数据质量解读及实际统计方法说明
1、数据标准化与一致性
要求：考察对应评价项目中关键数据项内容与字典数据内容的一致性。
计算方法：以数据字典项目为基准内容值，考察实际数据记录中与基准一致内容所占的比例。
一致性系数=数据记录对应的项目中与字典内容一致的记录数/数据记录项的总记录数。
具体处理过程：
（1）列出标准中各个项目要求考察的数据项目清单，统计项目数n。
（2）列出标准要求的信息系统中对应的数据项
●数据记录的时间项，用于筛选提取数据的时间范围
●数据记录的项目，用于提取考察数据内容
●数据字典的项目，用于确定数据项的数据基准
（3）处理过程：
按记录时间范围提取数据项：统计每个项目的数据总记录数（Ti），统计与字典数据记录能够进行对应的记录数(Ci)；
计算每个项目的一致性比例：Ui = Ci/Ti
计算各个项目一致性比例的算数平均值作为该项的一致性系数
一致性系数=∑Ui/n
案例：（仅供参考）
病房检查申请项目3级的数据质量要求一致性的项目包括患者性别、标本名称、检验项目名称。数据质量分析所需的具体数据内容与来源列表如下：
统计时间范围为2018-1-1至2018-3-31共三个月的数据（实际统计时间为近三个月）。
n=3
（1）患者性别：
字典中有3项（男、女、未说明）
T1=5000
C1=1200+1420=2620
数据库查询（ORACLE）：
T1:
SELECT COUNT(*) FROM LABAPP_MASTER
WHERE TEST_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’); C1:
SELECT COUNT(*) FROM LABAPP_MASTER A, DICT_SEX B
WHERE A.SEX = B.SEX_NAME AND
A.TEST_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
(2)标本名称
字典中有45项（如：静脉血、末梢血、脑脊液、尿、便、动脉血、……）
T2=5000
C2=1100+2020+600+173=3893
数据库查询（ORACLE）：
T2:
SELECT COUNT(*) FROM LABAPP_MASTER
WHERE TEST_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’); C2:
SELECT COUNT(*) FROM LABAPP_MASTER A, DICT_SPECIMAN B
WHERE A.SPECIMEN = B.ITEM_NAME AND
A.TEST_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
（3）检验项目名称
字典中有328项（如：血常规、尿常规、钾离子、钠离子、氯离子、甘油三脂、……）检验申请明细记录中共有26000条记录，详细情况如下：
T3=26000
C3=15000+8020+1000+600+702+5+……=25980
数据库查询（ORACLE）：
T3:
SELECT COUNT(*) FROM LABAPP_DETAIL
WHERE TEST_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
C3:
SELECT COUNT(*) FROM LABAPP_DETAIL A, DICT_TEST B
WHERE A.TEST_ITEM = B.ITEM_NAME AND
A.TEST_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
（4）数据质量
一致性系数= (C1/T1 + C2/T2 + C3/T3) /n
= (2620/5000 + 3893/5000 + 25980/26000) / 3
= (0.524 + 0.7786 + 0.99923) / 3
= 0.76727666666
2、数据完整性
要求：考察对应项目中必填项数据的完整情况、常用项数据的完整情况。必填项是记录电子病历数据时必须有的内容。常用项是电子病历记录用于临床决策支持、质量管理应用时所需要的内容。
计算方法：以评价项目列出的具体项目清单为基准，考察项目清单所列实际数据记录中完整项所占的比例。
完整性系数=完整项目记录数/项目总记录数
对于结构化数据，直接用数据项目的内容进行判断；对于文件数据，可使用文件内容字符数、特定的结构化标记要求内容进行判断。
具体处理过程：
（1）列出标准中各个项目要求考察的数据项目清单，统计项目数n。
（2）列出标准要求的信息系统中对应的数据项
●数据记录的时间项，用于筛选提取数据的时间范围
●数据记录的项目，用于提取考察数据内容
（3）处理方法：
按记录时间范围提取数据项：统计每个项目的数据总记录数（Ti）、项目值为完整的记录数(Ni)，即项目值为非空（不为空格、字符数>设定字数等）的；
计算每个项目的完整性比例：Wi= Ni/Ti
计算各个项目的完整性比例的算数平均值作为该项的完整性系数
完整性系数 = ∑Wi/ n
案例：（仅供参考）
病房医嘱处理项目4级的数据质量要求内容完整性的项目包括：患者标识、医嘱号、医
。
n=5
医嘱记录中有258260条记录，实际各个项目情况如下表：
完整性系数 = （0.99938+1+0.69777+0.82223+1）/5
= 0.903876
数据库查询（ORACLE）：
T1~T5:
SELECT COUNT(*) FROM ORDERS
WHERE START_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
N1：
SELECT COUNT(*) FROM ORDERS
WHERE INP_NO IS NOT NULL AND
START_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
N2：
SELECT COUNT(*) FROM ORDERS
WHERE ORDER_NO IS NOT NULL AND
START_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
N3：
SELECT COUNT(*) FROM ORDERS
WHERE ORDER_CLASS IS NOT NULL AND
START_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
N4：
SELECT COUNT(*) FROM ORDERS
WHERE ORDER_NAME IS NOT NULL AND
START_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
N5：
SELECT COUNT(*) FROM ORDERS
WHERE ORDER_NO IS NOT NULL AND
START_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
完整性系数 = (N1/T1 + N2/T2 + N3/T3 + N4/T4 +N5/T5)/n
= （0.99938+1+0.69777+0.82223+1）/5
= 0.903876
3、数据整合性能
要求：考察对应项目中的关键项数据与相关项目（或系统）对应项目可否对照或关联。
计算方法：按照列出的两个对应考察项目相关的数据记录中匹配对照项的一致性或可对照性，需要从两个层次评估：是否有对照项；对照项目数据的一致性。
数据整合性系数=对照项可匹配数/项目总记录数。
空值（或空格值）作为不可匹配项处理。
具体处理过程：
（1）列出标准中各个项目要求考察的数据项目清单，统计项目数n。
（2）列出标准要求的信息系统中对应的数据项
●数据记录的时间项，用于筛选提取数据的时间范围
●数据记录的项目，用于提取考察数据内容
●相关联数据记录的项目，用于确定数据项对照关系
（3）处理方法：
按记录时间范围提取数据项：统计每个项目的数据总记录数（Ti），统计与关联数据记
录能够进行对应的记录数(Li)；
计算每个项目的整合性比例：Ii = Li/Ti
计算各个项目一致性比例的算数平均值作为该项的整合性系数
整合性系数 = ∑Ii/n
案例：（仅供参考）
病房医嘱处理5级中的数据整合性要求：药疗医嘱记录与护理执行记录对照（医嘱序号、
n=4
医嘱记录中有药疗医嘱182524条记录，其中有225条医嘱是医师下达的患者自备药品医嘱，没有医嘱代码。实际各个项目情况如下表：
整合性系数 = （1+0.998767+1+0.998767）/ 4
= 0.999384
数据库查询（ORACLE）：
T1~T4:
SELECT COUNT(*) FROM DRUG_ORDER
WHERE START_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
L1:
SELECT COUNT(*) FROM DRUG_ORDER A, NURSE_PERFORM B
WHERE A.ORDER_NO = B.ORDER_NO AND
A. START_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
L2:
SELECT COUNT(*) FROM DRUG_ORDER A, NURSE_PERFORM B
WHERE A.ORDER_NO = B.ORDER_NO AND
A.ITEM_CODE =
B.ITEM_CODE AND
A. START_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
L3:
SELECT COUNT(*) FROM DRUG_ORDER A, NURSE_PERFORM B
WHERE A.ORDER_NO = B.ORDER_NO AND
A.ADMINIST =
B.ADMIN AND
A. START_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
L4:
SELECT COUNT(*) FROM DRUG_ORDER A, NURSE_PERFORM B
WHERE A.ORDER_NO = B.ORDER_NO AND
A.UNIT_DOSE =
B.UNIT_DOSE AND
A. START_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
整合性系数 = (L1/T1 + L2/T2 + L3/T3 + L4/T4)/n
= （1+0.998767+1+0.998767）/ 4
= 0.999384
4、数据及时性
要求：考察对应项目中时间相关项完整性、逻辑合理性。
计算方法：根据列出时间项目清单内容进行判断，主要看时间项是否有数值，其内容是否符合时间顺序关系。
数据及时性系数=数据记录内容符合逻辑关系时间项数量/考察记录时间项目总数量。
针对每个项目，列出进行考察的时间项目清单以及这些项目之间的时间顺序、时间间隔等逻辑关系说明。
具体处理过程：
（1）列出标准中各个项目要求考察的数据项目清单，统计项目数n。
（2）列出标准要求的信息系统中对应的数据项
●数据记录的时间项，用于筛选提取数据的时间范围
●数据记录重要节点的时间项目，用于提取考察数据内容
（3）处理方法：
按记录时间范围提取数据项：统计每个项目的数据总记录数（Ti）
提取重要节点时间项目，并按照标准要求的逻辑顺序关系进行比较，统计满足逻辑关系要求的记录数(Si)；
计算每个项目的整合性比例：Bi = Si/Ti
计算各个项目一致性比例的算数平均值作为该项的整合性系数
及时性系数 = ∑Bi/n
案例：（仅供参考）
检查科室角色标本处理项目6级的数据质量评价中要求：
标本采集时间≤标本接收时间<检验报告时间
统计时间范围为2018-1-1至2018-3-31共三个月的数据（实际统计时间为近三个月）。
例1：
某医院此要求相关数据在检验主记录、标本记录、检验报告记录三个记录表中。未进行数据的集成。在统计时间范围内，医院共有50000条检验主记录（申请），这些申请对应45000个标本采集、接收记录和80000条检验结果记录。三个记录通过检验申请号关联。
只考察一个检验标本相关的时间逻辑关系，n=1
实际数据情况：50000条检验主记录（申请）相关联的标本记录、检验结果记录中，有46000条满足时间逻辑关系（2500条采集时间空缺，1500条标本接收时间=报告时间）。
数据库查询（ORACLE）：
采用存储过程（PROCEDURE）处理，每天数据存储到数据质量（DATA_QUALITY）记录表中。统计数据质量记录表获得所需结果：
（1）每天分析数据质量的存储过程：
CREATE OR REPLACE PROCEDURE DATA_QA
--获取每天的数据质量情况，检验时间相关数据
IS
--定义变量
T_TOTAL_REC NUMBER (8);
T_POS_REC NUMBER (8);
T_COLL_TIME DATE;
T_ARRIVE_TIME DATE;
T_REPORT_TIME DATE;
T_APP_NO VARCHAR2 (8);
T_SPECIMEN_ID VARCHAR2 (12);
--定义指针
CURSOR LAB_APP
IS
SELECT APP_NO, SPECIMEN_ID
FROM LAB_MASTER
WHERE APP_TIME BETWEEN TRUNC (SYSDATE - 1)
AND TRUNC (SYSDATE - 1) + .99999; BEGIN
--设置记录初始值
T_TOTAL_REC := 0;
T_POS_REC := 0;
--按检验主记录获取每条记录的数据
OPEN LAB_APP;
LOOP
FETCH LAB_APP
INTO T_APP_NO, T_SPECIMEN_ID;
EXIT WHEN LAB_APP%NOTFOUND;
--总记录数
T_TOTAL_REC := T_TOTAL_REC + 1;
--获得标本采集时间，标本接收时间
SELECT COLLECT_TIME, ARRIVE_TIME
INTO T_COLL_TIME, T_ARRIVE_TIME
FROM LAB_SPECIMEN
WHERE SPECIMEN_ID = T_SPECIMEN_ID AND SPEC_STATUS = 0;
--获得报告时间，一个申请有多项报告时，已最后的时间为准
SELECT MAX (REPORT_TIME)
INTO T_REPORT_TIME
FROM LAB_RESULT
WHERE APP_NO = T_APP_NO AND LAB_STATUS = 5;
--判断符合条件的情况
IF T_COLL_TIME <= T_ARRIVE_TIME AND T_ARRIVE_TIME < T_REPORT_TIME THEN
--符合条件的记录数增加
T_POS_REC := T_POS_REC + 1;
END IF;
END LOOP;
CLOSE LAB_APP;
--每日的检验时间数据质量结果写入数据质量记录
INSERT INTO DATA_QUALITY (QA_DATE, QA_TYPE, TOTAL_REC, POS_REC)
VALUES (TRUNC(SYSDATE - 1), '检验时间', T_TOTAL_REC, T_POS_REC);
COMMIT;
END;
（2）统计所需要时间范围的数据质量，得到T1，S1。
SELECT SUM(TOTAL_REC), SUM(POS_REC)
FROM DATA_QUALITY
WHERE QA_DATE BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
及时性系数 = S1/T1
= 46000/50000
= 0.92
例2：
某医院此要求相关数据已经整合集成在检验记录表中，该表中包括了申请时间、标本采集时间、标本传送时间、标本接收时间、报告完成时间。在统计时间范围内，医院共有50000条检验记录（申请），这些申请对应45000个标本和80000条检验结果记录。当同一个申请或标本有多个报告结果时，以最后一个结果完成的时间作为报告时间。
只考察一个检验标本相关的时间逻辑关系，n=1
实际数据情况：50000条检验主记录（申请）相关联的标本记录、检验结果记录中，有46000条满足时间逻辑关系（2500条采集时间空缺，1500条标本接收时间=报告时间）。
数据库查询（ORACLE）：
T1:
SELECT COUNT(*) FROM LAB_RECORD
WHERE APP_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
S1：
SELECT COUNT(*) FROM LAB_RECORD
WHERE COLLECT_TIME <= ARRIVE_TIME AND
ARRIVE_TIME < REPORT_TIME AND
APP_TIME BETWEEN TO_DATE(‘2018-01-01’,’YYYY-MM-DD’) AND
TO_DATE(‘2018-3-31 23:59:59’,’YYYY-MM-DD HH:MI:SS’);
及时性系数 = S1/T1
= 46000/50000
= 0.92
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基 本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N 有效359 359 缺失0 0 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下 性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0
性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0 合计359 100.0 100.0 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表： 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差171 47.6 47.6 47.6 一般79 22.0 22.0 69.6 比较 好 79 22.0 22.0 91.6 好24 6.7 6.7 98.3 非常 好 6 1. 7 1.7 100.0 合计359 100.0 100.0 其次对原有数据中的积极性进行频数分析，结果如下表：
问卷调查的常用统计分析方法 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS 的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，
以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。自己写的，错误之处请指正， 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 1 、单选题：答案只能有一个选项 例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？ A有 B 正在开创C没有D曾经有过但已中断 编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、
选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两
质量管理中常用的统计分析方法 控制图:用来对过程状态进行监控,并可度量、诊断和改进过程状态. 直方图:是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图,能够直观地显示出数据的分布情况. 排列图:又叫帕累托图,它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具.可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题,找出影响产品质量的主要因素,识别进行质量改进的机会. 散布图: 以点的分布反映变量之间相关情况,是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度,或确认其预期关系的一种示图工具. 工序能力指数(CPK):分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度. 频数分析:形成观测量中变量不同水平的分布情况表. 描述统计量分析:如平均值、最大值、最小值、范围、方差等,了解过程的一些总体特征. 相关分析:研究变量之间关系的密切程度,并且假设变量都是随机变动的,不分主次,处于同等地位. 回归分析:分析变量之间的相互关系. H0:差值的总体中位数为0; H1:差值的总体中位数不为0;检验水准为0.05. 子组频数与子组大小 关于子组频数或子组大小,无法制定通用的规则.子组频数可能决定于取样和分析样本的费用,而子组大小则可能决定于一些实际的考虑. 例如,低频率长间隔抽取的大子组,可以更准确地检测出过程平均中的小偏移,而高频率短间隔地抽取的小子组,则能更迅速地检测出大偏移.通常,子组大小取为4或5,而抽样频数,一般在初期时高,一旦达到统计控制状态后就低. 通常认为,对于初步估计而言,抽取大小为4或5的20~25个子组就足够了.值得注意的是,抽样频数、统计控制和过程能力需要统一加以考虑.理由如下:平均极差R常常用于估计s .随着在一个子组中抽样的时间间隔加长,变差来源的数目也会增加.因此,在一个子组内若抽样时间延长,将使R也即s的估计值增大、加宽控制限范围,从而降低过程能力指数.反之,连续的逐个抽样将给出较小的R . Xbar R 控制图应用实例 在一个企业内,统计技术和应用类型很多,而程序文件只能从总的方面规定应用程序,各有关部门和人员在具体实施时,还必须遵照作业指导书的规定进行操作.一个企业应用统计方法的作业指导书有很多,现仅以某电子元件厂电阻器刻槽工序应用的《-x—R控制图作业指导书》为例. -x—R控制图作业指导书(电阻器刻槽工序) 1目的 通过控制图的应用,对电阻器刻槽工序的主要质量特性——电阻值,实施控制,消除异常因素的作用,保证刻槽工序处于稳定受控状态. 2适用范围 本作业指导书适用于各类薄膜型电阻器(金属膜电阻器、金属氧化膜电阻器、碳膜电阻器)刻槽工序的电阻值控制. 3职责 3．1车间技术组质量控制工程师负责控制图的设计、控制图打点结果的分析及提出应采取的纠正和预防措施. 3．2刻槽工序操作者按作业指导书要求,抽样、测量、计算统计量并在控制图上打点. 3．3质管处质量控制工程师负责控制图应用的指导、协助车间技术组进行分析,监督控制图的实施及协调纠正和预防措施的落实. 4 工作流程 4．1 预备数据的取得 当确认刻槽工序处于稳定受控状态时,车间技术组质量控制工程师在生产过程中,每隔30分钟抽取容量为n = 5的样本,共抽取25个样本,分别填入数据表(表1—3)(表省略). 4．2 计算各组的样本平均值-x和极差R 控制下界限LCL==X-0.58-R 4．5 计算R图的控制界限: 控制中心线CL=-R
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。
常用统计分析方法 排列图 因果图 散布图 直方图 控制图 控制图的重要性 控制图原理 控制图种类及选用 统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。 常用统计分析方法与控制图 获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。 常用统计分析方法 此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。 排列图 排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法
排列图制作可分为5步: (1)确定分析的对象 排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目 可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据 列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1) 式中，f为各项目发生频数之和。 (2)
统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向，分析并研究各意向的分布情况； (2)在专业，性别，家庭因素，个人因素等方面对毕业意向的分布进行研究，探究这些因素对于毕业意向分布的影响。(3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因； (二)调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查，进而对整体进行推断。 （三）调查的组织和实施方法 获取资料的方法：问卷法、文献法本小组采用的基本方法为问卷法，发放问卷60份，收回问卷54份。辅助方法为文献法，通过图书馆和网络获取相关背景资料，对研究素材进行丰富和补充。调查方法：抽样调查抽样方法：分层抽样 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别，然后从各个类别中随机抽取组成样本，用于对整体进行推断。数据资料整理结果如下：
在全部被调查对象中，男生23人，占43%，女生31人，占57%，金融学18人，占总体1/3,信用管理18人，占总体1/3,金融工程18人，占总体1/3。选择考研的有14人，占总体的26%。选择出国深造的有1人，占总体的2%。选择自主创业的有3人，占总体6%。选择直接就业的有29人，占总体54%。选择考公务员的有7人，占总体12%。 （四）调查时间和调查期限 调查时间：20XX年5月9日 调查期限：20XX年5月9日―20XX年5月14日（五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势调查表如下： 二、统计数据的整理和分析 （一）总体分布情况与相关分析 根据问卷统计的数据得到的频数分布表和毕业意向分布饼图如下： 由上表可以得到以下结论： 选择直接就业的人数占总体的比例最大，占总体的54%其次是选择考研和考公务员，分别占总体的26%和12%。 选择出国深造和自主创业的人数最少，只占总体的2%和6%。可以看出大部分同学的毕业意向集中在直接就业和考研两个方面，而出国深造和自主创业对本校商学院来说仍旧是比较冷僻的意向。
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。
大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发
统计学数据分析报告记录
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统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向，分析并 研究各意向的分布情况； (2)在专业，性别，家庭因素，个人因素等方面对毕业意向的分布进行研 究，探究这些因素对于毕业意向分布的影响。 (3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因； (二) 调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。 调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查，进而对整体进行推断。 （三）调查的组织和实施方法获取资料的方法：问卷法、文献法 本小组采用的基本方法为问卷法，发放问卷60份，收回问卷54份。 辅助方法为文献法，通过图书馆和网络获取相关背景资料，对研究素材进行丰富和补充。 调查方法：抽样调查 抽样方法：分层抽样 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别，然后从各个类别中随机抽取组成样本，用于对整体进行推断。 数据资料整理结果如下：
在全部被调查对象中，男生23人，占43%，女生31人，占57%，金融学18人，占总体1/3,信用管理18人，占总体1/3,金融工程18人，占总体 1/3。选择考研的有14人，占总体的26%。选择出国深造的有1人，占总体的2%。选择自主创业的有3人，占总体6%。选择直接就业的有29人，占总体54%。选择考公务员的有7人，占总体12% 。 （四）调查时间和调查期限 调查时间：2016年5月9日 调查期限：2016年5月9日―2016年5月14日 （五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势 调查表如下： 毕业意向 专业性别 考研出国深造自主创业直接就业考公务员金融工程男7 0 0 0 6 1 女11 2 0 0 8 1 金融学男8 2 1 0 4 1 女10 6 0 1 2 1 信用管理男8 1 0 1 5 1 女10 3 0 1 4 2 合计54 14 1 3 29 7 二、统计数据的整理和分析
统计分析的八种方法 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。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。 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。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。 二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，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。 进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。
第二节设备工程监理过程中常用的数理统计分析方法数理统计技术是建立、保持、改进设备工程监理全过程质量管理体系开展数据分析活动不可缺少的组成部分，成效十分显著。 国内设备工程管理的大量实例表明，排列图法、因果图法、分层法、检查表法、相关图法、直方图法和控制图法等七种数理分析质量管理工具的应用对设备工程管理人员十分重要，他们通过对设备实体产品质量和服务质量两类指标的统计分析，可以及时了解设备工程实施过程质量状况，对设备工程工作效率、投资效益都十分有利。 由于篇幅的原因，我们重点介绍其中排列图法、因果图法、相关图法、直方图法和控制图法，其他方法请参考其他资料。 一、排列图法 排列图法又叫巴雷特图法。是一种抓主要茅盾的“关键少数”以取得多数成效的有效方法。在设备工程管理中，常用它来寻找影响某种问题，例如设备制造质量、安装偏差、运行故障与事故、维修质量及其它问题的主要因素，以便抓住主要矛盾，有重点地采取针对性措施。 排列图法的核心是通过数据计算分析，绘制排列图来寻找影响产品质量的主要问题和确定改进的地方。 1.排列图的基本做法是： (1)按时间参数指标等或某种要求分层收集数据：确定分层，每一层为一个项目；确定每个项目重复出现的“量”；编制分项统计表，最好按照统计分析指标的绝对值大小的降序排列分层项目，便于绘制排列图时不出差错。 (2)进行数据整理，计算出累积数及累积百分数。 (3)作图。作图步骤包括：绘制横、纵坐标；画出累积曲线(巴雷特线)，如图4-5所示。 具体画法如下： ——画出左右两个纵坐标轴，一个横坐标轴，左边的纵坐标表示频数，右边的纵坐标表示频率，横坐标为分层项目坐标； ——在横坐标上按分层项目数量画出等分点，按照各项目重量的降序顺序在各等分段下方标注出对应的分层项目名称，一般分层项目数量不超过5个，超过的个数项目归为“其他项”；
薪酬调查数据统计分析方法 对调查数据进行纠正整理的基础上，得出被调查的劳动力市场的薪酬分布的情况。通常薪酬调查数据的统计分析方法有：数据排列法、频率分析法、居中趋势分析法、离散分析法、图表分析法、回归分析法。下面对这几种方法分别作详细的介绍，我们很可能在看一些咨询公司或者政府部门的薪酬调查的报告中都要用这些方法，或者其中的部分方法。 1、数据排列法 统计分析的方法常采用数据排列法。先将调查的同一类数据由高至低排列，再计算出数据排列中的中间数据，即25%点处、中点即50%点处和75%点处。工资水平高低企业应注意75%点处，甚至是90%点处的工资水平，工资水平低的企业应注意25%点处的工资水平，一般的企业应注意中点工资水平，下表是调查的部门文员岗位的工资数据。 2、频率分析法 如果被调查单位没有给出某类岗位完整的工资数据，只能采集到某类岗位的平均工资数据。在进行工资调整数据分析时，可以采取频率分析法，记录在各工资额度各类企业岗位平均工资水平出现的频率，从而了解某类岗位人员工资的一般水平。为了更直观地进行观察，还可以根据调查数据绘制出直方图（下图二）。从下表一和下图二中很容易看出，该类岗位人员的工资主要浮动围介于1800元和2400元之间，这也就是大部分企业为该类岗位人员支付的工资围。 表一分析的是部门文员岗位的工资频数分布情况。
3、趋中趋势分析法 趋中趋势分析是统计数据处理分析的重要方法之一，具体又包括以下几种方法： （1）简单平均法 简单评价法是根据薪酬调查的数据，采用以下计算公式求出某岗位基本工资额，作为确定本企业同类岗位人员工资的基本依据。这种方法用起来比较简单，但异常值（主要是最大值与最小值）有可能会影响结果的准确性，因此采用简单平均法时，应当首先剔除最大值与最小值，然后再作出计算。 （2）加权平均法 采用本方法时，不同企业的工资数据将赋予不同的权重，而权重的大小则取决于每一家企业在同类岗位上工作的工作人数。也就是说，当某企业中从事某类岗位工作的人数越多，则该企业提供的工资数据，对于最终平均值的影响也就越大。在这种情况下，规模不同的企业实际支付的工资会对最终调查结果产生不同的影响。因此，采用加权平均法处理分析数据比简单评价法更具科学性和准确性。在调查结果基本上能够代表行业总体状况的情况下，起经过加权的平均数更能接近劳动力市场的真实状况。
***统计年报分析报告 基层统计工作担负着为上级党政决策提供科学依据，为社会经济发展提供优质服务的神圣使命，是国家统计最基本的根基。2014年我办事处统计工作在市委、市政府的正确领导下和上级各单位的精心指导及有关部门的密切配合下，以践行党的群众路线重要思想作为统计工作的出发点和落脚点，紧紧围绕统计和党工委的中心工作，开拓创新，狠抓落实，工作取得了新的成绩。充分发挥了统计信息、咨询和监督的整体功能，为我市社会经济发展作出了应有的贡献。 近年来，我办事处经济发展态势虽然平稳增长，特备是在第三产业发展方面取得了较好的成绩，但与周边乡镇相比，在工业经济发展增速方面还有一定的差距。 一、企业发展方面 主要是工业发展空间不足。与豫龙镇相比，我办事处位臵处于我市的城区地带，现已无可发展工业企业的空间，我办管辖范围已全部处于城控区域内，陇海线以南全部都规划为商住用地，工业用地仅有道北建设路京城路以西的部分土地，新上企业已没有土地可用。造成规模工业总产值、规模工业增加值、工业企业固定资产投资严重不足，从而影响了财政总收入等方面的落后。 2、是部分工业企业由于受到环境污染因素或城中村改造的影响将逐步减少。我辖区工业企业主要以磨料、服装、
食品和机械加工为主导产业。辖区原有磨料磨具企业**市新型氧化铝有限公司、**崟城磨料磨具有限公司、**玉发磨料磨具有限公司、**铝城三星白刚玉厂、**信宇磨料有限公司、河南宏鑫隆磨料磨具有限公司、**市特耐磨料有限公司、**市泰和刚玉有限公司等11家规模以上企业。大部分都建设于1995-1998年左右。2000年左右**玉发磨料磨具有限公司为亚洲产量最大的白刚玉生产销售厂家，在玉发公司为龙头的带领下占据了我国70%以上的白刚玉市场。办事处在2007年关停了达不到要求的**市小天鹅磨料有限公司等3家刚玉企业，2009年又关停了**市鑫源磨料有限公司，2010年关停了**银竹冶炼有限公司，2011年关停了**市太和刚玉有限公司，2012年关停了**特耐磨料有限公司，目前仅有4家2000年以前建设的刚玉企业还在辖区生产，由于一电厂的完全停产，由于我市的电价政策变化，（企业目前电价为0.69元/度，加基本电价为0.72-0.73元/度，上街区企业为0.45-0.47元/度）企业产品逐渐失去市场竞争力，企业都有外迁的意向。辖区刚玉企业完全享受不到优惠电价，并且上街区企业还有峰谷电价的优惠措施，这些企业均在上街或上街邻近的区域建有新厂或分厂，由于企业注册地在我辖区，统计数字还稍偏大，我辖区冶炼已完全停产，仅靠买来冶炼好的刚玉块粉碎制沙来维持经营，真实产值逐年下降，但统计数字逐年累加。磨料企业统计数字除玉发磨料是企业填报的之外，其余几家统计产值均在4亿元以上，有的突破5亿
16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10 分类：数据分析评论(0) 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。 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。 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上的自变量和因变量相关；
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目录 一、数据样本描述 (4) 二、要解决的问题描述 (4) 1 数据管理与软件入门部分 (4) 1.1 分类汇总 (5) 1.2 个案排秩 (5) 1.3 连续变量变分组变量 (5) 2 统计描述与统计图表部分 (5) 2.1 频数分析 (5)
2.2 描述统计分析 (5) 3 假设检验方法部分 (5) 3.1 分布类型检验 (5) 3.1.1 正态分布 (6) 3.1.2 二项分布 (6) 3.1.3 游程检验 (6) 3.2 单因素方差分析 (6) 3.3 卡方检验 (6) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (6) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (6) 3.4.2 线性回归模型 (6) 4 高级阶段方法部分 (6) 三、具体步骤描述 (7) 1 数据管理与软件入门部分 (7) 1.1 分类汇总 (7) 1.2 个案排秩 (8) 1.3 连续变量变分组变量 (10) 2 统计描述与统计图表部分 (11) 2.1 频数分析 (11) 2.2 描述统计分析 (14) 3 假设检验方法部分 (16) 3.1 分布类型检验 (16)
3.1.1 正态分布 (16) 3.1.2 二项分布 (17) 3.1.3 游程检验 (18) 3.2 单因素方差分析 (22) 3.3 卡方检验 (24) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (26) 3.4.1 相关分析 (26) 3.4.2 线性回归模型 (28) 4 高级阶段方法部分 (32) 4.1 信度 (32) 一、数据样本描述 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含11个变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用SPSS统计软件，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。 二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分
常用质量管理统计方法１1 常用质量管理统计方法 常用的质量管理统计方法包括：旧QＣ七大手法(检查表、数据分层法、排列图、因果图、散布图、直方图、控制图）和新QC七大手法(亲和图、树图、关联图、箭条图、ＰＤＰC、矩阵图、矩阵数据分析法)，以及其它一些方法如：头脑风暴法、对策表、流程图、水平对比法等。简介如下： 一、检查表(调查表、统计分析表） 1、概念:系统地收集资料和累积资料,确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。 2、分类:不合格品项目检查表、缺陷位置检查表、质量分布检查表、矩陈检查表、用于非数字数据分析用的检查表。 ３、用途:用在对现状的调查，以备今后作分析。 4、制作步骤 (1)确定搜集资料的具体目的。 （2）确定为达到目的所需搜集的数据资料。 （3)确定对资料的的分析方法、所釆用的统计工具。 （4)根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式。 (５)用收集和记录的部分资料进行表格试用,目的是检查表
格设计的合理性。 （6）如有必要应评审和修改调查表。 ５、注意事项 （1)应能迅速、正确、简易地收集到数据,记录时只要在必要项目上加注记号； （2）记录时要考虑到层別,按人员、机台、原料、时间等分类； (3)数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來; （4)尽可能以记号、图形标记,避免使用文字； （5)检查项目不宜太多，以4-6项为宜(针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。 二、数据分层法（分类法、分组法) 1、概念：数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。 2、分类方法：数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间,不同班次进行分层,按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层等等。数据分层法经常与统计分析表结合使用。
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目录 一、数据样本描述 (4) 二、要解决的问题描述 (4) 1 数据管理与软件入门部分 (4) 1.1 分类汇总 (4) 1.2 个案排秩 (5) 1.3 连续变量变分组变量 (5) 2 统计描述与统计图表部分 (5) 2.1 频数分析 (5) 2.2 描述统计分析 (5)
3 假设检验方法部分 (5) 3.1 分布类型检验 (5) 3.1.1 正态分布 (5) 3.1.2 二项分布 (6) 3.1.3 游程检验 (6) 3.2 单因素方差分析 (6) 3.3 卡方检验 (6) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (6) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (6) 3.4.2 线性回归模型 (6) 4 高级阶段方法部分 (6) 三、具体步骤描述 (7) 1 数据管理与软件入门部分 (7) 1.1 分类汇总 (7) 1.2 个案排秩 (8) 1.3 连续变量变分组变量 (10) 2 统计描述与统计图表部分 (11) 2.1 频数分析 (11) 2.2 描述统计分析 (14) 3 假设检验方法部分 (16) 3.1 分布类型检验 (16) 3.1.1 正态分布 (16)
3.1.2 二项分布 (17) 3.1.3 游程检验 (18) 3.2 单因素方差分析 (22) 3.3 卡方检验 (24) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (26) 3.4.1 相关分析 (26) 3.4.2 线性回归模型 (28) 4 高级阶段方法部分 (32) 4.1 信度 (32) 一、数据样本描述 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含11个变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用SPSS统计软件，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。 二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分 1.1 分类汇总
质量管理常用的七种统计方法 日本质量管理专家石川馨博士将全面质量管理中应用的统计方法分为初级、中级、高级三类，本节将要介绍的七种统计分析方法是他的这种分类中的初级统计分析方法。 日本规格协会10年一度对日本企业推行全面质量管理的基本情况作抽样统计调查，根据1979年的统计资料，在企业制造现场应用的各种统计方法中，应用初级统计分析方法的占98%。 由此可见，掌握好这七种方法，在质量管理中非常之必要；同时，在我国企业的制造现场，如何继续广泛地推行这七种质量管理工具（即初级的统计分析方法），仍然是开展全面质量管理的重要工作。 一、排列图 排列图法又叫帕累特图法，也有的称之为ABC分析图法或主项目图法。它是寻找影响产品质量主要因素，以便对症下药，有的放矢进行质量改善，从而提高质量，以达到取得较好的经济效益的目的。故称排列法。由于这种方法最初是由意大利经济学家帕累特（Pareto）用来分析社会财富分布状况的，他发现少数人占有社会的大量财富，而多数人却仅有少量财富，即发现了“关键的少数和次要的多数”的关系。因此这一方法称为帕累特图法。后来美国质量管理专家朱兰（J．Ｍ．Juran）博士将此原理应用于质量管理，作为在改善质量活动中寻找影响产品质量主要因素的一种方法．在应用这种方法寻找影响产品质量的主要因素时，通常是将影响质量的因素分为Ａ、Ｂ、Ｃ三类，A类为主要因素，B类为次要因素，C 类为一般因素。根据所作出的排列图进行分析得到哪些因素属于A类，哪些属于B类，哪些属于C类，因而这种方法又把它叫做ABC分析图法。由于根据排列图我们可以一目了然地看出哪些是影响产品质量的关键项目，故有的亦把它叫主项目图法。 所谓排列图，它是由一个横坐标、两个纵坐标、几个直方形和一条曲线所构成的图。其一般形式如图1所示，其横坐标表示影响质量的各个因素（即项目），按影响程度的大小从左到右排列；两个纵坐标中，左边的那个表示频数（件数、金额等），右边的那个表示频率（以百分比表示）；直方形表示影响因素，有直方形的高度表示该因素影响的大小；曲线表示各影响因素大小的累计百分数，这条曲线称为帕累特曲线。 二、因果分析图法 因果分析图法是一种系统地分析和寻找影响质量问题原因的简便而有效的图示方法。因其最初是由日本质量管理专家石川馨于1953年在日本川琦制铁公司提出使用的，故又称为石川图法。由于因果图形似树枝或鱼刺，故也有称之为树枝图法或鱼刺图法。另外，还有的