实验一常用计算方法及描述统计量分析
习题2.10 某海水养殖场进行贻贝与海带混养的对比实验，收获时各抽取50绳测其毛重（kg），结果如下
单养50绳重量数据：
45,45,33,53,36,45,42,43,29,25,47,50,43,49,36,30,39,44,35,38,46,51,42,38,51,45,41,51, 50,47,44,43,46,55,42,27,42,35,46,53,32,41,48,50,51,46,41,34,44,46
混养50绳重量数据：
51,48,58,42,55,48,48,54,39,58,50,54,53,44,45,50,51,57,43,67,48,44,58,57,46,57,50,48,4 1,62,51,58,48,53,47,57,51,53,48,64,52,59,55,57,48,69,52,54,53,50
试从平均数、极差、标准差、变异系数几个指标评估单养和混养效果，并给出分析结论。
解：经数据分析得
从极差上看，单养和混养的重量极差均为30，混养的重量平均数高于单养，但是混养的标准差和变异系数均低于单养，说明混养的差异较小，混养的重量整齐度优于单养的重量。
习题2．对某种苗重复抽得100株，测量苗高资料如下（单位：cm）：
127，118，121，113，145，125，87，94，118，111，102，72，113，76，101，134，107，118，114，128，118，114，117，120，128，94，124，87，88，105，115，134，89，141，114，119，150，107，126，95，137，108，129，136，98，121，91，111，134，123，138，104，107，121，94，126，108，114，103，129，103，127，93，86，113，97，122，86，94，118，109，84，117，112，125，94，79，93，112，94，102，108，158，89，127，115，112，94，118，114，88，111，111，104，101，129，144，128，131，142。将样本资料分组整理，列出频率分布表，绘出样本频率分布图。
解：经数据分析得最大值为158，最小值为72，对数据进行分组得
频率分布表
样本频率分布图
4.7 检查三化螟各世代每卵块的卵数，检查第一代 128 个卵块，其平均数为 47.3 粒，标准差为 2
5.4 粒；检查第二代 69 个卵块，其平均数为 74.9 粒，标准差为 4
6.8 粒。试检验两代每卵块的卵数有无显著差异。
解：(1) 假设H0：μ1=μ2即两代卵块间无显著差异；H A : μ1≠μ2两代卵块间有差异
(2) 选取显著性水平α=0.05
(3) 检验计算： 6.0649n2
n122
2
121=+
=
-σσσx x U=
2
1x2
x1x x --σ= —4.55
查表可知U >05.0U =1.96，P
习题4.9 .用中草药青木香治疗高血压，记录13个病例，测定的舒张压（mmHg ）数据为
试检验该药是否具有降低血压的作用。
解：(1) 假设H0：μ1=μ2即两代卵块间无显著差异；H A : μ1≠μ2两代卵块间有差异
(2) 选取显著性水平α=0.05；双尾检验
(3) 检验计算：由于本题21σ和2
2σ未知，故先进行F 检验
由于F<05.0F =2.69；P(F<=f)=0.2344 > 0.05,即说明两样本是等方差所以需t-检验: 双样
物有降低血糖值的效果。
习题4.10 .为测定A 、B 两种病毒对烟草的致病力，取8株烟草，每一株皆半叶接种A 病毒，另半叶接种B 病毒，以叶面出现枯斑病的多少作为致病力强弱的指标，得结果如下：
解：(1) 假设H0：μ1=μ2即两种病毒的致病能力无显著差异；
H A : μ1≠μ2两代卵块间有差异
(2) 选取显著性水平α=0.05，双尾检验
(3) 检验计算：由于本题21σ和2
2σ未知，故先进行F 检验
由于F<05.0F =3.787；P= 0.105004> 0.05,即说明两样本是等方差所以需t-检验: 双样本等方差假设检验
因为T=1.1832 H0，即两病毒无
显著差异，两种病毒的致病力。
统计学基本概念 13.3常用统计量 统计量 设想你参加了一次考试，在知道自己得到了78分后，希望了解自己的成绩在班级上处于什么水平。你会怎样做？ 你对自己未来工作收入的预期是什么？ 定义：设,,,12n X X X 为取自某总体的样本，若样本函数(),,,12n T T X X X = 中不含有任何未知参数，则称T 为统计量。统计量的分布称为抽样分布。********************************************************** 强国知十三数：境内仓口之数，壮男壮女之数，老弱之数，官士之数，以言说取食者之数，利民之数，马牛刍藁之数。欲强国，不知国十三数，地虽利，民虽众，国愈弱至削。国无怨民曰强国。兴兵而伐，则武爵武任，必胜；按兵而农，粟爵粟任，则国富。兵起而胜敌，按兵而国富者，王。 （秦·商鞅《商君书》） 商鞅（前390～前338年），卫国家，思想家，著名法 家代表人物。应秦孝公求贤令入秦，说服秦孝公变法图强。孝公死后，受到贵族诬害以及秦惠文王的猜忌，车裂而死。其在秦执政二十余年，秦国大治，史称“商鞅变法”。 **********************************************************
统计量是对样本的一种加工。常用的统计量有样本均值、样本方差等。 定义设,,,12n X X X 为取自某总体的样本，则12n X X X X n +++= =1 1n i i X n =∑称为样本均值。 定理设,,,12n X X X 是来自某个总体X 的样本，X 为样本均值， （1）若总体()2,~σμN X ，则~,2X N n σμ?? ?? ?；证明：,,,12n X X X 相互独立，()2~,1,2,k X N k n μσ= ()()()1212n n E X E X E X X X X n E n n n μμ++++++??=== ??? ()()()22121222n n Var X Var X Var X X X X n Var n n n n σσ++++++??=== ??? （2）若总体分布不是正态分布，已知()μ=X E ，()2σ=X D ，则n 较大时，X 的渐近分布为??? ? ??n N 2,σμ，常记为~,2X N n σμ?? ??? 。**********************************************************定义设,,,12n X X X 是来自某个总体X 的样本，X 为样本均值，则 ()22 111n i i S X X n ==--∑称为样本方差。定理设总体X 具有二阶中心矩，()μ=X E ，()2Var X σ=<+∞，,,,12n X X X 为来自该总体的样本，X 和2S 分别是样本均值和样本方差，则()22E S σ=。样本方差是总体方差的无偏估计，样本均值是总体期望的无偏估计。**********************************************************
问卷调查的常用统计分析方法 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS 的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，
以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。自己写的，错误之处请指正， 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 1 、单选题：答案只能有一个选项 例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？ A有 B 正在开创C没有D曾经有过但已中断 编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、
试验统计分析 一、术语统计 总体与样本 总体：N 样本：n 总体平均数：μ样本平均数:x 总体的标准差：δ样本标准差：s 机械误差：不可避免错误：人为因素 准确性：测定值对真值符合程度的大小 精确性：测定值之间变异程度 二、实验材料的分类： 数量性状资料：方式：计数和测量，变数分为不连续性变数和连续性变数 质量性状资料：1）应用统计次数的方法2）赋值法以相当数量的性状 次数分布表：间断性变数和连续性变书分布表需要特征数：极差、组数、组距、组中点値 分组满足：a≤x≤b 次数分布图：方柱形、多边形、条形图 三、试验资料的特征数 1、平均数：算数平均数x 中数：Md 众数：Mo n 几何平均数：G=x1?x2?x3…xn 算数平均数的计算方法：
1）直接法：适用于小样本，未分组的资料 2）加权法：适用于大样本，已分组资料 2、特性：离均差的平方和最小 离均差之和为0 3、总体平均数 μ= Xi N i =1N 4、变异数：极差R 、方差、样本S 2（包含自由度） 总体δ2 5、标准差计算： 直接法：s= 加权法： 变异系数：cv=s x *100% 6、事件：必然事件U 和不可能事件V 和事件 积事件 互斥事件 对立事件 完全事件系 小概率事件实际不可能原理 计算概率： 1）加法定理：互斥事件 P （A+B ）=PA+PB 2）乘法定理：积事件 P （A*B ）=PA*PB 3）对立事件概率 PA+PB=1 4)完全事件系：PA+PB+PC …=1 推断统计开始 参数估计： 1、点估计
用样本统计量的某个取值，作为总体样本的估计值，用样本均值作为总体均值的估计。 缺点：无法给出估计值接近总体参数的信息 2、区间估计 1）区间由样本统计量加减估计误差得到 置信区间区间上下限是置信限L1下限L2上限 2）需要给出置信水平（置信度） 上限方程省略 下限方程省略 置信区间的计算相当于假设测验的整体步骤 假设测验是确定显著水平区间估计是确定置信区间显著水平与置信区间是对立关系，两者有相同的临界值。
大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发
田间试验与统计分析－习题集及解答 1.在种田间试验设计方法中，属于顺序排列的试验设计方法为：对比法设计、 间比法 2.若要控制来自两个方面的系统误差，在试验处理少的情况下，可采用：拉丁 方设计 3.如果处理内数据的标准差或全距与其平均数大体成比例，或者效应为相 乘性，则在进行方差分析之前，须作数据转换。其数据转换的方法宜采用：对数转换。 4.对于百分数资料，如果资料的百分数有小于30%或大于70%的，则在进 行方差分析之前，须作数据转换。其数据转换的方法宜采用：反正弦转换（角度转换）。 5.样本平均数显著性测验接受或否定假设的根据是：小概率事件实际不可能性 原理。 6.对于同一资料来说，线性回归的显著性和线性相关的显著性：一定等价。 7.为了由样本推论总体，样本应该是：从总体中随机地抽取的一部分 8.测验回归和相关显著性的最简便的方法为：直接按自由度查相关系数显著 表。 9.选择多重比较的方法时，如果试验是几个处理都只与一个对照相比较，则应 选择：LSD法。 10.如要更精细地测定土壤差异程度，并为试验设计提供参考资料，则宜采用： 空白试验 11.当总体方差为末知，且样本容量小于30，但可假设＝＝（两样本 所属的总体方差同质）时，作平均数的假设测验宜用的方法为：t测验 12.因素内不同水平使得试验指标如作物性状、特性发生的变化，称为：效应 13.若算出简单相差系数大于1时，说明：计算中出现了差错。 14.田间试验要求各处理小区作随机排列的主要作用是：获得无偏的误差估计值 15.正态分布曲线与轴之间的总面积为：等于1。 16.描述总体的特征数叫：参数，用希腊字母表示；描述样本的特征数叫：统计 数，用拉丁字母表示。 17.确定分布偏斜度的参数为：自由度 18.用最小显著差数法作多重比较时，当两处理平均数的差数大于时，推断两处 理间差异为：极显著 19.要比较不同单位，或者单位相同但平均数大小相差较大的两个样本资料的变 异度宜采用：变异系数 20.选择多重比较方法时，对于试验结论事关重大或有严格要求的试验，宜用： q测验。 21.顺序排列设计的主要缺点是：估计的试验误差有偏性 22.田间试验贯彻以区组为单位的局部控制原则的主要作用是：更有效地降低试 验误差。
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。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两
名词 1 变量：数据所具有的变异特征或性。 2 观察值：变量所测得的具体观测数据，或每一个体的某一性状，特征的测定数据。 3 总体：具有共同性质的个体所组成的集体。 4 个体：总体中的一个成员。 5 样本：从总体中抽出的部分个体的总和。即总体的一部分样本容量：样本中所包含的个体数目。 6 参数：由总体的全部观察值而算得的总体特征值。 7．统计数：由样本观察值而算得的样本特征数。 8. 算数平均数：指资料中各观察值总和除以观测值个数所得的商。 9. 中位数：将资料内所有观测值从小到大依次排列，位于中间的那个观测值。 10.众数：资料中出现次数最多的那个观测值或次数最多一组的组中值。 11.无偏估计量：当一个统计量的数学期望等于所估计的总体参数时则称此统计量为该总体参数的无偏估计量 12.极差：指样本观察值中最大值与最小值之差，也称变异幅度或全距。 13.变异系数：标准差与平均数的百分率称为变异系数，记为C.V。 14.试验：通常我们把根据某一研究目的，在一定条件下对自然规律现象所进行的观察或试验统称为试验。 15.小概率原理：在统计学上，把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件称为小概率事件实际不可能性原理 16.试验指标：为衡量试验结果的好坏或处理效应的高低，在试验中具体测定额性状或观测的项目。 17.试验因素：试验中所研究的影响试验指标的因素。 18.试验水平：试验因素所处的某种特定状态或数目等级。 19.试验处理：每一试验因素不同或多因素间的水平组合构成了实验处理。 20.L8(27):L代表正交表的符号 L右下角的数字“8”代表8行，包含8个处理（水平组合）；“2”表示因素水平数，“7“表 示有7列，用这张正交表最多可以安排7个2水平因素。 22.单一差异原则;除需要比较的因素外,其他因素都必须保持的相同的水平上 23.β-错误：无效假设是错误的，备择假设是正确的，可是测验结果却接受了无效假设，这种错误称为第二类错误，即参数见本来 有差异，可是测验结果却认为参数见无差异。 24α-错误：无效假设是正确的情况下，可是由于假设测验结果否定了无效假设，这种错误称为第一类错误，即不同总体的参数见本来没有差异，可测试结果却认为有错误。 25.方差分析：将总变异剖分为各个变异来源的相应部分，从而发现各变异原因在总便有意中相对重要程度的一种统计分析方法。 26.多重比较：在方差分析的基础上，对各处理平均数进一步分析比较，以选拔出最优的处理方法。 27.肥底：为使被研究对象处于同一可比状态而设置的肥料底肥。
统计分析的八种方法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。 二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。
广东药学院自编教材试验设计与统计分析 卫生统计学教研室 2014.8
第一章绪论 在医药卫生、食品等专业研究领域，常需要开展大量的试验来确定或验证研究者在科研过程中提出的科学假设，例如临床上研究某种新的降糖药的疗效时，研究者需要将研究对象（如糖尿病患者）随机地分组，使其中一组患者服用研究中的该降糖药，另一组患者服用传统的降糖药，进而比较两组药物的疗效。但在具体的试验实施之前，研究者需要面对很多问题，如试验中试验对象应如何选择和分组？如何在试验过程中避免服用不同试验药物对试验对象心理产生影响，继而影响到最终疗效的判断？选择什么样的指标可更好的反映药物疗效？样本量需要多少？试验数据应如何收集以及运用何种统计方法进行分析等等问题。因为研究过程中研究结果会受到诸多因素影响，如研究对象的年龄、性别和病情可能影响药物疗效，如果不采取科学的方法使这些因素在比较组间分布均衡，就不能得到令人信服的结论。因此为使科学研究在消耗最少人力和物力的情况下，最大限度地减少误差，获得科学可靠的结论，需要在研究开始之前对整个试验过程做出精心安排，制定详细具体的试验实施方案，即进行试验设计（experimental design）。一个科学合理的试验设计，可以达到事半功倍的效果，是试验获得成功的关键。 一、试验设计的基本要素 医学试验包括三个基本要素：即处理因素、试验对象和试验效应。如研究某降糖新药的疗效，处理因素为降糖新药及比较的传统降糖药；研究者需用糖尿病患者作为试验对象；试验效应是能反映药物疗效的指标，如患者空腹血糖或餐后血糖的下降。处理因素作用于试验对象后产生试验效应（图1），三个要素缺一不可，因此试验设计时要先明确三个基本要素，再制定详细的研究计划。 1. 处理因素 处理因素（treatment）是指研究者根据研究目的施加于试验对象，以考察其试验效应的因素。如临床上研究降糖药的疗效，降糖药即为处理因素。在试验过程中处理因素的状态称为水平（level），如比较降糖新药和传统降糖药的疗效，
试验数据统计分析教程
第一章：数据分析基本方法与步骤 §1-1：数据分类（定量资料和定性资料） 统计资料一般分为定量资料和定性资料两大类。 定量资料测定每个观察单位某项指标量的大小，所得的资料称为定量资料。定量资料又可细分为计量资料(可带度量单位和小数点，如：某人身高为1.173 m)和计数资料(一般只带度量单位，但不可带小数点，如：某人脉搏为73次/min) 。①计量资料在定量资料中，若指标的取值可以带度量衡单位，甚至可以带小数标志测量的精度的定量资料，就叫“ 计量资料” 。例如测得正常成年男子身高、体重、血红蛋白、总铁结合力等所得的资料。②计数资料在定量资料中，若指标的取值可以带度量衡单位，但不可以带小数即只能取整数，通常为正整数的定量资料，就叫“ 计数资料” 。例如测得正常成年男子脉搏数次、引体向上的次数次。 定性资料观测每个观察单位某项指标的状况，所得的资料称为定性资料。定性资料又可细分为名义资料(如血型分为：A、B、AB、O型)和有序资料(如疗效分为：治愈、显效、好转、无效、死亡) 。①名义资料在定性资料中，若指标的不同状况之间在本质上无数量大小或先后顺序之分的定性资料，就叫“ 名义资料” 。例如某单位全体员工按血型系统型、型、型、型来记录每个人的情况所得的资料；又例如某市全体员工按职业分为工人、农民、知识分子、军人等来记录每个人的情况所得的资料。②有序资料在定性资料中，若指标质的不同状况之间在本质上有数量大小或有先后顺序之分的定性资料，就叫“ 有序资料” 。例如某病患者按治疗后的疗效治愈、显效、好转、无效、死亡来划分所得的资料；又例如矽肺病患者按肺门密度级别来划分所得的资料。 判断资料性质的关键是把资料还原为基本观察单位的具体取值
. 建设工程质量的统计分析和试验检测方法 第一节质量统计分析 1.工程质量统计及抽样检验的基本原理和方法 ■质量数据的特征值 ■质量数据的分布特征 ■质量数据的收集方法（抽样方法、方案） 2.工程质量统计分析方法 ■调查表法、分层法、相关图片 ■排列图法、因果分析图、直方图、控制图 一、工程质量统计及抽样检验的基本原理和方法 （一）总体、样本及统计推断工作过程 ■概念：【说明】对一批（2000块）瓷砖进行质量检验，抽取200块进行外观检查。 定义示例 一批2000块瓷砖总体所研究对象的全体 每块瓷砖个体 N）组成总体的基本元素（抽取的200样本块瓷砖由从总体中随机抽取，根据对其研究成果推断总体质量的部分个体 抽取的每一块瓷砖样品每个被抽中进入样本的单位200个样本容量样品的数目（n） ■统计推断工作过程 （二）质量数据的特征值 样本数据特征值是由样本数据计算的描述样本质量数据波动规律的指标。统计推断就是根据这些样本数据特征值来分析、判断总体的质量状况。 集中趋势的特征值：算术平均数、中位数；（两数） 离中趋势的特征值：极差、标准偏差、变异系数 （两差一系数） 1.描述数据集中趋势的特征值 ）算术平均数（1 ①总体算术平均数 ②样本算术平均数. . 【举例】
样本中位数 样本中位数是将样本数据按数值大小有序排列后，位置居中的数值。 4 、8、931、5、、6、 9 8、、6、3、4、、5 先排序：1=5 中位数 7 、9、43、6、8、1 、5、9 、7、8、5、6、先排序： 1、3、4/2=5.5 ）（5+6 中位数= 描述数据离散趋势的特征值2. ）极差（1 极差是数据中最大值与最小值之差，是用数据变动的幅度来反映其分散状况的特征值。 优点——极差计算简单、使用方便。 缺点——粗略，数值仅受两个极端值的影响，损失的质量信息多，不能反映中间数据的分布和波动规律。仅适 用于小样本。4 9、6、8、【举例】1、5、3、 =9-1=8 极差 2）标准偏差－标准差或均方差（个体数据与均值离差平方和的算术平均数的算术根。 表示。标准差值小说明分布集中程度高，离散程度小，均值对总体S 总体的标准差用σ表示；样本的标准差用（样本） 的代表性好。 总体的标准偏差 样本的标准偏差 CV ）变异系数（3 变异系数又称离散系数，是用标准差除以算术平均数得到的相对数。 变异系数适用于均值有较大差异的总体之间离散程度的比较。 （三）质量数据的分布特征 1.质量数据的特性 个体数值的波动性■总体（样本）分布的规律性■年）、1207、06、、0904 2.质量数据波动的原因（正常 波动，是偶然原因引起的；（偶然正常）■异常波动，是有系统性原因引起的。（系统异常）■）偶然性原因（1 。不可避免、难以测量和控制的，或者是在经济上不值得消除随机发生的特点，是微小变化4M1E 通常把因素的这 类归为影响质量的偶然性原因、不可避免原因或正常原因。. . （2）系统性原因
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统计分析的四种方法 一、指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识； 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。 二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法, 时间数列是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数
列。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。 四、指数分析法指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。
第39讲统计量与常用统计量
110,,X X 在上一讲例3中，为了估计指数分布的参数，进行抽样观测，得到样本和样本值6394,1105,4717,1399,7952,17424,3275,21639,2360,2896. 样本中包含了许多信息。 对于推断总体的参数或分布而言，有些是有用的，重要的信息，有些则并不重要。上例的样本至少提供了两种信息：1）10个灯泡的平均寿命; 2）灯泡寿命的序号(如6394是第1个).—有用且重要的信息—不重要信息
从样本中提取有用的信息来研究总体的分布及各种特征数.——构造统计量.12,12,,...,,,...,). (n n x x x g x x x 一旦有了样本观察值就可以算出统计量的具体值121212,,...,),,...,),,...,) (, (, (. n n n X X X g X X X g X X X 设为样本若不含任何未知参数则称为统计量统计量：样本的不含任何未知参数的函数。 1210(...)10X X X +++10.6916.1. 比如个灯泡的平均寿命是统计量平均寿命的观测值是小时
常用统计量： 2 21 2 2.,1()1 n i i S X X n S S ==--=∑样本方差样本标准差1 .,11 n i i X X n ==∑样本均值
常用统计量： 1 1 11(3.1,2,...)n k k i i n k k i i A X n B X k k k X n ====-=∑∑ 样本矩阶矩： 阶中心矩：2 2,,,11. Excel X S B 根据样本数据，用计算见实验
常用的统计量抽样分布 一．正态分布 1. ∑==n i i X n X 1 1EX → 2. 2 12)(11∑=--=n i i X X n S ][112 1 2∑=--=n i i X n X n DX → 3. 定理： X ～),(2σμN ，n X X X ,,,21 为X 的样本，则 (1). X ～), (2 n N σμ， (2). 2 2 )1(σ S n -～)1(2-n χ, (3). X 与2S 相互独立。 二．2χ分布 1. 定义 设n X X X ,,,21 独立同分布，且～)1,0(N ，则)(~2122 n X n i i χχ∑== 2. 性质： (1). 若X ～)(12n χ，Y ～)(22n χ，且X ,Y 独立，则X +Y ～)(212n n +χ。 (2). 若X ～)(2n χ，则n EX =，2DX n =。 三．t 分布 1. 定义 设X ～)1,0(N ,Y ～)(2n χ，且X ,Y 独立，则n Y X T =～)(n t 。 2. 定理： 设n X X X ,,,21 独立同分布，且～),(2σμN ，则
n S X μ -σ σ μS n X )(-=1 )1() (2 2 ---= n S n n X σσ μ～)1(-n t （因为 n X σ μ-～)1,0(N ， 2 2 )1(σ S n -～)1(2-n χ）。 3. 定理： 设1,,,21n X X X 为总体X ～),(21σμN 的样本， 1,,,21n Y Y Y 为总体Y ～),(22σμN 的样本，且Y X ,独立，则 2 12111)()(n n S Y X w +---μμ～)2(21-+n n t ，其中 2 )1()1(212 2 22112 -+-+-=n n S n S n S w 。 证：因为 2 2 11)1(σ S n -～)1(12 -n χ, 2 2 2 2)1(σ S n -～)1(22-n χ， 所以 2 2 2 2211)1()1(σS n S n -+-～)2(212-+n n χ； 又X ～), (1 2 1n N σμ，Y ～), (2 2 2n N σμ， 所以X Y -～), (2 2 1 2 21n n N σσμμ+ +， 所以 2 12111) ()(n n Y X +---σ μμ～)1,0(N ，所以 2 12111)()(n n S Y X w +---μμ 2 12111) ()(n n Y X +---= σμμ/ )2/()1()1(212 2 2 2211-+-+-n n S n S n σ ～)2(21-+n n t 。
农学院实验（实习）报告 专业班级：园艺专业2010级2班组别： 1 学号：2010014109 课程名称：《田间试验与统计分析》设计性实习指导教师：郭凤霞 实验时间：2012年5月20日至6月25日成绩： 施肥对水稻盆栽产量的影响 姓名：宋占楠E-mail：914196192@https://www.doczj.com/doc/9b14839643.html, 1 目的意义 通过本实习，旨在利用国际国内科学文献资源库数据，了解试验设计的种类及方法，并利用一些数据进行系统的统计分析，最后对结果进行正确的分析，得出结论，探讨试验设计及统计分析在科学研究中的意义。 2 材料与方法 作一水稻施肥的盆栽实验，设5个处理，A和B系分别施用两种不同工艺流程的氨水，C施碳酸氢铵，D 施尿素，E不施氮肥。每处理4盆（施肥处理的施肥量每盆皆为折合纯氮1.2克），共5*4=20盆，随机放置于同一网室，其稻谷产量（克/盆）列于表6.11，对其进行方差分析。 2.1 试验设计方法 采用完全随机的试验设计方法，试验中，每一个区组中每一个处理都有同等的机会设置在任何一个试验小区上，避免任何主观成见。进行随机排列，用抽签发或随机数字列表（盖钧镒.试验统计方法.2000）,随机排列与重复相结合，提供无偏的实验误差估计值。 2.2统计分析方法 （1）.对试验所得数据进行F检验，假设Ho:μA=μB=···=μE,HA:μA、μB、...、μE不全相等。通过测验，推断这个实验的处理平均数间是否有显著性差异（F检验分析见背面）。 （2）.对各处理平均数比较（见背面）。 3 结果与分析 3.1.计算处理间均方与误差均方的比率，算得F=75.3/6.73=11.19，查F表当ν1=4，ν2=15时，F0.01= 4.89，故否定Ho，则试验处理平均数间存在有极显著差异。 3.2.根据对个处理平均数的比较可知，施用氮肥与不施氮肥有显著性差异，且尿素与碳酸氢铵、碳酸氢铵与氨水1、氨水1与氨水2处理间均无显著性差异。 3.3实习心得 实验课上，我做了许多类型的实验，让我受益菲浅。其中很多知识在平时的学习中都是无法学习到的，开阔了我们的视野。我们学到的许多理论都来源于实验。很多实验都是需要花费许多心思去学习的，也是非常复杂的。经过了几节课的实验，我发现做实验有许多需要注意的地方，掌握了这些技巧才能让实验结果变的更加准确和方便。（ 1 ）做实验的时候，一定要集中精神，比如我们在做置信度置信区间的实验时，要注意观察各个数据，选取恰当的公式和计算方法，填写表格时也要注意看清楚，一旦错了一处，就处处都会错。因此集中注意力是相当重要的。（2 ）做实验时要有足够的耐心和定力。就像在计算方差的时候，每个数据都不同，而且分组很多，虽然是用计算机EXCEL 做，但是我们一定要看清楚数字到底是多少，现在实验结果错了可以改正，但是将来走上工作岗位后，一个数据错了，后果就不堪设想，这就需要足够的耐心。 参考文献 [1] 盖钧镒.1999.试验统计方法.中国农业出版社.P111~112 [2] 刘春盛、胡仁健等.2006.改性尿素碳酸氢铵对水稻生物学性状及产量的影响.安徽农业科学期刊.
16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10 分类：数据分析评论(0) 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前 需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在 可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致 性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；
统计分析方法 综合评价分析法: 随着统计分析活动的广泛开展，评价对象越来越复杂，简单评价方法的局限性也越来越明显。经常会出现从这几个指标看甲单位优于乙单位，从那几个指标看，乙单位优于丙单位，从其他指标看，丙单位又优于甲单位的况，使分析者难以评价谁优谁劣。因此通过对实践活动的总结，逐步形成了一系列运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法，称为多变量综合评价方法，或简称综合评价方法。其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。如不同国家经济实力，不同地区社会发展水平，小康生活水平达标进程，企业经济效益评价等，都可以应用这种方法。 综合评价法的特点表现为：评价过程不是逐个指标顺次完成的，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成的；在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理；评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而是以指数或分值表示参评单位“综合状况”的排序。 综合评价法的步骤： 1、确定综合评价指标体系，这是综合评价的基础和依据。 2、收集数据，并对不同计量单位的指标数据进行同度量处理。 3、确定指标体系中各指标的权数，以保证评价的科学性。 4、对经过处理后的指标在进行汇总计算出综合评价指数或综合评价分值。 5、根据评价指数或分值对参评单位进行排序，并由此得出结论。 综合评价分析指标值的计算方法很多，主要有打分综合法、打分排队法、综合指数法、功效系数法等。 相关分析法: 相关分析法是测定经济现象之间相关关系的规律性，并据以进行预测和控制的分析方法。 社会经济形象之间存在着大量的相互联系、相互依赖、相互制约的数量关系。这种关系可分为两种类型。 一类是函数关系，它反映着现象之间严格的依存关系，也称确定性的依存关系。在这种关系中，对于变量的每一个数值，都有一个或几个确定的值与之对应。例如圆面积另一类为相关关系，在这种关系中，变量之间存在着不确定、不严格的依存关系，对于变量的某个数值，可以有另一变量的若干数值与之相对应，这若干个数值围绕着它们的平均数呈现出有规律的波动。例如，批量生产的某产品产量与相对应的单位产品成本，某些商品价格的升降与消费者需求的变化，就存在着这样的相关关系。实践中进行相关分析要依次解决以下问题： 1、确定现象之间有无相关关系以及相关关系的类型。对不熟悉的现象，则需收集变量之间大量的对应资料，用绘制相关图的方法做初步判断。从变量之间相互关系的方
≠β 一、判断题：判断结果填入括弧，以√表示正确，以×表示错误。（每小题2分，共14分） 1 多数的系统误差是特定原因引起的，所以较难控制。（ × ） 2 否定正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误。（ √ ） 3 A 群体标准差为5，B 群体的标准差为12， B 群体的变异一定大于A 群体。（ × ） 4 “唯一差异”是指仅允许处理不同，其它非处理因素都应保持不变。（ √ ） 5 某班30位学生中有男生16位、女生14位，可推断该班男女生比例符合1∶1（已知 84.32 1,05.0=χ） 。 （ √ ） 6 在简单线性回归中，若回归系数，则所拟合的回归方程可以用于由自变数X 可靠地预测依变 数Y 。（ × ） 7 由固定模型中所得的结论仅在于推断关于特定的处理，而随机模型中试验结论则将用于 推断处理的总体。（ √ ） 二、填空题：根据题意，在下列各题的横线处，填上正确的文字、符号或数值。（每个空1分，共16分 ） 1 对不满足方差分析基本假定的资料可以作适当尺度的转换后再分析，常用方法有 平方根转换 、 对数转换 、 反正旋转换 、 平均数转换 等。 2 拉丁方设计在 两个方向 设置区组，所以精确度高，但要求 重复数 等于 处 理数 ，所以应用受到限制。 3 完全随机设计由于没有采用局部控制，所以为保证较低的试验误差，应尽可能使 试验的环境 因素相当均匀 。 4 在对单个方差的假设测验中：对于C H =20σ:，其否定区间为2 ,2 12 να χχ -<或2 ,2 2ν α χχ>； 对于C H ≥20σ:，其否定区间为2 ,12ναχχ-<；而对于C H ≤20σ:，其否定区间为2 ,2ναχχ>。 5 方差分析的基本假定是 处理效应与环境效应的可加性 、 误差的正态性 、 误差的同质性 。 6 一批玉米种子的发芽率为80%，若每穴播两粒种子，则每穴至少出一棵苗的概率为 0.96 。 7 当多个处理与共用对照进行显著性比较时，常用 最小显著差数法(LSD) 方法进行多重比较。 三、选择题：将正确选择项的代码填入题目中的括弧中。（每小题2分，共10分 ） 1 田间试验的顺序排列设计包括 （ C ）。 A 、间比法 B 、对比法 C 、间比法、对比法 D 、阶梯排列 2 测定某总体的平均数是否显著大于某一定值时，用（ C ）。 A 、两尾测验 B 、左尾测验 C 、右尾测验 D 、无法确定 3分别从总体方差为4和12的总体中抽取容量为4的样本，样本平均数分别为3和2，在95%置信度下总体平均数差数的置信区间为（ D ）。 A 、[-9.32，11.32] B 、[-4.16，6.16] C 、[-1.58，3.58] D 、都不是