各项统计方法的使用目的及使用时机
2019年整理【管理精品】统计技术运用程序
1.目的：“质量是制造出来的”是勿庸置疑，因此统计手法或技术在生产过程中更能发挥作用。
质量一旦有任何不正常的的变异，即可应用以下手法或技术，采取纠正及预防措施，预先防止不良的发生。
2.范围：2.1初级统计手法或技术（即QC七大手法）。
2.2中级统计手法或技术（即抽样计划、统计推定及检定，实验计划法）。
2.3高级统计手法或技术（即高级实验计划法2，多变量解析法及OR方法）。
2.4一般来说，公司内部的质量问题，其95%比例可通过QC七大手法及SPC（统计过程管制）可解决，其余5%比例才应用到中、高级统计手法或技术，因此本办法则以QC七大手法及SPC为应用对象。
3.定义：3.1.柏拉图：将一定期间所收集不良数，缺点或故障的发生等数据依项目、原因加以分类，并按其出现大小（多少）顺序排列加以分类。
3.2.特性要因图：能清楚地表示出结果（制品的特性）与原因（影响生产的要因）的影响情形或二者之间关系的图形，因形状类似鱼骨，所以又称[鱼骨图]。
3.3.直方图：将收集到的数据依一定的方式分组，列出每组所出现的数据个数，横轴表示组界，纵轴表示次数，将每一组以长方形图示坐标上即为[直方图]或称[次数分析图]3.4.检查表：在收集数据时设计一种简单的表格，将有关项目和预定收集的数据，依其使用目的以简单的符号填注而且很容易汇总整理，以了解形状，作分析或点检用，这种设计出来的表格称[检查表]3.5.层别法：把机器操作员或其他制造要因以机器、操作员或原料等，分别收集数据，加以统计比较，然后找出其间是否有差异，而针对这差异加以改善的方法称为[层别法]3.6.散布图：两变量或多变量间是否有相关关系，如有关系其程度有多少，此分析方法所点出的图称为[散布图]。
3.7.控制图：一种以实际产品特性与根据过去经验所判定过程能力的管制界限比较，而以时间经过用图形表示者称为[管制图]。
3.8.推移图：将收集的数据依一定的方式描绘出每个出现的数据点，分析数据的变化趋势。
数据统计分析方法和应用
数据统计分析方法和应用数据统计分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，从中寻找规律、发现问题和作出预测的一种方法和技术。
它是现代科学、经济、社会学、管理学等领域中必不可少的工具和手段。
数据统计分析方法的应用广泛，包括描述统计、推断统计、因子分析、回归分析、方差分析等。
下面将介绍一些常见的数据统计分析方法和应用。
首先是描述统计方法。
描述统计是指通过对数据进行定量或定性的描述，以揭示数据的分布、趋势、相关性等信息。
常见的描述统计方法包括测量中心趋势的平均数、中位数和众数，测量离散程度的标准差和方差，展示数据分布的频数分布表和直方图等。
描述统计方法可以帮助我们了解数据的基本情况，找出异常值和离群点，为后续的分析和决策提供基础。
其次是推断统计方法。
推断统计是指通过对样本数据进行分析和推断，从中得出关于总体的统计推断。
常见的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计和回归分析。
假设检验可以帮助我们判断样本数据与总体的差异是否显著，从而作出决策和判断。
置信区间估计可以帮助我们对总体参数进行估计，并提供估计的可信程度。
回归分析可以帮助我们研究变量之间的关系，并预测未来的数值。
另外是因子分析方法。
因子分析是一种统计方法，通过对多个变量进行综合分析，找出其背后的共同因素或维度。
常见的因子分析方法包括主成分分析和因子旋转。
主成分分析可以找出一组变量中的主要因子，降低变量的维度，并保留大部分原始信息。
因子旋转可以帮助我们解释和理解各个因子的含义和影响。
最后是回归分析方法。
回归分析是一种统计方法，用于研究变量之间的关系，并建立预测模型。
回归分析可以帮助我们确定自变量对因变量的影响程度和方向，检验是否存在显著关系，并进行预测和推断。
常见的回归分析方法包括简单线性回归和多元回归。
简单线性回归是指只有一个自变量和一个因变量的回归分析，多元回归是指有多个自变量和一个因变量的回归分析。
数据统计分析方法的应用广泛。
在科学领域，数据统计分析可以帮助研究人员分析实验数据，发现规律和规律，验证假设和理论。
常用统计方法的应用讲解
三、统计特征数
（1）表示样本数据分布集中位置的
x ?样本平均数 =
?样本中位数 ~x
? 1 n xi n i?1
（2）表示样本数据分布分散程度的
? ?样本方差
S2 ?
1n n ? 1 i?1 (xi ?
x )2
s ? s ? ?样本标准差
2
? 1
n?1
n
(xi ?
i? 1
x )2
?样本极差 R ? x max ? x min
雷达图
22
1、选择课题
⑴ 课题来源多样：指令性，指导性，自选 ⑵ 选题要有依据：
?上级要求（方针、目标、任务、指标）； ?现存问题（技术、管理）； ?顾客意见和期望； ?小组成员一致认可 ⑶ 选题范围不受限制（质量、效率、成本、安全等） ⑷ 选题宜小不宜大 ⑸ 课题能以特性值表达，且有可比性
23
课题名称的设定要简洁、明确，一目了然的针对所要解决的问题， 不可抽象。原则上按以下方式设定：
为了对症下药，有效解决质量问题，在质量管理活动中可有 效应用各种方法，分析影响事物变化的各种原因，如因果图、调 查表、散布图、排列图、分层法、树图、方差分析等等。
4、分析事物之间的相互关系
在质量管理活动中，常常遇到两个或者以上变量之间虽然没有确 定的函数关系，但往往存在着一定的相关关系，运用统计方法确 定这种关系的性质和程度，对于质量活动的有效性就显得十分重 要。这里就可应用散布图、排列图、树图、头脑风暴法等。
5? 1
4
s ? 1.3 ? 1.14
R = 5-2 = 3
11
PDCA及流程
定义 持续质量改进（ CQI）
持续质量改进(CQI ) 是以全面质量管理为基础，并且在这之上发展起来 的更注重过程管理、环节质量控制的一种新的质量管理理论，持续质量改进 的观点主要是不断地强调持续改进，认为工作指标是动态的持续性提高的， 永远达不到最高点。
(完整word版)语言教学研究常用统计方法
语言教学研究常用统计方法一、为什么要用统计方法对数据进行分析如果不利用统计方法对数据进行分析，就不能从原始数据中得出可靠的结论或推论。
请看下面的数据：实验班期末平均成绩控制班期末平均成绩实验班托福平均成绩控制班托福平均成绩8280580565+2+15如果不使用统计方法进行分析，我们很难说两个班的成绩有显著差异。
二、几种常用的统计方法（一)T检验（T test）使用目的：比较两组数据的平均值是否有显著差异数据类型：数值数据注意事项：独立样本与配对样本；单侧检验与双侧检验例1：独立样本T检验：检验实验班与控制班的平均成绩是否有显著差异。
方法1：使用Excel中的TTEST方法2:使用SPSS中的Analyze Compare means Independent samples例2：配对样本T检验：检验实验前与实验后的成绩是否有显著差异。
方法1：使用Excel中的TTEST方法2：使用SPSS中的Analyze Compare means Paired samples T test（二）单方向方差检验（One—way Anova)使用目的:比较两组以上数据的平均值是否有显著差异,比如比较三个班的成绩。
数据类型:数值数据注意事项：1个自变量,1个因变量例3：单方向方差检验（One—way Anova):检验三种教学的效果（成绩）是否有显著差异方法：使用SPSS中的Analyze Compare means One-way Anova（三）双方向方差检验(Two-way Anova）使用目的：比较两组以上数据的平均值是否有显著差异，并且需要考察两个变量之间的交互作用，比如调查地区与性别是否影响学生的成绩。
数据类型：数值数据注意事项：2自变量,1个因变量例4：双方向方差检验（Two-way Anova）：检验学生的性别和他们来自的地区是否相互作用影响学生的成绩。
方法:使用SPSS中的Analyze General linear model Univariate （1）依次点击SPSS中的Analyze General linear model Univariate（2）把因变量（成绩）放入 DEPENDENT VARIABLE 方格中；把所有自变量放入 FIXED FACTORS方格中；（3）点击OPTIONS，然后在ESTIMATED MARGINAL MEANS 中把所有的因素拖到DISPLAY MEANS FOR的方格中；（4）在DISPLAY区域选中DESCRIPTIVE STATISTICS和ESTIMATESOF EFFECT SIZE boxes;然后点击Contintue回到Univariate主窗口;(5）如何任何变量有 3个或3个以上的情况，则需要点击POST—HOCS，把超过3种情况的变量拖入POST—HOC TESTS FOR方格。
报告中使用的统计方法简介
报告中使用的统计方法简介统计方法在各个领域中起着重要的作用，用于收集、整理和分析数据，从而得出科学的结论和决策。
无论是经济学、医学、社会学还是环境科学等，统计方法都具有广泛的应用。
本文将从六个方面展开，介绍报告中常用的统计方法，包括描述统计分析、推断统计分析、相关分析、回归分析、方差分析以及时间序列分析。
一、描述统计分析描述统计分析是对已有数据进行概括性描述的方法，常用的统计量包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
需要进行描述统计分析时，可以通过计算这些统计量来了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。
此外，还可以通过绘制直方图、箱线图、散点图等图表来直观展示数据特征。
二、推断统计分析推断统计分析是根据样本数据对总体进行推断的方法，通过假设检验和置信区间来进行统计推断。
假设检验可以帮助我们判断总体参数是否满足某个特定假设，并进行显著性检验；而置信区间则可估计总体参数的取值范围，并给出其可信程度。
常用的假设检验方法有t检验、卡方检验、F检验等。
三、相关分析相关分析用于衡量两个或多个变量之间的关系强度和方向。
通过计算相关系数（如Pearson相关系数）可以判断变量之间的线性关系，从而了解它们的相关性。
相关系数的取值范围为-1到1，绝对值越接近1表示相关性越强。
相关分析可以帮助我们找到变量之间的规律，为进一步分析提供依据。
四、回归分析回归分析用来探索自变量与因变量之间的关系，并建立预测模型。
通过回归分析，可以确定自变量对因变量的影响程度和方向，并进行预测和解释。
常见的回归方法包括线性回归、多项式回归、逻辑回归等。
回归分析在经济学、市场研究等领域具有广泛的应用。
五、方差分析方差分析用于比较两个或多个总体均值是否存在显著差异。
当因变量是连续型变量，而自变量是分类变量时，可以使用方差分析来分析它们之间的差异。
方差分析可以帮助我们判断样本中不同组别的均值是否存在显著差异，并确定哪些组别之间存在差异。
常用的方差分析方法有单因素方差分析和多因素方差分析。
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。
统计中常用的统计方法
统计学是一门研究数据收集、分析、解释和展示的学科。
在统计学中，有许多常用的统计方法用于分析数据、揭示数据间的关系和得出结论。
以下是一些统计学中常用的统计方法：
1. 描述统计方法：用于总结和描述数据的基本特征，包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
常见的描述统计方法有频数分布、直方图、箱线图等。
2. 推论统计方法：基于样本数据推断总体参数的方法，包括参数估计和假设检验。
常见的推论统计方法有置信区间估计、单样本t 检验、双样本t 检验、方差分析、卡方检验等。
3. 相关分析方法：用于研究变量之间的相关性或关联程度的方法。
常见的相关分析方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、点二列相关系数等。
4. 回归分析方法：用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
常见的回归分析方法有线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
5. 方差分析方法：用于分析两个或多个总体均值是否相等的统计方法。
常见的方差分析方法有单因素方差分析、多因素
方差分析等。
6. 聚类分析方法：用于将数据集中的观测值分成不同的组别的方法。
常见的聚类分析方法有K均值聚类、层次聚类等。
7. 因子分析方法：用于研究变量间存在的潜在结构、简化数据的方法。
常见的因子分析方法有主成分分析、因子分析等。
这些是统计学中常用的一些统计方法，它们在不同情境下有着不同的应用和适用范围。
在实际应用中，根据所面临的具体问题和数据特点，选择适当的统计方法是十分重要的。
统计的意义和步骤
统计的意义和步骤统计是指通过对一定数量的事物、现象或数据进行收集、整理和分析，从而得出一定结论的一种研究方法和工具。
统计具有重要的意义和应用价值，其步骤包括问题定义、数据收集、数据处理和分析、结果解释和总结等。
统计意义首先体现在对现实世界进行客观、准确的描述。
通过对大量数据的收集和分析，可以准确地描述和表征现实世界中各类事物和现象的特征和规律。
统计可以帮助我们了解事物的发展趋势、变化规律，从而提供决策的依据。
此外，统计还可以帮助我们进行预测和预测。
通过对历史数据的分析，可以推断出未来的发展趋势和可能发生的变化。
这对于决策者和管理者来说是非常有价值的，可以帮助他们制定合理的计划和战略。
统计的步骤包括以下几个方面：1.问题定义：明确所要研究的问题和目标，确定研究的范围和内容。
这是统计分析的首要步骤，对于后续的数据收集和处理工作至关重要。
3.数据处理：对收集到的数据进行整理和处理，包括数据清洗、数据归类和整合等工作。
数据处理的目的是将数据变得更加可靠和适用于后续的分析。
4.数据分析：根据问题的需要，运用合适的统计方法对数据进行分析。
常用的统计方法包括描述统计、推断统计、回归分析、方差分析等。
通过数据分析可以得出结论和规律。
5.结果解释和总结：将分析得到的结果进行解释和总结，对研究问题进行回答或提供建议。
解释和总结的过程需要准确、科学地阐述结果，避免主观和武断的判断。
总体来看，统计是一种重要的科学研究方法和工具，在各个领域都有广泛的应用。
通过统计分析，我们可以对现实世界进行客观、准确的描述，发现问题和现象之间的相关性，进行预测和预测。
统计的步骤包括问题定义、数据收集、数据处理和分析、结果解释和总结等，在进行统计分析时需要科学严谨地操作，以确保结果的准确性和可靠性。
常用统计方法的应用
关键的少数看三点：
1、看图形：关键问题比例高； 2、看目标：对目标影响大； 3、看实际能解决的问题（不可抗拒因素排除）。
举例
课题：降低静脉输液穿刺失败率
从已有统计报表中得到1-3月份共有128次穿刺失败，逐项统计穿刺失败的 种类和数量，形成了静脉输液穿刺失败调查表和排列图。 静脉输液穿刺失败调查表
课题名称举例
——提高静脉输液穿刺成功率；
——提高口腔溃疡治愈率；
——降低患者投诉率； ——缩短门诊患者就诊排队时间；
——降低复印纸消耗；
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2、现状调查
目的：掌握问题的严重性， 为确定目标值提供依据。
现状调查应注意用数据说话：
◆ 收集数据要有客观性， 防止只收集对自己有利的数据。 ◆ 收集数据要有可比性， 改进后能反映出变化程度。 ◆ 收集数据的时间要有约束， 要收集最近时间的数据。 例：前面收集一年，后面三个月 前面按月收集，后面按天收集
注意事项：
1、应排出关键的少数和次要的多数，否则重新排列。 2、关键少数项目应是小组有能力解决的突出问题， 否则应去掉，重新进行排列。 3、纵坐标频数可以用“件数”、“金额”等表示，但对应 各项目的度量单位必须一致。 4、取样数量不易太少，至少应有50个数据 5、排列图项目一般不少于3项，最多不宜超过8项。当 少于3项时，可用简易图表代替（如饼分图） 6、实施后，为检查措施效果，要重新画出排列图。
搜集到正确的有效信息，并做出精确的判断。
什么是
环，是美国质量管理专家戴明博士提出的，它 是全面质量管理所应遵循的科学程序。全面质量管理活动的全部过程， 就是质量计划的制订和组织实现的过程，这个过程就是按照PDCA循 环，不停顿地周而复始地运转的。
A:处 置 C：检查
统计调查方法
统计调查方法统计调查方法是社会科学研究中常用的一种数据收集方式，通过对样本进行统计分析，得出对总体的推断。
统计调查方法在实证研究中具有重要的意义，可以帮助研究者获取客观的数据，从而进行科学的分析和结论。
本文将介绍几种常见的统计调查方法，以及它们的应用场景和注意事项。
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份问题清单，向受访者提出一系列问题，以获取他们的意见、看法和行为。
问卷调查可以通过纸质问卷、电话调查、网络调查等方式进行。
在设计问卷时，需要注意问题的清晰度、连贯性和客观性，避免主观性和误导性，以确保数据的准确性和可靠性。
其次，访谈调查也是一种常见的统计调查方法。
访谈调查是研究者与受访者面对面交流，通过提问和交流获取信息。
访谈调查可以深入了解受访者的观点、态度和经验，有助于获取丰富和深入的数据。
在进行访谈调查时，需要注意建立良好的沟通氛围，尊重受访者的意见和隐私，避免主观性和干扰因素的影响。
另外，观察调查也是一种重要的统计调查方法。
观察调查是研究者对受访者的行为、环境和情境进行观察和记录，以获取客观的数据。
观察调查可以直接观察受访者的行为和反应，获取真实和客观的数据。
在进行观察调查时，需要注意观察者的客观性和中立性，避免主观性和偏见的影响，确保数据的可靠性和有效性。
最后，实验调查也是一种常用的统计调查方法。
实验调查是研究者通过对实验组和对照组进行实验和比较，以获取数据和结论。
实验调查可以控制干扰因素，获取因果关系的数据。
在进行实验调查时，需要注意实验的设计和操作，确保实验的有效性和可靠性，避免实验误差和偏差的影响。
综上所述，统计调查方法在社会科学研究中具有重要的意义，可以帮助研究者获取客观的数据，从而进行科学的分析和结论。
问卷调查、访谈调查、观察调查和实验调查是常见的统计调查方法，它们各有特点和适用场景。
在进行统计调查时，需要注意方法的选择和设计，确保数据的准确性和可靠性，从而得出科学的结论。
统计方法有哪些
统计方法有哪些统计方法是一种通过收集、整理、分析和解释数据来描述和理解现象的科学方法。
在现代社会，统计方法被广泛应用于各个领域，包括经济学、社会学、医学、环境科学等。
下面将介绍一些常见的统计方法及其应用。
首先，最常见的统计方法之一是描述统计分析。
描述统计分析是通过对数据进行总结和描述来了解数据的基本特征。
常用的描述统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
这些方法可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态，为后续的分析提供基础。
其次，推断统计分析是另一种常见的统计方法。
推断统计分析是通过对样本数据进行分析，来对总体特征进行推断。
常见的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计、方差分析等。
这些方法可以帮助我们从样本数据中获取总体特征的信息，进行科学的推断和决策。
此外，回归分析是一种常用的统计方法。
回归分析是通过建立数学模型来研究自变量和因变量之间的关系。
常见的回归分析方法包括线性回归、多元回归、逻辑回归等。
这些方法可以帮助我们理解变量之间的关系，预测未来趋势，进行因果分析等。
另外，聚类分析是一种用于将数据集中的观测对象分成不同的组的统计方法。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的潜在结构，识别相似的观测对象，进行市场细分、风险评估等。
最后，时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的统计方法。
时间序列分析可以帮助我们了解数据随时间变化的规律，进行趋势预测、季节调整等。
常见的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
综上所述，统计方法是一种重要的科学方法，它可以帮助我们从数据中获取信息、做出推断和决策。
不同的统计方法适用于不同的数据类型和分析目的，我们可以根据实际情况选择合适的方法进行分析。
通过灵活运用统计方法，我们可以更好地理解和解释现象，为科学研究和实践应用提供有力支持。
统计的分析与应用
统计的分析与应用统计学是一门应用广泛的学科，涉及到数据的收集、整理、分析和解释。
它在各个领域中都扮演着重要的角色，无论是市场营销、医药研究还是社会科学研究，统计学的应用都可以为我们提供有价值的信息和洞察力。
在本文中，我将探讨统计的分析方法以及其在实际应用中的重要性。
第一部分：数据收集与整理在进行统计分析之前，首先需要收集和整理相关的数据。
数据可以通过不同的方式获得，例如问卷调查、实地观察、实验研究等。
收集到的数据需要进行整理和编码，以便能够更好地进行统计分析。
数据整理的过程可以包括数据清洗、数据转换和数据归档等环节，目的是清晰准确地呈现出数据的特征和规律。
第二部分：统计的基本概念与方法在进行统计分析时，需要掌握一些基本的概念和方法。
这些概念包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
它们可以帮助我们理解数据的分布和变化趋势。
此外，还有一些常用的统计方法，如假设检验、回归分析、因子分析等。
这些方法可以帮助我们验证理论假设、探索变量之间的关系以及抽取数据的主要特征。
第三部分：统计的应用领域统计学在各个领域中都有重要的应用，下面列举几个例子：1. 市场营销：统计分析可以帮助企业了解消费者的偏好和需求，从而制定更准确的市场营销策略。
通过分析市场调研数据，企业可以发现潜在的市场机会，并确定最优的产品定价和推广策略。
2. 医药研究：统计学在临床试验和药物研发中扮演着重要的角色。
研究人员可以使用统计方法来评估新药的疗效和安全性，并选择最佳的药物剂量和治疗方案。
统计分析还可以帮助发现新的疾病风险因素，并为医生提供更好的治疗建议。
3. 社会科学研究：社会科学领域的研究通常涉及到大量的数据收集和分析。
通过统计方法，研究人员可以分析社会现象的变化趋势、人群特征和社会关系等。
这些分析结果可以为社会政策制定和社会问题解决提供有力的参考。
第四部分：统计的局限性与挑战统计学作为一种分析工具，并不是完美无缺的。
在应用统计学时，需要认识到它的局限性和面临的挑战。
统计技术应用
品质部 2017.06.19
目录
2
概述
统计技术： 指有关收集、整理、分析和运用 统计数据，并对其所反映的问题作出 一定结论的方法。
3
统计技术的三种特性
一、描述性
利用统计方法对统计数据进行整理和描述，以便展示 出统计数据的规律。
二、推断性
统计方法都要通过详细研究样本来达到了解、推测总 体状况的目的，因此具有由局部推断整体的性质。
56.6%
俐仔
5
披峰/毛刺
4
9.4% 7.5%
66.0% 73.6%
第36周双线IPQC巡检不良项目
拉花/拖花
4
刀线
4
压印
3
色位
2
线条均等
1
53
7.5% 7.5% 5.7% 3.8% 1.9%
81.1%
55 88.7% 50 94.3%
45
40 98.1% 35 100.0%
30
25
20
66.0%
56.6% 41.5%
• 种类：
记录用：目的在收集数据型的资料，做进一步统计整理用。 点检用：目的在检查事物的运作状况或检查问题用。
8
查检表-集数据-2
9
柏拉图-抓重点-1
• 定义： –所谓柏拉图是根据所搜集的数据，依据不良原因、 不良状况、不良发生位置或客户抱怨的种类等不同 区分标准，找出比率最大的项目与原因，并将所构 成的项目依照大小顺序排列，再加上累积值的图形， 以作为改善的优先级。
机
人
材料输运 设备运行不良
品质意识淡薄
不到位
技术水平欠缺
靠身规松动 未按要求保养
靠不到位
培训不到位 思想情绪大
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。
【统计的常用方法与意义】
统计的常用方法与意义摘要：应用统计学是一门应用性高、实践性强的课程，它培养了学生在教育研究中分析与处理数据的能力。
在实践中，统计方法与技术也作为重要的管理方法，在社会实践的方方面面中得到了广泛的应用。
并且随着时代的不断进步，统计学的应用对促进社会发展有着重要的作用，也对于统计学的应用提出了更高的要求。
因此现阶段对应用统计学进行整体梳理，提醒更多社会主体重视统计学的应用具有现实必要性。
本文从统计方法的定义入手，谈谈统计分析方法的种类, 并分析统计学对社会实践的作用与意义。
关键词：统计学；统计方法；意义一、统计方法的定义统计方法是指用于收集数据，分析数据以及从数据得出结论的一系列方法。
统计方法通常分为两类：一类是描述统计方法。
描述统计方法是指使用图形处理和显示数据的统计方法，因此可以对数据进行定量和完整的综合。
第二是推断统计方法。
推断统计方法是指基于样本数据测量总量的推理方法。
统计方法为业务决策提供了坚实的基础,可以对公司进行有效的数据分析，了解公司的运营状况, 发现业务管理中的问题和不足之处，并有助于分析根本原因，并帮助决策者采取有效的针对性措施来改善公司治理。
二、实践中常用的统计学方法(-)时间序列分析技术随着时间的推移,某一研究对象往往会经历产生、发展以及结束的一个过程, 将研究对象随着时间推移而呈现出的不同数量特征按照时间顺序进行排列，所形成的这个序列便称为研究对象的时间序列。
时间序列预测法就是通过编制和分析时间序歹U,根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。
(二)回归预测分析法回归分析法就是利用研究对象与其相关影响因素之间的因果关系，从而做出分析与预测的方法。
在回归分析中，习惯将研究对象称之为因变量，将研究对象的影响因素称之为自变量。
对回归进行分类时，按照自变量的个数可以将回归分析分为一元回归分析法和多元回归分析法;按照因变量与自变量之间的关系是否为线性可以将回归分析分为线性回归分析和非线性回归分析。
统计方法的用途与种类
一、正常波动
——正常波动是由随机原因引起的产品质量波动； ——仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态，简称为控制状 态或稳定状态。
二、异常波动
——异常波动是由系统原因引起的产品质量波动； ——有异常波动的生产过程称为处于非统计控制状态，简称为失控状 态或不稳定状态。
分析）
4. 分析事物之间的相互关系； （散布图、试验设计法） 5. 研究取样和试验方法，确定合理的试验方案；（抽样方法、抽样检验、试验
设计、可靠性试验）
6. 发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化；（频数直方
图、控制图、排列图）7.Leabharlann 描述质量形成过程。（流程图、控制图）
第二节 产品质量波动
——计数数据还可细分为记件数据和记点数据。记件数据是指按件 计数的数据，如不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等；记点 数据是指按缺项点（项）计数的数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单位 （产品）缺陷数等。
——记件数据一般服从二项式分布，记点数据一般服从泊松分布。
——当数据以百分率表示时，要判断它是计量数据还是计数数据， 应取决于给出数据的计算公式的分子。
案例
某种成品零件分装在20个零件箱装，每箱各装50个，总共是1000个。如 果想从中取100个零件作为样本进行测试研究。
简单随机抽样：将20箱零件倒在一起，混合均匀，并将零件从1～ 1000 编号，然后用查随机数表或抽签的办法从中抽出编号毫无规律的100个零件 组成样本。
系统抽样：将20箱零件倒在一起，混合均匀，并将零件从1～ 1000编号， 然后用查随机数表或抽签的办法先决定起始编号，按相同的尾数抽取100个 零件组成样本。
分层抽样：20箱零件，每箱都随机抽取5个零件，共100个组成样本。
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。
如何选择和使用适合的统计方法进行数据分析
如何选择和使用适合的统计方法进行数据分析数据分析是现代职场中不可或缺的一项技能。
作为一名数据分析师，选择和使用适合的统计方法是至关重要的。
本文将讨论如何在数据分析中选择和使用适合的统计方法，以帮助职场规划师更好地进行数据分析。
1. 数据类型的理解在选择适合的统计方法之前，首先需要理解数据的类型。
常见的数据类型包括数值型、分类型和顺序型。
数值型数据是连续的，可以进行数学计算；分类型数据是离散的，代表不同的类别；顺序型数据是有序的，可以进行排序。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体性描述和概括的方法。
它包括计算数据的中心趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、方差、四分位数）。
通过描述性统计分析，可以对数据的整体情况有一个直观的了解。
3. 探索性数据分析探索性数据分析是用于发现数据中的模式、异常值和关联关系的方法。
它包括绘制直方图、散点图、箱线图等可视化图表，以及计算相关系数、协方差等统计量。
通过探索性数据分析，可以深入了解数据的特征和关系，为后续的分析提供指导。
4. 假设检验假设检验是用于验证研究假设的统计方法。
在数据分析中，可以根据问题的特点选择不同的假设检验方法。
例如，如果要比较两组数据的均值是否有显著差异，可以使用 t 检验；如果要比较多组数据的均值是否有显著差异，可以使用方差分析。
假设检验可以帮助我们判断数据之间的差异是否具有统计学意义。
5. 回归分析回归分析是用于探究变量之间关系的统计方法。
它可以通过建立数学模型来预测和解释因变量与自变量之间的关系。
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。
回归分析可以帮助我们理解变量之间的因果关系，并进行预测和决策。
6. 聚类分析聚类分析是将相似的个体或对象归类到同一组的方法。
它可以帮助我们发现数据中的群体结构和特征。
常见的聚类分析方法包括层次聚类和K均值聚类等。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的潜在规律和群体特征。
选择和使用适合的统计方法是数据分析中的关键步骤。
学会使用统计方法解决实际问题
学会使用统计方法解决实际问题在现实生活中，我们经常会遇到一些需要分析和解决的问题。
而统计方法作为一种有效的工具，可以帮助我们更好地理解和解决这些问题。
学会使用统计方法解决实际问题，不仅可以提升我们的分析能力，还可以帮助我们做出更加准确和科学的决策。
一、统计方法的概念和作用统计方法是一种通过收集、整理、分析和解释数据来研究问题的方法。
它可以帮助我们从大量的数据中获取有用的信息，并对问题进行深入的分析。
统计方法的作用主要有以下几个方面：1. 数据的整理和描述：统计方法可以对数据进行整理和描述，从而更好地理解数据的特征和规律。
例如，我们可以通过计算均值、方差、标准差等统计量来描述数据的集中趋势和离散程度。
2. 数据的分析和推断：统计方法可以帮助我们对数据进行分析和推断，从而得出结论或者进行预测。
例如，通过进行假设检验，我们可以判断某种观察结果是否具有统计显著性；通过建立回归模型，我们可以预测变量之间的关系。
3. 决策的支持：统计方法可以为决策提供科学依据。
例如，在市场调研中，我们可以通过统计样本来获取用户需求的信息，从而为产品开发和市场推广提供参考。
二、统计方法的使用步骤使用统计方法解决实际问题的过程可以分为以下几个步骤：1. 确定问题和目标：首先，我们需要明确问题是什么以及解决这个问题的目标是什么。
例如，在分析销售数据时，问题可能是如何提高销售额，目标可能是找出影响销售的主要因素。
2. 收集和整理数据：接下来，我们需要收集与问题相关的数据，并进行整理和清洗。
数据的质量和完整性对于后续的分析至关重要。
3. 数据探索和分析：在有了数据后，我们可以使用统计图表、统计量等工具对数据进行探索和分析。
通过观察数据的特点和规律，我们可以对问题有更深入的理解。
4. 建立模型和验证：在分析的基础上，我们可以建立适当的统计模型来描述数据之间的关系，并进行模型验证。
模型的选择和建立需要根据具体问题进行合理的判断和假设。
5. 结论和推断：通过对数据的分析和模型的验证，我们可以得出结论和推断。
各项统计方法的使用目的及使用时机
各项统计方法的使用目的及使用时机依照研究的程序，当研究者搜集好资料后，接着就是进行统计分析。
但统计方法的种类相当多，常造成研究者的困难，不知如何选用最适当的统计方法。
笔者有鉴于此，乃就一般体育运动研究中较常用的统计方法胪列于后，并将其使用目的及使用时机加以介绍，以使这些统计方法不要被误用。
为了使读者充份了解这些统计方法的应用，笔者在每一种统计方法中都举例说明。
以下即是较常用的16种统计方法。
1.积差相关(product-moment correlation)使用目的：了解两个变量之间关系密切的程度。
使用时机：适用于两个连续变量。
例子：同一组人其智力和学业成绩之间的相关。
2.独立样本t 考验(t-test, independent samples)使用目的：两个平均数的差异考验。
使用时机：用在两个互为独立的母群的差异比较。
例子：比较男、女选手学习动机得分的差异。
3.重复量数t考验(相依样本t 考验)(t-test, repeated measures; t-test, correlated samples)使用目的：两个平均数的差异考验。
使用时机：用在一个母群中两次得分的差异比较(或是配对组、双胞胎得分的差异比较)。
例子：同一组人前、后测得分的差异比较；同一组人在红光和绿光反应时间的差异比较(或是将相同I.Q.的受试者配对然后做某种特质的差异比较；双胞胎在红光和绿光反应时间的差异比较。
此种相依样本虽然不是同一个人，但因配对的关系或是双胞胎的关系，亦可视为同一个人，此即相依样本。
)4.独立样本单因子变异数分析(one-way ANOV A, independent samples)使用目的：比较三个(含)以上的平均数的差异。
使用时机：用在三个(含)互为独立的母群的差异比较。
例子：比较启发式教学法、演讲式教学法及欣赏式教学法在教学效果上的差异。
5.重复量数单因子变异数分析(one-way ANOV A, repeated measures)使用目的：比较同一个群体三个(含)以上的平均数的差异。
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各项统计方法的使用目的及使用时机依照研究的程序，当研究者搜集好资料后，接着就是进行统计分析。
但统计方法的种类相当多，常造成研究者的困难，不知如何选用最适当的统计方法。
笔者有鉴于此，乃就一般体育运动研究中较常用的统计方法胪列于后，并将其使用目的及使用时机加以介绍，以使这些统计方法不要被误用。
为了使读者充份了解这些统计方法的应用，笔者在每一种统计方法中都举例说明。
以下即是较常用的16种统计方法。
1.积差相关(product-moment correlation)使用目的：了解两个变量之间关系密切的程度。
使用时机：适用于两个连续变量。
例子：同一组人其智力和学业成绩之间的相关。
2.独立样本t 考验(t-test, independent samples)使用目的：两个平均数的差异考验。
使用时机：用在两个互为独立的母群的差异比较。
例子：比较男、女选手学习动机得分的差异。
3.重复量数t考验(相依样本t 考验)(t-test, repeated measures; t-test, correlated samples)使用目的：两个平均数的差异考验。
使用时机：用在一个母群中两次得分的差异比较(或是配对组、双胞胎得分的差异比较)。
例子：同一组人前、后测得分的差异比较；同一组人在红光和绿光反应时间的差异比较(或是将相同I.Q.的受试者配对然后做某种特质的差异比较；双胞胎在红光和绿光反应时间的差异比较。
此种相依样本虽然不是同一个人，但因配对的关系或是双胞胎的关系，亦可视为同一个人，此即相依样本。
)4.独立样本单因子变异数分析(one-way ANOV A, independent samples)使用目的：比较三个(含)以上的平均数的差异。
使用时机：用在三个(含)互为独立的母群的差异比较。
例子：比较启发式教学法、演讲式教学法及欣赏式教学法在教学效果上的差异。
5.重复量数单因子变异数分析(one-way ANOV A, repeated measures)使用目的：比较同一个群体三个(含)以上的平均数的差异。
使用时机：同一个群体，每个受试者都有三次(含)以上的得分。
例子：比较某个实验组在红光、绿光及黄光反应时间的差异(每个受试者都必须做红光、绿光及黄光的反应时间)。
6.独立样本二因子变异数分析(two-way ANOV A, independent samples)使用目的：了解两个自变项(或属性变项、类别变项)对于某个依变项(观察变项)交互作用的影响。
使用时机：当有两个因子时，且这两个因子互为独立，若要了解其对某个观察变项有何交互作用的影响时，可使用此项统计方法。
例子：想要了解A、B两种药品在使用不同的剂量(轻、重)时对于治疗高血压是否有交互作用影响。
7.混合设计二因子变异数分析(two-way ANOV A, mixed design)使用目的：了解两个自变项(或属性变项、类别变项)对于某个依变项(观察变项)交互作用的影响。
使用时机：若有两个因子，其中一个是独立样本(如男、女；或有、无回馈)，另一个为重复量数(如每一个受试者均接受红光、绿光、黄光反应时间的实验处理)，想要了解其对某个观察变项有何交互作用影响。
例子：了解有、无回馈是否对于不同色光(红光、绿光、黄光)的反应时间有所影响。
有回馈组和无回馈组的受试者，每人都必须对三种色光做反应。
8.重复量数二因子变异数分析(two-way ANOV A, repeated measures)使用目的：了解两个自变项(或属性变项、类别变项)对于某个依变项(观察变项)交互作用的影响。
使用时机：若有两个因子，皆为重复量数，想要了解其对某个观察变项有何交互作用影响。
例子：想要了解钉鞋的钉子长短和起跑架的角度对于100公尺短跑速度的影响，其中每个受试者均需穿长短不同的钉鞋，并使用不同角度的起跑架(一种是60度，另一种是45度)各跑一次100公尺。
9.变异数同构型考验(test of homogeneity of variance)使用目的：想要了解各个群体之间的变异数是否同质。
使用时机：在做独立样本的差异性比较时，都需先做此项考验。
若各个群体的变异数不同质，则所得的结果将和实际的结果有所不同。
例子：如在进行独立样本t 考验、独立样本单因子、二因子、多因子的变异数分析之前，都需先做此项考验，等确定各组都同质时，才可进行差异性的比较。
10.杜凯法事后比较(Tukey method)使用目的：确认那两组之间有差异存在。
使用时机：当各组人数相等，而且变异数分析达到显著水平时(当计算的F值<.05时)，进一步确认何组之间有差异存在。
例子：启发式教学法、演讲式教学法及欣赏式教学法在人数相同的实验组所产生的教学效果其差异若达显著时，需进一步比较何组之间有差异存在。
11.薛费法事后比较(Scheffe¢ method)使用目的：确认何组之间的平均数有差异存在。
使用时机：当各组人数不等，而且变异数分析达到显著水平时(p<.05时)，进一步确认何组之间有差异存在。
或是不同合并组进行差异比较达显著水平时。
例子：启发式教学法、编序教学法、演讲式教学法、欣赏式教学法在人数不同的实验组所产生的教学效果其差异达显著水平时，需进一步比较何组之间有差异存在。
12.共变量分析(analysis of covariance; ANCOV A)使用目的：将会影响数个自变项的某一个变量抽离出来，以便比较这数个自变项对依变项的影响。
使用时机：当无法做到实验控制时，而且发现某个变量会影响到此项实验，就以统计控制的方法将此变量控制住(从自变项中抽离出来)，然后比较这数个自变项对依变项的影响。
例子：在三个智力不同的班级实施不同的教学法，看其学习效果是否有所不同。
因无法将三个班级打散随机编班(亦即无法做到实验控制)，因此只好将智力的因素先加以排除，然后才比较三个班的学习效果。
13.c2考验(c2 test)使用目的：可用在(1)适合度考验(在单一向度中，就某一变项考验其观察次数是否与其期望次数相符合)；(2)百分比同构型考验(考验研究者所感兴趣的J个群体在I个反应的百分比是否一样)；(3)独立性考验(考验两个变项之间是否互为独立)；(4)改变的显著性考验(用来考验同一群受试者对同一事件前后两次反应之间的差异情形)。
使用时机：适合用在间断变数(如人数)的统计。
例子：(1)适合度考验(test of goodness of fit)：考验体研所的研究生对于四个组喜欢的人数是否有所不同。
(2)百分比同构型考验(test of homogeneity of proportions)：想了解运动选手、家长、裁判对于服用禁药的反应(包括赞成、没意见、反对)，其中赞成的百分比是否相同。
(3)独立性考验(test of independence)：了解性别和学习动机之间是否互为独立(亦即想验证性别和学习动机之间是否有所关联)。
(4)改变的显著性考验(test of significance of change)：了解学生在学期初和学期末对体育统计喜欢的人数是否有所不同。
14.多元逐步回归分析(multiple stepwise regression analysis)使用目的：主要是用在探讨哪些变项较能有效预测某个效标变项。
使用时机：在不确定那些预测变项较能有效预测某个效标变项时，可将这些预测变项用多元逐步回归分析的方式筛选出较具预测力的变项。
一般多用在探索性的研究方面。
例子：想了解学生的智力、学习动机、学习习惯、学习策略、考试技巧、学习态度、成就目标、自我观念、父母的社经水平、父母的期望、教师的教学态度、教师的期望等变项，究竟是那些变项较能有效预测其学习表现。
15.多元同时回归分析(multiple simultaneous regression analysis)使用目的：主要是了解所选出的预测变项对于某个效标变项的联合预测力。
使用时机：当某些预测变项已被确定对某个效标变项有相关时，可将这些预测变项同时投入回归模式中，看其对效标变项的变异量可以解释多少百分比。
若解释的百分比越多，则表示这些预测变项对此效标变项有较大的预测力。
但在做多元回归分析时，必须考虑预测变项之间是否有共线的情形(若预测变项之间有中度以上的相关，就有可能产生共线。
若是有共线的情形，两个变项就要选择高的预测变项保留下来，另一个则予以剔除。
)例子：以三分球、二分球、罚球、防守篮板球、进攻篮板球、阻攻、助攻、抄截、犯规、失误等篮球十项攻防技术来预测篮球比赛的得失分。
16.多元阶层回归分析(multiple hierarchical regression analysis)使用目的：主要是了解所选出的预测变项对于某个效标变项的联合预测力。
使用时机：当某些预测变项已被确定对某个效标变项有相关时，可将这些预测变项同时投入回归模式中，看其对效标变项的变异量可以解释多少百分比。
但投入回归模式的顺序并不是根据预测变项和效标变项相关的高低，而是建立在理论的基础上。
多元阶层回归分析亦需注意共线性的诊断。
例子：以成就动机、目标接受和目标难度来预测后测分数，由于成就动机是属于人格特质的一种，是人类比较稳定的特质，因此就第一个投入回归模式里；目标接受是一个人对于所分派的目标接受的程度，是属于一个人的态度，由于态度较会受外界的影响，不是一种稳定的特质，因此第二个投入；目标难度是由实验者所分派给受试者的目标，是属于实验者操弄的变项，此为受试者自己无法控制的变项，因此最后一个投入。
多元阶层回归分析和多元同时回归分析在统计方法上非常类似，只是前者必须按预测变项的特质指定进入的顺序。