资料的统计处理和结果分析
实习中的数据处理与统计分析
实习中的数据处理与统计分析一、引言在本次实习中，我主要负责数据处理与统计分析工作。
通过对各类数据的收集、整理和分析，我深入了解了数据处理与统计分析的重要性，并积累了一定的实践经验。
本文将对我在实习中的工作进行总结。
二、数据收集与整理在数据处理与统计分析的过程中，数据的质量和准确性是保证研究结论有效性的关键。
我首先学习并掌握了常见的数据收集方法，包括问卷调查、实地观察以及公开数据的获取。
通过学习调查设计和问卷编写的技巧，我能够根据研究需求制定合适的问卷，并通过实地调查获得样本数据。
同时，我还学习了数据清洗的方法，通过剔除异常值、去除重复数据等手段，提高了数据的可信度和可用性。
三、数据预处理与分析在数据处理与统计分析的过程中，数据预处理是至关重要的一步。
通过对数据进行清洗、标准化和归一化等处理，可以排除背景噪声和数据偏差，确保后续分析的准确性。
在实习期间，我学习并应用了常见的数据预处理方法，例如缺失值处理、异常值处理、数据平滑和数据变换等。
这些方法使得我能够更加准确地分析数据，发现数据中潜在的规律和趋势。
四、统计分析方法的应用在数据预处理完成后，我运用了统计分析方法对数据进行了进一步的探索和挖掘。
根据研究目标和数据类型的不同，我灵活运用了常见的统计分析方法，包括描述性统计分析、频率分析、相关分析、回归分析以及聚类分析等。
通过这些统计方法，我能够对数据的特征进行全面的分析，揭示数据之间的内在联系和规律，帮助研究者做出合理的决策。
五、数据可视化与报告撰写为了更好地向管理层和决策者传达分析结果，我学习并掌握了数据可视化的技巧。
通过使用数据可视化工具和技术，如数据图表、统计图表和地理信息系统等，我将复杂的数据转化为直观、易懂的可视化报告。
这不仅使分析结果更具影响力，也提高了决策者的理解度和参与度。
除此之外，我还学习了撰写技术报告的规范和要点，通过报告的撰写，我能够将分析结果清晰、准确地传达给相关人员。
六、实践心得与展望通过这次实习，我不仅掌握了数据处理与统计分析的基本方法和技巧，还提升了自己的沟通和团队合作能力。
如何进行科学实验结果的统计分析与处理
如何进行科学实验结果的统计分析与处理科学实验是科学研究过程中不可或缺的一部分，而实验结果的统计分析与处理是确保实验结果可靠性和准确性的重要环节。
本文将介绍如何进行科学实验结果的统计分析与处理。
一、实验结果的数据收集实验结果的数据收集是整个统计分析与处理的基础，其准确性和全面性直接影响后续分析的有效性。
在进行实验前，首先需要明确实验目的、实验设计和测试指标，明确需要收集哪些数据。
在数据收集过程中，要注意以下几点：1. 确定样本数量：样本数量应足够大，以保证结果的代表性和可靠性。
2. 数据收集方式：可以通过观察记录、实验仪器、问卷调查等方式收集数据。
3. 数据记录：在记录数据时要准确无误，避免出现错误或遗漏。
二、数据的清理与整理数据清理与整理是为了排除异常值、删除重复数据和缺失数据，使数据更加规范和准确。
以下是数据清理与整理的常用方法：1. 排除异常值：通过数据可视化、数学统计方法等手段识别和排除异常值，以保证数据的可靠性。
2. 删除重复数据：检查数据中是否存在重复记录，并进行删除处理，以避免影响后续分析结果。
3. 处理缺失数据：对于存在缺失数据的观测值，可以通过插值法、均值法或删除法等方法进行处理，以保证数据的完整性。
三、数据的描述统计分析描述统计分析是对实验结果进行概括和总结的过程，其目的是为了描述数据的基本特征和分布情况，常用的统计指标有：1. 均值：反映数据的中心位置，是描述数据集中趋势的最常用指标。
2. 中位数：将数据从小到大排列后的中间值，能够较好地反映数据集的整体情况。
3. 方差：衡量数据的离散程度，方差越大，数据越分散。
4. 标准差：方差的平方根，是衡量数据离散程度的常用指标。
5. 百分位数：根据数据的分位数，可以了解数据的分布情况和极端值的存在。
四、数据的推断统计分析推断统计分析是根据样本数据对总体参数进行推断的过程，通过对样本数据的分析，得出对总体的结论。
常用的推断统计分析方法有：1. 参数估计：通过样本数据对总体参数进行估计，可以使用点估计和区间估计两种方法。
第十二章.调查资料整理与分析
3、准确性 即检查问卷或调查表中的项目是否存在填答错误，一般也有 三种情形： （1）逻辑性错误，表现为某些答案明显地不符合事实，或者 前后不一致。对这类错误能够用电话核实的可进行更正，无法核 实的按“不详值”对待； （2）答非所问的答案，一旦发现应通过电话询问进行纠正， 或按“不详值”对待； （3）乏兴回答的错误，如所有问题都选择同一固定编号答案， 或者一笔带过若干个问题。如这种乏兴回答仅属个别问卷，应彻 底抛弃，如这类回答的问卷有一定的数目，且集中出现在同一类 问题群上，应把这些问卷作为一个独立的子样本看待，在资料分 析时给予适当的注意。
数字资料分组的步骤
1、分组标志的选择
数据资料分组的关键是选择分组标志。分组标志是说明总体特征 的名称，可以分为品质标志和数量标志。
定性： 品质标志表示事物的质的特征，是不能用数值直接表示的
属性，如人的性别、民族等。 定量： 数量标志表示事物的量的特征，是可以用数值直接表示的， 如人的年龄、收入等。 分组标志就是分组的依据或标准，分组标志一经选定，各组的性 质界限和数量界限也就确定了。
一般方式：
复查和回访
主要内容包括：
•资料的时效性—准 •资料的完整性—缺 •资料的正确性—误
调查资料审核的主要内容
（1）完备性 （2）完整性 （3）正确性 （4）时效性 （5）真伪性
1、完备性
即检查收回的问卷或调查表的份数是否齐全，是否达到了调查方 案设计的样本量的要求。如果调查问卷或调查表份数不够，应查明原 因，采取补救措施，如重新拜访或更换调查对象。
4、时效性
主要是对调查问卷或调查表的访问时间、有关数据的时间属 性进行检查，以评价调查数据是否符合时效性的要求。 一般地，访问员应在规定的时间内完成所有样本单位的访问， 如延迟了访问，则应作出不同情况的处理：如延迟访问对调查结 果没有什么影响，则问卷仍是合格的；若延迟访问影响到数据的 时间属性不一致时，则应废弃这样的调查表或问卷。
物理实验技术中的实验结果统计分析与处理方法
物理实验技术中的实验结果统计分析与处理方法引言：在物理实验中，无论是进行基础研究还是应用研究，实验结果统计分析与处理方法都是非常关键的一环。
通过对实验数据的统计分析和处理，可以帮助研究人员深入理解实验现象，得出准确可靠的结论。
一、实验结果统计分析的基本原理实验结果统计分析的基本原理是建立在统计学的基础上的。
在实验中，我们通常会得到一系列测量数据。
这些数据可能包含了实验误差、随机误差和系统误差。
为了准确地估计物理量和找出它们之间的关系，我们需要对这些数据进行统计分析。
在统计分析中，常用的方法有：1. 均值和标准差：通过计算一系列测量数据的平均值和标准差，可以获得物理量的中心值和测量的精确程度。
均值反映了测量值的集中趋势，标准差反映了测量值的离散程度。
2. 相关性分析：用于确定两个或多个变量之间的相关关系。
通常使用相关系数来衡量变量之间的关联程度。
相关系数的取值范围是-1到+1，接近-1表示负相关，接近+1表示正相关，接近0表示无相关。
3. 参数拟合：用于找出数据中的模式和趋势。
常用的拟合方法有线性拟合、多项式拟合、指数拟合等。
通过参数拟合，可以推断物理规律和预测未知数据。
二、实验结果统计分析与处理方法的应用举例1. 样本量选择：在实验设计中，样本量的选择非常重要。
样本量过小会导致结果不准确，样本量过大则会浪费资源。
统计学中有一些方法可以帮助确定合适的样本量，如样本量的确定公式和样本容量分析。
2. 假设检验：在一些实验中，我们需要判断某种物理现象是否符合某个理论模型或假设。
假设检验可以用来评估实验结果与理论之间的差异是否显著。
常见的假设检验方法有t检验、卡方检验等。
3. 方差分析：用于比较来自不同组别的数据之间的差异。
方差分析可以帮助我们确定哪些因素是显著的，对实验结果有重要影响。
通过方差分析，可以对不同组别的数据进行比较，判断它们之间是否存在显著差异。
4. 实验数据处理：在实验过程中，我们会遇到一些数据处理问题，例如数据平滑、数据滤波等。
资料的统计处理和结果分析
资料的统计处理和结果分析（资料）在采用各种各样的研究学习方法后，同学们获取了各种研究资料和信息。
这里的资料不仅包括研究所需的数量型资料，而且包括大量非数量型的文字背景资料。
然而，如果这些资料未经整理就进行分析，是没有实际的应用价值和科学意义的。
对所获取的数量型资料进行分析，主要是采取统计学上的一些方法。
对非数量型资料进行分析，则可以采用概念、判断、推理、归纳、演绎等方式进行分析研究。
统计学(Statistics)是研究统计原理和方法的科学。
在对数据进行统计处理时，涉及的内容包括三部分：描述统计、推断统计和实验设计。
描述统计是指对所搜集的大量数字资料进行整理、概括，寻找数据的分布特征，用以反映研究对象的内容和实质的统计方法。
例如，对原始数据资料用归组、列表、图示等方法加以归纳、整理，为进一步处理数据资料做好准备工作。
计算集中量指标(如算术平均数、中位数)来反映数据的集中趋势；计算差异量数指标(如标准差、百分位距)来反映数据的离散程度；计算相关量数指标(如相关系数)来反映数据的相关程度。
描述统计可使无序而庞杂的数字资料成为有序而清晰的信息资料。
推断统计是指根据来自样本的数据推断总体的性质，并标明可能发生的误差，以对随机现象作出估计、推断的统计方法。
例如，对总体参数值(如总体平均数，总体标准差)的估计，推断统计可根据已知材料，去估计、推测未知的可能性大小。
实验设计是指研究者为揭示自变量与因变量的关系，验证假设之前所制定的实验计划。
内容包括研究步骤的制定、抽样、实验变量及实验条件的控制、对结果的统计处理方法等。
对所获取的资料进行定性与定量分析后，得到的结果可以给出结论。
但结论必须从事实出发，事实求是，切忌"可能"、"或许"之类不确定性的语句，否则就失去了研究的价值，因为花费了大量的劳动，最后得到的是一个不确定性的结论，是不会令人满意的，这也就是失败的、不成功的研究。
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。
如何进行论文中的数据处理与结果分析
如何进行论文中的数据处理与结果分析数据处理和结果分析是科研工作中不可或缺的重要环节。
在撰写论文时，正确且有效地进行数据处理和结果分析是保证研究结论可靠性和科学性的关键。
本文将探讨如何进行论文中的数据处理与结果分析。
一、数据处理数据处理是论文中的第一步，它包括数据清洗、数据整理和数据转换等过程。
1. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行筛选、删除异常值和填补缺失值等操作，以保证数据的质量和准确性。
在进行数据清洗时，可以使用各种统计方法和软件工具，如SPSS、Excel等。
首先，检查数据是否存在异常值，如超出正常范围的极端值，如果存在异常值，可以根据实际情况进行删除或替换。
其次，检查数据是否存在缺失值，如果有缺失值，可以采用插补方法进行填补，如均值插补、回归插补等。
最后，检查数据是否存在重复值，如有重复值，可以进行删除。
2. 数据整理数据整理是将清洗后的数据按照一定的格式进行整理和归类，以便于后续的分析和统计。
在进行数据整理时，可以根据研究问题的需要，选择合适的方法进行数据整理。
例如，可以根据变量的性质进行分类整理，将连续变量和离散变量分开存放；或者根据时间顺序进行排序，以便于时间序列分析。
3. 数据转换数据转换是指对原始数据进行数学运算或变换，以满足分析需求。
常见的数据转换方法包括标准化、归一化、对数转换等。
标准化是将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布；归一化是将数据转换为0到1之间的比例；对数转换是将数据取对数，以减小数据的偏度和尾重。
二、结果分析结果分析是论文中的关键部分，它是根据处理后的数据进行统计分析和解释，以得出科学结论。
1. 描述统计分析描述统计分析是对数据进行总体特征的描述和概括，包括均值、标准差、频数、百分比等。
通过描述统计分析，可以直观地了解数据的分布情况和集中趋势，为后续的推断统计分析提供基础。
2. 推断统计分析推断统计分析是通过对样本数据进行统计推断，对总体特征进行估计和假设检验。
物化政专业的实验数据处理与统计分析方法
物化政专业的实验数据处理与统计分析方法实验数据处理和统计分析是物化政专业在研究和实践中必不可少的环节。
本文将介绍物化政专业实验数据处理的基本流程以及常用的统计分析方法，为物化政专业学生提供一些参考。
一、实验数据处理实验数据处理分为数据清洗、数据整理、数据分析和数据展示四个步骤。
1. 数据清洗数据清洗是指对实验数据进行筛选、排除异常值、纠正错误等操作，确保数据的准确性和可靠性。
在数据清洗过程中，可以利用软件工具进行数据筛选和异常值检测，如Excel、SPSS等。
2. 数据整理数据整理是对清洗后的数据按照一定的格式进行整理和排序，以方便后续的数据分析和统计。
常用的数据整理方法包括数据编码、数据分类和数据归档。
3. 数据分析数据分析是实验数据处理的核心环节，主要通过统计学方法对数据进行分析，从中提取有用的信息和规律。
常用的数据分析方法包括描述性统计分析、推断性统计分析和相关性分析等。
4. 数据展示数据展示是将分析结果以图表的形式直观地展示出来，以便于读者理解和掌握。
常见的数据展示方式包括条形图、折线图、饼图等。
二、统计分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析主要是对实验数据的集中趋势和离散程度进行描述和总结。
常用的描述统计指标有均值、中位数、众数、标准差、极差等。
通过描述性统计分析，可以对实验数据有一个整体的认识。
2. 推断性统计分析推断性统计分析是基于样本数据对总体特征进行推断和推理。
常用的推断性统计分析方法有假设检验和置信区间估计。
通过推断性统计分析，可以对总体特征进行推断，判断实验结果的显著性和可靠性。
3. 相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间的关系强度和方向性的方法。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
通过相关性分析，可以研究变量之间的相关关系，发现变量之间的规律和联系。
以上介绍了物化政专业实验数据处理的基本流程和常用的统计分析方法。
实验数据处理和统计分析是物化政专业学生必须掌握的技能，对于实验结果的准确理解和科学研究具有重要意义。
临床研究资料常用统计分析方法
临床研究资料常用统计分析方法统计分析是临床研究中不可或缺的部分，它通过收集和整理研究数据，对数据进行加工处理和解释，以达到对研究问题进行评估和推断的目的。
本文将介绍一些常用的临床研究资料统计分析方法，包括描述性统计分析、推断统计分析和相关性分析。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对研究数据进行整理、描述和总结的方法，通过计算和展示数据的中心趋势、离散程度、分布和关联性，以对数据进行初步的解释和理解。
1. 中心趋势的描述中心趋势是描述一组数据集中值的指标，常用的计算方法有平均值、中位数和众数。
平均值是数据的算术平均数，通常用来衡量数据的集中程度。
中位数是将数据按照大小排序后，处于中间位置的数值，它对异常值不敏感，常用来描述有偏态分布的数据。
众数是数据中出现频率最高的数值，可以用来描述数据的集中情况。
2. 离散程度的描述离散程度描述了数据集的分散程度，常用的计算方法有标准差、方差和范围。
标准差是数据偏离平均值的平均距离，它可以衡量数据的波动性。
方差是标准差的平方，它表示数据的离散程度。
范围是最大值减去最小值，它描述了数据的变异范围。
3. 分布的描述分布描述了数据在某一区间内出现的频率或概率分布情况。
常用的方法有频数分布表、频率分布直方图、正态分布曲线等。
频数分布表用来列出每个数值所对应的频数或频率，直方图展示了数据的频数分布情况，正态分布曲线则是用来描述数据服从正态分布的情况。
二、推断统计分析推断统计分析是通过对样本数据进行统计推断，来对总体数据进行估计、推断和判断的方法。
1. 参数估计参数估计是通过样本数据来估计总体参数的方法，常用的方法有点估计和区间估计。
点估计是根据样本数据计算出的参数值作为总体参数的估计值，区间估计是根据样本数据计算出的参数范围作为总体参数的估计范围。
2. 假设检验假设检验是通过对样本数据进行假设检验，来对总体参数进行推断和判断的方法。
它包括设定原假设和备择假设，计算检验统计量和P 值，从而判断原假设是否成立。
资料的整理和分析
资料的整理和分析资料的整理和分析是指对所收集到的各种形式的数据和信息进行系统、有序的分类、整理和归纳，并对其进行深入研究和分析的过程。
这是一项非常重要的任务，在各个领域和行业中都有广泛的应用，包括市场调研、学术研究、商业分析等。
资料整理的步骤一般包括以下几个方面：1.收集和筛选资料：首先要收集到相关的资料和数据，可以通过各种途径获取，如问卷调查、实地考察、文献研究等。
然后根据需要对资料进行筛选，选取最具代表性和可靠性的资料进行后续分析。
2.归类和整合资料：将所收集到的资料按照一定的分类标准进行归类，将相同或相似的数据和信息整合在一起，形成一个有组织的数据框架。
这可以帮助我们更好地理解和把握资料的内容和特点。
3.数据清洗和处理：对于收集到的数据，往往会存在一些错误、缺失或不完整的情况。
因此需要进行数据清洗，删除重复数据、修正错误、填补缺失等，确保数据的准确和完整。
此外，还可以通过对数据进行转换、计算和标准化等处理，使其更易于分析和比较。
4.数据分析和统计：在完成数据整理和处理后，需要针对所收集到的数据进行深入的分析和统计。
常用的数据分析方法包括描述性统计、推断统计、多元分析等。
通过这些分析方法，可以发现数据中的规律和趋势，揭示出其中的关联和差异，为后续的决策和研究提供基础。
5.结果呈现和解释：最后，需要将分析得到的结果进行呈现和解释。
可以使用图表、表格、报告等形式，直观地展示数据的特征和结论。
同时要在解释中提供详细的理论依据和分析过程，使得读者能够更好地理解和接受结果。
总结起来，资料的整理和分析是一个复杂而且需要耐心和细致的过程。
只有通过系统的整理和深入的分析，才能发现数据中的有价值信息和规律，从而为决策和研究提供科学、准确的依据。
统计方法与资料分析
统计方法与资料分析统计方法和资料分析在现代社会的发展中占据着非常重要的地位，它们在决策、管理和科学研究等方面都有着广泛应用。
下面将从统计方法与资料分析的概念、作用及应用等方面进行分析。
一、统计方法的概念统计方法指的是利用统计学原理和方法来处理和分析数据的方法。
它是利用现代数学学科和计算机技术把从事管理、科学研究等方面的实际经验转化为理论和方法的一种工具。
统计方法要求从一定数量的实际观察数据中，归纳总结出数据的一些规律和联系。
常见的统计方法包括描述统计和推论统计方法。
二、资料分析的概念资料分析指的是对收集到的数据进行处理和分析，从中获取和整理信息的过程。
其目的是为了提供有效的决策和预测。
资料分析是基于数据的，其数据来源可以来自于调查、实验、观察等多种途径。
资料分析的步骤分为：数据预处理、数据清洗、数据探索、数据建模以及结果解释等过程。
三、统计方法与资料分析的作用统计方法和资料分析在各个领域中扮演着不可替代的角色，主要体现在以下几个方面：1、科学研究方面：统计方法和资料分析可以用于对实验数据的分析和统计推断，进而为科学家们做出科研决策提供重要的参考依据。
2、商业管理方面：在商业管理方面，资料分析和统计方法可以用于市场调查、销售预测、客户分析等管理领域，通过建模和预测，从而支持企业的决策。
3、生产领域：统计方法与资料分析可以在生产领域中进行生产质量控制，有效地提高生产工艺的稳定性和效率。
4、社会治理方面：在社会治理方面，资料分析和统计方法可以用于疫情监控、人口统计、环境监测等方面。
四、统计方法与资料分析在实际应用中的体现1、医疗保健领域：在医疗保健领域，资料分析可以用于抗癌药物研发、流行病传播模拟、医疗质量评估等方面。
2、证券投资领域：在证券投资领域，统计方法可以用于预测指数波动趋势、分析公司业绩、策略决策等。
3、智能推荐系统：在智能推荐系统中，统计方法和资料分析可以用于用户行为分析、数据挖掘、个性化推荐等。
交通数据处理与统计分析行车延误调查与分析
交通数据处理与统计分析行车延误调查与分析大纲基本概念路段行车延误调查与分析交叉口延误调查与分析1常用术语延误由于道路与环境条件、交通干扰以及交通管理与控制设施等驾驶员无法控制的因素所引起的行程时间损失，以s/辆或min/辆计固定延误由交通控制装置引起的延误，与交通量大小及交通干扰无关，主要发生在交叉口处。
交通信号、停车标志、让路标志和铁路道口等都会引起固定延误 运行延误由各种交通组成部分之间相互干扰而引起的延误。
运行延误可分为两种，一种是由其他交通组成部分对车流的干扰（称为侧向干扰）而引起的延误；另一种是由交通流之间的干扰（成为内部干扰）而引起的延误，产生的主要原因是交通拥挤、汇流、超车2 与交织运行等因素3常用术语（续）停车延误车辆由于某种原因而处于静止状态所产生的延误。
停车延误等于停车时间，其中包括车辆由停止到再次起动时驾驶员的反应时间。
行程时间延误实际行驶的总行程时间与完全排除干扰后以平均速度通过调查路段的自由行驶时间之差。
除包括停车延误外，还包括因加减速而产生的加速延误和减速延误。
延误率车辆通过单位长度路段的实际运行时间与车辆在理想条件下通过该路段所需时间（标准运行时间）之差值。
可以反映出单位长4度路段上延误的大小。
国外观测：高速公路1.06min/km ，主要干道1.49min/km ，集散道路1.86min/km常用术语（续）车流延误率车流中各辆车的延误率的总和，即车流在单位长度路段上的总的损失时间。
等于单向交通量乘以延误率。
排队延误车辆排队时间与车辆按自由行驶车速驶过排队路段的时间（自由行驶时间）之差。
排队时间是指车辆从第一次停车到越过停车线5 所用的时间。
排队路段是指车辆的第一次停车断面与停车线之间的道路。
当仅发生一次停车时：排队延误＝停车延误＋加减速延误＝排队时间－自由行驶时间当发生n 次停车时：排队延误＝ n 第i 次停车延误 n 第i 次减速延误 n第i 次加速延误 i 1 i 1 i 1＝排队时间－自由行驶时间 常用术语（续）进口道延误（引道延误）进口道实际耗时与进口道自由行驶时间之差。
第七章调查资料的统计处理与显示1
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2、集中审核
整个审核工作是先将资料全部收回，然 后集中时间进行审核，主要由调查的组织者 进行审核。优点是便于统一组织安排和管理， 审核标准一致，检查质量相对好些。
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3、审核结果的处理
审核结果的处理通常有两种方式：一种 是问卷的回访，研究者在回收调查资料后， 由其他人对所调查的样本中的一部分个案进 行第二次调查，以检查和核实第一次调查的 质量。另一种是对于审核的结果进行筛选和 剔除。
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三、编码的具体方法
1、单项选择题的编码 2、多项选择题的编码 3、开放性问题的编码 4、编码常用的规则 5、答案栏编码的确定
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1、单项选择题的编码
给出的答案至少有两个，回答者根据自 己的情况选择一个答案作为回答的单项选择 题目，通常直接使用问卷设计时赋予每一个 答案的数值作为其代码值，如前面A1、A2题 每个答案前面的数字就是其代码值，编码时 直接将这些数字填写在编码栏即可。
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一、有效范围清理
产生这种错误的原因，主要是因为： 1、原始问卷中的答案出现了问题。 2、错误发生在编码员的编码上。 3 、错误发生在计算机输入人员输入数据的 过程中。
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二、逻辑一致性清理
逻辑一致性清理的基本思路是：依据问 卷中的问题相互之间存在的某种逻辑联系， 来检查前后数据之间的合理性。
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四、编制编码手册
（ 2）变量号码。变量号码是研究者自己为各 变量所编的号码，有了变量号码后，研究者 可知变量的代号，以利分析计划的拟订，在 分析时直接引用变量号码而不必提及变量名 称。
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四、编制编码手册
（ 3）项目名称。又称变量名称，用概括性的 语言表明项目的含义，使研究者对于该变量 的含义一目了然。 （ 4）编码的内容说明。即给出每一项问题答 案的分类以及分配给每一类别的数字。
报告中的数据处理和结果分析
报告中的数据处理和结果分析在科研工作中，数据处理和结果分析是至关重要的环节。
通过合理地处理和分析数据，我们能够得出准确的结论，并为进一步的研究提供指导。
本文将从六个方面对报告中的数据处理和结果分析进行详细论述。
一、数据收集和清洗数据处理的第一步是数据的收集和清洗。
在数据收集过程中，我们需要设计合适的实验方案或问卷调查，确保数据的可靠性和有效性。
数据清洗则是针对采集到的原始数据进行的一系列操作，包括数据筛选、异常值的处理以及缺失值的填补。
通过数据收集和清洗，我们可以得到干净、完整的数据集，为后续的分析奠定基础。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体性的概括和描述。
通过计算均值、中位数、标准差等统计指标，我们可以了解数据的集中趋势、离散程度以及分布情况等。
此外，绘制直方图、饼图等图表也是常用的描述性统计分析方法。
描述性统计分析能够帮助我们对数据进行初步的认识，为后续更深入的分析提供基础。
三、推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体进行推断性判断。
常见的推断性统计方法包括假设检验和置信区间估计。
在进行假设检验时，我们根据样本数据对总体参数进行假设，并通过计算统计量的概率值，判断假设的成立与否。
置信区间估计则是根据样本数据对总体参数进行区间估计，给出参数值可能的范围。
推断性统计分析能够帮助我们对总体进行判断，并进行科学严谨的结论推断。
四、相关性分析相关性分析是研究变量之间关系的一种方法。
常用的相关性分析方法有相关系数和回归分析。
相关系数可以衡量两个变量之间的线性相关程度，常见的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
回归分析则用于建立变量之间的数学模型，并据此进行预测和解释。
相关性分析可以帮助我们了解不同变量之间的关联程度，发现变量之间的规律性。
五、多元分析多元分析是研究多个变量之间关系的一种方法。
常见的多元分析方法包括主成分分析和聚类分析。
主成分分析用于降维和提取变量的主要信息，聚类分析则将相似的样本归为一类，不相似的样本归为不同类。
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。
论文写作中的实验数据处理与统计分析方法的结果的显著性与可信度评估
论文写作中的实验数据处理与统计分析方法的结果的显著性与可信度评估在论文写作中，实验数据处理与统计分析方法的结果显著性与可信度评估是至关重要的。
通过准确评估实验结果的显著性和可信度，我们可以确保研究的准确性和可靠性。
本文将讨论实验结果的显著性和可信度评估的相关概念、方法和步骤。
一、实验结果的显著性评估实验结果的显著性评估是通过统计分析方法来衡量的。
显著性水平通常用p值来表示，p值越小，差异越显著。
一般显著性水平设定为0.05，即p<0.05时认为结果显著，拒绝原假设。
为了评估实验结果的显著性，我们可以使用如下统计分析方法：1. T检验：用于比较两个样本均值是否存在差异，如独立样本t检验和配对样本t检验。
2. 方差分析（ANOVA）：用于比较两个或多个样本均值是否存在差异。
3. 卡方检验：用于比较观察频数与期望频数之间的差异，适用于分类变量。
4. 相关分析：用于评估两个连续变量之间的相关性。
除了以上方法，还有其他一些适用于特定情况的统计分析方法。
在进行统计分析时，我们应确认所选方法与实验数据的特点相匹配，以得到准确的显著性评估结果。
二、实验结果的可信度评估实验结果的可信度评估是指实验数据的精准性和稳定性程度。
通过评估实验结果的可信度，我们可以确定研究结果是否可以被广泛应用和接受。
在评估实验结果的可信度时，我们可以考虑以下几个因素：1. 样本大小：样本大小越大，实验结果的可信度越高。
2. 可重复性：如果实验结果可以被其他研究者通过相同的方法和数据得到相似的结果，那么实验结果的可信度就更高。
3. 置信区间：通过计算置信区间，可以评估实验结果的可信度范围。
4. 实验设计：良好的实验设计可以减少偏差和错误，提高实验结果的可信度。
5. 内部一致性：实验结果之间的内部一致性是评估可信度的重要指标。
例如在问卷调查中，问题之间的内部一致性可以通过Cronbach's alpha系数来评估。
综上所述，实验数据处理与统计分析方法的结果的显著性与可信度评估在论文写作中至关重要。
统计师如何分析和解读统计数据
统计师如何分析和解读统计数据统计数据是帮助我们了解和解释社会、经济、环境等各个领域现象的重要工具。
作为统计专业人士，统计师需要掌握一系列技能和方法来分析和解读统计数据。
本文将讨论统计师如何进行统计数据的分析和解读。
一、数据的收集和清洗在开始分析之前，统计师首先需要搜集相关数据。
这些数据来源可能包括调查问卷、官方统计报告、企业数据等。
收集到的数据需要进行清洗，即排除无效或重复的数据，确保数据的准确性和完整性。
二、数据的整理和描述在分析之前，统计师需要对数据进行整理和描述。
数据整理可以使用数据库软件或电子表格软件进行，将不同变量的数据整合到一起。
数据描述可以使用图表、表格、文字等形式，清晰地呈现数据的基本特征，如平均值、中位数、分布情况等。
三、数据的分析在进行数据分析时，统计师可以应用各种统计方法和模型。
以下是一些常用的分析方法：1. 描述统计分析：包括计算均值、中位数、标准差等，用来描述数据的集中趋势和离散程度。
2. 相关分析：用来检测变量之间的相关性，常用的方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
3. 回归分析：用来分析一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向。
4. 方差分析：用来比较两个或多个样本之间的均值差异是否显著。
5. 聚类分析：将数据进行分组，找出内部相似性较高的数据对象。
6. 时间序列分析：研究时间上的趋势和周期性。
四、数据的解读和应用分析完数据后，统计师需要准确解读结果并给出相应的建议。
在解读数据时，需要注意以下几点：1. 结果的可靠性：需要考虑数据的抽样误差和方法误差等因素，避免得出不准确的结论。
2. 结果的可解释性：解读结果时，应该用通俗易懂的语言，避免使用过于专业的术语，确保对非专业人士也能理解。
3. 结果的适用性：根据不同的实际情况，将结果应用于相应的决策和解决方案中，为相应领域的发展提供支持。
统计师在分析和解读统计数据时需遵循科学的方法和过程。
除了以上提到的技能和方法外，对于不同领域的统计数据，统计师还需要具备相关领域的专业知识。
论文写作中的数据处理与结果解读技巧
论文写作中的数据处理与结果解读技巧数据处理与结果解读是论文写作中至关重要的环节，它直接关系到论文的可信度和科学性。
本文将介绍一些数据处理和结果解读的技巧，帮助读者提高论文写作的质量。
一、数据处理技巧1. 数据清洗：在进行数据处理前，首先需要对原始数据进行清洗。
这包括去除错误、缺失或异常值，修复数据格式等。
数据清洗能够提高数据的准确性和可靠性。
2. 数据转换：有时候原始数据的形式并不适合进行统计分析，需要进行数据转换。
常见的数据转换包括对数转换、标准化、归一化等，可以使数据更符合统计分析的要求。
3. 数据筛选：在某些情况下，我们只需要对数据的一部分进行分析。
此时可以使用数据筛选的技巧，选择与研究目的相符的样本进行分析，以减少数据处理的复杂性。
4. 缺失值处理：在实际数据收集中，缺失值是一个常见的问题。
为了避免对结果产生不良影响，需要采用适当的方法对缺失值进行处理，如插补、删除等。
二、结果解读技巧1. 描述性统计分析：在结果解读阶段，首先要对数据进行描述性统计分析。
描述性统计分析可以帮助读者了解数据的分布情况、中心趋势和变异程度，为后续的统计推断奠定基础。
2. 统计推断：统计推断是通过样本数据来推断总体特征的方法。
在结果解读时，需要使用适当的统计方法对样本数据进行分析，获得对总体的推断结论。
3. 结果可视化：结果的可视化能够使读者更直观地理解数据和分析结果。
可以使用图表、图像等形式来展示数据和结果，提升结果解读的效果。
4. 结果讨论：在结果解读阶段，需要把结果与前期的研究目的和假设进行对比，并对发现的结果进行客观的讨论。
解释结果的原因、可能存在的影响因素以及研究的局限性等，以提高结果解读的准确性。
总结：数据处理和结果解读是论文写作中不可或缺的部分。
运用合适的数据处理技巧可以确保数据的准确性和可靠性，而合理解读结果的技巧则能使读者更好地理解研究成果。
通过熟练掌握这些技巧，相信读者能够写出高质量的论文。
资料分析数据处理与分析方法
资料分析数据处理与分析方法在当今信息爆炸的时代，数据无处不在。
无论是企业的运营管理、科学研究，还是政府的决策制定，都离不开对大量数据的处理和分析。
有效的资料分析能够帮助我们从纷繁复杂的数据中提取有价值的信息，发现潜在的规律和趋势，从而为决策提供有力的支持。
那么，如何进行资料分析的数据处理与分析呢？接下来，让我们一起探讨一下这个重要的话题。
一、数据收集数据收集是资料分析的第一步，也是最为关键的一步。
只有收集到准确、完整、有代表性的数据，后续的处理和分析才有意义。
数据的来源多种多样，可以是内部的业务系统、调查问卷、实验记录等，也可以是外部的统计报表、数据库、网络爬虫等。
在收集数据时，需要明确研究的目的和问题，确定所需的数据类型和范围，并采用合适的方法和工具进行收集。
同时，要注意数据的质量，对收集到的数据进行初步的筛选和清理，去除重复、错误和缺失的数据。
二、数据预处理收集到的数据往往不能直接用于分析，需要进行一系列的预处理操作。
这包括数据清洗、数据转换和数据集成。
数据清洗主要是处理数据中的缺失值、异常值和噪声。
对于缺失值，可以采用删除、填充或基于模型的方法进行处理。
异常值可能是由于数据录入错误或真实的极端情况导致的，需要根据具体情况进行判断和处理。
噪声数据可以通过平滑技术进行消除。
数据转换是将数据从一种格式或形式转换为另一种更适合分析的格式或形式。
常见的转换操作包括数据标准化、归一化、编码和离散化等。
标准化和归一化可以使不同量纲的数据具有可比性，编码可以将分类数据转换为数值形式，离散化则可以将连续数据划分为若干区间。
数据集成是将多个数据源的数据整合到一起。
在集成过程中，需要解决数据的一致性和冗余问题，确保数据的准确性和完整性。
三、数据分析方法在完成数据预处理后，就可以选择合适的分析方法对数据进行深入分析了。
常见的数据分析方法包括描述性统计分析、推断性统计分析和数据挖掘。
描述性统计分析主要用于对数据的基本特征进行描述和总结，如均值、中位数、众数、方差、标准差等。
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资料的统计处理和结果分析在采用各种各样的研究学习方法后，学生们获取了各种研究资料和信息。
这里的资料不仅包括研究所需的数量型资料，而且包括大量非数量型的文字背景资料。
然而，如果这些资料未经整理就进行分析，是没有实际的应用价值和科学意义的。
对所获取的数量型资料进行分析，主要是采取统计学上的一些方法。
对非数量型资料进行分析，则可以采用概念、判断、推理、归纳、演绎等方式进行分析研究。
统计学(Statistics)是研究统计原理和方法的科学。
在对数据进行统计处理时，涉及的内容包括三部分：描述统计、推断统计和实验设计。
描述统计是指对所搜集的大量数字资料进行整理、概括，寻找数据的分布特征，用以反映研究对象的内容和实质的统计方法。
例如，对原始数据资料用归组、列表、图示等方法加以归纳、整理，为进一步处理数据资料做好准备工作。
计算集中量指标(如算术平均数、中位数)来反映数据的集中趋势；计算差异量数指标(如标准差、百分位距)来反映数据的离散程度；计算相关量数指标(如相关系数)来反映数据的相关程度。
描述统计可使无序而庞杂的数字资料成为有序而清晰的信息资料。
推断统计是指根据来自样本的数据推断总体的性质，并标明可能发生的误差，以对随机现象作出估计、推断的统计方法。
例如，对总体参数值(如总体平均数，总体标准差)的估计，推断统计可根据已知材料，去估计、推测未知的可能性大小。
实验设计是指研究者为揭示自变量与因变量的关系，验证假设之前所制定的实验计划。
内容包括研究步骤的制定、抽样、实验变量及实验条件的控制、对结果的统计处理方法等。
对所获取的资料进行定性与定量分析后，得到的结果可以给出结论。
但结论必须从事实出发，事实求是，切忌"可能"、"或许"之类不确定性的语句，否则就失去了研究的价值，因为花费了大量的劳动，最后得到的是一个不确定性的结论，是不会令人满意的，这也就是失败的、不成功的研究。
必须注意到，有时根据收集到的资料而得出的结论并不完全符合预先的假设，甚至与假设相反，这是完全正常的，决不能为了验证假设而制造出一个不符合资料分析的、不实事求是的"结论"。
结论必须有理论的概括、分析，而不是对资料简单的、表面的、粗浅的描述。
数量型资料的描述统计(一)图表制作为了将数据更加直观、清晰地展现出来，并从中得出有关结论，可以采用绘制统计图表的方法，对统计数据进行归类，将研究对象按不同特征进行区分，将有关数据划分到各个类别中，以简洁明了的形式显示出研究对象的数量特征，并由此作进一步分析、综合、比较，从而揭示出事物间的联系及变化规律，得出分析结果。
1．统计图表编制要求统计图表的绘制，要求格式规范，重点突出，简明易懂。
(1)图表号和标题图表号指图表的编号，当论文中的统计表或图形不止一个时，应将其分别依次编号，如表1、表2、图1、图2等；当在论文中涉及有关图表的内容时，只需标明"见表×"或"见图×"即可，而不必具体写出图表的完整标题。
标题是指统计图表的名称，图表名称既要能准确、贴切地表达图表的主要内容，又要简明扼要，不宜太长。
统计表的表号和标题通常位于统计表格上方中间位置处，图号和标题一般放在图的下方中间处。
(2)分类标志统计图表的分类标志是指对资料进行统计分类时所依据的特征。
图表中各项的分类要层次分明、项目安排合理、合乎逻辑顺序，归类分组时应严密完整，做到各项目无遗漏，不交叉重复。
(3)数据数据是统计图表的核心内容，必须认真仔细地逐一核对，确保准确无误，数据排列要求整齐，有单位的量，要注明单位，以便于阅读、计算。
数字一般采用阿拉伯数字表示。
2．统计图表类型(1)统计表表格形式是表达统计资料数量关系的一种重要方法。
统计表的内容要求中心明确、重点突出，尽可能避免编制内容过多、过于庞大复杂的表格。
根据分类所依据的研究对象的分组情况，可以把统计表分为简单表、分组表和复合表。
研究对象不分组的统计表称为简单表，如表5-1；研究对象按一个标志分组的统计表，称为分组表，如表5-2；研究对象按两个或两个以上标志分组的统计表，称为复合表，如表5-3根据数据分类所依据的研究对象特征的数目，可把统计表分为单项表(如表5-1)、二项表(如表5-2)等，特征越多，表格越复杂。
一般，统计表左侧第一竖列注明所要研究的对象，统计表的第一横行说明研究对象的有关指标(加人数、平均值、百分比、成绩、技能、年级等)。
有时依据具体情况可作适当调整，总之要使统计表能直观、形象地表达研究结果，使人一目了然。
(2)统计图除了以表格形式表现统计资料外，统计图也是很直观的表示方法，常见的有线状图、条形图、饼状图和散点图。
线状图是以坐标系中曲线的形状、斜率变化，位置高低等来表现统计资料。
线状图可以形象、直观地显示出事物的变化发展趋势。
研究对象中不同的各组可以用不同颜色或线型的线条表示。
条形图是在直角坐标系中，用相同宽度长条的不同长短来表示数量资料的多少，还可在同一张图表中用不同颜色或阴影的条形表示研究对象中不同的各组，能直观地进行数量多少的对比。
如果用柱形代替条形就得到柱形图，其原理与条形图相同。
统计数量刻度比例要合适，并在适当位置作必要说明，如图例、单位等。
饼状图是以圆形代表研究对象的整体，用以圆心为共同顶点的各个不同扇形显示各组成部分在整体中所占的比例，要注明各扇形所代表的项目的名称(可用图例表示)及其所占百分比。
散点图是在坐标系中点出各个分析数据的相关位置，直观地显示出一组数据的分布情况。
3．统计图表的应用利用统计图表可以直观、形象地描述课题研究结果。
根据数据资料的性质和研究的目的任务，可以绘制不同形式的统计表或统计图。
绘制统计表格是最为常用的方法之一，大多数情况下均可采用该法进行描述。
例如，某学生采用两种不同方法由实验室制取氯气，比较了两种方法中对酸的利用率结果(见表5-2)，由此得出结论--方法二中酸的利用率大大提高了。
条形图一般适用于内容较为独立，缺乏连续性的数量资料，用来表示有关数量的多少，特别适合于对各数量进行对比。
例如，某小组对地铁二号线运营初期，一号线和二号线的客流量进行了统计，其结果见图5-l。
图5-l显示，地铁二号线的日均客流量无论是平时，还是国庆节假日，均小于地铁一号线。
特别是平时，地铁一号线的客流量竞相当于地铁二号线的6倍。
线状图适用于内容有连续性、表现出一定变化趋势和发展动态的数量资料。
例如，要表现某地铁线路每天客流量的变化情况，就宜采用线状图表示(见图5-2)，图5-2显示每一周周末客流量比平时明显增加。
饼状图适用于内容无连续性的资料，一般显示总体中各组成成份所占比例大小。
例如，有人对高中生异性交往心理进行研究，对于"异性之间是否存在纯友谊"这一问题的调查结果见图5-3。
图5－3显示绝大多数同学相信异性间存在纯友谊。
(二)统计分析当人们开始接触数学或把数学作为研究自然现象的工具时，人们觉得数学有一个显著的特点，就是确定性。
例如，二加一等于多少?直角三角形中的三边关系为何?人们可以得到肯定而确切的唯一结论。
这时，人们用数字来描述一些事物，有直观、简洁、客观的效果。
我们通常用来对数据进行描述性统计的数学量有均值(有时也称为数学期望)、方差(或称标准差)、百分比(定为不确定值时用概率)、中位数、众数，下面我们用几个例子来说明一例如，某班学号为l一8号的学生研究性课程成绩如表5-4所示。
这里我们用到了均值与方差两个概念。
均值就是我们平时意义上所说明的算术平均数，如果我们将八名学生的调查报告成绩看成一个数组位为xl，x2，…，x8，均组位为z的话，我们可以看到，方差等于数值中每一项与平均值的差的平方的均值，即方差的大小由数值中的各项与平均值的偏差情况来决定，偏差越大说明该数组的两极分化情况越严重，离散程度越大。
当然，在这里大家可能注意到我们求平方偏离值"平均"值，而不求偏离值的"平均"值，原因在于：偏离值有正、有负，在相加的过程中，不应让它们互相抵销，而应让每一次偏离值(不管是正是负)都被考虑进去，故可考虑偏离值的平方值，并求平均值。
在我们的研究中，这两个数学量是最常用的，但我们也经常用到百分比概念，比如，上例中调查报告成绩中90分以上的占了50％，80-89分的占了25％，80分以下的占了25％，这也大致地反映了分数在各个分数档的分布情况。
再者我们也经常用到中位数，即将数值依大小顺序依次排列排在最中间的一个或两个数，上例为92和89，这通常作为与平均数对照的一种辅助描述数值的量。
而众数是指在一个数值中出现得最多的数，例如，数值4l，37，29、，37，4l，37，30中的众数为37，它通常用于票数统计等方面。
我们用以上的例子简单地介绍了在对数量型资料进行描述性统计时常用的一些数学量。
但还有一种情况，当数量为非确定性数量，即概率时，我们也同样可用以上量。
例如，某射手射击时分别射中一些环数的概率如表5-5所示。
即平均值为每一个可能情况乘上发生概率的和，当数据中有概率时我们通常将平均值称为该数值的数学期望。
然而，我们做研究，统计数据很多时候并不是仅仅要做出描述，更多时候我们需要在对数据分析的基础上对数值所描述的一些事物将来的发展、变化及变化的趋势做出预测，这就是数量型资料的推断统计。
非数量型资料的统计分析与数量型资料相比，非数量型资料在统计分析中所占的比重相对较小，然而，非数量型资料的作用却是不可或缺的。
正如机器人无法代替人类一样，人类的世界不能全部为冷冰冰的数字所量化，人类依旧需要用自身所独有的语言文字来获取一定的信息资料，于是我们对非数量型资料的统计分析进行一番探讨也就很有其必要性。
(一)非数量型资料的分类要对非数量型资料进行统计分折，首先要了解它的分类。
一般可将非数量型资料分为五类：1．事例事例即反映一定现象的各种实例。
比如，某校曾经就《校园网站的现状和发展研究》做过一个课题，在对多个校园网站进行调查后，他们发?quot;C1assaver"网是由几个从交大毕业、平均年龄只有23岁的年轻人所建立，不到一年注册用户数已突破10万。
这就可以作为证明校园门户网站需要一个年轻化的领导班子，从而使其充满青春活力的一个事例。
事例作为非数量型资料的一种，首先要具有真实性，也就是说，它必须是发生的真实情况，因为真实性是对所有统计资料(包括数量和非数量)的最基本要求。
除此之外，事例还具有自身的特性：①代表性。
所谓"以事实说话"，我们不可能穷尽所有的事例，所以，事例的代表性愈强，愈典型，由此所说明的结论也就更具有说服力。
这也是我们在议论文写作教学中要求学生尽量避免举特例的原因；②包容性。