统计学基础知识培训

，统计基础知识教育，2007年5月，测量指标数据分类，1999年员工情况时间表，数据分类，数据测量标准：分类数据，顺序数据，距离数据，基准数据和时间之间的关系：剖面数据和时间序列数据分隔统计数据收集方法：按观测数据和实验数据分隔，4，您想做什么？I .数据推导、说明或标记2。观察变量和数据的分布。3.组之间数据的不同4。比较变量之间重要关系的测量5。相似数据分组的度量6。伪变量的压缩度量、结束、汇总的数据类型是什么？1 .分类数据(类，排序)2。连续，数字数据(固定距离，固定比率)，返回，您要如何概括整理数据？1 .分类计算频率和百分比2。两个分类变量下的频率和百分比计算3。计算比率值：比率是不同类别数值之间的比率、返回、显示分类变量的图形和图表，analyze descriptive statistics frequencies，返回，显示两个分类变量数据的图表和图形，Analyze descriptive statistics cross tabs，百分比值的计算和显示，analyze reports case summares，返回，如何整理连续数字数据？1 .描述连续数字数据的统计和数据分组方法2。显示图表，返回，连续数字统计和数据分组方法，1 .统计：描述度量集趋势的统计包括平均值、几何平均值。衡量离散趋势的统计数据包括差异、方差和标准差。3.数据分组：分组根据统计分析的需要，通过根据特定标准将原始数据分成不同的组来创建分组数据，并计算分组后数据出现的频率数来组织频率分布表。每个典型统计信息的计算方法，平均值：数据组的总和除以数据数；几何平均：用于计算比率的平均，在实际应用中主要用于社会经济现象的年平均增长率；范围：也称为总距离，是数据集的最大值和最小值之间的差值。方差：每个变量和平均偏差平方的平均值；标准差(std .Deviation):方差的平方根。与超差不同，标准偏差的标注形式与变量值相同，其实际含义比超差更明确。SPSS实施：analyze-descriptive statistics-descriptives，数据分组方法、包含单变量分组和组距离分组的数据分组方法、适合单变量分组的单变量、常规数据使用组距离分组。资料群组步骤：1。确定组数，组数k由Sturges给出的经验公式确定。K=1 lgn/lg2。n是数据数，结果四舍五入为组数。2.确定每个组的组距离。组距离是上限和下限的差值，组距离=(最大值-最小值)/组数；根据分组整理到频率分布表中。分组需要“不泄漏”，因此惯例上规定“没有父组限制”。如果值太大，则可以设置洞口组。由于等距离分组组的组间隔相同，因此组频率分布不受组距离大小的影响，可以直接在频率分布中观察特性和规律，需要计算频率密度，而不是等距离分组，频率密度=频率/组距离，频率密度可以准确地反映频率分布的实际情况。返回，连续数字数据显示方法，分组数据的图形显示直方图这是406辆汽车马力的直方图，50，100，150，200，汽车马力，0，20，40，60，频率，欧洲方块图有两个异常值。连续数字数据的显示方式，返回，您有什么数据？1 .分类数据(类，排序)2。连续数字数据(距离、比率)、返回、分类数据分布的统计指标，1 .集中趋势：计算中数，中数合计是数据集中出现次数最多的变量值。中值是数据排序后中间位置的变量值集。2.离散趋势：各向异性比率，象限比率表示非对称阵列的频率与总频率之比，表示为Vr=( fi-FM)/ fi。象限差也称为内部或象限，计算公式为Qd=QU-Ql。象限差异反映了50%的数据分布程度，数字越小，中间数据越集中，反之亦然。3.频率分布和百分比、返回、连续数字数据分布的统计指标，1 .集中趋势：平均值、加权平均值、算术平均值简单平均值等于一组数据值的总和除以数据数；加权平均值的平均值与每个值的数量相关。几何平均值是应用于特殊数据的平均值，只要它用于比率的平均值。2.离散趋势：极差(总距离)、方差、标准差极差也称为总距离，是最大集数减去最小值的结果。方差是每个变量值及其平均偏差平方的平均值，是测量数值数据不连续性的最重要的方法。计算方法：S2= (Xi-x平均值)/(n-1)。实际上，分析问题时通常使用标准差，标准差是分布式开放式根。3.数据偏差和峰值状态的测量偏差和测量：计算公式sk=n (Xi-x平均值)3/(n-1)(n-2)S3；如果数据分布对称，则偏移系数为0；如果偏移系数明显不等于0，则表明分布不对称。如果SK是正值，则可以判断为向右偏转。如果SK为负，则为左偏折。SK越大，表示偏转的程度越大。峰值状态和测量：计算方法：k=n (n 1) (Xi-x平均值)4-3 (Xi-x平均值)22(n-1)/标准正态分布的峰值状态为0，K0的峰值分布；在K0中，扁平分布，与数据分布相关的度量摘要，一般数据分布正态分布，在社会经济问题上，遵循身高、体重等正态分布的随机变量的概率分布很多。正态分布记录为XN(，)，为随机变量X的平均值，为随机变量X的标准差。确定正态分布图的中心位置，确定图中峰的陡度。西格玛大，图形慢，小，图形陡。所有正态分布都可以转换为z=(X-)/sigma标准正态分布XN(0，1)(全部为0，方差1)。随机变量x在正负sigma内的概率为68.26%。两内的概率为95.45%。3 内的概率为99.73%。回来，你想比较什么类型的数据？1 .分类数据(固定比率，排序)2。分组的连续数字数据(固定距离、固定比率)、返回、应用列耦合分析解决分类数据的组之间的比较，频率分布表一次只能说明一个变量，列耦合表是由两个或多个变量相互分类的频率分布表，是反映两个或多个变量共同分布的表。根据每个组的百分比值是否在列表中，可以根据列合计计算行的百分比，也可以根据行合计计算行的百分比。卡方统计信息提供了通过系数、热接触数、CramersV和系数测量变量关系强度的热耦合表中观察到的接触的统计显著性测试(拟合度和变量接触)。Analyze-descriptives-crosstabs，例如，某公司有两个主要竞争对手，以提高市场份额，而a和b同时开展广告活动。广告之前，a公司的市场份额为45%，b公司的市场份额为40%，其他公司为15%。广告后，200名消费者随机选出。其中102人计划购买a公司的产品，82人计划购买b公司的产品，剩下的16人计划购买其他公司的产品。问自广告战争前以来，各公司的市场份额是否发生了变化。，检查观测值和期望值的适合度。也就是说，如果计算卡方值为8.18，重要性为0.05，自由度为2，则卡方值为5.99，这表明份额发生了重大变化。例如，用于确定两个分类变量之间是否存在关联的内嵌表的卡方检查。一种原料来自不同的地区，原材料的质量分为三种不同的等级。从这种原材料中随机抽取500个进行检查，结果如下。卡尺值19.82大于凸度0.05，自由度4的卡提安值9.488，因此区域和原材料等级之间存在依赖性，原材料的质量受区域影响。通过系数、热接触数CramersV和系数计算测量变量关系强度的指数的关系的假设成立。您要比较多少数据集或多少变量？1 .数据或变量集与已知数字比较2。两个数据或变量集3。三个或更多变量集，返回，使用单个示例t检查验证数据或变量集是否等于已知的数值，操作经常根据现有知识或指定标准得出单个变量的结论。例如，新产品的占有率是否超过15%等。这些问题可以转换为通过单个示例t测试测试的零假设。单个样品t测试测试样品的总体平均值是否与给定假设一致。根据样本，将计算出的t统计值与给定0.05重要性级别的阈值进行比较，得出结论。SPSS实施：analyze-compare means-one sampletest，返回，你的数据是怎么组成的？1 .一个连续的数字变量2，分成两个不相关的组。具有相关关系的两个连续数字变量，返回，您想进行什么样的个别样品测试？步骤：1。首先通过Graphs-Interactive-Histogram(直方图)进行观察，以检测变量是否遵循正态分布。2 .如果变量遵循正态分布，则为Analyze-compare means-independentsamplestest 3。如果变量不符合正态分布，则使用非参数双独立样本测试来验证两个独立样本的总体分布是否相同。analyze-non paraametric tests-2 independent samples，返回，您想对什么样的样品对进行测试？步骤：1。通过直方图观察变量是否遵循正态分布。2.按照正态分布，应用匹配样本的t检验将匹配设计中的差异数与总平均数0进行比较。analyze-compare means-paired samplestest . 3 .如果不遵循常规分布，分布式分析将返回analyze-non parametric tests-2 related samples，方差分析(ANOVA)，前面介绍的方法是比较一个元素级别、两组数据的方法，如果有一个元素级别、三个或更多组，则需要此方法。方差分析适用于两组或两组以上平均差异的测试。方差分析必须包含一个或多个参数(类)和定量(固定或固定比例)的自变量变量，其中一个自变量为单个自变量方差分析，如果有n个自变量，则为n因子方差分析。原则是分析数据错误的根源，判断不同的总体平均值是否相同。方差分析的三个基本假设：1 .每个规则都必须遵循正态分布。每个全方差2；观察相互独立。SPSS实施：analyze-compare means-one-way ANOVA。例如，下表是一年内从4个行业中提取的示例企业投诉计数表，询问这些行业之间的服务质量是否存在显着差异。下表是一个方差分析结果表，其中f统计值大于3.4066中指定的0.05级f分布的阈值3.1273，必须拒绝原始假设，以表明每个行业的投诉之间存在差异。回来，你有什么数据？1 .分类数据(类，排序)2。排序、排序或非参数连续性数据3。连续数字数据(指定距离、指定比率)、返回、分类数据(指定类、排序)，应用前面介绍的热耦合分析，卡方测试独立性，计算通过系数1099、热接触数、CramersV和系数的变量关系强度测量指标。返回，计算排序、排名顺序或非参数连续性数据、Spearman相关系数和Kendallstau-b相关系数，以确定两个变量的关系有多近。排序相关系数，也称为排名相关性或排名相关性，记录为r。如果|r|0.3，则认为不相关。0.3|r|0.5被认为是低相关。0.5|r|0.8，通常视为相关；| r |r|0.8，视为高度相关。SPSS实施：Analyze-Correlate-Bivariate选择Spearman相关系数和Kendallstau-b相关系数。连续数字数据(固定距离，固定比率)，1。2变量：计算Pearson相关系数，测量两个变量之间的关系程度，然后记录为r。如果|r|0.3，则认为不相关。0.3|r|0.5被认为是低相关。0.5|r|0.8，通常视为相关；| r |r|0.8，视为高度相关。SPSS实现Analyze-Correlate-Bivariate以选择Pearson项。2.控制了一个或两个其他变量的影响后，两个变量的关系部分相关，并记录为r。Spss实现Analyze-Correlate-Partial选择要分析的两个变量，然后进入要分析的变量框。选择要控制的变量，然后进入“要控制的变量”框。变量的因果回归分析、前面描述的数字变量的相关系数或部分相关系数主要理解两个变量的关系有多近，而回归分析主要是测量变量与一个、两个或多个参数数的变量之间的相关关系的方法。回归分为线性回归和曲线回归。以一元线性回归为例，回归方程的形式为y=ax b。回归线的适合度测量应用了确定系数，确定系数表示在变量的数据更改过程中，随着参数的更改而确定的程度。用于测量实际观测点在直线周围分布的估计值表明回归线在每个观测点上的代表性有多好，反之则没有代表性。还使用f测试测试线性关系的重要性。使用t检查测试回归系数的显著性检查，并确定参数是否对变量有重要影响。SPSS实施：analyze-regision-linear，返回，您有哪些类型的数据？1 .连续数字数据(固定、固定)2。分类数据(分类、排序)、返回、是否确定分组或已知组的属性？1 .判别组，应用聚类分析。聚类分析是将研究对象分为相对同质的组的一组统计分析技术，不区分自变量和原因变量。集群分析的主要目的是根据集群变量将对象分成相对同质的组。