统计学第四版2统计调查

统计学第四版2统计调查统计调查基本概念与原则数据收集与整理概率论基础知识统计推断方法方差分析与回归分析应用非参数统计方法简介统计软件在统计调查中应用统计调查基本概念与原则01统计调查是根据统计研究的目的与要求，有组织、有计划、有系统地搜集统计资料的工作过程。统计调查定义统计调查的主要目的是为统计研究提供所需的原始数据，为统计分析提供基础。统计调查目的统计调查定义及目的统计调查分类按调查对象范围，可分为全面调查和抽样调查；按登记时间是否连续，可分为经常性调查和一次性调查；按组织方式不同，可分为统计报表和专门调查。统计调查内容主要包括调查对象、调查单位、调查项目、调查表、调查时间和调查空间等。统计调查分类与内容统计调查应遵循客观性、准确性、完整性、及时性和经济性等原则。统计调查原则常用的统计调查方法主要有询问法、观察法、实验法和文献法等。询问法是通过询问被调查者来获取数据；观察法是通过直接观察被调查对象来获取数据；实验法是通过实验来获取数据；文献法是通过查阅相关文献资料来获取数据。统计调查方法统计调查原则与方法数据收集与整理02包括一手数据和二手数据，一手数据主要通过调查、实验等方式获取，二手数据则来源于已有的研究报告、数据库等。包括问卷调查、访谈、观察、实验等多种方法，应根据研究目的和数据类型选择合适的方法。数据来源及收集方法收集方法数据来源对收集到的数据进行清洗、转换、归约等处理，以便于后续分析。数据整理通过图表、统计量等方式对数据进行初步描述，包括数据的分布、集中趋势、离散程度等。描述性分析数据整理与描述性分析数据质量评估与处理数据质量评估对数据进行准确性、完整性、一致性等方面的评估，以确保数据的可靠性。数据处理对于存在问题的数据，如缺失值、异常值等，需要进行适当的处理，如插补、删除等。概率论基础知识03在一定条件下，并不总是发生（或说必然发生）的现象。事件定义事件A发生的可能性大小。概率的直观意义在古典概型中，事件A发生的概率是事件A包含的基本事件个数m与基本事件总数n的比值，记为P(A)=m/n。概率的古典定义事件与概率概念事件的独立性如果事件A的发生与否对事件B发生的概率没有影响，则称事件A与事件B相互独立。乘法公式如果事件A与事件B相互独立，则P(AB)=P(A)P(B)。条件概率在事件B发生的条件下，事件A发生的概率，记为P(A|B)。条件概率与独立性随机变量的定义设随机试验的样本空间为S，如果对于每一个样本点ω∈S，都有一个实数X(ω)与之对应，则称X(ω)为随机变量，简记为X。离散型随机变量及其分布律如果随机变量X的所有可能取值是有限个或可列无穷多个，则称X为离散型随机变量。描述离散型随机变量取值的概率规律称为离散型随机变量的分布律。连续型随机变量及其概率密度如果随机变量X的分布函数F(x)可以表示为一个非负可积函数f(x)的积分，即F(x)=∫f(x)dx（-∞<x<+∞），则称X为连续型随机变量，并称f(x)为X的概率密度函数，简称概率密度。010203随机变量及其分布统计推断方法04VS用样本统计量来估计总体参数的方法，包括矩估计法和最大似然估计法等。区间估计根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的置信区间，并给出置信水平。点估计参数估计方法根据小概率原理，对总体参数提出假设，然后利用样本信息判断假设是否成立。提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、作出决策。假设检验原理假设检验步骤假设检验原理及步骤用于检验两个独立样本或配对样本的均值是否有显著差异。t检验用于检验两个或多个总体方差是否有显著差异。F检验用于检验观察频数与期望频数之间是否有显著差异，常用于分类数据的独立性或拟合优度检验。卡方检验当总体分布不满足正态分布等参数假设时，可采用非参数检验方法，如Mann-WhitneyU检验、Kruskal-WallisH检验等。非参数检验常见假设检验方法方差分析与回归分析应用05方差分析原理：方差分析是一种通过比较不同组别间均值的差异，从而判断因素对结果是否有显著影响的方法。其基本原理是认为总体均值间的差异可归因于随机误差和处理效应两部分，通过比较组内误差与组间误差的大小，判断处理效应是否显著。方差分析原理及步骤确定P值并作出推断根据检验统计量的值和自由度，查找F分布表得到P值。如果P值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为处理效应显著。建立假设提出原假设和备择假设，原假设通常为各处理组均值相等。选择适当的检验统计量根据数据类型和实验设计选择合适的检验统计量，如F检验。计算检验统计量的值利用样本数据计算检验统计量的值。方差分析原理及步骤0102多元线性回归模型多元线性回归模型是用来描述一个因变量与多个自变量之间线性关系的数学模型。其一般形式为Y=β0+β1X1+β2X2+…+βpXp+ε，其中Y为因变量，X1,X2,…,Xp为自变量，β0,β1,…,βp为回归系数，ε为随机误差。确定自变量和因变量根据研究目的和数据特点选择合适的自变量和因变量。建立多元线性回归模型利用最小二乘法等方法估计回归系数，建立多元线性回归方程。检验模型的显著性通过F检验等方法检验模型的显著性，判断自变量对因变量的影响是否显著。检验回归系数的显著性通过t检验等方法检验各个回归系数的显著性，判断各个自变量对因变量的影响是否显著。030405多元线性回归分析逻辑回归模型逻辑回归模型是一种用于处理二分类问题的广义线性模型。其通过引入逻辑函数将线性回归模型的输出转换为概率值，从而实现对二分类问题的建模和预测。选择影响分类结果的自变量和表示分类结果的因变量。利用最大似然估计等方法估计模型参数，建立逻辑回归方程。通过似然比检验等方法检验模型的显著性，判断自变量对分类结果的影响是否显著。利用准确率、召回率、F1分数等指标评估模型的预测性能，并对模型进行优化和调整。确定自变量和因变量检验模型的显著性评估模型的预测性能建立逻辑回归模型逻辑回归分析非参数统计方法简介0601曼-惠特尼U检验是一种非参数检验方法，用于比较两个独立样本的中位数是否存在显著差异。02该检验方法不需要假设样本数据服从正态分布，因此对于不符合正态分布的数据也能进行有效的统计分析。03曼-惠特尼U检验的原理是通过对两个样本的观测值进行排序，并计算每个样本的秩和，从而构造出统计量U，并通过查表或计算得到相应的P值，以判断两个样本的中位数是否存在显著差异。曼-惠特尼U检验秩相关系数计算斯皮尔曼等级相关系数是通过计算两个变量的等级差的总和来衡量它们之间的相关程度，取值范围为-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示不相关。秩相关系数是一种用于衡量两个变量之间等级相关程度的统计量，常用的秩相关系数有斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数。肯德尔等级相关系数则是通过比较两个变量中任意两个观测值的相对大小关系是否一致来衡量它们之间的相关程度，取值范围也为-1到1之间。除了曼-惠特尼U检验和秩相关系数计算外，还有许多其他的非参数检验方法，如符号检验、符号秩检验、游程检验等。符号秩检验则是在符号检验的基础上，进一步考虑了观测值的秩信息，从而提高了检验的效能。游程检验是一种用于检验一个序列中随机出现的两种元素（如0和1）的游程长度是否符合随机分布的假设的非参数检验方法，其中游程指的是序列中连续出现的同一种元素的段落。符号检验是一种用于比较两个配对样本的中位数是否存在显著差异的非参数检验方法，它只考虑观测值的符号而忽略其具体数值大小。其他非参数检验方法统计软件在统计调查中应用07

常用统计软件介绍SPSSSPSS是世界上最早的统计分析软件，具有强大的数据处理、分析和可视化功能，广泛应用于社会科学、医学、教育学等领域。SASSAS是一款高级统计分析软件，具有强大的数据处理、数据挖掘和预测分析功能，广泛应用于金融、制造业、政府等领域。StataStata是一款专业的统计分析软件，具有强大的数据处理、计量经济学分析和可视化功能，广泛应用于经济学、政治学、社会学等领域。将外部数据导入到统计软件中，包括Excel、CSV、TXT等格式的数据文件。导入过程中需要注意数据格式和数据类型的匹配。数据导入对数据进行清洗和处理，包括删除重复数据、处理缺失值、异常值处理等。清洗后的数据更加准确和可靠。数据清洗对数据进行变换和标准化处理，包括数据标准化、归一化、离散化等。变换后的数据更加符合统计分析的要求。数据变换数据导入与预处理操作结果解读对统计分析