統計數據分析方法，統計數據分析方法五種

     信息化時代，數據不再稀缺，但不可阻擋。對大量數據進行過濾，并正確地解釋其含義是關鍵。但要把這些信息歸類，就需要正確的統計分析工具。由于沉迷于“大數據”，分析師已經為大型企業提供了很多新穎的工具和技術。但是，有一些基本的數據分析工具仍然被大多數組織使用。接下來就由小編為您介紹統計數據分析方法，統計數據分析方法五種。

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統計數據分析方法

一、平均數

運算平均數，通常稱為"平均"，是一組數字除以列表中項目數之和。平均值可用于決定數據集的總體趨勢或提供快速數據快照。平均數的另一個優點是計算簡單、快速。

缺點：獨立地看，平均數是一個危險的指標。有些資料中，平均值還與模式和中值密切相關(另兩個指標接近平均值)。但是，在一個具有大量異常值或偏態分布的數據集中，平均數根本無法提供有差別地決定所需要的精確度。

二、標準偏差

通常用希臘字母“sigma”來表示，測量數據在均值附近的分布。較高的標準差表示數據離均值的距離較大，而標準差較小則表示數據接近均值。標準差可用于一組數據分析方法中快速判定數據點的分散程度。

缺點：和平均值一樣，標準差也有欺騙性。舉例來說，如果數據有一個非常奇怪的模式，比如非正常曲線或者大量的異常值，那么標準差就不能提供所需要的全部信息。

三、回歸

依賴關系，解釋回歸模型的關系，通常是圖上的散點圖。回歸線也表明了這些關系是強的還是弱的。在高中或大學的統計課程中，回歸分析教授，應用科學或商業研究，以確定某一時期的趨勢。

缺點：退卻并不微妙。有時候散點圖上的異常值(及其原因)很重要。舉例來說，一個外圍數據點可以代表來自最重要的供應商或最暢銷產品的輸入。但是，回歸線的性質會引誘您忽略這些異常值。例如，我們來看ANSCOMBE的四重奏圖，其中數據集有完全相同的回歸線，但包含非常不同的數據點。

四、樣品容量的確定

當對大的數據集或整體(例如勞動力)進行度量時，并不總是需要從該總體的每個成員那里收集信息——樣本也可以這樣做。重點是確定正確的尺寸，使樣品準確。采用比例和標準差方法，可以精確確定正確的樣本數量，使數據收集具有統計意義。

缺點：在研究一個新的、未檢驗的整體變量時，比例方程可能需要依賴一定的假設。不過，這些假設可能是完全錯誤的。這個錯誤被傳遞給確定的樣本大小，然后傳遞給統計數據分析的其余部分。

五、假設檢驗

假定檢驗也稱為t檢驗，是指一個數據集或一個總的前提是否為真。資料分析與統計表明，假設檢驗結果非隨機發生，則假設檢驗結果具有統計學意義。假說檢驗適用于科學研究、商業和經濟等各個方面。

缺點：為嚴格起見，假設檢驗需要注意常見的錯誤。舉例來說，當參與者錯誤地預期某個結果，然后感知(或實際達到)該結果時，安慰劑效應就會出現。另外一種常見的錯誤是，當參加者知道他們正在被研究而扭曲結果時，霍桑效應(或觀察者效應)就會產生這種影響。

      總而言之，這些數據分析方法為決策組合增加了許多洞察力，尤其是在以前從來沒有使用統計分析過過程或數據集的情況下。但是，避免每種方法相關的常見缺陷也同樣重要。只要掌握了這些統計數據分析的基本技術，就可以使用更強大的數據分析工具了。以上就是小編為您介紹的統計數據分析方法，統計數據分析方法五種。