。
1.2 分析复杂抽样资料的困难复杂随机抽样中每个阶段的抽样方法不一定相同，其抽样误差的计算随着抽样阶段及抽样方法的增多变得极为复杂。
然而，研究者在统计分析时，常忽略之前采取的抽样设计方法，将资料均视为来自单纯随机抽样设计下获得的资料来处理。
实际上，在不同抽样率下得到的等量样本量的样本数据所包含的信息是不同的，即“抽样权重”不同[4]。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
抽样调查资料可以做哪些统计分析篇一：以下内容是某地区对居民消费支出抽样调查汇总资料进行分析的结果,其中不属一、整体解读试卷紧扣教材和考试说明，从考生熟悉的基础知识入手，多角度、多层次地考查了学生的数学理性思维能力及对数学本质的理解能力，立足基础，先易后难，难易适中，强调应用，不偏不怪，达到了“考基础、考能力、考素质”的目标。
试卷所涉及的知识内容都在考试大纲的范围内，几乎覆盖了高中所学知识的全部重要内容，体现了“重点知识重点考查”的原则。
1．回归教材，注重基础试卷遵循了考查基础知识为主体的原则，尤其是考试说明中的大部分知识点均有涉及，其中应用题与抗战胜利70周年为背景，把爱国主义教育渗透到试题当中，使学生感受到了数学的育才价值，所有这些题目的设计都回归教材和中学教学实际，操作性强。
2．适当设置题目难度与区分度选择题第12题和填空题第16题以及解答题的第21题，都是综合性问题，难度较大，学生不仅要有较强的分析问题和解决问题的能力，以及扎实深厚的数学基本功，而且还要掌握必须的数学思想与方法，否则在有限的时间内，很难完成。
3．布局合理，考查全面，着重数学方法和数学思想的考察在选择题，填空题，解答题和三选一问题中，试卷均对高中数学中的重点内容进行了反复考查。
包括函数，三角函数，数列、立体几何、概率统计、解析几何、导数等几大版块问题。
这些问题都是以知识为载体，立意于能力，让数学思想方法和数学思维方式贯穿于整个试题的解答过程之中。
篇二：如何做好统计结果分析如何做好统计结果分析在做社会科学研究的时候，调查是必不可少的一个环节。
我们做一个调查，花费了大量的人力、物力，得到了大量的一手数据，然而，如果我们在做数据分析的时候采取的方法不科学的话，可能会导致分析结果与真实情况存在偏差，甚至得到相反的结果。
举个简单的例子，某政府关于某个项目出台了A、B两套拟案，分别在甲、乙两个地区做民意调查，调查的数据统计如下表1所示：表1 两套拟案的满意度数据根据这个统计结果，哪个方案更让人们满意呢？我们来做个简单的分析。
我们计算出两个地区对A、B方案的满意度，如表2 所示：表2 满意度情况由满意度可以看出，无论是在甲地区还是在乙地区，方案A的满意度更高。
但是，如果我们不分地区的话，将数据合并起来分析，那么A方案在人们中的满意度为46.0%，B 方案的满意度为46.7%，那么我们又可以看出，方案B的满意度更高。
两种分析方案，得到的却是两种截然不同的结果，那么，究竟哪种分析方法更合理呢？为什么会得到两种不同的结果呢？在统计学里面对数据源的要求提到的一点就是“数据规模要大”。
那么，我们这个调查的数据是否太小了？假设真的是数据太小了，那么，我们将这些数据都等比例扩大，由数学知识可以知道，结果还是跟上面的结果一样的，也就是说，跟数据的大小没有关系了。
仔细分析，我们就可以看出问题所在了，对数据的采集不科学，我们在采集数据的时候对样本的抽取不科学，从表我们可以看出，无论是在甲地区还是乙地区，对A、B方案进行调查的人数差距太大，这违背了统计学的原理。
所以统计出来的结果也是没有太大的意义的。
再举另外的一个例子，某小区对所有的200名住户进行了上网情况的调查，数据如下表3所示：第1页，总2页表3 上网时间统计显而易见，不上网的人数占的比例最大。
但是，我们换另外的一种方式进行分析，如表表4 上网时间统计2由这个表可以看出，少量上网的人数占的比例又是最大的。
对于这个结果，又该如何解释呢？显然，这个不是取样的问题了。
我们可以看到，我们对一个类型进行定义的时候，是否考虑到合理性。
对于表3的结论，当我们下“不上网的人数占的比例最大”的结论的时候，我们是把上网时间以小时为区间分开。
对于结论“不上网的人数占的比例最大”的逆否结论就是“所占的比例最小的是上网的”，由数学知识可以知道它的逆否结论也是真的。
但实际上上网的人所占的比例是最大的。
我们将表3的数据绘制成折线图：时间-人数分布图4540353025人数XX10501234时间5678根据上网时间-人数折线图，人数随上网时间的增加的变化情况一目了然。
综合以上两个分析结果，我们是否觉得得出这样的结果更合理一点：上网时间在3小时以为的人数占的比例最大。
由上面两个例子我们可以看出，对于一个调查结果的数据分析，想要得到一个比较科的结果，我们需要满足两个条件： 1.对数据源的采集，我们要保证符合统计学原理，特别是抽样调查的时候，对样本的布置要均匀、合理。
2.对数据的分析时，对分类的定义要合适。
采用分类汇总统计时，分类的区间要合理。
第2页，总2页篇三：统计学文字简述题1、一个完整的统计调查方案包括哪些内容(1) 调查目的：调查目的要符合客观实际，是任何一套方案首先要明确的问题，是行动的指南。
(2) 调查对象和调查单位：调查对象即总体，调查单位即总体中的个体。
(3) 调查项目：即指对调查单位所要登记的内容。
(4) 调查表：就是将调查项目按一定的顺序所排列的一种表格形式。
调查表一般有两种形式：单一表和一览表。
一览表是把许多单位的项目放在一个表格中，它适用于调查项目不多时;单一表是在一个表格中只登记一个单位的内容。
(5) 调查方式和方法：调查的方式有普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表制度等。
具体收集统计资料的调查方法有：访问法、观察法、报告法等。
(6) 调查地点和调查时间：调查地点是指确定登记资料的地点;调查时间：涉及调查标准时间和调查期限。
(7) 组织计划：是指确保实施调查的具体工作计划。
一个完整的调查方案的内容有以下几个方面：①确定调查的目的和任务；②确定调查对象和调查单位；③确定调查内容，拟定调查表；④确定调查时间和调查期限；⑤确定调查方法；⑥确定调查的组织和实施计划。
2、抽样调查有哪些特点？有哪些优越性？答：抽样调查数据之所以能用来代表和推算总体，主要是因为抽样调查本身具有其它非全面调查所不具备的特点，主要是：(1)调查样本是按随机的原则抽取的，在总体中每一个单位被抽取的机会是均等的，因此，能够保证被抽中的单位在总体中的均匀分布，不致出现倾向性误差，代表性强。
(2)是以抽取的全部样本单位作为一个“代表团”，用整个“代表团”来代表总体。
而不是用随意挑选的个别单位代表总体。
(3)所抽选的调查样本数量，是根据调查误差的要求，经过科学的计算确定的，在调查样本的数量上有可靠的保证。
(4)抽样调查的误差，是在调查前就可以根据调查样本数量和总体中各单位之间的差异程度进行计算，并控制在允许范围以内，调查结果的准确程度较高。
抽样调查方式的优越性现在经济性、实效性。
准确性和灵活性等方面。
抽样调查是根据随机的原则从总体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标的一种统计分析方法。
3、什么叫统计分组？简述等距式组距分组的步骤及应注意的问题。
是根据统计研究的需要，将数据按照某种特征或标准分成不同的组别。
其作用有：①区分现象的类型；②揭示现象的内部结构；③显示现象间的相互依存关系。
步骤为：第一步，从小到大排序；第二步：确定组数，组数，其中N为数据的个数；第三步：确定各组的组距。
组距是一个组的上限和下限的差，即组距=（最大值-最小值）/组数；第四步：根据组数整理成频数分布表；第五步，根据频数分布表绘制直方图和折线图。
4、简述测定季节变动的“趋势-循环剔除法”的基本步骤和原理。
在具有明显的长期趋势变动的数列中，为了测定季节变动，必须先将趋势变动因素在数列中加以剔除，然后用平均的方法消除不规则变动，而后计算季节比率的，就称为趋势剔除法。
数列的长期趋势可用移动平均或趋势方程拟合法测定。
假定包含趋势变动的时间序列的各影响因素以乘法模型形式组合，其结构为Y=T·C·S·I，以移动平均法测定趋势值，则确定季节变动的步骤如下： (1）对原序列进行12个月（或4个季度）移动平均数，消除季节变动S和不规则变动I ，结果只包含趋势变动T和循环变动C ；（2）为剔除原数列中的趋势变动T和循环变动C ，将原数列各项除以移动平均数的对应时间数据（3）将消除趋势变动后的数列各年同月（或同季）的数据平均，消除不规则变动I，再分别除以总平均数，得季节指数S 。
（4）对季节指数再调整。
5、什么叫标准差系数？计算它有何意义又称离散系数，是用来对两组数据的差异程度进行相对比较的。
因为在比较相关的两组数据的差异程度时，方差和标准差是以均值为中心计算出来的，因而有时?s直接比较方差是不准确的，需要剔除均值大小不等的影响，计算并比较离散系数。
v??或v??计算公式为 xx6、平均指标指数是总指数还是一般相对数？可变构成指数、固定构成指数和结构变动影响指数三者在分析意义上有何区别，在数量上又有何联系？是一般的相对数，可变构成指数=固定构成指数×结构变动影响指数即?x1f1??x0f0?(x0f1?x0f0)?(x1f1?x0f1)f1f0f1f0ff 0?07、什么叫相关分析、回归分析？简述相关分析与回归分析的关系。
二者是研究现象相关关系的基本方法。
（1）相关分析（狭义）指用一个指标表明现象间相互依存关系的密切程度。
（2）回归分析：根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型来近似表达变量间的平均变化关系。
二者有着密切的联系，它们具有共同的研究对象，在具体运用时需要互相补充。
具体：（1）相关分析需要依靠回归分析表明现象数量相关的具体形式；（2）回归分析需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度，只有变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
因此，回归分析和相关分析也合并称为相关关系分析或广义的相关分析。
在研究目的和具体的研究方法上是有明显区别的，两者的主要区别在于：（1）相关分析研究变量间相关方向、程度，不能指出变量间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化推测另一个变量的变化情况；而回归分析能确切地指出变量之间相互关系的具体形式，它可根据回归模型从已知量估计和预测未知量。
（2）在相关分析中，不必确定自变量和因变量；而在回归分析中，必须事先确定哪个为自变量，哪个为因变量，而且只能从自变量去推测因变量，而不能从因变量去推断自变量。
（3）相关分析所涉及的变量一般都是随机变量；而回归分析中因变量是随机的，自变量则作为研究时给定的非随机变量。
8、简述测定季节变动的原始资料平均法的基本步骤和原理。
又称按月（或季）平均法，这种方法不考虑长期趋势影响，根据原始数据直接计算季节指数，测定季节变动。
（1）计算各年同月(季)的平均数 (i=1~12月或i=1~4季)，目的消除各年同一季度（月份）数据上的不规则变动；（2）计算全部数据的总平均数，找出整个数列的水平趋势；（3）计算季节指数S i(i=1~12月或i=1~49、什么叫估计量？评价估计量的标准有哪些？（1）无偏性，指估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数。