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定性资料常用的统计学方法一、χ2检验χ2检验（chi-square test）是一种主要用于分析分类变量数据的假设检验方法，该方法主要目的是推断两个或多个总体率或构成比之间有无差别。
（一）四格表资料的χ2检验例17：为了解吲达帕胺片治疗原发性高血压的疗效，将70名高血压患者随机分为两组，试验组用吲达帕胺片加辅助治疗，对照组用安慰剂加辅助治疗，观察结果见表4 -5-1，试分析吲达帕胺片治疗原发性高血压的有效性。
表4 -5-1 两种疗法治疗原发性高血压的疗效1.四格表χ2检验的原理：对于四格表资料，χ2检验的基本公式为：式中，A为实际频数（actual frequency），T为理论频数（theoreticalfrequency）。
理论频数T根据检验假设H0：π1=π2确定，其中π1和π2分别为两组的总体率。
计算理论频数T的公式为：式中Tij 为第i行第j列的理论频数，ni+和n+j分别为相应行与列的周边合计数，n为总例数。
现以例17为例说明χ2检验的步骤：（1）建立检验假设并确定检验水准。
H0：π1=π2，即试验组与对照组的总体有效率相等H1：π1≠π2，即试验组与对照组的总体有效率不等α=0.05（2）计算检验统计量。
按式（4 -5-2）计算T11，然后利用四格表的各行列的合计数计算T12、T21和T22，即T11=（44×41）／70=25.77，T12=44-25.77=18.23T21=41-25.77=15.23，T22=26-15.23=10.77按式（4 -5-3）计算χ2值（3）确定P值，作出推断结论。
以ν=1查χ2分布界值表，得P＜0.005。
按α=0.05水准，拒绝H，接受H1，可以认为两组治疗原发性高血压的总体有效率不等，即可以认为吲达帕胺片治疗原发性高血压优于对照组。
2.四格表资料χ2检验的专用公式：在对两样本率比较时，当总例数n≥40且所有格子的T≥5时，可用χ2检验的通用公式（4 -5-1）。
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。
统计学的基本方法统计学是一门研究数据收集、处理和分析的学科，通过运用基本方法来推断总体特性和做出决策。
下面我将详细介绍统计学的基本方法：1. 数据收集：统计学的基本方法之一是通过收集数据来研究特定问题。
数据可以通过问卷调查、实验设计、统计抽样等方法获取，重要的是确保数据的准确性和可靠性。
2. 描述统计：描述统计是对数据进行整理、总结和分析的方法。
常用的描述统计方法有：测量中心趋势的平均数、中位数和众数，测量离散程度的方差和标准差，以及描述数据分布的箱线图和频率分布表等。
3. 概率论：概率论是统计学的基础，研究随机事件的可能性。
概率可以通过频率方法和数学方法来计算，广泛应用于统计推断、假设检验和风险评估等领域。
4. 抽样：抽样是从总体中选取样本作为研究对象的过程。
合理的抽样方法可以减少数据收集的成本和时间，并且能够有效地代表总体特征。
常见的抽样方法有简单随机抽样、系统抽样和分层抽样等。
5. 推断统计：推断统计是通过样本数据得出总体特征的方法。
通过推断统计，可以从样本中推断总体的均值、方差、比例等参数，并给出相应的置信区间和假设检验结论。
6. 参数检验：参数检验是用于检验总体参数假设的方法。
在参数检验中，先建立原假设和备择假设，并结合样本数据计算出适当的统计量，然后根据统计量的分布进行假设检验，确定是否拒绝原假设。
7. 相关分析：相关分析用于研究变量之间的关系。
常用的相关分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数，它们描述了变量之间的线性关系和单调关系。
8. 方差分析：方差分析用于比较两个或多个总体均值之间的差异。
方差分析可以用于处理多个组间比较，也可以用于处理单因素或多因素的方差分析问题。
9. 回归分析：回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系。
通过构建回归模型，可以预测因变量在给定自变量条件下的取值，并评估自变量对因变量的影响程度。
10. 时间序列分析：时间序列分析用于研究时间相关的数据。
它可以揭示数据随时间变化的模式和趋势，并通过建立预测模型进行未来值的预测。
统计学假设检验方法一、背景介绍统计学假设检验是统计学中最基本的方法之一，其主要目的是通过对样本数据进行分析，判断某个假设是否成立。
假设检验可以用于各种领域的研究，如医学、社会科学、商业等。
在现代社会中，假设检验已经成为了科学研究和决策制定的重要工具。
二、基本概念1. 假设：假设是对某个问题或现象的一种猜测或推断。
2. 零假设：零假设是对某个问题或现象的一种默认假设，通常表示没有显著差异或效应。
3. 对立假设：对立假设是与零假设相反的一种猜测或推断，通常表示有显著差异或效应。
4. 显著性水平：显著性水平是指在进行假设检验时所采用的判断标准。
通常情况下，显著性水平取值为0.05或0.01。
5. P值：P值是指在进行假设检验时得到的结果与零假设相符合的概率。
P值越小，表示得到该结果的可能性越小，从而越容易拒绝零假设。
三、假设检验步骤1. 确定研究问题和假设：首先需要明确研究问题和所要检验的假设。
2. 确定显著性水平：在进行假设检验时，需要事先确定显著性水平。
3. 收集样本数据：根据研究问题和所要检验的假设，收集相应的样本数据。
4. 计算统计量：根据所采用的统计方法，计算出相应的统计量。
5. 计算P值：根据计算出的统计量和所选择的显著性水平，计算出P 值。
6. 判断是否拒绝零假设：如果P值小于所选显著性水平，则拒绝零假设；否则不拒绝零假设。
四、常见假设检验方法1. 单样本t检验：用于判断一个样本均值是否与已知均值有显著差异。
2. 双样本t检验：用于判断两个样本均值是否有显著差异。
3. 方差分析（ANOVA）：用于判断多个样本均值是否有显著差异。
4. 卡方检验：用于判断两个变量之间是否存在相关性。
5. 相关分析：用于判断两个变量之间的相关性。
6. 回归分析：用于建立一个变量与另一个或多个变量之间的关系模型。
五、常见错误1. 忽略样本大小：在进行假设检验时，样本大小对结果有很大影响，因此需要注意样本大小的选择。
金融统计学方法与应用金融统计学是运用统计学原理和方法来解决金融领域问题的学科。
它通过收集、整理、分析和解释金融数据，为金融决策提供准确的依据。
本文将介绍金融统计学的基本方法和应用，旨在帮助读者了解和运用这一重要工具。
一、金融统计学基本方法1. 数据收集与整理在金融统计学中，数据收集是第一步。
金融数据可以是来自市场、机构、个人或国家的各种数据，如股票价格、汇率、利率等。
为了获得可信的数据，金融统计学要求数据来源具有可靠性、完整性和一致性。
一旦数据收集完毕，就需要对数据进行整理和分类，以便进行后续的分析。
2. 描述统计分析描述统计分析是金融统计学中最基本的方法之一。
它通过计算平均值、标准差、相关系数等指标，对金融数据的基本特征进行概括和描述。
例如，通过计算某个金融产品的年化收益率的平均值和标准差，可以评估该产品的风险和回报。
3. 统计推断统计推断是金融统计学中的关键方法之一。
它基于样本数据来推断总体的特征。
通过假设检验和置信区间估计等方法，可以判断某个金融现象是否具有统计显著性，以及对其进行预测和决策。
例如，可以利用统计推断方法来评估某个金融产品的市场前景，并作出投资决策。
4. 随机过程分析随机过程分析是金融统计学中的重要方法之一，特别适用于描述金融市场的动态变化。
通过建立数学模型和时间序列分析，可以对金融市场的随机波动进行描述和预测。
例如，布朗运动模型和随机游走模型等是常用的金融市场模型，可以用于研究股票价格、汇率等的变动规律。
二、金融统计学的应用1. 风险管理金融统计学在风险管理中有广泛的应用。
通过对金融市场的历史数据进行分析，可以对不同金融产品的风险进行评估和管理。
例如，通过计算标准差和价值-at-风险等指标，可以衡量投资组合的风险水平，并制定风险控制策略。
2. 投资组合分析金融统计学可以帮助投资者进行投资组合分析。
通过对不同资产类别的历史数据进行分析，可以确定最优的投资组合，以实现投资目标。
选择合适的统计学方法1连续性资料1.1 两组独立样本比较1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。
1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。
1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。
1.2 两组配对样本的比较1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。
1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。
1.3 多组完全随机样本比较1.3.1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。
1.3.2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，然后用成组的Wilcoxon检验。
1.4 多组随机区组样本比较1.4.1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。
1.4.2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。
因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。
选择适合的统计学方法1连续性资料两组独立样本比较资料切合正态散布 , 且两组方差齐性 , 直接采纳 t 查验。
资料不切合正态散布，（1）可进行数据变换 , 如对数变换等 , 使之听从正态散布 , 而后对变换后的数据采纳t 查验；（ 2）采纳非参数查验, 如 Wilcoxon 查验。
资料方差不齐，（ 1）采纳Satterthwate的t’查验；（2）采纳非参数查验, 如 Wilcoxon 查验。
两组配对样本的比较两组差值听从正态散布，采纳配对t 查验。
两组差值不听从正态散布，采纳wilcoxon的符号配对秩和查验。
多组完好随机样本比较资料切合正态散布，且各组方差齐性，直接采纳完好随机的方差剖析。
假如查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查验， Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。
资料不切合正态散布，或各组方差不齐，则采纳非参数查验的Kruscal － Wallis法。
假如检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采纳Bonferroni法校订P 值，而后用成组的Wilcoxon查验。
多组随机区组样本比较资料切合正态散布，且各组方差齐性，直接采纳随机区组的方差剖析。
假如查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查验， Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。
资料不切合正态散布，或各组方差不齐，则采纳非参数查验的Fridman 查验法。
假如查验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采纳Bonferroni法校订 P 值，而后用符号配对的Wilcoxon查验。
**** 需要注意的问题：（1）一般来说，假如是大样本，比方各组例数大于50，能够不作正态性查验，直接采纳t 查验或方差剖析。
因为统计学上有中心极限制理，假定大样本是听从正态散布的。
（2）当进行多组比较时，最简单犯的错误是仅比较此中的两组，而不管其余组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。
什么是统计学？统计学是一门研究如何收集、分类、分析和解释数据的科学。
它的诞生可以追溯到19世纪初，最初目的是在天文学和管理学领域中支持决策制定。
随着科技的发展和数据的大量产生，统计学逐渐被应用于更广泛的领域，如医学、经济学、社会学、心理学等。
下面，我们将逐一揭开统计学的奥秘。
一、基本概念统计学的基本概念包括总体、样本、变量、统计量和假设检验等。
1. 总体和样本总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中随机抽取的一部分。
样本可以代表总体，但不一定完全准确。
研究中，我们经常需要对总体进行推断，但由于无法对总体进行直接观察和测量，因此必须通过样本进行推断。
2. 变量变量是指研究对象的某些属性或特征，可以是数值型或非数值型。
数值型变量可以进一步分为离散型和连续型，非数值型变量可以分为名义型和有序型。
变量是统计学中最基本的概念之一，因为所有的统计分析都依赖于变量。
3. 统计量和假设检验统计量是对样本数据加以计算后得出的指标，如均值、标准差、相关系数等。
假设检验是一种统计方法，用于检查一个假设是否成立。
通常会设立一个零假设和一个备择假设，然后通过检验统计量与临界值的大小关系，来判断零假设是否成立。
二、统计学的方法统计学的方法可以分为描述统计和推论统计。
1. 描述统计描述统计是对数据进行描述、总结和展示的方法，主要包括频数分布表、直方图、饼图、条形图、箱线图等。
这些图表可以直观地反映数据的分布情况、中心位置和离散程度等。
2. 推论统计推论统计是从小样本数据中推断总体参数的方法，主要包括参数估计和假设检验。
在参数估计中，通过样本数据对总体某个参数的取值进行估计，并给出相应的置信区间。
在假设检验中，通过样本数据对某个假设的真伪进行检验。
三、应用领域统计学广泛应用于各个领域，下面我们来看看其中几个典型的应用领域。
1. 医学在医学研究中，统计学的应用非常广泛。
例如，通过对临床试验数据进行分析，可以确定药物的疗效和副作用；通过对流行病学数据进行分析，可以揭示疾病的流行规律和影响因素。
统计学简答题简答题1、统计学研究对象、统计学性质和统计学研究基本方法分别是什么？答：统计学研究对象是客观现象总体的数量特征和数量关系，即研究大量客观现象总体的数量方面，通过对这个对象的研究，以认识客观现象总体的规律性。
统计学的性质是认识客观现象总体的数量特征和数量关系的方法论科学。
统计学的研究基本方法有：大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计模型法和归纳推断法。
2.标志和统计指标的联系和区别是什么？答：（1）区别：标志是说明总体单位属性的特征的名称，指标是说明总体数量特征的；标志有用文字表述的品质标志，而指标都用数值表示。
（2）联系：许多指标是由数量标志汇总得到的（统计指标的数值多是由总体单位的数量标志值综合汇总而来的），指标与标志随着统计研究目的的改变而发生变化（标志与指标之间存在着变换关系）。
3、统计测量的层次有哪几种?各有什么特点?答：主要有四种，即定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。
（1）定类尺度特点有：计量层次最低；具有=或≠的数学特性；数据表现为“类别”，各类型是平等的;各类别可以指定数字代码表示。
（2）定序尺度的特点有：比定类尺度精确些；未测量出类别之间的准确差值；数据表现为“类别”，但有序；具有>或<的数学特性。
（3）定距尺度特点有：比定序尺度精确；数据表现为“数值”；没有绝对零点；具有 + 或 - 的数学特性。
（4）定比尺度特点：数据表现为“数值”，与定距尺度处于同一层次；不仅具有具有 + 或–的特性，还具有⨯和÷的数学特性；有绝对零点，零表示没有。
4、搜集原始数据和次级数据常用的方法分别有哪些？答：原始数据的收集方法：1.直接观察法2.报告法3.采访法4.登记法次级数据的收集方法：查找法、咨询法、交换法、购买法5.统计调查方案的基本内容有哪些？（1）确定调查目的（2）确定调查项目（3）确定调查表或调查问卷（4）确定调查时间（包括调查资料所属时间，调查工作期限）（5）确定调查工作的组织实施计划6、统计数据整理的步骤包括哪些？答：统计整理的步骤主要有：第一，设计统计整理方案；第二，对数据进行审核、筛选、排序；第三，对数据进行处理(分组和汇总)；第四，要用适当的形式（统计图、表）显示数据；第五，进行数据积累和保管。
统计学的含义研究对象特点,统计学的基本方法1. 引言1.1 概述统计学是一个研究和应用数据收集、分析和解释的学科。
它是一种描述和解释大规模数据现象的方法，透过搜集数值资料、分析数据关系以及进行推断和预测来提供决策支持。
统计学在各个领域广泛应用，从社会科学到自然科学再到商业与经济领域都发挥着重要作用。
1.2 认识统计学认识统计学可以从两个方面来理解。
首先，统计学是一门基于数理统计原理的形式化学科，通过运用数理统计模型和方法进行数据处理与分析，并得出结论。
其次，统计学也可以看作是一种思想方法，即通过搜集和整理信息来揭示事物内在规律，并基于这些规律进行推断与预测。
1.3 目的和重要性统计学的目的在于通过收集、整理和分析数据来揭示事物之间的关系、趋势和规律。
通过对大量数据进行总结、归纳和推导，在决策制定过程中提供依据，并为社会问题的解决提供有力支持。
无论是政府制定政策、商业企划市场策略、科学家进行实验分析还是个人做出决策，统计学都扮演着不可或缺的角色。
在接下来的章节中，我们将更加深入地探讨统计学的含义、研究对象与范围、特点以及基本方法。
通过对这些内容的了解，我们可以更好地理解和应用统计学，以求得更具准确性和可靠性的结果。
2. 统计学的含义：2.1 定义：统计学是研究收集、整理、分析和解释数据以及从中获得信息的一门科学。
它涉及到收集大量数据并根据这些数据进行模式识别、趋势分析和预测等操作。
通过对数据的加工和解读，统计学可以帮助我们更好地了解现实世界中的变化和规律。
2.2 起源与发展：统计学作为一门科学最早起源于古代社会，人们在经营农业、商业和政治方面的需要推动了统计学的发展。
随着时间的推移，统计学在不同领域得到了广泛应用，并逐渐形成了自己独特的理论体系和方法论。
2.3 作用与意义：统计学在各个领域都有着重要的作用和意义。
首先，统计学可以通过收集大量数据来分析现象并揭示规律，从而为决策提供可靠依据。
其次，统计学可以通过对样本数据进行推断来进行总体参数估计，并通过假设检验来验证某种观点或假设是否具有显著性差异。
统计学基本概念与方法我折腾了好久统计学基本概念与方法，总算找到点门道。
一开始接触统计学的时候，真的是一头雾水啊。
比如说平均值这个概念，我心想这还不简单嘛，不就是把一堆数加起来除以个数呗。
但真正用起来才发现没那么容易。
我试着计算一个班级学生的平均成绩，有个学生的成绩因为特殊原因缺考了，我当时没太在意，就直接把其他同学成绩加起来除以总人数，结果感觉这平均数有点怪怪的。
后来才知道，这种情况得考虑用有效的样本数量才行。
这就好比你分苹果，有个苹果烂掉了不能算，那你分的时候就得把烂苹果剔除出去计算一样。
再说说标准差这个概念。
我一开始根本不理解这玩意儿到底用来干啥的。
我就自己尝试着做，我把一组数据列出来，先算平均值，然后用每个数去减平均值，得到差值再去做一些计算。
可是我老是计算错误，不是在平方的时候算错数，就是最后开方的时候出错。
失败了好多次之后，我才发现要一步一步非常仔细地去做，每个数据的处理都得小心翼翼的。
标准差就像是说这一组数据偏离平均值的程度，像是一群鸟散开围绕一个中心的样子，如果标准差大，就说明数据很分散，如果小就说明挺集中在平均值周围。
说到统计方法中的抽样。
我试过那种简单随机抽样。
我当时要调查小区居民对物业管理的满意度。
我就想当然地在小区门口随便拦住人问。
结果被很多人拒绝而且数据也好像很不可靠。
后来我明白了，抽样也得有计划。
得考虑人群的特点啊。
就好比钓鱼如果啥地方都下钩子，可能钓到的鱼又少品质又不好，你得找那种鱼多的地方下钩。
我就重新规划，按照楼层、年龄段进行分层抽样，然后再在每层每个年龄段随机抽样，这样得到的数据就比之前靠谱多了。
收集数据也是个事儿。
我曾经为了统计某个商店顾客的消费偏好，就只是站在收银台旁边看大家买什么。
这太片面了，因为可能有的顾客就是随意买个东西，不能代表他的偏好。
最好的办法肯定是做问卷调查或者结合购买记录一起分析。
我现在越来越觉得统计学真的很有用。
虽然在尝试理解这些概念和方法的过程中有很多失败很多困惑，但只要不断尝试把它用到实际当中慢慢就会理解透了。
统计基础知识与统计基本方法
《统计基础知识与统计基本方法》是统计学的基础课程，它主要介绍统计学的基本概念、基本方法和基本原理。
它以统计抽样理论、统计推断理论、统计回归分析等为基础，对统计学中的概率论、假设检验、回归分析、多元分析等理论和方法进行深入的研究。
该课程还介绍了统计软件的使用，如SPSS、R等。
统计基础知识与统计基本方法的学习，不仅能掌握统计学的基本概念和基本原理，还能掌握统计分析的基本方法，为进一步深入研究统计学奠定基础。
同时，学习这门课程，还可以掌握统计软件的使用，更好地进行统计分析。
因此，学习《统计基础知识与统计基本方法》是统计学学习的基础，也是掌握统计学的必要条件。
统计学基本方法
统计学的基本方法有以下7种：
(1)大量观察法：指从社会现象的总体出发，对其全部单位或足够多数单位进行数量观察的统计方法。
(2)统计分组法：按一定的标志将总体划分为若干部分的方法。
是整理和分析统计资料的基本方法。
(3)综合指标法：指运用各种统计综合指标来反映社会经济现象总体的一般数量特征和数量关系的研究方法。
(4)时间序列分析法：利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。
(5)指数分析法：利用指数体系分析各影响因素变动对总指数的影响方向和程度，以及各因素对总指标的影响数额的一种分析方法。
(6)相关分析法：研究两种或两种以上数据有什么关系。
(7)抽样推断法：在根据随机原则从总体中抽取部分实际数据的基础上,运用数理统计方法,对总体某一现象的数量性作出具有一定可靠程度的估计判断。
