统计学实验课件

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统计学课件ppt(全)

统计是以数据为食物的动物统计的本业是消化数据，并产生有营养的结果。
Data—— Statistics ——Information
经济学家、教育家、人口学家原北京大学校长马寅初
• 学者不能离开统计而研究 • 政治家不能离开统计而施政 • 企业家不能离开统计而执业
第一节统计与统计学
• 统计与统计学的含义 • 统计数据的规律与统计方法
二、统计数据的规律与统计方法
以上例子说明，通过多次观察或试验可以得到大量的统计数据，利用统计方法是可以探索其内在的数量规律性。因为客观事物本身是必然性与偶然性的对立统一，必然性反映了事物的本质特征，偶然性反映了事物表现形式的差异。（举例学生的平均分，标准差）
举例3：《2011年武汉地区高校毕业生就业报告》
• 即使入职相同行业，不同部门间的收入差距也较大。从总体看，高校毕业生薪资起点呈现“研发岗”＞“销售岗”＞“职能岗”＞“行政岗”的总体态势。 • 在不同性质的企业中，应届高校毕业生工资最高的是外资企业，达2500元以上的占到62.3%，达5000元以上的占到8.2%。接近半数的应届毕业生，工资水平集中在 1500元-2500元之间。
举例5：文学也与统计有关
据统计学家（复旦大学李贤平教授）对《红楼梦》各回的虚词（47个虚词：之，其，或，呀，吗，可，便，就……）出现的频率进行统计分析（原因是由于个人写作特点和习惯的不同，所用的虚词是不会一样的），采用聚类分析，（物以聚类，人以群分）发现前80回和后40回明显不同，出自不同的人，进一步运用判别分析，发现前80 回是曹雪芹缩写，后40回不是高鹗一人所写，而是曹雪芹亲友将其草稿整理而成，宝黛故事为一人所写，贾府衰败情景为另一人所写等等，这个论证在红学界轰动很大。

常用统计学方法ppt课件

三、率（构成比）的统计分析
两样本率或构成比的比较用四格表2 配对设计时用配对2 多组率或构成比比较用行×列2
四格表2检验
1.当n≥40，且T≥5时，直接计算 2值
基本公式 χ2＝
(Ａ－Ｔ)2 ∑─────
Ｔ
专用公式
( a d－b c ) 2 n χ2＝ ───────────
(a＋b)(c＋d)(a＋c)(b＋d)
学习内容：
一、研究资料类型二、均数的统计分析三、率（构成比）的统计分析
一、研究资料类型
➢ 计量资料 ➢ 计数资料 ➢ 等级资料
计量资料：用定量方法对每个观察单位某指标测量数值大小的资料。
常用表达方法：±s 常用统计方法：t检验
u检验方差分析
计数资料：将观察单位按属性分组，清点各观察单位个数的资料。常用表达方法：率、百分构成等常用统计方法：2检验
➢ 对同一受试对象分别给予两种处理，推断两种处理效果有无差别；
➢ 对同一受试对象处理前、后比较，推断该处理有无作用。
t检验：
样本均数与总体均数比较（P106）；配对设计计量资料比较（P107）；两样本均数比较（P108）。
u检验：
两大样本均数比较（P109）
方差分析（ANOVA）：
多个样本均数比较（P109）
等级资料：将观察单位按属性的不同程度分组，再清点各观察单位个数的资料。常用统计方法：秩和检验等
二、均数的统计分析
➢ 成组设计：
两小样本均数比较用t检验；
两大样本均数比较用u检验；三个以上样本均数比较用方差分析。对同对和两个受试对象分别给予两种处理，推断两种处理效果有无差别；
2.当n≥40，且有1≤T＜5时，计算校正的 2值

统计学课件PPT课件

直方图
用直条表示频数，用横轴表示数据范围，纵轴表示频数。
箱线图
表示一组数据的中位数、四分位数和异常值。
散点图
表示两个变量之间的关系。
折线图
表示时间序列数据随时间的变化趋势。
04
概率与概方法
描述随机事件发生的可能性程度，通常用P表示。
通过实验或经验数据计算随机事件的概率。
表示数量、大小、距离等可以量化的数据，如年龄、收入。
统计数据的收集方法
直接观察法
通过实地考察、观测等方式收集数据，如市场调研人员现场观察消费者行为。
实验法
通过实验设计和实验操作获取数据，如产品测试实验。
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，如民意调查。
行政记录法
通过政府部门或企业提供的记录获取数据，如企业财务报表。
01
单总体参数假设检验的概念
根据单一样本数据对总体参数进行假设检验。
02
单总体参数假设检验的方法
如t检验、Z检验、卡方检验等。
03
单总体参数假设检验的应用场景
如检验单个样本的平均数、比例等是否与已知的总体参数存在显著差异。
两总体参数的假设检验
两总体参数假设检验的概念
根据两个样本数据对两个总体的参数进行假设检验。
04
常见概率分布及其应用
二项分布
适用于独立重复试验中成功次数的概率分布，如抛硬币、抽奖等。
正态分布
适用于许多自然现象的概率分布，如人的身高、考试分数等。
泊松分布
适用于单位时间内随机事件的次数概率分布，如放射性衰变、网站访问量等。
指数分布
适用于描述时间间隔或寿命的概率分布，如电子产品寿命、等待时间等。

统计学实验二PPT课件

-
9
二、调出“直方图”对话框，其主要选项的含义如下：
❖ 输入区域：在此输入待分析数据的单元格范围。本例输入区域为：$A$1:$A$51
❖ 接受区域(可选):在此输入接受区域的单位格地址范围。
该区域应包含一组可选的用来计算频数的边界值。这些值应当按升序排列。只要存在， Excel将自动统计在当前边界点和相邻较高值的边界的之间的数据点的个数。
❖ 数据透视表与条图 ❖ 学时：4
-
2
一、计量数据的频数图与直方图
❖ P74页复习思考题第12题对某厂50个计件工人某月份工资进行登
记，得以下原始资料（单位：元）：
1465 1760 1985 2270 2980 1375 1735 1940 2220 2670 1405 1755 1965 2240 2820 1295 1645 1880 2110 2550 1355 1710 1910 2190 2600 1265 1625 1865 2095 2520 1225 1605 1845 2040 2430 1175 1595 1835 2030 2370 1000 1535 1810 2010 2290 1125 1575 1815 2030 2320
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11
❖ 累积百分比：选中此复选框，可以在输出结果中添加一列累计白分比数值，并同时在直方图表中添加累积百分比折线。
❖ 图表输出：选中此复选框，可以在输出表中同时生成一个嵌入式直方图。
-
12
本例直方图的填写如下所示：
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13
三、点击‘‘确定”按钮即可。
❖ 完整的结果通常包括三列和一个频率分布图，第一列是数值的区间范围，第二列是数值分布的频数，第三列是频数分布的累积百分比。

统计学ppt课件

配对样本非参数检验
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
统计学ppt课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变量的影响是否显著。

统计学完整ppt课件完整版

假设检验的基本思想：小概率事件原理
假设检验中的两类错误：第一类错误、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算p值、作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法：析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判断是否存在尖峰或平峰分布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念：点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体均值的区间估计、总体比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数据）

统计学实验PPT课件

实验二
实验三
实验四
实验五实验六实验七实验八实验九
统计数据的搜集与整理
统计图表
统计数据的描述
长期趋势和季节变动测定
相关分析回归分析综合实验参数假设检验方差分析
统计数据的搜集与整理
实验一统计数据的搜集与整理
一、实验目的及要求
❖能熟练通过网络搜集间接数据 ❖掌握搜集直接数据的方法 ❖掌握对不同类型的调查资料进行整理的方法
参考书籍任何一本《统计学》、《计算机基础》。
网络资源
工程医学
1）（国家统计局）
2）(四川统计统计局)
生活
计量
3) http://edu.stats.g… (中国统计教育培训网）
统计学实验
实验一
实验六回归分析
二、求线性回归方程
1、利用函数法 2、通过“工具”菜单“数据分析” 中的“回归”
链接相关与回归
实验六回归分析
三、求非线性回归方程
1、转化为线性。、通过“工具”菜单“数据分析” 中的“回归”
例3-2：有10个人的年收入的数据为：（元） 13773、13244、12253、11809、9653、 8794、8621、7457、8623、7504
试使用“描述统计”工具，计算各种描述
统计指标
链接 Excel
长期趋势和季节变动测定
实验四长期趋势和季节变动测定
一、实验目的及要求
❖能利用Excel测定长期趋势 ❖能利用Excel测定季节指数
选项或 “工具”菜单“数据分析”下的“排位与百分比排位”
链接 Excel
实验一统计数据的搜集与整理
2、数据的整理可用函数FREQUENCY，也可用“工具”菜单

《统计学实验》课件

详细描述
描述性分析是对数据进行初步分析的方法，包括计算数据的频数、均值、中位数、众数、标准差等统计量，以及制作直方图、箱线图、折线图等图表来展示数据特征。通过描述性分析，可以了解数据的分布情况、异常值和趋势等。
03
实验数据分析方法
参数估计与假设检验
参数估计
通过样本数据对总体参数进行估计，如使用均值、中位数、众数等统计量来估计总体均值、中位数、众数等。
掌握统计学基本原理和方法
通过实验操作，深入理解统计学的基本概念、原理和方法，为后续学习和应用打下坚实基础。
培养数据分析思维
实验过程中，培养了独立思考和解决问题的能力，提高了数据分析思维和逻辑推理能力。
提升软件操作技能
熟练使用统计软件进行数据处理和分析，提高工作效率和准确性。
增强团队合作意识
总结词
通过实际调查数据的分析，掌握描述性统计和推断性统计的基本方法。
数据清洗与整理
对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值剔除等。
推断性统计分析
运用t检验、方差分析等方法，对数据进行分析和推断。
案例二：金融数据的预测分析
总结词
利用金融数据，掌握时间序列分析和回归分析的方法。
数据选取与预处理
描述性统计
数据收集、整理、图表展示
概率论基础
概率、随机变量、期望与方差等
参数估计与假设检验
点估计、区间估计、假设检验等
相关分析与回归分析
简单相关、多元相关、线性回归等
实验要求与注意事项
01
实验前需预习相关理论知识
02 实验过程中需认真操作，记录数据和分析结果
03
实验后需撰写实验报告，总结实验过程和结果

统计学随机分组(实验动物含小鼠) ppt课件

1
PPT课件 2
PPT课件 3
动物分组
PPT课件
一般需要遵循对照和随机的原则，这里主要关乎2个问题，一是如何设计对照组？二是如何保证动物随机地分配到这些组中？
4
PPT课件
问题一：如何设置对照组？

为了保证能得到科学有效的数据，分组的第一个设计原则便是要设立对照组。一般观察一个药物或者某种外界因素对实验动物的影响需要设置3组对照，空白对照组（负对照组、模型对照组）、模型对照组（正对照组）和阳性对照组[2]。
PPT课件
按编号称重，记录每只小鼠体重。按动物体重顺序依次重新编号。共分为5个组，分别是空白对照组，模型对照组，给药组（低剂量），给
药组（中剂量），给药组（高剂量），每组10只。第一区组1,2,3,4,5；第二区组6,7,8,9,10，依次类推。在随机数表上任意指定一个点抄录数字，抄录的数字个数等于区组数减1 并以横向的顺序抄录数字，如5个区组就抄录4个数字。以后的区组按顺序依次抄录数字。每个区组的随机数字除以5，得到的余数可为0,1,2,3和4.余数1分配到A组；余数2分配到B组；余数3分配到C组；余数4分配到D组；余数0分配到E组。如2个编号的余数相同，后一个编号的分配依次后退1组。区组第5个数字为填补余缺，组内缺那组就填入哪组。把上表整理，则各组动物编号为：（见下表），并用苦味酸重新标记；
一般小鼠的每组一般不少于10只；一般大鼠每组不少于6只；大动物等级越高，价格越贵，根据情况可适当
减少，但一般不能少于4-5只。

8
PPT课件
问题三：如何进行随机分配？
根本不同的实验目的，实验对象，分组时常用的方法有：完全随机设计、随机区组设计等[3-4]。实现随机分组时需要利用随机数字表以及随机数余数分组法。

《统计学》完整ppt课件

秩和检验的应用场景
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析，如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理及可视化，包括缺失值处理、异常值检测等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是否有显著差异。

统计学随机分组(实验动物含小鼠)-PPT

[4] 赵伟，孙国志. 常用实验动物随机分组方法，实验动物，2009年第4期
[5]万霞, 刘建平. 临床试验中的随机分组方法. 中医杂志2007 年第 48 卷第3 期
阳性对照组：通常是给予疾病模型动物已知应该有效的药物或者其他有效因素的处理；目的是对比某受试药物与阳性药物对比，是否有效；举例：已知阿霉素对乳腺癌肿瘤生长有抑制作用，因此我们可以选用阿霉素作为阳性对照，来判断此受试药物的治疗效果。
问题二：每组几只合适？
动物实验设计应遵循实行“3R原则”，包括实验动物的替代、减少和优化原则，其中减少即指尽量减少实验动物的数量。查阅文献，并未发现对实验动物数目有绝对要求，但在减少的同时，一定要满足统计学要求。统计学上要求一般至少每组有6个可用数据，才有意义。
[2] Festing M F, Altman D G. Guidelines for the Design and Statistical Analysis of Experiments Using Laboratory Animals[J]. Ilar Journal, 2002, 43(4): 244-258.
一般小鼠的每组一般不少于10只；一般大鼠每组不少于6只；大动物等级越高，价格越贵，根据情况可适当
减少，但一般不能少于4-5只。
问题三：如何进行随机分配？
根本不同的实验目的，实验对象，分组时常用的方法有：完全随机设计、随机区组设计等[3-4]。实现随机分组时需要利用随机数字表以及随机数余数分组法。
优势：区间分组将保证了实验组间的生物差异减到了最小，遵循了一致性原则与随机性原则，使实验结果更具有统计学意义。
注：有时候我们会碰到多个因素，则需要依次分区，如：40只体重差异较大的小鼠，雌雄不一，此时我们不能只按照体重区组分配，需要先把雌雄分开，然后各自按体重分层。即它要求随机先按某一因素分成相等的几组，再在组内按另一因素分成几个区。

卫生统计学实验课件秩和检验Nparway过程

定义与目的
定义
非参数秩和检验nparway是一种用于比较两组或多组独立样本的非参数统计方法。
目的
通过比较各组观察值的秩次（即数据排序位置）来推断各组之间的差异，适用于数据不符合正态分布或总体分布未知的情况。
适用范围与限制
适用范围
适用于多组独立样本的比较，尤其适用于数据不符合正态分布或总体分布未知的情况。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
05 nparway秩和检验在实际应用中的注意事项
数据质量与样本量问题
数据质量
在进行nparway秩和检验之前，应确保数据质量，避免因数据录入错误、遗漏或异常值导致的分析结果偏差。
VS
样本量问题
样本量的大小对秩和检验的结果具有显著影响。在确定样本量时，应充分考虑研究目的、效应大小、误差率等因素，以确保足够的统计效能。
数据展示
数据集1包含四组，每组有30个观测值；数据集2包含四组，每组有4个观测时间点，每个时间点有30个观测值。
实例分析过程
1 2 3
数据预处理
对数据进行清洗和整理，确保数据准确无误。
建立假设
对于数据集1，假设四组人群在某项指标上无显著差异；对于数据集2，假设四组人群在不同时间点的测量值无显著差异。
结果讨论
根据nparway秩和检验的结果，分析可能的原因，并探讨如何改进实验设计和数据处理方法，以提高实验的准确性和可靠性。
04 nparway秩和检验与其他检验方法的比较
与其他非参数检验方法的比较
与Kruskal-Wallis检验的比较
Kruskal-Wallis检验是一种单因素的非参数检验方法，而nparway秩和检验可以用于多因素的非参数检验，具有更广泛的应用范围。

统计学ppt(全)

1 -2
经济、管理类基础课程
统计学
第一节统计与统计学
一. 统计与统计学的含义二. 统计学的性质和作用
1 -3
经济、管理类基础课程
统计学
1 -4
一、什么是统计？
1. 统计工作
收集数据的活动
2. 统计数据
▪ 对现象计量的结果
3. 统计学
分析数据的方法与技术
经济、管理类基础课程
统计学
什么是统计学?
总量指标、相对指标和平均指标
3. 按计量单位
实物指标、价格指标和劳动量指标
1 - 35
经济、管理类基础课程
统计学
统计指标体系
由若干个相互联
系相互制约的统计指标组成的一个统计指标系统
•基本统计指标体系
•专题统计指标体系
1 - 36
经济、管理类基础课程
2. 17世纪中叶的政治算术学派可看作是统计学的开端
3. 19世纪，沿着约翰·格朗特所开创的人口统计以及沿着威廉·配第所开创的经济统计有了进一步的发展
4. 威廉·配第为以后经济统计的发展开拓了道路；约翰·格朗特为人口统计的发展开拓了道路
5. 政治算术学派则为后来的社会经济统计的发展奠定了基础
Thomas Robert Malthus (马尔萨斯) (1766-1834)
1 - 19
Johann Gregor Mendel (孟德尔) (1822-1884) Pierre Simon Laplace (拉普拉斯) (1749-1827)
经济、管理类基础课程
统计学
历史上著名的统计学家
Jacob Bernoulli (伯努利) (1654-1705) Edmond Halley (哈雷) (1656-1742) De Moivre (棣美佛) (1667-1754) Thomas Bayes (贝叶斯) (1702-1761) Leonhard Euler (欧拉) (1707-1783) Pierre Simon Laplace (拉普拉斯) (1749-1827) Adrien Marie Legendre (勒让德) (1752-1833) Thomas Robert Malthus (马尔萨斯) (1766-1834) Friedrich Gauss (高斯) (1777-1855) Johann Gregor Mendel (孟德尔) (1822-1884) Karl Pearson (皮尔森) (1857-1936) Ronald Aylmer Fisher (费歇) (1890-1962) Jerzy Neyman (内曼)(1894-1981) Egon Sharpe Pearson (皮尔森) (1895-1980)

统计学PPTPPT课件

假设检验
零假设和备择假设
零假设是我们要检验的假设，备择假设是与零假设相对立的假设。
第一类错误和第二类错误
第一类错误是拒绝了正确的零假设，第二类错误是接受了错误的零假设。
显著性水平
显著性水平表示在零假设为真的情况下，拒绝零假设的概率。
样本容量和样本误差
样本容量越大，样本误差越小，推断的准确性越高。
通过观察记录的方式收集数据，适用于小样本的定性研究。
实验法
通过实验的方式控制变量，收集数据，适用于因果关系的研究。
数据的整理和展示
数据整理
对数据进行清洗、分类、编码等处理，使其符合统计分析的要求。
数据展示
通过图表、表格等形式展示数据，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化
利用图形、图像等技术将数据可视化，以便更直观地展示数据的特征和关系。
在生物统计学中，统计学方法用于遗传学、分子生物学等领域的研究。
在商业决策中的应用
市场调查
通过统计学方法进行市场调查，了解客户需求和市场趋势。
预测分析
利用统计学方法进行销售预测、需求预测等，为决策提供依据。
质量控制
通过统计学方法监控生产过程，确保产品质量符合标准。
风险评估
统计学用于评估商业风险，如信用评级、投资组合优化等。
010203定量数据数值型数据，如身高、体重、年龄等，可以通过测量或计数得到。
定性数据
非数值型数据，如性别、婚姻状况、文化程度等，通常通过分类或编码得到。
数据来源
数据可以来源于调查、观察、实验、档案资料等途径。
数据收集的方法
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，适用于大样本的定量研究。

《实验设计统计学》课件

企业市场研究案例
总结词
市场策略、消费者行为
详细描述
企业市场研究中的实验设计统计学案例主要关注市场策略和消费者行为。这些案例通常涉及产品测试、广告效果评估和销售预测等方面的实验设计和数据分析，为企业制定有效的市场策略提供科学依据。
THANK YOU
实验设计统计学案例分析
医学研究案例
总结词
严谨、数据驱动
详细描述
医学研究中的实验设计统计学案例通常涉及药物研发、临床试验和流行病学研究。这些案例强调严谨的实验设计和数据分析，以提供可靠的科学依据，从而为疾病诊断、治疗和预防提供支持。
社会科学研究案例
总结词
人类行为、社会现象
详细描述
社会科学研究中的实验设计统计学案例通常关注人类行为和社会现象，如心理学、经济学、政治学和社会学等领域的研究。这些案例通过实验设计和统计分析，探究人类行为和社会现象的内在规律和影响因素。
法律法规遵守
遵循相关法律法规，如涉及人类受试者的医学研究伦理审查等。
新技术的发展和应用
大数据处理技术
利用大数据技术处理大规模数据集，提高分析效率和准确性。
人工智能和机器学习
应用人工智能和机器学习算法改进实验设计和数据分析。
云计算和分布式计算
利用云计算和分布式计算资源，实现高效的数据存储和处理。
06
随机化实验设计通常采用随机数字表、随机排列表或计算机随机数生成器等方法进行随机分配，确保每个实验对象被选中的概率相等。
随机化实验设计可以有效地控制潜在的混杂因素和干扰因素，使实验结果更加客观、真实。
配对实验设计
配对实验设计是将相似或相同的实验对象进行配对，然后将配对后的实验对象随机分配到不同的处理组和对照组。

《统计学上机实验》课件

案例三：足球比赛进球情况
分析足球比赛中各队的进球情况，对球队技术和战术进行评估。
总结
1 实验的重要性
通过统计学上机实验，了解实验设计和数据处理的重要性。
2 基础知识和常用工具
掌握实验的基础知识和常用工具，提高数据分析能力。
3 对学生的意义
统计学上机实验对学生未来的发展具有重要的意义，培养数据分析思维。
《统计学上机实验》PPT 课件
统计学上机实验课程旨在介绍实验设计、数据处理和数据可视化等基础知识及常用工具。适合初学者了解统计学实验的重要性和应用。
实验设计
实验目的和假设
定义实验目标和假设，确保实验的准确性和可重复性。
适当的实验方法
选择合适的实验方法，使实验结果具有统计学意义。
实验流程和采样方案
直方图
散点图
使用直方图将数据分布可视化，直观显示数据的分布Байду номын сангаас况。
使用散点图展示变量之间的关系，帮助观察相关性和趋势。
箱线图
使用箱线图显示数据的中位数、四分位数和异常值等统计信息。
实验案例
案例一：医院药占比重
探究某医院各科室的药占比重，为医院的资源分配提供依据。
案例二：教学模式与学生成绩
研究不同教学模式对学生成绩的影响，为教学改革提供参考。
设计详细的实验流程和采样方案，确保实验的顺利进行。
数据处理
1
数据的清理和整理
对收集到的数据进行清理和整理，确保数据的准确性和完整性。
2
常见的统计分析方法
使用假设检验、方差分析等常见的统计分析方法对数据进行分析，得出相关结论。
3
数据分析工具
使用SPSS、R等数据分析工具进行统计分析，提高工作效率。
数据可视化

新版统计学实验报告培训课件.doc

《统计学》课内实验报告班级：工商0803姓名：郑燕飞、马成伟、郑春明学号：050810121605081012170508101219时间：2011 年6 月14 日一、实验目的通过网上渠道收集有关上市公司股票的相关统计数据，完成三个方面的研究任务，具体任务如下：1、分析研究上市公司中不同行业的股票波动规律是否一致；2、分析研究股票价格与成交量之间是否存在相关关系；3、分析研究在上市公司中，行业分布与地域分布是否有关。

二、研究方法1、3 人组成一个小组，小组成员合作共同完成上述统计研究任务；2、小组成员共同讨论，自行设计统计总体、样本及收集数据的方法。

具体要求如下: 要求每个任务中至少要有200只股票的资料作为数据基础。

鼓励同学们最大限度地发挥主观能动性，充分且灵活地应用课堂上学到的统计方法，挖掘金融现象背后的经济规律。

三、实验内容1、股票行业背景危机以来的国内外经济波动不断加大,当前再次处于回落过程,继续等待确认经济回落最快时期出现,筛选部分因原材料价格回落导致盈利能力改善的行业。

中期看,波动性仍然较大的经济状况,使得股票市场也呈现区间波动特征,从而缺乏财富效应,股市相对其他市场的吸引力仍在减弱。

周期波动频繁,股票市场吸引力较弱。

09 年以来,随着经济周期短期化、过度波动化越来越明显,从而增长质量较差,增速不稳定;此种背景下,股指始终呈现区间运行的走势,且波动频率加强,导致市场缺乏财富效应,股票市场相对银行理财产品等市场的吸引力显著下滑。

12、研究方向1）、研究上市公司中不同行业的股票波动规律是否一致2）、研究股票价格与成交量之间是否存在相关关系3）、研究在上市公司中，行业分布与地域分布是否有关3、研究方法及其相关说明1）、数据来源说明2）、样本构成说明3）、选用的统计方法4）、分析过程5）、分析结果6）、结果解读四、实验心得这次实验，让我们三个人真的对统计分析有了深刻的了解，这个深刻的了解是从完全不会到慢慢熟悉的一个既漫长又快乐的过程。