統計分析常用方法

統計分析常用方法

1. 描述性統計

描述性統計是指運用制表和分類,圖形以及計算概括性數據來描述數據特征的各種活動.主要包括數據的頻數分析、集中趨勢分析、離散程度分析、分布以及一些基本的統計圖形.常用指標:均值、中位數、眾數體現了數據的集中趨勢;極差、方差、標準差體現了數據的離散程度;偏度、峰值體現了數據的分布形狀.它是對數據最初的認識.

2. 回歸分析

回歸分析是一種預測性的建模技術,它研究的是因變量和自變量之間的關系.這種技術通常用于預測分析,時間序列模型以及發現變量之間的因果關系.它包括,線性回歸、多項式回歸、邏輯回歸、逐步回歸等.

3. 方差分析

方差分析又稱"變異數分析"或"F檢驗",是R.A.Fisher發明的,用于兩個及兩個以上樣本均數差別顯著性檢驗.

根據數據設計類型的不同,有以下兩種方差分析的方法:

a. 對成組設計的多個樣本均值比較,應采用完全隨機設計的方差分析,即單因素方差分析.

b. 對隨機區組設計的多個樣本均值比較,應采用配伍組設計的方差分析,計量因素方差分析.

4. 假設檢驗

假設檢驗是推論統計中用于檢驗統計假設的一種方法.它是用于判斷樣本數據與總體數據之間的差異是否顯著.顯著性檢驗是假設檢驗中最常用的一種方法,也是一種最基本的統計推斷形式,其基本原理是先對總體的特征做出某種假設,然后通過抽樣研究的統計推理,對此假設應該被拒絕還是接受做出推斷.常用的假設檢驗方法有Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等

假設檢驗是小概率事件的原理,其統計推斷方法是帶有某種概率性質的反證法.先提出某種假設,在用方法,利用小概率原理,證明假設是否存在.為了檢驗一個假設H0是否正確,首先假定該假設H0正確,然后根據樣本對假設H0做出接受或拒絕的決策.如果樣本觀察值導致了"小概率事件"發生,就應拒絕假設H0,否則應接受假設H0 .

5. 相關分析

相關分析是用于探究兩個或多個變量之間的關系,例如,人的身高和體重之間;空氣中的相對濕度與降雨量之間,員工業務只是與銷售業績之間的關系都是相關分析研究的問題.它包括相關系數、協方差、散點圖等.相關關系又可以分為正相關與負相關.

6. 聚類分析

聚類分析是用于將數據按照類似性劃分為不同的群組,用于數據分類和模式識別等.

聚類效果的好壞依賴于兩個因素:

a. 衡量距離的方法

b. 聚類的算法:K means、層次聚類、網格聚類

7. 判別分析

判別分析是一種分類技術.它通過一個已知類別的"訓練樣本"來建立判別準則,并通過預測變量來求位置類別的數據進行分類.

8. 因子分析

因子分析用于數據降維和變量間關系的分析,尋找潛在的因子.

9. 主成分分析

主成分分析方法是將彼此梠關的一組指標變適轉化為彼此獨立的一組新的指標變量,并用其中較少的幾個新指標變量就能綜合反應原多個指標變量中所包含的主要信息.

10. 列聯表分析

列聯表分析是用于分析離散變量或定型變量之間是否存在相關.

11. 時間序列分析

用于研究時間序列數據的變化趨勢、季節性以及周期性等.

12. 信度分析

信度即可靠性,它是指采用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度.信度指標多以相關系數表示,大致可分為三類:穩定系數(跨時間的一致性),等值系數(跨形式的一致性)和內在一致性系數(跨項目的一致性).

統計分析及其作用

1. 統計分析

統計分析是指根據統計研究的目的,運用各種統計指標和統計分析方法,對經過加工整理的統計資料進行分析研究,認識客觀現象的狀態,揭示客觀現象的本質及其規律性,預測客觀現象前景的活動.

統計工作過程一般包括統計設計、統計調查、統計整理和統計分析四個階段.

2. 統計分析的特點

(1) 以統計數據為依據,利用統計數據說話

(2) 定量分析定性分析相結合

定量分析是指采用統計方法,分析研究事物的數量表現、數量關系及決定事物本質的數量界限.

定性分析是指對客觀事物進行邏輯推理式的分析研究,以尋求事物的本質與規律.

在統計分析中,把這兩種分析有機地結合,用定量證明定性,用定性指導定量,使得對事物的分析既有理論依據,又有量化實證,提高了分析結合的理論性、科學性與可操作性.

以上詳細介紹了統計分析常用方法有哪些,也接受了統計分析及其作用.通過本文的介紹,我們可以了解到,統計分析常用方法包括描述性統計、回歸分析、方差分析、假設檢驗、相關分析、聚類分析、判別分析、因子分析、主成分分析、列聯表分析、時間序列分析、信度分析等等.