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统计学资料类型汇报人：AA2024-01-26

目录CATALOGUE统计学基本概念与原理定量资料类型及分析定性资料类型及分析等级资料类型及分析时间序列资料类型及分析空间统计资料类型及分析

统计学基本概念与原理CATALOGUE01

统计学定义及作用统计学是一门研究如何收集、整理、分析、解释和呈现数据的科学。统计学的作用在于通过对数据的分析和解释，帮助人们更好地理解和应对各种不确定性，为决策提供依据。

包括观察法、实验法、调查法等，用于获取原始数据。包括数据清洗、数据转换、数据归约等，用于将原始数据转化为可用于分析的形式。数据收集与整理方法数据整理方法数据收集方法

概率论是研究随机现象的数学分支，为统计学提供了理论基础。概率论的基本概念包括随机事件、概率、随机变量、分布函数等。概率论基础知识

统计推断是通过样本数据对总体特征进行推断的方法，包括参数估计和假设检验两种基本形式。参数估计是通过样本数据对总体参数进行估计的方法，包括点估计和区间估计。假设检验是通过样本数据对总体假设进行检验的方法，包括原假设和备择假设的设立、检验统计量的选择、显著性水平的确定等步骤。统计推断原理简介

定量资料类型及分析CATALOGUE02值型数据特点数据是具体的数值，如身高、体重等。数据具有明确的度量单位，如米、千克等。数据可以进行数学运算，如加减乘除等。数据之间可以比较大小。

算术均数所有观察值之和除以观察值个数，反映一组数据的平均水平。中位数将数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数，反映一组数据的中等水平。众数一组数据中出现次数最多的数，反映一组数据的集中趋势。集中趋势描述指标

极差一组数据中最大值与最小值之差，反映数据的波动范围。方差各观察值与均数之差的平方和的平均数，反映数据的离散程度。标准差方差的算术平方根，反映数据的离散程度，用s表示。变异系数标准差与均数之比，用于比较不同单位或不同波动范围的数据的离散程度。离散程度描述指标

偏态分布数据分布不对称，分为正偏态和负偏态。正偏态中，数据向右偏，左侧有较多极端值；负偏态中，数据向左偏，右侧有较多极端值。偏态分布可以通过偏态系数进行描述和检验。峰态分布数据分布的尖峭或扁平程度。峰态可以通过峰态系数进行描述和检验。峰态系数大于0时，分布比正态分布更尖峭；峰态系数小于0时，分布比正态分布更扁平。偏态与峰态分布特征

定性资料类型及分析CATALOGUE03

分类数据描述的是事物的属性或特征，而不是数量。分类数据是定性的分类数据的取值是有限的、可数的，通常表现为不同的类别或组别。分类数据是离散的分类数据中的各个类别之间没有明确的数量大小关系。分类数据无序性分类数据特点

确定组数根据数据的分布特点，选择合适的组数，通常选择5-15组。确定组距根据数据的波动范围和组数，确定合适的组距，使数据分布更加均匀。列出频数分布表按照确定的组数和组距，将数据分组并计算各组的频数，列出频数分布表。频数分布表制作030201

比例计算比例是两个数值的比值，通常用于描述两个相关量之间的关系。在分类数据中，比例可以用于描述某一类别在总体中的占比。百分比计算百分比是比例的一种特殊形式，用于描述某一类别在总体中的占比情况。百分比的计算公式为：百分比=(某一类别的频数/总频数)×100%。比例和百分比计算

010203卡方检验的适用条件卡方检验适用于两个或多个分类变量之间的独立性检验。在使用卡方检验前，需要确保数据满足一定的条件，如样本量足够大、各单元格的期望频数不小于5等。卡方检验的步骤首先建立假设，然后构造卡方统计量并计算其值，最后根据卡方分布和显著性水平判断假设是否成立。卡方检验的注意事项在使用卡方检验时，需要注意选择合适的统计量、确定合适的显著性水平以及考虑数据的随机性和代表性等因素。同时，对于不满足卡方检验条件的数据，可以考虑使用其他统计方法进行分析。卡方检验在分类资料中应用

等级资料类型及分析CATALOGUE04

有序性等级数据具有明确的顺序或等级，如评分、评级或排名等。非数值性等级数据通常不是具体的数值，而是表示某种顺序或等级的标签。离散性等级数据是离散的，不像连续变量那样可以取任意值。等级数据特点

Spearman秩相关系数用于衡量两个等级变量之间的关联程度，值域为[-1,1]，绝对值越大表示关联越强。KendallsTau等级相关系数也是一种衡量等级变量关联程度的方法，适用于小样本和存在结（相同等级）的情况。等级相关系数计算

01用于比较两个独立样本的等级数据分布是否存在显著差异。Mann-WhitneyU检验02用于比较多个独立样本的等级数据分布是否存在显著差异。Kruskal-WallisH检验03用于比较配对样本的等级数据分布是否存在显著差异。Wilcoxon符号秩检