1.2 统计数据类型与研究方法

报告中的实证研究与统计方法一、实证研究方法的基本概念与意义1.1 实证研究方法的定义及其特点1.2 实证研究方法在解决实际问题中的重要作用二、定量研究方法在报告中的应用2.1 定量研究方法的特点及其优势2.2 在报告中的应用实例分析三、定性研究方法在报告中的应用3.1 定性研究方法的特点及其优势3.2 在报告中的应用实例分析四、横截面研究方法在报告中的应用4.1 横截面研究方法的特点及其适用场景4.2 在报告中的应用实例分析五、纵向研究方法在报告中的应用5.1 纵向研究方法的特点及其适用场景5.2 在报告中的应用实例分析六、统计分析方法在报告中的应用6.1 统计分析方法的基本概念及其分类6.2 在报告中的常见统计分析方法及实际操作一、实证研究方法的基本概念与意义1.1 实证研究方法的定义及其特点实证研究方法是基于实际观察或实验证据的一种科学研究方法，通过收集和分析具体的数据来验证或验证某种理论或假设。

1.2 实证研究方法在解决实际问题中的重要作用实证研究方法可以帮助我们了解客观世界的真实情况，通过数据的客观展示，使研究结论更加可靠和可信。

在解决实际问题中，实证研究方法可以为决策提供科学依据，从而提高决策的科学性和有效性。

二、定量研究方法在报告中的应用2.1 定量研究方法的特点及其优势定量研究方法是通过量化数据，使用统计方法进行分析和总结，以获得数值结果。

定量研究方法的优势在于可以提供客观、可重复和可比较的结果，可以进行大样本的分析，并且可以对数据进行详细的统计分析。

2.2 在报告中的应用实例分析通过定量研究方法，可以对市场的规模、消费者行为、产品需求等进行量化分析和预测，以帮助企业制定市场策略、产品定位等决策。

在报告中，可以使用定量研究方法对市场数据进行回归分析、时间序列分析等，以揭示数据之间的潜在关系，并提供决策建议。

三、定性研究方法在报告中的应用3.1 定性研究方法的特点及其优势定性研究方法是通过描述、解释和解读现象来获取深入理解的方法。

《统计学》教学大纲课程中文名称：《统计学》课程英文名称：《ststistics》学时：48 学分：3开课学期：第五学期适用专业：经济管理课程类别：学科共同课先修课程：《高等数学》、《线性代数》、《概率论与数理统计》一、课程性质及其定位本课程是高等院校经管专业一门基础课程。

它是一门实用性很强的方法科学，内容主要包括统计数据的收集、整理、显示、描述、推断和分析等。

通过本课程的学习，使学生掌握有关统计知识方面的技能，具有应用统计方法分析问题和解决问题的实际能力，培养出学生较好的数据处理能力和较好的逻辑思维能力。

本课程主要作为经济管理类等专业包括经济学、会计学、物流管理等专业在内的专业基础课程，以理论教学和EXCEL等软件在统计学中的应用作为实训软件，展开教学。

二、教学目标及要求（一）教学目标开设本课程的目标在于使学生在先学高等数学、线性代数、概率论与数理统计等课程的基础上，掌握本课程主要介绍统计分析方法的原理及其应用，包括描述性统计、数据分析、线性回归分析、相关性分析分析、方差分析、时间序列分析和统计指数等。

（二）教学要求要求学生理解、掌握统计学分析的基本原理和方法，并会用于解决实际问题。

为学生进一步学习有关课程打下基础，并为其今后在科技、信息产业、经济、金融等部门从事研究、应用开发和管理工作做好准备。

三、教学基本内容第一章：绪论1、什么是统计1.1 统计的含义与本质统计的含义：统计活动、统计数据、统计学。

统计的本质就是关于为何统计，统计什么和如何统计的思想。

1.2 统计学的产生与发展分为古典统计学时期，近代统计学时期，现代统计学时期。

1.3 统计学的学科性质统计学就其研究对象而言，具有数量性、总体性和差异性的特点；统计学就其学科范畴而言，具有方法性、层次性和通用性的特点；统计学就其研究方式而言，具有描述性和推断性的特点。

1.4 统计学的作用等（一）统计学为我们认识自然和社会提供了必需的方法和途径（二）统计学在指导生产活动过程中发挥着重要作用（三）统计学在社会经济管理活动中的作用更为显著（四）统计学为科学研究提供了有力手段2、统计数据类型与研究方法2.1 统计数据类型定性数据、定量数据；相对数、绝对数、平均数；观测数据、实验数据；原始数据、次级数据；时序数据、截面数据。

第一章思考题1.1统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。

1.2描述统计：它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。

推断统计：它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

1.3统计学的类型和不同类型的特点统计数据：按所采用的计量尺度不同分；〔定性数据〕分类数据：只能归于*一类别的非数字型数据，它是对事物进展分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述；〔定性数据〕顺序数据：只能归于*一有序类别的非数字型数据。

它也是有类别的，但这些类别是有序的。

〔定量数据〕数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。

统计数据；按统计数据都收集方法分；观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。

实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。

统计数据；按被描述的现象与实践的关系分；截面数据：在一样或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。

时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。

1.4解释分类数据，顺序数据和数值型数据答案同1.31.5对一千灯泡进展寿命测试，则这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进展检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象*种特征的概念，比方说灯泡的寿命。

1.6变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。

变量也可以分为随机变量和非随机变量。

经历变量和理论变量。

1.7离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比方"企业数〞连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比方"温度〞。

1.8统计应用实例：人口普查，商场的名意调查等。

1.9统计应用的领域：经济分析和政府分析还有物理，生物等等各个领域。

总体性，就是要从所研究现象的总体出发，通过对现象总体中的构 成元素即个体进行大量观察和综合分析，来达到认识现象的总体 数量特征的目的。
差异性，就是要从所研究现象总体的各个个体之间的差异中概括出 共同的普遍的数量特征，并对差异情况做出必要的反映。
Statistics
（二）统计学就其学科范畴而言，具有方法性、层次性和通用性的 特点
总体具有大量性、同质性和差异性三个特征。 总体按照其个体数量是否有限可以分为有限总体和无限总体 两类；按照其存在形态不同可以分为具体总体和抽象总体两类； 按照其个体能否计数可以分为可计数总体和不可计数总体两类； 按照其个体是否人为划定可以分为自然总体和人为总体两类。
Statistics
（二）样本
所谓样本，就是从总体中抽取的一部分个体所组成的集合， 也称为子样。样本中所包含的个体数，称为样本容量或样本单位 数。
政治算术学派主张以数字、重量和尺度来研究社会经济现象 及其相互关系，代表人物是英国的威廉·配第（W.Petty，16231687）和约翰·格朗特（J.Graunt，1620-1674）。 无“统计学” 之名而实为统计学之正统起源。
Statistics
（二）近代统计学时期（从18世纪末到19世纪末，是近代统计学时 期） 两大学派：数理统计学派和社会统计学派。 数理统计学派始于19世纪中叶，代表人物是比利时的凯特莱 （A.Quetelet，1796-1874），主张用研究自然科学的方法来研究 社会现象，正式把概率论引入统计学，并最先用大数定律论证了 社会生活中随机现象的规律性，还提出了误差理论和“平均人” 思想。 社会统计学派始于19世纪末，首创人物为德国的克尼斯 （K.G.A.Knies，1821-1898），认为统计学是一门社会科学，是 研究社会现象变动原因和规律性的实质性科学，其显著特点是强 调对总体进行大量观察和分析，通过研究其内在联系来揭示社会 现象的规律。

统计学练习题第一章习题思考题1.1 “统计”一词有哪几种含义?1.2 什么是统计学？怎样理解统计学与统计数据的关系？1.3 统计数据可分为哪几种类型？不同类型的统计数据各有什么特点？1.4 举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。

1.5 什么是有限总体和无限总体？举例说明。

1.6 变量可分为哪几类?1.7 举例说明离散变量和连续变量。

思考题2.1 简述普查和抽样调查的特点。

2.2 统计数据的具体收集方法有哪些？2.3 调查方案包括哪几个方面的内容？2.4 什么是问卷？它由哪几部分组成？2.5 设计问卷的提问项目应注意哪些问题？2.6 封闭型问题答案的设计有哪些主要方法？2.7 问卷中问题顺序的设计应注意哪些问题？练习题2.1 假定我们要研究在校大学生的生活时间分配状况，请写出你的研究思路。

2.2 某家用电器生产厂家想通过市场调查了解以下问题：a．企业产品的知名度；b．产品的市场占有率；c．用户对产品质量的评价及满意程度。

（1）请你设计出一份调查方案；（2）你认为这项调查采取哪种调查方法比较合适？（3）设计出一份调查问卷。

思考题3.1 数据的预处理包括哪些内容？3.2 分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些？3.3 数值型数据的分组方法有哪些？简述组距分组的步骤。

3.4 直方图和条形图有何区别？3.5 绘制线图应注意哪些问题？3.6饼图和环形图有什么不同？3.7 茎叶图和直方图相比有什么优点？3.8 统计表有哪几个主要部分组成？3.9 制作统计表应注意哪几个问题？练习题3.1 为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100个家庭构成的一个样本。

服务质量的等级分别表示为：A.好；B.较好；C.一般；D.较差E.差。

调查结果如下：B EC C AD C B A ED A C B C DE C E EA DBC C A ED C BB ACDE A B D D CC B C ED B C C B CD A C B C DE C E BB EC C AD C B A EB ACDE A B D D CA DBC C A ED C BC B C ED B C C B C（1）指出上面数据属于什么类型；（2）用Excel制作一张频数分布表；（3）绘制一张条形图，反应评价等级的分布。

（注：表格内容参考资料 ） （注：表格内容参考资料 ）
所获荣誉
2019年，统计学课程被中华人民共和国教育部认定为“国家精品在线开放课程”。 2020年11月24日，统计学课程被中华人民共和国教育部认定为“首批国家级一流本科课程”。
教师简介
李金昌，浙江财经大学数据科学学院教授，主编《统计学》《应用抽样技术》等教材。
统计学课程共十一章，包括统计学基本问题、变量分布特征的描述、抽样估计、方差分析、相关回归分析、 统计指数分析、统计学基本问题与统计思想解读等内容。
课程性质
统计学课程是一门理论与实践结合、应用性的方法类课程，通过对变量分布特征的描述、抽样估计、方差分 析、相关回归分析、统计学基本问题与统计思想解读等内容的学习，使学习者具备利用统计方法和数据处理技术 分析和解决社会经济问题的能力，掌握统计学的基本理论、基本内容和基本方法。
课程简介
统计学课程共十一章，第一章介绍统计数据类型与研究方法等知识点；第二章讲述统计调查方案设计等内容； 第三章介绍调和平均数与几何平均数等知识点；第四章讲述抽样误差等内容；第五章介绍假设检验的两类错误与 检验功效等知识点；第六章讲述双因素方差分析等内容；第七章介绍一元线性回归模型的评价与检验等知识点； 第八章讲述长期趋势的测定等内容；第九章介绍平均指标指数编制与应用等知识点；第十章讲述综合评价指标赋 权方法等内容；第十一章介绍统计学基本问题等知识点。
课程大纲
（注：课程大纲排版从左到右排列 ）
开课信息
（注：表格内容参考资料 ）
教学目标
通过对统计学课程的学习，使学习者掌握统计学的基本理论、基本内容和基本方法，具备分析与研究社会经 济现象的能力，为学习相关专业课程提供理论与分析方法。
学习预备

总体单位：是指构成总体的个体单位，它是总体的基本 单位。
二者的关系：没有总体单位，总体就不存在；没有总体 ，也就无法确定总体单位。
•
1.5.2 标志与指标
1、标志是指统计总体各单位所共同具有的属性或特征，它是说 明总体单位属性或特征的名称。
标志按其特征的不同，可以分为品质标志与数量标志。 品质标志表明总体单位属性方面的特征，不能用数值表示，只能
，它是统计研究的前提。
•
1.2 统计学的分类
•
1.3 统计的研究方法
大量观察法 统Leabharlann 分组法 综合指标法 归纳推断法•
1.4 统计活动的过程
统计调查：即统计资料的搜集，是根据统计方案的要求， 有计划地开展调查，占有充分的材料。是后续统计认识活 动的基础环节。
统计整理：是对调查资料加以综合汇总，使之条理化、系 统化。
变异：指标志表现由一种状态到另一种状态称为变异( 是标志在各总体单位具体表现的差异 )。
变量：
广义变量：每个个体的性质或属性。如：年龄、高度
狭义变量：数量标志就是变量。 变量值（观测值）： 广义：每个个体所有变量的值。
狭义：数量标志表现即变量的取值，称变量值。
按变量的连续性，可把变量分为连续变量和离散变量 。
收集数据（资料）的活动 数据是表征客观事物的、可以记录的、能被共同识别的符号。
2. 统计数据（资料） 统计活动的结果
3. 统计学 收集、整理和分析数据的方法与技术
•
1.１.２ 统计学的性质
统计学的任务
为统计活动提供数量研究和认识规律的科学方法，包括指导 统计工作的原理原则，统计过程所应用的核算和分析方法， 以及组织方法。其核心内容是数据的搜集、整理、归纳、分 析的原理和方法。这些方法论构成了统计学的科学体系。

结论：
不如叫“玉泉”或“娃哈哈”吧！
1
绪论
2 统计数据的搜集、整理与显示
3
变量分布特征的描述
4 5
抽样估计 假设检验
6
方差分析
7
相关回归分析
8
时间序列分析
9
统计指数
[主要参考教材]
⒈ 《统计学》 袁卫 庞 皓 曾五一 主编
高等教育出版社2000 年10月印刷
⒉ 《统计学》陈珍珍 主 编 罗乐勤 副主编 黄 良文 主审
原始数据
次级数据 人们对统计 数据的要求
直接从各调查单位搜集的用来 反映个体特征的数据资料
由原始数据加工得到的在一定 程度上能反映总体特征的数据 资料
客观性、准确性、及时性
[统计的涵义之二]
统计活动
即统计实践活动，是对社会经济现象 的数量方面进行搜集、整理和分析的 全过程
政府统计：国家统计局、职能部门
统计是以现象的数量方面为研究对象，收集数据、整理 数据、分析数据，用以揭示现象包含规律性的行为。
• 如果你打算去美国留学,你会查询 Barron’s Profile of American College,在”波士顿大学”这一栏中,你 会看到申请者的SAT语言考试的平均成绩是550 分,SAT数学考试的平均成绩600分,这些数字是什么意 思?什么是平均成绩?如果你的成绩低于年平均成绩,你 应该申请波士顿大学吗?
• 2011年3月1日，利用“google”引擎对互联网 上有关网页进行搜索，得到的结果是：包含 “统 计”这一词汇的网页高达213，000，000项，包 含“股票”这一词汇的网页有43,700，000项， 前者是后者的近5倍。
统计—无处不在
开篇案例

统计指标的分类

按反应的数量特征


数量指标：反映社会经济现象范围的广度、规模大小和数量 多少的指标，表示事物外延量大小。例如人口总数、企业总 数、耕地面积、工业总产值。用绝对数表示。（基本指标， 绝对数） 质量指标：反应现象相对水平和工作质量的统计指标。如平 均工资，人口密度，设备利用率，国民收入增长速度等。 （派生指标，相对数和平均数）
1.2.3统计的工作过程

统计工作是对社会经济现象进行调查研究以认识其 本质和规律性的一种工作。作为人类认识客观世界 的一种活动，统计工作是无止境的，但就一次具体 的统计活动而言，一个完整的统计工作过程一般要 经过统计设计、收集数据、数据的加工整理与分析 和统计资料的积累、开发和应用四个阶段，才能完 成由定性认识到定量认识再到定性认识与定量认识 相结合这一完整过程，从而使人类的认识得到升华。



1.3.2标志和标志表现



1.标志 每个总体单位都具有许多属性和特征，这些属性 或者特征的名称就叫做标志。 例如，工人作为统计单位时，性别、工种、文化程 度、工龄、工资等都是其标志。


2.标志表现
标志的属性或数量在各总体单位的具体表现称为称 为标志表现。 例如：张三，男，汉族，20岁，600分
连续型变量
连续性变量的数值是连续不断 的，任意两个变量值之间可以 做无数种分割。
需要使用 度量工具 取值
人的身高、体重、年龄 产品的产量（重量、体 积、面积等），产值、 销售额等价值量
身高的例子：
165
● ●
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
166
离散型变量
离散变量的取值可以按一定次 序一一列举，变量值通常用整 数表示。

统计学第一章导论1.1.1 什么是统计学统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

数据分析所用的方法分为描述统计方法和推断统计方法。

1.2 统计数据的类型1.2.1 分类数据、顺序数据、数值型数据按照所采用的计算尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据、数值型数据。

分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表示。

例如：支付方式、性别、企业类型等。

顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。

例如：员工对改革措施的态度、产品等级、受教育程度等。

数值型数据：按数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。

例如：年龄、工资、产量等。

统计数据大体上可分为品质数据（定性数据）和数量数据（定量数据、数值型数据）。

1.2.2 观测数据和实验数据按照统计数据的收集方法，可以分为观测数据和实验数据。

观测数据：通过调查或观测而收集的数据。

例如：降雨量、GDP、家庭收入等。

实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。

例如：医药实验数据、化学实验数据等。

1.2.3 截面数据和时间序列数据按照被描述的现象与时间的关系，可分类截面数据和时间序列数据。

截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。

例如：2012年我国各省市的GDP。

时间序列数据：同一现象在不同的时间收集的数据。

例如：2000-2012年湖北省的GDP。

1.3.1 总体和样本总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。

样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。

1.3.2 参数和统计量参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。

统计量：用类描述样本特征的概括性数字度量。

例如：某研究机构准备从某乡镇5万个家庭中抽取1000个家庭用于推断该乡镇所有农村居民家庭的年人均纯收入。

这项研究的总体是5万个家庭；样本是1000个家庭；参数是5万个家庭的人均纯收入；统计量是1000个家庭的人均纯收入。

第二章数据的搜集2.1 数据的来源2.1.1 数据的间接来源间接来源的数据：如果与研究内容有关的原信息已经存在，我们只是对这些原信息重新加工、整理，使之成为我们进行统计分析可以使用的数据。

统计学第一章导论1.1统计及其应用领域1.11什么是统计学统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

统计学数据分析的方法可分为描述统计方法和推断统计方法。

描述统计：数据收集、处理、汇总、图标描述、概括与分析等统计方法。

推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的方法。

1.1.2统计的应用领域1.企业发展战略2.产品质量管理3.市场研究4.财务分析5.经济预测6.人力资源管理1.2统计数据的类型1.2.1分类数据、顺序数据、数值型数据按照所采用的计量尺度的不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据、和数值型数据。

分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来描述的。

（如，人口按照性别分为男、女两类。

）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。

顺序数据虽然也是类别，但这些类别是有序的。

（比如，将产品分为一等品、二等品、三等品。

）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。

1.2.2 观测数据和实验数据按照统计数据的收集方法，可以将其分为观测数据和实验数据。

观测数据：通过调查或观测到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的，有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据。

实验数据：是在实验中控制实验对象而收集到的数据。

自然科学领域的数据大多数都是实验数据。

1.2.3截面数据和时间序列数据按照被描述的现象和时间的关系，可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。

截面数据：是在相同或近似相同的时间点上收集的数据，这类数据通常是在不同的空间获得的，用于描述现象在某一时刻的变化情况。

（同时间不同空间/对象）。

比如说，2010年我国各地区的国内生产总值就是截面数据。

时间序列数据：是在不同时间收集到的数据，这类数据是按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的状况。

（同空间不同时间）比如，2010-2012年我国的国内生产总值就是时间序列数据。

统 计学
实践与理论关系
二、统计研究的基本环节
统计设计
统计调查、 实验 描述统计 推断统计
收集数据
整理与分析
资料积累 开发应用
• 描述统计(descriptive statistic)是用图形、表格和概括性
的数字对数据进行描述的统计方法.是对数据进行处理的第 一阶段,即用直观的图形、汇总的表格和概括性的数字(如平 均数)表示数据的分布、形状等特征,并为进一步的统计推断
STAT
甲
乙
1970年出生 30岁 1985年出生 15岁
二人年龄 之差：198龄之比：30÷15=2（倍） 1985÷1970=1.0076（倍）
STAT
温度
天气预报：沈阳：最高温度3℃，最低－7℃
大连：最高温度6℃，最低－2℃
两地最高温度相差3℃ 沈阳最低温度较大连最低温度低5℃
统计推断：就是利用样本数据对总体特征进 行估计或假设检验。
• 诺里斯公司制造用于各种电气产品上的高亮度灯泡。为增 加灯泡的使用寿命，该公司的产品设计小组开发了一种新 型的灯丝。在这个实例中，总体定义为：用这种灯丝生产 的确灯泡。为了评估新型灯丝的优点，生产了200个采用新
灯丝的灯泡，把它们作为样本并对之进行测试。
区分观察性研究和实验性研究
• 1.可口可乐罐被打开，饮料的量（以盎司计）被 测量。 • 2.通过记录新药对服药学生的影响来测试新药物 的统计疗效。 • 3.使用一个由完成了使用多媒体工具的课程的学 生组成的样本来对多媒体技术的效果进行测试 • 4.出于研究目的而未对梅毒患者施以能够使其痊 愈的治疗，这一做法引起了很多争议
统计学
( 48学时）
?
统计学是什么？

高度总结：临床研究常见统计方法与统计问题编者按：开展临床研究时，一般不会直接选择目标人群的总体进行研究，而是先根据合适的样本量计算公式计算出足够的样本量，再采用合适的随机抽样方法进行抽样调查，最后应用统计学原理和方法进行从样本到总体的假设检验和统计推断。

生物统计学则贯穿于临床研究的整个阶段：试验设计（样本量确定和随机分组）、数据管理、统计分析计划制定、试验数据处理和统计分析报告。

统计分析报告不仅用于科学论文的撰写，而且还是取得新药或器械等注册申请的法规材料。

只有进行科学合理的统计分析，才能根据临床研究得出正确可靠的结论。

为规范我国临床研究的统计，2005年国家食品药品监督管理总局颁布了《化学药物和生物制品临床试验的生物统计学技术指导原则》[1]，对生物统计学在临床试验的各个阶段提出初步要求；2016年颁发了《药物临床试验的生物统计学指导原则》[2]，进一步细化和加强生物统计的内容和职责。

由此可见，生物统计学在临床研究中起着不可或缺的核心作用和地位。

本刊今年1~10期已对临床研究相关的方针政策、理论知识和实践工具等进行了介绍[3-12]，本文主要总结临床研究中常用的统计学方法，并对探讨临床研究中常见的统计问题。

1. 临床研究统计中的常用统计方法1.1 描述统计方法描述统计一般在统计分析报告中首先进行汇报，且不可缺少。

逐一对临床研究和样本人群的特征对应的单变量进行概括描述，但不对总体特征进行推断。

在随机对照试验等涉及多组试验中可作为基线特征可比性的参考。

正确使用描述统计的前提是必须了解临床研究中数据类型。

对于定性变量（包括二分类变量、顺序变量和名义变量），一般采用频数和百分比描述，其中等级资料可采用中位数和四分位间距进行描述[13]。

对于定量资料，先进行正态性检验，如果变量近似正态分布一般采用均数和标准差，偏态分布需采用中位数和四分位间距[14]。

均值和标准差对离群值的比较敏感[15]，在临床试验的统计汇报中，对主要结局指标通常会采用多种形式进行综合描述：均值、标准差、中位数、最小值和最大值或范围、变异系数。

报告中的实证研究中的数据分析和案例比较实证研究是社会科学研究中广泛应用的一种方法，通过收集和分析大量的数据来验证和支持研究假设。

在这篇文章中，将探讨报告中的实证研究中的数据分析和案例比较，通过六个标题展开详细论述。

一、实证研究的数据分析方法1.1 描述统计分析描述统计分析是实证研究中最常用的数据分析方法之一。

通过计算和整理数据的频数、均值、标准差等指标，描述统计分析可以帮助研究者全面了解研究对象的基本情况和特征。

1.2 探索性数据分析探索性数据分析是一种用于发现数据中潜在关系和模式的方法。

通过绘制直方图、散点图、箱线图等图表，研究者可以从数据中挖掘出一些有趣的现象和趋势，进一步确定研究可能性。

二、案例比较的重要性和意义2.1 为什么要进行案例比较案例比较是实证研究中常用的方法之一，通过比较不同案例之间的异同，可以更好地理解和解释研究现象。

同时，案例比较还可以提供不同情况下的数据支撑和证明。

2.2 案例比较的特点和注意事项在进行案例比较时，需要注意考虑案例的选择标准、数据的可比性和比较结果的解释。

同时，还需要注意避免因为个别案例的特殊性而过分概括整体情况。

三、实证研究中的定量数据分析3.1 定量数据的收集和整理定量数据是实证研究中常用的数据类型，可以通过问卷调查、实验观察、统计指标等方式进行收集。

在整理定量数据时，需要注意数据的有效性和准确性。

3.2 定量数据的分析方法定量数据的分析方法包括相关分析、回归分析、因素分析等。

通过这些方法，可以从数据中找出变量之间的关系和成因，更好地理解研究现象。

四、实证研究中的定性数据分析4.1 定性数据的收集和整理定性数据是实证研究中另一种常见的数据类型，可以通过深度访谈、观察记录、文本分析等方式进行收集。

在整理定性数据时，需要注意保护被调查者的隐私和确保数据的可靠性。

4.2 定性数据的分析方法定性数据的分析方法包括内容分析、主题编码、质性比较等。

通过这些方法，可以从数据中提取主要信息和观点，并进行案例之间的比较和分析。