试验2 描述统计

试验2 描述统计

一、试验目的与要求

统计分析的目的在于研究总体特征。但是，由于各种各样的原因，我们能够得到的往往只能是从总体中随机抽取的一部分观察对象，他们构成了样本，只有通过对样本的研究，我们才能对总体的实际情况作出可能的推断。因此描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误，对数据分布特征和规律进行初步观察）。

本本试验旨在于：引到学生利用正确的统计方法对数据进行适当的整理和显示，描述并探索出数据内在的数量规律性，掌握统计思想，培养学生学习统计学的兴趣，为继续学习推断统计方法及应用各种统计方法解决实际问题打下必要而坚实的基础。

二、试验原理

描述统计是统计分析的基础，它包括数据的收集、整理、显示，对数据中有用信息的提取和分析，通常用一些描述统计量来进行分析。

集中趋势的特征值：算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数、中位数等。其中均数适用于正态分布和对称分布资料，中位数适用于所有分布类型的资料。

离散趋势的特征值：全距、内距、平均差、方差、标准差、标准误、离散系数等。其中标准差、方差适用于正态分布资料，标准误实际上反映了样本均数的波动程度。

分布特征值：偏态系数、峰度系数、他们反映了数据偏离正态分布的程度。三、试验内容与步骤

下面给出的一个例题是来自SPSS软件自带的数据文件“Employee.data”，该文件包含某公司员工的工资、工龄、职业等变量，我们将利用此例题给出相关的描述统计说明，本例中，我们将以员工的当前工资为例，计算该公司员工当前工资的一些描述统计量，如均值、频数、方差等描述统计量的计算。

1．频数分析（Frequencies）1

基本统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够了解变量取值的状况，对把握数据的分布特征是非常有用的。比如，在某项调查中，想要知道被调

1频数分析多适用于离散变量，其功能是描述离散变量的分布特征。

查者的性别分布状况。频数分析的第一个基本任务是编制频数分布表。SPSS中的频数分布表包括的内容有：

（1）频数（Frequency）即变量值落在某个区间中的次数。

（2）百分比（Percent）即各频数占总样本数的百分比。

（3）有效百分比（Valid Percent）即各频数占有效样本数的百分比。这里有效样本数＝总样本－缺失样本数。

（4）累计百分比（Cumulative Percent）即各百分比逐级累加起来的结果。最终取值为百分之百。

频数分析的第二个基本任务是绘制统计图。统计图是一种最为直接的数据刻画方式，能够非常清晰直观地展示变量的取值状况。频数分析中常用的统计图包括：条形图，饼图，直方图等。

频数分析的应用步骤

在SPSS中的频数分析的实现步骤如下：

选择菜单“【文件】—>【打开】—>【数据】”在对话框中找到需要分析的数据文件“SPSS/Employee data”，然后选择“打开”。

选择菜单“【分析】—>【描述统计】—>【频率】”。如图2.1所示

询问是否输出频数分布表

图2.1 Frequencies对话框

确定所要分析的变量，例如年龄

在变量选择确定之后，在同一窗口上，点击“Statistics”按钮，打开统计量对话框，如下图2.2所示，选择统计输出选项。

图2.2 统计量子对话框

图2.3 Charts子对话框

结果输出与分析

点击Frequencies 对话框中的“OK”按钮，即得到下面的结果。表2.4 描述性统计量

Statistics

Gender

表2.4中给出了总样本量（N），其中变量Gender的有效个数（Valid）为474个、缺失值（missing）为0。

表2.5 Gender频数分布表

表2.5中，Frequency是频数，Percent是按总样本量为分母计算的百分比，Valid Percent是以有效样本量为分母计算的百分比，Cumulative Percent是累计百分比。

图2.5变量Gender的条形图，图2.6变量Gender的饼图。

图2.5 变量gender的条形图

图2.6 变量gender的饼图

2．描述统计（Descriptives）2

SPSS的【描述】命令专门用于计算各种描述统计性统计量。本节利用某年国内上市公司的财务数据来介绍描述统计量在SPSS中的计算方法。具体操作步骤如下：

2描述统计主要对定距型或定比型数据的分布特征作具体分析。

选择菜单【分析】→【描述统计】→【描述】，如图2.7所示

图2.7 描述对话框

将待分析的变量移入Variables列表框，例如将每股收益率、净资产收益率、资产负债率等2个变量进行描述性统计，以观察上市公司股权集中度情况和负债比率的高低。

Save standardized values as variables，对所选择的每个变量进行标准化处理，产生相应的Z分值，作为新变量保存在数据窗口中。其变量名为相应变量名前加前缀z。标准化计算公式：

s x

xi Zi -

=

单击【选项】按钮，如图2.8 所示，选择需要计算的描述统计量。各描述统计量同Frequencies命令中的Statistics子对话框中大部分相同，这里不再重复。

图2.8 选项子对话框

在主对话框中单击ok执行操作。

结果输出与分析

在结果输出窗口中给出了所选变量的相应描述统计，如表2.6所示。从表中可以看到，我国上市公司前两大股东持股比例之比平均高达102.9，说明“一股独大”的现象比较严重；前五大股东持股比例之和平均为51.8%，资产负债率平均为46.78%。

另外，从偏态和峰度指标看出，前两大股东持股比例之比的分布呈现比较明显的右偏，而且比较尖峭。为了验证这一结论，可以利用Frequencies命令画出变量z的直方图，如图2.9

表2.6 描述统计量表

Descriptive Statistics

图2.9 变量Z的直方图

3．探索分析（Explore）

调用此过程可对变量进行更为深入详尽的描述性统计分析，故称之为探索分析。它在一般描述性统计指标的基础上，增加有关数据其他特征的文字与图形描述，显得更加细致与全面，对数据分析更进一步。

探索分析一般通过数据文件在分组与不分组的情况下获得常用统计量和图形。一般以图形方式输出，直观帮助研究者确定奇异值、影响点、还可以进行假设检验，以及确定研究者要使用的某种统计方式是否合适。

在打开的数据文件上，选择如下命令：选择菜单“【分析】—>【描述统计】—>【探索】”，打开对话框。

因变量列表；待分析的变量名称，例如将每股收益率作为研究变量。

因子列表：从源变量框中选择一个或多个变量进入因子列表，分组变量可以将数据按照该观察值进行分组分析。

标准个案：在源变量表中指定一个变量作为观察值的标识变量。

在输出栏中，选择两者都，表示输出图形及描述统计量。

选择【统计量】按钮，选择想要计算的描述统计量。如图所示

对所要计算的变量的频数分布及其统计量值作图打开“Plots对话框”，出现如下图。

结果的输出与说明

（1）Case Processing Summary 表

在Case Processing Summary 表中可以看出female 有216个个体，Male258个个体，均无缺失值。

（2）Descriptives 表

Descriptives

Gender Statistic Std. Error Current Salary Female Mean $26,031.92 $514.258

95% Confidence Interval for Mean Lower Bound $25,018.29 Upper Bound

$27,045.55

5% Trimmed Mean $25,248.30

Median $24,300.00

Variance 57123688.2

68

Std. Deviation $7,558.021

Minimum $15,750

Maximum $58,125

Range $42,375 Interquartile Range $7,013

Skewness 1.863 .166 Kurtosis 4.641 .330

Male Mean

$41,441.78 $1,213.96

8

95% Confidence Interval for Mean Lower Bound $39,051.19 Upper Bound

$43,832.37

5% Trimmed Mean $39,445.87

Median $32,850.00

Variance 380219336.

303

Std. Deviation $19,499.214

Minimum $19,650

Maximum $135,000

Range $115,350 Interquartile Range $22,675

Skewness 1.639 .152 Kurtosis 2.780 .302

（3）职位员工薪水直方图显示

（4）茎叶图描述

茎叶图自左向右可以分为3 大部分：频数（Frequency）、茎（Stem）和叶（Leaf）。茎表示数值的整数部分，叶表示数值的小数部分。每行的茎和每个叶组成的数字相加再乘以茎宽（Stem Width），即茎叶所表示的实际数值的近似值。

Current Salary Stem-and-Leaf Plot for

gender= Female

Frequency Stem & Leaf

2.00 1 . 55

16.00 1 . 6666666666777777

14.00 1 . 88889999999999

31.00 2 . 0000000000000111111111111111111

35.00 2 . 22222222222222222222233333333333333

38.00 2 . 44444444444444444444444444555555555555

22.00 2 . 6666666666677777777777

17.00 2 . 88888899999999999

7.00 3 . 0001111

8.00 3 . 22233333

8.00 3 . 44444555 5.00 3 . 66777 2.00 3 . 88

11.00 Extremes (>=40800)

Stem width: 10000 Each leaf: 1 case(s)

（5）箱图

图中灰色区域的方箱为箱图的主体，上中下3 条线分别表示变量值的第75、50、25百分位数，因此变量的

50%观察值落在这一区域中。

方箱中的中心粗线为中位数。箱图中的触须线是中间的纵向直线，上端截至线为变量的最大值，下端截至线为变量的最小值。

四、备择试验

完成下列试验内容，并按试验（1）所附试验报告的格式撰写报告。

1.表

2.7为某班级16位学生的身高数据，对其进行频数分析，并对实验报告作出说明。

2.测量18台电脑笔记重量，见表2.8，对其进行描述统计量分析，并对试验结果作出说明。

描述统计学思考题

1、调查问卷的结构？ 2、多项选择题的编码？（多重响应） 3、多项选择排序题的编码？ 4、缺失值有哪些处理方法？ 5、离群值如何判断和筛选出来？ 6、什么是问卷的信度和效度？怎样检验问卷的信度和效度？ 7、问卷调查中的信度分析，有几种信度系数？写出三种信度的测 量方法。 8、问卷调查中的效度分析，有几种关于效度的测定方法？ 9、信度与效度之间有什么关系？ 10、条形图、直方图、茎叶图的区别。 11、箱线图中的离群点是哪些点？离群程度？ 12、数据特征从哪几个方面进行描述？描述统计量分别是？ 13、众数、中位数、均值的异同？ 14、根据下表数据， (1)用描述统计的方法概括表中数据，并讨论你的结论。 (2)对变量数据的最大值、最小值、平均数以及适当的分位数进行评价和解释；通过这些描述统计量，你对亚太地区的商学院有何看法或发现？ (3)对本国学生学费和外国学生学费进行比较。 (4)对要求或不要求工作经验的学校学生的起薪进行比较。 (5)对要求或不要求英语测试的学校学生的起薪进行比较。

(6)分析报告中如果有必要的图表，将更便于反映你希望反映的问题。（见下页）

表亚太地区25所知名商学院 商学院名称录取 名额 每系 人数 本国 学生 学费 （$） 外国 学生 学费 （$） 年龄 国外 学生 比例 （%） 是否 要求 GMAT 是否 要求 英语 测试 是否 要求 工作 经验 起薪 （$） 麦夸里商学院 （悉尼） 12 5 24420 29600 28 47 是否是71400 阿德莱德大学20 4 19993 32582 29 28 是否是65200 梅西大学（新 西兰，北帕默 斯顿） 30 5 4300 4300 22 0 否否否7100 墨尔本皇家工 商学院 30 5 11140 11140 29 10 是否否31000 马来西亚 Sains大学（槟 城） 30 4 33060 33060 28 60 是是否87000 澳大利亚国立 大学（堪培拉） 42 5 7562 9000 25 50 是否是22800 De La Salle大 学（马尼拉） 44 5 3935 16000 23 1 是否否7500 南洋理工大学 （新加坡） 50 6 6146 7170 29 51 是是是43300 香港理工大学60 8 2880 16000 23 0 否否否7400 拉合尔管理科 学院 70 2 20300 20300 30 80 是是是46600 香港大学90 5 8500 8500 32 20 是否是49300 柯廷理工学院 （珀思） 98 17 16000 22800 32 26 否否是49600 日本国际大学126 2 11513 11513 26 37 是否是34000 昆士兰大学 （布里斯本） 138 8 17172 19778 34 27 否否是60100 新加坡国立大 学 147 7 17355 17355 25 6 是否是17600 墨尔本商学院200 13 16200 22500 30 30 是是是52500 Chulalongkorn 大学（曼谷） 200 10 18200 18200 29 90 否是是25000 新南威尔士大 学（悉尼） 228 19 16426 23100 30 10 否否是66000 Jamnalal Bajaj 管理学院（孟 买） 240 15 13106 21625 37 35 否是是41400 亚洲管理学院300 7 13880 17765 32 30 否是是48900

习题-计量资料统计描述

计量资料统计描述----习题 1、中位数是表示变量值（）的指标。 A.平均水平 B.变化范围 C.频数分布 D.相互间差别大小 E.变异程度 2、血清学滴度资料最常计算（）来表示平均水平。 A.算术均数 B.中位数 C.几何均数 D.全距 E.百分位数 3、最小组段无下限或最大组段无上限的频数分布资料宜用（） A.算术均数 B.中位数 C.几何均数 D.全距 E.标准差 4、原始数据同减去一个不等于零的常数后，（）。 A. x 不变，S 变 B. x 变，S 不变 C. x 和S 都不变 D. x 和S 都变 E.以上均不对 5、变异系数CV（）。 A.表示X 的绝对离散度 B.表示X 的相对离散度 C.表示x的绝对离散度 D.表示x的相对离散度 E.以上均不对 6、描述一组偏态分布资料的变异度，以（）指标较好。 A.全距 B.标准差 C.变异系数 D.四分位数间距 E.均数 7、用均数和标准差可以全面描述（）资料的特征。 A.正偏态分布 B.负偏态分布 C.正态分布和近似正态分布 D.分布不知 E.对数正态分布 8、比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用（） A.变异系数 B.标准差 C.四分位数间距 D.全距 E.方差 9、偏态分布宜用（）描述其分布的集中趋势 A.算术均数 B.标准差 C.中位数 D.众数 E.百分位数 10、各观察值同乘以一个不等于0 的常数后，（）不变。 A.算术均数 B.标准差 C.中位数 D.四分位数间距 E.变异系数 11、（）分布的资料，均数等于中位数。 A.对称 B.左偏态 C.右偏态 D.偏态 E.以上均不对 12、随机抽查某地成年女子身高，算得均数x =160cm，标准差S=5cm，则可计算变异系数CV=------- 5 160 C.（160/5）cm D.(5/160)cm ×160 13、变异系数CV 的数值（）。 A.一定大于1 B.一定小于1 C.可大于1，也可小于1 D.一定比标准差小 E.不能判定 14、列数8、-3、5、0、4、-1 的中位数是（）。 、关于标准差，哪项是错误的（）。 A.反映全部观察值的离散程度 B.度量了一组数据偏离平均数的大小 C.反映了均数代表性的好坏 D.不会小于算术均数 E.适用于对称分布资料 16、5 人的血清滴度为＜1：20、1：40、1：80、1：160、1：320 描述平均滴度，用哪种指标较好（）。 A.平均数 B.几何均数 C.算术均数 D.中位数 E.众数

@2017.3.16-统计学-计量资料的统计描述方法

计量资料的统计描述方法 怎样表达一组数据？ 描述计量资料的常用指标— A 、描述平均水平（中心位置）: 均数X 、中位数和百分位数、几何均数G 、众数（mode ） B 、描述数据的分散程度: 标准差、四分位数间距、 变异系数、方差、全距 (一)均数mean 和标准差standard deviation 1. (算术)均数X 均数是描述一组计量资料平均水平或集中趋势的指标。 *直接计算公式： 应用条件：适用于对称分布，特别是正态分布资料。 2. 中位数（median ）M 和百分位数（percentile ） A.中位数M 是将一组观察值从小到大排序后，居于中间位置的那个值或两个中间值的平均值。 应用条件： 12n X X X X X n n +++== ∑L

用于任何分布类型，包括偏态资料、两端数据无界限的资料。 计算： n 为奇数时-- n 为偶数时-- 9人数据：12，13，14， 14， 15， 15， 15， 17, 19天 B.百分位数 是将N 个观察值从小到大依次排列，再分成100等份，对应于X%位的数值即为第X 百分位数。中位数是第百分50位数。 四分位数间距（quartile range ） =第25百分位数(P25)～第75百分位数(P75)。 四分位数间距用于描述偏态资料的分散程度（代替标准差S ），包含了全部观察值的一半。 ) (天1552 19===+X X M 88451 22221415214.5() M X X X X ?? ==== ???＋如果只调查了前八位中学生，则： ＋（＋）（＋）天

百分位数计算(频数表法)： X L ：第X 百分位数所在组段下限 L Σf ：小于X L 各组段的累计频数 X i ：第X 百分位数所在组段组距 n ：总例数f x :所在组段频数 注：有的教材X= r ; L f ∑=C 例：求频数表的第25、第75百分位数(四分位数间距) 组段 频数f 累积频数∑f 56～ 2 2 59～ 5 7 62～ 12 19 ∑f 25 L 2565～ 15 34 P 25在此 68～ 25 59 71～ 26 85∑f 75 L 7574～ 19 104 P 75在此 77～ 15 119 80～ 10 129 83～85 1 130 合计 130 ① 确定Px 所在组段： P 25所在的组段：n X %=130×25%=32.5, 65～组最终的累积频数=34，32.5落在65～组段内；

实验五描述性统计分析

第二篇 数据分析基础 实验五 描述性统计分析 实验目的： 了解相关系数和偏相关系数的计算方法。 实验工具： SPSS 描述性统计分析菜单项。 知识准备： 一、统计整理 统计整理是根据统计研究的目的，对统计调查所获得的大量原始资料（初级资料），进行科学的分类和汇总，使之条理化、系统化，得出能够反映现象总体特征的综合资料的工作过程。 统计整理的结果为统计表与统计图。统计表主要表现为频数表，而统计图的表现形式多样，前面已经介绍了各种统计图的制作方法，此处不在专门进行介绍。 二、集中趋势的测量 集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向，测度集中趋势也就是寻找数据一般水平的代表值或中心值。集中趋势主要依赖各种平均指标进行反映。 1、算术平均数 算术平均数又称为均值，其定义为： 设1X ，2X ，…，n X 是取自某总体的一个样本，它的算术平均数 ∑==n i i X n X 1 1

算术平均数有四个重要性质：①各变量值与平均数离差之和等于零；②各个变量值与平均数离差平方和为最小值；③常数的算术平均数是其本身；④对于任何两个变量x 和y ，它们的代数和的算术平均数就等于两个变量的算术平均数的代数和。 2、调和平均数 调和平均数是根据标志值的倒数计算的，它是标志值倒数的算术平均数的倒数。调和平均数的计算公式为： ∑== +++= n i i n x n x x x n H 1211 111 使用调和平均数要注意三个问题：①变量X 的取值不能为零，因为零不能作为分母，此时调和平均数无法计算；②调和平均数与算术平均数一样，易受极端值的影响③调和平均数只适用于特殊的数据情况，所以要注意区分它的适用条件。 在SPSS 中，调和平均数可以在Report 子菜单的4个报表过程中计算输出。 3、几何平均数 几何平均数是n 个变量值乘积的n 次方根。凡是现象的连乘积等于现象的总比率或总速度都可用几何平均数来计算它们的平均比率和平均速度。 其计算公式为：n n n x x x x x G ∏=????= (321)

试验2 描述统计

试验2 描述统计 一、试验目的与要求 统计分析的目的在于研究总体特征。但是，由于各种各样的原因，我们能够得到的往往只能是从总体中随机抽取的一部分观察对象，他们构成了样本，只有通过对样本的研究，我们才能对总体的实际情况作出可能的推断。因此描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误，对数据分布特征和规律进行初步观察）。 本本试验旨在于：引到学生利用正确的统计方法对数据进行适当的整理和显示，描述并探索出数据内在的数量规律性，掌握统计思想，培养学生学习统计学的兴趣，为继续学习推断统计方法及应用各种统计方法解决实际问题打下必要而坚实的基础。 二、试验原理 描述统计是统计分析的基础，它包括数据的收集、整理、显示，对数据中有用信息的提取和分析，通常用一些描述统计量来进行分析。 集中趋势的特征值：算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数、中位数等。其中均数适用于正态分布和对称分布资料，中位数适用于所有分布类型的资料。 离散趋势的特征值：全距、内距、平均差、方差、标准差、标准误、离散系数等。其中标准差、方差适用于正态分布资料，标准误实际上反映了样本均数的波动程度。 分布特征值：偏态系数、峰度系数、他们反映了数据偏离正态分布的程度。三、试验内容与步骤 下面给出的一个例题是来自SPSS软件自带的数据文件“Employee.data”，该文件包含某公司员工的工资、工龄、职业等变量，我们将利用此例题给出相关的描述统计说明，本例中，我们将以员工的当前工资为例，计算该公司员工当前工资的一些描述统计量，如均值、频数、方差等描述统计量的计算。 1．频数分析（Frequencies）1 基本统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够了解变量取值的状况，对把握数据的分布特征是非常有用的。比如，在某项调查中，想要知道被调 1频数分析多适用于离散变量，其功能是描述离散变量的分布特征。

第二章 定量变量的描述性统计

第二章定量变量的描述性统计(中大.公卫学院.医学统计与流行病学系.骆福添.020-********) 第一节频数分布 ·收集到的数据必须给读者介绍一下，例2-1数据 怎么讲，读出来？ 介绍特征，有何特征？ ·例：肿瘤什么年龄多发？对发病年龄分组整理 ·脉搏：不妨对脉搏进行分组整理 一、频数分布表 例2-1测得130健康成年男子脉搏资料(次/分)如下，试编制频数表和观察频数分布情况。 66 77 64 67 76 75 75 71 65 62 76 72 71 60 67 75 75 73 79 66 69 79 78 70 72 70 72 78 72 67 72 80 68 70 61 70 73 72 71 81 70 66 75 71 63 77 74 76 68 65 77 69 77 75 79 64 79 73 76 61 80 64 69 70 73 68 65 70 69 66 81 63 64 80 74 78 76 66 70 73 60 76 82 73 64 65 73 73 63 80 68 76 70 79 77 64 70 66 69 73 78 76 制作频数表的步骤为： 1．计算极差极差R＝84 -57=27 (次/分)。 2．决定组数、组距和组段 （1）组数：10组左右 （2）组距：等组距（取方便数） （3）组段：下限(最小值)、上限(最大值.空穴)、组中值(代表值.正中)注意：组段应包含全部数据（上下封顶、取方便数） 3．列表划记特别简单、特难全对 表2-1 130名健康成年男子脉搏(次/分)的频数分布表 组段划记频数相对频数(％) 频数频数(%) (1) (2) (3) (4)=(3)/N(5)=(3) (6)=(5)/N 56～ 2 1.54 2 1.54 59～正 5 3.85 7 5.38 62～正正12 9.23 19 14.62 65～正正正15 11.54 34 26.15 68～正正正正正25 19.23 59 45.38 71～正正正正正一26 20.00 85 65.38 74～正正正19 14.62 104 80.00 77～正正正15 11.54 119 91.54 80～正正10 7.69 129 99.23 83～85 一 1 0.77 130 100.00 合计130 ·频数表有2个重要特征： （1）集中趋势划记的杠杠(数据)多数向中间集中 （2）离散趋势划记的杠杠(数据)少数向两头分散

关于某些试验数据描述统计分析

关于数据的描述统计分析 1描述统计（可以在03版Excel中或SPSS数据分析进行）描述统计的主要目的是为了获得试验实际最大值，他是一组数据的平均值，同时可以知道最大，最小，标准差等值。通常是对一个试验方案的几个不同的试验组别下的同一处理下获得的几个数据进行分析。 以正交试验为例： 表1试验因素水平表 因素 水平 A B ... 1 2 3 通过因素水平表设计如下的试验方案： 表2试验方案 列号及因素试验号A B 试验组 合 1 ... ... A1B1 2 ... ... A1B1 3 ... ... A1B1 4 ... ... A1B1 5 ... ... A1B1 6 ... ... A1B1 7 ... ... A1B1 8 ... ... A1B1 9 ... ... A1B1 试验方案表：每个试验方案有多个试验对象，如A1B1可以进行同一处理下的多次重复试验（通常三次以上），获得几次数据，数据是有差异的，为了分析几次数据的准确性和误差，因此进行描述统计。

正交或均匀试验有处理组合之说，因为试验针对的对象不是单一的，而是一个处理组合（或小区）中的所有，比如一个小区的所有苗木。因此在进行数据测定时，每个处理会获得多个数据，这些数据通常是呈正态分布的，因此数据测定要选取生长较整齐的对象测定，描述统计正是分析数据的平均、最大、最小值和变异系数。 2具体操作 描述统计是在03版Excel中进行，其他版本一般无此功能。 （1）首次分析需要加载宏：打开03版Excel界面，工具，加载宏。选择VBA，打钩，确定。

下面介绍苗木地径的数据分析方法： 将处理数据（如苗木地径的值）按列输入表格（每个处理组合对应的数据都来自同一试验水平，可以将其当做重复），选定，工具，数据分析，描述统计，选定要分析的数据（从第二行开始，因为分析的数据默认数值型）再选定输出位置，确定。 将多余的列删除：列2,3,4,5,6,7,8,9，空列依次改为处理1,2,3....

描述性统计分析报告--Descriptive Statistics菜单详解

第六章：描述性统计分析－－ Descriptive Statistics菜单详解 描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs 过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。 本章讲述的四个过程在9.0及以前版本中被放置在Summarize菜单中。 §6.1 Frequencies过程 频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一，Frequencies过程就是专门为产生频数表而设计的。它不仅可以产生详细的频数表，还可以按要求给出某百分位点的数值，以及常用的条图，圆图等统计图。 和国内常用的频数表不同，几乎所有统计软件给出的均是详细频数表，即并 不按某种要求确定组段数和组距，而是按照数值精确列表。如果想用Frequencies过程得到我们所熟悉的频数表，请先用第二章学过的Recode过程产生一个新变量来代表所需的各组段。 6.1.1 界面说明 Frequencies对话框的界面如下所示：

该界面在SPSS中实在太普通了，无须多言，重点介绍一下各部分的功能如下：【Display frequency tables复选框】 确定是否在结果中输出频数表。 【Statistics钮】 单击后弹出Statistics对话框如下，用于定义需要计算的其他描述统计量。 现将各部分解释如下：

统计学的发展历程

统计学的发展历程

统计学概述 [编辑本段] 统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。 统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。 统计学的发展历程 [编辑本段] 统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及意大利文statista (国民或政治家)。德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。 统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。 统计学的发展过程的三个阶段 第一阶段称之为“城邦政情”(Matters of state)阶段 “城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。他一共撰写了一百五十馀种纪要，其内容包括各城邦的历史，行政，科学，艺术，人口，资源和财富等社会和经济情况的比较，分析，具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年，直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代，并且很快被演化为“统计 学”(Statistics)。统计学依然保留了城邦(state)这个词根。 第二阶段称之为“政治算数”(Politcal arthmetic)阶段 与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点，本质的差别也不大。

综合实验一数据的统计描述和分析

综合实验一数据的统计描述和分析综合实验一数据的统计描述和分析 一、实验目的 1(掌握数据的统计描述、参数估计、假设检验和回归分析的基本概念与原理，及用MINITAB实现的方法; 2(练习综合运用数理统计知识解决一些实际问题。 二、实验内容 从某个寄宿制中学高三学生中随机抽取32名男生的身高、体重和体育课的成绩如下表 身高体重成绩身高体重成绩身高体重成绩 167 50 85 172 61 83 169 50 80 179 63 93 170 58 84 166 66 74 168 54 78 177 67 79 163 66 91 187 79 91 172 62 87 175 69 86 173 62 68 166 53 81 173 64 83 176 70 86 174 62 83 169 59 81 170 57 81 141 63 63 167 56 83 170 57 76 169 56 76 163 51 66 162 53 71 167 64 85 158 44 70 177 67 67 169 64 71 175 69 69 179 68 75 167 53 79 (1) 给出这些数据的直观的图形描述.

(2) 根据这些数据对全校的学生的平均身高和体重做出估计. (3) 若普通中学的同龄男生的平均身高为168.3cm，平均体重为56.2kg，你能否认为该中学学生的身高、体重与普通中学相比有显著性区别。 (,,0.05) (4) 身高和体重对体育成绩有何影响? 三、实验思路分析: 1(首先要对这些数据进行直观的图形描述，用MINITAB来进行统计描述，可以以身高，体重，成绩为三个变量，分别做三个频率直方图，按照基本实验的做法，先将数据分组，然后计算好各自的频数，频率，最后用软件画图; 2(根据数据来对平均身高和体重做估计，涉及到参数估计，由于样本空间的方差未知，即正态总体方差未知，对均值的区间估计，用1-Sample T来进行; 3.由提示可知这两个正态总体(身高,体重)的均值，可是方差未知，这里是对两个正态分布的参数分别进行比较，即分别对两个正态总体所进行的单边假设检验，由于选取的统计量为T统计量,故运用的是t检验法，其中用到的是1-Sample T来进行; 4.(1)由于身高和体重是两个变量因素，因此这里是对双因素试验的方差分析.又由于这两个因素对试验指标起作用,且各因素不同水平的搭配也对试验指标起作用,因此这里是对有交互作用的双因素试验的方差分析,可仿照例题，运用 Stat>ANOVA>Balanced ANOVA来试验。 (2)也可以用回归分析的方法来试验，参照例题，用Stat>Regression> Regression。 四、实验步骤: (1)绘图: 1.编写MINITAB程序 首先是对身高的图形描述，编写如下: MTB > set c1

描述统计学

2. 数据汇总Summarizing Data 频数分布与图形展示 本章和下一章讨论有关统计描述的问题。关于收集、组织、展示数值数据的方法。其中包括描述各种数据分布，各种统计图形的使用，描述数据的各种指标，如平均值、期望值、方差等等。 2.1 频数分布Frequency distribution 为了进行决策或推断，我们需要信息。例如，为了进行制定有关销售方面的决策需要了解员工的实际销售情况，或者说要获得有关销售的信息。获得了数据以后，就需要对数据进行组织，也就是将数据组织成容易观察的形式。然后就是展示数据，通常都是以图形的方式。最后就可以得出关于这一组数据的结论，并将这些结论用于决策。 一种常用的方式是首先获得一组原始数据。将这组数据组织成数组，即将数据从大到小或从小到大进行排序。然后将其总结成一组频数分布。也就是将这一数组按一定的间隔进行计数，清点出位于每一间隔中的数据出现的次数。这样就获得了频数表或频数分布。 频数分布就是一张显示一组数据位于每一独立区间间隔内的次数的数据表格。频数分布也称为频数表。 频数分布又可以划分为定性数据的频数分布和定量数据的频数分布。一般我们主要对定量数据进行频数分布研究。 为了建立一频数分布，我们需要确定： ? 间隔的数量， ? 间隔的长度（或宽度）， ? 间隔的边界，或者说是划分间隔的位置 然后我们就可以清点落在每一间隔中的数值。 例： PP28表2-2显示了一个频数分布。 确定间隔长度（或宽度）的公式为： 间隔数量 最小值 最大值估计的间隔长度-= 在此，如果间隔数量选为8，则间隔的长度应该为： 813.88 26000 96500=-= 估计的间隔长度 当然，这个数值看起来不太好，所以可以取整为9000或10000。 如果我们不能确定应该用多少个间隔数量，则可以通过下列估计间隔长度的公式进行计算：

统计学概述

统计学概述 统计学是一门通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。 统计学主要分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称作推断统计学。这两种用法都可以被称为应用统计学。另外还有数理统计学专门讨论这门科目背后的理论基础。 统计学，英文Statistics，最早源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及意大利文statista (国民或政治家)。德文Statistik，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。 统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说：它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。 统计学的发展过程的三个阶段： 1).城邦政情（Matters of state）

“城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。他一共撰写了一百五十余种纪要，其内容包括各城邦的历史、行政、科学、艺术、人口、资源和财富等社会和经济情况的比较、分析，具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年，直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代，并且很快被演化为“统计学”(Statistics)。 2).政治算术 “政治算术”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。 1690年英国威廉·配弟出版《政治算数》一书作为这个阶段的起始标志。 威廉·配弟用数字，重量和尺度将社会经济现象数量化的方法是近代统计学的重要特征。因此，威廉·配弟的《政治算术》被后来的学者评价为近代统计学的来源，威廉·配弟本人也被评价为近代统计学之父。 从配弟使用数据的方法看，“政治算数”阶段的统计学已经比较明显地体现了“收集和分析数据的科学和艺术”特点，统计实证方法和理论分析方法浑然一体，这种方法即使是现代统计学也依然继承。 3).统计分析科学(Science of statistical analysis) 在“政治算术”阶段出现的统计与数学的结合趋势逐渐发展形成了“统计分析科学”。 “统计分析科学”课程的出现是现代统计发展阶段的开端。1908年，“学生”氏(William Sleey Gosset，笔名Student)发表了关于t分布的论文，这是一篇在统计学发展史上划时代的文章。它创立了小样本代替大样本的方法，开创了统计学的新纪元。

计量资料汇总统计描述

第二章 计量资料的统计描述 一、教学大纲要求 （一）掌握容 1. 频数分布表与频数分布图 （1）频数表的编制。 （2）频数分布的类型。 （3）频数分布表的用途。 2. 描述数据分布集中趋势的指标 掌握其意义、用途及计算方法。算术均数、几何均数、中位数。 3. 描述数据分布离散程度的指标 掌握其意义、用途及计算方法。极差、四分位数间距、方差、标准差、变异系数。 （二）熟悉容 连续型变量的频数分布图：等距分组、不等距分组。 二、 教学容精要 计量资料又称为测量资料，它是测量每个观察单位某项指标值的大小所得的资料，一般均有计量单位。常用描述定量资料分布规律的统计方法有两种：一类是用统计图表，主要是频数分布表（图）；另一类是选用适当的统计指标。 （一）频数分布表的编制 频数表（frequency table ）用来表示一批数据各观察值或在不同取值区间的出现的频繁程度（频数）。对于离散数据，每一个观察值即对应一个频数，如某医院某年度一日死亡0，1，2，…20个病人的天数。如描述某学校学生性别分布情况，男、女生的人数即为各自的频数。对于散布区间很大的离散数据和连续型数据，数据散布区间由若干组段组成，每个组段对应一个频数。制作连续型数据频数表一般步骤如下： 1.求数据的极差（range ）。 min max X X R -= （2-1） 2.根据极差选定适当“组段”数（通常8—10个）。 确定组段和组距。每个组段都有下限L 和上限U ，数据χ归组统一定为L ≤χ

田间试验与统计分析课后习题解答及复习资料

田间试验与统计分析－习题集及解答
在种田间试验设计方法中，属于顺序排列的试验设计方法为：对比法设计、 间比法 2. 若要控制来自两个方面的系统误差，在试验处理少的情况下，可采用：拉丁 方设计 3. 如果处理内数据的标准差或全距与其平均数大体成比例，或者效应为相 乘性， 则在进行方差分析之前， 须作数据转换。 其数据转换的方法宜采用： 对数转换。 4. 对于百分数资料，如果资料的百分数有小于 30%或大于 70%的，则在进 行方差分析之前，须作数据转换。其数据转换的方法宜采用：反正弦转换 （角度转换）。 小概率事件实际不可能性 5. 样本平均数显著性测验接受或否定假设的根据是： 原理。 6. 对于同一资料来说，线性回归的显著性和线性相关的显著性：一定等价。 7. 为了由样本推论总体，样本应该是：从总体中随机地抽取的一部分 8. 测验回归和相关显著性的最简便的方法为：直接按自由度查相关系数显著 表。 9. 选择多重比较的方法时，如果试验是几个处理都只与一个对照相比较，则应 选择：LSD 法。 10. 如要更精细地测定土壤差异程度，并为试验设计提供参考资料，则宜采用： 空白试验 1. 11. 当总体方差为末知，且样本容量小于 30，但可假设 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. ＝ ＝ （两样本 所属的总体方差同质）时，作平均数的假设测验宜用的方法为：t 测验 因素内不同水平使得试验指标如作物性状、特性发生的变化，称为：效应 若算出简单相差系数 大于 1 时，说明：计算中出现了差错。 田间试验要求各处理小区作随机排列的主要作用是： 获得无偏的误差估计值 正态分布曲线与 轴之间的总面积为：等于 1。 描述总体的特征数叫：参数，用希腊字母表示；描述样本的特征数叫：统计 数，用拉丁字母表示。 确定 分布偏斜度的参数为：自由度 用最小显著差数法作多重比较时，当两处理平均数的差数大于 LSD0.01 时， 推断两处理间差异为：极显著 要比较不同单位， 或者单位相同但平均数大小相差较大的两个样本资料的变 异度宜采用：变异系数 选择多重比较方法时，对于试验结论事关重大或有严格要求的试验，宜用： q 测验。 顺序排列设计的主要缺点是：估计的试验误差有偏性 田间试验贯彻以区组为单位的局部控制原则的主要作用是： 更有效地降低试 验误差。

统计学简答题及答案说课讲解

统计学简答题及参考答案 1.简述描述统计学的概念、研究内容与目的。 概念：它是研究数据收集、整理和描述的统计学分支。 研究内容：搜集数据、整理数据、展示数据和描述性分析的理论与方法。 研究目的：描述数据的特征；找出数据的基本数量规律。 2.简述推断统计学的概念、研究内容与目的。 概念：它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。 研究内容：参数估计和假设检验的理论与方法。 研究目的：对总体特征作出统计推断。 3.什么是总体和样本？ 总体是指所研究的全部个体(数据)的集合，其中的每一个元素称为个体（也称为总体单位）。 可分为有限总体和无限总体： ?有限总体的范围能够明确确定，且元素的数目是有限的，可数的。 ?无限总体所包括的元素数目是无限的，不可数的。 总体单位数可用N表示。 样本就是从总体中抽取的一部分元素的集合。构成样本的元素的数目称为样本容量，记为n。 4.什么是普查？它有哪些特点？ 普查就是为了特定的研究目的，而专门组织的、非经常性的全面调查。它有以下的特点： 1)通常是一次性或周期性的 2)一般需要规定统一的标准调查时间 3)数据的规范化程度较高 4)应用范围比较狭窄。 5.什么是抽样调查？它有哪些特点？ 抽样调查是指从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据搜集方法和统计推断方法。 它具有经济性好、时效性强、适应面广、准确性高等特点。 6.简述统计调查方案的概念及应包括的基本内容。 答：统计调查方案就是统计调查前所制订的实施计划，它是指导整个调查过程的纲领性文件，是保证调查工作有计划、有组织、有系统地进行的计划书。 它应包括的基本内容有： 〈1〉明确调查目的； 〈2〉确定调查对象和调查单位； 〈3〉设计调查项目； 〈4〉设计调查表格和问卷； 〈5〉确定调查时间； 〈6〉组织实施调查计划； 〈7〉调查报告的撰写，等等。 7.简述统计分组的概念、原则和具体方法。 答：（1）概念

统计学方积乾 第七版 第二章 定量资料的统计描述课后练习题答案

第2章 定量资料的统计描述 案例2-1(P27) 答：该资料为一正常人群发汞值的检测结果，已整理成频率分布表(P27)。统计描述时应首先考察资料的分布规律，通过频率(频数)分布表(表2-9 P27)和直方图(图2-3 P14)可以看出，此238人发汞值的频数分布呈正偏态分布，即观察值绝大多数集中在发汞值较小的组段。 对偏态分布，选用算术均数和标准差进行统计描述是不恰当的。应选用中位数描述该市居民发汞平均水平，选用四分位间距描述居民发汞值变异度，计算如下： 25507523.5(23825%20) 4.7(mol/kg) 6625.5(23850%86) 6.6(mol/kg) 602 7.5(23875%146)8.9(mol/kg) 48(%) x x L x i P L n x f f P u P u P u =+?==+?==+?==+?S

离散程度指标： 四分位间距=P75-P25=8.9-4.7=4.2umol/kg。 故该市居民发汞平均水平为6.6 umol/kg，离散度为4.2umol/kg，

思考与练习(P31) 1. 答： (1) 某年某地120例6-7岁正常男童胸围测量结果(cm)的频数分布 Group Frequency Percent Cumulative Percent 49.0- 1 .8 .8 50.0- 4 3.3 4.2 51.0- 8 6.7 10.8 52.0- 6 5.0 15.8 53.0- 19 15.8 31.7 54.0- 18 15.0 46.7 55.0- 14 11.7 58.3 56.0- 26 21.7 80.0 57.0- 10 8.3 88.3 58.0- 9 7.5 95.8 59.0- 4 3.3 99.2 61.0-62.0 1 .8 100.0 Total 120 100.0

实验三、描述性统计分析 实验报告

上海对外贸易学院 实验报告

一、实验目的和要求 1.熟练掌握描述性统计分析的基本原理 2.熟练掌握频数分析原理、SPSS操作及案例分析 3.熟练掌握基本描述统计量原理、SPSS操作及案例分析 4.熟练掌握探索性分析原理、SPSS操作及案例分析 5.熟练掌握原理交叉列联表原理、SPSS操作及案例分析 6.熟练掌握多选项分析的SPSS操作及案例分析 二、实验内容及结果分析 1.频数分析（数据文件：3－studentscore.sav） (1)完成各门成绩的统计结果（抓图后复制到下面） 图1 分析解释： (2)完成语文成绩区间频度分布表（抓图后复制到下面） 图2 分析解释： (3)计算全部学生各门成绩的平均值、标准差、极差和四分位数（抓图后复制到 下面） 图3 分析解释： 2.基本描述统计量（数据文件：3－studentscore.sav） 计算全部学生各部门成绩的平均值、标准差、最大值和最小值（抓图后复制到下面） 图4 分析解释： 3.探索性分析（数据文件：3－studentscore.sav） (1)完成语文成绩茎叶图和箱图（抓图后复制到下面） 图5 分析解释：

图6 分析解释： (2)语文成绩正态分布检验的Q－Q概率图（抓图后复制到下面）（数据文件：4 －Explore.sav） 图7 分析解释： (3)完成考察学生“英语”、“数学”、“语文”三门课程成绩的分布、极端值以及 正态分布性和方差的齐性。（抓图后复制到下面） 图8 分析解释： 4.交叉列联表分析（数据文件：4－crosstabulation.sav） (1)二维交叉列联表（P64，抓图后复制到下面） 图9 分析解释： (2)X2检验结果（P671，抓图后复制到下面） 图10 分析解释： 三、思考题（P79－P80） 完成思考题3、4，并将关健图抓下来粘贴到相应题下面，并进行简单的解释。 四、学完“描述性统计分析”章节后的收获

第2章 统计描述思考与练习参考答案

第2章统计描述 思考与练习参考答案 一、最佳选择题 1. 编制频数表时错误的作法是（ E ）。 A. 用最大值减去最小值求全距 B. 组距常取等组距，一般分为10~15组 C. 第一个组段须包括最小值 D. 最后一个组段须包括最大值 E. 写组段，如“~3，3~5， 5~，…” 2. 描述一组负偏峰分布资料的平均水平时，适宜的统计量是（A）。 A. 中位数 B. 几何均数 C. 调和均数 D. 算术均数 E. 众数 3. 比较5年级小学生瞳距和他们坐高的变异程度，宜采用（A）。 A. 变异系数 B. 全距 C. 标准差 D. 四分位数间距 E. 百分位数与的间距 4. 均数X和标准差S的关系是（A）。 A. S越小，X对样本中其他个体的代表性越好 B. S越大，X对样本中其他个体的代表性越好 C. X越小，S越大 D. X越大，S越小 E. S必小于X 5. 计算乙肝疫苗接种后血清抗-HBs的阳转率，分母为（B）。 A. 阳转人数 B. 疫苗接种人数 C. 乙肝患者数 D. 乙肝病毒携带者数 E. 易感人数 6. 某医院的院内感染率为人/千人日，则这个相对数指标属于（C）。 A. 频率 B. 频率分布 C. 强度 D. 相对比 E. 算术均数 7. 纵坐标可以不从0开始的图形为（D）。

A. 直方图 B. 单式条图 C. 复式条图 D. 箱式图 E. 以上均不可 二、简答题 1. 对定量资料进行统计描述时，如何选择适宜的指标 答：详见教材表2-18。 教材表2-18 定量资料统计描述常用的统计指标及其适用场合 描述内容指标意义适用场合 平均水平均数个体的平均值对称分布 几何均数平均倍数取对数后对称分布 中位数位次居中的观察值 ①非对称分布；②半定量资料；③末端开 口资料；④分布不明 众数频数最多的观察值不拘分布形式，概略分析 调和均数基于倒数变换的平均值正偏峰分布资料 变异度全距观察值取值范围不拘分布形式，概略分析 标准差（方差）观察值平均离开均数的 程度 对称分布，特别是正态分布资料 四分位数 间距居中半数观察值的全距 ①非对称分布；②半定量资料；③末端开 口资料；④分布不明 变异系数标准差与均数的相对比 ①不同量纲的变量间比较；②量纲相同但 数量级相差悬殊的变量间比较 2. 举例说明频率和频率分布的区别和联系。 答：2005年某医院为了调查肺癌患者接受姑息手术治疗1年后的情况，被调查者150人，分别有30人病情稳定，66人处于进展状态，54人死亡。 当研究兴趣只是了解死亡发生的情况，则只需计算死亡率54/150=36%，属于频率指标。当研究者关心患者所有可能的结局时，则可以算出反映3种结局的频率分别为20%、44%、36%，它们共同构成所有可能结局的频率分布，是若干阳性率的组合。

《田间试验与统计分析》复习资料

1. 在种田间试验设计方法中，属于顺序排列的试验设计方法为：对比法设计、间比法 2. 若要控制来自两个方面的系统误差，在试验处理少的情况下，可采用： 拉丁方设计 3. 如果处理数据的标准差或全距与其平均数大体成比例，或者效应为相 乘性，则在进行方差分析之前，须作数据转换。其数据转换的方法宜采用：对数转换。 4. 对于百分数资料，如果资料的百分数有小于30%或大于70%的，则在 进行方差分析之前，须作数据转换。其数据转换的方法宜采用：反正弦转换（角度转换）。 5. 样本平均数显著性测验接受或否定假设的根据是：小概率事件实际不可能 性原理。 6. 对于同一资料来说，线性回归的显著性和线性相关的显著性：一定等价。 7. 为了由样本推论总体，样本应该是：从总体中随机地抽取的一部分 8. 测验回归和相关显著性的最简便的方法为：直接按自由度查相关系数显 著表。 9. 选择多重比较的方法时，如果试验是几个处理都只与一个对照相比较，则 应选择：LSD法。 10. 如要更精细地测定土壤差异程度，并为试验设计提供参考资料，则宜采 用：空白试验 11. 当总体方差为末知，且样本容量小于30，但可假设＝＝（两 样本所属的总体方差同质）时，作平均数的假设测验宜用的方法为：t测验 12. 因素不同水平使得试验指标如作物性状、特性发生的变化，称为：效应 13. 若算出简单相差系数大于1时，说明：计算中出现了差错。 14. 田间试验要求各处理小区作随机排列的主要作用是：获得无偏的误差估 计值 15. 正态分布曲线与轴之间的总面积为：等于1。 16. 描述总体的特征数叫：参数，用希腊字母表示；描述样本的特征数叫： 统计数，用拉丁字母表示。 17. 确定分布偏斜度的参数为：自由度 18. 用最小显著差数法作多重比较时，当两处理平均数的差数大于LSD0.01时， 推断两处理间差异为：极显著