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论文调查问卷数据分析模板调查问卷与研究设计的关系至关重要，关系到能设计出一份好的问卷，写出一份有价值的论文。
制作调查问卷之前你需要有明确的研究设计。
问卷应该调查哪些信息，是由研究设计决定的，研究设计是由研究目的决定的。
也就是说问卷是为研究目的和研究设计服务的。
先有研究设计，然后才有研究设计指导下的调查问卷。
研究设计和调查问卷是一枚硬币的两面，具有一一对应关系，研究设计中需要的数据在调查问卷上以具体题目来搜集，调查问卷上的每个题目都是在研究设计的指引下为达到研究目的服务的。
但在现实中，很多人的研究过程是反过来的，先天马行空地设计问卷，数据搜集上来以后再看能做什么研究。
先作调查再考虑研究设计，这样做可能导致两方面的后果：一是没有系统的梳理自己需要哪些信息，虽然问卷上问了很多问题，但是真正需要的信息可能并没有问到，等开始做研究时就会发现需要的数据调查问卷没有收集；二是没有对问卷上每一个问题如何应用做具体的设计，虽然问卷上问了很多问题，但是不知道要如何应用，能如何应用，最后搜集到的都是无用的数据，白白浪费了为调查所付出的成本。
研究问题如何设计在明确了研究设计以后，为了完成研究内容，需要哪些数据就应该在调查问卷中设计相应的题目。
比如，通过研究设计发现，分析某个问题需要家庭收入的信息，那么就在调查问卷中设计收集家庭收入数据的问题。
以社会科学的选题来说，取决于现在的社会关心什么问题，取决于我们需要研究什么问题。
选题的切入点可分为议题、研究选题和实证选题。
如果说你关注的是教育公平问题，那么这只是一个议题，将其具体定义为“城乡出身与累积优势”，它的范围就变小了，成为议题中的一个研究选题。
将研究选题中的概念转变为可操作的实证问题，这个选题就算成功了。
一、具体的问题设计需要遵循以下几个原则（一）可问可不问的坚决不问要明白我们的问卷容量是有限的，因为填写者的时间有限。
问卷中的每一个问题，都应该要紧密围绕你的调查目的展开，理想的问卷设计是将被调查者回答问题时间控制在5分钟左右。
中国生物样本库与数据库建立指南示例文章篇一：哎呀，啥是中国生物样本库和数据库呀？这名字听起来可真复杂！就好像我们有一个超级大的宝箱，里面装着各种各样神奇的宝贝，这就是生物样本库。
里面可能有我们身体里的细胞啦、血液啦、组织啦等等。
那数据库呢，就像是一本厚厚的魔法书，记录着关于这些宝贝的各种秘密信息。
想象一下，医生叔叔阿姨们就像是勇敢的探险家，他们要在这个大宝藏里找到能打败疾病这个大怪兽的法宝。
比如说，有个小朋友生病了，医生们就可以从样本库里拿出和他病情相关的样本，再对照数据库里的信息，看看怎么才能让小朋友快快好起来。
有一次，我去医院看望生病的小伙伴，听到医生们在讨论一个很难治的病。
他们说要是生物样本库和数据库更丰富、更准确，就能更快找到治疗的办法啦。
我当时就在想，这得多重要呀！再说啦，建立这个样本库和数据库可不是一件简单的事儿。
就像盖一座超级大的城堡，得一块一块砖地往上垒。
得有好多好多专业的叔叔阿姨一起努力。
有人负责收集样本，有人负责整理信息，有人负责保证这些东西都安全可靠。
这过程中也会遇到困难呀！比如说，怎么保证样本不变质呢？这就好像我们要让冰淇淋在大热天里不融化一样难！还有呀，那么多信息，怎么才能整理得清清楚楚，让人一下子就能找到需要的呢？不过，大家都没有放弃哟！就像我们考试遇到难题，也不会轻易说“我不行”一样。
他们一直在努力，一直在想办法。
我觉得呀，中国生物样本库与数据库的建立，就像是给我们的健康加上了一层厚厚的保护罩。
以后我们生病了，就不用那么害怕啦！它会帮助医生们更快地找到治疗的方法，让我们都能健健康康的。
这难道不好吗？所以说，一定要把这个样本库和数据库建得好好的，让它成为我们健康的大英雄！示例文章篇二：《中国生物样本库与数据库建立指南》哎呀，同学们，你们知道吗？最近我了解到一个超级厉害的东西，叫中国生物样本库与数据库！这可真是个神秘又有趣的领域。
先来说说生物样本库吧，这就好像一个超级大的宝库！想象一下，里面装满了各种各样的宝贝，不过这些宝贝可不是金银财宝，而是我们身体里的细胞、组织、血液等等。
中国老年人骨质疏松症患病率Meta分析一、本文概述随着中国社会老龄化进程的不断加速，老年人健康问题日益受到关注。
骨质疏松症作为老年人常见的慢性疾病之一，已经成为影响老年人生活质量的重要健康问题。
为了全面了解中国老年人骨质疏松症的患病情况，本文进行了一次系统的Meta分析，旨在综合评估中国老年人骨质疏松症的患病率，为制定有效的防控策略提供科学依据。
通过广泛搜集和整理国内外相关文献，本文对中国老年人骨质疏松症的患病率进行了综合分析和评价。
在Meta分析过程中，我们采用了严格的纳入和排除标准，确保了研究结果的可靠性和准确性。
我们还对不同研究之间的异质性进行了分析和讨论，以进一步揭示患病率的影响因素和潜在的研究偏倚。
通过本次Meta分析，我们希望能够为政府部门、医疗机构和社会公众提供更加准确、全面的中国老年人骨质疏松症患病率数据，为推动骨质疏松症的防治工作提供有力支持。
我们也期望通过本次研究，能够激发更多学者关注老年人健康问题，共同推动中国老龄化社会的健康发展。
二、材料与方法本研究旨在通过系统回顾和Meta分析的方法，全面评估中国老年人骨质疏松症的患病率。
骨质疏松症是一种全身性骨病，以骨量减少、骨组织微结构破坏、骨脆性增加和易发生骨折为特征。
在老年人群中，骨质疏松症尤为常见，且随着年龄的增长，患病率逐渐上升。
因此，了解中国老年人骨质疏松症的患病率对于制定有效的防治策略具有重要意义。
材料收集：我们从多个数据库（如CNKI、WanFang、PubMed等）中检索了关于中国老年人骨质疏松症患病率的研究文献。
文献的纳入标准为：研究对象为中国老年人（年龄≥60岁），报告了骨质疏松症的患病率，且为原发性骨质疏松症的研究。
排除标准为：重复发表的研究、数据不完整或无法提取的研究。
数据分析：我们使用Meta分析的方法对纳入的研究进行统计分析。
提取各研究中的患病率数据，并进行异质性检验。
如果各研究间存在异质性（I²>50%），则采用随机效应模型进行Meta分析；否则，采用固定效应模型。
总体,样本,个体,样本容量的概念
随着数据分析越来越受到重视，我们经常会听到一些统计学术语，其中包括总体、样本、个体和样本容量等概念。
掌握这些概念对于正确理解数据分析结果至关重要。
本文将为您逐步解释这些概念。
1. 总体
总体是指我们要研究的全部对象或事物的集合。
举个例子，如果你要研究整个中国学生的消费习惯，那么中国所有学生构成你研究的总体。
2. 个体
个体则是总体中的某个对象或事物。
在上面的例子中，单个学生就可以看作是总体中的一个个体。
3. 样本
样本是从总体中抽取的子集。
使用样本来进行研究可以让我们更加高效地了解总体的情况。
当样本能够充分代表总体时，我们可以通过分析样本数据来推断总体的信息。
4. 样本容量
样本容量是指选择的样本的大小或人数。
这是一个非常重要的概念，因为样本容量的大小将会对研究结论的可靠性产生很大影响。
比如说，如果你要研究全中国学生的消费习惯，但只问50个学生，那么你的研究结果可能并不能充分代表总体。
因此，为了让研究结果更有说服力，我们需要选择更加充分的样本容量。
总之，以上四个概念是数据分析的基础，掌握好这些概念对于数据分析及研究至关重要。
希望本文能够帮助你更好地理解这些概念，为你的研究工作带来更好的效果。
第1篇一、报告概述随着社会经济的发展和人口老龄化趋势的加剧，疼痛问题已成为严重影响人们生活质量的一个重要公共卫生问题。
为了更好地了解中国疼痛的现状，本报告通过对大量疼痛相关数据的收集、整理和分析，旨在揭示中国疼痛问题的现状、特点和发展趋势，为相关政策制定和临床实践提供科学依据。
二、数据来源与样本本报告数据来源于国家卫生健康委员会、中国疾病预防控制中心、国家统计局、中国疼痛学会等多个官方机构和学术研究机构。
样本涵盖了全国31个省、自治区、直辖市，包括城市和农村地区，涉及不同年龄、性别、职业和地域的群体。
三、疼痛现状分析1. 疼痛患病率根据调查数据，我国成年人慢性疼痛患病率约为37.6%，其中慢性腰痛、骨关节炎、神经性疼痛等是常见的疼痛类型。
疼痛患病率在不同地区、不同年龄段存在显著差异。
2. 疼痛对患者生活的影响疼痛不仅影响患者的身体健康，还严重影响其生活质量。
调查结果显示，约70%的疼痛患者存在睡眠障碍、情绪低落、活动受限等问题。
3. 疼痛治疗现状目前，我国疼痛治疗手段主要包括药物治疗、物理治疗、中医治疗和手术治疗等。
药物治疗是治疗疼痛的主要手段，但长期使用易产生耐药性和副作用。
物理治疗和中医治疗在缓解疼痛方面具有一定的优势，但应用范围有限。
四、疼痛特点分析1. 地区差异我国疼痛患病率在不同地区存在显著差异。
一线城市和发达地区的疼痛患病率高于农村地区和欠发达地区。
2. 年龄差异随着年龄的增长，疼痛患病率逐渐上升。
60岁以上人群的疼痛患病率高达60%以上。
3. 性别差异女性疼痛患病率高于男性，可能与女性生理特点、社会角色和心理健康等因素有关。
五、发展趋势分析1. 疼痛患者数量增加随着人口老龄化趋势的加剧，疼痛患者数量将持续增加，对医疗资源的需求也将不断上升。
2. 疼痛治疗手段多样化随着科技的进步，疼痛治疗手段将更加多样化，包括新型药物、微创手术、生物治疗等。
3. 疼痛管理理念转变从治疗疼痛转向疼痛管理，强调预防和综合治疗，以提高患者的生活质量。
sas中国常模标准分SAS中国常模标准分是指在中国使用的SAS评估工具中，根据中国人群的特点和情境制定的评估标准，用以对不同个体的得分进行对比和分析的一种相对指标。
SAS（Self-Assessment Survey）是一种常用的自我评估工具，用以评估个体在焦虑和抑郁等情绪问题上的水平。
SAS中国常模标准分可以帮助临床医生和研究人员更好地理解个体在焦虑和抑郁问题上的表现，并对不同个体的状况进行比较和分析。
之所以需要根据中国人群的特点和情境制定SAS中国常模标准分，是由于不同人群在情绪问题上的表现可能存在差异。
由于中国社会和文化的特点，以及近年来快速发展的经济和社会变革带来的压力，中国人群在焦虑和抑郁等情绪问题上可能存在特定的表现方式和程度。
因此，为了更准确地评估中国人群在情绪问题上的状况，制定SAS中国常模标准分是非常必要的。
SAS中国常模标准分的制定一般采用大样本的调查数据进行统计分析，并依据统计学原理进行标准化处理。
一般常用的统计指标包括均值、标准差、正态分布等。
通过对大样本的统计分析，可以得出不同年龄、性别、地区等人群在SAS评估指标上的平均水平和分布情况。
进而，对于一个被评估者，可以将其得分与这些平均水平进行对比，得出SAS中国常模标准分，进而了解其在焦虑和抑郁问题上的相对水平。
SAS中国常模标准分的参考内容一般包括以下几个方面：1. 平均水平：即不同人群在SAS评估指标上的平均得分水平。
这可以帮助临床医生或研究人员判断一个被评估者的得分高低，进而了解其在焦虑和抑郁问题上相对于其他人群的状况。
2. 标准差：即不同人群在SAS评估指标上的得分分布情况。
标准差较大表示人群内个体在焦虑和抑郁问题上的差异较大，而标准差较小表示人群内个体在焦虑和抑郁问题上的差异较小。
3. 常模分数：根据SAS评估指标的数据分布情况，将得分转化为常模分数，用以对个体进行分类和比较。
常模标准分通常在0-100之间，可以简单地将得分与平均水平进行对比，判断个体在焦虑和抑郁问题上的相对水平。
SPSS统计分析案例专业：经济学姓名：000 学号：00000000一、我国城镇居民现状近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。
本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。
二、我国居民消费结构的横向分析第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。
但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。
第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。
衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。
随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。
事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。
第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。
第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。
这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论页脚内容1居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。
中国人健康大数据分析报告目录中国人健康大数据分析报告 (1)引言 (1)背景介绍 (1)目的和意义 (2)中国人健康大数据的收集与整理 (3)数据来源 (3)数据收集方法 (4)数据整理与清洗 (5)中国人健康大数据的分析方法 (6)统计分析方法 (6)机器学习算法 (7)数据挖掘技术 (8)中国人健康大数据的分析结果 (9)常见疾病的发病率分析 (9)不同年龄段的健康状况分析 (10)不同地区的健康差异分析 (10)中国人健康大数据的应用 (11)健康管理与预防 (11)医疗资源优化 (13)疾病预测与诊断 (13)中国人健康大数据的挑战与展望 (14)数据隐私与安全问题 (14)数据质量与可靠性 (15)数据应用的伦理问题 (16)未来发展方向 (17)结论 (18)总结分析结果 (18)对未来研究的建议 (19)引言背景介绍中国人健康大数据分析报告背景介绍随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的应用范围广泛，其中之一就是在健康领域的应用。
健康大数据分析是指通过收集、整理和分析大量的健康相关数据，以揭示人群的健康状况、疾病发展趋势和预测未来的健康风险。
中国作为世界上人口最多的国家之一，其人群的健康状况一直备受关注。
因此，对中国人健康大数据进行分析，对于了解中国人群的健康状况、制定健康政策和改善公众健康具有重要意义。
首先，中国人健康大数据分析报告的背景可以从中国人口的特点入手。
中国是世界上人口最多的国家，拥有超过14亿的人口。
中国人口的规模庞大，使得中国成为研究人口健康的理想对象。
通过对中国人健康大数据的分析，可以了解中国人群的健康状况、疾病的发病率和分布情况，为制定针对性的健康政策提供依据。
其次，中国人健康大数据分析报告的背景还可以从中国人群的健康问题入手。
随着经济的快速发展和生活方式的改变，中国人群的健康问题日益突出。
例如，慢性病的发病率不断上升，肥胖、高血压、糖尿病等慢性病成为中国人群的主要健康问题。
基于中国样本的高血压患者生命质量影响因素的Meta分析高血压是一种常见的慢性疾病，严重威胁着患者的生命质量。
在中国，高血压患者数量呈逐年增加的趋势，据统计，我国已有数亿高血压患者。
随着生活水平的提高和生活方式的改变，高血压的发病率呈现出逐渐年轻化的趋势。
了解高血压患者生命质量的影响因素对预防和治疗高血压病具有重要意义。
本文旨在对基于中国样本的高血压患者生命质量影响因素进行Meta分析，为我国高血压病的防治提供依据。
一、研究目的通过对已有文献进行Meta分析，总结和分析基于中国样本的高血压患者生命质量影响因素，为高血压病的干预和管理提供依据。
二、研究方法1. 文献检索在PubMed、CNKI、WanFang Data、VIP数据库中检索2010年至2020年间关于高血压患者生命质量影响因素的中文和英文文章，并进行筛选。
2. 数据提取采用统一的数据提取表对符合纳入标准的文献进行数据提取，主要包括研究设计、样本量、年龄、性别、生活方式、心理因素等信息。
3. 数据分析使用Meta分析的方法对所得数据进行整合和统计分析，计算各因素对高血压患者生命质量的影响大小以及相关的置信区间。
三、研究结果据初步筛选，共纳入30篇符合条件的文献。
经过数据提取和分析，发现高血压患者生命质量的影响因素主要包括以下几个方面：1. 年龄：随着年龄的增长，高血压患者的生命质量呈下降趋势。
老年患者更容易受到高血压影响，生命质量较低。
2. 性别：女性高血压患者相较于男性更容易在生活质量方面受到影响。
3. 生活方式：不良的生活习惯，如饮食结构不合理、缺乏运动等，会对高血压患者的生命质量产生负面影响。
4. 心理因素：焦虑、抑郁等心理问题会加重高血压患者生命质量的下降。
5. 疾病控制：血压控制不佳或者合并有其他慢性病的高血压患者生命质量更为低下。
四、研究结论基于中国样本的高血压患者生命质量影响因素主要包括年龄、性别、生活方式、心理因素和疾病控制等因素。
中国成人(女)的十六种人格因素常模(n=469)在现代社会，人格成为了一个备受关注的话题。
了解人格因素常模不仅可以帮助我们更好地了解人的本性和行为，还有助于心理医生对患者进行分析和诊断。
本文将探讨中国成年女性的十六种人格因素常模。
数据来源数据来源于《汉化版16PF问卷》，该问卷由美国心理学家Cattell所创立，是一套较为权威的人格测量标准之一。
16PF问卷共包含16个人格因素，分别为：1.焦虑（ANX）2.怀疑（SUS）3.坚韧（A）4.无私（A-）5.拘谨（B）6.敏感（SENS）7.抽象思维（C）8.新奇/冒险（H）9.恃强（Q1）10.社交依赖（L）11.社交离散（F）12.好奇心（G）13.慷慨（K）14.心理稳定（O）15.认知刚性（R）16.外向/内向（E）问卷在中国的应用由心理专家钱燕湘、顾思韪博士等创建。
本次研究对象为469名中国成年女性。
数据分析对于16个人格因素，我们可以采用均值和标准差（SD）进行描述。
下面是我们分析得到的结果：因素均值标准差焦虑（ANX） 4.17 3.24怀疑（SUS） 3.48 2.88坚韧（A） 3.80 2.72无私（A-） 3.81 2.96拘谨（B） 4.27 2.97敏感（SENS） 3.38 3.15抽象思维（C） 4.15 2.85新奇/冒险（H） 4.26 2.69恃强（Q1） 3.76 2.79社交依赖（L） 4.54 2.68社交离散（F） 4.78 2.69好奇心（G） 4.64 2.79慷慨（K） 3.74 2.54心理稳定（O） 4.48 2.76认知刚性（R） 4.54 2.90外向/内向（E） 3.10 2.69从上表可以看出，在所选样本中，女性在焦虑和怀疑方面得分较高，而在外向/内向方面得分较低。
通过对中国成年女性的人格因素常模进行分析，我们得出了以下：1.中国成年女性在焦虑和怀疑方面得分较高。
2.中国成年女性的社交依赖和社交离散得分较高，这也与中国社会重视人际关系的文化有关。
中国移动用户分析报告1. 引言中国移动是中国最大的移动通信运营商之一，拥有庞大的用户基础。
本报告旨在通过分析中国移动用户的特征和行为，为中国移动提供相关的市场洞察和决策支持。
2. 数据收集和处理为了进行用户分析，我们从中国移动的数据库中获取了一份包含用户信息和行为数据的样本。
我们对数据进行了清洗和整理，去除了重复和缺失的记录，并进行了匿名化处理，以保护用户隐私。
3. 用户人口统计学特征通过对用户数据进行统计和分析，我们得出了以下关于中国移动用户人口统计学特征的结论：•年龄分布：中国移动用户的年龄跨度较大，主要集中在25岁至45岁之间。
•性别比例：男性用户略多于女性用户，约占60%。
•地理分布：用户主要分布在一二线城市，如北京、上海和广州。
这些统计数据为中国移动提供了了解目标用户群体特征的基础，在市场推广和产品定位时具有重要指导意义。
4. 用户行为分析我们进一步对用户行为数据进行分析，以了解用户的偏好和需求。
以下是我们的分析结果和结论：•通信行为：中国移动用户主要使用手机进行通话和短信，但随着智能手机的普及，移动互联网使用量逐渐增加。
•上网行为：用户主要使用移动数据上网，其中社交媒体、新闻和娱乐类应用最受欢迎。
•消费行为：用户倾向于使用移动支付进行消费，尤其是在线购物和移动支付转账。
这些行为分析结果为中国移动提供了优化服务和推出新产品的方向。
通过加强移动互联网应用的开发和推广，中国移动可以满足用户日益增长的上网需求，并进一步推动移动支付的普及和使用。
5. 用户满意度调查为了了解用户对中国移动服务的满意度，我们进行了一项用户满意度调查。
调查结果显示：•用户对中国移动的网络覆盖和通话质量较为满意，但仍有一部分用户对信号稳定性和网络速度有所不满。
•用户对中国移动的客户服务和售后支持整体评价较高，但仍有一些用户对问题解决速度和服务态度有所不满。
这些用户满意度调查结果为中国移动提供了改善服务质量和用户体验的重要参考。
孤独感是当个体缺乏社会支持或者社会互动不足时产生的消极主观体验［1］，这种消极体验已越来越成为全球备受关注的公共卫生问题，多项研究表明，持续的孤独感会影响个体的身心健康，长期有孤独感经历和体验的人会产生更多的焦虑、抑郁症状和睡眠问题，甚至会有更大的自杀和早期死亡风险［2-5］。
目前有关研究大多集中在老年人群体上，这是因为孤独感是老年人明确的严重疾病和死亡的危险因素［6］。
但老年人并不是唯一面临孤独感风险的人群，孤独感普遍存在于各个年龄阶段的人群中。
如今青年人的孤独感正在逐渐升高，孤独感的高峰值也被证实存在于大约30岁和60岁年龄阶层的人群中［7］。
且自疫情发生以来，由于隔离政策的实行，许多人的生活和工作方式被迫发生了改变，社交距离的拉长进一步导致了孤独感流行率的增高，孤独感的发生更为普遍［8-11］，所以在关注老年人群体孤独感的同时，其它成年人群的孤独感也亟需引起重视。
洛杉矶加州大学孤独感量表（ULS ）［12］是目前最常用的测量成年人群孤独感的量表［13,14］，为减轻被试的答题负担及探究量表在不同人群中的适用情况，ULS 被修订为多个简式版本，如Hughes 等［15］修订的3条目简式版本、Russell 等［16］修订的4条目简式版本、Hays 等［17］修订的8条目简式孤独感量表（ULS-8）。
其中ULS-8在国内Reliability and validity of the 6-item UCLA Loneliness Scale （ULS-6）for application in adultsXIAO Rong 1,2,DU Jingwen 11Department of Psychology,School of Public Health,Southern Medical University,Guangzhou 510515,China;2Department of Psychiatry,Zhujiang Hospital,Southern Medical University,Guangzhou 510282,China摘要：目的修订6条目孤独感量表（ULS-6）并在成年人群中使用，评价其测量学性能和适用性。
应用数理统计（论文）中国区域经济类型的聚类和判别分析指导老师：**院系名称：材料科学与工程学号：SY********名：***2014年12月20日摘要区域经济发展的指标体系，包括人口总数、第一产业总产值、第二产业总产值、第三产业总产值、财政收入、社会消费品零售总额、货物进出口总额、平均工资、人均可支配收入和居民消费水平等。
本文主要通过系统类聚的方法，将全国31 个省市（自治区）的2013年经济发展状况进行归类分析，得出全国区域经济发展水平的一些基本情况，并进行了相应的判别分析，为我国经济在快速发展的前提下，做好协调发展提供一些启示。
关键字：区域经济聚类分析判别分析中国区域经济类型的聚类和判别分析目录1引言 (4)2数据收集 (5)3聚类分析 (8)3.1聚类分析概述 (8)3.2聚类分析过程及结果输出 (8)3.3讨论 (12)4判别分析 (14)4.1判别分析概述 (14)4.2判别分析过程及结果输出 (14)4.3讨论 (17)5结论 (18)参考文献 (19)应用数理统计（论文）1引言在制定国民经济和社会发展规划时，通常需要按照行政区域进行经济类型的划分，这有助于对不同地区经济发展存在的差异进行宏观调控，从而因地制宜出台相应的经济政策，促进各地区经济的协调发展，为国民经济持续协调健康发展奠定了坚实基础。
明确当前我国发达地区和落后地区的区间格局, 对于进一步的研究和分析我国各区域间经济发展的状况，并探求切实可行的区域协调发展政策以实现我国经济的可持续发展有着极为重要的现实意义。
在多元统计分析中,常常使用聚类分析和判别分析来解决样本的分类问题。
在事先并不知道应将样品或指标分为几类的情况下，可以使用聚类分析根据样本或指标的相似程度，将样本或指标归组分类；而在事先已经建立了样品分类，需要将新样本归入到已知分类的样本组中时，就可以使用判别分析。
本文试图通过聚类分析的方法，分析2013 年中国31 个省市（区域）经济发展发展状况和差异情况，从中寻找一些有用的信息，提出对我国经济如何在快速发展的基础上，做到协调发展的一些思考。
数据分析的中国样本
业内一致认为，今年是大数据元年，渡过了概念的普及阶段，大数据真正进入实际应用阶段，数据分析、数据挖掘的重要性逐渐被认识。
IBM日前宣布了在华的大数据战略，并表示，目前已经构建了完整的大数据价值体系。
对于大数据这个未来重要战略的业务。
IBM预测，到2015年大数据分析方面的收入将有望达到160亿美元，而每年在相关领域的研发投入达30至40亿美元。
国外有早先的klout、splunk等公司，也有刚刚获得60万美元种子轮融资的文字分析引擎Synapsify。
文字数据分析系统Synapsify可以帮助用户快速的去分析文本内容。
Synapsify有着非常广泛的应用领域，网站可以借助Synapsify这个分析系统来提供内容质量，而出版商可以用Synapsify来评估市场，政府还可以用Synapsify来进行网络舆情监控。
参与此次融资的有ICG ventures，Fortify Venmres 和Middleland Capital。
最近几个月各类数据分析公司的估值一直在飙升，而自从去年起人们开始逐渐发现付费数据分析的价值所在。
阿里巴巴的前瞻性投资
阿里巴巴向金融领域的扩张终于迈出了一大步。
经过一系列调整，在多个领域摆出扩张的姿态，例如近期成立小微金融集团，为商家和用户提供支付、小贷、担保及保险业务。
其中，最为人传道的是被金融届人士称为“虚拟信用卡”的“信用支付”，它是阿里巴巴面对网上个人买家的个人消费金融信贷服务产品，将在今年4月由阿里金融正式推向市场，首先在湖南、浙江两地试点。
一些银行界人士由此担心，由于阿里巴巴集团拥有的庞大客户群和宝贵的数据库。
阿里“虚拟信用卡”可能构成对银行信用卡的竞争，对传统银行造成一定冲击。
对此，阿里巴巴回应称，“阿里的小微金融业务仍只是在现行金融机制框架内对银行业的一个补充。
”阿里金融真正的利益诉求并非金融业务，而是面向金融业务的数据服务。
按照阿里金融设计的“信用支付”商业模式。
通过数据来确定买家信用支付额度，合作银行通过支付宝来授信，阿里巴巴成立的商诚担保公司将为买家的“信用支付”做担保，买家在手机支付时可使用自己的“信用支付”额度购物，合作银行把钱支付给卖家。
支付宝从合作商家那里抽取1%的“信用支付”服务费。
有分析人士指出，阿里巴巴是个痴迷于平台和入口的公司，投身具体业务向来不是他们感兴趣的事情。
从阿里金融拉开的庞大架势来看，其目的并不在于服务自有的小贷公司，可以想象得到，阿里金融面向个人卖家和买家开放的信贷业务，只是他们构建小贷平台的抛砖引玉之举，目的在于吸引银行和其他信贷机构加入这个平台，使用其提供的金融数据服务，将现有的金融和信用数据变现，成为纯粹的金融数据提供商。
事实上，不得不佩服马云的前瞻性。
2009年9月，阿里巴巴集团就投资设立阿里云计算有限公司，在杭州、北京和硅谷等地设有研发中心和运营机构。
阿里云的目标是要打造互联网数据分享的第一平台，成为以数据为中心的先进的云计算服务公司。
在2011年，阿里巴巴收购了流量统计技术服务提供商CNZZ，意味着阿里巴巴在其电子商务产业链整合布局上又完成关键性一步。
而据了解，CNZZ是由IDG投资的网络技术服务公司，专注于为互联网各类站点提供独立的第三方数据统计分析。
同时，CNZZ拥有互联网数据采集、统计和挖掘三大技术，从事互联网数据监测、统计分析的技术研究、产品开发和应用。
可以说，在大数据时代。
阿里巴巴下了一盘很大的棋。
社交网络数据分析工具微脉搏
社交网络数据分析与挖掘也成为目前的热点创业方向，开年以后，很多公司的招聘目录上多了数据分析师这一职位。
在国内，创新工场投资的脉搏网因李开复的推荐，为圈内人所知晓。
脉搏网是北京乐享天下科技公司旗下的产品，是一个基于社交网络、大数据、兴趣图谱和语义分析的社会化网络营销服务引擎，北京乐享天下科技公司成立于2011年8月。
该团队主要关注三个业务点：
首先是大数据分析，通过云计算，机器学习和语义分析技术提供高级的数据流过滤、分析、抽象和汇总功能。
近几年，社交网络从开心网、人人网，发展到饭否、微博，再到微信、陌陌，虽然形式在发生改变，但每天产生的数据量只增不减。
这些消息中有噪声，更多的却蕴含着大量社交关系，互动信息，而分析这些数据则是社会化营销的前提。
其次是社交定向，通过其大数据分析，不仅能为商户提供营销方案，对于用户个体而言也非常有意义。
通过对用户日常行为的每日抽象分析，在保护用户隐私的情况下为用户甄选、推送更符合用户胃口的营销信息。
另外还包括推荐引擎业务，社交网络建立了用户与用户之间的消息网络，但随着信息不对等，僵尸、营销用户激增，用户在维护社交关系时会遇到困难。
微脉搏研发的基于
社交网络的推荐引擎服务能够构建一个新人网络，基于数据分析算法，将用户的关系和可信任程度量化。
脉搏网分管理工具、分析工具。
可同时添加5个关键词，展现和关键词有关的微博历史统计，可分析传播因素、检测传播效果。
目前还没有开放，用户可以申请测试，通过审核后系统通过微博私信的方式告知用户。
数据分析的营销生意
独到科技是来自清华大学，以及原微软，百度等人员组成的年轻团队。
这个团队立志于研发围绕社会关系网络数据进行挖掘的应用性服务。
创始人张文浩和马扬由于一直在做微博数据方面的研究，两个人找到了一个新的可能――基于微博数据分析做精准营销。
这需要对于文本和用户行为做更准确的识别。
但是中文的语义相对复杂，如果要全面做好，又是一个比较大的系统工程。
这很可能是个新的陷阱，活不到赚钱就死了。
张文浩决定从更小的方向做起。
他们把其中“传播路径分析”这个功能拆出来。
单独做成一个产品，直接面向广告和营销群体。
应用上线后，经过圈子和朋友间的口碑传播，这个产品迅速积累起第一批用户、
张文浩和马扬都是计算机专业，所以这第一批用户也主要来自IT圈，大家觉得好玩，却没有商业性需求。
如何让更多广告和营销人群了解这个工具，成了当务之急。
由于“独到传播分析”可以过滤和识别僵尸粉，刚好赶上小米手机青春版发布，在微博上实现200多万次转发。
这个热点事件让张文浩找到了推广工具的机会。
“独到传播分析”识别和计算了这200多万次转发中的僵尸粉比例，找到真正参与的用户数。
并生成了一份报告。
这份报告随即在广告营销圈传播开来，工具的用户人群也开始发生质的变化――需要高级需求的付费用户渐渐增加。
2012年5月，独到科技做成了第一笔生意，与一家广告公司合作，收入几千元。
张文浩说，通过独到科技对微博数据分析，可得出微博传播过程中的KOL（关键意见领袖），从而对品牌微博营销的传播质量进行评估。
目前，独到科技的主要业务是对某些品牌的微博营销活动进行事后的效果评估。
“如果是一年前，让我们做这样一个很小的市场，是根本不会考虑的”，马扬还会时常想起创业之初的心态。
这对今天的他们来说，是一种对照和警醒。
“那时候没受过挫折，意气风发。
但慢慢地，时间和现实教育了我们，创业不是原来想得那么简单。
今天，我们不再给创业强加一些光环，
它变成了整个职业生涯的事情。
”今天的独到科技已经慢慢实现了收支平衡。
总而言之，云计算和大数据的结合，将对今后的经济、科技、民生产生难于估量的影响。
无论是做硬件、做平台，还是做应用、做服务，归根结底都是以数据为核心、以数据为动力，并提升产品对用户的引力。
数据已经被认为是宝贵资源，任何一家有雄心、渴望获取洞察力的企业，部应及早制定大数据战略和方案。
否则，所有的机会将被“数据鸿沟”所延宕。
