《基本统计分析》课件

基本统计分析•引言•描述性统计分析•推理性统计分析CATALOGUE•方差分析目录•相关与回归分析•高级统计分析方法•基本统计分析的注意事项和伦理问题01引言什么是基本统计分析010203描述性统计分析推断性统计分析高级统计分析通过图表、表格等形式对通过样本数据推断总体特在基础统计分析的基础上，数据进行整理和呈现，以征，包括参数估计和假设运用更复杂的统计模型和揭示数据的分布特征和规检验等方法方法，对数据进行深入分律析和挖掘基本统计分析的重要性数据驱动决策预测和预警评估和改进通过对数据进行统计分析，可以通过统计分析，可以对未来的趋通过对数据的统计分析，可以对为企业、政府等提供决策依据，势进行预测，及时发现潜在的风项目的实施效果进行评估，发现提高决策的科学性和准确性险和机会存在的问题并提出改进措施基本统计分析的应用领域金融市场营销用于股票、债券、基金等投资产品的风险评通过对市场调查数据的统计分析，了解消费估和收益预测者需求和市场趋势，制定营销策略医学社会科学用于临床试验、疾病诊断和治疗效果的评估用于社会调查、民意测验等领域的研究和分析02描述性统计分析数据的收集和整理选择适当的调查方法根据研究目的和数据类型，选择适当的调查方法，如问卷调查、观察法、确定研究目的实验法等在收集数据之前，首先需要明确研究的目的和问题，以便有针对性地收集相关实施调查并整理数据数据按照调查计划进行数据收集，并对数据进行整理和筛选，确保数据的准确设计调查问卷或观察表性和完整性根据调查方法设计相应的调查问卷或观察表，确保问题或观察项与研究目的相关且易于理解和操作数据的描述性统计指标平均数中位数众数标准差方差表示数据的集中趋势，将数据按大小排序后，出现次数最多的数值表示数据离散程度的指表示数据离散程度的指计算所有数值的和除以位于中间位置的数值标，计算每个数值与平标，计算每个数值与平数值的数量对于奇数个数据，中位均数之差的平方和的平均数之差的平方和的平数是中间那个数；对于均值，再取平方根均值偶数个数据，中位数是中间两个数的平均值数据的图表展示直方图饼图用于展示数据的分布情况，以用于展示各部分在总体中所占数值范围为横轴，以频数为纵的比例，以扇形面积表示比例轴大小折线图条形图用于展示数据随时间或其他变用于展示分类数据之间的比较量的变化趋势，以时间为横轴，关系，以条形的长度或高度表以数值为纵轴示数值大小03推理性统计分析概率和随机变量概率描述随机事件发生的可能性，取值范围在0到1之间，其中0表示事件不可能发生，1表示事件一定会发生随机变量表示随机试验结果的量，可以用字母表示，如X、Y等参数估计和区间估计参数估计通过样本数据对总体参数进行估计，常用的方法有矩估计和最大似然估计区间估计根据样本数据推断总体参数的可能取值范围，常用的方法有置信区间和预测区间假设检验假设检验的基本思想根据样本数据对总体参数进行假设，然后通过统计方法检验该假设是否成立假设检验的步骤提出假设、构造检验统计量、确定临界值、做出决策04方差分析方差分析的基本概念01方差分析（ANOVA）是一种统计技术，用于比较两个或多个组之间的平均值差异是否显著02它通过分析数据的方差（即离散程度）来评估各组之间的差异03方差分析的前提假设是数据满足独立性、正态性和同方差性方差分析的步骤和方法

1.提出假设

2.数据收集

3.数据整理确定要检验的原假设（H0）和收集符合研究目的和假设的数对数据进行整理和描述性统计010203备择假设（H1）据分析，包括计算平均值、标准差等

4.方差齐性检验

5.F检验

6.结论使用Levenes test或Bartletts进行F检验，以确定各组之间根据F检验的结果，判断原假040506test等方法检验各组数据的方的总体平均值是否存在显著差设是否成立，并给出解释和结差是否齐性异论方差分析的应用实例

011.比较三个不同班级的学生的平均成绩是否存在显著差异

022.比较不同品牌手机的电池寿命是否存在显著差异

033.比较三种不同类型运动对减肥效果的影响是否存在显著差异05相关与回归分析相关分析描述变量间关系的强度和方向相关分析通过计算变量间的相关系数（如Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等），来描述两个或多个变量之间关系的强度和方向确定变量间是否具有统计依赖性相关分析可以判断两个或多个变量之间是否存在统计依赖性，即是否存在显著的相关关系控制其他变量的影响在多元相关分析中，可以通过控制其他变量的影响，来研究某一特定变量与因变量之间的关系回归分析预测因变量的值01回归分析通过建立数学模型，利用自变量（预测变量）来预测因变量的值这种方法可以帮助我们了解自变量对因变量的影响程度和作用机制控制其他变量的影响02回归分析可以控制其他变量的影响，以研究某一特定变量对因变量的独立贡献确定最佳拟合模型03通过比较不同模型的拟合优度，回归分析可以帮助我们确定最佳拟合模型，以预测因变量的值相关与回归分析的应用实例预测股票价格通过分析历史股票价格、成交量、市盈率等指标，利用回归分析建立预测模型，以预测未来股票价格的变化趋势医学研究在医学研究中，相关与回归分析可以用于研究疾病与各种风险因素之间的关系，如糖尿病与饮食习惯、体重等因素之间的关系市场调研在市场调研中，相关与回归分析可以用于研究消费者行为、产品价格、市场份额等因素之间的关系，以帮助企业制定营销策略06高级统计分析方法主成分分析总结词主成分分析是一种降维技术，通过线性变换将多个相关变量转化为少数几个不相关变量，这些新变量称为主成分详细描述主成分分析通过构造原变量的线性组合，将多个具有相关性的变量转化为少数几个独立的变量，这些独立的变量能够反映原变量的主要信息在多元统计分析中，主成分分析常用于减少数据集的维度，简化数据结构，揭示变量之间的关系因子分析总结词因子分析是一种探索性统计分析方法，通过寻找隐藏在数据中的潜在结构来解释观测变量之间的相关性详细描述因子分析通过寻找公共因子来解释观测变量之间的关系，这些公共因子是观测变量的潜在结构与主成分分析不同，因子分析不仅考虑变量之间的相关性，还考虑了变量之间的共同因子因子分析常用于探索性数据分析、市场细分、顾客满意度研究等领域聚类分析总结词详细描述聚类分析是一种无监督学习方法，通过聚类分析的目标是将相似的对象归为同一将相似的对象或观测值分组在一起形成组，称为聚类，使得同一聚类内的对象具聚类，使得同一聚类内的对象尽可能相VS有高度的相似性，而不同聚类间的对象具似，不同聚类间的对象尽可能不同有高度的差异性常见的聚类方法包括层次聚类、K-均值聚类、DBSCAN等聚类分析广泛应用于数据挖掘、市场细分、图像处理等领域基本统计分析的注意事项07和伦理问题数据来源和数据质量的保证数据来源确保数据来源的可靠性和权威性，优先选择官方或经过同行评审的数据数据清洗对数据进行预处理，如缺失值填充、异常值处理等，以提高数据质量数据验证对数据进行必要的验证，以确认数据的准确性和完整性统计分析方法的合理选择和应用明确分析目的根据研究目的选择合适的统计分析方法1方法的适用性确认所选方法适用于当前的数据和问题类型2方法的局限性了解方法的局限性，避免误用或过度解读结果3统计分析结果的解释和报告避免主观偏见报告的规范性在解释结果时，保持客观中立的态度，避免主按照学术规范撰写报告，包括研究目的、方法、观偏见结果和结论等部分结果的可重复性确保分析过程和结果的透明度，以便他人能够重复验证THANKS FORWATCHING感谢您的观看。