下载文档原格式
简单的统计学学习如何进行简单的统计分析统计学是一门研究数据收集、运算、分析和解释的学科，它在各个领域都有广泛的应用。
无论是科学研究还是商业决策，统计学都扮演着重要的角色。
对于初学者来说，掌握简单的统计分析方法是非常有用的。
本文将介绍一些简单但实用的统计学学习方法，帮助读者了解如何进行简单的统计分析。
一、数据收集在进行统计分析之前，首先需要收集相关数据。
数据可以通过实地调查、实验观测、问卷调查等方式获取。
确保数据的准确性和充分性是数据收集的关键。
二、数据整理与描述统计在数据收集完成后，需要对数据进行整理和描述。
常用的方法包括制作数据表、绘制统计图表等。
数据表可以清晰地展示数据的基本信息，包括数据类型、单位、变量分类等。
统计图表则可以直观地展示数据的分布情况，如条形图、折线图、饼图等。
三、概率与概率分布统计学中的概率是描述一个事件发生可能性的数值，常用的概率分布包括正态分布、均匀分布、二项分布等。
了解概率与概率分布有助于理解随机变量和数据的分布情况。
通过概率计算，可以对数据进行进一步的推断与预测。
四、参数估计与假设检验参数估计是基于样本数据对总体参数进行估计。
常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。
假设检验用于对总体参数的假设进行检验，判断样本数据是否支持或拒绝某个假设。
参数估计与假设检验是统计学中常用的推断方法，可以帮助我们从样本数据中推断总体的特征。
五、相关分析与回归分析相关分析用于分析两个或多个变量之间的关系，可以通过计算相关系数来评估变量之间的相关性。
回归分析则可以建立变量之间的数学模型，用于预测与解释数据。
相关分析和回归分析可以帮助我们了解变量之间的关系，并进行数据的预测和解释。
六、抽样与样本调查在实际应用中，往往无法对整个总体进行调查或观察，需要通过抽样的方式获取部分样本数据。
合理的抽样方法和样本调查设计是进行统计分析的重要基础。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
七、计算工具的运用在统计学的学习与实践中，计算工具的运用具有重要意义。
常用统计学基本概念及工作步骤
教学方法：PPT课件及板书
教学内容及时间分配：
第一节统计学中的几个基本概念50分钟
一、总体与样本（6分钟）
1、总体的概念（有限总体与无限总体）
2、样本的概念及特点
3、总体与样本的相对关系
二、同质与变异（5分钟）
三、变量与变量值（10分钟）
1、数值变量
2、分类变量
（1）无序分类
（2）有序分类（等级资料）四、参数与统计量（4分钟）
五、误差（15分钟）
1、误差概念
2、误差分类
（1）系统误差
（2）随机误差
（3）抽样误差
六、概率（10分钟）1、概念
2、根据概率大小分类事件
第二节统计工作基本步骤35分钟
一、设计
二、搜集资料
1、原始资料的来源
（1） 经常性资料来源
（2） 一时性资料来源 2、收集资料的原始要求
（1）完整、准确、及时
（2）代表性（数量、质量）
（3）可比性（时间、内容）
三、整理资料
（10分钟）
1、整理资料的目的及意义
2、整理资料的步骤
（1）审核资料（一般审核、逻辑审核）
（2）设计分组（分组目的、分组方法）
（3）拟整理表（数值变量、分类变量）
（4）资料汇总（划记法、分卡法、计算机录入
法）
四、分析资料（简介资料分析的内容及方法）
（5分钟） 第三节学习统计学注意事项10分钟
小结： 5分钟 1、常用统计学的基本概念；2、统计工作的基本步骤；3、关于学习工具一计算器
思考题：1、举例说明总体与样本的相对性。
2、举例说明变异、变量、变量值的关系。
3、医学资料为什么需要做统计分析？ （5分钟） （15分。
数学能力提升掌握简单的统计方法数学能力提升：掌握简单的统计方法统计学是一门研究数据收集、处理和分析的学科，能够帮助我们理解和解决实际生活中遇到的问题。
掌握简单的统计方法对于提升数学能力以及应对日常生活中的各种情况都非常重要。
本文将为您介绍一些常用的简单统计方法，帮助您在数学学习和实际应用中更加得心应手。
第一部分：数据的收集和整理在开始进行统计分析之前，我们首先需要收集和整理相关的数据。
以下是一些常见的数据收集和整理方法。
1. 调查问卷：通过设计并发放问卷来搜集数据，可以采用封闭性或开放性的问题形式。
然后，将收集到的数据进行整理，进行汇总和分类。
2. 实地调研：通过实地访谈或观察等方式，直接获取数据。
这种方法能够提供真实、直接的信息，并且通常具有较高的可信度。
3. 文献研究：收集和分析已有的相关文献中的数据，如历史数据、社会调查数据等。
这种方法适用于需要深入了解某个领域背景或者历史变迁的情况。
第二部分：数据的描述性统计了解收集到的数据的特征和分布情况，可以通过描述性统计进行分析。
下面是几个常用的描述性统计方法。
1. 平均数：平均数是一组数据的总和除以数据个数。
它可以用来表示数据的集中趋势。
例如，某班级学生的考试成绩平均数是80分，说明整体成绩较好。
2. 中位数：中位数是将数据按照大小顺序排列，处于中间位置的数值，它可以用来表示数据的中间水平。
例如，某项调查显示，该地区居民的月收入中位数是5000元，说明大部分居民收入较稳定。
3. 众数：众数是数据中出现次数最多的数值，它可以用来表示数据的主导特征。
例如，某次抽奖活动中，数字5成为最多人选择的幸运数字，即为众数。
4. 极差：极差是数据的最大值与最小值之间的差异，它可以用来表示数据的变动范围。
例如，某家商场一天的客流量极差为1000人，说明这一天内商场的人流波动较大。
第三部分：数据的推断性统计除了描述性统计方法之外，推断性统计也是数学中常用的方法之一。
目录一、数据与统计学 (3)1、使用选择个案抽取随机样本 (3)【数据】—【选择个案】—【随机个案样本—样本大小】 (3)2、按条件抽取指定样本 (4)【数据】—【选择个案】—【如果条件满足】 (4)二、图表展示 (5)1、频数分布表的制作及条形图、饼图的绘制 (5)【分析】—【描述统计—频率】—将要生成频数分布表的变量选入【变量】 (5)2、两个类别变量列联表（交互分类表）的制作 (5)【分析】—【描述统计—交叉表】—将这两个类别变量分别选入【行】和【列】5（若需要对列联表进行描述性分析，点击【单元格—百分比——行、列、总计】）63、简单和复杂条形图的绘制 (6)1）【图形】—【旧对话框—条形图—简单|个案组摘要】—【标题】 (6)2）【图形】—【旧对话框—条形图—簇状|个案组摘要】—【标题】 (6)3）【图表编辑器】—【元素—显示数据标签】—【属性—标签位置—手动居中】64）【图表编辑器】—【向Y轴添加参考线】—【刻度轴—位置】 (6)4、堆积面积图的绘制 (7)【图形】—【旧对话框】—【面积图—堆积】 (7)5、饼图的绘制 (8)【图形】—【旧对话框】—【饼图—个案组摘要】 (8)6、线形图的绘制 (9)【图形】—【旧对话框—折线图】 (9)三、数据的描述性分析 (9)1、平均数、众数、中位数、最大值、最小值、全距（极差）、方差、四分位差。
(9)2、对表格数据的处理（升序、降序） (10)3、重新编码为不同变量 (11)【转换】—【重新编码为不同变量】 (11)4、计算变量 (12)【转换】—【计算变量】—【函数组—统计—Mean】 (12)5、对多项选择题的分析处理（多重响应） (13)【分析】—【多重响应】—【定义变量集】 (13)【分析】—【多重响应】—【频率】 (13)6、将比例转化为比率 (14)四、参数估计 (14)1、求一个总体均值的置信区间（小样本） (15)【分析】—【比较均值】—【单样本T检验】& (15)【分析】—【描述统计】—【探索】 (15)2、求两个总体均值之差的置信区间（独立小样本） (16)【分析】—【比较均值】—【独立样本T检验】——【定义组、选项】 (16)五、假设检验（参数假设） (17)1、配对样本均值之差的检验 (17)【分析】—【比较均值】—【配对样本T检验】 (17)六、类别变量分析 (18)1、期望频数相等时的（一个类别变量的）2χ拟合优度检验（一致性检验） (18)【数据】—【个案加权】 (18)【分析】—【非参数检验】—【旧对话框—卡方】 (18)2、期望频数不等时的（一个类别变量的）2χ拟合优度检验 (19)1）首先将各类别的观察频数按从大到小的顺序排列，指定“频数变量”； (19)2）然后【分析】—【非参数检验】—【旧对话框—卡方】—将频数变量选入检验变量列表； (19)3）再然后【期望值—值—依次点击增加】 (19)3、（两个类别变量的）2χ独立性检验 (20)1）首先将列联表数据转化为原始数据 (20)2）然后【分析】—【描述统计—交叉表】，选择行列 (20)3）点击【统计量—卡方】，【单元格—计数—期望】 (20)七、方差分析（分析类别自变量对数值因变量的影响） (21)1、单因子方差分析 (21)①两条路径： (21)单因素AOVAE检验;【分析】—【比较平均值】—【单因素ANOVE检验】 (21)用一般线性模型做单因子方差分析；【分析】—【一般线性模型】—【单变量】212、多重比较 (22)②【分析】—【一般线性模型】—【单变量】—【事后比较—LSD、HSD（图基）|选项—显著性水平】 (22)3、只考虑主效应的双因子方差分析 (22)【分析】—【一般线性模型】—【单变量】—【模型—构建项—主效应】 (22)4、考虑交互效应的双因子方差分析 (23)【模型—全因子】 (23)八、一元线性回归 (24)1、用散点图描述变量之间的相关关系 (24)①【图形】—【旧对话框】—【散点图——简单散点图】 (24)2、相关关系强度的度量{计算两个具有一元线性相关关系的变量之间的相关系数r（Pearson\皮尔逊相关系数）、相关系数显著性的检验} (25)②【分析】—【相关】—【双变量—（标记显著性相关性*）|相关系数—皮尔逊】 (25)3、求估计回归方程 (26)③【分析】—【回归】—【线性】 (26)九、多元线性回归 (27)1、对回归模型的线性关系和回归系数进行检验 (28)【分析】—【回归】—【线性】 (28)2、识别多重共线性 (28)【分析】—【回归】—【线性】—【统计】—【共线性诊断】 (28)3、逐步回归（步进）、预测值、置信区间、预测区间 (28)【分析】—【回归】—【线性—方法—步进】 (29)【分析】—【回归】—【线性—保存】—【预测区间—平均值、单值、置信区间】 (29)4、哑变量回归（虚拟自变量回归） (29)1）把哑变量选入【固定因子】，把其他数值变量选入【协变量】 (29)2）【模型】—【构建项—主效应】 (29)3）【选项】—【显示—参数估算值】 (29)4）【保存】—【预测值—未标准化】 (29)一、数据与统计学1、使用选择个案抽取随机样本【数据】—【选择个案】—【随机个案样本—样本大小】例：①从50人中抽取20%的样本，（数据：某班级50个学生的名单）或2、按条件抽取指定样本【数据】—【选择个案】—【如果条件满足】②例：将父亲文化程度都是初中及以下的人找出来（数据：pkustedu）输出结果：二、图表展示1、频数分布表的制作及条形图、饼图的绘制【分析】—【描述统计—频率】—将要生成频数分布表的变量选入【变量】（若需要绘制图形，点击【图表】，可以绘制条形图、饼图、直方图）2、两个类别变量列联表（交互分类表）的制作【分析】—【描述统计—交叉表】—将这两个类别变量分别选入【行】和【列】（若需要对列联表进行描述性分析，点击【单元格—百分比——行、列、总计】）3、简单和复杂条形图的绘制1）【图形】—【旧对话框—条形图—简单|个案组摘要】—【标题】2）【图形】—【旧对话框—条形图—簇状|个案组摘要】—【标题】3）【图表编辑器】—【元素—显示数据标签】—【属性—标签位置—手动居中】4）【图表编辑器】—【向Y轴添加参考线】—【刻度轴—位置】例：（数据：pkustedu）①母亲文化程度不同的学生其家庭年总收入的简单条形图；②制作不同性别、不同居住地学生的月均生活费条形图，对输出图形进行编辑，配上标题，在月均生活费800元处进行标记。
统计学的解题技巧统计学是一门研究数据的收集、分析和解释的学科。
在处理统计学问题时，掌握一些解题技巧可以帮助我们更好地理解和应用统计学原理。
本文将介绍一些常用的统计学解题技巧。
1. 理解基本概念在解决统计学问题之前，我们需要先理解一些基本概念。
例如，平均值、中位数、标准差等。
了解这些概念的含义和计算方法将有助于我们正确地分析和解释数据。
2. 利用图表分析数据图表是统计学中常用的工具，可以直观地展示数据的分布和趋势。
常见的图表包括柱状图、折线图和饼图等。
通过绘制图表并观察数据的分布，我们可以更清楚地了解数据的特点，从而得出有关数据的结论。
3. 使用统计学方法统计学方法是解决统计学问题的有效工具。
例如，假设检验、回归分析和方差分析等方法可以用于验证假设、分析变量之间的关系和比较不同组的差异。
熟悉统计学方法的应用将有助于我们针对具体问题选择合适的方法并进行正确的分析。
4. 考虑样本大小和抽样方法在进行统计学分析时，样本的大小和抽样方法对结果的可靠性有重要影响。
较小的样本可能导致样本误差，而不恰当的抽样方法可能引入偏差。
因此，在解决统计学问题时，我们应该合理选择样本大小和抽样方法，以保证结果的可靠性和准确性。
5. 注意实际应用统计学不仅是一门理论学科，也是一门实践学科。
在解决实际问题时，我们应该充分考虑背景知识和实际情境，并将统计学原理与实际应用相结合。
只有在考虑到实际因素的情况下，我们才能得出准确和有意义的统计学结论。
综上所述，掌握统计学的解题技巧对于正确理解和应用统计学原理非常重要。
通过理解基本概念、利用图表分析数据、使用统计学方法、考虑样本大小和抽样方法以及注意实际应用，我们可以解决各种统计学问题，并得出准确和有用的结论。
统计学基本理论快速入门一、案例目的了解统计基本范畴、研究对象，对统计建立感性认识。
二、案例教学重点统计学的基本范畴、研究对象。
三、材料阅读与分析阅读材料中华人民共和国国务院令第576号《全国人口普查条例》，并结合历届人口普查情况指出人口普查的总体、总体单位、标志、标志变现、指标和指标体系数据来源：国家统计局官方网站四、案例解读（列成表格）总体（研究对象）：根据条例,人口普查对象是指普查标准时点在中华人民共和国境内的自然人以及在中华人民共和国境外但未定居的中国公民，不包括在中华人民共和国境内短期停留的境外人员。
第六次人口普查总体：2010年11月日在中华人民共和国境内的自然人以及在中华人民共和国境外但未定居的中国公民所组成的总人口。
总体单位：是指构成总体的每一个个体。
第六次人口普查总体单位：根据人口普查条例第二章第十三条规定：人口普查采用全面调查的方法，以户为单位进行登记。
人口普查的总体单位：每一户。
标志：是说明总体单位特征的名称。
第六次人口普查的标志：根据人口普查条例第二章第十二条规定：人口普查主要调查人口和住户的基本情况，内容包括姓名、性别、年龄、民族、国籍、受教育程度、行业、职业、迁移流动、社会保障、婚姻、生育、死亡、住房情况等。
标志标现：是标志在各单位额具体表现。
如性别变现为：男、女。
指标：是反应总体数量特征的概念和数值。
如上表中1953年总人口为5.82亿就是人口总量指标，反应中国当时的总人口规模。
指标体系：有若干个相互联系、相互补充的指标总成的整体。
第六次人口普查指标体系：概要指标、民族指标、年龄指标、受教育程度指标、家庭指标等构成第六次人口普查的指标体系。
