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统计学—数据与统计学汇报人：AA2024-01-26

CATALOGUE目录数据与统计学概述数据收集与处理描述性统计分析方法推论性统计分析方法数据分析工具与技术数据可视化与报告呈现案例分析：运用统计学解决实际问题

数据与统计学概述01

数据定义数据是描述事物特征或事件结果的原始信息，通常以数值、文字、图像等形式表示。数据分类根据数据来源和性质，数据可分为定性数据和定量数据。定性数据描述事物的属性或特征，如性别、职业等；定量数据描述事物的数量或程度，如身高、体重等。数据定义及分类

统计学是研究如何收集、整理、分析、解释和呈现数据的科学，旨在通过数据分析和推断揭示事物间的内在规律和联系。统计学概念统计学在各个领域都有广泛应用，如社会科学、医学、经济学等。它可以帮助我们更好地理解和描述数据，发现数据背后的模式和趋势，为决策和预测提供科学依据。统计学作用统计学概念及作用

数据是统计学的基础统计学的研究对象是数据，没有数据就没有统计学。数据的收集、整理和分析是统计学的基本任务。统计学是数据处理和分析的工具通过统计学方法，我们可以对数据进行描述性统计和推断性统计，从而更好地理解数据特征和规律，为决策提供支持。数据与统计学的互动关系在实际应用中，数据和统计学是相互依存的。数据的质量和数量直接影响统计分析的结果和准确性。同时，统计学的理论和方法也在不断发展和完善，以适应不断变化的数据类型和需求。数据与统计学关系

数据收集与处理02

问卷调查实验数据观察数据公开数据数据来源及收集方法通过设计问卷，向目标人群收集数据。问卷可以是纸质或电子形式，适用于各种领域和主题的研究。通过观察目标对象或现象，记录相关数据。这种方法适用于行为科学、社会学等领域的研究。在控制条件下进行实验，收集实验数据。这种方法适用于自然科学、社会科学等领域的研究。从政府、企业、学术机构等公开渠道获取数据。这些数据可以是统计数据、研究报告、数据库等。

去除重复、无效或异常数据，确保数据的准确性和一致性。数据清洗将数据转换为适合分析的格式或类型，例如将文本数据转换为数值型数据。数据转换对数据进行标准化处理，消除量纲和数量级的影响，使数据具有可比性。数据标准化对缺失值进行插补或删除处理，确保数据的完整性。缺失值处理数据预处理与清洗

将数据按照一定的标准进行分类，以便更好地理解和分析数据。数据分类数据排序数据可视化数据汇总将数据按照特定的顺序进行排序，以便更直观地展示数据的分布和规律。利用图表、图像等方式将数据呈现出来，帮助研究者更直观地理解数据和分析结果。对数据进行汇总和描述性统计，提取有用的信息和特征，为后续的深入分析打下基础。数据整理与展示

描述性统计分析方法03

所有数据的和除以数据的个数，反映数据集中趋势的一项指标。算术平均数中位数众数将数据按大小顺序排列，位于中间位置的数，用于反映数据的中等水平。一组数据中出现次数最多的数，代表数据的普遍情况。030201集中趋势度量

离散程度度量极差一组数据中最大值与最小值的差，反映数据的波动范围。方差各数据与平均数之差的平方的平均数，衡量数据的离散程度。标准差方差的算术平方根，用s表示。标准差在数学上定义为方差的平方根，标准差与方差一样，表示的也是数据点的离散程度。

数据分布不对称的程度和方向，可通过偏态系数进行度量。偏态数据分布尖峭或扁平的程度，可通过峰态系数进行度量。峰态包括正态分布、偏态分布、双峰分布等，可通过图形或统计量进行描述。分布的形状分布形态描述

推论性统计分析方法04

123根据研究问题设立原假设和备择假设，原假设通常是研究者想要推翻的假设，备择假设则是研究者希望证实的假设。原假设与备择假设选择合适的检验统计量，并根据显著性水平确定拒绝域，即当检验统计量落入拒绝域时，我们拒绝原假设。检验统计量与拒绝域计算P值，即观察到的数据或更极端数据出现的概率。将P值与显著性水平进行比较，作出是否拒绝原假设的决策。P值与决策假设检验基本原理

03估计量的评价标准评价估计量的好坏通常考虑无偏性、有效性和一致性等标准。01点估计与区间估计点估计是用样本统计量来估计总体参数的方法，区间估计则是给出总体参数的一个置信区间。02置信水平与置信区间置信水平表示区间估计的可靠性，置信区间则是由样本统计量构造的总体参数的估计区间。参数估计方法

回归分析通过建立自变量和因变量之间的回归方程，研究它们之间的相关关系，并可用于预测和控制。应用场景方差分析和回归分析广泛应用于医学、社会科学、经济学等领域，如药物疗效比较、消费者行为研究、市场预测等。方差分析（ANOVA）用于研究不同组别间均数差异的显著性，通过计算组间方差和组内方差来判断组别效应是否显著。方差分析与回归分析应用

数据分析工具与技术05

Excel提供筛选、排序、查找和替换等功能，方便用