写论文用到的统计学方法是什么意思

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。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。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。4、统计模型法在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时，我们还经常需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系及变动的影响程度。5、统计推断法在统计认识活动中，我们所观察的往往只是所研究现象总体中的一部分单位，掌握的只是具有随机性的样本观察数据，而认识总体数量特征是统计研究的目的，这就需要我们根据概率论和样本分布理论，运用参数估计或假设检验的方法，由样本观测数据来推断总体数量特征。扩展资料统计学的萌芽最初在当时欧洲经济发展较快的意大利孕育良久，但最终却在17世纪的德国首先破土成芽，国势学派又称记述学派，产生于17世纪的德国。由于该学派主要以文字记述国家的显著事项，故称记述学派。其主要代表人物是海尔曼·康令和阿亨华尔。阿亨华尔在格丁根大学开设“国家学”课程，其主要著作是《近代欧洲各国国势学纲要》，书中讲述“一国或多数国家的显著事项”，主要用对比分析的方法研究了解国家组织、领土、人口、资源财富和国情国力，比较了各国实力的强弱，为德国的君主政体服务。因在外文中“国势”与“统计”词义相通，后来正式命名为“统计学”。该学派在进行国势比较分析中，偏重事物性质的解释，而不注重数量对比和数量计算，但却为统计学的发展奠定了经济理论基础。但随着经济的发展，对事物量的计算和分析显得越来越重要，该学派后来发生了分裂，分化为图表学派和比较学派。参考资料来源：百度百科-统计学

今天中午，妈妈给我剪了好多漂亮的彩色的花瓣，有红色的、橙色的、绿色的、紫色的、蓝色的、黄色的，我非常喜欢。吃完晚饭，我和妈妈一起用这些五颜六色的花瓣做数学游戏。妈妈把这些花瓣放在一起，让我数一数每种颜色的花瓣有几片？我想：可以把它们先按照颜色分开，每种颜色都摆成一横排，这样就能一下子看出来每种颜色的花瓣有几片了。然后，我就开始动手摆了。摆的时候，我又想：可以按照从多到少或从少到多的顺序来摆。我是按照从少到多的顺序摆的。摆完了以后，我一下就数出来了，数的结果是：绿色的花瓣有4片，红色的花瓣有5片，紫色的花瓣有6片，蓝色的花瓣有7片，橙色的花瓣有8片，黄色的花瓣有9片。妈妈说我的方法很好，一目了然。又让我想一想可以用什么方法来表示每种花瓣的数量呢？我们在数学课上学过统计，我觉得可以用统计的方法来表示每种花瓣的数量。我一共想出了三种方法。第一种方法是画表格，在表格里画花瓣。第二种方法也是画表格，不过要在表格里涂颜色第三种方法还是画表格，在表格里写数字。这三种方法都是我自己想出来的，妈妈说我的方法非常好，从表格里一看就知道每种颜色的花有几朵了。妈妈又让我看着表格提一些数学问题，我也想了好多呢！1、一共有多少片花瓣？2、什么颜色的花瓣最多？3、什么颜色的花瓣最少？4、橙色和绿色的花瓣一共有多少片？5、黄色的花瓣比蓝色的花瓣多几片？6、红色的花瓣比黄色的花瓣少几片？7、把这些花瓣按从多到少的顺序排一排。······我还能提出好多好多的问题呢！今天，我又学到了很多知识，我还会用三种方法统计数量了，数学游戏真好玩！

统计学是数学的一门，用来搜集、分析、演绎以及呈现数据。它被广泛的应用在各门学科之上，从自然科学和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。譬如自一组数据中，可以摘要并且描述这份数据的集中和离散情形，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态，建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。 [编辑] 统计学的历史统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及义大利文 statista (国民或政治家)。德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。因此，统计学的初衷是作为政府(通常是中央政府)以及管理阶层的工具。它大量透过国家以及国际统计服务蒐集国家以及本土的资料。另外依照各方面，普查则提供关母体的资讯。统计背后牵涉到更多数学导向的领域，如机率，或是从经验科学(特别在天文学)中获得的经验证据设定估计参数。在今日的世界里统计已经被使用在不仅仅是国家或政府的事务，更延伸到商业，自然以及社会科学，医疗等甚至更多方面。因为统计学拥有深厚的历史以及广泛的应用性，统计学通常不只被认为是数学所处理的对象，而是与数学本身的哲学定义与意义有密切的关联。许多知名的大学拥有独立的数理统计学系。统计学也在如心理学，教育以及公共卫生学系中被视为是一门主科。[编辑] 统计学的观念费舍尔鸠尾花数据集之中杂色鸠尾花萼片宽度数据的分布直方图为了将统计学应用到科学、工业以及社会问题上，我们由研究母群体开始。这可能是一个国家的人民，石头中的水晶，或者是某家特定工厂所生产的商品。一个母群体甚至可能由许多次同样的观察程序所组成;由这种资料蒐集所组成的母群体我们称它叫时间序列。为了实际的理由，我们选择研究母群体的子集代替研究母群体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所蒐集的样本叫做资料。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：是否可以摘要的说明资料的情形，不论是以数学或是图片表现，以用来代表母群体的性质？基础的数学描述包括了平均数和标准差等。图像的摘要则包含了许多种的表和图。主要是就说明资料的集中和离散情形。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群体的推论。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(time series analysis)，以及数据挖掘(data mining)。相关的观念特别值得被拿出来讨论。对于资料集合的统计分析可能显示两个变数(母群体中的两种性质)倾向于一起变动，好像它们是相连的一样。举例来说，对于人收入和死亡年龄的研究期刊可能会发现穷人比起富人平均来说倾向拥有较短的生命。这两个变数被称做相关的。但是实际上，我们不能直接推论这两个变数中有因果关系;参见相关性推论因果关系(逻辑谬误)。如果样本足以代表母群体的，那么由样本所做的推论和结论可以被引申到整个母群体之上。最大的问题在于决定样本是否足以代表整个母群体。统计学提供了许多方法来估计和修正样本和蒐集资料过程中的随机性(误差)，如同上面所提到的透过经验所设计的实验。参见实验设计。要了解随机性或是机率必须具备基本的数学观念。数理统计(通常又叫做统计理论)是应用数学的分支，它使用机率论来分析并且验证统计的理论基础。任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母群体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。即使统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。人们需要一些统计的技巧(或怀疑)以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。[编辑] 统计方法 [编辑] 测量的尺度根据Stevens(1951)对数字的尺度分类，统计学一共有四种测量的尺度或是四种测量的方式。这四种测量(名目，顺序，等距，等比)在统计过程中具有不等的实用性。等比尺度(Ratio measurements)拥有零值及资料间的距离是相等被定义的，等距尺度（Interval measurements）资料间的距离是相等被定义的但是它的零值并非绝对的无而是自行定义的（如智力或温度的测量）。（ Ordinal measurements）顺序尺度的意义并非表现在其值而是在其顺序之上。名目尺度（Nominal measurements）的测量值则不具量的意义。[编辑] 统计技术以下列出一些有名的统计检定方法以及可供验证实验数据的程序变异数分析(ANOVA) 费雪最小显著差异法（Fisher's Least Significant Difference test ）学生t检验(Student's t-test) 曼-惠特尼 U 检定（Mann-Whitney U）回归分析（regression analysis）相关性（correlation）皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) 史匹曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient ）卡方分配（chi-square ） [编辑] 延伸学科有些科学广泛的应用统计的方法使得他们拥有各自的统计术语，这些学科包括:农业科学生物统计商务统计资料采矿（应用统计学以及图形从资料中获取知识）经济统计学电机统计统计物理学人口统计心理统计学教育统计学社会统计（包括所有的社会科学）文献统计分析化学与程序分析（所有有关化学的资料分析与化工科学）运动统计学，特别是棒球以及曲棍球统计对于商业以及工业是一个基本的关键。他被用来了解与测量系统变异性，程序控制，对资料作出结论，并且完成资料取向的决策。在这些领域统计扮演了一个重要的角色。

常用统计方法:1、统计表(单式和复式)。2、统计图(条形、折线、扇形)。

写论文用到的统计学方法概述是什么意思

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。

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统计学（statistics）是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。]

统计学关注开发和研究“收集、分析、解释和呈现数据”的方法，统计学家利用各种数学和计算工具来开发和研究统计学的基础理论和方法。统计学是一个高度跨学科的专业，几乎所有科学领域都有统计学应用的身影，同时各种科学领域的研究问题也促进了统计理论的发展和新方法的产生。统计学的两个基本思想是不确定性和变异性。概率是一种用于讨论不确定事件的数学语言，概率在统计学中起着关键作用。任何数据的测量和收集都会包含变化和差异。统计学家试图理解和控制（在可能的情况下）问题情境中的变异来源。统计学是一门交叉性和应用性都很强的学科。统计学源于实践并用于实践，通常从实际应用问题开始，经过加工提炼，形成概率统计模型，并最终指导实践。一个问题的完整解决往往需要设计试验、数据处理分析、撰写总结报告等。因此，统计学专业学生需要具备良好的文理综合素质，需要良好的动手能力以及一定的组织协调能力。

统计学（statistics）是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律从来为后面的决策提供一些依据。统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等。应用的范围十分广泛。主干课程数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程，复变函数，实变与泛函、概率论、数理统计，抽样调查，随机过程，多元统计，计算机应用基础，程序设计语言，数据分析及统计软件、回归分析，可靠性数学，实验设计与质量控制，计量经济学，经济预测与决策，金融数学，证券投资的统计分析，数值分析，数据结构与算法，数据库管理系统，计算机网络系统，系统分析与软件设计。就业方向统计学专业毕业生的主要就业流向有三大部分：政府部门（统计局等），银行、保险公司、证券公司等金融部门，市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门，工业企业的质量检测部门等企业事业单位。

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正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外，样本含量是否满足，抽样是否随机，偏倚是否控制等，也是不可忽视的问题。2、建好分析用的数据库建好数据库是正确统计分析的前提和基础，甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲，一般由于篇幅的限制，往往得不到数据库数据，而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差 s 或中位数 M、百分位数 Px 的“二手”数据，或将研究对象小或特征属性分组，清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。无论是否能够得到数据库数据，作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算，得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑，编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性，确保研究数据的质量。假若在投稿须知中对数据库数据作出必要的要求，无疑对于保证刊物的发表质量有着积极的意义

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从统计学的发展趋势谈统计教育的改革摘要：要培养出新型的21世纪的人才，统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。关键词：统计学；发展趋势；统计教育改革随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程

论文的方法论主要是调查法、观察法、文献研究法、定性分析法、定量分析法。调查法是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。观察法是研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。定量分析法是在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化。定性分析法是对研究对象进行“质”的方面的分析。扩展资料：论文中常用方法：功能分析法功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法，是社会调查常用的分析方法之一。它通过说明社会现象怎样满足一个社会系统的需要（即具有怎样的功能）来解释社会现象。数量研究法数量研究法也称“统计分析法”和“定量分析法”，指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。模拟法（模型方法）模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系，模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。探索性研究法探索性研究法是高层次的科学研究活动。它是用已知的信息，探索、创造新知识，产生出新颖而独特的成果或产品。信息研究方法信息研究方法是利用信息来研究系统功能的一种科学研究方法。美国数学、通讯工程师、生理学家维纳认为，客观世界有一种普遍的联系，即信息联系。当前，正处在“信息革命”的新时代，有大量的信息资源，可以开发利用。信息方法就是根据信息论、系统论、控制论的原理，通过对信息的收集、传递、加工和整理获得知识，并应用于实践，以实现新的目标。信息方法是一种新的科研方法，它以信息来研究系统功能，揭示事物的更深一层次的规律，帮助人们提高和掌握运用规律的能力。