1、1、第九屆資料統(tǒng)籌分析，講師人民教師：王懷明山東高等院校管理學院人力資源研究所，2，1，單變量統(tǒng)籌分析2，2變量統(tǒng)籌分析，本課主要內(nèi)容，3，1，單變量統(tǒng)籌分析，1 .單變量記述統(tǒng)籌的目的最簡單，4，(1)次數(shù)分布和頻率分布，次數(shù)分布：一組數(shù)據(jù)中值不同的情況(P170 )次數(shù)分布表的作用：從第一、簡化資料第二、次數(shù)分布表可以更清楚地了解調(diào)查數(shù)據(jù)的許多信息、5、頻度分布、一組數(shù)據(jù)種類對取不同值的頻度總數(shù)的比率分布狀況，總是以百分比的形式表示。 (P170 )次數(shù)分布表示整個不同類別的絕對數(shù)量分布，頻率分布表是整個不同類別的相對數(shù)量分布。 6、(2)集中趨勢分析、集中量分析以典型值或代表性值反映數(shù)據(jù)

2、定徑套的一般水平，或反映數(shù)據(jù)定徑套向該典型值的集中情況。 典型的集中量有三種算術(shù)平均數(shù)：算術(shù)平均數(shù)、最頻值和中位數(shù)。 整體各單位的數(shù)值之和除以整體單位數(shù)的商。 在統(tǒng)訂學習慣了表現(xiàn)。x、x、x、x、n、x、xf、n、7、8、眾數(shù)：一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值中位數(shù)：將一組數(shù)據(jù)按值的大小順序排列，9、(2)離散量的分析、離散量是指以特殊的數(shù)值反映一組數(shù)據(jù)間的離散程度的例1 :某學校的3個學部參加智力競賽他們的成績分別如下：中文系： 78 79 80 81 82 X=80 S=1.414數(shù)學系： 65 72 80 88 95 X=80 S=10.8英文系： 35 78 89 98 100 X=80

3、S=23.8、 標準離差：數(shù)據(jù)定徑套的離均差平方和的算術(shù)平均數(shù)的平方根。11、異眾比率，一組數(shù)據(jù)中非眾數(shù)次數(shù)占整體單位的比率。VR、n fmo、n、12、四分位差按照大小順序排列集合的數(shù)據(jù)，將它劃分成4個部分，去除系列中最高的1/4和最低的1/4、中間的一半數(shù)值之間的總距離。 用百分比表示離散系數(shù)、標準差和平均數(shù)之比。CV、s、x、14、2 .單變量推論統(tǒng)計校正和推論統(tǒng)計校正是使用樣本的統(tǒng)計校正值來估計整體殘奧參數(shù)的方法。 推論統(tǒng)一修訂的內(nèi)容有2個。 一個是區(qū)間估計，另一個是假說檢查。 區(qū)間估計是指在特定信任度下在樣本聚合校正值的特定范圍內(nèi)估計整體殘奧儀表值。 范圍的大小反映該推定的精度，信任

4、度的高低反映該推定的可靠性和把握性。 (1)總體平均區(qū)間估計，(16 )，(17 )，(2)假設檢驗是在假設檢驗整體的某個殘奧儀表之后，用樣本的統(tǒng)一修正量進行檢驗，決定假設作為整體是否被接受。 的雙曲馀弦值。 假設驗證的依據(jù)是概率論中的小概率原理，即“小概率事件在一次觀察中不可能發(fā)生”的原理。 研究者把原來的假說當做虛無假說，把與之對立的假說作為研究假設，然后用樣本的數(shù)據(jù)來補正總量，和閾值進行比較，如果閾值大于總量的絕對值，那么就接受虛無假說，拒絕研究假設，否則就接受研究假設。18、假設檢驗步驟，建立虛無假設和研究假設，根據(jù)需要選擇適當?shù)娘@著性水平，通常選擇=0.05和=0.01兩個水平，根據(jù)

5、樣本數(shù)據(jù)計算綜合校正值，將根據(jù)顯著性水平檢測對應閾值的閾值與綜合校正值進行比較19、20、2、2變量統(tǒng)一解析、1、變量間關系相關關系(1)相關關系的概念：當一個變量變化時，另一個變量也變化。 關聯(lián)分析僅適用于排序以上的變量之間的關系分析。(2)相關關系的方向：分為正相關關系和負相關關系。 (3)相關關系的強度：兩個變量間的相關關系的強弱或大小用相關系數(shù)表示。 (4)相關關系的類型：線性相關和非線性相關(5)相關關系和散布圖。 (21 )、因果關系分析、(1)當一方的變量發(fā)生變化時，另一方的變量也發(fā)生變化。 前面的變量稱為自變量，后面的變量稱為要因變量。 (2)因果關系的條件變量x和變量y之間存

6、在非對稱關系的變量x和變量y發(fā)生的順序中具有優(yōu)先順序的變量x和變量y的關系不受第三變量的影響，22、2。 交互分類。 “交互分類”(cross-tabulation )是一種分析兩個類變量(或一個類變量、一個序列變量)之間關系的方法。 把調(diào)查得到的一組數(shù)據(jù)用兩個不同的變量綜合分類，人機交互分類的結(jié)果通常以人機交互表的形式反映出來，23，人機交互分類表的作用，(1)能夠更深刻地描述樣本資料的分布情況和內(nèi)在結(jié)構(gòu)。人們對某一政策的態(tài)度(% )、24、人機交互分類表的作用、不同性別的人對某一政策的態(tài)度修訂表(% )、25、人機交互分類表的作用、(2)通過分組比較可以分析解釋變量間的關系，表3 500名

7、工人的工資薪金分布表5， 500名員工的文化水平和工資薪金收入的對話分類表(% )，總訂，28，對話清單的形式要求，各表的最上面標簽條和標題表中的線必須規(guī)范，簡潔，不使用縱條表中的百分比號碼的處理方法，在表的下端用括弧表示對應于各縱列的度數(shù)， 指出各欄的百分比所具有的基礎，放置自變量的表中的百分比方向一般按自變量的方向交替分類的2個變量的變量值應該有限制，29，3.2檢驗，交替分類表可以描述樣本的分布狀況和內(nèi)在結(jié)構(gòu)，也可以解釋組比較和變量之間的關系。 但是，這個結(jié)論只能在所調(diào)查的樣本范圍內(nèi)成立，我們的研究目的不僅是描述和說明樣本的狀況，還是通過樣本的狀況反映和說明整體的狀況，保證從樣本得到的結(jié)

8、果具有統(tǒng)一的意義，樣本中出現(xiàn)的變量之間的關系也是有必要驗證兩個樣本數(shù)據(jù)。 另外，在30、2檢驗的步驟中，建立兩變量間無關的假設來修正2值，根據(jù)給出的自由度df=(r-1)(c-1 )的顯性水平(p值)調(diào)查2分布表，將得到該顯性水平的閾值并進行修正后的2值與閾值進行比較，如果是2值閾值則差異顯著31，4 .回歸預測，相關性分析的目的是通過理解兩個變量之間關系的強度，回歸預測對于相關的現(xiàn)象，根據(jù)其關系的形態(tài)找到適當?shù)臄?shù)學模型，根據(jù)回歸方程來推測，預測未知的狀況。 由于回歸預測增加了因果性，具有預測功能，所以比相關性分析一頭地更先進，其作用也更大。 32、在回歸預測步驟中，根據(jù)理論分析或研究的需要，將兩個變