数据分析的统计方法选择小结
完全随机分组设计的资料
一、两组或多组计量资料的比较
1.两组资料：
1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料
(1)若方差齐性，则作成组t检验
(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验
2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验
2.多组资料：
1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差
分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD 检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。
2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal
Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。
二、分类资料的统计分析
1.单样本资料与总体比较
1)二分类资料：
(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验；
(2)大样本时：用U检验。
2)多分类资料：用Pearson χ2检验（又称拟合优度检验）。
2. 四格表资料
1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson χ2
2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正χ2或用Fisher’s
确切概率法检验
3)n≤40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验
3. 2×C表资料的统计分析
1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为二分类变量，则行评分的CMH
χ2或成组的Wilcoxon秩和检验
2)列变量为效应指标并且为二分类，行变量为有序多分类变量，则用趋势χ2检验
3)行变量和列变量均为无序分类变量
(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson χ2
(2)n≤40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概
率法检验
4. R×C表资料的统计分析
1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH χ2或Kruskal
Wallis的秩和检验
2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作none zero
correlation analysis的CMH χ2
3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析
4)列变量和行变量均为无序多分类变量，
(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson χ2
(2)n≤40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概
率法检验
三、Poisson分布资料
1.单样本资料与总体比较：
1)观察值较小时：用确切概率法进行检验。
2)观察值较大时：用正态近似的U检验。
2.两个样本比较：用正态近似的U检验。
配对设计或随机区组设计
四、两组或多组计量资料的比较
1.两组资料：
1)大样本资料或配对差值服从正态分布的小样本资料，作配对t检验
2)小样本并且差值呈偏态分布资料，则用Wilcoxon的符号配对秩检验
2.多组资料：
1)若大样本资料或残差服从正态分布，并且方差齐性，则作随机区组的方差分析。如果
方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。
2)如果小样本时，差值呈偏态分布资料或方差不齐，则作非参数Fredman的统计检验。
如果Fredman的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用Wilcoxon的符号配对秩检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。
五、分类资料的统计分析
1.四格表资料
1)b+c>40，则用McNemar配对χ2检验或配对边际χ2检验
2)b+c≤40，则用二项分布确切概率法检验
2.C×C表资料：
1)配对比较：用McNemar配对χ2检验或配对边际χ2检验
2)一致性问题（Agreement）：用Kappa检验
变量之间的关联性分析
六、两个变量之间的关联性分析
1.两个变量均为连续型变量
1)小样本并且两个变量服从双正态分布，则用Pearson相关系数做统计分析
2)两个变量不服从双正态分布，则用Spearman相关系数进行统计分析
2.两个变量均为有序分类变量，可以用Spearman相关系数进行统计分析
3.一个变量为有序分类变量，另一个变量为连续型变量，可以用Spearman相关系数进行
统计分析
七、回归分析
1.直线回归：如果回归分析中的残差服从正态分布（大样本时无需正态性），残差与自变
量无趋势变化，则直线回归（单个自变量的线性回归，称为简单回归），否则应作适当
的变换，使其满足上述条件。
2.多变量（重）线性回归：应变量（Y）为连续型变量（即计量资料），自变量（X1，X2，…，
X p）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。如果回归分析中的残差服从正态分布（大样本时无需正态性），残差与自变量无趋势变化，可以作多变量（重）线性回归。
1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
2)验证性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可
能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
3.二分类的Logistic回归：应变量（Y）为二分类变量（计数资料），自变量（X1，X2，…，
X p）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)非配对的情况：用非条件Logistic回归
(1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
(2)验证性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其
它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
2)配对的情况：用条件Logistic回归
(1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
(2)验证性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其
它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
4.有序多分类有序的Logistic回归,可以采用比例优势模型（proportional odds model）：
应变量为有序多分类变量，自变量（X1，X2，…，X p）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
2)验证性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可
能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
5.无序多分类有序的Logistic回归,采用多项logit模型（polynomial logit model）：应变
量为无序多分类变量，自变量（X1，X2，…，X p）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
2)验证性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可
能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
八、生存分析资：要求资料记录结局和结局发生的时间（如；死亡和死亡发生的时间）
1.用Kaplan-Meier方法估计生存曲线
2.大样本时，可以寿命表方法估计
3.单因素可以用Log－rank比较两条或多条生存曲线
4.多个因素时，可以作多重的Cox回归
1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
2)验证性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可
能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
2021统计员年终工作总结3篇 【篇一】统计员年终工作总结 来xx公司不知不觉已经有一年多了，我任职数据部一名数据统计员，每一项工作都与业务部有相连，跟进业务部日常行程、每天销售业绩、发生意销售、目标及占比跌幅店铺信息、物料赞助跟进等等就是我的工作。在经理的带领下和诸位同事的合作中学到很多东西，慢慢的全面把握了公司的数据准确性和保密性，这对我的职业生涯具有非凡意义，使我打下了坚实的基础。现对今年的工作加以总结。 一、团队的合作是完成工作的前提 做一份能令领导满意的数据表格不单单是自己一个人闭门造车所能造出来的，需要合理的意见和适当的帮助，自己的制表思路是要在前人的启发下才能发挥出色。 二、数据的运用 做数据表格是给人一种一目了然的清晰感，怎样把公司的数据信息及时传达公司领导、客户及客户主任尤为重要。准确的数据表格是给领导和客户的第一印象，是直接影响整份表格的进度。信息是及时、全面反映整个企业的精神面貌和工作动态，这就要求及时，迅速，对各部门上报的信息进行整理、加工，对发生的大事对各部门进行催报，使信息管理工作更加规范到位。 三、善于总结，懂得吸取经验 经验是在实际工作在中得到的，把握了经验工作自然就是事半功倍。刚开始做数据表格时，只知道一味的按部就班，缺少灵活性，表格表达不清晰。后来经过不断的摸索，领悟到表格有很多功能是值得我们去参谋的，运用常用公式，让自己变得灵活而具有战斗力。表达最美的效果，这种感觉是要在长期的工作经验中积累起来的。 四、善于沟通，避免出错 做数据表格是在第一份原始资料的基础上做出来的，第一份原始资料就是xx做的数据报表，做数据时遇到什么不明白的需请教，因此信息传递是很重要的，我们要保持信息的畅通性就必须善于沟通，否则出现差错，前功尽弃。所以，一边工作一边总结经验是百利而无一害的。
薪酬调查数据统计分析方 法 Newly compiled on November 23, 2020
薪酬调查数据统计分析方法对调查数据进行纠正整理的基础上，得出被调查的劳动力市场的薪酬分布的情况。通常薪酬调查数据的统计分析方法有：数据排列法、频率分析法、居中趋势分析法、离散分析法、图表分析法、回归分析法。下面对这几种方法分别作详细的介绍，我们很可能在看一些咨询公司或者政府部门的薪酬调查的报告中都要用这些方法，或者其中的部分方法。 1、数据排列法 统计分析的方法常采用数据排列法。先将调查的同一类数据由高至低排列，再计算出数据排列中的中间数据，即25%点处、中点即50%点处和75%点处。工资水平高低企业应注意75%点处，甚至是90%点处的工资水平，工资水平低的企业应注意25%点处的工资水平，一般的企业应注意中点工资水平，下表是调查的部门文员岗位的工资数据。 2、频率分析法 如果被调查单位没有给出某类岗位完整的工资数据，只能采集到某类岗位的平均工资数据。在进行工资调整数据分析时，可以采取频率分析法，记录在各工资额度内各类企业岗位平均工资水平出现的频率，从而了解某类岗位人员工资的一般水平。为了更直观地进行观察，还可以根据调查数据绘制出直方图（下图二）。从下表一和下图二中很容易看出，该类岗位人员的工资主要浮动范围介于1800元和2400元之间，这也就是大部分企业为该类岗位人员支付的工资范围。 表一分析的是部门文员岗位的工资频数分布情况。 3、趋中趋势分析法 趋中趋势分析是统计数据处理分析的重要方法之一，具体又包括以下几种方法：
（1）简单平均法 简单评价法是根据薪酬调查的数据，采用以下计算公式求出某岗位基本工资额，作为确定本企业同类岗位人员工资的基本依据。这种方法用起来比较简单，但异常值（主要是最大值与最小值）有可能会影响结果的准确性，因此采用简单平均法时，应当首先剔除最大值与最小值，然后再作出计算。 （2）加权平均法 采用本方法时，不同企业的工资数据将赋予不同的权重，而权重的大小则取决于每一家企业在同类岗位上工作的工作人数。也就是说，当某企业中从事某类岗位工作的人数越多，则该企业提供的工资数据，对于最终平均值的影响也就越大。在这种情况下，规模不同的企业实际支付的工资会对最终调查结果产生不同的影响。因此，采用加权平均法处理分析数据比简单评价法更具科学性和准确性。在调查结果基本上能够代表行业总体状况的情况下，起经过加权的平均数更能接近劳动力市场的真实状况。 （3）中位数法 采用本方法时，首先，将收集到的全部统计数据按照大小排列次序进行排列之后，再找出居于中间位置的数值，即中位数作为确定某类岗位人员工资水平的依据.该方法最大的特点是可以剔除异常值即最大值和最小值对于平均工资值的影响。但准确性明显低于上述方法，它只能显示出当前劳动力市场平均薪酬水平的概况。 4、离散分析
科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一
数据统计工作的工作总结范文 数据统计工作的工作总结范文【一】 高度重视统计数据质量基础工作，认真宣传贯彻统计法律、法规和统计制度的要求。认真开展统计数据质量检查，扎实做好全乡统计数据质量等基础工作。 一、认真宣传《统计法》，高度重视统计数据质量工作。 乡统计员认真学习统计法律、法规，高度重视统计数据质量要求，对统计数据做到“不重、不漏、不错”三大基本要求。按照实事求是的原则，对统计数据质量在统一口径的基础上，尽量要求符合实际的原则进行统计。认真组织村级统计人员和会计人员到乡政府及市级部门等进行培训学习，提高统计人员的业务素质，认真按照统计法律、法规和统计制度的要求，做好统计数据质量的基础工作。 二、认真做好调查摸底工作，掌握统计数据的真实性。 乡统计工作，无论是月报、季度报、半年报、年终报表等，都按照“统计法”的要求，认真做好调查摸底工作，掌握原始统计数据和资料，努力做到统计数据的真实性、可靠性。掌握数据尽量全面、系统、资料齐全。 三、检查中存在的问题及不足。
1、乡镇统计人员的工作量较大，岗位津贴几乎没有，统计工作经费存在不足。 2、部份统计人员不会电脑，对一些电子数据报表的处理存在一定难度。 3、对一此统计数据的要求还存在不够全面和系统。 4、村一级统计人员的素质还有待进一步加强。 四、今后的整改意见和措施。 1、加强乡镇统计人员的岗位等工作经费的落实。 2、进一步加强统计人员的电脑培训工作。 3、进一步完善统计数据的全面、系统工作。 4、进一步加强村一级统计人员的培训，提高村一级统计人员的业务素质 数据统计工作的工作总结范文【二】 过去的一年在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过自身的不懈努力，在工作上取得了一定的成果，但也存在了诸多不足，现将过去一年的工作情况总结如下：
常用统计分析方法 排列图 因果图 散布图 直方图 控制图 控制图的重要性 控制图原理 控制图种类及选用 统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。 常用统计分析方法与控制图 获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。 常用统计分析方法 此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。 排列图 排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法
排列图制作可分为5步: (1)确定分析的对象 排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目 可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据 列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1) 式中，f为各项目发生频数之和。 (2)
数据统计员的工作总结 【数据统计员工作总结】1 即将步入20**年，新春的气息仿佛一缕春风溢满了我们数据部每角落，又一个年度在我们不知不觉的工作中悄悄溜走，只留下令我们无限的回想和遐思。 来以纯公司不知不觉已经有一年多了，我任职数据部一名数据统计员，每一项工作都与业务部有相连，跟进业务部日常行程、每天销售业绩、发生意销售、目标及占比跌幅店铺信息、物料赞助跟进等等就是我的工作。在婷姐的带领下和诸位同事的合作中学到很多东西，慢慢的全面把握了公司的数据准确性和保密性，这对我的职业生涯具有非凡意义，使我打下了坚实的基础。 回顾这一年多时间，工作经验、社会交流等等一切都是从头开始，从无到有，从有到会，从会到熟；这一过程都离不开公司领导的带领和个人的努力，这一年是感恩的一年，真心感谢公司给我提供磨练自己的机会，更感谢公司领导一直以来对我的信任与栽培！ 渐渐的，我体会到和摸索出一些总结和感想： 总结： 一．团队的合作是完成工作的前提。
做一份能令领导满意的数据表格不单单是自己一个人闭门造车所能造出来的，需要合理的意见和适当的帮助，自己的制表思路是要在前人的启发下才能发挥出色。 二．精准的数据需要懂得数据的理念和要求，数据的运用。 做数据表格是给人一种一目了然的清晰感，怎样把公司的数据信息及时传达公司领导、客户及客户主任尤为重要。准确的数据表格是给领导和客户的第一印象，是直接影响整份表格的进度。信息是及时、全面反映整个企业的精神面貌和工作动态，这就要求及时，迅速，对各部门上报的信息进行整理、加工，对发生的大事对各部门进行催报，使信息管理工作更加规范到位。 三．善于总结，懂得吸取经验。 经验是在实际工作在中得到的，把握了经验工作自然就是事半功倍。刚开始做数据表格时，只知道一味的按部就班，缺少灵活性，表格表达不清晰。后来经过不断的摸索，领悟到表格有很多功能是值得我们去参谋的，运用VLOOKUP，SUMIF等常用公式，让自己变得灵活而具有战斗力。表达最美的效果，这种感觉是要在长期的工作经验中积累起来的。 四．善于沟通，避免出错。 做数据表格是在第一份原始资料的基础上做出来的，第一份原始资料就是小马做的数据报表，做数据时遇到什么不明白的需请教，因此信息传递是很重要的，我们要保持信息的畅通性就必
常用的数据统计方法 一、集中趋势分析 集中趋势反映一组资料中各数据所具有的共同特征，如资料中各数据聚集的位置或者一组数据的中心点等，可以是算术平均数、中位数、众数等。 ?算术平均数 算术平均数也可以称作均值，是数据集中趋势的最主要测度量。 （1）简单算术平均数。简单算术平均数的计算公式如下：（P2） ∑ = 求和符号 X = 每一变量 N = 样本量 例 1：已知某组织五类主要职工的月收入分别是 4000 、 5000 、 6000 、 10000 和15000 元，求这五类职工的平均月收入。 解： （元） 以上大小不等五个数值的月收入水平相互抵消的结果反映的该组织职工公众的平均月收入水平。从数据分布来看各个数据围绕 8000 元上下分布，算术平均数就是该组数据的中心值，反映了该组数据的集中趋势。 （2）加权算术平均数 如果是根据分组资料计算算术平均数，由于分组资料中每个数值出现的次数不同，所以要用次数做权数计算加权算术平均数。计算公式如下：
F = 权数（每一变量的次数或频率） ∑ F = N = 样本量 例 2：某组织有月收入 3000 元的公众 50 人， 5000 的 30 人， 7000 的 10 人，10000 的 8 人， 15000 的 2 人，求该组公众的平均月收入。 解： =480000/100=4800 （元） 可见该组公众的平均月收入不简单地等于（3000+5000+7000+10000+15000） /5 。从加权算术平均数的计算公式以及上例的计算过程及结果来看，算术平均数大小不仅受到各组变量数值大小的影响，而且还受各组变量权数大小的影响。 例 3：某组织公众周工资水平整理成分组资料如下表，试计算该组织公众周收入的平均值。 按工资分组工人数组中值 F M 100～200 10 150 200～300 30 250 300～400 40 350 400～500 20 450 合计 100 — 解：
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
数据统计工作的工作总结范文【一】 高度重视统计数据质量基础工作，认真宣传贯彻统计法律、法规和统计制度的要求。认真开展统计数据质量检查，扎实做好全乡统计数据质量等基础工作。 一、认真宣传《统计法》，高度重视统计数据质量工作。 乡统计员认真学习统计法律、法规，高度重视统计数据质量要求，对统计数据做到“不重、不漏、不错”三大基本要求。按照实事求是的原则，对统计数据质量在统一口径的基础上，尽量要求符合实际的原则进行统计。认真组织村级统计人员和会计人员到乡政府及市级部门等进行培训学习，提高统计人员的业务素质，认真按照统计法律、法规和统计制度的要求，做好统计数据质量的基础工作。 二、认真做好调查摸底工作，掌握统计数据的真实性。 乡统计工作，无论是月报、季度报、半年报、年终报表等，都按照“统计法”的要求，认真做好调查摸底工作，掌握原始统计数据和资料，努力做到统计数据的真实性、可靠性。掌握数据尽量全面、系统、资料齐全。 三、检查中存在的问题及不足。 1、乡镇统计人员的工作量较大，岗位津贴几乎没有，统计工作经费存在不足。 2、部份统计人员不会电脑，对一些电子数据报表的处理存在一定难度。 3、对一此统计数据的要求还存在不够全面和系统。
4、村一级统计人员的素质还有待进一步加强。 四、今后的整改意见和措施。 1、加强乡镇统计人员的岗位等工作经费的落实。 2、进一步加强统计人员的电脑培训工作。 3、进一步完善统计数据的全面、系统工作。 4、进一步加强村一级统计人员的培训，提高村一级统计人员的业务素质 数据统计工作的工作总结范文【二】 过去的一年在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过自身的不懈努力，在工作上取得了一定的成果，但也存在了诸多不足，现将过去一年的工作情况总结如下： 一、公司领导高度重视，统计工作逐步完善。 近年来，公司领导高度重视统计工作，在统计体制改革、人员力量配备、经费保障等方面采取了很多措施，增加了统计工作人员，健全完善了统计工作体系，进一步夯实了统计基础建设，确保统计数据源头工作质量。 二、扎实做好统计基层基础工作。 近年来，围绕“人员专职化、台账规范化、管理制度化、调查法制化、手段现代化、经费有保障”的“五化一有”目标，进一步完善统计工作制度，夯实基层基础工作。统计工作部门具备独立的办公场所，同时配备了微机、打印机、
薪酬调查数据统计分析方法 对调查数据进行纠正整理的基础上，得出被调查的劳动力市场的薪酬分布的情况。通常薪酬调查数据的统计分析方法有：数据排列法、频率分析法、居中趋势分析法、离散分析法、图表分析法、回归分析法。下面对这几种方法分别作详细的介绍，我们很可能在看一些咨询公司或者政府部门的薪酬调查的报告中都要用这些方法，或者其中的部分方法。 1、数据排列法 统计分析的方法常采用数据排列法。先将调查的同一类数据由高至低排列，再计算出数据排列中的中间数据，即25%点处、中点即50%点处和75%点处。工资水平高低企业应注意75%点处，甚至是90%点处的工资水平，工资水平低的企业应注意25%点处的工资水平，一般的企业应注意中点工资水平，下表是调查的部门文员岗位的工资数据。 2、频率分析法 如果被调查单位没有给出某类岗位完整的工资数据，只能采集到某类岗位的平均工资数据。在进行工资调整数据分析时，可以采取频率分析法，记录在各工资额度各类企业岗位平均工资水平出现的频率，从而了解某类岗位人员工资的一般水平。为了更直观地进行观察，还可以根据调查数据绘制出直方图（下图二）。从下表一和下图二中很容易看出，该类岗位人员的工资主要浮动围介于1800元和2400元之间，这也就是大部分企业为该类岗位人员支付的工资围。 表一分析的是部门文员岗位的工资频数分布情况。
3、趋中趋势分析法 趋中趋势分析是统计数据处理分析的重要方法之一，具体又包括以下几种方法： （1）简单平均法 简单评价法是根据薪酬调查的数据，采用以下计算公式求出某岗位基本工资额，作为确定本企业同类岗位人员工资的基本依据。这种方法用起来比较简单，但异常值（主要是最大值与最小值）有可能会影响结果的准确性，因此采用简单平均法时，应当首先剔除最大值与最小值，然后再作出计算。 （2）加权平均法 采用本方法时，不同企业的工资数据将赋予不同的权重，而权重的大小则取决于每一家企业在同类岗位上工作的工作人数。也就是说，当某企业中从事某类岗位工作的人数越多，则该企业提供的工资数据，对于最终平均值的影响也就越大。在这种情况下，规模不同的企业实际支付的工资会对最终调查结果产生不同的影响。因此，采用加权平均法处理分析数据比简单评价法更具科学性和准确性。在调查结果基本上能够代表行业总体状况的情况下，起经过加权的平均数更能接近劳动力市场的真实状况。
数据统计与分析（SPSS） 一、课程属性说明 适用对象：教育技术学专业，电子信息科学与技术专业，广告学专业 课程代码：11200913 课程类别：专业任选课 所属学科：计算机科学与技术 授课学期：第8学期 学时：讲授54学时，实验34时 学分：3 教材： 《SPSS for Windows 统计与分析》，卢纹岱主编，电子工业版社，2000年版参考书： 考核方式：考查 评分方法：试验报告20%，上机考试 80% 前导课程：计算机基础，线性代数，概率统计
二、大纲制定依据 对数据进行统计分析是一种十分重要的信息获得的方法，很多领域均需要做这方面的工作。传统的统计分析是由人工计算求解；现在随着计算机应用的普及，越来越多的统计分析工作是由计算机来完成的，现在最为流行也最容易被广大用户接受的统计分析软件是SPSS，本课程就以介绍该软件为核心，并渗透介绍一些统计分析的数学方法，从而满足各专业学生对数据统计分析知识和技能的需求。 三、课程概要与目的任务 1.课程概要 本课程主要由三大部分构成：（1）基本概念和基本操作，其中包括SPSS概述、系统运行管理方式、数据统计处理、数据文件的建立与编辑、文件操作与文本文件编辑；（2）统计分析过程，其中包括统计分析概述、基本统计分析、相关分析均值比较与检验、方差分析、回归分析、据类分析与辨别分析、因子分析、非参数检验、生存分析；（3）统计图形生成与编辑，其中包括生成统计图形、编辑统计图形，创建交互式图形、修饰交互图形 2.课程目的和任务 本课程的目的和任务是使学生理解SPSS软件的功能和应用方法，并能开展简单的数据统计与分析工作。
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、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。 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。
数据采集统计分析方法 目的：为检验员检验数据收集提供方法 适用范围：本公司内部对产品进行检验从而得到检验数据，为管理评审提供依据。 可用以下方法做为参考 QC旧七种工具 排列图，因果图，散布图，直方图，控制图，检查表与分层法 QC新七种工具(略) 关联图，KJ法，系统图法，矩阵图法，矩阵数据解析法，过程决策程序图法（PDPC)和箭头图法。 数据统计分析方法-排列图 数据统计分析方法-排列图 排列图是由两个纵坐标，一个横坐标，若干个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成 的，为寻找主要问题或主要原因所使用的图。 例1： 排列图的优点 排列图有以下优点： 直观，明了－－全世界品质管理界通用 用数据说明问题－－说服力强 用途广泛：品质管理/ 人员管理/ 治安管理 排列图的作图步骤 收集数据(某时间)
作缺陷项目统计表 绘制排列图 画横坐标(标出项目的等分刻度) 画左纵坐标(表示频数) 画直方图形(按每项的频数画) 画右纵坐标(表示累计百分比) 定点表数，写字 数据统计分析方法-因果图 何谓因果图： 对于结果（特性）与原因（要因）间或所期望之效果（特性）与对策的关系，以箭头连接，详细分析原因 或对策的一种图形称为因果图。 因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明，故又称为石川图，又因其形状似鱼骨，故也可称 其为鱼骨图，或特性要因图 作因果图的原则 采取由原因到结果的格式 通常从‘人，机，料，法，环’这五方面找原因 ‘4M1E’, Man, Machine, Material, Method, Environment 通常分三个层次：主干线、支干线、分支线 尽可能把所有的原因全部找出来列上 对少数的主要原因标上特殊的标志 写上绘制的日期、作者、有关说明等
16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10分类：数据分析评论（0） 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。 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：易9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卩与已知的某一总体均数卩0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、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。 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。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。 五、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。 六、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。 分类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
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。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。 五、平衡分析法 平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。 六、综合评价分析 社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。 进行综合评价包括四个步骤：
第一节统计数据的位置特征 统计数据的位置特征是对一组统计数据集中趋势和平均水平的度量，通常将位置特征的度量称为平均指标。 常用来表述统计数据位置特征的平均指标有两类：数值平均数和位置平均数。 数值平均数主要有算数平均数、调和平均数和几何平均数。 位置平均数主要有中位数和众数。 分析、研究一组统计数据的集中趋势，就是寻找该组数据一般水平的代表值。 一、数值平均数 数值平均数是全部数据的平均值。主要有三种形式：算术平均数、调和平均数和几何平均数。 （一）算术平均数 算术平均数是对一组数据中心位置的度量。可分为简单算术平均数和加权算术平均数两种。 1.简单算术平均数 适用未分组数据，计算公式为： (3.1)
式中，（或）—简单算数平均数； —第项的数据值； —数据的项数。 例3.1假设某商场200名职工月销售额的统计资料如表３.1所示，试求该商场200名职工月平均销售额。 解根据表中资料，200名职工月平均销售额为：
2.加权算数平均数 适用未分组数据，计算公式为： (3.2) 式中，（或）—加权算术平均数； —第组的数据值或组中值； —第组的数据值或组中值出现的次数； —分组的组数。 例3.2将表３.1的某商场200名职工月销售额的统计资料编制成表3.2的分组资料形式。 表3.2 200名职工月销售额的分组资料 单位：万元
解根据表3.2中资料，按分组资料估计200名职工月平均销售额应采用加权算 术平均数方法，计算过程列表如下： 单位：万元 于是，200名职工月平均销售额为： （二）调和平均数 调和平均数又称“倒数平均数”，它是数据倒数的算术平均数的倒数。当在实际工作中所采集的数据不能直接应用算术平均数的计算公式时，可利用调和平均数来度量一组数据的中心位置。 1.简单调和平均数 适用未分组数据，计算公式为：
CAD中统计数字的方法： （1）使用CAD中的快捷键TT，但是需要先进行加载，加载方法是：打开CAD，选择菜单栏---工具---加载应用程序 ---选择窗口中全部文件---加载（即可）。然后就可以用 这个快捷键了。在CAD中选择需要计算的数据，然后TT 快捷键，点下空格后就会出现一个对话框了。 （2）在绘图过程中，经常会对数字文本进行四则运算，或者统计数字，在现有的CAD命令中没有直接命令与之相关， 用计算器又麻烦。所以可以用一个小程序来解决。我觉 得挺好的。快捷键TJ。 用法： 1、先加载程序，首先会提示你如何用这个程序。 2、然后你输入计算结果的精度，即小数点位数：这个只要在开始的时候输入就可以了，以后的命令你不用输入精度，如果你要调整精度，随时输入命令JD. 3、下面为它的具体用法，你可以选择多个文字，如果是除法，劝你最好不要选择0数字，否则会出错。而且命令可以连用，直到你空输入（没有选择或者取点）为止。 + - * / 命令不用多说。 .. 命令为对所选文字同时加减乘除某个数。 4、统计的命令为TJ。其速度是很快的，我曾对十万级的数字验证，求结果既快又准。
5、这个程序适用于各个版本，我甚至觉得可以用于DOS的CAD 版本。 原程序： ;;;说明 (alert "提醒: \n请首先设置好输精度<小数点位数>,在绘图的过程中可随时用命令JD设置精度。 \n命令\"+ - * /\"分别代表对所选择的数字求和差积商。 \n其中\"- /\" 则是以你第一个选到的数字文本为被减数和被除数。 \n命令\"..\"(点点)代表对所选择的数字文本统一加减乘除某个数，默认为1。 \n命令\"TJ\"代表对所选择的数字文本进行数学统计。
第四编 市场调查中的数据分析 第十五章 市场调查数据的录入与整理 第一节 调查问卷的回收与编辑 数据资料的处理过程是从回收第一份问卷开 始的。按照事先调查方案的计划，尽量确保每份问 卷都是有效问卷（所谓“有效”问卷，指的是在调 查过程中按照正确的方式执行完成的问卷）。问卷 回收以后，督导员必须按照调查的要求，仔细的检 查问卷。检查问卷的目的在于将有错误填写，或者是挑出不完整或不规范的问卷，保证数据的准确性。所谓错误填写即出现了那些不合逻辑或根本不可能的结果，通过对调查员的复核，可以检查出哪些调查员没有按照调查的要求去访问，那么，该调查员完成的问卷可能存在很多问题。还有可能出现漏答了某些必须回答的问题，比如被访者的人口特征等基本情况，造成问卷回答不完整。 鉴于这些情况，不管是由于调查员造成的还是被访者的原因，通常有两种方式进行补救：对于出现漏答的问卷，通常要求调查员对受访者进行重访，以补充未答的问题；如果不便于重访或重访后的问卷还有问题，数目不是很多，可以当作缺失值计。如果数量非常大，这份问卷就只能当作废卷处理，并且按照被访对象的抽样条件， 补作相关的样本。 问卷检查
问卷的检查一般是指对回收问卷的完整性和访问质量的检查，目的是要确定哪些问卷可以接受，哪些问卷要作废。检查的要点包括：（1）规定详细的检查规则，一份问卷哪些问题是必须填写完整的，哪些问题出现缺失时可以容忍等，使督导员明确检查问卷的每一项流程。 （2）对于每份调查员交回来的问卷必须彻底地检查，以确认调查员或者被访者是否按照相关的要求完成了访问，并且完整的记录在问卷恰当的位置。 （3）应该将问卷分成三种类型，一种是完成的问卷，一种是作废的问卷，第三种是有问题的问卷，但是通过追访还可以利用的问卷。 （4）如果抽样中有配额的要求，那么应将完成的问卷中的配额指标进行统计分析，确定问卷是否完成配额的要求，以便及时的补充不足的样本。 （5）通常有下面的情况的问卷是不能接受的：所回收的问卷明显不完整，缺了一页或者多页；问卷中有很多内容没有填答；问卷的模式说明调查员（被访者）没有理解或者遵循访问指南回答等；问卷的答案几乎没有什么变化，如在态度的选项上全部选择第ｘ项的情况；问卷的被访者不符合抽样要求；问卷的回收日期超过了的访问的时限等。
常用数据分析方法 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析；问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X 与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差