统计描述方法

统计分析的基本方法
统计分析的基本方法包括描述统计和推论统计。

1. 描述统计：描述统计是对数据进行总结和描述的方法。

常用的描述统计方法包括：
- 均值（平均数）：计算数据的平均值。

- 中位数：将数据按升序排列，找到中间位置的值作为中位数。

- 众数：数据中出现次数最多的值。

- 标准差：衡量数据的离散程度。

- 百分位数：将数据按升序排列，找到给定百分比位置的值。

- 频数分布表和直方图：将数据按照一定的区间范围进行分组，并计算每个区间内数据的频数。

2. 推论统计：推论统计是根据样本数据得出关于总体的推断的方法。

常用的推论统计方法包括：
- 参数估计：利用样本数据估计总体参数的值。

- 假设检验：对总体参数提出假设，并通过样本数据来判断假设是否成立。

- 相关分析：研究两个或多个变量之间的关系。

- 回归分析：研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系，并建立数学模型来预测因变量。

这些方法在实际应用中可以根据问题具体情况选择合适的方法进行分析。

实验室常用统计方法1.描述统计方法：描述统计方法是通过汇总和整理实验数据的相关特征来进行分析的方法。

包括计算数据的均值、标准差、中位数等，以对数据的集中趋势、离散程度、分布情况等进行描述。

2.参数检验方法：参数检验方法用于比较两个或多个样本之间的差异，并判断这些差异是否显著。

常见的参数检验方法包括t检验、方差分析等。

t检验用于比较两个样本均值之间的差异，方差分析则用于比较多个样本均值之间的差异。

3. 非参数检验方法：非参数检验方法是针对无法满足参数检验假设的实验数据而设计的。

常见的非参数检验方法包括Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。

Wilcoxon秩和检验用于比较两个相关样本之间的差异，Kruskal-Wallis检验则用于比较多个独立样本之间的差异。

4.回归分析：回归分析用于研究自变量和因变量之间的关系，并建立预测模型。

在实验室中，回归分析常用于研究因变量与多个自变量之间的线性关系。

通过回归分析可以确定自变量对因变量的贡献程度，以及预测因变量的可能取值。

5. 生存分析：生存分析是用于研究事件发生的时间和相关因素之间的关系的统计方法。

在实验室中，生存分析常用于研究生物学实验中事件发生的概率和时间。

生存分析的常见方法包括Kaplan-Meier生存曲线分析和Cox比例风险模型分析。

6.方差分析：方差分析是用于比较多个样本均值差异的统计方法。

在实验室中，方差分析常用于比较多个处理组之间的差异，并确定是否存在显著差异。

方差分析可分为单因素方差分析和多因素方差分析，用于比较不同因素对实验结果的影响。

7.聚类分析：聚类分析是将样本按照相似性分为不同的组别的统计方法。

在实验室中，聚类分析常用于将实验数据按照其特征进行分类，以寻找样本之间的相似性和差异性。

综上所述，实验室常用的统计方法涵盖了描述统计、参数检验、非参数检验、回归分析、生存分析、方差分析和聚类分析。

通过运用这些统计方法，实验室可以更好地处理和分析实验数据，为科研工作提供有力的支持。

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：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。

论文中常用的统计方法统计方法是一种通过收集、整理和分析数据来解决问题的科学方法。

在学术界，统计方法被广泛应用于各种研究领域，包括自然科学、社会科学和医学等。

本文将介绍一些常用的统计方法，以及它们在论文中的应用。

一、描述性统计方法描述性统计方法是对数据进行总结和描述的方法，常用的描述性统计方法包括均值、中位数、众数、标准差和百分位数等。

这些方法可以帮助研究人员了解数据的分布情况和中心趋势，从而揭示数据的特征和规律。

在论文中，描述性统计方法常用于对研究对象进行描述和总结。

例如，在社会科学领域的调查研究中，研究人员可以使用描述性统计方法对受访者的年龄、性别、教育水平等进行统计描述，从而了解受访者的基本情况。

二、推断统计方法推断统计方法是通过从样本中推断总体的特征和规律的方法。

常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间和回归分析等。

这些方法可以帮助研究人员对总体进行推断，并判断研究结果的可靠性和显著性。

在论文中，推断统计方法常用于验证研究假设和分析研究结果。

例如，在医学研究中，研究人员可以使用推断统计方法来判断一种新药物是否有效。

他们可以通过对样本进行实验和观察，然后使用假设检验方法来判断新药物的疗效是否显著。

三、相关性分析方法相关性分析方法是用于研究变量之间关系的方法。

常用的相关性分析方法包括相关系数、回归分析和方差分析等。

这些方法可以帮助研究人员了解变量之间的关联程度和影响因素，从而揭示变量之间的相互作用和影响机制。

在论文中，相关性分析方法常用于研究变量之间的关系和影响。

例如，在经济学研究中，研究人员可以使用相关系数方法来研究收入和消费之间的关系。

他们可以通过收集一定数量的样本数据，然后计算相关系数来判断收入和消费之间的相关性和相关程度。

四、时间序列分析方法时间序列分析方法是用于研究时间序列数据的方法。

常用的时间序列分析方法包括趋势分析、季节性分析和周期性分析等。

这些方法可以帮助研究人员了解时间序列数据的变化趋势和周期性规律，从而预测未来的发展趋势。

16种统计分析方法-统计分析方法有多少种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。

统计学有哪些统计方法
统计学有以下几种常用的统计方法：
1. 描述统计：包括均值、中位数、众数、方差、标准差等，用于描述样本或总体的特征和变异程度。

2. 推断统计：通过样本推断总体的参数或进行假设检验，常用方法包括置信区间估计、假设检验、相关分析、回归分析等。

3. 抽样技术：用于从总体中选取样本的方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。

4. 因子分析：用于研究多个变量之间的相关关系，通过将变量进行综合，得到相对独立的因子。

5. 非参数统计：不依赖于总体分布的假设，常用方法包括秩和检验、符号检验、K-S检验等。

6. 时间序列分析：研究时间序列数据的分析方法，包括平稳时间序列建模、ARIMA模型、指数平滑法等。

7. 生存分析：用于分析生物、医学等领域中的事件发生时间或生存时间，包括
生存曲线、危险比、Kaplan-Meier估计等。

8. 实验设计：研究如何设计并进行实验以获取有效的数据，例如完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等。

9. 多元分析：用于研究多个变量之间的关系，常用方法有主成分分析、聚类分析、判别分析等。

10. 电脑模拟：利用计算机进行随机事件模拟，通过模拟大量的随机事件来估计概率、评估决策等。

描述性统计分析法有哪些
描述性统计分析主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布以及一些基本的统计图形。

①数据的频数分析。

在数据的预处理部分，利用频数分析和交叉频数分析可以检验异常值。

②数据的集中趋势分析。

用来反映数据的一般水平，常用的指标有平均值、中位数和众数等。

③数据的离散程度分析。

主要是用来反映数据之间的差异程度，常用的指标有方差和标准差。

④数据的分布。

在统计分析中，通常要假设样本所属总体的分布属于正态分布，因此需要用偏度和峰度两个指标来检查样本数据是否符合正态分布。

⑤绘制统计图。

用图形的形式来表达数据，比用文字表达更清晰、更简明。

在SPSS软件里，可以很容易地绘制各个变量的统计图形，包括条形图、饼图和折线图等。

统计学是一门研究数据收集、分析、解释和展示的学科。

在统计学中，有许多常用的统计方法用于分析数据、揭示数据间的关系和得出结论。

以下是一些统计学中常用的统计方法：
1. 描述统计方法：用于总结和描述数据的基本特征，包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。

常见的描述统计方法有频数分布、直方图、箱线图等。

2. 推论统计方法：基于样本数据推断总体参数的方法，包括参数估计和假设检验。

常见的推论统计方法有置信区间估计、单样本t 检验、双样本t 检验、方差分析、卡方检验等。

3. 相关分析方法：用于研究变量之间的相关性或关联程度的方法。

常见的相关分析方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、点二列相关系数等。

4. 回归分析方法：用于研究自变量与因变量之间关系的方法。

常见的回归分析方法有线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。

5. 方差分析方法：用于分析两个或多个总体均值是否相等的统计方法。

常见的方差分析方法有单因素方差分析、多因素
方差分析等。

6. 聚类分析方法：用于将数据集中的观测值分成不同的组别的方法。

常见的聚类分析方法有K均值聚类、层次聚类等。

7. 因子分析方法：用于研究变量间存在的潜在结构、简化数据的方法。

常见的因子分析方法有主成分分析、因子分析等。

这些是统计学中常用的一些统计方法，它们在不同情境下有着不同的应用和适用范围。

在实际应用中，根据所面临的具体问题和数据特点，选择适当的统计方法是十分重要的。

常用的统计方法有哪些
常用的统计方法有以下几种：
1. 描述统计：用来对样本数据进行概括和描述，包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。

2. 探索性数据分析（EDA）：通过图表和可视化手段，对数据进行初步的探索和分析，以了解数据的分布、关系和异常情况。

3. 参数统计：假设样本数据符合某个概率分布，通过估计概率分布的参数，然后进行假设检验、置信区间估计等统计推断。

4. 非参数统计：不对数据的概率分布做出特定的假设，通过秩次、排列、分组等方法进行统计推断，例如Wilcoxon签名检验、Mann-Whitney U检验等。

5. 相关分析：用来研究变量之间的相关性，常用的有Pearson相关系数、Spearman等级相关系数等。

6. 方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值是否有显著差异，例如单因素方差分析、多因素方差分析等。

7. 回归分析：用于建立变量之间的数学模型，预测或解释因变量的变化，包括
线性回归、逻辑回归、多元回归等。

8. 生存分析：用于研究时间至事件发生的概率和风险因素，例如生存曲线、危险比等方法。

以上只是统计学中的一部分常用方法，根据具体问题和数据类型的不同，还有其他更专门的统计方法可供选择。

论文中的描述性统计分析方法在进行科学研究时，描述性统计分析是不可或缺的一部分。

它通过对数据进行整理、总结和解释，帮助研究者更好地理解数据的特征和规律。

本文将介绍几种常见的描述性统计分析方法，包括频数分析、均值分析、标准差分析和相关性分析。

频数分析是一种用于统计数据中各类别出现次数的方法。

通过统计各个类别的频数，我们可以了解到数据中各个类别的分布情况。

例如，在一项调查中，我们想了解参与者的性别分布情况，可以通过频数分析得到男性和女性的人数，进而计算出男女比例。

频数分析可以直观地展示数据的分布情况，为后续的分析提供基础。

均值分析是描述性统计分析中最常用的方法之一。

它通过计算数据的平均值，来反映数据的集中趋势。

均值是将所有数据加起来再除以数据个数得到的。

例如，在一组学生的考试成绩中，我们可以计算出平均分，以了解整体的考试水平。

均值分析可以帮助我们了解数据的中心位置，以及数据整体的水平。

标准差分析是描述性统计分析中用于衡量数据波动程度的方法。

标准差是数据离均值的平均距离，其值越大表示数据的离散程度越大，反之亦然。

例如，在一组销售数据中，我们可以计算出销售额的标准差，以了解销售额的稳定性。

标准差分析可以帮助我们判断数据的分散程度，从而对数据的稳定性和可靠性进行评估。

相关性分析是描述性统计分析中用于衡量两个变量之间关系强度的方法。

通过计算相关系数，我们可以了解两个变量之间的线性相关程度。

例如，在一项调查中，我们想了解学习时间和考试成绩之间的关系，可以通过相关性分析得到两者之间的相关系数。

相关性分析可以帮助我们判断变量之间的相关性，从而为后续的预测和决策提供依据。

除了以上介绍的几种方法，还有其他一些描述性统计分析方法，如百分位数分析、偏度分析和峰度分析等。

这些方法在不同的研究领域和问题中有着广泛的应用。

通过运用这些方法，我们可以更全面地了解数据的特征和规律，为进一步的研究和分析提供基础。

总之，描述性统计分析是科学研究中不可或缺的一环。

描述统计方法
统计方法有：描述统计方法和推断统计方法。

1、描述统计方法
描述统计方法是指通过图表的方式对数据进行处理显示，进而对数据进行定量的综合概括的统计方法。

2、推断统计方法
推断统计方法是指根据样本数据去推断总体数量测度的方法。

统计方法的作用：
统计方法作为一种为决策提供依据的工具，可以帮助企业进行数据分析，了解产品质量状态的分布情况，找出问题、缺陷及原因，有针对性地采取措施，提高产品和服务的质量。

原始数据不经过整理和分析，只是一堆“资料”，而有用的信息往往蕴藏在大量的数据之中，所以数据的应用是统计技术的前提，统计技术是整理和分析数据的工具。

统计方法可应用在设计阶段的市场预测、可行性分析、方案设计、初试样试制、小批量生产等；应用在生产阶段的工艺设计、过程控制、能力研究和质量改进；应用在销售阶段的营销策略研究、预期销售额的测算、顾客回报率的评价、安全性评价和风险分析等。

统计学的方法当提到统计学的方法时，有许多不同的技术和工具可供选择。

以下是50条关于统计学方法的示例，并附有详细描述：1. 描述性统计：描述性统计是一种用于总结和描述数据集的方法。

它包括平均数、中位数、众数、标准差等指标。

2. 推论统计：推论统计是一种从样本数据中得出总体结论的方法。

通过采样方法和假设检验来进行推论。

3. 参数估计：使用统计方法估计总体参数的值，如总体均值、总体比例等。

4. 假设检验：用于检验总体参数假设的统计方法，包括单样本、双样本和多样本假设检验。

5. 方差分析：用于比较三个或三个以上组别的均值是否有显著差异的统计方法。

6. 相关分析：检验两个或多个变量之间关系的统计方法，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。

7. 回归分析：用于探索和建立变量之间关系的统计方法，包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。

8. 生存分析：用于分析时间至事件发生的统计方法，包括生存曲线、生存函数、危险比等。

9. 聚类分析：将数据集中的观测分为不同的群组的统计方法，如K均值聚类、层次聚类等。

10. 因子分析：用于识别数据集中潜在变量和构建变量之间关系的统计方法。

11. 主成分分析：用于减少数据维度和识别主要变量的统计方法。

12. 时间序列分析：用于分析时间序列数据的统计方法，如季节性调整、趋势分析等。

13. 贝叶斯统计：一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，通过先验概率和样本信息来获得后验概率。

14. 非参数统计：一种不依赖于总体概率分布的统计方法，适用于数据分布未知或不满足正态分布假设的情况。

15. 实证贝叶斯方法：一种结合贝叶斯统计和计算机模拟的方法，用于复杂模型的推断。

16. Bootstrap方法：通过重复抽样构建总体的分布，从而进行参数估计和假设检验。

17. 蒙特卡洛模拟：一种使用随机抽样技术进行数值模拟的方法，通常用于计算复杂的积分或求解概率分布。

18. 马尔可夫链蒙特卡洛：一种用于从复杂分布中抽样的随机模拟方法。

统计描述
统计描述是指对由实验或调查而得到的数据进行登记、审核、整理、归类、计算出各种能反映总体数量特征的综合指标，并加以分析，从中抽出有用的信息，用表格或图像把它表示出来。

统计描述是统计研究的基础，他为统计推断、统计咨询、统计决策提供必要的事实依据。

统计描述也是对客观事物认识的不断深化过程。

它通过对分散无序的原始资料的整理归纳，运用分组法和综合指标法得到现象总体的数量特征，揭露客观事物内在数量规律性，达到认识的目的。

（1）分组法是研究总体内部差异的重要方法通过分组可以研究总体中不同类型的性质以及他们的分布情况，如产业的经济类型及其行业分布情况。

可以研究总体中的构成和比例关系，如三次产业的构成，生产要素的比例等。

可以研究总体种现象之间的相关依存关系，如企业经营规模和利润率之间的关系等。

（2）综合指标法是指运用各种统计指标来反映和研究客观总体现象的一般数量特征和数量关系的方法。

通过综合指标的计算可以显示出现象在具体时间、地点条件下的总量规模、相对水平、；集中趋势，变异程度，并进一步从动态上研究现象的发展趋势和变化规律。

（3）统计模型法则是综合指标法的扩展。

它是根据一定的理论和假定条件，用数学方程去模拟现实客观现象相互关系的一种研究方法。

利用这种方法可以对客观现象和过程中存在的数量关系进行比较完整和近似的描述，凸显所研究的综合指标之间的关系，从而简化了客观存在的复杂的其他关系，以便利用模型对所关心的现象变化进行数
量上的评估和预测。

描述统计举例描述统计是一种通过收集、整理、分析和解释数据来描述和总结数据特征的方法。

它是统计学的一个重要分支，广泛应用于各个领域。

下面列举了十个示例来说明描述统计的具体应用。

1. 假设我们想了解某个城市的人口年龄分布情况，可以通过收集一定数量的样本数据，并计算各年龄段的频数和频率来进行描述统计。

例如，我们可以得出该城市的平均年龄、年龄段的中位数和众数等统计指标，从而对该城市的人口年龄结构有一个直观的了解。

2. 在市场调研中，可以使用描述统计的方法来分析产品的销售数据。

例如，我们可以计算产品的平均销量、销售额的中位数和标准差等指标，进而了解产品的销售情况和销售趋势。

3. 在医学研究中，描述统计可以用来分析临床试验的结果。

例如，通过计算治疗组和对照组的平均值、中位数和标准差等指标，可以评估某种治疗方法的疗效和安全性。

4. 在教育领域，描述统计可以用来分析学生的考试成绩。

例如，我们可以计算一组学生的平均分数、标准差和分数的分布情况，从而了解学生的整体学习表现和个体之间的差异。

5. 在社会调查中，描述统计可以用来分析调查问卷的结果。

例如，我们可以计算各个问题的回答频数和频率，进而了解受访者的意见和态度分布情况。

6. 在经济学中，描述统计可以用来分析国家或地区的经济指标。

例如，我们可以计算国内生产总值（GDP）的平均增长率、失业率的标准差和贫困人口的比例等指标，从而了解一个国家或地区的经济状况。

7. 在环境科学中，描述统计可以用来分析气象数据。

例如，我们可以计算一个地区一年中的平均气温、降水量和风速等指标，从而了解该地区的气候特征。

8. 在金融领域，描述统计可以用来分析股票市场的价格数据。

例如，我们可以计算股票收益率的平均值、标准差和相关系数等指标，从而了解股票市场的波动性和不同股票之间的相关性。

9. 在运输规划中，描述统计可以用来分析交通流量数据。

例如，我们可以计算某条道路上不同时间段的平均车流量、交通事故的频数和频率等指标，从而了解交通拥堵的情况和安全问题。

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。

5种常用的统计学方法
1. 描述统计：该方法用于总结和描述数据的主要特征。

包括平均值、中位数、标准差等指标，可以帮助我们了解数据的分布和变异程度。

2. 探索性数据分析：该方法通过数据可视化和探索性分析技术，发现数据中的模式、趋势和异常值。

它有助于我们理解数据之间的关系和数据的潜在结构。

3. 假设检验：该方法用于评估一组数据是否支持某个特定的假设。

通过计算统计指标和确定显著性水平，我们可以判断观察到的现象是否统计上显著。

4. 回归分析：该方法用于研究自变量和因变量之间的关系。

通过建立回归模型，我们可以预测因变量的值，并评估自变量对因变量的影响程度。

5. 方差分析：该方法用于比较两个或多个组、处理或实验之间的差异。

通过分析受试者的变量之间的方差，我们可以确定组间差异是否显著。

统计描述的方法
统计描述的方法主要包括以下几种：
1. 频数分析：用于分析数据的频数分布，例如计算某个分类变量的频数和频率。

2. 集中趋势分析：用于描述数据的一般水平，常用的指标有平均值、中位数和众数等。

3. 离散程度分析：用于反映数据之间的差异程度，常用的指标有方差和标准差。

4. 分布分析：主要是通过偏度和峰度两个指标来检查样本数据是否符合正态分布。

5. 绘制统计图：可以用图形的形式来表达数据，比用文字表达更清晰、更简明，常见的统计图形包括条形图、饼图和折线图等。

以上就是统计描述的几种主要方法，通过这些方法可以对数据进行全面、准确的描述，为后续的统计分析提供基础。

统计描述法统计描述法又称对比分析法。

它是根据统计数字或资料，找出两个或多个变量间的相互关系，从而了解事物之间关系和运动状态的一种方法。

统计描述法应用很广泛，涉及社会经济的各个领域。

一、具体分析法1。

主要优点：（ 1）用事实说话，理论联系实际。

（ 2）有利于把复杂问题简单化，抓住本质。

（ 3）有利于培养人们的概括能力和语言表达能力。

2。

主要缺点：不能反映事物发展过程的规律性，不能揭示事物内部结构的特点。

二、抽样推断法1。

基本概念：就是先确定一个总体的全部观察单位（总体单位）的集合，然后根据统计资料和个别单位的调查资料来估计总体。

2。

步骤：（ 1）确定抽样框。

这是制定抽样方案时必须明确的问题，也是抽样设计的关键环节。

在具体工作中，往往采用编制一览表的形式。

即把要抽取的单位名称写成一张表格，贴在一块白板上，以备参考。

“你上次是怎么背的？”“我今天重点背那一段。

”“如果你只背课文中心思想，试试看能记住吗？”“现在我打算通过大声朗读的办法来检验自己到底能否记住课文。

”“明天我将把一篇作文给你抄下来，看看你的记忆力到底有多强！”…孩子们之所以有这么多回答，完全是因为家长喜欢不厌其烦地提同样的问题，让他们在学习中感受一些新鲜东西。

孩子们的答案各有千秋，但每个孩子都无一例外地经历了“由简到繁”的过程。

可见，孩子们的“前记忆”能力并不弱，相反还很强，只是他们还没有进入“后记忆”状态而已。

假如我们把孩子在生活中的这些场景加以整理，按一定的顺序排列起来，就会发现很多事例是相似的，因此，完全可以根据学生的回答去推断他们平时的记忆情况，从而得知他们在记忆某些材料时采取的策略。

5。

作用：这种方法的优点是容易操作，容易控制。

但这种推断是在前一阶段工作的基础上进行的，与被试者的心理活动密切相关，不够客观。

在评价推断的正确性时，一般是以具有代表性的样本所获得的认识作为依据的。

所谓代表性样本，就是能够充分代表总体的样本，或者是能够较好地代表总体的样本。

描述统计学方法
咱先说说平均数。

平均数就像是一群小伙伴里的“小领导”，它把所有数据加起来，再除以数据的个数，就得出一个代表大家的数值啦。

比如说，一个班级同学的考试成绩，算出平均数就能大概知道这个班级整体的学习情况。

要是平均数高呢，就像这个班级是个学霸小团体；要是低呢，可能就需要大家再加把劲儿啦。

不过平均数也有小缺点哦，要是有特别大或者特别小的数，就像班级里突然来了个超级学霸或者调皮捣蛋完全不学习的同学，这个平均数可能就会被拉偏啦。

再讲讲中位数。

中位数可就像个公正的小裁判。

它是把所有数据按照大小顺序排好队，然后站在最中间的那个数值。

如果数据的个数是奇数呢，那中间那个数就是中位数；要是偶数个数据，就取中间两个数的平均值。

这个中位数就不太容易被那些极端的数值影响。

就好比一群小动物比身高，有特别高的长颈鹿和特别矮的小老鼠，中位数就不会因为长颈鹿的存在而变得很高，它能更稳定地反映出小动物们身高的“中间水平”。

众数也很有趣哦。

众数就是在一组数据里出现次数最多的那个数值。

这就像在一个时尚派对上，哪种衣服款式穿的人最多，那个款式就是众数啦。

众数能让我们快速知道哪类数据是最常见的。

比如说统计大家喜欢的颜色，众数就是最受欢迎的颜色。

还有标准差。

标准差就像是数据的小尾巴，它能告诉我们数据分散的程度。

标准差小呢，就说明数据都紧紧地挨在一起，像一群团结的小蚂蚁；标准差大呢，就表示数据分散得比较开，就像一群调皮的小星星在天空各处闪烁。

统计学测量数据分布的测度描述包括以下几种常见的描述方法：
1.平均数：也称为均值，是指一组数据中所有数值的总和除以数
据个数的结果。

平均数可以用来描述一组数据的集中趋势。

2.中位数：也称为中值，是指一组数据中所有数值按大小排序后，
位于中间的那个数值，如果数据个数为偶数，则中位数为中间两个数的平均数。

中位数可以用来描述一组数据的集中趋势。

3.众数：也称为模数，是指一组数据中出现次数最多的数值。

众
数可以用来描述一组数据的集中趋势，特别是对于呈现多峰分布的数据。

4.极差：是指一组数据中最大值与最小值的差值。

极差可以用来
描述一组数据的离散程度。

5.方差：是指一组数据中每个数值与平均数的差的平方和除以数
据个数的结果。

方差可以用来描述一组数据的离散程度。

6.标准差：是指方差的正平方根。

标准差可以用来描述一组数据
的离散程度，同时也可以用来进行数据的比较。

7.百分位数：是指一组数据中某个百分比的数值。

例如，50%的百
分位数就是中位数。

百分位数可以用来描述一组数据的分布情况，比如数据的偏态和尾重程度。

这些测度描述可以帮助我们更好地理解和分析一组数据的特征和分布情况。