第五节数据表达和常用统计分析的注意事项
药理实验资料可以分为计数资料和计量资料。计数资料又称质反应资料，指的是观察指标以出现或不出现，有或无表达。如实验动物是否死亡，惊厥反应是否出现等。其特点是，每一观察对象可获得反应的属性，每一组观察对象可以给出性质相同的反应例数或占总例数的比率。计量资料指的是观察指标可以用连续数据表达。如血压、体重、体温、血细胞数、心功能指数、炎症抑制率等。其特点是，每一观察对象都可获得一个定量的数据。每一组观察对象可获得平均数和标准差。
一、数据的表达和精确度
数据必须来自可靠的实验结果。计量资料的数据应依据测量仪器的精度读取。实验数据通常应至少有3位有效数字，标准差有2位有效数字。有效数据的多少反映数据的相对误差。因为实际测得的数据，其最后一位可能有误差。如15.6的误差是±0.1,相对误差是0.1/15.0；而15.60的误差是±0.01, 相对误差是0.01/15.60。后者的相对误差比前者小，精确度高。有效位数少，表示数据的精确度小或相对误差大。数据的有效位数要与测量仪器所能达到的精确度一致。实验报告中出示的数据，其有效位数大于仪器精度许多是不适当的。进行加减乘除运算时，中间步骤数据可多取1～3位有效数字。但结果数据的有效位数应取实测值中最小的有效位数。如15.12+12.1=27.22,取27.2。因为12.1的第一位小数只是估计值，故两数之和也只能取一位小数。均数的小数位数应与标准差相同，如15.60±0.78。统计数据表达应写出均数、标准差、例数、P值情况（大于、小于0.05或0.01,也可出示具体P值）等。正文用“无显著意义，有显著意义，有非常显著意义”表达统计结论，并做出专业结论，还应写出所用的统计方法。
二、极端数据的处理
在收集的一组计量数据中，有时会遇到极少数过大或过小的数值，称为极端值。对待这样的数据要从实验一开始就给予足够的重视。一方面，实验记录要认真、仔细，尽量避免差错；另一方面，一旦遇到，对可疑数据及时复测或复核，如发现差错及时纠正。对于无法复测的数据，除非能肯定（注意，是肯定，而不是大概）是出于差错，否则此数据即便偏大或偏小，也不可轻易剔除，对此类数据可借助于统计学的方法作出是否可以剔除的判断。如果一组数据按正态分布的话，x±s、x±1.96s、x±2.58s范围内的数据分布应该分别占总数的
68.27%、95％及99%。对于那些在x±3s 之外的数据可考虑舍弃，否则不应随便舍弃。因为，x±3s范围内的数据约占总数的99％以上，将x±3s之外的数据作为常态分布以外的数据予以剔除才有充分理由。
三、数据统计分析
中药药理实验的目的是通过对一定数目样本的研究，经过统计分析比较，以一定概率来推断受试物是否具有某种作用。统计分析时，通常先假设：“甲、乙两组样本（或多组样本），均来自同一总体，两组（或多组）样本实测所出现的差别，不过是抽样误差造成的偶然现象，实际两组（或多组）间并无差异”。这种假设又称为“无效假设”。统计学计算就是估计这一假设的可能性，即概率有多大。如计算结果，可能性小于5％（即概率p< 0.05）则拒绝上述假设，认为组间实测值的差异不是抽样误差造成的偶然现象，而是存在实际的显著差异；如计算结果，可能性小于1％（即概率p< 0.01）则同样拒绝上述假设，并认为组间数据有非常显著差异。用于估计“无效假设”可能性大小的统计学分析方法根据不同情况而有所不同。中药药理实验时，对计量资料两组间实验结果的比较常用“t”检验分析“无效假设”可能性的大小。对多组间实验结果，常用方差分析（F检验）。但使用上述分析方法时不了解其适用范围的情况比较严重，并由此做出错误判断的为数不少。因此，有必要对其适用范围给以说明。
1．使用t检验（unpaired t test）注意事项进行t检验，两组数据应符合下述要求：（1）数据明显偏态时，不能用t检验，此时均数意义不大，应改用中位数的数据表达，并用非参数统计法，如Mann-Whitney秩和检验，等级和检验，序值法等。数据是否属偏态？简便判断方法为：①如均数两侧例数之差大于2×n时不用检验，即可判断为明显偏态。如：15.1，17.2，18.5，14.4，16.3，19.6，18.3，17.8，40.1，18.2，38.9 此组数据的均数为21.3（n=9）, 小于均数有9个数据，大于均数有2个，均数两侧例数之差为7，而2×11 =6.6。因此，此组数据为偏态，不可用t检验，及其他正态检验。②判断数据是否偏态亦可用公式：R＝4×n－D2，其中“D”为均数两侧例数之差，“n”为例数，如R值为负，表示数据肯定为偏态。例如一组数据总数为50例，大于均数35例，小于均数15例。R＝4×50－（35－15）2＝－200，此组数据亦为偏态。
（2）其中一组数据中如有不定值时（如>30，<10等）不用t检验，改为中位数表达，并用非参数统计，如序值法检验。
（3）方差不齐时不能用t检验，改用校正t值法检验（t’检验）。对方差是否齐性的简
单判断为：①如两组标准差相差一倍以上时，即可判断为方差不齐。②按公式F=s 12/s 22计算,两组数据标准差的平方之比大于相应自由度的F 0.05值，即s 12/s 22> F 0.05时，表明方差不齐。式中s 较大者为s 1，较小者为s 2。F 0.05值可查“方差齐性检验F 值表”（注意：与“方差检验F 值表”不同）。亦可通过公式计算：F 0.05=1.2+(8/n 1)+[14/(n 2-3)] (式中s 较大者为s 1、n 1，较小者为s 2,n 2)。
例如，有两组数据如下,判断方差是否齐性，是否可以用t 检验分析两组间差异？
甲组：11.5，14.1，12.3, 10.8，13.0, 13.2, 13.9 12.3, 10.6 （x ±s ：12.41±1.26，n =9)；乙组：10.0, 11.9, 12.0, 12.8, 14.9, 17.4, 19.3, 20.2, 23.1 （x ±s :15.73±4.48，n =9)。
F=4.482/1.262 =12.64。 F 0.05≈1.2+8/9+14/(9-3)=4.42。F>F 0.05 说明上述两组数据方差不齐，不能用t 检验而应改用t ’检验。t 检验及t ’检验公式分别如下：
t =,)11(2)1()1(2
12122221121
n n n n s n s n x x +-+-+-- f=n 1+n 2-2 t ’=,22222
121
21n s n s x x +- f ’=(n 1+n 2-2) )5.0(42412221s s s s +?+?
上述甲乙2组数据按校正t 值法计算，t’=2.142，f ’=9.501。f=10时 t 0.05=2.228；f= 9时，t 0.05=2.262。因此, P >0.05，即两组数据比较，差异无显著意义。但如错误使用t 检验，上述两组数据比较，t =2.142 f=9+9-2=16，t 0.05=2.120，P <0.05，两组差异有显著意义，因而会得出错误结论。
2．使用配对资t 检验（paired t test ）注意事项 配对t 检验适应下例情况：①同一批受试对象试验前后的配对数据。②同一批受试对象身体两个部位试验测得的数据。③同一批受试对象用两种检验方法的测试结果。此法先求出每一对象两次（种）测定数据之差。一组差值中应无需舍弃的数据，无明显偏态，再求出其x 和s 。检验公式：t=x ÷s ?n 。
符合上述情况的数据采用配对t 检验，其检测效率较高。例如一组大鼠分别连续给某药3天，血压变化见表22－2（1）。
表22－3（1）大鼠给药前后血压（mmHg ）的变化
鼠号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 x ±s
给药前血压175 160 185 195 187 153 170 180 173 175±13
给药后血压160 150 180 170 169 140 155 163 165 161±11
血压变化15 10 5 25 19 13 15 17 8 14±6 按上述公式计算，t=14÷6 6＝5.715, f=9-1=8 , t>t0.01,p<0.01。结论：用药后血压下降有非常显著意义。
但在自身前后配对实验时，同一个体在经历较长一段时间后，即使不作任何处理（如不给药），所得指标也可能有变化。因此，为鉴别上述变化是否为给药所致，有时宜同时设立一个平行对照组。表22－3（2）为同时观察给对照液3天前后的血压变化。
表22－3（2）大鼠给对照液前后血压（mmHg）的变化
鼠号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 x±s
给药前血压175 165 195 205 150 145 180 171 176 174±19
给药后血压160 155 185 190 145 145 171 162 165 164±16
血压变化15 10 10 15 5 0 9 9 11 9±5 结果发现与给对照液前比较，给对照液后血压也下降，差异非常显著（p< 0.01）。因此推测，给药组的血压下降包含非药物因素所起的作用。如要判断药物因素引起的血压下降是否有显著意义，则需将给药组与对照组的血压下降均值进行比较。给药组血压的前后差值为14±6（n=9），对照组血压的前后差值为9±5(n=9)，组间t检验结果表明，两组血压下降差异并无显著意义（P>0.05），从统计学角度分析该药并无明显降压作用。因此使用配对资料t检验，必要时需设对照组，以排除各种未知因素干扰。
3．方差分析（analysis of variance, ANOV A）注意事项完全随机设计的三个和三个以上样本均数的比较需采用方差分析。方差分析的基本思路是将全部观察值间的变异分为①组内变异，即各组内部观察值的变异，这种变异不是研究因素作用的结果，而是随机误差所致。
②组间差异，即各组样本均数的变异，这种变异既有随机误差的原因，亦可能有研究因素作用的结果。方差分析就在于判断，除随机误差的原因外，研究因素的作用是否显著。
方差分析的统计量F值，就是组间方差与组内方差的比，即F＝组间方差/组内方差。如果研究因素无作用，组间方差为随机误差所致，于是组间方差＝组内方差，F＝1。反之，如果研究因素作用很大，组间方差>组内方差,则F>1。至于F值要大到多少才具有统计意义，要根据自由度，确定p值才可做出判断。
使用方差分析时，首先考虑其应用条件：①各组样本是相互独立的随机样本；②各样本
符合正态分布，来自正态总体；③各处理组总体方差齐性。各样本不符合正态分布时，不能进行方差分析。若符合正态分布，方差齐性（P>0.05），则计算F 值，当F<0.05时，说明综合比较有显著差异。组间两两比较，常用t 检验，或q 检验(student-newman-keuls test)。
4．X 2 (卡方，2х2）检验注意事项 X 2检验是药理学实验计数资料分析中用得最多，最普遍的一种统计方法。X 2检验的基本公式为：X 2=))()()(()5.0(2d b c a d c b a n
n c b d a ++++??-?-?。式中
的a,b,c,d 分别代表4格表中的4个基本数值，n 为总例数。例如60只小鼠使用甲药，抗惊厥有效45例，无效15例；60只小鼠使用乙药，有效20例，无效40例（见表22－4），问两药作用是否有差异？将表中数值代入上式计算：
表22－4两药抗惊厥作用比较
X 2=)55)(65)(60)(60(120
)1205.020154045(2??-?-?=19.334， 查X 2值表，由于四格表的自由度
恒等于1，得X 20.01＝6.63,现X 2 ＝19.334，故p <0.01, 两药作用差异有非常显著意义。
X 2检验的基本公式虽然简便实用，但应注意合理应用，不宜盲目套用。当两组总数（n ）小于40，或数据中有0或1时，用上述X 2检验公式误差较大，应改用确切概率法或简化直接概率法。
确切概率法计算公式为：p=n!
d!c!b!a!d)!(b c)!(a d)!(c b)!(a ++++ 这里应注意，上式计算出的p 值为分布中的单侧概率，因而双侧检验时以p<0.025为差别有显著统计意义，p<0.005为差别有非常显著统计意义。
例：10只小鼠使用甲药7只睡眠，10只小鼠使用乙药1只睡眠(见表22-5)，分析两药作用有无区别？
表22-5两药催眠作用比较
将表中数值代入上式计算：p=
0095.0
!7!3!1!9!20!10!10!8!12 ，双侧检验，两药作用差异有显著意义。 5．使用统计软件注意事项：目前已有多种统计软件可供药理数据统计分析用。例如SPSS(statistical package for the social science)软件、SAS （statistics analysis system ）软件、BMDP(biomedical computer programs)软件等。不少论文在介绍数据处理方法时，仅说明所采用软件的名称，而不说明处理方法，这是不妥当的。事实上大多数统计软件均包含许多种分析检验方法，具体应用时，使用者需根据不同情况采用不同方法。如果采用的检验方法不对，即便使用软件包，同样会出错。因此对一批数据进行处理前，应先对数据进行分析，确定用何种分析检验方法合理，再进行分析检验。大多数软件可以帮助分析数据是否偏态，方差是否齐性等,从而提示可采用何种正确的检验方法。但不管是否使用软件或使用何种软件,常用检验方法的使用基本前提条件是相同的。对药理实验的一般资料推荐使用的检验方法如下：
计量资料：①有明显偏态，或有不定值时，选用非参数检验，如秩和检验、序值法等；②无明显偏态时，两组间比较：方差齐时用t 检验；方差不齐时用t’检验。多组间比较：方差齐时首先进行综合比较，如总差异有显著性，再进行组间的两两比较，两两比较用t 检验，或q 检验等；若符合正态分布但方差不齐时，可考虑作下述处理：（1）可通过数据转换可成正态分布者，先进行数据转换（如取对数）后再进行方差分析；（2）采用非参数检验；
（3）SPSS 等软件提供了方差不齐性的比较方法，如可用Dunnett ’s t 检验或Games-Howell 检验等。
计数资料：①两率比较：无配对关系时，一般用X 2 (2х2）检验，样本较小，或数据中有0或1时，用确切概率法；有配对关系时用配对X 2(2х2）检验。②多率比较：有等级关系者用Ridit 法或等级序值法；无等级关系时，多率综合比较用X 2 (R хC ）检验；组间两两比较用X 2 (2х2）检验。具体检验方法及原理请参看统计学的相关资料。
四、实验结论
实验数据经过统计分析，要有结论。要注意的是，由于选择指标的不同，说明的问题也不同，要求下结论不能绝对，并要与专业知识相结合。例如，判断两组差别有显著性意义，一般按P<0.05而拒绝“检验假设”。P<0.05的意思是，仅仅由于抽样误差造成如此大的差别的概率很小而已，并不是说“检验假设”绝对不能成立，当然P 越小越有理由拒绝“检验
假设”。
另外，即使P<0.05，从统计学角度两者差异有显著意义，还要从专业知识角度分析此差异有无意义。如降血压药，用了2周后，血压下降8 mmHg，P<0.05，从统计学角度分析差异有显著意义，但是这个药看来并没有多大的降血压应用价值。又如抗肿瘤药，用药组与对照组比较，对小鼠瘤重增长的抑制率为20％，P<0.05, 从统计学角度分析，差异有显著意义，但从专业角度分析对瘤重增长抑制率<30%的药物并无明显应用价值。因此，研究结论应避免片面化、绝对化。
数据分析管理制度 1.目的和适用范围 收集和分析适当的数据，以确定压力管道安装质量保证体系的适宜性和有效性，并识别可以实施的改进。适用于对来自测量和监控活动及其他相关来源的数据分析。 2. 职责 2.1.质量检验部负责统筹公司对内、对外相关数据的传递与分析、处理。 2.2.各部门和各责任人员负责各自相关的数据收集、传递、交流。 3. 管理程序 3.1.数据是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。3.2.数据地来源 3.2.1.外部来源 a.政策、法律、法规、规范、标准等 b.相关方（如顾客、供方等）反馈及投诉等。 3.2.2.内部来源
a.日常工作，如质量目标完成情况、检验试验记录、内 部质量审核与管理评审报告及体系正常运行的其他记 录； b.存在、潜在的不合格，如质量问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果等； c.其他信息，如部门建议等 3.2.3.数据可采用已有的质量记录、书面资料、会议、讨论交流、通讯等方式。 3.3. 数据的收集、分析与处理 3.3.1.对数据的收集、分析与处理应提供如下的信息： a.顾客满意和（或）不满意程度 b.安装满足安全性能的符合性； c.过程、安装的特性及发展趋势； d.供方的信息等。 3.3.2. 外部数据的收集、分析与处理 3.3.2.1.质量检验部负责质量管理部门检查及反馈数据、技 术标准类数据的收集分析，并负责传递到相关部门。
对出现的不合格项，执行《改进控制管理制度》。 3.3.2.2.政策法规类信息由办公室及相关部门和各责任人 员收集、分析、整理、传递。 3.3.2.3.工程部积极与甲方进行信息沟通，以满足顾客需 求，妥善处理甲方的投诉，执行《改进控制管理制 度》的有关规定； 3.3.2. 4.各部门和各责任人员直接从外部获取的其他类数 据，应在一周内用《信息联络处理单》报告质量检 验部，由其分析整理，根据需要传递、协调处理。 3.3.3. 内部数据的收集、分析与处理 3.3.3.1.各部门和各责任人员依据相关文件规定直接收集 并传递日常数据，对存在和潜在的不合格项，执行 《改进控制管理制度》。 3.3.3.2.紧急信息由发现部门迅速报告质量检验部组织协调处理。 3.3.3.3.其他内部信息获得者可用《信息联络处理单》反馈给质量检验部。
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。
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
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
统计分析管理制度 2006年第一版
中国网通广东省分公司 支撑共享中心 2006年3月制 1.总则 ●明确报人员相关职责，保持统计分析的准确性和时效性。 ●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》或通过ITS上报报表需求给综合室，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。 ●计费账务运行室在统计数据中若有程序开发或改动的需求，在ITS向综合室 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。
数据采集统计分析方法 目的：为检验员检验数据收集提供方法 适用范围：本公司内部对产品进行检验从而得到检验数据，为管理评审提供依据。 可用以下方法做为参考 QC旧七种工具 排列图，因果图，散布图，直方图，控制图，检查表与分层法 QC新七种工具(略) 关联图，KJ法，系统图法，矩阵图法，矩阵数据解析法，过程决策程序图法（PDPC)和箭头图法。 数据统计分析方法-排列图 数据统计分析方法-排列图 排列图是由两个纵坐标，一个横坐标，若干个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成 的，为寻找主要问题或主要原因所使用的图。 例1： 排列图的优点 排列图有以下优点： 直观，明了－－全世界品质管理界通用 用数据说明问题－－说服力强 用途广泛：品质管理/ 人员管理/ 治安管理 排列图的作图步骤 收集数据(某时间)
作缺陷项目统计表 绘制排列图 画横坐标(标出项目的等分刻度) 画左纵坐标(表示频数) 画直方图形(按每项的频数画) 画右纵坐标(表示累计百分比) 定点表数，写字 数据统计分析方法-因果图 何谓因果图： 对于结果（特性）与原因（要因）间或所期望之效果（特性）与对策的关系，以箭头连接，详细分析原因 或对策的一种图形称为因果图。 因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明，故又称为石川图，又因其形状似鱼骨，故也可称 其为鱼骨图，或特性要因图 作因果图的原则 采取由原因到结果的格式 通常从‘人，机，料，法，环’这五方面找原因 ‘4M1E’, Man, Machine, Material, Method, Environment 通常分三个层次：主干线、支干线、分支线 尽可能把所有的原因全部找出来列上 对少数的主要原因标上特殊的标志 写上绘制的日期、作者、有关说明等
数据统计管理制度 第一章总则 第一条为了有效地、科学地组织统计工作，保证统计资料的准确性与及时性，发挥统计工作在企业经营活动中的重要作用，根据《中华人民共和国统计法》及煤化工公司相关规定特制定本制度。 第二条统计在企业经营管理中占有极其重要的地位。它是企业编制发展规划和销售计划以及进行经济分析的依据，是经济核算的基础、企业经济信息反馈的主要渠道，是领导掌握情况的重要手段。 第三条统计工作的基本任务是对公司的销售经营活动情况进行统计调查、统计整理、统计分析，提供统计资料、实行统计监督。 第四条销售部负责组织领导和协调公司统计工作。 第二章统计报表管理 第四条对各种定期上报公司的统计报表，统计人员要及时负责向公司销售部填报，并负责报表的准确性和及时性。第五条对本单位的各类报表，要责统一格式，各部门必须按时填报。
第六条各部门对外报送的各种专业统计报表，为确保统计报表数字的正确可靠，必须先由本部门负责人认真审查后，并经公司主管领导审签后才能报出。 第七条凡上级业务主管部门向所属业务部门直接颁发的有关统计文件和报表，各业务部门应转送综合办公室传阅。第八条各级统计人员应加强指标的分析，经常深入实际，调查研究了解有关指标的波动原因，为分析和预测提供资料。 第三章统计资料的提供、积累和保管 第九条公司各部门的统计资料、统计数字，一律以本部门统计人员所掌握的统计资料为准。 第十条各级领导所需要的统计数字，应由同级统计人员负责提供，以便克服使用统计数字混乱的现象。 第十一条凡公司外单位根据上级规定，并持有上级主管部门或统计工作局介绍信来公司索取统计资料时，统一由公司经理指定有关部门接洽提供。 第十二条本公司各项主要统计资料，应由销售部综合统计人员负责保管；公司所属各部门的各项主要统计资料，由本部门统计人员负责保管。 第十三条各部门应将本部门的统计资料，采用台账形式，按月进行整理分类，以便使用。
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、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，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。
一、根据有关统计法律法规和工作需要，设立统计股室，确定统计负责人，配备统计人员，全面负责各项统计工作。 二、认真贯彻执行党的各项路线、方针、政策，学习统计法律、法规及统计业务知识，执行各项决议。 三、负责组织统计股室的正常学习和业务培训，加强统计网络建设，严格执行《统计法》、《甘肃省统计管理条例》、《临夏州统计管理规定》《东乡县部门统计管理办法》和《东乡县统计管理数据管理办法》，保证源头统计调查数据质量。 四、接受县统计部门的领导，及时全面、保质保量完成统计部门和上级业务部门安排的各项统计调查任务，及时、准确提供经济、社会运行统计数据。 五、加强统计工作的组织领导，组织、实施、管理好各项统计调查工作，定期检查、指导各项统计工作，确保统计工作正常运行、工作规范。 六、坚持实事求是的原则，严把统计数据质量，对主要统计数据质量进行认真分析、评估，确保统计数据真实可靠。 七、广泛宣传统计法律法规，全面落实统计普法各项任务，营造良好的依法统计工作环境。 八、积极完成统计部门和领导交办的其它工作任务。
一、统计股室必须建立健全统计台帐。统计台帐应按统一格式，台帐主要指标设置应与统计调查报表制度一致，具备连续性、实用性和稳定性。 二、统计股室在报表上报前要反复审核数据来源、真实性等，并经主管领导审阅、签字后盖章上报，并留存底表。电话上报数据的，随后必须补报规范报表。对未经审批备案的报表，视为非法报表，依法予以清理。 三、对一些难以用全面统计调查取得的数据，可采用抽样调查方法取得，但不准粗估冒算、凭空编造。否则，视情节按源头数据无来源依法查处。 四、对上报的各类统计报表，要有简要的文字说明。对数据变动过大的必须说明原因。 五、统计台帐要有专人记载，记载的内容必须真实、连续，做到书写整洁，无涂改、无缺项、无错填。 六、严格执行《统计法》规定，严防泄漏国家秘密。对属于私人、家庭的单项调查资料，非经本人同意，不得泄露。 七、统计资料应一年归档一次，按照档案管理规定分类立卷，规范入档，严防丢失和损坏。 八、统计台帐、资料要有专人妥善管理。统计台帐、资料借阅应办理借阅手续。统计人员工作变动时必须办理统计台帐、资料移交接手续。
内蒙古蒙西高新技术集团有限公司文件INNER MONGOLIA MENGXI HIGH-TECH GROUP C O., LTD. 关于印发《蒙西高新技术集团公司统计工作 管理制度》的通知 集团公司各成员企业、公司各职能部门、工业园管理办： 现将《蒙西高新技术集团公司统计工作管理制度》印发给你们，请遵照执行。 特此通知 内蒙古蒙西高新技术集团有限公司 主题词：管理制度统计工作通知 发送：总裁、副总裁、总裁助理，党委书记、副书记、 党委委员，监事会主席，工会代主席 集团公司党政工作部 2002年6月11日发送 共发34份
蒙西高新技术集团公司 统计工作管理制度 第一条为科学高效地组织公司统计工作，充分发挥统计工作在公司经营管理中的重要作用，使统计信息传输畅通并全面反映集团公司经营状况，保证统计资料的真实性、准确性与及时性，特制定本制度。 第二条本制度适用于集团公司本部及各成员企业。 第三条统计工作的基本任务是运用科学可行的方法对集团本部和所属产业经营情况进行统计调查、统计分析、统计监督，搞好统计服务，为公司领导、政府有关部门提供准确完整的统计资料。 第四条统计工作实行两级（集团公司为一级，各成员企业为二级）组织，专人负责，归口管理的办法。集团公司产业发展部是统计工作的归口管理部门，全面负责集团公司的统计工作。各二级统计单位要指定专门部门和专人负责本单位的统计工作，并在业务上受产业发展部管理。 第五条各级统计人员享有所辖区域内的统计调查权、统计报告权及统计监督权，被调查单位应积极配合统计人员的工作，及时提供真实准确的资料。 第六条各级统计人员不得虚报、漏报、迟报和拒报统计资料。 第七条所有统计资料均属内部保密文件，未经批准，不得向无关人员泄露。所有对外发表的统计数据，包括向上级部门汇报工作、重要会议报告和公开发表文章引用数据，必须由资料提供人员与产业发展部进行核对，以保证数字的一致性。
大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进，没有数据也不可能完成统计，所以二者缺一不可。在大数据时代，统计学必须与时俱进，跟上时代发展的脚步，勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革，才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学，两者是无法离开的，只有在共同学习进步下，才能够实现双赢，成为主宰。 关键词：大数据时代；统计学；影响分析 引言 对于大数据(Big data)，可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系，所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种，如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代，用数字代表的信息越来越多，科技迅速发展，互联网时代高速运转，在许多公司用来统计数据的时候，都用的电子表格，进行整理分析。在把它们汇总起来，就成了统计。数据是统计的本质，统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母，统计就是英语单词，通过整理分析，把字母拼成一个具有意义的单词，这就是数据和统计的意义。只有相互依存，你中有我我中有你。 （二）大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表，有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便，这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中，工作人员根据超市销售的数据进行整理分析，在汇总起来就是统计，最终他们看得都是统计整理得出的数，分析的也是统计后的数据。因此，统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制，我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代，越来越多的东西可以用数据表示，几乎全部的信息资料都
统计学案例二统计数据采集与处理 一项完整的统计数据采集与处理工作，应当包括调查方案的制定和调查问卷设计；对调查资料的分组、汇总、编制统计表和绘制统计图；根据整理后的统计资料进行基本的统计分析，写出调查报告。本案例的目的就是为了展现上述数据采集与处理的基本过程。 （一）调研题目 某省高职教育培养费用及其分担问题研究 （二）调查方案 高职教育学生培养费用调查方案 为了了解××省高职院校学生在校期间费用支出情况，研究高职教育相关各方对学生教育培养费用的负担程度，并对比国际高等教育培养费用水平，提出相应政策意见和建议，特制定本调查方案。 1.调查目的 通过对××省数所有代表性（在社会经济发展水平等方面）的高等职业技术院校及其在校学生的调查，全面掌握高职教育相关各方关于学生培养教育费用支出的数据资料，为科学制定高职教育基本费用水平、费用分担对象及分担比率，提供可靠依据。 2.调查方法 在组织方式上采用典型调查，即选择该省中等发展水平地区少数高等职业技术院校进行调查。在数据采集方法上采用统计报表和调查问卷相结合的方法，即请选中的调查院校填报学校培养费用调查表，对选中院校的部分班籍进行问卷调查。同时，通过文案调查法搜集国内外关于高职教育的成本及其分担问题的文献资料，以便比较研究。 3.调查对象和调查单位 根据研究目的，某省高等职业技术教育培养费用调查对象应当是该省所有高等职业技术院校及其在校学生，调查单位则应是该省每一所高等职业技术院校及其每一名在校学生。由于我们采用了典型调查，所以具体的调查对象是被选中的高等职业技术院校及其部分在校学生。 4.调查项目和调查表 根据调查目的要求，本次调查的主要对象分院校和学生两个部分。 具体调查项目如下： （1）对高职院校的调查项目：应包括有为教育培养本校学生所支出的全面费用项目，主要有基本工资、职工福利费、社会保障费、奖（助）学金、公务费、业务费、设备购置费（当年应分摊）、修缮费、财务费、其它费用； （2）对学生的调查项目：应包括学生在校学习期间正常学习和生活的全部费用支出，主要有学费、生活费(按10个月算)、住宿费、书杂费、通讯费(按10个月算)、交通费(按10个月算)、医疗费(按10个月算)、其它正常开支。 调查表样式见后面的调查资料表。 此外，还要通过相关数据库查阅国内外关于高职教育成本及成本分担问题的文献资料。 5.调查时间 调查资料所属时间是：高职院校费用项目为2005年、2006年和2007年三年的数据资料；学生的费用支出为2007年全年的数据资料。 调查工作期限为2008年5月1日至5月31日。 6.调查组织实施计划 这次调查由选中的三所院校分管财务工作的副院长、相关财务工作人员、调查主持人组成调查领导小组，选中院校的相关统计教师、班主任（或辅导员）、班干部组成调查工作组，具体实施调查工作。在调查过程中，每周作一次进度通报，月中进行一次质量检查，以确保
统计基础工作规范化 管理制度汇编 海珠区统计局 二○○五年五月 目录 1、统计人员岗位责任制 (4) 2、统计人员业务培训制度 (6) 3、原始记录和统计台帐管理制度 (8) 4、统计数据审核制度 (10) 5、统计基础工作规范化指引 (13) 总说明 为了建立健全政府综合统计机构的统计基础规范化工作，进一步提高海珠区统计局的工作效率和统计数据质量，充分发挥统计工作在国民经济与社会发展中的统计信息、咨询、监督作用，为各级政府、各部门和社会各界提供准确、全面、优质的统计服务，依据《中华人民共和国统计法》、《中华人民共和国统计法实施细则》、《广东省统计管理条例》和《广州市统计管理条例》等统计法律法规，结合《广州市政府综合统计基础工作规范化管理办法》和我区的实际情况，制定出相关工作制度，包括：《统计人员岗位责任制》、《统计人员业务培训制度》、《原始记录和统计台帐管理制度》、《统计数据审核制度》、《统计基础工作规范化指引》。局内各科室、队应切实按统计机构网络化、原始记录完整化、统
计数据台帐化、统计管理制度化、统计分析经常化、统计资料档案化、统计手段现代化、统计培训正规化、统计工作法制化的要求，实现对各环节统计工作的规范管理，以全面加强我区统计基础建设。 统计人员岗位责任制 一、统计科、统计调查队负责人岗位责任制 （一）在区统计局局长的直接领导下开展工作。组织领导、综合协调本部门统计人员做好各项统计工作；逐步完善统计工作的信息、咨询及监督的整体功能。 （二）认真贯彻执行《统计法》及其《实施细则》，建立健全有关的统计制度，依法组织对本部门和基层单位、企业统计工作的质量检查。 （三）带头加强政治理论和专业业务学习，组织统计人员参加政治理论学习和统计业务知识培训，不断提高统计队伍的素质和工作水平。 （四）带头深入区各主管部门及基层单位、企业开展调查研究活动，掌握经济运行动态和热点、难点问题的变化情况，组织和指导专业统计人员写好综合统计分析、专题统计分析及统计预测等，按照准确、及时、全面、效能的要求向上级统计部门、各级领导、区有关部门提供统计资料和信息。 （五）组织本部门及基层单位的专、兼职统计人员，积极开展和完成各种统计工作；做好年度统计工作总结和评比
大数据论文 摘要数据发展到今天，已不再是一个新的概念，基于大数据技术的应用也层出不穷，但作为一项发展前景广阔的技术，其很多作用还有待挖掘，比如为人们的生活带来方便，为企业带来更多利益等。现今，互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它，又怎样使它拥有不可估量的价值呢？这就需要不断去研究开发，让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来，并加以分析利用呢，大数据技术应运而生。大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨，从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入，简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法，并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后，以网络信息安全为例，阐述了该领域的大数据分析过程和方法。 关键词大数据；数据挖掘；深度学习；大数据分析；网络信息安全一、大数据概述
1.1大数据的定义和特征 目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报 告，在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵：（1）符合大数据标准的数据集大小是变化的，会随着时间推移、技术进步而增长；（2）不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）[2]。根据麦肯锡的定义可以看出，数据集的大小并不是大数据的唯一标准，数据规模不断增长，以及无法依靠传统的数据库技术进行管理，也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。 在日新月异的IT业界，各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个，即5" V”特征：Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多，也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多，既可包含各种结构化数据类型，又可包含各种非结构化数据类型，乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化，而且变化频率高、速度快、范围广，数据形态具有极大的动态性，处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。
大数据与统计学分析方法比较 基于理念分析和比较研究方法，对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析，从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。 标签： 大数据；统计学；研究方法 F27 随着信息技术的日益发展与普及，信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今，“大数据”时代已经来临，于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面，《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流，这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息，并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而，传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下，却呈现出了诸多缺陷，例如传统数据收集方法无法实现大规模（甚至是总体）数据的收集，传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据，等等。于是，在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前，需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别，然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。 1大数据的界定 根据一位美国学者的研究，大数据可以被定义为：it means data that’s too big，too fast，or too hard for existing tools to process。也就是说，该学者认为：在关于大数据的所有定义中，他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”，或现存工具“太难”处理的数据。一般而言，大数据的特征可以概括为四个V：一是量大（V olume）；二是流动性大（Velocity），典型的如微博；三是种类多（Variety），多样性，有结构化数据，也有半结构化和非结构化数据；四是价值大（Value），这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。 Victor在其最新著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据时代，思维方式要发生3个变革：第一，要分析与事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量数据样本；要总体，不要样本。第二，要乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。第三，不再探求难以捉摸的因果关系，应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此，下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。
内部资料 注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司 管理文件 文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施
3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理
空间统计分析实验报告 一、空间点格局的识别 1、平均最邻近分析 平均最邻近距离指点间最邻近距离均值。该分析方法通过比较计算最邻近点对的平均距离与随机分布模式中最邻近点对的平均距离，来判断其空间格局，分析结果如图1所示。 图1 平均最邻近分析结果图最邻近比率小于1，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0
计算结果共有5个参数，平均观测距离，预期平均距离，最邻近比率，Z 得分，P值。 P值就是概率值，它表示观测到的空间模式是由某随机过程创建而成的概率，P 值越小，也就是观测到的空间模式是随机空间模式的可能性越小，也就是我们越可以拒绝开始的零假设。最邻近比率值表示要素是否有聚集分布的趋势，对于趋势如何，要根据Z值和P值来判断。 本实验中的最邻近比率小于1 ，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0，该结果说明省详细居民点的分布是聚集分布的，不存在随机分布。 2、多距离空间聚类分析 基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。该方法不同于此工具集中其他方法（空间自相关和热点分析）的特征是可汇总一定距离围的空间相关性（要素聚类或要素扩散）。 本实验中第一次将距离段数设为10，距离增量设为1，第二次将距离段数设为5，距离增量同样为1，得到如图2和图3所示的结果。 从图中可以看出，小于3千米的距离，观测值大于预测值，居民点聚集，大于3千米，观测值小于预测值，居民点离散。且聚集具有统计意义上的聚集，离散并未具有统计意义上的显著性。 图2 K函数聚类分析结果1
数据统计分析制度 第一章数据分析 第一条为证实质量管理体系的适宜性、有效性及识别改进的机会，公司收集并分析适当的数据、将数据作为一种信息，加以充分利用并建立数据分析制度。 第二条数据分析应反映以下方面的实际情况： 一、质量管理体系的有效性和效率或质量目标达到的程度； 二、过程质量及其趋势； 三、产品质量分析； 四、顾客满意/不满意的调查统计分析； 五、供方产品的质量状况。 第三条各部门管理人员在收集和整理必要的数据后可采用诸如“调查表”、“因果图”、“统计图表”等适宜的方式对数据进行分析，对产品实现过程中和质量体系运行中出现的问题进行调查分析，达到持续改进的目的。 第四条数据的来源 一、外部来源 (一)政策、法规、标准等； (二)政府机构检查的结果及反馈； (三)市场、新项目、新技术发展方向； (四)相关方（如顾客、供方等）反馈及投诉等。 二、内部来源 (一)日常工作：如质量目标完成情况、检验记录、内部质量审核与管理评审报告及体系正常运行的其他记录； (二)存在、潜在的不合格，如质量问题统计分析结果、
纠正预防措施处理结果等； (三)紧急信息，如出现突发事故等； (四)其他信息，如员工建议等。 第五条数据的收集、分析与处理 一、品控部负责： (一)公司质量目标完成情况评价，各部门负责本部门质量目标完成情况评价，形成的记录由品控部存档，可作为管理评审的输入。 (二)负责对采购不合格品进行统计分析，统计结果应作为对“合格供方”进行动态管理的依据。 (三)对二氧化碳产品的碳氢化合物总量应用统计图表进行统计分析。 (四)每年组织相关部门进行顾客满意度调查。 二、预处理车间负责：按月将玉米油毛油残溶、粕残油、玉米面粒度指标制成曲线进行分析控制。 三、酒精车间负责：根据生产运行和工艺指标完成情况，每月对主要工艺指标如糖度、糖化率、残总糖、酒份、挥发酸、酵母数、粉浆PH值等根据需要进行2项以上分析，以工艺指标报表数据制成曲线图，检查过程是否处于受控状态。 四、饲料车间负责：以工艺指标报表数据制成曲线图，对饲料产品水分指标进行统计分析。 五、酒精饲料车间负责：每月对工艺指标如糖度、糖化率、残总糖、酒份、挥发酸、酵母数、粉浆PH值、饲料产品水分等根据需要进行2项以上分析，以工艺指标报表数据制成曲线图，检查过程是否处于受控状态。 六、电站车间负责：
大数据统计分析 随着经济社会日新月异的发展进步，科技把我们带入了一个全新的时代，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。这给统计工作打开了一片新天地，统计数据将更加准确、完整、及时，统计产品将更加丰富、细化、管用。 文章主要围绕大数据对统计学工作和政府统计产生的影响为研究对象，对充分利用大数据资源、技术进行统计分析探究。 在这个大数据时代，随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对各个行业的重要性。其实，这对统计工作、政府统计也是一场模式革命。要扩大数据获取来源，通过云计算对海量大数据进行比对、分析，理解附含的信息，筛选有用的信息，找到信息的联系，针对经济发展新常态进行深入分析，为五大发展理念的贯彻落实提供统计分析动力和决策依据。 当前统计研究者更为关注，怎样将企业、基层、部门的海量数据进行全面的无缝对接、汇总加工，怎样通过大数据、云计算、物联网为统计工作整合资源、汇聚合力，怎样让信息技术为统计流程改造和统计数据生产更好服务。
一、大数据的概念和意义 大数据(big data)，指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，通过“加工”实现数据的“增值”。所以大数据分析常和云计算联系到一起。 二、大数据对经济发展和政府统计的影响 (一)大数据对经济统计的影响 大数据实际上对经济统计带来了非常大的影响，极大地改变了统计数据收集方式、统计方法和统计生产过程，也是一种对传统因果关系论证做法的革命和创新。 第一，在数据收集方式方面，传统方法更多是依靠全面报表、大型普查、抽样调查、典型调查、重点调查等方法，但是仅仅依赖这些方法显然无法跟上信息技术发展的步伐，有必要结合大数据应用进一步完善和改进统计方法。