论文中常见的统计学错误有哪些情况
计学，可以说无处不在，我们每个人的日常生活都会受到统计学的影响。但是很多人，即使受过统计学的正规训练，也会在不知不觉之间犯一些常见的分析错误。下面这篇文章，我就和大家分享一些现实生活中比较常见的统计研究错误。 参照组（Control group）那天我恰好在网上看到一篇文章，叫做《眼保健操对于保护眼睛有作用么？》。作者的观点是眼保健操没有什么作用，列举的证据是眼保健操在中国的学校里推行了50多年，小学生和中学生的近视率大大上升了，而非下降。因此作者得出结论：眼保健操对视力有害。乍一看，好像确实是这么回事：50多年前我们开始在学校里要求学生们做眼保健操。但是现在孩子们的近视率，则要比当时的那些孩子的近视率高出很多。但是如果就因为这个而得出眼保健操没用的结论，则是谬之大矣。主要原因在于：没有参照组。和建国初那时候的孩子们相比，现在的孩子由于功课压力，在室内花的时间（读书，做作业，上补习班等）大幅度增长，用眼的“诱惑”也大大增加，比如电视，电脑，手机等等。因此无论是否做眼保健操，现在孩子的视力肯定都不及当时的孩子。这也不是中国独有的现象，日本，韩国，新加坡等国的情况也类似。而这些国家都没有眼保健操。如果要真正研究眼保健操对于保护视力是否有效，那么就应该通过参照组来对比。研究人员应该找到两组情况类似的样本（比如同一个学校里的孩子）进行研究。这两组样本的区别除了他们是否做眼保健操以外，在其他方面越相似越好。然后通过一定时间的跟踪调查，研究人员才可能得出更加客观和可靠的研究结果。1747年，苏格兰医生James Lind在一艘名叫Salisbury的船上成功的找到了治疗坏血病的方法：就是通过吃橙子和柠檬补充维他命C。而他找到该疗法的关键就是运用了参照组实验方法。坏血病是一种非常可怕的疾病。坏血病的发病特征包括皮下出血（因此腿会变黑），极度疲劳，牙床腐烂，肌肉变软。长期出海的船员和海盗是坏血病的多发人群。James Lind使用的参照组实验是这样进行的。在Salisbury这艘船上，Lind医生找到了12个坏血病严重程度差不多的病人，将他们两人一组分成6组。对于这6组病人，Lind医生给予了他们6种不同的治疗方法，包括橙子，柠檬，苹果酒，醋和盐水等。后来Lind医生发现，食用橙子和柠檬的那组病人的恢复速度显然比其他组别要快很多，因此得出结论橙子和柠檬可以治疗坏血病。现在我们知道，橙子中的维他命C才是坏血病的克星。Lind医生通过参照组实验获得的这项重要发现，帮助挽救了成千上万的水手的生命。如果没有参照组这个重要的分析方法，Lind医生能否找到正确的解药要打一个大问号。当时，Lind医生一度怀疑坏血病的病因和啤酒有关。Lind医生观察到，每次船上的啤酒被喝光时，往往也伴之以坏血病的大面积流行。但事实上，啤酒喝光，和坏血病盛行，只是一个巧合而已。因为坏血病往往多发于长期航海旅途中，而在海上旅行久了，啤酒自然也会被喝完。如果不通过参照组方法去分析真正的原因，那么就可能得出啤酒能够治疗坏血病这样错误的结论。在我们阅读分析一些统计研究报告时，一个很重要的地方就是要看该研究有没有参照组进行对比。如果研究只是比较了几个变量之间的关系而缺乏参照组进行对照，那么该研究的结论就值得怀疑。 随机取样（Random Sampling）下面来讲讲“随机取样（Random Sampling）”这个问题。在现实中，我们经常面对的问题是，需要研究的样本量太大，无法收集到完整的数据。比如我们想要了解全国十几亿人的想法，或者想要知道所有沿海城市的中产阶级的消费偏好，等等。要想精确的回答这些问题，我们就需要随机抽取一些代表性样本，通过样本的表现来推测整体的特征。如何确保收集到的样本真正“随机”，是一个技术含量很高的问题。在这方面有很多失败的例子可供我们学习。1936年，美国的总统选举大战在罗斯福(FDR）和兰登（Alf Landon）之间展开。在选举投票前，当时一家非常大的调查机构Literary Digest发出了1千万张明信片来收集美国人的投票倾向。在这1千万张明信片中，Literary Digest收到了2百万份回复。在这些回复中，绝大部分人都倾向于选兰登。因此Literary Digest得出结论：兰登将赢得总统选举。当时还有另外一家新成立不久的调查公司，名叫Gallup。Gallup没有Literary Digest那么大的预算。他们只是有针对性的选了几千个受访者做了民意调查，并得出罗斯福将会赢得总统大选的结论。
弃真错误是指放弃了真实的、成立的结论。而存伪是保留了不成立的、错误的结论。二者是统计检验中的两个错误。
学好了数学或者成为了一个优秀的程序员绝对不等于对统计学有很好的了解。还有一些案例中显示有扎实的统计能力的优秀科学家也不一定总是在统计方面能做好——科学家也是人，他们也会在统计学领域犯错，这里有些例子： 非常草率的处理数据，例如：数据误读，错误标注，未能正确清理数据，合并不正确项，不存档等等。 对概率论的理解不足，过分依赖少数概率分布，如常态。 对取样理论和取样方法的无知：从一个小的自选择样本推广到一个大的异质群体就是一个例子。对数据加权的误解也很常见。第三个例子使用复杂抽样方法时，将数据视为一个简单的随机样本。 对统计推断的把握不严，如混淆统计意义和实际意义。另一个例子是对人口数据进行重要性测试。例如，如果我们对A国有五十年的季度GDP数据，这200个数据点是该时间段内国家的人口数据，而不是人口的样本。例如，进行t检验，看看线性趋势是否与零有统计学上的差异，在这种情况下是没有意义的。 利用机会寻找重大差异(p-hacking)，却不考虑已经进行的显著性测试的数量。 在学术期刊上，要获得学术期刊的认可，通常需要达到统计上的重要性，而出版偏倚是一个严重的后果。 Meta-Analysis (Borenstein et ) 和Methodsof Meta-Analysis (Schmidt and Hunter)这2本书中的对应方法很管用值得一看。 从一个没有被复制甚至交叉验证的单一研究中得出戏剧性的结论。 对贝叶斯统计，非参数统计，心理计量学和潜在变量模型的理解太表面。 对分析时间序列和纵向数据的方法，以及空间统计和多层次混合模型理解不充分。 许多工具，如支持向量机和人工神经网络，以及数据挖掘和预测分析中常用的Boosting和bagging等概念，对许多尚未开发的科学领域有潜在的实用价值。 没有对广义线性模型方程给予足够的关注，例如忽略交互术语。 在量化回归、回归样条、广义相加模型或其他方法时，对一组特定的数据进行线性化。 不理解（或忽略）重要的统计假设。回归分析被普遍滥用。 测量误差：统计显着性测试不考虑测量误差，但测量误差可能会对统计模型的解释造成很大影响。 忽略回归到平均值：一个非常古老而又非常危险的错误！ 出于各种动机对连续变量进行分类，以满足统计假设，但这样做是不对的。另一个原因是它是一种输出结果的方法——一些“效应”是年龄真正的代理或年龄大大缓和。连续年龄有时被故意地分组到广泛的年龄范围，使其效果减弱。这样，一个不负责任的研究者可以得出结论：他们试图建立的效果在控制年龄后是“显着的”。 已经知道结果后才提出假设:这个现象很普遍，以至于“人人都做，所以没关系”。 用数据子集支持一个假设：“调整”数据直到它支持一个假设。 混淆因果关系：对因果机制的误解并不罕见。 埋藏在评论里的错误：有成千上万的“学术”出版物，但很少有期刊审稿人是具备专业的统计知识。 将模拟数据当作实际数据处理，并将计算机模拟解释为使用真实数据的实验。 基于假设而不是数据来进行粗略的估计，这在学术文献中很常见，我们很少注意到。随机模型有时也被误解为确定性模型。 试图 “从石头里挤血” ：当数据越少，研究人员就越要 “填写空白”。有许多(通常是复杂的)方法来处理过少的数据量，但都增加了进入建模过程的主观性。反过来，这也为不负责人的科学家提供了更多的余地。 元分析和倾向分数分析的不当使用。 “从小见大”——用少量信息去证实假设。 不跟上统计数据的最新发展，不与专业统计人员交流。这是上面列出的许多问题的根本原因。
1、第一类错误又称Ⅰ型错误、拒真错误，是指拒绝了实际上成立的、正确的假设，为“弃真”的错误，其概率通常用α表示。假设检验是反证法的思想，依据样本统计量作出的统计推断，其推断结论并非绝对正确，结论有时也可能有错误，错误分为两类。2、第二类错误，Ⅱ型错误，接受了实际上不成立的H0 ，也就是错误地判为无差别，这类取伪的错误称为第二类错误，其概率用β表示。简单说就是：你的假设是错误，但你接受该假设。“第一类错误”和“第二类错误”之间的关系：1、当样本例数固定时，α愈小，β愈大；反之，α愈大，β愈小。因而可通过选定α控制β大小。要同时减小α和β，唯有增加样本例数。统计上将1-β称为检验效能或把握度(power of a test)，即两个总体确有差别存在，而以α为检验水准，假设检验能发现它们有差别的能力。实际工作中应权衡两类错误中哪一个重要以选择检验水准的大小。2、做假设检验的时候会犯两种错误：第一，原假设是正确的，而你判断它为错误的；第二，原假设是错误的，而你判断它为正确的。我们分别称这两种错误为第一类错误(Type I error)和第二类错误(Type II error)。第一类错误：原假设是正确的，却拒绝了原假设。第二类错误：原假设是错误的，却没有拒绝原假设。我们常把假设检验比作法庭判案，我们想知道被告是好人还是坏人。原假设是“被告是好人”，备择假设是“被告是坏人”。法庭判案会犯两种错误：如果被告真是好人，而你判他有罪，这是第一类错误(错杀好人)；如果被告真是坏人，而你判他无罪，这是第二类错误(放走坏人)。记忆方法：我们可以把第一类错误记为“以真为假”，把第二类错误记为“以假为真”。当然我们也可以将第一类错误记为“错杀好人”，把第二类错误记为“放走坏人”。在其他条件不变的情况下，如果要求犯第一类错误概率越小，那么犯第二类错误的概率就会越大。这个结论比较容易理解，当我们要求“错杀好人”的概率降低时，那么往往就会“放走坏人”。同样的，在其他条件不变的情况下，如果要求犯第二类错误概率越小，那么犯第一类错误的概率就会越大。当我们要求“放走坏人”的概率降低时，那么往往就会“错杀好人”。同样的，在其他条件不变的情况下，如果要求犯第二类错误概率越小，那么犯第一类错误的概率就会越大。当我们要求“放走坏人”的概率降低时，那么往往就会“错杀好人”。
论文常见错误有哪些情况
一、 文献综述 文献综述是研究者在其提前阅读过某一主题的文献后，经过理解、整理、融会贯通，综合分析和评价而组成的一种不同于研究论文的文体。综述的目的是反映某一课题的新水平、新动态、新技术和新发现。从其历史到现状，存在问题以及发展趋势等，都要进行全面的介绍和评论。在此基础上提出自己的见解，预测技术的发展趋势，为选题和开题奠定良好的基础。 二、文献综述的格式 文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，而文献综述介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，再根据提纲进行撰写工作。 前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。 主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。 总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，提出自己的见解并对进一步的发展方向做出预测。 参考文献，因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据，而且也为评审者审查提供查找线索。参考文献的编排应条目清楚，查找方便，内容准确无误。关于参考文献的使用方法，录著项目及格式与研究论文相同，不再重复。
（一）选题方面。毕业论文选题是否得当会直接影响毕业论文的质量，常见的选题方面的问题有以下几种。 选题过大。毕业论文的选题应选取有科学价值或实用价值有现实可能性、大小适中的题目。选题太大，难以把握问题的切人角度。此外，题目太大，难以深人细致地剖析问题，容易泛泛而论。选题过难。由于学生受时间、精力的限制，以及材料方面的局限，应注意选题的难度既不要过大，也不要超出自己所学的专业领域。虽然毕业论文的选题不能过大过难，但也不能太小、太简单，否则毕业论文的工作量不够，质量也不会很高。选题陈旧。选题不要太陈旧，如果查阅文献有太多类似的文章，缺乏新鲜感，最好换一个话题。切忌一切照搬别人的材料和结论，应该在前人的基础上，敢于提出前人没有提出或尚未完全解决的问题，最好多选一点与现实生活、当代经济与科学技术发展密切相关的课题，注重研究现实生活中出现的新问题。（二）观点方面。观点是文章的灵魂，确立一个明确的观点是毕业论文写作的关键，观点要力求正确，有新意，有理有据，这是写好毕业论文的基本前提。常见的观点方面的问题有以下几种。基本观点错误或有偏颇。基本观点是指统率全篇毕业论文的基本论点与总结论。如果基本观点错了，其他一切论点、论据都不能成立，整篇论文也就站不稳脚跟了。 观点主观、片面。要避免毕业论文的观点走极端，妄下结论，也要防止观点只顾一头，缺少唯物辩证法所要求的全面性。例如，有一篇论文为了说明企业分配制度改革，提出用“三铁”打破工人的“铁饭碗”，这“三铁”是“铁心肠、铁手腕、铁面孔”，这就在批判“铁饭碗”时走了极端，把工人放在被改革的一面。又如，有的是捕风捉影，主观臆断，任意夸大或缩小，然后就匆忙地谈看法、下结论，这样的论文，缺乏准确性和真实性，所以也就缺乏科学性。
人的步调有快有慢，该紧的就是那么几步，高考、大学毕业、考研、择业、择偶。对于四年大学生活，毕业就是我们最该紧一紧步子的那步。如何走好毕业这一步，小毕来给你们来支招。
一、论点不明确论文的开头写了不少字，但不知他到底提出了一个什么问题？例如，“我之所以选择这个题目，主要是因为我已多次从事这方面的工作实践，积累了很多经验，也有很多体会和感受，下面就从三个方面将我的这个论题论述一下（大标题中也没有提出论点）。”看了这些内容，读者很容易认为下面要写经验和心得体会，至于要写什么，读者依然不能明白。题好一半文，有的学生居然想起一个好听的题目然后在文章中论述清楚，这是不行的。一定要在题目当中就讲得简洁、清楚、准确，一般情况下，论文题目就是整篇论文的中心论点。二、材料和观点不统一材料就是要用来说明或论证意图及观点的，论文不能只有空洞的意图或观点而没有材料，也不能只有材料而没有意图或观点，因此，材料和观点要统一。不仅如此，论文写作还要求掌握的材料、情况要真实、系统，即材料、数据的内容要符合客观实际，能够反映事物的本质和主流，能够证明自己观点的正确。学生的材料和观点不统一表现在：材料与观点不相干。有的留学生理论水平不够，平常的学习和生活都沉浸在外出旅游里了，等到论文最后上交的时刻就去电子图书馆、资料室等去查找，凑够字数了才发现，与自己要证明的观点其实是不太有关系的。材料说明观点的力度不够。有的材料不能充分说明自己的观点，也就是论据不充分。要证明观点，材料越充分越典型越有说服力越好，要尽量多找，然后进行分类和筛选。材料与观点相矛盾。有的留学生的论文，会出现只有意图、没有材料，或意图与材料相矛盾的情况。
学术论文撰写过程中,常见的统计错误有哪些情况
据学术堂了解，在论文写作过程中，根据不同的学历，不同的论文类型都会出现太多太多的问题，这里只举一部分进行说明： 1、选题无新意 很多研究生在进行了半年或一年的学习以后，就开始尝试着写论文，选题一般来自老师的课程作业或导师的研究项目。课程作业一般涵盖本专业的基础性知识和技能，是学生在后期的研究中经常要用到的知识、技术方法和手段，其目的是要求学生掌握专业技能，没有多少研究价值，但很多学生在完成这种课程作业以后，就迫不及待地投稿，其结果往往是被拒稿。另外，还有很多学者没有相关的研究课题支撑，自由选择研究内容，要么与当前研究热点相悖，要么与国家资助政策、研究指南不符，这类稿件也大多了无新意，不存在研究价值。 这种选题没有新意的科技论文造成“鸡肋文章”的大量涌现。虽然从文章中找不到作者的知识性错误，且作者为之付出了大量的时间和精力，但这类文章确实是没有发表价值，发之无用，弃之可惜！ 2、研究内容不恰当 很多学者在导师或者学科带头人的指导下，选择了较好的选题后，在确定具体的研究内容时，常常会出现以下一系列的问题。 3、研究内容太多太杂，毫无重点可言 有的作者确定的研究内容几乎涵盖本专业领域的所有内容，没弄清楚自己主要研究内容是什么。例如，有的学生要做的是遥感数据在尘霾监测中的应用，既要对多种影像波段数据进行对比试验，选取最合适数据源，这本身就是一项浩大的工程；还要与实测数据进行对比反演验证，建立反演模型又是一项繁复的工作；更要对监测范围、监测结果、预警系统的建设等方面进行综合研究；还有遥感图像的获取、大气校正、几何校正、解译， 实测数据的获取，尘霾与雾的区分，各类数据和处理结果的精度校正等更多细节问题，涉及的内容太多太杂，在短短的一篇论文中很难全部阐明。 4、内容提炼不清，研究内容与研究基础、研究结论混杂 笔者参评某篇硕士毕业论文，作者要研究的主要问题是利用遥感数据与实测数据进行叶绿素 反演研究，而作者列出的主要研究内容完全是论文的写作提纲，应称为写作内容而非研究内容。具体 为：①确定研究意义和选题背景；②厘清研究的理论基础；③选取实验数据和实验区域；④数据处理与建立反演模型；⑤反演结果分析；⑥研究结论， 包括研究结论、不足之处和创新之处。纵观这6 条，真正的研究内容是④中的遥感数据与实测数据之间的叶绿素反演模型建立和⑤中的反演结果分 析。而①、②、③是研究的前期准备和基础，最后一条是对全文的总结和评价以及后续研究方向的探讨，也非研究内容。 5、研究难度过大或关键问题太多，难以达成预期目标 有的作者在确定研究内容后，不考虑当前理论基础、实验条件或数据储备等因素的限制，树立了一个“高大上”的研究目标，其结果是研究结论与预期目标相差甚远。 一项研究要解决的关键问题是文章的核心内容，决定研究内容能否完整。关键问题的选择与研究内容一样，不宜太多，且与研究难度一致，不宜太过“高远”，否则，受时间、经历、能力和其他条件限制，不能圆满解决，影响整个研究项目的实施。 6、文章的创新点过多 一篇文章的创新点是指研究内容上有新意， 包括研究方法、思路、技术路线等的创新。对一个初涉科学研究领域的年轻学者来说，其研究中出现一个名副其实的创新点就是一篇有分量的文章了。然而在一般的硕士毕业论文中，至少都总结出3 条以上的创新点，有的创新点是不能称其为创新的，比如说“采用了最新的……数据”等。 7、研究方法陈旧老套 随着信息技术尤其是计算机技术的飞速发展，人类对客观世界的认识从定性描述到定量计算到预 测模拟未来发展方向，从宏观到微观，从肤浅到深入飞速发展，研究方法也大多采用定量计算、数学建模、计算机模拟等，这些方法也在不断地改进和创新。而在一些科技论文中，很多方法显得过于陈旧， 比如在对统计数据进行分析确定某区的人口分布状 况时，传统方法是对该区内每一行政单元的人口进 行简单的人口密度计算，但擅长空间技术方法的研 究者会采用地理信息系统网格分析方法，利用GIS 中DEM（数字高程模型）生成原理，用人口数据代替 高程数据，生成一幅该区域的数字人口模型，不仅直观地体现了该区域的人口分布数量和密度，还可以 充分利用系统中的社会、经济、自然生态等多种数据进行空间自相关、邻域相关等空间分析，这种方法的采用将人口分布问题的研究推向了高远。 可见，好的研究方法可以拓展研究内容，更易完成研究目标，在某种程度上也较传统方法更加方便、快捷，同时也更有新意，研究问题也更全面，当然也更容易打动编辑和审稿专家，文章也更易发表。
计学，可以说无处不在，我们每个人的日常生活都会受到统计学的影响。但是很多人，即使受过统计学的正规训练，也会在不知不觉之间犯一些常见的分析错误。下面这篇文章，我就和大家分享一些现实生活中比较常见的统计研究错误。 参照组（Control group）那天我恰好在网上看到一篇文章，叫做《眼保健操对于保护眼睛有作用么？》。作者的观点是眼保健操没有什么作用，列举的证据是眼保健操在中国的学校里推行了50多年，小学生和中学生的近视率大大上升了，而非下降。因此作者得出结论：眼保健操对视力有害。乍一看，好像确实是这么回事：50多年前我们开始在学校里要求学生们做眼保健操。但是现在孩子们的近视率，则要比当时的那些孩子的近视率高出很多。但是如果就因为这个而得出眼保健操没用的结论，则是谬之大矣。主要原因在于：没有参照组。和建国初那时候的孩子们相比，现在的孩子由于功课压力，在室内花的时间（读书，做作业，上补习班等）大幅度增长，用眼的“诱惑”也大大增加，比如电视，电脑，手机等等。因此无论是否做眼保健操，现在孩子的视力肯定都不及当时的孩子。这也不是中国独有的现象，日本，韩国，新加坡等国的情况也类似。而这些国家都没有眼保健操。如果要真正研究眼保健操对于保护视力是否有效，那么就应该通过参照组来对比。研究人员应该找到两组情况类似的样本（比如同一个学校里的孩子）进行研究。这两组样本的区别除了他们是否做眼保健操以外，在其他方面越相似越好。然后通过一定时间的跟踪调查，研究人员才可能得出更加客观和可靠的研究结果。1747年，苏格兰医生James Lind在一艘名叫Salisbury的船上成功的找到了治疗坏血病的方法：就是通过吃橙子和柠檬补充维他命C。而他找到该疗法的关键就是运用了参照组实验方法。坏血病是一种非常可怕的疾病。坏血病的发病特征包括皮下出血（因此腿会变黑），极度疲劳，牙床腐烂，肌肉变软。长期出海的船员和海盗是坏血病的多发人群。James Lind使用的参照组实验是这样进行的。在Salisbury这艘船上，Lind医生找到了12个坏血病严重程度差不多的病人，将他们两人一组分成6组。对于这6组病人，Lind医生给予了他们6种不同的治疗方法，包括橙子，柠檬，苹果酒，醋和盐水等。后来Lind医生发现，食用橙子和柠檬的那组病人的恢复速度显然比其他组别要快很多，因此得出结论橙子和柠檬可以治疗坏血病。现在我们知道，橙子中的维他命C才是坏血病的克星。Lind医生通过参照组实验获得的这项重要发现，帮助挽救了成千上万的水手的生命。如果没有参照组这个重要的分析方法，Lind医生能否找到正确的解药要打一个大问号。当时，Lind医生一度怀疑坏血病的病因和啤酒有关。Lind医生观察到，每次船上的啤酒被喝光时，往往也伴之以坏血病的大面积流行。但事实上，啤酒喝光，和坏血病盛行，只是一个巧合而已。因为坏血病往往多发于长期航海旅途中，而在海上旅行久了，啤酒自然也会被喝完。如果不通过参照组方法去分析真正的原因，那么就可能得出啤酒能够治疗坏血病这样错误的结论。在我们阅读分析一些统计研究报告时，一个很重要的地方就是要看该研究有没有参照组进行对比。如果研究只是比较了几个变量之间的关系而缺乏参照组进行对照，那么该研究的结论就值得怀疑。 随机取样（Random Sampling）下面来讲讲“随机取样（Random Sampling）”这个问题。在现实中，我们经常面对的问题是，需要研究的样本量太大，无法收集到完整的数据。比如我们想要了解全国十几亿人的想法，或者想要知道所有沿海城市的中产阶级的消费偏好，等等。要想精确的回答这些问题，我们就需要随机抽取一些代表性样本，通过样本的表现来推测整体的特征。如何确保收集到的样本真正“随机”，是一个技术含量很高的问题。在这方面有很多失败的例子可供我们学习。1936年，美国的总统选举大战在罗斯福(FDR）和兰登（Alf Landon）之间展开。在选举投票前，当时一家非常大的调查机构Literary Digest发出了1千万张明信片来收集美国人的投票倾向。在这1千万张明信片中，Literary Digest收到了2百万份回复。在这些回复中，绝大部分人都倾向于选兰登。因此Literary Digest得出结论：兰登将赢得总统选举。当时还有另外一家新成立不久的调查公司，名叫Gallup。Gallup没有Literary Digest那么大的预算。他们只是有针对性的选了几千个受访者做了民意调查，并得出罗斯福将会赢得总统大选的结论。
845480066，软文写作没有一定的知识功底是写不出来好文章的，我是找他写的，最前面就是扣维来的。
变量之间关系可以分为两类函数关系：反映了事物之间某种确定性关系。相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的;反映了事务间不完全确定关系; 为什么要对相关系数进行显著性检验?实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到一个较大的相关系数值(尤其是时间序列数值)。当样本数较少，相关系数就很大。当样本量从100减少到40后，相关系数大概率会上升，但上升到多少，这个就不能保证了;取决于你的剔除数据原则，还有这组数据真的可能不存在相关性;改变两列数据的顺序，不会对相关系数，和散点图(拟合的函数曲线)造成影响;对两列数据进行归一化处理，标准化处理，不会影响相关系数;我们计算的相关系数是线性相关系数，只能反映两者是否具备线性关系。相关系数高是线性模型拟合程度高的前提;此外相关系数反映两个变量之间的相关性，多个变量之间的相关性可以通过复相关系数来衡量。 增加变量个数，R2会增大;P值，F值只要满足条件即可，不必追求其值过小。 多重共线性与统计假设检验傻傻分不清?多重共线性与统计假设没有直接关联，但是对于解释多元回归的结果非常重要。相关系数反应两个变量之间的相关性;回归系数是假设其他变量不变，自变量变化一个单位，对因变量的影响，而存在多重共线性(变量之间相关系数很大)，就会导致解释困难;比如y~x1+x2;x·1与x2存在多重共线性，当x1变化一个单位，x2不变，对y的影响;而x1与x2高度相关，就会解释没有意义。一元回归不存在多重共线性的问题;而多元线性回归要摒弃多重共线性的影响;所以要先对所有的变量进行相关系数分析，初步判定是否满足前提---多重共线性。关于数据分析中常犯的统计学错误有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
论文中常见的统计学错误有哪些
第一类错误是：零假设H0实际上是正确的，却被否定了。第二类错误则是：H0实际上是错的，却没有被否定。假设检验系指拒绝或保留零假设的判断，又称显著性检定。在选择否定域并计算检验统计量之后，完成最后一道手续，即根据试验或样本结果决定假设的取与舍。如果结果落在否定域内，将在已知犯第一类错误概率的条件下，否定零假设。反之，如果结果落在否定域外，则不否定零假设，与此同时，就有了犯第二类错误的危险。扩展资料统计检验亦称“假设检验”。根据抽样结果，在一定可靠性程度上对一个或多个总体分布的原假设作出拒绝还是不拒绝（予以接受）结论的程序。决定常取决于样本统计量的数值与所假设的总体参数是否有显著差异。这时称差异显著性检验。检验的推理逻辑为具有概率性质的反证法。例如，在参数假设检验中，当对总体分布的参数作出原假设 H0 后，先承认总体与原假设相同， 然后根据样本计算一个统计量，并求出该统计量的分布，再给定一个小概率（一般为 05，01 等，视情况而定），确定拒绝原假设 H0 的区域（拒绝域）。参考资料来源：百度百科——统计检验
1、第一类错误（Ⅰ类错误）也称为 α错误，是指当虚无假设(H0)正确时，而拒绝H0所犯的错误。这意味着研究者的结论并不正确，即观察到了实际上并不存在的处理效应。可能产生原因：样本中极端数值；采用决策标准较宽松。2、第二类错误（Ⅱ类错误）也称为β错误，是指虚无假设错误时，反而接受虚无假设的情况，即没有观察到存在的处理效应。可能产生的原因：实验设计不灵敏；样本数据变异性过大；处理效应本身比较小。扩展资料：统计检验的统计量：完成了上述工作之后，接下来就是做一次与理想试验尽量相同的实际抽样(比如实际做一次重复抛掷硬币的试验)，并从获取的样本资料算出检验统计量。检验统计量是关于样本的一个综合指标，但与第九章参数估计中将要讨论的统计量有所不同，它不用作估测，而只用作检验。统计检验判定：假设检验系指拒绝或保留零假设的判断，又称显著性检定。在选择否定域并计算检验统计量之后，完成最后一道手续，即根据试验或样本结果决定假设的取与舍。如果结果落在否定域内，将在已知犯第一类错误概率的条件下，否定零假设。反之，如果结果落在否定域外，则不否定零假设，与此同时，就有了犯第二类错误的危险。参考资料来源：百度百科——假设检验中的两类错误
一类错误是原假设Ho为真却被我们拒绝了，犯这种错误的概率用α表示，所以也称α错误或弃真错误;另一类错误是原假设为伪我们却没有拒绝，犯这种错误的概率用β表示，所以也称β错误或取伪错误
按产生统计误差的性质来分有：空间误差、时间误差、方法误差和人为误差四种统计误差按工作环节来分有：源头误差、中间环节误差和最终误差三种
论文常见格式错误有哪些情况
标准的论文格式：1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要： 是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、论文格式的关键词或主题词 关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。 5、论文格式的论文正文： （1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义， 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容： 提出问题-论点； 分析问题-论据和论证； 解决问题-论证方法与步骤； 结论。 6、论文格式的参考文献 一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。 中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期） 英文：作者--标题--出版物信息 所列参考文献的要求是： （1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。 （2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
如果学校查重用的是知网系统，那么在知网论文查重系统中，如果格式正确的话，知网能够正确识别，就会排除论文末尾的参考文献，不参与检测，以灰色显示。如果格式错误，知网无法正确识别，就可能会被标红，从而影响重复率。参考文献格式样例：
论文写作的内容和标准格式⑴题名是以最恰当，最简明的语词反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合，应避免使用的不常见的省略词，首字母缩写字，字符，代号和公式，字数一般不宜超过20个题名用语⑵作者姓名和单位，两人以上，一般按贡献大小排列名次①文责自负;②记录成果;③便于检索⑶摘要:是论文的内容不加注释和评论的简短陈述，中文摘要一般不会超过300字，不阅读全文，即可从中获得重要信息外文250实词包括:①本研究重要性;②主要研究内容，使用方法;③总研究成果，突出的新见解，阐明最终结论重点是结果和结论⑷关键词是从论文中选取出以表示全文主题内容信息款目的单词或术语，一般3-7个，有专用《主题词表》⑸引言回来说明研究工作的目的，范围，相关领域的前，人工作和知识布局，理论基础和分析，研究设想，研究方法，预期结果和意义⑹正文⑺结论:是指全文最终的，总体的结论，而不是正文中各段小结的简单重复要求准确，完整，明晰，精练⑻致谢:是对论文写作有过帮助的人表示谢意，要求态度诚恳，文字简洁⑼参考文献表(注释)，文中直接引用过的各种参考文献，均应开列，格式包括作者，题目和出版事项(出版地，出版社，出版年，起始页码)连续出版物依次注明出版物名称，出版日期和期数，起止页码⑽附录:在论文中注明附后的文字图表等
论文写作常见的一些问题：一、语言 应避免以下问题的出现：1、特定单词或短语的过度重复。2、不合适的用词(例如，太过情绪化或非常不正式的词语)。3、性别歧视的语言，特别是用男性代词来概括人。4、陈词滥调，方便但缺乏想象力以及过度使用的表达方式。二、语法 1、主语及其动词应该一致。 2、动词时态在每一段中应该一致。 3、代词(he， she， they， it等)应该追溯到所指的人或物。 4、注意组合语句之间的连词或分号。 三、润色标点和格式 1、确保正确使用逗号，引号和撇号。 2、确保大写所有的专有名词和标题。 3、论文格式要保持一致，检查页边距、字体大小、行距、标题页、页码和字数。