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統(tǒng)計(jì)分析方法范文第1篇

人類對(duì)客觀事物的認(rèn)識(shí)是多種多樣的，這些認(rèn)識(shí)可以是企業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模，可以是企業(yè)生產(chǎn)機(jī)器的穩(wěn)定性，可以是一個(gè)地區(qū)的教學(xué)質(zhì)量，可以是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的規(guī)律，也可以是一個(gè)時(shí)期的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)或環(huán)境等等。撇開(kāi)這些形形的形式內(nèi)容，人們對(duì)客觀事物的認(rèn)識(shí)從目的來(lái)看可分為表面認(rèn)識(shí)和本質(zhì)認(rèn)識(shí)兩種。本文將這種從形式內(nèi)容中抽象出來(lái)的對(duì)客觀事物的認(rèn)識(shí)稱之為統(tǒng)計(jì)分析內(nèi)容。表面認(rèn)識(shí)就是對(duì)客觀事物表面特征的認(rèn)識(shí)；本質(zhì)認(rèn)識(shí)是從客觀事物表面特征出發(fā)，最終得到超越客觀事物表面特征的本質(zhì)特征的認(rèn)識(shí)。同樣，與統(tǒng)計(jì)分析內(nèi)容相對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析（方法）就可分為表面分析和本質(zhì)分析兩種。在統(tǒng)計(jì)分析方法的使用上，形式內(nèi)容的認(rèn)識(shí)與統(tǒng)計(jì)分析方法的關(guān)聯(lián)不大，反而是在統(tǒng)計(jì)分析內(nèi)容認(rèn)識(shí)（對(duì)客觀事物表面認(rèn)識(shí)和本質(zhì)認(rèn)識(shí)）上，分析方法的使用差別較大，因此本文主要從統(tǒng)計(jì)分析方法的角度對(duì)統(tǒng)計(jì)分析內(nèi)容加以細(xì)分。在SPSS中，橫向叫個(gè)案，所有個(gè)案組成樣本；縱向叫變量，一個(gè)變量代表客觀事物的某方面特征。表面認(rèn)識(shí)在SPSS中主要對(duì)應(yīng)于樣本認(rèn)識(shí)，目的是認(rèn)識(shí)樣本所代表的具體事物的特征（當(dāng)然樣本的特征離不開(kāi)變量，但目的不在變量）。本質(zhì)認(rèn)識(shí)則以樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，總結(jié)出同類事物的普遍特征，這些特征就是變量自身的特征（它從樣本出發(fā)，但又超越樣本），因此本質(zhì)認(rèn)識(shí)可以認(rèn)為就是對(duì)變量的認(rèn)識(shí)。統(tǒng)計(jì)分析內(nèi)容的劃分與人們對(duì)客觀事物的認(rèn)識(shí)規(guī)律也密不可分。人類對(duì)客觀事物的認(rèn)識(shí)都是由淺入深、由外及里的。這種由淺入深、由外及里的認(rèn)識(shí)過(guò)程正好體現(xiàn)了表面認(rèn)識(shí)和本質(zhì)認(rèn)識(shí)兩個(gè)過(guò)程。統(tǒng)計(jì)分析的兩種內(nèi)容既是人們對(duì)客觀事物認(rèn)識(shí)的兩個(gè)方面，也是人們對(duì)客觀事物認(rèn)識(shí)的兩個(gè)過(guò)程，但它們可以是相互獨(dú)立的。因?yàn)槿祟惓鲇谡J(rèn)識(shí)目的的需要可以只認(rèn)識(shí)客觀事物的表面，也可以只認(rèn)識(shí)客觀事物的規(guī)律。

（一）表面認(rèn)識(shí)

表面認(rèn)識(shí)是一種以認(rèn)識(shí)具體客觀事物表面特征為目的的認(rèn)識(shí)。對(duì)具體客觀事物表面特征的認(rèn)識(shí)，從定量和定性兩個(gè)角度出發(fā)，還可以分為事物描述認(rèn)識(shí)和事物評(píng)價(jià)認(rèn)識(shí)兩種。

1.事物描述認(rèn)識(shí)。事物描述認(rèn)識(shí)是指只對(duì)具體客觀事物作純粹的描述，而不加任何主觀意見(jiàn)的認(rèn)識(shí)，如集中趨勢(shì)描述。從認(rèn)識(shí)內(nèi)容的復(fù)雜性來(lái)看，事物描述認(rèn)識(shí)又可分為簡(jiǎn)單描述認(rèn)識(shí)和綜合描述認(rèn)識(shí)。簡(jiǎn)單描述認(rèn)識(shí)是對(duì)具體客觀事物的一種現(xiàn)象（變量）特征的認(rèn)識(shí)，如認(rèn)識(shí)一群企業(yè)的規(guī)模。綜合描述認(rèn)識(shí)則是結(jié)合具體客觀事物的很多現(xiàn)象（變量）對(duì)具體客觀事物的特征加以認(rèn)識(shí)，如認(rèn)識(shí)事物在兩個(gè)定類變量中交互分布等。綜合描述不是簡(jiǎn)單描述的組合，而是簡(jiǎn)單描述的提升。

2.事物評(píng)價(jià)認(rèn)識(shí)。事物評(píng)價(jià)認(rèn)識(shí)是指對(duì)具體客觀事物的某種特征給出人為意見(jiàn)或判斷的認(rèn)識(shí)。評(píng)價(jià)分析通常給出定性結(jié)果，如判斷兩種產(chǎn)品某種性能的差異是否存在。按評(píng)價(jià)內(nèi)容來(lái)分，評(píng)價(jià)分析主要包括事物成績(jī)?cè)u(píng)價(jià)分析和事物間差異評(píng)價(jià)分析兩種。事物成績(jī)?cè)u(píng)價(jià)按評(píng)價(jià)所依賴的現(xiàn)象多寡還可分為簡(jiǎn)單評(píng)價(jià)和綜合評(píng)價(jià)。簡(jiǎn)單評(píng)價(jià)是對(duì)事物的一方面特征給出評(píng)價(jià)意見(jiàn)，如根據(jù)銷售數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的銷售成績(jī)作出評(píng)價(jià)。綜合評(píng)價(jià)是對(duì)事物的多方面特征給出綜合的評(píng)價(jià)意見(jiàn)，如根據(jù)利潤(rùn)率、流動(dòng)資金周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)收益率等特征對(duì)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益作出評(píng)價(jià)。

（二）本質(zhì)認(rèn)識(shí)本質(zhì)認(rèn)識(shí)是一種以認(rèn)識(shí)普遍客觀事物本質(zhì)為目的的認(rèn)識(shí)。本質(zhì)認(rèn)識(shí)仍以特定樣本事物的數(shù)據(jù)為依據(jù)，但認(rèn)識(shí)的結(jié)果已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出樣本事物的范圍。撇開(kāi)具體事物后，人類對(duì)事物本質(zhì)的認(rèn)識(shí)，則主要體現(xiàn)為對(duì)普遍事物的現(xiàn)象（變量）自身規(guī)律的認(rèn)識(shí)和對(duì)普遍事物的現(xiàn)象（變量）間關(guān)系規(guī)律的認(rèn)識(shí)。這兩種認(rèn)識(shí)還可以給他們一個(gè)更簡(jiǎn)單的名字，就是單現(xiàn)象本質(zhì)認(rèn)識(shí)和多現(xiàn)象關(guān)系認(rèn)識(shí)，這也可以看作是本質(zhì)認(rèn)識(shí)按現(xiàn)象復(fù)雜性的劃分。

1.單現(xiàn)象本質(zhì)認(rèn)識(shí)。單現(xiàn)象本質(zhì)認(rèn)識(shí)是對(duì)單變量自身規(guī)律的認(rèn)識(shí)。單現(xiàn)象本質(zhì)認(rèn)識(shí)按現(xiàn)象與時(shí)間的關(guān)系，又分為現(xiàn)象自身分布規(guī)律認(rèn)識(shí)（靜態(tài)）和現(xiàn)象自身變化規(guī)律認(rèn)識(shí)（動(dòng)態(tài)）兩種。

（1）現(xiàn)象自身分布規(guī)律認(rèn)識(shí)，是指認(rèn)識(shí)現(xiàn)象自身的分布特征，屬靜態(tài)認(rèn)識(shí)，如認(rèn)識(shí)成績(jī)是否成正態(tài)分布，搖號(hào)時(shí)每個(gè)號(hào)碼的出現(xiàn)是否呈均勻分布等。

（2）現(xiàn)象自身變化規(guī)律認(rèn)識(shí)，是認(rèn)識(shí)現(xiàn)象在時(shí)間上的變化規(guī)律，屬動(dòng)態(tài)認(rèn)識(shí)，如長(zhǎng)期趨勢(shì)認(rèn)識(shí)、季節(jié)變動(dòng)規(guī)律認(rèn)識(shí)等。

2.多現(xiàn)象關(guān)系認(rèn)識(shí)。多現(xiàn)象關(guān)系認(rèn)識(shí)是對(duì)變量間關(guān)系的存在與否、關(guān)系的程度大小及方向等內(nèi)容的認(rèn)識(shí)。多現(xiàn)象關(guān)系認(rèn)識(shí)，按變量間關(guān)系是否平等又分為對(duì)等關(guān)系認(rèn)識(shí)和影響關(guān)系認(rèn)識(shí)兩種。

（1）對(duì)等關(guān)系認(rèn)識(shí)，是對(duì)兩群對(duì)等變量間關(guān)系的認(rèn)識(shí)。對(duì)等關(guān)系認(rèn)識(shí)中，變量相互影響，沒(méi)有自變量與因變量之分，如相關(guān)認(rèn)識(shí)。兩群變量之間的對(duì)等關(guān)系可以是，一對(duì)一的關(guān)系（如簡(jiǎn)單相關(guān)認(rèn)識(shí)、偏相關(guān)認(rèn)識(shí)），也可以是一對(duì)多的關(guān)系（如復(fù)相關(guān)認(rèn)識(shí)），還可以是多對(duì)多的關(guān)系（如變量聚類認(rèn)識(shí)）。兩群變量的關(guān)系可以是線性的、曲線的，或者沒(méi)有關(guān)系。

（2）影響關(guān)系認(rèn)識(shí)，是對(duì)一群變量如何影響另一群變量的認(rèn)識(shí)。影響關(guān)系認(rèn)識(shí)中，兩群變量間的關(guān)系是不平等的，存在自變量和因變量之分，如回歸關(guān)系認(rèn)識(shí)。影響關(guān)系認(rèn)識(shí)中的因變量通常是一個(gè)，但自變量卻可以是一個(gè)或多個(gè)。因此影響認(rèn)識(shí)又可以分為一對(duì)一影響和多對(duì)一影響。

二、SPSS分析方法按統(tǒng)計(jì)分析內(nèi)容的歸納

與統(tǒng)計(jì)分析內(nèi)容相對(duì)應(yīng)的SPSS分析方法首先分為表面分析和本質(zhì)分析兩種。

（一）表面分析表面分析是以認(rèn)識(shí)客觀事物表面特征為目的的一種分析方法，與表面認(rèn)識(shí)相對(duì)應(yīng)。表面分析，從認(rèn)識(shí)的性質(zhì)出法，具體又分為事物描述分析和事物評(píng)價(jià)分析兩種。

1.事物描述分析，是對(duì)客觀事物的表面特征進(jìn)行認(rèn)識(shí)的一種分析。按認(rèn)識(shí)時(shí)涉及的變量數(shù)多少，可分為單現(xiàn)象描述分析和多現(xiàn)象描述分析兩種。

（1）單現(xiàn)象描述分析（簡(jiǎn)單描述分析），是對(duì)客觀事物單方面特征進(jìn)行描述的分析。對(duì)客觀事物的描述方法（分析方法），以其手段的不同歸納起來(lái)可以有指標(biāo)描述法、表格描述法、圖形描述法、推斷描述法等。指標(biāo)描述法，是以統(tǒng)計(jì)指標(biāo)方式來(lái)認(rèn)識(shí)事物，認(rèn)識(shí)的具體內(nèi)容包括集中趨勢(shì)、離中趨勢(shì)、分布特征等。相關(guān)的SPSS方法主要是描述統(tǒng)計(jì)中的描述，除此之外還有描述統(tǒng)計(jì)中的頻率、探索兩方法。這些分析的特點(diǎn)是輸出統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。表格描述法，是以分組表的方式來(lái)描述事物的特征，其內(nèi)容僅包括簡(jiǎn)單分布表（交互分布表屬多現(xiàn)象描述分析）。相關(guān)SPSS方法是描述統(tǒng)計(jì)中的頻率，其特點(diǎn)是輸出頻率表。圖形描述法，是以統(tǒng)計(jì)圖方式來(lái)認(rèn)識(shí)事物的特征，其內(nèi)容包括箱索圖、莖葉圖、餅圖、條形圖、直方圖、散點(diǎn)圖等。相關(guān)的SPSS方法是描述統(tǒng)計(jì)中的探索、頻率方法和圖形菜單中的各種圖形功能。探索功能可輸出箱索圖和莖葉圖。頻率功能可輸出餅圖、條形圖和直方圖。圖形功能則可輸出除莖葉圖外的各種圖。推斷描述法，是以數(shù)據(jù)庫(kù)中的樣本數(shù)據(jù)為依據(jù)，推斷總體特征。盡管此處的總體事物超出SPSS中的樣本范圍，但人們也只不過(guò)將其看作是更大的樣本罷了。從認(rèn)識(shí)目的來(lái)看，推斷描述中對(duì)總體均值、比率或方差的認(rèn)識(shí)仍屬表面認(rèn)識(shí)。統(tǒng)計(jì)抽樣推斷的具體內(nèi)容包括統(tǒng)計(jì)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)兩種。統(tǒng)計(jì)估計(jì)的主要內(nèi)容就是完成總體均值、成數(shù)的區(qū)間估計(jì)，相關(guān)的SPSS分析方法是描述統(tǒng)計(jì)中的探索功能。假設(shè)檢驗(yàn)的主要內(nèi)容是均值、成數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)，相關(guān)的SPSS分析方法是均值比較中的單樣本T檢驗(yàn)。

（2）多現(xiàn)象描述分析（綜合描述分析），是對(duì)客觀事物的多方面（變量）特征進(jìn)行綜合的描述（并非多個(gè)簡(jiǎn)單描述的疊加）。綜合描述分析方法按其認(rèn)識(shí)目的不同又可分為交互分布描述、分類描述、降維描述和分類識(shí)別等幾種。交互分布描述，其目的是認(rèn)識(shí)事物在多變量下的聯(lián)合分布。其描述內(nèi)容包括交互表和與交互表對(duì)應(yīng)的分布圖，相關(guān)的SPSS分析方法是描述統(tǒng)計(jì)中的交互表和圖形菜單的條形圖等。分類描述，其目的是認(rèn)識(shí)哪些個(gè)案間的關(guān)系較為接近。相關(guān)的SPSS分析方法是聚類分析中的個(gè)案聚類分析，聚類分析方法又包括兩步聚類、K-均值聚類和系統(tǒng)聚類等三種。降維描述，其目的是認(rèn)識(shí)多變量下的主要影響因素（主成分）有哪些。相關(guān)的SPSS分析方法是降維分析中因子分析和對(duì)應(yīng)分析。分類識(shí)別，其目的是認(rèn)識(shí)某事物在已有實(shí)物分類上的類別歸屬。相關(guān)的SPSS分析方法是判別分析。

2.事物評(píng)價(jià)分析。

（1）成績(jī)?cè)u(píng)價(jià)分析。簡(jiǎn)單評(píng)價(jià)，是對(duì)事物在某個(gè)方面（變量）的成績(jī)所做的評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)客觀事物的成績(jī)可有多種標(biāo)準(zhǔn)，按其評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的不同，簡(jiǎn)單評(píng)價(jià)可有對(duì)照評(píng)價(jià)、橫向評(píng)價(jià)和縱向評(píng)價(jià)等三種。對(duì)照評(píng)價(jià)，是根據(jù)給定評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)評(píng)價(jià)客觀事物成績(jī)的分析方法。相關(guān)的SPSS分析方法是均值比較中的單樣本T檢驗(yàn)。橫向評(píng)價(jià)，是以同類事物作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)評(píng)價(jià)客觀事物成績(jī)的分析方法。相關(guān)的SPSS分析方法是均值比較中的獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)。縱向評(píng)價(jià)，是以評(píng)價(jià)事物的歷史成績(jī)作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)評(píng)價(jià)現(xiàn)時(shí)成績(jī)的分析方法。相關(guān)的SPSS分析方法是均值比較中的獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)或配對(duì)樣本T檢驗(yàn)。上述的幾種評(píng)價(jià)都較簡(jiǎn)單，可以直接靠經(jīng)驗(yàn)而無(wú)需借助SPSS軟件。綜合評(píng)價(jià)，是對(duì)事物在多個(gè)方面（變量）作出的成績(jī)所進(jìn)行的評(píng)價(jià)。這是一種復(fù)雜的評(píng)價(jià)方法，它不是每個(gè)變量簡(jiǎn)單評(píng)價(jià)的疊加，因此通常要求多種SPSS分析方法同時(shí)運(yùn)用。如要得出綜合排名，則要經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理和綜合分計(jì)算兩個(gè)步驟。標(biāo)準(zhǔn)化處理，是將非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，折算成均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，目的是消除變量間的不可比性。在此過(guò)程中，還要統(tǒng)一變量的正逆性。相應(yīng)的SPSS方法是均值比較中的描述。在描述功能中，勾選“將標(biāo)準(zhǔn)化得分另存為變量”復(fù)選框則可。綜合分計(jì)算，是根據(jù)事物的多個(gè)特征（變量）值來(lái)計(jì)算其綜合得分。這種綜合得分可以是簡(jiǎn)單綜合分或加權(quán)綜合分。相應(yīng)的SPSS方法是轉(zhuǎn)換菜單中的計(jì)算變量。

（2）差異評(píng)價(jià)分析，是對(duì)事物與事物之間的差異是否顯著所做的評(píng)價(jià)。差異評(píng)價(jià)的內(nèi)容包括均值差異、結(jié)構(gòu)差異和方差差異等幾種。均值差異評(píng)價(jià)。均值差異評(píng)價(jià)在分析方法上有兩事物差異和多事物差異之分。兩種事物間差異評(píng)價(jià)，是比較兩種事物在同一時(shí)間和同一現(xiàn)象（變量）上均值差異是否顯著的一種評(píng)價(jià)，如比較兩個(gè)地區(qū)人民生活水平差異是否顯著。相關(guān)的SPSS分析方法包括比較均值中的獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)、方差分析等。多種事物間差異評(píng)價(jià)，是比較多種事物在同一現(xiàn)象（變量）上均值差異是否顯著的一種評(píng)價(jià)，如比較不同文化程度人群間收入差異是否顯著。相關(guān)的SPSS分析方法是比較均值中的單因素方差分析。結(jié)構(gòu)差異評(píng)價(jià)，是評(píng)價(jià)兩總體的結(jié)構(gòu)差異是否顯著的一種分析。相關(guān)的SPSS分析方法是非參數(shù)檢驗(yàn)中卡方檢驗(yàn)。方差差異評(píng)價(jià)，是評(píng)價(jià)兩個(gè)總體中同一變量方差差異是否顯著的一種評(píng)價(jià)。相關(guān)的SPSS分析方法是F檢驗(yàn)，這是獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)中的附帶功能。

（二）本質(zhì)分析

1.單現(xiàn)象本質(zhì)分析。

（1）分布特征分析（靜態(tài)）。分布特征通常可通過(guò)分布圖和分布表來(lái)認(rèn)識(shí)，但分布圖和分布表認(rèn)識(shí)的只是具體事物的現(xiàn)象特征，并非普遍事物的現(xiàn)象特征。SPSS是通過(guò)顯著性檢驗(yàn)來(lái)判斷普遍事物的現(xiàn)象特征，相關(guān)的SPSS分析方法包括非參數(shù)檢驗(yàn)中的卡方檢驗(yàn)、二項(xiàng)式檢驗(yàn)、單樣本K-S檢驗(yàn)等。但在使用SPSS操作前還應(yīng)通過(guò)分布圖和分布表初步判斷現(xiàn)象的特征，然后再用SPSS非參數(shù)檢驗(yàn)方法來(lái)判斷現(xiàn)象的本質(zhì)特征。非參數(shù)檢驗(yàn)的主要作用是檢驗(yàn)事物的分布是否顯著成某種特征，這些特征包括正態(tài)分布、均勻分布、泊松分布和二項(xiàng)式分布等。具體分析方法包括以下幾方面。單總體比率假設(shè)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)總體中某一特征的總體單位的比例是否為某個(gè)特定值，如檢驗(yàn)總體中男性比重是否顯著為50%。相關(guān)的SPSS分析方法為非參數(shù)檢驗(yàn)中的二項(xiàng)式。單總體結(jié)構(gòu)分布檢驗(yàn)，檢驗(yàn)總體在某一現(xiàn)象（變量）上的分布是否成某種已知分布形態(tài)（如均勻分布、泊松分布、二項(xiàng)式分布等）。檢驗(yàn)方法包括非參數(shù)檢驗(yàn)中的卡方檢驗(yàn)、單樣本K-S檢驗(yàn)。正態(tài)分布檢驗(yàn)，檢驗(yàn)總體在某一現(xiàn)象上的分布特征是否為正態(tài)分布。相關(guān)的SPSS分析方法是非參數(shù)檢驗(yàn)中的單樣本K-S檢驗(yàn)。

（2）變化規(guī)律分析（動(dòng)態(tài)）。長(zhǎng)期趨勢(shì)分析，是一種分析事物在時(shí)間上的變化是否成某種規(guī)律以及還原其函數(shù)關(guān)系式的分析。在變化規(guī)律形態(tài)的判斷上，需要用到散點(diǎn)圖，相關(guān)的SPSS分析方法是圖形菜單下的散點(diǎn)圖功能。函數(shù)關(guān)系式回歸的分析則屬時(shí)間序列自回歸，相應(yīng)的SPSS方法是回歸分析，在回歸菜單下的“線性”及“曲線估計(jì)”等功能中完成。季節(jié)變動(dòng)分析，是一種尋找季節(jié)變動(dòng)規(guī)律的分析。主要內(nèi)容包括季節(jié)變動(dòng)規(guī)律是否存在的判斷和季節(jié)指數(shù)的計(jì)算。在季節(jié)變動(dòng)規(guī)律是否存在的判斷中，相關(guān)的SPSS方法是圖像菜單下的線圖。在季節(jié)指數(shù)的計(jì)算中，相關(guān)的SPSS操作方法需分兩步完成：第一步，添加時(shí)間序列，在數(shù)據(jù)菜單的定義日期功能中完成；第二步，完成季節(jié)指數(shù)計(jì)算，在分析菜單中預(yù)測(cè)子菜單下的季節(jié)性分解功能中完成。

2.多現(xiàn)象關(guān)系分析。

（1）對(duì)等關(guān)系分析。現(xiàn)象對(duì)等關(guān)系分析的主要任務(wù)是判斷變量間關(guān)系是否存在，其次是判斷其相關(guān)方向及相關(guān)程度的大小等。由于相關(guān)變量的類型不同，相應(yīng)的分析方法也不同。若將相關(guān)變量的類型分為定類、定序和定距三種，則在兩兩組合搭配下，變量間關(guān)系的類型可有6種之多。若將6種關(guān)系中分析方法相同的關(guān)系加以組合，則可得出以下三種組合關(guān)系：定類與定類、定序、定距的關(guān)系；定序與定序、定距的關(guān)系；定距與定距的關(guān)系。第一種，定類與定類、定序、定距的關(guān)系，可采用卡方檢驗(yàn)方法來(lái)分析。相關(guān)的SPSS分析方法是描述統(tǒng)計(jì)的交互表。第二種，定序與定序、定距的關(guān)系，可采用散點(diǎn)圖、卡方檢驗(yàn)和相關(guān)分析幾兩種方法來(lái)分析。卡方檢驗(yàn)只能判斷關(guān)系是否顯著存在，相關(guān)的SPSS分析方法是描述統(tǒng)計(jì)的交互表。散點(diǎn)圖可以判斷相關(guān)形態(tài)及方向；相關(guān)分析則可進(jìn)一步分析相關(guān)程度的高低及相關(guān)方向。相關(guān)的SPSS分析方法包括圖形菜單下的散點(diǎn)圖和分析菜單中的相關(guān)分析（簡(jiǎn)單相關(guān)分析）。第三種，定距與定距的關(guān)系，可采用散點(diǎn)圖和相關(guān)分析來(lái)進(jìn)行分析。分析現(xiàn)象間相關(guān)形態(tài)及相關(guān)方向，可采用SPSS中的散點(diǎn)圖功能。對(duì)現(xiàn)象間相關(guān)關(guān)系大小的分析，依相關(guān)變量數(shù)量多少及地位的不同，可有簡(jiǎn)單相關(guān)分析（距離分析）、偏相關(guān)分析、復(fù)相關(guān)分析幾種。簡(jiǎn)單相關(guān)分析（包括距離分析），可用來(lái)分析兩個(gè)定序變量間、兩個(gè)數(shù)值變量間、定序數(shù)值變量間的相關(guān)關(guān)系。相關(guān)的SPSS分析方法是相關(guān)菜單下的“雙變量”及“距離”菜單功能。根據(jù)變量間關(guān)系的大小（距離的遠(yuǎn)近），還可以進(jìn)一步對(duì)變量群作分組認(rèn)識(shí)，相關(guān)的SPSS分析方法是聚類分析中的變量聚類分析。偏相關(guān)分析，是在排除外部變量對(duì)分析變量影響后，分析兩個(gè)變量間線性關(guān)系大小及方向的分析方法。相關(guān)的SPSS分析方法是相關(guān)菜單下的“偏相關(guān)”菜單功能。復(fù)相關(guān)分析，是分析一個(gè)變量同時(shí)與多個(gè)變量間的線性關(guān)系是否存在，以及相關(guān)方向及大小的分析方法。相關(guān)的SPSS分析方法是多元線性回歸分析。多元線性回歸分析中，輸出的方差分析數(shù)據(jù)可以判斷線性關(guān)系是否存在，輸出的相關(guān)系數(shù)就是復(fù)相關(guān)系數(shù)。

（2）影響關(guān)系分析。影響關(guān)系分析中依自變量和因變量類型不同，可有多種不同的分析方法。因變量的類型主要有定距、定序和二分變量等三種，自變量的類型則包括定距、定序和定距三種類型的全部。單自變量情況下兩兩排列可有九種情況，加上多自變量（當(dāng)前尚無(wú)多因變量的回歸分析），情況將更加復(fù)雜。有些組合無(wú)法進(jìn)行分析，其余可以進(jìn)行分析的組合中，結(jié)合它們的共性，最終綜合成以下八種情況：三種變量對(duì)定距變量的定性分析、定距定序變量對(duì)定距變量的定量分析、三種變量對(duì)定序變量的定性分析、定距定序變量對(duì)二分變量的定量分析、多自變量對(duì)定距變量的定性分析、多定距定序變量對(duì)定距變量的定量分析、多自變量對(duì)定序變量的定性分析、多定距定序變量對(duì)二分變量的定量分析。三種變量對(duì)定距變量的定性分析，可分析自變量對(duì)定距變量的影響是否存在。相關(guān)的SPSS分析方法包括獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)、單因素方差分析。獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的影響因素的取值只能是兩個(gè)，單因素方差分析的影響因素取值可以是兩個(gè)或多個(gè)。定距定序變量對(duì)定距變量的定量分析，可還原因變量和自變量間的函數(shù)關(guān)系式。相關(guān)的SPSS分析方法是回歸分析。回歸分析依變量間關(guān)系形態(tài)不同又分為線性回歸分析和曲線回歸分析兩種。相關(guān)的操作包括回歸菜單下的“線性”及“曲線估計(jì)”等功能。三種變量對(duì)定序變量的定性分析，分析方法同上述A情況。定距定序變量對(duì)二分變量的定量分析，可還原因變量和自變量間的函數(shù)關(guān)系式。相關(guān)的SPSS分析方法是回歸菜單下的二分邏輯回歸。多對(duì)一影響分析。多自變量對(duì)定距變量的定性分析，可分析自變量對(duì)定距變量的影響是否存在。相關(guān)的SPSS分析方法是多因素方差分析，在一般模型下的單變量功能中完成。多定距定序變量對(duì)定距變量的定量分析，可還原因變量和自變量間的線性函數(shù)關(guān)系式。相關(guān)的SPSS分析方法是多元線性回歸分析，在回歸菜單下的線中完成。多自變量對(duì)定序變量的定性分析，方法同A情況。多定距定序變量對(duì)二分變量的定量分析，分析方法同一對(duì)一影響分析的D情況。

三、三點(diǎn)總結(jié)

（一）兩種分析方法的關(guān)系不管是表面分析還是本質(zhì)分析，都是對(duì)客觀事物特征的認(rèn)識(shí)。前者著眼具體事物，后者著眼普遍事物。正因?yàn)楸砻嬲J(rèn)識(shí)著眼的是具體事物，所以對(duì)具體事物的評(píng)價(jià)分析（雖帶定性特征）仍屬表面分析。由于普遍事物是個(gè)抽象概念，在分析過(guò)程中人們要依賴具體事物的數(shù)據(jù)，但分析結(jié)果卻超越具體事物。超越具體事物后，人們得到的就是變量自身的規(guī)律。表面分析，認(rèn)識(shí)的是具體事物的特征，但認(rèn)識(shí)過(guò)程又離不開(kāi)變量。本質(zhì)分析，認(rèn)識(shí)的是普遍事物某種現(xiàn)象（變量）自身規(guī)律的特征，但認(rèn)識(shí)過(guò)程卻離不開(kāi)具體事物（樣本）。在本質(zhì)分析中將具體事物看作是樣本，得出的卻是同類事物的規(guī)律。而表面分析中，要認(rèn)識(shí)的就是具定事物的特征，但這些特征一般不能看作是同類事物的特征。如某個(gè)地區(qū)的人口分布呈老年化是事物特征，但并不等于所有地區(qū)的人口分布都呈老年化（普遍規(guī)律）。

（二）分析內(nèi)容與SPSS分析方法的關(guān)系統(tǒng)計(jì)分析內(nèi)容和SPSS分析方法的關(guān)系，表現(xiàn)為目的與手段的關(guān)系。相同的分析內(nèi)容可以使用不同的分析方法，不同的分析內(nèi)容，可以使用相同的分析手段。用同一種分析方法完成的分析，其分析內(nèi)容屬表面分析還是本質(zhì)分析取決于你的認(rèn)識(shí)目的。如獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)分析方法，可以用來(lái)分析一個(gè)班（校）中男女成績(jī)差異是否顯著，也可以用來(lái)分析性別變量對(duì)成績(jī)變量的影響是否顯著。前者屬表面分析，后者屬本質(zhì)分析。因?yàn)榍罢咧鄣氖且粋€(gè)班（校）的學(xué)生的成績(jī)特征，后者著眼的是性別和成績(jī)兩種現(xiàn)象的關(guān)系。正因?yàn)楸举|(zhì)認(rèn)識(shí)著眼的是普遍現(xiàn)象的特征，因此要求樣本量應(yīng)足夠大，顯著性水平應(yīng)足夠高。對(duì)于表面認(rèn)識(shí)，因?yàn)樗J(rèn)識(shí)的是樣本特征，因此樣本量大小與認(rèn)識(shí)目的無(wú)關(guān)，顯著性水平要求也可低些。

統(tǒng)計(jì)分析方法范文第2篇

[中圖分類號(hào)]R195.1 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]C [文章編號(hào)]1673-7210（2008）02（b）-139-02

隨著健康觀念和醫(yī)學(xué)模式的轉(zhuǎn)變，以及人們生活水平的提高，生存質(zhì)量的研究越來(lái)越受重視，并得到了廣泛的應(yīng)用。生存質(zhì)量是指健康地生活，它不僅包含健康新概念，還包含住房質(zhì)量、生活水平、鄰里關(guān)系、工作滿意度等生活中的各個(gè)方面，相應(yīng)地產(chǎn)生了大量的生存質(zhì)量資料。生存質(zhì)量資料具有不同于一般資料的特點(diǎn)：①生存質(zhì)量是難以直接觀察的主觀構(gòu)造，需通過(guò)多個(gè)項(xiàng)目的測(cè)定來(lái)綜合評(píng)價(jià)；②生存質(zhì)量包括幾個(gè)方面，每個(gè)方面有多個(gè)指標(biāo)，因此是多變量（多終點(diǎn)）資料；③生存質(zhì)量測(cè)量往往要在多個(gè)時(shí)點(diǎn)重復(fù)進(jìn)行，屬多時(shí)點(diǎn)縱向資料。

因此，普通的統(tǒng)計(jì)分析方法在很多方面不適于生存質(zhì)量資料的分析。為此，國(guó)外一些學(xué)者提出了一些新的分析方法。本文對(duì)可用于生存質(zhì)量資料分析的統(tǒng)計(jì)方法作一概括的介紹及評(píng)述，旨在促進(jìn)我國(guó)生存質(zhì)量研究的廣泛開(kāi)展。

1 同一時(shí)點(diǎn)（橫向）生存質(zhì)量資料的統(tǒng)計(jì)分析方法

當(dāng)僅進(jìn)行一次生存質(zhì)量的測(cè)定，或雖在不同的時(shí)間進(jìn)行了多次測(cè)定，對(duì)各個(gè)時(shí)點(diǎn)（橫切面）的生存質(zhì)量分別進(jìn)行分析時(shí)即屬這種情況。這是應(yīng)用中常見(jiàn)的情形，目的是對(duì)某個(gè)時(shí)點(diǎn)不同組間（如放療組與化療組）的生存質(zhì)量進(jìn)行比較。

1.1單因素檢驗(yàn)方法

據(jù)Schumacher等報(bào)道，有關(guān)生存質(zhì)量的文獻(xiàn)中，1/3都是采用計(jì)算頻率和均數(shù)等描述性統(tǒng)計(jì)方法，50%文獻(xiàn)采用單因素的參數(shù)或非參數(shù)檢驗(yàn)方法，如t檢驗(yàn)、方差分析等進(jìn)行組間比較，得到多個(gè)P值。顯然，單因素檢驗(yàn)方法僅能對(duì)單個(gè)指標(biāo)分別比較，缺乏對(duì)生存質(zhì)量的總體評(píng)價(jià)，并且當(dāng)各個(gè)指標(biāo)的改變方向不一致時(shí)，難以下結(jié)論。此外，計(jì)算多個(gè)P值明顯增大了第一類錯(cuò)誤。

1.2 Bonferroni校正法

該法是對(duì)單因素檢驗(yàn)P值的校正，即用需檢驗(yàn)的指標(biāo)數(shù)乘以各自的P值作為最終判斷的P值。當(dāng)各指標(biāo)間相關(guān)性較大時(shí)，較為保守。Worsley等對(duì)此進(jìn)行了改進(jìn)，實(shí)際只是就單因素分析中增大第一類錯(cuò)誤的問(wèn)題稍作調(diào)整。

1.3 HotellingT2檢驗(yàn)或多變量方差分析

一種自然的想法就是將生存質(zhì)量每一個(gè)指標(biāo)當(dāng)成一個(gè)變量，從而采用HotellingT2檢驗(yàn)或多變量方差分析。由于生存質(zhì)量測(cè)定中條目（變量）太多，一般需要先降維，把多個(gè)變量綜合為少數(shù)幾個(gè)主要方面的指標(biāo)后再作分析。常用兩種綜合方法。①直接累加法：人為地將某些條目的得分累加，代表生存質(zhì)量某一方面的綜合得分，甚至將整個(gè)量表?xiàng)l目得分相加得到生存質(zhì)量總分。該法常遭非議，原因是忽視了各條目的相對(duì)重要性，從而缺乏區(qū)別能力，某些條目上的較高得分會(huì)被較低的得分拉平。②加權(quán)累加法：每個(gè)條目給一個(gè)權(quán)重系數(shù)Wi，它的確定，一是采用基于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的方法，即通過(guò)因子分析找出幾個(gè)主要的綜合變量(主成分)，各條目在主成分上的因子載荷即作為權(quán)重。另一種是采用決策分析中的一些方法，如時(shí)間權(quán)衡法等。該法雖可解決一些綜合比較的問(wèn)題，但還不能從總體上判斷不同組間生存質(zhì)量的好壞，一般不適合臨床試驗(yàn)資料的分析。

1.4 O′Brien的非參數(shù)及參數(shù)綜合檢驗(yàn)法

O′Brien提出了一種多終點(diǎn)非參數(shù)檢驗(yàn)法，實(shí)際是將單變量的秩和檢驗(yàn)推廣到多變量情形。基本思想是將不同組不同指標(biāo)混合起來(lái)共同編秩（用Rijk代表第i組第j個(gè)人第k個(gè)指標(biāo)的秩），然后對(duì)同一個(gè)人在指標(biāo)間進(jìn)行累加得到秩和Sij。Sij是綜合了各指標(biāo)后得到的一個(gè)綜合變量，再以Sij作方差分析或一般的秩和檢驗(yàn)。此外，O′Brien又根據(jù)廣義最小二乘原理提出了一種參數(shù)綜合檢驗(yàn)方法，適合于多變量漸近正態(tài)分布資料。基本思想是將各變量的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)離差用協(xié)方差陣(Σ)的逆矩陣進(jìn)行加權(quán)處理，得到一個(gè)新的綜合變量Sij*，再以Sij*作單變量方差分析(或t檢驗(yàn))即可。

Pocock對(duì)O′Brien的參數(shù)法進(jìn)行了推廣，使得計(jì)量變量、分類變量、生存時(shí)間變量均能處理，并且給出了用t值（對(duì)于兩組間的比較）代替標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)離差的公式。

2 多時(shí)點(diǎn)(縱向)生存質(zhì)量資料的統(tǒng)計(jì)分析方法

當(dāng)在不同時(shí)間進(jìn)行多次生存質(zhì)量測(cè)定，旨在對(duì)同一組人群不同時(shí)點(diǎn)的生存質(zhì)量進(jìn)行比較時(shí)，或者既要比較不同組間，又要比較不同時(shí)點(diǎn)的生存質(zhì)量變化時(shí)，屬此情況。顯然，對(duì)同一人群不同時(shí)點(diǎn)的比較問(wèn)題，只要把不同時(shí)間點(diǎn)視為不同的處理組，將個(gè)體間的變異視為隨機(jī)誤差，則轉(zhuǎn)化為第一部分中討論的問(wèn)題。若個(gè)體間的變異作為區(qū)組因素，則可考慮區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析或秩和檢驗(yàn)。至于第二個(gè)目的，可試用有重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)的雙因素方差分析或方差分量模型，既可得到不同時(shí)間點(diǎn)上、不同處理組間生存質(zhì)量的比較結(jié)果，又可得到二者間有無(wú)交互作用的結(jié)論。資料不符合方差分析的條件時(shí)也可考慮雙因素秩和檢驗(yàn)。若要對(duì)生存質(zhì)量的多個(gè)方面進(jìn)行整體比較，可試用多變量的雙因素方差分析、輪廓分析等。此外，在臨床研究中，推斷的重點(diǎn)往往在于不同處理組間，生存質(zhì)量在時(shí)間上的變化趨勢(shì)有無(wú)不同，即兩條或多條生存質(zhì)量變化曲線的比較。此時(shí)可考慮時(shí)間序列分析及生存分析中的一些方法。

3 生存質(zhì)量與生存時(shí)間的聯(lián)合分析方法

眾所周知，在慢性病與腫瘤的療效評(píng)價(jià)及預(yù)后因素分析中，生存分析起著重要作用。但是傳統(tǒng)的生存分析方法僅考慮了生存的數(shù)量，而未考慮生存質(zhì)量。因此，把生存質(zhì)量和生存數(shù)量結(jié)合起來(lái)進(jìn)行綜合的評(píng)價(jià)，就成為一個(gè)需迫切解決的問(wèn)題，也成為生存分析的一個(gè)發(fā)展方向。筆者曾對(duì)此作過(guò)詳細(xì)的介紹與討論。

4 生存質(zhì)量及生存時(shí)間的影響因素分析方法

4.1 生存質(zhì)量的影響因素分析

當(dāng)僅分析對(duì)生存質(zhì)量總分的影響因素時(shí)，可將總分視為因變量，影響因素作自變量，從而采用多重回歸分析方法。也有作者采用對(duì)數(shù)線性模型方法。若要同時(shí)分析生存質(zhì)量各個(gè)方面得分的影響因素，筆者認(rèn)為可采用多元多重回歸分析或典則相關(guān)分析。

4.2生存質(zhì)量與生存時(shí)間的影響因素分析

生存分析中的半?yún)?shù)模型被廣泛地用于與生存時(shí)間有關(guān)的預(yù)后因素分析。因此，只要經(jīng)過(guò)改進(jìn)與擴(kuò)展，使之適應(yīng)有生存質(zhì)量的數(shù)據(jù)即可。Coleetal等提出的質(zhì)量調(diào)整Cox回歸模型即是如此。它按生存質(zhì)量的高低分為多個(gè)狀態(tài)，以每個(gè)狀態(tài)為終點(diǎn)進(jìn)行Cox回歸分析，因而可同時(shí)考慮多個(gè)協(xié)變量的影響。此外，Coleetal等從競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)出發(fā)提出了一種質(zhì)量調(diào)整生存分析的參數(shù)方法，不但可綜合評(píng)價(jià)生存質(zhì)量與生存數(shù)量，而且還可對(duì)其影響因素進(jìn)行分析。

以上這些統(tǒng)計(jì)分析方法，各有自己的適用性及優(yōu)缺點(diǎn)，應(yīng)用中應(yīng)注意區(qū)別和選擇。

統(tǒng)計(jì)分析方法范文第3篇

【關(guān)鍵詞】SPSS 有序分類資料 統(tǒng)計(jì)分析方法

前言：SPSS是世界上著名的統(tǒng)計(jì)分析軟件，其在社會(huì)學(xué)、醫(yī)學(xué)、心理學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域的量化研究中都有著重要的應(yīng)用。在相關(guān)醫(yī)學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)教材中將數(shù)據(jù)分定性資料和定量資料兩種形式，而在定量資料中則分為有序分類資料和無(wú)序分類資料兩種形式，由于相關(guān)教材中并沒(méi)有系統(tǒng)的介紹有序分類資料SPSS有關(guān)的統(tǒng)計(jì)分析方法，這就使得在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中經(jīng)常誤用pearson卡方檢驗(yàn)方法來(lái)分析有序分類資料。基于以上，本文簡(jiǎn)要研究了SPSS對(duì)有序分類資料的統(tǒng)計(jì)分析方法。

一、有序分類資料的統(tǒng)計(jì)分析原理探討

在前言中說(shuō)到，數(shù)據(jù)可以分為定性資料和定量資料兩種形式，而定量資料中又可以分為有序分類資料和無(wú)序分類資料兩種形式，而從微觀的角度則可以將定量資料繼續(xù)細(xì)化分為雙向無(wú)序分類資料、雙向有序分類資料和單向有序分類資料，其中根據(jù)屬性是否相同還可以將雙向有序分類資料分為屬性相同的雙向有序分類資料和屬性不同的雙向有序分類資料[1]。

對(duì)于雙向無(wú)序分類資料的統(tǒng)計(jì)分析來(lái)說(shuō)，其中不會(huì)涉及到變量各水平分組、取值的大小差別以及先后的順序，只需要對(duì)總的頻數(shù)以及各組頻數(shù)和各分類頻數(shù)進(jìn)行分析即可。根據(jù)雙向無(wú)序分類資料期望計(jì)數(shù)等特征采用相關(guān)卡方檢驗(yàn)分析方法即可。對(duì)于單向有序分類資料和雙向有序分類資料等有序分類資料中，組別之間或各個(gè)組的變量之間存在一定的等級(jí)差別和秩次信息[2]。在分析統(tǒng)計(jì)的過(guò)程中要保證秩次信息不能夠丟失，常用的統(tǒng)計(jì)分析方法有Ridit分析、有序變量Logistic回歸分析、分層卡方檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行分析，這些統(tǒng)計(jì)分析方法在應(yīng)用的過(guò)程中將有序變量當(dāng)作是半定量的指標(biāo)，在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算過(guò)程中對(duì)這些半定量的指標(biāo)加以考慮，對(duì)行變量和列變量的獨(dú)立性進(jìn)行檢驗(yàn)，在檢驗(yàn)的過(guò)程中做出的檢驗(yàn)假設(shè)為檢驗(yàn)量化后分組變量和組分類變量得分之間有著線性關(guān)聯(lián)性的關(guān)系。

二、SPSS對(duì)有序分類資料的統(tǒng)計(jì)分析方法

在SPSS中有著自帶的參考文件，其中有關(guān)于CROSSTABS命令的說(shuō)明文件，文件表明，統(tǒng)計(jì)量“卡方”屬于交叉表統(tǒng)計(jì)分析模塊，當(dāng)使用此方法進(jìn)行分析的過(guò)程中，其中似然比卡方、Pearson卡方以及線性組合和線性卡方的輸出是默認(rèn)的，對(duì)于線性和線性組合卡方來(lái)說(shuō)，只有當(dāng)兩個(gè)變量是數(shù)字變量的時(shí)候，此統(tǒng)計(jì)量才是有效的。

SPSS對(duì)有序分類資料的線性和線性組合卡方統(tǒng)計(jì)分析方法具體使用步驟如下：首先，點(diǎn)擊分析菜單，此時(shí)會(huì)出現(xiàn)一系列的子菜單，選擇子菜單中描述“統(tǒng)計(jì)/交叉表”的子菜單，此時(shí)會(huì)彈出交叉表的對(duì)話框，將交叉表對(duì)話框進(jìn)行啟動(dòng)，在交叉表對(duì)話框中有卡方的選項(xiàng)，選中此選項(xiàng)，在卡方檢驗(yàn)結(jié)果表中有著統(tǒng)計(jì)量的菜單，選中其中線性和線性組合一行的統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn)[3]。

三、實(shí)例分析

本文以雙向有序分類資料SPSS的統(tǒng)計(jì)分析方法研究為例，從實(shí)例分析的角度來(lái)探討具體的方法應(yīng)用。某醫(yī)學(xué)大學(xué)學(xué)生研究的課題為勞動(dòng)強(qiáng)度與骨質(zhì)退行性變的關(guān)系，其選中了150名觀察對(duì)象進(jìn)行調(diào)查分析，將骨質(zhì)退行性變分為了三個(gè)程度，分別是2度、3度、4度，將勞動(dòng)強(qiáng)度分也分為了三個(gè)程度，分別是輕度、中度和重度，由此可見(jiàn)，調(diào)查中的兩個(gè)變量都存在一定的梯度，因此，此項(xiàng)調(diào)查的數(shù)據(jù)為雙向有序分類資料。其調(diào)查結(jié)果如表1所示：

在應(yīng)用SPSS軟件的過(guò)程中，對(duì)于這類雙向有序分類資料的統(tǒng)計(jì)分析方法中，可以將行變量和列變量都使用數(shù)字來(lái)代替不同的等級(jí)。

（一）數(shù)據(jù)錄入

打開(kāi)SPSS程序，選擇變量視圖選項(xiàng)卡，在名稱列輸入勞動(dòng)強(qiáng)度、骨質(zhì)退行性變程度和例數(shù)三個(gè)變量，將三個(gè)變量的小數(shù)位數(shù)改為0，在度量標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置中將勞動(dòng)強(qiáng)度和骨質(zhì)退行性變程度的度量標(biāo)準(zhǔn)改為序號(hào)，將例數(shù)的度量標(biāo)準(zhǔn)改為度量，對(duì)各個(gè)變量的值標(biāo)簽進(jìn)行設(shè)置，在標(biāo)簽框中輸入勞動(dòng)強(qiáng)度，點(diǎn)擊添加按鈕，分別以數(shù)值1、2、3代表勞動(dòng)強(qiáng)度的輕度、中度和重度，之后點(diǎn)擊確定，按照此方法，對(duì)骨質(zhì)退行性變程度進(jìn)行數(shù)值設(shè)定，分別以數(shù)值1、2、3代表骨質(zhì)退行性變程度的2度、3度和4度。點(diǎn)擊數(shù)據(jù)視圖選項(xiàng)卡，采用頻數(shù)輸入格式，將表1中的數(shù)據(jù)直接錄入，點(diǎn)擊值標(biāo)簽選項(xiàng)則可以對(duì)值標(biāo)簽進(jìn)行顯示。

（二）數(shù)據(jù)加權(quán)轉(zhuǎn)換

點(diǎn)擊數(shù)據(jù)菜單中的“加權(quán)個(gè)案”菜單，選中數(shù)量按鈕，按住鼠標(biāo)左鍵將數(shù)量拖到頻率變量對(duì)話框中，之后點(diǎn)擊確定按鈕就完成了數(shù)據(jù)的加權(quán)轉(zhuǎn)化[4]。

（三）統(tǒng)計(jì)分析

在左側(cè)框中，將勞動(dòng)強(qiáng)度設(shè)置為行變量，即按住左鍵將勞動(dòng)強(qiáng)度拖到行框中，將骨質(zhì)退行性變程度設(shè)置為列變量，即按住左鍵將骨質(zhì)退行性變程度拖到列框中，在設(shè)置行變量和列變量之后，點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)量對(duì)話框，點(diǎn)擊卡方選項(xiàng)，在交叉表中點(diǎn)擊確定按鈕，并且選用“線性組合和線性”這一行的結(jié)果來(lái)運(yùn)行統(tǒng)計(jì)分析。

四、結(jié)論

綜上所述，在SPSS應(yīng)用中，對(duì)于有序分類資料來(lái)說(shuō)，不能像無(wú)序資料那樣采用pearson卡方檢驗(yàn)結(jié)果，而應(yīng)該運(yùn)用“線性組合和線性”卡方檢驗(yàn)的結(jié)果。本文通過(guò)實(shí)例分析研究了SPSS對(duì)有序分類資料的統(tǒng)計(jì)分析方法，旨在規(guī)范相關(guān)有序分類資料的SPSS統(tǒng)計(jì)分析程序，為相關(guān)有序分類資料的統(tǒng)計(jì)分析實(shí)踐提供參考。

參考文獻(xiàn)：

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[2]劉軍祥，蘇紅衛(wèi).用SPSS對(duì)有序分類資料進(jìn)行Ridit分析[J].瀘州醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào)，2005，05：88-89.

統(tǒng)計(jì)分析方法范文第4篇

關(guān)鍵詞：國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì) 大數(shù)據(jù) 分析與預(yù)測(cè)

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析轉(zhuǎn)變

（一）樹(shù)立大數(shù)據(jù)思維

“大數(shù)據(jù)時(shí)代預(yù)言家”維克托認(rèn)為：世界的本質(zhì)就是數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)將開(kāi)啟一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型，一直以來(lái)所延續(xù)的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析思想已變得陳舊且落后。國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析思維應(yīng)當(dāng)在大數(shù)據(jù)背景下加以轉(zhuǎn)變。一是關(guān)于大數(shù)據(jù)抽樣調(diào)查工作的思想。抽樣調(diào)查是目前統(tǒng)計(jì)分析工作中的重要調(diào)查方式，但應(yīng)該清醒地認(rèn)識(shí)到，傳感器、網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，為獲取全局?jǐn)?shù)據(jù)提供了可能，抽樣調(diào)查方式越來(lái)越多的被大數(shù)據(jù)取代成為必然。二是大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)思想：允許數(shù)據(jù)存在不精確性。縱觀目前的各類數(shù)據(jù)，一方面，數(shù)據(jù)來(lái)源不斷擴(kuò)展，另一方面數(shù)據(jù)處理方法飛速發(fā)展，我們應(yīng)該把重心放在統(tǒng)計(jì)分析效率上，而不是一味地追求數(shù)據(jù)的精確性上。三是大數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系的思想，由驗(yàn)證因果向?qū)で箨P(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)變。統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告是統(tǒng)計(jì)工作的下游產(chǎn)品，對(duì)決策的意義常常大于常規(guī)報(bào)表。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，統(tǒng)計(jì)分析也將發(fā)生轉(zhuǎn)變，在做好因果分析的基礎(chǔ)上向?qū)で箨P(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)變，原因分析更加精準(zhǔn)和深刻，對(duì)策建議更具參考價(jià)值。

（二）被動(dòng)統(tǒng)計(jì)到主動(dòng)分析，從人工統(tǒng)計(jì)到智能統(tǒng)計(jì)

在這樣一個(gè)信息爆炸的大數(shù)據(jù)時(shí)代，無(wú)論政府機(jī)構(gòu)還是社會(huì)公眾都可以通過(guò)多種途徑獲取信息，國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析部門(mén)也不例外，更應(yīng)該變被動(dòng)為主動(dòng)，對(duì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期的一些重大問(wèn)題尤其是關(guān)系到可持續(xù)發(fā)展的重要問(wèn)題，做好數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，提高發(fā)展質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型。涂子沛指出人類使用數(shù)據(jù)的巔峰形式，是通過(guò)數(shù)據(jù)賦予機(jī)器“智能”。大數(shù)據(jù)在包括國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析中應(yīng)用的終極形式就是分析智能化。

（三）從事后統(tǒng)計(jì)向事前預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)變

統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告是統(tǒng)計(jì)工作的重要產(chǎn)品，完整的進(jìn)度性常規(guī)分析應(yīng)該包括對(duì)未來(lái)一定時(shí)期數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。但由于小數(shù)據(jù)和信息量的局限，預(yù)測(cè)一般很少作為報(bào)告的重點(diǎn)，多是在假定發(fā)展條件、相關(guān)政策不變的情況下對(duì)未來(lái)情況做出的粗略研判，影響了統(tǒng)計(jì)對(duì)決策的參考價(jià)值。而大數(shù)據(jù)的核心就是將數(shù)學(xué)算法與海量的數(shù)據(jù)有效結(jié)合，來(lái)預(yù)測(cè)事情發(fā)生的可能性。大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，將有利于統(tǒng)計(jì)報(bào)告實(shí)現(xiàn)由單一的事后分析，向注重事前預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)變。

二、大數(shù)據(jù)在國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析全流程應(yīng)用的探討

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)浪潮帶來(lái)了一場(chǎng)新的革命，面對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新形勢(shì)新要求，國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析要學(xué)會(huì)積極的運(yùn)用大數(shù)據(jù)的思想和方法，來(lái)應(yīng)對(duì)各種新挑戰(zhàn)。國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析要積極主動(dòng)建立大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用機(jī)制，破解新常態(tài)下面對(duì)的各種問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)工作的創(chuàng)新與發(fā)展。本文重點(diǎn)分析國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析全流程下大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

（一）數(shù)據(jù)源：建立國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)池

目前國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析所用數(shù)據(jù)主要通過(guò)“3T”系統(tǒng)產(chǎn)生基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和監(jiān)管類數(shù)據(jù)，通過(guò)收集各類型政策文件、影像資料、領(lǐng)導(dǎo)講話、內(nèi)網(wǎng)信息等形成綜合性數(shù)據(jù)。但這些數(shù)據(jù)遠(yuǎn)未達(dá)到支撐大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)。國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)當(dāng)建立“數(shù)據(jù)池”這一基礎(chǔ)工程，通過(guò)人行內(nèi)部數(shù)據(jù)整合、銀行和其它機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)接入、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)抓取和引入等多渠道擴(kuò)充基礎(chǔ)信息源和數(shù)據(jù)庫(kù)，為國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析的大數(shù)據(jù)應(yīng)用奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

一是加速整合現(xiàn)有國(guó)庫(kù)數(shù)據(jù)。我國(guó)國(guó)庫(kù)匯集了各級(jí)政府財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和各級(jí)國(guó)庫(kù)管理數(shù)據(jù)，包括從中央到縣鄉(xiāng)的各級(jí)機(jī)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括稅務(wù)、海關(guān)、財(cái)政、銀行等部門(mén)處理的各類收支退存等國(guó)庫(kù)資金運(yùn)行數(shù)據(jù)，涵蓋面極廣。但現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源存在著部門(mén)隸屬、無(wú)法共享等問(wèn)題，大數(shù)據(jù)要求建立統(tǒng)一、高效、共享的國(guó)庫(kù)業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)池，就必須打破現(xiàn)有藩籬，盡早實(shí)施“國(guó)家金庫(kù)工程”，完善內(nèi)部數(shù)據(jù)源。

二是擴(kuò)大國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)源。最重要的是打通各級(jí)政府及其下屬各部門(mén)之間的數(shù)據(jù)傳輸通道，實(shí)現(xiàn)政府辦公、工商行政、招商引資、外貿(mào)出口、仲裁訴訟等政府活動(dòng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)接入共享。其次是實(shí)現(xiàn)一行三會(huì)、商業(yè)銀行、行業(yè)協(xié)會(huì)、企業(yè)實(shí)體等生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的持續(xù)傳輸和報(bào)送。最后是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)是大數(shù)據(jù)的重要載體，也是數(shù)據(jù)收集的快捷途徑，通過(guò)各類互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，門(mén)戶以及行業(yè)網(wǎng)站，可以收集海量數(shù)據(jù)來(lái)增加國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域數(shù)據(jù)采集的前置性和時(shí)效性。

（二）數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)：軟件與硬件結(jié)合

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，由于數(shù)據(jù)來(lái)源非常廣泛且類型多樣化，需要存儲(chǔ)和分析挖掘的數(shù)據(jù)量也是十分龐大的，因此數(shù)據(jù)展現(xiàn)和處理的高效性以及可用性十分重要。因而，大數(shù)據(jù)的收集和存儲(chǔ)應(yīng)當(dāng)通過(guò)先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)，并結(jié)合線下需求采取人工收集等傳統(tǒng)方法，以補(bǔ)足系統(tǒng)無(wú)法收集的數(shù)據(jù)的遺漏。國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)的采集應(yīng)當(dāng)在國(guó)庫(kù)大數(shù)據(jù)資源池基礎(chǔ)上，通過(guò)構(gòu)建云計(jì)算應(yīng)用平臺(tái)，統(tǒng)籌整合各直屬國(guó)庫(kù)大量分散的數(shù)據(jù)和軟硬件資源，通過(guò)應(yīng)用云計(jì)算平臺(tái)的資源和功能，以提升和優(yōu)化整體效能，從而實(shí)現(xiàn)全國(guó)國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析的大集成、大整合以及大應(yīng)用。對(duì)于其他橫向聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，比如一些保密性較強(qiáng)的科學(xué)研究數(shù)據(jù)和企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，則可以與研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)建立合作關(guān)系，使用特定系統(tǒng)接口等相關(guān)方式采集數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，在通過(guò)完善的物理存儲(chǔ)技術(shù)和云計(jì)算平臺(tái)等軟硬件設(shè)施的基礎(chǔ)上，按國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)層級(jí)建立分級(jí)倉(cāng)儲(chǔ)式數(shù)據(jù)中心，以人行總行為總庫(kù)，各項(xiàng)業(yè)務(wù)與非業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)達(dá)到匯總存儲(chǔ)，各級(jí)行通過(guò)內(nèi)部接口或云計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上傳下載，同時(shí)本級(jí)行建立分中心數(shù)據(jù)存儲(chǔ)倉(cāng)，采集本級(jí)區(qū)域內(nèi)縱向和橫向數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)。同時(shí)按照保密和信息安全等要求，實(shí)施分級(jí)授權(quán)和設(shè)置防火墻、實(shí)時(shí)加密存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和卷標(biāo)存儲(chǔ)加密等技術(shù)。

（三）數(shù)據(jù)清洗與結(jié)構(gòu)化處理

國(guó)庫(kù)海量的、不規(guī)則的數(shù)據(jù)無(wú)法提供有效決策支持，只有通過(guò)數(shù)據(jù)清洗技術(shù)將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)化和規(guī)則化的數(shù)據(jù)，才能體現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值。數(shù)據(jù)清洗包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無(wú)效值和缺失值等，是發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識(shí)別的錯(cuò)誤的最后一道程序。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗技術(shù)處理殘缺數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)后將有效數(shù)據(jù)寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)。

在國(guó)庫(kù)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析上，通過(guò)數(shù)學(xué)知識(shí)（概率、統(tǒng)計(jì)、離散化等）建立合理模型，充分利用和挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)容。綜合運(yùn)用開(kāi)源類和非開(kāi)源類數(shù)據(jù)分析工具包括R、Python、MATLAB、SPSS、EVIEWS等軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。具體實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘和模型預(yù)測(cè)等功能，并以可視化的結(jié)果予以呈現(xiàn)。統(tǒng)計(jì)分析包含假設(shè)檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、方差分析、回歸分析、logistic回歸分析、因子分析、聚類分析、主成分分析、判別分析、bootstrap技術(shù)等。數(shù)據(jù)挖掘包含相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘等。模型預(yù)測(cè)包含預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真等。

在統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程中，國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)該重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)云應(yīng)用的創(chuàng)新與共享。統(tǒng)計(jì)人員可以根據(jù)業(yè)務(wù)的新要求，在云平臺(tái)數(shù)據(jù)開(kāi)放接口的基礎(chǔ)上，自由構(gòu)建合理的數(shù)學(xué)模型和算法，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用的創(chuàng)新和擴(kuò)展。與此同時(shí)，以算法的方式將統(tǒng)計(jì)人員的智力成果和業(yè)務(wù)知識(shí)固化，當(dāng)經(jīng)驗(yàn)證為可信任應(yīng)用時(shí)，可自動(dòng)進(jìn)入云平臺(tái)的應(yīng)用共享庫(kù)，在得到授權(quán)的前提下，自由使用或補(bǔ)充完善，實(shí)現(xiàn)知識(shí)固化、資源共享。

（四）國(guó)庫(kù)運(yùn)行智能化統(tǒng)計(jì)分析

在云應(yīng)用平臺(tái)上，國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析首先要將日、旬、月和年作為數(shù)據(jù)的時(shí)間維度，將國(guó)庫(kù)收入、國(guó)庫(kù)支出以及國(guó)庫(kù)庫(kù)存等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)作為數(shù)據(jù)的為空間維度，利用云計(jì)算的強(qiáng)大能力，并借助數(shù)據(jù)分析展示工具，預(yù)先計(jì)算處理數(shù)據(jù)。或者根據(jù)用戶事先提交的數(shù)據(jù)挖掘需求自動(dòng)完成相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)處理。統(tǒng)計(jì)分析人員隨時(shí)可以從兩個(gè)維度上深度挖掘數(shù)據(jù)，并使用QLikView等數(shù)據(jù)分析工具，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)的多維度、可視化展示。

二是實(shí)現(xiàn)常規(guī)統(tǒng)計(jì)分析的智能化生產(chǎn)。可以通過(guò)完善和豐富大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)的分析功能，實(shí)現(xiàn)機(jī)器式的學(xué)習(xí)，輸入必要的參數(shù)后，系統(tǒng)將自動(dòng)計(jì)算數(shù)據(jù)，并關(guān)聯(lián)提取大數(shù)據(jù)池中的相關(guān)數(shù)據(jù)和信息，進(jìn)而依據(jù)特定的模板輸出分析報(bào)告，最后由分析人員對(duì)輸出的分析報(bào)告進(jìn)行質(zhì)量把關(guān)和進(jìn)一步的補(bǔ)充完善。

三是構(gòu)建統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)模型，提高預(yù)警預(yù)測(cè)水平。不斷進(jìn)行新的分析預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型的探索和構(gòu)建，充分利用國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的海量數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，不斷提高預(yù)測(cè)水平。

（五）數(shù)據(jù)展示與反饋

以智能化統(tǒng)計(jì)分析為主的大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)，為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和可視化的展示提供了支持。簡(jiǎn)要國(guó)庫(kù)運(yùn)行數(shù)據(jù)、系統(tǒng)化運(yùn)行指標(biāo)、國(guó)庫(kù)資金運(yùn)行報(bào)告、國(guó)情和輿情監(jiān)測(cè)報(bào)告、企業(yè)和金融服務(wù)報(bào)告、國(guó)庫(kù)運(yùn)行情況預(yù)測(cè)等為中央銀行、各級(jí)政府部門(mén)制定有關(guān)政策提供統(tǒng)計(jì)信息和參考依據(jù)，充分發(fā)揮國(guó)庫(kù)在國(guó)家預(yù)算執(zhí)行中的促進(jìn)、反映和監(jiān)督作用。同時(shí)建立信息反饋機(jī)制，對(duì)現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果予以反饋，還包括對(duì)未滿足需求提出反饋，豐富和完善大數(shù)據(jù)應(yīng)用成果，充分發(fā)揮國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用大數(shù)據(jù)的社會(huì)價(jià)值。

綜上所述，從全流程看，大數(shù)據(jù)應(yīng)用自數(shù)據(jù)端建立“”數(shù)據(jù)池“”到處理端智能分析在到應(yīng)用端數(shù)據(jù)展示，大致可以通過(guò)下圖（圖1）形象展示：

三、有效提升大數(shù)據(jù)應(yīng)用的政策建議

（一）從制度層面保障大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的有效開(kāi)展

制定專門(mén)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用法律法規(guī)，在由總行統(tǒng)一部署、統(tǒng)一實(shí)施的基礎(chǔ)上，各地區(qū)分支機(jī)構(gòu)結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際制定特色大數(shù)據(jù)應(yīng)用和發(fā)展規(guī)章制度。從數(shù)據(jù)產(chǎn)生、采集、存儲(chǔ)、挖掘和應(yīng)用等大數(shù)據(jù)處理全流程做出明確安排。一是通過(guò)總行層面的發(fā)文、通知等鼓勵(lì)通過(guò)大數(shù)據(jù)方法加強(qiáng)國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析，建設(shè)大數(shù)據(jù)共享和應(yīng)用平臺(tái)；二是強(qiáng)化大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)所需軟硬件采購(gòu)、數(shù)據(jù)源互聯(lián)互通及模塊化分割等作出具體安排；三是要求大數(shù)據(jù)應(yīng)用所應(yīng)達(dá)到的在信息、統(tǒng)計(jì)報(bào)告、預(yù)測(cè)與預(yù)警等功能上的目標(biāo)和績(jī)效予以明確，充分利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供統(tǒng)計(jì)分析支持；四是強(qiáng)化信息技術(shù)安全，防止信息泄露、網(wǎng)絡(luò)攻擊、系統(tǒng)失靈等問(wèn)題，明確應(yīng)急處置方案。做到嚴(yán)格立法，有法可依，有章可循。

（二）加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人才投入，滿足大數(shù)據(jù)應(yīng)用的軟硬件要求

大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施可分為硬件和軟件兩類。硬基礎(chǔ)設(shè)施主要包括用于收集、存儲(chǔ)、分析和應(yīng)用大數(shù)據(jù)的信息化系統(tǒng)架構(gòu)；軟件基礎(chǔ)設(shè)施主要包括各類數(shù)據(jù)信息、數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)應(yīng)用專業(yè)軟件以及金融企業(yè)的人力資源。人民銀行應(yīng)通過(guò)專項(xiàng)資金投入等方式構(gòu)建大數(shù)據(jù)應(yīng)用的軟硬件設(shè)施和和培養(yǎng)專業(yè)人才，并通過(guò)持續(xù)培訓(xùn)使全體員工了解并使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析。也可邀請(qǐng)專業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案服務(wù)商作為咨詢顧問(wèn)，整合國(guó)庫(kù)不同生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用行為，加快統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)建設(shè)步伐。

（三）提高大數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用能力

國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)不斷的加強(qiáng)國(guó)庫(kù)運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集、儲(chǔ)存、保護(hù)和管理工作，不斷提升統(tǒng)計(jì)分析水平。加強(qiáng)對(duì)國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析中涉及的地方債、營(yíng)改增、房地產(chǎn)、小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)、財(cái)政專戶、盤(pán)活庫(kù)存等熱點(diǎn)領(lǐng)域可以設(shè)計(jì)建立相應(yīng)跟蹤監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系。與此同時(shí)加強(qiáng)改革數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)制度、方法以及程序，研究大數(shù)據(jù)共享制度，為宏觀經(jīng)濟(jì)分析提供便捷、堅(jiān)實(shí)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

建立國(guó)庫(kù)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用機(jī)制是新形勢(shì)下的當(dāng)務(wù)之急。國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析需不斷改革創(chuàng)新，強(qiáng)化大數(shù)據(jù)的思維，提高大數(shù)據(jù)的意識(shí)和駕馭大數(shù)據(jù)的能力，積極探索新的大數(shù)據(jù)應(yīng)用方法和途徑，從而在國(guó)家宏觀決策、服務(wù)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、服務(wù)國(guó)庫(kù)管理方面，進(jìn)一步提升國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析服務(wù)的能力和水平。

參考文獻(xiàn)：

[1]沈昱池.大數(shù)據(jù)時(shí)代我國(guó)財(cái)政信息共享的思考[J].地方財(cái)政研究，2015（11）：47-67

[2]陳健慧，趙昕.國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)集中系統(tǒng)建設(shè)[J].金融電子化，2010，03：89-90

統(tǒng)計(jì)分析方法范文第5篇

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析；經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域；運(yùn)用

統(tǒng)計(jì)應(yīng)用作為數(shù)學(xué)的重要領(lǐng)域，在大多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)被收集并且通過(guò)一定方法在系統(tǒng)中存儲(chǔ)，重要策略被記錄，并應(yīng)用于其他領(lǐng)域。隨著數(shù)據(jù)恢復(fù)方法和統(tǒng)計(jì)分析方法的逐步集成，大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法在財(cái)務(wù)管理中變得越來(lái)越重要。面對(duì)當(dāng)今全球化的壓力和經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的激烈競(jìng)爭(zhēng)，使用財(cái)務(wù)管理的統(tǒng)計(jì)整合是提高有效管理效率，優(yōu)化資源分配和科學(xué)行為的有效步驟。通過(guò)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高，數(shù)據(jù)集成和財(cái)務(wù)管理水平運(yùn)用了大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析。在建立大規(guī)模數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)政策時(shí)，技術(shù)在宏觀經(jīng)濟(jì)研究中起著重要作用。大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的作用正在增加，其在管理中的用途正在進(jìn)一步擴(kuò)大。顯然，加強(qiáng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)的使用對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和提高管理效率非常重要。

一、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域運(yùn)用的意義

為響應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境和公司治理內(nèi)容的變化而促進(jìn)使用公司治理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的需求主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：

（一）宏觀經(jīng)濟(jì)方面發(fā)展有若干規(guī)律。為了尋找有關(guān)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)律，強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析技術(shù)在宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中的應(yīng)用非常重要。一方面，大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)用于從宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展行業(yè)收集數(shù)據(jù)，對(duì)相關(guān)行業(yè)信息進(jìn)行實(shí)證分析，并調(diào)查行業(yè)發(fā)展和行業(yè)問(wèn)題。使用SPS，Stata和其他數(shù)據(jù)分析軟件，中國(guó)擁有最重要的發(fā)展法；同時(shí)，發(fā)現(xiàn)工業(yè)發(fā)展規(guī)律，規(guī)范工業(yè)發(fā)展，開(kāi)辟新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式也很重要[1]。

（二）企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理方面1.提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的必然要求當(dāng)前，業(yè)務(wù)發(fā)展的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈。競(jìng)爭(zhēng)壓力主要?dú)w因于國(guó)內(nèi)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)化以及國(guó)內(nèi)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈加入的外國(guó)公司的影響。公司必須面對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。大眾市場(chǎng)信息的統(tǒng)計(jì)分析將調(diào)整生產(chǎn)和管理策略，并為業(yè)務(wù)發(fā)展的戰(zhàn)略調(diào)整作出有效的決策。2.提升企業(yè)管理水平的必然要求一方面，諸如運(yùn)營(yíng)管理、財(cái)務(wù)管理、風(fēng)險(xiǎn)管理和企業(yè)資源管理等相關(guān)任務(wù)變得越來(lái)越復(fù)雜。需要統(tǒng)計(jì)分析方法來(lái)對(duì)豐富的業(yè)務(wù)操作信息進(jìn)行分類和匯總，為業(yè)務(wù)管理決策提供有效的信息。同時(shí)，企業(yè)需要不斷滿足產(chǎn)品和服務(wù)生產(chǎn)方向的政治要求。由于需要與相關(guān)部門(mén)合作，例如運(yùn)營(yíng)財(cái)務(wù)管理、規(guī)避財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，因此需要建立相關(guān)部門(mén)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以提高決策效率[2]。

二、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域的運(yùn)用

利用大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)研究宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策，對(duì)促進(jìn)行業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。另一方面，如何獲取有關(guān)復(fù)雜數(shù)據(jù)管理的重要信息，在業(yè)務(wù)流程和管理方面為公司制定有效的決策是重中之重。關(guān)鍵在于掌握財(cái)務(wù)管理的大數(shù)據(jù)分析方法，并使用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)來(lái)分類和提供業(yè)務(wù)流程管理，隱藏的規(guī)則以及來(lái)自異常數(shù)據(jù)點(diǎn)的大量信息。為了應(yīng)對(duì)突況，管理人員需要制訂正確的決策計(jì)劃。本文主要討論宏觀經(jīng)濟(jì)應(yīng)用管理領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法，以及業(yè)務(wù)管理、財(cái)務(wù)管理、風(fēng)險(xiǎn)管理和管理的六個(gè)方面。如：

（一）宏觀經(jīng)濟(jì)方面關(guān)于宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的運(yùn)作和發(fā)展有若干規(guī)律。為了找到宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展方法，統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)對(duì)于穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和調(diào)查潛在的經(jīng)濟(jì)危機(jī)很重要。當(dāng)前，不僅學(xué)者，業(yè)務(wù)經(jīng)理也開(kāi)始了解計(jì)算機(jī)技術(shù)的使用，并開(kāi)始通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析來(lái)發(fā)現(xiàn)工業(yè)發(fā)展中的若干問(wèn)題，學(xué)習(xí)工業(yè)發(fā)展的原理。為了找出答案，我們選擇了相關(guān)的影響因素并采取了相應(yīng)的行動(dòng)，采取措施提高工業(yè)發(fā)展效率。

（二）企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理方面通常，在日常工作程序和工作相關(guān)領(lǐng)域中存在某些特定的業(yè)務(wù)管理和操作規(guī)則。另一方面，通過(guò)將統(tǒng)計(jì)信息應(yīng)用于業(yè)務(wù)的運(yùn)營(yíng)和管理，公司可以通過(guò)分析大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息來(lái)獲得規(guī)律。這將幫助公司節(jié)省一些資源，避免重復(fù)的任務(wù)并節(jié)省公司的業(yè)務(wù)資源。如果該政策是從科學(xué)的統(tǒng)計(jì)評(píng)估階段得出的，則情況與正常情況不同的企業(yè)高管應(yīng)仔細(xì)考慮潛在的風(fēng)險(xiǎn)。

（三）企業(yè)營(yíng)銷管理方面企業(yè)需要建立大型數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)來(lái)收集有關(guān)企業(yè)提供的產(chǎn)品或服務(wù)的市場(chǎng)交易信息。因此，消費(fèi)者的熱點(diǎn)必須與受管理的信息系統(tǒng)對(duì)齊，以使其隱藏在協(xié)同交易信息中。確定消費(fèi)者對(duì)需求的偏好并確定消費(fèi)者需求。公司的主要產(chǎn)品和服務(wù)根據(jù)消費(fèi)者的喜好運(yùn)作，可以滿足消費(fèi)者的需求，替代市場(chǎng)上的非反應(yīng)性產(chǎn)品和服務(wù)。同時(shí)，開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品和服務(wù)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者可以提供有效的決策信息，并為消費(fèi)者創(chuàng)建新的熱點(diǎn)[3]。

（四）企業(yè)財(cái)務(wù)管理方面應(yīng)用管理統(tǒng)計(jì)信息。它通過(guò)審查有關(guān)生產(chǎn)過(guò)程和運(yùn)營(yíng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（尤其是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)），進(jìn)行定性和定量分析，幫助評(píng)估相關(guān)活動(dòng)，例如商業(yè)投資。財(cái)務(wù)管理是開(kāi)展業(yè)務(wù)必不可少的部分，這對(duì)于減輕公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和提高公司資源分配的效率至關(guān)重要。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析對(duì)商業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和分析，可以為高管、投資者和其他相關(guān)利益相關(guān)者提供有效的決策信息。

（五）企業(yè)人力資源管理方面將統(tǒng)計(jì)應(yīng)用于公司的人力資源管理，并使用統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)結(jié)合公司業(yè)務(wù)管理部門(mén)的特征，選擇適當(dāng)?shù)姆椒▉?lái)提高效率。人力資源管理很重要，人才基本上是企業(yè)的無(wú)形資產(chǎn)，在部門(mén)保留相關(guān)的人力資源是業(yè)務(wù)發(fā)展的關(guān)鍵。回歸站評(píng)估法用于預(yù)測(cè)企業(yè)發(fā)展的人力資源需求，動(dòng)態(tài)分析法用于根據(jù)狀態(tài)預(yù)測(cè)人力資源的變化。將這兩個(gè)方面結(jié)合起來(lái)可以大大提高業(yè)務(wù)資源的效率。

（六）企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理方面使用統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)對(duì)業(yè)務(wù)流程中的大量業(yè)務(wù)信息進(jìn)行分類和分析，發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)則和數(shù)據(jù)差異。重要的是，業(yè)務(wù)主管需要進(jìn)行預(yù)測(cè)，做出正確的決定，解決事件并發(fā)現(xiàn)潛在危險(xiǎn)。意思是如果統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析有些奇怪，則需要找出業(yè)務(wù)流程中具有的某些規(guī)則，因此業(yè)務(wù)主管需要尋找更多異常條件，尤其是財(cái)務(wù)管理，要注意關(guān)注狀態(tài)的變化。另一方面，對(duì)公司財(cái)務(wù)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析是公司規(guī)避財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的有效手段之一。

三、完善大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)

管理領(lǐng)域運(yùn)用的措施在本文中，我們將了解如何從六個(gè)方面分析大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：宏觀經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、業(yè)務(wù)管理、風(fēng)險(xiǎn)管理、財(cái)務(wù)管理、資源管理和財(cái)務(wù)管理人員。這被認(rèn)為是財(cái)務(wù)管理數(shù)據(jù)大規(guī)模統(tǒng)計(jì)方法的一種改進(jìn)。必須在三個(gè)方面進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用：

（一）社會(huì)宏觀經(jīng)濟(jì)層面盡管存在宏觀經(jīng)濟(jì)法則，但根據(jù)過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)，由于缺乏安全可靠的數(shù)據(jù)和分析方法，宏觀經(jīng)濟(jì)法則的分析則一直被認(rèn)為是偽科學(xué)。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)提供了探索宏觀經(jīng)濟(jì)法則的機(jī)會(huì)，大數(shù)據(jù)技術(shù)使用數(shù)據(jù)創(chuàng)建系統(tǒng)，而使用許多信息技術(shù)的科學(xué)分析是宏觀經(jīng)濟(jì)法研究中的重要一步。特別是，某些行業(yè)使用行業(yè)信息和對(duì)經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)預(yù)測(cè)的全面分析來(lái)幫助識(shí)別和克服復(fù)雜的工業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)，可以提高宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率。

（二）企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理層面在公司上載和數(shù)據(jù)受限的情況下，企業(yè)很難優(yōu)化管理功能以提高性能[2]。由于業(yè)務(wù)經(jīng)理的管理理念和管理水平受到限制，因此很難斷定業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)操作和管理流程是否存在問(wèn)題。統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)可用于計(jì)算和評(píng)估每個(gè)關(guān)鍵決策或業(yè)務(wù)戰(zhàn)略適合性的有效性。如果由于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)而導(dǎo)致預(yù)期的數(shù)據(jù)銷量存在矛盾，該公司可以調(diào)整其總體戰(zhàn)略并進(jìn)行業(yè)務(wù)變更以優(yōu)化管理理念。

（三）行業(yè)與行業(yè)之間存在著一定的鴻溝無(wú)論是快速消費(fèi)品行業(yè)、食品行業(yè)還是大型公司，其經(jīng)營(yíng)理念和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)在公司治理方面都存在根本差異。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)使公司能夠了解整個(gè)行業(yè)的消費(fèi)者需求的性質(zhì)，分析社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況，能夠了解共同的業(yè)務(wù)條件和業(yè)務(wù)發(fā)展情況，并優(yōu)化或區(qū)分劣質(zhì)產(chǎn)品。在某些情況下，此更改是提高產(chǎn)品價(jià)格的高級(jí)更改，如果消耗量和消耗品減少，則可以降低產(chǎn)品價(jià)格。產(chǎn)品必須能夠升級(jí)以滿足顧客需求。產(chǎn)品行業(yè)、食品行業(yè)或大型行業(yè)具有不同的經(jīng)營(yíng)理念和財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)，還在進(jìn)行公司管理。但是，各個(gè)行業(yè)的業(yè)務(wù)方向取決于消費(fèi)者的需求。換句話說(shuō)，公司開(kāi)發(fā)了產(chǎn)品的功能并使產(chǎn)品的功能適應(yīng)消費(fèi)者的需求。對(duì)于公司而言，通過(guò)優(yōu)化生產(chǎn)結(jié)構(gòu)并提供更多定價(jià)和功能來(lái)說(shuō)服更多消費(fèi)者也很重要。

（四）企業(yè)財(cái)務(wù)管理層面財(cái)務(wù)管理貫穿公司治理的整個(gè)過(guò)程。公司財(cái)務(wù)管理非常有效，但是存在諸如財(cái)務(wù)管理的巨大風(fēng)險(xiǎn)之類的問(wèn)題。對(duì)公司財(cái)務(wù)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析是防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的有效手段之一。公司需要管理其日常收入和支出，并進(jìn)行大規(guī)模會(huì)計(jì)處理。企業(yè)可以使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來(lái)監(jiān)測(cè)財(cái)務(wù)管理功能并確保標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)務(wù)的財(cái)務(wù)安全。利用統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)和大數(shù)據(jù)，公司可以預(yù)測(cè)潛在的市場(chǎng)和行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，以提供最佳解決方案，還可以提供分析大數(shù)據(jù)的方法，可以跟蹤異常并快速發(fā)現(xiàn)異常。

四、結(jié)語(yǔ)

本文首先從宏觀經(jīng)濟(jì)方面、企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理方面等兩個(gè)方面對(duì)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域運(yùn)用的意義進(jìn)行了分析，然后從宏觀經(jīng)濟(jì)方面、企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理方面、企業(yè)營(yíng)銷管理方面、企業(yè)財(cái)務(wù)管理方面、企業(yè)人力資源管理方面以及企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理方面等方面對(duì)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域的運(yùn)用進(jìn)行了分析，最后從社會(huì)宏觀經(jīng)濟(jì)層面、企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理層面、行業(yè)與行業(yè)之間存在著一定的鴻溝以及企業(yè)財(cái)務(wù)管理層面等方面提出了完善大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域運(yùn)用的措施。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)被廣泛用于宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、業(yè)務(wù)管理和公司風(fēng)險(xiǎn)管理，它在優(yōu)化公司治理和運(yùn)營(yíng)結(jié)構(gòu)，有效改善公司治理以及提高公司統(tǒng)一性和核心競(jìng)爭(zhēng)力等方面發(fā)揮著重要作用，可以使公司在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中有一席之地。

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