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。
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。 四格表資料:組間比較用
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。
定義1
所謂統計方法是指用多次測量值采用一定方法計算出的標準不確定度。不同于A(yíng)類(lèi)的其它方法計算者稱(chēng)為B類(lèi)標準不確定度或稱(chēng)為標準不確定度的B類(lèi)計算法(typeBevaluation)。
定義2
在平均離子模型的基礎上,發(fā)展了一個(gè)計算離子組態(tài)概率分布的有效方法,稱(chēng)為統計方法。
源自: 激光等離子體非平衡X射線(xiàn)發(fā)射譜理論研究《物理學(xué)報》1995年 裴文兵,常鐵強,張鈞
定義3
統計方法是指在不知道紋理基元或尚未監測出基元的情況下進(jìn)行紋理分析,主要描述紋理基元或局部模式隨機和空間統計特征,如灰度共生矩陣法、隨機場(chǎng)模型法等。
源自: 利用紋理分析方法提取TM圖像信息《遙感學(xué)報》2004年 姜青香,劉慧平
定義4
分子物理學(xué)就是用統計方法來(lái)研究的。大量個(gè)別的偶然事件存在著(zhù)一定的規律,表現了這些事件的整體的本質(zhì)和必然的聯(lián)系。這種規律是客觀(guān)存在的,統計的方法則是揭示這種規律的必要手段。統計方法只能適合于大量事件,研究的事件越多,得到的統計結果也越準確
統計學(xué)的基本研究方法有5種。
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。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。
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。
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。
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。
統計圖的類(lèi)型有:扇形統計圖、折線(xiàn)統計圖、條形統計圖、半對數線(xiàn)圖、散點(diǎn)圖、直方圖、統計地圖。
常用的統計圖,條形統計圖、扇形統計圖、折線(xiàn)統計圖的特點(diǎn):
1、條形圖:
FineReport條形圖用一個(gè)單位長(cháng)度表示一定的數量,根據數量的多少,畫(huà)成長(cháng)短相應成比例的直條,并按一定順序排列起來(lái),這樣的統計圖,稱(chēng)為條形統計圖。
條形統計圖可以清楚地表明各種數量的多少。條形圖是統計圖資料分析中最常用的圖形。按照排列方式的不同,可分為縱式條形圖和橫式條形圖;按照分析作用的不同,可分為條形比較圖和條形結構圖。
條形統計圖的特點(diǎn):
(1)能夠使人們一眼看出各個(gè)數據的大小。
(2)易于比較數據之間的差別。
(3)能清楚的表示出數量的多少。
2、扇形圖:
以一個(gè)圓的面積表示事物的總體,以扇形面積表示占總體的百分數的統計圖,叫作扇形統計圖。也叫作百分數比較圖。扇形統計圖可以比較清楚地反映出部分與部分、部分與整體之間的數量關(guān)系。
扇形統計圖的特點(diǎn):
(1)用扇形的面積表示部分在總體中所占的百分比。
(2)易于顯示每組數據相對于總數的大小。
3、折線(xiàn)圖
以折線(xiàn)的上升或下降來(lái)表示統計數量的增減變化的統計圖,叫作折線(xiàn)統計圖。
與條形統計圖比較,折線(xiàn)統計圖不僅可以表示數量的多少,而且可以反映同一事物在不同時(shí)間里的發(fā)展變化的情況。折線(xiàn)圖在生活中運用的非常普遍,雖然它不直接給出精確的數據,但只要掌握了一定的技巧,熟練運用“坐標法”也可以很快地確定某個(gè)具體的數據。
FineReport折線(xiàn)圖折線(xiàn)統計圖的特點(diǎn):能夠顯示數據的變化趨勢,反映事物的變化情況。
1、聚類(lèi)分析(Cluster Analysis)
聚類(lèi)分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類(lèi)似的對象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。聚類(lèi)是將數據分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程,所以同一個(gè)簇中的對象有很大的相似性,而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類(lèi)分析是一種探索性的分析,在分類(lèi)的過(guò)程中,人們不必事先給出一個(gè)分類(lèi)的標準,聚類(lèi)分析能夠從樣本數據出發(fā),自動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)分析所使用方法的不同,常常會(huì )得到不同的結論。不同研究者對于同一組數據進(jìn)行聚類(lèi)分析,所得到的聚類(lèi)數未必一致。
2、因子分析(Factor Analysis)
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術(shù)。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯(lián)系,減少決策的困難。
因子分析的方法約有10多種,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法,是以相關(guān)系數矩陣為基礎的,所不同的是相關(guān)系數矩陣對角線(xiàn)上的值,采用不同的共同性□2估值。在社會(huì )學(xué)研究中,因子分析常采用以主成分分析為基礎的反覆法。
3、相關(guān)分析(Correlation Analysis)
相關(guān)分析(correlation analysis),相關(guān)分析是研究現象之間是否存在某種依存關(guān)系,并對具體有依存關(guān)系的現象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系,例如,以X和Y分別記一個(gè)人的身高和體重,或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量,則X與Y顯然有關(guān)系,而又沒(méi)有確切到可由其中的一個(gè)去精確地決定另一個(gè)的程度,這就是相關(guān)關(guān)系。
4、對應分析(Correspondence Analysis)
對應分析(Correspondence analysis)也稱(chēng)關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析,通過(guò)分析由定性變量構成的交互匯總表來(lái)揭示變量間的聯(lián)系。可以揭示同一變量的各個(gè)類(lèi)別之間的差異,以及不同變量各個(gè)類(lèi)別之間的對應關(guān)系。對應分析的基本思想是將一個(gè)聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結構以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來(lái)。
5、回歸分析
研究一個(gè)隨機變量Y對另一個(gè)(X)或一組(X1,X2,…,Xk)變量的相依關(guān)系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴(lài)的定量關(guān)系的一種統計分析方法。運用十分廣泛,回歸分析按照涉及的自變量的多少,可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變量和因變量之間的關(guān)系類(lèi)型,可分為線(xiàn)性回歸分析和非線(xiàn)性回歸分析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又稱(chēng)“變異數分析”或“F檢驗”,是R.A.Fisher發(fā)明的,用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數差別的顯著(zhù)性檢驗。由于各種因素的影響,研究所得的數據呈現波動(dòng)狀。造成波動(dòng)的原因可分成兩類(lèi),一是不可控的隨機因素,另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀(guān)測變量的方差入手,研究諸多控制變量中哪些變量是對觀(guān)測變量有顯著(zhù)影響的變量。這個(gè) 還需要具體問(wèn)題具體分析
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。
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