简述统计学的研究方法精编WORD版

统计学的研究对象和方法（一）统计学的研究对象科学来源于实践。

统计学是长期的统计实践的理论概括和科学总结，是渐渐形成的完整的科学体系。

统计学的研究对象是大量社会经济现象总体的数量方面，其根本特征是在质与量的辩证统一中研究大量社会经济现象总体的数量方面，反映社会现象发展变化在详细时间、地点、条件下的数量表现，揭示事物的本质、相互联系、变动规律性和发展趋势。

辩证唯物主义告知我们，不论是自然现象还是社会现象, 都存在质与量两个方面，二者是辩证统一、亲密联系的。

事物的质是通过量表现出来的，没有数量也就没有了质量，量的累积达到一定的界限，将引起质的变化。

因此，要研究事物的存在和发展，并把握其发展规律性，必需研究事物的量的方面，研究事物发展规律性在详细时间、地点、条件下的数量表现。

所以，从数量上熟悉事物，是马克思主义的一种科学的熟悉方法。

一般来说，统计既可以研究自然现象，也可以研究社会经济现象，本书研究的是社会经济现象的数量方面。

所以，这里所说的数量方面是指社会经济现象的规模、水平、结构、速度、比率关系、普遍程度，等等。

事物的质和量是亲密联系的，是辩证的统一，因此，统计要对社会经济现象的数量方面进行研究，必需和质的方面结合起来。

例如，要统计工业产品产量，假如不明确什么是工业产品，工业产品产量统计就无法进行。

（二）统计学研究对象的特点统计以社会经济现象为其研究领域，具有其自己的特点。

归纳起来可概括成如下四个特点：数量性、总体性、详细性和社会性。

1.数量性统计的研究对象是社会经济现象的数量方面，包括社会经济现象的规模、水平、现象间的数量关系，以及打算现象质量的数量界限。

统计研究对象的数量性，是统计区分于其他社会经济调查研究活动的根本特点。

必需指出，统计对社会经济现象数量方面的熟悉是定量熟悉，但必需以定性熟悉为基础，要和定性熟悉结合起来，遵循定性一定量一定性的科学熟悉规律。

例如，要对国内生产总值进行研究，首先要了解国内生产总值的本质属性，然后才依据这种熟悉去确定国内生产总值的口径、范围和计算方法，进而才能据以处理许很多多复杂的、详细的实际统计问题。

1.简述统计学的研究方法。

大量观察法，统计分组法，综合指标法，动态分析法，统计推断法，统计指数法，抽样法，相关分析法。

2.简述统计调查的组织形式。

统计调查有不同组织形式，主要有统计报表制度和专门调查。

（统计报表制度是根据国家统计法规定，自上而下布置，统一规定表格形式报送时间和程序，自下而上逐级汇总上报的统计报告制度。

）专门调查是统计工作中重要的调查组织形式。

按其特点和作用不同，可以分为普查，重点调查，典型调查和抽样调查四种。

3.统计整理的主要程序包括那些。

1）制定统计整理方案包括确定统计分组的方法，用哪些指标来说明总体特征和对总体资料的处理方法。

统计整理方案是确保统计整理工作有步骤有计划开展的首要前提。

2）审核原始资料为保证统计资料的准确及时完整和系统性，对调查得到的资料要从逻辑和计算两方面进行审核。

3）统计分组和汇总根据研究任务和要求，确定调查所得的原始资料那些需要分组或分类。

统计分组的关键是选择正确的分组标志和合适的组限 4）绘制统计图表绘制统计表是把汇总的资料按一定的规则在统计表或统计图上表现出了。

4.统计表由哪几个主要部分组成。

从形式上看，统计表由总标题，表头，横行标题，纵栏标题和数字资料等要素构成。

5.如何编制组距变量数列。

一般包括以下几个步骤：1）原始资料按数值大小顺序排列，计算全距（R） 2)确定组距和组限。

3）计算各组频数，频率。

6.简述相对指标的种类及其计算公式。

1）计划完成相对指标（%）=实际完成数/同期计划数*100% 2）结构相对指标（%）=总体中某一部分数值/总体全部数值*100% 3）比较相对指标（%）=某一国家地区（单位）某种现象的指标数值/另一国家地区（单位）同一现象的指标数值*100% 4）比例相对数=总体中某一部分数值/同一总体中另一部分数值 5）强度相对指标=某一现象的指标数值/另一与此有联系现象的指标数值 6）动态相对指标(%)=报告期数值/基期数值*100%7.简述平均指标的种类及其计算公式。

统计学的含义、研究对象、特点以及基本方法一、统计学的含义统计学是一门通过搜集、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。

它是应用数学的一个分支，其研究领域包括数据的收集、分析、解释和呈现，以及通过这些数据来做出决策和预测。

统计学的核心在于收集和分析数据，从而提取出有用的信息，为决策提供科学依据。

二、统计学的研究对象统计学的研究对象十分广泛，包括社会、经济、自然现象等各个领域的数量关系。

其主要研究对象可以概括为以下几个方面：社会经济统计：研究社会经济现象的数量方面，如人口、就业、收入、消费等。

通过对这些数据的收集和分析，可以了解社会经济的运行状态和发展趋势，为政府和企业提供决策支持。

自然科学统计：研究自然现象的数量规律，如物理、化学、生物等领域的实验数据。

通过对这些数据的统计分析，可以发现自然现象的内在规律，推动科学研究的进步。

工程统计：研究工程技术的数量问题，如产品质量控制、可靠性分析、优化设计等。

工程统计可以帮助提高产品质量、降低生产成本，推动工程技术的发展。

医学统计：研究人体健康与疾病的数量关系，如疾病发病率、药物疗效等。

医学统计可以为医学研究提供科学依据，推动医学事业的进步。

三、统计学的特点数量性：统计学是通过数据来揭示事物本质和规律的，因此具有数量性的特点。

它通过对数据的收集、整理和分析，提取出有用的数量信息，为决策提供科学依据。

总体性：统计学研究的是总体而非个体，它通过对总体数据的分析来推断总体的特征。

这种总体性的特点使得统计学能够更全面地反映事物的本质和规律。

具体性：统计学研究的是具体事物的数量关系，而不是抽象的概念。

它通过对具体事物的数据分析，揭示事物的内在规律和联系。

社会性：统计学研究的对象广泛涉及社会、经济、自然现象等各个领域，因此具有社会性的特点。

它通过对这些领域的数据分析，为政府、企业和社会提供决策支持。

四、统计学的基本方法描述性统计：描述性统计是通过对数据进行整理和描述，以揭示数据的分布特征、集中趋势和离散程度等。

第1章导论1.1统计学的研究对象与研究方法1.1.1统计的产生和发展日常生活中，人们常常接触到统计问题，在人类社会已进入信息时代的今天，统计已进入了政治、经济、军事、文化、教育等一切社会领域。

可以说，统计无时不在，无处不有。

那么，统计究竟是什么呢?在现代汉语的语义中，“统”是总括的意思，“计”意为查数，“总括”和“查数”这项实践活动则来源已久。

早在原始社会，就有人类结绳记事、刻木记数的记录；国家出现以后，为了满足统治阶级斗争和征税的需要，便有了简单的人口、土地和赋税的统计，据史书记载，我国的夏朝将中国分为九州，人口约1355万人，土地约2438万顷；在春秋时期，诸候以兵车的数量表示各自的实力，可见当时已经出现了军事上的统计调查和对比的活动；秦、汉时期有地方田亩和户口资料的记载；而明、清时期的户口和土地统计的资料已经初具现代统计图表的形式。

欧洲在古希腊、古罗马时代，也有关于人口数和居民财产的统计资料，如：公元前3050年，埃及为了建造世界上著名的金字塔，进行了全国的人口与财产的普查。

古罗马帝国时代，人口出生、死亡都必须到寺院去进行登记。

封建主国家根据其统治的需要，进行了有关人口、军事、世袭领地、财产等方面的统计。

可见，无论是在我国还是国外，统计范围都是从人口、土地两项内容开始，这是与人类社会活动的需要相一致的，以后，随着国家行政管理的需要和生产技术的发展而扩大到经济活动的各个领域。

统计实践的产生和发展已有几千年的历史，但统计学的出现却不过是300多年前的事情。

在17世纪中叶，欧洲产生了两大统计学派：一派是以英国人威廉·配弟(1623-1687)为代表的“政治算术派”。

威廉·配弟的专著《政治算术》一书的问世，标志着古典政治经济学的诞生，同时也标志着统计学的诞生，马克思曾说：“威廉·配弟——政治经济学之父，在某种程度上也可以说是统计学的创始人”(《马克思恩格斯全集》23卷)。

简述统计的研究方法
统计学的研究方法包括观察、实验、抽样调查、模拟以及分析等
方面：
1.观察法：通过观察和描述研究对象的特征和发展趋势来了解事
物及其规律。

2.实验法：在特定的环境条件下，对研究对象进行人为的干预，
以观察和比较实验前后的差异，来确定因果关系。

3.抽样调查法：通过随机抽取一部分代表性样本，对研究对象进
行调查和数据收集，然后依据样本结果推断总体情况。

4.模拟法：通过建立数学模型，模拟研究对象的发展变化过程，
来探讨事物的本质和规律。

5.分析法：通过对现有数据和信息的搜集和整理，对其进行系统
的分类、归纳、比较和统计，来推断和总结出研究对象的规律和趋势。

统计学的研究方法1、实验设计所谓实验的统计设计就是指设计实验的合理程序，使得收集得到的数据符合统计分析方法的要求，以便得出有效的客观的结论。

它主要适用于自然科学研究和工程技术领域的统计数据搜集。

实验的统计设计要遵循三个基本原则。

（1）重复性原则。

即允许在相同条件下重复多次实验。

多次重复实验的好处是显然的，其一可以获得更加精确的有效估计量；其二，可以获得实验误差的估计量。

这些都是提高估计量精度或缩小误差范围所需要的。

（2）随机化原则。

随机化是指在实验设计中，对实验对象的分配和实验次序都是随机安排的。

这种安排可以使可控的影响因素作用均匀化，突出不可控影响因素的作用。

（3）区组化原则即利用类型分组技术，对实验对象按有关标志顺序排队，然后依次将各单位随机的分配到各处理组，使各处理组组内标志值的差异相对扩大，而处理组组间的差异相对缩小，这种实验设计安排称为随机区组设计。

这样就可以提高处理组的估计精度。

2、大量观察许多统计对象，特别是社会经济现象是已经发生的事件，并且无法进行重复实验的，这是因为社会经济现象本质上是反映人与人之间的关系，这种关系客观的存在于实现生活中，要研究这种关系就不能用实验的方法或推理的方法，而必须到社会中去做调查研究，即用大量观察的方法就总体中的全部或足够多的单位进行调查观察，并加以综合研究。

3、统计描述统计描述是指对由实验或调查而得到的数据进行登记、审核、整理、归类、计算出各种能反映总体数量特征的综合指标，并加以分析，从中抽出有用的信息，用表格或图像把它表示出来。

统计描述是统计研究的基础，他为统计推断、统计咨询、统计决策提供必要的事实依据。

统计描述也是对客观事物认识的不断深化过程。

它通过对分散无序的原始资料的整理归纳，运用分组法和综合指标法得到现象总体的数量特征，揭露客观事物内在数量规律性，达到认识的目的。

（1）分组法是研究总体内部差异的重要方法通过分组可以研究总体中不同类型的性质以及他们的分布情况，可以研究总体种现象之间的相关依存关系。

统计研究的基本方法5种统计研究是指用数学和统计学的方法对数据进行分析和解释，从而得出科学结论的过程。

在统计研究中，有许多基本方法可以帮助研究人员更好地分析数据和得出结论。

以下是统计研究的基本方法5种： 1. 描述性统计方法：描述性统计方法是用来描述数据的基本特征和分布情况的方法。

它可以帮助研究人员了解数据的中心趋势、变异程度、分布形态等。

常用的描述性统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。

2. 推论性统计方法：推论性统计方法是用来从样本数据中推断总体数据特征的方法。

它可以帮助研究人员在总体数据未知的情况下，通过样本数据推断总体数据的特征和分布情况。

常用的推论性统计方法包括假设检验、置信区间、方差分析等。

3. 相关性分析方法：相关性分析方法是用来分析两个或多个变量之间关系的方法。

它可以帮助研究人员了解变量之间的相关性强度和方向，从而得出结论并提出建议。

常用的相关性分析方法包括相关系数、回归分析等。

4. 统计建模方法：统计建模方法是用来建立数学模型预测未来数据趋势的方法。

它可以帮助研究人员分析历史数据趋势，预测未来数据走向，并根据预测结果提出相应的应对策略。

常用的统计建模方法包括时间序列分析、回归分析等。

5. 因素分析方法：因素分析方法是用来确定多个变量之间相互关系的方法。

它可以帮助研究人员确定多个不同变量之间的因果关系，从而找到影响问题的核心因素。

常用的因素分析方法包括主成分分析、聚类分析等。

以上是统计研究的基本方法5种，不同的方法可以针对不同的数据类型和研究目的进行选择和应用。

研究人员应该根据具体情况选择合适的方法，并合理运用统计学原理和方法来进行数据分析和解释。

两种统计学的研究方法统计学方法就像一把神奇的钥匙，能打开数据背后的秘密大门。

咱先说说描述性统计吧！这就好比给数据画一幅肖像画。

步骤呢，就是收集数据，然后整理分类，接着计算各种指标，像平均数、中位数啥的。

注意事项可不少呢！数据得准确吧，要是数据错了，那可就像盖房子地基没打好，后面全得垮。

安全性方面，只要数据来源可靠，一般没啥大问题。

稳定性嘛，描述性统计相对比较稳定，不会轻易因为个别数据的变化而大变样。

它的应用场景可多了，比如分析学生的考试成绩，看看大家的平均分、最高分、最低分，多直观呀！优势就是简单易懂，能快速对数据有个大致了解。

就像你去买苹果，看看这一堆苹果的大小、颜色，心里就有个数了。

再说说推断性统计，这就像是个侦探，从部分数据推测整体情况。

步骤是先提出假设，然后抽样，进行统计分析，最后得出结论。

注意啦！抽样得有代表性，不然得出的结论可就不靠谱了。

安全性方面，要注意方法的正确使用，别乱用方法导致错误结论。

稳定性相对描述性统计可能会差一些，毕竟是推测嘛。

它的应用场景也很广，比如市场调研，通过对一部分消费者的调查，推测整个市场的需求。

优势就是能以小见大，用少量数据了解更多情况。

这就好比你从一小勺汤里尝出一锅汤的味道。

举个实际案例，一家公司想了解消费者对新产品的满意度。

他们用描述性统计分析了收集到的调查问卷数据，算出了满意度的平均分和各个选项的比例。

然后又用推断性统计，根据样本数据推测出整个市场对新产品的满意度范围。

这样就为公司的决策提供了有力依据。

统计学方法真的超厉害！描述性统计能让你快速了解数据的大致情况，推断性统计能帮你从局部推测整体。

它们就像两把利器，在各个领域都能发挥巨大作用。

大家一定要好好掌握这两种统计学方法，让数据为我们服务。

统计学：统计方法从统计分析的思想方法角度，我们可以将统计学分为两大类，即描述性统计和推断性统计。

描述性统计(DescriptiveStatistics)研究的是数据采集、整理、分类、汇总、图表表示数据、概括和分析的统计方法。

例如，对某一班级《统计学》期终考试分数的分析，按优秀、良好、及格和不及格人数的简洁汇总和直方图表示、班级平均分的计算、各题型答题的正确率分析等一系列卷面简洁分析，都属于描述性统计分析。

推断性统计(InferentialStatistics)研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

例如，在产品质量检验中，对产品合格率或优良率的估计在多数情形下不是对每个产品进行全面检测，而是从产品的批次中随机抽取一定的样本进行检测，依据样本检测结果对该批次产品质量做出总体评价。

商业企业的客户满足度分析也不是基于对全部客户满足度的问卷调查，而是按一定抽样方案对部分客户作问卷调查，并利用该调查数据结果对客户总体满足程度做出估计。

对于统计方法，我们需要有正确的熟悉，统计方法获得的结论与规律推理获得的结论的途径存在较大差别，任何有效的统计方法只有当这个系统或是所争论的总体满意方法本身的基本假设时，才能获得牢靠的结论，例如古典的线性回归分析方法中的随机扰动项，需要满意同方差、非自相关和听从正态分布等若干假定条件，否则得到的极有可能是伪回归结论。

所以，误用统计方法可能会导致描述分析或推断分析严重错误，这个错误将严重影响决策。

初学者千万不能把对方法的误用看作是方法本身的问题，这是两个不同的概念。

即使统计方法被正确地应用，结果对于非统计专业人士来说也可能存在解读上的困难。

例如，统计数据中显著性的转变可能是由样本的随机变量所致，但这个显著性可能与事先分析的直觉并不完全相符，对结果的解释不仅需要良好的统计学学问，有时还需要较强的专业背景学问。

这一典型实例便是收入与学历之间在很多现实状况下并不呈现正相关关系，因为很多高收入者学历并不高，但从整个社会而言, 学历高的人群收入则明显高于低学历者。