第二章实验设计与数据统计分析
?实验设计的基本问题
–变量的选择与控制
–实验中的效度
?真实验设计
–完全随机设计
–多因素实验设计
–随机化区组设计
?准实验设计和非实验设计
一、实验设计的基本问题
（一）变量的选择与控制
1、变量的选择
2、实验设计中的控制
–何谓控制？
–控制的应用
对变量的控制：随机化
使用控制组
3、实验误差
–是存在于实验单元内作同样处理所得观测数据间的变差的度量。
–实验误差的来源：内在变差；环境和操作的不一致；重复实验的误差。或S;G;R型误差。
（二）实验中的效度
何谓实验效度？
–一项实验所能揭示的事物本质规律的有效性程度。
自从1966年科贝尔(Campbell)和斯大理(Stanly)提出内在效度(InternaI Validity)和外在效度(ExternalVa1idity)这一概念描述研究效度以来，很多学者对影响效度的因素作过认真的研究，提出很多方面的因素。1979年库克(Cook)和科柏尔(Campbell)认为这一划分方法不够完整，后又从内在效度中抽出一部分命名为统计结论效度(Statistical Conc1usion Validity)，由外在效度中提出一部分命名为构想效度(Construct Validity)。
1、内部效度及影响因素
含义：实验处理被精确估计的程度。
?影响内部效度的因素
–历史：在实验中，与实验变量同时发生，并对实验结果产生影响的特定事件。
–成熟或自然发展的影响：
–选择：
–测验：
–被试的亡失：
–统计回归：
–仪器的使用：
–选择和成熟的交互作用及其他。
2、外部效度及影响因素
含义：实验结果能被概括到实验情境条件以外的程度。
?影响外部效度的因素：
–测验的反作用效果
–选择偏差和实验变量的交互作用
–实验安排的反作用效果
–重复实验处理的干扰
3、统计结论效度
含义：统计方法的适切性所引起的结论有效性程度，它主要反映统计量与总体参数之间的关系。内在效度是总体参数（真值）与有系统偏差的实验总体参数之间的关系问题，如没有系统误差，两个总体参数之间应该无差异。而统计结论效度所指的统计量，是用不同方法计算的统计量，二者是不同的。例如：一个按几何级数变化的数据，如用几何平均数计算统计量，就可能较好地反映总体参数情况，如用算术平均数作为代表值，就不适切就不能很好的代表总体参数，据此所得的统计结论，其效度当然就存在一定的问题。
统计结论效度是关于研究的数据分析处理程序的效度检验，或者说，它是检验研究结果的数据分析程序与方法的有效性的指标。统计结论效度的基本问题是研究误差、变异来源与如何适当地运用统计显著性检验，它不涉及系统性偏差的来源问题，而是研究误差变异情况和如何适当运用统计显著性检验的问题。例如，采用小样本的研究数据时，由于样本成份与测量数据都波动比较大，稳定性差，如果依赖统计显著性水平做出推论是不可靠的。在这种情况下，应该运用功效分析（power analysis），看看一定的样本范围、变异程度和α水平上能够检验出多大的效应。这就是统计结论效度所考虑的问题。
?影响统计结论效度的因素：
–统计检验力低（power of statistical tests）：样本大小——样本小，统计检验力低；显著性水平α的大小，α越小，β错误就越大，统计检验力就降低；因变量的误差变异（标准差）的大小，标准差越大，标准误也越大，达到显著水平时，β错误增加。
–统计方法依据的假设条件的满足程度（是否违反统计方法的使用条件）
–多重比较和误差变异。如果实验误差太大，标准误也增大，实验处理的层次增加，摒弃虚无假设的可能性增加，α错误也增加。
–测量工具的信度
–实验处理执行的信度，即实施实验时遵守设计要求的程度。
–实验环境内，无定性非相关事故的影响。
–被试者的随机变异。
?统计结论效度的条件
–研究的统计结论效度主要取决于两个方面的条件：
一是数据的质量，数据分析程序的效度是以数据的质量作为基础的，数据质量差的研究是谈不上统计结论效度的；
二是统计检验方法，数据分析中所采用的各种统计方法，都有其明确的统计检验条件的要求，一项研究中统计检验条件不明确或者被违反，就会显著降低统计结论效度。
4、构思效度
含义：关于关系变量及变量之间关系构想的准确性，以及实验变量在实验时的操作定义与推论时的定义一致性程度。换句话，所研究的特质在理论上构想的全面性。
–研究的构思效度是指理论构思或假设的合理性、科学性，及其转换为研究目标的恰当程度和可操作性。它涉及建立研究方案和测量指标的理论构思（或观察指标的理论设想）及其操作化等方面的问题，即理论构思及其转换的有效性。为了使研究具有较高的构思效度，研究的理论构思首先要结构严谨、层次分明，形成某种“构思网络”，其次对研究内容做出严格的抽象与操作性定义（如针对研究构思的特点，给予明确的操作定义）。
?影响因素：
–操作化前对概念的分析是否完整
–单一操作的偏差
–单一方法的偏差
–被试在执行实验时对假设的猜测，称作“要求特征”。
–被试对被评价的不安感
–实验者的期望效应
–混淆的构想和构思层次。如：学校可分为：重点和非重点两个间断性层次，而年级是连续变量。如果只依据一类学校得出年级与教学方法的效果之间存在线性关系，推论可就会出现问题。
–不同处理的交互影响，导致混淆难辨。控制方法，让被试只接收一种实验处理，或将不同实验处理加以控制，以便作个别分析。
?构思效度的条件
（1）理论构思要结构严谨、符合逻辑、层次分明，形成某种“构思网络”。例如，将儿童的自我意识发展分为自我认识、自我体验和自我控制三方面，而自我认识进一步细分为对生理自我的认识、对心理自我的认识和对社会自我的认识。这样的理论构思，就比较严谨、完整，有层次，并且形成一种“网络”，便于理解和研究。
（2）清晰、准确的界定研究的环境条件和变量。例如，“小学五年级学生发散思维问题研究”这样一个课题，对研究被试的年龄段，生理智力发展，学习、生活、社会环境等需要明确界定范围，用文字和语言两种形式完整、准确地表述研究变量。
（3）对研究变量做出准确、严格的操作定义，并选择相应客观的观测指标。
（4）避免采用单一方法或单一指标去代表或分析多维的、多层次的、多侧面的事物和活动，尽可能采用多种方法、多种指标，从不同角度分析研究相同的理论构思。
实验设计
?心理学实验设计的逻辑分析
?数理统计是心理学实验的逻辑基础
研究设计是基于统计的，不会统计就不会设计
统计检验的基本思想
宗旨：确定以事实支持的概率。
研究假说与统计假说相同吗？
研究假说是备择假说
统计假说包括：虚无假说和备择假说，统计检验的是虚无假说
方差分析的基本思想
同时检验两个或多个平均数之间的差异，并且可以解释几个因素之间的交互作用
把平均数之间是否存在差异的检验转化为变异是否存在差异的检验
?控制是心理学实验的基本手段
?实验中各种变异的控制
?实验设计最重要的功能是控制变异
?变异包括：
系统变异（因变量的变异中可以有研究者操作的实验变量解释的那一部分变异，是研究者理论上期望获得的）
无关变异（研究者不感兴趣，但对因变量有影响的变量所引起的变异）
误差变异（实验中的随机波动，如被试误差、测量误差）
实验设计的功能是使系统变异的效应最大，控制无关变异，使误差变异最小。
?如何使系统变异的效应最大？
–选取适当的自变量水平。
–提高测量的辨别力，即选择对自变量的变化敏感的因变量。
–例如：研究阅读课文的长度对阅读成绩的影响。阅读课文的长度500字、550字、1000字；所有被试的测分在90-95。
?如何控制无关变异？
–Randomization
实验单元或被试是从一个更大的、研究者感兴趣的总体中随机选择的；（对实验结果的概括力最重要）实验单元或被试是随机分配给各个处理条件的。（对实验的内部效度是关键的：原因——随机分配的随机化，在理论上可以认为实验中各个处理组在各个方面上是统计上没有差异的）
–Elimination
尽可能选择在某个维度上同质的单元，以使无关变量消除。如：性别、智力
这种方法是通过消除变量本身来控制无关变量。
缺点：实验结果的概括力受到影响。实际上是一种非实验设计的控制方法。
–Matching
对被试在某个与因变量有关的变量上进行匹配
如研究两种教学方法对学生学习成绩的影响，应如何进行设计？
匹配的困难：多因实验中很难找到满意的被试
–Additional IDV
有时研究者可以考虑不从实验中消除某个变量，而是把它包括进实验设计，这是目前实验设计的一种趋势。
例如：研究教学方法对学习分数的影响，可以把智力看作是一个变量。
–Statistical control
无关变异还可以通过各种实验设计和统计分析的帮助得到控制。
如：随机区组实验设计，事先分区组，组内同质，组间异质，利用方差分析把区组引起的变异从总变异中区分开来。
如何使误差变异最小？
何谓误差变异？
–误差变异指实验中所有未控制的变异，来自实验中的随机波动。接受试验处理的实验单元或被试内在差异；测量误差
使之最小的方法：
–重复测量设计可以有效地把由个体差异引起的变异从总体变异中区分出来，从而使误差变异减少。
–增加测量的可靠性来减少测量误差。如：仪器、被试情绪、偶然的注意力涣散等。
【例】
假设有一个研究者想要比较游泳和跑步的减肥效果。他找来两个肥胖的人作被试，首先用一架最大量程为300磅的台秤称他们的体重，发现两个被试的体重正好都是300磅。然后，这两个被试开始减肥计划，一个通过跑步减肥，另一个游泳。几个月后，两个人又一次用同一架台秤称体重，结果发现两个人的体重都是250磅。研究者认为两个人都减重50磅，因此断定跑步和游泳的减肥效果一样好。请问该研究可能存在什么问题？
该研究潜在的主要问题在于测量体重时采用的测量工具，台秤的量程是0到300磅，这样在起初所获得的二人的体重可能并不准确。有可能发生天花板效应，也就是说两个人可能体重都在300磅以上，或者一个刚好300磅另一个在300磅以上，由于量程狭窄的限制，两个人都获得了量程上的最高分数，而这个分数并没有反映出被试真正的体重。这样我们也就无法确信他们最初的体重减去250磅就是他们减肥减掉的重量。这样最后得出的跑步和游泳减肥效果的结论也因为量程限制而不可信。
二、真实验设计
（一）完全随机化设计
含义：也称简单随机化设计，是指用随机化方法将被试随机分为几组，然后依据实验的目的对各组被试实施不同的处理。
完全随机化设计的类型
1、随机实验组控制组前测后测设计
?设计模式：R O1 X O2
R O3 O4
R表示随机化； X 研究者操纵的实验处理；
?设计的评价：
1）、实验的内部效度较好。原因：采用随机化处理；设立对照组。
2）、前测可能导致实验外部效度的下降。
?设计的统计检验：利用增值分数进行统计分析；协方差分析。
2、随机实验组控制组后测设计
?设计的模式： R X O1
R O2
?设计的评价：内部效度较好；原因：实验组控制组设计；实验条件相同，无前测。
?设计的显著性检验：T检验；U检验或中位数检验
?设计的实例分析（p23）
3、随机多组后测设计
?设计模式： R X1 O1
R X2 O2
R X3 O3
?实验结果检验：单因素方差分析，N-K检验
（二）多因素实验处理
?什么是多因素实验设计？
实验中包括两个或两个以上因素（自变量），并且每个因素都包括两个或以上水平，各水平相互结合构成实验处理，该设计又称为完全随机析因设计。
?完全随机析因设计的类型：p X q X……
?完全随机双因素析因设计举例p26-32
【实验分析】
杨治良等（1981）的实验
目的：了解年龄和材料对再认能力的影响
第一个自变量是年龄，选取初中生年龄组和大学生年龄组。第二个自变量是实验材料，具体实物图形和词组。因变量：再认能力d‘作指标。
这个实验的方法是采用再认法，把被试者识记过的材料和没有识记过的材料混在一起，要求被试者把两种材料区分开来。
如果让你开展这个研究，该具体如何进行？
（三）随机化区组设计
Block Randomization： the most common technique for carrying out random assignment in the random groups design; each block includes a random order of the conditions and there are as many blocks as there are subjects in each condition of the experiment.
The example:p32
?随机区组设计的目的：使区组内的被试差异尽量缩小，而对区组之间的差异依据设计要求而定。
?随机区组设计的原则：同一区组内的被试尽量“同质”，每一区组内被试的人数有三种情况：
1.1名被试一个区组，每名被试均接受全部处理，在接受处理的顺序上要采用随机化的方法。
2.每个区组内被试的人数是实验处理数目的整倍数；
3.区组内的基本单元不是一名被试或几名被试，而是以一个团体为单元。
随机化区组单因素设计
?随机区组设计（Block Randomization）举例(1)
Sackheim，Gur和Saucy（1978）使用组内设计研究人的两侧面孔在情绪表达强度上的差异。早期的研究者发现，被试能够准确地区分呈现给他们的人类的6种基本情绪（快乐、惊奇、恐惧、悲伤、愤怒、和厌恶）的照片。Sackheim和他的合作者利用一个人的一侧面孔和其镜像重新构成一张完整的面孔的照片。上图为三种实验材料。
Sackheim，Gur和Saucy（1978）使用组内设计研究人的两侧面孔在情绪表达强度上的差异。早期的研究者发现，被试能够准确地区分呈现给他们的人类的6种基本情绪（快乐、惊奇、恐惧、悲伤、愤怒、和厌恶）的照片。Sackheim和他的合作者利用一个人的一侧面孔和其镜像重新构成一张完整的面孔的照片。上图为三种实验材料。
?随机区组设计（Block Randomization）举例(2)
给被试呈现如图所示的照片制成的幻灯片，要求被试利用7点量表评价每一张幻灯片的情绪的强度。每次呈现一张幻灯片，每张呈现10秒钟，然后给被试35秒钟进行评定。实验中的自变量为照片的形式（左侧构成，原始照片，和右侧构成），每位被试评价54张幻灯片：18张左侧构成照片，18张原始照片和18张右侧构成照片。
?随机区组设计（Block Randomization）举例(3)
?随机区组设计（Block Randomization）举例(4)
问题是，两种重新构成的照片在表现出的厌恶程度上是否相同。在本实验中，被试对左侧构成照片的厌恶强度评价明显高于对右侧构成照片的厌恶强度评价。Sackheim等人用大脑半球的分化解释以上实验结果。通常，左半球控制身体的右侧，而右半球控制身体的左侧。因此，左侧构成照片反映的是右半球的控制，
而右侧构成照片反映的是左半球的控制。对左侧构成照片情绪强度评价较高表明右半球在情绪的表达方面更为重要。
?随机化区组多因素设计
教学方法和内容复杂性对测验成绩的影响。
【练习】
下面是一个关于记忆的实验，实验中用的材料是 16 个中英文单词，其中，中、英文单词各半，代表有生命的东西与无生命的东西的单词各半，单词的颜色红、蓝各半。被试分为三组，第一组要求他们对书写单词的颜色尽快做口头报告：红或蓝；第二组要求他们对出现的中英文单词的语种尽快做口头报告：中或英；第三组要求他们对出现的中英文单词是代表有生命的东西还是无生命的东西尽快做口头报告：死或活。当被试对最后一个刺激反应完毕，即进行单词的再认和再现，要求当对一个单词的意义、语种和颜色三个方面全对时，才算达到正确的标准。实验结果如下：
请对如下问题进行回答：
（ 1 ）该实验采用的是什么类型的实验设计？为什么？
（ 2 ）该实验中的自变量和因变量各是什么？
（ 3 ）该实验结果说明了什么问题？
三、准实验设计和非实验设计
概念解析
非实验设计：是一种对现象的自然描述，一般用于识别和发现自然存在的临界变量及其关系，可以为进一步严格实验累积材料。
准实验设计：实验控制相对较弱的一种设计。
（一）准实验设计
1、单组准实验设计
（1）时间序列设计
设计模式：O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8
含义：对被试进行一系列周期性测量，并在测量的时间序列中引进实验处理，然后观测引进实验处理后的一系列测量结果，并与引进实验处理前的一系列测量结果进行比较，研究插入实验处理前后测量结果的变化趋势，从而考察实验处理的效果。
【举例】英国工业疲劳研究组
如果工作时间从每天的10小时缩短到8小时，生产率会出现什么样的变化。
研究者以每小时的平均产量作为因变量指标。
可能存在的问题
可能不管工作时间是否缩短，都会出现生产率提高的现象。原因：“霍桑效应”（Hawthorne effect）。
除了每天工作时间长短的变化外，可能还有其他变量影响到每小时的平均生产量。
数据的效度有限。由于对研究项目的特殊兴趣，很可能在接受处理后，对生产效率的记录更为准确。
?评价：
–优点：可以较好的控制成熟因素对内部效度的影响；可以控制测验因素的干扰；可能控制统计回归的
因素。
–缺点：没有控制组，不能控制和实验处理同时发生的偶发事件（附加变量）的影响；存在测验与处理的交互作用；多次前测影响被试对实验处理的敏感性。
?显著性检验：回归直线是否存在差异，检验——剩余标准差、截距和斜率。
（2）相等时间样本设计
设计模式：X1O1 X0O2 X1O3 X0O4
含义：在其中的一个时间样本中不出现实验变量。
?评价：
优点：内部效度较好；
缺点：测验、实验安排的反作用效果、选择偏差和实验变量的交互作用、重复实验处理的干扰等影响外部效度。
?显著性检验：参见例子。
2、多组准实验设计
（1）不相等实验组控制组前测后测设计
设计模式
O1 X O2
O3 O4
?设计评价
?显著性检验：t检验；U检验或中位数检验
（2）不相等实验组控制组前测后测时间序列设计
设计模式 O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8
O9 O10 O11 O12 O13 O14 O15 O16
?设计评价：
?显著性检验：见课本。
（3）平衡设计(拉丁方设计）
?拉丁方设计应满足的条件：
研究中有一个带有p个水平的自变量，有两个带有p个水平的无关变量，一个无关变量被分配给p行，另一个被分配给p列。
事先假定处理水平与无关变量之间没有交互作用。
随机分配处理水平给p2个方格，每一水平在每行、每列中仅出现一次。
?拉丁方设计的特点是：①每个因素在每个被试的实验次数相同；②每个顺序在每个因素的实验次数相同；
③每个顺序在每个被试的实验次数相同。故拉丁方设计能够抵消实验中因实验顺序、被试差异等所造成的无关变量效果。
?设计模式
?评价与显著性检验：参见课本
（二）非实验设计
1、单组后测设计
在单组后测设计中，只有一个实验组，对实验组只给予一次实验处理，然后通过测量得到一个后测成绩。
?设计的基本模式： X O
X是研究者操纵或某种未知因素（研究者经过分析而推断的自变量）的处理，O是研究者操纵自变量引出的结果（后测成绩）或研究者观察到的结果。
2、单组前测后测设计
单组前测后测设计是对单组后测设计的一种改进，它增加了在实验处理前的测验，但还是只有一个实验组。
?设计的基本模式： O1 X O2
O1表示在接受处理X以前对被试进行前测，取得一项作为基线的观测值，X表示引入的实验处理，O2表示处理X后的测验。
?参见课本。
3、固定组比较设计
又称静态组或整组比较设计。
采用实验组和控制组两组被试，但因这两组被试在实验处理前就已经形成，故它不能使用随机化原则选择被试。
基本设计模式： X O1
O2
O1为实验组接受实验处理后的反应效果；O2为不接受实验处理的控制组的反应效果。
4、事后回溯设计
是指所研究的对象是已发生过的事件。
在研究过程中，研究者不需要设计实验处理或操纵自变量，只需通过观察存在的条件或事实，将这种已自然发生的处理或自变量与某种结果或因变量联系起来加以分析，以便从中发现某种可能的简单关系。
?基本设计模式：
X O
X是自变量或实验处理，是研究者不能操纵或改变的；O是研究者观察到的结果。
?事后回溯设计主要包括两种类型
相关研究设计
准则组设计
实验设计小结
实验设计类型
一、从被试接受实验处理的情况分（一）被试内设计
（二）被试间设计
（三）混合设计
二、从实验控制的严密程度分
（一）真实验设计
1.完全随机化设计
（1）随机实验组控制组前测后测设计（2）随机实验组控制组后测设计（3）随机多组后测设计
2.多因素实验设计
完全随机析因设计
3.随机化区组设计
（1）随机化区组单因素设计
（2）随机化区组多因素设计（二）准实验设计
1.单组准实验设计
（1）时间序列设计
（2）相等时间样本设计
2.多组准实验设计
（1）不相等组实验组控制组前测后测设计
（2）不相等组实验组控制组前测后测时间序列设计
（3）平衡设计
（三）非实验设计
1.单组后测设计
2.单组前测后测设计
3.固定组比较设计
4.事后回溯设计
实验设计类型分析
大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发
统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。
大数据思维在统计分析中的运用研究 摘要：统计分析在各时期发展中都具有重要地位，其主要核心目的就是促进时代发展。而经济社会快速发展，还需对统计分析模式不断创新。本文主要分析大数据思维在统计分析中的运用研究关键词：大数据思维；统计分析；运用 引言 通过大数据思维与统计分析融合，为统计分析创建发展平台，以大数据思维信息化、广泛性等特点，实时获取社会信息，并且还可以把获取到的信息数据按照类别储存、管理。大数据管理平台自身就能够容乃海量信息，满足统计分析工作信息数据储存要求，其以统计分析结果为基础，时刻掌握各时代发展情况，从而全面提升统计分析工作质量与效率。 1、对大数据的认知与理解 大数据，指无法在一定时间范围内使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样性的信息资产。在大数据时代，企业资产不再仅仅局限于人员、财力、物质，数据作为新型企业资产，已经成为企业快速发展最为核心的竞争因素，在企业的发展中发挥着举足轻重的作用。大数据基于自身数据量大、数据多样性、处理速度快等特点将构建新的经济增长模式，激发各行各业经济增长的巨大潜力。目前，我国烟草行业存在
庞大的数据资源，但对数据的挖掘，更多集中在商业领域的物流运输、精准营销等，大数据深度挖掘仍然处于起步阶段，并未发挥出大数据应有的作用。卷烟生产企业数据量庞大，数据结构复杂，但是这部分数据很少纳入大数据分析和应用，更多的是基于小样本数据进行统计分析，还没有应用到企业各环节并成系统地构建。基于上述，通过数据驱动管理，清除管理死角，提升生产制造管理水平，构建生产组织大数据分析决策系统，已然是管理工作的核心。 2、统计分析中应用大数据思维的重要性 2.1解决各项限制因素影响问题 统计分析工作开展，通过搜集与分析各类信息数据，及具体工作提供重要信息数据。在以往发展过程中，统计分析工作模式是单一化的，需要在指定时间、要求等条件下，才能对具体信息数据进行搜集、整理、分析等，从而影响整体工作效率。针对大数据思维应用，借助大数据技术，可以使统计分析工作不再受时间、空间及各项因素限制与影响，还可以根据具体工作要求随时开展统计分析工作。同时，还可针对各时期信息数据详细分析，扩大统计分析工作影响范围，满足信息数据实时传输要求，有效解决各项限制因素影响问题。 2.2突出统计分析特点 统计分析工作在以往开展过程中，主要是以文本方式体现具体信息数据，不仅需要大量人力，而且还无法提升工作效率。随着时代快速发展，为确保统计分析工作顺利开展与实施，还需对其工作
广东药学院自编教材试验设计与统计分析 卫生统计学教研室 2014.8
第一章绪论 在医药卫生、食品等专业研究领域，常需要开展大量的试验来确定或验证研究者在科研过程中提出的科学假设，例如临床上研究某种新的降糖药的疗效时，研究者需要将研究对象（如糖尿病患者）随机地分组，使其中一组患者服用研究中的该降糖药，另一组患者服用传统的降糖药，进而比较两组药物的疗效。但在具体的试验实施之前，研究者需要面对很多问题，如试验中试验对象应如何选择和分组？如何在试验过程中避免服用不同试验药物对试验对象心理产生影响，继而影响到最终疗效的判断？选择什么样的指标可更好的反映药物疗效？样本量需要多少？试验数据应如何收集以及运用何种统计方法进行分析等等问题。因为研究过程中研究结果会受到诸多因素影响，如研究对象的年龄、性别和病情可能影响药物疗效，如果不采取科学的方法使这些因素在比较组间分布均衡，就不能得到令人信服的结论。因此为使科学研究在消耗最少人力和物力的情况下，最大限度地减少误差，获得科学可靠的结论，需要在研究开始之前对整个试验过程做出精心安排，制定详细具体的试验实施方案，即进行试验设计（experimental design）。一个科学合理的试验设计，可以达到事半功倍的效果，是试验获得成功的关键。 一、试验设计的基本要素 医学试验包括三个基本要素：即处理因素、试验对象和试验效应。如研究某降糖新药的疗效，处理因素为降糖新药及比较的传统降糖药；研究者需用糖尿病患者作为试验对象；试验效应是能反映药物疗效的指标，如患者空腹血糖或餐后血糖的下降。处理因素作用于试验对象后产生试验效应（图1），三个要素缺一不可，因此试验设计时要先明确三个基本要素，再制定详细的研究计划。 1. 处理因素 处理因素（treatment）是指研究者根据研究目的施加于试验对象，以考察其试验效应的因素。如临床上研究降糖药的疗效，降糖药即为处理因素。在试验过程中处理因素的状态称为水平（level），如比较降糖新药和传统降糖药的疗效，
大数据时代人力资源数据统计分析研究 摘要：大数据环境下，具备大数据处理能力的企业也不断增多。大数据时代的到来和发展对企业经营管理活动而言，尤其是针对企业人力资源管理活动产生了巨大的影响。各企业需要重视顺应时代发展潮流，积极引进并合理应用大数据，有助于推动人力资源管理及企业发展。基于此，本篇文章对大数据时代人力资源数据统计分进行研究，以供参考。 关键词：大数据；人力资源；数据分析 引言 大数据技术能够精准筛选并处理海量数据，有效将数据转化为信息知识。对于企业来说想要跟紧时代步伐则需要对大数据特点进行充分掌握，才能促进企业得到良性长远的发展。现阶段大数据技术已经实现了在各行各业中的充分应用，怎样应用大数据技术展开人力资源管理工作成为现阶段企业的关注重点，同时也是企业重点探究的内容。企业需要在人力资源管理中运用大数据便捷且高效的特点，从而为人力资源管理工作的深入展开提供支持。因此，在未来发展中人力资源管理将有效与信息网络技术进行结合，这有助于提高人力资源管理的效率与质量。 一、大数据概述 大数据的出现和发展推动了物联网及云计算等技术的发展，人类对各类新兴技术的依赖程度越来越高。大数据主要是指在短时间内难以收集、管理和处理的数据收集。它是一种具有高增长率、海量性和多样化特点的信息资源，需要依靠新兴的处理模式来发挥优秀的优化能力和强大的决策能力。主要特点包括：价值高、数量大、精准性等，现阶段在诸多领域中均具有广泛应用，未来发展前景优良。 二、人力资源数据统计分析系统 人力资源数据统计分析系统是指在其他系统正常运行的条件下，对公司的员工进行年龄、能力、职称、教育和工作经历等方面的全方位的了解，从而对员工进行相关系统的分析。以此为根据来进行企业的人力资源管理，企业的相关工作做好调整和完善的准备工作。 三、现阶段我国企业人力资源管理工作中存在的问题 （一）缺乏先进管理理念。 现阶段大数据技术的深入发展很大程度上促进了其他行业变革，企业为了能够实现更好的发展必须要与时俱进，结合大数据时代特征实施针对性措施促进企业变革，尤其是人力资源管理工作。当前很多企业在运营发展中仍然使用传统管理理念，通过管理者展开管理工作，这种模式对虽然能够起到一定效果与作用，但是却无法与新时代发展需求相适应。在激烈市场竞争中，传统管理理念不能促进企业优势的充分发挥，从而降低了企业的综合实力与整体竞争力。所以，企业发展中必须要确保管理者能够更新自身管理理念，对大数据时代下人力资源管理的必要性与重要性给予充分认识，从而推动企业进一步发展。 （二）缺乏长效人力资源战略规划 在大数据时代，实现长效稳定发展是企业的核心目标，因此很多企业都有意识制定长期发展计划。但是该计划仅仅停留在经营模式、市场分析和品牌战略方面，企业往往忽略了要实现该远期计划所需的人力资源储备。这就导致了很多企业在临时需要人的时候才要求人力资源部门人员紧急招聘，无论是效率还是质量
第十一章实验设计的统计学基本原则 实验（Experiment）：指由研究者主动地决定给予部分实验对象某种处理，给予另部分对象某种对照处理的研究设计形式，这种处理的分配常常是随机的。 实验设计（Experimental design）：是通过良好地计划对象的选择、处理因素的分配、结果指标的测量和资料分析来保证比较组间对象和实验条件是均衡的，实验结果有较好的可比性，并且较好地控制误差以能用较小的样本获取可靠的结论。 一．实验设计的三要素：受试对象、处理因素和实验效应。 1．处理因素（treatment）：根据研究目的，对受试对象施加的某种措施，称为处理因素。 注意：①抓住主要因素。 ②控制混杂因素（“非处理因素”在各组中应尽可能相同）。 ③标准化（处理因素应该标准化，即研究过程中处理应该自始至
终保持一致，不能因任何原因中途改变。） 2．受试对象（subject）：动物——种类，品系，窝别 人——诊断，依从性 注意受试对象的同质性(homogeneity) 3．实验效应（effect）： 指标选择：有效，客观，灵敏，精确。（头痛，发烧） 指标观察：对人的观察应注意避免偏性，提倡盲法。 主观指标的量化：如划记评分。 完全不满意完全满意 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 二．实验研究的分类：根据实验的对象不同，实验分成三类。 1. 动物实验（animal experiment） 2. 临床试验（Clinical trial）
3. 现场干预试验（Intervention trial） 三．实验中的变异及其来源： 在实验中，由于实验对象自身特点、实验条件的变化和实验结果测量的不确定性造成实验结果与真值的差别称实验误差，根据统计分析上的处理不同，实验误差分成两类： 1. 随机误差：由大量、微小的、偶然的因素的共同作用引起的不易控制的误差称随机误差。如在实验中，温度、湿度、风向、振动、试剂、仪器、操作员等都可能造成结果的偏差。 随机变异是没有倾向性的，在大量观察条件下，随机误差的分布呈标准N。随机误差的规律可以用统计方法分析。 正态分布()1,0 2.系统误差（systematic error）：由于在对象选择、处理因素分配的不随机、测量结果的不准确造成实验结果有倾向性地偏离真值称系统误差，或称偏倚
大数据论文 摘要数据发展到今天，已不再是一个新的概念，基于大数据技术的应用也层出不穷，但作为一项发展前景广阔的技术，其很多作用还有待挖掘，比如为人们的生活带来方便，为企业带来更多利益等。现今，互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它，又怎样使它拥有不可估量的价值呢？这就需要不断去研究开发，让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来，并加以分析利用呢，大数据技术应运而生。大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨，从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入，简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法，并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后，以网络信息安全为例，阐述了该领域的大数据分析过程和方法。 关键词大数据；数据挖掘；深度学习；大数据分析；网络信息安全一、大数据概述
1.1大数据的定义和特征 目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报 告，在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵：（1）符合大数据标准的数据集大小是变化的，会随着时间推移、技术进步而增长；（2）不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）[2]。根据麦肯锡的定义可以看出，数据集的大小并不是大数据的唯一标准，数据规模不断增长，以及无法依靠传统的数据库技术进行管理，也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。 在日新月异的IT业界，各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个，即5" V”特征：Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多，也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多，既可包含各种结构化数据类型，又可包含各种非结构化数据类型，乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化，而且变化频率高、速度快、范围广，数据形态具有极大的动态性，处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。
一、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。 二、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。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）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 A 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； B 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；
C 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。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 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。 三、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、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、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。
大数据统计分析 随着经济社会日新月异的发展进步，科技把我们带入了一个全新的时代，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。这给统计工作打开了一片新天地，统计数据将更加准确、完整、及时，统计产品将更加丰富、细化、管用。 文章主要围绕大数据对统计学工作和政府统计产生的影响为研究对象，对充分利用大数据资源、技术进行统计分析探究。 在这个大数据时代，随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对各个行业的重要性。其实，这对统计工作、政府统计也是一场模式革命。要扩大数据获取来源，通过云计算对海量大数据进行比对、分析，理解附含的信息，筛选有用的信息，找到信息的联系，针对经济发展新常态进行深入分析，为五大发展理念的贯彻落实提供统计分析动力和决策依据。 当前统计研究者更为关注，怎样将企业、基层、部门的海量数据进行全面的无缝对接、汇总加工，怎样通过大数据、云计算、物联网为统计工作整合资源、汇聚合力，怎样让信息技术为统计流程改造和统计数据生产更好服务。
一、大数据的概念和意义 大数据(big data)，指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，通过“加工”实现数据的“增值”。所以大数据分析常和云计算联系到一起。 二、大数据对经济发展和政府统计的影响 (一)大数据对经济统计的影响 大数据实际上对经济统计带来了非常大的影响，极大地改变了统计数据收集方式、统计方法和统计生产过程，也是一种对传统因果关系论证做法的革命和创新。 第一，在数据收集方式方面，传统方法更多是依靠全面报表、大型普查、抽样调查、典型调查、重点调查等方法，但是仅仅依赖这些方法显然无法跟上信息技术发展的步伐，有必要结合大数据应用进一步完善和改进统计方法。
山西农业大学信息学院 《试验设计与统计分析》教学大纲 课程名称：试验设计与统计分析 Experiment Design and Statistical Analysis 课程编码：105011 课程类别：专业基础课 学时/学分：48学时/3学分 适用专业：资环、环科等专业 一、前言 1、课程性质 《试验设计与统计分析》，是数理统计学在生物科学领域的应用，主要涉及科学研究中的试验设计、抽样观测和统计推断，是一门应用数学。课程还同时融入国际权威的SAS统计分析，通过上机处理试验实例的数据，巩固和加深理解所学统计原理及方法。课程不仅讨论如何科学地设计试验，而且还讨论如何科学地收集数据、整理数据、分析数据、解释数据和做出结论，是从事科学研究必不可少的基础知识。《试验设计与统计分析》是资环、环科专业的一门专业基础必修 课程。 2、教学目标 通过课堂讲授、课下作业和上机数据处理三个环节的教学过程，使学生掌握基本的试验设计与统计分析方法，掌握试验数据处理的程式步骤和技能。 3、教学要求 针对试验设计与统计分析的学科特点，结合专业的性质，讲授课程时理论与方法并重，力图把统计原理讲解的清晰易懂，使学生了解典型内容的基本原理和方法，理解统计方法的理论背景，掌握一些基本技能，从而培养学生分析解决实际问题的能力。 4、先修课程 高等数学、线性代数、概率论等
二、课程内容 绪论 教学内容及总体要求： 掌握：（1）试验设计与统计分析的概念、特点；（2）总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念；（3）统计分析的基本要求。了解：（1）试验设计与统计分析的作用及其主要内容；（2）试验设计与统计分析的发展概况；（3）错误与误差、准确性与精确性的概念。 教学目标： 通过学习，使学生掌握试验设计与统计分析的概念、特点；总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念；统计分析的基本要求。 教学方式方法建议： 课堂讲授、课堂讨论 学时：2学时 一、试验在科学研究中的作用 二、试验研究的一般程式及过程 三、试验设计与统计分析的涵义 四、试验设计与统计分析的必要性 五、课程特点与学习方法 六、常用术语和基本概念 思考题： 1、总体与样本、样本含量、参数与统计量的概念； 2、统计分析的基本要求 第一章田间试验设计（6学时） 第一节田间试验设计基础 1、田间试验设计概述 2、试验设计中的基本概念 第二节田间试验的种类 1、按试验性质分类
1. 研究变量间的关系用什么方法。回归相关 2. 比较多个平均数的差异用什么方法。方差分析 3. 方差组分估计解决的问题. 4.协方差分析能够解决的问题。 5. 聚类分析能够解决的问题。 7. 规划求解能够解决的问题。 8. PB 试验要解决的问题。 9．主成分分析要解决的问题。 10.随机单位组试验设计允许试验单元有差异，要求是什么,它的模型是什么. 11.相关系数的意义. 12.12,x x 与 y 二元三次回归方程?y . 13通径分析中谁反映两变量间的综合作用,反映变量间的直接作用。 14.有1、2、3、4四个处理，要比较它们的总体平均数的差异是否显著,试验单元情况如下图，请进行试验设计： 变化方向 15.SPSS 运算得树状图如下，现要聚成二类、三类、四类，分别写出各类所含地块号。 16.因素A 有4个水平，因素B 有3个水平，共有11、…、43个不同搭配 （1） 要研究搭配的不同平均数一致否，请说明试验数据在SPSS 中的数据格式 （2） 要研究A 、B 有无交互作用，请说明试验数据在SPSS 中数据格式。 17. 为求1 2,,x x y 的的二元二次回归方程，请说明数据在SPSS 中数据格式。能够 根据运算结果给出统计结论. 18.混料试验设计题（10分） y 与x 1、x 2、x 3有关系，x 1∈[0.2，1]，x 2∈[0.1，1]，x 3∈[0.1，1],现采用单纯形重心设计，请给出试验设计（每个试验x 1、x 2、x 3用实值）。 19.响应面分析试验设计题,y 与x 1、x 2有关系，x 1∈[3,11]，x 2∈[6,10]，现采用通用旋转组合设计，请给试验方案（每个试验x 1、x 2用实值）。
基于大数据的统计分析模型设计 统计是利用尽可能少的局部样本数据来发现总体规律，处理对象往往数据规模小且数据结构单一。在大数据环境下，面临海量数据的采集与统计，传统方法已无法满足大规模数据集处理。基于Hadoop 系统，利用其分布式存储和并行处理机制，设计了大数据环境下的统计分析模型，从海量数据中提取出有用的信息特征，实现数据资源共享，为相关部门决策提供信息服务。 0 引言 随着统计数据规模的快速增长，数据特征日趋复杂，数据收集渠道多样，统计学相关领域研究已进入大数据时代。如何高效收集样本数据、挖掘信息，从海量数据中提取有用的信息特征，将信息及时提供给相关部门决策，成为当前统计学研究热点之一。与国外相比，我国在统计分析工作中存在信息资源整合程度不高、数据共享匮乏、信息不完整等问题。随着大数据时代的到来，对大数据分析与挖掘的研究和应用越来越重视，大数据的挖掘与分析将帮助统计部门在有效合理的时间内采集、处理、管理与分析海量数据。 目前政府部门间借助政务平台可以实现数据资源共享，但是企业与政府间缺乏数据的分享平台，造成了信息隔离，对此，统计部门要构建起全方位的海量数据共享和分布式存储的安全统计分析平台，实
现跨地区的统计信息交流，满足海量信息数据的实时分享和处理。 1大数据 大数据是一种大规模的数据集合，数据分析人员无法在一定时间内用一般软件对其进行提取、处理、分析和管理。处理大数据的关键技术包括大规模数据集的并行处理技术、分布式数据库、分布式文件存储与处理系统、数据挖掘、云计算等。大数据具有5V 特点：Volume（体量浩大）、Variety（类型多样）、Velocity（生成快速）、Veracity（真实性高）、Value价值巨大）。 1.1 云计算 云计算（Cloud Computing是传统信息技术发展融合的产物，基于效用计算（Utility Computing）、并行计算（Parallel Computing、分布式计 算（Distributed Computing），它提供便捷的、可用的、按需付费的网络 访问。云计算平台可以提供laaS基础设施即服务）、PaaS平台即服务）、SaaS软件即服务），同时负责数据安全、分布式网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等，用户在使用资源时不需考虑底层基础架构。 大数据应用不在于掌握庞大的数据信息，而在于对获取的数据进行专业化处理，以挖掘出数据的价值。大数据处理任务无法用单机串
大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进，没有数据也不可能完成统计，所以二者缺一不可。在大数据时代，统计学必须与时俱进，跟上时代发展的脚步，勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革，才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学，两者是无法离开的，只有在共同学习进步下，才能够实现双赢，成为主宰。 关键词：大数据时代；统计学；影响分析 引言 对于大数据(Big data)，可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系，所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种，如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代，用数字代表的信息越来越多，科技迅速发展，互联网时代高速运转，在许多公司用来统计数据的时候，都用的电子表格，进行整理分析。在把它们汇总起来，就成了统计。数据是统计的本质，统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母，统计就是英语单词，通过整理分析，把字母拼成一个具有意义的单词，这就是数据和统计的意义。只有相互依存，你中有我我中有你。 （二）大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表，有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便，这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中，工作人员根据超市销售的数据进行整理分析，在汇总起来就是统计，最终他们看得都是统计整理得出的数，分析的也是统计后的数据。因此，统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制，我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代，越来越多的东西可以用数据表示，几乎全部的信息资料都
成组实验设计及其统计分析 成组设计及其统计分析 1. 实验设计 设实验因素A有A1,A2２个水平,将全部n(n最好是偶数)个受试对象随机地均分成２组,分别接受A1,A2２种处理。再设每种处理下观测的定量指标数为k,当k=1时, 属于一元分析的问题。当k≥2时,属于多元分析的问题。 在成组设计中,因2组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两配对, 无法消除个体差异对观测结果的影响,因此,其实验效率低于配对设计。 2. 前提条件与检验法的选用 在分析成组设计资料前,需考察资料是否满足下述2个前提条件:①正态性,即各组数据应独立抽自正态总体。②方差齐性,即2组资料的总体方差应该相等。下面根据这2个前提条件的满足情况,给出统计检验法的选用办法: 前提条件满足情况可选用的统计检验法 ①、②均满足成组设计资料的一般t检验 ①满足、②不满足近似t检验,即t'检验。或非参数检验 ①不满足非参数检验 在后2种情形中,若资料经过某种变量变换后能满足①、②2个前提条件,则对变量变换后的数据可用成组设计资料的一般t检验来分析。 3.应用实例 (1)一元的情形 ①成组设计资料的一般t检验 [例2.2.8]随机将20只雌性中年大鼠均分为甲、乙2组,甲组大鼠不接受任何处理(即空白对照),乙组中的每只大鼠接受3mg/kg的内毒素。分别测得2组大鼠的肌酐(mg/L)数据,试检验2总体均数之间有无显著差别。 甲(对照)组: 6.2,3.7, 5.8,2.7,3.9,6.1,6.7,7.8,3.8,6.9 乙(处理)组: 8.5,6.8,11.3,9.4,9.3,7.3,5.6,7.9,7.2,8.2 [分析与解答]先假定此资料满足正态性这一前提条件(后面将用程序来实现)。 2总体方差的齐性检验:H0:σ12=σ22,H1:σ12≠σ22,α=0.05。 用计算器实现统计计算所需的公式: (2.2.4) 式中MS1为较大均方、MS2为较小均方,SS、df分别为离差平和及自由度。F～F(df1,df2), 拒绝域:F≥Fα(df1,df2),则P≤α。 本例的已知条件和中间结果: 甲组: n=10, df=9, ∑X=53.6, X-=5.36, ∑X2=313.26, SS=25.964, MS=2.884889 乙组: n=10, df=9, ∑X=81.5, X-=8.15, ∑X2=687.17, SS=22.945, MS=2.549444 显然,甲组MS大于乙组MS,故应把甲组的有关统计量放在式(2.2.4)的分子上。 代入公式(2.2.4)计算的结果: F=1.132 查方差齐性检验用的F临界值表,得:F0.05(9,9)=4.03,因F
常见的实验设计与举例 一、单因素实验设计 单因素完全随机设计、单因素随机区组设计、单因素拉丁方实验设计和单因素重复测量实验设计是四种基本的实验设计，复杂的实验设计大多都是在这四种形式上的组合。研究者根据不同的研究假设、实验目的与条件使用不同的实验设计，但无论哪种实验设计都有一个共同的目标，即控制无关变异，使误差变异最小。 1.完全随机设计研究中有一个自变量，自变量有两个或多个水平，采用随机化方法，通过随机分配被试给各个实验处理，以期实现各个处理的被试之间在统计上无差异，这种设计每个（组）被试只接受一个水平的处理。完全随机实验的方差分析中，所有不能由处理效应解释的变异全部被归为误差变异，因此，处理效应不够敏感。 例：研究阅读理解随着文章中的生字密度的增加而下降。自变量为生字密度，共有四个水平：5:1、10:1、15:1、20:1，因变量是被试的阅读理解测验分数。实验实施时，研究者将32名被试随机分为四个组，每组被试阅读一种生字密度的文章，并回答阅读理解测验中有关文章内容的问题。 完全随机实验设计实施简单，接受每个处理水平的被试数量可以不等，但需要被试的数量较大，且被试个体差异带来的无关变异混杂在组内变异中，从而使实验较为不敏感。完全随机实验数据的统计分析，如果是单因素两组设计，采用独立样本t检验；如果是单因素完全随机多组设计则采用一元方差分析（One -Way ANOV A）。 2.随机区组设计研究中有一个自变量，自变量有两个或多个水平，研究中还有一个无关变量，也有两个或多个水平，并且自变量的水平与无关变量的水平之间没有交互作用。当无关变量是被试变量时，一般首先将被试在这个无关变量上进行匹配，然后将他们随机分配给不同的实验处理。 例：仍以文章的生字密度对阅读理解影响的研究为例，但由于考虑到学生的智力可能对阅读理解测验分数产生影响，但它又不是该实验感兴趣的因素，于是研究者采用单因素随机区组设计，在实验实施前，研究者首先给32个学生做了智力测验，并按智力测验分数将学生分为8个区组，然后随机分配每个区组内的4个同质被试分别阅读一种生字密度的文章。
大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。
一、判断题 1. 在采用分层随机抽样时，若各区层所包含的抽样单位数不同，则从各区层抽取单位数应根据其所包含的抽样单位数按比例配置。(√) 2.二项分布属于连续型概率分布(×) 3.一般情况下，长方形尤其是狭长形小区的试验误差比正方形小区的大(×) 4.准确性是指在试验中某一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度(√) 5.调和平均数主要用于反映研究对象不同阶段的平均速率(√) 6.在计算植物生长率时，用调和平均数比用算术平均数更能代表其平均水平(×) 7.就同一资料而言，调和平均>数几何平均数>算术平均数(×) 8.通常将样本容量n30的样本称为大样本，将样本容量n30的样本称为小样本(√) 9.正态分布属于离散型概率分布(×) 10.统计分析的试验误差主要指随机误差。这种误差越小，试验的准确性越高(×) 二、填空题 1. 正交试验设计表的主要性质有正交性、代表性、综合可比性。 2. 两个变量数据依据确定性关系可分为函数关系和相关关系2种类型。 3. 常用统计图的绘制方法主要有直方图、多边形图、条形图、圆图这4种图形。 4.在田间试验中,由观察、测量所得的资料，一般可分为数量性状资料和质量性状资料两大类。 5. 小样本抽样分布主要包括三类分布：t分布、 X2分布和F分布。 6. 随机事件可分为：必然事件、不可能事件和基本事件3种类型 7. 常用的田间试验设计方法主要有随机区组试验、随机裂区试验、拉丁方试验。 8. 正交试验设计表的主要类型有两种分别相同水平正交表和混合水平正交表 9. 田间试验常用的随机抽样方法有简单随机抽样、分层随机抽样、整群随机抽样和多级随机抽样 10. 试验地土壤差异测量的方法有目测法和肥力测定法 12. 试验处理重复的作用分别是估计试验误差和降低试验误差。 13. 试验地土壤肥力差异的表现形式大致可分为肥力梯度的变化和斑块状变化。 14. 在研究玉米种植密度和产量的相关关系中，其中种植密度是自变数，产量是依变数 15. 小麦品种A每穗小穗数的平均数和标准差值为18和3（厘米），品种B为30 和4.5（厘米），根据 CV A 大于_ CV B _，品种_ A _ 的该性状变异大于品种_ B _。 16. 田间试验常用的随机抽样方法有、、和等 17.根据试验的内容将田间试验分为：品种试验、栽培试验、品种和栽培相结合的试验3种类型。 18. 统计学中，一般来说常见抽样的方法有典型抽样、随机抽样和顺序抽样3种方法。 19. 在Excel表格中计算正态分布概率值和反正态分布随机变量的函数分别是NORMDIST 和NORMINV
大数据与统计学分析方法比较 基于理念分析和比较研究方法，对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析，从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。 标签： 大数据；统计学；研究方法 F27 随着信息技术的日益发展与普及，信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今，“大数据”时代已经来临，于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面，《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流，这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息，并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而，传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下，却呈现出了诸多缺陷，例如传统数据收集方法无法实现大规模（甚至是总体）数据的收集，传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据，等等。于是，在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前，需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别，然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。 1大数据的界定 根据一位美国学者的研究，大数据可以被定义为：it means data that’s too big，too fast，or too hard for existing tools to process。也就是说，该学者认为：在关于大数据的所有定义中，他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”，或现存工具“太难”处理的数据。一般而言，大数据的特征可以概括为四个V：一是量大（V olume）；二是流动性大（Velocity），典型的如微博；三是种类多（Variety），多样性，有结构化数据，也有半结构化和非结构化数据；四是价值大（Value），这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。 Victor在其最新著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据时代，思维方式要发生3个变革：第一，要分析与事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量数据样本；要总体，不要样本。第二，要乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。第三，不再探求难以捉摸的因果关系，应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此，下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。