统计分析方法概述

1、统计剖析方法概括一、统计整体与样本统计整体一定有下面三个性质1、同质性即整体由拥有某一共同性质表现的基本单位所构成。比如工业公司作为整体是因为每个工业企业都是从事工业生产活动的单位拥有相同的经济职能。2、大批性由统计研究的目的决定我们只有经过大批事物的观察、剖析和研究才能发现从其广泛联系中表现出来的规律。3、变异性整体各单位除了一定有某一共同标记表现作为它们形成统计整体和客观依照以外还一定要在所研究标记上存在变异。比如高等院校这个统计整体除了都是从事高等教育的教课活动这一共同性质以外各高等院校在隶属主管部门、院校性质、招生规模和专业设置等各方面又有所差别。样本是指从统计整体中抽拿出来作为代表这

2、一整体的部分单位构成的会合体。样本有以下4个特色1、代表性样本代表整体的程度越高样本计算的抽样指标与整体指标的误差就越小2、客观性从整体中抽取样本时一定清除主观因素的影响保证样本的中选或不中选不受检查者或被检查者的主观影响3、随机性一个统计整体能够抽取不一样的很多样本至于究竟抽取样本是哪一个完好取决于样本的随机性4、排他性样本单位一定抽取自整体内部而不可以抽取整体外部的单位二、统计数据采集方案统计数据采集方案也称为统计检查方案。它是在采集统计数据以前拟订出一个周祥、完好的检查方案用以指导这个检查工作使检查得以顺利实施和达成的计划。一个完好的统计数据采集方案往常包含以下积分方面的内容检查目的、检

3、核对象和检查单位、检查项目和检查表、检查时间和限期、检查的组织工作等。1、检查目的检查研究所要解决的问题它所回答的是“为何调查”、“检查要解决什么样的问题”。检查的目的应当尽可能规定得详细明确突出中心它是确立检核对象、检查项目等的基础。2、检核对象和检查单位检核对象是依据检查目的确定的检查研究的整体和检查范围。检查单位是构成检核对象中的每一个单位它是检查项目和检查内容的担当者和载体也是我们采集数据、剖析数据的基本单位。3、检查项目检查项目要解决的问题是“检查什么”也就是检查的详细内容。平常地说检查项目就是一份在检查过程中应当获取答案的各样问题的清单。4、检查时间和时限检查时间是检查资料所属的时

4、间即所谓的客观时间。假如所要检查的是时期现象检查时间就是资料所反应的起止时间假如所检查的对象是时点现象检查时间就是规定的一致标准时间。检查时限是进行检查工作的限期包含采集资料和保送资料的整个工作所需要的时间即所谓的主观时间。5、检查的组织工作检查的工作组织计划使检查工作在业务组织上、举措上获取有力的保证。组织工作计划包含明确检查机构、检查地址和选择检查方法等问题。一种重要的检查方法问卷检查是以书面提出问题的方式采集资料的一种研究方法即检查者就检查项目编制成表式散发或邮寄给有关人员请示填写答案而后回收整理、统计和研究。它是依据检查目的将所需检查的同题详细化使检查者能顺利地获取必需的信息资料并便于

5、统计剖析。问卷是用来采集检查数据的一种工具问卷设计是此中的要点问卷设计的过程一般包含1、确立所需信息。检查者一定在问卷设计以前就要掌握全部达到研究目的和考证研究假定所需要的信息并决定所实用于剖析使用这些信息的方法比方频次散布、统计查验等并按这些剖析方法所要求的形式来采集资料掌握信息。2、确立问卷的种类。依据市场检查中使用问卷方法的不一样可将问卷分红自填式问卷和接见式问卷依据问卷发放方式不一样可将问卷分为送发式问卷、邮寄式问卷、报刊式问卷、人员接见式问卷、电话接见式问卷和网上接见式问卷六种。在确立问卷种类时先一定综合考虑这些限制要素调研花费、时效性要求、被检查对象和检查内容。3、确立问卷内容。确

6、立问题的内容最好与被检核对象联系起来4、确立问题种类问题的种类归纳起来分为四种自由问答题、两项选择题、多项选择题温顺位式问答题此中后三类均能够称为关闭式问题。5、确立问题的措辞为保证问卷的质量一般要按照以下几条法例1问题的陈说应尽量简短2防止提带有两重或多重含义的问题3最好不用反义疑问句防止否认句4注意防止问题的从众效应和威望效应6、确立问题的次序一般而言开头部分安排比较简单的问题中间部分安排一些核心问题结尾部分安排一些背景资料还有就是注意问题的逻辑次序7、问卷的排版和布局问卷排版布局总的要求是齐整、雅观便于阅读、作答和统计。8、问卷的测试问卷草稿设计工作基本达成以后不要急于投入使用特别是关于

7、一些规模的问卷检查最好的方法是先组织问卷的测试假如发现问题再实时改正。9、问卷的定稿当问卷测试工作达成确立没有必需再进一步改正后能够考虑定稿问卷定稿后就能够交托打印。正式投入使用10、问卷的评论问卷的评论其实是对问卷的设计质量进行一次整体性评估三、常用统计剖析方法统计剖析是帮助人们提升控制数字的能力透过这些错乱的数字和复杂的关系揭露事物的实质、特色和发展变化的内在规律的一种有益的工具。常用统计剖析方法有1、方差分析方差剖析是20世纪20年月发展起来的一种统计剖析方法当前它在心理学、生物学、医学等试验数据剖析中被宽泛使用。从形式上看它是查验多个整体均值能否相等的一种统计剖析方法从内容上看它倒是研

8、究多个变量之间关系的一种适用、有效的统计剖析方法。2、有关与回归剖析在自然界和社会现象中任何现象都不是孤立的而是广泛联系和互相限制的。现象间的广泛联系、互相限制常常表现为互相依存的关系这类依存关系往常由函数关系和有关关系两种种类。函数是指现象之间是一种严格的确定性的依存关系表现为某一现象发生变化另一现象也随之发生变化并且有确立的值与之对应。这类关系可经过精准的数学表达式来反应有关关系是指客观现象之间的确存在的但数目上不是严格对应的依存关系。函数关系常常经过有关关系表现出来而当对现象之间的内在联系和规律性认识更为清楚的时候有关关系又可能转变为函数关系。回归剖析经过一个变量或一些变量的变化解说另一

9、变量的变化。其主要内容和步骤是第一依据理论和对问题的剖析判断将变量分为自变量和因变量其次想法找出适合的数学方程式即回归模型描绘变量间的关系因为波及到变量拥有不确立性接着还要对回归模型进行统计查验统计查验事后最后是利用回归模型依据自变量去预计、展望因变量。3、时间数列剖析时间数列亦称为动向数列或时间序列就是把反应某一现象的同一指标在不一样时间上的取值准时间的先后次序摆列所形成的一个动向数列。它反应社会经济现象发展变化的过程和特色是研究现象发展变化的趋向和规律以及对将来状态进行科学展望的重要依照。时间数列剖析最常用的方法有两种一是指标剖析法二是构成要素剖析法。所谓指标剖析法是指经过计算一系列时间数

10、列剖析指标包含发展水平、均匀发展水平、增减量、均匀增减量、发展速度、均匀发展速度、增减速度和均匀增减速度等来揭露现象的发展状况和发展变化程度的剖析方法。构成要素剖析法是将时间数列看作是由长久趋向、季节改动、循环改动和不规则改动集中要素所构成的经过对这些要素的分解剖析揭露现象随时间变化而演变的规律并在揭露这些规律的基础上假定事物此后的发展趋向按照这些规律进而对事物的将来发展做出展望。四、常用统计软件1、SPSSstatisticalpackageforthesocialscience社会科学统计软件包SPSSforWindows是一个组合式软件包它集数据整理、剖析功能于一身基本功能包含数据管理、

11、统计剖析、图表剖析、输出管理等等。SPSS统计剖析过程包含描绘性统计、均值比较、一般线性模型、有关剖析、回归剖析、对数线性模型、聚类剖析、数据简化、生计剖析、时间序列剖析和多重响应等几大类它的剖析结果清楚、直观、易学易用并且能够直接读取Excel及DBF数据文件现已推行到多种操作系统的计算机上利用SPSS进行统计办理的基本过程以下1数据的录入将数据以电子表格的方式输入到SPSS中也能够从其余可变换的数据文件中读出数据。数据录入的工作分两个步骤一是定义变量二是录入变量值。2数据的预剖析在原始数据录入达成后要对数据进行必需的预剖析如数据分组、排序、散布图、均匀数、标准差的描述等以掌握数据的基本特色

12、和基本状况保证后续工作的有效性也为确立应采纳的统计查验方法供给依照。3统计剖析按研究的要乞降数据的状况确立统计剖析方法而后对数据进行统计剖析。4统计结果可视化在统计过程进行完后SPSS会自动生成一系列数据表此中包含了统计办理产生的整套数据。为了能更形象地体现数据需要利用SPSS供给的图形生成工具将所得数据可视化。如前所述SPSS供给了许多图形来进行数据的可视化办理使用时可依据数据的特色和研究的需求来进行选择。5保存和导出剖析结果数据结果生成完以后则可将它以SPSS自带的数据格式进行存贮同时也可利用SPSS的输出功能以常有的数据格式进行输出以供其余系统使用。2、SASstatisticalana

13、lysissystem统计分析系统SAS是美国SAS软件研究院所研制的一套大型集成应用软件系统拥有齐备的数据存取、数据管理、数据剖析和数据显现功能。SAS系统的特色1使用灵巧方便数据办理功能齐备2SAS语言是编程能力强且简单易学的非过程语言3SAS系统把数据办理与统计剖析融为一体4合用性强应用面广最简单的划分SPSS主假如菜单式操作全部剖析直接利用软件自带模块进行你需要做的就是点击鼠标选菜单。傻瓜式操作不需要认识一种剖析方法的始末就能做剖析还能够做不错的图表。SAS需要重新到尾自己写程序。可以实现好多自己需要的算法。因为是非过程语言第四代语言近乎自然英语的非过程语言表达其特色是用户不用告诉SA

14、S“怎么做”只需告诉它要“做什么”就行了例子用统计软件进行主成分剖析主成分剖析是利用降维的思想在损失很少信息的前提下把多个指标转变为几个综合指标的多元统计方法。往常把转变后的综合指标称之为主成分此中每个主成分都是原始变量的线性组合且各个主成分之间互不有关这就使得主成分比原始变量拥有某些更优胜的性能。这样在研究复杂问题时就能够只考虑少量几个主成分而不至于损失太多信息进而更简单抓住主要矛盾揭露事物内部变量之间的规律性同时使问题获取简化提升剖析效率。实质问题中碰到指标许多且各指标有关关系较大时人们常考虑应用主成分剖析的方法主成分剖析法的一般步骤第一步第一需要判断待剖析的原始变量能否适合做主成分剖析相

15、同的需要判断指标之间的有关性能够使用SPSS中的“CorrelationMatrix有关系数矩阵”判断。第二步规范指标值假如指标的单位不一样则需要除去指标间不一样量纲的影响即对原始数据进行标准化办理将原始数据办理成均值为0、方差为1的归一化剖析数据。使用SPSS时因子剖析和主成分剖析中的标准化办理都是自动进行的第三步确立主成分假如数据是标准化后的则从有关系数矩阵出发求得特色值与对应的特色向量而对同胸怀或是取值范围在同量级而不需要标准化的数据则直接从协方差矩阵求特色值与特色向量假如使用SPSS则其会自动对指标数据进行标准化办理所以往常用的是有关系数矩阵。主成分个数的确定有两个标准1累计贡献率即前

16、k个主成分保存原观察变量信息的比重达到85以上这往常能够保证样本排序的稳固。每个主成分yk的贡献率等于它的特色值k除以原始指标个数p累计贡献率等于各主成分贡献率次序相加2特色值在特色值的均值以上因为由标准化数据的有关矩阵求得的特色值均值1所以只需取特色值1的前k个主成分即可。确立主成分个数m用SPSS软件中表“TotalVarianceExplained总方差解说”的主成分方差累计贡献率85、联合表“ComponentMatrix初始因子载荷阵”中变量不出现丢掉确立主成分个数m。第四步成立主成分方程能够利用SPSS成立“ComponentMatrix载”荷矩阵它给出了标准化原始变量用公因子线性表示的近似表达式然后将第i列向量除以第i个特色根的开根后就获取第i个主成分的变量系数。获取每个主成分系数后就能够写出主成分表达式。在因子剖析中成立的是“RotatedComponentMatrix旋”转后因子载荷阵它直接给出了因子剖析中需要