变量数据的整理
回顾：统计整是的概念：
统计整理是指根据统计的研究的目的和任务，对统计调查或科学试验获得的大量原始资料进行科学的分类、汇总，或对已经加工过的资料进行再加工，使之成为系统化、条理化、标准化的能反映总体特征的综合统计资料的工作过程。
注意概念的重点：大量原始资料→分类、汇总→系统化、标准化
变量数据的整理恰恰体现了这样一个工作过程
有一组数据：对某班40名学生某科某次考试成绩按试卷登记得到如下资料：
54 60 62 97 85 52 83 79
95 80 89 85 77 68 86 93
70 81 78 89 71 89 80 85
75 78 90 66 78 73 82 82
99 77 88 84 75 88 76 80
分类整理后得到某班40名学生成绩情况
由此可以看出变量数据整理的结果
下面介绍如何完成这一过程，只看基本概念。
（一）变量分布数列的概念
变量分布数列：用数理标志进行分组所得到的分布数列。
单项式变量分布数列：若每一组别都是由单个的组值（整数或小数）表示。
如表：某班学生按年龄分组
15 16 16 15 16
17 16 16 17 16
16 17 17 17 16
15 16 17 17 17
经分组
组距式变量分布数列：若每一组都是由数域（区间）表示。
如前面40名学生成绩
由简单到复杂可看
（二）单项式变量分布数列的编制
某生产组20名工人同种产品日产量如下（单位：件）
1613 18 15 19 14 17 13 15 17
19 15 17 18 14 16 15 16 17 16
这是一个离散型变量，其变量值不多，变动范围不大，宜编制单项式变量分布数列。
离散性变量（没有小数）
注意这组数据的特点：变量不多（20个）
变动范围不大（13—19）
所以适合编制单项式变量分布数列。
步骤如下：
（1）按变量值大小顺序排列：
13 13 14 14 15 15 15 15 16 16
16 16 17 17 17 17 18 18 19 19
（2）每种变量值为一组（重复者只取一个），顺序排列为7组：
13 14 15 16 17 18 19
（3）列入表中并汇总出各组频数，如表所示。
20名工人日产量资料
三、组距变量分布数列的编制
组距变量分布数列
等距变量分布数列的编制方法
等距分组：标志值在各组保持相等的组距。
注意特点：变动均匀、没有大起大落
仍看前面例子：
对某班40名学生某科某次考试成绩按试卷登记得到如下资料：
54 60 62 97 85 52 83 79
95 80 89 85 77 68 86 93
70 81 78 89 71 89 80 85
75 78 90 66 78 73 82 82
99 77 88 84 75 88 76 80
步骤如下：
（1）将原始数据按顺序排列起来，并确定变量性质。根据上例，对于数据按成绩由低到高排列可得到：
52 54 60 62 66 68 70 71 73 75 76 77
77 78 78 78 79 80 80 80 81 82 82 83
84 85 85 85 86 88 88 89 89 89 89 90
93 95 97 99
该例的变量性质为连续变量。确定变量性质是，是为了正确进行数列的编制和确定组限的表示方法。
（2）计算全距
全距＝最大变量值－量小变量值
全距＝99－52＝47
（3）确定组限、组距、组数
组限：两个组的两端变量值。
其中，每个组的起点值（或称最小值）为下限每个组的终点值（或称最大值）为上限。
组距：每个组中的上限值与下限值之差。
组距＝上限－下限
组数：是指某个变量数列应划分为多少个组。
确定组距与组数的具体方法如下：
在计算组数与组距时，所使用的变量最小值应略低于实际资料的最小值，自50分开始，最大值应略高于实际资料最大值，取至100分，则全距为100－50＝50。
上式中全距是既定的，而组数和组距是可变的。一般来讲，组距应尽可能取5或10的整倍数，而组数则必须是整数。
10
组
10组
10为组距，分为5组。
（4）写出组限并据以归类汇总计算各组次数。所谓归类汇总，是指依据各个总体单位的具体标志值，将其划归某一具体组
之中。在归类汇总时，要遵循“不重复，不遗漏”的基本原则。
不重复是指所确定的组限必须使各组的范围互斥，以便确保每个数据只能归入唯一的组，不能模棱两可，或归属不定。不遗漏是指所确定的组限必须包容全部原始数据，不允许将任何数据遗漏在外，即要求所确定的最小的组限不大于原始数据中的最小值，所确定的最大的组限大小于原始数据中的最大值。
连续变量由于不能一一列举，并且有中间数值，相邻组的上下限无法用一个确定的数值来表示，相邻两组的组限应该重叠，即相邻两组之间的组限用同一个数值来标记，因此，也称重限分组。它适用于编制连续型组距式变量数列。有时对离散型变量进行分组，也可以采用重叠组限的形式即用各组的上限同时作为下一组的下限，处理变量时，仍遵循“上组限不在内”的原则，这样比较简化，同时也为计算组中值提供了方便。
应注意处理好恰巧是级限的变量值的总体单位的归类问题：一般应按“上组限不在内”的原则，将此变量值归入下限所在组。按这种标记法，若规定“不含上限”，则上例中得60分者应归入60～70分组中，得70分者应归入70～80分组中，得80分者应归入80～90分组中，得90分者应归入90～100分组中，如表所示。
某班40名学生成绩情况
（5）编制整理表，即将数据用表格形式表现出为，左端是各组的变量值，右端是各组变量值出现的频数。可以通过画“正”字或画“
”的方法来记录每一组变量出现的频数，即可完成分组过程，并形成一张频数分布表，如表所示。
归类汇总后，便可计算各组的频数，即各组总体单位个数的累加数，如表所示。各组频数的加总之和，应等于总频数；各组频率之和应等于1或100%。
某班40名学生成绩分组表
1.总则 ●明确报表接口人员与相关职责，保持统计分析的稳定性。 ●确定报表数据种类，统一报表统计口径，保证报表数据统一性。 ●制定报表开发与作业流程，保证报表工作有序性。 ●规范报表周边信息以及报表归档工作，确保报表数据的可查性和追溯性。 2.细则 2.1 统计分析人员职责要求 2.1.1统计分析人员职责描述 ●负责与市场部、财务部等部门共同确定报表统计口径与固定报表体系。 ●负责制作财务报表、集团报表、经营分析报表等固定报表。 ●负责提取统计分析类临时数据。 ●负责统计分析类报表数据的稽核、报送及归档工作。 ●负责就统计分析类报表相关事宜与业务部门进行沟通。 ●负责统计分析类报表问题的核查与处理。
2.1.2 统计分析人员职责分工 ●需设立统计分析岗与统计分析稽核岗，即填表人与审核人。 ●填表人负责报表的制作与报送工作，审核人负责报表的稽核与归档工作。 ●填表人与审核人不能为同一个人，可采取交叉复核的方式，即此报表的填表 人可作为另一份报表的审核人。 ●填表人和审核人均确认后方可报送，由填表人和审核人共同承担责任。 2.1.3 对统计分析报表接口的规定 ●对于各业务部门需要省公司或分公司定期提供的数据，业务部门把已审批的 《统计数据需求登记表》报表需求给信息部，由支撑共享中心负责人审批后交统计分析岗处理。 ●对于业务需求，若不需系统开发的，转由统计分析岗处理，对于需系统开发 的，则由需求管理员安排厂家开发。 ●财务部在统计数据中若有程序开发或改动的需求，在办公软件中向信息部需 求管理员提出需求，由需求管理员安排厂家处理。 ●各业务部门须指定统计分析报表接口人。统计分析人员直接向报表接口人提 供报表和有关信息，由报表接口人向对应分公司或部门发布。 2.2 相关报表规范 2.2.1 统一报表统计口径 ●报表统计口径由集团信息中心与相关业务部门共同确定，一般在一年内不作
%FFT变换,获得采样数据基本信息，时域图，频域图 %这里的向量都用行向量，假设被测变量是速度，单位为m/s clear; close all; load data.txt %通过仪器测量的原始数据，存储为data.txt中，附件中有一个模版(该信号极不规则) A=data; %将测量数据赋给A，此时A为N×2的数组 x=A(:,1); %将A中的第一列赋值给x，形成时间序列 x=x'; %将列向量变成行向量 y=A(:,2); %将A中的第二列赋值给y，形成被测量序列 y=y'; %将列向量变成行向量 %显示数据基本信息 fprintf('\n数据基本信息：\n') fprintf(' 采样点数 = %7.0f \n',length(x)) %输出采样数据个数 fprintf(' 采样时间 = %7.3f s\n',max(x)-min(x)) %输出采样耗时 fprintf(' 采样频率 = %7.1f Hz\n',length(x)/(max(x)-min(x))) %输出采样频率 fprintf(' 最小速度 = %7.3f m/s\n',min(y)) %输出本次采样被测量最小值 fprintf(' 平均速度 = %7.3f m/s\n',mean(y)) %输出本次采样被测量平均值 fprintf(' 速度中值 = %7.3f m/s\n',median(y)) %输出本次采样被测量中值 fprintf(' 最大速度 = %7.3f m/s\n',max(y)) %输出本次采样被测量最大值 fprintf(' 标准方差 = %7.3f \n',std(y)) %输出本次采样数据标准差 fprintf(' 协方差 = %7.3f \n',cov(y)) %输出本次采样数据协方差 fprintf(' 自相关系数 = %7.3f \n\n',corrcoef(y)) %输出本次采样数据自相关系数 %显示原始数据曲线图（时域） subplot(2,1,1); plot(x,y) %显示原始数据曲线图 axis([min(x) max(x) 1.1*floor(min(y)) 1.1*ceil(max(y))]) %优化坐标，
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。
多因素方差分析 多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因 [例子] 研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著 表5-7 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表 数据保存在“DATA5-2.SAV”文件中，变量格式如图5-1。
1）准备分析数据 在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”变量，因素变量温度“A”，湿度为“B”变量，重复变量“重复”。然后输数值，如图5-6所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-2.SAV”。 图5-6 数据输入格式 2）启动分析过程 点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“General Linear Model”项，在右拉式菜单中点击“Univariate”项，系统打开单因素方差分析设置窗口如图5-7。
图5-7 多因素方差分析窗口 3）设置分析变量 设置因变量:在左边变量列表中选“历期”，用向右拉按钮选入到“Dependent Variable：”框中。 设置因素变量:在左边变量列表中选“a”和“b”变量，用向右拉按钮移到“Fixed Factor(s):”框中。可以选择多个因素变量存容量的限制，选择的因素水平组合数(单元数)应该尽量少。 设置随机因素变量:在左边变量列表中选“重复”变量，用向右拉按钮移到“到Random Factor(s)”框中。可以选择多个随机变量 设置协变量：如果需要去除某个变量对因素变量的影响，可将这个变量移到“Covariate(s)”框中。 设置权重变量：如果需要分析权重变量的影响，将权重变量移到“WLS Weight”框中。 4）选择分析模型 在主对话框中单击“Model”按钮，打开“Univariate Model”对话框。见图5-8。 图5-8 “Univariate Model” 定义分析模型对话框
第10章变量数据的获得方法概述 10.1复习笔记 一、变量数据获得方法的类型 在心理学研究中，获得变量数据的方法总体上可以概括为三种类型： （一）测评法 1．概念 测评法即通过测评技术来获得变量数据的方法。 2．分类 传统上，一般把测评法分为测验法、问卷法和评价法。 （二）实验心理范式 1．概念 实验心理学范式是指由某项研究首先创立、被后人广泛应用的、在实验中对各种心理特质或行为进行测定的经典实验任务或技术。 2．分类 实验心理范式可以分为传统的实验心理范式与认知实验心理范式： （1）认知实验心理范式主要指建立在现代信息加工观点之上的实验技术范式。其主要特点是借助于复杂的实验设计、通过反应时和正确率等较简单的指标，实现对人类大脑内部认知机制的研究。 （2）传统的实验心理范式主要指自冯特（1879）建立第一个心理学实验室以来，除信息加工心理学之外在各心理学领域出现的实验心理研究技术。 （三）认知神经科学范式
1．概念 认知神经科学范式指当代认知神经科学领域常用的各种研究技术。 2．分类 这种技术范式主要可分成脑成像技术和脑损伤技术两大类： （1）脑成像技术是通过精密的仪器对自变量引发的大脑神经活动进行实时测量的技术，主要包括正电子发射断层扫描技术、功能性核磁共振技术、事件相关电位技术、光学成像技术、脑磁图技术和单细胞记录技术等。 （2）脑损伤技术又包括创伤性的脑损伤和虚拟脑损伤两种技术： ①创伤性的脑损伤技术主要指针对由于意外突发事件或脑疾病导致大脑某些部位受损伤的病人的研究； ②虚拟脑损伤技术特指采用透颅骨磁刺激仪技术进行的脑机制研究。 二、心理变量的测评指标 （一）心理变量的常用指标 1．行为指标 行为指标以被试的外在行为特征作为测评对象，具体包括行为发生的频率、强度、持续时间、潜伏期、正确率等。 （1）频率 测定方法就是在某一特定的时间内记录特定行为发生的次数。 （2）潜伏期 潜伏期指被试从接受刺激到对刺激做出反应所消耗的时间。潜伏期通常与反应时同义，主要用于认知过程的研究中，常作为推断认知加工阶段的依据，如简单反应时，选择反应时
本次教程的主要内容包含： 一、多元线性回归 2# 多元线性回归：regress 二、多项式回归 3# 一元多项式：polyfit或者polytool 多元二项式：rstool或者rsmdemo 三、非线性回归 4# 非线性回归：nlinfit 四、逐步回归 5# 逐步回归：stepwise 一、多元线性回归 多元线性回归： 1、b=regress(Y, X ) 确定回归系数的点估计值
2、[b, bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha)求回归系数的点估计和区间估计、并检验回归模型 ①bint表示回归系数的区间估计. ②r表示残差 ③rint表示置信区间 ④stats表示用于检验回归模型的统计量,有三个数值：相关系数r2、F值、与F对应的概率p 说明：相关系数r2越接近1，说明回归方程越显著；时拒绝H0，F越大，说明回归方程越显著；与F对应的概率p<α时拒绝H0 ⑤alpha表示显著性水平(缺省时为0.05) 3、rcoplot(r,rint)画出残差及其置信区间 具体参见下面的实例演示 4、实例演示，函数使用说明 (1)输入数据 1.>>x=[143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164]'; 2.>>X=[ones(16,1) x]; 3.>>Y=[88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102]'; 复制代码 (2)回归分析及检验 1. >> [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X) 2. 3. b = 4. 5. -1 6.0730 6.0.7194 7. 8. 9.bint =
多元数据处理 ---因子分析方法 多元数据处理主要包括多元随机变量，协方差分析，趋势面分析，聚类分析，判别分析，主成分分析，因子分析，典型相关分析，回归分析以及各个分析方法的相互结合等等。本文主要针对其中的因子分析方法展开了论述，并举了一个因子分析法在我国房地产市场绩效评价中的应用实例。 第一章因子分析方法概述 1.1因子分析的涵义 为了更全面和准确的测量和评估对象的特征，在实际的应用中，我们往往尽可能多的选用特征指标进行系统评估，选取的指标越多，就越能全面、客观的反映评价对象的特征。选取众多指标的同时也带来了统计分析的困难：一、不同的指标，不同重要程度需要赋予不同的权重，而靠主观的评价避免不了一些失误与错误。二、收集到的指标之间可能存在较大的相关性，大量收集指标带来了人力、物力和财力的浪费。而因子分析方法则较好的解决了上述问题。 因子分析[1]是一种多元统计方法，该方法起源于20世纪初Karl Pearson 和Charles Spearman 等人关于心理测试的统计分析，它的核心是用最少的相互独立的因子反映原有变量的绝大部分信息。[2]通过分析事物内部的因果关系来找出其主要矛盾，找出事物内在的基本规律。 因子分析的基本思想是通过变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系，但是，这少数几个随机变量是不可观测的，通常称为因子。然后根据相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，使不同组内的变量相关性较低[3]。对于所研究的问题就可试图用最少个数的所谓因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一变量[4]。因子变量的特点：第一，因子变量的数量远小于原指标的数量，对因子变量的分析能够减少分析的工作量；第二，因子变量不是原有变量的简单取舍，而是对原有变量的
______学校20__年基层统计报表 分析报告（模板） 根据兴隆台区教育局（辽河油田基础教育管理中心）教育事业统计工作布置会的统一部署，我校于20__年9月__日在_____校长的主持下召开了统计工作协调会，开始启动全校的教育统计工作，根据要求，全校各部门于20__年9月__日到10月__日采集原始数据，20__年10月__日至__日全校教育统计工作进行汇总并对数据进行系统录入，经过学校统计人员的努力，各种数据录入无误，并上报学校领导审核，对数据的准确性、真实性、可靠性进行了分析论证，初步形成了上报区教育局的教育统计材料。现将本学年的统计数据分析如下： 一、基础教育班级数规模 全校教学班级数有__个，小学部：班额___人__个，班额__人__个，____人___个；初中部：___人___个，___人___个。 二、全校在校学生数 （一）在校学生总数统计基本情况 全校在校学生__人，具体情况如下：女生___人，少数民族__人。小学部：一年级__人，二年级__人，三年级___人，四年级__人，五年级__人，六年级___人，初中部：七年级___人，八年级___人，九年级___人。 （二）在校学生数变化分析 1.从统计结果上看，20__年全校在校学生___人，比上学年20__年__人增加（减少）___人。其中随迁子女共___人，进城务工人员随迁子女___人。 2．在校学生人数增加（减少）的主要原因：生源呈增加（下降）局势。 3.从小学部班额情况看，班额人数整体偏少（偏大）。初中部班额人数合理（偏大）。 三、全校教职工人数 本学年在职教职工共__人（其中女___人、少数民族__人），比上学年减少(增加)__人；其中，有专任教师__人，行政人员___人。 四、学龄情况 本学年新招一年级新生__人，毕业__人。小学部和初中部都没有超过（或不到）学龄段入学的学生。 五、专任教师学专业技术职务、年龄结构、学历合格情况 1、全校专任教师___人，具体情况如下： 2、专业技术职务：高级教师__人、一级教师__人、二级教师__人、三级教师__人、未定职级__人。其中：研究生毕业__人、本科毕业__人、专科毕业__人、高中阶段毕业__人，专任教师学历合格率__%。高于规定学历教师比例__%。 3、从统计结果来看，我校教师配比是很合理的，老师年龄结构趋于(老龄化)年轻化。教职工与学生比_______。 六、办学条件
第13章变量数据获得的认知实验心理技术范式 13.1复习笔记 一、认知心理实验技术范式的基本特点和常用指标 （一）认知心理实验技术范式的基本特点 信息加工心理学主张用信息加工的术语和计算机工作原理对人类行为进行准确的描述，通过计算机模拟验证有关认知过程的心理学理论。在实际研究中，信息加工心理学应用最广泛的方法是以信息加工思想为指导的认知行为实验法。该法强调对所研究的心理过程进行模式化区分，其主要特点是要求预先设定信息加工流程，采用适当的实验任务和行为指标，通过精致的实验设计推断研究假设的合理性。与传统的实验法相比，信息加工的认知行为实验法能更准确、更精细地深入分析并描述人类的心理过程以及人与环境之间的关系。 （二）认知心理实验研究的常用指标 1．反应时 （1）概念 反应时是指从刺激作用发生到引起机体外部反应开始动作之间的时间间隔。 实验测得的反应时间是个体内部几部分操作时间的总和，具体包括刺激引起感官的活动，神经冲动经由神经的传递，大脑的加工活动及效应器官接受冲动做出反应所耗费的时间。 反应时是认知心理学中应用最广泛的实验指标。 （2）利用反应时数据推断认知加工机制的方法 ①因素相减法 因素相减法是一种用减数方法将反应时间分解成各个成分，然后用来分析信息加工过程的方法。
a．该法的基本程序为：至少安排两种不同的反应时作业，其中一种作业包含另一种作业所没有的某个特定的心理过程，此过程就是所要测量的心理过程；两种作业其余方面均相同，这两种反应时的差值就是此加工过程所需的时间。 b．该方法最早由荷兰生理学家唐德斯（Donders，1968）提出。他认为人的反应可分为三类：第一类称为A反应，只有一个刺激，一个反应，其反应时为简单反应时，又称基线反应时；第二类反应为B反应，有多个刺激，需进行多个反应，其反应时包括简单反应时、辨别反应时和选择反应时；第三类反应为C反应，有多个刺激，只需做一种反应，其反应时包括简单反应时和辨别反应时。基于此可得出如下算式：辨别反应时＝C－A；选择反应时＝B－C。 c．应用：反应时相减法在认知心理学研究中有大量应用，如著名的启动效应、负启动效应、返回抑制等实验现象都是以反应时相减为基础的。 ②相加因素法 相加因素法是由斯腾伯格（Sternber9，1966）发展起来的一种反应时方法。 a．该方法的基本观点是：完成一种作业所需的时间是一系列信息加工阶段分别需要的时间的总和，如果发现可以影响完成作业所需时间的一些因素，那么单独地或成对地应用这些因素进行实验，判断这些因素是否与特定的信息加工阶段相联系。 b．其基本逻辑是：如果两个因素的效应是相互制约的，即一个因素的效应可以改变另一个因素的效应，那么这两个因素只作用于同一个信息加工阶段；如果两个因素的效应是分别独立的，即可以相加，那么这两个因素各自作用于不同的加工阶段。 c．应用：相加因素法成功运用的典型是斯腾伯格有关短时记忆提取过程的研究。采用相加因素法考察信息加工过程时，一般先通过系列实验探讨影响整体信息加工时间的因素，然后推断与各独立因素有关信息加工阶段，再确定各阶段的先后顺序，最后验证这些阶段以
综合排名问题是一个多变量分析技术！ 近一时期排名非常时髦，形成了排名经济，比如：胡润富人排行榜，财富500强，慈善排名，城市竞争力排行，MBA商学院排名，大学排行榜等等！最近刚刚完成广播电视节目综合评估体系客体评估项目，其中也涉及到电视节目的综合评估问题，特别是综合排名问题。大部分情况下综合评价问题都会涉及到排名，多指标排名问题。 记住：市场研究或作研究的人从来不排名，只是做研究往往需要排名！ 综合排名是一项系统综合评估研究方法，焦点是如何科学、客观地将一个多维度、多评价指标问题综合成为一个单指标形式，利用产生的综合评价指数进行排名和评价。 综合排名的的形成需要研究人员对评价对象进行大量基础性数据分析基础上，并依据专业知识和评价方法的认识，确定评估指标体系，对每个评价指标在综合评价体系中的重要程度进行测算。研究人员需根据各指标的重要性确定了权重，据此对每项不同测量尺度指标进行修正后加权并标准化无量纲，最终采用多元统计分析方法对评价指标进行了系统最佳综合，形成最终综合评价。 主要包括以下几个方面： ?评估对象确定 ?评估范围 ?评估分类 ?评估指标体系 ?评估权重 ?评估指标标准化 ?综合方法 ?评估周期 ?评估发布 综合评估问题涉及面比较广，下面我们仅仅就综合排名问题讲讲，我们采用大学研究生排行榜的数据进行综合排名！我收集了某年的大学研究生排行榜，因为显示的问题我仅仅截取了前20名，人民大学提到了前面进入第20名！（数据源已经记不清楚出处了）
从上面我们可以看到：20家大学研究生院的综合排名情况，最左边一列是最初的排名， 这个排名名次是按照六个指标得到了，六个指标分别是： 我这里并不关心这六个指标如何获得，和数据准确性问题，我们只关心应该如何在现有指标下进行综合排名问题！ 当然，大家要关注这六个指标的测量尺度，取值范围，量纲的大小等，你将来总
第11章变量数据获得的测评方法 一、单项选择题 1．测验的客观性不包括（）的客观性。 A．测验的刺激 B．对反应的量化 C．绝对的标准 D．对结果的推论 【答案】C 【解析】测量的客观性实际上是测量的标准化问题。首先，测量的题目或作业、施测说明、施测者的言语态度及施测时的物理环境等均要经过标准化，即测验的刺激的客观性；其次，评分、记分原则和手续也要经过标准化，即对反应的量化客观；最后，分数的转换和解释也要经过标准化，即对结果的推论要量化。 2．当被试人数较多，测验时间和经费又有限时，最好选用（）测验。 A．个别 B．团体 C．速度 D．投射 【答案】B 【解析】团体测验指在同一时间内由一位主试对多数人施测。由于能在一段时间内由一
位主试同时测量许多人，因此可以节省人力、物力和时间，主试也不必经过严格的专门训练。团体测验的记分和评分较个别测验更为严格和客观。一般每题都有标准答案。另外，因为标准化样组规模相当大，故团体测验更易建立常模。 3．评价项目的主要指标是（）。 A．信度 B．效度 C．区分度 D．难度和区分度 【答案】D 【解析】信度和效度是对测验总体的评价，每一个项目检验的主要指标是难度和区分度。 4．（）是由具有某种共同特征的人所组成的一个群体或者是该群体的一个样本。 A．团体 B．常模团体 C．受测人群 D．样本 【答案】B 【解析】常模团体是由具有某些共同特征的人所组成的一个群体，或者是该群体的一个样本，是心理测量中作为参照标准的被试团体。 5．采用一种专门的测量工具，在较短的时间内，对被试的某些或某一方面的心理品质
作出测定、鉴别和分析的方法，在心理学研究方法中属于（）。 A．观察法 B．实验法 C．测验法 D．调查法 【答案】C 【解析】测验法是指用预先经过标准化的问题（量表）来测量某种心理品质的方法。 二、多项选择题 1．在编制测验前，首先要明确测量的对象，也就是该测验编成后要用于哪些团体。只有对受测者的（）等心中有数，编制测验时才能有的放矢。 A．年龄 B．受教育程度 C．社会经济水平 D．阅读水平 【答案】ABCD 【解析】明确测量对象，也就是明确测量哪些个人或团体。通常以年龄、性别、职业、受教育程度、经济状况、民族、文化背景等指标来区分测量对象。 2．心理测验命题在内容方面的主要要求是（）。 A．内容符合测验的目的
表格制作——数据统计（一等奖） 设计者：陈泽强单位：广州南沙经济技术开发区中心小学 案例名称：表格制作——数据统计 适用范围：五年级表格的制作模块——数据统计 课时：1课时 《表格制作——数据统计》教学设计 一、教学对象分析 经过几节课的对表格的学习，五年级的学生对表格的创建还是掌握的比较好的，但他们发现只懂得制作表格，而不会在表格中对数据进行统计时，教师不失时机地引导学生通过数据处理和表格中公式来对表格进行统计，既能最大地调动学生的学习兴趣，也保持了学生旺盛的学习求知欲。 二、教学内容分析 1、教学内容 广州市信息技术教育课程信息技术小学第二册第一章第五节《表格的制作——数据统计》。本节课内容只要是让学生掌握金山文字2003软件中对表格内数据进行的操作，如求和与求平均值等最常用的操作。 2、教学重点：掌握求和与求平均值的方法。 3、教学难点：在公式运算时，对数据块的理解与运用。 三、教学目标
1、基本目标 （1）操作目标：认识对数据进行操作时，必须是对数据块进行操作，学会快速求和与求平均值的方法。 （2）情感目标：在数据操作过程中，领略到金山文字2003的方便、快捷创作的成功感，激励学生积极、主动的学习，提高学习主动性。 2、发展目标 充分发挥学生丰富的创造力，注意培养学生的动手实践、积极探索的精神，为今后的学习建立的良好的计算机思维与能力。 四、教学媒体 1、计算机 2、多媒体软件（远志多媒体教室） 3、教学课件 五、教学过程 （一）、复习旧知识 1、通过大屏幕，出示表格（如下图）： 五（1）班成绩统计表 1 2 3 4 5 6 语文82 78 80 75 84 68 数学92 99 75 87 75 90 英语88 89 79 100 95 93 2、问：表格是由几行几列组成的，其中“100”分这条数据在第几行第几列，该怎样表示？ 3、单元格[5，4]中的数据是多少？ 由于题目相对简单，学生争得回答，老师做出相对的点评。让学生更
1.什么是分组变量？什么是反应变量？什么是单一反应变量？什么是多变量？试举例说明。答：分组变量指实验结果的数据集中指示该样本所属的处理组别，如“1”表示处理组，“2”表示对照组。反应变量指说明试验效果的观测结果。单一反应变量指只有一个说明试验效果的观测结果。多变量指有一个以上说明试验效果的观测结果。 2.多变量分析与多因素分析有什么区别？ 答：多变量分析通常指有多个反应变量的数据集。在数据处理时，如果只有一个反应变量但有多个解释变量，有时也称为多变量数据，如多元回归分析的数据集。多因素试验指的是有多个干预因素（分组因素）的试验，尽管析因设计方差分析和正交设计方差分析可以分析多个试验因素的作用，但试验结果只有一个反应变量，仍然是单变量方差分析。 3.为什么多次单变量分析不能代替一次多变量分析？ 答：(l)m次单变量假设检验增加假阳性错误的概率，设每次单变量假设检验的检验水准 为α，做完m次检验I类错误的概率增加为αm=1-（1-α）m (2)单变量假设检验只说明某一变量在数轴分布上的组间差别，不能反映多个变量在平面或空间上的差别，两者的意义不同，各自说明各自的问题，不能相互代替． 多变量数据的描述与统计推断 每个基本观察单位的记录数据可分为三部分： 反应变量协变量（非处理因素）处理因素（分组因素） 反应变量: 单变量（一个反应变量）多变量（多个反应变量） 统计分析： 一元（单变量）分析 多元（多变量）分析 多元分析的统计描述与统计推断是建立在一元分析的基础上，只是在描述和表达时采用了适合多变量的向量和矩阵的表示方法。 多个反应变量时，似乎可对各单个变量分别进行统计描述和假设检验，而不必进行多元统计描述和推断。单变量假设检验代替多变量假设检验将会引起以下问题： 1.当反应变量个数较多时，重复进行假设检验将大大增加假阳性错误，m次检验I类错误的概率增加为 2. m次单变量假设检验的结果相互不一致时，使统计分析结果难以表达。 3.不能察觉多个反应变量之间的相互关系。 4.单变量假设检验只说明某一变量在数轴分布上的组间差别，不能反映多个变量在平面或空间上的差别。 一、描述统计量 1.均数向量 2．离差矩阵 3．协方差矩阵 4．相关矩阵:5．多元正态分布 在单变量统计描述和推断中，通常假定数据服从正态分布。同理，在多变量统计描述和推断中，通常假定数据服从多元正态分布。 二、组间差别比较 1．单组资料（样本与总体比较） 2. 两组比较 3．多组比较
4.1研究方法 本论文采用基于上市公司数据分析的实证研究方法进行研究,在前人研究的基 础上,对本书提出的问题进行探讨"首先在理论与实践的背景下提出研究问题,明 确研究主题后作进一步的文献研究和理论探讨,提出了本文的概念模型和假设"由此,进行研究设计,采用沪深两地上市公司的数据建立本研究需要的数据库,运用SPSSn.5统计软件进行描述性统计,相关性分析和多元回归分析,对提出假设进 行验证"其后,根据实证研究的结果进行分析讨论,最后提出结论以及存在的局限 性和未来研究的方向" 4.2样本的选取和数据来源 本研究的样本来源自中国沪深两市A股上市公司中披露了国际化业务数据的 电子信息制造业企业2007年公司年报(个别公司数据为2006年,创维电子为香港上市)" 本论文所界定的/企业国际化0为企业扩张活动跨越国界进入到不同市场或区 域的行为,包括出口,特许经营,对外直接投资和跨国经营等方式,因此只要拥有 出口业务,海外子公司,境外收入等以外汇结算的业务均被认为拥有国际化业务" 在上市公司年报中,国际化业务收入情况主要反映在主营业务收入明细中"本研究查阅的沪深两市电子信息制造业上市公司的年报,有91家公司披露了相关的国际化业务数据,因此本研究的样本数91" 本论文概念模型中特定优势的两个测址指标:研发密集度和广告密集度的测量 计算需要从上市公司年报中获得年度研发费用和广告费用的数据"而根据我国的会计准则,这两项不是上市公司必须披露的信息,因此研究样本中,有少部分上市公 司没有披露研发费用或广告费用"本研究在SPSS软件进行回归分析时,对这些缺失数据(missingvalue)采用取该变量平均值的方法进行替代(replaeebymean)" 4.3变量的定义,测量与统计方法 4.3.1因变量(企业绩效) 本文以企业绩效作为因变量"对于企业绩效的衡量,一般可以分为客观绩效和 主观绩效,客观绩效以企业的财务指标为基础,主观绩效有满意度等主观性指标衡量"在研究企业国际化程度,特定优势与企业绩效的关系中,绝大多数文献均采用 客观性的财务指标为公司绩效的衡量标准"例如:DanielsandBracker(1989)及oeringer(1959:2000)以销售报酬率(Retumonsales,Ros)作为衡量公司绩效 的指标"其他常用的指标还包括资产报酬率(Retumonasset,RoA)(例如:Delios andBeamish,1999),股东权益报酬率(Retumonequit又RoE)(例如:Grant,1987)" 此外,也有研究从市场投资者的角度来衡量公司被肯定认同的程度,例如Morckand Y eung(1991)即以Tohinq来观察市场投资者对厂商国际化的反应" 上述各式衡量中,股东权益报酬率容易受到公司资本结构之影响,当公司负债 比例高而权益比重低时,对于股东权益之报酬率较为有利,因此有学者认为较不适用(Hitt,1997)"另外以市场角度来评估公司绩效的衡量(如:Tobinq),也易受 股价波动等环境因素所影响,而扭曲公司实际的获利绩效"Geringer(1989)认 为以资产为基础的衡量指标(如:资产报酬率ROA)会受到资产评价方式的影响, 例如:采用不同折旧方法会影响资产价值的计算,透过汇率也可以操纵资产价值" Geringer(1989)因此认为采用销售基础的衡量指标(如销售报酬率,ROs),较适 用于国际企业之相关研究,因为国际企业所公布的销售额及利润皆以当时汇率为准,操纵空间有限"综合上述,本研究采用销售报酬率ROS(税后净利/销售净额) 来衡量公司之绩效,并以之作为后续统计分析的因变量"
使用Excel数据分析工具进行多元回归分析 使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具，所以从加载开始说起（以Excel2010版为例，其余版本都可以在相应界面找到）。 点击“文件”，如下图： 在弹出的菜单中选择“选项”，如下图所示： 在弹出的“选项”菜单中选择“加载项”，在“加载项”多行文本框中使用滚动条找到并选中“分析工具库”，然后点击最下方的“转到”，如下图所示：
在弹出的“加载宏”菜单中选择“分析工具库”，然后点击“确定”，如下图所示： 加载完毕，在“数据”工具栏中就出现“数据分析”工具库，如下图所示：
给出原始数据，自变量的值在A2：I21单元格区间中，因变量的值在J2：J21中，如下图所示： 假设回归估算表达式为： 试使用Excel数据分析工具库中的回归分析工具对其回归系数进行估算并进行回归分析：点击“数据”工具栏中中的“数据分析”工具库，如下图所示： 在弹出的“数据分析”-“分析工具”多行文本框中选择“回归”，然后点击“确定”，如下图所示：
弹出“回归”对话框并作如下图的选择： 上述选择的具体方法是： 在“Y值输入区域”，点击右侧折叠按钮，选取函数Y数据所在单元格区域J2：J21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“Y值输入区域”文本框中输入J2：J21； 在“X值输入区域”，点击右侧折叠按钮，选取自变量数据所在单元格区域A2：I21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“X值输入区域”文本框中输入A2：I21； 置信度可选默认的95%。 在“输出区域”如选“新工作表”，就将统计分析结果输出到在新表内。为了比较对照，我选本表内的空白区域，左上角起始单元格为K10.点击确定后，输出结果如下：
数据统计分析报告模板 导读：本文统计分析报告格式，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 统计分析报告格式 统计分析报告一般包括： 基本情况，成绩，问题，原因分析和建议措施几个部分。 应满足以下基本要求： 1、调查研究，占有资料，数据资料与数据有关的各方面情况，企业内部资料和外部资料。 2、观点鲜明，重点突出，材料和观点要统一。 用观点统帅材料，用材料说明观点。 3、判断推理，符合逻辑，指明问题的性质，原因及解决的办法。把问题说透，把道理讲清。 4、简洁精炼，条理分明。专业术语要准确、恰当，切忌数据资料的罗列和事实现象的堆砌。 统计分析报告，在实际工作中一般把文字报告、表式报告和图示报告溶为一体。 统计分析报告 一、目标定位 内容往往服务于目标，目标决定内容，因而数据分析报告的目标很大程度上决定其内容，我们应首先明确其目标定位。构建数据分析
报告的目标概念在外延上有所侧重，定位于为处于信息时代的审计服务。因此，它需要统一并且服务于审计这个大目标，但也具有自身的特点。根据《审计法》规定，我国国家审计的总目标是监督财政财务收支的真实性、合法性和效益性。在这个大前提下，我们认为构建计算机数据分析报告的总体目标是结合业务审计的具体目标，通过数据分析，实现价值最大化的审计决策，从而支撑制订的审计实施方案。这个总体目标总是可以划分为具体层次上的目标。我们认为，从属于其总目标，构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面： 1、进行总体分析。从审计工作需求出发，对被审计对象的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被审计对象财务、业务状况的总体印象。 2、确定审计重点，合理配置审计资源。在对被审计对象总体掌握的基础上，根据被审计对象特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定审计的重点，协助审计人员作为正确的审计决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。 3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的审计事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后审计实践中的数据分析。 以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定审计重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订审计实施方案也没有可靠的支
附件1 创新型企业评价数据统计表 企业名称： 企业地址: 云南省科技厅 云南省国资委 云南省工信委 云南省总工会
2009 年10 月
填写说明 为了准确把握被评价企业的创新活动、创新业绩和创新特征，为评价工作提供依据,评价组设计了《创新型企业评价数据统计表》，此表主要是针对创新型企业定量评价部分的数据收集，涉及企业的基本情况、企业持续创新能力、企业持续创新绩效定量评价部分的数据，请企业认真如实填写。填写要求如下： 1. 指定专人会同企业财务、统计部门人员填写。 2. 填表用语简洁明了，数据详实、准确。 3. 表内栏目不得空缺，如果某项栏目内容没有，请填“无”。 4. 各表格中的内容如果不够地方填写，可以扩充或加页。 5. 本表填写内容中涉及到的企业相关情况，如审计报告及财务报表、重要管理制度、获奖证书、专利证书及有关认定证书等需要提供相关复印件作为附件一并提交。 6. 获得有关质量保证、环境等体系认证情况是指企业获得ISO、UL、CSA、PSE、CE、GS、NF、BSI、CCC、CMM等认证的情况。 7. 研发（R&D）投入经费的填写。本次评价采用国家统计局与科技部对研发经费的统计口径。 研发经费包括研发经费的内部支出和外部支出。 研发经费的内部支出是指被评价企业年度用于内部开展研发活动（基础研究、应用研究、试验发展）的实际支出。包括用
于研发项目（课题）活动的直接支出，以及间接用于研发活动的管理费、服务费、与研发有关的基本建设支出以及外协加工费等。不包括生产性活动支出、归还贷款支出以及与外单位合作或委托外单位进行研发活动而转拨给对方的经费支出。 研发经费外部支出是指企业委托外单位或与外单位合作进行R&D活动而支付给对方的经费。不包括外协加工费。 8. 技术改造是指企业在坚持科技进步的前提下，将科技成果应用于生产的各个领域(产品、设备、工艺等)，用先进技术改造落后技术，用先进工艺、设备替代落后工艺、设备，实现以内涵为主的扩大再生产，从而提高产品质量、促进产品更新换代、实现节能减排，全面提高综合经济效益。技术改造投入就是指企业在报告期内用于技术改造的投入。 技术引进经费支出就是指企业年度用于购买国外技术、包括产品设计、工艺流程、图纸、配方、专利、技术诀窍等技术资料的费用支出，以及购买关键设备、仪器、样机和样件等的费用支出。 9. 职工教育培训经费是指职工教育培训所产生的费用。 10. 对于工业增加值、投资总额、职工总人数、研发人员数量等数据，1994年以前建立的企业需要从1994年开始统计，1994年以后建立的企业从建立的年度开始统计。 其中：投资总额是指企业生产经营中所投入的基本建设资金
16种常用的数据分析方法汇总 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
数据的获得与处理 目的：形成统计意识，看得懂研究报告，实验可以有定量的结果例：作文教学法的改进对学生作文成绩的影响 为什么要对数据进行统计：数据的随机性质，产生误差 例：测量比较几名运动员百米成绩，测量工具的标准与施测者的计时和运动员的发挥都会有误差 教育统计可以帮助我们做到：1、客观地描述事物的性质（如成绩）2、比较事物间的差异（如成绩排名）3、分析影响事物变化的因素（如通过对学生作文成绩的差异显著比较确定作文教学法的成败）4、计算一件事物两种属性间的相关系数（如作文成绩与语文成绩的相关） 数据类型： 一、计数数据：如人口数、学校数、教师数、男女人数 二、测量数据：指需要借助一定测量工具、标准来获得的 1、有相等单位和绝对零的数据，称为比率变量，如身高、体
重 2、有相等单位而无绝对零的数据，称为等距变量，如温度、 智商 3、无相等单位的，又称为顺序变量，如喜爱程度、等级评定思考：考试成绩应该是哪种类型变量？ 群体的基本概念： 总体：具有某种特征的一类事物的全体 个体：构成总体的每个基本单元 样本：从总体中抽取的一部分个体 如：总体---全市高中的高考成绩样本---随机抽取的二十所高中的高考成绩个体---每一所高中的高考成绩思考：1、样本之外的高中高考成绩是个体么？2、每一个学生的高考成绩是个体么？3、如果以每一个学生的高考成绩为个体，样本与总体应该是什么样的？ 数据的抽样： 理论上对所有个体的统计是最准确的，样本数越大越有代表性，但同样这样的方法所要求的资源、人力投入也就越大。为了提高研究效率、节省投入，经过科学的设计，较小的样本也可以得到
可靠的结果。在日常的学校研究中，如果只是做一般性的相关分析或差异比较，样本数达到30-40就可以。根据“总体与样本数量关系表”，当随机样本数达到380时可以近似地代表100万的总体（注意，样本数与总体不是线性关系） 常用取样方法： 1、简单随机取样：对个体编号，根据随机数码表抽取。简单 说就是抓阄，让每一个体被抽取为样本的机率一样 2、分层随机取样（保证各层次样本在总体中特征不变）如总体：150人（90男+60女）样本：30人（18男+12女） 数据度量的统计概念： 一、算术平均数：凡不同质数据不能计算平均数，所谓同质数 据是指用同一观测手段，采用相同的观测标准，能反映某一问题的同一方面物质的数据。如 1 甲有三十美元，乙有五十人民币，丙有七十日元，三人平均有多少钱？ 2 语文成绩85 数学成绩80 英语成绩75,平均成绩是多少？ 二、标准差：每个数据与该组数据平均数之差平方后的均值再