第九章 资料的统计分析1--单变量分析

单变量分析2篇【单变量分析1】单变量分析是数据分析中非常基础的方法，它是通过对一个变量的统计分析来获得该变量的分布情况、中心趋势和离散程度等信息。

在实际工作中，单变量分析的应用极为广泛，例如在市场调研、推销活动中，分析客户年龄、收入、性别等特征，可以帮助企业更为准确地制定营销策略。

要进行单变量分析，首先需要对需要分析的变量进行数值化处理，常用的方法有对离散变量进行计数，对连续变量进行统计指标计算，如平均数、中位数、众数等。

之后，对这些计算结果进行进一步的统计分析，如画出频率分布直方图、箱线图等，进一步了解变量的分布、中心趋势和离散程度等信息。

例如，在市场调研中，群众收入水平是一个非常重要的变量。

我们可以对群众的收入进行调查，然后对各个收入区间进行计数，进而得到各收入区间的人数比例，然后画出频率分布直方图，进一步了解收入分布的情况。

单变量分析是数据分析中的基础，能够帮助从数据中获取更多信息，进而做出更为科学的决策。

【单变量分析2】单变量分析可用于描述和比较一个变量，常用于探索性数据分析和统计推断。

在探索性数据分析中，分析者利用单变量分析来获取变量的分布特征和异常值等信息。

在统计推断中，单变量分析可以帮助我们对总体特征进行更进一步的研究。

为了实施单变量分析，我们需要对变量进行数字化处理，比如对连续变量求平均数、中位数、众数和标准差等统计指标，对离散变量进行计数和比例计算。

在得到这些统计结果后，我们可以开始探索数据的分布，例如绘制直方图、折线图或箱线图等，以了解变量的中心趋势、离散程度和异常值的存在情况。

在市场调研、医疗研究和社会调查等领域中，单变量分析的应用非常广泛。

例如，在医疗研究中，病人的年龄、性别、身高、体重和血压等变量都可以被视为单变量，通过对这些变量进行单变量分析，我们可以获得有助于疾病诊断和治疗的信息。

总之，单变量分析不仅是数据分析的基础，也是获取从数据中获取更多信息的必要途径之一，能够帮助研究者从中抽取相关信息，做出更为准确的决策。

单变量统计分析方法总结一、计量资料1.两组独立样本比较1.1资料符合正态分布，且两组方差齐性，及独立性，可直接采用t检验。

1.2资料不符合正态分布（1）数据转换（如对数转换等）→使之服从正态分布→转换后的数据采用t检验；（2）直接采用非参数检验（如Wilcoxon检验）。

1.3资料方差不齐（1）t’检验（前提是资料满足正态性）；（2）采用非参数检验（如Wilcoxon检验）。

2.两组配对样本的比较2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。

2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。

3.多组完全随机样本比较3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。

如检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，SNK法，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法等。

3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐（1）数据转换（如对数转换等）→使之服从正态分布或方差齐性→转换后数据采用F检验；（2）直接采用非参数检验（如Kruscal－Wallis法）。

如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用两组的Wilcoxon检验，或秩变换方法。

4.多组随机区组样本比较4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。

如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。

4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。

如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。

★需要注意的问题：（1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t检验或方差分析。

单变量资料分析范文单变量资料分析是统计学中的一种基本数据分析方法，用于描述和探究单个变量的性质和分布情况。

在单变量资料分析中，我们只关注一个变量的取值，而不考虑与其他变量的关联。

本文将介绍单变量资料分析的基本概念和方法，并结合实例进行说明。

首先，单变量资料是一组由同一属性的观测值组成的数据。

例如，我们可以收集一些城市1000个居民的年龄数据，这就是一个单变量资料。

在单变量资料中，我们关注的是每个个体的特征，而不考虑个体间的关系。

集中趋势是用于表示数据集中程度的度量，主要有均值、中位数和众数。

均值是将所有观测值相加然后除以观测值的总数，它可以反映出数据的整体水平。

中位数是将所有观测值按大小顺序排列，位于中间的那个值，它可以反映出数据的中间位置。

众数是出现次数最多的观测值，它可以反映出数据的主要取值。

离散程度是用于表示数据分散程度的度量，主要有极差、方差和标准差。

极差是最大观测值与最小观测值的差，它可以反映出数据的变动范围。

方差是观测值与均值的离差平方和的平均数，它可以反映出数据的整体离散情况。

标准差是方差的正平方根，它可以反映出数据离均值的平均距离。

接下来，我们以一些城市的居民年龄数据为例，进行单变量资料分析。

假设我们抽取了1000个居民的年龄数据，现在我们需要对这些数据进行分析。

首先，我们可以计算出年龄的均值、中位数和众数。

假设计算结果为均值45岁，中位数43岁，众数为40岁。

这些统计量给出了居民年龄的整体水平、中间位置和主要取值。

然后，我们可以计算出年龄的极差、方差和标准差。

假设计算结果为极差60岁，方差200，标准差14.14、这些统计量给出了居民年龄的变动范围、整体离散情况和离均值的平均距离。

此外，我们还可以使用图表进行单变量资料的可视化分析。

常用的图表有条形图、饼图和箱线图。

条形图可以直观地显示不同年龄段的人数分布情况。

饼图可以直观地显示不同年龄段的占比情况。

箱线图可以显示年龄的五数概括（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值），以及异常值的情况。

第一章社会调查概述1.社会研究最为常见的研究方式主要有:（1）实验研究：是一种经过精心的设计，并在高度控制的条件下，研究者通过操纵某些因素，来研究变量之间因果关系的方法。

（2）实地研究：是一种深入到研究对象的生活背景中，以参与观察和无结构访谈的方式收集资料，并通过对这些资料的定性分析来理解和解释社会现象的社会研究方式。

（3）文献研究：是一种通过收集和分析现存的以文字、数字、符号、画面等信息形式出现的文献资料，来探讨和分析各种社会行为、社会关系及其他社会现象的研究方式。

（4）社会调查（调查研究）:指的是一种采用自填式问卷或结构式访问的方法，通过直接的询问，从一个取自总体的样本那里收集系统的、量化的资料，并通过对这些资料的统计分析来认识社会现象及其规律的社会研究方法。

2.社会调查的基本要素:(1)抽样，调查对象的选取。

（2）问卷，资料收集的基本工具。

（3）定量的统计分析。

3.社会调查的分类:根据调查对象的范围，可以分为普遍调查与抽样调查。

4.抽样调查，就是从所研究的总体中，按照一定的方式选取一部分个体进行调查，并将在这部分个体中所得到的调查结果推广到总体中去。

5.抽样调查的优点:（1）非常节省时间人力和财力。

（2）可以十分迅速地获得的资料数据。

（3）可以比较详细地收集信息，获得内容丰富的资料。

（4）应用范围十分广泛。

（5）准确性高。

6.社会调查的一般程序:（1）选题阶段，主要包括两个方面:一是从现实社会中存在的大量的现象、问题和焦点中，恰当地选择出一个有价值的、有创新的和可行的调查问题；二是将比较含糊、比较笼统、比较宽泛的调查问题具体化和精确化，明确调查问题的范围，理清调查工作的思路（2）准备阶段。

实现调查目标而进行的道路选择和工具准备。

道路选择，指的是为达到调查的目标而进行的调查设计工作，它包括从思路、策略到方式、方法和具体技术的各个方面。

工具准备，则主要指的是调查所依赖的测量工具和信息收集工具――问卷的准备，同时还包括调查信息的来源――调查对象的选取工作。