統計學(xué)分類(lèi)方法(統計學(xué)分類(lèi))

1.統計學(xué)有哪些分類(lèi)

統計學(xué)的分類(lèi)有：

統計學(xué)史

理論統計學(xué)

統計調查分析理論

統計核算理論

統計監督理論

統計預測理論

統計邏輯學(xué)

統計法學(xué)

描述統計學(xué)

推斷統計學(xué)

經(jīng)濟統計學(xué)

宏觀(guān)經(jīng)濟統計學(xué)

微觀(guān)經(jīng)濟統計學(xué)

管理統計學(xué)

科學(xué)技術(shù)統計學(xué)

農村經(jīng)濟調查

社會(huì )統計學(xué)

教育統計學(xué)

文化與體育統計學(xué)

衛生統計學(xué)

司法統計學(xué)

社會(huì )福利與社會(huì )保障統計學(xué)

生活質(zhì)量統計學(xué)

人口統計學(xué)

環(huán)境與生態(tài)統計學(xué)

自然資源統計學(xué)

環(huán)境統計學(xué)

生態(tài)平衡統計學(xué)

國際統計學(xué)

國際標準分類(lèi)統計學(xué)

國際核算體系與方法論體系

國際比較統計學(xué)

其他

生物統計學(xué)

商務(wù)統計學(xué)

工程統計學(xué)

心理統計學(xué)

化學(xué)統計學(xué)

檔案統計學(xué)

社會(huì )經(jīng)濟統計學(xué)

水文統計學(xué)

數理統計學(xué)

統計語(yǔ)言學(xué)

統計物理學(xué)

化學(xué)統計學(xué)

延伸學(xué)科

有些科學(xué)廣泛的應用統計的方法使得他們擁有各自的統計術(shù)語(yǔ)，這些學(xué)科包括：

農業(yè)科學(xué)

生物統計

商用統計

資料采礦（應用統計學(xué)以及圖形從資料中獲取知識）

經(jīng)濟統計學(xué)

電機統計

統計物理學(xué)

人口統計

心理統計學(xué)

教育統計學(xué)

社會(huì )統計（包括所有的社會(huì )科學(xué)）

文獻統計分析

化學(xué)與程序分析（所有有關(guān)化學(xué)的資料分析與化工科學(xué)）

運動(dòng)統計學(xué)，特別是棒球以及曲棍球

統計對于商業(yè)以及工業(yè)是一個(gè)基本的關(guān)鍵。他被用來(lái)了解與測量系統變異性，程序控制，對資料作出結論，并且完成資料取向的決策。在這些領(lǐng)域統計扮演了一個(gè)重要的角色。

2.統計分類(lèi)方法 統計方法有哪些分類(lèi)

5 混凝土強度的檢驗評定5.1統計方法評定5.1.1采用統計方法評定時(shí)，應符合下列規定：1當連續生產(chǎn)的混凝土，生產(chǎn)條件在較長(cháng)時(shí)間內能保持一致，且同一品種、同一強度等級混凝土的強度變異性保持穩定時(shí)，應按本標準第5.1.2條的規定進(jìn)行評定。

2其它情況應按本標準5.1.4條的規定進(jìn)行評定。5.1.2一個(gè)檢驗批的樣本容量應為連續的三組試件，其強度應同時(shí)滿(mǎn)足下列要求： ≥ +0.7 (5.1.2-1) ≥ -0.7 (5.1.2-2)當混凝土強度等級不高于C20時(shí)，其強度的最小值尚應滿(mǎn)足下式要求： ≥0.85 (5.1.2-3)當混凝土強度等級高于C20時(shí)，其強度的最小值尚應滿(mǎn)足下式要求： ≥0.90 (5.1.2-4)式中 — 同一檢驗批混凝土立方體抗壓強度的平均值（N/mm2），精確到0.1(N/mm2)； —混凝土立方體抗壓強度標準值（N/mm2），精確到0.1(N/mm2)； —檢驗批混凝土立方體抗壓強度的標準差（N/mm2），精確到0.01(N/mm2)；按本標準第5.1.3條計算。

當 計算值小于2.5N/mm2時(shí)，應取2.5 N/mm2。 —同一檢驗批混凝土立方體抗壓強度的最小值（N/mm2），精確到0.1(N/mm2)。

5.1.3檢驗批混凝土立方體抗壓強度的標準差，應根據前一個(gè)檢驗期內同一品種混凝土試件的強度數據，按下列公式計算： （5.1.3） 式中 — 第 組混凝土試件的立方體抗壓強度代表值（N/mm2） ，精確到0.1(N/mm2)； — 前一檢驗期內的樣本容量。注：上述檢驗期不應少于60d也不宜超過(guò)90d，且在該期間內樣本容量不應少于45。

5.1.4當樣本容量不少于10組時(shí)，其強度應同時(shí)滿(mǎn)足下列要求： ≥ + （5.1.4-1） ≥ （5.1.4-2）式中 —同一檢驗批混凝土立方體抗壓強度的標準差（N/mm2），精確到0.01(N/mm2)；按本標準第5.1.5條計算。當 計算值小于2.5N/mm2時(shí)，應取2.5 N/mm2。

， —合格判定系數，按表5.1.4取用。表5.1.4 混凝土強度的合格評定系數試件組數 10~14 15~19 ≥20 1.15 1.05 0.95 0.90 0.855.1.5 同一檢驗批混凝土立方體抗壓強度的標準差，應按下列公式計算： （5.1.5）式中 — 本檢驗期內的樣本容量。

5.2非統計方法評定5.2.1當用于評定的樣本容量小于10組時(shí)，可采用非統計方法評定混凝土強度。5.2.2按非統計方法評定混凝土強度時(shí)，其強度應同時(shí)滿(mǎn)足下列要求： ≥ （5.2.2-1） ≥ （5.2.2-2）式中 ， —合格判定系數，按表5.2.2取用。

表5.2.2 混凝土強度的非統計法合格評定系數混凝土強度等級。

3.統計方法有哪些

統計方法有： 1、計量資料的統計方法 分析計量資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法。

參數檢驗法主要為t檢驗和 方差分析（ANOVN，即F檢驗）等，兩組間均數比較時(shí)常用t檢驗和u檢驗，兩組以上均數比較時(shí)常用方差分析；非參數檢驗法主要包括秩和檢驗等。t檢驗可分為單組設計資料的t檢驗、配對設計資料的t檢驗和成組設計資料的t檢驗；當兩個(gè)小 樣本比較時(shí)要求兩 總體分布為 正態(tài)分布且方差齊性，若不能滿(mǎn)足以上要求，宜用t 檢驗或非參數方法（ 秩和檢驗）。

方差分析可用于兩個(gè)以上 樣本均數的比較，應用該方法時(shí)，要求各個(gè)樣本是相互獨立的隨機樣本，各樣本來(lái)自正態(tài)總體且各處理組總體方差齊性。根據設計類(lèi)型不同，方差分析中又包含了多種不同的方法。

對于 定量資料，應根據所采用的設計類(lèi)型、資料所具備的條件和分析目的，選用合適的統計分析方法，不應盲目套用t檢驗和 單因素方差分析。 2、計數資料的統計方法 計數資料的統計方法主要針對四格表和R*C表利用檢驗進(jìn)行分析。

檢驗或u檢驗，若不能滿(mǎn)足 檢驗：當計數資料呈配對設計時(shí)，獲得的四格表為配對四格表，其用到的檢驗公式和校正公式可參考書(shū)籍。 R*C表可以分為雙向無(wú)序，單向有序、雙向有序屬性相同和雙向有序屬性不同四類(lèi)，不同類(lèi)的行列表根據其研究目的，其選擇的方法也不一樣。

3、等級資料的統計方法 等級資料（有序變量）是對性質(zhì)和類(lèi)別的等級進(jìn)行分組，再清點(diǎn)每組觀(guān)察單位個(gè)數所得到的資料。在臨床醫學(xué)資料中，常遇到一些定性指標，如臨床療效的評價(jià)、疾病的臨床分期、病癥嚴重程度的臨床分級等，對這些指標常采用分成若干個(gè)等級然后分類(lèi)計數的辦法來(lái)解決它的量化問(wèn)題，這樣的資料統計上稱(chēng)為等級資料。

統計方法的選擇： 統計資料豐富且錯綜復雜，要想做到合理選用統計分析方法并非易事。對于同一 個(gè)資料，若選擇不同的統計分析方法處理，有時(shí)其結論是截然不同的。

正確選擇統計方法的依據是： ①根據研究的目的，明確研究試驗設計類(lèi)型、研究因素與水平數； ②確定數據特征（是否正態(tài)分布等）和樣本量大小； ③ 正確判斷統計資料所對應的類(lèi)型（計量、計數和等級資料），同時(shí)應根據統計方法的適宜條件進(jìn)行正確的統計量值計算； 最后，還要根據專(zhuān)業(yè)知識與資料的實(shí)際情況，結合統計學(xué)原則，靈活地選擇統計分析方法。

4.統計學(xué)分析方法有哪些

原發(fā)布者：婷婷_709

醫學(xué)統計學(xué)各種資料比較選擇方法小結來(lái)源：桑苗的日志一、兩組或多組計量資料的比較1.兩組資料：1）大樣本資料或服從正態(tài)分布的小樣本資料（1）若方差齊性，則作成組t檢驗（2）若方差不齊，則作t'檢驗或用成組的Wilcoxon秩和檢驗2）小樣本偏態(tài)分布資料，則用成組的Wilcoxon秩和檢驗2.多組資料：1）若大樣本資料或服從正態(tài)分布，并且方差齊性，則作完全隨機的方差分析。如果方差分析的統計檢驗為有統計學(xué)意義，則進(jìn)一步作統計分析：選擇合適的方法（如：LSD檢驗，Bonferroni檢驗等）進(jìn)行兩兩比較。2）如果小樣本的偏態(tài)分布資料或方差不齊，則作KruskalWallis的統計檢驗。如果KruskalWallis的統計檢驗為有統計學(xué)意義，則進(jìn)一步作統計分析：選擇合適的方法（如：用成組的Wilcoxon秩和檢驗，但用Bonferroni方法校正P值等）進(jìn)行兩兩比較。二、分類(lèi)資料的統計分析1.單樣本資料與總體比較1）二分類(lèi)資料：（1）小樣本時(shí)：用二項分布進(jìn)行確切概率法檢驗；（2）大樣本時(shí)：用U檢驗。2）多分類(lèi)資料：用Pearsonc2檢驗（又稱(chēng)擬合優(yōu)度檢驗）。2.四格表資料1)n>40并且所以理論數大于5，則用Pearsonc22)n>40并且所以理論數大于1并且至少存在一個(gè)理論數<5，則用校正c2或用Fisher's確切概率法檢驗3)n￡40或存在理論數<1，則用Fisher's檢驗3.2*C表資料的統計分析1）列變量為效應指標，并且為有序多分類(lèi)變量，行變量為分組變量，則行評分的CMHc2或成組的Wilcoxon秩和檢驗2）列變量為效應指標并且為二分類(lèi)，列變

5.統計學(xué)的研究方法有哪些

統計學(xué)作為一門(mén)方法論科學(xué)，具有自己完善的方法體系。統計研究的具體方法有很多，這將在后續課程中學(xué)習，而從大的方面看，其基本研究方法有：

一、大量觀(guān)察法

這是統計活動(dòng)過(guò)程中搜集數據資料階段（即統計調查階段）的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個(gè)體進(jìn)行觀(guān)察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特征。大量觀(guān)察法的數理依據是大數定律，大數定律是指雖然每個(gè)個(gè)體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異，但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性，因此只有對足夠多數的個(gè)體進(jìn)行觀(guān)察，觀(guān)察值的綜合結果才會(huì )趨向穩定，建立在大量觀(guān)察法基礎上的數據資料才會(huì )給出一般的結論。統計學(xué)的各種調查方法都屬于大量觀(guān)察法。

二、統計分組法

由于所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進(jìn)行分組或分類(lèi)研究，以期在同質(zhì)的基礎上探求不同組或類(lèi)之間的差異性。統計分組在整個(gè)統計活動(dòng)過(guò)程中都占有重要地位，在統計調查階段可通過(guò)統計分組法來(lái)搜集不同類(lèi)的資料，并可使抽樣調查的樣本代表性得以提高（即分層抽樣方式）；在統計整理階段可以通過(guò)統計分組法使各種數據資料得到分門(mén)別類(lèi)的加工處理和儲存，并為編制分布數列提供基礎；在統計分析階段則可以通過(guò)統計分組法來(lái)劃分現象類(lèi)型、研究總體內在結構、比較不同類(lèi)或組之間的差異（顯著(zhù)性檢驗）和分析不同變量之間的相關(guān)關(guān)系。統計學(xué)中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類(lèi)分析法等。

三、綜合指標法

統計研究現象的數量方面的特征是通過(guò)統計綜合指標來(lái)反映的。所謂綜合指標，是指用來(lái)從總體上反映所研究現象數量特征和數量關(guān)系的范疇及其數值，常見(jiàn)的有總量指標、相對指標，平均指標和標志變異指標等。綜合指標法在統計學(xué)、尤其是社會(huì )經(jīng)濟統計學(xué)中占有十分重要的地位，是描述統計學(xué)的核心內容。如何最真實(shí)客觀(guān)地記錄、描述和反映所研究現象的數量特征和數量關(guān)系，是統計指標理論研究的一大課題。

四、統計模型法

在以統計指標來(lái)反映所研究現象的數量特征的同時(shí)，我們還經(jīng)常需要對相關(guān)現象之間的數量變動(dòng)關(guān)系進(jìn)行定量研究，以了解某一（些）現象數量變動(dòng)與另一（些）現象數量變動(dòng)之間的關(guān)系及變動(dòng)的影響程度。在研究這種數量變動(dòng)關(guān)系時(shí)，需要根據具體的研究對象和一定的假定條件，用合適的數學(xué)方程來(lái)進(jìn)行模擬，這種方法就叫做統計模型法。

五、統計推斷法

在統計認識活動(dòng)中，我們所觀(guān)察的往往只是所研究現象總體中的一部分單位，掌握的只是具有隨機性的樣本觀(guān)察數據，而認識總體數量特征是統計研究的目的，這就需要我們根據概率論和樣本分布理論，運用參數估計或假設檢驗的方法，由樣本觀(guān)測數據來(lái)推斷總體數量特征。這種由樣本來(lái)推斷總體的方法就叫統計推斷法。統計推斷法已在統計研究的許多領(lǐng)域得到應用，除了最常見(jiàn)的總體指標推斷外，統計模型參數的估計和檢驗、統計預測中原時(shí)間序列的估計和檢驗等，也都屬于統計推斷的范疇，都存在著(zhù)誤差和置信度的問(wèn)題。在實(shí)踐中這是一種有效又經(jīng)濟的方法，其應用范圍很廣泛，發(fā)展很快，統計推斷法已成為現代統計學(xué)的基本方法。

6.統計按照統計方法分類(lèi)分為

1. 因子分析模型因子分析法是從研究變量?jì)炔肯嚓P(guān)的依賴(lài)關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯綜復雜關(guān)系的變量歸結為少數幾個(gè)綜合因子的一種多變量統計分析方法.它的基本思想是將觀(guān)測變量進(jìn)行分類(lèi)，將相關(guān)性較高，即聯(lián)系比較緊密的分在同一類(lèi)中，而不同類(lèi)變量之間的相關(guān)性則較低，那么每一類(lèi)變量實(shí)際上就代表了一個(gè)基本結構，即公共因子.對于所研究的問(wèn)題就是試圖用最少個(gè)數的不可測的所謂公共因子的線(xiàn)性函數與特殊因子之和來(lái)描述原來(lái)觀(guān)測的每一分量.因子分析的基本思想：把每個(gè)研究變量分解為幾個(gè)影響因素變量，將每個(gè)原始變量分解成兩部分因素，一部分是由所有變量共同具有的少數幾個(gè)公共因子組成的，另一部分是每個(gè)變量獨自具有的因素，即特殊因子因子分析模型描述如下：（1）X = (x1,x2，…，xp)￠是可觀(guān)測隨機向量，均值向量E(X)=0，協(xié)方差陣Cov(X)=∑，且協(xié)方差陣∑與相關(guān)矩陣R相等（只要將變量標準化即可實(shí)現）.（2）F = (F1,F2，…，Fm)￠ （m統計意義模型中F1,F2，…，Fm叫做主因子或公共因子，它們是在各個(gè)原觀(guān)測變量的表達式中都共同出現的因子，是相互獨立的不可觀(guān)測的理論變量.公共因子的含義，必須結合具體問(wèn)題的實(shí)際意義而定.e1,e2，…，ep叫做特殊因子，是向量x的分量xi(i=1,2，…，p)所特有的因子，各特殊因子之間以及特殊因子與所有公共因子之間都是相互獨立的.模型中載荷矩陣A中的元素（aij）是為因子載荷.因子載荷aij是xi與Fj的協(xié)方差，也是xi與Fj的相關(guān)系數，它表示xi依賴(lài)Fj的程度.可將aij看作第i個(gè)變量在第j公共因子上的權，aij的絕對值越大（|aij|￡1），表明xi與Fj的相依程度越大，或稱(chēng)公共因子Fj對于xi的載荷量越大.為了得到因子分析結果的經(jīng)濟解釋?zhuān)蜃虞d荷矩陣A中有兩個(gè)統計量十分重要，即變量共同度和公共因子的方差貢獻.因子載荷矩陣A中第i行元素之平方和記為hi2，稱(chēng)為變量xi的共同度.它是全部公共因子對xi的方差所做出的貢獻，反映了全部公共因子對變量xi的影響.hi2大表明x的第i個(gè)分量xi對于F的每一分量F1,F2，…，Fm的共同依賴(lài)程度大.將因子載荷矩陣A的第j列（ j =1,2，…，m）的各元素的平方和記為gj2，稱(chēng)為公共因子Fj對x的方差貢獻.gj2就表示第j個(gè)公共因子Fj對于x的每一分量xi(i= 1,2，…，p)所提供方差的總和，它是衡量公共因子相對重要性的指標.gj2越大，表明公共因子Fj對x的貢獻越大，或者說(shuō)對x的影響和作用就越大.如果將因子載荷矩陣A的所有g(shù)j2 ( j =1,2，…，m)都計算出來(lái)，使其按照大小排序，就可以依此提煉出最有影響力的公共因子.3. 因子旋轉建立因子分析模型的目的不僅是找出主因子，更重要的是知道每個(gè)主因子的意義，以便對實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行分析.如果求出主因子解后，各個(gè)主因子的典型代表變量不很突出，還需要進(jìn)行因子旋轉，通過(guò)適當的旋轉得到比較滿(mǎn)意的主因子.旋轉的方法有很多，正交旋轉（orthogonal rotation）和斜交旋轉（oblique rotation）是因子旋轉的兩類(lèi)方法.最常用的方法是最大方差正交旋轉法（Varimax）.進(jìn)行因子旋轉，就是要使因子載荷矩陣中因子載荷的平方值向0和1兩個(gè)方向分化，使大的載荷更大，小的載荷更小.因子旋轉過(guò)程中，如果因子對應軸相互正交，則稱(chēng)為正交旋轉；如果因子對應軸相互間不是正交的，則稱(chēng)為斜交旋轉.常用的斜交旋轉方法有Promax法等.4.因子得分因子分析模型建立后，還有一個(gè)重要的作用是應用因子分析模型去評價(jià)每個(gè)樣品在整個(gè)模型中的地位，即進(jìn)行綜合評價(jià).例如地區經(jīng)濟發(fā)展的因子分析模型建立后，我們希望知道每個(gè)地區經(jīng)濟發(fā)展的情況，把區域經(jīng)濟劃分歸類(lèi)，哪些地區發(fā)展較快，哪些中等發(fā)達，哪些較慢等.這時(shí)需要將公共因子用變量的線(xiàn)性組合來(lái)表示，也即由地區經(jīng)濟的各項指標值來(lái)估計它的因子得分.設公共因子F由變量x表示的線(xiàn)性組合為：Fj = uj1 xj1+ uj2 xj2+…+ujpxjp j=1,2，…，m該式稱(chēng)為因子得分函數，由它來(lái)計算每個(gè)樣品的公共因子得分.若取m=2，則將每個(gè)樣品的p個(gè)變量代入上式即可算出每個(gè)樣品的因子得分F1和F2，并將其在平面上做因子得分散點(diǎn)圖，進(jìn)而對樣品進(jìn)行分類(lèi)或對原始數據進(jìn)行更深入的研究.但因子得分函數中方程的個(gè)數m小于變量的個(gè)數p，所以并不能精確計算出因子得分，只能對因子得分進(jìn)行估計.估計因子。

7.四種統計方法

統計方法是指有關(guān)收集、整理、分析和解釋統計數據，并對其所反映的問(wèn)題作出一定結論的方法。統計方法是一種從微觀(guān)結構上來(lái)研究物質(zhì)的宏觀(guān)性質(zhì)及其規律的獨特的方法。統計方法是適用于所有學(xué)科領(lǐng)域的通用數據分析方法，只要有數據的地方就會(huì )用到統計方 法。隨著(zhù)人們對定量研究的日益重視，統計方法已被應用到自然科學(xué)和社會(huì )科學(xué)的眾多領(lǐng)域，統計學(xué)也已發(fā)展成為由若干分支學(xué)科組成的學(xué)科體系。可以說(shuō)，幾乎所有的研究領(lǐng)域都要用到統計方法，比如政府部門(mén)、學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域、日常生活中、公司或企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理中都要用到統 計。

統計資料豐富且錯綜復雜，要想做到合理選用統計分析方法并非易事。對于同一個(gè)資料，若選擇不同的統計分析方法處理，有時(shí)其結論是截然不同的。

正確選擇統計方法的依據是：

①根據研究的目的，明確研究試驗設計類(lèi)型、研究因素與水平數；

②確定數據特征（是否正態(tài)分布等）和樣本量大小；

③ 正確判斷統計資料所對應的類(lèi)型（計量、計數和等級資料），同時(shí)應根據統計方法的適宜條件進(jìn)行正確的統計量值計算；

4.最后，還要根據專(zhuān)業(yè)知識與資料的實(shí)際情況，結合統計學(xué)原則，靈活地選擇統計分析方法。