定量资料的统计描述分析
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•定量资料的统计分析定量资料的统计描述主要内容•频数分布表•集中趋势指标•离散趋势指标•频数/频率分布表(frequency distribution table•频数:将定量资料的变量值进行分组,则某组段所包含的变量值的个数称为频数,以f表示。
频率是频数在总例数中所占的百分比。
•频数表(频率表):表示各组段及它们对应的频数(频率)的表格称为频数表或频数分布表。
频数分布表格•编制频数表的步骤1.求全距(R)。
R=最大值-最小值=84.3-64.3=20(g/L)2.确定组数和组距。
频数表一般设8-15组。
各组段的起点和终点分别称为下限和上限。
组距为相邻两组段的下限差。
组距i=R/组数≈R/10.本例w=20/10=2(g/L)3.确定组段值。
原始数据表第一组段应包含最小值,最末组段应包含最大值并写出其下限和上限值。
4.列出频数表。
采用划记法或计算机汇总。
•编制频数表的意义:•⑴由频数表可以看出频数分布的两个重要特征:集中趋势和离散趋势。
•⑵可以根据频数分布的不同类型,选择适当的统计方法,进行计算与分析。
频数分布的两个特征:①集中趋势(central tendency):变量值集中位置。
②离散(/中)趋势(tendency of dispersion):变量值围绕集中位置的分布情况。
离“中心”位置越远,频数越小;且围绕“中心”左右对称。
频数分布的类型:对称分布例题直方图偏态分布(集中位置偏向小的一侧叫正偏态,偏向大的一侧叫负偏态)。
偏态分布图示频数表的用途:1. 揭示资料的分布特征和分布类型2. 发现特大值和特小值3. 由组中值近似代表原始数据,便于手工计算集中趋势指标与离散趋势指标。
•集中趋势指标•平均数(average)•描述一组性质相同的观察值的集中趋势、中心位置或平均水平的指标•平均数是一组数据典型或有代表性的值。
•常用平均数的种类有:•算术均数•几何均数•中位数• 众数*• 调和均数*• 一、算术均数(arithmetic mean )1.适用资料:算术均数简称为均数(mean ),适用于正态分布或近似正态分布资料。
报告中的定量数据分析方法定量数据是指以数值形式来表示、度量和记录的数据,它能够提供客观、具体的信息,被广泛应用于各个领域的研究和决策中。
定量数据分析方法是指对这些数据进行统计和数学分析的过程,以从中获取有意义的结论和信息。
在报告中,我们常常需要使用定量数据分析方法来支撑我们的论述和结论,本文将从以下六个方面进行详细论述。
一、描述性统计分析描述性统计分析是定量数据分析的基础,它通过计算和总结定量数据的主要特征来描述数据的分布和变化。
常用的描述性统计方法包括中心趋势测度(如均值、中位数、众数)、离散程度测度(如标准差、方差)以及分布形状测度(如偏度、峰度)。
通过对数据进行描述性统计分析,我们可以对数据的特点有一个初步的了解,为后续的分析提供基础。
二、相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间关系的方法,它能够帮助我们了解变量之间的相关程度以及变量对彼此的影响。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
通过相关性分析,我们可以探索变量之间的关联关系,为后续的回归分析和预测建模提供依据。
三、回归分析回归分析是一种通过建立数学模型来研究自变量对因变量的影响程度和方向的方法。
它可以帮助我们确定自变量和因变量之间的关系,预测因变量在给定自变量条件下的取值。
常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归和多元回归等。
通过回归分析,我们可以深入研究变量之间的因果关系,并进行预测和决策。
四、假设检验假设检验是一种通过对样本数据进行统计推断,判断统计总体参数是否满足某个给定的假设的方法。
常用的假设检验方法包括单样本检验、双样本检验和方差分析等。
通过假设检验,我们可以对数据的差异和关联进行验证,从而得出结论和推断。
五、时间序列分析时间序列分析是一种根据时间顺序对数据进行建模、分析和预测的方法,它能够帮助我们揭示时间变化规律和趋势。
常用的时间序列分析方法包括趋势分析、季节性分析、周期性分析以及自回归移动平均模型等。