下载文档原格式
统计知识点及常见题型2.1.1简单随机抽样1．总体和样本：在统计学中, 把研究对象的全体叫做总体．把每个研究对象叫做个体．把总体中个体的总数叫做总体容量．为了研究总体的有关性质，一般从总体中随机抽取一部分：，，，研究，我们称它为样本．其中个体的个数称为样本容量．2．简单随机抽样，也叫纯随机抽样。
就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。
特点是：每个样本单位被抽中的可能性相同（概率相等），样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。
简单随机抽样是其它各种抽样形式的基础。
通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采用这种方法。
3．简单随机抽样常用的方法：（1）抽签法；⑵随机数表法；⑶计算机模拟法；⑷使用统计软件直接抽取。
在简单随机抽样的样本容量设计中，主要考虑：①总体变异情况；②允许误差范围；③概率保证程度。
4．抽签法:（1）给调查对象群体中的每一个对象编号；（2）准备抽签的工具，实施抽签（3）对样本中的每一个个体进行测量或调查例：请调查你所在的学校的学生做喜欢的体育活动情况。
5．随机数表法：例：利用随机数表在所在的班级中抽取10位同学参加某项活动。
2.1.2系统抽样1．系统抽样（等距抽样或机械抽样）：把总体的单位进行排序，再计算出抽样距离，然后按照这一固定的抽样距离抽取样本。
第一个样本采用简单随机抽样的办法抽取。
K（抽样距离）=N（总体规模）/n（样本规模）前提条件：总体中个体的排列对于研究的变量来说，应是随机的，即不存在某种与研究变量相关的规则分布。
可以在调查允许的条件下，从不同的样本开始抽样，对比几次样本的特点。
如果有明显差别，说明样本在总体中的分布承某种循环性规律，且这种循环和抽样距离重合。
2．系统抽样，即等距抽样是实际中最为常用的抽样方法之一。
因为它对抽样框的要求较低，实施也比较简单。
更为重要的是，如果有某种与调查指标相关的辅助变量可供使用，总体单元按辅助变量的大小顺序排队的话，使用系统抽样可以大大提高估计精度。
社会实践中的统计数据分析方法统计学作为一门科学，广泛应用于社会实践中的各个领域。
它通过收集、整理和分析数据，帮助我们了解现象背后的规律，并为决策提供依据。
在本文中，我们将探讨社会实践中的统计数据分析方法。
一、数据收集与整理在进行统计数据分析之前，首先需要进行数据的收集与整理。
数据的收集可以通过问卷调查、实地观察、实验研究等方式进行。
在选择数据收集方法时，需要根据研究目的和数据的可行性进行合理选择。
而数据的整理则是将收集到的数据进行分类、筛选、清洗和归档，以便后续的分析工作。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
它通过计算数据的中心趋势（如均值、中位数、众数）、离散程度（如标准差、极差）和数据的分布情况（如频数分布、百分位数）等指标，来描述数据的特征。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的基本情况，为后续的推断性统计分析提供参考。
三、推断性统计分析推断性统计分析是基于样本数据对总体进行推断的方法。
它通过对样本数据进行抽样分析，得出关于总体的概率推断。
常见的推断性统计分析方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验通过对样本数据进行假设检验，判断总体参数是否符合某种假设；置信区间估计则是通过对样本数据进行分析，给出总体参数的一个区间估计，以反映估计结果的不确定性。
四、相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
它通过计算相关系数来衡量变量之间的相关程度。
常见的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相关性质，从而为决策提供依据。
五、回归分析回归分析是研究因果关系的方法。
它通过建立统计模型，分析自变量对因变量的影响程度。
回归分析可以帮助我们预测和解释变量之间的关系，并从中找出影响因素。
常见的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归和多元回归等。
六、时间序列分析时间序列分析是研究时间上变化的方法。
它通过对时间序列数据进行建模和分析，揭示数据随时间变化的规律。
ap统计学知识点梳理
AP统计学是高中阶段的一门重要课程，也是大学生涯中的必修课程之一。
下面是一些AP统计学的知识点梳理，供学习参考。
1. 统计学基础知识
概率、概率分布、正态分布、中心极限定理、假设检验、置信区间、抽样误差、实验设计等。
2. 统计数据的描述和分析
数据的收集、整理、描述、利用统计图表展示数据特征、单变量和双变量数据分析、相关性分析、回归分析等。
3. 抽样和基于样本的推断
抽样方法、概率抽样、简单随机抽样、分层抽样、群组抽样、整群抽样、系统抽样等方法；参数估计、假设检验、置信区间、t-检验、F-检验等。
4. 高级统计分析
多元回归、方差分析、卡方检验、非参数检验、时间序列、贝叶斯统计学、因子分析、聚类分析等。
5. 数理统计学和推断统计学的区别
数理统计学是侧重于统计学的理论推导和数学计算，而推断统计学是侧重于数据分析和实际应用。
数理统计学需要更高的数学功底，而推断统计学更强调实际问题的解决。
除了上述知识点外，学生们还需要了解一些统计学的应用领域，如医学、金融、生态环境、社会科学等。
同时，学生也需要了解相关的计算机工具和软件，如R、Python、MATLAB等，以便更好地进行数据分析。
最后，学习AP统计学，需要大量的练习和实战，才能更好地掌握其中的知识和技能，提高统计学应用能力。
统计整理知识点总结一、数据的收集和整理1. 数据的来源：数据可以来自多种渠道，比如实验、调查、统计报表、数据库等。
2. 数据的收集方法：调查、实验、观测等。
3. 数据的整理与清洗：数据整理包括对数据进行排序、分类、整理和清理，以确保数据的可靠性和完整性。
4. 数据的表示与汇总：可以用频数分布、直方图、饼状图、线图、散点图等方法来表示和汇总数据。
二、统计描述与推断1. 描述统计学：描述统计学是研究数据分布、中心趋势、离散程度等统计量的方法，包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
2. 推断统计学：推断统计学是通过对样本数据的分析和推断，从而对总体的性质进行估计和推断。
包括参数估计、假设检验、置信区间等方法。
三、随机变量与概率分布1. 随机变量：随机变量是随机试验结果的数值表示，包括离散型随机变量和连续型随机变量。
2. 概率分布：概率分布描述了随机变量的可能取值及其对应的概率，包括离散分布和连续分布。
3. 常见的概率分布包括二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等。
四、参数估计和假设检验1. 参数估计：参数估计是通过样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计。
2. 假设检验：假设检验是通过样本数据来对总体假设进行检验，包括原假设、备择假设、显著性水平、检验统计量等。
3. 假设检验的步骤包括提出假设、选择适当的检验方法、计算检验统计量、进行决策和得出结论。
五、回归分析和方差分析1. 简单线性回归分析：简单线性回归分析是研究两个变量之间线性关系的方法，包括回归方程、回归系数、相关系数等。
2. 多元回归分析：多元回归分析是研究多个自变量对因变量的影响的方法，包括多元回归方程、多元回归系数、多重相关系数等。
3. 方差分析：方差分析是研究不同因素对总体均值是否有显著影响的方法，包括单因素方差分析和双因素方差分析。
六、贝叶斯统计1. 贝叶斯定理：贝叶斯定理是用来更新先验概率为后验概率的方法，包括先验分布、似然函数、后验分布等。
社会实践中的社会统计与数据分析技术社会统计与数据分析技术是当代社会实践中不可或缺的工具。
在各个领域，从经济发展到社会治理，从教育改革到医疗卫生，统计与数据分析技术都发挥着重要的作用。
本文将探讨社会实践中的社会统计与数据分析技术的应用，并讨论其对社会发展的影响。
首先，社会统计与数据分析技术在经济领域的应用不可忽视。
通过对经济数据的收集和分析，可以了解产业结构、就业状况、消费水平等重要经济指标，为政府制定经济政策提供科学依据。
同时，统计与数据分析技术也为企业决策提供重要支持。
通过对市场需求、竞争状况等数据的分析，企业可以制定合理的市场营销策略，提高竞争力。
此外，社会统计与数据分析技术还可以监测经济风险，预测经济走势，为投资决策提供参考。
其次，社会统计与数据分析技术在社会治理中的应用也十分重要。
通过对社会问题的统计与数据分析，可以了解社会状况、社会需求，为社会治理提供依据。
例如，在教育领域，通过对学生的学习成绩、课堂表现等数据的分析，可以了解教育质量、教育公平等问题，为教育改革提供方向。
在医疗卫生领域，通过对疾病发病率、医疗资源分布等数据的分析，可以了解健康状况、医疗需求，为医疗卫生政策制定提供参考。
社会统计与数据分析技术还可以用于犯罪预测、社会安全等方面，提高社会治理的效率和精确度。
此外，社会统计与数据分析技术对科学研究也有重要影响。
在各个学科领域，通过对实验数据、调查数据等的分析，可以发现规律、验证假设，推动学科的发展。
例如，在生物学领域，通过对基因组数据的分析，可以了解基因功能、基因突变等，为疾病治疗提供新思路。
在社会学领域，通过对调查数据的分析，可以了解社会结构、社会关系等，为社会问题的解决提供策略。
社会统计与数据分析技术的应用，不仅提高了研究的效率，也拓宽了研究的广度和深度。
然而，社会统计与数据分析技术的应用也面临一些挑战。
首先，数据的质量和真实性是一个重要问题。
在数据收集过程中，可能存在数据造假、数据不准确等问题，影响数据的分析结果。
幼儿园统计图表知识点总结一、统计图表介绍统计图表是通过图形的方式，将一定范围内的数据进行整理、分类和展示的工具。
统计图表能够直观地反映出数据的规律和特点，方便人们进行数据的分析和比较。
在幼儿园教学中，通过统计图表的学习，可以培养幼儿的观察力、分析能力和逻辑思维能力。
二、统计图表的种类1. 条形图条形图是用横向或纵向的长条表示不同类别的数据数量或比例的图表。
条形图主要用来展示不同类别数据的比较情况，能够直观地看出数据的大小分布和比较。
在幼儿园中，可以利用条形图来展示不同颜色的玩具数量、不同季节的天气情况、不同水果的口味喜好等。
2. 饼图饼图是将数据按比例画成一个圆形，根据不同数据所占的比例来划分饼图的各个部分。
饼图主要用来展示各部分数据在总量中的占比关系，能够直观地看出各部分数据所占比例。
在幼儿园中，可以利用饼图来展示不同孩子喜欢的水果比例、不同季节的天气比例、不同颜色的小动物数量比例等。
3. 折线图折线图是利用折线将数据点连接起来，展示随时间变化或其他条件变化而变化的数据情况。
折线图主要用来展示数据的趋势和变化规律，能够直观地看出数据随时间或其他条件的变化情况。
在幼儿园中，可以利用折线图来展示一天中不同时间的温度变化、一周中不同天气的变化情况、一年中不同季节的温度变化等。
4. 柱状图柱状图是利用长条表示不同类别的数据数量或比例的图表。
柱状图主要用来展示不同类别数据的比较情况，能够直观地看出数据的大小分布和比较。
在幼儿园中，可以利用柱状图来展示不同颜色的球数量、不同季节的温度情况、不同水果的口味喜好等。
三、统计图表的制作步骤1. 收集数据：首先要确定需要统计的数据，并进行数据的收集和整理。
2. 选择图表类型：根据数据的特点和展示的目的，选择合适的统计图表类型。
3. 绘制图表：利用相应的工具和软件，按照数据的大小关系和比例关系绘制相应的统计图表。
4. 添加标签：在图表中添加标题、坐标轴标签、数据标签等，使图表更加清晰和直观。
统计学基础知识点总结统计学是研究数据收集、分析和解释的科学。
它提供了一种用来了解和解释各种数据的方法和工具。
统计学的基础知识点是学习统计学的基础，下面是一些重要的基础知识点总结：1. 数据类型：统计学中的数据可以分为两类：定量数据和定性数据。
定量数据是可以量化的，例如身高、温度等，而定性数据是描述性质和特征的，例如性别、颜色等。
2. 数据收集：数据收集是统计学的基础，它包括设计问卷、调查、实验等方法来收集数据。
收集数据时需要注意样本的代表性，并尽量避免抽样偏差。
3. 描述性统计：描述性统计是用来总结和描述数据的方法。
常用的描述性统计包括计算平均数、中位数、范围和标准差等指标来衡量数据的集中趋势和离散程度。
4. 概率：概率是研究随机事件发生可能性的数学工具。
它可以用来计算事件发生的概率，从而预测未来事件的可能性。
概率可以分为古典概率和条件概率等不同类型。
5. 概率分布：概率分布是描述随机变量的分布规律的数学模型。
常见的概率分布包括均匀分布、正态分布和泊松分布等。
概率分布可以用来计算随机变量的期望、方差等统计指标。
6. 假设检验：假设检验是统计学中用来验证关于总体参数的假设的方法。
通过对样本数据进行统计分析，可以得出关于总体参数是否符合假设的结论。
假设检验包括设定假设、选择检验统计量、计算显著性水平和做出决策等步骤。
7. 相关分析：相关分析是用来研究两个变量之间关系的方法。
它可以通过计算相关系数来衡量两个变量之间的相关性，并判断相关性是否显著。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
8. 回归分析：回归分析是研究因果关系的统计方法。
它通过建立数学模型来描述自变量和因变量之间的关系，并可以用来预测因变量的取值。
常见的回归分析包括线性回归和多元回归等。
9. 抽样分布：抽样分布是指统计量在不同样本中的分布情况。
它可以用来计算统计量的置信区间和显著性水平等，从而对总体参数进行推断。
10. 统计软件：统计软件是进行统计分析的工具。
统计学总结知识点1. 总体和样本在统计学中，总体是指研究对象的全部个体，而样本是从总体中选取的一部分个体。
总体和样本是统计学研究的基本单位，研究者通常会通过对样本进行研究来推断总体的特征。
2. 描述统计描述统计是对数据进行整理、汇总和展示的过程，常用的描述统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差等。
通过描述统计，研究者可以更好地理解数据的特征和分布情况。
3. 推断统计推断统计是根据样本数据对总体参数进行推断的过程，常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计和方差分析等。
推断统计能够帮助研究者对总体特征进行推断，并做出相应的决策。
4. 概率分布概率分布是描述随机变量取值规律的数学函数，常见的概率分布包括正态分布、泊松分布、指数分布等。
概率分布在统计学中有着重要的应用，能够帮助研究者对随机现象进行建模和分析。
5. 方差分析方差分析是一种用于比较多个总体均值是否相等的统计方法，通过方差分析可以判断不同处理组之间的平均差异是否显著。
方差分析在实验设计和市场调研中有着重要的应用，能够帮助研究者理解不同因素对结果的影响。
6. 回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法，常见的回归分析包括简单线性回归和多元线性回归。
通过回归分析可以揭示变量之间的相关性和因果关系，对预测和决策提供重要参考。
7. 抽样方法抽样是从总体中选取样本的过程，常见的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样和群集抽样等。
合适的抽样方法能够保证样本的代表性和可靠性，对统计推断和结论的准确性具有重要影响。
8. 数据可视化数据可视化是利用图表、图像和地图等形式将数据进行直观展示的过程，常见的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图和地理信息系统等。
数据可视化能够帮助研究者更直观地理解数据特征和规律。
9. 统计软件统计软件是进行数据分析和统计推断的重要工具，常见的统计软件包括SPSS、SAS、R和Python等。
统计软件能够帮助研究者进行复杂的数据处理和分析，提高工作效率和结果质量。
统计学所有统计方法应用整理一、描述性统计描述性统计是统计学的基础，主要用于收集、整理、展示数据的统计方法。
主要方法包括：均值、中位数、众数、标准差等，以及直方图、箱线图等图形化表示方法。
该方法的主要目的是概括数据的分布特征，为后续的统计分析和决策提供基础。
二、推论性统计推论性统计是从已知的数据分布推断出未知的总体分布的统计方法。
主要方法包括：大样本理论、中心极限定理、置信区间估计等。
该方法的主要目的是从样本数据推断总体特征，进行预测和决策。
三、参数估计参数估计是推论性统计的一个重要组成部分，主要方法是通过样本数据来估计总体的参数值。
主要方法包括：点估计、区间估计等。
该方法的主要目的是利用样本数据来估计总体的参数值，进一步推断总体的特征。
四、假设检验假设检验是推论性统计的另一个重要组成部分，主要用于检验关于总体的某个假设是否成立。
主要方法包括：单侧检验、双侧检验等。
该方法的主要目的是通过样本数据来判断总体特征是否存在差异或某个假设是否成立。
五、方差分析方差分析是一种比较多个总体均值差异的统计方法。
主要方法包括：单因素方差分析、多因素方差分析等。
该方法的主要目的是通过比较不同组别的数据来分析它们之间的差异是否显著。
六、相关与回归分析相关与回归分析是研究变量之间关系的统计方法。
主要方法包括：简单相关分析、多重回归分析等。
该方法的主要目的是通过变量之间的关系来进行预测和解释。
七、时间序列分析时间序列分析是研究时间序列数据的统计方法。
主要方法包括：时间序列预测、时间序列分解等。
该方法的主要目的是通过分析时间序列数据来预测未来的趋势和模式。
八、统计决策理论统计决策理论是将统计学的知识和方法应用于决策过程中的理论体系。
主要方法包括：贝叶斯决策理论、期望效用理论等。
该方法的主要目的是通过统计学的知识和方法来帮助决策者做出更优的决策。
九、非参数统计非参数统计是一种不依赖于总体分布假设的统计方法。
主要方法包括：核密度估计、非参数核回归等。
社会统计软件应用
仅供参考，禁止打印
一、名词解释
定类层次：变量的值只能把研究对象分类。
定序层次：变量的值能把研究对象排列高低或大小。
定距层次：变量之值与值间的距离是可以知道的。
定比层次：最高的测量层次，其数值中的零值是绝对的、固定的。
集中趋势：用一个数值来代表变量的资料分布，以反映资料的集结情况。
离散趋势：用一个数值表示个体与个体之间的差异情况。
众数：次数最多的那个值（类别）。
中位数：一个序列中间位置的那个值。
有一半取值比它大，有一半取值比它小。
均值：将定距变量的各个数值相加起来，求取一个平均的数值。
异众比：非众值的次数与全部个案数目的比率。
四分位差：将个案由低至高排列，分为四个等分，第一个四分位置的值和和第三个四分位置的值的差异。
方差：资料中每一个数值和均值之差的平方和除以观察总数。
标准差：方差的平方根。
列联：为了研究两个定类变量是否有关，我们可以将数据先按一个变量的不同取值进行分类，然后分别统计每种情况下另一变量的分布，这样就得到了按两个定类变量进行交叉分类的频次分配表，这个二维的列联表，简称列联。
边缘分布：只研究其中某一变量的分布，而不管另一变量的取值，这样得到的就是边缘分布。
（有二个）
条件分布：将其中一个变量控制起来取固定值，再看在这一取值下的另一变量的分布，这样就得到一个条件分布。
联合分布：某一数值同时具备两个变量的取值。
自由度：自由度在数学中能够自由取值的变量个数。
在统计学中，自由度指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。
通常df=n-k。
其中n为样本含量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。
相关关系：变量之间有关，但又不能由一个或几个变量值去完全和唯一确定另一个变量值的这种关系称为相关关系。
积矩相关：用来作两定距变量关系的统计分析，考察两个变量是否存在共同变化的趋势。
如年龄与月收入。
积差相关：又称等级相关，用来考察两个定序变量间的相关关系。
它的公式是由积矩相关转变而来的。
二、简答题
双变量关系的统计类型
双变量关系强度测量的主要指标
列联分析的原理
自变量发生变化，因变量的取值是否发生变化。
比较边缘百分比和条件百分比的差别。
变量关系强度的含义
指两个变量相关程度的高低。
统计学中是以准实验的思想来分析变量相关的。
通常从以下角度来分析：一、两变量是否相互独立；二、两变量是否有共变趋势；
三、一变量的变化多大程度上能由另一个变量的变化来解释。
卡方测量的原理
卡方测量是用来考察两个变量是否独立（无关），若两变量无关，则两变量联合发生的概率等于各自边缘概率的乘积。
卡方检验的作用
1、对两变量的相关关系是否存在进行审查，此时卡方检验又称作独立性检验；
2、对较小规模的样本资料进行差异的显著性检验，即核查交互分类表中所出现的分布差异究竟是由于随机抽样的误差所引起，还是由于总体中的分布状况所导致。
卡方检验的弱点
卡方检验的弱点在于其值不仅与数据分布与关，还与样本的规模有关。
当样本足够大时，一些很小的分布差异也可以通过卡方检验达到显著性水平。
C系数的优点
不受样本规模大小的影响, 能揭示出变量之间的真正关系的密切程度如何。
当χ2达到显著程度，且样本规模又很大时，最好参照一下C系数的大小。
如果C 系数也比较大，才能下两变量明显相关（或不独立）的结论。
分组比较平均数的含义
当一个变量为定类变量，另一个为定距时，两个变量间是否有关，通常以分组平均数的方法来考察。
即按照定类变量的不同水平来分组，看每个分组的定距变量的平均数是否有差异。
不同组间的平均数差异越小，两个变量间的关系越弱，相反，平均数差异越大，变量间的关系越强。
F统计的原理
F统计的目的是分析分组的平均数是否相等。
如果相等，则说明组间没有差别；如果不相等，说明组间有差别，这时分组是有效的。
但F统计独特的地方是：它并不直接利用平均数来比较，而是利用与方差有关的统计指标总变差（SST）、组间变差（SSB）和组内变差（SSW）的关系进行判别。
三者的关系是SST=SSB+SSW。
单样本T检验
单个样本的T检验的目的是通过计算出的样本均值来估计总体均值是否为某个确定的值。
基本思想：计算出样本均值后，先根据经验或以住的调查结果，对总体均值提出一个假设，
然后分析计算出的样本均值来自总体的概率有多大。
如果概率很小，就认为总体的均值不是待检验的总体均值。
独立样本T检验
独立样本的T检验的目的：通过比较两个样本的均值差的大小来确定两个总体的均值是否相等。
基本思想：按照一定的分组原则将所有的个案分为两部分，可将这两部分视为两个独立的样本，对两个样本分别进行描述统计。
然后对两个样本进行方差齐性检验，（或称等方差检验）。
确认两个总体具有等方差性以后，用T检验的方法对两个样本的均值差进行检验。
如果均值差过大，则说明这两个样本来源于均值不同的两个总体，就可以拒绝两个总体均值相等的原假设。
配对样本T检验
配对样本是指对同一样本的某个变量进行前后两次测试所获得的两组数据，或是对两个完全相同的样本在不同条件下进行测试所获得的两组数据。
配对样本的检验是先求出每对观测值的差，再对差值求平均值。
通过检验配对变量均值之间的差异的大小，来确定两个总体的均值的差异是否显著。
偏相关分析
单相关分析反映的是两个变量之间的关系，但如果因变量受到多个因素的影响时，因变量与某一自变量之间的单相关关系会受到其他相关因素的影响，不能真实反映二者之间的关系，所以需要考察在其他因素的影响剔除后二者之间的相关程度，即要进行偏相关分析。
相关关系类型
强正相关关系，弱正相关关系，强负相关关系，弱负相关关系，非线性相关关系，不相关关系
积矩相关的统计原理
两个变量共同变化的趋势在统计中用共变异数(covariance)来表示，即A变量的取值从低到高（或从高到低）变化时，B变量是否也同样发生变化。
回归的含义
回归（Regression 或Linear Regression）和相关都是用来分析两个定距变量之间关系的，但回归有明确的因果关系假设，即要假设一个变量为自变量，另一个变量为因变量，自变量对因变量的影响就用回归来表示。
如年龄对月收入的影响。
由于回归构建了变量间因果关系的数学表达式，因此它具有统计预测功能。
回归的统计原理
两个定距变量的回归是用函数y=f(x)来分析的。
我们最常用的是一元回归方程
y=a+bx（a是常数b是回归系数）。
回归直线应是到所有数据点最短距离的直线。
该直线的求得即使用“最小二乘方法”。
三、操作题
卡方检验的具体步骤
1、建立两变量间无关系的假设。
（独立、无关）
2、通过SPSS计算出χ2值。
3、再根据自由度df=(r-1) (c-1)和给出的显著性水平，即p值，查χ2分布表，得到一临界值。
4、将计算出的χ2值与查得的临界值进行比较，若χ2值大于或等于临界值，则称差异显著，并拒绝两变量独立的假设。
单样本T检验的操作步骤
1、选择SPSS命令：Analyze—Compare means—One sample t test，打开对话框。
2、选择分析变量：test窗口。
3、确定待检参数。
4、确定置信度（系统默认为95%）。
5、OK提交运行。
独立样本T检验的操作步骤
1、选择SPSS命令：Analyze—Compare means—Independent-samples t test，打开对话框。
2、选择分析变量：test窗口。
3、确定分组变量。
选择一个变量进入Grouping窗口。
4、确定分组变量的取值。
5、确定置信度（系统默认为95%）。
6、OK提交运行。
配对样本T检验的操作步骤
1、选择SPSS命令：Analyze—Compare means—Paired- sample t test，打开对话框。
2、选择分析变量：Paired Variables窗口。
3、确定置信度（系统默认为95%）。
4、OK提交运行。
偏相关分析的操作步骤
1、打开数据文件，单击Analyze—Correlate—Partial correlations，打开对话框。
2、从变量框内选择要考察的两个变量进入Variables框内，其他客观存在的变量作为控制变量进入Controlling for框内。
3、单击Options对话框，从Statistics栏中选择输出项。
4、单击OK，得输出结果。
