统计方法有:
1、计量资料的统计方法
分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。
参数检验法主要为t检验和 方差分析(ANOVN,即F检验)等,两组间均数比较时常用t检验和u检验,两组以上均数比较时常用方差分析;非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验可分为单组设计资料的t检验、配对设计资料的t检验和成组设计资料的t检验;当两个小 样本比较时要求两 总体分布为 正态分布且方差齐性,若不能满足以上要求,宜用t 检验或非参数方法( 秩和检验)。 方差分析可用于两个以上 样本均数的比较,应用该方法时,要求各个样本是相互独立的随机样本,各样本来自正态总体且各处理组总体方差齐性。根据设计类型不同,方差分析中又包含了多种不同的方法。对于 定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和 单因素方差分析。
2、计数资料的统计方法
计数资料的统计方法主要针对四格表和R*C表利用检验进行分析。
检验或u检验,若不能满足 检验:当计数资料呈配对设计时,获得的四格表为配对四格表,其用到的检验公式和校正公式可参考书籍。 R*C表可以分为双向无序,单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同四类,不同类的行列表根据其研究目的,其选择的方法也不一样。
3、等级资料的统计方法
等级资料(有序变量)是对性质和类别的等级进行分组,再清点每组观察单位个数所得到的资料。在临床医学资料中,常遇到一些定性指标,如临床疗效的评价、疾病的临床分期、病症严重程度的临床分级等,对这些指标常采用分成若干个等级然后分类计数的办法来解决它的量化问题,这样的资料统计上称为等级资料。
统计方法的选择:
统计资料丰富且错综复杂,要想做到合理选用统计分析方法并非易事。对于同一 个资料,若选择不同的统计分析方法处理,有时其结论是截然不同的。
正确选择统计方法的依据是:
①根据研究的目的,明确研究试验设计类型、研究因素与水平数;
②确定数据特征(是否正态分布等)和样本量大小;
③ 正确判断统计资料所对应的类型(计量、计数和等级资料),同时应根据统计方法的适宜条件进行正确的统计量值计算;
最后,还要根据专业知识与资料的实际情况,结合统计学原则,灵活地选择统计分析方法。
常见的数据统计方法有:表格、折线统计图、条形统计图、扇形统计图。举一个例子来具体分说明一下,比如说:我在淘宝开了个童装店,为了方便统计每半个月的销售额,现在用以上这四种统计方法来演示一下。
1.表格就是通过画格子的方式来统计数据,在这里可以画三行横线,得到两条细长的格子,再把这两行均匀的分为15个上下格子。横一为日期,横二为销售额,半个月下来都填进去就一目了然。
2.折线是通过画点,把15天的销售额都连成一条折线,通过上下起伏来看波动的数据。先画一“L”形,横线作日期,竖线作销售额,销售额可以自己写一个数,一直往上数与数之间相差一样。均匀的把横竖线分为15份,每个日期对应多少销售额,就在“L”的半框里,以对应的日期和销售画横线和竖线,交叉的位置取一点。然后每天如此,再用直线连接这15个点,就能清楚的看到这半个月哪一天销售最好,哪一天销售垫底。
3.条形统计图作出的是条状的数据统计图,和折线统计图一样,画“L”,横为日期竖为销售额。只不过这里不画点点,画倒立的长方形,然后通过高高低低的条形图来分析半个月的销售额。
4.扇形统计图就是把一个圆形,平均分为15份,一个月下来把所有的日销售额加起来,用当天的数据除以总数,乘以百分数。每一分里写上日期和当天销售额占总数的百分比,用这个百分数来统计半个月的数据。每个图的做法都不一样,但表达的意思都是同样的,这就是日常生活中最常见的几种数据统计。
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 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。
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,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手,研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析
统计方法是指有关收集、整理、分析和解释统计数据,并对其所反映的问题作出一定结论的方法。统计方法是一种从微观结构上来研究物质的宏观性质及其规律的独特的方法。统计方法是适用于所有学科领域的通用数据分析方法,只要有数据的地方就会用到统计方 法。随着人们对定量研究的日益重视,统计方法已被应用到自然科学和社会科学的众多领域,统计学也已发展成为由若干分支学科组成的学科体系。可以说,几乎所有的研究领域都要用到统计方法,比如政府部门、学术研究领域、日常生活中、公司或企业的生产经营管理中都要用到统 计。
统计资料丰富且错综复杂,要想做到合理选用统计分析方法并非易事。对于同一个资料,若选择不同的统计分析方法处理,有时其结论是截然不同的。
正确选择统计方法的依据是:
①根据研究的目的,明确研究试验设计类型、研究因素与水平数;
②确定数据特征(是否正态分布等)和样本量大小;
③ 正确判断统计资料所对应的类型(计量、计数和等级资料),同时应根据统计方法的适宜条件进行正确的统计量值计算;
4.最后,还要根据专业知识与资料的实际情况,结合统计学原则,灵活地选择统计分析方法。
数理统计学与社会统计学的异同点
看看变量、随机变量它俩谁更厉害从变量到随机变量、从量变到质变! 从认识论、到方法论!
西方世界科学殿堂金碧辉煌,殿堂宝座上高座百科之首,万王之王,统计学;统计学统帅一切科学,当今世上最大的认识论和方法论;是西方近四百年来科技文明的台柱子。
近70年,由于数理统计学的飞速发展,大有“吃掉”社会统计学的势头,尤其是 以美国为代表的发达国家几乎认为统计学就是数理统计学,称为科学统计。实际上,这是一个极大的误区。就是一个大呼悠,是一种统计学的错误学说。
统计学发展史说明:先有社会统计学后有数理统计学,先有变量后有随机变量;社会统计学以变量为基础,数理统计学以随机变量为基础,变量与随机变量是在一定的条件下可以相互转化的数学概念。
我们知道变量与随机变量是即有联系又有区别的。当变量取值的概率不是1时,变量就变成了随机变量;当随机变量的取值概率为1时,随机变量就变成了变量。变量与随机变量的联系与区别搞清楚了。以后在描述变量时,大胆地使有社会统计学,在描述随机变量时,就用数理统计学。如果在描述变量时非用数理统计学,那就是杀鸡用了宰牛刀,费力不讨好。通过分析变量与随机变量的联系和区别,我们可以准确地界定,社会统计学与数理统计学各自研究范围。
对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多,而且直到今天数理统计学的研究尚处在较低的水平,且使用起来比较复杂;再从长远的研究来看,对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究,这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究的道理是一样的。
从理论上讲,社会统计学应该复盖除概率论和数理统计学之外的所有数学学科的运作,从数学上看,随机变量面对着庞大的二十多个变量数学分支,在数学上已经被彻底的孤立起来,其实它就是数学上变量的一个特例。从统计学上看,统计学的大多数问题是变量或近似变量问题,而不是随机变量。就向牛顿力学在今天在使用上仍占主导地位,而不是相对论力学,因为物体在多数情况下是远离光速的。《社会统计学与数理统计学的统一》理论,确立了社会统计学流派变量在统计学的主导地位,使.以美国为代表的发达国家数理统计学流派随机变量,走下了神坛及领导地位成为支流。使数百年来一百七十种已上的统计学错误学说回到正确轨道上来。
统计学是当今世上最大的认识论和方法论,所有的科学前沿问题都要通过统计学来加以描述,统计学是近四百年来西方科技文明的台柱子,现以被中国人扛跑了啦。如今西方统计学已风光不在,世界统计学的中心已经转移到了中国。
现代统计学的发展.社会统计学与数理统计学都可以定性和定量分析,两者的区别就是变量与随机变量。
统计调查的方法有:
1、普查
指专门组织的、全国性的、对全体调查对象普遍进行的一次性全面统计调查。
2、抽样调查
指根据概率理论,从全体调查对象中随机抽取一部分单位进行观察,取得样本统计调查数据,并据以推断总体的统计调查方法。
3、统计报表
是指在统计调查活动中用以对调查对象进行登记、搜集原始统计资料的表格。
4、重点调查
指在调查对象中,选择其中一部分重点单位所进行的调查。
5、典型调查
典型调查是一种非全面的专门调查,它是根据调查的目的与要求,在对被调查对象进行全面分析的基础上,有意识地选择若干具有典型意义的或有代表性的单位进行的调查。
扩展资料:
按调查对象包括的范围不同,可分为全面调查和抽样调查。
(1)全面调查是对被调查对象中所有的单位全部进行调查,其主要目的是要取得总体的全面、系统、完整的总量资料。如普查。全面调查要耗费大量的人力、物力、财力和时间。
(2)抽样调查是对被调查对象中一部分单位进行调查。如重点调查、典型调查、抽样调查和非全面统计报表等。
按登记时间是否连续,可分为经常性调查与一次性调查。
(1)经常性调查,是随着调查对象在时间上的发展变化,而随时对变化的情况进行连续不断的登记。其主要目的是获得事物全部发展过程及其结果的统计资料。
(2)一次性调查:是不连续登记的调查,它是对事物每隔一段时期后在一定时点上的状态进行登记。其主要目的是获得事物在某一时点上的水平、状况的资料。
参考资料来源:搜狗百科-统计调查
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