-1~1之间的连续性数值变量数据叫什么变量啊?可以用做当秩和检验的自变量吗?是主成分得分

中国科学院大学资源与环境学院, 北京 100049

基金项目: 国家自然科学基金()和中国科学院战略性先导科技专项A类项目(XDA)资助

运用含有非期望产出的超效率SBM模型,研究2005—2017年中国285个地级以上城市生态效率的时空演变格局,并运用面板回归模型探析城市生态效率的影响因素。结果表明:1)2005—2017年全国城市平均生态效率波动起伏较小,生态效率整体处于上升状态。2)尽管城市间生态效率的差异呈缩小态势,但全国地区间差异仍然较明显,东部地区的城市生态效率远高于其他地区,城市生态效率整体呈现东部地区>全国平均水平>西部地区>东北地区>中部地区的态势。3)全国城市生态效率时空格局演化特征明显。2005年生态效率较高的城市主要分布在珠三角、长三角、山东等省区,其他大部分地区城市生态效率处于较低水平;2017年城市生态效率较高的空间范围明显扩展,珠三角、长三角、山东、河南、河北、湖北和四川等地区的生态效率处于较高水平,其他地区仍处于较低水平。4)城镇化、经济发展、对外开放、科技水平和产业升级对城市生态效率的提升起着显著的促进作用,而较高的工业化比重对于城市生态效率的提升起着抑制作用。因此促进经济集约高效发展、优化产业结构、增加科技投入、加快工业升级、减少资源消耗和污染物排放应是政策制定的优选方向。

改革开放以来,中国工业化和城市化进程快速推进,经济持续高速增长并取得举世瞩目的辉煌成就。但粗放的经济发展模式使得经济总量增长的同时消耗大量资源、造成严重的环境污染,导致地区资源环境承载力下降。2014年以来,中国经济进入转型发展的“新常态”时期,经济发展不再只追求经济总量的上升,而是着眼于转变经济增长方式,提升经济发展质量,提高地区生态效率,以实现经济、生态和社会的综合可持续发展。

生态效率最初是1990年由Schaltegger和Sturm提出的,即增加的价值与增加的环境影响的比值[]。世界可持续发展工商理事会认为,生态效率通过提供具有竞争力的商品与服务,在满足人类基本生活需求的同时,将生命周期中对环境的影响降到地球可承载的范围内[]。生态效率的核心理念是用最少的资源消耗和最低的环境代价获取最大的经济效益。1995年,Fussler将生态效率引入中国[],自此学者们对生态效率开展了大量富有成效的研究工作,可以概括为以下3个方面:一是对不同区域尺度、地区及城市[-]和不同行业[-]的研究,其中区域、地区层级的研究较多,而地级层面和县级层面的生态效率研究较少,因此生态效率的小尺度研究有待进一步完善。任宇飞等[]利用传统和含有非期望产出的SBM模型(slack-based model)分析东部沿海四大城市群生态效率的时空特征及其影响因素。王敏和张晓平[]利用主成分分析法和DEA(data envelopment analysis)相结合的方法对中国30个省市区的生态效率进行评价。郑德凤等[]利用含有非期望产出的SBM模型测算甘肃省的农业生态效率。二是研究方法各异且日益拓展。主要有比值法[-]、指标体系法[]、DEA法[-]等。比值法主要通过经济产出与资源消耗的比值计算生态效率;指标体系法主要针对不同的研究对象制定评价指标体系来计算生态效率;DEA法运用运筹学的思路,通过线性规划评价决策单元投入与产出之间的关系,测度相对有效程度。其中基于DEA及其扩展模型的研究方法可以有效避免主观设置权重,能够客观地测度城市的生态效率,因而应用广泛[]。国内学者主要运用数据包络分析模型研究生态效率的时空格局演变特征,如方创琳和关兴良[]利用传统DEA模型和Bootstrap-DEA方法测算中国城市群的投入产出效率,从时间和空间两个角度分析城市群投入产出效率的演变特征。王恩旭和武春友[]利用超效率DEA模型计算1995—2007年中国省区的生态效率,并分析30个省区生态效率的时空演变特征。李青松等[]运用SE-DEA模型和Malmquist指数模型计算2007—2012年河南省地级市的生态效率,分析生态效率的静态和动态变化趋势。三是在生态效率的影响因素研究方面,学者们结合不同的案例地区,主要从经济发展水平、经济外向度、产业结构、科技创新水平、环境规制、地区开放水平和城市化水平等方面,研究生态效率的影响因素[-]。但结合大样本、长时间序列的研究还有进一步深化的空间。综合学术界已有的研究,以地级市为空间单元进行较长时间尺度的对比和分析仍有待深化。

因此,本文以全国285个地级以上城市为研究对象,基于2005—2017年的面板数据,运用含有非期望产出的超效率SBM模型研究中国城市生态效率的时空演变特征,并运用面板回归模型探析中国城市生态效率的影响因素。

1 数据处理及研究方法 1.1 数据来源及指标选取

考虑到近年来中国城市行政区划的变动情况和某些城市的数据缺失较多,本文以全国285个地级以上城市(不包括港澳台地区)为研究对象(以下简称为城市)。研究时段为2005—2017年,相关数据来源于《中国城市统计年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》、《中国统计年鉴》。

本文根据世界可持续发展工商理事会提出的生态效率的评价标准,参考其他学者的研究,并结合数据的可得性,构建生态效率的评价指标体系()。研究中,投入指标包括资本投入、劳动力投入、土地投入、能源投入和水资源投入,产出指标包括以经济收益为代表的期望产出和以污染物排放为代表的非期望产出。

超效率Undesirable-SBM模型是数据包络分析DEA研究方法的拓展模型。DEA是一种不需要函数关系的非参数技术效率分析方法,它以多投入和多产出为基础,对决策单元进行相对有效性的评价。

传统的DEA模型有CCR模型和BCC模型,且在区域、经济、产业和企业等方面应用广泛。Tone[]提出的SBM模型属于非径向、非角度的DEA模型,它在传统的径向、角度DEA模型基础上,将松弛变量(slack)纳入模型,能更有效地对决策单元进行效率评价;Tone[]进一步提出超效率SBM模型,弥补了不能将同时有效的多个决策单元区分开来的问题。近年来,人们越来越关注环境质量,评价城市生态效率,必然要将污染物排放考虑进来,因此在现有模型的基础上将非期望产出纳入模型[],从而更加有效地测算城市的真实生态效率。模型如下:

ρ为模型计算出来的城市生态效率,当ρ>1或者当ρ=1且s+=s-=0时,该城市的生态效率达到强有效状态;当ρ=1,s+0或者s-0时,该城市的生态效率达到弱有效状态;当ρ < 1时,该城市的生态效率处于无效状态。其中城市生态效率ρ等于纯技术效率(pure technological

本文基于上述模型和的生态效率评价指标体系,运用MaxDEA7.0软件进行运算,以多投入和多产出模型为基础并设定非期望产出,计算样本城市相应的生态效率。基于ARCGIS空间分析模块对城市生态效率的空间格局进行分析。下文用TE(total efficiency)代表城市生态效率ρ。生态效率相关概念涵义如所示。

Spearman等级相关系数又称Spearman秩相关系数,是衡量2个变量间强弱关系的非参数检验方法。可以用单调函数来描述变量之间的相关性,若一个变量随另一个变量单调递增,Spearman秩相关系数为正,反之为负,Spearman秩相关系数取值范围为[-1, 1]。计算公式为

式中:r表示等级相关系数,n为时间序列的长度,di为秩次之差。r的绝对值越接近于1,则单调递增(或递减)程度越高。本文利用SPSS计算2005—2017年的各城市生态效率的Spearman等级相关系数。

在对城市生态效率影响因素进行分析时,采用面板数据回归模型进行验证。回归模型公式如下

其中:i=1,2,3…N表示N个城市;t=1,2,3…T表示T个时期;Yit为被解释变量,表示t年份第i个城市的生态效率;Xkit为解释变量,表示在t时期第i个城市的第k个解释变量的值;βki为待估系数,uit为随机干扰项。

2 结果分析 2.1 中国城市生态效率的时间演变特征

利用上述方法,对中国285个地级以上城市2005—2017年的城市生态效率进行测度,汇总结果如所示。中国城市生态效率总体均值在2005—2014年间波动较小,在2014—2017年间呈现先下降后上升的趋势。总体来说,在研究期间生态效率呈现上升状态。纯技术生态效率在2005—2017年间呈现上升趋势,说明城市的资源配置及政府管理水平逐渐提升,对于生态效率的提升有促进作用。规模效率在2005—2017年间呈现逐渐下降的趋势,说明规模效率对城市生态效率的提升起着负向作用,规模扩张带来的增值效益日益减小。

基于城市生态效率,计算2005—2017年285个城市的Spearman等级相关系数,并利用ArcGIS进行可视化()。由可以看出,生态效率上升较快的城市主要分布在吉林、河北、陕西、湖北、湖南、江西、四川等中、西部省区,而沿海地区仅江苏、山东、广东等省的城市的生态效率上升较快。生态效率下降较快的城市主要分布在黑龙江、辽宁、山西、安徽、甘肃、山东等省区,浙江和广东等省的部分城市也位列其中。

城市间生态效率的时间变化分析表明,中国城市的生态效率总体提升且城市间的差异减小。由于原来生态效率较低的城市在研究期内的生态效率水平不断提升,因此,缩小了与生态效率水平较高的城市间的差距。是2005—2017年城市生态效率在全国总体的变异系数,略有波动,但总体呈下降趋势。

2.2 中国城市生态效率的空间演变特征 2.2.1 地区间差异

为了对比中国城市生态效率的地区间差异,将中国285个城市划分为东部地区、中部地区、西部地区和东北地区,并绘制2005—2017年全国及4大经济区域城市生态效率均值变化趋势图()。

从区域层面来看,东、中、西、东北4个区域的城市平均生态效率分别为0.669、0.476、0.523、0.495,全国城市平均生态效率为0.551。东部地区高于全国平均水平,而中部、西部和东北地区低于全国平均水平。从中可以看出,4大区域的城市生态效率均值与全国城市生态效率均值的变化趋势和变化过程相一致,其中东部地区的城市生态效率始终高于其他3大地区,整体上呈现东部地区>西部地区>东北地区>中部地区的态势。东部地区一直以来是中国经济最发达的地区,资源丰富,资本、劳动力均向东部地区集聚,新兴产业不断涌现带动了地区发展,因此生态效率与其他区域相比较高。而西部地区虽然经济发展水平不高,但污染物排放量相对较少,因此生态效率相对较高。东北地区经济发展方式较为粗放,以资源密集型产业为主且环境污染较严重,因此生态效率较低。中部地区在这个经济发展过程中处于国家优惠扶持政策的边缘化位置,区域内部缺少合作,经济发展不能形成整体合力,因而经济发展缓慢,进而导致生态效率较低。

为更清楚地反映中国城市生态效率的空间分异特征,根据计算得到的全国285个城市的生态效率,绘制2005和2017年中国城市生态效率分布图()及核密度图()。


由可以看出,2005年中国城市生态效率普遍较低,生态效率高于0.8的城市数量较少,主要分布在珠三角地区、长三角地区、海峡西岸城市群地区、山东等东部沿海地区及黑龙江、内蒙古、云南和贵州等省区。生态效率处于0.6~0.8的城市数量也较少,主要分布于东部沿海地区。生态效率处于0.4~0.6的城市最多,共有132个,在东部、中部、西部、东北地区均有较多分布。生态效率低于0.4的城市较多,主要分布在中西部地区。与2005年相比,2017年中国城市生态效率整体处于较高水平状态,全国城市总体生态效率有较大幅度的提高。2017年生态效率高于0.8的城市数量增多,主要分布在珠三角地区、北部湾地区、长三角地区、长江中游城市群地区、山东半岛城市群地区和黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古地区。生态效率处于0.6~0.8的城市较2005年显著增多,增至92个,在东部沿海地区分布最为集中。生态效率处于0.4~0.6的城市数量较2005年减少,主要分布于中西部、东北地区。生态效率低于0.4的城市主要分布在中部地区和东北地区,其数量较2005年减少,其中以西部地区减少最为显著。

从可以看出,2005年城市生态效率处于较高水平的城市主要分布在珠三角地区、长三角地区、山东半岛地区,而东北地区、内蒙古、甘肃、云南和贵州等地区的生态效率处于较低水平。与2005年相比,2017年城市生态效率处于较高水平的范围明显增大,生态效率处于较高水平的城市主要分布在珠三角、长三角、山东半岛、河北、河南和四川等地区,其他地区仍处于较低水平。

2.3 城市生态效率影响因素分析 2.3.1 变量的选取

为进一步探讨影响生态效率的因素,基于生态效率的概念和对已有文献及理论的研究,本文选取经济发展水平、产业结构、工业化水平、技术水平、对外开放水平和城镇化水平6类影响因素作为解释变量,以2005—2017年的城市生态效率值作为被解释变量,运用面板回归模型(式(7))对影响因素进行考察。各因素表征指标如所示。数据来源于相关年份的《中国城市统计年鉴》。为保证数据的平稳性,在回归之前将数据进行对数化处理。

2.3.2 面板数据回归结果

为研究城市生态效率的影响因素,需要通过检验选择最佳模型进行拟合。首先运行混合面板回归模型,第2列为混合OLS回归结果,可以看到所有变量的系数均显著。随后进行固定效应(fixed effects,FE)回归分析,可以看到各个解释变量系数均显著;自相关系数φ为0.760 9,说明个体效应显著,城市间差异明显;F检验结果表明固定效应模型拟合明显优于总体混合回归模型。随后运用随机效应(random effects,RE)回归模型进行拟合,结果可以看到各个解释变量系数均显著;自相关系数φ为0.653 2,说明存在显著的个体效应,城市间异质性明显;且LM检验结果表明随机效应模型明显优于总体混合回归模型。根据Hausman检验结果,判定为固定效应模型优于随机效应模型,因此下文基于固定效应模型的回归结果来探析城市生态效率的影响因素。

从固定效应回归结果来看,所选定的影响因子均通过显著性检验,表明城市生态效率高低受多种因素的综合影响。其中,经济发展水平(lnrgdp)、对外开放水平(lnFDI)均对城市生态效率提升有显著促进作用。产业结构(lnSecond)指标的回归结果表明产业升级对于提高城市经济效益有着显著的正向促进作用。科技水平(lnSCI)对城市生态效率有着显著的正向促进作用;城市科技水平高,对于环境的保护和治理能力更强,科技对于经济发展的促进作用明显,进而促进城市生态效率的提高。城镇化水平(lnurban)较高的区域,其生态效率也相对较高,因为经济的集聚和集约发展,提高了城市的经济运行绩效,加之城市的管理水平较强,人们的环保意识较高,因而城市的生态效率较高。城市工业化水平(lnindust)的回归系数为负,且通过显著性检验,说明工业规模扩张对城市生态效率有着显著的反向抑制作用;城市的工业规模越大,相应地资源消耗量也越大,环境污染亦较为严重,因而降低了城市的生态效率。

基于非期望产出超效率SBM模型,本文对2005—2017年中国285个地级以上城市的生态效率进行分析,并运用面板回归模型检验城市生态效率的影响因素。主要结论如下:

1) 2005—2017年间中国城市生态效率波动较小,整体呈现上升的趋势,且城市间的生态效率差异逐渐缩小。城市生态效率的提升主要源于城市纯技术效率的提升,城市的管理有效,资源配置较为合理,促进城市生态效率的提升,而规模效率对生态效率的提升起着负向作用,城市间的合作有待加强。

2) 从区域层面来看,全国4大板块的城市生态效率与全国城市平均生态效率的变化过程和趋势基本一致。东部地区生态效率高于全国均值,中部、西部和东北部地区的生态效率均低于全国均值,整体上呈现东部地区>西部地区>东北地区>中部地区的态势。

3) 全国城市生态效率时空格局演化特征明显。2005年生态效率较高的城市主要分布在珠三角、长三角、山东等省区,其他大部分地区城市生态效率处于较低水平;2017年城市生态效率较高的空间范围明显扩展,珠三角、长三角、山东、河南、河北、湖北和四川等地区的生态效率处于较高水平,其他地区仍处于较低水平。

4) 面板回归模型对城市生态效率影响因素的研究结果表明,城镇化水平、经济发展水平、对外开放水平、科技水平和产业结构对城市生态效率的提升起着显著的促进作用,而工业化水平则起负向抑制作用。

基于以上的研究结论,结合中国发展的实际情况,本文认为提高城市生态效率,要促进城市经济均衡发展,统筹发展战略与政策,缩小地区间的差距,调整产业结构,发展绿色产业,注重环境与经济之间的均衡发展,进而提升城市生态效率。

随着生态文明思想的推进和对区域高质量发展模式的关注,从多维视角刻画经济发展与资源环境耦合协调机理的研究也会倍受学术界和管理部门的重视。本文从经济、资源、环境3方面选取指标,构建城市生态效率评价指标体系,但受数据可获得性的限制,资源投入方面未引入矿产资源消耗数据,环境方面未来亦可考虑增加不同种类大气环境污染物浓度等指标来进行分析。

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2、据的质量。这也就意味着我们在统计数据时要在范围及口径以及计算方法上,在时间层面上能够有机地进行衔接,要建立可靠的统计数据质量控制体系,保障统计数据的真实性。本文从统计数据主要存在的问题与管理对策进行探讨与分析,以期为统计数据质量的改善提供有益的思路。关键词:统计数据;质量控制;质量体系当前,社会对统计数据的诸多质疑经常性引起大家的广泛关注,比如2012年4月国家统计局发布数据称:2012年3月份,全国居民消费价格总水平同比上涨3.6%。某门户网站有相关调查显示,63.7%的网民对此无感或者表示有出入并表示质疑。在我国已算高度严谨的统计数据尚且遭受质疑,可见统计数据当前存在有诸多的问题。其首要问

3、题就是统计数据的质量可靠性。统计数据分析体系中统计数据是最关键的组成部分,统计分析的可信程度主要决定于统计数据所具有的准确性与合理性程度。由统计数据对比分析出来的结论要具有说服力,就必须要保障统计数据的质量。这也就意味着我们在统计数据时要在范围及口径以及计算方法上、在时间层面上能够有机地进行衔接,要建立可靠的统计数据质量控制体系来保障统计数据的真实性。一、统计数据分析体系中统计数据质量的相关理念有关国际组织和各国统计机构为满足用户需要,确定了统计数据分析体系中统计数据质量的相关理念。统计数据分析体系中统计数据质量的相关理念主要指的是统计数据信息对用户要求满足的程度,主要是指准确性、可比性、适用

4、性、可衔接性、方法专业性、及时性、客观性、可取得性、可解释性、有效性、健全性等。二、当前统计数据分析体系中存在的主要问题(一)统计调查与数据汇总过程存在的问题。在统计数据分析体系的各个阶段中,统计调查与数据汇总阶段存在着诸如错报瞒报、漏报、虚报等问题,严重的甚至于在基层统计数据时会发生数据篡改乃至伪造的现象。另外,由于手工记录的数据在进行计算机录入处理的时候,也会出现计算机数据处理水平低导致录入数据文件和打印时产生误差。这对当前统计数据分析结果的可信性会产生恶劣的后果。(二)统计数据分析体系中调查方法存在的问题。统计调查方法需进一步改进,过分依赖全国统计报表的格局还没有得到根本改变。由于抽样调

5、查与各级政府管理经济的体制不相适应,容易形成层层搞抽样调查或上面搞抽样调查、下面搞全面报表的局面,影响抽样调查优越性的发挥及统计数据的质量。抽样调查尚不能满足调查内容指标繁多和多重分组的要求,这也会影响到统计数据质量的相关性与有效性的要求。(三)统计数据分析体系中数据质量管理存在的问题。在当前统计数据分析体系中数据质量管理中仍然以单项数据质量管理为主,缺乏全面的、综合的质量管理体系:对统计数据质量内涵的理解相对来说仍较为狭隘,在实践中主要围绕着数据准确性进行评估,对统计数据质量的其他方面重视不够;在评估过程中没有让社会公众和用户充分参与进来,当前统计数据分析体系中数据质量管理评估机制缺乏必要的

6、透明度和有效性,缺乏明确的数据质量管理目标,未能取得社会各界对数据资料的充分认可。三、统计数据分析体系管理对策针对当前统计数据分析体系中存在的主要问题,当前急需的管理对策是建立健全统计数据质量控制体系。其设置原则要基于科学性、实用性和可比性的原则。从而使得评价指标数据规范、涵义明确,统计数据能够正确反映待评统计数据整体和内部相互关系的数量特征。四、统计数据质量控制体系的建立(一)对质量体系进行总体设计。在质量体系总体设计阶段,首先应该制定统计数据质量方针,确定统计数据质量目标,然后进行统计数据质量现状调查,并与质量管理的国际标准进行对比,找出管理薄弱环节,在此基础上对统计资源(包括统计人员及物

7、资设备)进行配备,建立数据质量组织体系结构,确定每个工作人员的数据质量责任和权限。(二)编制质量体系文件。编写质量体系文件的原则是“写你所做”,即写下在统计数据生产过程中必须做到的。具体来说,就是按照质量体系的要求将统计信息生产过程文件化,建立起三个层次的质量体系文件(作业、程序、质量手册文件)。(三)执行质量体系。执行质量体系的原则是“做你所写”,即按照质量体系文件中所写的特定科学程序生产统计数据。对统计数据分析体系中统计数据阶段产生的全过程环节进行全面控制,对统计数据产生全过程确定控制标准并设置必要的控制点,通过对控制点进行检验或验证并形成相应的质量记录。统计数据分析体系中统计数据执行质量

8、体系控制标准的确定不能因人为因素而降低标准或做过高的苛求,要客观且具有可行性。五、结论在当前统计数据分析体系中数据质量管理中,由于我国的统计数据质量控制技术体系没有明确的评价数据质量原则与标准存在诸多的缺陷,尚且没有卓有成效的控制理论及方法,控制方法与技术需要进一步的研究和实践。中国近30年的一系列成功经验使我们有理由相信,通过建立质量管理体系对统计数据实施全面管理,当前统计数据分析体系公信力差的现状一定能得以提升,统计数据的准确性、可比性、客观性、可解释性都必将得到有效改善。统计数据也将能够正确反映待评统计数据整体和内部相互关系的数量特征。统计数据分析论文:探讨统计数据分析体系中统计分析方法

9、的选择与比较统计数据分析体系中统计分析方法是关键的组成部分,随着统计分析调查尤其是市场调查调研的广泛应用,统计数据分析方法也随着技术的进步正在逐步的完善。统计数据分析体系中统计分析方法的选择必须要保障统计数据的质量,也要能够满足市场的需求并达到相应的目的。笔者试从当前统计数据分析体系中的各种统计分析方法进行深入探讨与分析,以期能为市场统计调查选用适当的分析方法提供有益的思路。统计数据;分析方法;市场调研;判别分析一、数据统计分析的内涵数据分析是指运用一定的分析方法对数据进行处理,从而获得解决管理决策或营销研究问题所需信息的过程。所谓的数据统计分析就是运用统计学的方法对数据进行处理。在实际的市场

10、调研工作中,数据统计分析能使我们挖掘出数据中隐藏的信息,并以恰当的形式表现出来,并最终指导决策的制定。二、数据统计分析的原则(1)科学性。科学方法的显著特征是数据的收集、分析和解释的客观性,数据统计分析作为市场调研的重要组成部分也要具有同其他科学方法一样的客观标准。(2)系统性。市场调研是一个周密策划、精心组织、科学实施,并由一系列工作环节、步骤、活动和成果组成的过程,而不是单个资料的记录、整理或分析活动。(3)针对性。就不同的数据统计分析方法而言,无论是基础的分析方法还是高级的分析方法,都会有它的适用领域和局限性。(4)趋势性。市场所处的环境是在不断的变化过程中的,我们要以一种发展的眼光看待

11、问题。(5)实用性。市场调研说到底是为企业决策服务的,而数据统计分析也同样服务于此,在保证其专业性和科学性的同时也不能忽略其现实意义。三、推论性统计分析方法(1)方差分析。方差分析是检验多个总体均值是否相等的一种统计方法,它可以看作是t检验的一种扩展。它所研究的是分类型自变量对数值型因变量的影响,比如它们之间有没有关联性、关联性的程度等,所采用的方法就是通过检验各个总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。(2)回归分析。在数据统计分析中,存在着大量的一种变量随着另一种变量的变化而变化的情况,这种对应的因果变化往往无法用精确的数学公式来描述,只有通过大量观察数据的统计工

12、作才能找到他们之间的关系和规律,解决这一问题的常用方法是回归分析。回归分析是从定量的角度对观察数据进行分析、计算和归纳。四、多元统计分析方法(1)相关分析。相关分析是描述两组变量间的相关程度和方向的一种常用的统计方法。值得注意的是,事物之间有相关关系,不一定是因果关系,也可能仅仅是伴随关系;但如果事物之间有因果关系,则两者必然存在相关关系。(2)主成分分析。在大部分数据统计分析中,变量之间是有一定的相关性的,人们自然希望找到较少的几个彼此不相关的综合指标尽可能多地反映原来众多变量的信息。所谓的主成分分析就是利用降维的思想,把多指标转化为几个综合指标的多元统计分析方法,很显然在一个低维空间识别系

13、统要比在一个高维空间容易的多。(3)因子分析。因子分析的目的是使数据简单化,它是将具有错综复杂关系的变量综合为数量较少的几个因子,以再现原始变量与因子之间的相互关系,同时根据不同因子,对变量进行分类。这些因子是不可观测的潜在变量,而原先的变量是可观测的显在变量。(4)聚类分析。在市场调研中,市场细分是最常见的营销术语之一,它按照一定的标准将市场分割为不同的族群,并使族群之间具有某种特征的显著差异,而族群内部在这种特征上具有相似性。聚类分析就是实现分类的一种多元统计分析方法,它根据聚类变量将样本分成相对同质的族群。聚类分析的主要优点是,对所研究的对象进行了全面的综合分析,归类比较客观,有利于分类

14、指导。(5)判别分析。判别分析是判别样品所属类型的一种多元统计方法。若在已知的分类下,遇到新的样本,则可利用此法选定一种判别标准,以判定将该新样品放置于哪个类中。由定义我们可以知道判别分析区别于聚类分析的地方,而在判别分析中,至少要有一个已经明确知道类别的“训练样本”,从而利用这个数据建立判别准则,并通过预测变量来为未知类别的观测值进行判别。与聚类分析相同的地方是,判别分析也是利用距离的远近来把对象归类的。统计数据分析论文:加强质量评估统计数据分析工作促进企业持续健康发展摘 要:职工代表大会(以下简称职代会)是发展和保障基层民主的基本制度,是企业实行民主管理的基本形式。中国电信安徽公司已于20

15、01年建立了市、县职代会制度。为坚持和发展职代会制度,加强职工代表民主选举、民主决策、民主管理和民主监督,中国电信安徽公司近年来尝试开展市分公司职代会质量评估工作,以促进职代会各项职权的进一步落实,促进企业持续健康发展。关键词:企业发展;质量评估2013年,本着实事求是、注重实效、员工公认、持续改进的原则,中国电信安徽公司工会组织16个市电信工会开展了市级职代会质量评估工作,取得了初步成效。一、总体情况根据汇总统计,2013年16市分公司共有市级职工代表1155人,其中1057人参加了市分公司职代会质量评估工作,占比为91.5%。各市分公司认真做好评估前准备工作,组织职工代表学习相关文件精神、

16、成立职代会质量评估工作小组、印制评估材料;会中或会后组织职工代表填写质量评估表,部分分公司还召开职工代表座谈会或开展个别访谈。各分公司认真分析数据,提交职代会质量评估工作报告。本次质量评估的重点内容包括:职代会职权的落实;职代会的运作;职代会决议、决定的执行情况;职代会作用的发挥和职工代表的产生和管理等,共分20项具体内容。从评估结果看,各市分公司都能坚持职代会制度,不断规范职代会程序,充实职代会内容,完善民主决策、民主管理和民主监督,促进企业持续健康发展。职工代表对职代会的召开综合满意度,表示满意占96.3%,基本满意占3.7%。二、评估结果经对16个市分公司职代会质量评估报告表数据汇总统计

17、,15项具体内容评估结果如下:(1)职代会的工作机构和组织机构是否健全?表示健全的占97.8%,基本健全占2.2%。(2)职代会的工作制度是否健全?表示健全的占97.6%,基本健全占2.4%。(3)职代会的筹备工作程序是否规范?表示规范的占97.1%,基本规范占2.9%。(4)职代会换届改选工作程序是否规范?表示规范的占97.5%,基本规范2.5%。(5)职工代表的选举程序是否规范?表示规范的占96.9%,基本规范占3.1%。(6)职工代表的结构比例是否公平合理?表示合理的占95.7%,基本合理占4.3%。(7)职代会文件是否按规定以书面形式提前十天下发?表示同意的占93.6%,不同意的占6.

18、4%。(8)对分公司行政工作报告是否满意?表示满意的占96.3%,基本满意3.6%,不满意占0.1%。(9)职工代表民主测评领导干部结果是否及时向职代会反馈?表示及时的占96.9%,不及时占1.9%,未反馈占1.2%。(10)涉及职工利益的方案是否都经职代会审议通过?表示是的占93.9%,部分是占5.8%,不是占0.4%。(11)赋予职代会的审议建议权、审查同意或否决权、审议决定权、评议监督权、选举权等是否得到体现?表示体现了的占96.5%,基本体现占3.5%。(12)对业务招待费使用情况的报告是否满意?表示满意的93.2%,基本满意占6.1%,不满意占0.7%。(13)集体合同履行情况是否满

19、意?表示满意的占95.6%,基本满意占4.3%,不满意占0.1%。(14)女工专项集体合同履行情况是否满意?表示满意的占96.9%,基本满意占3.1%。(15)职工代表提案的质量如何?表示好的占84.1%,较好占14.1%,一般占1.7%,差占0.1%。三、取得收获从上报的材料分析,各市分公司及时召开职代会,基本做到按规范程序进行,听取审议行政工作报告,审议和协商确定涉及员工切身利益的重要规章制度和方案,听取审议集体合同、女工专项集体合同履行情况报告、年度全面预算执行情况报告、职代会提案征集落实情况的报告和企业领导人员述职述廉报告并进行民主评议,部分分公司还签订新的集体合同和女员工专项集体合同

20、,完善了职代会民主决策、民主管理和民主监督职能。2013年市分公司职代会的召开与往年有一些特点和亮点。如:绝大部分分公司取消纸质会议材料,会议日程安排、代表分组情况和报告等材料通过“会议云”形式向代表们提前发布,缩短会期,紧凑且内容充实。马鞍山分公司以加强制度化、规范化建设为抓手,不断完善职代会机制建设,突出“简约务实”的特点,会场没有鲜花,简约、清新、务实,使职工代表耳目一新。蚌埠分公司按照有关要求,严格执行请示报告制度,有效利用职代会做好企务公开工作,充分体现职工代表和广大员工(会员)的知情权、参与权、监督权。亳州分公司提前将拟提交职代会审议的员工绩效考核办法、出勤及休假制度及工资集体协商

21、合同三个办法征求意见稿下发给职工代表,请职工代表们审议,并反馈意见和建议。淮南、滁州分公司通过开展评估工作,着重对基本满意及以下的内容进行具体分析,并提出改进意见和措施。四、存在不足和改进建议从上报材料和统计数据分析,主要存在以下不足:一是职工代表的培训及素质提升工作还需加强。二是职工代表提案数(质)量有待进一步提高。三是职代会文件以书面形式提前10天下发还有待于进一步改进等。改进建议:一是要进一步重视对职工代表的培训工作,不断提高培训的系统性、针对性和有效性,使他们通过培训不断增加“话语权”,为企业的发展献计献策,在推进和谐企业建设中发挥更大的作用。二是要进一步提高职工代表提案的质量。通过提

22、高职工代表个人素质和能力,学习提案管理办法和细则,广泛征求员工意见,进一步提出高质量的提案,提高参政议政水平。同时要加强职工代表提案的闭环管理。三是要结合实际,尽可能将职代会文件以书面形式提前下发给职工代表,以便职工代表有充足的时间学习理解相关职代会文件,提出意见和建议。四是要进一步落实以职代会为主要载体的厂务公开工作,涉及职工切身利益的方案要经职代会审议通过,建立和完善职代会职工代表巡视检查制度和联系员工制度。统计数据分析论文:基于spss统计数据分析的大学生素质评价模型构建摘要:针对新一代大学生党员培养过程中,党建教育者迫切需要一套科学的符合当今青年期望的大学生党员评价体系,使得大学生党员

23、培养工作能跟上青年学生价值判断和榜样的标准,使得大学生党员能够在青年中具备更好地带动性,发挥积极的带动作用。从收集大学生对大学生党员期望出发,使用spss数据分析统计软件进行分析,从大学生的角度思索学生党员评价标准,以便更好地指导学生党建教育工作。关键词:大学生党员;评价标准;模型;spss;数据分析一、大学生党员素质模型研究的背景随着“90后”一代步入大学殿堂,青年大学生追求个性和自我的特点越来越显著,大学生党员发展和培养工作遇到了新的挑战,如何结合当代青年大学生党员特点开展党建教育工作、如何发挥学生党员的积极带动作用以及如何衡量党员素质等问题越来越多地引起高校思政教育工作者的关注。一直以来

24、,高校发展学生党员都严格遵守“优中选优”的要求,大学生党员不仅在专业科研方面有突出的成绩,在学生工作等方面也是骨干,他们应该是优秀大学生的代表,但我们会发现,大学生党员在学生群体中的带动作用一直不够明显,党员个体的优秀成绩在带动普通同学方面并不能起到积极的作用。究其原因,认为是学生对学生党员个体没有完全的认同,党员的表现与普通同学对他的期望之间存在的差距过大,以至于党员没有成为同学学生学习的榜样,导致带动作用明显减弱。这就意味着思政教育者在发展和培养学生党员时不仅要关注发展对象个人的情况,更需要了解当代学生群体对大学生党员有怎样的期望,只有培养和选拔符合党员基本要求同时又迎合当代青年期望的学生

25、党员才能真正体现当代大学生的积极风貌,受到学生群体的认同。需要从学生的角度开展大学生党员素质模型的研究,通过了解学生对大学生党员的期望,建立当代大学生的素质评价模型,用于培养和发展当代大学生党员的工作实践。二、基于spss统计数据分析的大学生素质模型构建(一)构建模型的数据收集及信度验证根据研究的要求,首先开展访谈工作,访谈分两次进行,第一次抽取了文科、理科、工科和艺术类学生党员20人。第二次从四种学科类型专业中各个年级随机抽选一名男生和一名女生同学,共32人开展访谈。访谈的内容围绕“我心目中的学生党员”展开。由学生提出党员应该具备的具体素质。通过访谈笔者总结出38条内容,分为“道德品行”、“

26、政治素养”、“学习能力”、“工作能力”、“心理素养”几方面的内容,并以此作为模型建立的核心调查内容。调查的问卷采用“李克特”五点量表,对访谈生成的38条建议进行评价,要求被调查者根据自己对学生党员的期望来判断学生党员是否必须做到这一点要求,其中1表示“非常不同意”、2表示“不同意”、3表示“不能确定”、4表示“同意”、5表示“非常同意”。每个问题采用随机排序的方式组成问卷主体。为了使设计出的问卷更加科学和合理,能够为绝大多数被调查者所理解和接受,在正式大规模发放问卷之前又进行了小范围的预调研,调研的重点在于验证问卷中各问题的提法是否科学,是否存在理解上的歧义和含义上的遗漏,是否便于被调查者理解

27、。在正式的调查中采取随机抽样的方式对东华大学及少数上海市其他高校校内在校生开展调查,通过在“学生街”现场发放和回收以及发放电子邮件的形式,共发放问卷300份,回收294份,通过有效性筛选的问卷为188份。在获得有效数据后,通过Spss软件对问卷信度用克隆巴赫(Cranachs )系数测量,该系数表示问卷调查结果总变异中由不同被调查者导致的比例占多少。整个问卷和各个子问卷的克隆巴赫系数如表所示:Cronbachs 系数值介于0与1之间,值越大表示问卷题目间相关性越好,内部一致性可信度越高。本问卷在各个问卷因素间的值均达到了0.7左右,且总问卷值为0.788,问卷的稳定性和一致性是有一定保障的。(

28、二)通过因子分析的方法构建模型在保证了调查研究有效性的前提下,通过spss数据分析中因子分析的方法,进一步确立学生心中的党员素质模型,进行因子分析时,原则上应该将所有变量的测量一并纳入因子分析中;但是,当变量的个数太多时,采取这种做法不太适合。因此,本研究将所有变量分为五大类分别进行因子分析,即道德品行、政治素养、学习能力、工作能力和心理状态几个分类。为了验证获得的数据的有效性,进行了Bartletts Test和KMO指标检验。Bartletts Test 检验的sig为0.000显著,说明参与分析的数据来自正态分布的整总体,即数据相关数阵不是单位矩阵,KMO测度的目的是检验采样的充分性如何

29、。KMO的取值在01之间,其值愈逼近1,表明对这些变量进行因子分析的效果愈好。研究分析的结果显示KMO在0.70.8之间,表明适合作因子分析。检验具体结果如下表所示:在因子分析过程中,本研究采用主成分分析法、旋转变换法。在分析过程中,按照剔除无法解释指标和载荷值在0.5以下的指标来筛选指标。首先我们对道德品行分类进行因子分析,结果如下表所示,从表3中可以看出,该类别由3个因子组成,结合载荷值和指标的内容,将因子分别定义为继承传统美德、遵守社会公德和无私奉献精神三个方面的指标。详细的内容如表4所示。因子分析的结果表明,当代大学生对大学生党员的道德品行要求是比较全面的,不仅包含了我们以往评价党员的

30、奉献精神,还包含了对传统美德的继承和公民素质的要求,这要求学生党员不仅在大的利益面前要懂得取舍,还要在生活细节方面有较强的奉献意识。遵守公民道德规范,在成为模范公民的同时,从事社会活动要具备较强的道德判断能力,主动帮助弱势群体,在构建和谐社会过程中发挥作用。在学校生活中,学生党员不能居功自傲,积极分子更不能凭借为集体作出贡献就认为理所应当成为党员,个人道德品行是在平时的一举一动中表现出来,教师在培养和发展党员过程中不能以点概面。使用同样的因子分析方法,我们对其他几类要素进行分析。在政治素养方面,因子分析的结果表明有两方面的具体指标,分别为“鲜明的政治立场”和“社会正义感”。其中“鲜明的政治立场

31、”指标要求学生党员要熟练掌握马克思主义理论等党的基本理论知识,对入党有正确的认识并能维护党的利益,有鲜明的政治观点、政治鉴别力和思想觉悟,具有坚定的社会主义理想信念。有些学生党员没有热情学习党的基本理论知识,在同学中有时以传播负面新闻赚取同学们的关注,在同学对党有误解时不能挺身出来解释,不能表明自己的政治立场,存在以上问题的学生党员将会大大减少普通同学对党员群体的认可度,减低学生党员在群众中的影响力。社会正义感的评价指标要求学生党员要处处明确自己作为学生党员的责任,要主动关心和了解社会现状和发展前景,忠于国家和人民,具备分析社会热点问题和分辨是非的能力,有端正的人生观和价值观,同时能积极引领校

32、园文化,成为构建和谐文化的主力。只有具备社会正义感的学生党员才能赢得学生的信任,才能在学生中起到真正的带头作用。一个人的心理素质是保证个体全面发展的基础条件,因此大学生党员必须具备健康的心理素质,具备积极适应社会、调节自我的心理状态,通过因子分析的方法得出“自我管理能力”、“沟通能力”和“荣誉感”几方面的指标在大学生党员评价中比较重要。自我管理能力是指学生党员需要具备较强的生活自理能力和规划能力,能很快适应大学生活同时积极为今后的发展做好准备,这要求大学生党员要具备一定的适应能力、抗挫能力、自制能力和情绪调节能力。随着新一代青年走进大学校园,大学适应和生涯规划的概念逐渐引入大学新生教育工作,学

33、生的自我管理能力一定程度上决定了在大学期间他取得的成绩,具备良好的自我管理能力,是成为学生党员的必修课,只有把自己的事情管理规划得好,才能更好地为他人服务。沟通能力指标要求学生党员要有较好的人际协调能力,能妥善处理人际关系,这也是大学生能积极适应社会、融入社会、服务社会的必然要求。大学生党员在追求个性的同时,要学会与周围同学沟通,才能在同学中起到积极的带动作用,党员的先进性才能辐射到学校生活的各个方面。荣誉感指标要求学生党员要有较强的荣辱观念,热爱自己的祖国,有集体责任感。学生党员作为全党未来发展的生力军,也是我国社会未来的接班人,他们中的一些人将会肩负起国家发展的重任,也将成为各个行业的领军

34、人才,热爱自己的祖国,对集体负责是个人发展的动力,学生党员只有具备集体荣誉感和爱国热情才能不断地激发自己的才智,为社会发展作出贡献。对学习能力和工作能力两方面进行因子分析,均为一个主要因子。所以将学习能力和工作能力作为具体的指标进行解释。学习能力要求学生党员要具备端正的学习态度,掌握学习方法,同时要有优秀的学习成绩,能够做到把理论学习与实际需求联系到一起,做到学以致用,有创新精神,不是“死读书、读死书”,这是大学生党员今后能担任起社会发展重任的基本要求,只有掌握了丰富的科学文化知识,学会学习,才能正确处理好各种社会问题和把握自己的未来。工作能力指标要求学生党员具备一定的担当学生干部的能力,具有

35、一定的组织和策划、领导能力,有一定的号召能力,在从事学校社会工作的同时积极锻炼自己的创新能力和创造能力,敢于尝试和提出新的想法,学会实事求是地分析和处理问题,保持思想与社会发展的一致性,以便大学毕业后能更好地融入社会。这两项指标在高校平时培养和发展学生党员时最容易衡量优略,因此也最为常用。但往往成为衡量学生党员的全部标准,使得学生党员的影响能力大大降低,学生党员绝不是“学习好+工作好”的代名词,学习好和工作好要成为学生党员普遍具备的素质,但更重要的是要有坚定的政治素养和优秀的个人品质。三、大学生党员素质模型的现实指导结论以上的分析是在对在校大学生调查的基础上展开的,突出了在校大学生对大学生党员

36、的具体要求和期望,从分析的结论中我们可以看出,在校大学生对党员的看法和认识还是比较全面的,涵盖了学习、工作、生活和思想四大方面,立足于大学生具体的生活,以校园为核心考查领域并逐步扩展到社会范围,具有很强的现实指导意义。纵观以上分析结果,我们可以的出以下结论:首先,评价标准要求的针对性强,突出了大学生的特色。以往有较多的党员评价标准,也强调了党员的党性、先进性、奉献精神等各个方面,但都过于普遍,适用于各个行业的党员干部,这是由于这些标准是以学生党员进入社会的要求为基本展开的,和校园生活结合不紧密,并不能体现学生党员在学校培养过程中的特点,忽略了学校培养教育的关键点。比如在个人品质要求方面,以往的

37、标准在对学生党员奉献意识强调的同时往往忽视作为公民个人的基本要求,这就会将学生党员教育变成空中楼阁,可望却不可及。而从全体学生的角度开展的学生党员期望调查中就能很好地结合大学生党员自我发展和认知过程中的每个细节,符合青年学生的心理和思想状态,能更好地涵盖大学生党员教育培养过程中的各个环节,更能被青年学生接受。其次,评价标准要求的涉及范围广,合格公民的标准是底线。通过分析,可以看出,当代青年大学生对党员的素质要求内容范围较广,不仅在学校生活各个方面提出了具体的要求,对其社会层面的活动也有积极的期望,希望大学生党员能作为社会一份子,能继承和发扬传统的美德,对构建和谐友爱的社会风气起到积极的作用。不

38、仅要求在学校做“优秀学生”,在社会活动中更要做“好公民”,遵守社会公德和法律,积极引领有秩序的社会生活,大学生党员的素质模型基础是在合格公民的要求上有进一步的提升,强调了大学生作为社会人方面的要求,这与以往对学生党员的要求是不同的,有一定的拓展。再次,评价标准要求的思想深度深,强调具备过硬政治素养。在以上的党员素质模型要求中,可以看出,青年大学生对党员同学的思想要求深度高,要求学生党员不仅要了解党内的政策、理论,还要在行动中表现出作为共产党员的政治分析能力,有过硬的分辨是非能力,这是全党加强执政能力建设所带来的积极效应,作为学生党员受到普通同学的信任和支持,在政治素养方面应该起到积极的引导作用

39、,这一点说明青年大学生对于党员的认识更加深入,对于党员同学具备的政治素养有较高的期望,这相对以往大部分学生认为大学生党员就是品学兼优的“好学生”的看法来说是一个巨大的进步。最后,评价标准要求的内外统一性高,党员素质要求重实效。不仅要求学生党员要具备某项优秀的素质,还要时刻发挥出积极的引导作用。在以上的分析中,可以发现,新时期大学生对于学生党员的素质要求在思想要求和行动要求方面内外统一性高,要求学生党员不仅要在学习和工作中能做到优秀,在思想、品德及心理素质方面也要有一定的高度,同时要将自己的先进性不断地辐射到周围的环境中,起到带动作用,要求在衡量和评价学生党员时要看实效,看各个方面的具体表现,对

40、于细节的关注更多。通过调查和分析大学生对学生党员的期望,可以更全面地了解目前高校学生中需要的什么样的学生党员作为榜样,党建教育者应该在培养好学生、好公民的基础上重点培养学生党员对党员责任的认识,提高政治素养,这与青年学生对党员的认知是一致的,好学生不等于好的学生党员,只有培养和发展具备较高政治素养的合格公民,才能成为符合学生期望的学生党员,才能成为积极引领校园文化的优秀分子,才能担负起发展社会的重担,成为未来社会的合格建设者。统计数据分析论文:统计数据分析题的命题特点与能力层次关键词:考命题,计量史学,统计数据,分析题随着课程改革和高考改革的逐渐深入,历史学科命题越来越多地反映出多种史学研究视

41、角和不同的史学研究方法。多种史学研究角度包括文明史观、全球史观、现代化史观,等等;不同的史学研究方法则涉及了社会史学、计量史学、生态史学、心理史学等领域的方法。在史学领域广泛运用的计量史学方法,近年在高考试题中不断采用,成为一大趋势。为了便于表述,以下将“应用计量史学方法的试题”简称为“历史统计数据分析题”。计量史学的方法,是指把数学方法特别是数理统计方法运用于历史研究的一套方法。我们可以简单地将其概括为对一系列可以量度的现象进行的历史研究。计量史学的最大特征就是运用自然科学中数学方法对历史资料进行定量分析,它的显著作用是促使历史研究走向精密化,这在一定程度上纠正了传统史学研究中用模糊的语言解

42、释历史的缺陷。由于这一历史研究方法有利于考查和培养学生的历史研究意识和素养,近几年的全国各地高考历史试题不乏计量数据的引入。本文以2013年各地高考试题为例,分析这类试题的命题特点与能力层次,进而对高中历史教学提出相应的改进建议,以求教于同仁。用各类统计数据命题在高考中由来已久。近年的趋势是形式多样化,应用广泛化。从今年的情况看有以下几个特点:第一,在高考试题中运用广泛。根据对今年全国各地15份历史文综和历史单科的试卷统计,有11份试卷涉及计量史学的方法,占试卷总量的77.3%。在11份试卷中一共有22题涉及计量统计的方法,涵盖高中历史三本必修教材的内容。第二,数据统计方法各异,试题的形式多样

43、。现有试题主要通过各类统计数据资料,以数字关系作为论证历史问题的确切根据,同时,将数据制作成各种表格、条形图、柱状图、饼图、折线图等。还有不少试题将制作的数据表格和文字或图片相结合,组合成图文并茂的史料阅读题。第三,试题内容主要集中在必修二经济史部分。经济史的相关历史文献包含了大量数据资料和统计信息,如赋税、物价、产量的数据等经济资料,在以描述为主要手段的传统史学体系下,这些资料无法得到合理的使用。计量史学使用数据统计方法可以合理处理和利用传统史学无法处理的大量的史料,从而更能反映传统史学难以描述的历史史实。在今年各地数据统计的高考题中,涉及必修一的占4.55%,必修三有18.18%,必修二则

44、占到了77.27%。高考试题中运用统计数据来命题的各类题目存在着一定的差异,这种差异主要从试题的能力层次上体现出来。以今年全国各地的高考题为例,我们来分析一下这类试题反映出的四个能力层次。第一,依托统计图表考查相关史实。这类试题中图表数据作用不大,只是依托,能力层次主要停留在学生的记忆能力。如2013年江苏高考第8题:下表从一个方面反映了中国民族工业的发展状况。造成这种状况的主要原因是A.全面抗战运输物资的需要B.帝国主义放松对华经济侵略C.“国民经济建设运动”的促进D.中美友好通商航海条约的签订这道题是用年中国轮船的相关统计数据说明这一时期中国民族工业的迅速发展,但这一状况出

45、现的原因和数据统计并没有直接的联系,可以不去分析数据,而直接依据年这个时间段,根据记忆的课本内容就可以做出正确的判断。所以这道题要求的能力层次相对较低。第二,考查统计数据解读能力。这类题能力层次稍高,但也仅仅是对统计图中所反映趋势进行解读,如2013年四川文综试题的第三题:下表是1620年和1850年江南八府一州城乡人口统计。据此判断,这一时段该地区A.基本实现了城市化B.城市经济规模扩大C.农业经济日益凋敝D.人口增速全国领先历史上,中国政府对农业一直进行有效的管理,因此也留下了很好的农业数据记录。同时,中国古代政府也留下不少经济学中的非农数据,如城市户籍与人口。计量史学可以

46、根据城市人口发展来推测城市的经济活动。四川卷的这道题涉及的统计数据是1620年和1850年城镇人口和农村人口的统计。表面上看和前面轮船统计题很相似,但这两道题的能力层次却不一样,这道题虽然难度不大,但要通过分析统计数据才能得出正确答案。数据表明从1620年到1850年,城镇人口的增长率超过了农村,数据反映出这一时期城市经济规模的扩大,答案是B选项。这道题首先需要读懂数据,并联想到人口数据与城市经济发展的关系,才能选出正确答案。这是考查统计数据解读能力的典型题目。第三,考查统计数据应用能力。需要通过图表数据进行知识的迁移和转换,读懂数据背后的东西。我们来看2013年海南高考第15题:图为某国19

47、19年对华进出口贸易分区示意图,该国是A.日本 B.德国C.苏俄 D.法国这道题的能力层次较高,首先,要理解对中国的进出口贸易状况,能够反映出一国对中国经济侵略的程度。其次,通过不同地区的数据柱状图的对比,要能够判断出该国对中国的经济侵略主要集中在东北和华北。再次,还要注意题中的时间1919年,此时,德国战败,法国忙于战后事务,苏俄社会主义政权刚刚建立,因此,这三个国家都应排除,只有日本利用了一战的有利时机,巩固和扩大了对中国的侵略,而日本对中国的侵略主要就是集中在我国东北和华北地区。思考力能达到这三个层次的要求,已经不是简单地解读数据,而是在理解数据的过程中,不断应用相关知识。第四,考查统计

48、数据的比较能力。通过比较不同的数据来解决历史问题是这一类试题的特征。如2013年重庆文综第9题:根据国家统计局新中国五十年的数据编制,其中的数据变化反映了这一时期我国统计数据分析论文:有效利用计量统计数据分析学情和调整教学策略内容摘要:伴随着课程改革的实施,如何提升实际教学效果和学生的学科素养、优化教育流程、有效的传授知识内容、合理的训练学科能力、恰当的传授思想方法成为了一个重要的课题。“教”与“学”之间的相辅相成,对实际学情的理解和分析,因材施教,适时调整策略并进行针对性教学,是实现学科知识、学科能力和学科方法目标的必经之途。把握教育教学的有效性与长效性,促进学生的多元化发展、培养创新意识,

49、塑造高素质人才则是教育教学的必然之由。关键词:计量数据 历史知识结构 历史学科能力 历史学科素养 教学策略引言:对于高三教育教学和备考复习而言,如何有效的讲授知识内容结构、如何合理的训练学科能力、如何恰当的传授思想方法、如何培养和提升学科素养是一个多解的命题。要实现这四个角度的教学目标,切实培养学生的学科素质,促进学生的多元化和全面性发展,优化教育效果,提升教学的有效性,那么实事求是的理解学情、科学规范的训练、及时调整教师“教”与学生“学”之间的差距,是一个不得不面对的技术问题。在下文中,笔者不揣浅陋,拟就如何有效利用计量统计数据分析学情和调整教学策略的话题略呈管见,希冀能抛砖引玉,敬请方家指

50、正。维度一:科学规范的命制试题没有教育科学就没有科学的教育,没有规范的学科训练就没有规范的学科思维。规范的训练可以通过多种途径来实现,比如课堂教学、研究型学习、史料研读及遗址考察等,但是最简单而且教学中使用最多的还是试题测试。科学的试题、科学的测试、科学的训练对学生的历史学科能力训练和历史学科规范及学科素养的提高是非常有帮助的。命制科学规范的试题可以建构一个计量统计的模型,以分析学情和调整教学策略,能更好的实现教学目标。如何才能命制一套较为科学和规范的试题?这不仅需要了解测量技术的相关问题,还需较为深厚的历史学科专业知识,除此之外,教育经验和教材的熟悉度也是很重要的一个因素。一般来讲,一套试题

51、从结构上需要体现以下几个考察的方向:学科基本知识、学科基本能力、学科素养的体现。而学科方法则是沟通上述三个角度的桥梁。从历史学科基本知识角度讲:内容应该包含高考考察的七个结构模块,即古代中国、近代中国、现代中国、古希腊罗马、近代世界、现代世界及选修模块。从历史学科能力角度讲:文科综合能力“考试大纲”将历史学科的高考考核目标表述为获取和解读信息、调动和运用知识、描述和阐释事物、论证和探讨问题四个能力要求。具体来讲包括再认再现历史知识、重构历史时序、获取有效历史信息、理解分析历史事物、运用历史方法论证、评价历史问题。历史学科素养则是如何应运历史知识发现新问题、研究新问题、解决新问题的灵活体现,是创

52、新意识培养的必然内核。培养素养“要关注知识的消化,关注它是不是发生了有益于吸收、转化为有益于生命的酶化”。“把死知识变活,把活知识变灵”是知识酶化的主要目的。规范的命制试题后,设计测试的双向细目表,建立一个完整的测评模型后便可指导解决实际教学中有效利用计量统计数据分析学情和调整教策略的问题了。下文,笔者拟就操作中的实例来讲述具体过程,以期抛砖引玉。在模型样本选取上,将本年级文科班分成程度好和程度一般两类。以较好的为参照系,在程度一般的学生中进行测评和策略检验,找出规律并进行验证。维度二:利用分数段分布的统计数据分析学情以调整策略下图为分数段数据,来源于分组中程度一般的学生。测试后将数据做出统计

53、,结合数据分析学情,调整策略,矫正教学。分数段分布数据可知如下学情:分数段的分布百分比可确定学生的层次、明晰学生是属于基本史实掌握不牢固的“知识型不足”,还是史学能力不到位的“技能型不足”;确定教学中重能力还是抓基础的后续教学重心、调整教学内容的难易度与深浅度。上图所示,中间分数段的学生人数较多,反映出大多学生对于基础知识和主干知识的记忆和理解比较好,可继续加强和保持效果,确保不出现知识型问题。但非主干知识掌握不牢,如:课本小字部分(即自学内容)、非重点内容。高分段人数较少,反映出技能型不足的问题。表现为运用历史方法论证、评价历史问题能力不足和逻辑思辨能力、史学理论方面存在欠缺。通过试卷作答细

54、化分析发现语言阅读能力和理解能力不足及规范答题能力欠缺。根据学生的情况和数据分析采取如下策略:为了能提高高分段人数比重,调整教学难度和深度,通过课本知识的延伸与拓展,扩大学生的知识容量和理论储备,关注史学研究的新成果,以专题讲座的形式讲解技能与方法,以提升学生表现出来的能力欠缺。指导和训练答题技巧,训练其在作答过程中语言简明、清晰、严密、要点化、序号化的能力。在下阶段训练跟踪并在同一模型与难度下测试,如图所示:数据统计后,发现效果较明显。中间分数段的学生人数百分比稳中有升,高分段人数明显增多,运用历史方法论证、评价历史问题能力和逻辑思辨能力、史学理论方面存在欠缺等技能型不足的问题得到修正。维度

55、三:利用能力结构得分统计数据分析学情以调整策略、针对此问题调整策略,借鉴语文方法,训练学生语言能力,如找准关键词、对有效信息的提炼和概括、历史要素与关键词的关系,题干限定语的查找等。训练学生的逻辑分析能力,提高学生对历史名词内涵与外延的准确理解度,强化学生的逻辑思考习惯,训练其推理、判断、论证的能力。系统讲授历史学科方法与理论,如历史唯物论、辩证法、现代化史观、全球史观、文明史观、社会史观、生态史观;树立学生结合时代特征分析历史的思维、史论结合及生产力标准等论证和评价历史的方法。对学生数据进行统计与分析,进行逐个训练与指导。在下阶段训练跟踪并在同一模型与难度下测试,数据统计后,发现效果较明显。

56、如上图所示,样本学生中获取有效历史信息和运用历史方法论证、评价历史问题两个方面的不足得到修正,进步明显。维度四:利用知识结构统计数据分析学情以调整策略知识结构的统计分析,可知道学生哪些知识掌握的不到位,以便及时查漏补缺。由于知识模块范围太大,在具体分析的时候可以结合双向细目表及各小题得分率仔细分析,准确找到薄弱环节,再结合能力结构统计数据,分析是知识型问题还是能力型问题,以便更好的掌握学情。上图所示,样本学生在“古代中国史”和“现代中国史”两个方面存在不足。针对此问题,查找薄弱环节,详尽分析,调整应对策略,对相关知识进行补充和加强,如古代经济,古代科技等。理清中国古代史的时代特点及线索和发展脉

57、络,按通史时序梳理知识。现代中国史教学中注重时政与历史的关联,补充中国现代史中文化、教育、科技等相关内容。利用对世界史的知识优势,将中国史与世界史交叉起来,通过中外关联与对比,来加深理解。对基础知识进行再强化,加深知识的理解程度与深刻性。在下阶段训练跟踪并在同一模型与难度下测试,数据统计后,发现效果较明显。如上图所示,样本学生中“古代中国史”和 “现代中国史”两个方面的不足得到修正,进步明显,超过了参照系的学生。五:结语:课程改革实施下如何提升教学效果和学生的学科素养,优化教育流程,有效传授知识、合理训练学科能力、恰当传授思想方法,培养学生的学科规范和学科素养、传授技巧和思维方法、挖掘和熟练教

58、材、夯实主干知识的根基、关注史学研究动态、渗透史学研究的理论和方法、广泛学习和借鉴、科学的训练、多元的思考、重视培养学生能力和史学素质可能是一个必须面对的话题。“教”与“学”之间的相辅相成,对实际学情的理解和分析,因材施教,适时调整策略并进行针对性教学,是实现学科知识、学科能力和学科方法目标的必经之途。把握教育教学的有效性与长效性,促进学生的多元化发展、培养创新意识,塑造高素质人才则是教育教学的必然之由。统计数据分析论文:海关统计数据分析论文一、汽车出口海关统计数据及揭示的问题自入世以来,我国的汽车出口发展极为迅速。由海关统计数据,2001年,中国汽车和汽车底盘出口额为19374万美元,出口数

59、量为22779辆;到了2005年,中国汽车和汽车底盘出口额已达到190396万美元,出口数量为1084309辆。我国汽车出口总量上看成绩喜人,但细看下来,情况却不容乐观:据计算,中国入世五年来汽车和汽车底盘出口数量增长了46.60倍,而出口额只增长了8.83倍,这与同时段进口额增幅略超出进口数量形成了鲜明的对比。这一现象并非小问题:出口量增幅远大于出口额是汽车大部分瞄准低端市场低价出口统计上的表现。据海关统计分析显示,2005年我国整车出口企业共有1025家,其中出口量在10辆以下的就有600家,出口仅1辆的有185家,近900家企业的出口额仅占全国整车出口额约10%。随着中国低价汽车及零部件

60、的出口,他国逐渐采取反倾销和关税壁垒措施来应对。二、汽车出口价格低廉成因分析低价的原因自然包括了中国的劳动力水平相对较低,但在全球化背景下,专业化分工日趋明显,许多品牌汽车也选择在劳动力成本相对低的环境下生产,但同样高价出售。这说明,低价不仅是劳动力成本低导致。汽车出口低价的另一原因是中国相对缺乏自主品牌。从经济学的角度看,同质产品的价格需求弹性大,顾客对价格的变动极敏感。生产同质产品的厂商为使利润最大化采取降价的方案,最终基本只能得到正常利润,无法获得超额利润。目前中国汽车市场自主品牌还屈指可数,且大部分局限于模仿水平,真正进行自主创新开发出顾客很难找到替代品的汽车的情况还很少。汽车大量的同

61、质化使得厂商选择打价格战。着重于模仿而非创新也使中国汽车出口面临知识产权纠纷不断。美国、欧盟、日本在与我国的经贸谈判中重点关注的问题之一即是汽车产业知识产权,而国内汽车企业在知识产权的拥有数量和质量上与外资、中外合资汽车企业相比都远处下风。一方面,不少跨国汽车公司通过合资的方式进行品牌扩张,并积极通过商标注册维护自己的品牌;另一方面,大部分中国汽车厂商也把精力放在模仿而非创新上,很多没有清晰的发展自主品牌的意识。出口秩序混乱,一些汽车厂商不规范生产,是出口低价的另一原因。一些厂商出口翻新车、报废车,或者用废弃零件生产的汽车,这类汽车要价低廉,但质量一般没有保障,更不必说销售及售后服务,这造成了不好的影响。面对难以鉴别优劣的汽车市场,消费者一般也不会出高价去购买可能面临质量风险的汽车。中国低质汽车在海外市场的大量出现将会对中国整体的汽车出口都带来负面影响。可见中国汽车出口量增幅远大于出口额增幅折射出了包括缺乏自主品牌,出口秩序混乱,生产不规范等不少问题,这些问题又进一步引发反倾销、知识产权纠纷,对中国汽车出口产生了重大影响。三、促进我国汽车出口由数量型增长向质量型增长转变的思路为促进中国汽车出口持续稳定快速发展,应主要把握以下几个方面:1.把握好技术引进与自主创新之间的关系,推动

分类数据的统计分析技巧

  你知道分类数据的统计分析技巧有哪些吗?你知道什么是分类数据的统计分析吗?下面是yjbys小编为大家带来的关于分类数据的统计分析技巧的知识,欢迎阅读。

  分类数据的统计分析

  1. 样本数据与总体比较

  (1)小样本数据:用二项分布进行确切概率法检验;

  (2)大样本数据:用U检验;

  2)多分类数据:用Pearson检验(又称拟合优度检验)。

  2. 四格表(2×2表)数据

  1)完全随机设计的四格表数据的分析

  (1)当样本量n>40,并且4个格子理论数均大于5时,则用Pearson 检验;

  (2)当样本量n>40,并且4个格子理论数均大于1且至少存在一个格子的理论数<5时,则用校正检验或用Fisher’s精确概率法检验;

  (3)当样本量n40或存在任一格子理论数<1,则用精确概率法检验;

  2)配对设计的四格表数据的分析

  (2)b+c<40,则用二项分布确切概率法检验;

  3. 2×C表或R×2表数据的统计分析

  1)列变量为效应指标,并且为有序多分类变量,行变量为分组变量,则可以采用行平均得分差(Row Mean Scores Differ)的CMH 或成组的Wilcoxon秩和检验;

  2)列变量为效应指标并且为二分类,行变量为有序多分类变量,则可采用普通的Pearson 检验比较各组之间有无差别,如果总的来说有差别,还可进一步作两两比较,以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义。

  3)行变量和列变量均为无序分类变量:

  (1)当样本量n>40,并且理论数小于5的格子数少于行列表中格子总数的25%,则用Pearson 检验;

  (2)当样本量n40,或理论数小于5的格子数多于行列表中格子总数的25%,则用Fisher’s确切概率法检验;

  4. R×C表数据的统计分析

  1)完全随机设计的R×C表数据的统计分析

  (1)列变量为效应指标,并且为有序多分类变量,行变量为分组变量,则CMH 或Kruskal Wallis的秩和检验;

  (2)列变量为效应指标,并且为无序多分类变量,行变量为有序多分类变量,则采用普通的Pearson 检验比较各组之间有无差别,如果总的来说有差别,还可进一步作两两比较,以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义;

  (4)列变量和行变量均为无序多分类变量:

  i. 当样本量n>40并且理论数小于5的格子数少于行列表中格子总数的25%,则用Pearson 检验进行分析;

  ii. 当样本量n40或理论数小于5的格子数多于行列表中格子总数的25%,则用Fisher’s 确切概率法检验;

  2)配对设计的C×C表数据:

  (1)配对比较:用McNemar配对检验;

  1. 单样本数据与总体比较:

  1)当观察值较小时:可以用确切概率法进行检验。

  2) 当观察值较大时:可以用正态近似的U检验。

  2. 两个样本数据的比较:可以用正态近似的U检验。

  两个变量之间的关联性分析

  1. 两个变量均为连续型变量

  1)当两变量为小样本并且两个变量服从双正态分布时,可以用Pearson相关系数来衡量两个变量之间的关联性;

  2)当两变量为大样本或两个变量不服从双正态分布,则用Spearman相关系数来衡量两个变量之间的关联性;

  2. 如果两个变量均为有序分类变量,可以用Spearman相关系数来衡量两个变量之间的关联性;

  3. 如果一个变量为有序分类变量,另一个变量为连续型变量,可以用Spearman相关系数来衡量两个变量之间的关联性。

  如何进行数据分析统计

  描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。

  描述统计分为集中趋势分析、离中趋势分析、相关分析三大部分。

  集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的`集中趋势。

  离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差(协方差:用来度量两个随机变量关系的统计量)、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。例如,我们想知道两个教学班的语文成绩中,哪个班级内的成绩分布更分散,就可以用两个班级的四分差或百分点来比较。

  相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。

  假设检验是用来判断样本与样本,样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。

  假设检验可分为正态分布检验、正态总体均值分布检验、非参数检验三类。

  正态分布检验包括三类:JB检验、KS检验、Lilliefors检验,用于检验样本是否来自于一个正态分布总体。

  正态总体均值分布检验

  正态总体均值分布检验考察系统误差对测试结果的影响,从统计意义上来说,各样本均值之差应在随机误差允许的范围之内。反之,如果不同样本的均值之差超过了允许的范围,这就说明除了随机误差之外,各均值之间还存在系统误差,使得各均值之间出现了显著性差异。

  T检验:主要用于样本含量较小,总体标准差未知的正态分布资料。它用T分布理论来推断差异发生的概率,从而判定两个平均数的差异是否显著。

  U检验:一般用于大样本的平均值差异性检验,基于样本来自正态总体的假设。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。国外英文统计学大多采用Z检验。

  非参数检验不考虑总体分布是否已知,仅应用样本观察值中一些非常直观的信息。适用情况包括:待分析数据不满足参数检验所要求的假定,因而无法应用参数检验;仅由一些等级构成的数据;所提的问题中并不包含参数;需要迅速得出结果时。它的主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验、符号检验等。

  相关分析是研究现象之间相互关系的主要方式之一,它可以将现象之间的关系大小与方向测定出来。相关关系的类型按照不同维度可分为:

  按相关程度划分:完全相关、不相关、不完全相关。

  按依存关系的表现形式划分:线性相关、非线性相关。

  按相关方向划分:正相关、负相关。

  按研究量划分:单相关、复相关。

  相关关系的测定方法包括:散点图、相关系数等。

  回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。它按照变量的多少和变量之间的关系类型,可分为多种回归:

  分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系,常用统计指标包括: 平均数、增减量、平均增减量。

  分析多个自变量与一个因变量之间的线性关系,在实际统计分析中,一般利用软件对多元回归模型进行估计。

  自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是非线性的,非线性回归模型有很多包括对数曲线方程、反函数曲线方程、二次曲线方程、三次曲线方程、复合曲线方程、幂函数曲线方程 、S形曲线方程等均为非线性回归方程。

  其它回归分析模型还有很多,之前有写过一篇回归分析的内容,想了解的小伙伴可以去看,这里就不赘述啦!

  方差分析又称“变异数分析”或“F检验”,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。使用条件包括:各样本须是相互独立的随机样本;各样本来自正态分布总体;各总体方差相等。

  根据所分析的试验因素个数多少,可分为:

  用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里,由于仅研究单个因素。

  用来分析两个因素的不同水平对结果是否有显著影响,以及两因素之间是否存在交互效应。

  聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,将数据分类到不同的类或者簇。同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。

  聚类分析的计算方法主要有:

  首先创建k个划分,k为要创建的划分个数。然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括:k-means、k-medoids、CLARA、CLARANS、FCM等。

  创建一个层次以分解给定的数据集,可以分为自上而下(分解)和自下而上(合并)两种操作方式。方法包括:BIRCH、CURE、ROCK、CHEMALOEN等。

  根据密度完成对象的聚类。方法包括:DBSCAN、OPTICS等。

  先将对象空间划分为有限个单元以构成网格结构,然后利用网格结构完成聚类。方法包括:STING、CLIQUE等。

  假设每个聚类的模型并发现适合相应模型的数据。方法包括:COBWEB、CLASSIT等。

  时间序列是同一现象在不同时间上的观察数据按时间先后顺序排列起来所得到的数列,也称为动态数列。时间序列的两个基本要素:现象所属的时间和反映现象在不同时间上的指标数值。

  时间序列按排列指标的表现形式不同,可分为:

  指一系列同类的总量指标数据按时间先后顺序排列而形成的序列,反映现象在各个时期上达到的绝对水平。又分为:时点序列和时期序列。

  指相对指标数值按时间先后顺序排列而形成的时间序列,主要反映的是客观现象数量对比关系的发展过程。

  指一系列同类的平均指标数值依时间顺序排列形成的数列,主要反映的是客观现象一般水平的发展变化过程。又可分为:静态平均数时间序列和动态平均数时间序列。

  时间序列的分析模型,按影响因素可划分为:

  长期趋势的测定和分析方法:时距扩大法、移动平均法、最小二乘法。

  季节变动的测定和分析方法:同期平均法、移动平均趋势剔除法。

  循环变动的测定和分析方法:直接法和剩余法。

  当然了,统计学远远不止这7种数据分析方法,还有很多其他方法值得我们深挖学习,如通径分析、因子分析、主成分分析等。如果以后要做数据分析,一定要学习更多统计学的基础知识。

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