統(tǒng)計(jì)學(xué)第四版2統(tǒng)計(jì)調(diào)查

統(tǒng)計(jì)學(xué)第四版2統(tǒng)計(jì)調(diào)查統(tǒng)計(jì)調(diào)查基本概念與原則數(shù)據(jù)收集與整理概率論基礎(chǔ)知識(shí)統(tǒng)計(jì)推斷方法方差分析與回歸分析應(yīng)用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法簡介統(tǒng)計(jì)軟件在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中應(yīng)用統(tǒng)計(jì)調(diào)查基本概念與原則01統(tǒng)計(jì)調(diào)查是根據(jù)統(tǒng)計(jì)研究的目的與要求，有組織、有計(jì)劃、有系統(tǒng)地搜集統(tǒng)計(jì)資料的工作過程。統(tǒng)計(jì)調(diào)查定義統(tǒng)計(jì)調(diào)查的主要目的是為統(tǒng)計(jì)研究提供所需的原始數(shù)據(jù)，為統(tǒng)計(jì)分析提供基礎(chǔ)。統(tǒng)計(jì)調(diào)查目的統(tǒng)計(jì)調(diào)查定義及目的統(tǒng)計(jì)調(diào)查分類按調(diào)查對(duì)象范圍，可分為全面調(diào)查和抽樣調(diào)查；按登記時(shí)間是否連續(xù)，可分為經(jīng)常性調(diào)查和一次性調(diào)查；按組織方式不同，可分為統(tǒng)計(jì)報(bào)表和專門調(diào)查。統(tǒng)計(jì)調(diào)查內(nèi)容主要包括調(diào)查對(duì)象、調(diào)查單位、調(diào)查項(xiàng)目、調(diào)查表、調(diào)查時(shí)間和調(diào)查空間等。統(tǒng)計(jì)調(diào)查分類與內(nèi)容統(tǒng)計(jì)調(diào)查應(yīng)遵循客觀性、準(zhǔn)確性、完整性、及時(shí)性和經(jīng)濟(jì)性等原則。統(tǒng)計(jì)調(diào)查原則常用的統(tǒng)計(jì)調(diào)查方法主要有詢問法、觀察法、實(shí)驗(yàn)法和文獻(xiàn)法等。詢問法是通過詢問被調(diào)查者來獲取數(shù)據(jù)；觀察法是通過直接觀察被調(diào)查對(duì)象來獲取數(shù)據(jù)；實(shí)驗(yàn)法是通過實(shí)驗(yàn)來獲取數(shù)據(jù)；文獻(xiàn)法是通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料來獲取數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)調(diào)查方法統(tǒng)計(jì)調(diào)查原則與方法數(shù)據(jù)收集與整理02包括一手?jǐn)?shù)據(jù)和二手?jǐn)?shù)據(jù)，一手?jǐn)?shù)據(jù)主要通過調(diào)查、實(shí)驗(yàn)等方式獲取，二手?jǐn)?shù)據(jù)則來源于已有的研究報(bào)告、數(shù)據(jù)庫等。包括問卷調(diào)查、訪談、觀察、實(shí)驗(yàn)等多種方法，應(yīng)根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)類型選擇合適的方法。數(shù)據(jù)來源及收集方法收集方法數(shù)據(jù)來源對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、歸約等處理，以便于后續(xù)分析。數(shù)據(jù)整理通過圖表、統(tǒng)計(jì)量等方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步描述，包括數(shù)據(jù)的分布、集中趨勢、離散程度等。描述性分析數(shù)據(jù)整理與描述性分析數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估與處理數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確性、完整性、一致性等方面的評(píng)估，以確保數(shù)據(jù)的可靠性。數(shù)據(jù)處理對(duì)于存在問題的數(shù)據(jù)，如缺失值、異常值等，需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚恚绮逖a(bǔ)、刪除等。概率論基礎(chǔ)知識(shí)03在一定條件下，并不總是發(fā)生（或說必然發(fā)生）的現(xiàn)象。事件定義事件A發(fā)生的可能性大小。概率的直觀意義在古典概型中，事件A發(fā)生的概率是事件A包含的基本事件個(gè)數(shù)m與基本事件總數(shù)n的比值，記為P(A)=m/n。概率的古典定義事件與概率概念事件的獨(dú)立性如果事件A的發(fā)生與否對(duì)事件B發(fā)生的概率沒有影響，則稱事件A與事件B相互獨(dú)立。乘法公式如果事件A與事件B相互獨(dú)立，則P(AB)=P(A)P(B)。條件概率在事件B發(fā)生的條件下，事件A發(fā)生的概率，記為P(A|B)。條件概率與獨(dú)立性隨機(jī)變量的定義設(shè)隨機(jī)試驗(yàn)的樣本空間為S，如果對(duì)于每一個(gè)樣本點(diǎn)ω∈S，都有一個(gè)實(shí)數(shù)X(ω)與之對(duì)應(yīng)，則稱X(ω)為隨機(jī)變量，簡記為X。離散型隨機(jī)變量及其分布律如果隨機(jī)變量X的所有可能取值是有限個(gè)或可列無窮多個(gè)，則稱X為離散型隨機(jī)變量。描述離散型隨機(jī)變量取值的概率規(guī)律稱為離散型隨機(jī)變量的分布律。連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度如果隨機(jī)變量X的分布函數(shù)F(x)可以表示為一個(gè)非負(fù)可積函數(shù)f(x)的積分，即F(x)=∫f(x)dx（-∞<x<+∞），則稱X為連續(xù)型隨機(jī)變量，并稱f(x)為X的概率密度函數(shù)，簡稱概率密度。010203隨機(jī)變量及其分布統(tǒng)計(jì)推斷方法04VS用樣本統(tǒng)計(jì)量來估計(jì)總體參數(shù)的方法，包括矩估計(jì)法和最大似然估計(jì)法等。區(qū)間估計(jì)根據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)量和抽樣分布，構(gòu)造一個(gè)包含總體參數(shù)的置信區(qū)間，并給出置信水平。點(diǎn)估計(jì)參數(shù)估計(jì)方法根據(jù)小概率原理，對(duì)總體參數(shù)提出假設(shè)，然后利用樣本信息判斷假設(shè)是否成立。提出假設(shè)、構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量、確定拒絕域、計(jì)算p值、作出決策。假設(shè)檢驗(yàn)原理假設(shè)檢驗(yàn)步驟假設(shè)檢驗(yàn)原理及步驟用于檢驗(yàn)兩個(gè)獨(dú)立樣本或配對(duì)樣本的均值是否有顯著差異。t檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)兩個(gè)或多個(gè)總體方差是否有顯著差異。F檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)之間是否有顯著差異，常用于分類數(shù)據(jù)的獨(dú)立性或擬合優(yōu)度檢驗(yàn)?？ǚ綑z驗(yàn)當(dāng)總體分布不滿足正態(tài)分布等參數(shù)假設(shè)時(shí)，可采用非參數(shù)檢驗(yàn)方法，如Mann-WhitneyU檢驗(yàn)、Kruskal-WallisH檢驗(yàn)等。非參數(shù)檢驗(yàn)常見假設(shè)檢驗(yàn)方法方差分析與回歸分析應(yīng)用05方差分析原理：方差分析是一種通過比較不同組別間均值的差異，從而判斷因素對(duì)結(jié)果是否有顯著影響的方法。其基本原理是認(rèn)為總體均值間的差異可歸因于隨機(jī)誤差和處理效應(yīng)兩部分，通過比較組內(nèi)誤差與組間誤差的大小，判斷處理效應(yīng)是否顯著。方差分析原理及步驟確定P值并作出推斷根據(jù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值和自由度，查找F分布表得到P值。如果P值小于顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為處理效應(yīng)顯著。建立假設(shè)提出原假設(shè)和備擇假設(shè)，原假設(shè)通常為各處理組均值相等。選擇適當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量根據(jù)數(shù)據(jù)類型和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)選擇合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，如F檢驗(yàn)。計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值利用樣本數(shù)據(jù)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值。方差分析原理及步驟0102多元線性回歸模型多元線性回歸模型是用來描述一個(gè)因變量與多個(gè)自變量之間線性關(guān)系的數(shù)學(xué)模型。其一般形式為Y=β0+β1X1+β2X2+…+βpXp+ε，其中Y為因變量，X1,X2,…,Xp為自變量，β0,β1,…,βp為回歸系數(shù)，ε為隨機(jī)誤差。確定自變量和因變量根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的自變量和因變量。建立多元線性回歸模型利用最小二乘法等方法估計(jì)回歸系數(shù)，建立多元線性回歸方程。檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娘@著性通過F檢驗(yàn)等方法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娘@著性，判斷自變量對(duì)因變量的影響是否顯著。檢驗(yàn)回歸系數(shù)的顯著性通過t檢驗(yàn)等方法檢驗(yàn)各個(gè)回歸系數(shù)的顯著性，判斷各個(gè)自變量對(duì)因變量的影響是否顯著。030405多元線性回歸分析邏輯回歸模型邏輯回歸模型是一種用于處理二分類問題的廣義線性模型。其通過引入邏輯函數(shù)將線性回歸模型的輸出轉(zhuǎn)換為概率值，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)二分類問題的建模和預(yù)測。選擇影響分類結(jié)果的自變量和表示分類結(jié)果的因變量。利用最大似然估計(jì)等方法估計(jì)模型參數(shù)，建立邏輯回歸方程。通過似然比檢驗(yàn)等方法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娘@著性，判斷自變量對(duì)分類結(jié)果的影響是否顯著。利用準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)評(píng)估模型的預(yù)測性能，并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。確定自變量和因變量檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娘@著性評(píng)估模型的預(yù)測性能建立邏輯回歸模型邏輯回歸分析非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法簡介0601曼-惠特尼U檢驗(yàn)是一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法，用于比較兩個(gè)獨(dú)立樣本的中位數(shù)是否存在顯著差異。02該檢驗(yàn)方法不需要假設(shè)樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，因此對(duì)于不符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)也能進(jìn)行有效的統(tǒng)計(jì)分析。03曼-惠特尼U檢驗(yàn)的原理是通過對(duì)兩個(gè)樣本的觀測值進(jìn)行排序，并計(jì)算每個(gè)樣本的秩和，從而構(gòu)造出統(tǒng)計(jì)量U，并通過查表或計(jì)算得到相應(yīng)的P值，以判斷兩個(gè)樣本的中位數(shù)是否存在顯著差異。曼-惠特尼U檢驗(yàn)秩相關(guān)系數(shù)計(jì)算斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)是通過計(jì)算兩個(gè)變量的等級(jí)差的總和來衡量它們之間的相關(guān)程度，取值范圍為-1到1之間，其中1表示完全正相關(guān)，-1表示完全負(fù)相關(guān)，0表示不相關(guān)。秩相關(guān)系數(shù)是一種用于衡量兩個(gè)變量之間等級(jí)相關(guān)程度的統(tǒng)計(jì)量，常用的秩相關(guān)系數(shù)有斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)和肯德爾等級(jí)相關(guān)系數(shù)。肯德爾等級(jí)相關(guān)系數(shù)則是通過比較兩個(gè)變量中任意兩個(gè)觀測值的相對(duì)大小關(guān)系是否一致來衡量它們之間的相關(guān)程度，取值范圍也為-1到1之間。除了曼-惠特尼U檢驗(yàn)和秩相關(guān)系數(shù)計(jì)算外，還有許多其他的非參數(shù)檢驗(yàn)方法，如符號(hào)檢驗(yàn)、符號(hào)秩檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)等。符號(hào)秩檢驗(yàn)則是在符號(hào)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考慮了觀測值的秩信息，從而提高了檢驗(yàn)的效能。游程檢驗(yàn)是一種用于檢驗(yàn)一個(gè)序列中隨機(jī)出現(xiàn)的兩種元素（如0和1）的游程長度是否符合隨機(jī)分布的假設(shè)的非參數(shù)檢驗(yàn)方法，其中游程指的是序列中連續(xù)出現(xiàn)的同一種元素的段落。符號(hào)檢驗(yàn)是一種用于比較兩個(gè)配對(duì)樣本的中位數(shù)是否存在顯著差異的非參數(shù)檢驗(yàn)方法，它只考慮觀測值的符號(hào)而忽略其具體數(shù)值大小。其他非參數(shù)檢驗(yàn)方法統(tǒng)計(jì)軟件在統(tǒng)計(jì)調(diào)查中應(yīng)用07

常用統(tǒng)計(jì)軟件介紹SPSSSPSS是世界上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件，具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、分析和可視化功能，廣泛應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)、醫(yī)學(xué)、教育學(xué)等領(lǐng)域。SASSAS是一款高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析軟件，具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測分析功能，廣泛應(yīng)用于金融、制造業(yè)、政府等領(lǐng)域。StataStata是一款專業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析軟件，具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析和可視化功能，廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、政治學(xué)、社會(huì)學(xué)等領(lǐng)域。將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入到統(tǒng)計(jì)軟件中，包括Excel、CSV、TXT等格式的數(shù)據(jù)文件。導(dǎo)入過程中需要注意數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)類型的匹配。數(shù)據(jù)導(dǎo)入對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理，包括刪除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值、異常值處理等。清洗后的數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確和可靠。數(shù)據(jù)清洗對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換和標(biāo)準(zhǔn)化處理，包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、離散化等。變換后的數(shù)據(jù)更加符合統(tǒng)計(jì)分析的要求。數(shù)據(jù)變換數(shù)據(jù)導(dǎo)入與預(yù)處理操作結(jié)果解讀對(duì)統(tǒng)計(jì)分析