资料的统计分析
现存统计资料分析
第二步，分类资料和具体假定的理论分析。 是为论证具体研究假设服务的。进行调查研究，重要提出一定
的研究假设或具体目的，调查资料整理分析的目的，就是证明研究 假设是否成立。
分类资料和具体研究假设的理论分析，大体分为三个层次。一 是陈述分类资料。我们在阅读报告时，接触到的大量篇幅都属于这 个部分的内容。陈述分类资料应做到层次分明，条理清楚，有一定 的系统性。二是进行概括和结论性分析。虽然分类资料仍然是感性 材料，但是由于它已经脱离了调出对象的个体形态，因此它所反映 的客观事实往往带有一定的普遍性。理论分析的任务，是抓住这一 普遍性概括出共性本质的东西来。三是论证具体研究假设。这是分 类资料理论分析的直接目的。论证具体研究假设，一方面是检查具 体研究假设是否符合分类资料，符合的给予肯定，不符合的予以否 定；另一方面是说明其符合或不符合的原因。
现存统计资料分析法的用途：
现存统计资料至少应当是数据的补充来源，它可以为研 究提供历史背景材料，也可以成为农业推广研究数据的主要 来源。有价值的统计资料都可以作为农业推广案例进行研究 。迪尔凯姆的《自杀论》为我们提供了一个现存统计资料分 析的范例。
的
二、现存统计资料分析的进程
主要步骤： （一）选择合适的资料 （二）处理资料 （三）说明资料来源
现存统计资料分析
一、现存统计资料分析的概述
在社会科学研究中，人们也常常运用各种现存的统计 资料来进行自己的研究。这种现存的统计资料，既可以为 研究提供历史背景材料，又可以成为研究本身的数据和资 料的一种来源。后一种情况下，研究就被称作现存统计资 料分析。
现存统计资料分析（analyzing existing statistics） ：是指利用官方或准官方的统计资料来进行研究的一种方 式，它所用的资料是经过统计汇总的资料。
行业资料统计数据分析
行业资料统计数据分析本文将对某一特定行业的资料统计数据进行详尽分析，以揭示行业发展趋势、关键指标和潜在机遇。
通过对已经得到的行业数据进行整理、分析和总结，可以为企业决策提供有力依据，帮助其制定更加科学有效的发展战略。
一、行业概况目前，该行业日趋兴盛，具有广阔的市场前景。
统计数据显示，该行业在过去几年中保持了持续增长的态势，年均增长率超过了10%。
据预测，未来几年该行业的增长速度将进一步提升。
这一行业的发展主要受益于技术进步和市场需求的不断变化，对人力资源和创新能力的需求也在不断提高。
二、产业规模根据最新的数据统计，该行业的总产值已经达到X亿元，占到国内GDP的X%。
与此同时，该行业的年均产值增长率也保持在两位数以上。
尤其是在数字化和智能化浪潮的推动下，该行业的产值增长势头更加迅猛。
三、关键指标分析1.销售额销售额是衡量企业经营状况的重要指标之一。
根据统计数据分析，过去五年该行业的销售额年均增长率为X%。
其中，X年的销售额达到了X亿元，相比前一年增长了X%。
这一指标的增长主要得益于市场需求的不断扩大和产品技术的不断提升。
2.利润率利润率是评估企业盈利能力的重要指标之一。
根据数据显示，该行业的平均利润率为X%。
尽管受到市场竞争的影响，某些企业的利润率可能有所下降，但整体上该行业的利润率仍保持在一个相对可观的水平。
3.人员配置人员配置是衡量企业管理和发展能力的重要指标之一。
根据最新统计数据，该行业的年平均人员配置比例为X%。
这一指标显示出企业对人力资源的需求正在不断提高，对高素质员工的需求更加迫切。
四、市场需求分析1.产品需求市场需求是行业发展的重要动力之一。
根据市场调研数据显示，近年来该行业的产品需求呈现出多样化、个性化的特点。
消费者对产品品质和性能的要求越来越高，对个性化定制的需求也在不断增加。
2.创新需求随着技术的不断创新，市场对创新产品的需求也在不断提升。
根据数据统计显示，该行业中创新产品的销售额占比逐年增加，达到了X%。
资料的统计分析——双变量及多变量分析
资料的统计分析——双变量及多变量分析双变量及多变量分析是指在统计分析中，同时考察两个或多个变量之间的关系。
通过对多个变量进行综合分析，可以更全面地了解变量之间的相互作用和影响。
双变量分析是指考察两个变量之间的关系，常用的方法包括相关分析和回归分析。
相关分析是用来评价两个变量之间的线性关系的强度和方向。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
皮尔逊相关系数适用于两个变量都为连续型变量的情况，而斯皮尔曼相关系数适用于至少一个变量为有序分类变量或者两个变量都为有序分类变量的情况。
回归分析是用来探究一个变量（因变量）与一个或多个变量（自变量）之间的关系的强度和方向。
常用的回归分析方法有简单线性回归分析和多元线性回归分析。
简单线性回归分析是用来研究一个自变量与一个因变量之间的线性关系的情况，而多元线性回归分析则可以同时研究多个自变量与一个因变量之间的关系。
在进行双变量分析之前，需要先进行数据的描述性分析。
描述性分析是对数据的基本特征进行总结和描述，包括样本数量、均值、方差、最小值、最大值等。
多变量分析是指同时考虑多个变量之间的关系。
常用的方法包括多元方差分析、聚类分析和因子分析。
多元方差分析是用来比较多个因素对于一个或多个因变量的影响的强度和方向。
聚类分析是用来将样本按照其中一种相似度划分为不同的群组，从而研究变量之间的内部关系。
因子分析是用来探究多个变量之间的潜在结构，从而找出变量之间的共性和差异。
除了以上方法，还可以采用交叉表分析、卡方检验和回归分析等方法来研究多个变量之间的关系。
在进行双变量及多变量分析时，需要注意以下几个问题：首先，需要选择合适的统计方法，根据变量的类型和变量之间的关系特点来选择合适的分析方法。
其次，需要注意变量之间的相关性，避免多重共线性的问题。
此外，还需要注意样本的选择和样本量的大小，以及结果的解释和推断的注意事项。
总之，双变量及多变量分析是一种重要的统计方法，可以帮助我们更全面地了解变量之间的相互作用和影响。
资料分析的统计方法与技巧
资料分析的统计方法与技巧在社会科学研究领域中，资料收集和分析是非常重要的一环。
通过对已有数据的统计方法和技巧的运用，可以帮助我们更深入地了解现象背后的规律和趋势。
本文将介绍几种常用的资料分析统计方法与技巧，并探讨其适用范围和操作步骤。
一、描述统计法描述统计法是分析研究对象特征和现象分布的一种方法。
它通过收集、整理、计算和归纳数据的方式，对数据进行概括性的叙述和描述。
常见的描述统计指标包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
在资料分析中，借助描述统计法可以帮助我们了解数据的总体特征，并从整体上观察其分布情况。
二、推断统计法推断统计法是利用样本数据对总体数据进行推断和判断的方法。
它通过对样本数据的分析，推断出总体数据的特征和参数，并进行推理和推断。
常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计、方差分析、回归分析等。
推断统计法在资料分析中的应用非常广泛，例如通过样本调查来推断全国范围内某一现象的普遍情况。
三、相关分析法相关分析法是用来衡量两个或多个变量之间关联关系的方法。
通过计算相关系数，可以分析变量之间的相关程度和相关方向。
常用的相关分析法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、判定系数等。
相关分析在社会科学研究中具有广泛的应用，可以帮助我们探究变量之间是否存在关联并了解其关联程度。
四、多元统计方法多元统计方法是分析多个变量之间关系的一种方法。
与相关分析法不同，多元统计方法可以同时考虑多个自变量对因变量的影响，通过建立数学模型进行分析和预测。
常见的多元统计方法包括主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析等。
多元统计方法在市场调查、人口统计学、教育研究等领域中有广泛应用。
五、时间序列分析时间序列分析是对一组按时间顺序排列的数据进行分析和预测的方法。
它通过统计模型和方法，分析数据的趋势、周期、季节性等规律，并进行预测和判断。
常见的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、趋势分析法、ARMA模型等。
分类资料的统计分析
分类资料的统计分析一、概念分类资料是指观测对象按照其中一种特征进行分类或分组的数据。
常见的分类资料有性别（男、女）、学历（小学、初中、高中、大学）、职业（医生、教师、律师等）。
分类资料中每个分类称为一类或一组，根据组别统计频数或百分比可以揭示不同分类间的差异和关系。
二、方法1.频数与频率分析：通过统计每个类别的个数，得到各类别的频数和频率（频次比），并绘制柱状图、饼图等图表，直观地展示不同类别的占比情况。
2.极差分析：对于有序分类资料，比如学历，可以计算最高和最低值的差距，该差距称为极差。
极差分析衡量了不同类别之间的距离，有助于比较不同类别在一些变量上的差异。
3.交叉分析：用于分析两个或多个分类资料之间的关系。
通过交叉表格（列联表）和卡方检验，可以计算出各类别之间的关联度，判断不同分类是否相互关联。
4.分类资料的描述性统计分析：主要包括计算百分比、计算平均数、计算方差等统计指标。
通过这些指标，可以对不同类别的分布情况进行综合分析。
三、实践应用1.人口统计学：年龄、性别、婚姻状况等是人口统计学中常见的分类资料。
通过对这些资料的统计分析，可以了解人口结构、人口变动趋势等，为制定人口政策提供参考。
2.市场调研：对于市场调研中收集到的消费者分类资料，可以通过频数分析和交叉分析揭示不同人群的消费偏好和购买行为，帮助企业制定更加精准的销售策略。
3.教育评估：对学生的学历、家庭背景等进行统计分析，可以了解学生群体的整体素质水平、教育资源配置情况等，为教育政策制定和学校招生计划提供依据。
4.健康管理：对医疗数据中患者的病种、治疗效果等分类资料进行统计分析，可以评估不同病种的流行趋势、治疗效果、药物副作用等，为医疗决策提供参考。
总之，分类资料的统计分析是统计学中的重要内容，通过对分类资料的频数、频率、交叉分析等方法进行利用，可以揭示分类之间的差异、关系和趋势，为各个领域的决策者和研究者提供参考依据。
资料的整理与分析方法
资料的整理与分析方法资料的整理与分析是指将杂乱的信息进行系统化的整合和深入的分析，以便更好地理解、利用和应用这些信息。
在各类研究、调查、统计等工作中，资料的整理与分析是必不可少的环节。
下面将介绍几种常见的资料整理与分析方法。
一、文件整理法文件整理法主要适用于大量的文本资料整理。
首先，要对收集到的文本资料进行逐一浏览，将其中的关键信息摘录出来并分类，形成一个整体的文件目录结构；然后，进一步对摘录出来的信息进行归纳、概括和总结，以形成完整的分析报告。
二、图表整理法图表整理法主要适用于大量的数字资料整理。
首先，要对收集到的数字资料进行整理和汇总，可以采用表格、图表等形式进行展示；然后，可以通过比较、排列、计算等方式对数据进行分析，找出数据之间的规律和趋势，并进一步对其进行解释和解读。
三、统计分析法统计分析法主要适用于大量的数字资料分析。
首先，要对收集到的数据进行统计，包括计数、计量、计算等操作，以获取数据的基本特征；然后，可以通过描述统计分析、相关性分析、回归分析等方法对数据进行进一步的分析，以获取更深入的认识和理解。
四、内容分析法内容分析法主要适用于大量的文本资料分析。
通过对文本的关键词、主题、情感等进行提取和分析，可以揭示出文本的内在含义和特征。
内容分析法通常可以分为定性内容分析和定量内容分析两种方法，前者主要侧重于理解和解释，后者主要侧重于测量和比较。
五、主成分分析法主成分分析法主要用于多变量数据的降维和简化。
通过对多个变量进行综合分析，找出其中的主要因素和结构，以便更好地进行数据压缩、模型建立和预测分析。
主成分分析法可以帮助我们理清复杂数据之间的关系，并提取出最具代表性的因子和维度。
六、SWOT分析法SWOT分析法主要用于组织、企业或个人的战略规划和决策分析。
通过分析组织、企业或个人的优势、劣势、机会和威胁，可以帮助制定相应的发展战略和应对措施。
SWOT分析法的核心是明确内外部环境中的关键因素，并对其进行综合和评估。
资料的统计分析分析
资料的统计分析分析资料的统计分析是指采用统计方法对已收集到的数据进行处理和分析，以得出有关数据特征和规律的结论的过程。
在进行统计分析时，需要先对数据进行整理和概括，然后通过描述统计和推断统计两个方面的分析方法来探索数据的背后信息。
首先，进行数据整理和概括。
在这一步骤中，需要对数据进行清洗和处理，包括检查数据的完整性和准确性，去除异常值和缺失值等。
然后，对数据进行概括，包括计算数据的中心位置（如平均值、中位数）、离散程度（如方差、标准差）和分布形状（如偏度、峰度），以了解数据的基本特征。
接下来，进行描述统计分析。
描述统计是对数据进行总结和描述的方法，通过统计指标和图表等形式对数据进行呈现。
常用的描述统计方法包括频率分布表、直方图、饼图、条形图等。
频率分布表可以展示数据的分布情况，直方图可以直观地显示数据的分布形状，饼图可以反映不同类别数据的占比情况，条形图可以比较不同类别数据的大小关系。
通过这些描述统计方法可以初步了解数据的特征和规律，为后续的推断统计分析提供参考。
最后，进行推断统计分析。
推断统计是通过从样本中推断总体的特征和规律的方法，通过对样本数据的分析，得出对总体的推断或推论。
常用的推断统计方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验可以用来判断总体参数是否满足一些假设条件，置信区间估计可以用来估计总体参数的范围。
通过这些推断统计方法可以更加深入地了解数据的特征和规律，为决策提供科学依据。
总的来说，资料的统计分析是对已收集到的数据进行处理和分析的过程，通过数据整理和概括、描述统计分析和推断统计分析等方法，从不同角度揭示数据的特征和规律，为决策提供支持和参考。
最终的目标是通过统计分析，从海量数据中提取有用信息，为决策提供科学的依据。
分类变量资料的统计分析 详细讲解
分类变量资料的统计分析详细讲解资料的统计分析通常包括描述统计和推断统计两个方面。
描述统计主要是对变量的单个特征进行分析，常用的统计指标包括频数、比例、均值、中位数、众数、标准差等；推断统计则是在样本数据的基础上推断总体数据的特征，常用的方法包括假设检验、方差分析、回归分析等。
本文将以分类变量为例，详细介绍分类变量资料的统计分析方法和步骤。
首先，分类变量是一种相互独立、不可顺序比较的变量，常见的示例包括性别、职业、学历等。
对于分类变量资料的统计分析，首先需要进行数据的整理和描述。
数据整理包括去除缺失值、异常值和重复值等处理。
应根据实际情况选择合适的处理方法，常用的方法有均值填充、删除等。
同时，需要将数据进行编码或离散化处理，便于后续的分析。
数据描述主要包括频数及比例的统计，可以用来描述分类变量的分布情况。
通过计算每个类别的频数和比例，可以获得分类变量的基本特征。
同时，可以使用图表来展示分类变量的分布情况，如饼图、柱状图等。
接下来，可以对分类变量与其他变量之间的关系进行分析。
常用的方法有卡方检验和列联表分析。
卡方检验适用于两个分类变量之间的关系检验，可以用来判断两个分类变量是否相关；列联表分析则可以用来描述两个分类变量之间的关系程度。
通过分析发现两个或多个分类变量之间的关联关系，可以更好地理解数据。
此外，对于分类变量的统计分析还可以进行组内和组间的比较。
组内比较主要是对同一分类变量的不同类别进行比较，常用的方法有t检验和方差分析；组间比较则是对不同分类变量之间的差异进行比较，可以使用相关分析和回归分析等方法。
最后，需要进行结果的解释和报告。
对分类变量资料的统计分析得出的结果进行解读，并进行相关性讨论。
通过各种统计方法对变量进行分析，报告结果可以提供决策者一个更全面的了解。
总结起来，分类变量资料的统计分析主要包括数据整理和描述、关联分析、比较分析和结果解释等步骤。
通过这些步骤可以更好地分析分类变量的特征、关系和差异，为实际问题的解决提供有力的支持和参考。
资料的统计分析(二)——双变量及多变量分析
变量之间的相关关系按相关程度可分为完全相关、不完全相关和完全不相关。完全相关是指一个 变量的数量变化完全由另一个变量的数量变化确定;完全不相关是指变量之间彼此互不影响,其变量变化 各自独立;不完全相关是指两个变量的关系介于完全相关或完全不相关之间。 4. 单相关、复相关和偏相关
关键词：
相关关系
交互分类
相关分析
均数比较分析
多元回归分析
社会调查方法（第三版）
目 录
新编21世纪思想政治教育专业系列教材
第一节 变量间的关系 第二节 交互分类 第三节 不同层次变量的相关
测量与检验 第四节 回归分析 第五节 SPSS基本应用
社会调查方法（第三版）
01
新编21世纪思想政治教育专业系列教材
(2)不对称形式的两个定类变量关系的测量。
2. χ2 检验
χ2(读作“卡方”)统计量常用于交互分类表中变量之间在总体中是否相关的检验,尤其适合于两个
定类变量在总体中是否相关的检验。
χ2的计算公式为:
χ2检验的具体步骤为:
(1) 建立两变量间无关系的假设(原假设或虚无假设)。
(2)计算出χ2值。
(3) 根据自由度df=(r-1)(c-1)和给出的显著性水平α查χ2分布表,得到临界值。
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第三节 不同层次变量的相关测量与检验
03
一、相关测量法与消减误差比例 二、两个定类变量(或一个定类变量与
分类变量资料的统计分析
分类变量资料的统计分析分类变量是一种在研究或分析中常见的类型数据，它描述了被观察个体或对象之间的不同特征，可以将其分为不同的类别或组。
在统计学中，对分类变量的分析可以帮助我们了解不同类别的分布情况、比较不同类别之间的差异、探索不同类别与其他变量之间的关系等。
本文将介绍分类变量资料统计分析的一些常用方法。
首先，我们可以通过计算频数和频率来描述分类变量的分布情况。
频数是指每个类别中观察到的个体或对象的数量，频率则是频数除以总数后的比例。
通过绘制条形图或饼图，可以直观地展示分类变量不同类别的频数或频率分布，帮助我们了解变量的整体情况。
其次，我们可以对不同类别之间的差异进行比较。
其中一种常用的方法是卡方检验，它用于检验两个或多个分类变量之间是否存在显著性差异。
卡方检验的原理是通过比较观察到的频数与期望频数之间的差异来判断差异是否显著。
比如，我们可以用卡方检验来确定两个不同群体之间的分布是否存在显著差异。
此外，分类变量的统计分析还可以探索其与其他变量之间的关系。
当我们有一个分类变量和一个或多个连续变量时，可以使用方差分析（ANOVA）来检验分类变量对连续变量的影响是否显著。
方差分析通过比较不同类别下的连续变量的均值来判断差异是否显著。
另外，我们还可以使用列联表分析来研究两个或多个分类变量之间的关联关系，例如，我们可以通过计算卡方值来确定两个分类变量之间的关联程度。
此外，还有一些其他常用的分类变量分析方法。
比如，在研究中，我们经常遇到多个分类变量之间的关联关系，可以使用多项Logistic回归模型来分析这些多分类变量之间的依赖关系。
另外，如果我们想预测或分类新的个体或对象所属的类别，可以使用分类树或逻辑回归等方法进行建模和预测。
综上所述，分类变量的统计分析是一种有价值的工具，可以帮助我们理解和揭示数据背后的模式和关联关系。
通过对分类变量的分布和差异进行描述分析，我们可以更好地理解数据，并从中提取有用的信息。
资料分析的几种方法
资料分析的几种方法资料分析是指通过对收集到的各种数据和资料进行处理、整理、解释和评估，以求得出科学合理的结论和推断的一种方法。
在实际应用中，资料分析方法多种多样，下面将介绍其中几种常见的方法。
一、描述性分析方法描述性分析方法是通过对资料进行总结、归纳和整理，以揭示事物的一般情况和规律。
主要包括以下几种方法：1.制表法：将资料按照一定的规则进行分类和统计，以表格的形式展现出来，便于观察和分析。
2.统计量法：通过计算与资料相关的统计量，如平均数、中位数、方差等，来揭示资料的集中趋势、离散程度和分布形态。
3.图表法：通过绘制各种图表，如饼图、柱状图、线图等，直观地展示资料的分布情况和变化趋势。
4.指标法：通过构建一系列指标，对资料进行综合分析，评价事物的综合状况和发展趋势。
二、推论性分析方法推论性分析方法是通过对样本数据进行分析和推断，然后通过概率论或统计学原理推断总体的特征和规律。
主要包括以下几种方法：1.抽样法：通过从总体中随机抽取一部分样本，然后对样本数据进行分析和推断，以得出总体的特征和规律。
2.置信区间估计：通过计算样本数据的置信区间，对总体参数进行估计。
3.假设检验：通过设置假设和使用统计检验方法，判断样本数据与总体之间是否存在显著差异。
4.回归分析：通过建立数学模型和利用回归方程，研究自变量与因变量之间的关系，进行预测和解释。
三、质性分析方法质性分析方法是一种对非数字化资料进行分析的方法，主要通过对文本、图像、声音等非结构化数据的整理和解读来研究事物的本质特征和内在意义。
主要包括以下几种方法：1.文本分析：通过对文本材料进行阅读、编码和整理，提取关键词、主题和模式，探索隐藏在文字背后的意义和关系。
2.内容分析：通过对媒体报道、网络内容、书籍等进行系统性的分类和分析，研究其中的主题、态度和价值观。
3.转录分析：通过对会话、访谈、焦点小组等口头材料进行转录和整理，对其中的语言和信息进行理解和解释。
培训资料的数据统计和分析方法
培训资料的数据统计和分析方法在进行培训资料的数据统计和分析方法时，我们可以采用以下几种方法来获得有价值的数据并进行深入的分析。
一、数据收集1.调查问卷：设计一份严谨的调查问卷，包括多个方面的问题，如学员满意度、学习效果、培训内容等。
通过发放问卷并回收收集到的数据，可以获取大量的反馈信息。
2.访谈：对培训后的学员或培训师进行个别访谈，深入了解他们对培训的感受和意见，得到更具体的数据。
3.观察记录：在培训过程中进行观察，记录学员的参与情况、互动情况以及学习效果，获得直观的数据。
二、数据整理和归纳1.整理数据：将采集到的数据按照不同的指标进行整理，如学员满意度、培训效果、知识掌握程度等进行分类。
2.数据归纳：通过对整理后的数据进行归纳，找出相同或相似的规律和关联，形成数据汇总表或图表。
三、数据分析1.量化分析：对于可以量化的数据，如评分、百分比等，采用统计学方法进行分析，计算平均数、标准差等指标，进一步了解数据的分布和差异。
2.质性分析：对于无法直接量化的数据，如访谈记录，采用内容分析的方法进行归纳和分析，寻找共性和差异。
3.相关性分析：通过相关系数分析等方法，探索数据之间的关联性，找出影响学习效果的主要因素。
4.趋势分析：通过对历史数据的比较和趋势图绘制，预测未来的发展趋势，为培训改进和优化提供依据。
四、数据报告和应用1.撰写报告：根据数据分析结果，撰写数据报告，清晰地呈现出数据的分析和结论，重点突出影响培训效果的关键点。
2.提供建议：基于数据分析结果，为培训改进和优化提供具体的建议和措施，指导后续培训工作的开展。
3.数据可视化：通过图表、图像等形式将分析结果可视化，使数据更易被理解和应用，同时也增加了报告的美观度和可读性。
通过以上的方法，我们可以更加全面地了解培训资料的效果和学员反馈，为改进和优化培训工作提供科学的依据。
数据统计和分析的过程可以使数据变得有价值，并为决策者提供科学依据，促进培训工作的持续改进和提高。
资料分析包括三方面内容
资料分析包括三方面内容
一、数据收集。
数据收集是资料分析的第一步，它是整个分析过程的基础。
在进行数据收集时，需要明确分析的目的和范围，确定需要收集的数据类型和来源。
数据来源可以包括官方统计数据、调查问卷、实地观察、网络信息等多种渠道。
在收集数据的过程中，需要注意数据的真实性和可靠性，避免收集到虚假或不完整的数据，影响后续的分析结果。
二、数据处理。
数据处理是资料分析的第二步，它包括数据清洗、数据整理和数据转化等环节。
数据清洗是指对收集到的数据进行筛选和清理，剔除重复、错误或无效的数据，保证数据的准确性和完整性。
数据整理是指对清洗后的数据进行组织和整合，使其符合分析的需求。
数据转化是指将原始数据转化为可供分析使用的格式，如建立数据库、制作统计图表等。
三、数据分析。
数据分析是资料分析的核心环节，它通过对收集和处理后的数据进行统计、比较、分析和解释，揭示数据背后的规律和趋势，为决策提供依据。
数据分析可以采用定量分析和定性分析相结合的方式，运用统计学、经济学、管理学等相关方法和工具，深入挖掘数据的内在信息，发现数据之间的关联和规律，为问题解决提供科学依据。
综上所述，资料分析包括数据收集、数据处理和数据分析三个方面内容。
只有在严谨的数据收集、精细的数据处理和深入的数据分析的基础上，才能得出准确、可靠的分析结论，为决策提供有力支持。
因此，对于任何一个资料分析者来说，熟练掌握这三个方面的内容，是至关重要的。
希望本文对大家在进行资料分析时有所帮助。
分析资料的方法
分析资料的方法
首先，我们可以采用统计分析的方法来处理资料。
统计分析是一种通过对数据进行整理、分类、汇总和展示，以及利用统计学原理和方法进行分析和推断的过程。
通过统计分析，我们可以更好地理解数据的特征、规律和趋势，从而为决策提供科学依据。
其次，我们可以使用质性分析的方法。
质性分析是一种通过对文本、图片、声音等非数值型数据进行分析和解释的方法。
在进行质性分析时，我们可以采用内容分析、文本分析、情感分析等技术手段，以揭示数据背后的深层含义和内在规律。
此外，我们还可以采用趋势分析的方法。
趋势分析是一种通过对时间序列数据进行分析，以揭示数据变化的趋势和周期性规律的方法。
通过趋势分析，我们可以更好地理解数据的发展动态，预测未来的变化趋势，并制定相应的应对策略。
另外，我们还可以使用相关性分析的方法。
相关性分析是一种通过对两个或多个变量之间的关系进行分析，以揭示它们之间的相关性和影响程度的方法。
通过相关性分析，我们可以了解不同变量之间的关联程度，从而为决策提供更为准确的信息支持。
最后，我们可以采用模型分析的方法。
模型分析是一种通过建立数学模型或统计模型，对数据进行模拟和预测的方法。
通过模型分析，我们可以更好地理解数据的内在规律和发展趋势，为决策提供科学依据。
综上所述，分析资料的方法有很多种，我们可以根据具体的情况和需求选择合适的方法进行分析。
希望以上介绍能够帮助大家更好地理解和应用资料分析的方法。
数值变量资料的统计分析
数值变量资料的统计分析数值变量的统计分析是一种重要的数据分析方法，通过对数值变量的各种统计指标和分布进行分析，可以帮助我们了解和揭示数据的内在规律和特征。
数值变量的统计分析在各个领域和学科中都有着广泛的应用，如经济学、社会学、医学等。
本文将从描述统计、推断统计和回归分析三个方面介绍数值变量资料的统计分析方法。
描述统计是对数值变量资料进行整体描述的统计方法。
常用的描述统计指标包括中心趋势和离散程度两方面。
中心趋势指标包括平均数、中位数和众数。
平均数是最常用的中心趋势指标，它代表了样本数据的集中位置。
中位数是将数据按从小到大的顺序排列后，处于中间位置的数值，它对极端值不敏感，更能反映总体的典型水平。
众数是出现频率最高的数值，可以用来了解数据的分布特点。
离散程度指标包括范围、方差和标准差等。
范围是最大值和最小值的差值，表示了数据集的广度。
方差和标准差是衡量数据分散程度的指标，方差是每个数值与平均数的差的平方的平均值，标准差是方差的平方根，反映了数据的离散程度。
推断统计是利用样本数据对总体进行推断的统计方法。
常用的推断统计方法包括参数估计和假设检验。
参数估计是通过样本数据估计总体的未知参数，如均值、方差等。
常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到总体参数的一个估计值。
常用的点估计方法有最大似然估计和矩估计。
区间估计则是对参数进行估计的同时还给出了一个可信的范围，可以用于报告不确定性。
假设检验是利用样本数据对总体参数进行假设检验的统计方法，用于判断总体参数是否符合一些假设。
假设检验包括单样本检验、双样本检验和方差分析等。
回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。
回归分析可以用于建立数值变量之间的函数关系，并用于预测和解释变量之间的关系。
常用的回归分析方法包括线性回归、多元回归和非线性回归等。
线性回归是建立线性关系模型的一种方法，通过最小二乘估计法来估计回归系数。
多元回归是在线性关系模型的基础上引入多个自变量进行分析。
定性资料的统计分析
A T 2
检验的自由度取决于可以自由取值的格子数目， 而不是样本含量n。四格表资料只有两行两列，ν =1， 即在周边合计数固定的情况下，4个基本数据当中只 有一个可以自由取值。
2 分布图形
0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 2 4 6
1
f ( )
2
6
10
可通过 检验的基本公式来理解。
2
卡方分布： 若k个随机变量，z1，z2,…zk,相互独立且服从标
准正态分布，则随机变量x=z12+z22+…+zK2被称 为服从自由度为k的卡方分布，记作： x 2 (k )
2
( AT ) , (行数-1)(列数 1) T
2
H1:π1≠π2 即试验组与对照组降低颅内压的总体有效率不相等
α =0.05。
（2）求检验统计量值
T11 104 174/ 200 90.48 ，T12 104 90.48 13.52
T21 174 90.48 83.52 ，T22 26 13.52 12.48 。
表7-2 两组降低颅内压有效率的比较
组 别 试验组 对照组 合 计 有 效 99(90.48) a 75(83.52) c 174(a+c) 无 效 5(13.52) b 21(12.48) d 26(b+d) 合 计 104 (a+ b) 96 (c+d) 200 (n) 有效率（%） 95.20 78.13 87.00
( b c 1) 2 bc
, =1
本例检验步骤如下：
（1）建立检验假设
H0：总体B=C，即两种方法肝癌检出率相同
分析资料的方法
分析资料的方法在进行数据分析时，选择合适的分析方法是至关重要的。
不同的数据类型和分析目的需要不同的分析方法，因此我们需要对各种分析方法有一定的了解和掌握。
下面将介绍几种常用的分析资料的方法。
首先，我们可以使用统计分析方法来分析资料。
统计分析是通过对样本数据进行统计描述和推断，从而对总体特征进行推断的一种分析方法。
在统计分析中，我们可以使用描述统计分析方法对数据进行整体性的描述，包括均值、中位数、众数、标准差等指标，从而了解数据的分布和集中趋势。
此外，我们还可以使用推断统计分析方法对总体特征进行推断，包括参数估计、假设检验、方差分析等方法，从而进行总体特征的推断和比较。
其次，我们可以使用数据挖掘方法来分析资料。
数据挖掘是通过对大量数据进行自动或半自动的发现模式、关联、异常和规律的一种分析方法。
在数据挖掘中，我们可以使用聚类分析方法对数据进行分类和分组，从而发现数据的内在结构和规律。
此外，我们还可以使用关联规则分析方法对数据进行关联分析，从而发现数据之间的关联关系和规律。
同时，数据挖掘还可以通过预测建模方法对数据进行预测和模拟，从而预测未来的趋势和变化。
另外，我们还可以使用质性分析方法来分析资料。
质性分析是通过对非结构化或半结构化数据进行深入解释和理解的一种分析方法。
在质性分析中，我们可以使用内容分析方法对文本数据进行分析，从而发现文本数据的主题、情感和观点。
此外，我们还可以使用 grounded theory 方法对理论进行构建和验证，从而深入理解数据的内在含义和规律。
最后，我们还可以使用时序分析方法来分析资料。
时序分析是通过对时间序列数据进行建模和预测的一种分析方法。
在时序分析中，我们可以使用平稳性检验和自相关函数分析方法对时间序列数据进行建模和分析，从而发现时间序列数据的趋势和周期性。
此外，我们还可以使用时间序列模型和灰色模型等方法对时间序列数据进行预测和模拟，从而预测未来的变化和趋势。
总之，分析资料的方法有很多种，我们需要根据数据类型和分析目的选择合适的分析方法。
统计分析方法选用
统计分析方法选用在进行统计分析时，需要选择适合的统计方法来解决研究问题。
统计分析方法根据数据的性质、研究的目的和假设来选择，下面将介绍常用的统计分析方法。
1.描述性统计分析：描述性统计分析方法用于总结和描述数据的特征。
常用的描述性统计方法包括中心趋势测量（平均数、中位数、众数）、离散程度测量（标准差、方差、极差）和分布形态测量（偏度、峰度）等。
2.推论统计分析：推论统计分析方法用于对总体进行推断。
根据研究问题的不同，可以采用参数统计和非参数统计两种方法进行推断。
参数统计包括假设检验和置信区间估计，根据总体的分布进行参数估计和假设检验。
非参数统计不对总体的分布作出假设，常用的方法有秩和检验、卡方检验和单因素方差分析等。
3.相关分析：相关分析用于研究两个变量之间的关系。
常用的相关分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
皮尔逊相关系数适用于连续变量的线性关系，斯皮尔曼等级相关系数适用于有序变量或非连续变量的关系。
4.回归分析：回归分析用于研究自变量和因变量之间的关系，并建立预测模型。
常用的回归分析方法有线性回归分析、逻辑回归分析和多重回归分析等。
线性回归分析适用于连续变量的预测，逻辑回归分析适用于因变量为二分类变量的预测，多重回归分析适用于多个自变量和一个因变量的预测。
5.方差分析：方差分析用于比较两个或多个样本之间的差异。
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。
单因素方差分析适用于单个自变量和一个因变量的比较，多因素方差分析适用于多个自变量和一个因变量的比较。
6.因子分析：因子分析用于研究多个观测变量之间的相互关系，将多个变量归纳为几个潜在因子。
常用的因子分析方法有主成分分析和验证性因子分析。
主成分分析用于减少变量维度和解释变量之间的相关关系，验证性因子分析用于检验因子结构的合理性。
7.生存分析：生存分析用于研究事件发生时间和因素对事件发生时间的影响。
常用的生存分析方法有生存函数估计和生存回归分析。
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第十二章资料的统计分析
第二节集中量数分析
一、集中量数也称集中趋势，它是一组数据的代表值，代表着现象的一般水平，别的数值围绕着它的周围。
常用的集中数有：算术平均数、中位数、众数。
二、算术平均数：是以总体各单位数值之和除以总体单位总数的商。
即，
各单位的标志数值之和
算术平均数=
总体单位总数
（一）简单算术平均数法：
X1+X2+…X n ∑X
X = =
n n
其中，符号X代表算术平均数；X1，X2，…X n分别代表各个具体的标志数值，n表示总体单位数（即总体中个案的数目），∑表示将各个具体的标志数值相加求和。
（二）加权算术平均数：
X1f1+ X2f2+…X n f n ∑Xf
X = =
f1+ f2 +…f n∑f
其中，f为权数，即变量在总体中出现的次数。
1、由单项分组资料求算术平均数。
∑Xf
X =
∑f
2、由组距分组资料求算术平均数。
先计算出组中距，然后再使用加权算术平均数的公式进行计算。
组中值的符号为：X mid
下组限+上组限
X mid =
2
由组距分组资料计算算术平均数的公式就变为：
∑f X mid
X =
∑f
三、中位数
中位数是把调查到的数据资料按照标志值大小顺序排列，处于中央位置的标志值表示中间位置的平均数，也称位置平均数。
（一）由原始资料计算中位数
原始资料是以单项标志值形式表现的。
先把各个标志值按照大小顺序排列，然后用总体单位数加1除以2，即n+1 ，就可以求出中位数的位次。
2
（二）对经过资料计算中位数
1、由单项分组资料求中位数。
n+1
中位数的位次=
2
2、由组距分组资料计算中位数。
∑f
由组距分组资料计算中位数，应先用 2 公式确定中位数所在组的位置，然后再用下限公式计算中位数的值。
下限公式为：
∑f－cf m
－1
M d= ×i+L
f m
为中位数所在组以下的累计次其中，M d为中位数，f m为中位数所在组的次数，cf m
－1
数，∑f为累计数，i为中位数所在组的组距，L为中位数所在组的下限。
四、众数
众数是指在一组数据中重复次数最多的标志值。
（一）从单项分组数据资料中计算众数
一般采用直接观察法即可。
（二）从组距分组资料中计算众数
一种是组中值法，另一种是摘补法。
L+U
其公式为：众数=
2
其中，L代表众数所在组的组下限，U代表众数所在组的组上限。
第三节离中量数分析
一、常用的离中量数有：异众比率、四分位差、标准差。
差异程度越小，平均数的代表性越高；差异程度越大，平均数的代表性越低。
描述数据离散程度的量数就是离中量数，也称差异量数。
离中量数也是一个概括性量值，是研究现象差异程度的概括表现，它的意义在于阐明被研究现象的差异特征。
差异量数越小，集中量数的代表性越大。
二、离中量数的计算
集中量数和离中量数是配合使用的，众数和异众比率配合，中位数和四分位差配合，平均数和标准差配合。
（一）异众比率
异众比率是指非众数的次数与总体内全部总体单位的比率。
n－f mo
VR =
n
其中，VR代表异众比率，n是总体内全部总体单位的数，f mo为众数的次数。
异众比率较大，众数的代表性小些；异众比率越小，众数的代表性越大。
（二）四分位差
四分位数：把一组数据按大小排列成序列，然后分成四个数据数目相等段落，各段数分界点上的数叫四分位数。
（四分位差的代表符号为Q）
1、对定序类型资料计算的四分位差。
Q = Q3－Q1
四分位差之间的间距越小，中位数的代表性越大。
2、对于定距类型资料计算四分位差。
Q3－Q1
Q =
2
首先，要确定Q3和Q1的位次。
3n 1n
Q3的位次= 4 Q1的位次= 4 再次，求出Q3和Q1的的数值。
∑f－cf m－1
∑f－cf m
－1
Q3= ×i+L Q1= ×i+L
f m f m
最后，求出Q的数值。
Q3－Q1
Q =
2
（三）标准差
标准差又称均方差，是指资料中各个数值与算术平均数相减之差的平方和的算术平均数的平方根。
它是用得最多、它是用得最多，也是最重要的离中量数，其代表符号为
∑（X i－X）2
=
n
其中，X i为资料中的各个数值，X为算术平均数，n为总体单位数。
1、根据原始资料计算标准差。
∑（X i－X）2
=
n
标准差最小，平均数的代表性大；反之，标准差越大，平均数的代表性越小。
2、根据统计表资料计算标准差。
（1）由单值分组资料计算标准差。
∑f（X i－X）2
=
n
（2）由组距分组资料计算标准差。
∑f（X mid－X）2
=
n
其中，X mid是指各组的组中值，f为权数，n为组数。
三、相对差异量数
（一）离散系数
离散系数是标准差与算术平均数的比值，用百分数表示。
离散系数越大，数据的离散程度越大，集中量数的代表性越小；反之，数据离散程度越小，集中量数的代表性越大。
离散系数用CV表示
CV = ×100%
离散系数的比较只限于定距资料。
（二）标准分数
测定这种相对位置的工具——标准分数来表示。
标准分数的符号是Z
X－X
Z =
其中，X为原始数据，X为总体平均数，为总体标准差。
第五节推论统计
推论统计研究如何将样本的统计值推论为总体的参数值。
推论统计包括两种方法：区间估计、假设检验。
一、区间估计
区间估计指在一定的标准差范围内设立一个置信区间，然后联系这个区间的可信度将样本统计值推论为总体参数值。
常用的置信度1－a：90% 95% 99%
对应的置信度Z值数值： 1.65 1.96 2.58
(二)总体均值的区间估计方法
1、总体平均数的区间估计。
S
X±Z（1－a）
是置信度的Z值数值，下标(1－a)是置信度，其中，X是样本平均数，Z
（1－a）
S是样本的标准差，n为样本数目。
要提高推论的可靠性，就必须相应地扩大置信区间。
可靠性的提高，置信区间在扩大，精确度降低了。
2、总体百分比的区间估计。
P（1－P）
P±Z（1－a）
其中，P是样本中的百分比。
二、假设检验
假设检验是推论统计的另一种主要方法。
指先对总体的某一参数作一假设，然后用样本统计量去验证，以决定假设是否为总体接受。
通常把概率不超过0.05或0.01的事件当作“小概率事件”，也称为显著性水平。