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实验室常用统计方法1.描述统计方法：描述统计方法是通过汇总和整理实验数据的相关特征来进行分析的方法。
包括计算数据的均值、标准差、中位数等，以对数据的集中趋势、离散程度、分布情况等进行描述。
2.参数检验方法：参数检验方法用于比较两个或多个样本之间的差异，并判断这些差异是否显著。
常见的参数检验方法包括t检验、方差分析等。
t检验用于比较两个样本均值之间的差异，方差分析则用于比较多个样本均值之间的差异。
3. 非参数检验方法：非参数检验方法是针对无法满足参数检验假设的实验数据而设计的。
常见的非参数检验方法包括Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
Wilcoxon秩和检验用于比较两个相关样本之间的差异，Kruskal-Wallis检验则用于比较多个独立样本之间的差异。
4.回归分析：回归分析用于研究自变量和因变量之间的关系，并建立预测模型。
在实验室中，回归分析常用于研究因变量与多个自变量之间的线性关系。
通过回归分析可以确定自变量对因变量的贡献程度，以及预测因变量的可能取值。
5. 生存分析：生存分析是用于研究事件发生的时间和相关因素之间的关系的统计方法。
在实验室中，生存分析常用于研究生物学实验中事件发生的概率和时间。
生存分析的常见方法包括Kaplan-Meier生存曲线分析和Cox比例风险模型分析。
6.方差分析：方差分析是用于比较多个样本均值差异的统计方法。
在实验室中，方差分析常用于比较多个处理组之间的差异，并确定是否存在显著差异。
方差分析可分为单因素方差分析和多因素方差分析，用于比较不同因素对实验结果的影响。
7.聚类分析：聚类分析是将样本按照相似性分为不同的组别的统计方法。
在实验室中，聚类分析常用于将实验数据按照其特征进行分类，以寻找样本之间的相似性和差异性。
综上所述，实验室常用的统计方法涵盖了描述统计、参数检验、非参数检验、回归分析、生存分析、方差分析和聚类分析。
通过运用这些统计方法，实验室可以更好地处理和分析实验数据，为科研工作提供有力的支持。
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。
五种统计学数值方法统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
在统计学中，有许多数值方法可以用来描述和分析数据。
这些方法可以帮助我们更好地理解数据，从而做出更准确的决策。
本文将介绍五种常见的统计学数值方法，包括中心趋势、离散程度、偏态和峰度、相关性和回归分析。
一、中心趋势中心趋势是用来描述数据集中的一组数值。
常见的中心趋势包括平均数、中位数和众数。
1.平均数平均数是指一组数据的总和除以数据的个数。
平均数可以帮助我们了解数据的总体趋势。
例如，如果一组数据的平均数为50，那么我们可以大致认为这组数据的中心趋势在50左右。
2.中位数中位数是指一组数据中间的那个数。
如果一组数据有奇数个数，那么中位数就是这组数据排序后的中间那个数；如果一组数据有偶数个数，那么中位数就是这组数据排序后中间两个数的平均数。
中位数可以帮助我们了解数据的分布情况。
例如，如果一组数据的中位数为50，那么我们可以认为这组数据的一半数值小于50，一半数值大于50。
3.众数众数是指一组数据中出现次数最多的数。
众数可以帮助我们了解数据的集中程度。
例如，如果一组数据的众数为50，那么我们可以认为这组数据中有很多数值都集中在50附近。
二、离散程度离散程度是用来描述数据分散程度的一组数值。
常见的离散程度包括方差、标准差和极差。
1.方差方差是指一组数据与其平均数之差的平方和除以数据的个数。
方差可以帮助我们了解数据的离散程度。
例如，如果一组数据的方差很大，那么这组数据的数值分散程度就很大。
2.标准差标准差是指一组数据与其平均数之差的平方和除以数据的个数再开方。
标准差可以帮助我们了解数据的分布情况。
例如，如果一组数据的标准差很小，那么这组数据的数值分布就比较集中。
3.极差极差是指一组数据中最大值与最小值之差。
极差可以帮助我们了解数据的范围。
例如，如果一组数据的极差很大，那么这组数据的数值范围就很广。
三、偏态和峰度偏态和峰度是用来描述数据分布形态的一组数值。
最简单高效的统计方法统计方法在现代社会中起着至关重要的作用，它能够帮助我们理解数据、提取信息并作出决策。
然而，对于一些初学者来说，统计方法可能显得有些晦涩难懂。
在这篇文章中，我们将介绍一些最简单高效的统计方法，帮助您迅速上手并应用于实际问题中。
1. 描述统计描述统计是一种最简单的统计方法，它主要用于描述和总结数据的特征。
描述统计包括以下几个重要指标：(1) 均值均值是指一组数据的平均值，它能够反映出数据的集中趋势。
计算均值的公式如下：均值= 数据总和/ 数据个数均值可以帮助我们了解数据的平均水平，并与其他数据进行比较。
(2) 中位数中位数是一组数据按照大小排列后的中间值，它能够反映出数据的中心位置。
计算中位数的步骤如下：1. 将数据从小到大排列。
2. 如果数据个数为奇数，中位数就是排列后的中间值。
3. 如果数据个数为偶数，中位数就是排列后中间两个数的平均值。
中位数可以帮助我们抵御极端值的影响，并了解数据的整体分布情况。
(3) 众数众数是一组数据中出现次数最多的值，它能够反映出数据的峰值。
计算众数的方法非常简单，只需要统计每个值出现的频次，并找出出现次数最多的值即可。
众数可以帮助我们了解数据的分布特点，特别是在处理分类数据时非常有用。
(4) 标准差标准差是一组数据分散程度的度量，它能够反映出数据的变异情况。
计算标准差的公式如下：标准差= sqrt( ∑((值-均值)^2) / 数据个数)标准差可以帮助我们判断数据的稳定性，挖掘数据的规律和异常情况。
2. 抽样调查抽样调查是一种高效的统计方法，它通过收集一部分样本数据，从而推断出整个总体的特征。
抽样调查的步骤如下：1. 确定抽样方法：随机抽样是一种常用的方法，确保每个样本有相等的机会被选中。
2. 设定样本量：根据总体的大小、可承受的误差范围和置信水平来确定合适的样本量。
3. 收集样本数据：按照抽样方法随机选择样本，并收集相关数据。
4. 分析样本数据：应用描述统计方法对样本数据进行分析，得出总体特征的估计值。
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。
统计方法有哪些第一篇：常见的统计方法统计方法是数据处理和分析的基础，广泛应用于各个领域，如经济学、医学、教育学、社会学等等。
本文将介绍常见的统计方法，可供读者参考和学习。
一、描述性统计分析描述性统计分析是指通过图表和数字描述数据的总体特征和分布情况。
其中常用的统计指标有：中心趋势度量（如平均数、中位数、众数）、离散程度度量（如方差、标准差、四分位差）和数据形态度量（如偏度、峰度）。
描述性统计分析可以对数据进行简要的总结和比较，是其他统计方法的基础。
二、参数检验参数检验是统计学中的一种方法，可用于验证研究假设。
在参数检验中，我们通过假设一个总体参数来检验样本统计量是否符合这个假设，从而得出对研究假设的结论。
参数检验分为单样本检验、双样本检验和方差分析等。
其中，单样本检验是检验一个样本的总体均值是否等于一个固定值；双样本检验是检验两个样本的总体均值是否相等；方差分析是多个样本的均值是否相等。
三、相关分析相关分析主要是研究两个或多个变量之间的关系。
常用的相关分析方法有：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、判定系数等。
其中，皮尔逊相关系数用于衡量两个变量之间的线性相关性、斯皮尔曼等级相关系数则适用于非线性关系。
判定系数是用来说明自变量对因变量的解释能力。
四、回归分析回归分析是一种探究因变量和自变量之间关系的统计方法。
其基本思想是将多个自变量线性加权组合作为预测因变量的值，以探寻因变量与自变量之间的关系。
常见的回归方法有：线性回归、非线性回归、多元回归等。
线性回归通常应用在两个变量之间的关系上，而非线性回归通常应用在非线性的变量关系上。
五、时间序列分析时间序列分析是用来研究一组连续时间点上的数据的方法。
其目的是利用时间序列的特征来预测未来或分析过去。
时间序列分析主要包括趋势分析、季节性分析、循环性分析和随机性分析等。
其中，趋势分析是研究数据的长期变化趋势的方法，季节性分析是研究数据在不同季节之间的周期性变化的方法。
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。
统计学有哪些统计方法
统计学有以下几种常用的统计方法：
1. 描述统计：包括均值、中位数、众数、方差、标准差等，用于描述样本或总体的特征和变异程度。
2. 推断统计：通过样本推断总体的参数或进行假设检验，常用方法包括置信区间估计、假设检验、相关分析、回归分析等。
3. 抽样技术：用于从总体中选取样本的方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
4. 因子分析：用于研究多个变量之间的相关关系，通过将变量进行综合，得到相对独立的因子。
5. 非参数统计：不依赖于总体分布的假设，常用方法包括秩和检验、符号检验、K-S检验等。
6. 时间序列分析：研究时间序列数据的分析方法，包括平稳时间序列建模、ARIMA模型、指数平滑法等。
7. 生存分析：用于分析生物、医学等领域中的事件发生时间或生存时间，包括
生存曲线、危险比、Kaplan-Meier估计等。
8. 实验设计：研究如何设计并进行实验以获取有效的数据，例如完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等。
9. 多元分析：用于研究多个变量之间的关系，常用方法有主成分分析、聚类分析、判别分析等。
10. 电脑模拟：利用计算机进行随机事件模拟，通过模拟大量的随机事件来估计概率、评估决策等。
统计学是一门研究数据收集、分析、解释和展示的学科。
在统计学中，有许多常用的统计方法用于分析数据、揭示数据间的关系和得出结论。
以下是一些统计学中常用的统计方法：
1. 描述统计方法：用于总结和描述数据的基本特征，包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
常见的描述统计方法有频数分布、直方图、箱线图等。
2. 推论统计方法：基于样本数据推断总体参数的方法，包括参数估计和假设检验。
常见的推论统计方法有置信区间估计、单样本t 检验、双样本t 检验、方差分析、卡方检验等。
3. 相关分析方法：用于研究变量之间的相关性或关联程度的方法。
常见的相关分析方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、点二列相关系数等。
4. 回归分析方法：用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
常见的回归分析方法有线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
5. 方差分析方法：用于分析两个或多个总体均值是否相等的统计方法。
常见的方差分析方法有单因素方差分析、多因素
方差分析等。
6. 聚类分析方法：用于将数据集中的观测值分成不同的组别的方法。
常见的聚类分析方法有K均值聚类、层次聚类等。
7. 因子分析方法：用于研究变量间存在的潜在结构、简化数据的方法。
常见的因子分析方法有主成分分析、因子分析等。
这些是统计学中常用的一些统计方法，它们在不同情境下有着不同的应用和适用范围。
在实际应用中，根据所面临的具体问题和数据特点，选择适当的统计方法是十分重要的。
统计学常用方法及应用场景统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域中有着广泛的应用。
本文将介绍一些统计学常用方法及其在不同场景中的应用。
一、描述统计方法描述统计方法是统计学中最基本的方法之一，它用于总结和描述数据的基本特征。
常用的描述统计方法包括：1. 平均值：用于计算一组数据的平均数，它能够反映数据的集中趋势。
应用场景：在市场调研中，平均值可以用于分析消费者的购买能力，从而为企业制定正确的市场推广策略提供依据。
2. 方差和标准差：用于衡量数据的离散程度。
应用场景：在质量控制中，方差和标准差可以帮助检查产品的品质稳定性，并找出生产过程中的问题所在。
3. 频数分布表和直方图：用于将数据分组并展示出每组的频数。
应用场景：在人口统计学中，频数分布表和直方图可以清晰地展示不同年龄段的人口数量分布情况，为社会政策的制定提供依据。
二、推断统计方法推断统计方法是基于样本数据对总体特征进行推测的方法，它通过从样本中得出结论，并推断出总体的特性。
常用的推断统计方法包括：1. 抽样方法：用于从总体中选择样本的方法，以代表总体。
应用场景：在市场调查中，通过从全国范围的消费者中抽取样本，可以推断出整个市场的消费偏好和需求。
2. 参数估计：基于样本数据，估计总体的未知参数。
应用场景：在医学研究中，通过对一部分病例的观察，可以估计整个人群中的患病率，为疾病预防和治疗提供依据。
3. 假设检验：用于对总体参数的假设进行检验，以确定研究结果的显著性。
应用场景：在药物实验中，通过对实验组和对照组的数据进行比较，可以判断药物的疗效是否显著，从而决定是否批准上市。
三、相关分析方法相关分析方法用于研究两个或更多变量之间的关系，并评估它们之间的相关性。
常用的相关分析方法包括：1. 相关系数：用于衡量两个变量之间的线性关系的强度和方向。
应用场景：在金融领域中，相关系数可以用于分析不同资产之间的相关性，为投资组合的配置提供依据。
统计方法统计分析方法从根本上说有两大类，一是逻辑思维方法，二是数量关系分析方法 逻辑思维方法是指辩证唯物主义认识论的方法。
统计分析必须以马克思主义哲学作为世界观和方法论的指导。
唯物辩证法对于事物的认识要从简单到复杂，从特殊到一般，从偶然到必然，从现象到本质。
坚持辨证的观点、发展的观点，从事物的发展变化中观察问题，从事物的相互依存、相互制约中来分析问题，对统计分析具有重要的指导意义。
数量关系分析方法是运用统计学中论述的方法对社会经济现象的数量表现，包括社会经济现象的规模、水平、速度、结构比例、事物之间的联系进行分析的方法。
如对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法等。
一、统计和数据（一）统计的含义掌握统计学的含义。
了解统计在实际中的应用。
（二）数据类型了解变量和数据的含义。
掌握数据类型。
（三）数据来源与搜集数据的方法熟悉数据来源—一手数据和二手数据及它们的来源。
了解搜集数据的方法以及不同方法的特点与应用条件。
熟悉统计调查方案的基本内容。
二、数据描述（一）用图表展示数据掌握频数分布表的编制方法。
掌握定性数据和定量数据的图示方法，能够根据数据的类型选择正确的统计图进行展示。
能够应用EXCEL软件编制表格和绘制图形。
了解统计表的基本结构和制作统计表的基本要求。
（二）水平的测量了解算术平均数的含义，熟悉算术平均数的性质，掌握算术平均数的计算。
了解几何平均数的应用条件，掌握几何平均数的计算方法。
熟悉中位数、众数与四分位数的含义，掌握中位数、众数与四分位数的计算方法。
掌握算术平均数、中位数与众数不同方法的特点和应用。
能够应用EXCEL软件进行平均数、中位数、众数的计算。
（三）离散程度的测量熟悉测量离散程度的目的，掌握离散程度的含义。
熟悉标准差的含义以及实际中的应用，掌握极差、四分位差、标准差、方差的计算方法，理解他们的特点和应用。
能够应用EXCEL软件进行极差、四分位差、标准差、方差的计算。
三、相关分析熟悉相关关系的基本概念和特点；熟悉相关关系的种类。
能够绘制和解读散点图。
熟悉相关系数的含义和特点；能够应用EXCEL软件进行相关系数的计算。
四、时间数列分析（一）时间数列的增长率分析了解时间数列增长率分析的含义；掌握时间数列的增长率分析方法。
（二）时间数列的长期趋势分析了解时间数列的组成要素。
了解长期趋势测定方法的不同特点和应用场合。
能应用EXCEL软件根据实际数据采用移动平均法、指数平滑法进行趋势分析。
五、统计指数（一）统计指数基本含义熟悉统计指数的概念和特点。
了解统计指数的种类。
（二）综合指数掌握综合指数的编制原理，掌握拉氏指数和派氏指数计算方法。
（三）几种常用的重要指数熟悉我国目前常用的几种指数：居民消费价格指数、股票价格指数和消费者信心指数的含义，了解这三种指数的编制原理。
统计实务一、统计调查设计与管理（一）统计指标与统计指标体系掌握总量指标的主要类型及其功能；掌握相对指标、平均指标、标志变异指标和统计指数等的功能、计算方法和应用原则；熟悉统计指标体系的整体性、统一性、专题性和层次性；了解调查指标和派生指标、基本指标和专题指标、宏观指标与微观指标之间的理论联系和逻辑关系。
（二）统计调查方法与调查方法体系1、普查掌握普查的功能、特点和组织方式，普查指标和普查表的设计原则，普查周期、普查时期和普查时点。
2、抽样调查掌握总体和样本、抽样框与抽样单位，总体分布、样本分布与抽样分布，调查误差与抽样误差，精确性和可靠性，抽样效率与设计效果。
熟悉几种常用抽样调查的方法、特点和适用范围，样本量的确定，目标量估计公式、误差估计公式及计算。
3、其他非全面调查了解重点调查、典型调查的方法和功能，主要环节和主要特点。
4、统计调查方法体系了解我国统计调查方法体系总体目标，各种调查方法的有效性和相对局限性，以及相互联系和结合运用。
5、现场调查掌握现场调查的几种主要方法：访问调查、座谈调查、记账调查、电话调查、网络调查、信函调查等；熟悉有关现场调查的主要技巧；掌握判断原始数据真伪的分析方法；掌握现场调查中出现突发情况的处理方法。
（三）统计调查方案的设计了解统计调查方案设计的主要步骤：明确调查目的和调查条件；设置调查指标；确定调查总体和总体单位；设计调查方法；设计调查表和调查问卷；选择先查调查方法；起草调查方案和相关说明。
（四）统计调查制度1、了解国家统计调查制度的主要类别、制定机关、主要内容、统计方位、统计对象、调查方法、调查频率、统计表式和组织方式等。
2、了解部门统计调查制度的主要目的和内容，及其与国家统计调查制度之间的关系。
3、了解地方统计调查制度的主要目的和内容，及其与国家统计调查制度部门统计调查制度之间的关系。
（五）统计调查管理1、了解政府统计调查的管理规章，民间统计调查和涉外统计调查的法律规定。
2、了解政府统计调查和涉外统计调查的管理机构3、了解新建统计调查项目应遵循的原则4、了解统计调查表的法定标识（六）统计资料管理1、了解统计资料管理的主体及其法定权限。
统计资料管理的主要内容。
2、了解统计资料质量管理制度3、了解统计资料的公布制度4、了解统计资料保管保密制度二、统计法和统计管理体制（一）统计法1、统计法基础知识了解法的概念、特点、作用，熟悉统计法的概念、特点、作用。
2、统计立法基本情况熟悉统计法律、行政法规、规章、地方性法规等统计法律规范的立法机关、程序，掌握各类统计法律规范的效力。
3、统计法的基本原则掌握统计法的基本原则：统计法的独立性原则，统一性原则，保障统计资料的准确性、及时性原则，保密原则，维护调查对象合法权益原则，保障统计信息社会共享原则。
4、统计执法检查制度了解统计执法检查机构的职责以及统计执法检查员的条件，掌握统计执法检查机构和执法检查员的职权，掌握统计执法检查的主要内容，熟悉统计违法案件的查处程序。
5、统计行政许可制度了解设定和实施统计行政许可的基本原则，掌握统计行政许可事项及许可程序。
6、统计行政处罚制度了解统计行政处罚实施机关，掌握适用行政处罚的违法行为种类，掌握各类统计行政处罚措施。
7、统计行政处分制度了解统计行政处分实施机关，熟悉适用行政处分的违法行为种类，掌握各类统计行政处分措施。
（二）统计管理体制1、统计管理体制概述了解统计管理体制的概念、分类和特点。
2、现行统计管理体制的主要内容了解现行统计管理体制的基本情况，熟悉政府综合统计机构上下级之间的关系，熟悉政府综合统计机构和部门统计机构关系。
3、统计机构的设置及其职责掌握政府综合统计机构的设置及职责，熟悉部门统计机构的设置及职责。
4、统计人员管理了解统计人员的设置，掌握统计人员的职责和职权。
三、统计标准与分类（一）全国行政区划代码掌握行政区划代码、行政区划代码的管理权限及维护。
（二）国民经济行业和产业分类掌握国民经济行业分类的分类依据和基本单位；熟悉国民经济行业分类的构成和编码方法；掌握国民经济行业分类的主要门类。
掌握三次产业划分的基本范围及其与国民经济行业分类的关系；熟悉我国三次产业分类标准的变化。
了解高技术产业分类的依据和高技术产业的范围。
了解文化及相关产业分类的目的、作用和方法，以及文化及相关产业的范围。
（三）调查单位分类了解国民经济基本单位分类在实际应用中的意义；掌握法人单位、产业活动单位应同时具备的条件；掌握机构单位、基层单位的概念，以及与法人单位、产业活动单位概念之间的联系；掌握机构部门分类和产业部门分类的基本原理、分类的依据和区分的具体类别；熟悉统计上划分经济成分的规定和划分企业登记注册类型的规定。
（四）其他标准与分类了解统计上划分城乡的标准及其应用；了解不同经济成份的区分；了解国有经济控股的含义和统计意义，了解国有绝对控股和国有相对控股的含义；了解统计上划分大中小型企业的主要标志和划分；了解建设项目大中小型划分的原则。
四、国民经济核算（一）国民经济核算的基本框架和主要内容1、掌握国民经济核算的功能及其对于宏观经济管理的意义；了解我国国民经济核算的发展历程。
2、掌握国民经济核算体系的基本框架和主要内容。
3、了解国民经济核算的基本概念，包括经济领土、常住单位、生产范围、消费范围、资产范围、流量和存量、货物和服务、中间产品和最终产品、市场价格。
4、了解机构部门分类和产业部门分类的基本原理、分类的依据和区分的具体类别；掌握机构单位、基层单位的概念，以及与法人单位、产业活动单位概念之间的联系；掌握法人单位、产业活动单位应同时具备的条件。
5、了解核算原则，包括记录时间和估价原则。
（二）国内生产总值核算1、掌握国内生产总值的概念及其意义；掌握国内生产总值的三种计算方法及其在国内生产总值表上的平衡关系。
2、熟悉国内生产总值与国民生产总值(国民总收入)的联系和区别；了解国内生产总值不同计算方法中各项目的含义和计算方法。
3、了解以国内生产总值为基础进行国际比较的不同方法；了解汇率法和购买力平价法之间的区别和优缺点。
五、统计整理与分析报告（一）统计整理掌握阅读统计表的基本技能掌握编制统计表的基本规则熟悉统计整理阶段数据质量控制的基本环节掌握手工、用计算机进行调查资料审核的基本方法。
掌握数据修正、插补技术。
掌握数据过录、分组、汇总（加总）等数据处理的基本方法。
掌握统计泄密控制的基本方法（二）统计分析报告掌握根据统计资料和研究目的选择适当的统计图形的技能掌握统计报告和统计分析的基本模式掌握撰写统计报告和统计分析的基本方法熟悉统计定性和定量分析问题的基本方法。
