什么是统计分析
统计，顾名思义即将信息统括起来进行计算的意思，它是对数据进行定量处理的理论与技术。统计分析，常指对收集到的有关数据资料进行整理归类并进行解释的过程。
统计分析是统计工作中统计设计、资料收集、整理汇总、统计分析、信息反馈五个阶段最关键的一步。如果缺少这一步或这一步做得不好，均将降低统计工作的作用。可以确切地说，没有统计分析，统计工作就没有活力、没有发展，也没有统计工作的地位。所以统计工作者必须学会写统计分析，积极地为领导决策服务，这既是统计工作者的职责，也是统计工作的最终目的。
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统计分析方法的特征
采用统计分析方法进行研究，是研究达到高水平的客观要求，应用统计分析方法进行科学研究，有以下几个基本特征：
1、科学性
统计分析方法以数学为基础，具有严密的结构，需要遵循特定的程序和规范，从确立选题、提出假设、进行抽样、具体实施，一直到分析解释数据，得出结论，都须符合一定的逻辑和标准。
2、直观性
现实世界是复杂多样的，其本质和规律难以直接把握，统计分析方法从现实情境中收集数据，通过次序、频数等直观、浅显的量化数字及简明的图表表现出来，这些数据的处理，将我们的研究与客观世界紧密相连，从而提示和洞悉现实世界的本质及其规律。
3、可重复性
可重复性是衡量研究质量与水平高低的一个客观尺度，用统计分析方法进行的研究皆是可重复的。从课题的选取、抽样的设计，到数据的收集与处理，皆可在相同的条件下进行重复，并能对研究所得的结果进行验证。
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统计分析方法的主要内容
统计分析方法，按不同的分类标志，可划分为不同的类别，而常用的分类标准是功能标准，依此标准进行划分，统计分析可分为描述统计和推断统计。
1、描述统计
描述统计是将研究中所得的数据加以整理、归类、简化或绘制成图表，以此描述和归纳数据的特征及变量之间的关系的一种最基本的统计方法。描述统计主要涉及数据的集中趋势、离散程
度和相关强度，最常用的指标有平均数()、标准差(σx)、相关系数(r)等。
2、推断统计
推断统计指用概率形式来决断数据之间是否存在某种关系及用样本统计值来推测总体特征的一种重要的统计方法。推断统计包括总体参数估计和假设检验，最常用的方法有Z检验、T 检验、卡方检验等。
描述统计和推断统计二者彼此联系，相辅相成，描述统计是推断统计的基础，推断统计是描述统计的升华。具体研究中，是采用描述统计还是推断统计，应视具体的研究目的而定，如研究的目的是要描述数据的特征，则需描述统计；若还需对多组数据进行比较或需以样本信息来推断总体的情况，则需用推断统计。
例如，在教育领域中，在对某幼儿园大班开展一项识字教改实验，期末进行一次测试，并对测试所得数据进行统计分析。如果只需了解该班儿童识字的成绩(平均数及标准差)及其分布，此时，应采用描述统计方法；若还需进一步了解该实验班与另一对照班(未进行教改实验)儿童的识字成绩有无差异，从而判断教改实验是否有效时，除了要对两个班的成绩进行描述统计之外，还需采用推断统计方法。
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统计分析方法的局限
统计分析方法有其自身的优势与局限，正确认识其优势和局限，二者同样重要。统计分析方法的局限，归结起来，主要有下列几点：
1、现实生活极其复杂，诸多因素常常纠缠交错在一起，仅靠统计分析方法去控制和解释这些因素及其相互关系，是不全面、不深刻的。
2、统计分析方法的运用是有条件的，它依赖于数据资料本身的性质、统计方法的适用程度和研究者对统计原理及统计技术的理解、掌握程度与应用水平。方法选择不当，往往易得出错误的结论。
3、统计决断以概率为基础，既然是概率，就存在误差，因而可以说，统计决断的结论并非绝对正确。例如，从样本统计量推断总体参数的信息时，由于推断建立在一定的概率基础上，没有百分之百的把握认为推断是正确的；当在0.95概率基础上比较两个总体平均数是否相等并认为它们之间存在或不存在显著差异时，从可靠度上看，决断错误的可能性尚有5％。
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统计分析的基本步骤
统计分析，大致可分为如下三个步骤：
1、收集数据
收集数据是进行统计分析的前提和基础。收集数据的途径众多，可通过实验、观察、测量、调查等获得直接资料，也可通过文献检索、阅读等来获得间接资料。收集数据的过程中除了要注意资料的真实性和可靠性外，还要特别注意区分两类不同性质的资料：一是连续数据，也叫计量资料，指通过实际测量得到的数据；二是间断数据，也叫计数资料，指通过对事物类别、等级等属性点计所得的数据。
2、整理数据
整理数据就是按一定的标准对收集到的数据进行归类汇总的过程。由于收集到的数据大多是无序的、零散的、不系统的，在进入统计运算之前，需要按照研究的目的和要求对数据进行核实，剔除其中不真实的部分，再分组汇总或列表，从而使原始资料简单化、形象化、系统化，并能初步反映数据的分布特征。
3、分析数据
分析数据指在整理数据的基础上，通过统计运算，得出结论的过程，它是统计分析的核心和关键。数据分析通常可分为两个层次：第一个层次是用描述统计的方法计算出反映数据集中趋势、离散程度和相关强度的具有外在代表性的指标；第二个层次是在描述统计基础上，用推断统计的方法对数据进行处理，以样本信息推断总体情况，并分析和推测总体的特征和规律。
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统计分析的注意事项
1、要实事求是，切忌弄虚做假
要坚持实事求是，如实反映工作成绩与存在的问题，不能夸大或掩盖事实。数据要充分、可靠，分析要有理有据，用统计数据说话，以数据说明观点，以观点提炼结论；而不能先下结论，再找支持的数据，更不能报喜不报忧，要从实际出发，具体情况具体分析。分清主次，抓住主要矛盾，以求得符合客观实际的结论。
2、选题要对路，切忌所答非所问
统计分析，选题是关键，必须把握规律，看准问题，要适合领导管理者的需要，题选得对才能中领导的意，发挥的作用就大，效果就好。相反你进行分析的问题，不是领导管理者关心需要
的问题，其效果就差，就会造成劳而无功。所以要求统计工作者要有敏感性、预见性，要善于从资料的纵向和横向的比较中，发现问题，并结合本单位的实际，才能选好题。
3、报告要适时，切忌雨后送伞
做任何工作都有一个时机问题，兵家有一个“兵贵神速”之说，统计工作同用兵一样，对时间的要求也是很强烈的。如果错过时机，往往事倍功半，甚至会贻误大事。给工作造成不可弥补的损失。我们要像侦察兵一样要千方百计、争分夺秒赢得时间，提供的统计信息一定要赶在领导作决策之前、急需之时，这样的分析报告，领导才用得上，才能发挥作用。相反，没有紧迫感，就易造成“雨后送伞”，从而贬低了统计工作的作用。
4、内容要丰富多彩，切忌枯燥无味
掌握丰富的信息，是充实内容，提高分析报告质量的必要条件。因而，要开阔眼界，丰富思路，多读书多看报，多看资料，广开信息源。并将有关的资料，按指标体系，分门别类进行汇编，以增加信息的适应性。在撰写分析报告时，就能灵活自如，恰到好处，否则就易形成信息贫乏，枯燥无味，说理不充分，没有吸引力。
5、要纵观全局，切忌片面性
社会现象是错综复杂，互相联系的，要把事物发展过程中各个环节的内在联系结合起来进行观察，以求比较全面地揭示事物的本质和发展规律。不能单凭一点、一事而推及全部，片面的去观察、分析问题，这样往往会把事物的真相、问题的症结搞错，形成错误的结论，影响咨询建议或改进措施的科学性和可行性，甚至导致决策的失误。
在分析时要考虑到全面，应看到各项指标间的联系及其相互影响，不能只看单项数据的变化；不要只比较宏观指标，还要比较有关的微观指标；不要只看相对数，还须看其代表的绝对数的大小，分析不能限于作些数据表面值的比较，而要研究其具体发生的时间、地点、条件和环境，才能分清主次，抓住主要问题。
6、要深入实际，切忌纸上谈兵
要做到及时发现新问题、新情况，必须深入实际调查研究。只有深入实际掌握第一手材料，才能做到“有的放矢”，找出问题的根源，提出可行性强的建议和解决问题的办法。否则只能是纸上谈兵，夸夸其谈不着边。
7、要善于运用多种分析方法，切忌就事论事
要善于运用多种分析方法，除了运用过去行之有效的分析方法，如比较法、多指标多因素分析法、综合评价法等，还应采用现代化手段，运用电子计算机和模型进行分析研究，不断提高统计分析的加工深度和其预见性。不能就事论事，泛泛地谈一些不及实质的东西。
8、要重点突出，切忌面面俱到
统计分析一定要重点突出，不能面面俱到。要从收集的资料中，筛选出起主导作用的东西，抓住主要矛盾，解决好，其它矛盾、问题就好办了。
9、建议要可行操作性强，切忌似是而非
在统计分析中，“建议”、“措施”，是关键中关键，真正受领导重视关注的就是这一问题。要使“建议”、“措施”做到切实可行，必须反复调查、分析、论证，尤其重要的是要紧密结合本单位的具体情况，以加大决策可行性的力度。如果“建议”、“措施”针对性差，不结合单位实际，表面上是对的，而实际上又起不到什么作用，领导是无法采用的。
10、要多练才能出成果，切忌半途而废
有人说，统计分析很重要，但要写起来又不知从何下手。写统计分析必须首先掌握统计分析的要领，然后是脚踏实地去做好调查，第一次写不好不要紧，只要有决心和信心，一次不行，写第二次，写第三次，写多了就能熟能生巧。
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统计分析的基本方法[1]
统计分析方法很多，但基本方法是定量分析
l、从统计理论上看，我们所见到的统计学著作，除了统计设计、统计调查、统计整理等理论和方法外，其他大部分内容都是统计分析方法，这些统计分析方法有一个共同点，它们都是定量分析方法。
2、统计实践上看，统计分析所起的作用，是通过定量分析实现的。统计分析在人们的认识过程中有三个作用：第一，对客观事物量化，包括反映客观事物规律的数量表现；第二，根据量变程度确认事物的质，即确定区别事物质量的数量界限；第三，揭示新的规律，即通过分析数量关系，发现尚未被认识的事物的规律。以上作用没有一个不通过定量分析。
3、从统计的特点上看，统计是认识社会的有力武器之一，但不是唯一的武器，各门科学都是对客观规律的认识，统计学区别于其他学科的显著特点之一，就是统计的数量性。正因为如此，各门实质性科学都离不开统计，实质性科学通过统计定量分析，才能达到精密化。
明确统计分析的基本方法，是掌握统计分析技巧的前提。离开定量分析，就不是统计分析。
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统计分析方法的选择[1]
按照“定性——定量——定性”的顺序，做到定量分析与定性分析巧妙结合，这就是统计分析技巧。首先是通过定性分析，选择适当的统计分析方法，继而进行定量分析。有些最后还要落脚到定性分析。下面介绍几种类型的统计分析内容如何选择适当的统计分析方法。
1、状态分析。对于客观存在的事物，需要经常研究一定时间、地点、条件下的状态，分析其量变情况，这属于状态分析。
例如我国1988年出现通货膨胀现象，全国零售物价比上年上涨18.5%。党的十三届三中会制定了治理经济环境，整顿经济秩序的政策，1989年、1900年零售物价状况如何?在这种情况下，就需要作状态分析。什么方法分析全国零售物价状况呢?这要经过“定性——定量”的分析过程。全国零售物价包括所有零售商品的价格，是复杂总体的综合变动，所以要用指数法计算总指数。全国零售物价总指数难以取得综合指数公式所需要的资料，只能选择平均数指数公式进行计算。经过统计分析，1989年全国零售物价比上年上涨17.8%，l990年比上年只上涨2.1%，出现了物价稳定的局面。
状态分析可以细分为若干不同性质的种类，有静态分析，有动态分析，有简单总体的状态分析，有复杂总体的状态分析。不同性质的状态分析，要分别选用不同的统计分析方法，静态分析一般用总量指标、相对指标、平均指标、抽样指标推断等方法，动态分析一般用时间数列、统计指数等方法。指数法也可以用于静态分析，如用指数法分析计划完成程度，就属于静态分析。对于简单总体的状态分析，上述方法均可以使用，而对于复杂总体的状态分析，只能用指数法。
2、因素分析。因素分析是对构成事物的要素、成分和决定事物发展的内部条件进行定量分析。这是在统计分析中最常见的一种分析。例如，分析计划完成好坏的原因，分析产品产量增加的原因，分析经济效益好坏的原因等。通过因素分析，可以揭示事物内部最本质的联系，可以发现规律，还可以提出新的理论概念。
因素分析主要有两种情况：一是各个因素变动之和等于总变动；二足各个因素变动的乘积等于总变动。前者可以采用离差法，后者可以运用指数体系，如果后者只需分析绝对数的变动，可以采用连环替代法。
3、联系分析。社会经济现象是相互联系的，在其联系中存在因果关系、比例关系、平衡关系等。联系分析就是利用这种社会经济现象相瓦联系进行数量关系的分析，以研究其中存在的规律性。事物的发展变化，内因是根据，外因是条件。联系分析主要有用于因果关系的相关回归法，用于比例关系的比例法，用于平衡关系的平衡法等。
4、趋势分析。社会经济现象的发展变化受许多因素影响，有长期起作用的基本因素，也有短期因素和偶然因素。趋势分析就是排除短期偶然因索的影响，使动态数列呈现出长期因素所造成的长期趋势，以揭示事物发展规律，据以预测未来。
趋势分析的方法既有数学模型法，如趋势线配合法，也有非数学模型法，如时距扩大法、移动平均法等对于趋势线配合法的运用。具体配合什么佯的趋势线，首先也要作定性分析，即对客观现象发展的形态进行判断，一种判断方法是画散点图，另一种判断方法是根据动态指标来判
定，当动态数列的逐期增长量大体相同，基本趋势是直线型的，可配合直线方程式；若二级增长量大体相同，基本趋势是抛物线型的，可配合指数抛物线方程式。
5、决策分析。决策分析是人们现在一定条件下，为寻找优化目标和优化地达到目标须采取的行动方案，而进行的一系列分析研究、对比选择工作。决策方法很多，不同的内容，不同的情况，要选用不同的决策方法。例如，按掌握的信息情报资料的不同，有确定型决策、风险I生决策和不确定型决策，各自要选择相应的决策方法。
6、多层次分析。有些问题比较简单，一两个层次就能把问题分析清楚。有些问题则比较复杂，需要进行多层次的分析，层层解剖，才能找到问题的本质和规律。
对于多层次的分析，每一层次都要经过定性——定量——定性的分析过程。
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案例一：利用统计分析方法改进员工绩效考核体系[2]
一. 我国企业员工绩效考核体系的现状
企业的重要目标之一就是追求良好的工作绩效. 它不但能充分调动员工的工作积极性.提高工作能力与业务素质.更能推动企业业务的可持续发展。因此.建立一套科学、有效、合理、公正的绩效考核体系非常重要。由于我国大多数企业目前普遍推行的绩效考核手段，仍以传统的考核方式为主.科学性、系统性不强.具有较大的主观性和盲目性.从而造成考核结果的较大偏差。
考核结果的不准确使得企业缺乏可靠的激励依据.从而导致激励出现偏差.在很大程度上挫
伤了管理者和员工的积极性，造成了组织效率的低下及企业目标实现的困难。因此建立和完善科学合理的绩效考核体系是企业人力资源开发与管理的当务之急。
从现有研究文献和企业管理实践来看.现行绩效考核体系的常见缺陷主要有：缺乏明确的考核标准和客观的衡量尺度考核结果不为广大员工认可：考核方法的设计不科学，缺乏可操作性：考核结果与员工报酬、升迁的联系不紧密考核缺乏反馈制度或者反馈只是流于形式；考核方法得出的结果和材料不规范。其中关注重点是绩效考核体系本身及其运行过程中存在的问题主要包括员工对现有考核体系的态度、关键指标的确定及其权重、考核主体的选择与素质要求等问题。
二、研究方法及思路
本文主要试图通过案例研究来对样本企业现有的绩效考核体系进行分析与探讨.并提出如何改进该企业现有绩效考核体系。
在研究过程中使用了多种统计分析方法.主要有：描述性统计分析、相关系数分析、主成分分析、层次分析法。其中相关系数分析主要用来分析原有考核方法的信度及各变量之间的相关关系主成分分析法一方面用来将企业绩效考核表上原有的考核准则予以简化，另一方面是为了避免指标间相互依存关系所导致的计分加重情形的出现.从而建立独立性更强的综合考核指标；层次
分析法主要用来确定各考核指标及准则更为合理的权重。研究中的所有数据均来自于样本公司的年度考核数据，并使用统计分析软件SPSS1 0 0来进行分析处理。
在研究过程中首先运用描述性统计分析对搜集的资料予以整理并通过使用主成分分析法来对M 公司的年度考核资料的分析来简化原有的各项考核准则构建出新的综合考核指标然后再利用层次分析法主要通过问卷分析的形式，将新的综合考核指标和原有的考核准则同时列入到问卷中并对该公司的员工进行问卷调查，以得到公司所有员工对考核指标权重重新分配的观点，并根据调查分析的结果，重新拟定各指标的权重分配以作为今后绩效考核的基础。同时在研究过程中主要使用相关系数来了解考核方法的信度和效度，以保证整个研究的科学性。
三、研究结果分析样本
企业M 公司是一家属于广电领域的高科技公司。公司在完成有关人力资源变革后发现许多员工对整个变革并不满意。分析后发现原因在于原有的绩效考核制度没有大的变动.每个人实际绩效与最终所得报酬并无直接关系。由于绩效考核所提供的信息并不能反映实际的情况，所以据此所得的结果很难使员工满意。因此，为了很好地配合M 公司的人力资源变革.首先需要对考核制度的运行现状进行分析.找出其中存在的问题，从而提供较为客观、能真正反映员工实际绩效的考核信息。
1.原有考核结果的相关分析。在相关分析中主要利用该公司历史时期的考核记录.对数据进行有关离散程度、考核方法的信度及有效性进行分析。首先从考核结果的离散程度来看，各类员工的评议结果的最大值和最小值之间差距很小，反映不出员工之间实际绩效的差距。其次.对考核结果的信度分析主要利用重测信度进行分析。通过随机抽样的结果来看.高层管理者对中层人员考核结果间具有很高的相关性，说明考核者的态度比较一致，其结果的可靠性较高。但中层人员对基层员工所作的评议. 普遍达不到显著相关，其结果的可靠性较低。第三.考核结果的有效性分析。从抽样结果分析来看.虽然考核者的打分结果都非常集中.但彼此之间的相关系数却不大。说明考核不但存在宽大心理误差，且对被考核者的认识并不一致。因此，认为不能真实反映被考核者的表现。第四.考核结果的方差分析。据此判别考核者在对考核标准的把握上是否存在差异。结果发现考核者对考核标准的把握存在显著性差异。
2.原有考核指标的主成分分析。本部分的分析主要选取了某部门的考核记录作为数据来源，采用了主成分分析的方法来分析该部门成员的考核记录，以考察原主要考核指标考核体系主要有纪律性、出勤率、素质提高、工作改进.工作业绩.协作交往、创造性、合作精神八个指标)设置的合理性。在研究中规定用累积贡献度大于0.75来决定主成分的个数.经数据分析后得到4个因子。其中第一主成分代表了纪律性及出勤率两项准则：第二主成分则涵盖了协作交往与合作精神两项准则的变异；第三主成分表达了工作改进及创造性两项准则第四主成分则代表了素质提高与工作业绩。
根据各主成分的内在含义，可分别为其命名：代表纪律性和出勤率的第一主成分称为纪律指标；考核协作交往和合作精神的第二主成分称为人际关系指标表达工作改进及创造性的称为仓0造能力指标；代表素质提高与工作业绩的称为自我开发指标。
3.层次分析问卷及结果分析。从上面的分析可知，原有考核体系的八项主要考核指标因部分具有高度的相关性，因此将其合并为四个指标。合并后指标权重的分配采用层次分析法来确定。
根据主成分分析法得到的四项综合指标及原八项主要考核指标形成关系设计成问卷模式，然后将该问卷发放至各部门填写，其主要目的在于取得所有人员对各考核指标权重分配的看法。
从原始数据分析来看，仅岗位类别一项在权重分配上存在差异，各岗位从业人员都认为人际关系指标和自我开发指标均比纪律指标和创造能力指标更重要。但是在具体分配权重时，管理岗位人员认为这两项指标的重要程度明显要高于其他两类人员。进一步的分析发现人际关系指标与自我开发指标权重值中明显差异是来自于工作业绩和协作交往而创造能力与纪律指标部分.则
是由于工作改进与出勤率两项指标的权重值差异所形成的。为更深入地了解产生这种差异的原因. 根据问卷情况选取部分人员进行了深度访谈。访谈后发现.由于在去年人员的出勤率和工作改进方面表现均不尽如人意，公司为改变这种状况.制定了与此相关的奖惩制度，从而使得工程技术人员和其他人员直觉上认为公司相当重视此两项指标，所以填写问卷时此两项所占比重较大。
而对管理人员而言，由于奖惩制度的实施，有效地改善了出勤和工作改进情况，因此，他们认为，未来管理的重点应当放在协作交往和工作业绩方面。
从上面的分析可以看出，管理岗位人员所提出的权重分配可视为一领先指标，而其他两类岗位人员所填写的权重分配则为过去管理的结果{落后指标)。因此.在最终确定权重分配时应采用管理岗位权重值的平均值为主，其他两类岗位的平均权重值可作为参考。
四、研究结论
从以上的分析中可以明显地发现在M公司原有的绩效考核体系及其执行过程中主要存在以下问题。
1 指标体系问题较多。考核指标是考核内容或考核标准的操作化的表现形式，它应当包括
考核要素和要素定义。而在M公司的考核表中则只有考核要素而无要素定义，且原指标问存在相关性，从而导致考核者对同一考核对象的评定相差甚远的结果。从前面的分析中也可以看出，由于没有明确的标志.无论是考核方法的信度还是其有效性都不能令人满意。
2 考核培训缺乏。在正式考核实施前，一般要对所有执行考核的人进行考核业务培训。但
在M公司，尽管公司上层也比较重视绩效考核，但每次考核时并没有对相应的人员进行培训，加以原有制度的缺陷及主观上的原因.使得考核工作越来越招致更多员工的反对。
3 信息反馈不足。对考核结果给予反馈是整个考核体系中的一个重要环节。可增强员工对
考核系统的公平感，了解自己有待改进的绩效领域。尽管M公司也有结果反馈，但主管与员工之间很少就绩效问题进行沟通.员工从结果中也得不到有价值的信息，无益于个人绩效的改进和提高。
五、建议
经过整体分析结果可知，为实现公司的组织发展目标.从人力资源管理的角度来看，M公司的绩效考核中有以下几项应进行适当的调整。
1 绩效考核指标的确定包括其权重的分配应与公司阶段性任务目标一致。指标本身及其权重应能很好地向员工传达公司的相关信息。
2.绩效考核办法确定后，在绩效考核的期初应广为宣传，以便所有人员都能了解考核的内容.要求及公司的目标。
3.要定期检查考核项目及其权重，根据环境的变化及时地进行相应的调整。
4.原有的八项主要绩效考核准则中，存在高度的相关性，不是独立的考核准则。根据本研究的结果，可将其简化为四项指标作为其考核准则。
5 根据各类人员的岗位特点，设置关键业绩指标。并对各指标进行明确定义。
6.加强部门主管的绩效反馈面谈技能培训.通过有效的反馈沟通进一步改进和提升员工的绩效水平。
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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？
统计公差分析方法概述(2012-10-23 19:45:32) 分类：公差设计统计六标准差 统计公差分析方法概述 一.引言 公差设计问题可以分为两类：一类是公差分析(Tolerance Analysis ,又称正计算) ,即已知组成环的尺寸和公差,确定装配后需要保证的封闭环公差；另一类是公差分配(Tolerance Allocation ,又称反计算) ,即已知装配尺寸和公差,求解组成环的经济合理公差。 公差分析的方法有极值法和统计公差方法两类,根据分布特性进行封闭环和组成环公差的分析方法称为统计公差法.本文主要探讨统计公差法在单轴向(One Dimension)尺寸堆叠中的应用。 二.Worst Case Analysis 极值法(Worst Case ,WC)，也叫最差分析法，即合成后的公差范围会包括到每个零件的最极端尺寸,无论每个零件的尺寸在其公差范围内如何变化,都会100% 落入合成后的公差范围内。 <例>Vector loop：E=A+B+C,根据worst case analysis可得 D（Max.）=(20+0.3)+(15+0.25)+(10+0.15)=45.7,出现在A、B、C偏上限之状况 D（Min.）=(20-0.3)+(15-0.25)+(10-0.2)=44.3,出现在A,B、C偏下限之状况 45±0.7适合拿来作设计吗? Worst Case Analysis缺陷： ?设计Gap往往要留很大,根本没有足够的设计空间,同时也可能造成组装困难； ?公差分配时,使组成环公差减小,零件加工精度要求提高,制造成本增加。
以上例Part A +Part B+ Part C，假设A、B、C三个部材,相对于公差规格都有3σ的制程能力水平，则每个部材的不良机率为1-0.9973=0.0027；在组装完毕后所有零件都有缺陷的机率为：0.0027^3=0.000000019683。这表明几个或者多个零件在装配时,同一部件的各组成环,恰好都是接近极限尺寸的情况非常罕见。 三.统计公差分析法 ?由制造观点来看,零件尺寸之误差来自于制程之变异,此变异往往呈现统计分布的型态,因此设计的公差规格常被视为统计型态。 ?统计公差方法的思想是考虑零件在机械加工过程中尺寸误差的实际分布,运用概率统计理论进行公差分析和计算,不要求装配过程中100 %的成功率(零件的100 %互换) ,要求在保证一定装配成功率的前提下,适当放大组成环的公差,降低零件(组成环) 加工精度,从而减小制造和生产成本。 ?在多群数据的线性叠加运算中,可以进行叠加的是『变异』值。 四.方和根法 计算公式（平方相加开根号） 假设每个尺寸的Ppk 指标是1.33并且制程是在中心
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
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
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。
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)
何晓群编著，《现代统计分析方法与应用》第三版，中国人民大学出版社，2012。数据和部分程序下载 第2章 服装标准例程序利用R软件，运行如下R程序便可计算相应的条件均值和条件协方差矩阵： #均值向量 m=matrix(c(154.98,83.39,70.26,61.32,91.52),nrow=5,ncol=1); m; #协方差矩阵 sigma=matrix(c(29.66,6.51,1.85,9.36,10.34, 6.51,30.53,25.54,3.54,19.53, 1.85,25.54,39.86, 2.23,20.70, 9.36,3.54,2.23,7.03,5.21, 10.34,19.53,20.70,5.21,27.36),5,5); sigma; #条件均值 x5=85; m1=matrix(m[1:4,1],4,1)+matrix(sigma[1:4,5]*sigma[5,5]^(-1),4,1)%*%(x5-sigma[5,1]); m1; #条件协方差1(d[x1,x2,x3,x4|x5]) d1=sigma[1:4,1:4]-matrix(sigma[1:4,5]*sigma[5,5]^(-1),4,1)%*%matrix(sigma[5,1:4],1,4); d1; #条件协方差2(d[x1,x2,x3|x4,x5]) d2=d1[1:3,1:3]-matrix(d1[1:3,4]*d1[4,4]^(-1),3,1)%*%matrix(d1[4,1:3],1,3); d2; 注：上面程序假定 585 X ，可以根据实际情况更改 5 X的值以计算相应的条件均值。 利用R软件，运行如下的R程序便可计算出偏相关系数： #均值向量 m=matrix(c(154.98,83.39,70.26,61.32,91.52),nrow=5,ncol=1); m; #协方差矩阵 sigma=matrix(c(29.66,6.51,1.85,9.36,10.34, 6.51,30.53,25.54,3.54,19.53, 1.85,25.54,39.86, 2.23,20.70, 9.36,3.54,2.23,7.03,5.21, 10.34,19.53,20.70,5.21,27.36),5,5); sigma;
统计公差分析方法概述 一.引言 公差设计问题可以分为两类：一类是公差分析(Tolerance Analysis ,又称正计算) ,即已知组成环的尺寸和公差,确定装配后需要保证的封闭环公差；另一类是公差分配(Tolerance Allocation ,又称反计算) ,即已知装配尺寸和公差,求解组成环的经济合理公差。 公差分析的方法有极值法和统计公差方法两类,根据分布特性进行封闭环和组成环公差的分析方法称为统计公差法.本文主要探讨统计公差法在单轴向(One Dimension)尺寸堆叠中的应用。 二.Worst Case Analysis 极值法(Worst Case ,WC)，也叫最差分析法，即合成后的公差范围会包括到每个零件的最极端尺寸,无论每个零件的尺寸在其公差范围内如何变化,都会100% 落入合成后的公差范围内。 <例>Vector loop：E=A+B+C,根据worst case analysis可得 D（Max.）=(20+0.3)+(15+0.25)+(10+0.15)=45.7,出现在A、B、C偏上限之状况 D（Min.）=(20-0.3)+(15-0.25)+(10-0.2)=44.3,出现在A,B、C偏下限之状况 45±0.7适合拿来作设计吗? Worst Case Analysis缺陷： ?设计Gap往往要留很大,根本没有足够的设计空间,同时也可能造成组装困难； ?公差分配时,使组成环公差减小,零件加工精度要求提高,制造成本增加。 以上例Part A +Part B+ Part C，假设A、B、C三个部材,相对于公差规格都有3σ的制程能力水平，则每个部材的不良机率为1- 0.9973=0.0027；在组装完毕后所有零件都有缺陷的机率为：0.0027^3=0.000000019683。这表明几个或者多个零件在装配时,同一部件的各组成环,恰好都是接近极限尺寸的情况非常罕见。 三.统计公差分析法 ?由制造观点来看,零件尺寸之误差来自于制程之变异,此变异往往呈现统计分布的型态,因此设计的公差规格常被视为统计型态。?统计公差方法的思想是考虑零件在机械加工过程中尺寸误差的实际分布,运用概率统计理论进行公差分析和计算,不要求装配过程中100 %的成功率(零件的100 %互换) ,要求在保证一定装配成功率的前提下,适当放大组成环的公差,降低零件(组成环) 加工精度,从而减小制造和生产成本。 ?在多群数据的线性叠加运算中,可以进行叠加的是『变异』值。
统计分析的四种方法文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]
统计分析的四种方法 一、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； 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，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。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。 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。 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。
統計分析方法與應用 一、緒論 統計品管 .以統計方法為基礎的品管技術稱為「統計品管」（，簡稱）。 統計分析在公共工程品管上之應用 .公共工程包括設計、進料、施工、驗收及使用五大步驟，因此公共工程之全面品管（，）和製造業一樣包括五大管制，每一階段之品質管制均可使用適當的統計方法，簡述如下： （）設計管制：訂定品質目標、設定材料與施工公差、工程可靠度分析等。 （）進料管制：隨機抽樣、管制圖製作等。 （）製程管制：訂定製程目標、隨機抽樣、檢驗結果分析、管制圖製作等。 （）驗收管制：設計抽驗計畫、抽樣檢驗等。 （）維護管制：相關因素迴歸分析、預測維護時機、工程可靠度分析等。 各品質管制階段之特性不同，所採用之統計方法亦有差異，本章著重於施工階段之品管，以介紹進料管制與製程管制兩項作業所常用到之統計方法為主。 二、隨機抽樣 隨機抽樣概述 .工程實務上，因為檢驗具破壞性或經濟上等之限制，很少能作檢驗(簡稱：全檢)，而普遍採用抽樣檢驗(簡稱：抽檢)。抽樣分立意抽樣（）與隨機抽樣（）兩類。 （）立意抽樣：由抽樣者在母體()中主觀選定代表性樣本（），抽樣快速，但難免會因抽樣者之主觀或抽樣習慣而來之偏差，在統計品管上通常 不用立意抽樣。 （）隨機抽樣：以隨機方式由母體客觀選定樣本的方法，一般所用之「抽籤決定」即為一種隨機抽樣，統計學所指之抽樣蓋指隨機抽樣。現代 工程施工規範常規定以隨機抽樣選定樣本。但某些特殊情況可能不用 隨機抽樣，例如混凝土構造物之鑽心試驗，通常由有經驗之工程師選 定具代表性且安全之位置鑽取試樣。 隨機抽樣具以下特性： (1)母體中的每一個樣本單位被抽中機率相同。
(2)可由樣本大小( )控制抽樣誤差；抽愈多誤差愈小。 (3)樣本統計量可以不偏估計母體參數。 註：不偏估計( )指估計值比真值偏高與偏低之機會相等。 (4)抽驗過程客觀公平，檢驗結果較具說服力。 隨機數 .隨機數( )又稱「亂數」 .常用由、、…至共計一千個數所組成之三位隨機數。 .1 自製隨機數 .依序每三數組成一隨機數，並以小數表示： 註：萬一產生重號，捨棄後者再行抽取補足。 .2 查隨機數表 .使用時，先以適當隨機方法選定一起點，然後依序取出所需個數之隨機數（通常由左往右取）。 .3 以計算機產生隨機數 .()鍵啟動隨機數功能. 2.3.1 簡單隨機抽樣 .簡單隨機抽樣為最基本方法，但抽樣量大時作業不便，有時抽樣位置會局部集中，宜盡量避免採用。 2.3.2 分層抽樣 .分層抽樣法計算較麻煩，但可確保樣本分散到母體的各層，容易被接受，在抽樣量不多時最宜採用。 2.3.3 系統抽樣 .系統抽樣法最適於抽樣量很大之情況。但若母體成週期性變化，且變化週期恰為抽樣間距的倍數時，會發生嚴重偏差，不可採用。 三、數據整理 數據一覽表 .數據整理之第一步為將數據按品管需要適當分類將重要項目依時間順序登記製成
简单统计分析方法总结 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。但实际过程中这一条是值得商榷的。 （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。**绝不能对其中的两组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确**
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；
统计分析方法 综合评价分析法: 随着统计分析活动的广泛开展，评价对象越来越复杂，简单评价方法的局限性也越来越明显。经常会出现从这几个指标看甲单位优于乙单位，从那几个指标看，乙单位优于丙单位，从其他指标看，丙单位又优于甲单位的况，使分析者难以评价谁优谁劣。因此通过对实践活动的总结，逐步形成了一系列运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法，称为多变量综合评价方法，或简称综合评价方法。其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。如不同国家经济实力，不同地区社会发展水平，小康生活水平达标进程，企业经济效益评价等，都可以应用这种方法。 综合评价法的特点表现为：评价过程不是逐个指标顺次完成的，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成的；在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理；评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而是以指数或分值表示参评单位“综合状况”的排序。 综合评价法的步骤： 1、确定综合评价指标体系，这是综合评价的基础和依据。 2、收集数据，并对不同计量单位的指标数据进行同度量处理。 3、确定指标体系中各指标的权数，以保证评价的科学性。 4、对经过处理后的指标在进行汇总计算出综合评价指数或综合评价分值。 5、根据评价指数或分值对参评单位进行排序，并由此得出结论。 综合评价分析指标值的计算方法很多，主要有打分综合法、打分排队法、综合指数法、功效系数法等。 相关分析法: 相关分析法是测定经济现象之间相关关系的规律性，并据以进行预测和控制的分析方法。 社会经济形象之间存在着大量的相互联系、相互依赖、相互制约的数量关系。这种关系可分为两种类型。 一类是函数关系，它反映着现象之间严格的依存关系，也称确定性的依存关系。在这种关系中，对于变量的每一个数值，都有一个或几个确定的值与之对应。例如圆面积另一类为相关关系，在这种关系中，变量之间存在着不确定、不严格的依存关系，对于变量的某个数值，可以有另一变量的若干数值与之相对应，这若干个数值围绕着它们的平均数呈现出有规律的波动。例如，批量生产的某产品产量与相对应的单位产品成本，某些商品价格的升降与消费者需求的变化，就存在着这样的相关关系。实践中进行相关分析要依次解决以下问题： 1、确定现象之间有无相关关系以及相关关系的类型。对不熟悉的现象，则需收集变量之间大量的对应资料，用绘制相关图的方法做初步判断。从变量之间相互关系的方
统计公差分析方法概述 一、引言 公差设计问题可以分为两类:一类就是公差分析(Tolerance Analysis ,又称正计算) ,即已知组成环的尺寸与公差,确定装配后需要保证的封闭环公差;另一类就是公差分配(Tolerance Allocation ,又称反计算) ,即已知装配尺寸与公差,求解组成环的经济合理公差。 公差分析的方法有极值法与统计公差方法两类,根据分布特性进行封闭环与组成环公差的分析方法称为统计公差法、本文主要探讨统计公差法在单轴向(One Dimension)尺寸堆叠中的应用。 二、Worst Case Analysis 极值法(Worst Case ,WC),也叫最差分析法,即合成后的公差范围会包括到每个零件的最极端尺寸,无论每个零件的尺寸在其公差范围内如何变化,都会100% 落入合成后的公差范围内。 <例>Vector loop:E=A+B+C,根据worst case analysis可得 D(Max、)=(20+0、3)+(15+0、25)+(10+0、15)=45、7,出现在A、B、C偏上限之状况 D(Min、)=(20-0、3)+(15-0、25)+(10-0、2)=44、3,出现在A,B、C偏下限之状况 45±0、7适合拿来作设计不? Worst Case Analysis缺陷: ?设计Gap往往要留很大,根本没有足够的设计空间,同时也可能造成组装困难; ?公差分配时,使组成环公差减小,零件加工精度要求提高,制造成本增加。 以上例Part A +Part B+ Part C,假设A、B、C三个部材,相对于公差规格都有3σ的制程能力水平,则每个部材的不良机率为1-0、9973=0、0027;在组装完毕后所有零件都有缺陷的机率为:0、0027^3=0、3。这表明几个或者多个零件在装配时,同一部件的各组成环,恰好都就是接近极限尺寸的情况非常罕见。 三、统计公差分析法 ?由制造观点来瞧,零件尺寸之误差来自于制程之变异,此变异往往呈现统计分布的型态,因此设计的公差规格常被视为统计型态。?统计公差方法的思想就是考虑零件在机械加工过程中尺寸误差的实际分布,运用概率统计理论进行公差分析与计算,不要求装配过程中100 %的成功率(零件的100 %互换) ,要求在保证一定装配成功率的前提下,适当放大组成环的公差,降低零件(组成环) 加工精度,从而减小制造与生产成本。 ?在多群数据的线性叠加运算中,可以进行叠加的就是『变异』值。
1、甲乙两地某病的死亡率进行标准化计算时，其标准选择（）* A.不能用甲地数据 B.不能用乙地数据 C.不能用甲地和乙地的合并数据 D.可能用甲地或乙地的数据 E.以上都不对 2、实验设计应遵循的基本原则是（）* A.随机化、对照、盲法 B.随机化、盲法、配对 C.随机化、重复、配对 D.随机化、齐同、均衡 E.随机化、对照、重复 3、对于一组服从双变量正态分布的资料，经直线相关分析得相关系数r=，对该资料拟合回归直线，则其回归系数b值（）* >0 =0 <0 =1 E.不能确定正负 4、以下属于分类变量的是（）* 得分 B.心率
C.住院天数 D.性别 E.胸围 5、抽样调查某市正常成年男性与女性各300人，测得其血红蛋白含量( g/L)。欲比较男性与女性的血红蛋白含量是否有差异，假设男性和女性的血红蛋白含量的总体方差相等，应采用（）*c A.样本均数与总体均数比较的t检验 B.配对t检验 C.成组t检验 D.配对设计差值的符号秩和检验 E.成组设计两样本比较的秩和检验 6、进行方差分析时，数据应满足（）* A.独立性、正态性、大样本 B.独立性、正态性、方差齐性 C.独立性、方差齐性、大样本 D.独立性、正态性、平行性 E.正态性、方差齐性、大样本 7、同类定量资料下列指标，反映样本均数对总体均数代表性的是（）* A.四位分数间距 B.标准误 C.变异系数 D.百位分数
E.中位数 8、完全随机设计的方差分析组间变异来自于（）* A.个体 B.全部观察值 C.随机因素 D.处理因素 E.随机因素和处理因素 9、统计工作的基本步骤是（）* A.及时收集完整、准确的资料 B.综合资料 C.方差分析时要求个样本所在总体的方差相等 D.完全随机设计的方差分析时，组内均方就是误差均方 E.完全随机设计的方差分析时，F=MS组间/MS组内 10、生存分析中的结果变量是（）*d A.生存时间 B.寿命表法生存曲线呈阶梯型 C.生存率 D.生存时间与随访结局 E.生存时间与生存率 11、反映血型为AB型的人在人群中所占的比例，宜计算（）* A.率
统计分析方法：应用及案例名称： 姓名： 学号： 年级专业：12级电子科学与技术 年月日
成绩： 评语： 指导教师：（签名）
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、提出问题 为了了解某地区的旅游情况，发展该地的旅游经济，促进该地人民的生活水平的提高，现通过SPSS软件对某地区361个人旅游情况进行分析，从而更好地掌握该地旅游情况，为经济发展提出决策 二、数据收集 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 此数据来源于https://www.doczj.com/doc/5e2552988.html,/publications/jse/jse_data_archive.htm
三、数据统计处理 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、不同积极性况的基本分布。 Statistics 性别 N Valid 359 Missing 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 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0 Total 359 100.0 100.0 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女
统计分析方法总结 分享 胡斌 00:06分享，并说：统计 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。**绝不能对其中的两组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确** （3）关于常用的设计方法：多组资料尽管最终分析都是采用方差分析，但不同设计会有差别。常用的设计如完全随即设计，随机区组设计，析因设计，裂区设计，嵌套设计等。 2．分类资料
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