有关数据统计分析的论文期刊
Intelligent Data Analysis是一个涵盖机器学习、数据挖掘、人工智能等领域的国际学术期刊，它旨在为学术界和工业界提供一个交流最新研究成果和技术进展的平台。该期刊的录用难度较大，因为它对提交的论文的质量和研究水平有较高的要求。然而，如果作者的研究成果具有独特性和创新性，并且符合期刊的主题和要求，就有可能被录用。为了在这个学术期刊上发表论文，作者需要具备较高的学术水平和研究能力，了解期刊的主题和要求，精心准备论文，并积极与编辑和审稿人沟通和交流，以提高论文的质量和录用率。同时，作者需要遵守学术规范和道德，不进行抄袭和剽窃等不正当行为，以维护学术诚信和公正性。Intelligent Data Analysis期刊的高要求也反映了学术界对研究质量和水平的追求和要求，鼓励学者在独立思考和创新的基础上，推动学科的发展和进步。
2020统计源期刊目录包括兵工技术类、管理类、海洋类、核技术类等。
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2020统计源期刊目录包括兵工技术类、管理类、海洋类、核技术类、气象类、水利类、农业类、力学类、地质地理类、电子通讯类、环境类、交通运输类、建筑类、计算技术类等。
《中国科技论文统计源期刊》是中国科技信息研究所（ISTIC）受国家科技部委托，按照美国科学情报研究所（ISI）《期刊引证报告》（JCR）的模式，在与国际接轨的同时，结合中国科技期刊发展的实际情况，确定了在中国出版的1405种科技期刊作为统计源期刊。
选择了总被引频次、影响因子、平均引用率、基金资助论文比例等十几种期刊评价指标，利用中国科技论文与引文数据库十几年积累的丰富数据，编辑出版了《2001年度中国科技期刊引证报告》。
和科技核心期刊不是一回事儿。中国科学技术信息研究所出版的“中国科技论文统计源期刊”，又称“中国科技核心期刊”，学科范畴主要为自然科学领域，是目前国内比较公认的科技统计源期刊目录。受科技部委托，权威性名列国内首位。
扩展资料
“中国科技论文统计源期刊”并非终身制，有效期三年，三年后中国科技信息研究所将对其进行重新评定，遵守“优入劣汰”原则，因此“统计源期刊”的学术影响力越来越被各学术单位和科研机所接受，用它作为科研论文的学术水平的评价指标之一。
我国现有期刊9000多种（其中医学期刊1940种），截止2006年底公布的“中国科技论文统计源期刊”约1652种期刊，其中医学类期刊约519种。
人工智能类的还有好多期刊，这个期刊影响因子稍微偏低，比较容易投，审稿时间大概三个月
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学术期刊网数据统计与分析
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而它们的个性，即：“贫”、“富”与“美”、“丑”等不同的属性值，则是它们的个性。
本系统的主要统计内容包括：
A、中国正式出版的7000 多种自然科学、社会科学学术期刊发表的文献量及其分类统计表。
B、各期刊论文的引文量、引文链接量及其分类统计表。
C、期刊论文作者发文量、被引量及其机构统计表。
D、CNKI中心网站访问量及分IP地址统计表。
评价指标：
专家认为：我国此前一直缺乏客观、透明、规范的学术期刊评价指标，单纯地看重发表论文的数量和期刊的名气，往往出现“以数论刊”、“以刊论文”的现象，《中国学术期刊影响因子年报》有望扭转这一局面。
《中国学术期刊文献评价统计分析系统》（）是《中国学术期刊网络出版总库》中一个面向各入编期刊编辑部的应用子系统，其基础数据来源于“中国学术期刊全文数据库”与“中国引文数据库”，以及CNKI中国知网中心网站的日志记录。
以上内容参考：百度百科-中国知网
统计学论文数据分析
SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
统计分析软件SPSS的特点和应用分析
【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。
【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验
一、前言
统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业 毕业 论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的 爱好 者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。
二、SPSS软件的特点
(一)操作简便
SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
(二)编程方便
具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计 方法 的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
(三)功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
(四)全面的数据接口
能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。
(五)灵活的功能模块组合
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
(六)针对性强
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)
例题：为了调查甲、乙两地土壤对 种植 同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：
甲(斤)：、、、、、、、
乙(斤)：、、、、、、
问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?
解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;
H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。
然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具 体操 作过程如下：
第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。
第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)：
第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。
SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。
第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;
第五步：单击OK，得输出结果。
所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。
参考文献
[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.
[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).
[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).
试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用
摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。
关键词： SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤
1. 引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对 教育 招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
2. SPSS分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3. 相关性分析
教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式：
式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式：
r=1-(2)
式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。
Cronbach a信度系数法计算公式：
α= 1-(3)
式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。
对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS 版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：
(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。
(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。
(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。
(4)对话框中的 其它 选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：
(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。
(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。
(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。
4. 选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。
我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。
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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下：
(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。
(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。
(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。
(4)点击【OK】，输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。
5. 结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。
参考文献：
[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.
[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.
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数据可从网上搜索，统计年鉴及各大数据库都有，再通过统计软件作分析，例如相关分析和回归分析，这种论文偏理论型。
推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的机率并且做出对于母体的推论。这个推论可能以对/错问题的答案所呈现（假设检定）。
对于数字特征量的估计（估计），对于未来观察的预测，关联性的预测（相关性），或是将关系模型化（回归）。其他的模型化技术包括变异数分析（ANOVA），时间序列，以及数据挖掘。
为了实际的理由，我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所搜集的样本叫做资料。
资料是统计分析的对象，并且被用做两种相关的用途：描述和推论。描述统计学处理有关叙述的问题：资料是否可以被有效的摘要，不论是以数学或是图片表现，以用来代表母体的性质？基础的数学描述包括了平均数和标准差。图像的摘要则包含了许多种的表和图。
OK ，没、问、题、我、提、供。
这种数据分析类的，我觉得你可以看下（统计学与应用）这本
金融数据统计分析论文
可以。由于金融风险课题涉及到很多学科领域，所以完成一篇论文所需要的数据必须综合考虑，可以采用多种类型的数据，包括：金融数据，经济数据，法律数据，技术数据等。有几个常用的数据源，比如中央财经大学中国金融研究所提供的金融统计数据库，世界银行数据仓库，中国金融新闻与数据服务平台，统计局等，都可以提供一定的数据支持，可以根据实际情况选择适当的数据源。
金融风险论文要数据的。数据的获得和分析是决定金融风险的高低的一个程度，数据越高风险就小，数据分析越低，金融风险就增大。
统计分析是运用统计 方法 与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。下文是我为大家整理的关于统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
浅谈统计分析与决策
[摘要] 统计分析与决策二者有联系又有区别。统计要参与决策，必须搞好统计分析。搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写 报告 三个问题。
[关键词] 统计分析 分析方法 决策
统计工作的全过程分为四个阶段，即统计设计，统计调查，统计整理，统计分析。其中，统计分析是统计工作的最后一个阶段，是出统计成果的阶段。现在倡导统计要参与决策，这是不是说统计工作还要增加一个决策阶段呢?如果不是，那么，统计分析与决策是什么关系呢?
狭义的说，统计分析与决策是有区别的。统计分析是以统计数字为基础，以统计方法为手段，对社会经济情况进行科学的分析和综合研究，以认识其本质和规律的过程。而决策则是为了达到某一预定目标，运用逻辑方法和统计方法，对两种或两种以上可能采取的方案进行比较、分析、研究，以做出合理的、科学的抉择的行为过程。假若把统计分析与决策比作医生看病，统计分析就是对病情的诊断，决策就是开处方，“诊断”和“处方”是有区别的。
广义的讲，统计分析与决策是密不可分的。一方面，统计分析贯穿于决策过程之中。一个决策过程大体上可分为下列三个大步骤：第一，诊断问题所在，确定决策目标;第二，探索和拟定各种可能的备选方案;第三，从各种备选方案中选出最合适的方案。从这三大步骤看，尽管要用到多种方法和手段，但哪一步也离不开统计分析，第一步就是通过统计分析，诊断问题所在，并在分析的基础上确定决策目标;第二步拟定备选方案，要经过“轮廊设想”和“细部设计”这个阶段对轮廊设想的方案要做初步筛选，对每一方案要充实具体内容，“筛选”和“充实”都要经过统计分析;第三步选择最佳方案，首先要对各个备选方案进行评价、论证，这又需要统计分析。因此可以说，没有统计分析，也就没有科学决策。另一方面，从某种意义上讲，决策是统计分析的结果。一般来说，统计分析报告是提出问题、分析问题、指出解决问题的办法，其实，决策方案也就是解决问题实现决策目标的办法，只不过比“今后意见”“几条 措施 ”之类的办法更全面、更详细、更科学罢了。医生诊断是为了正确处方，治病救人，不能只诊断不处方。统计分析是为了发现问题，解决问题，推动社会经济的顺利发展;也不能只提出问题，而不寻找解决问题的办法。从这个意义上讲，统计分析也就包括预测和决策。我们不能为统计而统计，也不能为分析而分析。统计应该参与决策，为了决策科学化，必须搞好统计分析。
搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写报告三个问题。
一、统计分析选题
所谓选题，就是在复杂的社会经济现象中,确定统计分析的内容和范围。进行统计分析,选题很重要。成功的选题是成功的分析的前提。
怎样选好题呢?选好题标准有两条:―是分析对象有意义，二是适合决策层和群众需要。关键是抓住党和国家的方针政策和企业的经济效益。
统计分析课题是很广泛的。工业统计分析课题如：计划执行情况分析、工业净产值统计分析、工业产品销售统计分析、工业原材料供应和消耗统计分析、工业能源消耗统计分析、工业生产设备统计分析、工业劳动与工资统计分析、成本利润统计分析、综合经济效益统计分析等。商品流通企业统计分析课题如：市场供求状况分析、市场占有率分析、主要商品经济寿命周期分析、市场商品价格分析、计划执行情况分析、购销合同执行情况分析、商品购进质量分析、商品销售动态分析、商品销售构成分析、商品库存分析、企业经济效益分析等。对于以上内容，可根据不同的时间、地点、条件，按两条选题标准适当选择。
统计分析有专题分析与综合分析之分。在一定的总体范围内，研究总体的各个方面及其相互关系，或研究总体的主要方面的统计分析，属于综合分析;只研究其中某一方面，或某一部分的统计分析，属于专题分析。两者各有不同的特点，都是必要的，但专题分析宜多，综合分析宜少。
二、统计分析方法
统计分析的关键是分析，怎样进行统计分析呢?统计分析有两个特点:一是以统计数字为基础,二是以统计方法为手段。因此,统计分析在选题之后,就要根据分析的需要,搜集整理有关数字资料及具体情况,在充分占有材料的基础上,灵活运用统计方法进行分析。
统计分析方法很多。统计学原理中除了有关统计调查、统计整理的内容外,综合指标、统计指数、时间数列、抽样推断等内容全部是统计分析方法。从方法角度上讲，统计分析就是统计学原理的运用。
统计方法与人们的认识过程是相适应的。人们的认识分感性认识和理性认识两个阶段。感性认识阶段所认识的是事物的现象，可采用统计调查和统计整理。理性认识阶段所认识的是事物的本质和规律，这个阶段要经过形成概念、进行判断和推理等思维活动。与此相适应，要分别采用不同的统计分析方法。
形成概念一般用描述性的综合指标法，即总量指标、相对指标和平均指标，以说明现象的规模大小、水平高低、速度快慢、内部结构以及比例关系等。判断推理就是要判断事物的性质，分析事物变化的原因，找出事物发展的规律。这一般要用分组分析法、动态分析法、因素分析法、相关回归分析法、平衡分析法等。
对统计学原理中的各种统计分析方法要熟练地掌握，灵活地运用。怎样灵活运用呢?这里有个技巧问题。技巧就是定性分析与定量分析巧妙结合。
所谓定性分析是指对事物的性质和影响事物发展变化的因素进行分析。定量分析就是分析事物的规模、水平、速度、结构、比例，以及各个因素对事物总体变化的影响方向和影响程度。定性分析与定量分析巧妙结合有两层含义，一是二者不可偏废，二是二者密不可分，
没有定性分析,定量分析就没有方向。没有定量分析,定性分析就不准确。结合的目的是在质与量的辩证统一中探寻事物的内在联系。
从根本上讲，统计分析就是完成从感性认识到理性认识，从现象到本质的飞跃。完成了这―飞跃，才是高质量的统计分析。有些统计分析质量不高，往往就是没有完成这一飞跃，仍然停留在表面现象上。
三、统计分析报告的撰写
统计分析报告是统计的最终产品。如果说统计数字的准确性是统计的生命，那么，统计分析报告的质量则关系到统计作用的发挥。对高质量的统计分析报告的要求，可以概括为五个字，就是“准、快、新、深、活”。
准:就是实事求是地反映客观实际。做到数字准确，情况准确，论点准确。
快:就是在决策层决策之前，不失时机地及时提供分析报告。
新:就是不断创新。要求不断开拓新领域，钻研新课题，反映新情况和新问题。
深:就是要在充分占有材料的基础上，提高分析的深度，使认识不只停留在反映现象上，而要揭示事物的本质和规律，并且用观点统帅材料，用材料说明观点，做到材料和观点的统一。
活:就是文字生动活泼，形式灵活多样。资料要多样化和生动具体，要有群众语言，要通俗易懂，文字要精精炼。
统计分析报告是在统计分析的基础上撰写出来的。没有好的分析，不可能写出好的报告。经过分析阶段，弄清了事实，判明了性质，探索出规律，得出了结论，在此基础上就可以撰写统计分析报告。但分析得好，并不等于报告写得好，这里还有个撰写的技巧问题，那就是准确地表述事实，透彻地阐明本质，深刻地揭示规律，恰当地提出建议。
1.准确地表述事实
每一篇统计分析报告，都需要表述所分析的现象，即说明“是什么”。准确地表述事实，才能给读者一个明确的概念。为此，须注意如下几点:(1)数字要真实;(2)运用数字要适当，不要堆砌数字，搞数字文字化;(3)语言要素准确。
2.透彻地阐明本质
现象只说明事物的各个片面，本质才说明事物的整体。撰写统计分析报告，必须深刻地揭示事物的本质，它是统计认识事物的正确程度和深度的反映。如果不能深刻地阐明事物的本质，那只能是现象罗列，没有多大价值。
阐明事物的本质，也就是阐明事物的基本性质。事物的性质是由事物内部矛盾的主要方面决定的。例如，某企业利润增加，是靠涨价，还是靠降低成本?经过分析，认识到利润增加主要是靠降低成本，这是矛盾的主要方面，这就反映出事物的性质。因此，在报告中就应阐明降低成本在提高经济效益中的重要作用。再如某企业，本质问题是钢材浪费严重，在报告中就应揭示浪费的若干方面和严重程度。
3.深刻地揭示规律
规律是事物内部固有的、本质的、必然联系。成本高低与产量多少有联系，经过推理，这种联系是事物内部固有的、本质的必然联系，反映了事物发展变化的规律性，而且存在一定的回归关系。而回归方程反映这种关系，所以在统计分析报告中，要利用回归方程揭示这种必然联系及其回归关系。
4.恰当地提出建议
认识世界的目的是为了改造世界。经过统计分析,透过现象认识到事物的本质和规律,还必须提出解决问题的建议,如“今后意见”、“几点建议”、“决策方案”等等。怎样才算恰当地建议呢?恰当的建议要符合三个条件:(1)符合分析目的;(2)合乎客观规律;(3)切实可行。
以上四点,一般可以作为分析报告的结构和顺序,但不能千篇一律。
统计分析报告是统计分析结果的反映。既要注意提高写作水平，更要努力锻炼分析问题和解决问题的能力。
试谈统计分析方法应用
【摘要】统计分析方法应用于各个领域，解决了很多工业、农业、经济、医学等领域的实际问题，本文分析多元统计分析方法的主要应用和构建多元统计方法检验体系的必要性，针对性的提出了需要引起注意的共性问题，具有很强的现实意义。
【关键词】统计分析方法;应用;检验体系;共性问题;现实意义前言
随着信息技术的普及和广泛应用，它推动了社会、经济和科学技术的发展，多元统计分析方法的难题得到了攻破，各个领域广泛采用，推动了各行各业经济的快速发展。
二、多元统计分析方法的主要应用
统计方法是科学研究的一种重要工具，其应用颇为广泛。在工业，农业，经济，生物和医学等领域的实际问题中，常常需要处理多个变量的观测数据，因此对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法显得尤为重要。随着电子计算机技术的普及，以及社会，经济和科学技术的发展，过去被认为具有数学难度的多元统计分析方法，已越来越广泛地应用于实际。
聚类分析
它是研究分类问题的一种多元统计方法，聚类分析的基本思想是首先将每个样本当作一类，然后根据样本之间的相似程度并类计算新类与 其它 类之间距离，再选择近似者并类每合并一次减少一类，继续这一过程直到所有样本都合并成为一类为止。所以聚类分析依赖于对观测间的接近程度或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。企业制定 市场营销 战略时要弄清在同一市场中哪些企业是直接竞争者，哪些是间接竞争者是非常关键的一个环节。要解决这个问题，企业首先可以通过 市场调查 ，获取自己和所有主要竟争者，从而寻找企业在市场中的机会。
判别分析
判别分析是已知研究对象分成若干类型，并取得各种类型的一批已知样品的观测数据、在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析，企业在市场预测中往往根据以往所调查的种种指标，用判别分析方法判断下季度产品是畅销平销或滞销。一般情况下判别分析经常与聚类分析联合起来使用。
主成分分析
主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标，来代替原来指标，同时根据实际需要从中可取几个较少的综台指标，尽可能多反映原来指标的信息，在市场研究中常常利用主成分析方法分析顾客的偏好和当前市场的产品与顾客之间的差别，从而提供给生产企业新产品开发方向的信息。
因子分析
因子分析是主成分分析的推广和应用。它是将错综复杂的随机变量综合为数量较少的随机变量去描述，多个变量之间的相关关系以再现原始指标与因子之间的相互关系。也可以认为因子分析是将指标按原始数据的内在结构分类。例如:对Y个调查区的商业网点数、人口数、金融机构服务数、收入情况等N个指标进行因子分析，如果按照一般的分析方法，我们就需要处理N个指标，并给它们以不同的权重。这样不仅工作量变大而且由干指标之间存在比较高的相关性，会给分析结果带来偏差另外给具有较高相关性的众多指标，从而计算出各个调查区平均综合实力得分以便决定在某个调查区拟建何种类型的销售点。
三、构建多元统计分析方法检验体系的必要性
(一)构建多元统计分析方法检验体系，提高多元统计分析应用质量
多元统计分析方法已经越来越为人们广泛应用，但应用中盲目套用分析方法的情况很多，只关心模型方法的应用。许多教科书也只侧重介绍多元统计分析方法的思想、原理和分析步骤，对多元统计分析方法应用结果的统计检验叙述不多。这就直接影响了多元统计分析方法的应用效果和可信性。因此，本文拟对多元统计分析方法的统计检验问题进行探讨。构建多元统计分析方法检验体系的目的在于进一步丰富和完善多元统计分析方法的内容体系;实践上，使多元统计分析方法的应用更加合理、规范。推动多元统计分析方法应用质量的提高，推动多元统计分析方法获得更广泛的应用。
(二)多元统计分析统计检验体系的基础理论
多元正态分布总体的样本分布，即维希特分布，霍特林分布，威尔克斯分布,多元正态总体均值向量假设检验，包括一个正态总体均值向量假设检验，两个正态总体均值向量假设检验，多个正态总体均值向量假设检验;多元正态总体协方差阵假设检验，包括一个正态总体协方差阵假设检验，多个协差阵相等假设检验。
(三)关于统计检验体系
将上述统计检验体系有机结合在一起，就构成了多元统计分析方法检验体系的基本框架。多元统计分析方法检验体系的构建,用多元统计分析方法，充分发挥多元统计分析方法的应用价值，提高应用质量，我们建议，在应用时，应该按照上述框架进行相应的统计检验。当然。上述统计检验体系还是一个初步的框架，随着多元统计分析方法理论的逐步完善，上述检验体系也需要不断完善，也需要更多的同行关注此类问题并不断加以研究。另一方面，在实际应用中，即便是某种方法根据上述内容都进行了统计检验，由于各种方法自身存在的缺陷或局限性，也还会存在许多应用中考虑不周之处。应该引起注意。但是，因子分析结果还是具有较大主观性。特别是对公共主因子在专业方面实际意义的解释上，仍然保留着一种艺术气息，并没有统一做法，因此很多情况下也是不能令人满意的。总之，我们在应用时，对因子分析的适用性、公因子的估计方法、公因子选取的数目。公因子的实际意义的解释等一系列问题都要引起足够注意。检验体系有如下几个分类：
a.主成分分析统计检验体系
b.因子分析统计检验体裂引
c.系统聚类分析统计检验体系
d.判别分析统计检验体裂
e.对应分析统计检验体系
f.典型相关分析统计检验体系
四、多元统计分析方法应用中需要注意的几个共性问题
1.关于原始数据变量的总体分布问题。
对原始变量的总体分布各种方法各有不同的要求。有的方法对原始数据变量总体分布没有特殊的要求，如主成分分析、聚类分析、对应分析。有的方法在不同情况下，对原始变量分布有不同的要求，如因子分析中，公共因子的估计方法不同，对原始变量分布要求不同，采用极大似然估计方法估计主因子时，是假定原始变量是服从多元正态分布的，因此，应用时要引起重视，如典型相关分析要求原始变量服从正态分布，但在严格意义上，如果变量的分布形式比如高度偏态不会降低其他变量的相关关系，典型相关分析是可以包含这种非正态变量的。
样本容量问题。
进行多元统计分析时，样本容量n达到多少为宜，目前尚没有统一的结论。有的认为样本容量应是变量个数的10～20倍，有的认为样本容量要在100以上比较合适，有的认为进行巴特莱特检验时的样本容量应该大于150方可，也有的认为不必苛求太多的样本容量，如在进行主成分分析和因子分析时当原始变量之间的相关性很小时，即使再扩大样本容量，也难以得到满意效果。
原始变量之间的相关性以及非线性关系问题。
多元统计分析方法中，有的是的要求原始变量中要具有相关性。有的则不要求原始变量具有相关性。如聚类分析中，进行Q型系统聚类分析时对原始数据变量之间的相关性也是有要求的，如选择欧式距离、明氏距离、兰氏距离时，则要求原始变量之间是不相关的。只有对原始数据的相关性进行了处理后，才可以选择使用上述距离。若原始变量存在相关性，则选择马氏距离比较合适。另外原始变量之间的非线性关系也是需要注意的问题。如主成分分析、因子分析以及典型相关分析当基于相关矩阵来进行计算时，这里的相关矩阵实际上是Pearson的积差相关。但是，如果变量之间的关系不是线性的，而是非性相关关系，于是，所进行的分析以及结论也就失去应有的意义了。
数据处理问题。
多元统计分析中涉及多个变量，不同变量往往具有不同的量纲及不同的数量级别。在分析时，具有不同量纲的变量进行线性组合是没有意义的，不同的数量级别的变量之间进行分析时。会导致“以大吃小”，即数量级的变量的影响会被忽略，从而影响了分析结果的合理性。因此。为了消除量纲和数量级别的影响，进行多元统计分析时，必须对原始数据进行处里，最常用的是先作标准化变换处理，然后再作相应的分析。
五、结束语
在统计分析方法的应用中，会涉及到多个变量，因此，必须根据原来有的数量进行处理，然后才能得出相应的分析结论。本文结合多元统计分析方法的理论基础，对相关检验体系和分析体系进行了分析，具有现实的理论指导意义。
【参考文献】
[1]于秀林.多元统计分析[M].北京,中国统计出版社，1999：223—224.
[2]高惠璇.应用多元统计分析[M].北京,北京大学出版社 ，2005：343—366.
[3]郭志刚.社会科学分析方法一SPSS软件应用[M].,中国人民大学出版社，1999.
[4]傅德印.主成分分析中的统计检验问题 [J].统计 教育 ，2007(9)：4—7.
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统计在国家实行科学决策和现代管理中发挥着非常重要的作用，准确可靠的统计数据是统计学信用的基石。下文是我为大家整理的关于统计优秀论文 范文 的内容，欢迎大家阅读参考!
试谈统计安全与统计法治
摘要：本文对统计法治问题进行了讨论，阐述了统计数据质量与国家统计安全、统计法治和统计体制之间的关系，并且探讨了如何实现统计法治。
关键词：统计数据;统计安全;统计法治
由于现阶段我国的统计法还不是很完善，在某些方面统计数据还是会受到人为因素的干扰。我们知道一个法治的基础是这个法治的建设，统计法治也一样，由此，我国推出了更具有可操作性的《处分规定》，这种规定的推出具有十分重要的意义。
一、统计数据质量与国家统计安全
国家统计安全从字面上的意义理解就是保证国家的统计工作安全地进行，不受到外界的干扰。具体表现在数据的安全性、活动的安全性、技术手段的安全性。
在国家统计工作中所受到的威胁主要来自三个方面：内在威胁、外在威胁、技术威胁。这三方面对统计工作的影响是相互关联的。总的来看，人为因素对国家统计工作所带来的影响最严重，这种影响直接使统计数据发生变化。国家设立统计部门的目的是为了为国家的管理和决策服务，通过对数据的采集和分析给国家的管理和决策提供可靠的科学依据。因此不合理的数据会影响到国家的决策，是国家对各个部门的管理缺乏依据。如果一个国家的统计数据不真实，那么会对这个国家造成多么大的危害我们可想而知。
第一，国家的经济发展和统计数据密切相关，统计数据失真会严重影响我国经济的健康发展。例如上次全球性的全球危机，给人们都留下了深刻的印象。但我们知道一个国家一个地区的经济发展是具有周期性的，我们能做的只能是控制经济周期的波动大小，延长周期的长度，最重要的就是在经济发展的过程中正确的判断经济发展所处的发展阶段。
第二，一个国家的社会安全与统计数据也有一定的必然联系，统计数据失真会对国家的社会安全造成很大的威胁。除此之外，统计数据同样制约着社会的稳定。比如，在中国的六十年代发生的“大跃进”每亩地的粮食产量超过万斤的严重失真数据，冲晕了老百姓的头脑，向上级部门谎报粮食产量数据，导致领导对国家粮食的生产形势产生了错误的评估，对粮食征收额度大大的超出了农民的承受范围，造成了中国大部分地区闹粮荒，大量老百姓因饥饿而死亡，在很大程度上给社会带来了负面影响。
第三，一个国家的政治安全与统计数据也有密切的关系，统计数据失真会严重影响一个国家的政治稳定。数据统计管理人员凭借虚假的数据来谋取利益，这种行为在当今社会非常多见，我们称这种行为是数据腐败。这一现象明显的反映出领导干部的思想觉悟存在着问题，深层次的反应了党风和政风问题。
二、统计的本质与统计法治
正如我们所想，统计就是有目的地去搜集数据，然后对这些数据进行研究讨论，从这些数据中得到一定的客观规律。当我们进行某一项的统计活动时我们要明确统计的目的，统计的内容和统计 方法 这三项最基本的步骤，其中“统计的原因”是数据统计的根本，只有知道统计的是什么，统计的思想，下面的统计工作才能顺利的进行。毫无疑问，统计目的决定着统计结果。
总的来说，统计的本质就是通过数据整理来制定一些法制法规来适应社会的发展，虽然在不同的阶段统计目的有所不同，但在统计过程中所得到的数据都是人类的需求。因为，在各个社会阶段，人类都是在寻求自己的真理，而统计则是得到真理的有效途径之一。如果在一个社会阶段统计数据失真，那么会严重影响社会的发展，因此我们可以说统计数据的真实性就是统计活动的生命线。
三、统计法治需要多管齐下
第一，领导干部必须遵守统计法制，领导干部要给大家起着榜样的作用，值得人们去效仿。如果在领导干部中出现了错误，在数据上弄虚作假不能保证统计数据的真实性，不能给大家起着模范作用，这样就会引起大家的效仿，时间长了，在整个社会中就没有良好的统计环境，那么统计法治就会在人们的脑中渐渐的淡去。
第二，统计法治需要每个人的积极响应，也就是说要搞好统计法治就要以提高人民的统计素养为前提条件。这里的统计素养指的是人民对统计相关知识的了解程度和他们的统计理论水平，更主要的是人民能否恰当的运用统计理论于实际生活中。我们知道，统计知识是统计法治的基础，统计观念是统计法治的灵魂。因此，统计法治是以人民的统计素养为前提条件，如果人民对统计知识了解甚少，那么他们在实际生活中就不能确切的理解统计的意义和对过程的重要程度，甚至会随意的编造数据，这样会严重影响统计活动的正常进行，统计数据的真实度也会大打折扣。因此我们要提高人民的统计素养，在实际生活中通过典型的案例去引导民众对统计法治认识性，让民众意识到统计违法会给自身和社会带来的负面影响，使《统计法》和《处分规定》深入人心。
第三，舆论对于统计法治具有重要的作用。舆论既具有正面的宣传引导作用也具有负面的监督批评作用。如果我们正确的使用舆论会给统计法治带来重要的意义。我们知道舆论的力量是强大的，随着社会的发展，网络、电视等各种传媒设施已经普及到家家户户，我们可以通过这些媒介来对统计法规进行宣传，对老百姓进行统计知识的普及，对于那些违反统计法律法规的人和事要大胆的曝光。使公众都参与到统计法治的舆论范围中，揭发检举周围违反统计法律法规的人，对于那些对统计法律法规有贡献的人要给予物质和精神奖励。此外，要争取到各个大网站和报社的支持，利用这些强有力的 渠道 做好统计工作的宣传工作。目前最重要的部分就是做好《处分规定》的宣传工作，为《处分规定》的宣传工作营造一个良好的环境，并进行有力的监督。
除此之外，我们要对传统的统计管理体制进行改革，形成一个集中统一的国家统计系统，能够克服人为因素的干扰，给统计法治一个更加良好的发展环境。
参考文献：
[1]李金昌.浅论官方统计的本质[J].中国统计,2005(12).
[2]李金昌.浅论国家统计安全[J].中国统计,2006(08).
[3]李金昌.论统计素养[J].浙江统计,2006(01).
浅论提高企业统计质量优化统计服务
摘要：统计工作是经济社会发展的“晴雨表”，是 企业管理 中的一项重要基础工作。 文章 分析了企业统计工作现状中存在的四方面问题，从五方面提出加强统计管理工作，确保统计数据准确的 措施 ，以期提高统计质量，优化统计服务的建议。
关键词：统计 质量 现状 存在问题 建议
统计工作作为经济社会发展的“晴雨表”，是认识国情、研究国力、制定国策、监督国是，实行国家宏观管理的重要工具。其中工业统计是统计的一个分支，而作为工业统计基本单位的企业，其统计又是企业认识再生产过程及其规律的一种工具，是企业加强管理和提高经济效益的一项重要基础工作。企业的诸多重大决策依据均来自于统计数据，因此提高统计质量，优化统计服务，强化统计工作对企业强化管理，实现经济效益最大化所产生不可替代的巨大作用正为愈来愈多的企业所重视。
一、正视企业统计工作的现状
目前，大部分国有发电企业大都脱胎于计划经济管理体制之下，虽已建立比较完备和成熟的统计工作管理体系和运行机制，但在适应新的市场竞争要求面前，仍存在着诸多弊端。一是基础设施薄弱，需进一步加大投资力度，完善电厂计量等设施建设。如某厂是一个建厂五十余年的老厂，设备陈旧落后，目前统计数据的取得还停留在运行人员的运行记录表纸阶段，这就造成了多方面的问题：一方面因运行考核主要依据被考核的人所记录的各项统计指标，形成了运行人员既当“运动员”，又当“裁判员”的管理上的缺陷，造成统计数据的可靠性下滑和统计职能上的缺失。
比如其老厂主蒸汽系统为母管制，由于小集体利益的驱使，锅炉运行人员为提高锅炉效率会将锅炉蒸汽流量虚大记录，汽机运行人员为降低汽机汽耗率会将汽机侧主蒸汽流量虚小记录，这样就造成了计算中从锅炉到汽机的管道损失的增大，与实际运行情况不符;另一方面由于运行记录为一小时记录一次，由点之和代表全天情况难免有失偏颇。
因此迫切需要一方面加快网络等现代化技术的建设，实现数据的在线采集;另一方面在计量设备上，尽量将一些需要总量的数据如锅炉、汽机主蒸汽流量及给水流量的表计设为积算器，避免点记出现的误差。二是统计数据严重滞后于企业市场化管理，需进一步规范统计指标。随着电力体制的改革深入，原有的部分统计指标已不能适应新形势的要求，比如在电厂的产成品上，过去强调的多是发电量完成的多少，而现在则更多强调上网电量——即最后进入电网的电量，最终能形成收入的电量，并且具备上网电量关口计量表计。
目前一些财务指标如发电单位成本已同上网电量接轨，变为单位上网电量所耗用的成本，同步诸如发电煤耗、供电煤耗等指标也需同上网电量发生关系，改为统计上网电量标准煤耗率，即单位上网电量所耗用的标煤量，这样才能真正反映电厂的综合能耗水平，更好地适应新形势的要求。三是统计人员素质参差不齐，需进一步强化统计队伍建设。由于历史原因，人们普遍认为统计工作只是简单的数字加减，因此对统计工作的重视程度不够，对统计人员的培训倾斜力度小。老厂存在的情况大多是统计人员没有正规学历，只靠老师傅“传、帮、带”来开展统计工作，但对于新建发电企业来说，要么是新 毕业 的大学生，要么是从生产线上退下来的职工，大多专业不对口，统计人员的素质仍然参差不齐，有待加大培训力度。
这就需要采取多种形式解决统计人员的素质问题，比如派统计人员到专业学校去学习相关专业知识;或者请统计方面的专家、学者到企业为统计人员讲课，现场指导，解难答疑等。四是数据上报渠道混乱，需进一步统一上报口径。目前需要基层统计报表的部门主要有国家及政府统计部门、行业部门、企业上级及内部各相关领导及部门。
这些部门所需报表数目繁多，而且很多是一个部门一个系统，这就造成同一指标统计人员要输入多次的现象，既增加了统计人员的工作量又增加了统计数据出现误差的概率。因此还需将对政府及上级行业部门的报表与厂内所编的报表程序进行链接，直接取数，这样就理顺了内部管理和外部提供资料的关系，把向外部 报告 资料和内部管理融为一体，不重不漏，既方便了统计工作，又能杜绝统计数据的主观造假及无意的出错。
二、加强统计管理工作，提高统计质量
企业统计工作是一项系统性的工作，必须按照科学、严谨和实事求是的态度，进行全方位、多角度深化，制度化、规范化推进，确保统计数据准确、真实、可靠、有效。
1.必须深入贯彻执行统计法，杜绝违法统计现象的发生。
统计工作，首先必须严格贯彻执行统计法，保证统计数据的真实、可靠。因此，一方面统计人员在日常工作中应时时、处处、刻刻注意宣传统计法，尤其是针对原始数据的来源——运行人员的记录， 教育 督促他们要尊从实际，一切从实际出发，反映机组的真实情况;另一方面，积极响应国家、省、市统计局的号召，定期开展“统计执法大检查活动”，利用活动时间认真学习统计法并进行重点抽查，对虚记、估记数据的人员严格考核，确保原始数据的真实性。
2.完善统计管理办法，规范统计工作秩序。
为搞好企业统计工作，保障统计资料的准确性和及时性，发挥统计在生产和经营管理中的作用，更好地为发展电力市场经济服务，根据统计法，必须编制企业统计管理制度，从统计工作的主要任务、统计工作的分工和内容、统计管理、统计工作的质量要求、全厂各专业之间的联系制度等方面进行严格规定，尤其是要将统计工作详细分解到各个部门、各个人员，并明确规定各相关部门完成工作并相互报送报表的时间，以减少统计工作中的推诿扯皮现象，规范并理顺各部门的统计工作，全厂的统计工作才能得以有条不紊地进行。
3.认真编报各类报表，确保报表报送的时效性：目前基层统计部门的报表按时间可分为五类：
第一类为快报，即在事件发生24小时以内必须上报的报表，主要是针对一些异常、障碍及事故等方面的安全情况制定的，目的是为了上级部门及时了解事件真相。
第二类为日报，即反映前一天全厂机组的运行情况，包括发电量、上网电量、供热量、供电煤耗等一些大指标及压力、温度等小指标，风力发电要有日平均风速等指标等，主要是为生产部门及主管领导及时了解各种运行状况下的运行参数，以便更好地进行运行调度，保证机组在最合理、经济条件下运行。
第三类为月报，即在日报的基础上进行累计计算，加上月末粉位调整、煤场盘煤及全月燃油后进行计算的报表;
第四类为季报，即在月报的基础上编制而成;
第五类为年报，主要包括一些大的生产经营指标及机组设备方面的变更。无论是何种报表的编制，均应严格按照统计标准，并根据厂的实际情况进行计算。统计工作的性质决定了统计人员在每月1日无论出现什么情况都必须以比平时正常上班都要早的时间来提前上班，统计人员牺牲了诸如 元旦 、 春节 、五一、十一等多个节假日，目的只是为了保证能按时准确地向厂内相关部门、上级政府部门及行业部门提供准确无误的报表，优质完成统计服务工作。
4.开展统计分析调查，为企业经营决策提供依据。统计分析是企业对生产经营过程和经营成果进行全面系统分析研究，改善经营管理、提高经济效益的一种重要手段。一般发电企业均实行以月度为周期的统计分析制度，每月各相关部门对所辖指标的当月及累计发生情况进行一次全面的统计分析工作，由计划统计部门汇总并报相关领导、车间、部室、公司以及上级有关部门。每季召开一次全厂统计分析会(经济活动分析会)，党政主要领导及各相关单位的负责人参加，以全厂经济效益目标为中心，突出重点，不回避难点和矛盾，对重点、难点问题针对性地提出工作措施建议。
在此基础上，还应不定期地实行专题分析，针对目前实际中出现的问题，及时召集相关部门进行专题分析，透过现象看本质，通过指标看问题。如针对某段时间供电煤耗奇高，可进行降低供电煤耗的专题探讨分析、针对综合厂用电率高可进行上网电量的结构分析及降低厂用电率可采取的措施，针对供热与电厂效益的关系可进行热电联产经济效益分析，针对供水计量中存在的问题可进行提高关口计量表计的准确性等专题分析，尤其现在新建发电企业，如风电、光伏电站，因可借鉴的历史资料较少，更应加强统计分析工作，没有同期数据比较，就要加大与可研资料的对比分析，加大与同区域发电企业的数据对比分析，或者是针对实际问题开展一些专题分析。
如某光伏电站，经常出现直流柜空气开关跳闸情况，针对这种情况，通过对大量统计数据及实验数据的比对分析，发现有一16回路汇流箱接入80A空开，行成“小马拉大车”的情况，负荷超过80A空开所能承受的电流后，开关跳闸，有一8回路汇流箱接入160A空开，形成“大马拉小车”的局面，影响发电量的减少，经过厂家配合重新接线后，再没出现开关跳闸情况，且最高负荷提高了3个百分点。这些专题分析切实能起到统计分析的目的，从而改善企业生产经营管理状况，提高企业整体经济效益，为确保发电企业总体经营目标的实现提供保障。
5.加强统计人员的培训工作，提高统计人员整体素质：统计事业是一项智力型事业，高智力型事业与低整体素质的矛盾是阻碍统计工作大踏步前进的主要障碍。要冲破这一障碍，就必须大力发展统计教育，建立一支具有高度政治觉悟、掌握现代科学和多方面技能的统计队伍。在统计人员的培训上，要坚持国家与地方并举，教育与实践相结合的方针，时间上以业余为主，方法上以参加培训班为主，内容上以更新提高为主。如：每位统计人员均需取得统计上岗证并保证年检制度;参加各种统计普法培训;参加国家统计学会及电力学会举办的培训班等，进行多层次、多类型、多方位地教育培训，大大提高统计队伍的整体素质，为统计工作的优质服务奠定基础。
随着社会的不断发展与进步，统计工作也会向更高更深的层次发展，这就要求统计人员必须坚持不懈地致力于统计工作，不断提高统计质量，优化统计服务，确实当好企业领导及更高层领导的参谋和助手。
参考文献：
1.国家统计局工业交通统计司.新编工业统计工作指南
2.广西壮族自治区统计局.工业统计手册.广西经济出版社，2010
3.樊华英.如何提高统计质量.广西经济出版社，2010
4.大唐山东发电有限公司计划与投融资部.中国大唐集团公司计划与投融资管理制度汇编
SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
统计分析软件SPSS的特点和应用分析
【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。
【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验
一、前言
统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业 毕业 论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的 爱好 者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。
二、SPSS软件的特点
(一)操作简便
SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
(二)编程方便
具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计 方法 的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
(三)功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
(四)全面的数据接口
能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。
(五)灵活的功能模块组合
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
(六)针对性强
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)
例题：为了调查甲、乙两地土壤对 种植 同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：
甲(斤)：、、、、、、、
乙(斤)：、、、、、、
问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?
解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;
H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。
然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具 体操 作过程如下：
第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。
第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)：
第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。
SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。
第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;
第五步：单击OK，得输出结果。
所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。
参考文献
[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.
[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).
[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).
试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用
摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。
关键词： SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤
1. 引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对 教育 招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
2. SPSS分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3. 相关性分析
教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式：
式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式：
r=1-(2)
式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。
Cronbach a信度系数法计算公式：
α= 1-(3)
式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。
对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS 版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：
(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。
(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。
(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。
(4)对话框中的 其它 选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：
(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。
(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。
(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。
4. 选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。
我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。
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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下：
(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。
(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。
(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。
(4)点击【OK】，输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。
5. 结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。
参考文献：
[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.
[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.
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