请写出数据分析观念体现出那些方面

请写出数据分析观念体现出那些方面
请写出数据分析观念体现出那些方面

1.请写出数据分析观念体现在哪些方面。

在课标当中,对于数据分析观念,有这样的描述:了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究,收集数据,通过分析做出判断,体会数据中蕴涵着信息;了解对于同样的数据可以有多种分析的方法,需要根据问题的背景选择合适的方法;通过数据分析体验随机性,一方面对于同样的事情每次收集到的数据可能不同,另一方面说明只要有足够的数据就可能从中发现规律。

新课程标准理念下将统计与概率作为重要的学习内容,随着大家对统计与概率教学的不断探索和实践,人们逐渐认识到对于这个领域的学习而言,重要的绝不仅仅是画统计图、求平均数等技能的学习。而是要让孩子“亲近”数据,加强孩子数据分析观念的培养。

“统计观念”的首要方面是能有意识的统计的角度思考有关问题,当遇到有关问题时能想到去收集数据和分析数据,即发展学生的统计意识。

发展学生的统计意识最主要的方式就是让学生体会到统计是有用的,数据是有信息的,也就是说统计能够帮助人们做出决策,能够帮助人们了解一些情况。因此教师要重视学生统计意识的培养,主要体现在以下几个方面。

在活动中逐步形成统计观念。

统计观念主要指:能从统计角度思考与数据有关的问题;能从数据分析作出合理的决策;能对数据的来源、收集和描述数据的方法,由数据得到的结果提出合理的质疑。它绝非等同于计算、作图等简单技能,不能单纯看作是知识点的学习,而是一种需要在亲自经历的过程中培养出来的感觉,是逐步形成的。

《数学课程标准》对这一领域的具体目标,根据学生身心发展规律,对培养“统计观念”提出了三个学段“有所体验”、“经历”、“从事”的不同要求。

教师在统计活动材料的选用应采取由近及远的原则,先是身边的事、然后社会环境、再和其它学科相联系。收集的素材先是全部数据,如全班学生,利用统计对象的确定性组织统计活动,学习统计图表;随着学习的深入,统计对象更多地具有随机性。例如,“估计你们班所有同学的家庭一个月内共丢弃多少个塑料袋通过实际调查验证你的估计。”在该统计活动中,每个同学家庭每个月要丢多少个塑料袋,统计对象的总数非常大,统计起来既浪费时间,又浪费人力和物力。此时,就可以渗透抽样统计的方法,帮助学生自己选择统计对象。这里,统计对象可以是全班同学家庭的某些天丢弃塑料袋的个数,或部分同学家庭的某个月丢弃塑料袋的个数。

建立数据分析观念最好的办法是让学生经历完整的收集、整理、描述、分析的统计全过程,让学生明白为什么要进行数据的“收集、整理、描述、分析”,也就是说分析数据能帮助我们做什么。常见的教学中,数据的“收集、整理、描述、分析”都是教师布置的“任务”,只要学生按照教师的要求去做即可,而没有问一问为什么要做这些。

在统计活动中要发挥学生的主体性,而不要把学生成为按一定指令办事的操作工,要有探索性。如统计身高与体重,要让学生明白为什么要组织统计咱们班的身高与体重的活动,是要与同龄中国儿童身高、体重的正常值进行比较,从而采取措施提高我们的健康水平。这就需要教师提供或学生收集同龄中国儿童身高、体重的正常值。怎样收集咱们班身高、体重的数据呢可以组织讨论,显然全班学生一一询问是很费时间的,可以采用小组记录数据的方式,继而让学生体会到如果把收集到的身高、体重数据分别用条形统计图呈现就更一目了然了。在用条形统计图呈现时,可能会产生由于大小两个数据相差比较多,统计图会过长或过宽,引导学生探索可以用一个格代表多个单位。在描述和分析数据时,可以和正常值

进行比较,哪些同学在正常值范围之内,哪些同学已超过正常值,对这些同学提出一些改进的建议。在活动中发挥学生的主体性,把统计融入到解决问题之中,有利于统计观念的形成。

要使学生接受统计特有的观念,就要让学生经历产生和发展统计思想的全过程,让学生经历收集数据、整理数据和分析数据的过程,逐步形成统计意识。

“统计与概率”的教学设计应该在学生经历了收集数据、整理数据后,有一个反思的过程,讨论这些数据除了能帮助我们解决刚才提到的问题以外,还能够帮助我们解决什么问题。

2.列举教学中的一个案例,体现了发展学生的数据分析观念

统计学生“最喜欢的某一项教学内容”,为的是让每一个学生都亲身经历收集数据、处理数据的过程,并根据收集到的数据提出问题和解决问题。

新课程标准要求,统计教学应让学生亲自经历统计的过程,体会到统计的必要性,发展统计意识,学会一些基本的统计方法。而不是单纯地把统计作为一个知识点去介绍。教学中我力求从学生最喜欢的事情出发组织统计活动,让学生自己的想法在开放的课堂上得以探讨与展开,在主动参与,独立思考,小组讨论中自主地获得新知,让他们在说一说、玩一玩中学习数学,体验学习的快乐。

本课教学,围绕“调查全班同学最喜欢的某一项教学内容”这一情境,组织、引导全体学生参与到实践活动之中,使学生初步体验数据的收集及整理的过程,在认识简单的条形统计图的基础上,能根据统计图提出并解决一些简单的问题,在活动的过程中初步体会统计的必要性,学会一些基本的统计方法。

上课了,我问小朋友:“再过一个多月,是什么节日”学生异口同声地大声回答:元旦节了。老师想在咱们班开个联欢会,想请小朋友们帮忙设计设计,谁能说说,你想怎样设计呢”

老师的话音刚落,小朋友们的手就刷刷地举得老高,看来孩子们真得非常感兴趣。他们的想法可真多,有的说想准备一些吃的东西,有的说想把教室挂上美丽的气球和彩带,还有的说要表演节目等,课堂气氛非常活跃。

孩子们的想法和我的教学设计正好吻合,我便说:“小朋友们想法可真多,我们可以把我们的教室打扮得漂漂亮亮的,然后看节目。”学生们非常兴奋,最后决定利用气球来装饰教室,这样就可以进行“最喜欢的颜色”的统计了。

“大家看,老师带来的气球有红色、黄色、蓝色、绿色、青色、橙色、紫色。我每种颜色都买了44个,知道是为什么吗“因为老师不知道我们喜欢每种颜色的人有多少” “老师没有进行统计,不知道你们喜欢什么颜色”。孩子们已经感悟到统计的作用了。老师想请小朋友在小组里进行调查,把你们组同学最喜欢的颜色统计出来,再由小组长根据统计的结果到老师这来领大家喜欢的气球,好吗”

我给每个学生都发了一张统计图,示范了统计的方法后,让他们在小组内进行“最喜欢的颜色”的统计活动。小组活动后,在实物演示下反馈每个小组统计的情况,根据反馈情况让小组长把气球分好放在袋子里拿下去先不要发。

“我们统计了每个小组同学最喜欢的颜色,那我们全班小朋友最喜欢的是什么颜色呢用个什么办法可以知道呢”学生汇报,有几个喜欢什么颜色的,教师就在统计表那一栏里点击几下,由下往上一格一格涂上同种颜色。

一幅完整的条形统计图绘制出来了,让我们再一次说说自己的发现吧……

我们的教学活动,总是教师评价学生,很少有学生评价老师的。“小朋友们,老师对大家在这节课上的表现非常满意,可我也很想知道小朋友们喜不喜欢老师上的这节课呀我们也来做个统计吧!老师准备了三个盒子,如果你很喜欢

老师上的这节课,那就把你的动物卡片投到“笑脸”里,如果不太喜欢,那就投到“哭脸”里,如果觉得一般般,那就投到“平常脸”里。为了结果的真实性,我又对孩子们说:老师背对着大家,小朋友开始投票吧!”学生把卡片都投在了“笑脸”里。孩子们笑了,我也笑了。

“小朋友们,谢谢你们对老师的鼓励,我一定会继续努力,上出更多、更好的数学课。老师预祝小朋友们“元旦”快乐,同时也祝你们的“元旦联欢会”取得成功。”

案例反思:

统计是数学课程标准确定的重要的学习内容之一。它需要通过数据的收集、整理和分析来提出和解决问题,并要让学生在学习的过程中体会到统计的必要性和作用。“元旦联欢会”对他们来说应该是非常有诱惑力的,于是我就让孩子们来布置“元旦”联欢会的教室,让他们自己的想法在开放的课堂上得以探讨与展开,在主动参与,独立思考,小组讨论中自主地获得新知。

通过本节课的教学,体现了以下几方面.

一、创造性地使用教材,让孩子们感受到数学就在自己的身边,数学可以帮自己解决生活中的很多问题。

为了让孩子们能够很好地在自主学习中获得新知,我根据孩子们的认知水平及他们感兴趣的问题,把教材内容作了调整。我把整节课贯穿到为“元旦”联欢会布置教室上来,这是孩子们喜欢的话题,是和他们的生活密切联系的,会使孩子们感受到数学就在自己的身边,数学可以帮助自己解决生活中的很多问题。

二、让孩子们自己的想法在开放的课堂上得以探讨与展开,在主动参与,独立思考,小组讨论中自主地获得新知。为了让每一个孩子都能够经历数据的收集和整理,并能根据自己收集和整理的数据绘制统计图,分析统计图,经历一次

完整的统计过程,我在设计本节课时,把整个教学过程贯穿在为“元旦”联欢会布置教室的情境之中,首先让小朋友们说自己布置教室的想法,然后根据他们的想法设计了活动:统计学生“最喜欢的颜色”、统计“喜欢老师上的课吗”。在活动的组织中,有侧重地进行统计活动,让每一个学生都进行数据的收集和整理,并能根据自己收集和整理的数据绘制和分析统计图,使学生经历一次完整的统计过程。第一个活动先是让学生说一说,接下来是让全班同学利用学过的的方法体验统计的过程,绘制统计图。然后是让每一个学生在小组内先进行统计,绘制统计图,然后再在全班用汇总的方法进行统计。最后是让学生来评价老师的课堂,让他们在体验评价老师的过程中再一次经历统计。

三、让孩子们在说一说、玩一玩中学习数学,体验学习的快乐。

为了让孩子们感受到学习的快乐,我让孩子们在说一说,玩一玩中学习,体验学习的快乐。并且通过我给学生带多了气球这事情,让学生体会到统计的必要性和作用。

案例评述

统计是数学课程标准确定的重要的学习内容之一。它需要通过数据的收集整理和分析来提出和解决问题,并要让学生在学习的过程中体会到统计的必要性和作用。本篇教学活动设计很好地体现了新课程标准对统计教学的一些要求。使学生学的轻松愉快,激情浓厚,取得了圆满的效果。

科研常用的实验数据分析与处理方法

科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言,对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是,常见的数据分析方法有哪些呢?常用的数据分析方法有:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y 分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1,X2,…,Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一

(生物科技行业)CT法分析基因相对表达量

利用实时定量PCR和2-△△CT法分析基因相对表达量METHODS 25, 402–408 (2001) Analysis of Relative Gene Expression Data Using Real-Time Quantitative PCR and the 2-△△CT Method Kenneth J. Livak* and Thomas D. Schmittgen?,1 *Applied Biosystems, Foster City, California 94404; and ? Department of Pharmaceutical Sciences, College of Pharmacy, Washington State University, Pullman, Washington 99164-6534 摘要: 现在最常用的两种分析实时定量PCR 实验数据的方法是绝对定量和相对定量。绝对定量通过标准曲线计算起始模板的拷贝数;相对定量方法则是比较经过处理的样品和未经处理的样品目标转录本之间的表达差异。2-△△CT方法是实时定量PCR 实验中分析基因表达相对变化的一种简便方法,即相对定量的一种简便方法。本文介绍了该方法的推导,假设及其应用。另外,在本文中我们还介绍了两种2-△△CT衍生方法的推导和应用,它们在实时定量 PCR 数据分析中可能会被用到。 关键词:反转录PCR 定量PCR 相对定量实时PCR Taqman 反转录 PCR (RT-PCR )是基因表达定量非常有用的一种方法(1 - 3 )。实时PCR 技术和RT-PCR 的结合产生了反转录定量 PCR 技术(4 ,5 )。实时定量PCR 的数据分析方法有两种:绝对定量和相对定量。绝对定量一般通过定量标准曲线来确定我们所感兴趣的转录本的拷贝数;相对定量方法则是用来确定经过不同处理的样品目标转录本之间的表达差异或是目标转录本在不同时相的表达差异。 绝对定量通常在需要确定转录本绝对拷贝数的条件下使用。通过实时 PCR 进行绝对定量已有多篇报道(6 - 9 ),包括已发表的两篇研究论文(10,11 )。在有些情况下,并不需要对转录本进行绝对定量,只需要给出相对基因表达差异即可。显然,我们说 X 基因在经过某种处理後表达量增加 2.5 倍比说该基因的表达从1000 拷贝/ 细胞增加到2500 拷贝/ 细胞更加直观。 用实时PCR 对基因表达进行相对定量分析需要特殊的公式、假设以及对这些假设的验证。2-△△CT方法可用于定量PCR 实验来计算基因表达的相对变化:2-△△CT 公式的推导,以及实验设计,有效性评估在Applied Biosystems User Bulletin

基因表达谱芯片的数据分析

基因表达谱芯片的数据分析(2012-03-13 15:25:58)转载▼ 标签:杂谈分类:生物信息 摘要 基因芯片数据分析的目的就是从看似杂乱无序的数据中找出它固有的规律, 本文根据数据分析的目的, 从差异基因表达分析、聚类分析、判别分析以及其它分析等角度对芯片数据分析进行综述, 并对每一种方法的优缺点进行评述, 为正确选用基因芯片数据分析方法提供参考. 关键词: 基因芯片; 数据分析; 差异基因表达; 聚类分析; 判别分析 吴斌, 沈自尹. 基因表达谱芯片的数据分析. 世界华人消化杂志2006;14(1):68-74 https://www.360docs.net/doc/6416778726.html,/1009-3079/14/68.asp 0 引言 基因芯片数据分析就是对从基因芯片高密度杂交点阵图中提取的杂交点荧光强度信号进行的定量分析, 通过有效数据的筛选和相关基因表达谱的聚类, 最终整合杂交点的生物学信息, 发现基因的表达谱与功能可能存在的联系. 然而每次实验都产生海量数据, 如何解读芯片上成千上万个基因点的杂交信息, 将无机的信息数据与有机的生命活动联系起来, 阐释生命特征和规律以及基因的功能, 是生物信息学研究的重要课题[1]. 基因芯片的数据分析方法从机器学习的角度可分为监督分析和非监督分析, 假如分类还没有形成, 非监督分析和聚类方法是恰当的分析方法; 假如分类已经存在, 则监督分析和判别方法就比非监督分析和聚类方法更有效率。根据研究目的的不同[2,3], 我们对基因芯片数据分析方法分类如下: (1)差异基因表达分析: 基因芯片可用于监测基因在不同组织样品中的表达差异, 例如在正常细胞和肿瘤细胞中; (2)聚类分析: 分析基因或样本之间的相互关系, 使用的统计方法主要是聚类分析; (3)判别分析: 以某些在不同样品中表达差异显著的基因作为模版, 通过判别分析就可建立有效的疾病诊断方法. 1 差异基因表达分析(difference expression, DE) 对于使用参照实验设计进行的重复实验, 可以对2样本的基因表达数据进行差异基因表达分

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t 检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C 两独立样本t 检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10 以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表,可进行卡 方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关:三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以

常用的数理统计及数据处理方法

常用的数理统计及数据处理方法 水泥厂生产中的质量控制和分析都是以数据为基础的技术活动。如果没有数据的定量分析,就无法形成明确的质量概念。因此,必须通过对大量数据的整理和分析,才能发现事物的规律性和生产中存在的问题,进而作出正确的判断并提出解决的方法。 第一节数理统计的有关概念 一、个体、母体与子样 在统计分析中,构成研究对象的每一个最基本的单位称为个体。 研究对象的所有个体的集合即全部个体称为母体或总体,它可以无限大,也可以是有限的,如一道工序或一批产品、半成品、成品,可根据需要加以选择。 进行统计分析,通常是从母体中随机地选择一部分样品,称为子样(又称样本)。用它来代表母体进行观察、研究、检验、分析,取得数据后加以整理,得出结论。取样只要是随机和足够的数量,则所得结论能近似地反映母体的客观实际。抽取样本的过程被称作抽样;依据对样本的检测或观察结果去推断总体状况,就是所谓的统计推断,也叫判断。 例如,我们可将一个编号水泥看成是母体,每一包水泥看成是个体,通过随机取样(连续取样或从20个以上不同部位取样),所取出的12kg检验样品可称为子样,通过检验分析,即可判断该编号水泥(母体)的质量状况。 二、数据、计量值与计数值 1,数据 通过测试或调查母体所得的数字或符号记录,称为数据。在水泥生产中,无任对原材料、半成品、成品的检验,还是水泥的出厂销售,都要遇到很多报表和数据,特别是评定水泥质量好坏时,更要拿出检验数据来说明,所以可用与质量有关的数据来反映产品质量的特征。 根据数据本身的特征、测试对象和数据来源的不同,质量检验数据可分为计量值和计算值两类。 2,计量值 凡具有连续性或可以利用各种计量分析一起、量具测出的数据。如长度、质量、温度、化学成分、强度等,多属于计量值数据。计量值也可以是整数,也可以是小数,具有连续性。

科学史上最有名的数据分析例子

科学史上最有名的数据分析例子 开普勒三定律 数据来源:第谷?布拉赫(,丹麦人),观察力极强的天文学家,一辈子(年)观察记录了颗行星资料,位置误差不超过°。 观测数据可以视为实验模型。 数据处理:开普勒(,德国人),身体瘦弱、近视又散光,不适合观天,但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格(甚至有些固执)和坚强的信念

(宇宙是一个和谐的整体),花了年()研究第谷的观测数据,得到了开普勒三定律。 开普勒三定律则为唯象模型。 .数据分析法 思想 采用数理统计方法(如回归分析、聚类分析等)或插值方法或曲线拟合方法,对已知离散数据建模。 适用范围:系统的结构性质不大清楚,无法从理论分析中得到系统的规律,也不便于类比,但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 数据分析法 基础知识 ()数据也称观测值,是实验、测量、观察、调查等的结果,常以数量的形式给出; ()数据分析()是指分析数据的技术和理论; ()数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律; ()作用:在实用中,它可帮助人们作判断,以采取适当行动。 ()实际问题所涉及的数据分为: ①受到随机性影响(随机现象)的数据; ②不受随机性影响(确定现象)的数据; ③难以确定性质的数据(如灰色数据)。 ()数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科,目的是对数据所来自的总体作出判断,总体有一定的概率模型,推断的结论也往往一概率的形式表达(如产品检验合格率)。 ()探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据,以表格、摘要、图示等直观的手段,探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础,也可以对数据作出非正式的解释。实验者常常据此扩充或修改其实验方案(作图法也该法的重要方法,如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线(面)拟合法等)。

16种常用的数据分析方法汇总

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;

C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

基因表达谱芯片数据分析及其Bioconductor实现

基因表达谱芯片数据分析及其Bioconductor实现 1.表达谱芯片及其应用 表达谱DNA芯片(DNA microarrays for gene expression profiles)是指将大量DNA片段或寡核昔酸固定在玻璃、硅、塑料等硬质载体上制备成基因芯片,待测样品中的mRNA被提取后,通过逆转录获得cDNA,并在此过程中标记荧光,然后与包含上千个基因的DNA芯片进行杂交反应30min~20h后,将芯片上未发生结合反应的片段洗去,再对玻片进行激光共聚焦扫描,测定芯片上个点的荧光强度,从而推算出待测样品中各种基因的表达水平。用于硏究基因表达的芯片可以有两种:①cDNA芯片;② 寡核昔酸芯片。 cDNA芯片技术及载有较长片段的寡核昔酸芯片采用双色荧光系统:U前常用Cy3—dUTP (绿色)标记对照组mRNA, Cy5—dUTP (红色)标记样品组mRNAUl。用不同波长的荧光扫描芯片,将扫描所得每一点荧光信号值自动输入计?算机并进行信息处理,给出每个点在不同波长下的荧光强度值及其比值(ratio值),同时计算机还给出直观的显色图。在样品中呈高表达的基因其杂交点呈红色,相反,在对照组中高表达的基因其杂交点呈绿色,在两组中表达水平相当的显黄色,这些信号就代表了样品中基因的转录表达情况⑵。 基因芯片因具有高效率,高通量、高精度以及能平行对照研究等特点,被迅速应用于动、植物和人类基因的研究领域,如病原微生物毒力相关基因的。基因表达谱可直接检测mRNA的种类及丰度,可以同时分析上万个基因的表达变化,来揭示基因之间表达变化的相互关系。表达谱芯片可用于研究:①同一个体在同一时间里,不同基因的表达差异。芯片上固定的已知序列的cDNA或寡聚核昔酸最多可以达到30 000多个序列,与人类全基因组基因数相当,所以基因芯片一次反应儿乎就能够分析整个人的基因⑶。②同一个体在不同时间里,相同基因的表达差异。 ③不同个体的相同基因表达上的差异。利用基因芯片可以分析多个样本,同时筛选不同样本(如肿瘤组织、癌前病变和正常组织)之间差异表达的基因,这样可以避免了芯片间的变异造成的误差⑷。张辛燕⑸ 等将512个人癌基因和抑癌基因的cDNA用点样仪点在特制玻片上制成表达谱芯片,对正常人卵巢组织及卵巢癌组织基因表达的差异性进行比较研究,结果发现在卵巢癌组织中下调的基因有23个,上调的基因有15个,初步筛选出了卵巢癌相关基因。Lowe⑹等利用胰腺癌、问充质细胞癌等组织的cDNA制备基因芯片,筛选到胰腺癌细胞中高表达的基因,为医疗诊断、病理研究及新药设计 奠定基础。 2.表达谱芯片的数据处理技术

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比,目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法:月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法:时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称: 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类: 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后,如出现50/50、40/60等情况,就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况,这个时候就要对品类设置进行增加或删减,因为你的门店缺少 重点,缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90,也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80,则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析(PSI值的概念) 销售额权重(0.4)×单品销售额占类别比+销售数量权重(0.3) × 单品销售数量占类别比+毛利额权重(0.3)单品毛利额占类别比 *类别占比分析(大类、中类、小类) 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序,然后 *指标类型:单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率,每个坐标又分为高、低两段,这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上,就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程,不可能要求所有的商品同时达到最好的状态,即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括:目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品,以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

基因表达分析

基因表达分析 1、EST(Expressed Sequence Tag)表达序列标签(EST)分析 1、EST基本介绍 1、定义: EST是从已建好的cDNA库中随机取出一个克隆,进行5’端或3’端进行一轮单向自动测序,获得短的cDNA部分序列,代表一个完整基因的一小部分,在数据库中其长度一般从20到7000bp不等,平均长度为400bp。 EST来源于一定环境下一个组织总mRNA所构建的cDNA文库,因此,EST也能说明该组织中各基因的表达水平。 2、技术路线: 首先从样品组织中提取mRNA,在逆转录酶的作用下用oligo(dT)作为引物进行RT-PCR 合成cDNA,再选择合适的载体构建cDNA文库,对各菌株加以整理,将每一个菌株的插入片段根据载体多克隆位点设计引物进行两端一次性自动化测序,这就是EST序列的产生过程。

3、EST数据的优点和缺点: (1)相对于大规模基因组测序而言,EST测序更加快速和廉价。 (2)EST数据单向测序,质量比较低,经常出现相位的偏差。 (3)EST只是基因的一部分,而且序列里有载体序列。 (4)EST数据具有冗余性。 (5)EST数据具有组织和不同时期特异性。 4、EST数据的应用 EST作为表达基因所在区域的分子标签因编码DNA序列高度保守而具有自身的特殊性质,与来自非表达序列的标记(如AFLP、RAPD、SSR等)相比,更可能穿越家系与种的限制。因此,EST标记在亲缘关系较远的物种间比较基因组连锁图和比较质量性状信息是特别有用的。同样,对于一个DNA序列缺乏的目标物种,来源于其他物种的EST也能用于该物种有益基因的遗传作图,加速物种间相关信息的迅速转化。具体说,EST的作用表现在:

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析,它更多的是指数据分析思路,比如主要从哪几方面开展数据分析?各方面包含什么内容和指标? 数据分析方法论主要有以下几个作用: ●理顺分析思路,确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分,并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对政治、经济、技术、社会,这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力,并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析,还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标:

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛,可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析:(这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示,要做到具体问题具体分析)

逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一,它将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 (缺点:逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。)

大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代,我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实,数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点,不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例,让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识,让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后,可以说这几年许多传统企业也好,互联网企业也好,都把自己的业务给大数据靠一靠,并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事?我们来看两个例子: 案例1:输入法 首先,我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学,那时用的输入法比较多的是智能ABC,还有微软拼音,还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多,许多时候输一个词都要选好几次,去选词还是调整才能把这个字打出来,效率是非常低的。 到了2002年,2003年出了一种新的输出法——紫光拼音,感觉真的很快,键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是,后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题,比如当时互联网发展已经比较快了,会经常出现一些新的词汇,这些词汇在它的词库里没有的话,就很难敲出来这个词。

在2006年左右,搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索,它积累了一些用户输入的检索词这些数据,用户用输入法时候产生的这些词的信息,将它们进行统计分析,把一些新的词汇逐步添加到词库里去,通过云的方式进行管理。 比如,去年流行一个词叫“然并卵”,这样的一个词如果用传统的方式,因为它是一个重新构造的词,在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而,在大数据思维下那就不一样了,换句话说,我们先不知道有这么一个词汇,但是我们发现有许多人在输入了这个词汇,于是,我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇,把它加到司库里面并更新给所有人,大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2:地图 再来看一个地图的案例,在这种电脑地图、手机地图出现之前,我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版,因为许多地址可能变了,并且在纸质地图上肯定是看不出来,从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的?中间是不是堵车?这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多,比如:它能告诉你这条路当前是不是堵的?或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的?它是不是可以预测路况情况? 此外,你去一个地方它可以给你规划另一条路线,这些就是因为它采集到许多数据。比如:大家在用百度地图的时候,有GPS地位信息,基于你这个位置的移动信息,就可以知道路的拥堵情况。另外,他可以收集到很多用户使用的情况,可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据,就可以做这样的判断了。

基因表达数据在数据库中的预处理(1)

数据库与信息管理本栏目责任编辑:闻翔军Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第5卷第16期(2009年6月)基因表达数据在数据库中的预处理 刘春菊,刘自伟,姜遥 (西南科技大学计算机科学与技术学院,四川绵阳621010) 摘要:存在不完整的、不一致的和含噪声的数据是现实世界大型的数据库或数据仓库的共同特点,基因表达数据也存在这种情况。因此,在数据挖掘之前对基因表达数据进行预处理非常必要。 关键词:基因表达;数据库;数据预处理 中图分类号:TP274文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2009)16-4101-02 Gene Expression Data Pre-processing in the Database LIU Chun-ju,LIU Zi-wei,JIANG Yao (College of Computer Science &Technology,Southwest University of Science &Technology,Mianyang 621010,China) Abstract:The existence of incomplete,inconsistent and with the noise of the data in large-scale real-world database or data warehouse is a common feature.Gene expression data also has such situation.Therefore,pre-processing is necessary before data mining. Key words:gene expression,database,data pre-processing 1引言 在数据挖掘中,数据预处理就是在对数据进行知识发现前,先对将要研究的原始数据进行必要的清洗、集成、变换和约简等一系列的处理工作,使之达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准[1]。 2数据来源 实验数据来源于美国国立生物技术信息中心,网址:https://www.360docs.net/doc/6416778726.html,/sites/entrez 。数据主要包括正常组织的基因表达值,患乳腺癌的基因表达值。每一组值来源于二个表。其一,Table1,包括探针ID 号及测得的基因表达值;其二,Table2,主要包括探针ID 号,基因的制作日期、基因名、基因符号、基因描述等共15个属性。 3数据集成 数据集成是将多文件或多数据库运行环境中的异构数据进行合并处理,解决语义的模糊性。该部分主要涉及数据的选择、数据的冲突问题以及不一致数据的处理问题[2]。 由于实验数据在二个表中,需要进行多表连接操作。根据二个表中都有相同的探针ID 号,因此,可以采用等值连接将二个表集成为一个表,并将集成后的表命名为Table_Integration 如: SELECT Table1.*,Table2.*into Table_Integration FROM Table1,Table2 WHERE Table1.ID=Table2.ID 4数据清理 当属性出现缺少值时,有忽略元组、填充最可能的值等补充方法。在缺少类标号且元组有多个属性缺少值时通常采用忽略元组法,填充最可能值的方法比较常用,它能够通过现存数据的最多信息推测出相对准确的缺少值。噪音数据是由一种随机错误或被测变量的差变引起的,可采用分箱、丛聚、人机交互检查、回归等数据平滑技术去除。对于数据集成或有些事务记录中数据可能存在的不一致性,可以采用附加材料给予更正。知识工程工具也可以用来检测违反数据限制的数据。 由于探针与基因并不是一一对应的关系,因此,集成的表中出现多个ID 号对应同一个基因,此时需要将这种多对一的关系转换为一对一的关系,这里采用平均值法和分组法来解决,对每一个基因进行分组,同一基因的值进行平均化[3],并将转换后的数据保存在Table_Clean 中,如: SELECT gene,avg(value)INTO Table_Clean FROM Table_Integration group by gene 由于Table2中有些ID 号并没有给出相应的基因名,因此,在Table_Clean 中出现了有些样本有对应的基因表达值却没有对应的基因名,此时需要对基因为空的样本进行处理,由于此处涉及到很深生物学知识,而且这些空缺基因很难对应,此处采取忽略元组策略[4],如: DELETE FROM Table_Clean WHERE gene IS NULL 5数据归约 由于实验设备容量的限制,所有基因芯片杂交实验不能同时在一个实验炉中进行,而多次试验时炉内的温度、液体密度等微环收稿日期:2009-05-06 基金项目:国家自然科学基金资助项目(10676029) ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.5,No.16,June 2009,pp.4101-4102E-mail:jslt@https://www.360docs.net/doc/6416778726.html, https://www.360docs.net/doc/6416778726.html, Tel:+86-551-569096356909644101

大数据的统计分析方法

统计分析方法有哪几种?下面天互数据将详细阐述,并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法,又称比较分析法,是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较,如不同部门、不同地区、不同国家的比较,也叫横向比较;动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比,但组成统计总体的各单位具有多种特征,这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别,统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析,还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求,把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分,加以整理,进行观察、分析,以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值,按时间先后顺序排列,就形成时间数列,又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况,通过时间数列的编制和分析,可以找出动态变化规律,为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标:有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。

动态分析法。在统计分析中,如果只有孤立的一个时期指标值,是很难作出判断的。如果编制了时间数列,就可以进行动态分析,反映其发展水平和速度的变化规律。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 指数的作用:一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度;二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度,这是一种因素分析法。操作方法是:通过指数体系中的数量关系,假定其他因素不变,来观察某一因素的变动对总变动的影响。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素,把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果,通过对各个因素的分析,对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析,对平均指标变动的因素分析。 五、平衡分析法 平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来,给人以整体的概念,以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中,大至全国宏观经济运行,小至个人经济收支。平衡分析的作用:一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况,分析各种比例关系相适应状况;二是揭示不平衡的因素和发展潜力;三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。 六、综合评价分析 社会经济分析现象往往是错综复杂的,社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果,而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价,涉及生活、分配、流通、消费各个方面;对企业经济效益的评价,涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标,就难以作出恰当的评价。 进行综合评价包括四个步骤:

大学物理实验_常用的数据处理方法

1.7 常用的数据处理方法 实验数据及其处理方法是分析和讨论实验结果的依据。在物理实验中常用的数据处理方法有列表法、作图法、逐差法和最小二乘法(直线拟合)等。 1.7.1 列表法 在记录和处理数据时,常常将所得数据列成表。数据列表后,可以简单明确、形式紧凑地表示出有关物理量之间的对应关系;便于随时检查结果是否合理,及时发现问题,减少和避免错误;有助于找出有关物理量之间规律性的联系,进而求出经验公式等。 列表的要求是: (1)要写出所列表的名称,列表要简单明了,便于看出有关量之间的关系,便于处理数据。 (2)列表要标明符号所代表物理量的意义(特别是自定的符号),并写明单位。单位及量值的数量级写在该符号的标题栏中,不要重复记在各个数值上。 (3)列表的形式不限,根据具体情况,决定列出哪些项目。有些个别的或与其他项目联系不大的数据可以不列入表内。列入表中的除原始数据外,计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。 (4)表中所列数据要正确反映测量结果的有效数字。 列表举例如表1-2所示。 表1-2铜丝电阻与温度关系 1.7.2 作图法 作图法是将两列数据之间的关系用图线表示出来。用作图法处理实验数据是数据处理的常用方法之一,它能直观地显示物理量之间的对应关系,揭示物理量之间的联系。 1.作图规则 为了使图线能够清楚地反映出物理现象的变化规律,并能比较准确地确定有关物理量的量值或求出有关常数,在作图时必须遵守以下规则。 (1)作图必须用坐标纸。当决定了作图的参量以后,根据情况选用直角坐标纸、极坐标纸或其他坐标纸。 (2)坐标纸的大小及坐标轴的比例,要根据测得值的有效数字和结果的需要来定。原则上讲,数据中的可靠数字在图中应为可靠的。我们常以坐标纸中小格对应可靠数字最后一位的一个单位,有时对应比例也适当放大些,但对应比例的选择要有利于标实验点和读数。最小坐标值不必都从零开始,以便做出的图线大体上能充满全图,使布局美观、合理。 (3)标明坐标轴。对于直角坐标系,要以自变量为横轴,以因变量为纵轴。用粗实线在坐标纸上描出坐标轴,标明其所代表的物理量(或符号)及单位,在轴上每隔一定间距标明

基因表达及分析技术

基因表达及其分析技术 生命现象的奥秘隐藏在基因组中,对基因组的解码一直是现代生命科学的主流。基因组学研究可以说是当今生命科学领域炙手可热的方向。从DNA 测序到SNP、拷贝数变异(copy number variation , CNV)等DNA多态性分析,到DNA 甲基化修饰等表观遗传学研究,生命过程的遗传基础不断被解读。 基因组研究的重要性自然不言而喻。应该说,DNA 测序技术在基因组研究 中功不可没,从San ger测序技术到目前盛行的新一代测序技术(Next Gen eration Seque ncing NGS)到即将走到前台的单分子测序技术,测序技术是基因组解读最重要的主流技术。而基因组测序、基因组多态性分析、DNA 甲基化修饰等表观遗传分析等在基因组研究中是最前沿的课题。但是基因组研究终究类似“基因算命”,再清晰的序列信息也无法真正说明一个基因的功能,基因功能的最后鉴定还得依赖转录组学和蛋白组学,而转录作为基因发挥功能的第一步,对基因功能解读就变得至关重要。声称特定基因、特定SNP、特定CNV、特定DNA修饰等与某种表型有关,最终需要转基因、基因敲除、突变、 RNAi 、中和抗体等技术验证,并必不可少要结合基因转录、翻译和蛋白修饰等数据。 基因实现功能的第一步就是转录为mRNA或非编码RNA,转录组学主要研究基因转录为RNA 的过程。在转录研究中,下面几点是必须考虑的: 1,基因是否转录(基因是否表达)及基因表达水平高低(基因是低丰度表达还是中、高丰度表达)。特定基因有时候在一个细胞中只有一个拷贝的表达,而表达量会随细胞类型不同或发育、生长阶段不同或生理、病理状态不同而改变。因此任何基

市场调查中常用的数据分析方法和手段

第四编 市场调查中的数据分析 第十五章 市场调查数据的录入与整理 第一节 调查问卷的回收与编辑 数据资料的处理过程是从回收第一份问卷开 始的。按照事先调查方案的计划,尽量确保每份问 卷都是有效问卷(所谓“有效”问卷,指的是在调 查过程中按照正确的方式执行完成的问卷)。问卷 回收以后,督导员必须按照调查的要求,仔细的检 查问卷。检查问卷的目的在于将有错误填写,或者是挑出不完整或不规范的问卷,保证数据的准确性。所谓错误填写即出现了那些不合逻辑或根本不可能的结果,通过对调查员的复核,可以检查出哪些调查员没有按照调查的要求去访问,那么,该调查员完成的问卷可能存在很多问题。还有可能出现漏答了某些必须回答的问题,比如被访者的人口特征等基本情况,造成问卷回答不完整。 鉴于这些情况,不管是由于调查员造成的还是被访者的原因,通常有两种方式进行补救:对于出现漏答的问卷,通常要求调查员对受访者进行重访,以补充未答的问题;如果不便于重访或重访后的问卷还有问题,数目不是很多,可以当作缺失值计。如果数量非常大,这份问卷就只能当作废卷处理,并且按照被访对象的抽样条件, 补作相关的样本。 问卷检查

问卷的检查一般是指对回收问卷的完整性和访问质量的检查,目的是要确定哪些问卷可以接受,哪些问卷要作废。检查的要点包括:(1)规定详细的检查规则,一份问卷哪些问题是必须填写完整的,哪些问题出现缺失时可以容忍等,使督导员明确检查问卷的每一项流程。 (2)对于每份调查员交回来的问卷必须彻底地检查,以确认调查员或者被访者是否按照相关的要求完成了访问,并且完整的记录在问卷恰当的位置。 (3)应该将问卷分成三种类型,一种是完成的问卷,一种是作废的问卷,第三种是有问题的问卷,但是通过追访还可以利用的问卷。 (4)如果抽样中有配额的要求,那么应将完成的问卷中的配额指标进行统计分析,确定问卷是否完成配额的要求,以便及时的补充不足的样本。 (5)通常有下面的情况的问卷是不能接受的:所回收的问卷明显不完整,缺了一页或者多页;问卷中有很多内容没有填答;问卷的模式说明调查员(被访者)没有理解或者遵循访问指南回答等;问卷的答案几乎没有什么变化,如在态度的选项上全部选择第x项的情况;问卷的被访者不符合抽样要求;问卷的回收日期超过了的访问的时限等。

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