稳健统计方法应用实例分析
摘要本文介绍了稳健统计技术发展历史，有关统计量的基本术语及统计方法，并结合实例对实验室能力验证结果进行分析。
关键词稳健统计；中位值；四分位距；实例分析
1 基本原理简介
稳健统计技术至20世纪60年代兴起，80年代初基本定型，20世纪末得到广泛的应用和普及。由于采用的是中位值和标准化四分位距，从而减少了极端结果对平均值和标准偏差的影响。对每一个测定项目将计算下列总体统计量，即结果总数（N）、中位值（Median）、标准化四分位距（Norm IQR）、稳健变异系数（Robust CV）、极小值（Minimum）、极大值（Maximum）和变动范围（Range）。
在实验室能力验证的数据统计与分析中，我们对每个实验室给出相应的实验室间Z比分数（ZB）和实验室内Z比分数（ZW），并依此评价每个参加实验室的能力。
1.1有关统计量的含义结果总数
有关统计量的含义结果总数：在统计分析中某项测定结果的总数。
中位值：一组按大小顺序排列结果数值的中间值，若N为奇数，则X（N+1）/2的结果数值为中位值，若N为偶数，则两个中心值的平均值为中位值，即（XN/2+ XN/2+1）/2。
标准化四分位距：对一组按顺序排列的数据，上四分位值Q3与下四分位值Q1之间的差称为四分位距（IQR），即IQR=Q3-Q1。IQR乘以因子0.7413得标准化四分位距（Norm IQR），它是稳健统计技术处理中用于表示数据分散程度的一个量，其值相当于正态分布中的标准偏差（SD）。
稳健变异系数：标准化四分位距除以中位值，并以百分数表示。
极大值：一组结果中的最大值。
极小值：一组结果中的最小值。
变动范围：极大值减极小值。
1.2 标准化和与标准化差
一对样品A和B中某项结果之和除以，称为标准化和（S），即,一组S数据
########实验报告 实验名称:回归分析
专业班级:333 姓名:#### 学号:#####实验日期: 33### 一、实验目的: 掌握相关系数的求解方法,能够熟练运用回归分析工具进行一元与多元线性回归分析,了解单因素方差分析工具的使用。 二、实验内容: (1)相关系数的计算 (2)单因素方差分析 (3)一元线性回归分析 三、实验过程: 1、利用图表进行回归分析 ①打开“饭店”工作表 ②插入“图表”,选择XY散点图。 ③在数据区域中输入B2:C11,选择“系列产生在——列”,单击“下一步”按钮。 ④打开“图例”页面,取消图例,省略标题。 ⑤单击“完成”按钮。 ⑥点击“趋势线”选项,选择“线性”选项,Excel将显示一条拟合数据点的直线。 ⑦打开“选项”页面,在对话框下部选择“显示公式”与“显示R平方根”选项,单击“确定”按钮,便得到趋势回归图。
⑦打开“选项”页面,在对话框下部选择“显示公式”与“显示R平方根”选项,单击“确定”按钮,便得到趋势回归图。
专业班级:￥￥￥姓名:### 学号: #### 实验日期:##### 2、利用工作表函数进行回归分析 ①打开“简单线性回归、xls”工作簿,选择“成本产 量”工作表。 ②在单元格A19、A20、A21与A22中分别输入“截距 b0”、“斜率b1”、“估计标准误差”与“测定系 数” 。 ③在单元格B19中输入公 式:“=INTERCEPT(C2:C15,B2:B15)” ,单击回车键。 ④在单元格B20中输入公式: “=SLOPE(C2:C15,B2:B15)”,单击回车键。 ⑤在单元格B21中输入公式: “=STEYX(C2:C15,B2:B15)”,单击回车键。 ⑥在单元格B22中输入公式: “=RSQ(C2:C15,B2:B15)”,单击回车键。 3、Excel 回归分析工具 ①打开“简单线性回归、xls”工作簿,选择“住房”工作表。 ②在“工具”菜单中选择“数据分析”选项,打开“数据分析”对话框。 ③在“分析工具”列表中选择“回归”选项,单击“确定”按钮,打开“回归”对话框。
定义 假设检验就是用来判断样本与样本,样本与总体的差异就是由抽样误差引起还就是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理就是先对总体的特征作出某种假设,然后通过抽样研究的统计推理,对此假设应该被拒绝还就是接受作出推断。 基本原理 (1)先假设总体某项假设成立,计算其会导致什么结果产生。若导致不合理现象产生,则拒绝原先的假设。若并不导致不合理的现象产生,则不能拒绝原先假设,从而接受原先假设。 (2)它又不同于一般的反证法。所谓不合理现象产生,并非指形式逻辑上的绝对矛盾,而就是基于小概率原理:概率很小的事件在一次试验中几乎就是不可能发生的,若发生了,就就是不合理的。至于怎样才算就是“小概率”呢？通常可将概率不超过0、05的事件称为“小概率事件”,也可视具体情形而取0、1或0、01等。在假设检验中常记这个概率为α,称为显著性水平。而把原先设定的假设成为原假设,记作H0。把与H0相反的假设称为备择假设,它就是原假设被拒绝时而应接受的假设,记作H1。 假设的形式 H0——原假设, H1——备择假设 双侧检验:H0:μ = μ0 , 单侧检验: ,H1:μ < μ0 或, H1:μ > μ0假设检验就就是根据样本观察结果对原假设(H0)进行检验,接受H0,就否定H1;拒绝H0,就接受H1。 假设检验的种类 下面介绍几种常见的假设检验 1、T检验 亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。 目的:比较样本均数所代表的未知总体均数μ与已知总体均数μ0。 计算公式:统计量: 自由度:v=n - 1 适用条件: (1) 已知一个总体均数; (2) 可得到一个样本均数及该样本标准误; (3) 样本来自正态或近似正态总体。 T检验的步骤 1、建立虚无假设H0:μ1= μ2,即先假定两个总体平均数之间没有显著差异; 2、计算统计量T值,对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法; 1)如果要评断一个总体中的小样本平均数与总体平均值之间的差异程度,其统计量T值
市场调查分析案例 市场调查分析是市场调查的重要组成部分。通过市场调查收集到的原始资料，是处于一种零散、模糊、浅显的状态，只有经过进一步的处理和分析，才能使零散变为系统、模糊走向清晰、浅显发展为深刻，分析研究其规律性，达到正确认识社会现象目的，为准确的市场预测提供参考依据，最终为调查者正确决策提供有力的依据。 市场调查分析的原则：从全部事实出发，坚持事实求实的观点；全面分析问题，坚持一分为二的观点；必须从事物的相互联系，相互制约中分析问题； 市场调查分析方法：单变量统计量分析、单变量频数分析、多变量统计量分析、多变量频数分析、相关分析、聚类分析、判别分析、因子分析等。 案例：某市家用汽车消费情况调查分析案例 随着居民生活水平的提高，私车消费人群的职业层次正在从中高层管理人员和私营企业主向中层管理人员和一般职员转移，汽车正从少数人拥有的奢侈品转变为能够被更多普通家庭所接受的交通工具。了解该市家用汽车消费者的构成、消费者购买时对汽车的关注因素、消费者对汽车市场的满意程度等对汽车产业的发展具有重要意义。 本次调研活动中共发放问卷400份，回收有效问卷368份，根据整理资料分析如下。 一、消费者构成分析 1 、有车用户家庭月收入分析
5000元以上8.69 100.00 目前该市有车用户家庭月收入在2000?3000元间的最多；有车用户平均月收入为2914.55元,与该市民平均月收入相比，有车用户普遍属于收入较高人群。61.96%的有车用户月收入在3000元以下，属于高收入人群中的中低收入档次。因此，目前该市用户的需求一般是每辆10?15万元的经济车型。 2、有车用户家庭结构分析 表2: 有车用户家庭结构 Di nk家庭(double in come no kid ),即夫妻二人无小孩的家庭，占有车家 庭的比重大，为36.96%。其家庭收入较高，负担较轻、支付能力较强，文化层次高、观念前卫，因此Dink家庭成为有车族中最为重要的家庭结构模式。核心家庭，即夫妻二人加上小孩的家庭，比重为34.78%。核心家庭是当前社会中最普遍的家庭结构模式，因此比重较高不足为奇。联合家庭，即与父母同住的家庭, 仅有8.70%。单身族占17.39%,这部分人个人收入高，且时尚前卫，在有车用户中占据一定比重。另外已婚用户比重达到了81.5%,而未婚用户仅为18.5%。 3、有车用户职业分析 调查显示有29%勺消费者在企业工作，20%勺消费者是公务员，另外还有自由职业者、机关工作人员和教师等。目前企业单位的从业人员，包括私营业主、高级主管、白领阶层仍是最主要的汽车使用者。而自由职业者由于收入较高及其工作性质，也在有车族中占据了较 高比重。详见图1。
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。
医学统计学检验方法(转) 医学论文中统计方法的正确应用 医用统计方法是医学科研和论文撰写的一个基本工具，但是不少医学科研及临床工作者对统计方法的正确应用缺乏足够的知识，在实际应用过程中常常出现一些不妥用法甚至误用现象。正确使用统计方法，能使研究结果具有科学性和说服力;反之，如果使用不当，不仅不能准确地反映科研结果，而且可能带来错误的结论。 1、所选统计方法脱离了资料的性质不同的资料类型和不同的研究目的采用不同的统计方法。按照资料的性质测定指标的多少，确定资料是计数资料还是计量资料，应用单因素分析还是多因素分析。 1.1 多因素资料是对每个研究对象测量的多个指标同时进行的综合分析，其分析计算过程相对复杂。常用的有回归分析;相关分析以及判别分析、聚类分析、主成分分析和因子分析等。多因素分析多用于计量资料。 1.2 单因素分析应用较多，按获取资料的方法，分计数资料和计量资料。首先，计数资料主要是针对要求某现象的频率和比例，利用率或比的相应计算方法。如做不同样本间的比较则采用计数资料的显著性检验，样本率与总体率的比较用u 检验;两个样本率的比较可用u 检验或四格表的x 检验，多个样本率的比较可用行乘列的卡方检验或2XC 表的卡方检验。其次，计量资料要结合研究目的确定相应的统计方法。对于显著性检验通常有T 检验和F 检验，T 检验是用于两个均数问的比较，按研究设计与比较内容的不同又分为样本均数和总体均数的比较，两个样本均数差别的检验，配对资料的显著性检验。F 检验用于多个样本均数的比较，按设计类型分完全随机设计的方差分析、随机区组设计的方差分析和组内分组资料的方差分析。 2、根据研究目的选用统计分析方法不同的统计方法说明不同的问题，同样不同的问题要应用不同的统计方法来分析和表达。研究者在做统计分析前，首先要明确资料分析的目的、意图是什么，通过分析最终达到什么样的期望，临床工作者科研通常的目的主要有: 2.1 某现象发生的频率或比例如人群中重复癌的发生率，采用频率指标，构成指标或相对比，可计算发病、患病、感染、阳性频率或构成等。
综合测评细则建议 重大土木院 综合测评总分（100分）=智育成绩（75）＋德育成绩（11）＋文体成绩（5）＋学术及学科竞赛成绩（4）+社会工作表现成绩（3）+集体活动参与成绩（1）+其他（1） 1.智育成绩（75） 计算方法智育成绩=∑ ∑?学分学分考试成绩*75％，任选课成绩不计 入；重修课成绩不纳入排序计算；补考合格的成绩按照60分计算。“具备评奖资格”条件： 上学期登录所有成绩全部及格（每学期评奖一次）。 2.德育成绩（11）=德育基本分（8分）+德育加分（最高3分） 若本学期该生没有受到纪律处分，即可获得德育基本分满分（8分） 若本学期该生受到记过以上（含记过）纪律处分，即取消当期评奖资格 若本学期该生受到记过以下纪律处分，德育基本分予以扣分，同时取消评奖资格时限见下表： 纪律处分 扣分（/次） 取消评奖资格时限 通报批评 1 1个月 警告 2 3个月 严重警告 3 4个月 （注：多次受到以上处分的进行累计扣除直至基本分扣完。若评奖时该生仍在取消 评奖资格时限内，则不得参与评奖。本规定的时限期间，自处分决定行文之日起计算） 德育加分用于表彰在学校学院“争先创优”活动中获得荣誉的同学，分为个人荣誉和集体荣誉，具体加分办法见下表： 个人荣誉 加分项目 加分 国家级评选项目 3 省市级评选项目 2 校级评选项目 1 院级评选项目 0.5 集体荣誉 加分项目 加分（人均） 国家级评选项目 1.5 省市级评选项目 1 校级评选项目 0.6 院级评选项目 0.3 加分项目：优秀学生、优秀学生干部（等常规评优项目）、先进班集体、文明寝室 3.文体成绩（5分）＝基本分（2分）＋加分（最高3分） 体育成绩及格即获得基本分，不及格者扣除基本分2分。 文体加分用于表彰在文体活动中为学院做出贡献的同学，分为个人荣誉和集体荣誉，具体加分办法见下表： 个人荣誉 加分项目 加分 国家级 1~3
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。
医学统计学检验方法（转） 医学论文中统计方法的正确应用 医用统计方法是医学科研和论文撰写的一个基本工具，但是不少医学科研及临床工作者对统计方法的正确应用缺乏足够的知识，在实际应用过程中常常出现 一些不妥用法甚至误用现象。正确使用统计方法，能使研究结果具有科学性和说服力;反之，如果使用不当，不仅不能准确地反映科研结果，而且可能带来错误的结论。 1、所选统计方法脱离了资料的性质不同的资料类型和不同的研究目的采用不同的统计方法。按照资料的性质测定指标的多少，确定资料是计数资料还是计量资料，应用单因素分析还是多因素分析。 1.1多因素资料是对每个研究对象测量的多个指标同时进行的综合分析，其分析计算过程相对复杂。常用的有回归分析；相关分析以及判别分析、聚类分析、 主成分分析和因子分析等。多因素分析多用于计量资料。 1.2单因素分析应用较多，按获取资料的方法，分计数资料和计量资料。首 先，计数资料主要是针对要求某现象的频率和比例，利用率或比的相应计算方法。如做不同样本间的比较则采用计数资料的显著性检验，样本率与总体率的比较用 u检验;两个样本率的比较可用u检验或四格表的x检验，多个样本率的比较可用行乘列的卡方检验或2XC表的卡方检验。其次，计量资料要结合研究目的确定相应的统计方法。对于显著性检验通常有T检验和F检验，T检验是用于两个均数问的比较，按研究设计与比较内容的不同又分为样本均数和总体均数的比较，两个样本均数差别的检验，配对资料的显著性检验。F检验用于多个样本均数的比较，按设计类型分完全随机设计的方差分析、随机区组设计的方差分析和组内分组资料的方差分析。 2、根据研究目的选用统计分析方法不同的统计方法说明不同的问题，同样不同的问题要应用不同的统计方法来分析和表达。研究者在做统计分析前，首先要明确资料分析的目的、意图是什么，通过分析最终达到什么样的期望，临床工作者科研通常的目的主要有： 2.1某现象发生的频率或比例如人群中重复癌的发生率，采用频率指标，构成指标或相对比，可计算发病、患病、感染、阳性频率或构成等。
何晓群编著，《现代统计分析方法与应用》第三版，中国人民大学出版社，2012。数据和部分程序下载 第2章 服装标准例程序利用R软件，运行如下R程序便可计算相应的条件均值和条件协方差矩阵： #均值向量 m=matrix(c(154.98,83.39,70.26,61.32,91.52),nrow=5,ncol=1); m; #协方差矩阵 sigma=matrix(c(29.66,6.51,1.85,9.36,10.34, 6.51,30.53,25.54,3.54,19.53, 1.85,25.54,39.86, 2.23,20.70, 9.36,3.54,2.23,7.03,5.21, 10.34,19.53,20.70,5.21,27.36),5,5); sigma; #条件均值 x5=85; m1=matrix(m[1:4,1],4,1)+matrix(sigma[1:4,5]*sigma[5,5]^(-1),4,1)%*%(x5-sigma[5,1]); m1; #条件协方差1(d[x1,x2,x3,x4|x5]) d1=sigma[1:4,1:4]-matrix(sigma[1:4,5]*sigma[5,5]^(-1),4,1)%*%matrix(sigma[5,1:4],1,4); d1; #条件协方差2(d[x1,x2,x3|x4,x5]) d2=d1[1:3,1:3]-matrix(d1[1:3,4]*d1[4,4]^(-1),3,1)%*%matrix(d1[4,1:3],1,3); d2; 注：上面程序假定 585 X ，可以根据实际情况更改 5 X的值以计算相应的条件均值。 利用R软件，运行如下的R程序便可计算出偏相关系数： #均值向量 m=matrix(c(154.98,83.39,70.26,61.32,91.52),nrow=5,ncol=1); m; #协方差矩阵 sigma=matrix(c(29.66,6.51,1.85,9.36,10.34, 6.51,30.53,25.54,3.54,19.53, 1.85,25.54,39.86, 2.23,20.70, 9.36,3.54,2.23,7.03,5.21, 10.34,19.53,20.70,5.21,27.36),5,5); sigma;
因子分析与主成分分析 一、问题概述 现希望对30个省市自治区经济发展基本情况的八项指标进行分析。具体采用的指标只有：GDP、居民消费水平、固定资产投资、职工平均工资、货物周转量、居民消费价格指数、商品零售价格指数、工业总产值。这是一个综合分析问题，八项指标较多，用主成分分析法进行综合。 二、数据处理与分析 1.因子分析 打开数据后，在SPSS中进行因子分析的步骤如下： 选择“分析---降维---因子分析”，在弹出的对话框里 （1）描述---系数、KMO与Bartlett的球形度检验 （2）抽取---碎石图、未旋转的因子解 （3）旋转---最大方差法、旋转解、载荷图 （4）得分---保存为变量、显示因子得分系数矩阵 （5）选项---按大小排序 点击确定得到如下各图： 图3-1 图3-2 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.620 Bartlett 的球形度检验近似卡方231.285 df 28 Sig. .000 图3-3 公因子方差
图3-6 成份矩阵a
图3-9
（2）因子模型中各统计量的意义 A）因子载荷错误！未找到引用源。：因子载荷错误！未找到引用源。为第i个变量在第j个因子上的载荷，实际上就是错误！未找到引用源。与错误！未找到引用源。的相关系数，表示变量错误！未找到引用源。依赖因子错误！未找到引用源。的程度，反应了第i个变量错误！未找到引用源。对于第j个因子错误！未找到引用源。的重要性。 B）变量错误！未找到引用源。的变量共同度：k个公因子对第i个变量方差的贡献，也称为公因子方差比，记为错误！未找到引用源。，公式为：错误！未找到引用源。=错误！未找到引用源。（j=1,2,….,k）
资环学院学生综合素质测评计算办法为了科学评价学生综合素质，引导学生德智体美全面发展，依据2010版《学生手册》，结合我院学生工作实际情况，特制定此综合测评计算办法。 计算方法：测评成绩=思想道德素质成绩*15%+智育素质成绩 *70%+身心素质成绩*5%+科技人文素质*10% 一、思想道德素质(一级指标100分) 计算方法：∑思想道德素质=基础分+加分-减分。 （一）基础分（二级指标80分） 基础分以班级评议方式进行评定，由考评小组依据学生学年表现情况，按照优秀（80分）、良好（75分）、合格（70分）、基本合格（60分）的标准给每一位学生打分，算出的平均值即为该生基础分。 （二）加分标准（二级指标，不得超过20分） 1、在学习、工作、生活过程中，做出对学校和社会有较大影响的贡献，受到表彰或得到公开报道并得到校院认可的，给予加分。 (1)获得优秀个人或先进集体荣誉称号者：国家级+10分；省级+8分；校级+4分；院级（校区级、校直部门级）+2分。 (2)获得等级奖励的个人或集体： 国家级：一等奖+10分，二等奖+8分，三等奖+4分，获得参加资格+2分； 省级：一等奖+8分，二等奖+4分，三等奖+2分，获得参加资格+1分；
校级：一等奖+4分，二等奖+2分，三等奖+1分，获得参加资格+0.5分； 院级（校区级、校直部门级）：一等奖+2分，二等奖+1分，三等奖+0.5分，获得参加资格+0.25分。 (3)凡是以上属于集体做出突出事迹的，骨干带头人（1-2人）取相应级别加分的最高值，其他成员减半。 2、担任学生干部，尽心尽职，在担任学生干部期间进行考核，根据考核结果给予相应加分，具体依据附件1《资环学院学生干部考核办法》。 3、在优良学风宿舍创建和学生宿舍安全卫生文明常态化检查中表现突出者，给予加分，具体依据附件2《资环学院学生卫生管理办法》。 (三)减分标准：违反学校或学院相关纪律安全规定，给予减分，具体依据附件3《资环学院大学生文明纪律安全管理办法》。 二、智育素质（一级指标100分） 计算方法：智育成绩采取加权平均分的计算方法。 ∑智育成绩＝∑（i科成绩× i科学分）/∑（i科学分） 三、身心素质（一级指标100分） 计算方法：∑身心素质＝基础分+加分-减分。 （一）基础分（二级指标80分） 基础分以班级评议方式进行评定。 （二）加分标准（二级指标，不得超过20分）
统计中经常会用到各种检验，如何知道何时用什么检验呢，根据结合自己的工 作来说一说： t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对 象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受 试对象处理前后。 u检验：t检验和就是统计量为t,u的假设检验，两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时，样本均数符合正态分布，故可用u检验进行分析。当样 本含量n小时，若观察值x符合正态分布，则用t检验（因此时样本均数符合t 分布），当x为未知分布时应采用秩和检验。F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。 简单的说就是检验两个样本的方差是否有显著性差异这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件。 在t检验中，如果是比较大于小于之类的就用单侧检验，等于之类的问题就用双侧检验。 卡方检验 是对两个或两个以上率（构成比）进行比较的统计方法，在临床和医学实验中应用十分广泛，特别是临床科研中许多资料是记数资料，就需要用到卡方检验。 方差分析 用方差分析比较多个样本均数,可有效地控制第一类错误。方差分析(analysis of variance,ANOVA)由英国统计学家，以F命名其统计量，故方差分析又称F检验。其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同，检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。我们要学习的主要内容包括 单因素方差分析即完全随机设计或成组设计的方差分析（one-way ANOVA）： 用途：用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。完全随机设计（completely random design）不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平，所以亦称单因素实验设计。在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因素的多个水平中去，然后观察各组的试验效应；在观察研究（调查）中按某个研究因素的不同水平分组，比较该因素的效应。 两因素方差分析即配伍组设计的方差分析（two-way ANOVA）： 用途：用于随机区组设计的多个样本均数比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。随机区组设计考虑了个体差异的影响，可分析处理因素和个体差异对实验效应的影响，所以又称两因素实验设计，比完全随机设计的检验效率高。该设计是将受试对象先按配比条件配成配伍组（如动物实验时，可按同窝别、同性别、体重相近进行配伍），每个配伍组有三个或三个以上受试对象，再按随机化原则分别将各配伍组中的受试对象分配到各个处理组。值得注意的是，同一受试对象不同时间（或部位）重复多次测量所得到的资料称为重复测量数据
统计调查方案设计案例 ▲统计调查方案的内容和撰写： 一、统计调查方案的主要内容 1、确定统计调查目的和任务 2、确定调查对象和调查单位 调查对象是指依据调查的任务和目的，确定本次调查的范围及需要调查的那些现象的总体。 调查单位是指所要调查的现象总体所组成的个体，也就是调查对象中所要调查的具体单位，即我们在调查中要进行调查研究的一个个具体的承担者。 3、确定调查内容和调查表 （1）调查课题如何转化为调查内容 调查课题转化为调查内容是把已经确定了的调查课题进行概念化和具体化。 （2）调查内容如何转化为调查表 如何把调查内容设计为调查表，这一问题会在下一章中专门介绍。 4、调查方式和调查方法 5、调查项目定价与预算 6、统计数据分析方案 7、其他内容 包括确定调查时间，安排调查进度，确定提交报告的方式，调查人员的选择、培训和组织等。 二、统计调查方案的撰写 1、统计调查方案的格式 包括摘要、前言、统计调查的目的和意义、统计调查的内容和范围、调查采用方式和方法、调查进度安排和有关经费开支预算、附件等部分。 2、撰写统计调查方案应注意的问题 （1）一份完整的统计调查方案，上述1—7部分的内容均应涉及，不能有遗漏。否则就是不完整的。 （2）统计调查方案的制订必须建立在对调查课题的背景的深刻认识上。
（3）统计调查方案要尽量做到科学性与经济性的结合。 （4）统计调查方案的格式方面可以灵活，不一定要采用固定格式。 （5）统计调查方案的书面报告是非常重要的一项工作。一般来说，统计调查方案的起草与撰写应由课题的负责人来完成。 三、统计调查方案的可行性研究 （一）统计调查方案的可行性研究的方法 1、逻辑分析法 逻辑分析法是指从逻辑的层面对统计调查方案进行把关，考察其是否符合逻辑和情理。 2、经验判断法 经验判断法是指通过组织一些具有丰富市场调查经验的人士，对设计出来的统计调查方案进行初步研究和判断，以说明统计调查方案的合理性和可行性。 3、试点调查法 试点调查法是通过在小范围内选择部分单位进行试点调查，对统计调查方案进行实地检验，以说明调查方案的可行性的方法。 （二）统计调查方案的模拟实施 统计调查方案的模拟实施是只对那些调查内容很重要，调查规模又很大的调查项目才采用模拟调查，并不是所有的统计调查方案都需要进模拟调查。模拟调查的形式很多，如客户论证会和专家评审会等形式。 （三）统计调查方案的总体评价 统计调查方案的总体评价可以从不同角度来衡量。但是，一般情况下，对统计调查方案进行评价应包括四个方面的内容,即：统计调查方案是否体现调查目的和要求；统计调查方案是否具有可操作性；统计调查方案是否科学和完整；统计调查方案是否具有调查质量高、效果好。 ▲案例：湘潭大学单放机市场调查计划书 一、前言
广东技术师范学院政法学院学生综合测评实施细则 （试行） 第一章总则 第一条【实施原则】本《细则》根据《广东技术师范学院学生综合测评实施办法》、《广东技术师范学院奖学金管理办法》、《广东技术师范学院优秀学生奖学金、学院专项奖学金实施细则》、《广东技术师范学院先进班集体评选实施办法》和《广东技术师范学院“广师之星”评选实施办法》及有关文件精神，按照公开、公平、公正和民主集中制原则制定本实施细则。 第二条【对象界定】本实施细则适应于正式注册的全日制普通高等教育本科生和专科生。 第三条【测评内容】综合测评的内容包括学生的品德行为表现，学业表现和文体表现三个方面，其中每个方面分为若干测评要素。综合测评成绩计算方法为德智体各计100分，三个方面在总成绩中所占的百分比分别为20%、65%、15%。 第四条【测评机构】设立院班两级综合测评审核（议）小组。院审核小组由院主管领导、辅导员、班主任和学生干部代表组成；班审议小组由班主任(含助理班主任)、学生干部代表（由各班选举产生2名）、学生代表（由各班选举产生3名，不包括学生干部）组成，审议小组成员要有一定的代表性。 第五条【成绩评定】实行三榜定案制度。各班综合测评初审结果交院审核小组核定，然后向全院学生张榜公布，实行三榜定案制度，每榜三天，在规定时间内，允许学生提出质疑，院审核小组要做好复审及登记工作，如确有错漏，应予更正。 第六条【测评程序】学生自我测评。由学生本人根据自己的实际情况，填写综合测评成绩申请表，向综合测评小组提出申请，按照统一表格实事求是填写各项基本分、附加分、扣分，向各班审议小组汇报。 审议小组审查。各审议小组的主要任务是：负责核实基本分、附加分和扣分，有错漏的要予以更正或补充，附加分、扣分以班周记和有记录的依据为准。审议后交院审核组复核。校院一级的党团学生会干部的附加分以相关部门的记录为准。 最后，院审核小组审核，负责全面审核各班测评结果。院主管领导审批后向学生公布综合测评的结果，实行三榜定案制度。每年的综合测评结果由院保存；并上报校学生处备案，作为学生评优、评奖活动、加入党团组织和毕业鉴定及推荐就业的主要依据。 第七条【评优方法】原则上按以下办法评出：品德、学业和文体单项积极分子按该单项成绩从高到低，在符合条件的学生中评出；“优秀三好学生”和“三好学生”按综合测评总分从高到低，根据综合表现, 在符合条件的学生中评出；“优秀学生干部”和“工作积极分子”根据实际工作表现，在符合条件的学生中评出；其他专项奖学金按条件和实际情况申报，符合者给予奖励。 第八条【测评要求】要做好宣传教育、监督反馈和调查研究工作，保持信息畅通，确保政策的准确落实。各班委、团支部在综合测评工作启动前要召开专门班会，做好前期宣传动员、学习教育和情况通报工作，准确、及时地传达上级精神；建立专门的意见箱（含电子邮箱）和监督电话，接受同学的监督和意见反映，对存在问题，应及时调查处理；相关老师和学生干部要深入学生，开展调查研究，及时采集同学的意见和了解工作进展情况，对不正之风、不良行为要及时制止和纠正，对同学反映关于本《细则》的修改意见，应做好登记和汇
统计分析方法总结 分享 胡斌 00:06分享，并说：统计 1.连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确** （3）关于常用的设计方法：多组资料尽管最终分析都是采用方差分析，但不同设计会有差别。常用的设计如完全随即设计，随机区组设计，析因设计，裂区设计，嵌套设计等。 2．分类资料
综合测评计算方法（选修课） 先介绍一下sumproduct函数，很实用的一个函数。 【含义】 在给定的几组数组中，将数组间对应的元素相乘，并返回乘积之和。 【语法】 SUMPRODUCT（array1,array2,array3, ...） Array1,array2,array3, ... 为 2 到30 个数组，其相应元素需要进行相乘并求和。 【说明】 ?数组参数必须具有相同的维数，否则，函数SUMPRODUCT 将返回错误值#VALUE!。 ?函数 SUMPRODUCT 将非数值型的数组元素作为0 处理。 好了，进入正题。首先，拿到一份一个班级的成绩单，如图 1 一．首先，把所有必修课所在的列以及学生学号、姓名列复制到一个新的excel文档中。然后，为确保工作表中的所有数据都为可以进行计算的数值格式，需要进行以下几个操作： 1．单元格中的数字都为文本格式，每个数字后面其实都有一个特殊的空格（不同于键盘上的space键，如图2），需要将其全部清除。具体做法为：在图2所示的编辑栏中复制该空格，ctrl+H 打开替换窗口，在查找内容中粘贴此 3 空格，替换内容为空。全部替换即可。替换效果如图
2．带有“补”、“重”等字样的单元格，成绩不应算入本年度的综合测评，将其全部替换为0即可（不影响最终的平均成绩） 4 3．“-”即该生未选此门课程，也将“-”替换为0，如图 4．为了方便计算与操作，对数据进行行列转置，做法为：ctrl+A选中工作表中的所有内容，ctrl+C复制选中内容，将光标定位到sheet2的A1单元格，单击开始选项卡中的粘贴，选中转置，如图5，效果如图6
中北大学信息商务学院大学生综合素质测评实施细则（试行）为了全面贯彻党的教育方针，努力培养德智体美全面发展，宽基础、强能力、高素质的具有创新精神和实践能力的创造性人才，引导学生全面提高素质，以适应二十一世纪对人才培养的需要，根据教育部的有关规定，结合我院的实际情况，特制定本实施细则。 一、基本准则及要求 1、通过学生综合素质测评，准确、及时、客观、公正地显现学校的育人效果，在素质合格的基础上，注重发展学生的个性，有效地促进学校学生工作的规范化和科学化，实现对学生的日常思想教育和管理与学生的自我教育、自我管理有机结合，使学生的综合素质全面发展。 2、在掌握学生大量具体考核材料的基础上，本着定性评价和定量测评相结合的原则，采用个人自评、同学互评和班主任评议相结合的方式进行。 3、凡在本校正式注册并参加全日制学习的本科学生，均依据本实施细则进行测评。中途转专业学生的综合测评工作在转出单位的原班级进行，由转出单位具体负责组织实施。中途因各种原因休学、停学或请假在一个月以上的学生不参加当年度的综合素质测评。 4、综合素质测评包括：思想道德素质测评、专业理论素质测评、文体创新素质测评。 二、组织机构 1、信息商务学院大学生综合素质测评领导组 组长：沈沛汝史瑞根 副组长：贺小宇赵英虎 成员：学生科成员、全体辅导员、班主任 职责：运行与实施综合素质测评、裁定综合素质测评中的相关加分项及加分值、指导综合素质测评小组开展测评工作。 2、大学生综合素质测评小组 组长：各班班主任 成员：包括班长、团支部书记、学习委员等学生干部在内的学生代表。
职责：在大学生综合素质测评领导组的指导下开展素质测评工作，负责班级学生的日常考核与记录，具体实施综合素质测评工作。 三、测评指标体系 （一）思想道德素质测评（总分100分） 1、测评内容 思想道德素质测评主要包括思想政治、道德品质、学习态度、遵纪守法、文明素养、集体观念等方面。 （1）思想政治（20分) a.热爱祖国，热爱社会主义，拥护中国共产党的领导，政治上积极上进，自觉加强思想修养。 b.认真学习党的理论，积极参加各项社会活动（包括日常政治学习，党团组织活动，参加理论学习社团以及报告会、讲座、座谈会、演讲等）。 c.正确处理国家、集体和个人之间的利益关系，集体观念和团队意识强，与同学和睦相处，团结协作好。 （2）道德品质（20分) a、自觉加强道德修养，注重诚信，讲究公德，自觉维护校园公共秩序，爱护公私财物，勇于同不良现象作斗争。 b、关心集体，团结同学，热心帮助他人，在同学中威信较高。 c、对老师谦恭有礼，实事求是，不隐瞒、不欺骗。 d、维护校园环境，爱护公共设施，衣着得体。 （3）学习态度（20分) a、学习目的明确，学习态度端正，勤奋好学，刻苦钻研，注重实践，献身事业，服务人民。
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