(完整版)统计学方法选择及应用条件整理综合表
统计学方法的分类和选择
统计学方法的分类和选择一、描述统计方法描述统计方法用于总结和概括数据的定量和定性特征，主要包括以下几种方法：1.频数统计：对数据进行分类，计算各类别的频数或频率。
2.平均数和标准差：计算数据的平均值和离均差的度量，用于描述数据的集中趋势和分散程度。
3.分位数和百分位数：计算数据按大小排序后的位置，用于描述数据的位置和分布。
4.统计图表：如直方图、饼图、散点图等，用于直观地展示数据的分布和关系。
二、推断统计方法推断统计方法用于从样本数据中推断总体的特征和进行假设检验，主要包括以下几种方法：1.参数估计：根据样本数据估计总体的参数，包括点估计和区间估计。
2.假设检验：根据样本数据判断总体参数的假设，包括一般假设检验和相关性检验。
3.方差分析：用于比较多个总体的均值是否有显著差异。
4.回归分析：建立变量之间的数学模型，用于预测因变量。
5.方差分析：用于比较多个总体的均值是否有显著差异。
三、统计学方法的选择选择适当的统计学方法应考虑以下几个方面：1.数据类型：根据数据的类型（定量或定性）选择合适的描述统计和推断统计方法。
2.研究目的：根据研究的目的和问题选择合适的统计学方法。
如果是描述总体特征，可以使用描述统计方法；如果需要推断总体特征或进行假设检验，则需要使用推断统计方法。
3.样本容量：样本容量的大小会影响统计学方法的选择。
当样本容量较大时，可以使用参数估计和假设检验方法；当样本容量较小时，可以使用非参数统计方法。
4.数据分布：数据的分布特征对统计学方法的选择也有影响。
当数据服从正态分布时，可以使用参数统计方法；当数据不服从正态分布时，可以使用非参数统计方法。
5.数据关系：如果数据之间存在关联或依赖关系，可以使用回归分析等方法来研究变量之间的影响。
总之，统计学方法的分类和选择应考虑数据的类型、研究目的、样本容量、数据分布和数据关系等因素。
选用合适的统计学方法能够提供准确的分析结果和科学的结论，从而对问题的解决和决策的制定有着重要的意义。
如何合理选择统计方法——常用统计学方法汇总推荐文档
如何合理选择统计方法——常用统计学方法汇总推荐文档在科学研究和数据分析中，合理选择统计方法是非常重要的。
统计学方法涉及到数据的收集、整理、描述和分析，能够帮助我们得出准确的结论和有效的推断。
本文将介绍一些常用的统计学方法，并给出一些建议来合理选择适当的统计方法。
一、描绘性统计方法描绘性统计方法用于对数据进行整理和描述，以便更好地了解数据的分布、中心趋势和变异程度。
常用的描绘性统计方法包括：均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等。
在选择描绘性统计方法时，需要根据数据的类型和分布特征来决定使用哪种方法。
如果数据呈正态分布，可以使用均值和标准差进行描述；如果数据分布严重偏斜，可以使用中位数和百分位数。
二、推断统计方法推断统计方法用于对整体的特征进行推断和估计，基于样本数据来推断总体的参数和特征。
常用的推断性统计方法包括：假设检验和置信区间估计。
假设检验用于测试关于总体特征的假设，例如比较两个总体均值是否有显著差异；而置信区间估计用于给出总体参数的估计范围。
在选择推断统计方法时，需要考虑研究问题的特点和数据的类型。
如果对总体均值或比例是否有显著性差异感兴趣，可以选择假设检验方法；如果对总体参数的估计范围感兴趣，可以选择置信区间估计方法。
三、回归分析方法回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法，常用于预测和解释变量之间的关系。
回归分析方法包括线性回归、多元回归、逻辑回归等。
在选择回归分析方法时，需要考虑自变量和因变量的类型和分布特征，以及变量之间是否存在线性关系。
如果自变量和因变量均为连续变量，并且存在线性关系，可以选择线性回归方法；如果因变量为二分类变量，可以选择逻辑回归方法。
四、方差分析方法方差分析是一种比较多个样本均值是否存在显著差异的统计方法，常用于实验设计和因素分析。
方差分析方法包括单因素方差分析和多因素方差分析。
在选择方差分析方法时，需要考虑自变量的类型和水平数目，以及因变量的类型和数据分布特征。
统计学表格要求
统计学表格要求
统计学表格的要求可能会因具体情况而有所不同，但一般来说，以下是一些常见的统计学表格要求：
1. 标题：表格应该有清晰明确的标题，概括表格的内容和目的。
2. 列名：每一列应该有清晰的列名，描述该列所代表的变量或数据类型。
3. 行标：如果涉及到多个行，每一行应该有行标，用于区分不同的观测对象或时间点。
4. 单元格内容：每个单元格应该填入相应的数据或信息。
5. 数据格式：确保数据的格式正确，例如数字应该对齐右边、日期应该使用统一的格式等。
6. 单位：在表格中标明数据的单位，以避免歧义和误解。
7. 行列对齐：尽量使表格中的行和列对齐，以方便读取和比较数据。
8. 合并单元格：合适的情况下可以合并单元格，以减少表格的复杂度。
9. 表格边框：可以选择是否为表格添加边框，根据需要和美观性进行决定。
10. 表格标题和注释：如果有必要，可以为表格添加标题和注释，以进一步说明表格的含义和背景信息。
最终，表格的设计应该符合实际需求，清晰明了地呈现数据，
并易于阅读和理解。
统计学中的数据整理与分析方法
统计学中的数据整理与分析方法导言：统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
数据整理和分析是统计学的两个核心环节，它们对于获取有效信息、发现规律和做出准确预测具有重要意义。
本文将介绍统计学中常用的数据整理和分析方法，包括数据收集、清洗、描述统计、推断统计以及回归分析等。
一、数据收集数据收集是统计学中的重要一环，它决定了后续的数据处理和分析质量。
常见的数据收集方法包括调查问卷、实验观测、抽样调查等。
在进行数据收集时，需要保证样本的代表性和完整性，以确保数据的可靠性和有效性。
二、数据清洗数据清洗是指对收集到的原始数据进行筛选、删除、纠错和变换等操作，以消除数据中的噪声、异常值和缺失值，确保数据的准确性和一致性。
常用的数据清洗方法包括去重、填补缺失值、平滑处理、异常值检测与处理等。
三、描述统计描述统计是对数据进行总结和描述的统计方法，旨在揭示数据的基本特征和分布情况。
常见的描述统计指标包括平均数、中位数、众数、标准差、方差、频数等。
通过描述统计，我们可以直观地了解数据的集中趋势、离散程度、分布形态等，为后续的分析提供基础。
四、推断统计推断统计是在有限样本的基础上对总体进行推断和判断的统计方法。
通过推断统计，我们可以利用样本数据对总体参数进行估计、进行假设检验以及进行置信区间估计等。
常见的推断统计方法包括假设检验、方差分析、相关分析等。
五、回归分析回归分析是一种建立因果关系模型的统计方法，用于研究因变量与自变量之间的关系。
回归分析可以分为线性回归和非线性回归，它们可用于预测、控制和解释变量之间的关系。
常用的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
六、数据可视化数据可视化是将数据转化为图形或图表来传达信息和展示结果的方法。
通过数据可视化，我们可以直观地理解数据的分布、趋势和关系，从而更好地进行数据分析和决策。
常用的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图、饼图、箱线图等。
结论：数据整理与分析是统计学中不可或缺的环节，它们为我们理解数据、发现规律和做出准确预测提供了强有力的工具和方法。
统计方法选择与综合运用
统计方法选择与综合运用【摘要】实验设计、资料搜集与整理分析是科学研究的3个紧密联系的阶段，而良好的设计是顺利地进行实验和收集数据、分析数据的先决条件。
统计方法的选择与正确应用依赖于研究方案中的统计学设计，应充分考虑实验目的、设计类型、观察指标组成的资料性质和样本大小等。
【关键词】统计学; 统计方法; 统计分析; 研究设计正确运用统计方法的前提是良好的实验设计。
如果试验前没有良好的设计，或者设计存在缺陷，那么，即使使用高级的计算机和复杂的统计方法处理数据，也只能得到错误的结论。
对于生物（医学）研究者来说，统计问题咨询应该在一个研究项目开始之前，而不是在研究数据出来以后。
没有系统学习过生物（医学）统计学的许多实际工作者常常错误地认为统计分析是在试验完成后才考虑的问题，而且不考虑研究目的、资料类型以及统计方法的前提条件等有关统计方法选择的问题。
需强调的是，实验设计、资料搜集与整理分析是科学研究的三个紧密联系的阶段，而良好的设计是顺利地进行实验和收集数据、分析数据的先决条件，希望通过运用统计方法的计算来弥补设计上的错误是不可能的，也是有害的[1]。
1 统计分析步骤统计方法的选择依赖于研究方案中的统计学设计。
统计学设计是要求研究工作者，根据研究目的规定研究因素，选择观察指标，确定研究对象的样本含量，拟定研究的实施方法及数据收集、整理和分析的模式，以达到用最少的人力、物力和时间，获得可靠的结论。
在实际工作中，必须根据医学研究目的、设计类型、资料性质、样本大小和分析过程中所遇到的各种实际情况等，并结合专业方面的知识来恰当地选择和运用统计分析方法，才能做出正确的、符合实际的结论。
在区分了研究资料的反应变量和解释变量的基础上，数据的统计分析主要回答两个问题: 一是反应变量的差异是否可归因于分组因素或对比因素？二是多个反应变量之间是否存在某种联系？因此，医学科研数据统计分析大致分以下4个步骤。
1.1 数据整理主要进行数据质量的核查、异常值的处理，考察数据分布及变量转换等，以及看数据是否符合特定统计方法所要求的条件。
统计学的基本方法与应用
统计学的基本方法与应用统计学是一门关于数据收集、分析、解释和预测的学问，它可以揭示数据的本质和规律。
在现代社会中，统计学已经成为科学决策和商业分析的核心工具。
本文将介绍统计学的基本方法和应用，并说明其在各行各业中的重要性。
第一部分：统计学的基本方法统计学的基本方法有两种，即描述统计和推断统计。
描述统计描述变量的特征和分布，而推断统计根据样本信息推断总体信息。
1. 描述统计描述统计是指用图表和数字来描述数据的特征和分布。
这些描述性统计可以是集中趋势（平均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、四分位数）或数据的分布形态（正态分布、倾斜分布等）。
描述统计可以帮助我们快速了解数据的性质和规律。
2. 推断统计推断统计是指根据样本信息推断总体信息。
样本是总体的一部分，但我们往往只能获得样本数据。
推断统计可分为参数统计和非参数统计。
参数统计需要假设总体分布，从而利用样本统计量求得总体参数的估计值。
非参数统计则不依赖总体分布的假设，可通过排序、排名等方法比较数据集合的特征。
第二部分：统计学的应用统计学在各领域中都有广泛的应用。
以下是几个重要的应用领域:1. 企业分析统计学在商业分析中应用广泛。
企业可以通过分析销售数据、客户数据、市场数据等来提高它们的竞争力。
使用描述统计和推断统计可以帮助企业了解其客户和市场，并制定更有效的销售和营销策略。
2. 医学研究医学研究中的统计学应用主要是用于结果评估和治疗效果检查。
医生们可以使用推断统计来检查新疗法是否更有效，或者使用描述统计来描述大量的医学数据。
3. 政府决策政府决策需要借助各种数据来制定决策。
统计学可以帮助政府决策者更好地理解问题和情况，并制定更好的政策。
4. 学术研究在许多学科中，统计学都是重要的研究工具。
针对数据分析的研究，使用描述统计和推断统计可以帮助科学家了解数据，推导公式和算法，并支持学术研究的进一步发展。
总之，统计学是一门非常重要和有用的学科。
掌握统计学的基本方法和应用，将具有广泛的应用前景。
简述统计学中常用的统计图及应用条件
简述统计学中常用的统计图及应用条件统计学是研究随机现象的一门科学。
它以大量真实而精确的数据为依据，对这些数据进行分析和处理，提供总体参数或信息，得出结论，并帮助管理人员和决策者制定计划，改善决策，提高效益。
一、条形图1．横轴用来表示时间，也就是每天的工作时间；纵轴用来表示工作量，也就是工作效率；从左到右分别代表工作人数（或工作日）、工作时间[gPARAGRAPH3]作业工作效率（或时数）、工作日数、总工作时间；条形图的优点是能清楚地反映每个班组或工作小组每天工作量的多少，每个班组或工作小组在整个工作过程中的地位及所占的比重，还可看出该项工作是否平衡，利于检查与控制工作的完成情况，同时也便于进行人员调配和安排。
2．纵轴用来表示各种原因或某种结果，表明各种原因或各种结果在工作量或工作效率上的相对百分数。
它既能说明全部工作量在总工作量中所占的比例，又能看出在每个工作日里，每个工作小组或每个班组在全部工作量中所占的比重。
使用时要注意根据需要选择适当的百分数：时间进度表（图中线条）说明了单位时间内应完成的工作量（通常用竖线或斜线表示），横坐标表示工作人数（或工作日），纵坐标表示每个工作人员或每个班组的日工作量。
它的特点是表达清晰，使用方便。
二、散点图散点图是用来表示一群观测值集中趋势的图。
在统计图中最具代表性，且具有概括性。
在统计学中广泛应用于人口普查、市场调查等研究工作，生产现场中的工序、时间研究等。
3．有时候，通过散点图也可以用一个变量来代替两个或两个以上的自变量来说明某个事物的情况，如这些品种的产量。
4．散点图经常用于评价劳动生产率、物料流动率、原料利用率等。
三、直方图1．直方图是用来表示一组数据的集中趋势的图，将其横轴按不同的数据分成若干个组，纵轴上的点有高低之分，越靠近横轴上端的数据，其数据值越大，越靠近横轴下端的数据，其数据值越小，其中纵轴上的点与横轴上的点连接起来形成一个扇形。
2．直方图的横轴是各个数据的频数，其高低取决于各数据的大小，而纵轴则是各数据的频数占总频数的百分比。
统计分析方法有哪些,其基本功能和适用范围是
统计分析方法有哪些,其基本功能和适用范围是统计分析方法从根本上说有两大类，一是逻辑思维方法，二是数量关系分析方法。
在统计分析中二者密不可分，应结合运用。
逻辑思维方法是指辩证唯物主义认识论的方法。
统计分析必须以马克思主义哲学作为世界观和方法论的指导。
唯物辩证法对于事物的认识要从简单到复杂，从特殊到一般，从偶然到必然，从现象到本质。
坚持辨证的观点、发展的观点，从事物的发展变化中观察问题，从事物的相互依存、相互制约中来分析问题，对统计分析具有重要的指导意义。
数量关系分析方法是运用统计学中论述的方法对社会经济现象的数量表现，包括社会经济现象的规模、水平、速度、结构比例、事物之间的联系进行分析的方法。
如对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法等。
zhangf77 2009-10-23 10:10:29常用统计分析方法一．统计学的定义统计是一种具有悠久历史的社会实践活动。
可以说，自从有了国家，就有了统计工作。
最初的统计活动是为统治者管理国家的需要而进行的搜集资料的工作，涉及到计算国家的人力、物力和财力等活动。
今天，统计已经发展成为各行各业开展活动时必不可少的一项基础工作，所有搜集信息和处理信息的活动，都可以归结为统计工作。
古往今来的统计学者对统计学给予了不同的定义。
根据美国统计学家David Freedman等著的《统计学》（魏宗舒等译，中国统计出版社，1997年版）中的定义：统计学是对令人困惑的问题作出数字设想的艺术。
把统计学称为艺术显然有些夸张，但这一定义的目的正在于提示统计工作者，应当创造性地提出和解决统计问题，不应囿于某些条条框框去理解统计这门科学。
案例：在一个水库中养着许多鱼，管理人员希望了解鱼的大致数量，这就是一个实践中的统计学问题。
由于鱼是不听从指挥，会在各处自由游动的，因此，在进行统计时，必须创造性地提出解决方案。
一种解决方法是先从水库的不同位置一共捕上来1000条鱼，在每条鱼的尾部作上一个标记，应当保证标记不会影响鱼的自由游动。
统计学常用方法及应用场景
统计学常用方法及应用场景统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域中有着广泛的应用。
本文将介绍一些统计学常用方法及其在不同场景中的应用。
一、描述统计方法描述统计方法是统计学中最基本的方法之一，它用于总结和描述数据的基本特征。
常用的描述统计方法包括：1. 平均值：用于计算一组数据的平均数，它能够反映数据的集中趋势。
应用场景：在市场调研中，平均值可以用于分析消费者的购买能力，从而为企业制定正确的市场推广策略提供依据。
2. 方差和标准差：用于衡量数据的离散程度。
应用场景：在质量控制中，方差和标准差可以帮助检查产品的品质稳定性，并找出生产过程中的问题所在。
3. 频数分布表和直方图：用于将数据分组并展示出每组的频数。
应用场景：在人口统计学中，频数分布表和直方图可以清晰地展示不同年龄段的人口数量分布情况，为社会政策的制定提供依据。
二、推断统计方法推断统计方法是基于样本数据对总体特征进行推测的方法，它通过从样本中得出结论，并推断出总体的特性。
常用的推断统计方法包括：1. 抽样方法：用于从总体中选择样本的方法，以代表总体。
应用场景：在市场调查中，通过从全国范围的消费者中抽取样本，可以推断出整个市场的消费偏好和需求。
2. 参数估计：基于样本数据，估计总体的未知参数。
应用场景：在医学研究中，通过对一部分病例的观察，可以估计整个人群中的患病率，为疾病预防和治疗提供依据。
3. 假设检验：用于对总体参数的假设进行检验，以确定研究结果的显著性。
应用场景：在药物实验中，通过对实验组和对照组的数据进行比较，可以判断药物的疗效是否显著，从而决定是否批准上市。
三、相关分析方法相关分析方法用于研究两个或更多变量之间的关系，并评估它们之间的相关性。
常用的相关分析方法包括：1. 相关系数：用于衡量两个变量之间的线性关系的强度和方向。
应用场景：在金融领域中，相关系数可以用于分析不同资产之间的相关性，为投资组合的配置提供依据。
统计学各检验方法的适用条件
统计学各检验方法的适用条件统计学中的检验方法是用来对数据进行分析和假设检验的一种统计方法。
每种检验方法都有其适用条件，这些条件决定了这种方法在实际应用中的有效性和准确性。
下面是一些常见的统计学检验方法以及它们的适用条件：1.单样本t检验：单样本t检验用于比较一个样本的均值是否与一些给定的数值相等。
它的适用条件包括：-数据是连续变量；-数据符合正态分布或大样本条件下近似正态分布；-数据是独立采样的；-数据的样本容量足够大。
2.两样本t检验：两样本t检验用于比较两个样本的均值是否相等。
它的适用条件包括：-数据是连续变量；-数据符合正态分布或大样本条件下近似正态分布；-两个样本之间独立采样；-两个样本的方差相等或可近似相等。
3.配对样本t检验：配对样本t检验用于比较同一组样本在两个不同条件下的均值是否相等。
它的适用条件包括：-数据是连续变量；-两个条件下的数据之间存在配对关系；-数据符合正态分布或大样本条件下近似正态分布；-配对数据是独立采样的。
4.方差分析（ANOVA）：方差分析用于比较三个或更多个样本的均值是否相等。
它的适用条件包括：-数据是连续变量；-数据符合正态分布或大样本条件下近似正态分布；-各组数据是独立采样的；-各组数据的方差相等或可近似相等。
5.卡方检验：卡方检验用于比较观察到的频数与期望频数之间的差异。
它的适用条件包括：-数据是分类变量；-数据是计数数据或频数数据；-数据符合独立性假设。
6.独立性检验：独立性检验用于比较两个分类变量之间是否存在相关性。
它的适用条件包括：-数据是分类变量；-数据是计数数据或频数数据；-数据是独立采样的；-数据满足独立性假设。
7.相关分析：相关分析用于研究两个连续变量之间的关系。
它的适用条件包括：-数据是连续变量；-数据是成对观察的；-数据满足线性关系；-数据满足独立性假设。
8.回归分析：回归分析用于建立预测模型，研究自变量与因变量之间的关系。
它的适用条件包括：-数据是连续变量；-数据满足线性关系；-数据满足独立性假设；-数据的误差项符合正态分布。
统计方法选择与应用文稿演示
统计方法选择与应用文稿演示统计方法是对数据进行整理、描述、分析和推断的一种方法。
在选择统计方法时，需要考虑数据类型、研究目的、样本量、数据分布等多个因素。
本文将介绍常用的统计方法以及它们的应用场景。
1.描述性统计方法描述性统计方法是通过计算各种统计量，对数据的中心趋势、离散程度和分布形态进行描述。
常用的描述性统计方法包括均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等。
这些方法广泛应用于社会科学、医学研究、市场调研等领域。
2.推论统计方法推论统计方法是通过从样本中获取信息，进而对总体进行推断。
推论统计方法可以分为参数统计方法和非参数统计方法。
-参数统计方法是基于总体参数的推断，包括假设检验、置信区间和参数估计等。
例如，通过对一组数据进行假设检验，可以判断是否拒绝一些假设。
-非参数统计方法是一种基于分布自由度较少的统计方法，不依赖总体参数。
常用的非参数统计方法包括秩次检验、卡方检验、封闭比检验等。
这些方法在实际应用中具有较高的灵活性，适用于多种数据类型。
3.相关性分析方法相关性分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和判定系数等。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相关性强度和方向，从而进一步探索变量之间的关系。
4.方差分析方法方差分析是一种用于比较多个样本均值是否有显著差异的方法。
方差分析可以应用于不同因素对于一些变量的影响分析，例如不同治疗方法对其中一种疾病的疗效比较。
常用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。
5.回归分析方法回归分析是研究自变量与因变量之间关系的方法。
回归分析可以用于预测和解释变量之间的线性关系。
常用的回归分析方法包括一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
这些方法在市场预测、风险评估等领域具有广泛应用。
在选择统计方法时，需要注意以下几点：1.数据类型：根据数据类型选择合适的统计方法。
对于连续变量可以使用描述性统计方法和推论统计方法，对于分类变量可使用卡方检验等方法。
统计学选择题及答案(1)
第2章一、单项选择题1、统计整理主要是对（）的整理。
A、历史资料B、分析资料C、原始资料D、综合资料2、企业按资产总额分组（）A、只能使用单项式分组B、只能使用组距式分组C、可以单项式分组,也可以用组距式分组D、无法分组3、划分连续变量的组限时,相邻的组限必须（）A、重叠B、相近C、不等D、间断4、在编制等距数列时，如果全距等于60，组数为6，为统计运算方便，组距取（）。
A、B、9 C、6 D、105、某连续变量数列，其末组为开口组，下限为500，又知其相邻组的组中值为480，则末组的组中值为（）。
A、520B、510C、500D、4906、组距、组限、组中值之间关系是（）。
A、组中值＝（上限＋下限）÷2B、组距＝（上限－下限）÷2C、组中值＝（上限＋下限）×2D、组限＝组中值÷27、次数分配数列是（）A、按数量标志分组形成的数列B、按品质标志分组形成的数列C、按统计指标分组所形成的数列D、按数量标志和品质标志分组所形成的数列8、次数分布和次数密度分布相同的是（）。
A、变量数列B、组距数列C、等距数列D、异距数列9、次数分布的类型主要决定于（）A、统计总体所处的条件B、社会经济现象本身的性质C、分组标志的选择D、分组界限的确定10、对职工的生活水平状况进行分组研究，正确地选择分组标志应当用（）A、职工月工资总额的多少B、职工人均月收入额的多少C、职工家庭成员平均月收入额的多少D、职工的人均月岗位津贴及奖金的多少11、将统计表分为总标题、横行标题、纵栏标题和指标数值四部分是（）。
A、从构成要素看B、从内容上看C、从作用上看D、从性质上看12、指出下列哪种分组是按品质标志分组（）A、企业按职工人数多少分组B、企业按经济类型分组C、企业按资金拥有量分组D、企业按设备拥有量分组13、分配数列有两个组成要素，它们是（）A、一个是单位数，另一个是指标数B、一个是指标数，另一个是分配次数C、一个是分组，另一个是次数D、一个是总体总量，另一个是标志总量14、采用不等距分组编制变量数列是因为（）A、现象是均匀变动的B、现象变动是不均匀的C、在标志值中没有极端值D、在标志值中有极端值15、主词经简单分组而编制的统计表是（）A、简单表B、调查表C、分组表D、复合表16、统计分组技术根据统计研究的目的，按照一个或几个分组标志（）。
统计学方法的分类和选择优选演示
统计学方法的分类和选择优选演示统计学方法是指用于收集、组织、分析和解释数据的一系列技术和方法。
统计学方法在各个领域中都得到了广泛应用，包括社会科学、自然科学、商业、经济学等等。
根据不同的应用领域和数据类型，统计学方法可以分为描述统计学和推断统计学两大类。
1.描述统计学方法：描述统计学方法主要用于对数据进行描述、总结和可视化分析。
它们能够帮助我们理解和概括数据的特征，并提供有关数据的基本信息。
常用的描述统计学方法包括：-中心趋势测量：平均值、中位数、众数能够反映数据集的中心位置。
-离散度测量：范围、方差、标准差能够衡量数据的离散程度。
-分布形态测量：偏度、峰度能够描述数据分布的形状。
-相关性测量：相关系数、协方差能够反映变量之间的相关性。
-可视化方法：直方图、散点图、箱线图等能够以图形形式展示数据分布和关系。
选择优选演示：在选择合适的统计学方法时，需要根据研究目的、数据类型和样本特点进行综合考虑。
以下是选择优选统计学方法的一些建议：1.研究目的：明确研究目的是收集什么样的数据以及需要回答哪些问题。
例如，如果研究目的是比较两组数据的差异，可以选择t检验或方差分析等方法。
2.数据类型：根据数据的类型选择合适的统计学方法。
如果数据是分类变量，可以使用列联表分析或卡方检验等方法；如果数据是连续变量，可以使用t检验、方差分析、线性回归等方法。
3. 样本特点：考虑样本的大小和分布特点。
如果样本较小，可能需要使用非参数统计方法或精确检验来避免正态性的假设。
如果样本分布不符合正态分布，可以选择非参数统计方法，如Wilcoxon秩和检验或Mann-Whitney U检验。
4.数据可视化：使用可视化方法初步观察数据的分布和变化。
通过绘制直方图、散点图或箱线图等，可以发现数据的特点和异常值，有助于选择合适的统计学方法。
5.统计软件：根据所选的统计学方法，需要考虑可用的统计软件。
例如，如果选择使用R语言进行统计分析，可以选择合适的R包和函数来实现所需的分析方法。
统计方法的选择汇总
统计方法的选择汇总统计方法是研究人群、样本和数据的集合的科学方法。
在社会科学、自然科学和医学领域中，统计方法被广泛应用于数据收集、数据分析和结果解释。
在选择统计方法时，研究者需要考虑以下几个方面：1.研究目的：不同的研究目的会需要不同的统计方法。
例如，描述性统计方法适用于描述数据的分布和中心趋势，推断统计方法适用于对总体进行推断。
决策统计方法适用于做出决策或预测。
2.数据类型：数据可以分为定量和定性数据。
定量数据是连续或离散的数值型数据，而定性数据是分类的或标称的数据。
选择统计方法时需要考虑数据的类型，例如t检验适用于比较两组定量数据的均值，而卡方检验适用于比较两组定性数据的比例。
3.样本大小：样本大小对于统计方法的选择也有影响。
当样本较小时，非参数统计方法通常更适用，因为它们不依赖于总体分布的假设。
而当样本较大时，参数统计方法通常更有效，因为它们可以利用总体分布的信息。
4.数据分布：数据分布描述了数据的形状和变异性。
当数据近似正态分布时，参数统计方法通常很有效。
而当数据不满足正态分布假设时，非参数统计方法可能更合适。
下面是一些常见的统计方法的选择汇总：1.描述性统计方法：包括均值、中位数、众数、标准差等。
这些方法主要用于描述数据的分布和中心趋势。
2.推断统计方法：包括假设检验和置信区间估计。
这些方法用于对总体进行推断，例如比较两个样本的均值是否显著不同。
3.相关分析方法：包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
这些方法用于研究两个变量之间的相关性。
4.方差分析方法：用于比较三个或多个组之间的均值差异，例如单因素方差分析（ANOVA）和多因素方差分析。
5.非参数统计方法：例如威尔科克森秩和检验和曼-惠特尼U检验。
这些方法不依赖于数据分布的假设，适用于小样本和非正态数据。
6.回归分析方法：用于研究自变量和因变量之间的关系。
包括线性回归、逻辑回归等。
7.生存分析方法：用于研究在特定时间点或时间段内生存的概率。
统计学方法的分类与选择重点知识ppt课件
4入选变量如果明显地与实际问题的专业理论不一致时， 首先检查数据是否有异常点，自变量间有无共线性存在， 数据输入是否有误等，要结合专业知识作出合理的解释。
5逐步回归在对大量因素进行分析时，可以先进行聚类分 析，然后进行逐步回归。通常，观察单位取变量值的5～ 10倍为宜。
多分类无序变量： 手术方法（A、B、C） 就诊医院（甲、乙、丙、丁）
这种回归分析问题不能借助于线性回归模 型，因为因变量的假设条件遭到破坏。
能否找到一种其他形式的模型y=f(x)来描述 分类变量y和x之间依存关系呢？
• 因为从数学角度看，使得x取任意值而y仅 取1和0两个值的的函数不存在。
t检验的应用条件
两组数据的比较 1样本量比较小（n<50）； 2样本来自正态总体； 3两样本总体方差齐同； 当两样本方差不齐时可以采用t’检验，变量
变换，或者秩和检验。
u检验
两组数据的比较 1样本量足够大（n>50） 2样本来自正态总体 3两样本总体方差齐同 当两样本方差不齐时可以采用t’检验，变量
逐步回归分析在医学研究中的应用 及需要注意的几个问题
1方程“最优”问题，实际是精选自变量以求得拟和效果 最好的多元回归方程。最优子集回归是选择一种使回归方 程拟和最好的自变量，而逐步回归则选择对因变量作用有 意义的自变量。要根据研究目的选用适合方法。
2逐步回归主要在医学中用于病因探索，临床疗效分析及 控制等。
标准偏回归系数表示其他自变量固定的情况下， xi改变一个单位，y平均改变bi个单位。
多元线性回归的应用条件：
1. 独立性：各观察对象间相互独立。 2. 线性：自变量与应变量间的关系为线性。 3. 正态性：自变量取不同值时，应变量的分
统计学方法各种应用条件、校正条件
2、方差分析、t 检验判断回归方程是否成立，即总体上 X 与 Y 的线性回归关系是否存在。P169 决定系数 R2 反映了自变量 X 对应变量 Y 的影响大小。R2 值越大表示 X 对 Y 的影响越大。 3、在进行线性回归分析之前，应先绘制散点图；作回归分析时要注意是否有实际意义；分层资料盲目合并易造 成假象。P174
八、第十五章 协方差分析 （一）协变量 X 的要求：P263 连续型变量；不能影响处理因素，且协变量的取值应在施加处理因素前已获得；或虽然在研究中观察到，但不 受处理因素的影响。 （二）协方差分析的应用条件：P263 1、各组观察指标服从正态分布，各组观察指标彼此独立，方差齐性； 2、各组协变量与观察指标存在线性回归关系，且斜率相同(回归直线平行)，即要求各组回归系数本身有显著性， 且各组回归系数间的差别无显著性。 2.1、回归直线是否平行的检验： 通过多因素方差分析检验协变量与处理组的交互作用是否存在。若 P＞0.05，无交互作用，则可认为各组的回 归直线平行， 3、各组协变量均数间的差别应进行假设检验，若差别不大（P＞0.05），则协方差分析的检验效果较好。 （四）协方差分析流程 P259 1、检查协方差分析的应用条件 2、检验误差项回归关系是否有统计学意义。（P＜0.05 有意义） 3、检验校正后的观察值不同组别的差别是否有统计学意义（P＜0.05 有意义） 4、计算各处理组观察值的修正均数 5、各修正均数的两两多重比较 SNK-q 检验
附：生存曲线意义
由图可见： 1.随着生存时间的递增生存曲线从 1 到 0 逐渐呈阶梯状下降，乙法曲线 下降迅速； 2.甲法生存曲线高于乙法，且无交叉，直观表明甲法生存率高于乙法； 3.甲法删失个体多，散布在第 2、3 两年，乙法无删失； 4.甲法的两年生 存率约为 0.43，而乙法为 0； 5.中位生存时间甲法约为 10 个月，乙法约为 6 个月。
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四格表的χ2检验
总体分布类型未知 用等级表示的资料 应变量为正态分布 应变量为连续 应变量为二分类
np≥5且n(1-p)≥5
n≥40且T≥5
校正四格表的χ2检验 n≥40且1≤T＜5
四格表的确切概率法
n＜40或T＜1
配对四格表比较
（配对设计）
配对χ2检验
b+c≥40
分
类
变
校正配对χ2检验
b+c＜40
（完全随机设计）
完全随机设计的秩和检验 方差不齐
随机区组资料的比较 随机区组资料的方差分析 方差齐
直线相关
双变量
两变量之间的相互关系 等级相关
两变量之间的依存关系 直线回归
多重回归
多变量之间的依存关系
无序分类变 量
（计数资 料） 样本率与总体率的比较
Logistic回归 u检验
两个率或构成比的比较
（完全随机设计）
变量类型
数值变量 （计量资料）
分析目的
统计方法
样本均数与总体均数的
比较
t检验
应用条件 正态分布
两组资料的比较
成组设计的t检验
方差齐
（完全随机设计）
成组设计的t＇检验
成组设计的秩和检验
方差不齐
配对资料的比较
配对设计的 t检验
差值呈正态分布
（配对设计）
符号秩和检验
差值呈非正态分布
多组资料的比较
完全随机设计的方差分析 方差齐
多个率或构成比资料的 比较
（完全随机设计）
行×列表χ2检验
全部格子T≥5或少 于1/5的格子1 有序分类变
量 （等级资
料）
行×列表资料的相关分析
配对设计
符号秩和检验
两组资料的比较
（完全随机设计）
成组设计的秩和检验
多组资料的比较
（完全随机设计）
Kruskal-Wallis H检验
两变量之间的相互关系 等级相关