首页 > 期刊论文知识库 > spss统计学毕业论文

spss统计学毕业论文

发布时间:

spss统计学毕业论文

SPSS统计软件在我国经济社会统计中应用的现状和问题2009-2-2 来源: 原创 作者:站长 录入:admin 访问:765 次 被顶:95 次 字号:【大 中 小】核心提示:运用逐步回归法 分析影响上海银行存款的因素在现代商品经济社会中,人们的工作与生活已经离不开货币。在生活中人们所需的各种商品,都需要用货币去购买;人们所需的各种服务,也需要支付货币来获得;人们劳动工作的所获得的报酬——工资,也是用货币...本文来自大学生毕业论文网,原文地址:

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.

独立样本T检验前首先是要做一个方差齐性检验,也就是看你比较的两个独立样本组的方差是否具有统计学差异,如果有差异,也就是不齐性,说明两个组所属的分布不同,那么等于说两个组单位不同,就不具备可比较的条件,就比如拿重量和长度进行比较,加减乘除的结果就不具意义。因此独立样本T检验,首先要方差齐性,就看那个F检验的结果,如果F检验后面那个sig值>,代表方差齐性,就可以正常做T检验,结果参考假设方差相等那一行的T值,主要看T后面那个sig(双侧),如果<,代表两个样本组均值差异显著。不显著就不具备统计学差异。如果方差不齐性,结果可以参考假设方差不相等那一行,那是一个对方差不齐性的矫正后的结果。

spss统计分析论文

1、首先打开《spss》软件,创建一个空白表格。2、其次使用表格创建好状态栏,输入论文的内容。3、最后点击保存即可。

通过分析数据误差来进行。论文误差分析spss要通过分析数据误差来进行,分析的分类一个类别自变量到单因素方差分析。可以用在线版spss分析平台spssau进行分析,操作非常简单,有个10分钟就能学会。不会的理论知识有帮助手册可以随时查阅,包括如果选择方法、数据分析思路、每个方法的案例常见问题等。以及结果同时输出智能文字建议,可配合专业知识对数据结果进行解读。

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。

经典spss统计论文题目

你可以去知网、万方、维普找个参考论文。同时你还要学习下统计的书籍。

社会科学统计软件包)统计处理软件在内容分析法中的应用,并以实例来说明(周彩霞, 宋继华. 《教育技术学专业研究生学位论文元分析》,现代教育技术, 2005(6):67-70)。[关键词]内容分析法SPSS卡方分析随着教育技术学科的发展,作为学科划分标志的研究方法自然得到了普及。领域内越来越多的论文开始使用内容分析法,但是对于出现在文中的术语如:卡方检验、双尾显著性概率等本科生甚至研究生也却并不了解。基于这种情况笔者希望能通过本文的使同学们更好的了解SPSS在内容分析法的应用。在周文中作者采用内容分析法对1991-2004年国内教育技术学专业研究生学位论文进行元分析,通过研究论文题目来考察教育技术14年来的发展变化与发展趋势,最后存在研究生学位论文存在的一些问题[1] 。下面笔者将先简要介绍内容分析法并对其中运用到SPSS的部分做详细阐述。 一、内容分析法 内容分析法是教育技术学研究的一种专门的方法[2] 。内容分析法原为社会科学借用自然科学的定量分析的科学方法,对历史文献内容进行分析而发展起来的。后来美国的一些传播学研究者,利用这种方法去分析报纸的内容、了解信息发展的倾向,随后这种方法逐渐成为传播学的一种重要研究手段。教育技术学的研究对象是学习过程与学习资源,我们可以利用内容分析法分析学习过程与资源以及学习者学习反应得反馈信息,这是掌握教育技术学本子与规律的有效方法之一。内容分析法的特征表现在明显、客观、系统、量化四个方面。其中量化是指内容分析的结果可以用数字表达,并能用某种数学关系来表示,如用次数分配、各种百分率或比例、相关系数等方式来描述。历年论文研究主题统计

如果是手动录入问卷,录入步骤具体参照下图:

例:“您对搜索网页的哪些方面更加重视?”

① 上图中一行代表一份问卷,ID是编号列,防止录入出错以便进行检查。

② 2~5列为多选题的四个备选答案,有几个选项就需要录入几列,选择录入为1,不选择录入为0。

③ 使用「在线SPSS」SPSSAU中的多选题功能进行分析,一键得到智能分析结果。

1、论文题目:要求准确、简练、醒目、新颖。 2、目录:目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录) 3、提要:是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。字数少可几十字,多不超过三百字为宜。 4、关键词或主题词:关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的,是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语,便于信息系统汇集,以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词,另起一行,排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词,在确定主题词时,要对论文进行主题,依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。 5、论文正文: (1)引言:引言又称前言、序言和导言,用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图,说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 〈2)论文正文:正文是论文的主体,正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容: a.提出-论点; b.分析问题-论据和论证; c.解决问题-论证与步骤; d.结论。 6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料,列于论文的末尾。参考文献应另起一页,标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。 中文:标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期):作者--标题--出版物信息 所列参考文献的要求是: (1)所列参考文献应是正式出版物,以便读者考证。 (2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

spss多元统计分析论文

t值都没有大大的有问题

亲,可以来我们这里了解代做流程及报价,我们团队写手比较准成的

1. 因子分析模型 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类,将相关性较高,即联系比较紧密的分在同一类中,而不同类变量之间的相关性则较低,那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构,即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。 因子分析的基本思想: 把每个研究变量分解为几个影响因素变量,将每个原始变量分解成两部分因素,一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的,另一部分是每个变量独自具有的因素,即特殊因子因子分析模型描述如下: (1)X = (x1,x2,…,xp)¢是可观测随机向量,均值向量E(X)=0,协方差阵Cov(X)=∑,且协方差阵∑与相关矩阵R相等(只要将变量标准化即可实现)。 (2)F = (F1,F2,…,Fm)¢ (m

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.

spss软件统计论文题目

对照为一组,重复三次为三个组。分别与对照组比较!看差异是否显著!

1、打开对应的窗口,直接在菜单栏那里选择图形并点击旧对话框中的条形图。

2、这个时候来到新的界面,需要定义集群条形图和各个变量的摘要。

3、下一步会弹出对话框,根据实际情况确定图示的参数。

4、这样一来等生成相关的效果图以后,即可实现多项选择题用SPSS进行分析了。

问卷调查中一种常见题型是多选题,又被称为多重应答。它在本质上属于分类数据,但其数据格式较特殊,在分析时也需要计算一些较为特殊的指标。SPSS的数据文件,对于多选题,其数据格式有两种:多重二分法和多重分类法。当一个题目有多个候选项,每个候选项可以被选中、也可以不被选中时,通常采用多重二分法数据格式。这种方法,将每个候选项设置为一个变量。有几个候选项,就设置几个变量。变量的取值只有两个,分别表示选中或未被选中。通常用1表示选中,用0表示未被选中。多重二分法数据格式的优点是简单明了,易于理解;缺点是需要的变量数比较多,当候选项很多时,应答可能比较分散,分析讨论较繁琐。当一个题目有多个候选项,每个候选项可以被填入可能答案中的一个、也可以不被选中而保持空缺时,通常采用多重分类法数据格式。这种方法,将每个候选项设置为一个变量,有几个候选项,就设置几个变量。每个变量的可能取值有多个,分别表示所有可能答案中的一个。通常将所有可能的答案排列起来,分别用1,2,3,…来表示。多重分类法数据格式的特点是,可以用较少的变量反映出较多的应答。但由于需要将不同变量中对同一答案的选择累加起来,故分析方法相对难于理解些。根据你提供的内容建议使用第一种方式(多重二分法)进行统计分析、、、如 采纳给分,O(∩_∩)O谢谢

求写过毕业论文的大神解答, 1、我的论文题目是老年人对日间照料中心的满意度及影响因素研究。采用调查问卷法,准备将问卷的答案设置为“非常满意,比较满意,一般,比较不满意,非常不满意”,可以吗? 2、为什么要使用分析方法啊?不能直接做描述性分析吗? 3、该采用什么分析方法呢?老师推荐的是用多元logistic回归分析,但是我不懂为什么要用这个方法,而且也不知道具体怎么用,一头雾水,所以要怎么去学习呢?看书+看视频吗? 急,在线等

  • 索引序列
  • spss统计学毕业论文
  • spss统计分析论文
  • 经典spss统计论文题目
  • spss多元统计分析论文
  • spss软件统计论文题目
  • 返回顶部