统计分析方法介绍

统计分析方法介绍

1、统计分析方法包括逻辑思维方法和数量关系分析方法。在统计分析中二者密不可分，应结合运用。

2、逻辑思维方法是指辩证唯物主义认识论的方法。统计分析必须以马克思主义哲学作为世界观和方法论的指导。唯物辩证法对于事物的认识要从简单到复杂，从特殊到一般，从偶然到必然，从现象到本质。坚持辨证的观点、发展的观点，从事物的发展变化中观察问题，从事物的相互依存、相互制约中来分析问题，对统计分析具有重要的指导意义。

3、数量关系分析方法是运用统计学中论述的方法对社会经济现象的数量表现，包括社会经济现象的规模、水平、速度、结构比例、事物之间的联系进行分析的方法。如对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法等。

SPSS如何进行描述性统计分析

我们在使用SPSS做统计分析的时候，一般都会先看看数据的分布情况，如三间分布情况，这时需要用到描述性统计分析，那么现在就来教你SPSS如何进行描述性统计分析？

打开SPSS软件，点击【打开-文件-数据】

找到一份【SAV的数据】，点击打开

在工具栏中点击【分析-描述统计-描述】，打开描述对话框

在描述性对话框中将要进行描述统计的变量放在【变量框】中，接着点击【选项】打开选项框

勾选要知道的描述性指标，例如【均值、标准值、最小值最大值】基本的指标

最后点击确定即可看到统计分析的结果

统计分析方法

1、描述统计。描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

（1）缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

（2）正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。

2、假设检验

（1）参数检验。参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验 。U验 使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布。T检验 使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布。单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

（2）非参数检验。非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；

主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

3、信度分析

检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类：

（1）外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度

（2）内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。

4、列联表分析。用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。

5、相关分析

研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。

（1）单相关： 两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量；

（2）复相关 ：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；

（3）偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。

6、方差分析

使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。

（1）单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系

（2）多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系

（3）多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系

（4）协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，使之影响了分祈结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法，

数据统计分析工具有哪些

1、《SAS》：由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件，被誉为统计分析的标准软件。其被广泛应用于科研、教育、生产和金融等不同领域；

2、《SPSS》：世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。其有容易操作、输出漂亮、功能齐全、价格合理等特点，被广泛应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。

3、《Microsoft Excel》：使用Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。其界面直观、计算功能准确、图表工具丰富。

4、《Minitab》： 1972年成立于美国的宾夕法尼亚州州立大学，到目前为止，已经在全球100多个国家，4800多所高校被广泛使用。

统计分析的特点是什么

1、以统计数字为语言。统计分析报告以统计数据为主要语言，并辅之以统计表和统计图来具体而明确地进行表述。并且，统计分析报告所使用的统计数据不是个别的、简单的、杂乱无章的，而是相互联系的，具有逻辑关系的统计数据。

2、具有简明的表达方式和结构。统计分析报告属于说明文，在表述时不使用夸张、虚构、想象等文学表达方式,也不使用华丽的语言和过多的描写去着意渲染。它要求用尽可能少的文字，做到言简意赅、精炼准确，资料与基本观点一致，论点和论据的一致。

3、统计分析报告具有相对确定的结构。其突出特点是层次分明，脉络清晰。一般是先针对问题亮出观点，然后摆数据和事实进行论证，在进行科学分析的基础上最后提出对策和建议。