统计研究的基本方法
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统计学的研究对象和方法（一）统计学的研究对象科学来源于实践。
统计学是长期的统计实践的理论概括和科学总结，是渐渐形成的完整的科学体系。
统计学的研究对象是大量社会经济现象总体的数量方面，其根本特征是在质与量的辩证统一中研究大量社会经济现象总体的数量方面，反映社会现象发展变化在详细时间、地点、条件下的数量表现，揭示事物的本质、相互联系、变动规律性和发展趋势。
辩证唯物主义告知我们，不论是自然现象还是社会现象, 都存在质与量两个方面，二者是辩证统一、亲密联系的。
事物的质是通过量表现出来的，没有数量也就没有了质量，量的累积达到一定的界限，将引起质的变化。
因此，要研究事物的存在和发展，并把握其发展规律性，必需研究事物的量的方面，研究事物发展规律性在详细时间、地点、条件下的数量表现。
所以，从数量上熟悉事物，是马克思主义的一种科学的熟悉方法。
一般来说，统计既可以研究自然现象，也可以研究社会经济现象，本书研究的是社会经济现象的数量方面。
所以，这里所说的数量方面是指社会经济现象的规模、水平、结构、速度、比率关系、普遍程度，等等。
事物的质和量是亲密联系的，是辩证的统一，因此，统计要对社会经济现象的数量方面进行研究，必需和质的方面结合起来。
例如，要统计工业产品产量，假如不明确什么是工业产品，工业产品产量统计就无法进行。
（二）统计学研究对象的特点统计以社会经济现象为其研究领域，具有其自己的特点。
归纳起来可概括成如下四个特点：数量性、总体性、详细性和社会性。
1.数量性统计的研究对象是社会经济现象的数量方面，包括社会经济现象的规模、水平、现象间的数量关系，以及打算现象质量的数量界限。
统计研究对象的数量性，是统计区分于其他社会经济调查研究活动的根本特点。
必需指出，统计对社会经济现象数量方面的熟悉是定量熟悉，但必需以定性熟悉为基础，要和定性熟悉结合起来，遵循定性一定量一定性的科学熟悉规律。
例如，要对国内生产总值进行研究，首先要了解国内生产总值的本质属性，然后才依据这种熟悉去确定国内生产总值的口径、范围和计算方法，进而才能据以处理许很多多复杂的、详细的实际统计问题。
统计学中的统计方法和工具
统计学中的统计方法和工具
统计学中的统计方法和工具包括：
大量观察法：这是统计活动过程中搜集数据资料阶段（即统计调查阶段）的基本方法，即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。
统计学的各种调查方法都属于大量观察法。
统计分组法：由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。
统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。
综合指标法：统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。
综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。
统计模型法：在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时，我们还经常需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系及变动的影响程度。
以上是统计学中的一些常用的统计方法和工具，希望可以帮助到您。
统计研究的基本方法
统计研究的基本方法统计研究是一种常见的研究方法，用于收集、分析和解释数字数据。
它广泛应用于社会科学、生物科学、医学、金融等领域。
在统计研究中，研究者需要设计合适的实验或观察，然后使用统计学方法来分析数据并得出结论。
以下是一些常用的统计研究方法。
1. 符号测试方法（Sign test）：用于比较两个相关样本的差异。
研究者通过检查差异的正负号，根据差异的分布情况判断是否存在显著性差异。
2. t检验（t-test）：用于比较两个独立样本的均值是否有显著差异。
t检验可以根据样本数据来计算一个t值，然后通过查表或计算p值来判断差异是否显著。
t检验可以在小样本情况下使用。
3.方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值是否有显著差异。
方差分析可以将总变异分解为由于处理之间差异和由于随机误差引起的差异。
通过比较处理间和处理内的差异来判断差异是否显著。
4. 卡方检验（Chi-square test）：用于比较观察频数与期望频数之间的差异是否显著。
它适用于观察数据是分类变量的情况。
5. 相关分析（Correlation analysis）：用于衡量两个变量之间的关系强度和方向。
研究者可以计算相关系数来描述两个变量之间的线性关系。
6. 回归分析（Regression analysis）：用于建立一个因变量和一个或多个自变量之间的关系模型。
回归分析可以用于预测和解释数据。
7. 因子分析（Factor analysis）：用于在变量集中寻找潜在的共同因素。
因子分析可以帮助研究者简化数据集，发现潜在的变量结构。
8. 生存分析（Survival analysis）：用于分析生存时间或事件发生概率。
生存分析常用于研究患者的生存率或产品的生命周期。
除了上述方法，还有一些其他统计研究方法，如聚类分析、判别分析、时间序列分析等。
不同的研究问题和数据类型可能需要不同的方法。
选择合适的方法需要根据研究目的和数据特点进行判断。
在进行统计研究时，研究者还需要注意统计假设检验的适用条件，避免误用统计方法和错误解读结果。
简述统计学的研究方法
1.简述统计学的研究方法. 大量观察法，统计分组法，综合指标法，动态分析法,统计推断法，统计指数法，抽样法,相关分析法。
2.简述统计调查的组织形式。
统计调查有不同组织形式，主要有统计报表制度和专门调查。
(统计报表制度是根据国家统计法规定，自上而下布置，统一规定表格形式报送时间和程序，自下而上逐级汇总上报的统计报告制度。
）专门调查是统计工作中重要的调查组织形式.按其特点和作用不同，可以分为普查，重点调查，典型调查和抽样调查四种.3.统计整理的主要程序包括那些。
1）制定统计整理方案包括确定统计分组的方法，用哪些指标来说明总体特征和对总体资料的处理方法。
统计整理方案是确保统计整理工作有步骤有计划开展的首要前提。
2)审核原始资料为保证统计资料的准确及时完整和系统性,对调查得到的资料要从逻辑和计算两方面进行审核。
3)统计分组和汇总根据研究任务和要求，确定调查所得的原始资料那些需要分组或分类。
统计分组的关键是选择正确的分组标志和合适的组限4）绘制统计图表绘制统计表是把汇总的资料按一定的规则在统计表或统计图上表现出了。
4.统计表由哪几个主要部分组成。
从形式上看,统计表由总标题，表头,横行标题，纵栏标题和数字资料等要素构成。
5.如何编制组距变量数列. 一般包括以下几个步骤：1）原始资料按数值大小顺序排列，计算全距（R）2）确定组距和组限。
3)计算各组频数,频率.6.简述相对指标的种类及其计算公式。
1）计划完成相对指标（%）=实际完成数/同期计划数＊100% 2）结构相对指标（%）=总体中某一部分数值/总体全部数值*100% 3）比较相对指标（%)=某一国家地区（单位）某种现象的指标数值/另一国家地区（单位)同一现象的指标数值*100% 4）比例相对数=总体中某一部分数值/同一总体中另一部分数值5）强度相对指标=某一现象的指标数值/另一与此有联系现象的指标数值6）动态相对指标（％)=报告期数值/基期数值＊100％7.简述平均指标的种类及其计算公式。
统计学的含义、研究对象、特点和基本方法
统计学的含义、研究对象、特点以及基本方法一、统计学的含义统计学是一门通过搜集、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
它是应用数学的一个分支，其研究领域包括数据的收集、分析、解释和呈现，以及通过这些数据来做出决策和预测。
统计学的核心在于收集和分析数据，从而提取出有用的信息，为决策提供科学依据。
二、统计学的研究对象统计学的研究对象十分广泛，包括社会、经济、自然现象等各个领域的数量关系。
其主要研究对象可以概括为以下几个方面：社会经济统计：研究社会经济现象的数量方面，如人口、就业、收入、消费等。
通过对这些数据的收集和分析，可以了解社会经济的运行状态和发展趋势，为政府和企业提供决策支持。
自然科学统计：研究自然现象的数量规律，如物理、化学、生物等领域的实验数据。
通过对这些数据的统计分析，可以发现自然现象的内在规律，推动科学研究的进步。
工程统计：研究工程技术的数量问题，如产品质量控制、可靠性分析、优化设计等。
工程统计可以帮助提高产品质量、降低生产成本，推动工程技术的发展。
医学统计：研究人体健康与疾病的数量关系，如疾病发病率、药物疗效等。
医学统计可以为医学研究提供科学依据，推动医学事业的进步。
三、统计学的特点数量性：统计学是通过数据来揭示事物本质和规律的，因此具有数量性的特点。
它通过对数据的收集、整理和分析，提取出有用的数量信息，为决策提供科学依据。
总体性：统计学研究的是总体而非个体，它通过对总体数据的分析来推断总体的特征。
这种总体性的特点使得统计学能够更全面地反映事物的本质和规律。
具体性：统计学研究的是具体事物的数量关系，而不是抽象的概念。
它通过对具体事物的数据分析，揭示事物的内在规律和联系。
社会性：统计学研究的对象广泛涉及社会、经济、自然现象等各个领域，因此具有社会性的特点。
它通过对这些领域的数据分析，为政府、企业和社会提供决策支持。
四、统计学的基本方法描述性统计：描述性统计是通过对数据进行整理和描述，以揭示数据的分布特征、集中趋势和离散程度等。
统计的基本研究方法有哪些
统计的基本研究方法有哪些
统计的基本研究方法包括以下几种：
1. 实验研究（Experimental research）：通过设置特定的实验条件，控制自变量，观察和测量因变量的变化，以确定因果关系。
2. 调查研究（Survey research）：通过设计问卷、采访或观察的方式，收集大量的数据，了解人群特征、态度、行为等。
3. 面谈研究（Interview research）：通过对受访者进行深入的面对面交流，获得详细的信息和观点。
4. 观察研究（Observational research）：通过对现象、事件的直接观察，记录和分析其特点、规律和变化。
5. 记录研究（Archival research）：通过收集和分析过去的记录、文件、资料等，揭示历史或现实中的事实和问题。
6. 实证研究（Empirical research）：通过收集和分析实际的数据，验证和检验理论、假设的真实性和适用性。
7. 比较研究（Comparative research）：通过对不同地区、群体、社会等进行
比较分析，找出相似和不同之处，以便得出结论。
8. 实地调研（Field research）：通过到实际研究对象所在的场所进行观察、访谈、记录等方式，收集相关信息和数据。
需要根据具体研究的目的和问题，选择适合的研究方法，并采用科学的数据收集和分析技术对数据进行处理和解释。
统计研究的基本方法5种
统计研究的基本方法5种
统计研究是一种科学的研究方法，它通过对数据的收集、整理、分析和解释，来揭示事物之间的关系和规律。
在统计研究中，有许多基本方法可以使用，下面将介绍其中的5种。
1. 抽样调查法
抽样调查法是一种常用的统计研究方法，它通过从总体中随机抽取一部分样本，来代表整个总体。
在抽样调查中，样本的选择要具有代表性和随机性，以确保研究结果的可靠性和有效性。
2. 实验研究法
实验研究法是一种通过对实验组和对照组进行比较，来探究因果关系的方法。
在实验研究中，实验组和对照组要尽可能相似，只有在实验组中引入了某种变量，才能比较出这种变量对结果的影响。
3. 相关分析法
相关分析法是一种通过计算两个或多个变量之间的相关系数，来探究它们之间关系的方法。
在相关分析中，相关系数的取值范围为-1到1之间，当相关系数为正数时，表示两个变量之间呈正相关关系，当相关系数为负数时，表示两个变量之间呈负相关关系。
4. 回归分析法
回归分析法是一种通过建立数学模型，来探究自变量和因变量之间关系的方法。
在回归分析中，自变量和因变量之间的关系可以用线性回归模型或非线性回归模型来表示，通过对模型进行拟合和检验，可以得出它们之间的关系。
5. 统计推断法
统计推断法是一种通过对样本数据进行统计分析，来推断总体特征的方法。
在统计推断中，通过对样本数据的均值、标准差等统计量进行计算，来推断总体的均值、标准差等特征。
同时，还可以通过假设检验和置信区间等方法，来对推断结果进行检验和评估。
以上5种方法是统计研究中常用的基本方法，它们各有特点，可以根据研究目的和数据类型的不同，选择合适的方法进行分析和解释。
统计研究的基本方法：大量观察法、统计分组法、综合指标法、估计推断法
统计研究的基本方法：大量观察法、统计分组法、综合指标法、估计推断法统计工作的主要环节：统计设计、统计调查、统计整理和统计分析总体和总体单位：统计总体是由客观存在的具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体，简称总体。
（它是由特定研究目的而确定的统计研究对象）构成统计总体的个别事物叫做总体单位，简称单位。
标志和指标：统计标志是表明总体单位特征的名称，简称标志。
标志按其性质可分为品质标志和数量标志。
按其变异情况分为不变标志和可变标志。
统计指标有两种理解，一是用来反映总体数量特征的基本概念；一是反映总体数量状况的概念和数值。
连续变量和离散变量：连续变量的变量值是连续不断的，相邻的两个数值之间可以进行无限的分割，一般可以表现为小数。
离散变量的变量值是间断的。
数据的四种计量尺度：定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。
（p28）主要的调查方式和特点：普查、抽样调查、统计报表、重点调查、典型调查特点：普查，通常是一次性或一周期的，应规定统一的标准调查时间，以避免调查数据的重复或遗漏，保证普查结果的准确性，是专门组织的全面调查，内容全面、详细、准确。
抽样调查，节省经费、速度快、较高的精确度、灵活性即组织方便灵活，项目可多可少，调查范围可达可小统计报表，统计资料具有统一性、全面性、动态性和可靠性重点调查，重点单位的选择是根据研究的任务和目的有意识决定的，重点调查的目的是反映现象总体的基本情况。
典型调查，非全面性变量值归组、组距和组中值及确定单变量值分组是把每一种变量值作为一组，分组后将各组出线的次数加以排列。
一般适用于离散变量且变量值变化的表现较少的情况。
组距分组就是将全部变量值一次划分为若干个区间，并将这一区间的变量值作为一组。
组中值（p69）总量指标（时期和时点）和六种相对指标的特点：计划完成程度的考核：几种平均数的特点和公式加权算术平均数及权数意义，加权算术平均数与简单算术平均数的关系标志变动指标（标准差、标准差系数等）的含义和公式分配数列左偏和右偏的确定抽样推断的特点：抽样调查的特点（1）抽样调查的调查单位比全面调查少得多，因而既能节省人力、费用和时间，又能比较快地得到调查的结果（2）在有些情况下，抽样调查的结果比全面调查要准确。
16种统计分析方法
16种统计分析方法统计分析方法是一种系统的、科学的数据处理方法，旨在通过数据的处理和分析来得到有关数据本身和其背后规律的信息。
根据数据类型、目的和方法选择的不同，可以有多种统计分析方法。
1.描述统计分析方法：用于描述数据的基本特征和分布情况，包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
2.统计推断方法：基于样本数据对总体进行估计和推断，如点估计、区间估计和假设检验等。
3.相关分析：研究两个或多个变量之间的关系，并通过相关系数来衡量变量之间的相关程度。
4.回归分析：用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度，并通过拟合一条最佳拟合线或曲线来描述变量之间的关系。
5.方差分析：用于比较两个或多个样本的均值是否有显著差异，适用于定量变量和分类变量。
6.判别分析：用于将样本分配到已知分类的群体中，并通过建立判别函数对新样本进行分类。
7.聚类分析：把相似性较高的样本归为一组，把不相似的样本划分到不同的组中，并通过聚类算法找出样本的内部关系。
8.主成分分析：通过线性变换将多个相关变量转化为一组无关变量，以减少变量之间的相关性。
9.因子分析：用于发现潜在的影响变量，并通过建立模型来揭示变量之间的关系。
10.时间序列分析：用于研究时间上的相关性，包括趋势分析、季节性分析、周期性分析和残差分析等。
11.生存分析：用于研究个体的生存时间，并通过生存函数和危险函数描述个体的生存状况。
12.实验设计与分析：通过对实验因素的合理组合和控制，研究不同因素对实验响应变量的影响。
13.多元分析：包括多元方差分析、多元回归分析和主成分分析等，用于研究多个自变量对因变量的影响。
14.可靠性分析：研究一项指标或测量结果的稳定性和一致性，并通过可靠性系数来评估其信度。
15.决策树分析：通过分支和回归树模型来建立决策规则，并帮助系统地分类和预测。
16.网络分析：研究复杂系统中个体或元素之间的网络关系，并通过节点和边的度量来分析网络特性。
以上是常见的一些统计分析方法，每种方法都有其独特的应用场景和数据要求。
统计的基本研究方法
统计的基本研究方法
统计的基本研究方法主要包括以下几种：
1. 问卷调查：通过设计问卷，采集个体或群体的意见、态度、行为等信息。
可以通过纸质问卷或在线调查平台进行调查。
2. 实验研究：通过安排人为控制的条件，观察和测量不同条件下个体或群体的行为、反应等，分析实验组与对照组之间的差异和因果关系。
3. 观察研究：直接观察和记录个体或群体的行为、行动和环境等，通过描述和分析观察结果来获取信息。
4. 抽样调查：通过从整体群体中选择一部分样本进行调查，然后根据样本的结果推断整体群体的情况。
常用的抽样方法有随机抽样、分层抽样等。
5. 数据分析：根据所收集到的数据，运用统计学方法进行数据清理、整理、分析、解释和推断，以获取研究结果。
6. 质性研究：采用非数值化的方式，通过深入访谈、文本分析等方法，了解个体或群体的主观经验、观点和感受，进行深度理解和解释。
以上是常见的统计研究方法，不同的研究领域和问题可能会选用不同的方法或多
种方法相结合进行研究。
统计研究的基本方法5种
统计研究的基本方法5种统计研究是指用数学和统计学的方法对数据进行分析和解释，从而得出科学结论的过程。
在统计研究中，有许多基本方法可以帮助研究人员更好地分析数据和得出结论。
以下是统计研究的基本方法5种： 1. 描述性统计方法：描述性统计方法是用来描述数据的基本特征和分布情况的方法。
它可以帮助研究人员了解数据的中心趋势、变异程度、分布形态等。
常用的描述性统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
2. 推论性统计方法：推论性统计方法是用来从样本数据中推断总体数据特征的方法。
它可以帮助研究人员在总体数据未知的情况下，通过样本数据推断总体数据的特征和分布情况。
常用的推论性统计方法包括假设检验、置信区间、方差分析等。
3. 相关性分析方法：相关性分析方法是用来分析两个或多个变量之间关系的方法。
它可以帮助研究人员了解变量之间的相关性强度和方向，从而得出结论并提出建议。
常用的相关性分析方法包括相关系数、回归分析等。
4. 统计建模方法：统计建模方法是用来建立数学模型预测未来数据趋势的方法。
它可以帮助研究人员分析历史数据趋势，预测未来数据走向，并根据预测结果提出相应的应对策略。
常用的统计建模方法包括时间序列分析、回归分析等。
5. 因素分析方法：因素分析方法是用来确定多个变量之间相互关系的方法。
它可以帮助研究人员确定多个不同变量之间的因果关系，从而找到影响问题的核心因素。
常用的因素分析方法包括主成分分析、聚类分析等。
以上是统计研究的基本方法5种，不同的方法可以针对不同的数据类型和研究目的进行选择和应用。
研究人员应该根据具体情况选择合适的方法，并合理运用统计学原理和方法来进行数据分析和解释。
统计学的基本研究方法
审核、录入 与录入误差
的消除
统计分析 与理论假设的
检验
研究结束
调查的 实施
测量工具 设计
研究开始
理论假设与 概念操作化
1-2
确定 研究课题
探索性 调查
！
统计研究的一般过程
提出问题
收集数据 （取得数据）
实际问题
回答问题
解释数据 （结果说明）
整理数据 （处理数据）
分析数据 （研究数据）
在此过程中，有哪些可用的统计研究方法呢？
1-3
！
一、实验设计法
（收集数据方法）
1、设计实验的合理程序，使得收集得到的 数据符合统计分析方法的要求，以便得出 有效客观的结论。 2、主要适用于自然科学研究和工程技术领 域的统计数据搜集。 3、遵循的三个原则：重复性原则、随机化 原则、分组化原则。
1-4
1-6
！
四、统计推断法
（分析数据方法）
1、以一定的要求，由样本数据来判断总体 数量特征。 2、具体方法：参数估计法、假设检验法、 、统计模型方法。
1-7
！
大数据时代的统计学
一、大数据的特点 大数据具有海量和多源异构等复杂特征。
二、发展趋势
融合发展：其他学科的发展，衍生出更多的发展方 向，但绝不会替代统计学。同时，实践的发展会对抽样推 断等统计分析方法提出新的挑战。
！
二、大量观察法
（收集数据方法）
1、就总体中全部或足够多的单位进行调查 观察并加以综合研究。 2、组织形式：普查、抽样调查、统计报表 、典型调查、重点调查等。
1-5
！
三、统计描述法
（分析数据方法）
1、对数据进行加工计算综合指标，并加以 分析将之表示出来。 2、具体方法
统计学的研究方法
统计学的研究方法统计学是一门研究数据收集、分析和解释的科学，被广泛应用于社会科学、医学、工程学等领域。
在统计学中，有许多研究方法可以帮助我们有效地利用数据进行分析。
以下是关于统计学研究方法的十条详细描述。
1.抽样方法抽样是统计学中最基本的方法之一。
它是从一个大的总体中选择一个较小的样本，以代表整个总体。
抽样方法可以分为概率抽样和非概率抽样。
概率抽样是根据一定的概率进行选择，确保每个样本都有同等机会被选中。
非概率抽样则是根据研究者的主观意愿选择样本，可能存在一定的偏差。
2.统计推断统计推断是根据样本数据对总体进行推断的过程。
这个过程主要依赖于概率理论和统计模型。
通过对样本数据进行分析，我们可以对总体的特征进行推断，并给出相应的置信区间和假设检验结果。
3.调查设计在统计学研究中，合理的调查设计是确保数据质量和可靠性的关键。
调查设计需要考虑问题的形式、问题的顺序、样本的选择等方面。
良好的调查设计可以帮助我们减少测量误差和非响应误差。
4.相关分析相关分析是研究变量之间关系的方法。
它可以帮助我们确定两个变量是否具有相关性以及相关性的方向和强度。
相关分析通常使用Pearson相关系数或Spearman秩相关系数等统计量来衡量变量之间的关系。
5.回归分析回归分析是一种用于建立变量之间函数关系的方法。
通过回归分析，我们可以根据自变量预测因变量的值。
回归分析可以分为线性回归和非线性回归，常用的线性回归方法包括最小二乘法和广义线性模型。
6.因子分析因子分析是研究变量之间共同变异的方法。
通过因子分析，我们可以将一组相关变量归纳为几个不相关的因子。
因子分析可以帮助我们理解变量之间的结构，并简化数据分析的复杂性。
7.时间序列分析时间序列分析是一种研究时间相关数据的方法。
它侧重于识别数据中的趋势、季节性和周期性，并进行预测。
常用的时间序列分析方法包括平稳性检验、ACF和PACF分析以及ARIMA模型。
8.方差分析方差分析是一种用于比较多个组之间差异的方法。
统计学的基本研究方法
统计学的基本研究方法
统计学的基本研究方法主要包括以下几种：
1. 观察法：通过对现象的直接观察和记录，收集数据进行分析和描述。
观察法包括自然观察和实验室观察两种形式。
2. 实验法：通过对特定变量的控制和操作，在一定的条件下进行实验，观察和测量不同变量之间的关系。
实验法可以通过随机分组设计，将实验对象分为不同的实验组和对照组，并进行比较分析。
3. 调查法：通过设计问题问卷或面对面访谈，向被调查对象收集数据，了解其意见、态度和行为。
调查法可以采用随机抽样的方式，保证样本的代表性，并通过统计分析结果推断总体情况。
4. 样本调查法：通过抽取一部分代表性样本并对其进行问卷调查或面访，从样本中获取数据并进行分析，推断总体情况。
样本调查法可以采用概率抽样或非概率抽样的方法。
5. 比较法：对两个或多个事物、群体、时间段等进行比较研究，分析其差异和相似之处。
比较法可以进行横向比较，即对不同群体或时间点进行比较；也可以进行纵向比较，即对同一群体或时间点进行不同阶段的比较。
6. 相关分析：研究变量之间的关联性和相关程度，判断变量之间是否存在统计上的显著关系。
相关分析可以通过计算相关系数来衡量变量之间的关联程度。
7. 回归分析：研究变量之间的因果关系，并建立数学模型来预测或解释变量的变化。
回归分析可以使用简单线性回归或多元回归等方法。
以上方法在统计学的研究中经常被使用，研究者会根据具体的研究目的和问题选择合适的方法或结合使用多种方法进行综合分析。
综合指标法是统计研究的基本方法之一
劳动量单位
四、总量指标统计的要求
1、计算总量指标必须对指标的含义、范围做严格的确定。
2、计算实物总量指标时，要注意现象的同类性。
Байду номын сангаас
2019-6-73、计算总量指标要有统谢一谢的观赏计量单位
6
第四章 综合指标
第二节 相 对 指 标
一、相对指标的概念、作用及表现形式 概念：
相对指标是两个相互联系的现象数量的比率，用以 反映现象的发展程度、结构、强度、普遍程度。
一、平均指标的概念、特点和作用
作用：
反映总体各单位变量分布的集中趋势；比较同类 现象在不同单位的发展水平，用来说明生产水平、经济 效益或工作质量的差距；分析现象之间的依存关系。
种类：
算术平均数 调和平均数
数值平均数
几何平均数
众数
位置平均数
中位数
2019-6-7
谢谢观赏
24
第四章 综合指标
（一）算 术 平 均 数
300
8000
1000
200
250
5000
2000
500
450
7000
2000
300
1000 20000
5000
1000
总体单位总量
2019-6-7
总体标志总量
时点指标谢谢观赏
时期指标 5
第四章 综合指标
三、总量指标的计量单位
计量单位
实物单位 货币单位
自然单位：头、辆、人
度量衡单位：米、公斤、吨
双重单位：台/千瓦、人/平方公里 复合单位：吨公里、千瓦小时
累计法：按各年完成任务的总和下达计划任务
计划完成程度
统计研究的基本方法是
统计研究的基本方法是
统计研究的基本方法是一种通过收集、整理和分析数据来解决问题和回答研究问题的科学方法。
它可以帮助我们了解事物之间的关系、规律性和差异性，从而推断出某种规律或预测未来的变化。
在统计研究中，通常有以下几个基本步骤：
1. 研究目的和问题的确定：首先需要明确研究的目的是什么，想要回答的问题是什么。
这一步骤非常重要，因为它直接关系到后续研究的方向和方法选择。
2. 数据的收集：根据研究的目的和问题，需要确定数据的来源和收集方式。
常见的数据收集方法包括问卷调查、实验观察、文献研究等。
在数据收集过程中，需要注意采样方法的选择，以保证样本代表性。
3. 数据的整理和清洗：收集到的数据可能存在各种问题，比如缺失值、异常值等。
在进行数据分析之前，需要对数据进行整理和清洗，以确保数据的质量和可靠性。
4. 数据的分析：在数据整理和清洗完成后，可以进行数据分析。
常用的分析方法包括描述统计、推断统计以及相关分析等。
通过分析数据，可以揭示出数据之间的关系和规律性。
5. 结果的解释和结论的推断：在数据分析完成后，需要根据结果进行解释和推断。
解释和推断的过程，需要根据研究的问题和数据的特点来进行。
6. 结果的报告和应用：最后，需要将研究结果进行报告和应用。
研究报告应该明确和详细地呈现研究的目的、方法、结果和结论，以供他人参考和使用。
总体来说，统计研究的基本方法是采集数据、整理数据、分析数据和解释结果的过程。
它依赖于科学的研究设计、合理的数据采集和有效的数据分析方法，可以帮助我们找到问题的答案，得出科学、准确的结论。
统计研究的基本方法
统计研究的基本方法统计研究是一种获取、整理和分析数据以解决问题和回答研究问题的方法。
它广泛应用于社会科学、医学研究、经济学、生物学等领域。
在进行统计研究时，研究人员通常遵循一系列的步骤，包括确定问题、设定目标、收集数据、数据分析和结果解释。
本文将对统计研究的基本方法进行探讨。
1.确定研究问题和设定目标在进行统计研究之前，研究人员首先要明确定义研究问题，并设定明确的研究目标。
研究问题是研究的出发点，它可以是描述性的、比较性的或关联性的。
研究目标则进一步细化研究问题，明确研究的目的和期望的结论。
2.收集数据数据是统计研究的基础，研究人员需要收集相关的数据来回答研究问题。
数据可以通过不同的方式收集，包括调查问卷、实地观察、实验研究、文献查阅等。
在数据收集过程中，需要关注样本的选择，确保样本具有代表性，能够对总体进行合理的推断。
3.数据整理和清洗在收集到数据后，研究人员需要对数据进行整理和清洗，以确保数据的准确性和可用性。
这一步骤包括数据录入、数据验证、缺失数据处理等，并对数据进行简要的描述性统计分析，如计算均值、方差、频数等。
4.数据分析数据分析是统计研究的核心，研究人员通过统计方法对数据进行分析，以回答研究问题并验证研究假设。
常用的数据分析方法包括描述性统计、推断统计、回归分析、方差分析等。
其中，描述性统计用于描述样本的分布和特征；推断统计用于通过样本推断总体的特征；回归分析用于研究变量之间的关系；方差分析用于比较不同组别之间的差异等。
5.结果解释和推断根据数据分析的结果，研究人员需要对结果进行解释和推断，在统计学中，通常需要根据数据的置信区间、显著性水平等进行推断。
结果解释是对研究问题的回答和结论的总结，它需要与研究目标和现有理论进行对比和讨论，并提出进一步研究的建议。
6.结果报告和出版最后，研究人员需要将研究结果进行报告和出版。
研究报告应包括研究问题、目标、方法、数据分析和结果解释等内容，并提供足够的信息以供其他研究者复制和验证。
统计学的含义 研究对象 特点,统计学的基本方法
统计学的含义研究对象特点,统计学的基本方法1. 引言1.1 概述统计学是一个研究和应用数据收集、分析和解释的学科。
它是一种描述和解释大规模数据现象的方法，透过搜集数值资料、分析数据关系以及进行推断和预测来提供决策支持。
统计学在各个领域广泛应用，从社会科学到自然科学再到商业与经济领域都发挥着重要作用。
1.2 认识统计学认识统计学可以从两个方面来理解。
首先，统计学是一门基于数理统计原理的形式化学科，通过运用数理统计模型和方法进行数据处理与分析，并得出结论。
其次，统计学也可以看作是一种思想方法，即通过搜集和整理信息来揭示事物内在规律，并基于这些规律进行推断与预测。
1.3 目的和重要性统计学的目的在于通过收集、整理和分析数据来揭示事物之间的关系、趋势和规律。
通过对大量数据进行总结、归纳和推导，在决策制定过程中提供依据，并为社会问题的解决提供有力支持。
无论是政府制定政策、商业企划市场策略、科学家进行实验分析还是个人做出决策，统计学都扮演着不可或缺的角色。
在接下来的章节中，我们将更加深入地探讨统计学的含义、研究对象与范围、特点以及基本方法。
通过对这些内容的了解，我们可以更好地理解和应用统计学，以求得更具准确性和可靠性的结果。
2. 统计学的含义：2.1 定义：统计学是研究收集、整理、分析和解释数据以及从中获得信息的一门科学。
它涉及到收集大量数据并根据这些数据进行模式识别、趋势分析和预测等操作。
通过对数据的加工和解读，统计学可以帮助我们更好地了解现实世界中的变化和规律。
2.2 起源与发展：统计学作为一门科学最早起源于古代社会，人们在经营农业、商业和政治方面的需要推动了统计学的发展。
随着时间的推移，统计学在不同领域得到了广泛应用，并逐渐形成了自己独特的理论体系和方法论。
2.3 作用与意义：统计学在各个领域都有着重要的作用和意义。
首先，统计学可以通过收集大量数据来分析现象并揭示规律，从而为决策提供可靠依据。
其次，统计学可以通过对样本数据进行推断来进行总体参数估计，并通过假设检验来验证某种观点或假设是否具有显著性差异。
常用的统计调查方法有哪些
常用的统计调查方法有哪些统计调查方法是社会科学研究中常用的一种数据收集和分析手段，通过对样本数据进行统计分析，可以得出对整体群体的推断和结论。
在实际应用中，常用的统计调查方法有许多种，每种方法都有其适用的场景和特点。
下面将介绍一些常用的统计调查方法。
首先，最常见的统计调查方法之一是问卷调查。
问卷调查是通过设计一系列问题，然后向受访者发放问卷，收集他们的观点、意见和行为数据。
问卷调查可以通过面对面访谈、电话访问、网络调查等方式进行，具有收集数据快速、成本低廉、样本量大等优点。
但是在设计问卷时需要注意问题的表达方式和逻辑顺序，以及问卷的回收率和数据的真实性。
其次，实地调查是另一种常用的统计调查方法。
实地调查是指研究人员亲自前往调查对象所在的地点进行观察和记录，收集相关数据。
这种调查方法适用于需要直接观察和记录现象的场景，例如市场调研、社会调查、环境调查等。
实地调查可以获取到真实、直接的数据，但是需要投入大量的时间和人力成本，并且在调查过程中需要注意保护调查对象的隐私和权益。
此外，案例研究也是一种常用的统计调查方法。
案例研究是通过对个别案例进行深入的调查和分析，从而得出结论和理论。
案例研究适用于探索性研究和个别案例的分析，可以深入了解特定情境下的问题和现象，但是由于样本量小，得出的结论具有一定的局限性。
最后，实验研究是一种较为严谨的统计调查方法。
实验研究是通过对实验组和对照组进行比较，从而得出因果关系的统计调查方法。
实验研究具有较高的科学性和可控性，可以排除其他因素的干扰，但是在实际操作中需要注意实验的设计和伦理问题。
综上所述，常用的统计调查方法包括问卷调查、实地调查、案例研究和实验研究等。
每种方法都有其适用的场景和特点，在实际应用中需要根据研究问题和研究目的选择合适的调查方法，并注意调查过程中的问题设计、数据收集和分析方法，以确保研究结果的科学性和可靠性。
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统计研究的基本方法：大量观察法、统计分组法、综合指标法、估计推断法
统计工作的主要环节：统计设计、统计调查、统计整理和统计分析
总体和总体单位：统计总体是由客观存在的具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体，简称总体。
（它是由特定研究目的而确定的统计研究对象）
构成统计总体的个别事物叫做总体单位，简称单位。
标志和指标：统计标志是表明总体单位特征的名称，简称标志。
标志按其性质可分为品质标志和数量标志。
按其变异情况分为不变标志和可变标志。
统计指标有两种理解，一是用来反映总体数量特征的基本概念；一是反映总体数量状况的概念和数值。
连续变量和离散变量：连续变量的变量值是连续不断的，相邻的两个数值之间可以进行无限的分割，一般可以表现为小数。
离散变量的变量值是间断的。
数据的四种计量尺度：定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。
（p28）
主要的调查方式和特点：普查、抽样调查、统计报表、重点调查、典型调查
特点：普查，通常是一次性或一周期的，应规定统一的标准调查时间，以避免调查数据的重复或遗漏，保证普查结果的准确性，是专门组织的全面调查，内容全面、详细、准确。
抽样调查，节省经费、速度快、较高的精确度、灵活性即组织方便灵活，项目可多可少，调查范围可达可小统计报表，统计资料具有统一性、全面性、动态性和可靠性
重点调查，重点单位的选择是根据研究的任务和目的有意识决定的，重点调查的目的是反映现象总体的基本情况。
典型调查，非全面性
变量值归组、组距和组中值及确定
单变量值分组是把每一种变量值作为一组，分组后将各组出线的次数加以排列。
一般适用于离散变量且变量值变化的表现较少的情况。
组距分组就是将全部变量值一次划分为若干个区间，并将这一区间的变量值作为一组。
组中值（p69）
总量指标（时期和时点）和六种相对指标的特点：
计划完成程度的考核：几种平均数的特点和公式
加权算术平均数及权数意义，加权算术平均数与简单算术平均数的关系
标志变动指标（标准差、标准差系数等）的含义和公式分配数列左偏和右偏的确定
抽样推断的特点：抽样调查的特点
（1）抽样调查的调查单位比全面调查少得多，因而既能节省人力、费用和时间，又能比较快地得到调查的结果（2）在有些情况下，抽样调查的结果比全面调查要准确。
（3）抽选部分单位时要遵循随机原则（4）会产生抽样误差，但抽样误差可以推算，并且可以加以控制
抽样误差的影响因素：抽样单位数的多少、总体各单位标志值的差异程度、抽样方法、抽样的组织形式
抽样平均误差公式运用（含平均数和成数）及与抽样极限误差的关系
抽样成数及其抽样平均误差：交替标志的均值及标准差
样本容量的确定及影响因素：样本容量是指样本中含有的单位个数
影响样本容量的因素：1）总体的变异程度2）允许误差的大小3）概率保证度（1—a）的大小4）抽样方法不同
样本容量的确定（p179）
抽样估计的优良性标准：抽样的基本组织形式：
数量指标综合指数、质量指标综合指数公式及经济意义（相对数和绝对数两方面的）
平均指数与综合指数的计算特点
时间数列主要分类增长速度与发展速度的关系环比速度与定基速度的关系
平均增长量、平均发展速度、平均增长速度的计算季节比率的确定及意义
影响时间数列变动的因素：长期趋势、季节变动、循环波动、不规则变动
回归或趋势分析中用最小平方法拟合直线方程时必须满足的基本条件 相关关系的分类
1、按变量的多少分为单相关和复相关
2、按相关的方向分为正相关和负相关
3、按相关的表现形式分为直线相关河曲县相关
4、按相关的程度分为完全相关、不完全相关和完全不相关相关系数数值意义： 直线回归方程的确定及参数值的意义 总变差与回归变差和剩余变差的关系 说明回归方程代表性大小的指标
计算题类型：
要求：（1）将表中所缺资料补齐；
（2）计算该企业产品产量的年平均增长量；
（3）计算产品产量的年发展速度和年平均增长速度。
2.根据下表资料，计算出以下数据：
（1） 1990年～1994年间平均发展水平、平均发展速度和年均增长速度；
（2） 以1994年为基数，每年以10%的速度递增，到2000年末可达到多少？年均增量？
3.
试计算：1、该序列的设备月平均劳动生产率 2、四季度设备的劳动生产率
4.某产品使用寿命在
3000小时以下为不合格品，用简单随机抽样方法抽取200个对其使用寿命进行检查，其结果如表：
根据以上资料，要求：按重复抽样，以95%的概率保证程度（即t=1.96）对该批产品的平均寿命和合格率进行区间估计。
5.某厂三种产品的销售量及价格资料
要求：利用因素分析法从绝对数和相对数两方面对该厂销售额的变动进行因素分析
6.某乡镇企业2002—2007年的煤炭产量资料如下：（10分）
要求：用最小二乘法配合水泥产量的直线趋势方程，解释方程中b 的含义，并预测2008年的水泥产量。
4、某产品使用寿命在3000小时以下为不合格品，用简单随机抽样方法抽取200个对其使用寿命进行检查，其结果如表： N=2000
计算重复和不重复抽样条件下的抽样平均数和抽样成数的抽样平均误差。
根据以上资料，要求：按重复抽样，以95%的概率保证程度（即t=1.96）对该批产品的平均寿命和合格率进行区间估计。
x
f
xf
f
x x 2)(-
2500 3000以下
8 20000 25347200 3500 3000-4000 60 210000 36504000 4500
4000-5000
100 450000 4840000 5500 5000以上 32 176000 47628800 合计 200 856000
114320000
4280
574472
抽样平均数（平均使用寿命）的抽样平均误差
重复抽样（总体标准差未知，用
s 代替
σ
）
不重复抽样（在重复抽样的基础上，乘上
N
n
N n N ---11或）
抽样成数（合格率）的抽样平均误差 重复抽样
不重复抽样。