1、統(tǒng)計剖析方法概括一、統(tǒng)計整體與樣本統(tǒng)計整體一定有下面三個性質(zhì)1、同質(zhì)性即整體由擁有某一共同性質(zhì)表現(xiàn)的基本單位所構(gòu)成。比如工業(yè)公司作為整體是因為每個工業(yè)企業(yè)都是從事工業(yè)生產(chǎn)活動的單位擁有相同的經(jīng)濟職能。2、大批性由統(tǒng)計研究的目的決定我們只有經(jīng)過大批事物的觀察、剖析和研究才能發(fā)現(xiàn)從其廣泛聯(lián)系中表現(xiàn)出來的規(guī)律。3、變異性整體各單位除了一定有某一共同標記表現(xiàn)作為它們形成統(tǒng)計整體和客觀依照以外還一定要在所研究標記上存在變異。比如高等院校這個統(tǒng)計整體除了都是從事高等教育的教課活動這一共同性質(zhì)以外各高等院校在隸屬主管部門、院校性質(zhì)、招生規(guī)模和專業(yè)設置等各方面又有所差別。樣本是指從統(tǒng)計整體中抽拿出來作為代表這

2、一整體的部分單位構(gòu)成的會合體。樣本有以下4個特色1、代表性樣本代表整體的程度越高樣本計算的抽樣指標與整體指標的誤差就越小2、客觀性從整體中抽取樣本時一定清除主觀因素的影響保證樣本的中選或不中選不受檢查者或被檢查者的主觀影響3、隨機性一個統(tǒng)計整體能夠抽取不一樣的很多樣本至于究竟抽取樣本是哪一個完好取決于樣本的隨機性4、排他性樣本單位一定抽取自整體內(nèi)部而不可以抽取整體外部的單位二、統(tǒng)計數(shù)據(jù)采集方案統(tǒng)計數(shù)據(jù)采集方案也稱為統(tǒng)計檢查方案。它是在采集統(tǒng)計數(shù)據(jù)以前擬訂出一個周祥、完好的檢查方案用以指導這個檢查工作使檢查得以順利實施和達成的計劃。一個完好的統(tǒng)計數(shù)據(jù)采集方案往常包含以下積分方面的內(nèi)容檢查目的、檢

3、核對象和檢查單位、檢查項目和檢查表、檢查時間和限期、檢查的組織工作等。1、檢查目的檢查研究所要解決的問題它所回答的是“為何調(diào)查”、“檢查要解決什么樣的問題”。檢查的目的應當盡可能規(guī)定得詳細明確突出中心它是確立檢核對象、檢查項目等的基礎。2、檢核對象和檢查單位檢核對象是依據(jù)檢查目的確定的檢查研究的整體和檢查范圍。檢查單位是構(gòu)成檢核對象中的每一個單位它是檢查項目和檢查內(nèi)容的擔當者和載體也是我們采集數(shù)據(jù)、剖析數(shù)據(jù)的基本單位。3、檢查項目檢查項目要解決的問題是“檢查什么”也就是檢查的詳細內(nèi)容。平常地說檢查項目就是一份在檢查過程中應當獲取答案的各樣問題的清單。4、檢查時間和時限檢查時間是檢查資料所屬的時

4、間即所謂的客觀時間。假如所要檢查的是時期現(xiàn)象檢查時間就是資料所反應的起止時間假如所檢查的對象是時點現(xiàn)象檢查時間就是規(guī)定的一致標準時間。檢查時限是進行檢查工作的限期包含采集資料和保送資料的整個工作所需要的時間即所謂的主觀時間。5、檢查的組織工作檢查的工作組織計劃使檢查工作在業(yè)務組織上、舉措上獲取有力的保證。組織工作計劃包含明確檢查機構(gòu)、檢查地址和選擇檢查方法等問題。一種重要的檢查方法問卷檢查是以書面提出問題的方式采集資料的一種研究方法即檢查者就檢查項目編制成表式散發(fā)或郵寄給有關(guān)人員請示填寫答案而后回收整理、統(tǒng)計和研究。它是依據(jù)檢查目的將所需檢查的同題詳細化使檢查者能順利地獲取必需的信息資料并便于

5、統(tǒng)計剖析。問卷是用來采集檢查數(shù)據(jù)的一種工具問卷設計是此中的要點問卷設計的過程一般包含1、確立所需信息。檢查者一定在問卷設計以前就要掌握全部達到研究目的和考證研究假定所需要的信息并決定所實用于剖析使用這些信息的方法比方頻次散布、統(tǒng)計查驗等并按這些剖析方法所要求的形式來采集資料掌握信息。2、確立問卷的種類。依據(jù)市場檢查中使用問卷方法的不一樣可將問卷分紅自填式問卷和接見式問卷依據(jù)問卷發(fā)放方式不一樣可將問卷分為送發(fā)式問卷、郵寄式問卷、報刊式問卷、人員接見式問卷、電話接見式問卷和網(wǎng)上接見式問卷六種。在確立問卷種類時先一定綜合考慮這些限制要素調(diào)研花費、時效性要求、被檢查對象和檢查內(nèi)容。3、確立問卷內(nèi)容。確

6、立問題的內(nèi)容最好與被檢核對象聯(lián)系起來4、確立問題種類問題的種類歸納起來分為四種自由問答題、兩項選擇題、多項選擇題溫順位式問答題此中后三類均能夠稱為關(guān)閉式問題。5、確立問題的措辭為保證問卷的質(zhì)量一般要按照以下幾條法例1問題的陳說應盡量簡短2防止提帶有兩重或多重含義的問題3最好不用反義疑問句防止否認句4注意防止問題的從眾效應和威望效應6、確立問題的次序一般而言開頭部分安排比較簡單的問題中間部分安排一些核心問題結(jié)尾部分安排一些背景資料還有就是注意問題的邏輯次序7、問卷的排版和布局問卷排版布局總的要求是齊整、雅觀便于閱讀、作答和統(tǒng)計。8、問卷的測試問卷草稿設計工作基本達成以后不要急于投入使用特別是關(guān)于

7、一些規(guī)模的問卷檢查最好的方法是先組織問卷的測試假如發(fā)現(xiàn)問題再實時改正。9、問卷的定稿當問卷測試工作達成確立沒有必需再進一步改正后能夠考慮定稿問卷定稿后就能夠交托打印。正式投入使用10、問卷的評論問卷的評論其實是對問卷的設計質(zhì)量進行一次整體性評估三、常用統(tǒng)計剖析方法統(tǒng)計剖析是幫助人們提升控制數(shù)字的能力透過這些錯亂的數(shù)字和復雜的關(guān)系揭露事物的實質(zhì)、特色和發(fā)展變化的內(nèi)在規(guī)律的一種有益的工具。常用統(tǒng)計剖析方法有1、方差分析方差剖析是20世紀20年月發(fā)展起來的一種統(tǒng)計剖析方法當前它在心理學、生物學、醫(yī)學等試驗數(shù)據(jù)剖析中被寬泛使用。從形式上看它是查驗多個整體均值能否相等的一種統(tǒng)計剖析方法從內(nèi)容上看它倒是研

8、究多個變量之間關(guān)系的一種適用、有效的統(tǒng)計剖析方法。2、有關(guān)與回歸剖析在自然界和社會現(xiàn)象中任何現(xiàn)象都不是孤立的而是廣泛聯(lián)系和互相限制的?，F(xiàn)象間的廣泛聯(lián)系、互相限制常常表現(xiàn)為互相依存的關(guān)系這類依存關(guān)系往常由函數(shù)關(guān)系和有關(guān)關(guān)系兩種種類。函數(shù)是指現(xiàn)象之間是一種嚴格的確定性的依存關(guān)系表現(xiàn)為某一現(xiàn)象發(fā)生變化另一現(xiàn)象也隨之發(fā)生變化并且有確立的值與之對應。這類關(guān)系可經(jīng)過精準的數(shù)學表達式來反應有關(guān)關(guān)系是指客觀現(xiàn)象之間的確存在的但數(shù)目上不是嚴格對應的依存關(guān)系。函數(shù)關(guān)系常常經(jīng)過有關(guān)關(guān)系表現(xiàn)出來而當對現(xiàn)象之間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律性認識更為清楚的時候有關(guān)關(guān)系又可能轉(zhuǎn)變?yōu)楹瘮?shù)關(guān)系?；貧w剖析經(jīng)過一個變量或一些變量的變化解說另一

9、變量的變化。其主要內(nèi)容和步驟是第一依據(jù)理論和對問題的剖析判斷將變量分為自變量和因變量其次想法找出適合的數(shù)學方程式即回歸模型描繪變量間的關(guān)系因為波及到變量擁有不確立性接著還要對回歸模型進行統(tǒng)計查驗統(tǒng)計查驗事后最后是利用回歸模型依據(jù)自變量去預計、展望因變量。3、時間數(shù)列剖析時間數(shù)列亦稱為動向數(shù)列或時間序列就是把反應某一現(xiàn)象的同一指標在不一樣時間上的取值準時間的先后次序擺列所形成的一個動向數(shù)列。它反應社會經(jīng)濟現(xiàn)象發(fā)展變化的過程和特色是研究現(xiàn)象發(fā)展變化的趨向和規(guī)律以及對將來狀態(tài)進行科學展望的重要依照。時間數(shù)列剖析最常用的方法有兩種一是指標剖析法二是構(gòu)成要素剖析法。所謂指標剖析法是指經(jīng)過計算一系列時間數(shù)

10、列剖析指標包含發(fā)展水平、均勻發(fā)展水平、增減量、均勻增減量、發(fā)展速度、均勻發(fā)展速度、增減速度和均勻增減速度等來揭露現(xiàn)象的發(fā)展狀況和發(fā)展變化程度的剖析方法。構(gòu)成要素剖析法是將時間數(shù)列看作是由長久趨向、季節(jié)改動、循環(huán)改動和不規(guī)則改動集中要素所構(gòu)成的經(jīng)過對這些要素的分解剖析揭露現(xiàn)象隨時間變化而演變的規(guī)律并在揭露這些規(guī)律的基礎上假定事物此后的發(fā)展趨向按照這些規(guī)律進而對事物的將來發(fā)展做出展望。四、常用統(tǒng)計軟件1、SPSSstatisticalpackageforthesocialscience社會科學統(tǒng)計軟件包SPSSforWindows是一個組合式軟件包它集數(shù)據(jù)整理、剖析功能于一身基本功能包含數(shù)據(jù)管理、

11、統(tǒng)計剖析、圖表剖析、輸出管理等等。SPSS統(tǒng)計剖析過程包含描繪性統(tǒng)計、均值比較、一般線性模型、有關(guān)剖析、回歸剖析、對數(shù)線性模型、聚類剖析、數(shù)據(jù)簡化、生計剖析、時間序列剖析和多重響應等幾大類它的剖析結(jié)果清楚、直觀、易學易用并且能夠直接讀取Excel及DBF數(shù)據(jù)文件現(xiàn)已推行到多種操作系統(tǒng)的計算機上利用SPSS進行統(tǒng)計辦理的基本過程以下1數(shù)據(jù)的錄入將數(shù)據(jù)以電子表格的方式輸入到SPSS中也能夠從其余可變換的數(shù)據(jù)文件中讀出數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)錄入的工作分兩個步驟一是定義變量二是錄入變量值。2數(shù)據(jù)的預剖析在原始數(shù)據(jù)錄入達成后要對數(shù)據(jù)進行必需的預剖析如數(shù)據(jù)分組、排序、散布圖、均勻數(shù)、標準差的描述等以掌握數(shù)據(jù)的基本特色

12、和基本狀況保證后續(xù)工作的有效性也為確立應采納的統(tǒng)計查驗方法供給依照。3統(tǒng)計剖析按研究的要乞降數(shù)據(jù)的狀況確立統(tǒng)計剖析方法而后對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計剖析。4統(tǒng)計結(jié)果可視化在統(tǒng)計過程進行完后SPSS會自動生成一系列數(shù)據(jù)表此中包含了統(tǒng)計辦理產(chǎn)生的整套數(shù)據(jù)。為了能更形象地體現(xiàn)數(shù)據(jù)需要利用SPSS供給的圖形生成工具將所得數(shù)據(jù)可視化。如前所述SPSS供給了許多圖形來進行數(shù)據(jù)的可視化辦理使用時可依據(jù)數(shù)據(jù)的特色和研究的需求來進行選擇。5保存和導出剖析結(jié)果數(shù)據(jù)結(jié)果生成完以后則可將它以SPSS自帶的數(shù)據(jù)格式進行存貯同時也可利用SPSS的輸出功能以常有的數(shù)據(jù)格式進行輸出以供其余系統(tǒng)使用。2、SASstatisticalana

13、lysissystem統(tǒng)計分析系統(tǒng)SAS是美國SAS軟件研究院所研制的一套大型集成應用軟件系統(tǒng)擁有齊備的數(shù)據(jù)存取、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)剖析和數(shù)據(jù)顯現(xiàn)功能。SAS系統(tǒng)的特色1使用靈巧方便數(shù)據(jù)辦理功能齊備2SAS語言是編程能力強且簡單易學的非過程語言3SAS系統(tǒng)把數(shù)據(jù)辦理與統(tǒng)計剖析融為一體4合用性強應用面廣最簡單的劃分SPSS主假如菜單式操作全部剖析直接利用軟件自帶模塊進行你需要做的就是點擊鼠標選菜單。傻瓜式操作不需要認識一種剖析方法的始末就能做剖析還能夠做不錯的圖表。SAS需要重新到尾自己寫程序?？梢詫崿F(xiàn)好多自己需要的算法。因為是非過程語言第四代語言近乎自然英語的非過程語言表達其特色是用戶不用告訴SA

14、S“怎么做”只需告訴它要“做什么”就行了例子用統(tǒng)計軟件進行主成分剖析主成分剖析是利用降維的思想在損失很少信息的前提下把多個指標轉(zhuǎn)變?yōu)閹讉€綜合指標的多元統(tǒng)計方法。往常把轉(zhuǎn)變后的綜合指標稱之為主成分此中每個主成分都是原始變量的線性組合且各個主成分之間互不有關(guān)這就使得主成分比原始變量擁有某些更優(yōu)勝的性能。這樣在研究復雜問題時就能夠只考慮少量幾個主成分而不至于損失太多信息進而更簡單抓住主要矛盾揭露事物內(nèi)部變量之間的規(guī)律性同時使問題獲取簡化提升剖析效率。實質(zhì)問題中碰到指標許多且各指標有關(guān)關(guān)系較大時人們?？紤]應用主成分剖析的方法主成分剖析法的一般步驟第一步第一需要判斷待剖析的原始變量能否適合做主成分剖析相

15、同的需要判斷指標之間的有關(guān)性能夠使用SPSS中的“CorrelationMatrix有關(guān)系數(shù)矩陣”判斷。第二步規(guī)范指標值假如指標的單位不一樣則需要除去指標間不一樣量綱的影響即對原始數(shù)據(jù)進行標準化辦理將原始數(shù)據(jù)辦理成均值為0、方差為1的歸一化剖析數(shù)據(jù)。使用SPSS時因子剖析和主成分剖析中的標準化辦理都是自動進行的第三步確立主成分假如數(shù)據(jù)是標準化后的則從有關(guān)系數(shù)矩陣出發(fā)求得特色值與對應的特色向量而對同胸懷或是取值范圍在同量級而不需要標準化的數(shù)據(jù)則直接從協(xié)方差矩陣求特色值與特色向量假如使用SPSS則其會自動對指標數(shù)據(jù)進行標準化辦理所以往常用的是有關(guān)系數(shù)矩陣。主成分個數(shù)的確定有兩個標準1累計貢獻率即前

16、k個主成分保存原觀察變量信息的比重達到85以上這往常能夠保證樣本排序的穩(wěn)固。每個主成分yk的貢獻率等于它的特色值k除以原始指標個數(shù)p累計貢獻率等于各主成分貢獻率次序相加2特色值在特色值的均值以上因為由標準化數(shù)據(jù)的有關(guān)矩陣求得的特色值均值1所以只需取特色值1的前k個主成分即可。確立主成分個數(shù)m用SPSS軟件中表“TotalVarianceExplained總方差解說”的主成分方差累計貢獻率85、聯(lián)合表“ComponentMatrix初始因子載荷陣”中變量不出現(xiàn)丟掉確立主成分個數(shù)m。第四步成立主成分方程能夠利用SPSS成立“ComponentMatrix載”荷矩陣它給出了標準化原始變量用公因子線性表示的近似表達式然后將第i列向量除以第i個特色根的開根后就獲取第i個主成分的變量系數(shù)。獲取每個主成分系數(shù)后就能夠?qū)懗鲋鞒煞直磉_式。在因子剖析中成立的是“RotatedComponentMatrix旋”轉(zhuǎn)后因子載荷陣它直接給出了因子剖析中需要