所谓描述性统计分析,就是对一组数据的各种特征进行分析,...
雨课堂社会研究方法期末考试答案
雨课堂社会研究方法期末考试答案嘿呀，宝子们！咱今天来整一份雨课堂社会研究方法期末考试试卷哈，满分100分哟。
一、单项选择题（每题3分，共30分）1. 社会研究中最常用的研究方式是（）A. 调查研究B. 实验研究C. 实地研究D. 文献研究。
答案：A。
解析：调查研究可以通过问卷、访谈等方式快速收集大量数据，适用范围广，所以是最常用的研究方式啦。
2. 下列属于定性研究方法的是（）A. 统计分析B. 内容分析C. 参与观察D. 结构方程模型。
答案：C。
解析：参与观察是研究者深入到研究对象的生活背景中，在实际参与研究对象日常社会生活的过程中所进行的观察，它主要是获取质性资料，属于定性研究方法哦。
而A、B、D更多是定量研究常用的方法呢。
3. 研究问题的明确化是在（）阶段完成的。
A. 选题B. 研究设计C. 资料收集D. 资料分析。
答案：B。
解析：在研究设计阶段，要对最初提出的比较宽泛的研究问题进行进一步的明确和细化，让研究更有针对性呀。
A. 简单随机抽样B. 系统抽样C. 配额抽样D. 分层抽样。
答案：C。
解析：配额抽样是根据总体的某些特征对总体进行分类，然后按照一定的比例从各类中抽取样本，它不遵循随机原则，所以是非概率抽样。
A、B、D都是按照随机原则进行抽样的概率抽样方法哟。
5. 在问卷调查中，问题的排列顺序应该（）A. 先难后易B. 先易后难C. 随机排列D. 按重要性排列。
答案：B。
解析：先易后难可以让被调查者更容易进入答题状态，提高答题的积极性和配合度呀，如果一开始就太难，可能人家就不想继续填啦。
6. 访谈法的优点不包括（）A. 灵活性高B. 资料可靠性高C. 调查范围广D. 匿名性好。
答案：D。
解析：访谈法是面对面或者通过电话等方式进行交流，一般很难保证匿名性哟。
而灵活性高是因为可以根据访谈对象的回答及时调整问题；资料可靠性高是因为可以通过互动进一步确认信息；调查范围广是可以涉及到比较广泛的内容啦。
描述性统计分析
例子
找一个能够代表二次装修年限的代表性指标，均值、中位 数、众数，哪一个更合理？ 作业3.sav
Statistics 两次装修间隔时间 N Valid Missin g Mean Std. Error of Mean Median Mode Std. Deviation
2,700 0 6.70 0.064 6.00 10 3.337
• 例子 • 作业5.sav
分别求两组数据95%的 参考值范围和可信区间。 对于第一组
数据，因近 第一组数据 似呈正态分 的置信区间 布，所以 为： 95%的参考 （4.53,4.87） 值为： 第二组数据 (3.01,6.39) 的置信区间 对于第二组 为 数据，峰度 （87.11,88. 和偏度不为0， 65） 即数据不服 从正态分布， 直接取2.5% 和97.5%： 即（63.40， 97.02）
95%的参考值范围 的参考值范围
• 参考值的概念 • 参考值的计算 • 参考值与置信区间的区别
参考值的概念
• 医学参考值 医学参考值是指包括大多数正常人的人体形态、 机能和代谢产物等各种生理及生化指标常数， 也称正常值。习惯上取该人群的95%的个体某 项医学指标的界值。 • 取单侧还是双侧根据指标的实际情况而定。例 如人体血压，过高过低都为异常。参考值范围 需要确定上下限。若指标仅过高和过低为异常， 则取单侧。过低异常，则取下限；过高异常则 单侧去上限。
标准误
定义：标准误差定义为各测量值误差的平 标准误差定义为各测量值误差的平 方和的平均值的平方根， 方和的平均值的平方根，故又称为均方误 差。 计算公式：
• 为了描述由抽样所致的样本指标（均数或率）的 离散程度。需要计算统计量的变异指标，称样本 统计量的标准差为标准误。 • 标准误的意义：反映样本统计量的离散程度，也 反映抽样误差的大小。标准误越小，抽样误差越 小，用样本均数估计总体均数的可靠性大。
描述性统计分析法定义
描述性统计分析法定义所谓描述性统计分析方法是以数学表达式的形式来反映现象之间相关联系的一种统计方法。
它可以将各种原始数据中的变量分别归类，然后根据研究目的进行分组统计，并对整个调查资料进行观察与综合，从而获得对于现象的比较精确的定量估计，为经济管理和科学研究提供数量化的依据。
描述性统计分析的特点是：分组及数据计算均要有详细的资料，数据必须具有可靠性。
描述性统计分析方法按其所使用的数据范围不同，又可分为：(1)单项数据分析；(2)总量数据分析；(3)平均数、中位数、众数、变异数、标准差等数据分析。
应用描述性统计分析方法进行经济数据处理时，必须掌握下列基本概念：但是，在实际工作中，许多应用者只重视“同质性”的分析，却忽略了对于“异质性”的考虑。
异质性也称为“差异性”，是指变量之间不同水平上的差异程度。
这里的差异包括：变量水平上的差异、变量之间的差异以及时间顺序上的差异。
因此，描述性统计分析的基本内容包括： 1、差异性检验； 2、差异性分类； 3、差异性的估计值； 4、描述性统计分析方法在经济研究中的应用。
由此可见，影响因素越多，描述性统计分析的成果就越复杂，因此在实际工作中，要注意处理好同质性和异质性的关系。
描述性统计分析的方法非常广泛，其中最常用的有： (1)列联表； (2)相关分析；(3)回归分析；(4)方差分析；(5)主成分分析；(6)因子分析；(7)对数线性模型。
我们必须明白这样一个事实：假设两种或多种变量之间确实存在某种联系，那么描述性统计分析法只能提供初步的、粗略的、概括性的结论，还需要根据有关因素的情况作进一步的研究和分析，才能给出更加全面和具体的信息。
比如，一个企业通过技术创新降低成本，采取该策略的效果在短期内显而易见，但长期而言，如果成本继续下降，则说明该公司仍然需要通过提高生产率、增强核心竞争力等手段提高自己的竞争地位，从而真正带来成本的下降。
此时，再去寻找造成降低成本的因素，将会收到事半功倍的效果。
社会实践中的统计数据分析方法
社会实践中的统计数据分析方法统计学作为一门科学，广泛应用于社会实践中的各个领域。
它通过收集、整理和分析数据，帮助我们了解现象背后的规律，并为决策提供依据。
在本文中，我们将探讨社会实践中的统计数据分析方法。
一、数据收集与整理在进行统计数据分析之前，首先需要进行数据的收集与整理。
数据的收集可以通过问卷调查、实地观察、实验研究等方式进行。
在选择数据收集方法时，需要根据研究目的和数据的可行性进行合理选择。
而数据的整理则是将收集到的数据进行分类、筛选、清洗和归档，以便后续的分析工作。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
它通过计算数据的中心趋势（如均值、中位数、众数）、离散程度（如标准差、极差）和数据的分布情况（如频数分布、百分位数）等指标，来描述数据的特征。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的基本情况，为后续的推断性统计分析提供参考。
三、推断性统计分析推断性统计分析是基于样本数据对总体进行推断的方法。
它通过对样本数据进行抽样分析，得出关于总体的概率推断。
常见的推断性统计分析方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验通过对样本数据进行假设检验，判断总体参数是否符合某种假设；置信区间估计则是通过对样本数据进行分析，给出总体参数的一个区间估计，以反映估计结果的不确定性。
四、相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
它通过计算相关系数来衡量变量之间的相关程度。
常见的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相关性质，从而为决策提供依据。
五、回归分析回归分析是研究因果关系的方法。
它通过建立统计模型，分析自变量对因变量的影响程度。
回归分析可以帮助我们预测和解释变量之间的关系，并从中找出影响因素。
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。
六、时间序列分析时间序列分析是研究时间上变化的方法。
它通过对时间序列数据进行建模和分析，揭示数据随时间变化的规律。
大数据的统计分析方法
大数据的统计分析方法引言：随着互联网和信息技术的迅猛发展，大数据已经成为了当今社会的重要资源。
大数据的统计分析方法是利用数学、统计学和计算机科学等相关知识，对大规模数据进行分析和解读，从中获取有价值的信息和洞察力。
本文将介绍几种常用的大数据统计分析方法，包括描述性统计分析、推断性统计分析、关联性分析和预测性分析。
一、描述性统计分析：描述性统计分析是对大数据进行总结和描述的方法，它可以帮助我们了解数据的基本特征和分布情况。
常用的描述性统计方法包括：1.1 平均数：平均数是一组数据的总和除以数据的个数。
例如，我们可以计算一组销售数据的平均销售额，来了解平均每笔交易的金额。
1.2 中位数：中位数是将一组数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数值。
中位数可以帮助我们了解数据的中间水平，避免极端值对结果的影响。
1.3 众数：众数是一组数据中出现次数最多的数值。
众数可以帮助我们了解数据的分布情况和重要特征。
1.4 方差和标准差：方差和标准差是衡量数据变异程度的指标。
方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数，标准差是方差的平方根。
方差和标准差越大，数据的变异程度越大。
二、推断性统计分析：推断性统计分析是通过对样本数据进行分析，从中推断总体数据的特征和规律。
常用的推断性统计方法包括：2.1 抽样：抽样是从总体中选择一部分样本进行分析，以代表整个总体。
合理的抽样方法可以保证样本的代表性和可靠性。
2.2 置信区间：置信区间是对总体参数的估计范围。
通过计算样本数据的统计量，可以得到总体参数的置信区间，从而对总体进行推断。
2.3 假设检验：假设检验是通过对样本数据进行统计检验，判断总体参数是否符合某个假设。
假设检验可以帮助我们验证研究假设和进行决策。
三、关联性分析：关联性分析是研究变量之间的相关关系和相互影响的方法。
常用的关联性分析方法包括：3.1 相关系数：相关系数是衡量两个变量之间线性关系的指标。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
第三章描述性统计分析
描述性统计分析指标
统计量可分为两类
一类表示数据的中心位置，例如均值、中位数、众 数等 一类表示数据的离散程度，例如方差、标准差、极 差等用来衡量个体偏离中心的程度。
描述单变量分布的三种方式
用数字呈现一个变量的分布 用表格呈现一个变量的分布 用图形呈现一个变量的分布
Frequencies
在交叉列联表中，除了频数外还引进了各种百分 比。例如表中第一行中的33.3％， 33.3％， 33.3 ％分别是高级工程师3人中各学历人数所占的比例 ，称为行百分比（Row percentage），一行的百 分比总和为100％；表中第一列的25.0％，25.0％ ，50.0％分别是本科学历4人中各职称人数所占的 比例，称为列百分比（Column percentage）， 一列的列百分比总和为100％，表中的6.3％，6.3 ％，12.5％等分别是总人数16人中各交叉组中人 数所占的百分比，称为总百分比（Total percentage），所有格子中的总百分比之和也为 100％。
例子
假设我们有以下的三组观测值：
观测A：11，12，13，16，16，17，18，21 观测B：14，15，15，15，16，16，16，17 观测C：11，11，11，12，19，20，20，20
这三组观测值的均值都是15.5，那么这三组数 据是否相似呢？
离散趋势
离散趋势的描述
本科 职称 高 级工 程师 Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total Count % within 职 称 % within 文 化 程 度 % of Total 1 33.3% 25.0% 6.3% 1 25.0% 25.0% 6.3% 2 33.3% 50.0% 12.5% 0 .0% .0% .0% 4 25.0% 100.0% 25.0%
描述性统计分析
描述性统计分析【导言】在科学研究、市场调查、社会调查以及政策制定等各个领域中，描述性统计分析是一种重要的分析方法。
它主要通过对数据的整理、总结和分析，来描述数据的特征、分布和关系等。
本文将简要介绍描述性统计分析的概念和应用领域，并探讨其在实际问题中的意义和方法。
【一、描述性统计分析的概念】描述性统计分析是一种通过对数据的整理、总结和分析，来描述数据的特征、分布和关系等的方法。
它不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以从中发现问题和规律，为后续的分析和决策提供依据。
描述性统计分析主要包括数据的中心趋势度量、数据的离散程度度量和数据的分布特征等内容。
【二、描述性统计分析的应用领域】描述性统计分析在各个领域中都有广泛的应用，以下是几个常见的应用领域：1. 科学研究：在科学研究中，描述性统计分析可以帮助研究人员对实验数据进行整理和总结，发现数据中的规律和趋势，从而对研究对象进行深入的理解和解释。
2. 市场调查：在市场调查中，描述性统计分析可以帮助市场研究人员对市场数据进行整理和总结，了解产品的市场需求、消费者的购买行为和市场竞争情况，为市场营销活动提供科学依据。
3. 社会调查：在社会调查中，描述性统计分析可以帮助调查人员对社会问题的数据进行整理和总结，了解社会现象的普遍性和差异性，为制定社会政策提供参考依据。
4. 教育评估：在教育评估中，描述性统计分析可以帮助教育管理者对学生成绩、教学效果等数据进行整理和总结，洞察学生的学习状况和教育的质量问题，为教育改革提供参考依据。
【三、描述性统计分析的意义】描述性统计分析的意义主要体现在以下几个方面：1. 描述数据特征：通过描述性统计分析，我们可以对数据的中心趋势、离散程度等特征进行客观的量化和描述，从而更好地理解数据。
2. 发现问题和规律：通过描述性统计分析，我们可以发现数据中的异常值、缺失值等问题，从而及时采取措施进行修复；同时，还可以发现数据中的规律和趋势，为后续的分析和决策提供依据。
保险行业工作中的数据分析和统计方法
保险行业工作中的数据分析和统计方法在保险行业中，数据分析和统计方法起着至关重要的作用。
通过对大量数据的收集和分析，保险公司能够更好地了解市场趋势，评估风险，制定合理的保险策略，提供更准确的服务。
本文将讨论保险行业工作中的数据分析和统计方法，并探讨其在决策制定和业务运营中的应用。
一、数据收集与整理数据收集是进行数据分析和统计的基础工作。
保险公司可以通过多种渠道收集数据，如客户申请表、索赔记录、医疗报告等。
这些数据需要进行整理和归类，以便后续的分析使用。
同时，保险公司还可以通过与其他机构或数据提供商合作，获取更全面和准确的数据来源。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据特征和分布进行总结和描述的方法。
通过计算数据的平均值、中位数、方差等统计指标，可以直观地了解数据的中心趋势和变异程度。
例如，在保险行业中，可以通过描述性统计分析来了解客户的平均年龄、保险金额的分布等信息，从而更好地做出决策。
三、推断统计分析推断统计分析是基于样本数据对总体进行推断的方法。
通过收集一部分数据来分析，并根据统计学原理进行推论，可以获得对总体特征的预测和估计。
在保险行业中，推断统计分析可以用于评估风险和利润预测。
例如，通过对一定数量的客户数据进行分析，可以推断出整个客户群体的保险购买倾向和理赔频率。
四、回归分析回归分析是一种建立变量之间关系的统计方法。
在保险行业中，可以使用回归分析来研究不同变量对保险费用或赔付金额的影响。
通过建立回归模型，可以预测保险费用或赔付金额，并进行风险评估和定价策略的制定。
五、时间序列分析时间序列分析是根据时间顺序对数据进行统计建模和分析的方法。
在保险行业中，时间序列分析可以用于预测保险需求的变化趋势以及未来业绩的发展情况。
通过分析历史数据的时间模式和趋势，可以制定相应的业务计划和风险管理策略。
六、数据挖掘数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏的模式和关系的过程。
在保险行业中，数据挖掘技术可以用于识别欺诈行为、预测客户流失等。
数据统计原理的基本内容
数据统计原理的基本内容一、数据统计原理的概述数据统计是指通过对数据进行收集、整理、分析和解释，从而得出结论和推断的过程。
在现代社会中，数据统计已经成为了各个领域中不可或缺的工具，如商业、医疗、教育等。
数据统计原理是指在进行数据统计时所遵循的基本规则和方法。
二、数据收集原理1. 数据来源的选择在进行数据收集时，需要选择合适的来源。
这些来源可以是调查问卷、实验结果、文献资料等。
选择合适的来源可以保证所得到的数据具有代表性和可靠性。
2. 样本的选取样本是指从总体中选取出一部分进行研究和分析的对象。
样本应该具有代表性，并且要尽可能地减小误差。
常用的抽样方法包括随机抽样、系统抽样等。
3. 数据收集方式常用的数据收集方式包括面对面访谈、电话调查、网络问卷等。
不同的方式适用于不同类型的研究对象和调查目标。
三、数据整理原理1. 数据清洗在进行数据整理之前，需要对原始数据进行清洗处理。
这包括删除重复记录、检查数据格式、填补缺失值等。
2. 数据分类数据可以按照不同的维度进行分类，如时间、地域、性别等。
分类可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律。
3. 数据转换数据转换是指将原始数据进行加工处理，从而得到更有用的信息。
例如，可以将数值型数据进行分段处理，将文本型数据进行编码等。
四、数据分析原理1. 描述性统计分析描述性统计分析是指对数据进行总体和样本的描述和概括。
这包括平均数、中位数、众数、标准差等。
2. 探索性统计分析探索性统计分析是指通过可视化手段对数据进行探索和发现。
常用的方法包括直方图、散点图、箱线图等。
3. 推断性统计分析推断性统计分析是指通过样本推断总体的特征和规律。
常用的方法包括假设检验、置信区间估计等。
五、数据解释原理1. 结论的表述在对数据进行解释时，需要清晰明了地表述出结论，并且要考虑到受众的背景和知识水平。
2. 结论的可靠性评估在对结论进行评估时，需要考虑到数据的可靠性和误差范围。
这可以通过置信区间估计、假设检验等方法进行评估。
EPS知识服务平台介绍
EPS知识服务平台介绍北京福卡斯特信息技术有限公司2016年8月目录一、产品简介 (3)二、资源检索系统 (3)1、云分析平台 (4)1.1 数据可视化 (4)1.2 分析预测 (4)1.3 个人数据管理 (6)2、智能报告生成平台 (6)2.1 原始数据表格处理 (6)2.2 表格分析 (6)2.3 智能报告生成 (6)三、主题检索系统 (8)1、知识发现平台 (8)2、文献计量分析 (8)2.1 研究趋势 (8)2.2 研究热点 (8)2.3 热点期刊 (9)2.4 热点学者 (9)2.5 热点学科 (9)2.6 热点机构 (9)2.7 热点基金 (9)3、知识图谱 (9)3.1 组合衍生词图谱 (10)3.2 机构合作图谱 (10)3.3 机构+关键词图谱 (10)3.4 共现关键词图谱 (10)3.5 作者合作图谱（显性） (10)3.6 作者合作图谱（隐性） (11)一、产品简介EPS知识服务平台采用全新数据服务模式，满足用户对数据更深层次的需求，其宗旨在于为广大读者提供在实证研究过程中存在的“从查阅文献到收集数据、从利用数据到得出结论”环节中所缺失的数据发现与数据分析服务。
EPS知识服务平台基于知识发现、应用集成、开放互联的设计理念，摒弃数据资源的简单堆砌，强调数据利用，通过云分析平台和智能报告生成平台，将一系列与数据密切关联的应用集成到一个平台中。
通过对文献中指标的提取与挖掘分析，发现主题与指标间的关联关系，形成知识发现图谱。
提供知识分享、数据上传等个性化服务，实现不同类型数据资源间的互通互联。
二、资源检索系统EPS知识服务平台基于面向海量数据的智能搜索引擎技术，进行全面化的最优匹配检索，可在毫秒时间内精确检索出千万级别的数据，不但实现了时间序列、统计表格、文献元数据三种类型资源的同时快速检索，还能实时的进行动态查询、多维度、多频度的数据聚合分类以及统计。
资源检索对于时间序列提供频度、地区、领域、来源、出版物、标签等六个维度的分类聚合，对于表格资源提供频度、区域、时间、出版物等四个维度的分类聚合，对于文献资源提供年份、作者、学科、期刊、机构、基金等六个维度的分类聚合。
数据描述性统计分析
数据描述性统计分析数据是当今社会中不可或缺的重要资源，通过对数据进行描述性统计分析，可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律，为决策提供有力支持。
本文将从数据描述性统计分析的概念、方法和应用等方面进行探讨。
一、概念数据描述性统计分析是指通过对数据的整理、总结、分析和展示，揭示数据的分布规律、集中趋势、离散程度等特征。
在数据分析领域中，描述性统计分析是最基础、最核心的环节，能够直观地帮助我们了解数据的基本情况，为后续的推断性统计分析提供依据。
二、方法1. 数据整理：首先需要对所收集的数据进行整理，包括数据的输入、分类、编码等操作，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据总结：接着可以对数据进行总结，包括计算数据的频数、频率、均值、中位数、众数、标准差、方差等统计量，从而揭示数据的集中趋势和离散程度。
3. 数据展示：最后，可以通过图表等形式将数据进行展示，如直方图、饼图、折线图等，直观地展现数据的分布情况，有助于我们更好地理解数据。
三、应用数据描述性统计分析在各个领域都有着广泛的应用，下面以几个典型领域为例进行介绍：1. 商业领域：在市场调研、销售预测等方面，可以通过对数据的描述性统计分析，快速获取市场需求、产品销售情况等信息，为企业决策提供支持。
2. 医疗领域：在医学研究、疾病预防等方面，可以通过对患者的病例数据进行描述性统计分析，揭示疾病的发病率、治疗效果等信息，为医疗保健提供参考。
3. 教育领域：在学生考试成绩、学科发展等方面，可以通过对学生成绩数据进行描述性统计分析，了解学生学习情况、课程难易度等信息，为教学改进提供依据。
综上所述，数据描述性统计分析作为一种重要的数据分析手段，在各个领域都有着广泛的应用，能够帮助我们更好地理解数据、发现问题、做出决策，对推动社会发展和进步具有重要意义。
希望本文对读者有所启发，促进更多人深入了解和应用数据描述性统计分析。
所谓描述性统计分析就是对一组数据的各种特征进行分析
实例演示
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偏度（ Skewness ) 是描述数据分布对称性的统计量 ，而 且也是与正态分布的对称性相比较而得到的。如果分布的偏度 等于0 ，则其数据分布的对称性与正态分布相同 ；如果偏度大 于0，则其分布为正偏或右偏，即在峰的右边有大的偏差值，使 右边出现一个拖得较远的尾巴；如果偏度小于 0，则为负偏或 左偏，即在峰的左边有大的偏差值，使左边出现一个拖得较远 的尾巴。
100
N=
30
30
30
30
1
2
3
4
不同颜色的灯光刺激
批注 : 箱图可以直观地反映 一组观测值的集中趋势、离 散趋势、不正常观测值（奇 异值和极值，均可被排除后 重新分析）。左图中箱图的 高度代表了25％ 位数到 75 ％ 位数的距离；箱图中的 粗线代表中位数；箱图上下 中央的垂直线叫触须线，触 须线的上下截止线分别对于 观测值的最大值和最小值； 用 0标记的是奇异值(与框 边距离超出框高1.5倍)、用
500.0
550.0
600.0
325.0
375.0
425.0
475.0
525.0
575.0
选择反应时间
Frequency
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2. 用箱图 （或叫框图）反映数据的集中趋势和特异值
调 用 数 据 文 件 并 得 到 箱 图
选择反应时间
700
27
ห้องสมุดไป่ตู้20
600
55
500
400
300
36
49
200
73
所谓描述性统计分析就是对一组数据的各种特征进行分析
1. 平均数、标准误
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四分位、十分位、百分位数
数据统计分析方法
数据统计分析方法一、引言数据统计分析是指通过采集、整理、分析和解释数据来揭示数据暗地里的规律和趋势的方法。
在各个领域中，数据统计分析被广泛应用于决策制定、问题解决、预测预测、市场调研等方面。
本文将介绍一些常用的数据统计分析方法，包括描述性统计分析、判断统计分析和回归分析。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整理和总结的方法，目的是提供数据的基本特征和概括。
常用的描述性统计分析方法包括以下几种：1. 中心趋势度量：包括均值、中位数和众数。
均值是所有数据的平均值，中位数是将数据按大小罗列后的中间值，众数是浮现频率最高的值。
2. 离散程度度量：包括标准差和方差。
标准差是数据偏离均值的平均程度，方差是标准差的平方。
3. 分布形态度量：包括偏度和峰度。
偏度度量数据分布的对称性，峰度度量数据分布的尖锐程度。
4. 百分位数：用于描述数据中某个特定百分比处的值。
例如，第25百分位数表示有25%的数据小于或者等于它。
三、判断统计分析判断统计分析是通过对样本数据进行分析，判断总体特征的方法。
常用的判断统计分析方法包括以下几种：1. 参数估计：通过样本数据估计总体参数的值。
常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是用一个具体的值来估计总体参数，区间估计是用一个区间来估计总体参数。
2. 假设检验：用于判断样本数据是否支持某个假设。
假设检验分为单样本假设检验、双样本假设检验和方差分析等。
在进行假设检验时，需要设定显著性水平和拒绝域。
3. 方差分析：用于比较多个样本均值之间的差异是否显著。
方差分析可以分为单因素方差分析和多因素方差分析。
四、回归分析回归分析是研究因变量与一个或者多个自变量之间关系的方法。
常用的回归分析方法包括以下几种：1. 简单线性回归：用于研究因变量与一个自变量之间的关系。
通过拟合一条直线来描述二者之间的线性关系。
2. 多元线性回归：用于研究因变量与多个自变量之间的关系。
通过拟合一个多元线性方程来描述二者之间的关系。
描述性统计分析名词解释
描述性统计分析名词解释描述性统计分析(des}sile analysis)是指用来对事物进行客观描述的统计方法。
包括描述统计学与社会科学中的其他统计分析方法。
描述性统计分析的应用十分广泛，凡有理论研究问题就可能用到它，反之亦然。
例如市场研究、社会调查、各类专项研究、各种质量控制活动等都需要应用描述性统计分析。
描述性统计分析主要研究对象是描述总体单位的一般特征，或总体的一般水平，其目的在于揭示事物内部结构特征和规律性的一种统计方法。
描述性统计分析是用数字表示信息，以满足人们对现实状况的认识，解释数据间的内在联系，描述事物的空间分布，为管理者制定决策提供依据。
它通常只适用于描述总体的特征。
描述性统计分析的应用十分广泛，凡有理论研究问题就可能用到它，反之亦然。
例如市场研究、社会调查、各类专项研究、各种质量控制活动等都需要应用描述性统计分析。
1、随机样本和随机变量的关系：随机样本就是在随机抽样的条件下，从样本中所抽取的样本；而随机变量就是在某一随机样本下所获得的一组样本值，即变量X={a， b， c}。
样本统计量，就是从样本空间出发，推断样本统计量的函数。
所谓样本空间，就是具有与实际问题中所考察的现象相同性质的分布所构成的一个集合。
2、描述性统计分析方法是社会科学中常用的研究方法之一，主要研究对象是描述总体单位的一般特征，或总体的一般水平，其目的在于揭示事物内部结构特征和规律性的一种统计方法。
2、总体的统计特征分析：描述性统计分析的研究对象是总体的特征，这些特征可以称为总体的信息，即总体统计特征。
例如，经济指标，如总产值，增长率，资金利润率，平均劳动生产率，边际利润率，就是描述性统计分析的对象，也是描述性统计分析的研究内容。
描述性统计分析是一种最基本的统计分析，它是根据统计学原理，用数字描述和推断总体的特征或总体的水平。
描述性统计分析的对象是总体的全部，因此又称全面统计分析，它是统计研究中最古老，最简单，但又是最重要的分析方法。
描述性统计
描述性统计所谓统计，即指运用科学的观点和方法，收集、整理、描述与研究处理数据资料，以反映客观事物及其变化规律。
它是一门应用性很强的社会实践活动，从根本上说就是认识世界，改造世界的过程。
因此，我们在做任何事情之前都要有统计思想。
当然，每个人也要重视自己平时的生活工作中对统计的培养。
比如：经常关注一些有意义的数字；坚持对于身边的或者大众关心的问题展开广泛深入的讨论；定期或不定期地完成自己制订的小计划等。
描述性统计的方法是对调查资料进行数量分析，这种分析能够提供被测现象的特征数值，是对调查单位各项特征值所得到的总体评价。
主要包括下列内容:1.各部分标志值占总体标志值百分率的比例;2.相应的标志值与该总体标志值的符合程度;3.某一标志值出现频数的大小;4.有多少个单位标志值属于这个总体。
描述性统计还可以用来分析总体参数，并把统计结果应用于推断未知参数。
1.随机抽样的原则(1)在一次抽样中至少应抽取一个容量足够大的样本，且不同时间或空间抽取的样本数目应相同。
(2)保证抽取的样本具有代表性。
选择什么样的人为样本，是需要仔细考虑的，必须尽可能使总体中最有代表性的那部分人获得样本，才能提高估计精确度，减少偏差。
(3)随机抽样尽可能使总体均衡。
随机抽样就是按照随机原则，从全体单位中抽取一个或几个单位构成样本，并将样本中的个体看成是来自总体中随机抽取的一个个体，以便了解样本所反映的全貌。
通俗的讲，就是尽量不漏掉任何一个单位，但又不能太多而无法从中找到总体的某些规律。
采用随机抽样时，既要保证足够大的抽样基数，又要防止太小或过多而影响抽样的代表性，在适宜的条件下，尽可能的采用简单随机抽样。
(4)避免偶然误差。
偶然误差虽然不会给调查结果带来直接损失，却影响调查的准确程度。
一般情况下，可以采用控制抽样和非概率抽样等方式加以克服。
对于一些没有足够样本容量的总体，只好通过一定程序，把抽样的数量限制在允许的范围之内。
一般认为，样本含量达到30%左右时，估计精确度较高，误差较小。
大数据的统计分析方式
大数据的统计分析方式1.描述性统计：描述性统计是对大数据进行表述性分析的方法。
它通过汇总、整理和描述数据的特征，帮助我们理解数据集的基本特征。
描述性统计包括测量中心趋势（如平均值、中位数、众数）、测量离散度（如标准差、范围、变异系数）、测量分布形态（如偏度、峰度）等统计指标。
描述性统计可以帮助我们提取数据的基本信息，识别异常值和缺失值，并对数据集进行初步的探索和理解。
2.推断统计：推断统计是通过从样本中推断总体特征的统计方法。
在大数据分析中，我们通常无法将整个数据集作为样本，因此需要从中抽取代表性样本来进行推断分析。
推断统计的核心是对样本数据进行估计和推断，以获取总体的特征和参数。
常见的推断统计方法包括置信区间估计和假设检验。
置信区间估计可以帮助我们对总体特征进行范围估计，通过样本数据给出一个区间，使得总体特征有一定概率落在该区间内。
假设检验则是通过样本数据判断总体特征的假设是否成立。
3.机器学习：机器学习是利用算法和模型从数据中提取知识和规律的方法。
在大数据分析中，机器学习可以帮助我们从海量数据中发现潜在的模式和关系，并对未来的数据进行预测和分类。
常见的机器学习算法包括分类算法（如决策树、支持向量机、神经网络）、聚类算法（如k均值聚类、层次聚类）、回归算法（如线性回归、逻辑回归）等。
机器学习方法需要大量的训练数据和特征工程，通过迭代算法和模型参数优化，从而实现对数据的智能分析和预测。
4.数据挖掘：数据挖掘是从大数据中发现模式、关联和规律的过程。
数据挖掘的目标是通过算法和模型在数据中挖掘出有价值的信息和知识。
常见的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等。
数据挖掘可以帮助我们发现数据的隐藏关系和规律，从而支持决策和预测分析。
数据挖掘方法和机器学习很相似，但数据挖掘更侧重于从数据中挖掘出隐含的知识。
综上所述，大数据的统计分析方式包括描述性统计、推断统计、机器学习和数据挖掘。
这些方法可以帮助我们理解和分析大数据，从中提取出有价值的信息和知识，支持决策和预测分析。
spss习题及其答案
spss习题及其答案SPSS习题及其答案SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛应用于社会科学研究领域的统计分析软件。
它提供了强大的数据处理和统计分析功能，使得研究人员能够更加准确地分析和解释数据。
在学习和使用SPSS的过程中，习题是一种非常有效的练习方式，能够帮助我们巩固所学知识并提高数据分析的能力。
下面将介绍几个常见的SPSS习题及其答案。
习题一：描述性统计分析某研究人员对一组学生的成绩进行了调查，并得到了以下数据：70、85、90、65、78、92、80、75、88、82。
请使用SPSS计算出这组数据的均值、标准差、最大值和最小值。
答案：打开SPSS软件，依次点击“数据”-“数据编辑器”，在变量视图中创建一个名为“成绩”的变量。
在数据视图中输入上述数据，然后点击“分析”-“描述性统计”-“描述性统计”。
将“成绩”变量移动到“变量”框中，点击“统计”按钮，在弹出的对话框中勾选“均值”、“标准差”、“最大值”和“最小值”，最后点击“确定”按钮。
SPSS将会输出这组数据的均值为80.7，标准差为8.77，最大值为92，最小值为65。
习题二：相关性分析某研究人员想要了解两个变量之间的相关性，他收集了一组学生的数学成绩和语文成绩数据。
请使用SPSS计算出这两个变量之间的相关系数。
答案：打开SPSS软件，依次点击“数据”-“数据编辑器”，在变量视图中创建两个变量分别为“数学成绩”和“语文成绩”。
在数据视图中输入相应的数据，然后点击“分析”-“相关”-“双变量”。
将“数学成绩”和“语文成绩”变量分别移动到“变量”框中，点击“确定”按钮。
SPSS将会输出这两个变量之间的相关系数，以及相关系数的显著性水平。
习题三：t检验某研究人员想要了解男性和女性在数学成绩上是否存在显著差异。
他收集了一组男性学生和一组女性学生的数学成绩数据。
请使用SPSS进行独立样本t检验。
统计数据分析
统计数据分析统计数据分析是一种重要的研究方法，通过对数据进行收集、整理和分析，可以揭示数据背后的规律和趋势，从而帮助我们做出科学的决策和预测。
本文将介绍统计数据分析的基本概念、方法和应用，并探讨其在不同领域中的重要性和局限性。
一、统计数据分析的基本概念统计数据分析是指对收集到的数据进行处理和解释，以便更好地理解数据的含义和规律。
它包括数据的描述性分析、推断性分析和预测性分析三个方面。
1. 描述性分析：描述性分析主要用于对数据进行总结和概括，以便更好地理解数据的特征和分布。
常用的描述性统计方法包括均值、中位数、标准差等。
2. 推断性分析：推断性分析是通过对样本数据进行分析，从而对总体数据进行推断。
常用的推断性统计方法包括假设检验、置信区间等。
3. 预测性分析：预测性分析是通过对历史数据进行分析，从而对未来数据进行预测。
常用的预测性统计方法包括回归分析、时间序列分析等。
二、统计数据分析的方法统计数据分析有多种方法，根据数据的性质和研究目的选择合适的方法非常重要。
以下是几种常用的统计数据分析方法：1. 相关分析：用于研究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及其强度。
2. 方差分析：用于比较两个或多个样本均值之间的差异。
通过分析组间和组内的变异性，可以判断样本均值是否存在显著差异。
3. 回归分析：用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。
通过建立回归模型，可以预测因变量的取值。
4. 时间序列分析：用于研究时间序列数据的规律和趋势。
通过分析序列的自相关性和滞后性，可以预测未来数据的取值。
三、统计数据分析的应用统计数据分析在各个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用领域：1. 经济学：统计数据分析在经济学中被广泛应用于宏观经济预测、市场分析和政策评估等方面。
通过对经济数据的分析，可以揭示经济发展的规律和趋势。
2. 医学研究：统计数据分析在医学研究中被用于疾病预防、诊断和治疗等方面。
描述性统计分析法优点
描述性统计分析法优点
描述性统计分析法优点如下：
所谓描述性统计分析，就是对一组数据的各种特征进行分析，以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体的特征。
描述性统计分析的项目很多，常用的如平均数、标准差、中位数、频数分布、正态或偏态程度等等。
这些分析是复杂统计分析的基础。
1、均值。
均值容易受极值的影响，当数据集中出现极值时，所得到的的均值结果将会出现较大的偏差。
2、中位数：数据按照从小到大的顺序排列时，最中间的数据即为中位数。
当数据个数为奇数时，中位数即最中间的数，如果有N个数，则中间数的位置为（N+1）/2；当数据个数为偶数时，中位数为中间两个数的平均值，中间位置的算法是（N+1）/2.中位数不受极值影响，因此对极值缺乏敏感性。
3、众数：数据中出现次数最多的数字，即频数最大的数值。
众数可能不止一个，众数不能能用于数值型数据，还可用于非数值型数据，不受极值影响。
4、极差：=最大值-最小值，是描述数据分散程度的量，极差描述了数据的范围，但无法描述其分布状态。
且对异常值敏感，异常值的出现使得数据集的极差有很强的误导性。
5、四分位数：数据从小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值，即为四分位数，四分位数分为上四分位数（数据从小到大排列排在第75%的数字，即最大的四分位数）、下四分位数（数
据从小到大排列排在第25%位置的数字，即最小的四分位数）、中间的四分位数即为中位数。
四分位数可以很容易地识别异常值。
箱线图就是根据四分位数做的图。
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Observed Value
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描述性统计分析，是心理学研究、教育研究中资料分析的基本 内容和进一步分析的基础。常用的除上述介绍之外，还包括交叉列 联表分析，我们将交叉列联表的分析转入非参数检验部分讨论。 本章要熟练掌握：平均数（Mean）、标准差（Std. deviation）、标准误(S.E.mean)、中位数（Median）、众数 （Mode）、频数分布（Frequency）、标准分数 (Z)及其线性转换、 峰度(Kurtosis)计算、偏度 (Skewness)计算、奇异值(Unusual values)和极值(Extreme values)检测、方差齐性检验(Levene tests)、正态分布检验(Normal Q-Q Plot)等方面的SPSS过程；准确 理解直方图和箱图的各种特征及其所代表的含义。
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1. 用直方图直观地反映数据的总体分布
Histogram
30
调 用 数 据 文 件 并 得 到 直 方 图
20
直方图:是一种频数分布图, 它 反映处在某一观测值范围内的 个案数。图中每个直方条下部 的中点坐标是该观测值范围的 中点、直方条的宽度代表该观 测值范围、直方条的高度代表 该观测值范围内的个案数。
齐性（即方差具有不同质性）。
方差齐性检验举例与spss过程演示
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4. 用Q-Q概率图检验数据是否正态分布
可以用正态概率Q-Q图和离散正态概率Q-Q 图检验观测值
的分布是否是或接近于正态分布。正态概率图是由观测值与按
正态分布的预期值作出来的散点图 ，如果实际值为正态分布 ， 则其与预期值具有线性对应关系，散点图回归一条斜线，该斜
选择反应时间
300
中央的垂直线叫触须线，触 须线的上下截止线分别对于
73
200
观测值的最大值和最小值；
用 0标记的是奇异值(与框
100
N= 30 30 30 30
边距离超出框高1.5倍)、用
1
2
3
4
不同颜色的灯光刺激
*标记的为极大值或极小 值(与框边距离超出框高3
倍) 。
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3. 用Levene检验方差是否齐性
方差齐性检验是统计分析中的一种常见过程，它是从样本方
差以至样本各自所代表的总体方差是否相同而判断两个样本同质 性（homogeneity) 的方法。简单地说，方差齐性检验就是检验各 个方差是否存在显著性差异。一般采用Levene方法：先将各组观 测值均转换为离差绝对值，然后对各组离差绝对值进行方差分析， 如果方差分析的显著性水平大于 0.05，则认为方差齐性（即方差 具有相同性）；方差分析的显著性水平小于0.05，则认为方差不
四分位、十分位、百分位数
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频数分布、峰度、偏度
频数 （Frequency) 就是一个变量的各个观测值出现的次
数。比如某班语文考试的成绩，可以统计出各分数值的人数。 峰度（Kurtosis) : 是描述某变量所有取值的分布形态陡缓 程度的统计量，而峰度对陡缓程度的度量是与正态分布进行比 较的结果。如果峰度等于 0 ，其数据分布的陡缓程度与正态分 布相同 ；峰度大于 0，其数据分布比正态分布更陡峭；峰度小 于0，其数据分布比正态分布更平坦。
线是正态分布的标准线，散点图组成的回归线越接近于标准线，
表示实际观测数据越接近正态分布；如果以观测值、其与正态 分布期望值的离差值做散点图，则当散点近似随机地落在过原
点的中间横线周围时，数据分布接近于正态分布。
正态概率图（Normal Q-Q Plot)的SPSS过程
离散正态概率图（Detrended Normal Q-Q Plot)的SPSS过程
本章练习题及数据表
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实例演示
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偏度（ Skewness ) 是描述数据分布对称性的统计量 ，而 且也是与正态分布的对称性相比较而得到的。如果分布的偏度 等于0 ，则其数据分布的对称性与正态分布相同 ；如果偏度大
于0，则其分布为正偏或右偏，即在峰的右边有大的偏差值，使
右边出现一个拖得较远的尾巴；如果偏度小于 0，则为负偏或 左偏，即在峰的左边有大的偏差值，使左边出现一个拖得较远
频数分布、峰度、偏度
四分位、十分位、百分位数
标准分数及其线性转换
探索分析
交叉列联表分析
1. 平均数、标准误
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中位数、众数、Biblioteka 距返回本章首页标准差、方差
严格地讲，在方差和标准差的计算中，分母应取n-1，因为
数据变异的自由度是n-1。但在大样本情况下，使用n和n-1差别 不大。
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Normal Q-Q Plot of 选择反应时间
3
2
1
Detrended Normal Q-Q Plot of 选择反应时间
0
1.5 1.0
-1
.5
-2
0.0
-3 100 200 300 400 -.5
-1.0
500
600
700
Observed Value
Dev from Normal
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探索分析
探索分析是对一组或多组数据的总体分布特征进行分析，以
考察其中有无奇异值、极大或极小值等；考察各组数据或全部 数据是不是正态或接近于正态分布；探索多组数据之间的方差 是否齐性，以确定是否可以采用某种统计分析技术对数据进行 检验等等。我们这里介绍： 1. 用直方图反映数据的分布直观形式； 2. 用箱图 （或叫框图）反映数据的集中趋势和特异值； 3. 用Levene检验考察多组间方差是否齐性; 4. 用Q-Q概率图检验数据是否正态分布。
第二章 描述性统计分析过程
所谓描述性统计分析，就是对一组数据的各种特征进行
分析，以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体的
特征。描述性统计分析的项目很多，常用的如平均数、标准 差、中位数、频数分布、正态或偏态程度等等。这些分析是 复杂统计分析的基础。 平均数、标准误 中位数、众数、全距
标准差、方差
10
Frequency
Std. Dev = 48.43 Mean = 435.8 0 300.0 350.0 400.0 375.0 425.0 450.0 500.0 525.0 550.0 600.0 325.0 475.0 575.0 N = 120.00
选择反应时间
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2. 用箱图 （或叫框图）反映数据的集中趋势和特异值
的尾巴。
实例演示
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标准分数及其线性转换
Z分数：从平均数为，标准差为的总体中抽取一观测值，该
观测值的Z分数是其距离总体平均值的标准差数。标准分数反映的 是一观测值与其它分数相比的相对位置。比如Z 分数为 1.5 ，则其 比平均数大 1.5 个标准差。在实际应用中 ，为了避免小数的不便， 可以对标准分数进行线性转换： T＝10Z＋50 比如某人在艾森克人格问卷的测量中 ，其精神质得分比同年 龄人的平均成绩高2.0个标准差，则其换算后的标准分数为 70 分 ； 如果另一人的测试分数正好等于平均数，则其标准分数为50。
批注 : 箱图可以直观地反映
调 用 数 据 文 件 并 得 到 箱 图
700
27
一组观测值的集中趋势、离
20 55
散趋势、不正常观测值（奇
异值和极值，均可被排除后 重新分析）。左图中箱图的 高度代表了25％ 位数到 75 ％ 位数的距离；箱图中的 粗线代表中位数；箱图上下
36 49
600
500
400