第六章统计分析基础知识第六章统计分析基础知识第六章统计分析基础知识第六章统计分析基础知识•第1节数据统计分析概述•第2节描述性统计分析•第3节推断统计学习目标•了解统计分析中的基本概念•熟悉统计分析中的变量类型•掌握单变量和双变量描述统计的方法•掌握参数估计和假设检验的方法第1节数据统计分析概述•一、数据统计分析的目的•二、统计分析中的几个基本概念•三、数据统计分析中的变量一、数据统计分析的目的•简化和描述数据•用样本推断总体•寻找并展示变量间的统计关系二、统计分析中的基本概念•同质与变异•总体与样本•标志与指标•统计量与样本分布•随机事件与概率三、统计分析中的变量[1]•按间隙划分–离散变量：当一个变量的任意两个可能取值之间没有其他取值时，该变量是离散的。–连续变量：当一个变量的任意两个可能取值之间还有其他可能的取值时，该变量是连续的。•按作用划分–自变量：如果一个变量与其他变量一起用于描述因变量，该变量称为自变量或预测变量。–因变量：如果一个变量由其他变量来描述，该变量称为因变量或反应变量。•根据测量尺度划分–定类变量：是一种测量精确度最低、最粗略的基于“质”因素的变量，它的取值只代表观测对象的不同类别。常用来综合定类数据的统计量是频数、比率或百分比等。–定序变量：其取值的大小能够表示观测对象的某种顺序关系（等级、方位或大小等），也是基于“质”因素的变量。适合用于综合定序数据取值的集中趋势的统计量是中位数。三、统计分析中的变量[2]•根据测量尺度划分–定距变量：其取值之间可以比较大小，可以用加减法计算出差异的大小。常用的统计量如均值、标准差、相关系数等。–定比变量：它与定距变量意义相近，细微差别在于定距变量中的“0”值只表示某一取值，不表示“没有”，而定比变量的“0”值表示“没有”。三、统计分析中的变量[3]数据的四种计量尺度及其适用统计方法的比较尺度基本性质举例适用统计分析方法描述统计方法推断统计方法定类尺度表明对象或其类别的数字性别，品牌，商店比例，众数卡方检验，二项式检验定序尺度表示对象的相对位置，但不能表示差异大小的数字偏好排序，在市场中的位次，社会层次比例，众数，中位数顺序相关系数，FriedmanANOVA定距尺度可以比较对象间的差异，但不存在绝对零点态度，意见中位数，全距，均值，标准差t检验，ANOVA，回归分析，因子分析定比尺度存在绝对零点，可以计算对象间的比率年龄，收入，成本，销售量，市场份额全距，均值，标准差，几何均值，调和均值t检验，ANOVA，回归分析，因子分析，变异系数三、统计分析中的变量[4]•一、单变量描述统计–百分数–集中趋势分析–离散趋势分析–频数分布分析•二、双变量描述统计–交叉列联表分析–变量关联的度量第2节描述性统计分析一、单变量描述统计[1]•百分数–百分数主要用于估计和比较各个相同或相似的子群在总体中所占的比例、估计总体中具有某种特征的个体的数目、估计变化情况或变化速度。–其计算方法为100%=100%fn样本中对某项目具有相同答案的个案数比率=样本量•百分数–百分数一般借助统计分析表来计算，例如：一、单变量描述统计[2]按家庭收入分类的各公司洗发水品牌的用户数家庭人均收入洗发水品牌低中高合计公司A15020050400公司B8013040250公司C309030150其他公司408080200合计3005002001000不同收入家庭各公司洗发水品牌的渗透率（%）家庭人均收入洗发水品牌低中高公司A504025公司B272620公司C101815其他公司131640合计100100100•集中趋势分析–众数：观测数据中出现频率最高的属性值。例如下表中的众数为27岁。一、单变量描述统计[3]集中趋势分析数据年龄25262728293031人数671210655累计人数6132535414651•集中趋势分析–中位数：将观测数据按大小顺序一分为二的变量属性值。若样本总数是奇数，中间的那个便是中位数值；若样本总数是偶数，中位数就是中间的两个数值的平均值。–中位数最适合于描述定序尺度的数据聚中趋势。对于定比和定距变量，中位数有时也能适当地反映其聚中特征。一、单变量描述统计[4]•集中趋势分析–平均数（均值）：定比和定距尺...
