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Spc统计 - 如何运用SPC进行企业质量管理 　　随着市场竞争的日益激烈和加入WTO的临近，众多企业纷纷认识到产品质量是企业生存和取得竞争优势的关键所在，从而对质量管理提出了更高的要求。这就需要用先进的、行之有效的质量管理技术来进行质量管理。作为国际上通行的质量管理技术SPC（Statistical　Process　Control,中文名”统计过程控制”），正在受到越来越多企业的重视和采用，将其作为企业降低废品率、提高产品质量、增加企业效益，全面推行ISO9000、QS9000质量管理体系的重要工具，并取得了良好的效果。但因其在国内企业的运用时间还不长，不少企业品质管理人士对如何将SPC运用于质量管理中还需进一步的了解和掌握。本文拟就如何将SPC应用于企业质量管理作一些探讨。　　一、什么是SPC　　SPC（Statistcal Process　Control）统计过程控制，是企业提高质量管理水平的有效方法。它利用数理统计原理，通过检测资料的收集和分析，可以达到”事前预防”的效果，从而有效控制生产过程、不断改进品质。　　二、SPC的发展历程　　SPC最早是由美国贝尔实验室的质量管理专家休哈特（W.A.Shewhart）于20年代提出。其后在欧洲和美国的企业中广泛的采用。二战后，经济遭受严重破坏的日本在企业中全面推行SPC，经过三十年的努力，日本跃居世界质量与效率的领先地位。美国的著名质量管理专家柏格（Roger.W.Berger）认为：日本产业成功的基石之一就是SPC。80年代以后随着计算机技术的发展，专业的SPC软件开始出现，借助于SPC软件，SPC得到了前所未有的应用。目前在欧美包括国内的港台地区，SPC在制造企业中已基本普及运用。　　正是由于SPC在质量管理中的重要性，国际标准化组织（ISO）也将其作为ISO9000族质量体系认证的一个要素；美国三大汽车工业集团的QS9000认证也将SPC列为一项重要内容；　　我国目前SPC无论是理论普及还是实施方面均与国外发达国家有较大的差距。目前除国内的外资、合资企业外，国内企业推行SPC运用的还不太多，统计方法的认识和应用还停留在表层的程度上。专家们指出，这种情况与我国的经济发展水平极不相称，必将大力进行改变。　　三、SPC的核心工具　　SPC主要是通过各种控制图来达到进行质量分析、质量控制和质量改进的目的。SPC的核心工具是控制图，它包括计量型控制图（Xbar-R图、Xbar-S图等）和计数型控制图（P图、C图、U图等），用来直接控制生产过程，进行质量诊断和质量改进，在生产过程中起到了预防为主的作用，正所谓：检验是一种浪费，只有预防才会创造价值。除控制图外，SPC还包括有直方图、排列图、散点图、分层图，这些图构成了QC的七大手法。　　四、企业实施SPC的步骤　　理解和掌握SPC理论是实施SPC的前提。不同行业的企业因生产过程的不同在SPC实施的方法和步骤上会有一些差别，但基本上有以下几个步骤：　　1、管理层的认识和重视　　著名的质量管理专家朱兰对于质量问题，有著名的8020原则，认为企业领导层可以解决80％的质量问题，而基层职工只能解决20％的质量问题。在QS9000标准的统计过程控制（SPC）参考手册中，明确了8515原则，进一步强调了领导层解决质量问题的重要性。不少企业领导者认为产品质量差是因为有关工作人员素质差或不负责任造成的。事实上，如果采用先进的质量管理技术和工具，在原有的条件不变的情况下，质量就可以得到明显的改进,而SPC正是这样一种行之有效的工具，因此要推行SPC，企业的高层管理人员必须首先认识到SPC的重要作用，带领企业全体员工投身于SPC的运用之中去。　　2、制定SPC推行计划　　制定一个完整的计划对于SPC的顺利推行是非常重要的，在计划中要明确SPC推行各个阶段的内容及相关的责任人，为SPC的推行规定明确的目标和时间。　　3、开展SPC培训　　对相关人员先期进行SPC培训是实施SPC的关键。培训可以采取选送相关人员到外部培训单位参加培训，如有条件则应尽量邀请培训机构到工厂来培训，到厂培训的好外一是可以增加受训的人数，另一方面也可以使培训内容更切合工厂的实际，提升培训的效果，此外，到厂培训还可以创造出良好的SPC推行氛围。目前国内能进行SPC培训的机构不多，广州今朝科技有限公司长期从事SPC软件的开发和培训工作，是行业的佼佼者，曾为国内外众多大中型企业进行过SPC培训，均取得了良好的效果。　　4、确定关键变量　　首先是找出所有可控制的质量指针和相关参数，包括各个工序的控制点、控制内容、数据类型及适用的控制图等。　　其次是从生产中最常出现问题的工序作为突破口，对此工序进行分析和控制，使其生产过程达到稳定状态。　　再次是在在作为突破口的工序达到稳定状态后将此方法推行到整个生产过程，使整个企业的生产过程都达到稳定状态。　　5、收集资料　　这里的收集资料主要是指采用合理的抽样方法保证SPC所需的资料的完整性和准确性。包括抽样的时间间隔、样本的大小、随机抽样的安排、抽样的分布等方面的内容。　　6、统计分析　　目前企业推行SPC可采用广州今朝科技有限公司的TodaySPC3.0版软件。该软件是依最新版的ISO9000/QS9000标准研发，在原有2.0版的基础上又增加了许多强大的功能，是同类软件的代表，具有非常强大的统计分析功能，已被国内外众多大中型企业所采用。该软件主要有以下特点：一是操作简单、易学易用；二是可以进行资料的自动采集，对生产过程实时监控；三是具独特的预警和报警功能，在质量事故出现前发现问题，防患于未然；四是有强大的数据和图表处理能力，可同时提供包括Xbar-S图在内的13种统计图和包括CPK在内的20种统计资料；五是其特有的决策支持功能，可以帮管理者自动找出问题产生的原因及需要采取的措施，轻松达到质量持续改进的目的。TodaySPC3.0软件是一款不可多得的优秀的质量管理软件，它使SPC的推行变得轻松和简便。　　7、采取措施改进质量　　质量管理人员可根据SPC软件统计分析的结果，结合企业自身的实际，采取措施不断的改进质量。　　8、公布推行的成果　　企业在推行SPC的过程中，应及时公布运用SPC所取得的成果，以得升员工的信心和决心，加快SPC推行的进度和深度。　　五、SPC实施效果举例　　某食品公司，其主要产品是糖果。在采用SPC之前，为了防止达不到标准重量而引起的投诉与索赔，在设定每颗糖果重量基准时要比标准重量重0.1-0.2克，一年下来原材料浪费高达近100万元。采用TodaySPC软件进行质量管理后，通过控制过程的稳定，每颗糖果的重量与标准重量保持一致即可，勿须超重，这样每颗糖的成本降低0.002元，该公司每月产4000万颗，每月节省成本达到80000元，一年即可节省成本960000元，效果非常明显。Spc统计 - SPC控制图实施的八个步骤 1、 识别关键过程 一个产品品质的形成需要许多过程（工序），其中有一些过程对产品品质好坏起至关重要的作用，这样的过程称为关键过程，SPC控制图应首先用于关键过程，而不是所有的工序。因此，实施SPC，首先是识别出关键过程。然后，对关键过程进行分析研究，识别出过程的结构（输入、输出、资源、活动等）。 2、 确定过程关键变量（特性） 对关键过程进行分析（可采用因果图、排列图等），找出对产品质量影响最大的变量（特性）。 3、 制定过程控制计划和规格标准 这一步往往是最困难和费时，可采用一些实验方法参考有关标准。 4、 过程数据的收集、整理 5、 过程受控状态初始分析 采用分析用控制图分析过程是否受控和稳定，如果发现不受控或有变差的特殊原因，应采取措施。 注意：此时过程的分布中心（X）和均差σ、控制图界限可能都未知。 6、 过程能力分析 只有过程是受控、稳定的，才有必要分析过程能力，当发现过程能力不足时，应采取措施。 7、 控制图监控 只有当过程是受控、稳定的，过程能力足够才能采用监控用控制图，进入SPC实施阶段。 8、 监控、诊断、改进 在监控过程中，当发现有异常时，应及时分析原因，采取措施，使过程恢复正常。对于受控和稳定的过程，也要不断改进，减小变差的普通原因，提高质量降低成本。

　　统计过程控制（SPC）：　　统计过程控制（简称SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。　　统计过程控制（SPC）的含义：　　对于质量分析和改进而言，判断产品质量是否受控，统计过程控制（SPC）是一种基于数据分析的相当科学的方法。　　控制限是由过程能力决定的，相类似的，公差限则是由客户的需求所确定的。　　落在控制限范围内部的数据表示每一步操作都是按照预想的方式进行的。任何在控制限内部的数据波动大部分是由所谓的正常原因导致的—自然波动被认为是正常过程的一部分。如果数据落在控制限范围之外，则象征某种特殊原因作为波动的主要原因出现在生产过程中，此时则需要对生产中的某环节进行改变来解决问题，并防止缺陷产品的出现。

1）峰度和偏度通常用于判断数据正态性情况，峰度的绝对值越大，说明数据越陡峭，峰度的绝对值大于3，意味着数据严重不正态。同时偏度的绝对值越大，说明数据偏斜程度越高，偏度的绝对值大于3，意味着严重不正态。分析前可通过正态图查看数据正态性情况。（2）变异系数(CV)：变异系数大，说明数据的离散程度也大；变异系数小，说明数据的离散程度也小。当进行两个或多个变量离散程度的比较时，如果单位和（或）平均数不同时，就需采用变异系数来比较。

单变量统计分析，双变量统计分析根据涉及的变量多少不同,可分为单变量统计分析、双变量统计分析和多变量统计分析。

二峰的这个回归模型中，单个解释变量的这个统计量服从自由度为一是什么风格，他应该是分散分布。

兄弟做完了吗 有答案共享下呗

有人认为，对于小样本，你就无法使用统计的。但，这是一个误解，一个 常见的误解 。对于小样本，我们也有适当的统计方法。 一个研究者的“小样本”，在另一个研究者看来则可能意味着“大样本”。本文中，小样本主要是指样本量在5-30个用户（可用性研究中常见的样本量，进一步阅读:http://www.measuringusability.com/blog/actual-users.php）。 值得注意的是，用户研究并不是出现小样本的唯一领域。其他具有较高操作成本的研究也会出现这个现象，比如fMRis和动物实验等。 尽管我们有相应的方式来处理小样本研究数据，但我们应该清晰地知道小样本的局限性：你很难看到很大的差异，很明显的效果。 这就像使用双筒望远镜进行天文观测一样：使用双筒望远镜，你可能无法看到行星、恒星、月亮和偶尔出现的彗星。但这并不以为着你就不能进行天文观测了。事实上，伽利略就是使用望远镜（ 与今天相当的双筒望远镜相当 ）发现了木星的卫星。 统计也是一样。仅仅因为你的样本不够大，并不能判断你能不能使用统计。再次强调， 小样本的关键限制是，你难以发现设计或措施的效果是否有差异。 幸运的是，在用户体验研究中，我们往往关心的是不同用户可能发现的不同问题：比如：导航的结构变化，搜索结果页面的改进等等。 下面是我们在小样本用户研究中的常见统计分析方法。 比较compare 如果您需要对比两个独立组别的完成率、完成时间，问卷评分等。有两种大样本或者小样的方法可以采用。具体适用与哪种方法，取决于数据的特征：连续的还是离散的。比较均值： 如果你的数据是连续的（不是二进制），比如任务完成时间、问卷评分等，你可以采用独立样本t检验。实践证明，它对于小样本也是适用的。 二分变量比较： 如果你的数据是二进制的（成功/失败，是/否），你可以采用N-1的卡方检验。当期望数目小于1时，使用Fisher精确检验往往有更好的表现。 置信区间Confidence Intervals 当你想从样本数据来推测整个用户群，你会想到生成一个置信区间（译者注：关于置信区间，可参阅： http://baike.baidu.com/view/409226.htm ）。 尽管小样本的置信区会相当宽（通常为20-30个百分点），但是建立这样的区间总是有益的。例如：你想知道，用户在安装打印机前是否会去阅读“Read this first”文档。而测试中，8名用户中有6名用户没有去阅读。这时候我们可以推知：至少40%的用户很可能会这么做——这是一个相当大的比例。 置信区间的计算方法有三种，这取决于你数据是否是二进制、时间或者连续的。基于平均值的置信区间Confidence interval around a mean :如果你的数据是连续的（非二进制），如评定量表、以美元计算的订单金额，页面访问数等。那么，置信区间的计算可以基于t分布进行计算（当然，这需要考虑到样本量）。 基于任务时间的置信区间Confidence interval around task-time :任务时间的理论最小值为0秒（不多见），一些用户的任务时间可能是其他用户的10-20倍。对于这种不对称性，我们需要进行数据转换（ log-transformed ），然后基于转换后的数据进行计算。待报告时再转换回来。 基于二进制的置信区间 Confidence interval around a binary measure :二进制的数据比如完成率或yes/no。这类置信区间的计算，可以采用校正后沃尔德检验法（ Adjusted Wald interval ）计算（这种方法对于所有样本规模均适用）。 点估计（均值）Point Estimates (The Best Averages ) 任何研究报告中，何为"最好"的平均时间或平均完成率的估计，应当取决于研究的目标。 请记住：即使是“最好”的均值估计，也依然不代表实际的平均值。 所以对于未知总体均值的估计而言，置信区间是更好的展示方法。 在可用性研究中，小样本的均值计算，比较适宜的有两个：任务时间和完成率。不同样本规模中更常见的则是量表评分（SUS评分等）。 完成率： 小样本的完成率，通常可能只有几个数值（译者注：可用性测试中，这一数字可能为5）。例如：有五个用户进行任务操作，其任务完成率只可能是：0％，20％，40％，60％，80％和100％几个数字中的某一个（100%也并不罕见）。基于小样本得出一个完美的成功率，可能并不恰当——因为它可能并不能揭示真实情况（测试结果优于真实情况）。 我们（指作者）对自己的小样本可用性测试数据，利用拉普拉斯估计（theLaPlace estimator）和简单比例（一般称为，最大似然估计，the Maximum Likelihood Estimator）进行了均值估计（参见：http://www.upassoc.org/upa_publications/jus/2006_may/lewis_small_sample_estimates.pdf ）。 评定量表的均值问题： 量表是一个有趣的度量类型，它们大多是有限的区间（如：1-5,1-10等）除非你是 Spinal Tap （译者注：因翻译期间，该链接视频未能打开。故未译成中文）。我们发现，在小型或大型的样本中，均值最好是在中位数上（参阅：http://drjim.0catch.com/1993_MultipointScales_MeanAndMedianDifferencesAndObservedSignificanceLevels.pdf）。当然，我们有许多方式来报道评定量表的分数，比如 top-two boxes （直观理解，可参照NPS的计算规则）。 具体如何报告取决于你的灵敏度需要和组织要求。任务时间均值 ：一个较长的任务时间可能让算术平均值产生扭曲，这时候中位数则是用来描述平均水平的更恰当的指标。样本数在25以上的，中位数对均值具有良好的代表性（进一步阅读：http://www.measuringusability.com/average-times.php）。 不幸的是，中位数往往不够准确，在样本数小于25的情况下，比平均值更加不准确。这时候，几何平均值往往具有更好的衡量意义（译者注：几何平均值受极端值的影响更小）。 【工具箱】 小样本计算器：http://www.measuringusability.com/wald.htm 任务时间置信区间计算： http://www.measuringusability.com/time_intervals.php 二分变量差异检验： http://www.measuringusability.com/ab-calc.php top-two boxes：https://www.measuringusability.com/blog/top-box.php 几何平均数计算器： http://www.ab126.com/goju/1710.html 数字帝国-统计计算器： http://zh.numberempire.com/statisticscalculator.php —————————————————————————————— 【译后记】译罢此文，深深感触：对于结果直接提供算术平均数就是耍流氓！而多数报告也确实只提供了算术平均数一种。 本文对于更严谨科学地分析和解读研究发现，具有重要的启发意义。 因时间和精力限制，译文难免存在谬误，欢迎批评指正。

比较指标对不同性别是否显示显著差异，一般使用方差分析，方差分析对应的统计量服从卡方分布。秩和检验是非参数统计，涉及到排序统计量的时候使用

在数据分析过程中，你可能会经常遇到一个问题，比如你统计了上个月和这个月的活跃度平均值，你发现这个月的平均值比上个月有增长，但是这个增长是足够大，是本质的变化呢，或者只是随机的波动呢？你应该不应该向领导和同事报喜呢？是沾沾自喜还是真的有了重大突破，值得发奖金呢？这个时候就需要用到统计检验。下面就介绍几组适合不同数据的统计检验方法。 一 T检验，用于 正态分布 的参数检验 检验两组独立样本 平均值 是否相同， 只用于连续变量 主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。 只适用于连续变量，在一定区间内可以任意取值的 变量 叫 连续变量 ，其数值是 连续 不断的，相邻两个数值可作无限分割。简单粗暴的说，就是某个变量可以保留小数点后几位。比如，高考成绩。 一般我们接触数值都是连续变量，而且正态分布，因此T检验是非常常用的一种参数检验的方法。 1.独立样本T检验（Independent Sample T Test） 检测两个对象或者两种事务在同一时间的平均收入、平均得分、平均工资、平均利润、平均奖金等异同。 比如，有一组男生高考成绩，36个样本；有一组女生高考成绩，42个样本。 这两组数据是不同对象（不同性别组），在同一个时间高考成绩。我们想了解男生女生的平均成绩是否相同。 此时可采用独立样本T检验来分辨两组数据（视为两个子总体）的均值是否相同。 2.配对样本T-test（配对样本T检验） 检测同一对象或者同一事务在两种条件的平均收入、平均得分、平均工资、平均利润、平均奖金等异同。 比如，我们开头提出的问题。我们有某个APP上个月每天的日活跃度，还有某个APP这个月每天的日活跃度。我们想知道这两个月APP平均日活跃度是否相同。这样的情况就可以用配对样本T检验 如果通过统计检验，发现平均日活跃度下降了，但是平均值和上个月没有明显的不同，就没有必要太沮丧，说明这个波动还在比较正常的范围。如果这个月日活跃度平均值和上个月有明显的差异，而且低于上个月，那么就需要特别注意运营或者产品设计了。如果有明显差异，而且还是高于上个月的，就可以向领导同事报喜了。 二 非参数检验 ，检验两组或者多组样本分布是否相同，适用于 所有类型变量 非参数检验是不必假设样本呈现何种分布。如果已知道样本呈现何种分布就用对应的参数检验；如果不确定样本是否正态分布，也可以采用参数检验。 非参数检验适用于以下所有类型的变量。 （1）定类数据，或称类别数据，如性别、材料类型和付款方式，非黑即白；（2）定序数值，数据有几个离散值，1,2,3，这些值大小是有意义的，但是大小差距是没有意义；（3）定距数据，从非正太分布的数据重抽取的区间数据，也就是连续性变量。 比较常用的比较两组独立样本之间的非参数检验有： (1)检验两个 相关 样本（两组抽样）分布没有差异（来自同一个总体） 注意检验的样本之间有相关关系或者 A. Wilcoxon Signed Ranks检验 以秩检验为主，检验差异的方向和大小，比较全面，优先推荐这种检验。 B. Sign检验，检验正负差异次数 C. McNemar，侧重检验是否有差异 (2)检验k个 相关 样本（两组抽样）分布没有差异（来自同一个总体） A.Friedman检验，秩检验，同时计算卡方，tie B.Kendall检验，秩检验 C.Cochran的Q检验，只适用于二分变量，即k组样本都是0和1两种编码 (3)检验两组 独立 样本（两组抽样）是否来自同一个总体 推荐K-S(Kolmogorov Smirnov)检验 (4)检验k个独立样本是否来自统一整体 推荐Kruskal-WAllis检验 三 简而言之 如果你的两组或者多组变量是定距连续变量，那采用T检验就可以。 如果你变量不是定距变量，或者，定距变量明显不符合正态分布，才考虑使用非参数检验。

刚好复习到这一块，就来回答吧！点二列相关是其中一个变量一定得是真正的二分型变量。（是与否，男与女，生与死这类）而二列相关其中一列变量为人为划分的二分变量。（如 健康与不健康，及格和不及格这类）总的来说，如果不明确，就用点二列相关，在实际研究中，二列相关很少使用。（摘自现代心理与教育统计学 张厚粲著）

有人认为，对于小样本，你就无法使用统计的。但，这是一个误解，一个 常见的误解 。对于小样本，我们也有适当的统计方法。 一个研究者的“小样本”，在另一个研究者看来则可能意味着“大样本”。本文中，小样本主要是指样本量在5-30个用户（可用性研究中常见的样本量，进一步阅读:http://www.measuringusability.com/blog/actual-users.php）。 值得注意的是，用户研究并不是出现小样本的唯一领域。其他具有较高操作成本的研究也会出现这个现象，比如fMRis和动物实验等。 尽管我们有相应的方式来处理小样本研究数据，但我们应该清晰地知道小样本的局限性：你很难看到很大的差异，很明显的效果。 这就像使用双筒望远镜进行天文观测一样：使用双筒望远镜，你可能无法看到行星、恒星、月亮和偶尔出现的彗星。但这并不以为着你就不能进行天文观测了。事实上，伽利略就是使用望远镜（ 与今天相当的双筒望远镜相当 ）发现了木星的卫星。 统计也是一样。仅仅因为你的样本不够大，并不能判断你能不能使用统计。再次强调， 小样本的关键限制是，你难以发现设计或措施的效果是否有差异。 幸运的是，在用户体验研究中，我们往往关心的是不同用户可能发现的不同问题：比如：导航的结构变化，搜索结果页面的改进等等。 下面是我们在小样本用户研究中的常见统计分析方法。 比较compare 如果您需要对比两个独立组别的完成率、完成时间，问卷评分等。有两种大样本或者小样的方法可以采用。具体适用与哪种方法，取决于数据的特征：连续的还是离散的。比较均值： 如果你的数据是连续的（不是二进制），比如任务完成时间、问卷评分等，你可以采用独立样本t检验。实践证明，它对于小样本也是适用的。 二分变量比较： 如果你的数据是二进制的（成功/失败，是/否），你可以采用N-1的卡方检验。当期望数目小于1时，使用Fisher精确检验往往有更好的表现。 置信区间Confidence Intervals 当你想从样本数据来推测整个用户群，你会想到生成一个置信区间（译者注：关于置信区间，可参阅： http://baike.baidu.com/view/409226.htm ）。 尽管小样本的置信区会相当宽（通常为20-30个百分点），但是建立这样的区间总是有益的。例如：你想知道，用户在安装打印机前是否会去阅读“Read this first”文档。而测试中，8名用户中有6名用户没有去阅读。这时候我们可以推知：至少40%的用户很可能会这么做——这是一个相当大的比例。 置信区间的计算方法有三种，这取决于你数据是否是二进制、时间或者连续的。基于平均值的置信区间Confidence interval around a mean :如果你的数据是连续的（非二进制），如评定量表、以美元计算的订单金额，页面访问数等。那么，置信区间的计算可以基于t分布进行计算（当然，这需要考虑到样本量）。 基于任务时间的置信区间Confidence interval around task-time :任务时间的理论最小值为0秒（不多见），一些用户的任务时间可能是其他用户的10-20倍。对于这种不对称性，我们需要进行数据转换（ log-transformed ），然后基于转换后的数据进行计算。待报告时再转换回来。 基于二进制的置信区间 Confidence interval around a binary measure :二进制的数据比如完成率或yes/no。这类置信区间的计算，可以采用校正后沃尔德检验法（ Adjusted Wald interval ）计算（这种方法对于所有样本规模均适用）。 点估计（均值）Point Estimates (The Best Averages ) 任何研究报告中，何为"最好"的平均时间或平均完成率的估计，应当取决于研究的目标。 请记住：即使是“最好”的均值估计，也依然不代表实际的平均值。 所以对于未知总体均值的估计而言，置信区间是更好的展示方法。 在可用性研究中，小样本的均值计算，比较适宜的有两个：任务时间和完成率。不同样本规模中更常见的则是量表评分（SUS评分等）。 完成率： 小样本的完成率，通常可能只有几个数值（译者注：可用性测试中，这一数字可能为5）。例如：有五个用户进行任务操作，其任务完成率只可能是：0％，20％，40％，60％，80％和100％几个数字中的某一个（100%也并不罕见）。基于小样本得出一个完美的成功率，可能并不恰当——因为它可能并不能揭示真实情况（测试结果优于真实情况）。 我们（指作者）对自己的小样本可用性测试数据，利用拉普拉斯估计（theLaPlace estimator）和简单比例（一般称为，最大似然估计，the Maximum Likelihood Estimator）进行了均值估计（参见：http://www.upassoc.org/upa_publications/jus/2006_may/lewis_small_sample_estimates.pdf ）。 评定量表的均值问题： 量表是一个有趣的度量类型，它们大多是有限的区间（如：1-5,1-10等）除非你是 Spinal Tap （译者注：因翻译期间，该链接视频未能打开。故未译成中文）。我们发现，在小型或大型的样本中，均值最好是在中位数上（参阅：http://drjim.0catch.com/1993_MultipointScales_MeanAndMedianDifferencesAndObservedSignificanceLevels.pdf）。当然，我们有许多方式来报道评定量表的分数，比如 top-two boxes （直观理解，可参照NPS的计算规则）。 具体如何报告取决于你的灵敏度需要和组织要求。任务时间均值 ：一个较长的任务时间可能让算术平均值产生扭曲，这时候中位数则是用来描述平均水平的更恰当的指标。样本数在25以上的，中位数对均值具有良好的代表性（进一步阅读：http://www.measuringusability.com/average-times.php）。 不幸的是，中位数往往不够准确，在样本数小于25的情况下，比平均值更加不准确。这时候，几何平均值往往具有更好的衡量意义（译者注：几何平均值受极端值的影响更小）。 【工具箱】 小样本计算器：http://www.measuringusability.com/wald.htm 任务时间置信区间计算： http://www.measuringusability.com/time_intervals.php 二分变量差异检验： http://www.measuringusability.com/ab-calc.php top-two boxes：https://www.measuringusability.com/blog/top-box.php 几何平均数计算器： http://www.ab126.com/goju/1710.html 数字帝国-统计计算器： http://zh.numberempire.com/statisticscalculator.php —————————————————————————————— 【译后记】译罢此文，深深感触：对于结果直接提供算术平均数就是耍流氓！而多数报告也确实只提供了算术平均数一种。 本文对于更严谨科学地分析和解读研究发现，具有重要的启发意义。 因时间和精力限制，译文难免存在谬误，欢迎批评指正。

常用的统计方法：1、计量资料的统计方法：分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法；2、计数资料的统计方法：计数资料的统计方法主要针对四格表和R×C表利用检验进行分析；3、等级资料的统计方法：等级资料(有序变量)是对性质和类别的等级进行分组，再清点每组观察单位个数所得到的资料。统计资料丰富且错综复杂，要想做到合理选用统计分析方法并非易事。对于同一 个资料，若选择不同的统计分析方法处理，有时其结论是截然不同的。

如下两组治疗效果比较 n（%）组别 例数 显效 有效 无效 总有效率对照组 30 9 9 12 18观察组 30 17 10 3 27采用Ridit方法检验它们的效果有统计学意义吗？请详细列出检验步骤，还可以有X2检验吗?谢谢！

这要根据你的研究目的 比如自变量是组别 ，因变量是效果（痊愈、好转、无效），如果想看不同组别效果有无差异的话 可以考虑用秩和检验如果做回归分析的话 可以考虑有序logistic回归

【答案】B【答案解析】本题考查定量变量。当变量的取值是数值时，该变量被称为定量变量或数量变量。参见教材P165.

常用的统计方法：1、计量资料的统计方法：分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法；2、计数资料的统计方法：计数资料的统计方法主要针对四格表和R×C表利用检验进行分析；3、等级资料的统计方法：等级资料(有序变量)是对性质和类别的等级进行分组，再清点每组观察单位个数所得到的资料。统计资料丰富且错综复杂，要想做到合理选用统计分析方法并非易事。对于同一 个资料，若选择不同的统计分析方法处理，有时其结论是截然不同的。

chaziliao

在统计数据表中,既可能有分类变量也可能有数值变量对。数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量(variables)大致可以分为数值变量(numrical)和分类变量(categorical)。离散型变量(discrete)值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量(continuous)在一定区间内可以任意取值，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有真零点的概念，所以可以进行乘除操作。有序分类变量(ordinal)描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量(nominal)取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量?二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。

在统计数据表中,既可能有分类变量也可能有数值变量对。数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于加法、减法、求平均值等操作有意义。而分类变量对于上述的操作没有意义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。统计学中的变量(variables)大致可以分为数值变量(numrical)和分类变量(categorical)。离散型变量(discrete)值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。连续型变量(continuous)在一定区间内可以任意取值，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有真零点的概念，所以可以进行乘除操作。有序分类变量(ordinal)描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。无序分类变量(nominal)取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量?二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。

解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。regldilofdiestimatesstoreolsxtivregldi(lofdi=l.lofdildeplexr)estimatesstoreivhausmanivols（在面板数据中使用工具变量，Stata提供了如下命令来执行2SLS:xtivregdepvar[varlist1](varlist_2=varlist_iv)（选择项可以为fe，re等，表示固定效应、随机效应等。详见helpxtivreg）如果存在内生解释变量，则应该选用工具变量，工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。“恰好识别”时用2SLS。2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分，即由工具变量所造成的外生的变动部分，以及与扰动项相关的其他部分；然后，把被解释变量对中的这个外生部分进行回归，从而满足OLS前定变量的要求而得到一致估计量。tptqtp二、异方差与自相关检验在球型扰动项的假定下，2SLS是最有效的。但如果扰动项存在异方差或自相关，面板异方差检验：xtglsencinvsexpimpescmrl,iglspanel(het)estimatesstoreheteroxtglsencinvsexpimpescmrl,iglsestimatesstorehomolocaldf=e(N_g)-1lrtestheterohomo,df(`df")面板自相关：xtserialencinvsexpimpescmrl则存在一种更有效的方法，即GMM。从某种意义上，GMM之于2SLS正如GLS之于OLS。好识别的情况下，GMM还原为普通的工具变量法；过度识别时传统的矩估计法行不通，只有这时才有必要使用GMM，过度识别检验（OveridentificationTest或JTest）：estatoverid三、工具变量效果验证工具变量：工具变量要求与内生解释变量相关，但又不能与被解释变量的扰动项相关。由于这两个要求常常是矛盾的，故在实践上寻找合适的工具变量常常很困难，需要相当的想象力与创作性。常用滞后变量。需要做的检验：检验工具变量的有效性：（1）检验工具变量与解释变量的相关性如果工具变量z与内生解释变量完全不相关，则无法使用工具变量法；如果与仅仅微弱地相关，。这种工具变量被称为“弱工具变量”（weakinstruments）后果就象样本容量过小。检验弱工具变量的一个经验规则是，如果在第一阶段回归中，F统计量大于10，则可不必担心弱工具变量问题。Stata命令：estatfirst（显示第一个阶段回归中的统计量）（2）检验工具变量的外生性（接受原假设好）在恰好识别的情况下，无法检验工具变量是否与扰动项相关。在过度识别（工具变量个数>内生变量个数）的情况下，则可进行过度识别检验（OveridentificationTest），检验原假设所有工具变量都是外生的。如果拒绝该原假设，则认为至少某个变量不是外生的，即与扰动项相关。0HSargan统计量，Stata命令：estatoverid四、GMM过程在Stata输入以下命令，就可以进行对面板数据的GMM估计。.sscinstallivreg2（安装程序ivreg2）.sscinstallranktest（安装另外一个在运行ivreg2时需要用到的辅助程序ranktest）.use"traffic.dta"（打开面板数据）.xtsetpanelvartimevar（设置面板变量及时间变量）.ivreg2yx1(x2=z1z2),gmm2s（进行面板GMM估计，其中2s指的是2-stepGMM）

全国2009年10月高等教育自学考试计量经济学试题课程代码：00142一、单项选择题（本大题共25小题，每小题1分，共25分）在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。1.经济计量研究中的数据有两类，一类是时序数据，另一类是（ ）A.总量数据 B.横截面数据C.平均数据 D.相对数据2.经济计量学起源于对经济问题的（ ）A.理论研究 B.应用研究C.定量研究 D.定性研究3.下列回归方程中一定错误的是（ ）A. B. C. D. 4.以Yi表示实际观测值， 表示预测值，则普通最小二乘法估计参数的准则是（ ）A.∑（Yi一 ）2=0 B.∑（Yi- ）2=0C.∑（Yi一 ）2最小 D.∑（Yi- ）2最小5.在对回归模型进行统计检验时，通常假定随机误差项ui服从（ ）A.N（0，σ2） B.t（n-1）C.N（0， ）（如果i≠j，则 ≠ ） D.t（n）6.已知两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（ ）A.0.32 B.0.4C.0.64 D.0.87.在利用线性回归模型进行区间预测时，随机误差项的方差越大，则（ ）A.预测区间越宽，精度越低 B.预测区间越宽，预测误差越小C.预测区间越窄，精度越高 D.预测区间越窄，预测误差越大8.对于利用普通最小二乘法得到的样本回归直线，下面说法中错误的是（ ）A.∑ei=0 B.∑ei≠0C. ∑eiXi=0 D.∑Yi=∑ 9.下列方法中不是用来检验异方差的是（ ）A.安斯卡姆伯-雷姆塞检验 B.怀特检验C.戈里瑟检验 D.方差膨胀因子检验10.如果线性回归模型的随机误差项的方差与某个变量Zi成比例，则应该用下面的哪种方法估计模型的参数?（ ） A.普通最小二乘法 B.加权最小二乘法C.间接最小二乘法 D.工具变量法11.如果一元线性回归模型的残差的一阶自相关系数等于0.3，则DW统计量等于（ ）A.0.3 B.0.6C.1 D.1.412.如果dL<DW<du，则（ ）A.随机误差项存在一阶正自相关 B.随机误差项存在一阶负自相关C.随机误差项不存在一阶自相关 D.不能判断随机误差项是否存在一阶自相关13.记ρ为回归方程的随机误差项的一阶自相关系数，一阶差分法主要适用的情形是（ ）A.ρ≈0 B.ρ≈1C.ρ>0 D.ρ<014.方差膨胀因子的计算公式为（ ）A. B. C. D. 15.在有限分布滞后模型Yt=0.5+0.6Xt-0.8Xt-1+0.3Xt-2+ut中，短期影响乘数是（ ）A.0.3 B.0.5C.0.6 D.0.816.对于一个无限分布滞后模型，如果模型参数的符号都相同且参数按几何数列衰减，则该模型可以转化为（ ）A.Koyck变换模型 B.自适应预期模型C.部分调整模型 D.有限多项式滞后模型17.在联立方程模型中，识别的阶条件是（ ）A.充分条件 B.充要条件C.必要条件 D.等价条件18.在简化式模型中，其解释变量都是（ ）A.外生变量 B.内生变量C.滞后变量 D.前定变量19.对于联立方程模型中的制度方程，下面说法中正确的是（ ）A.不可识别 B.恰好识别C.过度识别 D.不存在识别问题20.如果某种商品需求的自价格弹性系数 >0，则该商品是（ ）A.正常商品 B.非正常商品C.高档商品 D.劣质商品21.如果某种商品需求的收入弹性系数0< <1，则该商品是（ ）A.必须品 B.高档商品C.劣质商品 D.吉芬商品22.设生产函数为Y=f（L，K），对于任意的 >l，如果f（ L， K）> f（L，K），则称该生产函数为（ ）A.规模报酬大于 B.规模报酬递增C.规模报酬递减 D.规模报酬规模小于 23.如果某商品需求的自价格弹性 =1，则（ ）A.需求富有弹性 B.需求完全有弹性C.单位需求弹性 D.需求缺乏弹性24.下列各种用途的模型中，特别注重模型拟合优度的是（ ）A.经济预测模型 B.结构分析模型C.政策分析模型 D.专门模型25.如果△Yt为平稳时间序列，则Yt为（ ）A.0阶单整 B.1阶单整C.2阶单整 D.协整二、多项选择题（本大题共5小题，每小题2分，共10分）在每小题列出的五个备选项中有二至五个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选、少选或未选均无分。26.下列现象中不属于相关关系的有（ ）A.家庭消费支出与收入 B.商品销售额与销售量、销售价格C.物价水平与商品需求 D.小麦产量与施肥量E.成绩总分与各门课程分数27.常用的处理多重共线性的方法有（ ）A.追加样本信息 B.使用非样本先验信息C.进行变量形式的转换 D.岭回归估计法E.主成分回归估计法28.在消费（Y）对收入（X）的回归分析中考虑性别的影响，则下列回归方程可能正确的有（ ）A.Y= + X+u B.Y= + D+ X+uC.Y= + + +u D. Y= + （DX）+uE. Y= + D+ X+ +u29.根据样本数据和分析期限的不同，将宏观经济计量模型分为（ ）A.月度模型 B.季度模型C.半年度模型 D.年度模型E.中长期模型30.下列检验中属于经济计量准则检验的有（ ）A.判定系数检验 B.序列相关检验C.方差非齐次性检验 D.多重共线性检验E.联立方程模型的识别性判断三、名词解释题（本大题共5小题，每小题3分，共15分）31.经济计量分析工作32.宏观经济计量模型的总体设计33.区间预测34.平稳时间序列35.恩格尔定律四、简答题（本大题共4小题，每小题5分，共20分）36.简述回归分析和相关分析之间的区别。37.有限多项式滞后模型可以解决有限分布滞后模型的哪些问题?38.简述识别的定义和种类。39.与单一需求方程模型相比，需求方程系统模型有哪些优点?五、计算题（本大题共2小题，每小题10分，共20分）40.根据某地区居民过去10年的人均年储蓄额（Y）和人均年收入额（X）的历史数据，计算得：∑Xi=293，∑Yi=81，∑（Xi－ ）（Yi－ ）=200.7，∑（Xi－ ）2=992.1，∑（Yi－ ）2=44.9。求：（1）人均年储蓄额（Y）关于人均年收入额（X）的线性回归方程；（2）该回归方程的判定系数。41.根据某种商品在26个城市的销售量（Y）和销售价格（X）的横截面数据，对销售量（Y）关于销售价格（X）进行线性回归。为了检验回归模型的随机误差项是否存在异方差，将26对观测值按销售价格（X）从大到小排序。根据前面13对观测值，对销售量（Y）关于销售价格（X）进行线性回归，回归的残差平方和为RSS1=1536.8。根据后面13对观测值，对销售量（Y）关于销售价格（X）进行线性回归，回归的残差平方和为RSS2=377.17。（1）试在5％的显著性水平下判断回归模型的随机误差项是否存在异方差性。（F0.05（11，1I）=2.82， F0.05（12，12）=2.69）（2）如果回归模型的随机误差项存在异方差性，会对线性回归分析造成什么影响?六、分析题（本大题共l小题，10分）42.在某种饮料的需求Q对其价格P的线性回归分析中，综合考虑“地区”因素和“季节”因素的如下影响：（1）“地区”（农村、城市）因素影响其截距；（2）“季节”（春、夏、秋、冬）因素影响其截距和斜率。试分析确定该种饮料需求的线性回归模型

如果是定序变量，可以使用频数描述其分布，或者进行分组统计描述。如果是定类变量，直接统计频数。

概率为0的事件为不可能事件概率为1的事件为必然事件

答:有扇形统计图(又叫扇形图)、折线统计图(又叫折线图)、条形统计图(又叫条形图)、半对数线图(又叫半对数线统计图)、散点图(又叫产品销量分布图、产品销售分布图、散点统计图)、直方图(又叫直方统计图)、统计地图、茎叶统计图和网状图。 以上内容来自百度百科。

这个有点爱莫能助了，这些不是我的强项

常用的统计图主要有圆饼图、条形图、直方图和折线图四种。不同层次的变量其统计图的制作也不相同。一般情况下，定类变量用圆饼图或条形图；定序变量用条形图；定距变量用直方图或曲线图。

按照计量尺度不同,可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照统计数据的收集方法可以分为观测数据和实验数据；按照被描述的现象与时间的关系可分为截面数据和时间序列数据.

统计数据按不同的分类规则可分为不同的类型,这里主要按三种分类规则分类。

条形 统计图 、折线 统计图 、扇形 统计图

附上数据吧

按照计量精确程度，由高到低可分为定比尺、定距尺度、定序尺度、定类尺度。【释义】统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说：它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。【解释】1、定类尺度：也称类别尺度或名义尺度，是将调查对象分类，标以各种名称，并确定其类别的方法。它实质上是一种分类体系。2、定序尺度：也称等级尺度或顺序尺度，是按照某种逻辑顺序将调查对象排列出高低或大小，确定其等级及次序的一种尺度。3、定距尺度：也称等距尺度或区间尺度，是一种不仅能将变量（社会现象）区分类别和等级，而且可以确定变量之间的数量差别和间隔距离的方法。4、定比尺度：也称比例尺度或等比尺度，是一种除有上述三种尺度的全部性质之外，还有测量不同变量（社会现象）之间的比例或比率关系的方法。

按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照统计数据的收集方法，可以将其分为观测数据和实验数据；按照被描述的对象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。 在统计学中，统计数据主要可分为四种类型，分别是定类数据，定序数据，定距数据，定比变量。 1.定类数据（Nominal）：名义级数据，数据的最低级，表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量，仅仅是一种标志，没有序次关系。例”性别“，”男“编码为1，”女“编码为2。 2.定序数据（Ordinal）：数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。例如，“受教育程度”，文盲半文盲=1，小学=2，初中=3，高中=4，大学=5，硕士研究生=6，博士及其以上=7。 3.定距数据（Interval）：具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。例如，温度。 4.定比变量（Ratio）：数据的最高级，既有测量单位，也有绝对零点，例如职工人数，身高。 一般来说，数据的等级越高，应用范围越广泛，等级越低，应用范围越受限。 不同测度级别的数据，应用范围不同。等级高的数据，可以兼有等级低的数据的功能，而等级低的数据，不能兼有等级高的数据的功能。

定类数据。在统计学中，统计数据主要可分为四种类型，分别是定类数据，定序数据，定距数据，定比变量。1、定类数据（Nominal）：名义级数据，数据的最低级，表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量，仅仅是一种标志，没有序次关系。例”性别“，”男“编码为1，”女“编码为2。2、定序数据（Ordinal）：数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。例如，“受教育程度”，文盲半文盲=1，小学=2，初中=3，高中=4，大学=5，硕士研究生=6，博士及其以上=7。3、定距数据（Interval）：具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。例如，温度。4、定比变量（Ratio）：数据的最高级，既有测量单位，也有绝对零点，例如职工人数，身高。

统计方法:1）测量的尺度统计学一共有四种测量的尺度或是四种测量的方式。这四种测量(名目，顺序，等距，等比)在统计过程中具有不等的实用性 。等比尺度(Ratio measurements)拥有零值及资料间的距离是相等被定义的，等距尺度（Interval measurements）资料间的距离是相等被定义的但是它的零值并非绝对的无而是自行定义的（如智力或温度的测量）。（ Ordinal measurements）顺序尺度的意义并非表现在其值而是在其顺序之上。名目尺度（Nominal measurements）的测量值则不具量的意义。1.与数据相关的几个基本概念：个体：收集数据时所依据的对象。【数据库中的关键字】变量：对个体所感兴趣的特征。【属性】观察值：对某个体收集到的测量值的全体。【测量值表全体】观察值是对数据集中每个个体的各个方面进行测量所得的集合。因此它的个数总是等于个体的数量，每个个体的测量值个数等于变量的个数。数据总数=个体数*变量数。2.对数据的测量尺度：名义尺度：用于确认个体属性的标签或者名称。顺序尺度：数据以名义数据显示，但数据顺序或等级之间的差异有意义。【如对于服务质量测量：优秀、良好、较差；对酒店的1-5星级的划分；班级中上成绩排名】区间尺度：数据具有顺序数据所有的特征，并以相同的刻度或单位表示数值间的间隔。它总是数值型数据。【如学生的语文成绩分数】比率尺度：数据数据具有区间数据所有特性，且两个数据的比值是有意义的，其测量尺度为比率尺度。3.统计数据类型在统计学中，统计数据主要可分为四种类型，分别是定类数据，定序数据，定距数据，定比变量。1.定类数据（Nominal）：名义级数据，数据的最低级，表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量，仅仅是一种标志，没有序次关系。【例如， ”性别“，”男“编码为1，”女“编码为2。 】2.定序数据（Ordinal）:数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。【例如，“受教育程度”，文盲半文盲=1，小学=2，初中=3，高中=4，大学=5，硕士研究生=6，博士及其以上=7。 】3.定距数据（Interval）:具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。统计中经常需要这种数据来时行分析。【例如，温度。】4.定比变量（Ratio）:数据的最高级，既有测量单位，也有绝对零点。【例如职工人数，身高。】一般来说，数据的等级越高，应用范围越广泛，等级越低，应用范围越受限。不同测度级别的数据，应用范围不同。等级高的数据，可以兼有等级低的数据的功能，而等级低的数据，不能兼有等级高的数据的功能。中国统计网中有一博文提到了如下分类：1.按计量尺度分类分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。【根据特征划成类。可以使用名义尺度或者顺序尺度】——分类变量顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。 数值型数据可能是离散的也可能是连续的。如泊松分布描述的数据是离散的，正态分布等描述的数据是连续的。2.按收集方法分类观测数据：通过调查和观测而收集到的数据。 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。3.按时间状况分类截面数据：在相同或近似相同时间点上收集的数据。 时间序列数据：在不同时间上收集到一段时间内的数据。

虚/名义上的， 依顺序的， 区间（分析），比例/比率

统计数据类型与对应的相关性分析方法在统计学中，统计数据主要可分为四种类型，分别是定类数据，定序数据，定距数据，定比变量。1.定类数据（Nominal）：名义级数据，数据的最低级，表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量，仅仅是一种标志，没有序次关系。例如， ”性别“，”男“编码为1，”女“编码为2。定类变量之间的相关系数，只能以变量值的次数来计算，常用λ系数法；2.定序数据（Ordinal）:数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。例如，“受教育程度”，文盲半文盲=1，小学=2，初中=3，高中=4，大学=5，硕士研究生=6，博士及其以上=7。定序变量的相关性测量常用Gamma系数法和Spearman系数法；3.定距数据（Interval）:具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。例如，温度。定距变量的相关性测量常用Pearson系数法；4.定比变量（Ratio）:数据的最高级，既有测量单位，也有绝对零点，例如职工人数，身高。一般来说，数据的等级越高，应用范围越广泛，等级越低，应用范围越受限。不同测度级别的数据，应用范围不同。等级高的数据，可以兼有等级低的数据的功能，而等级低的数据，不能兼有等级高的数据的功能。

【答案】：各观测之间是相互独立的解析：非参数统计是一种不限定总体分布形态的统计手段。非参数统计主要用于检验假设方面，同时也已经应用到心理学研究设计中。非参数统计主要适用于称名型和顺序型的数据资料，也可以运用于等距或等比型的数据。非参数统计检验的假设（1）各观测之间是相互独立的；（2）变量具有基本的连续性和一致性；（3）数据呈顺序型或称名型。

描述人属性的变量称名数据有哪些，等距数据有哪些，等比数据有哪些，顺序数据有哪些

根据数据反映的测量水平，可把数据区分为称名数据、顺序数据、等距数据和比率数据四种类型。1、称名数据只说明某一事物与其它事物在属性上的不同或类别上的差异，它具有独立的分类单位，其数值一般都取整数形式，只计算个数，并不说明事物之间差异的大小。2、顺序数据是指既无相等单位，也无绝对零点的数据，是按事物某种属性的多少或大小，按次序将各个事物加以排列后获得的数据资料。3、等距数据是具有相等单位，但无绝对零点的数据。4、比率数据既表明量的大小，也有相等单位，同时还具有绝对零点的数据。区别是称名变量不说明事物与事物之间的差异的大小顺序先后；顺序变量可以就事物的大小多少按照次序进行对事物排列；等距变量具有相等的单位能表明量的相对大小，它观测数据的单位是相等的但是零点是相对的；比率变量除了具有量的大小、相等单位还有绝对零点,对它的数据可以进行加减乘除的运算。扩展资料：数据的逻辑结构四种分类是：1、第一种是集合，集合中任何两个数据元素之间都没有逻辑关系,组织形式松散。2、第二种是线性结构，线性结构中的结点按逻辑关系依次排列形成一个“锁链”。3、第三种是树形结构，树形结构具有分支、层次特性,其形态有点象自然界中的树。4、第四种是图状结构，图状结构中的结点按逻辑关系互相缠绕,任何两个结点都可以邻接。

变量是说明现象某种特征的概念，变量可分为分类变量、顺序变量和数值变量。分类变量是说明事物类别的一个名称，例如性别、职业等。顺序变量是说明事物有序类别的一个名称，例如等级、学历等。数值变量是说明事物数字特征的一个名称，例如产品产量、商品销售量和年龄等都是数值变量。数值型变量根据取值的不同，又可分为离散型变量和连续型变量。离散型变量只能取可数值，而且其取值都以整位数断开，可以一一列举，如企业数、产品数量和人数等就是离散变量。连续型变量是可以取直线上或区间中任何值的变量，其取值是连续不断的，不能一一列举，例如国民生产总值、居民收入等。

教育统计学的几个简单问题悬赏分：20-离问题结束还有14天20小时1．下列统计量中对数据变化灵敏性最好的是(C)：A.方差B.平均差C.算术平均差D.中位数4．某儿童的智力相当于3岁5个月水平，而他的实际年龄是3岁10个月，那么他的智商约为（A）A．90B．100C．110D．1155．假设以某校一年级105名学生的数学考试成绩作为成绩总体，采用简单随机抽样方法从这105名学生的数学成绩总体中抽取一个容量为32的样本，求得这32个样本数据的次数分布，称为（A）A．抽样分布B．样本分布C．总体分布D．正态分布6．零点是相对的，具有相等的单位，一般不能用乘除法运算来反映两个数据之间的倍比关系的数据是(B)。A.称名变量B.顺序变量C.等距变量D.比率变量7．随着自由度的增大，χ2分布越来越接近于：(D)。A.z分布B.t分布C.F分布D.二项分布8.下列变量中属于称名变量的是（C）A．学生的体温B．学生的身高C．学生所在的班级D．学生的外语成绩9.通常认为|r|<0.2时称为(B)A.极低相关B.低相关C.中等相关D.高相关10.适用于总体很大，样本较小，总体无中间层次结构的抽样方法是(A)A.简单随机抽样B.分层抽样C.等距抽样D.分阶段抽样11.在统计学中，总体参数中相关系数表示为(B)A.rB.ρC.μD.σ12.频数分布表中100—105一组的下限是(B)A.99.5B.100C.100.5D.105

您问的问题属于《心理与数理统计学》的范畴。有关这个问题，我大致说明一下，如果在我说明的过程中，您依旧有不明白的地方，请参照《心理与数理统计学》解答您心中的疑惑。 一、通常，有些变量的测量结果只有两种类别，譬如男性与女性、房东与房客、成功与失败、及格与不及格、生或死等等。这种按事物的某一性质划分的只有两类结果的变量，称为二分变量。 二、二分变量又分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。真正的二分变量也称为离散型二分变量，前面我所举出的一些例子都是离散型二分变量。所谓人为的二分变量，是指该变量本身是一个连续型的测量数据，两种结果之间本来是一个连续统一体，但被某种人为规定的标准划分为两个类别。在这种情况下，一个测量结果很明显地要么属于这个类别，要么属于另一个类别，两种类别之间一般也不会被看做是连续的。有时一个变量是双峰分布，也可划分为二分称名变量，如文盲与非文盲，可规定一个界限，文盲指识字极少的人，其余的人为非文盲，就识字量来说可能形成双峰分布形态。 祝好！

不好意思，不是很理解你的要求。可能超出我的能力范围了

您好，您这种三因素混合实验设计，如果三个因素之间有交互效应，还应该继续写代码做简单效应分析，这个步骤难度很大，您得耐心了。祝您好运！

　　一.变量与数据 　　变数或变量，是指没有固定的值，可以改变的数。变量的具体数值称为变量值，即数据。统计数据就是统计变量的具体表现。 　　二.数据类型 　　(一)定性变量(数据)与定量变量(数据) 　　1.定性变量：反映“职业”、“教育程度”等现象的属性特点的变量，不能说明具体量的大小和差异。 　　分类变量：没有量的特征，只有分类特征。这种只反映现象分类特征的变量又称分类变量。分类变量的观测结果就是分类数据。说明事物类别的一个名称。如“性别”就是一个分类变量。 　　顺序变量：如果类别具有一定的顺序，如，“教育类别”，这样的变量称为顺序变量，相应的观察结果就是顺序数据。说明事物有序类别的一个名称，这类变量的具体表现就是顺序数据。 　　2.数值(定量)变量：反映“天气温度”、“月收入”等变量可以用数值表示其观察结果，而且这些数值具有明确的数值含义，不仅能分类而且能测量出来具体大小和差异。这些变量就是定量变量也称数值变量，定量变量的观察结果成为定量数据。说明事物数字特征的一个名称。 　　分类变量没有数值特征，所以不能对其数据进行数学运算。分类数据只能用来区分事物，而不能用来表明实物之间的大小、优劣关系。 　　顺序变量比分类变量向前进一步，它不仅能用来区分客观现象的不同类别，而且还可以表明现象之间的大小、高低、优劣关系。显然，顺序数据的功能比分类数据要强一些，对事物的划分也更精细一些。但顺序数据的数据之间虽然可以比较大小，却无法计算相互之间的大小、高低或优劣的.距离。只是反映事物在性质上的差异，而不能用来反映事物在数量上的差异。因此，从本质上，顺序数据仍然是定性数据中的一种。 　　数值型数据作为统计研究的主要资料，其特征在于它们都是以数值的形式出现的，有些数值型数据只可以计算数据之间的绝对差，而有些数值型数据不仅可以计算数据之间的绝对差，还可以计算数据之间的相对差。其计量精度远远高于定性数据。在统计学研究中，对数值型数据的研究是定量分析的主要内容。 　　从上述三种数据的基本特点可以看出，这三类数据对事物的描述是由定性到定量、由低级到高级，从粗略到精细。在统计研究中，需要明确各种数据所适用的统计方法，正确的选择和应用，这是正确进行统计研究的基本要求。 　　(二)观测数据和实验数据 　　按获取数据的方法不同，可分为观测数据和实验数据。观测数据可能是全面数据也可能是样本数据(局部)，实验数据一般都是样本数据。 　　1. 观测数据。 　　观测数据是对客观现象进行实地观测所取得的数据，在数据取得的过程中一般没有认为的控制和条件约束。在社会经济问题研究中，观测是取得数据最主要的方法。 　　2. 实验数据。 　　实验数据一般是在科学实验环境下取得的数据。在实验中，实验环境是受到严格控制的，数据的产生一定是某一约束条件下的结果。在自然科学研究中实验的方法应用非常普遍。

统计数据是对客观现象特征的反映，而由于客观现象的复杂性，在反映这些现象特征时，可以从不同的角度进行采集，从而得到不同类型的数据。 　　一.变量与数据 　　变数或变量，是指没有固定的值，可以改变的数。如天气温度、上证指数、月收入、每个人教育程度等就是变量，他们的特征是从一次观察到下一次观察会出现不同的结果。 　　变量的具体数值称为变量值，即数据。 　　二.数据类型 　　(一)定性变量(数据)与定量变量(数据) 　　1.定性变量：反映“职业”、“教育程度”等现象的属性特点的变量，不能说明具体量的大小和差异。 　　分类变量：没有数值特征，不能对其数据进行数学运算。即使有时人们用若干个数值来代表不同的类别，这些数据本身也不具有数量差异的意义。例如，人们经常用编号1表示男性、用编号2表示女性，这些编号的主要作用在于使文字性概念成为计算机可识别的代码，其本身并不具有计算意义上的数量差异，由此可见，分类数据只能用来区分事物，而不能用来表明事物之间的大小、优劣关系。 　　顺序变量：如果类别具有一定的顺序，如，“教育类别”，这样的变量称为顺序变量，相应的观察结果就是顺序数据。说明事物有序类别的一个名称，这类变量的具体表现就是顺序数据。 　　顺序变量比分类变量向前进一步，它不仅能用来区分客观现象的不同类别，而且还可以表明现象之间的大小、高低、优劣关系。显然，顺序数据的功能比分类数据要强一些，对事物的划分也更精细一些。但顺序数据的数据之间虽然可以比较大小，却无法计算相互之间的大小、高低或优劣的距离。只是反映事物在性质上的差异，而不能用来反映事物在数量上的差异。因此，从本质上，顺序数据仍然是定性数据中的一种。 　　2.数值(定量)变量：反映“天气温度”、“月收入”等变量可以用数值表示其观察结果，而且这些数值具有明确的数值含义，不仅能分类而且能测量出来具体大小和差异。这些变量就是定量变量也称数值变量，定量变量的观察结果成为定量数据。说明事物数字特征的一个名称。 　　数值型数据作为统计研究的主要资料，其特征在于它们都是以数值的形式出现的，有些数值型数据只可以计算数据之间的绝对差，而有些数值型数据不仅可以计算数据之间的绝对差，还可以计算数据之间的相对差。其计量精度远远高于定性数据。在统计学研究中，对数值型数据的研究是定量分析的主要内容。 　　从上述三种数据的基本特点可以看出，这三类数据对事物的描述是由定性到定量、由低级到高级，从粗略到精细。在统计研究中，需要明确各种数据所适用的统计方法，正确的选择和应用，这是正确进行统计研究的基本要求。 　　(二)观测数据和实验数据 　　按获取数据的方法不同，可分为观测数据和实验数据。观测数据可能是全面数据也可能是样本数据(局部)，实验数据一般都是样本数据。 　　1. 观测数据。 　　观测数据是对客观现象进行实地观测所取得的数据，在数据取得的过程中一般没有认为的控制和条件约束。在社会经济问题研究中，观测是取得数据最主要的方法。用各种调查方法得到的数据都属于观测数据。 　　2. 实验数据。 　　实验数据一般是在科学实验环境下取得的数据。在实验中，实验环境是受到严格控制的，数据的产生一定是某一约束条件下的结果。在自然科学研究中实验的方法应用非常普遍。

应用统计学主要学习统计学的基本理论和方法，能够熟练运用计算机对大量的数据进行处理和分析，从而解决各个领域的实际问题。主要涉及数据分析、数据管理、统计调查等方面。《C/ c++程序设计》、《数理统计》、《运筹学》、《描述性统计》、《抽样原理》、《多元统计分析》、《随机过程应用》、《复变量》、《高校积分变换部分》等，按照以下专业方向:大数据、金融统计学、生物统计学、风险管理和精算学。在我的学校新泽西理工学院，应用统计学，例如，我们学校是应用统计学下的数学系的一个专业，很多已经在班上有工作的人也想继续提高自己的生活经验，也是学校的课程注重实际就业而不是学术，很多教授都有在公司工作多年的背景。

　　导语：统计数据是对客观现象特征的反映，而由于客观现象的复杂性，在反映这些现象特征时，可以从不同的角度进行采集，从而得到不同类型的数据，是统计考试的重要内容，一起来复习下吧： 　 　一、变量与数据 　　变数或变量，是指没有固定的值，可以改变的数。变量的具体数值称为变量值，即数据。统计数据就是统计变量的具体表现。 　　二、数据类型 　　(一)定性变量(数据)与定量变量(数据) 　　1、定性变量：反映“职业”、“教育程度”等现象的属性特点的变量，不能说明具体量的大小和差异。 　　分类变量：没有量的特征，只有分类特征。这种只反映现象分类特征的变量又称分类变量。分类变量的观测结果就是分类数据。说明事物类别的一个名称。如“性别”就是一个分类变量。 　　顺序变量：如果类别具有一定的顺序，如，“教育类别”，这样的变量称为顺序变量，相应的观察结果就是顺序数据。说明事物有序类别的一个名称，这类变量的具体表现就是顺序数据。 　　2、数值(定量)变量：反映“天气温度”、“月收入”等变量可以用数值表示其观察结果，而且这些数值具有明确的数值含义，不仅能分类而且能测量出来具体大小和差异。这些变量就是定量变量也称数值变量，定量变量的观察结果成为定量数据。说明事物数字特征的一个名称。 　　分类变量没有数值特征，所以不能对其数据进行数学运算。分类数据只能用来区分事物，而不能用来表明实物之间的大小、优劣关系。 　　顺序变量比分类变量向前进一步，它不仅能用来区分客观现象的不同类别，而且还可以表明现象之间的大小、高低、优劣关系。显然，顺序数据的功能比分类数据要强一些，对事物的划分也更精细一些。但顺序数据的数据之间虽然可以比较大小，却无法计算相互之间的大小、高低或优劣的距离。只是反映事物在性质上的差异，而不能用来反映事物在数量上的.差异。因此，从本质上，顺序数据仍然是定性数据中的一种。 　　数值型数据作为统计研究的主要资料，其特征在于它们都是以数值的形式出现的，有些数值型数据只可以计算数据之间的绝对差，而有些数值型数据不仅可以计算数据之间的绝对差，还可以计算数据之间的相对差。其计量精度远远高于定性数据。在统计学研究中，对数值型数据的研究是定量分析的主要内容。 　　从上述三种数据的基本特点可以看出，这三类数据对事物的描述是由定性到定量、由低级到高级，从粗略到精细。在统计研究中，需要明确各种数据所适用的统计方法，正确的选择和应用，这是正确进行统计研究的基本要求。 　 　(二)观测数据和实验数据 　　按获取数据的方法不同，可分为观测数据和实验数据。观测数据可能是全面数据也可能是样本数据(局部)，实验数据一般都是样本数据。 　　1、 观测数据。 　　观测数据是对客观现象进行实地观测所取得的数据，在数据取得的过程中一般没有认为的控制和条件约束。在社会经济问题研究中，观测是取得数据最主要的方法。 　　2、 实验数据。 　　实验数据一般是在科学实验环境下取得的数据。在实验中，实验环境是受到严格控制的，数据的产生一定是某一约束条件下的结果。在自然科学研究中实验的方法应用非常普遍。

没有线性相关关系

【答案】D【答案解析】相关系数是描述变量之间相关程度的指标。

相关关系是反应现象确实存在的，而关系数值又不确定的相互依存的关系。

相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时,与之相对应的另一变量的值虽然不确定,但它仍按某种规律在一定的范围内变化.变量间的这种相互关系,称为具有不确定性的相关关系 　　相关关系的种类 　　1.按相关程度分类： 　　（1）完全相关：一种现象的数量变化完全由另一种现象的数量变化所确定.在这种情况下,相关关系便称为函数关系,因此也可以说函数关系是相关关系的一个特例. 　　（2）不完全相关：两个现象之间的关系介于完全相关和不相关之间 　　（3）不相关：两个现象彼此互不影响,其数量变化各自独立 　　2.按相关的方向分类： 　　（1）正相关：两个现象的变化方向相同 　　（2）负相关：两个现象的变化方向相反 　　3.按相关的形式分类 　　（1）线性相关：两种相关现象之间的关系大致呈现为线性关系 　　（2）非线性相关：两种相关现象之间的关系并不表现为直线关系,而是近似于某种曲线方程的关系 　　4.按相关关系涉及的变量数目分类 　　（1）单相关：两个变量之间的相关关系,即一个因变量与一个自变量之间的依存关系 　　（2）复相关：多个变量之间的相关关系,即一个因变量与多个自变量的复杂依存关系 　　（3）偏相关：当研究因变量与两个或多个自变量相关时,如果把其余的自变量看成不变（即当作常量）,只研究因变量与其中一个自变量之间的相关关系,就称为偏相关.

不相关时　E（XY）＝E（X）E（Y）相关时　　E（XY）≠E（X）E（Y）　

找到两条：（1）统计学定义：把说明现象某种特征的概念称为变量（Variable），变量可以分为分类变量、顺序变量、数值型变量等。（2）变量：指一个具有不同数值的量，其量的大小可以观察和测量。变量通常分为自变量和因变量。自变量是研究者选用或操纵的变量，以确定其对心理或行为的影响。因变量是被试者在实验室中的行为反应。

找到两条： （1）统计学定义：把说明现象某种特征的概念称为变量（Variable）,变量可以分为分类变量、顺序变量、数值型变量等. （2）变量：指一个具有不同数值的量,其量的大小可以观察和测量.变量通常分为自变量和因变量.自变量是研究者选用或操纵的变量,以确定其对心理或行为的影响.因变量是被试者在实验室中的行为反应.

这是混合方差分析，时间是重复测量的，性别和来源地是被试间的。

单因素被试间设计统计方法如下：单因素被试间设计采用t检验或单因素方差分析的统计方法，具体根据因素的水平数选择。两因素被试间设计采用单变量方差分析，单因素或两因素被试内设计，均采用重复测量方差分析，混合实验设计也采用重复测量方差分析。总之，只要实验设计中涉及被试内变量，均可以采用重复测量方差分析。t检验使用场景：1、单样本检验：检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内。2、双样本检验：其零假设为两个正态分布的总体的均值是相同的。这一检验通常被称为学生t检验。但更为严格地说，只有两个总体的方差是相等的情况下，才称为学生t检验；否则，有时被称为Welch检验。3、检验同一统计量的两次测量值之间的差异是否为零。举例来说，我们测量一位病人接受治疗前和治疗后的肿瘤尺寸大小。如果治疗是有效的，我们可以推定多数病人接受治疗后，肿瘤尺寸变小了。这种检验一般被称作“配对”或者“重复测量”t检验。

关键看你试验设计是怎么样的哈，（1）如果是被试内设计用重复测量的统计方法，即在spss中选择方差分析的重复测量。（2）如果是被试间设计那么就用直接用方差分析就可以了哈。（3）如果是混合设计，那么还得用重复测量，被试内变量就作为重复测量的变量，被试间变量作为组间变量选择设计。补充：关键是2*4的两因素设计，所以必须看交互作用，交互作用不显著，才看每个变量的主效应。

independent 自变量，就是独立变量dependent 因变量

相关分析主要目的是研究变量间关系的密切程度在统计分析中常利用相关系数定量的描述两个变量之间线性关系的紧密程度。在统计分析中，相关分析通常被用来评价两个变量之间的线性关系，也是研究变量间关系的一种常用方法。相关系数是评价两个变量之间相关程度的一种定量指标。如果两个变量之间相关程度非常高，在数据分析和预测建模中可以被认为是一个优秀的指标。具体来说，相关分析的主要目的有：描述两个变量之间线性关系的紧密程度，是评估变量关系的一种定量方法。提供相关系数作为量化指标，可用于比较不同变量关系的强度和方向。用于检测和确定两个变量之间是否存在线性关系，揭示变量之间的因果关系等。除了线性相关系数，相关分析还涉及到相关系数的显著性检验、偏相关分析、多重相关分析、因子分析、回归分析等方法。在实际应用中，相关分析有着广泛的应用场景，如市场研究、医学研究、社会科学、自然科学、金融分析等领域。相关分析的种类：1、按相关的程度分为完全相关、不完全相关和不相关。两种依存关系的标志，其中一个标志的数量变化由另一个标志的数量变化所确定，则称完全相关，也称函数关系。两个标志彼此互不影响，其数量变化各自独立，称为不相关。两个现象之间的关系，介乎完全相关与不相关之间称不完全相关。2、按相关的方向分为正相关和负相关。正相关指相关关系表现为因素标志和结果标志的数量变动方向一致。负相关指相关关系表现为因素标志和结果标志的数量变动方向是相反的。3、按相关的形式分为线性相关和非线性相关。一种现象的一个数值和另一现象相应的数值在指教坐标系中确定为一个点，称为线性相关。4、按影响因素的多少分为单相关和复相关。如果研究的是一个结果标志同某一因素标志相关，就称单相关。如果分析若干因素标志对结果标志的影响，称为复相关或多元相关。

1、连续变量样式自变量“孕前子宫内膜厚度”本身是一个连续变量，我们用上面这一连续线来表示。如某医生总共收集了100个case。2、找截点将所有数据按照大小排列，将排列好的100个case平均分为10组（若想进行更加细致的分析，可以分为更多组），每组10个case。计算每组的妊娠发生率。3、合并结局发生率相似的组将妊娠发生率相似（差别较小）的相邻组合并成一组。根据实际情况决定合并后的组数，一般建议3-4组。由此，将连续变量转换为分类变量，将结局发生率相似的组认为是一类。4、按照分类变量的要求，设置成哑变量纳入模型于是，这样我们就将原本是连续变量的数据转换为分类变量。数据需要进行转换的原因是该连续变量的数据与结局之间并非线性关系，而可能是折线或抛物线等非线性关系。那么，应该直接将连续变量纳入模型进行分析，还是先转换为分类变量？这需要依据数据的实际情况，并结合临床目的进行数据处理和结果解读，以得到对客观世界真实合理的诠释。

对数变换是数据变换的一种常用方式，数据变换的目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设，从而更好的进行统计推断。但需要注意的是，数据是离散变量时进行对数变换要额外小心！(Why)为什么需要做数据变换？从直观上讲，是为了更便捷的发现数据之间的关系（可以理解为更好的数据可视化）。举个栗子，下图的左图是各国人均GDP和城市人口数量的关系，可以发现人均GDP是严重左偏的，并且可以预知在回归方程中存在明显的异方差性，但如果对GDP进行对数变换后，可以发现较明显的线性关系。为什么呢？因为我们度量相关性时使用的Pearson相关系数检验的是变量间的线性关系，只有两变量服从不相关的二元正态分布时，Pearson相关系数才会服从标准的t-分布，但如果变量间的关系是非线性的，则两个不独立的变量之间的Pearson相关系数也可以为0.所以，数据变换后可以更便捷的进行统计推断(t检验、ANOVA或者线性回归分析)。例如通常构造估计量的置信区间时是使用样本均值加减两倍标准差的方式，而这就要求样本均值的分布是渐近正态分布，如果数据呈现出明显的偏度，则此时使用上述统计推断方式就是不适用的；另外，最经典的例子就是回归分析中的异方差性，误差项的方差随着自变量的变化而变化，如果直接进行回归估计残差的方差会随着自变量的变化而变化，如果对变量进行适当变换，此时残差服从同一个正态分布。

对数变换是数据变换的一种常用方式，数据变换的目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设，从而更好的进行统计推断。但需要注意的是，数据是离散变量时进行对数变换要额外小心！(Why)为什么需要做数据变换？从直观上讲，是为了更便捷的发现数据之间的关系（可以理解为更好的数据可视化）。举个栗子，下图的左图是各国人均GDP和城市人口数量的关系，可以发现人均GDP是严重左偏的，并且可以预知在回归方程中存在明显的异方差性，但如果对GDP进行对数变换后，可以发现较明显的线性关系。为什么呢？因为我们度量相关性时使用的Pearson相关系数检验的是变量间的线性关系，只有两变量服从不相关的二元正态分布时，Pearson相关系数才会服从标准的t-分布，但如果变量间的关系是非线性的，则两个不独立的变量之间的Pearson相关系数也可以为0.所以，数据变换后可以更便捷的进行统计推断(t检验、ANOVA或者线性回归分析)。例如通常构造估计量的置信区间时是使用样本均值加减两倍标准差的方式，而这就要求样本均值的分布是渐近正态分布，如果数据呈现出明显的偏度，则此时使用上述统计推断方式就是不适用的；另外，最经典的例子就是回归分析中的异方差性，误差项的方差随着自变量的变化而变化，如果直接进行回归估计残差的方差会随着自变量的变化而变化，如果对变量进行适当变换，此时残差服从同一个正态分布。

对数变换是数据变换的一种常用方式，数据变换的目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设，从而更好的进行统计推断。但需要注意的是，数据是离散变量时进行对数变换要额外小心！(Why)为什么需要做数据变换？从直观上讲，是为了更便捷的发现数据之间的关系（可以理解为更好的数据可视化）。举个栗子，下图的左图是各国人均GDP和城市人口数量的关系，可以发现人均GDP是严重左偏的，并且可以预知在回归方程中存在明显的异方差性，但如果对GDP进行对数变换后，可以发现较明显的线性关系。为什么呢？因为我们度量相关性时使用的Pearson相关系数检验的是变量间的线性关系，只有两变量服从不相关的二元正态分布时，Pearson相关系数才会服从标准的t-分布，但如果变量间的关系是非线性的，则两个不独立的变量之间的Pearson相关系数也可以为0.

对数据做一些变换的目的是它能够让它符合我们所做的假设，使我们能够在已有理论上对其分析。对数变换(log transformation)是特殊的一种数据变换方式，它可以将一类我们理论上未解决的模型问题转化为已经解决的问题。我将说两类比较有代表性的模型。理论上：随着自变量的增加，因变量的方差也增大的模型。先给个很经典的例子，如分析美国每月电力生产数。左边是正常数据，可以看到随着时间推进，电力生产也变得方差越来越大，即越来越不稳定。这种情况下常有的分析假设经常就不会满足（误差服从独立同分布的正态分布，时间序列要求平稳）。这必然导致我们寻求一种方式让数据尽量满足假设，让方差恒定，即让波动相对稳定。而这种目的可以通过对数转换做到。理论上，我们将这类问题抽象成这种模型，即分布的标准差与其均值线性相关。from：http://www.zhihu.com/question/22012482

最近，有关群体构成问题的一个分支领域受到群体研究者的广泛注意。这个问题就是群体成员在多大程度上具有人口统计方面的一些特征，如年龄、性别、种族、教育水平和在组织内的服务年限，以及这些特征对员工离职率的影响。我们把这个变量叫做群体人口统计学(sr。叩demosraphy)。我们在第3章讨论过个体的人口统计因素。在这里，我们将在群体背景下来考虑这些因素。也就是说，现在我们考察的，不再是一个人是男性还是女性，或者一个员工在这个组织中服务年限是1年还是10年的问题，而是个体的特质与他所要共事的人的特质的关系。我们先来分析一个群体人口统计的逻辑，回顾一下所获得的证据，然后再考虑它们的含义。群体和组织由同类者(cohorts)构成，我们这里所说的同类者，就是具有共同特征的个体。例如，所有出生于1960年的人年龄都相同。这意味着他们拥有一些共同经历。比如说，他们经历了妇女运动，而不是朝鲜战争，出生于1945年的人都经历过越南战争，而不是30年代的大萧条。因此，人口统计学理论认为，像年龄和某个人加入某个特定群体或组织的时间这样一些特征，能够帮助我们预测员工的离职率。值得特别指出的是，在那些经历不同的人组成的群体中，由于群体成员之间沟通比较困难，因此，这种群体中的员工离职率较高。在这种群体中，冲突和权力之争一旦开始，就可能难以控制。在群体冲突越来越激烈的过程中，群体对其成员的吸引力就越来越小，他们离职的可能性就越来越大。同样，在权力之争中，失败者更容易自动辞职，或被迫辞职。为了验明这种理论的正确性，学者们做了多次研究，研究结果是令人振奋的。举个例子，如果一个部门和工作群体的成员中，有一大部分是同时加入这个群体的，那么这些同类者之外的群体成员离职率较高。同样，如果同类者之间隔阂较深，他们的离职率也会升高。如果人们是在同一时间或大致同一时间进入某个组织的，那么他们就很可能愿意彼此加强联系，对群体或组织持相似的观点，愿意留在组织中。相反，如果群体成员进入这个群体的时间很不一致，群体内部的流动率可能会升高。上述研究的意义在于，就预测群体成员的离职率这一点来说，群体的构成成分可能是一个重要的变量。差异本身也许不能预测群体成员离职率的高低，但一个群体内部存在巨大差异，就会导致群体成员离职率升高。在一个群体中，如果每个人都与其他人存在一定差异，他们就不会有很强的局外人之感。因此，群体成员在某些方面的差异大小，而不是他们在某些方面的水平高低，才是最重要的。我们可以认为，群体内部其他方面的差异，与群体成员进入群体的时间这一点相比，更可能造成群体成员之间的不平衡并使某些员工离职。这些差异主要是指：社会背景方面的差异，性别差异，教育水平差异等等。进一步说，一个群体成员为女性，这一点对预测离职率并不重要。但如果一个群体共10个人，9个人为女性，1个人为男性，我们可以预测，这位男性员工离职的可能性较大。但在管理阶层中，女性较少，因而她们流动的可能性就较大。

人口统计学由 3个互相衔接、互相联系的部分组成。 ③人口分析方法。人口统计分析是统计分析方法和人口现象结合的产物，内容极为广泛。从分析方法上讲，有综合指标法、平均数法、相对数法、方差分析法、相关与回归分析法、图表法、人口数学模型等。从人口现象讲，有人口增长率和趋势分析，人口分析和人口构成（自然构成、经济构成、社会构成）分析，人口再生产过程（生育、死亡、迁移）分析，人口预测和目标分析,人口与经济、社会分析等等,包罗人口现象的各个方面。尤以人口增长战略分析、人口老化分析、生育率分析、死亡率和寿命分析、人口迁移流动与城镇化分析、家庭与婚姻分析、人口劳动就业分析、人口职业和文化分析、人口统计资料评估等,较为突出。此外,人口数学模型、人口微观模拟和间接估算法等也是发展较快的一些分支。

我觉得是 方法论学

调节效应是将其性别、年龄、学历、收入这四种统计量，同时还是心理意识变量和生态文明之间的特定路径。

人口统计学变量 自身的分析 通常都是描述频率和均值，只是用来看人群的基本情况 一般要将其与 其他因素结合起来进行更多的分析，从而可以找出人群在某些方面的差异

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在一个总体中,各单位的品质标志或数量标志的标志表现具有差异性.如性别标志表现为男、女,等.这种差别称为变异.变异又分为属性变异和数值变异.属性变异只限于品质标志,数值变异则限于数量标志和统计指标.变异是统计的前提条件,有变异才有统计,没有变异也就没有统计的必要了.

在选择题里面啊- -！ 咿呀咿呀哟

统计的理论根据是概率论。它可以在纷纭复杂的现象中发现规律，预测未来。

一、单项选择题(本大题共15小题，每小题1分，共15分)在每小题列出的四备个选项中只有一个是符合题目要求的。请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 　　1.若无季节变动则季节比率应( ) 　　A.等于0 　　B.等于1 　　C.大于1 　　D.小于1 　　2.判定现象相关关系的方法有许多，其中能证明具有相关关系的变量之间紧密程度及其方向的方法是( ) 　　A.计算相关系数 　　B.编制相关表 　　C.绘制相关图 　　D.进行定性分析 　　3.在抽样推断中，样本的容量( ) 　　A.越多越好 　　B.越少越好 　　C.由统一的抽样比例决定 　　D.取决于抽样推断可靠性的要求 　　4.报告期商品销售额增长4.5%，商品价格降低了5%，则商品销售量( ) 　　A.增长0.5% 　　B.增长10% 　　C.增长10.5% 　　D.增长11%来源:考试大网 　　5.下列属于相对数时间数列的是( ) 　　A.某企业第一季度产值 　　B.某企业第一季度各月产值 　　C.某企业第一季度人均产值 　　D.某企业第一季度各月人均产值 　　6.对200件产品进行检验，发现8件废品，则其合格率的方差为( ) 　　A.0.04 　　B.0.96 　　C.0.0384 　　D.0.196 　　7.在研究总体中出现频数最多的标志值是( ) 　　A.算术平均数 　　B.几何平均数 　　C.众数 　　D.中位数 　　8.我国的人均耕地面积指标属于( ) 　　A.结构相对指标 　　B.比例相对指标 　　C.比较相对指标 　　D.强度强对指标 　　9.一个由许多部分组成的总体，各部分所占比重之和必须为100%或1，这种相对指标为( ) 　　A.结构相对指标 　　B.比例相对指标 　　C.强度相对指标 　　D.比较相对指标 　　10.统计分组是指对( ) 　　A.总体单位的分组 　　B.总体的分组 　　C.总体与总体单位的分组 　　D.一个分组标志的分组 　　11.调查几个大型的主要的发电厂，就可以了解我国电力生产的基本情况，这种调查属于( ) 　　A.普查 　　B.重点调查 　　C.典型调查 　　D.抽样调查 　　12.先将总体各单位按主要标志分组，再从各组中随机抽取一定单位组成样本，这种抽样是( ) 　　A.随机抽样 　　B.机械抽样 　　C.分类抽样 　　D.整群抽样 来源：考试大 　　13.样本指标的数值( ) 　　A.是确定的 　　B.不是确定的 　　C.与全及指标的数值差距很大 　　D.与全及指标的数值完全相同 　　14.下列情况属于连续变量的是( ) 　　A.汽车台数 　　B.工人人数 　　C.工厂数 　　D.工业总产值 　　15.要了解某班学生的学习情况，则总体单位是( ) 　　A.全班学生 　　B.全班学生的学习成绩 　　C.每个学生 　　D.每个学生的学习成绩 　　二、多项选择题(本大题共10小题，每小题1分，共10分)在每小题列出的五个备选项中有二至五个选项是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选、少选或未选均无分。 　　16.直线回归方程中的两个变量( ) 　　A.一个是自变量，一个是因变量 　　B.一个随机变量一个是给定数值 　　C.两个都是随机变量 　　D.两个都是给定数值 　　E.两个都不是随机变量 　　17.抽样推断的抽样误差( ) 　　A.是不可避免要产生的 　　B.可以事先计算 　　C.可以通过不同的抽样方式消除 　　D.范围可以事先控制 　　E.只能事后进行计算 　　18.按照指数所采用的基期不同，统计指数可分为( ) 　　A.数量指数 　　B.质量指数 　　C.动态指数 　　D.定基指数 来源：考试大 　　E.环比指数 　　19.下列社会经济现象属于时期数列的有( ) 　　A.某工厂“九五”计划期间各年产值 　　B.某农场“九五”计划期间各年生猪存栏数 　　C.某商店“九五”计划期间各年末利税额 　　D.某学校“九五”计划期间各年毕业生人数 　　E.某兵营“九五”计划期间各年末战士人数 　　20.下列指标属于时点指标的有( ) 　　A.某地区人口数 　　B.某地区人口死亡数 　　C.某地区在校教职工人数 　　D.某地区基本建设投资额 　　E.某地区每年生产汽车辆数 　　21.标志变异指标可以( ) 　　A.衡量平均数的代表性 　　B.反映社会经济活动过程的均衡性 　　C.反映社会经济活动过程的节奏性 　　D.反映总体各单位标志值的差异程度 　　E.将总体各单位标志值的差异抽象化 　　22.影响次数分布的要素是( ) 　　A.变量值的大小 　　B.变量性质不同 　　C.选择的分组标志 　　D.组距与组数 　　E.组限与中值 　　23.统计调查的基本要求是( ) 　　A.准确性 　　B.具体性 　　C.及时性 　　D.全面性 　　E.系统性 　　24.统计指标按其作用功能不同可分为( ) 　　A.评价指标 　　B.数量指标 　　C.预警指标 　　D.监测指标 　　E.描述指标 　　25.全国人口普查中( ) 　　A.全国人口是总体 　　B.全国人口数是总体 　　C.每个人是总体单位 　　D.男性人口数是数量标志 　　E.男性人口数是统计指标　三、填空题(本大题共10小题，每小题1分，共10分) 　　26.相关系数r=±1，说明现象之间存在____________。www.Examda.CoM 　　27.大数法则是关于大量的随机现象具有____________。 　　28.个体指数是反映____________事物变动情况的相对数。 　　29.对不同时期的发展水平求平均数，说明现象在一段时期内发展的一般水平也称____________。 　　30.标志变异指标反映总体分布的____________趋势。 　　31.按照统一折算的标准来度量被研究现象数量的计量单位称为____________。 　　32.统计分组具有两方面的含义。对总体而言是____________，即将总体中的各个个体按照它们的差异性分为若干部分。 　　33.调查表一般分为单一表和____________表。 　　34.编制时间数列必须准遵守指标值的____________原则。 　　35.指标是说明总体特征的，而标志则是说明____________。 　　四、名词解释(本大题共5小题，每小题2分，共10分) 　　36.置信度 　　37.同度量因素 　　38.平行分组体系 　　39.几何平均数 　　40.循环变动 　　五、简答题(本大题共4小题，每小题5分，共20分) 　　41.简述相关关系与函数关系的区别。 　　42.影响抽样误差大小的因素有哪些? 　　43.设计问卷调查的原则。 　　44.统计指标设计的基本要求有哪些? 　　六、计算题(本大题共4小题，45题7分，46题10分，47题8分，48题10分，共35分) 　　45.7月初某企业月末工人数月产量资料如下表所示： 　　时间 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 　　工人数(人) 550 540 548 550 555 560 550 　　产量(千件) 220 200 300 351 360 360 340 　　试计算该企业第二季度人均月产量。(7分) 　　46.根据8起火灾损失额(y,万元)及其火灾地点与消防队距离(x,公里)的资料，经计算得知： 　　Σx=36.4 Σy=880 Σx2=207.54 Σxy=4544.6 Σy2=104214 　　要求：计算相关系数及一元线性回归方程，并指出当火灾发生地点与消防队之间的距离每增 　　加1公里，损失额作如何变化?(10分) 　　47.某市场三种商品的销售额和价格变动资料如下： 　　商品名称 报告期销售额(元) 价格上涨(+)或下降(-)% 　　甲 600 20 　　乙 8100 -10 　　丙 1875 25 　　计算三种商品的价格总指数及价格变化对居民生活的影响。(8分) 　　48.某企业对400只灯泡的使用寿命进行抽样调查，测得灯泡平均使用寿命为1200小时，使用寿命的标准差为240小时。试以95%的可靠性来推断该厂全部灯炮使用寿命的区间范围。(t=1.96)。(10分)

变异：指标志表现由一种状态到另一种状态称为变异。

1、错.统计分组的关键在于分组标志 2、对 3、错.统计资料的整理除了对原始资料的整理,还有次级资料的整理,对整理好的资料进行分析、预测. 4、错. 离散型变量的分组有可能采取单项式分组 5、对 6、错.这里只说了开口组的情况,如果是闭口组,则：在确定组限时,最大组上限等于最大变量值,最小下限等于最小变量值 7、错.不只是直线相关 8、对 9、错.统计包括三方面的涵义,既统计工作、统计资料和统计学 10、对

统计学的两大类基本内容（A）。A.统计数据的收集和分析B.理论统计和应用统计C.统计预测和决策D.描述统计和推断统计统计学主要内容是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学，它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。统计学，其按使用目的又可分为描述统计学和推断统计学两大类。描述统计是统计学最基本也是发展最早的内容，实际就是对所获得的海量数据进行准确、全面、简明、扼要地描述和展示，以使数据的使用者能够快速掌握数据的总体特点继而进一步使用。推断统计则是因总体数据的难以获得而发展出的利用少数样本对总体数据的各项特征进行估计的近现代学科，推断统计学的分支极为众多，但基本都围绕着基于推断目的的参数估计和假设检验展开，20世纪以来相继繁荣兴盛的回归分析、时间序列分析等都属于这一范畴。近年来成为应用统计学发展前沿的数据挖掘也同样属于推断统计学的分支。和数学一样，统计学在其他各个学科中也都存在着大量的应用，从而形成了很多的交叉学科，有经济统计学、社会统计学、环境统计学、人口统计学、犯罪统计学等等。

如何根据个性差异实施有效管理：组织要面对事实，对客观存在个性差异的职工进行有效的管理，就必须进行个别差异的测量，用以判断和了解差异的内容和程度，测定的主要内容有以下几个方面：1.体格检查，2.智力测验，3.性向测验，4.成就测验，5.性格测验，6.成绩考核。个性差异的管理策略 1.“适才适岗”，用人所长，2.人员配置个性互补，3.管理制度与员工个性统一，4激励机制考虑个性差异 制约群体有效性的因素一、群体外部环境条件所包括的8个方面及其影响：1组织战略： 2权力结构： 3正式规范： 4组织资源： 5人员甄选过程： 6 绩效评估和奖励体系： 7组织文化： 8物理工作环境：二、群体成员资源的两个方面：1能力：我们可以通过评价个体成员与工作有关的能力和智力水平来部分地预测群体的绩效。2 性格特点：大量研究探讨了性格特质与群体态度和群体行为之间的关系。 三、群体结构所包含的三个变量：（一）正式领导（二）群体规模：群体规模能够影响群体的整体行为，但其影响力取决于你所考察的变量。（三）群体构成。异质性群体：由不同的个体组成的群体，拥有更多的信息和能力，更有效率，但冲突多。群体人口统计学，在同类者构成的群体中非同类者离职率高。群体内部存在巨大的差异可能导致离职率升高。