统计分析

统计分析

统计分析是指在相关科学理论的指导下，利用统计调查并整理所掌握的大量资料及相关资料，运用统计的方法，对客观存在的社会经济现象及与之相关联的现象，进行分析研究，探求其发展变化的规律，为社会经济活动的实际决策提供依据。

参数估计

参数估计是指用样本指标(称为统计量)估计总体指标(称为参数)。用样本均数估计总体均数以及用样本率估计总体率。根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法。它是统计推断的一种基本形式，是数理统计学的一个重要分支，分为点估计和区间估计两部分。

估计量的评价标准：（1）无偏性，（2）一致性，（3）有效性，（4）充分性。

整群抽样

整群抽样又称聚类抽样。(Cluster sampling)是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。

应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。

相关分析

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相关分析是社会学中较为普遍采用的一种资料分析的方法。根据相关的准则，以直线为准,称作直线相关；以非直线为准,称作非直线相关。无论是直线相关或非直线相关，都可以进一步根据变量数目来分类。

统计调查

统计调查是根据调查的目的与要求，运用科学的调查方法，有计划、有组织地搜集数据信息资料的统计工作过程。

类别和方法①按调查时间可分为经常性调查、周期性调查和一次性调查；②按调查方式可分为发表调查和派员直接调查；③按调查范围可分为全面调查和非全面调查，前者有普查、统计年报和全面定期报表等，后者有重点调查、典型

调查、抽样调查等。

分层抽样

先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层），然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本。 一般地，在抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按一定的比例，从各层次地抽取一定数量的个体，将各层次取出的个体合在一起作为样本，这种抽样方法是一种分层抽样。

假设检验

假设检验亦称“显著性检验（Test of statistical significance）”，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。其基本原

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理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。

弃真错误

从理论上说，没有一个检验是百分之百正确的，必然有一定的概率犯错误。 而检验的错误分为两种类型，一是弃真错误，二是取伪错误。

所谓弃真错误，是指原假设为真，但检验的结果拒绝了原假设; 取伪错误，是指原假设为假，但检验的结果接受了原假设。 当在原假设条件下，T值出现的概率小于a时，拒绝原假设。 一个小概率事件出现，因此拒绝原假设。 a值越大，表明犯弃真错误的概率越大，越容易拒绝原假设，此时称检验越严格。 如果减小拒绝域，就意味着扩大接受域，从而扩大了犯取伪错误的概率。弃真和取伪是一对矛盾体，只有通过改进检验方法，例如扩大样本量，或者使用更好的统计量，才可以使二者同时缩小。 a值需要由检验目的来确定，当取伪造成的损失大于弃真造成的损失时，应扩大a值。

相关分析与回归分析的联系与区别

相关分析：相关分析是社会学中较为普遍采用的一种资料分析的方法。根据相关的准则，以直线为准,称作直线相关；以非直线为准,称作非直线相关。无论是直线相关或非直线相关，都可以进一步根据变量数目来分类。

回归分析：回归分析是一种统计学上分析数据的方法，主要是希望探讨数据之间是否有一种特定关系。回归分析是建立因变量Y与自变量X（之间关系的模型。回归分析的目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定

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变量来预测研究者感兴趣的变量。

两者的区别为：

回归和相关都是研究两个变量相互关系的分析方法。相关分析研究两个变量之间相关的方向和相关的密切程度。但是相关分析不能指出两变量相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化关系。回归方程则是通过一定的数学方程来反映变量之间相互关系的具体形式，以便从一个已知量来推测另一个未知量。为估算预测提供一个重要的方法。具体区别有：

①相关分析中变量之间处于平等的地位；回归分析中，因变量处在被解释的地位，自变量用于预测因变量的变化；

②相关分析中不必确定自变量和因变量，所涉及的变量可以都是随机变量；而回归分析则必须事先确定具有相关关系的变量中，哪个是因变量，哪个是因变量。一般来说，回归分析中因变量是随机变量，而把自变量作为研究时给定的非随机变量；

③相关分析研究变量之间相关的方向和相关的程度，但相关分析不能根据一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况；回归分析是研究变量之间相互关系的具体表现形式，根据变量之间的联系确定一个相关的数学表达式，从而可以从已知量来推测未知量。

④对两个变量来说，相关分析中只能计算出一个相关系数；而回归分析中有时可以根据研究目的的不同建立两个不同的回归方程。

两者的联系为：

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相关分析与回归分析是广义相关分析的两个阶段,两者有着密切的联系 ：

①相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。

②由于相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。

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