2015年统计学基本概念
2015年统计学基本概念
一、聚类分析
1.概念：聚类分析的职能是建立一种分类方法，它是将一批样品或变量，按照它们在性质上的亲疏程度进行分类。或者说，聚类分析就是要找出具有相近程度的点或类聚为一类；
距离的种类很多，其中欧式距离在聚类分析中用得最广，它的表达式如下：
2.步骤：应用系统聚类法进行聚类分析的步骤如下：
①确定待分类的样品的指标；
②收集数据；
③对数据进行变换处理（如标准化或规格化）；
④使各个样品自成一类，即n个样品一共有n类；
⑤计算各类之间的距离，得到一个距离对称矩阵，将距离最近的两个类并成一类；
⑥并类后，如果类的个数大于1，那么重新计算各类之间的距离，继续并类，直至所有样品归为一类为止；
⑦最后绘制系统聚类谱系图，按不同的分类标准或不同的分类原则，得出不同的分类结果。
3.聚类分析的种类
二、ARIMA模型
(一)ARMA模型三种基本形式：自回归模型（AR：Auto-regressive），移动平均模型（MA：Moving-Average）和混合模型（ARMA：Auto-regressiveMoving-Average）。
ARMA模型全称为自回归移动平均模型(AutoregressiveMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的一著名时间序列预测方法，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归,p为自回归项;MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
ARIMA模型的基本思想
ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。现代统计方法、计量经济模型在某种程度上已经能够帮助企业对未来进行预测。
ARIMA模型预测的基本程序
（1）根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图以ADF单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律，对序列的平稳性进行识别。一般来讲，经济运行的时间序列都不是平稳序列。
（2）对非平稳序列进行平稳化处理。如果数据序列是非平稳的，并存在一定的增长或下降趋势，则需要对数据进行差分处理，如果数据存在异方差，则需对数据进行技术处理，直到处理后的数据的自相关函数值和偏相关函数值无显著地异于零。
（3）根据时间序列模型的识别规则，建立相应的模型。若平稳序列的偏相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾的，可断定序列适合AR模型；若平稳序列的偏相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则可断定序列适合MA模型；若平稳序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA模型。
（4）进行参数估计，检验是否具有统计意义。
（5）进行假设检验，诊断残差序列是否为白噪声。
（6）利用已通过检验的模型进行预测分析。
白噪声（Whitenoise）：白噪声一个平稳的随机过程满足下列条件的随机过程称为白噪声，记为：
注：所谓时间序列的平稳性，是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。直观上，一个平稳的时间序列可以看作一条围绕其均值上下波动的曲线。根据平稳时间序列分析的理论可知，当时，该序列｛Yt｝是平稳的,此模型是经典的Box-Jenkins时间序列AR(1)模型。
因此，检验序列的非平稳性就变为检验特征方程是否有单位根，这就是单位根检验方法的由来。
时间序列的非平稳性：是指时间序列的统计规律随着时间的位移而发生变化，即生成变量时间序列数据的随机过程的特征随时间而变化。
DF检验：统计学家Dickey、Fuller得到DF检验的临界值，并编制了DF检验临界值表供查。在进行DF检验时，比较t统计量值与DF检验临界值，就可在某个显著性水平上拒绝或接受原假设。
ADF检验：AugmentedDickey-Fuller检验（ADF检验）：DF检验存在的问题是，在检验所设定的模型时，假设随机扰动项不存在自相关。但大多数的经济数据序列是不能满足此项假设的，当随机扰动项存在自相关时，直接使用DF检验法会出现偏误，为了保证单位根检验的有效性，人们对DF检验进行拓展，从而形成了扩展的DF检验(AugmentedDickey-FullerTest)，简称为ADF检验。
DF和ADF检验的步聚：
计算在原假设成立的条件下t统计量值，查DF检验临界值表得临界值，然后将t统计量值与DF检验临界值比较：
若t统计量值小于DF检验临界值，则拒绝原假设，说明序列不存在单位根；说明是平稳序列。
若t统计量值大于或等于DF检验临界值，则接受原假设，说明序列存在单位根；有单位根说明非平稳。
（二）平稳性检验方法
1.单位根方法
2.自相关函数法
3.DF检验方法
4.如果该特征方程的所有根在单位圆外（根的模大于1），则AR(p)模型是平稳的。特征根z=1/j，当|j|<1，则表示特征根大于1，说明是平稳的，否则是非平稳的。
三、灰色系统关联度
四、描述性统计与推断统计学
1.描述性统计学是指研究如何取得反映客观规律的数据，并通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。其内容包括数据收集方法，数据的加工处理方法、数据显示方法，数据分布特征的概括与分析、解释方法.
2.推断统计学。是指研究如何根据样本数据去推断总体数量的特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量做出以概率的形式表述的推断（既利用样本信息和概率论对总体的数量特征进行估计和检验）。
五、数据类型（Statistical Data）
统计数据它是采用某种计量尺度对事物进行计量的结果，采用不同的计量尺度会得到不同类型的统计数据。可以将统计数据分为以下四种类型：
定类数据——表现为类别，但不区分顺序，是由定类尺度计量形成的。例如将国民经济按其经济类型，可以分为国有经济、集体经济、私营经济、个体经济等类，并用（01）代码表示国有经济，（02）表示集体经济，（03）表示私营经济，（04）表示个体经济。
定序数据——表现为类别，但有顺序，是由定序尺度计量形成的。定序尺度不但可以用数表示量的不同类（组）别，而且也反映量的大小顺序关系，从而可以列出各单位、各类（组）的次序。这种尺度的主要数学特征是“>”或“<”。例如对合格产品按其性能和好坏，分成优等品、一等品、合格品等等。
定距数据——表现为数值，可进行加、减运算，是由定距尺度计量形成的。它不仅能将事物区分为不同类型并进行排序，而且可以准确地指出类别之间的差距是多少。例如，学生某门课程的考分，可以从高到低分类排序，形成90分、80分、70分，直到零分的序列。它们不仅有明确的高低之分，而且可以计算差距，90分比80分高10分，比70分高20分等等。定距尺度的计量结果表现为数值，可以进行加或减的运算，但却不能进行乘或除的运算，定比数据——表现为数值，可进行加、减、乘、除运算，是由定比尺度计量形成的。
前两类数据说明的是事物的品质特征，不能用数据表示，其结果均表现为类别，也称为定性数据或品质数据（Oualitativedata）；后两类数据说明的是现象的数量特征，能够用数值来表现，因此也称为定量数据或数量数据（Quantitativedata）。由于定距尺度和定比尺度属于同一测度层次，所以可以把后两种数据看作是同一类数据，统称为定量数据或数值型数据。区分测量的层次和数据的类型是十分重要的，因为对不同类型的数据将采用不同的统计方法来处理和分析。比如，对定类数据，通常计算出各组的频数或频率，计算其众数和异众比率，进行列联表分析和x2检验等；对定序数据，可以计算其中位数和四分位差，计算等级相关系数等非参数分析；对定距或定比数据还可以用更多的统计方法进行处理，如计算各种统计量、进行参数估计和检验等。我们所处理的大多为数量数据。
这里需要特别指出的是，适用于低层次测量数据的统计方法，也适用于较高层次的测量数据，因为后者具有前者的数学特性。比如：在描述数据的集中趋势时，对定类数据通常是计算众数，对定序数据通常是计算中位数，但对定距和定比数据同样也可以计算众数和中位数。反之，适用于高层次测量数据的统计方法，则不能用于较低层次的测量数据，因为低层次数据不具有高层次测量数据的数学特性。比如，对于定距和定比数据可以计算平均数，但对于定类数据和定序数据则不能计算平均数。理解这一点，对于选择统计分析方法是十分有用的。
六、数据的分布特征与测度
（一）集中度测度：是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向。
1.定类数据的测度指标：众数（mode）：是指一组数据中出现次数最多的变量值。用MO表示。
2.定序数据的测度指标：中位数（median）：处于中间位置上的变量值，用ME表示。
3.定距数据和定比数据的测度指标：均值（mean）：它在统计学具有重要地位，是集中度测度值的最重要指标。
（1）当三者相等时，表示数据分布是对称分布的；
（2）当均值 （3）当均值>ME>MO表示左偏或正偏分布。 在实际利用统计软件中，常常看偏态值（Skewness）来判断数据的偏态方向。 其计算公式是： 当偏态值=0时，表示对称分布； 当偏态值>0表示正偏； 当偏态值<0时表示负偏。 同时为了得到数据分布集中趋势的高峰的形状，还需要另一个指标：峰度（Kurtosis）,若分布形状比正态分布还要高则称为尖峰分布，若比正态分布更矮则表示平峰分布。 判断准则：由于正态分布的峰度系数等于3，所以当峰度（Kurtosis）>3，表示尖峰分布，当峰度（Kurtosis）<3表示平峰分布。 在E-VIEWS软件中，JB统计量值用来检验观测值是否服从正态分布，统计量的公式，它服从，其中n为样本容量，S为偏态值，K为峰度值，在此假设检验中，原假设H0：变量服从正态分布 H1：变量不服从正态分布， 当P值大于0.05时，则接受原假设，否则拒绝原假设。 （二）离散程度的测度：它反映的是各变量运离中心值的程度。 1．定类数据的离散程度的测度指标：异众比率（Variationration）,是指非众数组的频数占总频数的比率。 2.定序数据的离散程度的测度指标：四分位差。 3.定距和定比数据的测度指标：方差和标准差，还有极差 极差=max(Xi)-min(Xi) 离散系数（Coefficientofvatiation）：对于平均水平不同或计量单位不同的不同组别的变量值，是不能用方差和标准差、极差等测度值进行比较的，为削除变量值水平高低和计量单位的不同对离散程度的影响，引入了离散系数 ，它标准差与均值的之比。离散系数 七、数据标准化的方法（Normalization Method）；标准化数值（Z-Score) 数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的，为了能够将指标参与评价计算，需要对指标进行规范化处理，通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。一般常用的有以下几种方法。 1.统计标准化：z-score规范化也称零-均值规范化：它是最广泛的使用方法，计算公式为：其中Xi是原值，是均值，是标准差。 2.极值标准化（rang）：= 3.定基与环比转换：此种方法主要用于构造时间序列指数的指标转换。 定基转换 环比转换 八、权数的构造方法 权重的构造方法一般有两种，一是主观构权法：它是指根据研究者的主观判断来指定指标权重的一种方法，主要有专家评判法、层次分析法（Theanalytichierarchyprocess,简称AHP）。另一种方法是客观构权法，它是指根据原始信息通过数学或统计方法处理后获得的权数的一种方法，具体有：主成成分分析法、因子分析法、相关法、回归法。 九、特征值（eigen） 应用：1.在多个变量之间计算其协整关系，其检验就要用到特征值。 2.时间序列平稳性的理论识别条件。 十、假设检验 统计学中，假设检验是对我们所关心的却又是未知的总体参数先作出假设，然后抽取样本，利用样本所提供的信息对假设的正确性进行判断的过程。 （一）假设检验的步骤 1.提出假设（原假设和备择假设）。假设检验实践中，大家都在执行这样一个原则：把最关心的问题作为原假设提出，从而将后果较严重的错误放在α上，事先加以控制。 2.确定检验统计量一般来说，检验统计量的计算公式是= 3.确定显著性水平 4.计算统计量：其基本计算公式是 式中，为样本均值，为被假设的参数值，为总体标准差，n为样本容量。 5.作出统计决策 根据显著性水平和统计量的分布查出临界值，用计算出来的检验统计量与临界值进行比较。决策规则：当计算出来的统计量>大于临界值，则拒绝原假设，接受备择假设。 当计算出来的统计量<大于临界值，则接受原假设，拒绝备择假设。 （二）假设检验的基本思想 就是利用了小概率原理，它是指发生概率的很小的随机事件在一次实验中是几乎不可能发生的。 （三）双侧检验和单侧检验 1.双侧检验：一般形式H0：=某一数值表示没有显著差异 H1：某一数值表示有显著差异 决策规划就是：若统计量，则接受H0，拒绝H1 ，则拒绝H0，接受H1 2.左则检验。如果希望考察的值越大越好，其一般形式是 决策规划就是：则接受H0，拒绝H1 ，则拒绝H0，接受H1 3.右则检验：如果希望考察的值越小越好，则用右则检验。一般形式是： 某一数值某一数值 决策规划与左则检验的决策规划是一样的。 （四）一个正态总体的参数检验 1.总体方差已知的均值检验。因为知道了总体方差，此时就用Z检验统计量 2.总体方差未知的均值检验，因为不知道总体方差。此时，不能用Z检验统计量，此时需要用样本方差替代，用服从自由度n-1的T分布，其计算公式是 （在计量经济学，系数显著性与此不一样） （五）两个正态总体的参数检验。也称为两个均值差异的显著性检验——T检验。 T检验通常用于比较两个均值是否相同，或者说两个均值之差是否等于0以此推断两个样本是否来自同一个样本，或者两个样本是否存在显著差异。 T检验包括两个：一个是独立样本的T检验（Independent-samplesTTest）和配对样本的T检验。 5.1.独立样本的T检验 目的思想：按随机原则确定的两个相互独立的样本，然后检验两个样本的平均值是否存在显著差异，并借此推断两个样本是否所属的总体。 三个前提假设： （1）样本是正态性的。 （2）方差齐性。方差齐性检验用“Levene~stestfor”.其原假设是：方差非齐性； （3）独立样本。 5.2配对样本的T检验 目的思路：适用于只有两个处理水平的单因素随机区设计，然后判断他们是否存显著差异。（六）假设检验中的P值 当原假设为真时，样本可能结果不低于实际观测值（右侧检验），或不高于实际观测结果（左侧检验）的概率。或简单地概括为：当原假设为真时，却拒绝的概率；或者说是犯第一类错误的概率。 决策规划： 当P>显著性水平时，则接受原假设，拒绝备择假设 P<显著水平时，则拒绝原假设，接受备择假设。 概括地说，当P值非常小时，则拒绝原假设，接受备择假设，当P值较大时，则接受原假设，拒绝备择假设。所以，在假设检验时，要注意原假设和备择假设。 事实上，P值可以提供更多的信息，不仅可以用P值与规定的显著性水平比较进行检验决策，而且P值显示了样本值在一定范围内出现的概率。在统计软件SPSS中，sig就是P值。（七）正态性检验 检验数据的分布是否正态性一般有三种方法，一是残差直方图（HistogramofResiduals），它是一种粗略但灵活方便的方法。 二是正态概率图（Normalprobabilityplot）是专门研究随机变量的概率密度的函数的形状。三是雅克—贝拉检验（Jarque-beratest）：其计算公式是： 其中，S代表偏态，K代表峰度，N代表样本容量。对于正态分布来说是偏态等于0，且峰度等3. 判断方法，如果一项应用中算出来的统计量的P值很小，说明数据非正态分布，如果P较大，就可以认为是正态分布。 （八）原假设和备择假设设置原则与各类设置集 在各类假设检验中，弄清楚原假设和备择假设是至关重要的，如果弄反了往往会得出相反的结论。在假设检验中，把需要通过样本去推断其正确与否的命题称为原假设，一般的原则是:：H0：两者之间没有显著差异 H1：两者之间有显著差异。 1.T检验中： H0：两个样本同属于一个总体，即没有显著差异 H1：两个本不属于同一个总体，即存在显著差异。 2.方差齐性检验 Levene~stestforequalityofvariances H0:方差非齐性 H1：方差齐性。 3.KMO值 KMO检验的目的：Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy是用于比较观测相关系数值与偏相关系数值的一个指标，其值愈逼近1，表明对这些变量进行因子分析的效果愈好。一般认为KMO检验值大于0.5就可以进行因子分析。kmo值越大，因子的贡献率也就越高。 4.巴特利检验 其与KMO检验是一样的，都是用来判断是否可以做因子分析 H0：相关矩阵是单位阵（说明不可做因子分析） H1：相关矩阵是非单位阵（说明可以做因子分析） 5.相关分析的检验 在SPSS中，关于相关分析在三个选项：1.Pearson积差相关系数；2.Kendall`stau-b；3.Speraman 等级相关检验。 H0：相关系数为0（即不相关） H1：相关系数不为0（即存在相关） 6.单位根方法（ADF检验） 在此检验中，H0：=1，即时间序列是非平衡的。 7.DW检验 其原假设是不存在自关，即H0：=0 8.正态检验 H0：数据分布是正态的 H1：数据分布是非正态的 （九）单样本T检验（one-sampleTtest） 基本功能：检验样本所在总体的均值是否与已知的总体相同，用以判断样本与总体是否存在显著差异，或者样本是否来自总体。 H0：样本与总体没有显著差异 H2：样本与总体有显著差异 十一、方差分析 （一）概念与基本原理： 在实际问题中，经常对两个以上的正态总体进行均值比较，即检验两个样本是否取自同一总体。方差分析是对多个总体均值是否相等这一假设进行检验。这一检验要思想就是对TSS进行分解分析。可以说，T检验是方差分析的一个特例。 方差分析所使用的检验统计量是F统计量，它是方差估计值之比。这里不是根据用途而是根据分析方法来命名的。 2.在方分析中，常用F统计量=组间方差/组内方差。一般来说F越大越好，越大说明拒绝原假设，接受备择假设。 在方程显著性检验(TestingtheOverallSignificance)中也常用F统计量，其计算公式是 其中，K代表自变量（独立变量）个数（independent）,N代表样本个数。因变量也称被解释变量（dependent） （二）单因素方差分析 1.基本思想：就是研究单个因素（Factor）是否对被解释变量（dependen）产生影响。 2.前提假设：数据的正态性、方差齐性和数据独立性。 3.基本步骤： 第一步：建立假设 第二步：计算样本均值 第三步：计算总样本均值 第四步：计算样本方差 第五步：计算总体方差的组间估计 第六步：计算总体方差的组内估计 第七步：计算F统计量 第八步：编制方差分析表 第九步：做出统计决策 4.在SPSS的实现方法步聚：选择[Analyze]=>[CompareMeans]=>[One-WayANOVA...]，打开[One-WayANOVA]主对话框，然后设置因变量和因素。 （三）单因素分析中的多重分析 若想进一步了解哪些两个总体均数不等，需进行多个样本均数间的两两比较或称多重比较（multiplecomparison）。 基本思想：例子：如果分析颜色对饮料销售量有无影响，则属于单因素分析。如果进一步分析颜色中哪一个颜色（黄色、红色、粉色等）对销售量的影响最大，则需要进行多重比较分析。最常用的方法就是最显著性差异法（LSD）。假设检验也常用T检验。 （四）双因素方差分析 基本思想：对两个因素对因变量的影响程度进行分析，称为双因素分析。 实际上这些计算用SPSS是十分容易解决的。因此读者完全没有必要去记表中繁琐的公式，只需掌握其主要思想并学会应用SPSS就可以了。 步骤： 第一步：建立假设 第二步：计算样本均值和总样本值 第三步：计算离差平方和 第四步：计算均方值 第五步：计算F统计量 第六步：编制双因素方差分析表 第七步：做出统计决策 在SPSS中的实现方法 选择[Analyze]=>[GeneralLinearModel]=>[Univariate...]，打开[Univariate]主对话框。从主对话框左侧的变量列表中设定因变量，单击按钮使之进入[DependentList]框，再选定变量自因变量，单击按钮使之进入[FixedFactor(s)]框。 资料“在GLM（Generallinealmodel)，用Univariate你可以做多因素方差分析，Mutivariate 可以做多应变量方差分析，RepeatedMeasure...可以做重复测量方差分析，等等 十二、统计学中的常用概念 1.均值（算术平均数Arithmeticmean），在计算公式中一般用表示。均值在统计学中具有重要的地位，它是进行统计分析和统计推断的基础，首先从统计思想上看，它是一组数据的重心所在，其次均值具有一些重要数学性质。 （1）各变量值与其均值的离差这和等于0 即 (2)各变量值与其均值的离差平方和(即方差)最小，即 2.几何平均数(Geometricmean） 3.方差和标准差：方差就是各变量值与其均值的离差平方和，它是测度离散程度的主要方法，方差越大说明数据波动程度越大或离散程度越高，方差越小说明数据集中度越高。方差分为总体方差和样本方差，标准差也分为总体标准差和样本标准差。 总体方差（在方差分析中称为TSS）和标准差 样本方差和标准差： 3.协方差和相关系数 令X和Y为两个随机变量，其均值是和，于是协方差的定义为 Cov（X，Y）==E（XY）- 当x和y独立时，则Cov（X，Y）=E（x）E（y）-=0 可见，协方差作为描述X和Y相关程度的量，在同一物理量纲之下有一定的作用，但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。所以又引入的相关系数的概念。其计算公式是： 所以，cov(x,y)=R* 4.数学期望：又称期望或均值，是平均数的一种推广。是随机变量按概率的加权平均，表征其概率分布的中心位置，即用以测量数据的平均水平或集中程度。 (1)离散随机变量X的期望值E(X) (2)连续随机变量X的期望值E(X) 5．残差：表示实际观察值与估计值之差。 6．总离差平方和（TSS）： 7．残差平方和（RSS）：ESS反映样本观测值与估计值偏离的大小， 8．解释平方和（ESS）（ExplainedSumofSquares），反映由模型中解释变量所解释的那部分离差的大小； 9.众数（MODE）：众数是一组数据中出现次数最多的变量值。主要用于分类数据，也可用于顺序数据和数值型数据。 10.中位数（Median)：中位数是一组数据按一定顺序排列后，处于中间位置上的变量值。 11.平均差（Md）:是各单位实际值对其算术平均数的离差绝对值的算术平均数，反映的是各标志值与其平均数的平均差异程度。 12．均方（meansquare）:（与标准差是同一个概念）平方和除以对应的自由度。这个量用于F比以判断均值之间是否有显著差异。 13.最小显著性差异法（leastsignificantdifference简写LSD法）:用于方差分析中的多重比较的一种均值相等性的检验方法。 十三、计量经济学中常用统计量 十四、非参数检验（nonparametric statistics ） 许多统计分析方法的应用对总体有特殊的要求，如t检验要求总体符合正态分布，F检验要求误差呈正态分布且各组方差整齐，等等。这些方法常用来估计或检验总体参数，统称为参 数统计。 但许多调查或实验所得的科研数据，其总体分布未知或无法确定，这时做统计分析常常不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布），这类方法称非参数统计（Nonparametrictests）。 （一）单样本配合度检验Chi-Square 基本功能：调用此过程可对样本数据的分布进行卡方检验。卡方检验适用于配合度检验，主要用于分析实际频数与某理论频数是否相符。（SPSS中自带了一个例子：cars.sav）， H0：实际频数与理论频数没有显著差异 H1：实际频数与理论频数有显著差异 （二）二项分布（Binomal） 基本功能：适用于二分变量时的情况，常需要检验一个事件在特定的条件下发生的概率是否与已知结论相同，如某地区出生的婴儿的性别比例与通常男女各半的结论是否相符，在这个情况下可用此方法。 H0：特定事件与特定结论没有显著差异 H1：特定事件与特定结论有显著差异 例如：某地某一时期内出生40名婴儿，其中女性12名（定Sex=0），男性28名（定Sex=1）。问这个地方出生婴儿的性比例与通常的男女性比例（总体概率约为0.5）是否不同？（三）RUN检验（游程检验） 基本功能：用于一个变量的两个值的出现顺序是否随机。 依时间或其他顺序排列的有序数列中，具有相同的事件或符号的连续部分称为一个游程。调用Runs过程可进行游程检验，即用于检验序列中事件发生过程的随机性分析。 H0：数据是随机出现的 H1：数据是非随机的 （四）1-samplesk-s检验 称为：单样本柯尔莫哥诺夫—斯米尔诺夫检验柯尔莫哥诺夫—斯米尔诺夫检验。 基本功能：调用此过程可对单样本进行Kolmogorov-SmirnovZ检验，它将一个变量的实际频数分布与正态分布（Normal）、均匀分布（Uniform）、泊松分布（Poisson）进行比较。 零假设H0：经验分布与理论分布没有显著差别。 H1：经验分布与理论分布有显著差别 （五）两个独立样本检验（2-independentsamples） 基本功能：当总体分布不清楚时，可检验两个随机样本是事来自同一总体。 H0：两个独立样本来自相同的总体（两个样本没有显著差异） H1：两个独立样本来自不同的总体（两个样本没有显著差异） （六）多个独立样本检验（K-independentsamples） H0：多个独立样本来自相同的总体（两个样本没有显著差异） H1：多个独立样本来自不同的总体（两个样本没有显著差异） （七）两个相关样本检验（2-relatedsamples） 基本功能是：当总体分布不清楚时，检验两个相关样本是否来自同一总体。与参数检验中的Paired-samples H0：两个相关样本来自相同的总体（两个样本没有显著差异） H1：两个相关样本来自不同的总体（两个样本没有显著差异） （八）多个相关样本检验（K-relatedsamples） 基本功能是：当总体分布不清楚时，检验多个相关样本是否来自同一总体。 H0：多个相关样本来自相同的总体（两个样本没有显著差异） H1：多个相关样本来自不同的总体（两个样本没有显著差异） 十五、几种重要检验统计量 1.F-stat.（F-distribution;F-test）F检验的思想来自于总离差平方和的分解式：TSS=ESS+RSS由于回归平方和ESS是解释变量X联合体对被解释变量Y的线性作用的结果，所以，如果ESS/RSS 的比值较大，则X的联合体对Y的解释程度高，可认为总体存在线性关系，反之总体上可能不存在线性关系。 其计算公式是 其中K代表变量个数，N代表样本容量，记为则该统计量服从自由度为（k，n-k-1）的F分布。 因此F值有时也叫均方差比，即F=不能解释的均方差/可以解释的均方差 在统计学上，这个假设检验的假设原理是： H0：μ1=μ2=μ3，即它们不存在显著差别。 H1：μ1≠μ2≠μ3它们不完全相等，即总体均值之间存在差异。 2.（卡方分布，Chi—squaredistribution,test;统计量）。 在统计学中，统计量常用于列联表中变量之间是否相关的检验，特别适用于两个定类变量之间是否相关的检验。卡方检验是对样本的频数分布所来自的总体分布是否服从某种理论分布或某种假设分布所作的假设检验。即根据样本的频数分布来推断总体的分布。它属于自由分布的非参数检验。它可以处理一个因素分为多种类别，或多种因素各有多种类别的资料。所以，凡是可以应用比率进行检验的资料，都可以用卡方检验。其计算公式是 其中，表示观察值的频数（observedfrequency）;表示给定单元中的频数理论值，其计算公式是：；表示给定单元所在行的总和（行：Rank），CT表示给定所在列的总和.(列：Contingency)。X2的自由度的确定：=（行数-1）*（列数-1）.记为X2a(n),n为自由度，a为显著性水平。如同T分布一样，在不同自由度条件下，卡方分布也不相同，但随着自由度的增加（即样本容量的支扩大）卡方分布趋于对称性的正态分布。检验程序与假设检验理论是一样的。 对变量之间的相关程度的测度主要用相关系数来表示，但对于定类数据之间的相关程度的测定，要借助于，对于定类数据之间的相关程度的测度常用到以下几种： （1）ψ相关系数，它是描述2*2列联表数据中相关程度最常用的一种相关系数，计算公式是ψ=，取值在0到1之间。 (2)列联相关系数（简称Coefficientofcontingency）。主要用于大于2*2列联表的情况。计算公式是C=,取值在0到1之间。 在SPSS中实现卡方检验：Analyze->descriptivestatistics->Crosstab，或在“非参数检验中”可 以实现。 如何描述两个分类变量间的关系 3.T-stat（T-distribution;T-test） （1） (2)在计量经济学中，T检验常称参数显著性检验 其计算公式是： 原假设：即参数不显著 备择假设：即参数显著 4.DW检验（d统计量）：D-W检验是杜宾（J.Durbin）和瓦森(G.S.Watson)于1951年提出的一种检验序列自相关的方法，这种检验方法是基于残差et和et-1之间的一阶自相关系数提出来的，所以它只适用于检验残差序列的是否存在一阶自相关性的统计量。这从公式中可以看出来。注：残差：模型计算值与资料实测值之差为残差。 表示一阶自关系数， 所以，d≈2（1-） 当=0时，d=2,表明不存在自相关； 当=1时，d=0，表示存在完全正相关； 当=-1时，d=4,表示存在完全负自相关。 经验表明当，表明不存在自相关。 4.拟合优度检验（TestingtheSimulationLevel）：y的理论预测值和真实的样本值的距离越小，拟合度越好。公式是： 5.Q-statistic。在文献上的Q统计量有二种版本，Box-PierceQ统计量，另一种是适用于样本较小的修正版本Ljung-BoxQ统计量。这两种版本的Q统计量有些微的不同。LB的Q统计量的计算公式是： 其中，代表从一阶差分中回归中所得到的OLS残差（注意：没有包含截距项的一阶差分形式），而则是水平值形式得到的残差（含有截距项的回归形式）。 6．协整检验（cointegrationTEST） 定义：定义（协整）：设Yt∽I(1)，xt∽I(1)。如果存在常数b，使得Yt－bXt为I(0)（平稳时间序列）时，称Yt和Xt之间存在协整关系。 基本思想：Johansen检验的思想就是检验ut和nt是否存在相关的典型变量和有几对相关性较大的典型变量。 协整的检验方法一般有两种，Engle-Granger方法检验方法。E-views提供一个叫约翰森（Johansen）检验提供了确定协整变量个数的方法，其方法的理论基础是典型相关分析。 步聚：第一步，拟合模型 第二步，拟合模型 第三步：Johansen检验::这不是单独的一个检验，而是一系列的检验，检验从g=0开始。 十六、问卷的信度与效度检验 （一）信度（Reliabilty） 社会测量中，作为测量工具的问卷，如果设计不周密、题意不确切、含混或具某种倾向性，其信度必定不高。信度是指可靠性、可信性，指统计结果的稳定性或一致性，可表示在N 次调查或度量中有多少次是正确的，或每次调查属于正确的概率是多少。 信度的度量通常是以相关系数表示的，又称信度系数。信度可以分为重（再）测信度（Test-RetestReliability）、复本信度（Alternate-formReliability）、内容一致性信度（InternalConsistencyCoefficient）、折半信度和同质信度【计算α系数】。 同质信度（Homogeneityreliability）代表所有测验题目的一致性，当各个测验题目得分是正相关时是同质的，当相关性很低时为异质。最常用克朗巴哈（Cronbach）α系数法和Speraman-brown的折半信度S。 α系数法其计算公式是： α 式中，N为题总数，Si2为第I题内方差，为总分方差，r题间的相关系数的总和一般要求问卷的α系数大于0.70。 可信度 Cronbachα系数 不可信 Cronbachα系数＜0.3 勉强可信 0.3≦Cronbachα系数＜0.4 可信 0.4≦Cronbachα系数＜0.5 很可信（最常见） 0.5≦Cronbachα系数＜0.7 很可信（次常见） 0.7≦Cronbachα系数＜0.9 十分可信 0.9≦Cronbachα系数 信度分析在SPSS中的操作步骤： step1：AnalyzeàScaleReliabilityàAnalysis step2：于变量清单中点选题目的变量置入左项目中àModel模式选择Alpha step3：按Statisticsà在里面点选Scaleifitemdeletedà按ContinueàOK （split-halfcoefficient）信度，也称折半信度s法，常用于态度、意见式问卷的信度分析，它系指采用分半会计所测得的信度系数，通过在调查问卷分为等值的两半、或将项目的单又序号分两半，求这两个各半测验总分之相关系数。斯皮尔曼-布朗（Spearman-Brown） （二）问卷调查的效度检验(Validity) 效度指测量结果与试图达到的目标之间的接近程度,评价的是偏倚和系统误差问题。分为内容效度、结构效度和表面效度。效度值越高越能反映所要测量值的对象的真正特征。效度应在0.7以上。 结构效度（constructvalidity）是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度，它 是最重要的评价指标。结构效度分析所采用的方法是因子分析。 内容效度（contentvalidity）：问卷内容能在多大程度上覆盖研究目的要求达到的各个方面和领域。与表面效度一样,同属主观指标。 表面效度（Facevalidity）。 资料：除此之外，你可以用因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验（battele，不知道是不是这样写的），KMO的值如果>0.5，则说明因子分析的效度还行，可以进行因子分析；另外，如果巴特利检验的P<0.001，说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵，能够提取最少的因子同时又能解释大部分的方差，即效度可以。 用各变量间的相关检验量表的内容效度，根据各变量与总分的相关是否超过各变量间的相关检验量表的结构效度。 标准：各项变量之间的相关大于.40；各因子分与总分的相关也大于.40，且均大于各项因子之间的相关。表明问卷在本次调查中具有较好的内容效度和结构效度。具体操作是analyze>correlate>bivariatecorrelations。 十七、相关分析(Correlation analysis)与回归分析(Regression nanlysis) （一）相关的概念 事物或现象之间存相互联系、相互制约关系，而且所有各种现象之间的相互关系可以通过数量关系反映出来。现象之间的有关系可以通过两种不同类型表示出来，一是函数关系，这种关系是通过严格的数学方程表达出来。二是相关关系，这种关系的具体关系值是不确定的。 （二）相关系数的计算与应用 相关图表对发了解现象之间的相互关系是有用的，但只是初步判断，为了说明现象之间的关系密切程度必须计算相关系数，相关系数的计算方法有很多，最常见的公式是。 其实，相关系数可由拟合度R2得到，即 （三）相关系数的密切程度 当相关系数处于0.3到0.5之间表示是低度相关； 处于0.5到0.8之间是显著相关； 处于0.8以上是高度相关。 （四）回归分析 相关关系仅能说明变量之间相关关系的方向和紧密程度，而不能说明变量之间的数量关系，即当给出某一自变量的数值时不能根据相关系数确定或估计因变量发生的值。回归分析就是对具有相关关系的变量之间数量变化的一般关系进行测定，确定一个相关的数学表达式，以便于进行估计或预测的统计方法。 （五）回归分析与相关分析的区别 回归分析和相关分析都是研究变量之间的关系，在实际应用中，两种分析方法经常相互结合渗透和结合，但在研究重点方面却有所不同：（1）在回归分析中，变量Y称为因变量，处在被解释的特殊地位，而在相关分析中，变量X和Y处于相同的地位；（2）相关分析的重点是研究变量之间的关系及关系密切程度，而回归分析中，不仅可以揭示变量x对变量Y的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制。 （六）简单相关系数和偏相关系数（PAC） 只计算两个变量之间的线性关联程度的相关系数可以称为简单相关，对于三个或三个以上变量之间关系的系数，就是引入偏相关系数（Partialcorrealationcoefficient）. 偏相关系数可以这样定义： 表示在X3不变的条件下，X1，X2的偏相关系数。 表示在X2不变的条件下，X1，X3的偏相关系数。 同理，表示在X3，X4不变的条件下，X1，X2的偏相关系数。 计算公式是： （七）自相关或序列相关 自相关（Autocorrelation）和序列相关（Serialcorrelation）在许多文献中看作同义语，它所表达的意思是：按时间（在时间序列数据中）或空间（在横截面数据中）的排序的观测值序列的误差项之间的存在相关。 在经典的线性模型中，假设在误差项Ui之间不存在自相关，用符号表示就是 E（Ui，Uy）=0或者是COV（Ui，Uy）=0，当E（Ui，Uy）≠0，则表示存在自关。 自相关检验，用以检测是否存在自相关用d统计量，DW统计量。 其计算公式是:. 它不外是相继残差的差异平方和与RSS之比，它有一个缺陷就是只能检验一阶相关自相关，经验表明当，表明不存在自相关。 发现存在自相关采用广义最小二乘法（GLS）。 （八）距离相关（Distancescorrelation） 基本功能：调用此过程可对变量内部各观察单位间的数值进行距离相关分析，以考察相互间的接近程度；也可对变量间进行距离相关分析，常用于考察预测值对实际值的拟合优度。在SPSS中，有两个选项：Betweencases表示作变量内部观察值之间的距离相关分析，Betweenvariables表示作变量之间的距离相关分析; 在Measure栏中有两种测距方式：Dissimilarities为不相似性测距，Similarities为相似性测距。若选Dissimilarties并点击Measure...钮，弹出Distance:DissimilarityMeasure对话框（图7.6），用户可根据数据特征选用测距方法。 (九)复相关系数（coefficientofmultiplecorrelation） 复相关系数是度量复相关程度的指标，它旨在研究一个随机变量与多个随机变量之间的线形相关关系。它可利用单相关系数和偏相关系数求得。复相关系数越大，表明要素或变量之间的线性相关程度越密切。做多元回归，即可求出复相关系数。在SPSS中，Statistics->Regression->Linear... 结果中的MultipleR的值就是复相关系数。 （十）交互相关（Crosscorrelation） 是指第一个序列与另一个序列移动形式的综合点积。当两序列彼此反向移动而不具备相关性时，可认为该序列具有较好的互相关属性。 （十一）斯皮尔曼等级相关系数rs（次重点） 1.识记：（1）斯皮尔曼等级相关系数rs计算公式： n 6∑di2 i=1 n（n2-1） rs=1- （2）rs检验的原假设：H0：总体中变量x与变量y等级相关：ρs=0 （3）rs检验的统计量及其分布:t=～t（n-2） （4）rs双边检验拒绝域：t＞tα/2或t＜-tα/2 2.理解：（1）rs的取值范围讨论：在完全相关情况下，rs=±1；一般情况下，rs取值在[-1，+1]之间；（2）rs仅适用于变量没有相同等级或只有少量的相同等级。 3.应用：（1）rs计算；（2）rs统计检验。 （三）其他等级相关系数（一般） 1.识记：（1）肯氏τ系数系列系数计算公式；（2）d系数计算公式 2.理解：（1）肯氏τ系数系列系数的适用性；（2）Gamma系数与d系数的比较 3.应用：（1）肯氏τ系数系列系数的计算；（2）d系数的计算 十八、回归分析、方差分析与相关分析的关系 方差分析也可以用于回归当中，其最重要的用途就是通过逐步引入法选择重要的解释变量，综合运用回归法，相关分析法和方差分析法，有利于构造更好的多元线性回模型。 F= 通过变换，可以得到 （一）回归分析的系数 在回归方程中，回归系数的大小依赖于自变量与因变量的变化尺度（如标准差）的大小，如果自变量的标准差与自变量的标准相差太大，则会导致回归系数低估，一个解决的办法就是自变量和因变量先进行标准化，即转化成z分数后再进行回归。所以就有了“非标准化系数”和“标准化系数”之分。 （二）相关分析 在SPSS中，关于相关分析在三个选项 1.Pearson积差相关系数：功能是计算相关系数并作显著性检验，适用于两列变量均为正态分布的连续型变量。 2.Kendall`stau-b:：对数据没有严格要求，适用于检验等级变量之间的关联程度。 3.Speraman等级相关检验：对数据分布没有严格要求，适用于等级变量，或者等距离不满足正态分布情况。 统计英汉对照表 1.Auto-correlation(AC)自相关： 2.Partialcorrelation(PC)偏相关： 3.correlogram:相关图。 4.iterations:重复 5.convergence:会合 6.inverse倒数的 7．iterate迭代 8.cofidenceinterval:置信区间 9.intervelestimate:区间估计 10．Pointestimate:点估计 11、intercept:截距 https://www.docsj.com/doc/df3763890.html,paremean:均值比较 13.one-sampleTtest:单样本T检验.调用此过程可完成样本均值与总体均值之间的比较。 14.independent-sampleTtest:两独立样本T检验.调用此过程可完成两个两个独立样本数据的均值比较。 15.paired-sampleTtest:两配对样本T检验.调用此过程可完成两个配对样本数据的均值比较,与独立样本不同，配对样本之间具有相关性。 16.criticalvalue:临界值 17.one-tailedtest：单边检验 18.two-tailedtest：双边检验 19.p-value：P-值 20.Histogramandstat直方图和统计 1、2 统计学得几个基本概念 1、2、1 总体与总体单位 1、总体 (1)总体得概念:总体就是指客观存在得、具有某种共同性质得许多个别事物组成得整体; 在统计研究过程当中,统计研究得目得与任务居于支配与主导得地位,有什么样得研究目得就应该有什么样得统计总体与之相适应。例如:要研究我们学院教师得工资情况,那么全体教师就就是研究得总体,其中得每一位教师就就是总体单位;如果要了解某班50个学生得学习情况,则总体就就是该班得50名学生,每一名学生就是总体单位。根据我们研究目得得不同,我们要选取得研究对象也就就是研究总体相应地要发生变化。 (2)总体得分类: 总体根据总体单位就是否可以计量分为有限总体与无限总体: ★有限总体:指所包含得单位数就是有限得总体。 如一个企业得全体职工、一个国家得全部人口等都就是有限总体; ★无限总体:指所包含得单位数目就是无限得,或准确度量它得单位数就是不经济或没有必要得,这样得总体称为无限总体。 如企业生产中连续生产得大量产品,江河湖海中生长得鱼得尾数等等。 划分有限总体与无限总体对于统计工作得意义就在于可以帮助我们设计统计调查方法。很显然,对于有限总体,可以进行全面调查,也可以进行非全面调查,但对于无限总体不能进行全面调查,只能抽取一部分单位进行非全面调查,据以推断总体。 (3)总体得特征: ★大量性:就是指构成总体得单位数要足够得多,总体应由大量得单位所构成。大量性就是对统计总体得基本要求。 个别单位得现象或表现有很大得偶然性,而大量单位得现象综合 则相对稳定。因此,现象得规律性只能在大量个别单位得汇总综合中才能表现出来。只有数量足够得多,才能准确地反应我们要研究得总体得特征,达到我们得研究目得。 ★同质性:指总体中各单位至少在某一个方面性质相同,使它们可以结合起来构成总体。同质性就是构成统计总体得前提条件。 ★变异性:即构成总体得各个单位除了至少在某一方面具有共同性质外,在其她方面具有一定得差异。差异性就是统计研究得主要内容。 如以一个班级得所有学生作为一个总体,则“专业”就是该总体得同质性,而“性别”、“籍贯”等则就是个体之间得变异性;以我院全体教师为一个总体,则“工作单位”就是其同质性,而“学历”、“月工资”等则就是它得变异性。 需要特别说明得三个问题: ★变异就是客观存在得,没有变异得事物就是不存在得; ★变异对于统计非常重要,没有变异就没有统计。这就是因为,如果总体单位之间不存在变异,我们只需要了解一个总体单位得资料就可以推断总体情况了; ★变异性与同质性之间相互联系、相互补充,就是辩证统一得关系。用同质性否定变异性或用变异性否定同质性都就是错误得。 2、总体单位 就是构成总体得每一个个体。 【思维动起来】 对2015年10月份某市小学生得近视情况进行调查: 统计总体就是什么?总体单位就是什么? 总体得同质性就是什么？变异性就是什么？ 3、总体与总体单位得关系 在统计研究中,确定统计总体与总体单位就是十分重要得,它决定于统计研究目得与认识对象得性质。在一次特定范围、目得得统计研究中,统计总体与总体单位就是不容混淆得,二者得含义就是确切得, 基本概念 1、统计的含义：统计工作、统计资料、统计学 2、社会经济统计学的特点：数量性、社会性、综合性 3、统计工作的职能：统计信息职能、统计咨询职能、统计监督职能 4、统计工作过程：统计调查、统计整理、统计分析 5、统计调查的质量要求：准确性、全面性、及时性、有效性 6、专门调查的方法：普查、重点调查、典型调查、抽样调查 7、统计调查的方法：直接观察法、报告法、采访法、通讯法、实验调查法、网上调查法 8、次数分布的主要类型：钟型分布、U型分布、J型分布 9、统计表的结构，从组成要素看，由总标题、横行与纵栏标题、指标数值等三部分组成 10、统计表的结构，从内容上看，由主词、宾词两部分构成 11、统计分析方法：综合指标、动态数列、统计指数、相关回归、抽样推断 12、综合指标从它的作用和方法特点的角度可概括为三类：总量指标、相对指标、平均指标 13、相对指标的种类：计划完成相对指标、结构相对指标、比例相对指标、比较相对指标、强度相对指标、动态相对指标 14、平均指标的种类：算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数、中位数 15、测定标志变动度的主要方法：全距、四分位差、平均差、标准差、离散系数 16、动态数列按构成其指标数值的性质不同分为：绝对数动态数列、相对数动态数列、平均数动态数列 17、动态数列的水平分析指标：发展水平、平均发展水平、增长量、平均增长量 18、动态数列的速度分析指标：发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度 19、测定长期趋势常用的主要方法：间隔扩大法、移动平均法、最小平方法 20、指数按其反映指标性质不同分为：数量指标指数和质量指标指数 21、指数按其表现形式不同分为：综合指数、平均指数、平均指标对比指数 22、相关关系按其方向不同分为:正相关和负相关 23、相关关系按其涉及因素多少分为：单相关和复相关 24、相关关系按其形式不同分为：直线相关和曲线相关 25、抽样调查的组织形式：简单随机抽样、类型抽样、等距抽样、整群抽样、多阶段抽样 26、总体参数的抽样估计方法为点估计和区间估计。 统计分析 1．某市某“五年计划”规定计划期最末一年甲产品产量应达到75万吨，假定每天产量相等，实际生产情况如下表所示（单位：万吨）。试计算该市甲产品产量五年计划完成程度和提前完成计划的时间。 第一年第二年第三年 56 58 62 第四年一季二季三季四季 16 17 18 18 第五年一季二季三季四季 19 19 20 23 型题 ．在实际工作中，同质是指（）．被研究指标地非实验影响因素均相同．研究对象地测量指标无误差．被研究指标地主要影响因素相同．研究对象之间无个体差异．以上都对 ．变异是指（） ．各观察单位之间地差异 ．同质基础上，各观察单位之间地差异．各观察单位某测定值差异较大．各观察单位有关情况不同．以上都对 ．统计中所说地总体是指（）．根据研究目地确定地同质地全部个体．根据地区划分地研究对象地全体文档来自于网络搜索 ．根据时间划分地研究对象地全体 ．随意想象地研究对象地全体 ．根据人群划分地研究对象地全体 ．统计中所说地样本是指（） ．从总体中随意抽取一部分 ．有意识地选择总体中地典型部分 ．依照研究者地要求选取有意义地一部分 ．从总体中随机抽取有代表性地一部分 ．以上都不是 ．统计学上地系统误差、测量误差、抽样误差在实际工作中（）．均不可避免 ．系统误差和测量误差不可避免 ．测量误差和抽样误差不可避免 ．系统误差和抽样误差不可避免 ．只有抽样误差不可避免 ．抽样误差指地是（） ．个体值和参数值之差 ．个体值和样本统计量值之差 ．样本统计量值和参数值之差 ．不同地总体参数之差 ．以上都不是 ．随机测量误差使调查结果（） ．大部分偏高 ．大部分偏低 ．统一偏高或偏低 ．存在误差且该误差无规律性 ．存在误差但该误差有一定地规律性 ．抽样误差使调查结果（） ．大部分偏高 ．大部分偏低 ．统一偏高或偏低 ．存在误差且该误差无规律性 ．存在误差但该误差有一定地规律性 ．系统误差使调查结果（） ．大部分偏高 ．大部分偏低 ．统一偏高或偏低 ．存在误差且该误差无规律性 ．存在误差但该误差有规律性文档来自于网络搜索 ．统计学中可以根据（）地分布规律，对总体进行统计学推断．误差．过失误差 ．系统误差 ．随机测量误差 ．随机抽样误差 ．时间资料为（） ．名义测度资料 ．等级测度资料 ．循环测度资料 ．区间测度资料 ．比值测度资料 ．某地年来地气温（℃）资料为（） ．名义测度资料 ．等级测度资料 ．循环测度资料 ．区间测度资料 ．比值测度资料 ．分析资料时，下列哪项不作为统计分析方法选择地根据（）．研究设计地目地 ．研究设计地方案 ．资料地类型 ．资料地分布类型 ．前人地分析结果 ．小概率事件是指（是随机事件发生地概率）( ) ．≤ ．≤ . ≤ . ≤ ．＜文档来自于网络搜索 型题 ．某医生欲研究各种生化指标与糖尿病地关系，测量病人地血糖、血压、胆固醇，这些资料为（) ．名义测度资料 ．等级测度资料 ．循环测度资料 ．区间测度资料 1.2 统计学的几个基本概念 1.2.1 总体和总体单位 1.总体 （1）总体的概念：总体是指客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物组成的整体； 在统计研究过程当中，统计研究的目的和任务居于支配和主导的地位，有什么样的研究目的就应该有什么样的统计总体与之相适应。例如：要研究我们学院教师的工资情况，那么全体教师就是研究的总体，其中的每一位教师就是总体单位；如果要了解某班50个学生的学习情况，则总体就是该班的50名学生，每一名学生是总体单位。根据我们研究目的的不同，我们要选取的研究对象也就是研究总体相应地要发生变化。 （2）总体的分类： 总体根据总体单位是否可以计量分为有限总体和无限总体： ★有限总体：指所包含的单位数是有限的总体。 如一个企业的全体职工、一个国家的全部人口等都是有限总体； ★无限总体：指所包含的单位数目是无限的，或准确度量它的单位数是不经济或没有必要的，这样的总体称为无限总体。 如企业生产中连续生产的大量产品，江河湖海中生长的鱼的尾数等等。 划分有限总体和无限总体对于统计工作的意义就在于可以帮助我们设计统计调查方法。很显然，对于有限总体，可以进行全面调查，也可以进行非全面调查，但对于无限总体不能进行全面调查，只能抽取一部分单位进行非全面调查，据以推断总体。 （3）总体的特征： ★大量性：是指构成总体的单位数要足够的多，总体应由大量的单位所构成。大量性是对统计总体的基本要求。 个别单位的现象或表现有很大的偶然性，而大量单位的现象综合则相对稳定。因此，现象的规律性只能在大量个别单位的汇总综合中 才能表现出来。只有数量足够的多，才能准确地反应我们要研究的总体的特征，达到我们的研究目的。 ★同质性：指总体中各单位至少在某一个方面性质相同，使它们可以结合起来构成总体。同质性是构成统计总体的前提条件。 ★变异性：即构成总体的各个单位除了至少在某一方面具有共同性质外，在其他方面具有一定的差异。差异性是统计研究的主要内容。 如以一个班级的所有学生作为一个总体，则“专业”是该总体的同质性，而“性别”、“籍贯”等则是个体之间的变异性；以我院全体教师为一个总体，则“工作单位”是其同质性，而“学历”、“月工资”等则是它的变异性。 需要特别说明的三个问题： ★变异是客观存在的，没有变异的事物是不存在的； ★变异对于统计非常重要，没有变异就没有统计。这是因为，如果总体单位之间不存在变异，我们只需要了解一个总体单位的资料就可以推断总体情况了； ★变异性和同质性之间相互联系、相互补充，是辩证统一的关系。用同质性否定变异性或用变异性否定同质性都是错误的。 2.总体单位 是构成总体的每一个个体。 【思维动起来】 对2015年10月份某市小学生的近视情况进行调查： 统计总体是什么?总体单位是什么? 总体的同质性是什么？变异性是什么？ 3.总体和总体单位的关系 在统计研究中，确定统计总体和总体单位是十分重要的，它决定于统计研究目的和认识对象的性质。在一次特定范围、目的的统计研究中，统计总体与总体单位是不容混淆的，二者的含义是确切的，是包含与被包含的关系，但是随着统计研究任务、目的及范围的变化，统计总体和总体单位可以相互转化。 日志吕品吕品的日志当前日志返回日志首页? 较新一篇/ 较旧一篇 分享 1. 统计学：收集处理分析解释数据并从数据中得出结论的科学。 2. 描述统计：研究数据收集处理汇总图表描述概括与分析等统计方法。 3. 推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 4. 分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。 5. 顺序数... 如果你也考统计学~~~~~网上搜索到的统计学基本概念~~~~~ 2011-05-28 12:06 | (分类:默认分类) 1. 统计学：收集处理分析解释数据并从数据中得出结论的科学。 2. 描述统计：研究数据收集处理汇总图表描述概括与分析等统计方法。 3. 推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 4. 分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。 5. 顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。 6. 数值型数据：按数字尺度测量的观察值。 7. 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。 8. 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 9. 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 10. 时间序列数据：在不同时间上收集到的数据，这类数据按时间顺序收集到的。 11. 抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法。 12. 普查：为特定目的而专门组织的全面调查。 13. 总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。 14. 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 15. 样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。 16. 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。 17. 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。 18. 变量：说明现象某种特征的概念。 19. 分类变量：说明事物类别的一个名称。 20. 顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。 第七章医学统计学的基本概念和步骤 A1型题 1．在实际工作中，同质是指( ) A．被研究指标的非实验影响因素均相同 B．研究对象的测量指标无误差 C．被研究指标的主要影响因素相同 D．研究对象之间无个体差异 E．以上都对 2．变异是指( ) A．各观察单位之间的差异 B．同质基础上，各观察单位之间的差异 C．各观察单位某测定值差异较大 D．各观察单位有关情况不同 E．以上都对 3．统计中所说的总体是指( ) A．根据研究目的确定的同质的全部个体 B．根据地区划分的研究对象的全体 C．根据时间划分的研究对象的全体 D．随意想象的研究对象的全体 E．根据人群划分的研究对象的全体 4．统计中所说的样本是指( ) A．从总体中随意抽取一部分 B．有意识地选择总体中的典型部分 C．依照研究者的要求选取有意义的一部分 D．从总体中随机抽取有代表性的一部分 E．以上都不是 5．统计学上的系统误差、测量误差、抽样误差在实际工作中( ) A．均不可避免 B．系统误差和测量误差不可避免 C．测量误差和抽样误差不可避免 D．系统误差和抽样误差不可避免 E．只有抽样误差不可避免 6．抽样误差指的是( ) A．个体值和参数值之差 B．个体值和样本统计量值之差 C．样本统计量值和参数值之差 D．不同的总体参数之差 E．以上都不是 7．随机测量误差使调查结果( ) A．大部分偏高 B．大部分偏低 C．统一偏高或偏低 D．存在误差且该误差无规律性 E．存在误差但该误差有一定的规律性 8．抽样误差使调查结果( ) A．大部分偏高 B．大部分偏低 C．统一偏高或偏低 D．存在误差且该误差无规律性 E．存在误差但该误差有一定的规律性 9．系统误差使调查结果( ) A．大部分偏高 B．大部分偏低 C．统一偏高或偏低 D．存在误差且该误差无规律性 E．存在误差但该误差有规律性 10．统计学中可以根据( )的分布规律，对总体进行统计学推断 A．误差 B．过失误差 C．系统误差 D．随机测量误差 E．随机抽样误差 11．时间资料为( ) A．名义测度资料 B．等级测度资料 C．循环测度资料 D．区间测度资料 E．比值测度资料 12．某地30年来的气温(℃)资料为( ) A．名义测度资料 B．等级测度资料 C．循环测度资料 D．区间测度资料 E．比值测度资料 13．分析资料时，下列哪项不作为统计分析方法选择的根据( ) A．研究设计的目的 B．研究设计的方案 C．资料的类型 D．资料的分布类型 E．前人的分析结果 14．小概率事件是指(P是随机事件发生的概率)( ) A．P≤O．05 B．P≤0．5 C．P≤0．1 D．P≤0．20 E．P<0．08 15．某医生欲研究各种生化指标与糖尿病的关系，测量病人的血糖、血压、胆固醇，这些资 一、概念篇 总体：总体是指客观存在的，在同一性质基础上结合起来的许多个别事务的整体，亦称统计总体。 总体单位：总体单位是指构成统计总体的个别事物的总称。 指标：指标是反映总体现象数量特征的概念。 标志：标志是说明总体单位特征的名称。 统计调查：是按照预定的目的和任务，运用科学的统计调查方法，有计划有组织地向客观实际搜集统计资料的过程。 调查对象：是根据调查目的、任务确定的调查的范围，即所要调查的总体，它是由某些性质上相同的许多调查单位所组成的。 调查单位：是所要调查的现象总体中的个体，即调查对象中的一个一个具体单位，它是调查中要调查登记的各个调查项目的承担者。 报告单位：是负责向统计调查机关提交调查资料的单位。 普查：是专门组织的一次性的全面调查，用来调查属于一定时点上或时期内的现象的总量。 抽样调查：是从研究的总体中按随机原则抽取部分单位作为样本进行观察研究，并根据这部分单位的调查结果来推断总体，以达到认识总体的一种统计调查方法。抽样调查又称为概率抽样或称为随机抽样。 抽样调查是抽取总体重的部分单位，收集这些单位的信息，用来对总体进行推断的调查方法。这里的总体是指抽样推断所要认识的研究对象的整体，它是由所要研究的范围内具同一性质的全体单位所组成的整体。被抽中的部分单位构成样本。一般的，将总体记作N，将样本记作n。 面谈访问法：是由访问员与被调查者见面，通过直接访问来填写调查问卷的方法。 统计整理：是统计工作的一个重要环节，它是根据统计研究的任务与要求，对调查所取得的各种原始资料，进行审核、分组、汇总，使之系统化、条理化，从而得到反映总体特征的综合资料的过程。 复合分组：对同一总体选择两个或两个以上的标志重叠起来进行分组。 复合分组体系：多个复合分组组成的分组体系。 频数：是指分配数列中各组的单位数，也称次数。 频率：是将跟组的单位数（频数）与总体单位数相比，求得的用百分比表示的相对数，也称比率或比重。 统计指标：是反映总体现象数量特征的基本概念及其具体数值的总称。 总量指标：是反映总体规模的统计指标，表明现象总体发展的结果。 平均指标：是总体各单位某一数量标志一般水平的统计指标。 是将一个总体内各个单位在某个数量标志上的差异抽象化，以反映总体的一般水平的综合指标。 标志变异指标：是表明总体各个单位标志值的差异程度（离散程度）的指标。 强度相对指标：是不属于同一总体的两个性质不同但相互间有联系的总量指标对比的比值，是用来反映现象的强度、密度和普遍程度、利用程度的综合指标。 加权算数平均数：是在总体经过分组形成变量数列（包括单项数列和组距数列），有变量值和次数的情况下，将各组变量值分别与其次数相乘后加总求得标志总量，再除以总体单位数（即次数总和）而求得的数值。 标准差：是总体各单位变量值与其平均数的离差平方的算术平均数的平方根。 发展速度：是表明社会经济现象发展程度的相对指标，它是根据两个不同时期发展水平对比求得，说明报告期水平是基期水平的几倍或百分之几，常用倍数或百分数来表示。由于所采用的基期不同，发展速度又可分为定基发展速度和环比发展速度。 概率抽样：概率抽样在抽取样本时不带有任何倾向性，它通过从总体中随机抽选单位来避免这种偏差，因而对总体的推断更具代表性。 比例分析法：比例分析法又名“比率分析法”，是用倍数或百分比表示的分数式，即通过计算相关指标之间的相对比值，来揭示和对比不同规模、不同性质事物的水平和效益的好坏，或分析部分和整体之间比例关系的分析方法。 国家统计报表制度：国家统计报表制度是各级政府统计部门实施国家统计调查项目的业务工作方案，由国家统计局制定，或者由国家统计局和国务院有关部门共同制定。 现行国家统计报表制度分为周期性普查制度、经常调查制度和非经常性调查制度三大类。 周期性普查制度：是国家统计报表制度的一个类型，是就我国社会经济发展的状况，由国务院组织，每隔一段时 统计学基础教亲 哈尔滨金融髙等专科学校管理系 第一章总论 学习重点：本章是全课程的总纲，主要讲述统计学的对象和方法、统计的作用和统讣学的基本概念，难点是统计学概念的理解和运用以及概念之间的相互关系。 第一节统计学的产生和发展 看了上面的资料，你能说出什么是统计吗？你能否体会到统计已是人们在社会经济生活中必不可少的工具，是人们认识世界、探索现象数量差异的本质极其规律的方法，是人们进行明智决策的一门艺术，随着人类社会进入信息时代，统计作为一种方法和工具就变得越来越重要。 一、统计的概念 在日常生活中，我们经常会接触到“统计”这一术语。一提到统计，很多人可能首先想到的是统讣工作，这种理解是不全面的。统计作为一种社会实践活动, 已有悠久的历史，可以说，自从有了国家就有了统计实践活动。最初，统计只是一种讣数活动，为统治者管理国家的需要而搜集资料，通过统计计数以弄清国家的人力、物力和财力，作为国家管理的依据。然而在今天，"统计”一词已被人们赋予多种含义，在不同的场合、不同的语言环境中已有许多种不同的解释。 请思考：下列资料中"统计” 一词的含义是什么？ (1)小王是学统计的 (2)他已搞了儿十年统计了 (3)据统计，今年一季度物价指数出现负增长 (4)请找统计登记一下 (5)请统计一下今天的销售量 那么，把统讣作为一种专业用语，其含义到底是什么？目前，在国际统计理论界，关于统计?一词的含义比较趋于一致的解释为：统计包含统计工作、统计资料和统计学三个方面的含义。 一是统计工作，即统讣实践，是对社会经济现象客观存在的现实数量方面进行搜集、整理和分析预测等活动的总称。一个完整的统汁工作过程一般包括统计设计、统计调查、统计整理、统计分析等环节。 统计工作是统计一词最基本的含义，是人们对客观事物的数量表现、数量关系和数量变化进行描述和分析的一种计量活动。如银行的讣划统计科，每月编制项LI报表，这个过程就是统计?工作。乂如：我国进行人口普查时要经过方案设计、入户登记、数据汇总、分析总结和资料公布等一系列过程都是统计工作。在我国, 各级政府机构基本上都有统计部门，如统讣局，它们的职能主要就是从事统计数据的搜集、整理和分析工作。 二是统计资料(统计信息)：统计工作过程中所取得的各项数字资料和与之相关的其他实际资料的总称。如： (1)我国国土面积960万平方公顷，其中山地约320万平方公顷，高原约250 万平方公顷，平原约"5万平方公顷，丘陵约95万平方公顷。 (2)2003年我国全年全部工业增加值53612亿元，比上年增长12.6%,其中规模以上工业企业(即国有工业企业及年产品销售收入500万元以上的非国有工业企业)增加值增长17.0%。工业产品销售率98.1%,比上年提i?0.1个白分点。 这些山文字和数字共同组成的数字化的信息就是统汁资料，是统计提供数据信息的基本表现形式，是统计工作的直接成果。 统计资料包括原始资料和整理后的资料即次级资料。例如企业各车间的统计抬帐、人口普查时初次登记的资料就是原始资料，而统讣公报、调查分析报告等现实和历史资料就是次级资料。统讣资料的表现形式有统计表、统计图、统计分析报告、统 统计学基本概念和步骤一、统计学中的几个基本概念 总体根据研究目的确定的、同质的全部研究对象（严格地讲，是某项观察值的集合）如研究2008年中国60岁以上的老人血清总胆固醇含量，测定值的全部构成了一个总体 样本随机化的原则从总体中抽出的有代表性的观察单位组成的子集称作样本，如DM患者中随机抽取有代表性一组患者构成样本 抽样误 差 由于随机抽样所造成的某变量值的统计量和总体参数之间存在的差异 变量数值变 量 变量值是定量的，表现为数值大小的变化，有度量衡单位。（计量 资料）如：身高（cm）、体重（kg） 分类变 量 变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。（计数资料） 如：性别分男女两类 有序数 据 半定量数据或等级资料，临床疗效可分为治愈、显效、好转、无效 四级，尿糖（-、+、++、+++） 概率描述随机事件（如发病）发生可能性大小的度量为概率，常用P表示。在0和1之间，P≤0.05的随机事件，通常称作小概率事件，即事件发生的可能性很小 同质和变异同质除了实验因素外，影响被研究指标的非实验因素相同变异是在同质的基础上被观察个体之间的差异 参数和统计 量 总体的统计指标称为参数，样本的统计指标称为统计量统计设计统计工作最关键的一步，整个研究工作的基础 数据整理对数据质量进行的检查，考虑数据分布及变量转换，检查异常值和数据是否符合特定的统计分析方法要求等 统计描述描述及总结一组数据的重要特征，其目的是使实验或观察得到的数据表达清楚并便于分析 统计推断由样本数据的特征推断总体特征的方法 A.等级资料 B.计数资料 C.计量资料 D.分别变量 E.参数因素 在统计学中，数值变量构成 在统计学中，分类变量构成 在统计学中，有序数据构成 『正确答案』C；B；A 下列不属于计量资料的是 A.体重（kg） B.血型（A、B、O、AB型） C.身高（cm） D.每天吸烟量（1－5支） E.白细胞（个/L） 『正确答案』B 定量资料的统计描述 （一）考什么？ （1）集中趋势指标 （2）离散趋势指标 （3）正态分布的特点与面积分布规律 （二）最重点是什么？ 正态分布的集中趋势和离散趋势的指标 （三）最难点的是什么？ 概念和正态分布的特点与面积分布规律 卫生统计学 第一节统计学的几个基本概念 一、统计工作的步骤 统计工作的步骤包括：统计设计、收集资料、整理资料和分析资料。其中统计设计是最关键的一环，是后续步骤的依据。统计资料主要来自：①卫生统计报表；②经常性工作记录；③专题调查或实验研究。整理资料的目的是净化原始数据，使其系统化、条理化。分析资料即通过计算统计指标，反映数据的综合特征，阐明事物的内在联系和规律。统计分析包括统计描述和统计推断两部分。统计描述是指运用统计指标如平均数、标准差、率以及统计表和统计图等，对数据的数量特征及其分布规律进行客观地描述和表达，不涉及样本推论总体的问题；统计推断是指一定的可信程度或概率保证下，根据样本信息去推断总体特征。 二、统计学中的几个基本概念 （一）资料的类型 1.定量资料亦称计量资料，其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量单位。如调查某年某地7岁女童的生长发育状况，以人为观察单位，女童的身高（cm）、体重（kg）、血红蛋白（g/L）等 均属于定量资料。 一年里的新生儿数。连续型变量可以取实数轴上的任何数值。有些变量的数值由测量得到，他们大多属于连续型变量。例如身高、体重等。 值是定性的，表现为互不相容的类别或属性，例如职业是一个分类变量，其可能的“取值”不是数字，而是工、农、商、学、兵等。 （1 表现为互不相容的两类属性，如性别、疾病和结局等。②多项分类。如血型，表现为互不相容的过个类别。 （2）有序分类资料：各类之间有程度的差别，给人以半定量的概念，亦称等级资料。如极不满意、有点满意、中毒满意、很满意、极满意等。 有时为了数据分析的方便，人们将一种类型的变量转化为另一种类型。但变量只能由高级向低级转化：连续型→有序→分类→二值；不能作相反方向的转化。离散型变量常常通过适当的变换或连续性校正后借用连续型变量或有序变量的方法来分析。 （二）总体与样本 总体：就是所有同质观察单位某种观察值（即变量值）的集合。 样本：是总体中随机抽取的部分观察值的集合。 抽样：从研究总体中抽取一部分有代表性的个体的手段。 统计推断的工具是有关概率的理论。如果某事件的结果具有多样 统计学的几个基本概念 总体和总体单位 1.总体 （1）总体的概念：总体是指客观存在的、具有某种共同性质的许多个别事物组成的整体； 在统计研究过程当中，统计研究的目的和任务居于支配和主导的地位，有什么样的研究目的就应该有什么样的统计总体与之相适应。例如：要研究我们学院教师的工资情况，那么全体教师就是研究的总体，其中的每一位教师就是总体单位；如果要了解某班50个学生的学习情况，则总体就是该班的50名学生，每一名学生是总体单位。根据我们研究目的的不同，我们要选取的研究对象也就是研究总体相应地要发生变化。 （2）总体的分类： 总体根据总体单位是否可以计量分为有限总体和无限总体： ★有限总体：指所包含的单位数是有限的总体。 如一个企业的全体职工、一个国家的全部人口等都是有限总体； ★无限总体：指所包含的单位数目是无限的，或准确度量它的单位数是不经济或没有必要的，这样的总体称为无限总体。 如企业生产中连续生产的大量产品，江河湖海中生长的鱼的尾数等等。 划分有限总体和无限总体对于统计工作的意义就在于可以帮助我们设计统计调查方法。很显然，对于有限总体，可以进行全面调查，也可以进行非全面调查，但对于无限总体不能进行全面调查，只能抽取一部分单位进行非全面调查，据以推断总体。 （3）总体的特征： ★大量性：是指构成总体的单位数要足够的多，总体应由大量的单位所构成。大量性是对统计总体的基本要求。 个别单位的现象或表现有很大的偶然性，而大量单位的现象综合则相对稳定。因此，现象的规律性只能在大量个别单位的汇总综合中 才能表现出来。只有数量足够的多，才能准确地反应我们要研究的总体的特征，达到我们的研究目的。 ★同质性：指总体中各单位至少在某一个方面性质相同，使它们可以结合起来构成总体。同质性是构成统计总体的前提条件。 ★变异性：即构成总体的各个单位除了至少在某一方面具有共同性质外，在其他方面具有一定的差异。差异性是统计研究的主要内容。 如以一个班级的所有学生作为一个总体，则“专业”是该总体的同质性，而“性别”、“籍贯”等则是个体之间的变异性；以我院全体教师为一个总体，则“工作单位”是其同质性，而“学历”、“月工资”等则是它的变异性。 需要特别说明的三个问题： ★变异是客观存在的，没有变异的事物是不存在的； ★变异对于统计非常重要，没有变异就没有统计。这是因为，如果总体单位之间不存在变异，我们只需要了解一个总体单位的资料就可以推断总体情况了； ★变异性和同质性之间相互联系、相互补充，是辩证统一的关系。用同质性否定变异性或用变异性否定同质性都是错误的。 2.总体单位 是构成总体的每一个个体。 【思维动起来】 对2015年10月份某市小学生的近视情况进行调查： 统计总体是什么总体单位是什么 总体的同质性是什么变异性是什么 3.总体和总体单位的关系 在统计研究中，确定统计总体和总体单位是十分重要的，它决定于统计研究目的和认识对象的性质。在一次特定范围、目的的统计研究中，统计总体与总体单位是不容混淆的，二者的含义是确切的，是包含与被包含的关系，但是随着统计研究任务、目的及范围的变化，统计总体和总体单位可以相互转化。 医学应用统计学的基本概念 医学应用统计学的基本概念开题报告/html/lunwenzhidao/kaitibaogao/ 一、医学应用统计学的四个步骤 1.统计设计。统计设计是统计工作的第一步，也是关键的一步，是对统计工作全过程的设想和计划安排。统计设计就是根据研究目的确定试验因素、受试对象和观察指标，并在现有的客观条件下决定用什么方式和方法来获取原始资料，并对原始资料如何进行整理，以及整理后的资料应该计算什么统计指标和统计分析的预期结果如何等。 2.搜集资料。搜集资料是根据设计的要求，获取准确可靠的原始资料，是统计分析结果可靠的重要保证。医学统计资料的来源主要有以下三个方面：本文由收集整理一是统计报表统计报表是医疗卫生机构根据国家规定的报告制度，定期逐级上报的有关报表。如法定传染病报表、出生死亡报表、医院工作报表等，报表要完整、准确、及时。二是医疗卫生工作记录如病历、医学检查记录、卫生监测记录等。三是专题调查或实验研究它是根据研究目的选定的专题调查或实验研究，搜集资料有明确的目的与针对性。它是医学科研资料的主要来源。 3.整理资料。整理资料的目的就是将搜集到的原始资料进行反复核对和认真检查，纠正错误，分类汇总，使其系统化、条理化，便于进一步的计算和分析。整理资料的过程如下：一是审核：认真检查 核对，保证资料的准确性和完整性。二是分组：归纳分组，分组方法有两种：一是质量分组，即将观察单位按其类别或属性分组，如按性别、职业、阳性和阴性等分组。二是数量分组，即将观察单位按其数值的大小分组，如按年龄的大小、药物剂量的大小等分组。三是汇总：分组后的资料要按照设计的要求进行汇总，整理成统计表。原始资料较少时用手工汇总，当原始资料较多时，可使用计算机汇总。作文/zuowen/ 4.分析资料。分析资料是根据设计的要求，对整理后的数据进行统计学分析，结合专业知识，作出科学合理的解释。统计分析包括以下两大内容：一是统计描述将计算出的统计指标与统计表、统计图相结合，全面描述资料的数量特征及分布规律。二是统计推断使用样本信息推断总体特征。通过样本统计量进行总体参数的估计和假设检验，以达到了解总体的数量特征及其分布规律，才是最终的研究目的。 二、临床研究中统计学的作用 临床研究中统计学的作用是什么？我们所做的就是区分事实和偶然性。我们需要比较组间差异，并检验干预的效应。 在对试验进行分析时，统计学的作用是什么？我们应当记住，统计方法仅仅是一种帮助我们解释试验中所获得的数据的工具。它们是一种工具而不是试验的最终结果。而且像任何工具一样，使用统计工具必须小心。计算机可以产生一些或有统计学意义的数据，但是只有研究者才知道该使用何种统计学检验来进行统计学分析。已参加培训 1、2统计学得几个基本概念 1. 2. 1总体与总体单位 1、总体 ⑴总体得概念:总体就是指客观存在得、具有某种共同性质得许多个别事物组成得整体； 在统计硏究过程当中，统计研究得目得与任务居于支配与主导得地位， 有什么样得硏究目得就应该有什么样得统计总体与之相适应。例如:要硏究 我们学院教师得工资情况，那么全体教师就就是研究得总体，其中得每一位 教师就就是总体单位;如果要了解某班50个学生得学习情况，则总体就就是该班得50名学生，每一名学生就是总体单位。根据我们研究目得得不同,我们要选取得研究对象也就就是研究总体相应地要发生变化。 ⑵总体得分类： 总体根据总体单位就是否可以计量分为有限总体与无限总体：★有限总体:指所包含得单位数就是有限得总体。 如一个企业得全体职工、一个国家得全部人口等都就是有限总体； ★无限总体:指所包含得单位数目就是无限得，或准确度量它得单位数就是不经济或没有必受寻这样得总体称为无限总体。 如企业生产中连续生产得大量产品，江河湖海中生长得鱼得尾数 划分有限总体与无限总体对于统计工作得意义就在于可以帮助我们设计统计调查方法。很显然，对于有限总体，可以进行全面调查，也可以进 行非全面调查，但对于无限总体不能进行全面调查，只能抽取一部分单位 进行非全面调查，据以推断总体。 ⑶总体得特征: ★大量性:就是指构成总体得单位数要足够得多，总体应由大量得单位所构成。大量性就是对统计总体得基本要求。 个别单位得现象或表现有很大得偶然性，而大量单位得现象综合则相对稳定。因此,现象得规律性只能在大量个别单位得汇总综合中才能表现出来。只有数量足够得多，才能准确地反应我们要研究得总体得特征，达到我们得研究目得。 江苏省高等教育自学考试大纲 统计基础 一、课程性质及其设置目的与要求 （一）课程性质和特点 《统计基础》是以社会经济总体现象为研究对象的统计定量方法论。统计作为一种实践工作，普遍存在于各行业、各部门、各单位，因此，统计知识是农村经济工作者必不可少的认识工具和业务基础知识。本课程是江苏省农村自学考试实验区现已开考的农业经济管理、企业管理和乡镇管理三个专业方向共同的基础理论课。学好统计基础，将为更好地理解和掌握其后开设的管理类课程如：现代企业管理、企业财务会计、市场营销学、农业统计学等涉及的定量分析内容打下基础。 （二）本课程的基本要求 本课程内容共分10个项目（章）。项目1，总论，介绍统计的基本知识和基本概念；项目2，介绍统计调查的种类和方法；项目3，介绍统计资料整理方面的基本实务知识；项目4至项目8，介绍通用的社会经济统计原理和方法。项目9介绍国民经济核算体系的概念、基本内容和主要指标；项目10，介绍Excel及其在统计中的运用。通过本课程的学习，使学员掌握一些基本的统计定量分析方法和从事统计实践工作所需要的基本知识和基本技能。 通过对本课程的学习，要求应考者对统计学基础知识与基本方法有一较为系统的了解和掌握，具体要求为： 1．系统掌握《统计学基础》的基本概念和一般原理、方法，特别要注意上下章节在知识点上的逻辑关系和相互联系。 2．《统计学基础》是一门方法论学科。学员们在学习时，既要掌握各种统计指标的计算方法，做到会正确计算；更要掌握不同统计指标的意义、作用和应用原理，做到会正确使用这些统计指标来分析具体的经济问题。 3．本课程既有大量的统计学概念，又有许多统计计算方法，技术性强。学员们在自学时要注意认真学习教材，理解教材内容，同时也必须认真完成各项目（章）后附的“思考与应用技能训练”，通过解题和答题来加深对教材内容的理解。 4．本课程涉及到计算器的使用。学员们除了能使用计算器进行四则运算，还要求掌握利用计算器开高次方根、求对数或反对数、利用计算器中的数理统计功能直接求得平均数、标准差等指标值的方法。 （三）本课程与相关课程的联系 统计基础是经济和管理类课程的重要基础课程。其方法论基础是马克思主义哲学，以马克思主义哲学为指导，将使统计认识不断深化、统计分析的质量不断提高；政治经济学是社 第一章统计概述 【教学目的】 1.明确统计的含义、方法及职能 2.能够灵活运用统计资料反映社会经济现象的数量方面 3.重点理解统计的基本概念及各概念之间的区别与联系 【教学重点】 1.能够运用统计资料反映社会经济现象的数量方面 2.重点理解统计的基本概念及各概念之间的区别与联系 【教学难点】 难点为理解统计的基本概念及各概念之间的区别与联系 【教学时数】 教学学时为4课时 【教学容参考】 第一节统计的研究对象 一、统计的含义 【引言】 当我们跨入新世纪的时候，人们已经对这个时代的特征作了概括性的描述，这就是信息时代。面对来自方方面面的各种信息，我们只有利用统计这一工具，才能理解世界的精彩，了解世界宏微观的经济运行状况。为了管理好国家，搞好企业的生产经营，政府和企业都设立了专门的统计机构，或专门成立企业营销组织、营销策划等机构，由专门的统计人员或营销策划人员负责国民经济各行各业的信息搜集、整理、分析工作，为国家和企业进行各项决策提供可靠、及时的统计信息。 【案例】 据统计，2008年国生产总值300670亿元，比上年增长9.0%。分产业看，第一产业增加值34000亿元，增长5.5%；第二产业增加值146183亿元，增长9.3%；第三产业增加值120487亿元，增长9.5%。第一产业增加值占国生产总值的比重为11.3%，比上年上升0.2个百分点；第二产业增加值比重为48.6%，上升0.1个百分点；第三产业增加值比重为40.1%，下降0.3个百分点。年末全国就业人员77480万人，比上年末增加490万人。其中城镇就业人员30210万人，净增加860万人，新增加1113万人。年末城镇登记失业率为4.2%，比上年末上升0.2个百分点。这些都是统计信息的基本表现形式。 因此，我们将统计的含义概括为统计资料、统计工作和统计学。 反映社会经济现象情况和特征的数字及文字材料，称为统计资料； 对统计资料的搜集、整理、分析的工作总称，称为统计工作（或统计活动）。 统计过程包括统计设计、统计调查、统计整理与统计分析； 系统论述统计工作的学科，称为统计学。 三者之间的关系比较密切。统计资料是统计工作的成果，统计学与统计工作是理论与实践的辩证关系。了解和掌握统计学的基本理论和方法，是做好统计工作、取得有效统计资料的基础。 二、统计的研究对象 社会经济统计的研究对象是社会经济现象的总体数量方面，即以统计资料为依据具体说明社会经济现象总体的数量特征、数量关系及数量界限。下面举例说明如何根据统计资料说明社会经济现象的数量特征、数量关系及数量界限。 【案例】 变异 ?同质～性质相同。是指基本条件相同 变异～同质事物之间的差异。是指不同的个体在相同的条件下，对外界环境因素的反应不同 ?总体Population：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体； ?个体Individual：是构成总体的最基本观察单位； ?根据随机化原则有总体中随机抽取部分个体组成总体的过程 ?样本Sample：是从总体中按照一定的目的随机抽取的一部分个体。为什么要抽样？ ?样本含量Sample Size：样本中包含的个体个数。 抽样原则 一个样本应具有： “代表性(representative)” “随机性(randomization)” “可靠性（reliability)” 如果进行两个或多个样本之间的比较，要求：每二个样本之间应具有：可比性(comparable) 可比性是指处理组（临床设计中称为治疗组）与对照组之间，除处理因素不同外，其他可能影响实验结果的因素要求基本齐同，也称为齐同对比原则。 误差（error） ?系统误差（system error） ?由于固定的原因（常见实验条件），影响资料的准确性。可以克服。 ?随机测量误差（random measurement error） ?由于偶然的因素造成同一对象多次测量结果的差异。可控制但不可 消除。 应采取措施，尽最大可能在一定的允许范围内 抽样误差(sampling error) 抽样的原因造成统计量与总体参数或不同样本统计量之间的差异。 原因：①个体变异②抽样 抽样误差，对它要用统计方法进行正确分析 概率 ?概率有古典概率与统计概率之分， ?医学上常用的是统计概率f／N ?必然事件，概率为1 ?不可能事件，概率为0 ?小概率事件，Ｐ≤0.05 或Ｐ≤0.01 ?常把Ｐ≤0.05 作为事物差别有统计学意义的界限， 1. 统计学：收集处理分析解释数据并从数据中得出结论的科学。 2. 描述统计：研究数据收集处理汇总图表描述概括与分析等统计方法。 3. 推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 4. 分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。 5. 顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。 6. 数值型数据：按数字尺度测量的观察值。 7. 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。 8. 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 9. 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 10. 时间序列数据：在不同时间上收集到的数据，这类数据按时间顺序收集到的。 11. 抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法。 12. 普查：为特定目的而专门组织的全面调查。 13. 总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。 14. 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 15. 样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。 16. 参数：用来描述总体特征的概括性数字度 量。 17. 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。 18. 变量：说明现象某种特征的概念。 19. 分类变量：说明事物类别的一个名称。 20. 顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。 21. 数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。 22. 离散型变量：只能取可数值的变量。 23. 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。 24. 调查数据：通过调查方法获得的数据 25. 实验数据：通过实验方法获得的数据 26. 概率抽样：随机抽样，遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定的机会被选入样本。 27. 非概率抽样：不随机，根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。 28. 简单随机抽样：从包括总体的N个单位的抽样框中随机，一个个抽取n个单位作为样本，每单位等概论。 29. 抽样框：用于抽选样本的总体单位信息，是概率抽样中所不可缺 30. 分层抽样：将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同层中独立、随机地抽取样本。 31. 整群抽样：总体中若干单位合并为组，群，抽样时直接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部实施调查。统计学中的基本概念
统计学基本概念
第七章 医学统计学的基本概念和步骤
统计学中的基本概念
统计学基本概念
第七章医学统计学的基本概念和步骤
统计学基础知识及其概念
统计学基础教案
统计学基本概念和步骤
卫生统计学——第一节 统计学的几个基本概念
统计学中的基本概念
医学应用统计学的基本概念
统计学中的基本概念
统计学基础自考1216
统计学基础第一章统计概述
统计学中的基本概念
统计学若干基本概念及解释