统计实验实验一参数检验

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。

实验数据统计分析方法在科学研究、工业生产、社会调查等众多领域中，实验数据的统计分析是得出有价值结论、做出科学决策的关键步骤。

它能够帮助我们从大量看似杂乱无章的数据中发现规律、揭示关系、评估效果，从而为进一步的研究和实践提供有力的支持。

接下来，让我们一起深入探讨一下常见的实验数据统计分析方法。

一、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行概括和描述，让我们对数据有一个初步的了解。

这就好像是给数据画一幅“肖像”，让我们能一眼看出数据的大致模样。

1、均值均值就是所有数据的平均值。

计算方法是将所有数据相加，然后除以数据的个数。

均值能够反映数据的集中趋势，但它容易受到极端值的影响。

比如说，有一组数据：10、20、30、40、500。

这组数据的均值是（10 ＋ 20 ＋ 30 ＋ 40 ＋ 500）÷ 5 ＝ 120。

可以看到，由于 500 这个极端大的值，使得均值被拉高了很多。

2、中位数中位数是将数据按照从小到大或从大到小的顺序排列后，位于中间位置的数值。

如果数据个数是奇数，中位数就是中间那个数；如果数据个数是偶数，中位数就是中间两个数的平均值。

对于上面那组数据，排列后为10、20、30、40、500，中位数是30。

与均值相比，中位数不容易受到极端值的影响，更能反映数据的中间水平。

3、众数众数是数据中出现次数最多的数值。

比如，一组数据：1、2、2、3、3、3、4、4、4、4，众数就是 4。

众数可以帮助我们了解数据的最常见取值。

4、极差极差是数据中的最大值减去最小值，反映了数据的离散程度。

5、方差和标准差方差和标准差则更精确地衡量了数据的离散程度。

方差是每个数据与均值之差的平方的平均值，标准差是方差的平方根。

二、推断性统计分析推断性统计分析则是基于样本数据对总体的特征进行推断和估计。

1、假设检验假设检验是先提出一个关于总体参数的假设，然后通过样本数据来判断这个假设是否成立。

比如说，我们想知道一种新药物是否能显著提高患者的治愈率。

《统计学》四篇实验报告实验一:用Excel构建指数分布、绘制指数分布图图1-2：指数分布在日常生活中极为常见，一般的电子产品寿命均服从指数分布。

在一些可靠性研究中指数分布显得尤为重要。

所以我们应该学会利用计算机分析指数分布、掌握EXPONDIST函数的应用技巧。

指数函数还有一个重要特征是无记忆性。

在此次实验中我们还学会了产生“填充数组原理”。

这对我们今后的工作学习中快捷地生成一组有规律的数组有很大的帮助。

实验二：用Excel计算置信区间一、实验目的及要求1、掌握总体均值的区间估计2、学习CONFIDENCE函数的应用技巧二、实验设备（环境）及要求1、实验软件：Excel 20072、实验数据：自选某市卫生监督部门对当地企业进行检查，随机抽取当地100家企业，平均得分95，已知当地卫生情况的标准差是30，置信水平0.5，试求当地企业得分的置信区间及置信上下限。

三、实验内容与步骤某市卫生监督部门对当地企业进行检查，随机抽取当地100家企业，平均得分95，已知当地卫生情况的标准差是30，置信水平0.5，试求当地企业得分的置信区间及置信上下限。

第1步：打开Excel2007新建一张新的Excel表；第2步：分别在A1、A2、A3、A4、A6、A7、A8输入“样本均值”“总体标准差”“样本容量”“显著性水平”“置信区间”“置信上限”“置信下限”；在B1、B2、B3、B4输入“90”“30”“100”“0.5”第3步：在B6单元格中输入“=CONFIDENCE(B4,B2,B3)”，然后按Enter键；第4步：在B7单元格中输入“=B1+B6”，然后按Enter键；第5步：同样在B8单元格中输入“=B1-B6”，然后按Enter键；计算结果如图2-1四、实验结果或数据处理图2-1：实验二：用Excel产生随机数见图3-1实验二：正态分布第1步：同均匀分布的第1步；第2步：在弹出“随机数发生器”对话框，首先在“分布”下拉列表框中选择“正态”选项，并设置“变量个数”数值为1，设置“随机数个数”数值为20，在“参数”选区中平均值、标准差分别设置数值为30和20，在“输出选项”选区中单击“输出区域”单选按钮，并设置为D2 单元格，单击“确定”按钮完成设置。

实验报告中结果的统计分析方法引言：实验是科学研究中重要的手段，它能帮助我们验证假设、得出结论、揭示规律。

而实验报告是对实验过程和结果的记录和总结，其中结果的统计分析就显得尤为重要。

统计分析能够帮助我们理解实验结果的可靠性、推断总体特征、发现变量之间的关系以及评估假设。

本文将介绍实验报告中常用的统计分析方法。

一、描述性统计分析1.1 平均数平均数是最常用的统计指标之一，它可以反映总体或样本中所有观测值的集中趋势。

在实验报告中，可以计算平均数以描述实验结果的集中程度。

1.2 标准差标准差是另一个用以描述数据分布的重要统计指标，它可以测量观测值相对于平均值的离散程度。

通过计算标准差，我们可以知道实验结果的变异性。

二、统计推断性分析2.1 参数检验参数检验是通过比较样本数据与总体参数之间的差异，从而得出关于总体参数的推断。

其中 t检验和z检验是最常用的参数检验方法，它们可以用于判断样本均值是否与总体均值存在显著性差异。

2.2 非参数检验与参数检验不同，非参数检验方法不依赖于总体参数的分布情况，而是通过对数据的排序、秩次或次序进行统计分析。

在实验报告中，非参数检验方法如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等可用于推断两组样本均值的差异。

三、方差分析方差分析是一种用于比较多个总体均值是否存在显著性差异的统计方法。

实验报告中，方差分析可以用于比较多个实验组之间的平均差异，并推断是否存在显著性差异。

四、回归分析回归分析是用于研究自变量与因变量之间关系的统计方法。

在实验报告中，回归分析可以帮助我们理解变量之间的关系，并进行预测和解释。

五、相关分析相关分析是用于研究变量之间相互关系的统计方法。

实验报告中，相关分析可以帮助我们了解实验结果中变量之间的相关性，并推断是否存在一定的因果关系。

六、时间序列分析时间序列分析是研究时间上数据变化规律的统计方法。

在实验报告中，时间序列分析可用于研究实验结果的趋势、周期性和季节性等特征。

SPSS的参数检验和非参数检验SPSS是一种非常常用的统计分析软件，可以用于参数检验和非参数检验。

参数检验是假设检验的一种方法，用于判断统计样本是否代表总体。

而非参数检验则是用于检验数据是否满足一些分布假设，或判断两个或多个群体是否具有差异。

参数检验主要有t检验、方差分析和回归分析等。

其中，t检验用于比较两个样本均值是否有显著差异，包括独立样本t检验和相关样本t检验。

方差分析用于比较三个或更多样本均值是否有显著差异，可以进行单因素方差分析或多因素方差分析。

回归分析用于建立预测模型，可以通过线性回归或多项式回归进行。

非参数检验通常适用于数据不满足正态分布或方差齐性的情况，如Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验、Mann-Whitney U检验等。

Wilcoxon符号秩检验用于比较两个配对样本的差异是否有显著差异，Kruskal-Wallis H检验用于比较三个或更多独立样本的差异是否有显著差异，Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本的差异是否有显著差异。

在SPSS中进行参数检验和非参数检验一般需要进行以下步骤：1.导入数据：将数据导入SPSS软件，可以通过选择文件-导入功能进行操作。

2.设定分析变量：定义需要进行分析的变量，并将其添加到分析列表中。

3.选择统计方法：根据实验设计和数据分布情况，选择合适的参数检验或非参数检验方法。

4.执行分析：点击运行按钮进行分析，在分析结果中可以查看得到显著性水平、均数、方差等指标。

5.结果解释：根据分析结果进行假设检验，判断是否存在显著差异，并解释其结果。

无论是参数检验还是非参数检验，在进行分析前需要注意数据的合理性、样本的选择和实验设计的合理性等，以保证分析结果的可靠性。

同时，还应根据不同的研究目的和数据特点选择适当的方法，并合理解释分析结果。

在SPSS软件中，可以通过图表、表格和描述性统计等形式展示和解释结果，并通过结果进行科学判断和相关推断。

统计学中各种检验的核心内容参数检验与非参数检验统计检验可分为两大类：参数检验和非参数检验。

参数检验假设数据来自具有特定分布的总体，例如正态分布。

非参数检验则无需此假设。

假设检验大多数统计检验涉及假设检验。

假设检验遵循以下步骤：设定零假设和备择假设计算检验统计量确定临界值根据检验统计量和临界值做出决策统计检验的类型t检验用于比较两个独立样本的均值参数检验，假设数据来自正态分布 ANOVA（方差分析）用于比较多个样本的均值参数检验，假设数据来自正态分布卡方检验用于检验分类变量之间的关联非参数检验Wilcoxon秩和检验用于比较两个独立样本的中位数非参数检验Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本的均值非参数检验Kruskal-Wallis检验用于比较多个样本的中位数非参数检验相关性分析用于度量两个变量之间的线性关系皮尔逊相关系数：用于度量连续变量之间的相关性（-1到1）斯皮尔曼等级相关系数：用于度量序数变量之间的相关性（-1到1）回归分析用于预测一个变量（因变量）基于另一个变量（自变量）线性回归：因变量是自变量的线性函数Logistic回归：因变量是自变量的逻辑函数，用于二分类问题显著性水平显著性水平（α）是犯第一类错误（拒绝真实零假设）的概率通常设定为0.05或0.01显著性水平越小，犯第一类错误的可能性越小，但犯第二类错误（接受虚假零假设）的可能性越大检验统计量检验统计量是用于计算检验结果的度量不同检验使用不同的检验统计量，例如t值、卡方值或U值临界值临界值是检验统计量的阈值，用于做出决策如果检验统计量大于或等于临界值，则拒绝零假设临界值通过查表或使用统计软件确定决策基于检验统计量和临界值，做出以下决策之一：拒绝零假设接受零假设拒绝零假设表明备择假设更有可能是真的，而接受零假设表明没有足够的证据拒绝它注意事项统计检验只是做出明智决策的工具，不能替代对数据的批判性思考了解检验的假设和限制对于正确解释结果至关重要有时可能需要执行多个检验来全面了解数据。

实验三假设检验
一、实验目的
通过本次实验，了解如何进行各种类型参数检验和非参数检验。

二、实验性质
必修，基础层次
三、主要仪器及试材
计算机及SPSS软件
四、实验内容
1.单一样本T检验
2.独立样本T检验
3.配对样本T检验
4.非参数卡方检验
五、实验学时
4学时
六、上机作业
（2）学生的体重是否等于45公斤？
2.双样本T 检验（Independent-Samples T Test 过程）
分别测得14例老年性慢性支气管炎病人及11例健康人的尿中17酮类固醇
某单位研究饲料中缺乏维生素E 与肝中维生素A 含量的关系，将大白鼠按性别、体重等配为8对，每对中两只大白鼠分别喂给正常饲料和维生素E 缺乏饲料，一段时期后将之宰杀，测定其肝中维生素A 含量（μmol/L ）如下，问饲料
4.如下表
5.某工厂生产一批产品,质量检查规定:其次品率05.00≤p ,则这批产品可以出厂,否则不能出厂. 现从这批产品中抽查50件产品,发现有4件次品,试问这批产品能否出厂?(提示:用非参数的二项分布检验05.00≤p 是否可接受)。

一．单因素方差分析（one-way ANOVA）,用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。

完全随机设计（completely random design）不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平，所以亦称单因素实验设计。

在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因素的多个水平中去，然后观察各组的试验效应；在观察研究（调查）中按某个研究因素的不同水平分组，比较该因素的效应。

二．T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。

t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

它与Z检验、卡方检验并列。

t检验t检验分为单总体检验和双总体检验。

单总体t检验时检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。

当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。

单总体t检验统计量为：双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。

双总体t 检验又分为两种情况，一是独立样本t检验，一是配对样本t检验。

独立样本t检验统计量为：S1 和S2 为两样本方差；n1 和n2 为两样本容量。

（上面的公式是1/n1 + 1/n2 不是减！）配对样本t检验统计量为：t检验的适用条件(1) 已知一个总体均数；(2) 可得到一个样本均数及该样本标准差；(3) 样本来自正态或近似正态总体。

t检验步骤以单总体t检验为例说明:问题：难产儿出生体重n=35，X拔=3.42，S =0.40，一般婴儿出生体重μ0=3.30（大规模调查获得），问相同否？解：1.建立假设、确定检验水准αH0：μ = μ0 （无效假设，null hypothesis）H1：μ≠μ0（备择假设,alternative hypothesis，）双侧检验，检验水准:α=0.052.计算检验统计量3.查相应界值表，确定P值，下结论查附表1，t0.05 / 2.34 = 2.032,t < t0.05 / 2.34,P >0.05，按α=0.05水准，不拒绝H0，两者的差别无统计学意义例：某校二年级学生期中英语考试成绩，其平均分数为73分，标准差为17分，期末考试后，随机抽取20人的英语成绩，其平均分数为79.2分。

临床研究中的统计分析方法临床研究中的统计分析方法在医学领域扮演着至关重要的角色。

通过运用统计学原理和方法，研究者能够对临床实验数据进行客观、科学的分析，从而帮助医学界做出准确的结论和决策。

本文将介绍一些常见的临床研究中使用的统计分析方法。

1. 描述性统计分析描述性统计分析是临床研究中最基础的统计方法之一。

它帮助研究者对研究对象的特征进行整体描述，如平均数、中位数、标准差等。

通过描述性统计分析，研究者可以对研究样本的分布情况有一个直观的认识。

2. 参数检验参数检验是用来对两个或多个样本进行比较的一种统计方法。

通过参数检验，我们可以判断不同样本之间的差异是否具有统计学意义。

常见的参数检验方法包括t检验、方差分析(ANOVA)等。

根据实际情况，研究者可以选择不同的参数检验方法来分析他们的临床实验数据。

3. 非参数检验与参数检验不同，非参数检验方法不依赖于数据的分布情况，因此在一些情况下更为适用。

例如，当样本数据不满足正态分布假设时，非参数检验就能够提供可靠的结果。

常见的非参数检验方法有Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验等。

4. 相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。

它能够帮助研究者确定这些变量之间的相关性强度以及相关性的方向。

最常见的相关分析方法是皮尔逊相关系数。

通过皮尔逊相关系数，我们可以得到两个变量之间的相关系数，从而判断它们之间的相关性。

5. 回归分析回归分析是研究自变量与因变量之间关系的一种统计方法。

通过回归分析，研究者可以确定自变量对因变量的影响程度，并得到一个数学模型来预测因变量的取值。

常见的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归等，在临床研究中得到广泛应用。

6. 生存分析生存分析用于研究人群中个体的生存时间以及相关因素对生存时间的影响。

通过生存分析，研究者可以估计疾病患者的存活率，并确定各种风险因素对于患者生存的影响。

生存分析方法包括卡普兰-米尔法曲线、生存率比较等。

在SPSS 中进行实验一的基本统计方法包括描述统计和推论统计两个方面。

描述统计用于对实验数据的整体特征进行描述，而推论统计则用于对样本数据进行推断，从而得出总体的结论。

以下是在SPSS 中进行实验一时常用的基本统计方法：描述统计：1. 均值（Mean）：计算数据的平均值，反映数据的集中趋势。

2. 标准差（Standard Deviation）：衡量数据的离散程度。

3. 频数统计（Frequencies）：统计分类变量的频数分布。

4. 中位数（Median）：数据的中间值，不受极端值影响。

5. 最大最小值（Minimum, Maximum）：显示数据的最大值和最小值。

6. 百分位数（Percentiles）：显示数据的分位数，如四分位数等。

推论统计：1. 相关分析（Correlation）：分析两个连续变量之间的关系。

2. t检验（Independent Samples T-Test, Paired Samples T-Test）：比较两组样本均值是否存在显著差异。

3. 方差分析（ANOVA）：比较两个或多个组之间均值是否存在显著差异。

4. 卡方检验（Chi-Square Test）：用于比较分类变量之间的关联性。

5. 线性回归（Linear Regression）：分析自变量和因变量之间的线性关系。

6. 非参数检验（Mann-Whitney U Test, Kruskal-Wallis Test）：适用于非正态分布数据或秩次数据的假设检验。

以上是在SPSS 中常用的实验一基本统计方法，通过这些方法可以对实验数据进行全面的描述和分析，从而得出科学、客观的结论。

在使用这些方法时，需要根据实际情况选择合适的统计方法，并正确解读结果。

《统计学》实验一一、实验名称：数据的图表处理二、实验日期：三、实验地点：管理学院实验室四、实验目的和要求目的：培养学生处理数据的基本能力。

通过本实验，熟练掌握利用Excel，完成对数据进行输入、定义、数据的分类与整理。

要求：就本专业相关问题收集一定数量的数据（ 30），利用EXCEL进行如下操作：1.进行数据排序2.进行数据分组3.制作频数分布图、直方图和帕累托图，并进行简要解释4. 制作饼图和雷达图，并进行简要解释五、实验仪器、设备和材料：个人电脑（人/台），EXCEL 软件六、实验过程（一）问题与数据在福州市有一家灯泡工厂，厂家为了确定灯泡的使用寿命，在一批灯泡中随机抽取100个进行测试，所得结果如下：700716728719685709691684705718 706715712722691708690692707701 708729694681695685706661735665 668710693697674658698666696698 706692691747699682698700710722 694690736689696651673749708727 688689683685702741698713676702 701671718707683717733712683692 693697664681721720677679695691 713699725726704729703696717688（二）实验步骤1、将上表数据复制到EXCEL中；2、将上述数据调整成一列的形式；3、选择“数据-排序“得到由小到到的一列数据4、选择“插入-函数（fx）-数学与三角函数-LOG10”计算lg100/lg2=6.7,从而确定组数为K=1+ lg100/lg2=8,这里为了方便取为10组；确定组距为：（max-min）/K=(749-651)/10=9.8 取为10；5、确定接受界限为 659 669 679 689 699 709 719 729 739 749，分别键入EXCEL 表格中，形成一列接受区域；6、选“工具——数据分析——直方图”得到如下频数分布图和直方图表1 灯泡使用寿命的频数分布表图1 灯泡使用寿命的直方图（帕累托图）7、将其他这行删除，将表格调整为：表2 灯泡使用寿命的新频数分布表8、选择“插入——图表——柱图——子图标类型1”，在数据区域选入接收与频率两列，在数据显示值前打钩，标题处键入图的名称图2 带组限的灯泡使用寿命直方图9、双击上述直方图的任一根柱子，将分类间距改为0，得到新的图图2 带组限的灯泡使用寿命直方图图3 分类间距为0的灯泡使用寿命直方图10、选择“插入——图表——饼图”，得到：图4 灯泡使用寿命分组饼图11、选择“插入——图表——雷达图”，得到（三）实验结果分析：从以上直方图可以发现灯泡使用寿命近似呈对称分布，690-700出现的频次最多，690-700的数量最多，说明大多数处于从饼图和饼图也能够清晰地看出结果。

参数检验与非参数检验一、参数检验与非参数检验的区别（1）参数检验：一般是数据的总体分布已知的情况下，对数据分布的参数是否落在相应范围内进行检验。

是对参数平均值、方差进行的统计检验，是推断统计的重要组成部分。

适用条件：当总体分布已知（如总体为正态分布），根据样本数据对总体分布的统计参数进行推断。

此时，总体的分布形式是给定的或是假定的，只是其中一些参数的取值或范围未知，分析的主要目的是估计参数的取值，或对其进行某种统计检验。

这类问题往往用参数检验来进行统计推断。

它不仅仅能够对总体的特征参数进行推断，还能够实现两个或多个总体的参数进行比较。

（2）非参数检验：一般是在不知道数据总体分布的前提下，检验数据的分布情况。

适用条件：在数据分析过程中，由于种种原因，往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验不再适用。

非参数检验正是基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。

二、参数检验方法及适用条件三、非参数检验方法及适用条件四、使用方法当分析某个因素对变量的影响差异时，即检验该因素分类的若干个样本差异：（1）如果因素为两个，使用独立样本T-检验，来分析两个总体平均数相等的显著性；结果判定：先看方差齐性F检验结果，再看均值相等性的t检验结果，即a.如果方差齐性显著性>0.05，则表明方差齐性显著，再看第一行的检验统计值t及显著性p（p<0.05表示差异明显）；b.如果方差齐性显著性<=0.05，则表明方差显著不齐，再看第二行的检验统计值t及显著性p（p<0.05表示差异明显）；（2）如果因素为多个，使用单因素方差检验（即F检验），来分析该因素的影响差异。

结果判定：方差齐性显著则看ANOVA的检验统计值F及其显著性p。

抽样与参数估计统计学实验报告抽样与参数估计统计学实验报告概述本实验以抽样与参数估计统计学为主题，研究了参数估计、抽样方法、统计识别等内容。

实验目的1. 熟悉参数估计和统计分析的基本原理和方法;2. 掌握抽样的基本原理，熟悉抽样方法的运用;3. 掌握统计模型识别的方法，进行统计分析和决策;实验介绍1. 参数估计：参数估计是统计分析过程中重要的一步，它是识别某个实际系统的一个重要参数，以此据估计出实际系统的精确参数，估计准确的参数是统计模型的建立的前提。

2. 抽样方法：抽样方法就是从一个总体中取样，所取样的水平表现出一定的代表性，从而能推算出总体的概况，抽样方法有分层抽样、系统抽样、整群抽样等多种。

3. 统计模型识别：是用统计技术进行模型识别，它是利用概率模型来分析数据，建立有效的模型，从而进行有效的分析。

数据分析1. 针对参数估计，我们使用假设检验，通过比较估计值和真实值，进行检验，从而得出参数的准确度。

2. 针对抽样方法，我们使用分层抽样，将总体划分成不同的层，可以更好地表征总体，进行有效抽样。

3. 针对统计模型识别，我们使用多种模型进行比较，根据其检验概率和显著性水平，选择出最有效的模型进行识别。

结论1. 通过假设检验，得出了参数估计的准确度；2. 通过分层抽样得出了较好的抽样结果；3. 通过多种模型进行比较，选择出最有效的模型进行识别。

建议在下次实验中，为了提高参数估计的精度，应该进行更加精细的假设检验；为了增加抽样的可靠性，应该采用更为严谨的抽样方法；此外，要多尝试不同的统计模型，以期得到更好的结果。