统计分析软件论文

发布时间：2023-12-11 23:40:09

统计分析软件论文

统计分析是运用统计方法与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。下文是我为大家整理的关于统计分析论文的范文，欢迎大家阅读参考!

浅谈统计分析与决策

[摘要] 统计分析与决策二者有联系又有区别。统计要参与决策，必须搞好统计分析。搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写报告三个问题。

[关键词] 统计分析分析方法决策

统计工作的全过程分为四个阶段，即统计设计，统计调查，统计整理，统计分析。其中，统计分析是统计工作的最后一个阶段，是出统计成果的阶段。现在倡导统计要参与决策，这是不是说统计工作还要增加一个决策阶段呢?如果不是，那么，统计分析与决策是什么关系呢?

狭义的说，统计分析与决策是有区别的。统计分析是以统计数字为基础，以统计方法为手段，对社会经济情况进行科学的分析和综合研究，以认识其本质和规律的过程。而决策则是为了达到某一预定目标，运用逻辑方法和统计方法，对两种或两种以上可能采取的方案进行比较、分析、研究，以做出合理的、科学的抉择的行为过程。假若把统计分析与决策比作医生看病，统计分析就是对病情的诊断，决策就是开处方，“诊断”和“处方”是有区别的。

广义的讲，统计分析与决策是密不可分的。一方面，统计分析贯穿于决策过程之中。一个决策过程大体上可分为下列三个大步骤：第一，诊断问题所在，确定决策目标;第二，探索和拟定各种可能的备选方案;第三，从各种备选方案中选出最合适的方案。从这三大步骤看，尽管要用到多种方法和手段，但哪一步也离不开统计分析，第一步就是通过统计分析，诊断问题所在，并在分析的基础上确定决策目标;第二步拟定备选方案，要经过“轮廊设想”和“细部设计”这个阶段对轮廊设想的方案要做初步筛选，对每一方案要充实具体内容，“筛选”和“充实”都要经过统计分析;第三步选择最佳方案，首先要对各个备选方案进行评价、论证，这又需要统计分析。因此可以说，没有统计分析，也就没有科学决策。另一方面，从某种意义上讲，决策是统计分析的结果。一般来说，统计分析报告是提出问题、分析问题、指出解决问题的办法，其实，决策方案也就是解决问题实现决策目标的办法，只不过比“今后意见”“几条措施 ”之类的办法更全面、更详细、更科学罢了。医生诊断是为了正确处方，治病救人，不能只诊断不处方。统计分析是为了发现问题，解决问题，推动社会经济的顺利发展;也不能只提出问题，而不寻找解决问题的办法。从这个意义上讲，统计分析也就包括预测和决策。我们不能为统计而统计，也不能为分析而分析。统计应该参与决策，为了决策科学化，必须搞好统计分析。

搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写报告三个问题。

一、统计分析选题

所谓选题，就是在复杂的社会经济现象中,确定统计分析的内容和范围。进行统计分析,选题很重要。成功的选题是成功的分析的前提。

怎样选好题呢?选好题标准有两条:―是分析对象有意义，二是适合决策层和群众需要。关键是抓住党和国家的方针政策和企业的经济效益。

统计分析课题是很广泛的。工业统计分析课题如：计划执行情况分析、工业净产值统计分析、工业产品销售统计分析、工业原材料供应和消耗统计分析、工业能源消耗统计分析、工业生产设备统计分析、工业劳动与工资统计分析、成本利润统计分析、综合经济效益统计分析等。商品流通企业统计分析课题如：市场供求状况分析、市场占有率分析、主要商品经济寿命周期分析、市场商品价格分析、计划执行情况分析、购销合同执行情况分析、商品购进质量分析、商品销售动态分析、商品销售构成分析、商品库存分析、企业经济效益分析等。对于以上内容，可根据不同的时间、地点、条件，按两条选题标准适当选择。

统计分析有专题分析与综合分析之分。在一定的总体范围内，研究总体的各个方面及其相互关系，或研究总体的主要方面的统计分析，属于综合分析;只研究其中某一方面，或某一部分的统计分析，属于专题分析。两者各有不同的特点，都是必要的，但专题分析宜多，综合分析宜少。

二、统计分析方法

统计分析的关键是分析，怎样进行统计分析呢?统计分析有两个特点:一是以统计数字为基础,二是以统计方法为手段。因此,统计分析在选题之后,就要根据分析的需要,搜集整理有关数字资料及具体情况,在充分占有材料的基础上,灵活运用统计方法进行分析。

统计分析方法很多。统计学原理中除了有关统计调查、统计整理的内容外,综合指标、统计指数、时间数列、抽样推断等内容全部是统计分析方法。从方法角度上讲，统计分析就是统计学原理的运用。

统计方法与人们的认识过程是相适应的。人们的认识分感性认识和理性认识两个阶段。感性认识阶段所认识的是事物的现象，可采用统计调查和统计整理。理性认识阶段所认识的是事物的本质和规律，这个阶段要经过形成概念、进行判断和推理等思维活动。与此相适应，要分别采用不同的统计分析方法。

形成概念一般用描述性的综合指标法，即总量指标、相对指标和平均指标，以说明现象的规模大小、水平高低、速度快慢、内部结构以及比例关系等。判断推理就是要判断事物的性质，分析事物变化的原因，找出事物发展的规律。这一般要用分组分析法、动态分析法、因素分析法、相关回归分析法、平衡分析法等。

对统计学原理中的各种统计分析方法要熟练地掌握，灵活地运用。怎样灵活运用呢?这里有个技巧问题。技巧就是定性分析与定量分析巧妙结合。

所谓定性分析是指对事物的性质和影响事物发展变化的因素进行分析。定量分析就是分析事物的规模、水平、速度、结构、比例，以及各个因素对事物总体变化的影响方向和影响程度。定性分析与定量分析巧妙结合有两层含义，一是二者不可偏废，二是二者密不可分，

没有定性分析,定量分析就没有方向。没有定量分析,定性分析就不准确。结合的目的是在质与量的辩证统一中探寻事物的内在联系。

从根本上讲，统计分析就是完成从感性认识到理性认识，从现象到本质的飞跃。完成了这―飞跃，才是高质量的统计分析。有些统计分析质量不高，往往就是没有完成这一飞跃，仍然停留在表面现象上。

三、统计分析报告的撰写

统计分析报告是统计的最终产品。如果说统计数字的准确性是统计的生命，那么，统计分析报告的质量则关系到统计作用的发挥。对高质量的统计分析报告的要求，可以概括为五个字，就是“准、快、新、深、活”。

准:就是实事求是地反映客观实际。做到数字准确，情况准确，论点准确。

快:就是在决策层决策之前，不失时机地及时提供分析报告。

新:就是不断创新。要求不断开拓新领域，钻研新课题，反映新情况和新问题。

深:就是要在充分占有材料的基础上，提高分析的深度，使认识不只停留在反映现象上，而要揭示事物的本质和规律，并且用观点统帅材料，用材料说明观点，做到材料和观点的统一。

活:就是文字生动活泼，形式灵活多样。资料要多样化和生动具体，要有群众语言，要通俗易懂，文字要精精炼。

统计分析报告是在统计分析的基础上撰写出来的。没有好的分析，不可能写出好的报告。经过分析阶段，弄清了事实，判明了性质，探索出规律，得出了结论，在此基础上就可以撰写统计分析报告。但分析得好，并不等于报告写得好，这里还有个撰写的技巧问题，那就是准确地表述事实，透彻地阐明本质，深刻地揭示规律，恰当地提出建议。

1.准确地表述事实

每一篇统计分析报告，都需要表述所分析的现象，即说明“是什么”。准确地表述事实，才能给读者一个明确的概念。为此，须注意如下几点:(1)数字要真实;(2)运用数字要适当，不要堆砌数字，搞数字文字化;(3)语言要素准确。

2.透彻地阐明本质

现象只说明事物的各个片面，本质才说明事物的整体。撰写统计分析报告，必须深刻地揭示事物的本质，它是统计认识事物的正确程度和深度的反映。如果不能深刻地阐明事物的本质，那只能是现象罗列，没有多大价值。

阐明事物的本质，也就是阐明事物的基本性质。事物的性质是由事物内部矛盾的主要方面决定的。例如，某企业利润增加，是靠涨价，还是靠降低成本?经过分析，认识到利润增加主要是靠降低成本，这是矛盾的主要方面，这就反映出事物的性质。因此，在报告中就应阐明降低成本在提高经济效益中的重要作用。再如某企业，本质问题是钢材浪费严重，在报告中就应揭示浪费的若干方面和严重程度。

3.深刻地揭示规律

规律是事物内部固有的、本质的、必然联系。成本高低与产量多少有联系，经过推理，这种联系是事物内部固有的、本质的必然联系，反映了事物发展变化的规律性，而且存在一定的回归关系。而回归方程反映这种关系，所以在统计分析报告中，要利用回归方程揭示这种必然联系及其回归关系。

4.恰当地提出建议

认识世界的目的是为了改造世界。经过统计分析,透过现象认识到事物的本质和规律,还必须提出解决问题的建议,如“今后意见”、“几点建议”、“决策方案”等等。怎样才算恰当地建议呢?恰当的建议要符合三个条件:(1)符合分析目的;(2)合乎客观规律;(3)切实可行。

以上四点,一般可以作为分析报告的结构和顺序,但不能千篇一律。

统计分析报告是统计分析结果的反映。既要注意提高写作水平，更要努力锻炼分析问题和解决问题的能力。

试谈统计分析方法应用

【摘要】统计分析方法应用于各个领域，解决了很多工业、农业、经济、医学等领域的实际问题，本文分析多元统计分析方法的主要应用和构建多元统计方法检验体系的必要性，针对性的提出了需要引起注意的共性问题，具有很强的现实意义。

【关键词】统计分析方法;应用;检验体系;共性问题;现实意义前言

随着信息技术的普及和广泛应用，它推动了社会、经济和科学技术的发展，多元统计分析方法的难题得到了攻破，各个领域广泛采用，推动了各行各业经济的快速发展。

二、多元统计分析方法的主要应用

统计方法是科学研究的一种重要工具，其应用颇为广泛。在工业，农业，经济，生物和医学等领域的实际问题中，常常需要处理多个变量的观测数据，因此对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法显得尤为重要。随着电子计算机技术的普及，以及社会，经济和科学技术的发展，过去被认为具有数学难度的多元统计分析方法，已越来越广泛地应用于实际。

聚类分析

它是研究分类问题的一种多元统计方法，聚类分析的基本思想是首先将每个样本当作一类，然后根据样本之间的相似程度并类计算新类与其它类之间距离，再选择近似者并类每合并一次减少一类，继续这一过程直到所有样本都合并成为一类为止。所以聚类分析依赖于对观测间的接近程度或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。企业制定市场营销战略时要弄清在同一市场中哪些企业是直接竞争者，哪些是间接竞争者是非常关键的一个环节。要解决这个问题，企业首先可以通过市场调查，获取自己和所有主要竟争者，从而寻找企业在市场中的机会。

判别分析

判别分析是已知研究对象分成若干类型，并取得各种类型的一批已知样品的观测数据、在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析，企业在市场预测中往往根据以往所调查的种种指标，用判别分析方法判断下季度产品是畅销平销或滞销。一般情况下判别分析经常与聚类分析联合起来使用。

主成分分析

主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标，来代替原来指标，同时根据实际需要从中可取几个较少的综台指标，尽可能多反映原来指标的信息，在市场研究中常常利用主成分析方法分析顾客的偏好和当前市场的产品与顾客之间的差别，从而提供给生产企业新产品开发方向的信息。

因子分析

因子分析是主成分分析的推广和应用。它是将错综复杂的随机变量综合为数量较少的随机变量去描述，多个变量之间的相关关系以再现原始指标与因子之间的相互关系。也可以认为因子分析是将指标按原始数据的内在结构分类。例如:对Y个调查区的商业网点数、人口数、金融机构服务数、收入情况等N个指标进行因子分析，如果按照一般的分析方法，我们就需要处理N个指标，并给它们以不同的权重。这样不仅工作量变大而且由干指标之间存在比较高的相关性，会给分析结果带来偏差另外给具有较高相关性的众多指标，从而计算出各个调查区平均综合实力得分以便决定在某个调查区拟建何种类型的销售点。

三、构建多元统计分析方法检验体系的必要性

(一)构建多元统计分析方法检验体系，提高多元统计分析应用质量

多元统计分析方法已经越来越为人们广泛应用，但应用中盲目套用分析方法的情况很多，只关心模型方法的应用。许多教科书也只侧重介绍多元统计分析方法的思想、原理和分析步骤，对多元统计分析方法应用结果的统计检验叙述不多。这就直接影响了多元统计分析方法的应用效果和可信性。因此，本文拟对多元统计分析方法的统计检验问题进行探讨。构建多元统计分析方法检验体系的目的在于进一步丰富和完善多元统计分析方法的内容体系;实践上，使多元统计分析方法的应用更加合理、规范。推动多元统计分析方法应用质量的提高，推动多元统计分析方法获得更广泛的应用。

(二)多元统计分析统计检验体系的基础理论

多元正态分布总体的样本分布，即维希特分布，霍特林分布，威尔克斯分布,多元正态总体均值向量假设检验，包括一个正态总体均值向量假设检验，两个正态总体均值向量假设检验，多个正态总体均值向量假设检验;多元正态总体协方差阵假设检验，包括一个正态总体协方差阵假设检验，多个协差阵相等假设检验。

(三)关于统计检验体系

将上述统计检验体系有机结合在一起，就构成了多元统计分析方法检验体系的基本框架。多元统计分析方法检验体系的构建,用多元统计分析方法，充分发挥多元统计分析方法的应用价值，提高应用质量，我们建议，在应用时，应该按照上述框架进行相应的统计检验。当然。上述统计检验体系还是一个初步的框架，随着多元统计分析方法理论的逐步完善，上述检验体系也需要不断完善，也需要更多的同行关注此类问题并不断加以研究。另一方面，在实际应用中，即便是某种方法根据上述内容都进行了统计检验，由于各种方法自身存在的缺陷或局限性，也还会存在许多应用中考虑不周之处。应该引起注意。但是，因子分析结果还是具有较大主观性。特别是对公共主因子在专业方面实际意义的解释上，仍然保留着一种艺术气息，并没有统一做法，因此很多情况下也是不能令人满意的。总之，我们在应用时，对因子分析的适用性、公因子的估计方法、公因子选取的数目。公因子的实际意义的解释等一系列问题都要引起足够注意。检验体系有如下几个分类：

a.主成分分析统计检验体系

b.因子分析统计检验体裂引

c.系统聚类分析统计检验体系

d.判别分析统计检验体裂

e.对应分析统计检验体系

f.典型相关分析统计检验体系

四、多元统计分析方法应用中需要注意的几个共性问题

1.关于原始数据变量的总体分布问题。

对原始变量的总体分布各种方法各有不同的要求。有的方法对原始数据变量总体分布没有特殊的要求，如主成分分析、聚类分析、对应分析。有的方法在不同情况下，对原始变量分布有不同的要求，如因子分析中，公共因子的估计方法不同，对原始变量分布要求不同，采用极大似然估计方法估计主因子时，是假定原始变量是服从多元正态分布的，因此，应用时要引起重视，如典型相关分析要求原始变量服从正态分布，但在严格意义上，如果变量的分布形式比如高度偏态不会降低其他变量的相关关系，典型相关分析是可以包含这种非正态变量的。

样本容量问题。

进行多元统计分析时，样本容量n达到多少为宜，目前尚没有统一的结论。有的认为样本容量应是变量个数的10～20倍，有的认为样本容量要在100以上比较合适，有的认为进行巴特莱特检验时的样本容量应该大于150方可，也有的认为不必苛求太多的样本容量，如在进行主成分分析和因子分析时当原始变量之间的相关性很小时，即使再扩大样本容量，也难以得到满意效果。

原始变量之间的相关性以及非线性关系问题。

多元统计分析方法中，有的是的要求原始变量中要具有相关性。有的则不要求原始变量具有相关性。如聚类分析中，进行Q型系统聚类分析时对原始数据变量之间的相关性也是有要求的，如选择欧式距离、明氏距离、兰氏距离时，则要求原始变量之间是不相关的。只有对原始数据的相关性进行了处理后，才可以选择使用上述距离。若原始变量存在相关性，则选择马氏距离比较合适。另外原始变量之间的非线性关系也是需要注意的问题。如主成分分析、因子分析以及典型相关分析当基于相关矩阵来进行计算时，这里的相关矩阵实际上是Pearson的积差相关。但是，如果变量之间的关系不是线性的，而是非性相关关系，于是，所进行的分析以及结论也就失去应有的意义了。

数据处理问题。

多元统计分析中涉及多个变量，不同变量往往具有不同的量纲及不同的数量级别。在分析时，具有不同量纲的变量进行线性组合是没有意义的，不同的数量级别的变量之间进行分析时。会导致“以大吃小”，即数量级的变量的影响会被忽略，从而影响了分析结果的合理性。因此。为了消除量纲和数量级别的影响，进行多元统计分析时，必须对原始数据进行处里，最常用的是先作标准化变换处理，然后再作相应的分析。

五、结束语

在统计分析方法的应用中，会涉及到多个变量，因此，必须根据原来有的数量进行处理，然后才能得出相应的分析结论。本文结合多元统计分析方法的理论基础，对相关检验体系和分析体系进行了分析，具有现实的理论指导意义。

【参考文献】

[1]于秀林.多元统计分析[M].北京,中国统计出版社，1999：223—224.

[2]高惠璇.应用多元统计分析[M].北京,北京大学出版社，2005：343—366.

[3]郭志刚.社会科学分析方法一SPSS软件应用[M].,中国人民大学出版社，1999.

[4]傅德印.主成分分析中的统计检验问题 [J].统计教育，2007(9)：4—7.

经常有人问到在论文或标书中应该如何写作统计分析部分。标准的答案是：你怎么做的就怎么写，每篇文章都是唯一的存在。好装，汗……。如果我们尝试去归纳和小结，这部分内容的写作其实是有一定规律的。我曾经听过Thomas Allen Long教授关于论文写作的课，人很和蔼，他主编的书也不错，操作性很强。在他的书稿《How to Write, Publish & Present in the Health Sciences》第154页中他小结到，统计分析部分应该包括如下内容：统计描述部分、所有的基本统计方法以及分析方案（如ITT或PP等）、样本量的说明、分组方法、检验水准的设定和所使用的统计分析软件。同样在本书的第155页中也写得：统计分析人员可以帮助作者对数据进行合理的分析、对分析结果进行正确解读，同时可以负责统计分析部分的撰写。他建议将统计分析人员作为作者之一，也许这样统计分析人员就不会粗枝大叶、不负责任了。关于医学统计分析的写作，其实他还有一本书《How to Report Statistics in Medicine》，在统计分析的报告上写得更专业。言归正传，本文既然是要小结“统计分析”部分，那就小结吧。个人觉得“统计分析”部分写作时应该包括以下几个内容：（1）样本量估算及随访/数据收集情况；（2）数据录入和管理的软件和方法；（3）本研究所使用的统计分析软件和分析方案；（4）统计描述的方法，分计量和计数资料两种；（5）统计推断的方法，分单因素和多因素两种；（6）检验水准的选取。由于某些“你懂的”原因，很多普通的论文没有进行样本量估算和区分不同的分析方案（ITT/PP）。所以简单举例如下：本研究采用……数据库进行数据录入和管理，数据录入采用双录入核查方式进行。采用……软件对研究数据进行统计分析。计量资料采用……对其进行正态性检验，符合正态分布的计量资料采用均值±标准差的形式进行描述，不符合正态分布的计量资料采用中位数（25%位数，75%位数）进行描述，计数资料采用例数（百分比）进行描述。符合正态分布的计量资料组间比较采用独立样本t检验或单因素ANOVA进行，不符合正态分布的计量资料组间比较采用非参数检验进行，计数资料组间比较采用卡方检验进行。在多因素分析上，采用多重线性/逻辑回归分析……的影响因素。所有检验以双侧p<为差异有统计学意义。有人说我要写英文的“统计分析”部分，该怎么办？同样，你需要多阅读别人的优秀文章，然后用它们的句式来构建属于你自己统计分析内容。可供参考的句式有：（1）数据采集：Study data were collected on standard forms, checked for completeness, and double keyed into an …… database.（2）统计软件：All statistical analyses were performed using SAS version (SAS Institute Inc, Cary, North Carolina).（3）统计描述：…… were described using mean, median, standard deviation, and 25thand 75th percentiles for continuous variables; frequencies and proportions were used for categorical variables.（4）单因素分析：A two sample independent t test/ one-way analysis of variance (ANOVA)/ Nonparametric tests(Kruskal-Wallis test)/ Pearson’s x2 tests or Fisher exact tests was used to compare the differences between …….（5）多因素分析：Multivariable linear regression/ Multivariable binary logistic regression/ Cox proportional hazards were used to estimate …….（6）检验水准：A p value of less than (2-sided significance testing) was considered statistically significant in all analyses.

SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的范文，欢迎大家阅读参考!

统计分析软件SPSS的特点和应用分析

【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。

【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验

一、前言

统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业毕业论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的爱好者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。

二、SPSS软件的特点

(一)操作简便

SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

(二)编程方便

具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。

(三)功能强大

具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

(四)全面的数据接口

能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。

(五)灵活的功能模块组合

SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。

(六)针对性强

SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)

例题：为了调查甲、乙两地土壤对种植同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：

甲(斤)：、、、、、、、

乙(斤)：、、、、、、

问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?

解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;

H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。

然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具体操作过程如下：

第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。

第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)：

第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。

SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。

第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;

第五步：单击OK，得输出结果。

所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。

参考文献

[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.

[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).

[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).

试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用

摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。

关键词： SPSS软件考试数据统计分析操作步骤

1. 引言

一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对教育招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。

2. SPSS分析软件简介

“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。

下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。

3. 相关性分析

教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。

Pearson相关系数法计算公式：

式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。

Spearman相关系数法计算公式：

r=1-(2)

式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。

Cronbach a信度系数法计算公式：

α= 1-(3)

式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。

对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。

数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。

我们以SPSS 版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：

(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。

(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。

(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。

(4)对话框中的其它选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：

上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。

Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：

(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。

(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。

(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。

4. 选择题的选项分析

在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。

教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。

我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。

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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。

检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。

数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。

SPSS数据统计分析的步骤如下：

(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。

(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。

(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。

(4)点击【OK】，输出软件运算结果。

我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。

假设检验的显著性水平为α=，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。

5. 结语

SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。

参考文献：

[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.

[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.

[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.

[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.

统计软件分析应用论文

“spss统计软件操作与应用”论文→可＋名里我QQ给写

统计数据质量作为衡量统计工作绩效水平的重要依据,社会各界对其给予了更多的关注,也提出了更高的要求。下文是我为大家搜集整理的关于统计方面论文范文的内容，欢迎大家阅读参考!统计方面论文范文篇1 论我国统计方法制度改革统计方法制度是我国统计工作的基础与规范，关系到什么是统计、怎样统计的问题，关系到统计质量的问题，关系到服务于决策者和社会等问题。随着市场经济体制建设的深入发展，统计工作进入到一个由旧体制向新体制转变的关键时期，统计方法制度伴随着生产经济方式的转变，进行了一系列改革。但是还存在着一些问题没有解决，提出相应的解决措施已经成为一个重要的课题，本文就此详细的进行了论述。一、统计方法制度基本特点统计方法制度是统计管理工作的一个重要的对象，是统计工作的一个基础与规范，贯彻与执行以及实施统计方法的相关制度就包括：我国基层中的统计工作者其统计工作、政府部门中统计工作者的统计工作、以及政府综合性的统计工作者其统计工作。其主要的特点就包括以下几点：首先，全面性。统计方法相关制度就是包括了各个领域，包括资源、流通、生产、以及分配等等，涉及到了三次产业以及国民经济的相关部门。从社会经济的各个方面来看，它就全面的反映了政治文明、社会文明、物质文明、以及科技文明、以及环境文明等等。其次，可比性。从纵向上来说，我国的一些统计制度就在很大程度上保证了一定的可比性以及稳定性。统计制度就在很大程度上反映了长期的稳定与发展，这也是能够成为一个长期制度的原因，也是因为这种原因，才能够在经济运行的过程中发现一些存在的问题以及规律，从计算的方法来看，在我国的统计方法制度中，也在很大程度上保证了可比性以及稳定性。此外，系统性。从管理的角度来说，统计方法制度就包括了部门、地方、以及国家的统计方法的制度。在时间上来说，这就包括了年报以及定报。从标准来说，这已经形成了一套标准。从其管理的方面来看，已经本文由论文联盟http://收集整理基本上形成了一种固定的模式。二、我国的统计方法改革存在的问题近年来，社会各界对统计信息的需求量剧增，无论是宏观管理还是微观经济活动，对统计信息的依赖程度愈来愈大，要求愈来愈高，与统计力量薄弱，统计法制不健全，协调监督不力，技术手段滞后，形成的反差很大。现行的统计体制的弊端越来越显示出来，主要表现在以下几方面：第一，常规统计的内容以及范围还存在着一些缺口。在我国的一些常规性统计中，其调查制度的一些内容以及范围还存在着缺口，其覆盖面不是很全，这就意味着对我国的国民核算体系还缺乏一定的支撑作用。主要体现在以下几点：价格的统计制度不是很健全、常规服务业的缺口也比较大、以及一些专业的统计范围不是很健全。第二，专业性统计制度之间的协调性较差。这就往往体现在年报以及普查之间的矛盾;抽样调查与全面报表的矛盾;核算统计相关制度与专业性统计制度的矛盾;我国的统计制度还没有形成一个完整的、协调的、有机的整体。第三，统计的标准化程度还没有对现在的需要完全相适应，目前来说，很多的统计标准其在制定以及修订的过程中，往往是以国际的标准以及与国际标准相联系的标准予以展开的，而没有与实际相联系起来，没有结合着自身的发展以及相关的制度改革相联系，这类的标准是较少的。尤其是目前的一些在一定程度上制约了改革的调查单位，与城乡一体化相互配合的一些支出分类，以及反映出我国的一些企业登记与注册的标准等等都需要做到对其研究、制定、以及改革。第四，重复性调查比较多，对基层来说起负担较重。统计信息的浪费比较严重。因为缺乏一种对制度的平衡以及整体性设计，这就造成了专业制度其内部、各个专业之间、部门统计以及综合统计之间的一种重复性调查，这就在很大程度上加大了工作量。首先，基层的统计数据其质量不是很高。其次，造成了数出多门以及一门多数或者是数据打架的一种情况。在这个过程中很多的统计信息就会被湮没，使得可以运用的信息较少，造成了不必要的浪费。三、制度方法改革的思路及策略综上所述，随着形势的发展，统计工作的现行体制、制度、方法等弊端就越加暴露出来，只有加大改革的力度，加快统计方法、制度的改革步伐，转变职能，统计工作才有生气，才有希望，才能不断地向前发展。 (一)完善统计指标体系在不断的改革以及对社会经济发展的规律不但的认识基础上，要做到不断的去发现并要捕捉到经济发展中的一些难点以及热点问题，要对当前的一些适用的统计指标要保留，对一些过时的、陈旧的、不适用社会发展的一些指标予以去除，对指标体系做到不断的改进以及完善，使得整个的指标体系在真实的基础上反映出实际情况，做到对社会各个方面的统计与要求能够适应。 (二)改进统计的方法统计工作应该要在实际的情况以及新环境的基础上，根据实际的调查对象其不同的特征来对统计方法进行改革，在实行普查的基础上，依靠着抽样调查以及全面报表体系，并且要利用一些非全面的调查方法，加强利用行政记录。对调查方法进行改革中，首先要保证数据的质量，早保证质量的基础上再对成本加以考虑，用比较少的花费以及比较小的一种力量，来实现一种统计的目的。目前来说，在调查方法体系中，存在的一个主要的问题就是推进行政管理体系以及调查方法之间的一种考核还存在的一些矛盾，怎样去协调以及管理，这就需要我们运用智慧去研究以及解决。此外，还要对统计的标准化水平予以提升，还要不断的对国民经济的核算体系进行完善等。四、结束语总之，对我国的统计方法进行改革有着极为现实的意义，鉴于在统计方法制度中存在的一些问题，就应该不断的采取相应的措施，促进我国的统计方法制度的不断发展与完善。统计方面论文范文篇2 浅析中等职业学校统计教学方法 1 《统计学》课程教学面临的挑战《统计学》的课程特点——概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动，是很难理解和掌握的。特别是指数、抽样调查这部分概念抽象难以理解，公式复杂不易计算，这些对于学生学好这一课程面临的困难是可想而知的。现在中等职业学生的特点：中职学校的学生是一个特殊的群体，由于当前严峻的升学和就业形势，导致多数人认为上中职学校没有发展前途，基础好的学生都上了高中，中职学校的生源都是被挑选后剩余的学生。他们在初中时期，大部分成绩不是很好，甚至有的学生是个别教师“遗忘的角落”。因此，在很大程度上，这一批学生心理上存在着一定的缺陷，对自己不自信、甚至破罐破摔，缺乏学习兴趣、甚至厌学。大部分学生理论学习热情不高，缺乏钻研精神，缺乏积极的学习动机，学习目标不明确，学习上得过且过、效率低下。并且，他们的信息来源非常广泛，外界诱惑非常大，因此课程学习远远不能满足他们的心理需要。他们热衷于网络、游戏、追星、享乐等，根本无心学习。因此，采用传统的教学方法不能适应当代中职教育的要求。另外，中职生源知识基础比较差，但智力素质并不差。他们的思维敏捷，动手能力较强，对新事物、新观念容易接受，适应性强，且追求时尚，追求财富，出人头地的梦想非常强烈。所以，我们必须注重发掘他们的潜力，努力实施“因材施教”。加强实践教学环节，改变“填鸭式”的传统教学方法，培养学生的操作能力，让学生在实践中学习、在实践中进步。 2 统计学教学设想在教学内容上，依据excel的函数功能、电子表格功能、数据分析功能，结合统计学原理的基本理论和方法，整合教学内容。传统方式上的数据整理是使用纸上表格，填入数据、文字，再利用计算器计算所需的结果，如求和、分类汇总、求平均值、数列分析等数学运算，但往往因为数据过于庞大复杂，不仅计算起来十分辛苦，而且容易出错。现在计算机已非常普及，无论是高校、高职和中专，培养出来的学生不会用统计软件分析数据，不管哪一个层次，都已说不过去。统计学是一门应用的方法型学科，统计学应从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学应与计算机教学有机地合为一体，让学生掌握一些常用统计软件的使用。这样既培养了学生搜集数据、分析数据的能力，还培养学生处理大量数据的能力，即数据挖掘的能力。 excel电子表格软件是大家生活工作上常用的一款软件，其提供的统计分析功能虽然比不上专业统计软件，但它比专业统计软件易学易用，便于掌握，已能满足常用的统计方面的要求。excel可以进行数据运算，绘制图表、统计运算等，应用于数据整理、数据描述、抽样分析与参数估计、时间数列分析，不仅可以减少繁琐的重复计算，而且一旦编制好一个工作底稿，以后只要更改其中任一数据，就可以轻松地重新自动计算结果。这样，一方面可以减轻数据整理工作量，学习统计不再意味着整天埋头于一堆枯燥无味的数据中，另一方面可以提高学生的学习兴趣。通过统计实践学习统计。统计的教学不能只停留在课本上，我们应以学生为中心，案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。在统计教学过程中，我们应增加统计实际案例，通过计算机对大量实际数据进行处理，可以在试验室进行，亦可在课堂上进行讨论，这样学生不仅理解了统计思想和方法，而且锻炼和培养了研究和解决问题的能力。还可以通过课堂现场教学、引导学生先读后写再议、模拟实验、利用课余时间完成项目，通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去开展一些与专业有关的活动，如社会调查、专题研究、提供咨询、参与企业管理等方法。全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。比如同学们在设计调查问卷和调查方案的基础上，让他们组成若干调查小组(如以寝室为单位)，在校园内真正进行一次统计调查活动，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取(不一定要很大)，问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，估计与分析，一直到调查报告的编写，调查总结或体会的形成，全部由同学自己来完成。这样，同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析(含统计推断)的整个过程，效果很好。统计教学与日常生活相结合。统计是一种社会调查活动，不论是宏观社会的整体调查研究，还是微观事物的观察分析，都需要统计。从微观上说，在日常生活中无处不存在着“统计”。例如，开学时，辅导员要统计一下到校的学生人数;篮球比赛中教练员要统计每个队员的投篮命中率、犯规的次数;农户在农作物收获后统计其产量等。再例如，家庭中的商品选购，买房买车，储蓄炒股，节水省电，参与彩票等等。在统计教学过程中，尽量把生活中的例子融入到统计课堂教学中。比如讲到正态分布，我们可以联系到我们的日常生活，你会发现许多现象呈现常态，虽有差异，偏离正常，但表现过高或过低的情况总是比较少，而且越不正常的可能性越少。比如人生目标，现实中“总统”只有一个，真正的发明家也不太多，而普通人随处可见。明确了这一规律，我们就不必为我们不是“总统”或“发明家”而气馁，我们应该像大多数普通人一样根据自己的实际情况树立一个通过努力就可以达到的目标。再说身边的朋友，最要好、最贴心的不会很多，明争暗斗、勾心斗角的也是少数，而不冷不热、不疏不亲的“点头朋友”却随处可见。“点头朋友”约占95%，也就说你在大街上随便碰到的100 个朋友中，大约只有五个是好朋友或坏朋友，其余都是“点头朋友”。明白了这一点，我们就应好好珍惜那少数几个难能可贵的好朋友们，对那95%的“点头朋友”要少些期待和要求，对那些无可救药的坏朋友则应该敬而远之，避免不必要的麻烦。这样书本上的知识也讲了，与实际生活相联系又增加了趣味性。从宏观上说，一个国家一个社会更是离不开统计。在当代社会，统计学的应用越来越普及，人口学中的统计学应用(进行优生优育)、社会发展与评价、持续发展与环境保护、资源保护与利用、宏观经济监测与预测、政府统计数据收集与质量保证等都依赖于各类科学的统计方法。统计学在企业生产、经济生活中的应用也十分广泛，其中包括了保险精算、金融业数据库建设与风险管理、宏观经济监测与预测等一系列经济研究应用问题。既然是处处离不开统计，那么我们就可以定期带领着同学们阅读各大新闻报纸及浏览各大统计官方网站，学习统计知识的同时又了解了国家大事。改革考试方式和内容，合理评定学生成绩。考试是教学过程中的一个重要环节，是检验学生学习情况，评估教学质量的手段。对于《统计学原理》的考试，多年以来一直沿用闭卷笔试的方式。这种考试方式对于保证教学质量，维持正常的教学秩序起到了一定的作用，但也存在着缺陷，离考试内容和方式应更加适应素质教育、特别是应有利于学生的创造能力的培养之目的相差较远。在过去的《统计学》教学中，基本运算能力被认为是首要的培养目标，教科书中的各种例题主要是向学生展示如何运用公式进行计算，各类辅导书中充斥着五花八门的计算技巧。从而导致了学生在学习《统计学》课程的过程中，为应付考试搞题海战术，把精力过多的花在了概念、公式的死记硬背上。这与财经类专业培养高素质的经济管理人才是格格不入的。为此，需要对《统计学》考试进行了改革，主要包括两个方面：一是考试内容与要求不仅体现出《统计学》的基本知识和基本运算以及推理能力，还注重了学生各种能力的考查，尤其是创新能力。二是考试模式不拘一格，除了普遍采用的闭卷考试外，还在教学中用讨论、答辩和小论文的方式进行考核，采取灵活多样的考试组织形式。学生成绩的测评根据学生参与教学活动的程度、学习过程中提交的读书报告、上机操作和卷面考试成绩等综合评定。这样，可以引导学生在学好基础知识的基础上，注重技能训练与能力培养。 3 结束语教师在教学过程中要时刻明确学生是课堂的主体，教师要结合学生状况，灵活设计课堂模式，激发学生学习兴趣，了解和贯彻课程内容对学生能力和学生个性发展的要求，把学生放在教学的主导地位，引导学生发挥其主观能动性，培养学生信息学习的积极性、创造性和主观能动性，建立起能促进学生全面发展的教育教学模式。猜你喜欢： 1. 统计方面论文优秀范文参考 2. 统计方面的论文范文 3. 统计学术论文范文 4. 统计优秀论文范文 5. 统计学论文范文

应用统计学是经济管理类专业一门专业必修基础课,能帮助管理者高效准确地进行数据分析,进行管理决策。下面是我为大家整理的浅谈应用统计学论文，供大家参考。

《浅谈统计学在企业中的应用》

在当今企业经营中，经常会把企业管理体制、组织形式、经营方式等看成企业管理，其实对于企业来说，统计工作是非常重要的，但是常常会被企业管理者所忽略，在企业管理中，经营方式的是否有效，对企业是否适应市场经济要求，能否创造更高的经济效益，统计学都具有重要的影响和意义，因此，强化企业统计工作，无论是对企业的经营，还是管理，都具有重大的意义。

1 统计工作的意义与作用

统计工作是指对社会经济现象数量方面进行搜集，整理和分析工作的总称，它是一种社会调查研究活动。统计信息是按国家统计制度采集的规范的、系统的信息、是覆盖面最广、综合性最强的信息，因而是社会经济信息的主体，是政府机关和企事业单位领导了解情况，研究问题、进行科学决策的重要参考依据。

统计工作是制定企业战略决策和计划的重要依据，当一个企业建立了一套既科学合理又行之有效的统计工作制度，便可以提供可靠的统计数据、进行有效的分析和科学的预测，首先它可以反映出企业规模，其次可以反映企业结构。从规模上，它可以反映企业的人员规模、生产规模、资产规模和盈亏规模等;从结构上，它可以反映企业的人员结构、产业结构、技术结构和质量结构等。

2 统计方法的应用

企业中概率论的应用

在我国当前的市场经济条件下，通常来说一个企业的经营和销售状况并不是由经营者的主观意愿决定的，它是由很多的不可控制因素影响的。比方说，某一商场在一定时间内有多少位顾客光临;这些顾客中有多少位进行了真正的购物活动;每位顾客在进行购物时，一共花费了多少等等问题。要解决这些问题，都需要利用概率论的方法进行分析，所以，在商业企业中，概率论有着广阔的应用。

企业中数理统计分析方法的应用

商品市场占有率的问题

比方说，在某一城市的四家电器商场中，对手机销售情况进行抽样调查，调查结果为：一个星期内一共销售手机数量为2000部，其中，某一个品牌的手机销售数为214部，通过数理统计中的分析方法，我们可以在把握度非常高的情况下，得出这一品牌手机在市场中的占有率在～之间。

调整措施效果的显著性

比方说在某一超市中，商家为了增加自身的销售情况，调整了销售方式和销售人员，然后对调整后的日销售额进行随机抽选，选出其中的9d，得到该超市的平均日销售额为60万。根据原来的统计显示，调整前超市的日销售额为52万，我们假设超市的日销售额服从正态分布，调整后的效果不能简单的以调整后的60万日销售额来进行判断，而是应该按照假设检验的思想和方法来进行判断。

3 当前部分企业统计工作中存在的问题

统计工作在企业中的重要性都有目共睹，但是多方面原因，很多企业统计工作的制度建立的还不够完善，主要存在以下几个方面的问题：

(1)统计数据的准确性不高，在部分企业中，统计数据的虚假成分比较高。

(2)我国部分企业其统计指标还是延续计划经济体制下设置的指标体系，没有参照国际上成熟的统计指标与统计口径，指标单一，不能跟上时代步伐。

(3)由于国家对其统计工作的投入几乎微乎其微，再加上部分企业自身对统计工作投入不足，对统计工作的重要性认识也不足，为了提高经济效益，减少人力资源投入，很多中小企业都没有设专职统计人员，而是以会计人员代替或兼职。对统计工作也不够重视。

(4)很多企业对信息化建设投资不足，对统计工作也不够重视，因此，这些企业的统计工作既没有专用统计管理系统，也没有统计专用计算机，统计质量与效率很低。

4 完善企业统计工作的几项措施

目前政府和大部分企业的急需解决的是如何解决企业统计工作中存在的一些问题，充分发挥企业统计工作的重要作用。从企业自身的角度来完善其统计工作主要有以下几项措施：

(1)要强化统计工作的重要地位，要想方设法得到企业领导的重视，让他们认识到统计工作的价值和重要性。

(2)加强企业统计队伍的建设与稳定，既要做好人才引进工作，根据自己实际发展的需要，确定统计人才引进的类型、层次及数量;又要注重现有人才的培养投资，建立完善的留人、用人机制，最大限度地发挥统计人员的工作积极性和主观能动性。

(3)企业统计人员要有危机感，必须与时俱进，加强学习，尤其是加强统计业务、经济管理、法律法规等知识的学习，不断提高自己的业务水平，才能适应企业和社会发展的需要，跟上时代前进的步伐。

(4)企业统计手段落后的现状已不适应社会发展的需要，各企业应尽快创造条件，加大资金投入，加快企业统计手段现代化建设，配备计算机并运用计算机处理统计信息，提高数据的准确性、时效性。

5 结语

在当代日益竞争剧烈的市场经济中，统计学是现代企业实行科学管理和监督企业经营活动的重要手段，也是现代企业制定经营政策的重要依据。提高企业的的经营效益和适应社会主义市场经济要求是现代企业管理体制、经营方法和运行机制的有效保障，科学的数据统计工作能够促进现代企业管理政策的实行，为企业管理找到切入点。加强企业的统计工作，落实统计工作的应用对企业发展有着重大而又长远的意义。

《浅谈 Excel 在统计学中的应用》

摘要：文章以Excel 2003为例，介绍了其在统计学方面的典型应用，即数据库统计函数与数据透视表、统计指数。其中，在对统计指数的应用分析中还引入了典型实例，更加直观的介绍了Excel强大的统计功能。

关键词：Excel 数据库统计函数数据透视表统计指数

前言：统计学是一门关于用科学的方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料，并在此基础上进行推断和决策的科学。狭义的统计用来统指数据或者从数据中得到的一些数字。从统计的定义可以看出，统计的关键在于对数据的分析与加工，而Excel强大的数据分析功能则恰恰与统计所要处理的问题相适应，因此从Excel产生之初便被广泛地应用于统计中，而专为统计分析所开发的各种宏更是使得Excel成为统计分析中一种实用而高效的工具。虽然SPSS、SAS等专业统计软件在某些方面具有更为强大的统计分析功能，但其或者需要专业的编程，或者需要高昂的价格，因此普及性远远不如Excel。下面以Excel 2003为例，介绍一下其在统计学方面的典型应用。

1.数据库统计函数与数据透视表

Excel作为电子表格软件，其数据结构的核心是单元格和单元格区域，因此Excel同数据库软件相同都是管理处理一批有规律的数据。基于Excel的行列结构，在工作表中按照标准的数据库规范对数据进行处理，这也被称为Excel的内部数据库技术，通过创建Excel的内部数据库，可以通过数据库函数实现对数据的统计分析。

数据库统计函数

在建立内部数据库的基础上，Excel中专门包含了一组对存储在数据清单或数据库中的数据进行统计运算的工作表函数，这些函数统称为数据库函数即Dfunctions。其中每个函数一般对应三个参数database、field和criteria，这些参数对应函数所使用的工作表区域，利用这些函数可以在日常统计工作中进行一些基本的统计运算。

Dfunctions具有相同的语法格式：Dfunctions(database，field，criteria)。其中：

①Dfunctions为数据库函数的名称，在Excel中总共有12个数据库函数;

②database为构成数据清单和数据库的单元格区域，数据库是包含一组相关数据的列表，其中包含相关信息的行为记录，而包含数据的列为字段。列表的第一行包含着每一列的标志项，为函数所使用的数据列或称作字段，数据清单中的数据列应位于第一行且具有标志项;

③field可以为文本，即两端带引号的标志项，如“类别”、“生产商”，也可以为数据清单中数据列的位置，如“1”表示第一列，“2”表示第二列。field也可省略，省略后函数将返回数据清单中所有满足条件的值;

④criteria为一组包含给定条件的单元格区域。可以为参数 criteria 指定任意区域，只要它至少包含一个列标志和列标志下方用于设定条件的单元格。

数据透视表

数据透视表是Excel中的一项重要功能，对于统计来说更是十分重要。由于Excel的工作表仅仅能提供一个由行和列组成的二元的数据结构，当需要在统计中反映多维的问题时，就需要用到数据透视表功能，采用数据透视表的“透视”，就可以在有限的二位数据平面里表达三维的概念，而且结合了数据透视图功能的数据透视表更是使得可以快速的形成特定要求的统计图表，并可以随时按要求变化图表的显示效果，实现有效的统计分析和统计绘图。

2.统计指数

在统计中，指数是概括一个基础变量或一组变量的相对变化的单一描述统计量。指数之所以有其广泛的应用，主要是因为其存在以下优点：首先单个变量对应基础数字往往太大，而指数化后容易观察;其次绝对数字的变化较难掌握，而运用相对数字表示的指数能更直观地看出其变化;最为重要的是许多时候由于组成指数的一组商品的相对变化比例不同，此时采用指数可以概括一组商品的综合变化。如通过股价指数可以反映股市行情总的变化状况，通过消费价格指数(CPI)可以反映居民主要消费资料价格的总变动。

例如，利用Excel求同等加权指数：假设选取表3-1中6种主要消费品来计算消费指数，试分别计算同等加权消费价格指数和同等加权消费数量指数。

要计算同等加权的消费价格指数和消费数量指数，具体操作步骤如下：①新建一工作表，“例”，设定表头为“同等加权指数”，输入表4-1中已知数据;②按照公式求同等加权价格指数，单击B11单元格，在编辑栏中输入“=SUM(C4:C9)/SUM(B4:B9)”，完成后按回车键;③按照公式求同等加权数量指数，单击B13单元格，在编辑栏中输入“=SUM(E4:E9)/SUM(D4:D9)”，完成后按回车键。

结束语：

Execl在统计学方面的应用还有很多，如概率分布图、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析与预测以及时间序列分析等，其强大的统计功能可以满足经济学、医学、气象、农业等各个领域的数据分析，为人们的分析决策提供可靠的参考，且随着Excel版本的不断升级，其功能也日趋完善，有着广阔的应用前景。

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统计分析软件应用论文

统计分析软件SPSS的特点和应用分析

【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验

一、前言

二、SPSS软件的特点

(一)操作简便

(二)编程方便

(三)功能强大

(四)全面的数据接口

(五)灵活的功能模块组合

SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。

(六)针对性强

三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)

例题：为了调查甲、乙两地土壤对种植同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：

甲(斤)：、、、、、、、

乙(斤)：、、、、、、

问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?

解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;

H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。

第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。

第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。

第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;

第五步：单击OK，得输出结果。

所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。

参考文献

[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.

[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).

[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).

试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用

关键词： SPSS软件考试数据统计分析操作步骤

1. 引言

2. SPSS分析软件简介

下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。

3. 相关性分析

Pearson相关系数法计算公式：

Spearman相关系数法计算公式：

r=1-(2)

式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。

Cronbach a信度系数法计算公式：

α= 1-(3)

式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。

我们以SPSS 版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：

(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。

(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。

(4)对话框中的其它选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：

(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。

(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。

4. 选择题的选项分析

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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。

SPSS数据统计分析的步骤如下：

(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。

(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。

(4)点击【OK】，输出软件运算结果。

我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。

5. 结语

参考文献：

[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.

[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.

[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.

[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.

论文数据统计分析软件

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做数据分析，比较好用的软件有哪些？数据分析软件有很多种，每一种都适合不同类型的人员。简单说： Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。 hihidata：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。SPSS：专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。 SAS：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。 MARLAB：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。 Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。各种BI与报表工具：FineBI，FineReport，tableau，QlikView等。比较好的数据分析软件有哪些？ SPSS是软件里比较简单的，学校里使用的比较多一些，可以采用菜单的模式带少量的命令编辑MATLAB常常在建立统计和数学模型的时候比较好用但是很难学反正我学了一个学期楞是就知道个皮毛Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能，一般的数据源都支持，学习成本比较低，比较适合企业级用户使用，SAS我没用过网站数据分析工具哪个好用些阿？推荐吆喝科技的ab测试，软件分析的数据比较全面和精准学数据分析需要熟悉哪些软件基础软件只是一个工具看你要从事的数据分析的方向很深度而定一般的用excel也可以进行常规简单的数据分析再深入一点的用spss、stata、sas 如果要搞数据挖掘的话，用spss modeler / sas 不过一般的常规数据分析用excel和spss基本上能够应付常用的数据分析工具有哪些数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？那就说说应用最广的BI吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如FineBI，是能够”智能”分析数据的工具了。 android数据分析工具用什么软件 1. 开源大数据生态圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。 2. 商用大数据分析工具一体机数据库/数据仓库（费用很高） IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。数据仓库（费用较高） Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。数据集市（费用一般） QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。前端展现用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。数据分析软件有哪些，他们分别的特点是什么除了EXCEL 数据分析用的多的有以下几个软件，你看看你们公司符合哪个 SPSS（StatisticalProduct and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，是数据定量分析的工具，适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多。 SPSS就如一个傻瓜相机，界面友好，使用简单，但是功能强大，可以编程，能解决绝大部分统计学问题，适合初学者。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。 SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。 SAS是全球最大的软件公司之一，是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也正是基于此，它是最难掌握的软件之一，多用于企业工作之中。 SAS就如一台单反相机，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，正所谓“五年入门，十年精通”，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。 R 是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GUN系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具，多用于论文，科研领域。 R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。因此R有很多最新的模型和检验方法，但是非常难自学，对英语的要求很高。R与SAS的区别在于，R是开放免费的，处理更灵活，同时对编程要求较高。大数据是什么意思？哪些软件适合大数据分析？大数据定义什么的百度很多。个人理解：现有的互联网数据量越来越大，面对这么大的数据量，如何利用好这些数据是极具挑战性的。一方面数据量提升，数据处理的方法必须改变，才能提高数据处理速度，比如大规模，高并发的网站访问，12306，淘宝天猫什么的；另一方面从这些海量数据中挖掘出有用的信息，比如根据淘宝根据用户点击访问，反馈出用户的喜好，给用户推荐相关商品。推荐Hadoop，适合大数据处理的。网上学习资料很多，自己搜去！当然你也可以自己使用数据库MYSQL等去做大数据处理，这样很多Hadoop做好的东西都需要你自己去做。要是熟悉某个数据库，并且应用明确就用数据库自己去做吧！加油！数据分析软件哪个好最常用的是spss,属于非专业统计学的! sas是专业的统计分析软件,需要编程用,都是专业人士用的数据分析中的数据挖掘,可以使用spss公司的clementine 大数据分析一般用什么工具分析在大数据处理分析过程中常用的六大工具： Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 HPCC HPCC，High Performance puting and munications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。 Apache Drill 为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel. 据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。 RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。 Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

SPSS软件主要用于对数据做统计学方面的一些分析和检验，是用于对数据进行一些基本处理、分析，以及做一些统计检验的软件，使用SPSS分析数据通常有以下几步：导入数据——>数据基本处理——>数据分析——>总结并得出结论。打开SPSS后会出现两个界面，如下图；图一是数据处理分析区，包括数据视图（数据处理区）和变量视图（数据包含各字段编辑区）；图二是分析结果区，分析的各类结果都会在此显示。导入数据：在数据处理区左上方选择“文件”——>“导入数据”，导入相应格式的数据，此处我以csv文件格式为例。点击之后，出现如下对话框，选择好要处理的数据，点击“打开”，对要导入数据数据按需要进行预处理，再点击确定。

一、 SAS统计软件 SAS 是英文Statistical Analysis System的缩写，翻译成汉语是统计分析系统，最初由美国北卡罗来纳州立大学两名研究生开始研制，1976 年创立SAS公司, 2003年全球员工总数近万人，统计软件采用按年租用制，年租金收入近12亿美元。SAS系统具有十分完备的数据访问、数据管理、数据分析功能。在国际上, SAS被誉为数据统计分析的标准软件。SAS系统是一个模块组合式结构的软件系统，共有三十多个功能模块。SAS是用汇编语言编写而成的，通常使用SAS 需要编写程序, 比较适合统计专业人员使，而对于非统计专业人员学习SAS比较困难。SAS最新版为版。网址：。 SAS是美国SAS(赛仕)软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统，具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。尤其是它的创业产品—统计分析系统部分，由于具有强大的数据分析能力，一直是业界中比较著名的应用软件，在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际上的标准软件和最具权威的优秀统计软件包，SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。 SAS系统是一个组合的软件系统，它由多个功能模块配合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理着用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除了可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序比较方便地进行。 SAS系统具有比较灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、SAS /FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。 SAS提供的绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。SAS提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。此外，SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。目前SAS软件对Windows和Unix两种平台都提供支持，最新版本分别为和。与以往的版本比较，版的SAS系统除了在功能和性能方面得到增加和提高外，GUI界面也进一步加强。在版中，SAS系统增加了一个PC平台和三个新的UNIX平台，使SAS系统这一支持多硬件厂商，跨平台的大家族又增加了新成员。SAS 的另一个显著特征是通过对ODBC、OLE和MailAPIs等业界标准的支持，大大加强了SAS系统和其它软件厂商的应用系统之间相互操作的能力，为各应用系统之间的信息共享和交流奠定了坚实的基础。虽然在我国SAS的逐步应用还是近几年的事，但是随着计算机应用的普及和信息事业的不断发展，越来越多的单位采用了SAS软件。尤其在教育、科研领域等大型机构，SAS软件已成为专业研究人员实用的进行统计分析的标准软件。然而，由于SAS系统是从大型机上的系统发展而来，其操作至今仍以编程为主，人机对话界面不太友好，系统地学习和掌握SAS，需要花费一定的精力。而对大多数实际部门工作者而言，需要掌握的仅是如何利用统计分析软件来解决自己的实际问题，因此往往会与大型SAS软件系统失之交臂。但不管怎样，SAS作为专业统计分析软件中的巨无霸，现在鲜有软件在规模系列上与之抗衡。二、 SPSS统计软件 SPSS是英文Statistical package for the social science 的缩写，翻译成汉语是社会学统计程序包，20世纪60年代末由美国斯坦福大学的三位研究生研制，1975年在芝加哥组建SPSS总部。SPSS系统特点是操作比较方便，统计方法比较齐全，绘制图形、表格较有方便，输出结果比较直观。SPSS是用FORTRAN语言编写而成。适合进行从事社会学调查中的数据分析处理。最新版为版。网址：。 SPSS原名社会科学统计软件包，现已改名为统计解决方案服务软件。是世界著名的统计分析软件之一。 20世纪60年代末，美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的统计分析软件SPSS，同时成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥组建了 SPSS总部。20世纪80年代以前，SPSS统计软件主要应用于企事业单位。1984年SPSS总部首先推出了世界第一套统计分析软件微机版本 SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的先河，从而确立了个人用户市场第一的地位。同时SPSS公司推行本土化策略，目前已推出9个语种版本。SPSS/PC＋的推出，极大地扩充了它的应用范围，使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据深入分析、使用灵活方便、功能设计齐全等方面给予了高度的评价与称赞。目前已经在国内广泛流行起来。它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要是掌握一定的 Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件进行各种数据分析，为实际工作服务。 SPSS for Windows是一个组合式软件包，目前已经开发出SPSS12版本，它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种统计图形和地图。 SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种操作系统的计算机上，最新的版采用 DAA（Distributed Analysis Architecture，分布式分析系统），全面适应互联网，支持动态收集、分析数据和HTML格式报告，领先于诸多竞争对手。方便易用是SPSS for Windows的主要优点，同时也是SPSS不够全面的原因所在。三、 BMDP统计软件 BMDP是英文Biomedical computer programs 的缩写，翻译成汉语是生物医学计算程序，美国加州大学于1961年研制，是世界上最早的统计分析软件。特点是统计方法齐全，功能强大。但1991年的版后没有新的版本推出，使用不太普及，最后被SPSS公司收购。四、 Stata统计软件 Stata统计软件由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）1985年研制。特点是采用命令操作，程序容量较小，统计分析方法较齐全，计算结果的输出形式简洁，绘出的图形精美。不足之处是数据的兼容性差，占内存空间较大，数据管理功能需要加强。最新版为版。网址：。五、 EPINFO软件 EPINFO是英文Statistics program for epidemiology on microcomputer 的缩写，翻译成汉语是流行病学统计程序。美国疾病控制中心CDC和WHO共同研制，为完全免费软件。特点是数据录入非常直观，操作方便，并有一定的统计功能，但方法比较简单，主要应用于流行病学领域中的数据录入和管理工作。最新版为Epidata 版及EPINFO2000版。六、 Minitab Minitab由美国宾州大学研制。其特点是简单易懂，很方便进行试验设计及质量控制功能。在国外大学统计学系开设的统计软件课程中，Minitab与SAS、BMDP并列，根据没有SPSS的份。最新版本为版，网址：。七、 Statistica Statistica为一套完整的统计资料分析、图表、资料管理、应用程式发展系统；美国StatSoft公司开发。能提供使用者所有需要的统计及制图程序，制图功能强大，能够在图表视窗中显示各种统计分析和作图技术。八、 SPLM统计软件 SPLM是英文Statistical program for linear modeling 的缩写，翻译成汉语是线性模型拟合统计软件程序。1988年由解放军第四医学大学统计教研室研制。系统特点是采用线性模型的方法，实现各种统计方法的计算。统计方法比较齐全，功能比较强大。SPLM采用FORTRAN语言编写完成。但1999年推出版后无新的产品推出。九、 CHISS统计软件 CHISS 是英文Chinese High Intellectualized Statistical Software的缩写，翻译成汉语是中华高智统计软件, 由北京元义堂科技公司研制，解放军总医院、首都医科大学、中国中医研究院等参加协作完成。1997年开始研发，2001年推出第一版。CHISS是一套具有数据信息管理、图形制作和数据分析的强大功能，并具有一定智能化的中文统计分析软件。CHISS的主要特点是操作简单直观，输出结果简洁。既可以采用光标点菜单式也可采用编写程序来完成各种任务。CHISS用C++语言、 FORTRAN语言和delphi 开发集成，采用模块组合式结构，已开发十个模块。 CHISS可以用于各类学校、科研所等从事统计学的教学和科研工作。最新版为CHISS2004版。网址：。十、 SASD统计软件 SASD是英文package for Statistical analysis of stochastic data 的缩写，翻译成汉语是随机数据统计分析程序包。它是由中国科学院计算中心研制。系统特点是以FORTRAN源程序形式向用户提供大量的子程序可供用户进行二次开发，统计方法比较齐全，功能比较强大。SASD采用FORTRAN语言编写完成，比较适合从事统计专业人员使用。但无新版推出。十一、 PEMS统计软件 PEMS是英文package for encyclopaedia of medical statistics汉语是中国医学百科全书－医学统计学软件包。它以＜中国医学百科全书＞一书为蓝本，开发的一套统计软件。系统特点是实现各种统计方法的计算。统计方法比较齐全，功能比较强大。PEMS采用TURBOC和TURBOBASIC语言编写完成，比较适合从事医学工作的非统计专业人员使用。最新版为版。网址：。十二、 EXCEL电子表格与统计功能 EXCEL电子表格是Microsoft公司推出的Office系列产品之一，是一个功能强大的电子表格软件。特点是对表格的管理和统计图制作功能强大，容易操作。Excel的数据分析插件XLSTAT，也能进行数据统计分析，但不足的是运算速度慢，统计方法不全。十三、 DAS统计软件 DAS是英文Drug and Statistics的缩写，翻译成汉语是药理学计算软件，由孙瑞元等开发。特点是内容涵盖基础药理学、临床药理学，药学，医学统计学。能多种处理结果同时显现。EXCEL平台使用方便，智能化，图表直接插入文档。网址：。十四、 SDAS统计软件 DAS是英文Statisticaldesign and analysis system的缩写，翻译成汉语是统计设计和分析系统。1992年由解放军总医院医学统计教研室开发。特点是窗口操作，操作方便，图表简明，与国内医学统计学教材一致。但只有DOS版，1995年后没新的版本。十五、 Nosa统计软件 Nosa是非典型数据分析系统，1999年由解放军四军医大学医学统计教研室夏结来教授开发。特点是采用广义线性模型建模，从数据录入与管理、统计分析、绘图，到结果管理嵌入了当代数据处理技术。但只有DOS系统下使用。十六 S-PLUS（此部分摘自厂家的软件宣传资料） Insightful公司是世界著名的商务智能软件提供商，产品涵盖分析统计、数据挖掘、知识获取、决策支持等多个领域。公司总部设在美国西雅图。 S-PLUS作为一个工业数据分析工具与数据分析应用开发平台，在各行各业已经有较长的使用历史。并曾获得著名的“美国计算机协会优秀软件奖。 S-PLUS提供了方便、灵活、交互、可视化的操作环境，帮助您找出数据之间的关系和趋势，让您做出更好地决策。在科学研究、市场营销、产品研发、质量保证、财务分析、金融证券、资料统计等各个方面，S-PLUS都有广泛的应用。 S-PLUS有流畅、直观的操作界面，广泛的输入输出功能，不论您的数据在何处、数据的格式如何，都可以轻松地存取，生成的结果可以以任意格式进行输出 (图形、文档、表格、网页)。特别是：S-PLUS的操作界面与Microsoft Office完全一致，用鼠标轻松点击，就可以把S-PLUS 的分析结果嵌入到Word文档和PowerPoint文档中；S-PLUS与Excel无缝集成，您可以在S-PLUS 环境中随意操作Excel数据，也可以在Excel环境中使用S-PLUS功能，无需花时间在Excel及S-PLUS之间，将数据来回转换；S- PLUS可以在Internet环境中进行数据分析和结果发布。 S-PLUS领先于业界的探索式图形技术，使得您可以直观地展现隐藏在数据中的关系和趋势，不致迷失在简单的统计数值及文字报表中。S-PLUS提供超过80种的二维和三维图形库，您可以轻松修改每一层图形的细节，包括线条、颜色、字体等，产生您想要的图形。 S-PLUS提供超过4200种统计分析函数，包含了传统和现代的统计分析、数据挖掘、预测分析的算法。软件所有的分析功能都是向导式的，使您轻松完成数据的分析任务。S-PLUS的开放性，允许您自己开发新的算法，集成到S-PLUS软件中。您也可以从S-PLUS网站或者其它统计网站上免费下载算法，集成到S-PLUS软件中。通过S-PLUS的脚本语言，可以记录和存储分析过程；或者，用鼠标拖拉对象（如按钮、菜单等等）到命令窗口，会立即产生相应的执行指令；反之，拖拉指令到工具列上，会产生相应的功能按钮。使得您的分析过程可以进行存储、共享和重复执行，大大减少您的重复工作量。 S-PLUS还提供强大的编程语言——S语言，您可以使用它来开发专门适合于您的个性化系统，也可以建立企业级的应用系统。而且，S-PLUS几乎可以集成到其它任何系统中，如：在Unix系统上，S-PLUS的CONNECT/Java接口，可以让S-PLUS集成到Java程序中。在Windows系统上，S-PLUS的CONNECT/C++接口，可以在您开发的C++程序内使用全部的S-PLUS分析方法。另外S-PLUS的DDE及OLE接口，可以让您集成S-PLUS到其他Windows应用程序中，允许您从Excel或Visual Basic应用程序中执行S-PLUS功能。

软件系统的分析与研究论文

软件体系结构论文：一种面向方面软件体系结构模型摘要: 为了分离软件系统中的核心关注点和横切关注点，通过引入面向方面软件开发的思想设计了一种面向方面软件体系结构模型，并详细分析了该模型的三个基本构成单元，即构件、连接件和方面构件。最后通过一个网上支付实例验证了该模型具有一定的理论意义和实用价值。关键词: 面向方面软件体系结构;横切关注点;构件;连接件;方面构件20世纪60年代的软件危机使得人们开始重视软件工程的研究。起初，人们把软件设计的重点放在数据结构和算法的选择上，然而随着软件系统规模越来越大，对总体的系统结构设计和规格说明变得异常重要。随着软件危机程度的加剧，软件体系结构(software architecture)这一概念应运而生。软件体系结构着眼于软件系统的全局组织形式，在较高层次上把握系统各部分之间的内在联系，将软件开发的焦点从成百上千的代码上转移到粒度较大的体系结构元素及其交互的设计上。与传统软件技术相比，软件体系结构理论的提出不仅有利于解决软件系统日益增加的规模和复杂度的问题，有利于构件的重用，也有利于软件生产率的提高。面向方面软件开发(AOSD)认为系统是由核心关注点(corn concern)和横切关注点(cross-cutting concern)有机地交织在一起而形成的。核心关注点是软件要实现的主要功能和目标，横切关注点是那些与核心关注点之间有横切作用的关注点，如系统日志、事务处理和权限验证等。AOSD通过分离系统的横切关注点和核心关注点，使得系统的设计和维护变得容易很多。Extremadura大学的Navasa等人［1］在2002年提出了将面向方面软件开发技术引入到软件体系结构的设计中，称之为面向方面软件体系结构(aspect oriented software architecture，AO-SA)，这样能够结合两者的优点，但是并没有给出构建面向方面软件体系结构的详细方法。尽管目前对于面向方面软件体系结构这个概念尚未形成统一的认识，但是一般认为面向方面软件体系结构在传统软件体系结构基础上增加了方面构件(aspect component)这一新的构成单元，通过方面构件来封装系统的横切关注点。目前国内外对于面向方面软件体系模型的研究还相对较少，对它的构成单元模型的研究更少，通常只关注方面构件这一构成单元。方面构件最早是由Lieberherr等人［2］提出的，它是在自适应可插拔构件(adaptive plug and play component，APPC)基础之上通过引入面向方面编程(AOP)思想扩展一个可更改的接口而形成的，但它关于请求接口和服务接口的定义很模糊，未能给出一个清晰的方面构件模型。Pawlak等人［3］提出了一个面向方面的框架，该框架主要包含了一个方面构件模型———Java方面构件(Java aspect component，JAC)，但该方面构件模型仅包含了切点(pointcut)，并把AOP中装备(advice)集成到了切点的表达式中，它主要从实现的角度进行了阐述，并没有给出详细的方面构件模型。本文没有只关注面向方面软件体系结构中方面构件这一构成单元模型，还详细分析了它的另外两个构成单元，即构件和连接件，因为面向方面软件体系结构各部分之间是相互关联的。1面向方面软件体系结构相关概念面向方面软件体系结构涉及诸多概念，以下将分别介绍。软件体系结构在软件工程领域有着广泛的影响，但当前仍未形成一个统一的、标准的定义。目前国内外普遍认可的看法是软件体系结构包含构件、连接件和约束［4］。其中约束描述了体系结构配置和拓扑的要求，确定了体系结构的构件与连接件的连接关系。这样就可以把软件体系结构写成软件体系结构(software architecture)=构件(components)+连接件(connectors)+约束(constraints)构件是软件体系结构的基本元素之一。一般认为，构件是指具有一定功能、可明确辨识的软件单位，并且具备语义完整、语法正确、有可重用价值的特点，然而目前对于构件的具体结构及构成并没有一个统一的标准［5］，而且一些主要的构件技术也没有使用相同的构件类型。另外，当前被广泛接受的构件定义并不包含具体的软件构件模型(software component model)。例如，Szyperski等人［6］给出了软件构件一个很有名的定义:软件构件是一个仅带特定契约接口和显式语境依赖的结构单位，它可以独立部署，易于第三方整合。但是关于软件构件模型有一个被普遍接受的观点是:软件构件是一个具有服务提供和服务请求功能的软件单元［7］。连接件是软件体系结构另一个基本的构成元素，是用来建立构件间交互以及支配这些交互规则的构造模块。连接件最先是由Shaw［8］提出来的，她建议把连接件作为软件体系结构中第一类实体，用来表示普通构件之间的交互关系。目前对于连接件尚未形成统一的认识，尽管在软件体系结构中强调了连接件存在的必要性，但是关于连接件模型的研究还很少，连接件的实际应用还不成熟。面向方面软件体系结构在传统软件体系结构的基础上增加了方面构件单元。通常认为，方面构件是封装了系统横切关注点的一类特殊的构件。目前关于方面构件模型的研究还处于起步阶段。2面向方面软件体系结构模型由于传统软件体系结构模型包含构件、连接件和约束，而面向方面软件体系结构是在传统软件体系结构的基础之上扩展了方面构件，所以面向方面软件体系模型结构包含构件、连接件、方面构件和约束。其中约束描述了面向方面体系结构配置和拓扑的要求，确定了体系结构的构件、连接件和方面构件之间的连接关系，而构件、连接件、方面构件是它的三个基本的构成单元。以下对这三个构成单元的模型进行详细的设计。构件模型构件模型由以下几个要素构成(图1):(a)端口。构件的服务请求和服务提供功能是通过端口来实现的。端口是构件与外部环境进行交互的惟一通道。一般的构件模型通常采用两种端口，即双向端口和单向端口。在使用双向端口的构件模型中，服务请求和服务提供功能可以在同一个端口中实现。本文中的构件模型使用单向端口，此种端口分为请求端口和服务端口两种类型。(a)服务端口。构件通过服务端口向其他构件提供服务。构件通过服务端口向其他构件的请求消息进行应答，返回响应消息。每个服务端口对应一个接口。(b)请求端口。构件通过请求端口向其他构件请求服务。构件为了实现自己的业务功能，需要通过请求端口向其他构件发送请求消息。每个服务端口也对应一个接口。(b)接口。它定义了一个到多个业务功能。这些业务功能由服务端口进行提供，并由请求端口进行使用。一个接口限定了一个特定端口可以进行的交互功能，接口是构件间交互的契约。通常的接口类型有:Java Interface、WSDL 1．1 portTypes和WSDL 2．0 Interfaces等，也可以自定义接口类型。(c)属性。与类或对象相似，构件也具有属性，属性可以在构件使用前进行配置，它能够反映构件在交互过程中状态的变化。连接件模型连接件是用来建立构件间交互以及支配这些交互规则的体系结构构造模块。连接件为构件间信息交互提供传输和路由服务。在最简单的情况下，构件之间可以直接完成交互，这时体系结构中的连接件就退化为直接连接。在更为复杂的情况下，构件间交互的处理和维持都需要连接件来实现。对于构件而言，连接件是构件的粘合剂，是构件交互的实现，也可以看做是一种特殊的构件［8］。与构件相似，连接件也具有端口。连接件的端口可分为两种类型，即源端口(source port)和目标端口(target port)。源端口用于接收构件请求端口中的消息，目标端口用于向构件服务端口中输入消息。连接件通常需要使用一种合适的绑定(binding)机制，构件的请求端口使用这种绑定机制来描述服务请求的方法，构件的服务端口也使用这种机制来描述构件进行请求的方式。常用的绑定机制有:WebService Binding和JMS Binding等，也可以自定义绑定机制。与构件一样，连接件也具有属性，来表示构件间交互的状态变化，如图2所示。复合构件模型构件可分为两种，即原子构件和复合构件。前者是不可再分的构件。后者是可再分构件，它封装了若干个子构件。子构件间通过连接件相互连接，且子构件的端口也可以暴露成为复合构件的端口，子构件也可能是复合构件。如图3所示:复合构件A包含两个子构件B和D，子构件B和D通过连接件C进行相连，构件B的服务端口E暴露成为复合构件A的服务端口F，其请求端口G暴露成为A的请求端口H。方面构件模型方面构件是面向方面软件体系结构的一个核心的构成单元，它封装了横切关注点，这是与传统软件体系结构最大的不同之处。图4给出了方面构件模型，与普通构件一样，方面构件也有服务端口和请求端口以及属性，但是它还有普通构件所没有的方面端口。当一个构件具有一个方面端口时，即可认为此构件就是方面构件。一个方面端口中包含若干个方面，这与一般面向方面编程(AOP)技术中方面概念有所不同。面向方面编程具有以下四个基本概念:方面(aspect)、连接点(joinpoint)、通知(advice)和切点(pointcut)。连接点是应用程序执行过程一个定义明确的位置，如方法调用是一种典型的连接点。切点是一系列连接点的集合，是方面的作用点。通知表述了在切点所选定的连接点处要执行的动作，常见通知类型有before、around和after等，分表代表在连接点之前、连接点附近和连接点之后执行相应的通知代码。方面是用来描述和实现横切关注点的基本单位，由切点和通知构成。方面端口中的方面横切关注的是构件，这与一般AOP(如AspectJ)横切关注的对象(object)不同，由于构件能够表达对象所不能表达的请求服务的能力［9］，这使得方面端口中方面所采用的连接点模型和切点语言具有很大的不同。连接点模型该连接点模型包含两种不同类型的连接点，即构件服务端口中的服务提供操作和请求端口的服务请求操作。由于构件的内部结构通常被视为黑盒，因此连接点模型应该仅考虑构件的外部可见元素，如构件请求端口和服务端口中的服务操作。如果连接点模型包含构件的属性，那么它将会破坏构件的分装性。切点语言用来选用连接点的切点语言基于切点表达式，表1给出了切点的五个组成部分，即component、jp_type、port、interface和service，然后分别对其进行了说明。其中，jp_type代表选用的连接点类型，可以是请求端口中的服务、服务端口中的服务或所有端口中的服务，详细如表1。表2给出了切点语言的一些例子，其中正则表达式基于java．util．regexp包。面向方面软件体系结构模型面向方面软件体系结构由构件、连接件、方面构件组成，详细请参见图6。3基于面向方面软件体系结构模型的网上支付实例近年来，网上购物发展迅速，网上支付是消费者主要的支付手段之一，图7给出了基于面向方面软件体系结构的网上支付模型，它由四个原子构件，即一个复合构件、两个方面构件和三个连接件组成。其中WebClientComponent代表客户端构件，它可以向网上银行构件WebBankComponent请求AccountService()服务，该服务有三个参数，即username、password、cost，分别对应于用户的网上银行账户名、密码及购买商品的消费金额。〈component name="WebClientComponent"〉〈required．port name="WebClientRequest"〉〈java．interface interface="AccountServiceInterface"〉〈service name="AccountService()"〉〈param name="username"type="string"/〉〈param name="password"type="string"/〉〈param name="cost"type="float"/〉〈/service〉〈/java．interface〉〈/required．port〉〈/component〉连接件AccountServiceConnector用于连接客户端构件和网上银行构件，它采用WebServiceBinding绑定机制。〈connector name="AccountServiceConnector"binding="WebServi-ceBinding"/〉〈source name="S"/〉〈target name="T"〉〈/connector〉〈connect．source from="WebClientComponent．WebClientRequest"to="S"/〉〈connect．target from="T"to="WebBankComponent．Bank-Re-sponse"/〉网上银行构件是一个复合构件，由账户服务构件Account-ServiceComponent、账户数据库连接件AccountDBConnector和账户数据库构件AccountDBComponent组装而成。其中该复合构件的服务端口也使用接口AccountServiceInterface，这是为了兼容客户端构件请求端口使用的接口。身份验证构件AuthenticationComponent用于验证用户的身份信息，它通过UserInfoConnector连接件访问用户信息数据库构件UserInfoDBComponent。pointcut="WebBankComponent;BankResponse;AccountServiceInterface;AccountService()"是该方面构件的方面端口中使用切点的表达式。为了保证数据库构件UserInfoDBComponent和AccountDB-Component的安全性，方面构件SecurityComponent使用方面端口Security监视这两个构件的服务端口，使得在这两个构件服务调用之前增加日志和事务功能，而日志和事务功能在系统中通常表现为横切关注点，面向方面软件体系结构能够对它进行很好的封装，便于设计和维护。〈aspect．component name="SecurityComponent"〉〈aspect．port name="Security"〉〈aspect〉〈pointcut="UserInfoDBComponent;UserInfoResponse;*;*|Ac-countDBComponent;AccountDBResponse;*;*"/〉〈advice．role="before"action="Log()"/〉〈advice．role="before"action="Transaction()"/〉〈/aspect〉〈/aspect．port〉〈required．port name="UserInfoRequest"/〉〈/aspect．component〉4结束语本文给出了一种面向方面软件体系结构模型，详细设计了它的三个基本构成单元模型，即构件、连接件和方面构件;最后通过一个网上支付实例验证了该模型有效性和实用性，为面向方面软件体系结构的实际应用奠定了一定的基础。笔者将继续完善该模型的相关理论，研究面向方面软件体系结构的工程化应用方法。参考文献:［1］FABRESSE L，DONY C，HUCHARD M．Foundations of a simpleand unified component-oriented language［J］．Journal of ComputerLanguages，Systems＆Structures，2008，34(2-3):130-149．［2］LIEBERHERR K，LORENZ D，MEZINI M．Programming with as-pectual components，T R NU-CSS-99-01［R］．［S．l．］:NoutheastamUniversity，1999．［3］PAWLAK R，SERNTURIER L，DUCHIEN L D，et al．JAC:an as-pect-based distributed dynamic framework［J］．Software Practiceand Experiences，2004，34(12):1119-1148．［4］李千目．软件体系结构设计［M］．北京:清华大学出版社，2008．［5］马亮，孙春艳．软件构件概念的变迁［J］．计算机科学，2002，29(4):28-30．［6］SZYPERSKI C，GRUNTZ D，MURER S．Component software:be-yond object-oriented programming［M］．2nd ed．［S．l．］:Addison-Wesley，2002．［7］LAU K K，WANG Z．Software component models［J］．IEEE TransSoft Eng，2007，33(10):709-724．［8］SHAW M．Procedure calls are the assembly language of software in-terconnection:connectors deserve first-class status［C］//Proc of InICSE Workshop on Studies of Software Design．1993:17-32．［9］NAVASA A，PREZ M A，MURILLO J M，et al．Aspect orientedsoftware architecture:a structural perspective［C］//Proc of Workshopon Early Aspects．2002．

应用软件开发中的需求分析及方法软件工程一般具有以下基本活动：软件描述：软件的功能以及软件操作上的约束定义；软件设计和实现：软件要按照描述来设计；软件有效性验证：软件要被确定是有效的，能完成预期的应用；软件进化：软件按应用需要的变更来进化。其中，软件描述的目标是，确定软件系统需要哪些服务以及开发和运行期间受到哪些约束，对服务和约束的发现、分析、建立文档、验证活动，现在常称为需求工程。为此，笔者谈谈如何进行需求分析及方法。一、需求的过程需求工程对于软件过程是一个特别关键的阶段，这个阶段的错误将不可避免地带到后续的系统设计和实现阶段中。需求工程阶段的独特之处在于很少有现成模式或特制的文档可供参考。后续阶段可以建立在前期所做工作基础上（各种相关模型至少在一定程度上可以衍生导出），而需求工程阶段的成果却是靠创建而来的。需求工程本身就是一个过程，这个过程将产生用以描述系统的需求文档。通常需求在这个文档中被分成两个层次描述：最终用户需要高层次的需求描述；而系统开发人员需要比较详细的系统描述。（一）需求过程的四个主要阶段 1、可行性研究：指明现有的软件、硬件技术能否实现用户对新系统的要求。从业务角度来决定系统开发是否划算以及在预算范围内能否开发出来。可行性研究是初步的，结果就是要得出结论，该系统是否值得进行更细致的分析。 2、需求的导出和分析：这是一个通过对现有系统分析、与潜在用户讨论、进行任务分析等导出系统需求的过程。也可能需要开发一个或多个不同的系统模型和原型。这些都会帮助分析员了解所要描述的系统。 3、需求描述：需求描述就是把在分析活动中收集的信息以文档的形式确定下来。在这个文档中有两类需求。用户需求是从最终用户对系统需求的抽象描述；系统需求是对系统要提供的功能的详尽描述。 4、需求有效性验证：这个活动检查需求实现、一致和完备。在这个过程中，可发现需求文档中的错误，并加以修正。当然，需求过程中的各项活动并不是严格按顺序进行的。在定义和描述期间，需求分析继续进行，这样在整个需求工程过程中不断有新的需求出现。因此，分析、定义和描述是交替进行的。（二）需求的进一步认识 1、软件系统需求常常分为功能需求、非功能需求和领域需求。功能需求：包括对系统应该提供的服务、如何对输入做出反应以及系统在特定条件下的行为的描述。在某些情况下，功能需求可能还需要明确申明系统不应该做什么。理论上，系统的功能需求描述应该既全面又具有一致性。全面意味着用户所需的所有服务都应该给出描述。一致性意味着需求描述不能前后矛盾。在实际过程中，对大型而又复杂的系统而言，要做到需求描述既全面又一致几乎是不可能的。一方面是因为系统固有的复杂性，另一方面是因为观点不同，需求也会发生矛盾。非功能需求：对系统提供的服务或功能给出的约束。包括时间约束、开发过程约束、标准等。非功能需求源于用户的限制，包括预算上的约束、机构政策、与其他软硬件系统间的相互操作，还包括如安全规章、隐私权利保护等外部因素。领域需求：这是来自系统的应用程序领域的需求，反映了该领域的特点。他们也可能是功能需求或非功能需求。 2、软件需求文档也称软件需求描述（SRS），是对系统开发者要求的正式陈述。IEEE标准为需求文档提出了以下结构：引言（目的、范围、缩略词等），一般描述（产品透视、功能、用户特征、约束等），专门需求（功能、非功能、接口），附录，索引。二、方法（一）问题域（应用领域）是指问题所存在的现实世界中的那个部分。问题域是需求分析员所要研究的首要对象。例如，对一个电梯控制系统来说，它将包含任何现存的硬件（电梯、指示器、传感器、按钮等）、建筑物特征（楼层和电梯井的数目）、预期的使用模式、用户特征、使用约束（如限制短途搭乘）等等。在这个问题域内，问题可以确定为“让电梯在建筑物中更有效使用的控制系统”。为了解决问题，‘解系统’显然有必要在问题域内产生某些效果，构成软件需求的正是这些想要获得的效果，也就是为何做软件需求的原因和目的。到现在为止，我们得到初步论点。在构建一个新软件系统之前，最好先决定它应当能够做些什么又不要做些什么；从问题域的研究入手，获得问题的描述，以及新的解系统在其中将产生效果的陈述（即需求）；确定新系统所需的行为，以便让它在问题域内产生所需要的效果。（二）需求分析通过对问题域的研究，获得对该领域特性及存在于其中（需要解决）的问题特性的透彻理解并用文档说明。需求分析旨在揭示一个现有的系统（问题域）的结构，而内部设计则是要创建出一个尚未存在的软件系统（解系统）的结构。对于这一重要任务其特性如下：分析关注问题域及对其建立的模型，而不是解系统；主要目标是要获得对问题域及存在于其中的问题本质的理解；分析在本质上先于解系统行为的规格说明（尽管有重叠和反复的过程）。（三）方法论方法不只是一种技术，它是解决任务的一种途径，并且通常由一组技术组成。任何分析方法，要使它得到很好的利用，都应当要求并且做到便于描述以下几个方面：问题域的结构，根据其子域及其相互间的关系；问题域数据，语法和语义方面问题子域的内在属性和行为；问题域中的重要事件及现象；需求，解系统在问题域中应产生的效果。具体有以下三个方法： 1、结构化分析（SA）结构化分析（SA）是一种具有相当长历史的分析方法，其演化的方式既微妙又显得很重要。如同结构化编程一样，它致力于系统范围内的事物处理，数据流以及存储数据结构的建模。建模主要包括数据流模型（DFD），数据字典（DD），实体关系图（ERD）。结构化分析所用的原型，无论是对开发者还是客户都显得直观易懂，若将初始重点放在对原有系统的建模是对实现理解问题域这一基本的分析目标的有力支持。结构化分析方法和人们的思维方式很相似，注重的是事物的过程和方面。利用结构化分析很容易去理解一个刚刚接触的问题域，适合对比较生疏领域做软件需求。 2、面向对象分析（OOA）面向对象方法最初只是一种系统的结构进行建模的方式，后来扩展到了内部设计，如今也已经开始广泛应用于分析阶段。面向对象分析基本思想是：如果把对象类的建模限定在需求问题域，那么面向对象的基本原理、模型以及表示法均可以用于分析。 OOA（面向对象分析）算不上一种真正的需求方法，OOA的起点是一份原有的需求文档，或者甚至是一份行为规格说明，并且OOA隐含的假设问题域分析已经完成，即分析员已经了解了所要研究的事物。OOA的真正本质意义是作为解系统的高层体系结构的设计，并且有利于系统的下一步开发设计（如果是OOD开发的话）。 OOA的大致方法是：标识出问题域中的对象类；定义这些类的属性和方法；定义这些类的行为；对这些类间的关系建模。 3、面向问题域分析（PDOA）面向问题域的分析（PDOA）是一种新技术。PDOA更多的强调描述，而较少的强调建模。描述大致划分为两个部分：一部分关注于问题域，而另一部分关注于解系统的待求行为。一般建议同时有两个单独文档：第一文档含有对问题域相关部分的描述以及一个需求在该域中求解的问题列表（即需求）；第二文档（规格说明书）包含的是对解系统的待求行为的描述以解决需求。其中第一文档才是通过做分析产生的；第二文档推迟到后续的规格说明任务中。 PDOA整个方法过程的基本步骤：搜集基本的信息并开发问题框架（一种模型），以建立问题域的类型在问题框架类型的指导下，进一步搜集详细信息并给出一个问题域相关的特性描述基于以上两点，收集并用文档说明新系统的需求问题框架。问题框架是将问题域建模成一系列互相关联的子域。一个子域可以是那些可能算是精选出来的问题域的任一部分。问题框架的目标就是大量地捕获更多有关问题域的信息。基于不同问题子域的本质及存在于问题子域间的关系，可以把问题框架分类为：工件系统——系统必须完成针对只存在于系统中的这些对象的直接操作。控制系统——系统控制部分问题域的行为，包括待求行为框架和受控行为框架。信息系统——系统将提供有关的问题域的信息，包括信息是自动提供的和信息只在响应具体的请求时提供。转换系统——系统必须将某种特定格式的输入数据转换成相应的、另一种特定格式的输出。连接系统——系统必须维持那些相互没有直接连接的子域间的通信。问题框架法在应用时，建议采用直截了当的策略：抽象问题域：标识子域；标识子域间的交互；刻画每个子域的特征；生成一个上下文图识别出相关的标准框架；调整框架，尽可能使之适用于问题；使用关于相关框架的内容技术表来指导进一步的分析与文档编制任务。问题域的描述与必须满足的需求二者之间有着明显的区别，对新的解系统的行为创建与定义应单独处理并且推迟到下一步的规格说明阶段。 4、方法的对比结构化分析（SA）及其相应的派生方法，曾一度风行了许多年。它最初的版本主要是围绕对数据流以及问题域的数据结构进行建模，而现代的SA则直接将重点放在开发解系统的模型。描述问题域的SA可以算是想当不错的，所产生的功效可见一斑。然而，它对其他方面的支持却不够完善，在处理一些其他类型问题时显得有些笨拙。面向对象分析（OOA）是当今主流的方法。OOA要求所有的系统均可以按照对象的特点来建模。它也继承了很多结构化分析的思想体系。OOA不能对问题域有个清楚的了解，因而它的起点若是有一份原需求文档，便可大大简化问题域的分析。OOA并不区分问题域描述与解系统描述之间的差异，而是直接交付出新的解系统的高层设计。 SA和OOA还有几点相同特性：主要模型是结构模型；通常焦点集中在对解系统的建模上；两中方法都较少地应用于需求获取领域；分析与内部设计之间没有明显差异。面向问题域分析（PDOA）被认为是一种较为理想的方法。PDOA特点是重新将重点定位在问题域及需求上，通过对问题域的分类，向分析人员提供具体问题的相关指南。并且它将规格说明作为另行的任务处理，它的成果只是一份问题域的全面描述和一份需求列表而已。PDOA丰富和完善了现今的“分析”方法，然而人们对它的了解和掌握还有一定距离。因地制宜的应用三种方法，不仅能够如实的认识问题域，创建出健全的解系统，还能够向用户和设计人员都提供满意的需求文档。三、总结在做软件需求的时候，我们完全没必要去限定要用或将要使用何种方法。我们的目的在于分析软件的需求，通常情况是都用到了所介绍的三种方法。首先我们用面向问题域的方法把问题分成几个部分。接下来用面向结构或面向对象的方法对各个部分进行逐步分析细化。在逐步分析过程运用各种建模技术对问题各部分建立合适的模型来细化需求。随着需求的进一步进行，我们越来越清晰的认识了软件系统的需求。虽然应用方法使我们能够清楚地去了解软件需求，但是，大部分的需求文档和规格说明书都是以文本的形式记录的，因此，如何去表达我们所了解的需求也是很值得注意的。

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