统计学处理数据的方法
统计学是一门研究数据收集、处理、分析、解释和推断的学科。在处理数据方面，统计学提供了许多方法，包括：
1. 描述性统计：用来描述数据的基本特征，如中心趋势、离散
程度、分布形态等。
2. 探索性数据分析：通过可视化、图表等手段，探索数据之间
的关系，以便确定进一步分析的方向。
3. 参数估计：利用样本数据来估计总体参数值，如均值、方差等。
4. 假设检验：用来判断某个总体参数是否符合某个设定的假设，或者判断不同总体参数之间的差异是否显著。
5. 方差分析：用来比较多个总体参数之间的差异是否显著。
6. 回归分析：用来探究自变量与因变量之间的关系，并建立预
测模型。
以上这些方法都需要在数据分析前进行数据清洗、预处理等工作。同时，在应用这些方法时，也需要注意数据的质量、样本是否具有代表性、统计方法的选择等问题，以确保得到可靠的分析结果。
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统计数据处理的基本方法 统计数据处理是指对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。在各个领域中，统计数据处理都是非常重要的，它能够为我们提供有关事物的详细信息和洞察力。本文将介绍统计数据处理的基本方法，以帮助读者更好地理解和应用这些方法。 1. 数据收集 统计数据处理的第一步是收集数据。数据可以通过各种方式收集，包括调查问卷、实验记录、观察数据等。在收集数据时，我们应该确保数据的准确性和完整性，以便后续的处理和分析。 2. 数据整理 一旦数据收集完毕，接下来的步骤是对数据进行整理。数据整理包括数据录入、删除重复数据、处理缺失数据等。在这个阶段，我们还可以进行数据的规范化处理，以确保数据的一致性和可比性。 3. 描述性统计 描述性统计是对数据进行总结和描述的方法。通过描述性统计，我们可以计算数据的中心趋势（例如平均值、中位数、众数）、数据的离散程度（例如标准差、方差）以及数据的分布情况（例如直方图、箱线图）。描述性统计能够帮助我们对数据进行初步的分析和理解。 4. 探索性数据分析
探索性数据分析是一种通过图表和可视化方法来发现数据之间关系 和模式的方法。通过绘制散点图、折线图、柱状图等图形，我们可以 更好地理解数据之间的相关性和趋势。探索性数据分析有助于发现隐 藏在数据背后的信息和规律。 5. 参数估计与假设检验 参数估计和假设检验是统计推断的重要方法。参数估计是通过样本 数据来推断总体参数的值，比如使用样本均值来估计总体均值。而假 设检验则是通过样本数据来评估一个关于总体参数的假设是否成立。 参数估计和假设检验能够帮助我们从样本数据中得出对总体的推断。 6. 数据分析软件的应用 在现代统计数据处理中，常常使用专业的数据分析软件来处理和分 析数据。常见的数据分析软件包括SPSS、R、Python等。这些软件提 供了丰富的统计函数和图形功能，能够更高效地进行数据处理和分析。熟练掌握数据分析软件的使用对于统计数据处理至关重要。 总结： 统计数据处理是对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。本 文介绍了统计数据处理的基本方法，包括数据收集、数据整理、描述 性统计、探索性数据分析、参数估计与假设检验以及数据分析软件的 应用。通过合理运用这些方法，我们能够更好地理解数据、发现规律，并做出科学的决策。统计数据处理在各个领域都发挥着重要的作用， 希望本文能够为读者提供更深入的认识和理解。
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；
统计学中的数据收集与整理方法数据在统计学中扮演着重要的角色，而数据的收集与整理方法对于统计结果的准确性和可靠性起着决定性的作用。本文将就统计学中的数据收集与整理方法进行探讨。 一、数据收集方法 1. 抽样调查法 抽样调查法是一种常见的数据收集方法，通过从总体中选取样本进行调查和观察，以此来推断总体的特征。常见的抽样调查方法有简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。 2. 实验法 实验法是通过对一定数量的个体或对象进行实验和观察得到数据。实验法可以通过对实验组和对照组的比较来确定因果关系。实验设计的合理性对于获得准确的实验结果至关重要。 3. 统计报表法 统计报表法是通过对已有的统计数据进行整理和分析得到信息。这种方法常用于对历史数据的分析和评估，可以有效地发现数据的规律和趋势。 二、数据整理方法 1. 数据清洗
数据清洗是指对收集到的原始数据进行初步处理和筛选，去除不符合要求或有错误的数据项。常见的数据清洗方法有去重、去噪、填充缺失值等。 2. 数据编码 数据编码是将数据进行分类标记和编号，以便于统计和分析。数据编码可以采用数字编码、字母编码或符号编码等方式，使得数据具有一定的可比性和可读性。 3. 数据转换 数据转换是将数据按照一定的规则和方法进行变换，以满足数据分析的需要。数据转换可以包括数据的归一化、标准化、离散化等处理方法，使得数据更方便进行比较和分析。 4. 数据汇总 数据汇总是将原始数据进行分类和汇总，计算出相应的统计指标。数据汇总可以采用表格、图表等形式进行展示，使得数据更加直观和易于理解。 结语 数据收集与整理是统计学中至关重要的环节，合理的数据收集与整理方法可以有效提高统计结果的可靠性和准确性。在实际的数据处理过程中，需要根据具体问题选择合适的数据收集与整理方法，以获得高质量的统计结果。通过不断的学习和实践，我们可以不断提高数据收集与整理的能力，为统计学的发展做出贡献。
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；
统计分析的常用方法 统计分析是一种通过数学和逻辑方法来处理和解释数据的科学技术。它是应用统计学原理和方法对数据进行整理、总结、描述和分析的过程。统计分析广泛应用于社会科学、自然科学、医学、经济学、市场研究等各个领域。下面将介绍一些常用的统计分析方法。 1. 描述统计 描述统计是对数据进行描绘和总结的方法。它包括计算中心趋势（如平均值、中位数、众数）、计算离散程度（如标准差、方差、四分位数）和描述分布形态（如偏度、峰度）等指标。 2. 探索性数据分析（EDA） 探索性数据分析是一种通过可视化和图形化方法来探索数据特征和关系的方法。它可以帮助发现数据中的模式、异常值和趋势，为后续的统计推断和模型建立提供指导。 3. 参数估计 参数估计是推断总体参数的方法。通过从样本中获得的数据来估计总体的未知参数。常见的参数估计方法包括最大似然估计、矩估计和贝叶斯估计。 4. 假设检验 假设检验是一种用来检验统计推断的方法。它将原假设和备择假设相对比，通过
计算检验统计量和P值来判断差异是否显著。常见的假设检验方法包括t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验和相关性检验等。 5. 方差分析 方差分析是一种通过分析变量间的差异来推断变量之间的关系的方法。它通过计算组内方差和组间方差来检验变量间的差异是否显著，并判断不同因素对总体的影响。 6. 相关分析 相关分析是一种分析变量间关系的方法。它可以通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数）来评价变量之间的线性相关程度，并判断这种关系是否显著。 7. 回归分析 回归分析是一种建立变量间数学关系的方法。通过线性回归、多元回归等模型来描述和预测因变量和自变量之间的关系，并进行模型检验和预测。 8. 生存分析 生存分析是一种分析事件发生时间的方法。它可以用于评估某个事件（如死亡、失业、疾病复发）发生的风险和影响因素，并构建生存曲线和风险模型。 9. 聚类分析 聚类分析是一种将数据样本划分为不同群组的方法。它通过计算样本间的相似性
统计学的所有方法和工具 统计学是一门研究和应用数据收集、分析和解释的学科。以下是统计学中常用的方法和工具： 1. 描述统计：用于描述和总结数据的方法，包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。 2. 探索性数据分析（EDA）：一种分析数据的方法，主要通 过图表和统计指标来探索数据的特征和关系。 3. 概率：用于描述事件发生的可能性的数学方法。概率理论是统计学的基础，包括概率分布、概率密度函数、概率质量函数等。 4. 抽样和抽样分布：用于从总体中获取样本并推断总体特征的方法。常用的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样等。 5. 假设检验：用于判断统计推断的方法。假设检验可用于比较两个群体的均值、检验某个参数是否符合设定的期望值等。 6. 回归分析：用于建立变量之间关系的方法。线性回归、多元回归、逻辑回归等是常用的回归分析方法。 7. 方差分析：用于比较多个群体间差异的方法。通过方差分析可以判断不同处理条件下受试者之间的差异是否显著。 8. 实验设计：用于优化实验条件和减少误差的方法。常见的实
验设计方法有完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等。 9. 时间序列分析：用于分析时间序列数据的方法。常用的时间序列分析方法包括自回归滑动平均模型（ARMA）、自回归 积分滑动平均模型（ARIMA）等。 10. 数据挖掘：用于发现数据中隐藏模式和关联的方法。常用 的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。 11. 统计软件：用于统计分析和数据可视化的工具。常用的统 计软件包括SPSS、R、Python上的NumPy和pandas库等。 请注意，此列表并不是详尽无遗，统计学的方法和工具非常广泛和丰富，还有其他许多特定领域的方法和工具。
统计学的基本方法 统计学是一门研究数据收集、处理和分析的学科，通过运用基本方法来推断总体特性和做出决策。下面我将详细介绍统计学的基本方法： 1. 数据收集：统计学的基本方法之一是通过收集数据来研究特定问题。数据可以通过问卷调查、实验设计、统计抽样等方法获取，重要的是确保数据的准确性和可靠性。 2. 描述统计：描述统计是对数据进行整理、总结和分析的方法。常用的描述统计方法有：测量中心趋势的平均数、中位数和众数，测量离散程度的方差和标准差，以及描述数据分布的箱线图和频率分布表等。 3. 概率论：概率论是统计学的基础，研究随机事件的可能性。概率可以通过频率方法和数学方法来计算，广泛应用于统计推断、假设检验和风险评估等领域。 4. 抽样：抽样是从总体中选取样本作为研究对象的过程。合理的抽样方法可以减少数据收集的成本和时间，并且能够有效地代表总体特征。常见的抽样方法有简单随机抽样、系统抽样和分层抽样等。 5. 推断统计：推断统计是通过样本数据得出总体特征的方法。通过推断统计，可以从样本中推断总体的均值、方差、比例等参数，并给出相应的置信区间和假设检验结论。
6. 参数检验：参数检验是用于检验总体参数假设的方法。在参数检验中，先建立原假设和备择假设，并结合样本数据计算出适当的统计量，然后根据统计量的分布进行假设检验，确定是否拒绝原假设。 7. 相关分析：相关分析用于研究变量之间的关系。常用的相关分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数，它们描述了变量之间的线性关系和单调关系。 8. 方差分析：方差分析用于比较两个或多个总体均值之间的差异。方差分析可以用于处理多个组间比较，也可以用于处理单因素或多因素的方差分析问题。 9. 回归分析：回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系。通过构建回归模型，可以预测因变量在给定自变量条件下的取值，并评估自变量对因变量的影响程度。 10. 时间序列分析：时间序列分析用于研究时间相关的数据。它可以揭示数据随时间变化的模式和趋势，并通过建立预测模型进行未来值的预测。 以上是统计学的一些基本方法，这些方法在各个学科和领域中都得到了广泛的应用。统计学的目标是通过运用这些方法，以科学和可靠的方式研究数据，并从中
统计学中的数据分析方法 数据分析方法是统计学的一项重要工具，能够帮助人们更好地 理解数据、推断规律和预测趋势。本文将介绍几种常用的数据分 析方法，并探讨它们在实际中的应用。 1. 描述性统计 描述性统计是一种对数据进行概括和总结的方法，它可以通过 计算数据的中心趋势（如平均数、中位数、众数）、离散程度 （如标准差、方差）和分布形态（如偏度、峰度）等指标来描述 数据的特征。这些指标可以帮助人们更直观地了解数据的整体情况。 例如，在市场调研中，研究人员可以通过描述性统计方法对受 访者提出的问题进行整理，从而更好地了解市场需求和用户偏好。 2. 假设检验 假设检验是一种通过对抗假设来证明研究结论的方法。在假设 检验中，假设被定义为“零假设”，并通过比较样本数据和总体数 据来推翻或接受这个假设。 例如，在医学研究中，假设检验可以用于检验某种新药物的功 效是否显著，以此证明新药物的疗效是否优于已有的药物。 3. 回归分析
回归分析是一种通过对两个或多个变量之间的关系进行建模的方法。它可以用于预测一个变量对另一个变量的影响程度，并确定变量之间的强度和方向。 例如，在市场营销中，回归分析可以用于分析广告支出和销售额之间的关系，并预测未来的销售额。 4. 因子分析 因子分析是一种通过降低变量的维度来理解数据的技术。它可以用于确定数据中的潜在因素，即隐藏在数据中的变量。 例如，在心理学研究中，因子分析可以用于确定不同的人格特征，例如外向、神经质和权力欲望等，以此更好地了解人们的情感和行为。 5. 聚类分析 聚类分析是一种将数据分为不同组的方法，以此将相似的数据归类在一起，并将不同类别之间的差异最小化。 例如，在电子商务中，聚类分析可以用于确定不同用户群体的特征，以此更好地进行市场分析和定位。 综上所述，数据分析方法在现代工业、科学和商业中都扮演着重要的角色。熟练掌握这些分析方法可以帮助人们更好地理解数据、理解变量之间的关系，并从中被赋予预测未来的概率。
统计的常用方法 统计学是一门提供研究调查者收集研究数据、分析和提出结论的学科。它提供了一些技术工具，可以帮助研究者有效地组织和分析调查数据，以提取有效信息。这些技术工具称为统计方法。 统计方法包括描述性统计，例如平均数、中位数和分位数，以及推断性统计，例如卡方检验、t检验和F检验。描述性统计的目的是描述原始数据，推断性统计的目的是从研究样本到一般人口的推论。 一、描述性统计 描述性统计是一种定量研究方法，用于总结、描述和可视化数据集的总体特征。它常常用于描述数据的中心位置、变异范围以及相互关系。 1、平均数 平均数是一种最常用的、用于描述数据的描述性统计技术。它是指一组数据的算术平均值，表示该组数据的中心趋势。通常，平均数用来衡量一个群体的总体特征。 2、中位数 中位数是一种按大小排序的数据集中，中间观测值的度量。它可以代表一组数据的中心趋势，当数据集具有偏态或噪声时，它可比平均数更具代表性。 3、分位数 分位数是给定数据集中观测值的百分比。它常用来描述数据的变异范围和分布图形，也可用于比较组之间的差异。
二、推断性统计 推断性统计是一种定性研究方法，用于从研究范围内的样本中推断总体模型，并将结果推断到更大的人口群体中。 1、卡方检验 卡方检验是一种用于检验定性观察数据是否符合预期分布的统 计检验。它常用于判断两个分类变量之间是否存在某种关系，或者不同水平的一个因变量是否存在显著差异，以及一个或多个自变量是否对因变量的响应存在统计学上的显著差异。 2、t检验 t检验是一种用于检验两组数据之间均值是否有显著差异的统计方法。它也可用于对比一组数据与某个均值之间的差异。t检验用于检验样本数据在分布类型上是否与理论值相符合，以及检验样本中的变量之间是否存在显著的相关性。 3、F检验 F检验是用来检验两个样本的方差是否有显著差异的检验方法。它可以用来检验两组数据之间的变异是否有显著差异，也可用来检验多组数据之间的变异是否有显著差异，以识别多组数据之间的差异来源。 总之，统计是一门重要学科，它为研究人员提供了一些有效的方法来设计、分析和提出研究结论。本文重点介绍了统计学中两类常用的统计方法：描述性统计和推断性统计。描述性统计包括平均数、中位数和分位数，用于描述数据的中心位置、变异范围和相互关系。推
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
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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
16种统计分析方法-统计分析方法有多少种 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：易9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卩与已知的某一总体均数卩0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； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量