常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法(統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究方法)

1.統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究方法有哪些

統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一門(mén)方法論科學(xué)，具有自己完善的方法體系。統(tǒng)計(jì)研究的具體方法有很多，這將在后續(xù)課程中學(xué)習(xí)，而從大的方面看，其基本研究方法有：

一、大量觀察法

這是統(tǒng)計(jì)活動(dòng)過(guò)程中搜集數(shù)據(jù)資料階段（即統(tǒng)計(jì)調(diào)查階段）的基本方法：即要對(duì)所研究現(xiàn)象總體中的足夠多數(shù)的個(gè)體進(jìn)行觀察和研究，以期認(rèn)識(shí)具有規(guī)律性的總體數(shù)量特征。大量觀察法的數(shù)理依據(jù)是大數(shù)定律，大數(shù)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(shù)量上幾存有差異，但對(duì)總體而言可以相互抵消而呈現(xiàn)出穩(wěn)定的規(guī)律性，因此只有對(duì)足夠多數(shù)的個(gè)體進(jìn)行觀察，觀察值的綜合結(jié)果才會(huì)趨向穩(wěn)定，建立在大量觀察法基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)資料才會(huì)給出一般的結(jié)論。統(tǒng)計(jì)學(xué)的各種調(diào)查方法都屬于大量觀察法。

二、統(tǒng)計(jì)分組法

由于所研究現(xiàn)象本身的復(fù)雜性、差異性及多層次性，需要我們對(duì)所研究現(xiàn)象進(jìn)行分組或分類研究，以期在同質(zhì)的基礎(chǔ)上探求不同組或類之間的差異性。統(tǒng)計(jì)分組在整個(gè)統(tǒng)計(jì)活動(dòng)過(guò)程中都占有重要地位，在統(tǒng)計(jì)調(diào)查階段可通過(guò)統(tǒng)計(jì)分組法來(lái)搜集不同類的資料，并可使抽樣調(diào)查的樣本代表性得以提高（即分層抽樣方式）；在統(tǒng)計(jì)整理階段可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)分組法使各種數(shù)據(jù)資料得到分門(mén)別類的加工處理和儲(chǔ)存，并為編制分布數(shù)列提供基礎(chǔ)；在統(tǒng)計(jì)分析階段則可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)分組法來(lái)劃分現(xiàn)象類型、研究總體內(nèi)在結(jié)構(gòu)、比較不同類或組之間的差異（顯著性檢驗(yàn)）和分析不同變量之間的相關(guān)關(guān)系。統(tǒng)計(jì)學(xué)中的統(tǒng)計(jì)分組法有傳統(tǒng)分組法、判別分析法和聚類分析法等。

三、綜合指標(biāo)法

統(tǒng)計(jì)研究現(xiàn)象的數(shù)量方面的特征是通過(guò)統(tǒng)計(jì)綜合指標(biāo)來(lái)反映的。所謂綜合指標(biāo)，是指用來(lái)從總體上反映所研究現(xiàn)象數(shù)量特征和數(shù)量關(guān)系的范疇及其數(shù)值，常見(jiàn)的有總量指標(biāo)、相對(duì)指標(biāo)，平均指標(biāo)和標(biāo)志變異指標(biāo)等。綜合指標(biāo)法在統(tǒng)計(jì)學(xué)、尤其是社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)中占有十分重要的地位，是描述統(tǒng)計(jì)學(xué)的核心內(nèi)容。如何最真實(shí)客觀地記錄、描述和反映所研究現(xiàn)象的數(shù)量特征和數(shù)量關(guān)系，是統(tǒng)計(jì)指標(biāo)理論研究的一大課題。

四、統(tǒng)計(jì)模型法

在以統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)反映所研究現(xiàn)象的數(shù)量特征的同時(shí)，我們還經(jīng)常需要對(duì)相關(guān)現(xiàn)象之間的數(shù)量變動(dòng)關(guān)系進(jìn)行定量研究，以了解某一（些）現(xiàn)象數(shù)量變動(dòng)與另一（些）現(xiàn)象數(shù)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(shù)量變動(dòng)關(guān)系時(shí)，需要根據(jù)具體的研究對(duì)象和一定的假定條件，用合適的數(shù)學(xué)方程來(lái)進(jìn)行模擬，這種方法就叫做統(tǒng)計(jì)模型法。

五、統(tǒng)計(jì)推斷法

在統(tǒng)計(jì)認(rèn)識(shí)活動(dòng)中，我們所觀察的往往只是所研究現(xiàn)象總體中的一部分單位，掌握的只是具有隨機(jī)性的樣本觀察數(shù)據(jù)，而認(rèn)識(shí)總體數(shù)量特征是統(tǒng)計(jì)研究的目的，這就需要我們根據(jù)概率論和樣本分布理論，運(yùn)用參數(shù)估計(jì)或假設(shè)檢驗(yàn)的方法，由樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)推斷總體數(shù)量特征。這種由樣本來(lái)推斷總體的方法就叫統(tǒng)計(jì)推斷法。統(tǒng)計(jì)推斷法已在統(tǒng)計(jì)研究的許多領(lǐng)域得到應(yīng)用，除了最常見(jiàn)的總體指標(biāo)推斷外，統(tǒng)計(jì)模型參數(shù)的估計(jì)和檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)中原時(shí)間序列的估計(jì)和檢驗(yàn)等，也都屬于統(tǒng)計(jì)推斷的范疇，都存在著誤差和置信度的問(wèn)題。在實(shí)踐中這是一種有效又經(jīng)濟(jì)的方法，其應(yīng)用范圍很廣泛，發(fā)展很快，統(tǒng)計(jì)推斷法已成為現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本方法。

2.常用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)方法有哪些

1、聚類分析（Cluster Analysis）

聚類分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過(guò)程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會(huì)得到不同的結(jié)論。不同研究者對(duì)于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，所得到的聚類數(shù)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(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少?zèng)Q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(shù)矩陣為基礎(chǔ)的，所不同的是相關(guān)系數(shù)矩陣對(duì)角線上的值，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(chǔ)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(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)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(duì)應(yīng)分析（Correspondence Analysis）

對(duì)應(yīng)分析（Correspondence analysis）也稱關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過(guò)分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來(lái)揭示變量間的聯(lián)系?？梢越沂就蛔兞康母鱾€(gè)類別之間的差異，以及不同變量各個(gè)類別之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。對(duì)應(yīng)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(jié)構(gòu)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(jī)變量Y對(duì)另一個(gè)（X）或一組（X1,X2，…，Xk）變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法?；貧w分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。運(yùn)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)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

6、方差分析（ANOVA/Analysis of Variance）

又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動(dòng)狀。造成波動(dòng)的原因可分成兩類，一是不可控的隨機(jī)因素，另一是研究中施加的對(duì)結(jié)果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測(cè)變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對(duì)觀測(cè)變量有顯著影響的變量。這個(gè) 還需要具體問(wèn)題具體分析

3.統(tǒng)計(jì)方法有哪些

統(tǒng)計(jì)方法有： 1、計(jì)量資料的統(tǒng)計(jì)方法 分析計(jì)量資料的統(tǒng)計(jì)分析方法可分為參數(shù)檢驗(yàn)法和非參數(shù)檢驗(yàn)法。

參數(shù)檢驗(yàn)法主要為t檢驗(yàn)和 方差分析（ANOVN，即F檢驗(yàn)）等，兩組間均數(shù)比較時(shí)常用t檢驗(yàn)和u檢驗(yàn)，兩組以上均數(shù)比較時(shí)常用方差分析；非參數(shù)檢驗(yàn)法主要包括秩和檢驗(yàn)等。t檢驗(yàn)可分為單組設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)、配對(duì)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)和成組設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)；當(dāng)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，若不能滿足以上要求，宜用t 檢驗(yàn)或非參數(shù)方法（ 秩和檢驗(yàn)）。

方差分析可用于兩個(gè)以上 樣本均數(shù)的比較，應(yīng)用該方法時(shí)，要求各個(gè)樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)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(jù)設(shè)計(jì)類型不同，方差分析中又包含了多種不同的方法。

對(duì)于 定量資料，應(yīng)根據(jù)所采用的設(shè)計(jì)類型、資料所具備的條件和分析目的，選用合適的統(tǒng)計(jì)分析方法，不應(yīng)盲目套用t檢驗(yàn)和 單因素方差分析。 2、計(jì)數(shù)資料的統(tǒng)計(jì)方法 計(jì)數(shù)資料的統(tǒng)計(jì)方法主要針對(duì)四格表和R*C表利用檢驗(yàn)進(jìn)行分析。

檢驗(yàn)或u檢驗(yàn)，若不能滿足 檢驗(yàn)：當(dāng)計(jì)數(shù)資料呈配對(duì)設(shè)計(jì)時(shí)，獲得的四格表為配對(duì)四格表，其用到的檢驗(yàn)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?qū)傩韵嗤碗p向有序?qū)傩圆煌念?，不同類的行列表根?jù)其研究目的，其選擇的方法也不一樣。

3、等級(jí)資料的統(tǒng)計(jì)方法 等級(jí)資料（有序變量）是對(duì)性質(zhì)和類別的等級(jí)進(jìn)行分組，再清點(diǎn)每組觀察單位個(gè)數(shù)所得到的資料。在臨床醫(yī)學(xué)資料中，常遇到一些定性指標(biāo)，如臨床療效的評(píng)價(jià)、疾病的臨床分期、病癥嚴(yán)重程度的臨床分級(jí)等，對(duì)這些指標(biāo)常采用分成若干個(gè)等級(jí)然后分類計(jì)數(shù)的辦法來(lái)解決它的量化問(wèn)題，這樣的資料統(tǒng)計(jì)上稱為等級(jí)資料。

統(tǒng)計(jì)方法的選擇： 統(tǒng)計(jì)資料豐富且錯(cuò)綜復(fù)雜，要想做到合理選用統(tǒng)計(jì)分析方法并非易事。對(duì)于同一 個(gè)資料，若選擇不同的統(tǒng)計(jì)分析方法處理，有時(shí)其結(jié)論是截然不同的。

正確選擇統(tǒng)計(jì)方法的依據(jù)是： ①根據(jù)研究的目的，明確研究試驗(yàn)設(shè)計(jì)類型、研究因素與水平數(shù)； ②確定數(shù)據(jù)特征（是否正態(tài)分布等）和樣本量大小； ③ 正確判斷統(tǒng)計(jì)資料所對(duì)應(yīng)的類型（計(jì)量、計(jì)數(shù)和等級(jí)資料），同時(shí)應(yīng)根據(jù)統(tǒng)計(jì)方法的適宜條件進(jìn)行正確的統(tǒng)計(jì)量值計(jì)算； 最后，還要根據(jù)專業(yè)知識(shí)與資料的實(shí)際情況，結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)原則，靈活地選擇統(tǒng)計(jì)分析方法。

4.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些

數(shù)據(jù)分析落實(shí)到實(shí)處，一般就是圍繞用戶漏斗展開(kāi)的。也就是人們常說(shuō)的訪問(wèn)-激活-留存-交易-推薦。

這核心的5步會(huì)有不同維度的細(xì)分。

獲客：來(lái)源、渠道、關(guān)鍵字、著陸頁(yè)、地域、設(shè)備、訪問(wèn)時(shí)間、跳出率、訪問(wèn)深度、停留時(shí)間、新客量等等；

激活：DAU（日活躍用戶）、MAU（月活躍用戶）

留存：日留存率、周留存率、月留存率

交易：訂單量、訂單金額、LTV

推薦：是否傳播（k>1）

需要獲取以上數(shù)據(jù)，可以通過(guò)ptengine通過(guò)漏斗細(xì)分得到可視化圖表。一般來(lái)講，同比（本周和上周）、環(huán)比（本月第一周和上月第一周）、定基比（所有數(shù)據(jù)和當(dāng)年第一周）即可獲得數(shù)據(jù)的變化情況。

以上，其實(shí)不用很專業(yè)也能做好數(shù)據(jù)分析，獲取數(shù)據(jù)并不難，難的是你能洞察數(shù)據(jù)背后的意義。