论文中的统计分析法的特点有哪些

论文中的统计分析法有哪些特点

统计分析可以按照不同标准进行划分。按照统计分析的性质，统计分析可分为描述性统计分析和推断性统计分析；按照统计分析涉及的变量，统计分析可分为单变量统计分析、双变量统计分析和多变量统计分析。

统计的特点主要有四性：即数量性、总体性、整体性、社会性。最基本的特点是数量性和整体性。1、统计的基本特点是其数量性，统计是从数量方面入手认识现象的工具。可以这样说，没有数量就没有统计。2、总体性是统计的另一重要特点。所谓总体性，是指统计是从整体上反映和分析事物数量特征，而不是着眼于个别事物，因为事物的本质和发展规律只有从整体上观察，才能作出正确的判断。例如，只有对大量的生育人口进行观察才能得出男孩、女孩的出生比例，若只对个别家庭观察是很难得出这一结论的。

统计的特点主要有四性：即数量性、总体性、整体性、社会性。最基本的特点是数量性和整体性。 1、统计的基本特点是其数量性，统计是从数量方面入手认识现象的工具。可以这样说，没有数量就没有统计。 2、总体性是统计的另一重要特点。所谓总体性，是指统计是从整体上反映和分析事物数量特征，而不是着眼于个别事物，因为事物的本质和发展规律只有从整体上观察，才能作出正确的判断。例如，只有对大量的生育人口进行观察才能得出男孩、女孩的出生比例，若只对个别家庭观察是很难得出这一结论的。

统计的特点主要有四性：即数量性、总体性、整体性、社会性。最基本的特点是数量性和整体性。1、数量性：统计学的认识力首先表现它以精确的和无可争辩的事实作为基础，同时，这些事实用数字加以表现，具有简短性和明显性。数量性是统计学对象的重要对象特点，这一特点也可把它和其他实质性的社会科学（如政治经济学）区别开来。社会经济统计的认识对象是社会经济现象的数量方面，包括现象的数量表现、现象之间的数量关系和质量互变的数量界限。2、总体性：统计学的认识对象是社会经济现象的总体的数量方面。从总体上研究社会经济现象的数量方面，是统计学区别于其他社会科学的一个主要特点。如国民经济总体的数量方面、社会总体的数量方面、地区国民经济和社会总体的数量方面、各企事业单位总体数量方面等等。3、具体性：社会经济统计的认识对象是具体事物的数量方面，而不是抽象的数量关系。这是统计与数学的区别。4、社会性：社会经济现象是人类有意识的社会活动，是人类社会活动的条件、过程和结果，社会经济统计以社会经济现象作为研究对象，具有明显的社会性。统计学研究社会经济现象，这一点与自然技术统计学有所区别。扩展资料：而统计法中，作为规范统计活动的法律规范，与其他部门法相比，具有两个突出的特点：1、统计法的调整对象，是统计部门在组织管理统计工作和进行统计活动过程中与其他相关方面发生的社会关系； 2、统计法所规范的内容具有较强的专业性。统计法的专业性，是指统计体系中包含着大量的关于统计工作的技术性规范。例如统计调查制度、统计调查方法、统计标准等。统计特点中，总体性是统计的另一重要特点。总体性是从统计是从整体上反映和分析事物数量特征，而不是着眼于个别事物，因为事物的本质和发展规律只有从整体上观察，才能作出正确的判断。例如，只有对大量的生育人口进行观察才能得出男孩、女孩的出生比例，若只对个别家庭观察是很难得出这一结论的。参考资料来源：百度百科-统计 （统计学术语）

论文中的统计分析法的特点有哪些

统计学研究对象的特点有如下几点： 1、数量性。统计学的研究对象是自然、社会经济领域中现象的数量方面，这一特点是统计学（定量分析学科）与其他定性分析学科的分界线。数量性是统计学研究对象的基本特点，因为，数字是统计的语言，数据资料是统计的原料。一切客观事物都有质和量两个方面，事物的质与量总是密切联系、共同规定着事物的性质。没有无量的质，也没有无质的量。一定的质规定着一定的量，一定的量也表现为一定的质。但在认识的角度上，质和量是可以区分的，可以在一定的质的情况下，单独地研究数量方面，通过认识事物的量进而认识事物的质。因此，事物的数量是我们认识客观现实的重要方面，通过分析研究统计数据资料，研究和掌握统计规律性，就可以达到我们统计分析研究的目的。 2、总体性。统计学的研究对象是自然、社会经济领域中现象总体的数量方面，即统计的数量研究是对总体普遍存在着的事实进行大量观察和综合分析，得出反映现象总体的数量特征和资料规律性。自然、社会经济现象的数据资料和数量对比关系等一般是在一系列复杂因素的影响下形成的。在这些因素当中，有起着决定和普遍作用的主要因素，也有起着偶然和局部作用的次要因素。由于种种原因，在不同的个体中，它们相互结合的方式和实际发生的作用都不可能完全相同。所以，对于每个个体来说，就具有一定的随机性质，而对于有足够多数个体的总体来说又具有相对稳定的共同趋势，显示出一定的规律性。例如，对工资的统计分析，我们并不是要分析和研究个别人的工资，而是要反映、分析和研究一个地区、一个部门、一个企业事业单位的总体的工资情况和显示出来的规律性。统计研究对象的总体性，是从个体的实际表现的研究过渡到对总体的数量表现的研究的。3、具体性。统计研究对象是自然、社会经济领域中具体现象的数量方面。即它不是纯数量的研究，是具有明确的现实涵义的，这一特点是统计学与数学的分水岭。数学是研究事物的抽象空间和抽象数量的科学，而统计学研究的数量是客观存在的、具体实在的数量表现。统计研究对象的这一特点，也正是统计工作必须遵循的基本原则。正因为统计的数量是客观存在的、具体实在的数量表现，它才能独立于客观世界，不以人们的主观意志为转移。统计资料作为主观对客观的反映，只有如实地反映具体的已经发生的客观事实，才能为我们进行统计分析研究提供可靠的基础，才能分析、探索和掌握事物的统计规律性。否则，虚假的统计数据资料是不能成为统计数据资料的，因为它违背了统计研究对象的这一特点。 4、变异性。统计研究对象的变异性是指构成统计研究对象的总体各单位，除了在某一方面必须是同质的以外，在其他方面又要有差异，而且这些差异并不是由某种特定的原因事先给定的。就是说，总体各单位除了必须有某一共同标志表现作为它们形成统计总体的客观依据以外，还必须要在所要研究的标志上存在变异的表现。否则，就没有必要进行统计分析研究了。

调研报告的特点有哪些

统计，就是根据已有的数据来推断总体的情况。

统计总体是根据统计任务的要求，由客观存在的，在同一性质基础上结合起来的许多个别事物的集合。它有以下几个特点： 第一，统计总体是根据统计任务的要求确定的； 第二，统计总体是客观存在的； 第三，统计总体中的所有个别事物具有某种同一性质。

论文中的统计分析法的特点

1、统计分析报告是以统计数据为主体统计分析报告主要以统计数字语言，来直观地反映事物之间的各种复杂的联系，以确凿的数据来说明具体时间、地点、条件下社会经济领域的成就和经验、问题与教训、各种矛盾及其解决办法。它不同于用艺术形象刻画的文艺作品，也不同于旁征博引进行探讨研究的各种论文，而是以统计数字为主体，用简洁的文字来分析叙述事物量的方面及其关系，进行定量分析。2、统计分析报告是以科学的指标体系和统计方法来进行分析研究说明统计是社会认识的武器，着眼于社会经济现象总体的量的方面，并在质与量的辩证统一中进行研究。因此，统计分析报告是通过一整套科学的统计指标体系，进行数量研究;进而说明事物的本质。在整个分析研究中，运用一整套科学的方法，进行灵活、具体地分析。但它又不同于数学分析。数学分析方法撇开事物的质量，只分析抽象的数量关系和空间的形式。而统计分析报告是在质与量的辩证统一中研究量的方面基础上，研究说明事物质的规定性。3、统计分析报告具有独特的表达方式和结构特点统计分析报告属于应用文体，基本表达方式是以事实来叙述，让数字说话，在阐述中议论，在议论中分析。在表现事物时，不是用夸张、虚构、想象等手法，而是用较少的文字，精确的数据，言简意赅，精练准确地表达丰富的内涵。统计分析报告在结构上的突出特点是脉络清晰、层次分明。一般是先摆数据、事实，进行各种科学的分析，进而揭明问题，亮出观点，最后有针对性地提出建议、办法和措施。统计分析报告的行文，通常是先后有序，主次分明，详略得当，联系紧密，做到统计资料与基本观点统一，结构形式与文章内容统计，数据、情况、问题和建议融为一体。

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缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。

统计的特点主要有四性：即数量性、总体性、具体性、社会性。

论文中的统计分析法有哪些优点

优点：1、操作方便，简单2、人性化设计缺点1、并不能满足所有，尤其一些复杂需求2、数据处理速度慢

最大的优点：直观（清晰看到数据背后的业务逻辑）、好看（视觉上直接、美观），主要分享下统计图表（图表均来自BDP个人版）的类型和优劣势。柱状图适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图，堆积图不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。条形图适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；优势：每个条都清晰表示数据，直观；延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图折线图适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。优势：容易反应出数据变化的趋势。各种数据地图（一共有6种类型）适用场景：适用于有空间位置的数据集；优劣势：特殊状况下使用，涉及行政区域；（1）行政地图（面积图）（2）行政地图（气泡图）（3）地图图表：轨迹图（4）地图图表：热力图（5）地图图表：海点图（6）地图图表：地图+柱状/饼图/条形（7）地图图表：气泡图注：制作地图图表需要经纬度信息，若只有地址信息，可以制作行政地图或者使用BDP的“地址转经纬度”功能。饼图（环图）适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。劣势：肉眼对面积大小不敏感。雷达图适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。劣势：理解成本较高。漏斗图适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的转化率。优势:在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。词云适用场景： 显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。优势：很酷炫、很直观的图表。劣势：使用场景单一，一般用来做词频。散点图适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。延伸图表：气泡图（调整尺寸大小就成气泡图了）面积图适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。延伸图表：堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的关系。指标卡适用场景：显示某个数据结果&同环比数据。优势：适用场景很多，很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。劣势：只是单一的数据展示，最多有同环比，但是不能对比其他数据。计量图适用场景：一般用来显示项目的完成进度。优势：很直观展示项目的进度情况，类似于进度条。劣势：表达效果很明确，数据场景比较单一。瀑布图适用场景：采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。劣势：没有柱状图、条形图的使用场景多。桑基图适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。旭日图适用场景：旭日图可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况，旭日图能便于细分溯源分析数据，真正了解数据的具体构成。优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据。树图适用场景：和旭日图类似；双轴图适用场景：柱状图+折线图的结合，适用情况很多，数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。优势：特别通用，是柱状图+折线图的结合，图表很直观。各种数据图表综合展示效果如下：（BDP黑色背景下的可视化效果）（BDP白色背景下的可视化效果）

定额的准确性差，可靠性差。一是对历史统计数据的完整性和准确性要求高，否则制定的标准没有任何意义；二是统计数据分析方法选择不当会严重影响标准的科学性；三是统计资料只反映历史的情况而不反映现实条件的变化对标准的影响；四是利用本企业的历史性统计资料为某项工作确定标准，可能低于同行业的先进水平，甚至是平均水平。

优点：具有直观、形象、生动、具体等特点。统计图可以使复杂的统计数字简单化、通俗化、形象化，使人一目了然，便于理解和比较。可直观展示统计信息属性（时间性、数量性等），对知识挖掘和信息直观生动感受起关键作用的图形结构。分类:条形图、柱状图、折线图和饼图是图表中四种最常用的基本类型。按照YonghongZ－Suite对图表类型的分类，图表类型还包括散点图、面积图、圆环图、雷达图等。此外，可以通图表间的相互叠加来形成复合图表类型。不同类型的图表可能具有不同的构成要素，如折线图一般要有坐标轴，而饼图一般没有。归纳起来，图表的基本构成要素有：标题、刻度、图例和主体等。举例：柱状图适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。扩展资料：折线图：按照时间序列分析数据的变化趋势时使用。折线图通常情况下X轴设定为时间，Y轴设定为其他指标值。分析页面浏览数，访问者数，转化数（率）等指标整体变化趋势时多用折线图。这些指标值用折线图表示之后，可以明确每小时段、天、周、月或年的变化趋势，得到类似“平时工作日的访问比较多，周末的访问比较少”，“这个月转化数较上个月下降了近10%”等分析结论。通过统计图表显示的内容很多，主要有如下几方面：（1）对比统计指标在不同地区、时间条件下的数量表现。（2）分析总体的内部结构。（3）反映现象的发展趋势。（4）揭示现象间的依存关系。（5）显示总体单位的分配状况。（6）检查计划的执行情况。（7）显示现象在地区上的分布状况。通常使用的有：比较图、表，经济指标动态曲线图，计划完成进度指示图，经济指标的函数关系图（相关图）等参考资料：百度百科——图表与数据分析百度百科——图表分析法

论文统计法的特点有哪些

一、统计学论文中的研究方法　　1、大量观察法　　这是统计活动过程中搜集数据资料阶段（即统计调查阶段）的基本方法：即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律，大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上存有差异，但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性，因此只有对足够多数的个体进行观察，观察值的综合结果才会趋向稳定，建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。统计学的各种调查方法都属于大量观察法。　 　2、统计分组法　　由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位，在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料，并可使抽样调查的样本代表性得以提高（即分层抽样方式）；在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存，并为编制分布数列提供基础；在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异（显著性检验）和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。　　3、综合指标法　　统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标，是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值，常见的有总量指标、相对指标，平均指标和标志变异指标等。综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系，是统计指标理论研究的一大课题。

科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。

1、统计分析报告是以统计数据为主体统计分析报告主要以统计数字语言，来直观地反映事物之间的各种复杂的联系，以确凿的数据来说明具体时间、地点、条件下社会经济领域的成就和经验、问题与教训、各种矛盾及其解决办法。它不同于用艺术形象刻画的文艺作品，也不同于旁征博引进行探讨研究的各种论文，而是以统计数字为主体，用简洁的文字来分析叙述事物量的方面及其关系，进行定量分析。2、统计分析报告是以科学的指标体系和统计方法来进行分析研究说明统计是社会认识的武器，着眼于社会经济现象总体的量的方面，并在质与量的辩证统一中进行研究。因此，统计分析报告是通过一整套科学的统计指标体系，进行数量研究;进而说明事物的本质。在整个分析研究中，运用一整套科学的方法，进行灵活、具体地分析。但它又不同于数学分析。数学分析方法撇开事物的质量，只分析抽象的数量关系和空间的形式。而统计分析报告是在质与量的辩证统一中研究量的方面基础上，研究说明事物质的规定性。3、统计分析报告具有独特的表达方式和结构特点统计分析报告属于应用文体，基本表达方式是以事实来叙述，让数字说话，在阐述中议论，在议论中分析。在表现事物时，不是用夸张、虚构、想象等手法，而是用较少的文字，精确的数据，言简意赅，精练准确地表达丰富的内涵。统计分析报告在结构上的突出特点是脉络清晰、层次分明。一般是先摆数据、事实，进行各种科学的分析，进而揭明问题，亮出观点，最后有针对性地提出建议、办法和措施。统计分析报告的行文，通常是先后有序，主次分明，详略得当，联系紧密，做到统计资料与基本观点统一，结构形式与文章内容统计，数据、情况、问题和建议融为一体。