統(tǒng)計(jì)學(xué)變量的分類(lèi)精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的統(tǒng)計(jì)學(xué)變量的分類(lèi)主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量的分類(lèi)范文

【摘要】 目的： 介紹應(yīng)用多重對(duì)應(yīng)分析方法實(shí)現(xiàn)對(duì)大樣本分類(lèi)變量之間的相關(guān)性分析，旨在對(duì)大樣本疾病信息采集資料的臨床和基礎(chǔ)科研工作者提供可借鑒的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法。方法：應(yīng)用SPSS11.5統(tǒng)計(jì)分析軟件中Data Reduction菜單的Optimal Scaling過(guò)程對(duì)大樣本分類(lèi)變量進(jìn)行多重對(duì)應(yīng)分析，以研究它們之間的聯(lián)系。結(jié)果：慢性胃炎的4種病理組織診斷與8種中醫(yī)證型有一定的相關(guān)性，這對(duì)慢性胃炎的臨床診斷及治療具有指導(dǎo)意義，為慢性胃炎中醫(yī)證候規(guī)范化研究提供一定的思路。結(jié)論：對(duì)于中醫(yī)研究中常見(jiàn)的無(wú)序多分類(lèi)或二分類(lèi)變量，要同時(shí)研究它們之間的聯(lián)系，用多重對(duì)應(yīng)分析在結(jié)果的直觀性和可解釋性方面優(yōu)于對(duì)數(shù)線性模型。SPSS11.5統(tǒng)計(jì)分析軟件易于實(shí)現(xiàn)多個(gè)變量間的多重對(duì)應(yīng)分析。

【關(guān)鍵詞】 多重對(duì)應(yīng)分析; 相關(guān)性分析; 大樣本; 分類(lèi)變量

長(zhǎng)期以來(lái)，中醫(yī)的辨證分型紛繁多樣，難以統(tǒng)一，同時(shí)病理組織檢查是許多疾病診斷及治療的重要依據(jù)。如何理清中醫(yī)證型和病理診斷之間關(guān)系是許多臨床和基礎(chǔ)科研工作者遇到的難題。本研究介紹應(yīng)用多重對(duì)應(yīng)分析方法實(shí)現(xiàn)對(duì)中醫(yī)大樣本證型與病理診斷的相關(guān)性分析，以期為疾病的臨床診斷和治療提供參考依據(jù)和幫助，為中醫(yī)證候的規(guī)范化研究提供一定的思路，為大樣本疾病信息資料的臨床和基礎(chǔ)科研工作者提供可借鑒的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法。

1 資料及方法

1.1 資料來(lái)源

本研究資料來(lái)源于上海市重點(diǎn)學(xué)科(第三期) 中醫(yī)診斷學(xué)建設(shè)項(xiàng)目(編號(hào)：S30302)。為2001年3月～2008年3月上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬龍華醫(yī)院、曙光醫(yī)院、岳陽(yáng)醫(yī)院及上海市第八人民醫(yī)院消化科門(mén)診且經(jīng)內(nèi)窺鏡及病理組織學(xué)檢查確診為慢性胃炎的患者1068例。以調(diào)查表的形式獲得包括基本情況、胃鏡及病理組織學(xué)診斷、中醫(yī)主癥、食欲食量、全身情況、舌脈象、其他情況等7個(gè)部分的內(nèi)容，共80個(gè)變量。所有變量經(jīng)過(guò)命名及量化處理，有程度差異的變量分別賦值1、2、3、4，以示輕重程度從無(wú)到重度。對(duì)于難以分清程度差異的變量根據(jù)有無(wú)分別賦值1、0。本研究借用其中病理診斷與中醫(yī)主要證型的部分實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

1.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

調(diào)查表所得數(shù)據(jù)采用EipData3.1軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)管理，雙遍錄入和核對(duì)，建立相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)。應(yīng)用SPSS11.5統(tǒng)計(jì)分析軟件中Data Reduction菜單的Optimal Scaling過(guò)程對(duì)中醫(yī)主要證型與病理診斷結(jié)果進(jìn)行多重對(duì)應(yīng)分析，以研究它們之間的聯(lián)系。

2 分析步驟及結(jié)果

其分析步驟如下：

Analyze"Data Reduction"Optimal Scaling

Define

Variables框：HP、腸化生、病理萎縮、慢性炎癥

選中以上4個(gè)變量：Define Range

Maximum框：4 Continue 取值范圍在1～4之間

Variables框:主證

選中以上變量：Define Range

Maximum框：8 Continue 取值范圍在1～8之間

OK

結(jié)果見(jiàn)圖1。

HP感染慢性胃炎患者中醫(yī)證型以脾胃濕熱證多見(jiàn)，依次可見(jiàn)肝胃郁熱、脾胃氣虛等證，與脾胃虛寒證無(wú)明顯關(guān)聯(lián)。慢性炎癥類(lèi)胃炎患者中醫(yī)證型以濕濁中阻證多見(jiàn)，次之可見(jiàn)脾虛濕阻證、脾胃氣虛證、肝氣郁結(jié)證，較少出現(xiàn)脾胃虛寒證。萎縮性胃炎患者中醫(yī)證型以虛證為主，以脾胃氣虛證多見(jiàn)，次見(jiàn)脾胃虛寒證，較少出現(xiàn)濕濁中阻、脾胃濕熱等實(shí)證。腸化生類(lèi)胃炎患者中醫(yī)證型以肝胃郁熱、濕濁中阻證多見(jiàn)，次之見(jiàn)肝氣郁結(jié)、脾胃氣虛等證。

圖1 分析結(jié)果

3 討論

本研究采用大樣本的臨床病例資料，經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)多重對(duì)應(yīng)分析方法分析顯示，中醫(yī)證型與西醫(yī)病理組織診斷間有一定的相關(guān)性，這有助于了解疾病不同病情階段的中西醫(yī)診斷之間的內(nèi)在相關(guān)性，有利于用辨證與辨病相結(jié)合的方式為疾病的臨床診斷和治療提供依據(jù)和幫助。如對(duì)于無(wú)明顯臨床癥狀的患者，可以以病理組織的不同特點(diǎn)及舌脈象特征作為中醫(yī)辨證論治的依據(jù);對(duì)于病理組織檢查尚未明確的患者，可以結(jié)合中醫(yī)的辨證結(jié)果及其他檢查初步制定診療方案。也可為中西醫(yī)結(jié)合探討該疾病的病因病機(jī)及證治規(guī)律尋求理論及臨床實(shí)踐中的結(jié)合點(diǎn)，同時(shí)為疾病的中醫(yī)證候客觀化研究提供一定的思路和方法。

中醫(yī)領(lǐng)域的研究很多變量多為無(wú)序多分類(lèi)或二分類(lèi)變量，同時(shí)研究它們之間的聯(lián)系可用的方法有對(duì)數(shù)線性模型和多重對(duì)應(yīng)分析兩種，從結(jié)果的直觀性和可解釋性上講，多重對(duì)應(yīng)分析要更好些。多重對(duì)應(yīng)分析是多維圖示分析技術(shù)的一種，是了解多維數(shù)據(jù)間聯(lián)系的一種強(qiáng)有力的方法，該分析方法既有頻數(shù)的分析，也有各變量間的關(guān)系圖示。其分析結(jié)果主要采用反映變量間相互關(guān)系的對(duì)應(yīng)分析圖來(lái)表示。該圖形中的每個(gè)散點(diǎn)代表了某個(gè)變量的一個(gè)水平，有較緊密關(guān)系的水平其散點(diǎn)將緊密地靠近一起，從而在結(jié)果的解釋上非常的直觀。在解釋該圖形時(shí)遵從的原則是：落在由原點(diǎn)(0，0)出發(fā)接近相同方位及圖形相同區(qū)域的同一變量的不同類(lèi)別具有類(lèi)似的性質(zhì);落在原點(diǎn)出發(fā)接近相同方向及圖形相同區(qū)域的不同變量的類(lèi)別間可能有聯(lián)系。SPSS11.5統(tǒng)計(jì)分析軟件易于實(shí)現(xiàn)多個(gè)變量間的多重對(duì)應(yīng)分析。但在變量較多時(shí)可能會(huì)掩蓋真實(shí)聯(lián)系，同時(shí)使得圖形一片混亂，難以看清(根據(jù)此次實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)，每次最多選入的變量不能超過(guò)13個(gè)，否則真的是一片混亂，無(wú)法處理了)。此時(shí)需要用戶(hù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和分析結(jié)果進(jìn)行耐心的篩選，以得到最優(yōu)結(jié)果。這對(duì)使用者的分析水平和職業(yè)道德都是一個(gè)嚴(yán)峻的考驗(yàn)。

【參考文獻(xiàn)】

第2篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量的分類(lèi)范文

【摘要】

目的：提出一種基于改良馬氏深度函數(shù)的多變量參考值范圍統(tǒng)計(jì)學(xué)建立方法，并以此為基礎(chǔ)探討統(tǒng)計(jì)深度函數(shù)在解決多變量參考值范圍問(wèn)題方面的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值. 方法：采用計(jì)算機(jī)模擬試驗(yàn)和實(shí)際數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的方式，從參考值范圍幾何特征、參考值范圍合法性與有效性等方面對(duì)新的和現(xiàn)有的幾種多變量參考值范圍建立方法進(jìn)行比較分析. 結(jié)果：改良馬氏深度法建立的二元參考值范圍具有典型的中心橢圓特征，對(duì)于多元正態(tài)分布資料，改良馬氏深度法與正態(tài)分布法一致性在98.5%以上，實(shí)例數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示改良馬氏深度法建立的參考值范圍大小比多元正態(tài)分布法更接近理論水平. 結(jié)論：改良馬氏深度法在參考值范圍幾何特征方面符合要求，在合法性及有效性方面優(yōu)于現(xiàn)有的成熟方法，可以作為多變量參考值范圍的有效統(tǒng)計(jì)學(xué)建立方法.

【關(guān)鍵詞】 參考值 計(jì)算機(jī)模擬試驗(yàn) 深度函數(shù) 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

0引言

醫(yī)學(xué)多變量參考值范圍統(tǒng)計(jì)學(xué)建立方法是困擾醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)工作者的重要問(wèn)題之一. 目前的多變量參考值范圍多采用多次重復(fù)使用單變量參考區(qū)間的方法，但此方法的主要問(wèn)題之一是無(wú)法處理變量間相關(guān)性的影響. 針對(duì)多元正態(tài)分布資料，多元正態(tài)分布法仍是最有效的方法［1］，而近年來(lái)有關(guān)學(xué)者提出的多指標(biāo)百分位數(shù)法［2］和全息元法［3］等在探索針對(duì)其它類(lèi)型資料的多變量參考值范圍建立方法方面做出了有益的嘗試.

統(tǒng)計(jì)深度函數(shù)是針對(duì)多元數(shù)據(jù)的基于空間排列的一種順序統(tǒng)計(jì)量，具有明顯的非參數(shù)特性，可作為醫(yī)學(xué)多變量參考值范圍統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的一種選擇. 為探討統(tǒng)計(jì)深度函數(shù)在多變量參考值范圍統(tǒng)計(jì)學(xué)方法上的應(yīng)用價(jià)值，本研究提出一種基于改良馬氏深度函數(shù)的多變量參考值范圍統(tǒng)計(jì)學(xué)建立方法，并通過(guò)模擬試驗(yàn)和實(shí)例數(shù)據(jù)分析探討該方法的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值.

1材料和方法

1.1材料本研究實(shí)例數(shù)據(jù)資料來(lái)源于2001年某省健康青年體檢數(shù)據(jù). 其中包含3453例受測(cè)者，全部為男性，年齡14.5~29.5平均（18.41±1.01）歲. 數(shù)據(jù)包括血壓、體型和體能等三類(lèi)多元指標(biāo). 其中血壓指標(biāo)包括收縮壓和舒張壓2個(gè)變量；體型指標(biāo)包括身高、坐高、肩寬、體質(zhì)量、胸圍、腰圍、臀圍等7個(gè)變量；體能指標(biāo)包括肺活量、立定跳遠(yuǎn)距離、俯臥撐次數(shù)以及仰臥起坐次數(shù)等4個(gè)變量.

1.2方法

1.2.1改良馬氏深度函數(shù)方法設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)深度函數(shù)用以計(jì)算多元數(shù)據(jù)基于空間排列的秩次以及各種順序統(tǒng)計(jì)量［4］. 本研究以馬氏深度函數(shù)［4］為基礎(chǔ)，經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)母牧己?，將其?yīng)用于多變量參考值范圍統(tǒng)計(jì)學(xué)建立方法. 其改良方法如下.

從提高馬氏深度函數(shù)穩(wěn)健性考慮，對(duì)其進(jìn)行以下操作：在進(jìn)行空間排列順序計(jì)算前，先對(duì)原始變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使各變量具有相同的變異程度；以中位數(shù)向量為位置參數(shù)；以Spearman秩相關(guān)矩陣為變異矩陣. 改良馬氏深度函數(shù)可表達(dá)為式（1）的形式.

MDS(x，F(xiàn))=［1+(xs-Mds)′R-1s(xs-Mds)］-1(1)

其中，xs表示各分量經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)向量，Mds表示各分量經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后的中位數(shù)向量，Rs表示原始樣本數(shù)據(jù)的Spearman秩相關(guān)矩陣.

改良馬氏深度法建立多變量參考值范圍的主要操作步驟如下: ①應(yīng)用改良馬氏深度函數(shù)將多元數(shù)據(jù)類(lèi)型的參考樣本轉(zhuǎn)化為統(tǒng)計(jì)深度指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)多元數(shù)據(jù)向單變量數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換；

②采用百分位數(shù)法建立統(tǒng)計(jì)深度指標(biāo)的指定容量的單側(cè)參考值區(qū)間（右側(cè)區(qū)間，包括中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)深度最大值）；

③對(duì)于新樣品，先依據(jù)參考樣本的中位數(shù)向量和秩相關(guān)矩陣計(jì)算其對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)深度，并依據(jù)上述統(tǒng)計(jì)深度單側(cè)參考值區(qū)間判斷其正、異常分類(lèi).

1.2.2運(yùn)算環(huán)境與分析方法本研究的全部分析計(jì)算過(guò)程均在SAS 9.1軟件環(huán)境下通過(guò)編程方法完成. 將從參考值范圍空間幾何特征、參考值范圍一致性以及實(shí)例分析等方面對(duì)改良馬氏深度法和現(xiàn)有的幾種方法（多元正態(tài)分布法、多指標(biāo)百分位數(shù)法、全息元法）進(jìn)行對(duì)比分析，以考察改良馬氏深度法的優(yōu)缺點(diǎn)及其實(shí)際應(yīng)用價(jià)值.

參考值范圍空間幾何特征分析以計(jì)算機(jī)模擬數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，為簡(jiǎn)便操作僅從二元正態(tài)分布資料參考值范圍的幾何分布形態(tài)入手進(jìn)行探討. 具體操作為：針對(duì)二元正態(tài)分布的模擬數(shù)據(jù)建立多變量參考值范圍，并直接對(duì)參考樣本進(jìn)行分類(lèi)并繪制散點(diǎn)圖，觀察其空間幾何特征，從而考察各種方法所建參考值范圍的合理性.

由于多元正態(tài)分布法是針對(duì)多元正態(tài)分布資料的最可靠的多變量參考值范圍統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，此處我們通過(guò)考察多元正態(tài)分布情形下改良馬氏深度法和多元正態(tài)分布法所建立參考值范圍的一致性（針對(duì)參考樣本的分類(lèi)結(jié)果一致性），來(lái)驗(yàn)證該方法的可靠性.

實(shí)例分析將采用隨機(jī)抽樣方法（采用SAS的surveyselect過(guò)程實(shí)現(xiàn)）從實(shí)例數(shù)據(jù)抽取800人作為參考樣本，應(yīng)用改良馬氏深度法和多元正態(tài)分布法建立其50%，75%，95%的參考值范圍，并將此參考值范圍應(yīng)用于全部受檢者，判斷其“正、異?！狈诸?lèi)，計(jì)算“正?！闭叩陌俜直炔⑴c理論水平比較，從而評(píng)價(jià)兩種方法所建立參考值范圍的可靠性. 2結(jié)果

2.1參考值范圍幾何特征一般來(lái)講，理想的多變量參考值范圍應(yīng)當(dāng)表現(xiàn)為樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)分布中心區(qū)域上橢圓或近似橢圓的幾何形態(tài). 本研究的分析結(jié)果顯示，現(xiàn)有三種方法中多元正態(tài)分布法的參考值范圍呈中心區(qū)域的橢圓型，多指標(biāo)百分位數(shù)法為矩形，而全息元法則為帶狀，后兩者的結(jié)果不符合中心橢圓區(qū)域的基本要求. 改良馬氏深度法建立的參考值范圍與多元正態(tài)分布法一致，呈中心區(qū)域的橢圓形. 對(duì)于三維或更高維度的數(shù)據(jù)樣本，不難推斷上述結(jié)果應(yīng)當(dāng)同樣適用，此處不再列出.

2.2參考值范圍一致性分析結(jié)果顯示，改良馬氏深度法建立的參考值范圍與多元正態(tài)分布法具有很高的一致性，一致率均在98.5%以上.

2.3實(shí)例分析對(duì)于全部三類(lèi)多元指標(biāo)，改良馬氏深度法建立的參考值范圍大小均比多元正態(tài)分布法更接近理論水平，表現(xiàn)出更高的可靠性（表1）.表1三類(lèi)多元指標(biāo)參考值范圍可靠性對(duì)比情況

3討論

多變量參考值范圍是醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域常見(jiàn)的數(shù)據(jù)處理問(wèn)題之一. 多元正態(tài)分布法的應(yīng)用條件較為嚴(yán)格，要求樣本服從多元正態(tài)分布的假設(shè). 雖然某些資料可通過(guò)變量變換的方式轉(zhuǎn)換為多元正態(tài)分布，但實(shí)際工作中多數(shù)數(shù)據(jù)資料仍無(wú)法滿足此條件［1］，因此多元正態(tài)分布法的適用范圍有限. 目前常用的替代方法多次重復(fù)應(yīng)用單變量參考區(qū)間的方法仍然無(wú)法解決，所進(jìn)行的有關(guān)此類(lèi)問(wèn)題的研究也未能完全解決多元數(shù)據(jù)各分量間相關(guān)性所帶來(lái)的問(wèn)題.

統(tǒng)計(jì)深度函數(shù)作為一種描述多元數(shù)據(jù)空間分布相對(duì)位置的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)量，為多變量參考值范圍統(tǒng)計(jì)學(xué)建立方法的降維操作提供了新的選擇［5-8］. 馬氏深度函數(shù)考慮了多元數(shù)據(jù)的內(nèi)部相關(guān)性，更符合醫(yī)學(xué)多變量參考值范圍中的實(shí)際應(yīng)用需要［9］. 然而其定義中的位置參數(shù)和變異矩陣以參數(shù)法為基礎(chǔ)，影響了其穩(wěn)健性. 本研究以馬氏深度函數(shù)為基礎(chǔ)，提出一種改良的馬氏深度函數(shù)，并嘗試了該深度函數(shù)在解決多變量參考值范圍問(wèn)題方面的應(yīng)用效果. 改良馬氏深度改變了原有函數(shù)定義中的位置參數(shù)和變異矩陣，提高了深度函數(shù)的穩(wěn)健性. 從本研究的分析結(jié)果來(lái)看，改良馬氏深度法能夠建立合法有效的多變量參考值范圍，具有更高的穩(wěn)健性，在醫(yī)學(xué)多變量資料參考值范圍統(tǒng)計(jì)學(xué)建立方法方面值得進(jìn)一步的探討和研究.

【參考文獻(xiàn)】

［1］ Hekking M， Lindemans J， Gelsema ES. A computer program for constructing multivariate reference models［J］. Comput Methods Programs Biomed， 1997， 53(3): 191-200.

［2］ 陳彬， 李克， 林昆， 等. 用多指標(biāo)百分位數(shù)法確定醫(yī)學(xué)參考值［J］. 西部醫(yī)學(xué)， 2003， 1(2): 185-186.

［3］ 王潤(rùn)華， 田小兵. 全息元法制定多指標(biāo)參考值范圍研究［J］. 重慶醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào)， 2001， 26(2): 171-174.

［4］ Zuo YJ， Robert S. General notions of statistical depth function［J］. Anal Stat， 2000， 28(2): 461-482.

［5］ Gerhard JW. A note on the depth function of combinatorial optimization problems［J］. Dis Appl Math， 2001， 108: 325-328.

［6］ Anja S， Peter JR. Halfspace depth and regression depth characterize the empirical distribution［J］. J Multivariate Anal， 1999， 69: 135-153.

［7］ Zuo YJ， Robert S. Structural properties and convergence results for contours of sample statistical depth functions［J］. Anal Stat， 2000， 28(2): 483-499.

第3篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量的分類(lèi)范文

Chang Wei

（Chang'an University School of Economics and Management，Xi'an 710061，China）

摘要： 隨著科技日益發(fā)展，地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)在地質(zhì)工程中也發(fā)揮著重要的作用，這就對(duì)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)提出了更高的要求。本文從地質(zhì)統(tǒng)計(jì)方法入手，簡(jiǎn)要闡述了地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展的現(xiàn)狀，并分析了統(tǒng)計(jì)方法在地質(zhì)工程中的重要作用及其應(yīng)用。

Abstract: With the development of science and technology, geostatistics plays an important role in geological engineering, which puts forward higher demand for geostatistics. Starting from geostatistics, this article illustrates the status quo of geostatistics development, and analyzes the important role of statistical methods and its applications in the geological engineering.

關(guān)鍵詞： 地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué) 地質(zhì)工程 變差函數(shù) 應(yīng)用分析

Key words: geostatistics；geological engineering；variation function；application analysis

中圖分類(lèi)號(hào)：P628+.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1006-4311（2011）29-0081-01

1地質(zhì)統(tǒng)計(jì)方法簡(jiǎn)述

地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)是在礦山儲(chǔ)量計(jì)算工作中慢慢發(fā)展起來(lái)的，是上個(gè)世紀(jì)六七十年代法國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家馬特隆教授（G.Matheron）大量的理論研究基礎(chǔ)上形成的數(shù)學(xué)地質(zhì)學(xué)科的一個(gè)分支，他的專(zhuān)著《應(yīng)用地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)》的問(wèn)世標(biāo)志著地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一門(mén)新興學(xué)科的誕生①。地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)是和采礦業(yè)發(fā)展同步興起的學(xué)科，它是以變差函數(shù)為主要工具，以區(qū)域化變量理論為基礎(chǔ)，研究在空間分布上既有結(jié)構(gòu)性又有隨機(jī)性（或有空間相關(guān)性和依賴(lài)性）的自然現(xiàn)象（包括地質(zhì)現(xiàn)象）的一門(mén)科學(xué)。

2地質(zhì)統(tǒng)計(jì)方法發(fā)展現(xiàn)狀

地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一個(gè)年輕的邊緣學(xué)科，正處在蓬勃向前發(fā)展的階段，目前地質(zhì)統(tǒng)計(jì)方法的發(fā)展主要有以下幾個(gè)方面：

2.1 兩大學(xué)派地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展至今，出現(xiàn)了兩個(gè)學(xué)派。一個(gè)是以A.G儒爾奈耳（A.G Journal）為首的“斯坦福地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)派（非參數(shù)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)派）”。這一學(xué)派研究了不需要對(duì)數(shù)據(jù)的分布做假設(shè)的快速條件模擬、概率克立格法和指示克立格法等方法，并且研究了軟數(shù)據(jù)的使用問(wèn)題。另一個(gè)學(xué)派以馬特隆教授為首，他們開(kāi)展了以正態(tài)的假設(shè)為基礎(chǔ)的析取克立格法和條件模擬研究，把協(xié)同克立格法和主成分分析進(jìn)行有效結(jié)合，形成簡(jiǎn)單克立格法、析取克立格法、泛克立格法和普通克立格法等一系列的方法和理論，這些方法都要用實(shí)際的樣品數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，所以也稱(chēng)“參數(shù)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)”②。

2.2 多學(xué)科的滲透形成新克立格法目前，對(duì)于含有一些特異值，接近了高斯分布的具體數(shù)據(jù)，就要把穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)學(xué)思想應(yīng)用到求變差函數(shù)當(dāng)中，繼而提出了穩(wěn)健克立格法；把多元區(qū)域化的變量引到克立格法中，運(yùn)用兩個(gè)或兩個(gè)以上有相關(guān)性的變量對(duì)某一個(gè)變量估值，繼而產(chǎn)生了協(xié)同克立格法；把多元區(qū)域化的變量引到指示克立格法中，繼而得到了協(xié)同指示克立格法。

2.3 多領(lǐng)域應(yīng)用地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)目前不斷擴(kuò)展其應(yīng)用領(lǐng)域，深入到生活的各個(gè)方面。

3地質(zhì)統(tǒng)計(jì)方法在地質(zhì)工程中的重要作用

隨著市場(chǎng)飛速發(fā)展，統(tǒng)計(jì)方法運(yùn)用在地質(zhì)工程是時(shí)代潮流發(fā)展的必然。以前我們?cè)谟?jì)算礦產(chǎn)資源的儲(chǔ)量時(shí)，常用不同級(jí)別儲(chǔ)量的工程密度，用稀密法得到相對(duì)誤差來(lái)論證礦產(chǎn)資源儲(chǔ)量的可靠程度，并將相對(duì)誤差值作為衡量礦產(chǎn)資源儲(chǔ)量精度的標(biāo)準(zhǔn)。然而，這種方法缺乏科學(xué)根據(jù)，被許多人置疑，地質(zhì)統(tǒng)計(jì)方法的出現(xiàn)很好地解決了這類(lèi)問(wèn)題。地質(zhì)統(tǒng)計(jì)工作是深化我國(guó)經(jīng)濟(jì)體制改革和加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然要求。地質(zhì)統(tǒng)計(jì)不但可以整體估計(jì)，還能對(duì)局部進(jìn)行估計(jì)，對(duì)原有的數(shù)學(xué)方法和理論進(jìn)行選擇創(chuàng)新，把更好地解決面臨的地質(zhì)問(wèn)題作為目標(biāo)。地質(zhì)統(tǒng)計(jì)估計(jì)的克立格方差是一個(gè)很好的估計(jì)精度，其估計(jì)精度高較高。地質(zhì)統(tǒng)計(jì)的隨機(jī)模擬能很好的再現(xiàn)出地質(zhì)變量變化，從而為定量研究地質(zhì)體提供一個(gè)有利的基礎(chǔ)和可靠的保障。

4一維變差函數(shù)

可以假設(shè)空間中一點(diǎn)只在一維數(shù)軸x上變化，把區(qū)域化變量Z（x）在x，x+l兩點(diǎn)處的數(shù)值的差的方差的一半定義成區(qū)域化變量Z（x）在x方向上的變差函數(shù)，記為：?漬（x）=■V[Z（x）-Z（x+l）]=■E[Z（x）-Z（x+l）]2-｛E[Z（x）]-E[Z（x+l）]｝2公式中，?漬（x）表示變差函數(shù)；E表示期望值，V表示方差。變差函數(shù)的函數(shù)值僅依賴(lài)于x和l兩個(gè)自變量。在本假設(shè)條件下，變差函數(shù)僅依賴(lài)于分割它們的距離l和方向，因而變差函數(shù)可定義成：變差函數(shù)是在任一方向，相距l(xiāng)的兩個(gè)區(qū)域化變量[Z（x）和[Z（x+l）的增量的方差的一半。變差函數(shù)是一個(gè)有關(guān)距離的函數(shù)，描述不同位置變量的相似性，?漬值越大，變量的相關(guān)性越差。通常情況下，?漬值隨著距離矢量l的增大而增大，直到到達(dá)一定值時(shí)?漬達(dá)到極大值，之后保持不變。

5統(tǒng)計(jì)方法在地質(zhì)工程中的應(yīng)用

1977年地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)正式引入我國(guó)，經(jīng)過(guò)我國(guó)對(duì)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)方法的努力學(xué)習(xí)，地質(zhì)統(tǒng)計(jì)方法在我國(guó)得到了飛快的發(fā)展，目前廣泛應(yīng)用于以下幾個(gè)方面：

5.1 用于儲(chǔ)層的預(yù)測(cè)石油地質(zhì)學(xué)研究中的一個(gè)重要的難點(diǎn)和熱點(diǎn)，就是對(duì)儲(chǔ)層的參數(shù)進(jìn)行一個(gè)有效的科學(xué)的預(yù)測(cè)。我國(guó)原先利用的是傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法，這種方法是純數(shù)學(xué)的方法，沒(méi)有充分考慮到儲(chǔ)層參數(shù)間相關(guān)性和空間連續(xù)性的問(wèn)題，也不附帶任何的地質(zhì)意義，因此，對(duì)儲(chǔ)層的參數(shù)預(yù)測(cè)有較大局限性。使用地質(zhì)統(tǒng)計(jì)方法就可以有效解決這一問(wèn)題，它以區(qū)域化的變量理論作為基礎(chǔ)，對(duì)地質(zhì)參數(shù)的空間變化方向性和趨勢(shì)都有了充分的全面的考慮，再克里金方法的外推和插值的功能，算出了與地質(zhì)規(guī)律吻合的統(tǒng)計(jì)方法和模型，繼而表征儲(chǔ)層參數(shù)的規(guī)律變化，利用這規(guī)律，針對(duì)滲透率和孔隙度等參數(shù)的空間展布開(kāi)展有效又合理的預(yù)測(cè)。

5.2 用于不確定性描述油藏的復(fù)雜變化，很難通過(guò)動(dòng)態(tài)或靜態(tài)的確定性模型來(lái)反映。只有運(yùn)用地質(zhì)統(tǒng)計(jì)方法，用不確定性的描述，才能反映出真實(shí)的復(fù)雜油藏模型。地質(zhì)統(tǒng)計(jì)方法最大的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是可以很方便地把不同的資料有效整合應(yīng)用，如生產(chǎn)、測(cè)井、地震、地質(zhì)等方面信息，這些對(duì)于油藏準(zhǔn)確的描述是非常關(guān)鍵的。這種不確定性的描述可以給油藏工程師一個(gè)可選擇的參考，幫助他們?nèi)娣治?，制定一個(gè)合理的科學(xué)的開(kāi)發(fā)方案。

5.3 用于數(shù)據(jù)整合地質(zhì)統(tǒng)計(jì)方法通過(guò)隨機(jī)模擬方法和油藏?cái)?shù)值模擬相結(jié)合，繼而預(yù)測(cè)出油藏動(dòng)態(tài)的特征，為調(diào)整和制定開(kāi)發(fā)決策和提高最終的采收率提供一個(gè)合理的依據(jù)。

6結(jié)語(yǔ)

統(tǒng)計(jì)學(xué)在地質(zhì)工程應(yīng)用中經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，已初顯成效。而且其應(yīng)用范圍正在逐漸擴(kuò)大。我們有理由相信，隨著地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的不斷完善，其必將發(fā)展成為一個(gè)通用性工具性的科學(xué)。

注釋?zhuān)?/p>

①孫洪泉.地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)及其應(yīng)用[M].徐州.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)出版社，1990.

②李黎，王永剛.地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用綜述[J].勘探地球物理進(jìn)展，2006，（03）.

參考文獻(xiàn)：

第4篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量的分類(lèi)范文

[關(guān)鍵詞]巖土參數(shù) 變異性 評(píng)價(jià)分析

[中圖分類(lèi)號(hào)] P58 [文獻(xiàn)碼] B [文章編號(hào)] 1000-405X（2015）-7-437-1

隨著建筑、交通等建設(shè)規(guī)模的擴(kuò)大，建筑物對(duì)地基的承載能力、沉降幅度的要求越來(lái)越高了。要滿足這種高精度的巖土工程設(shè)計(jì)要求，取得建筑區(qū)域的巖土參數(shù)，并通過(guò)研究巖土參數(shù)，更加科學(xué)反映建設(shè)區(qū)域的巖土特質(zhì)，在施工前對(duì)建筑工程帶來(lái)必要的數(shù)據(jù)參考，從而保證工程建設(shè)的安全性和可靠性。

在工程建設(shè)中， 人們認(rèn)識(shí)到同一點(diǎn)不同深度及同一地區(qū)的不同點(diǎn)處的巖土參數(shù)具有一定的差異， 對(duì)巖土參數(shù)的空間變異性有一定的認(rèn)識(shí)。但是為了便于原始數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析而將巖土介質(zhì)視為均質(zhì)各向同性地層。卻忽略了巖土參數(shù)的空間變異性， 而將這種“差異”僅僅作為試驗(yàn)過(guò)程中的純隨機(jī)誤差。在巖土工程領(lǐng)域的可靠性設(shè)計(jì)中， 若將參數(shù)樣本統(tǒng)計(jì)值直接作為巖土參數(shù)的空間統(tǒng)計(jì)值， 將對(duì)可靠度計(jì)算精度產(chǎn)生直接影響。

因此， 巖土參數(shù)的空間變異性分析和相關(guān)距離的計(jì)算一直受到重視。巖土最重要的特征是具有復(fù)雜的變異性也即地域特征，導(dǎo)致其參數(shù)值有顯著不確定性。巖土參數(shù)是巖土工程設(shè)計(jì)時(shí)需要考慮的基本要素，同時(shí)巖土參數(shù)的空間變異性已經(jīng)被人們所認(rèn)識(shí)，并逐步引入巖土工程的實(shí)際分析之中。

本文通過(guò)巖土空間參數(shù)的變異性來(lái)源及其評(píng)價(jià)分析的闡述，說(shuō)明巖土參數(shù)在巖土工程中的作用。

1巖土參數(shù)空間變異性的來(lái)源與特征

巖土參數(shù)所具有的不確定性除了來(lái)自巖土勘察導(dǎo)致的誤差外，巖土參數(shù)本身也有了隨機(jī)變量的特性。我們知道，長(zhǎng)期地質(zhì)變遷形成的巖土，其性質(zhì)極為復(fù)雜。巖土因?yàn)槠浞蔷|(zhì)和各向異性的特點(diǎn)，使得它具備有空間的變異性，這種空間變異性與建筑勘察時(shí)對(duì)巖土取樣過(guò)程中的失真和量測(cè)誤差，是導(dǎo)致巖土參數(shù)變異性的主要因素。

巖土變異性的來(lái)源總結(jié)起來(lái)可以歸入以下幾類(lèi)：首先是巖土其本身的變異或者是模型變異，也來(lái)自于為試驗(yàn)誤差或者是統(tǒng)計(jì)誤差。而在大樣本條件下，并舍棄明顯不合理試驗(yàn)值后，可以忽略模型和統(tǒng)計(jì)部分引起的變異。根據(jù)區(qū)域化變量理論，可將展布于一定空間范圍內(nèi)，相互之間具有一定相關(guān)性的隨機(jī)變量視為區(qū)域化變量。這恰好反映出巖土參數(shù)的空間相關(guān)性和隨機(jī)性。

因此，巖土工程的設(shè)計(jì)計(jì)算中涉及的抗剪強(qiáng)度指標(biāo)、壓縮模量（系數(shù)）、孔隙比、容重和滲透系數(shù)等都可以看作區(qū)域化變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

2巖土參數(shù)變異性的評(píng)價(jià)分析

巖土參數(shù)空間變異性分析，是根據(jù)取樣并測(cè)定的數(shù)據(jù)資料，分析巖土參數(shù)的空間變化特征、參數(shù)自身及各參數(shù)之間的空間相互關(guān)系，以及將分析得到的結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際的工程中，并對(duì)未測(cè)點(diǎn)參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)化估值，還可分析預(yù)測(cè)狀態(tài)變量的空間分布。

在實(shí)際工程設(shè)計(jì)中，許多巖土參數(shù)可以看作是區(qū)域化變量。比如土的孔隙度相對(duì)密度塑性指數(shù)、滲透系數(shù)、壓縮模量、抗剪（ 壓） 強(qiáng)度以及某一特定持力土層的厚度等。它們的依隨空間位置點(diǎn)而變化， 并且具有兩個(gè)基本屬性，即結(jié)構(gòu)性與隨機(jī)性。由于區(qū)域化變量具有上述特殊性質(zhì)，如果用經(jīng)典概率統(tǒng)計(jì)方法來(lái)研究、描述這類(lèi)性質(zhì)的變化是非常不容易的，因?yàn)樗鼰o(wú)法道道巖土參數(shù)的空間結(jié)構(gòu)方面的信息。

而通過(guò)區(qū)域化變量理論中的一個(gè)簡(jiǎn)單工具一一變異函數(shù)， 就可以很好的描述區(qū)域化變量的上述特性，并對(duì)區(qū)域化的變異性也能反映。

目前多數(shù)巖土工程可靠性分析計(jì)算中，巖土參數(shù)的變異性是按概率統(tǒng)計(jì)中的隨機(jī)變量變異性來(lái)評(píng)估的，它采用樣本的均方差與樣本均值的比值（一般叫做變異系數(shù)）來(lái)表示，這很容易忽略巖土參數(shù)變異性中很重要的特點(diǎn)，即結(jié)構(gòu)性。而我們采用的區(qū)域化變量理論中的變異函數(shù)來(lái)描述巖土參數(shù)空間變異性就彌補(bǔ)這一缺點(diǎn)。從而將這類(lèi)變量的變異性分析的任務(wù)得以實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，利用地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法可以得到的巖土參數(shù)空間結(jié)構(gòu)信息，定量的描述巖土參數(shù)的空間變異性，更全面的分析巖土參數(shù)的空間變化，以及通過(guò)巖土工程勘探網(wǎng)的合理布局，從而得到定量的有關(guān)巖土參數(shù)空間的最優(yōu)化值。而經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)方法使用的標(biāo)準(zhǔn)差，變異系數(shù)特征值的離散隨機(jī)變量等參數(shù)，這些值的特征通常能用來(lái)總結(jié)某個(gè)范圍內(nèi)的巖土參數(shù)值給定的離散的規(guī)模以及總體集中度，卻不可能反映巖土參數(shù)的空間局部作用域和特征值的一個(gè)特定的方向。所以，地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法忽視巖土參數(shù)變異性的缺點(diǎn)，從而對(duì)巖土參數(shù)的空間變異性進(jìn)行更現(xiàn)實(shí)的分析和評(píng)價(jià)。

3結(jié)論

巖土參數(shù)的不確定性根源是巖土參數(shù)的空間變異性和量測(cè)系統(tǒng)變異性所導(dǎo)致的。巖土參數(shù)的變異性特征確定了巖土參數(shù)的空間分布的結(jié)構(gòu)性和隨機(jī)性的雙重特征，因此我們就用巖土參數(shù)的區(qū)域化變量理論對(duì)巖土參數(shù)的空間變異性做出客觀的評(píng)估。變異函數(shù)及其參數(shù)的使用，使得我們能夠?qū)r石結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行定量描述，從定量的角度揭示巖土屬性空間變異規(guī)律，在區(qū)域化變量空間結(jié)構(gòu)分析基礎(chǔ)上構(gòu)建出的有別于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的方向綜合變異指標(biāo)，然后充分利用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)所丟失的信息，就可以對(duì)巖土參數(shù)的空間變異性得出可靠的定量評(píng)價(jià)。地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)是巖土工程研究巖土的空間變異性及數(shù)學(xué)地質(zhì)領(lǐng)域有效的工具，有很廣闊的應(yīng)用前景，這體現(xiàn)其在儲(chǔ)量計(jì)算、勘探等領(lǐng)域探索，以及采礦設(shè)計(jì)和采礦地質(zhì)等方面都顯示了強(qiáng)大的生命力，已經(jīng)成為描述和考察各種自然資源工程學(xué)科。地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)研究巖土參數(shù)幾個(gè)空間變異性，可以更全面的揭示巖土參數(shù)的空間分布特征，從而更為準(zhǔn)確評(píng)估建筑工地的巖土特征，為工程施工前的做可靠的參照依據(jù)。

參考文獻(xiàn)

[1]朱小林：巖上工程參數(shù)的評(píng)價(jià)（巖上工程系列講座第五講） [J].工程勘察，1989年5 期.

[2]戴維著，孫惠文，劉承柞譯.礦產(chǎn)儲(chǔ)量的地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)評(píng)價(jià)（ 數(shù)學(xué)地質(zhì)進(jìn)展2）[J].地質(zhì)出版社，北京，1989年.

[3]王俊庸.地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)及共在煤炭資源開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用[J].煤炭工業(yè)出版社， 1990

第5篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量的分類(lèi)范文

【關(guān)鍵詞】 離家；意念；行為；因素分析，統(tǒng)計(jì)學(xué)；學(xué)生

【中圖分類(lèi)號(hào)】 R 179 R 395.6 B 844.2 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】1000-9817(2007)07-0592-02

Runaway and Its Influencing Factors Among the Urban Junior Middle School Students in Henan Province/YANG Bian-sheng, HE Jian, ZHONG Ya, et al.H enan Provincial Center for Disease Prevention and Control, Zhengzhou(450016), Ch ina

【Abstract】 Objective To investigate the incidence of runaway and its influencing factors among urban junior middle school students in Henan Province, and to provide bases for the intervention measures. Methods By using health related behaviors questionnaire for Chinese youths, a str a tified sample of 5 158 students from 12 junior middle schools in 4 cities in Hen an Province were surveyed. The influencing factors were analyzed. Result s During the 12 months preceding the survey, 35.3% had the ideation of runaway from home and 7.2% tried to do it. Logistic regression analysis indicate d that smoking on-set age, living with stepfather, suicidal ideation, weight lo sing, loneliness, time of watching TV and insomnia were closely correlated with the ideation of runaway from home. Conclusion Effective measure s should be taken to prevent runaway behaviors among youths.

【Key words】 Intergenerational relations;Thought;Behavior;Fact or analysis,statistical;Students

為了解河南省城市初中生離家出走情況，以便為制訂干預(yù)措施提供依據(jù)，根據(jù)中國(guó)疾病 預(yù)防控制中心(CDC)《中國(guó)青少年健康危險(xiǎn)行為調(diào)查研究方案》的實(shí)施安排，河南省疾病預(yù) 防控制中心于2004年11月-2005年10月對(duì)河南省4個(gè)省轄市的青少年離家出走情況進(jìn)行了調(diào)查 ，報(bào)道如下。

1 對(duì)象與方法

1.1 對(duì)象 選取河南省4個(gè)省轄市，共調(diào)查學(xué)生5 158名。其中男生2 554名 ，女生2 604名；一至三年級(jí)學(xué)生分別為1 796，2 069和1 293名；普通初中學(xué)生2 524 名，重點(diǎn)初中學(xué)生2 634名。年齡為11～16歲。

1.2 方法 采用分層整群抽樣方法，首先將各省轄市市區(qū)內(nèi)初中學(xué)校按類(lèi)型 分為普通初中和重點(diǎn)初中2層，采用系統(tǒng)抽樣方法抽取調(diào)查點(diǎn)校，再采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣方法 ，每個(gè)年級(jí)隨機(jī)選取2～3個(gè)班。調(diào)查問(wèn)卷采用中國(guó)CDC制定的“中國(guó)青少年健康相關(guān)行為調(diào) 查問(wèn)卷”，離家出走是其中一部分。由經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的省轄市疾病預(yù)防控制中心學(xué)校衛(wèi)生專(zhuān)業(yè)人 員擔(dān)任調(diào)查員，在學(xué)校保健教師的配合下，組織學(xué)生以班級(jí)為單位進(jìn)行不記名問(wèn)卷調(diào)查。

1.3 統(tǒng)計(jì)分析 調(diào)查數(shù)據(jù)采用Epi Data軟件進(jìn)行錄入，并采用雙錄入法對(duì)錄 入數(shù)據(jù)進(jìn)行核查，以保證錄入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確可靠。數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)處理采用Stata 9.0軟件進(jìn)行。

2 結(jié)果

2.1 離家出走意念 35.3%的學(xué)生調(diào)查前1 a想過(guò)離家出走，其中男生為31.7 ％，女生為38.7％，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=27.31，P＜0.01）；一年級(jí)學(xué)生報(bào) 告率為29.6％，二年級(jí)為37.7％，三年級(jí)為39.6％，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=40 .94，P＜0.01）。

學(xué)習(xí)成績(jī)不同，離家出走意念的報(bào)告率也明顯不同，自我評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)成績(jī)差、成績(jī)中下等、成 績(jī)中等、成績(jī)中上等、成績(jī)好的兒童離家出走意念的報(bào)告率分別為44.54％(163/366)，43 .05％(406/943)，34.80％(505/1 451)，32.00％(423/1 322)和28.01％(145/516)，差異 有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=56.04，P＜0.01）。

2.2 離家出走行為 7.2%的學(xué)生在調(diào)查前1 a曾嘗試離家出走。男生離家出 走的報(bào)告率（9.3％）高于女生（5.3％），差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=30.52，P＜ 0.01）。一年級(jí)學(xué)生離家出走報(bào)告率為6.6％，二年級(jí)為7.4％，三年級(jí)為7.8％，差異無(wú)統(tǒng) 計(jì)學(xué)意義（χ2=1.79，P＞0.05）。自我評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)成績(jī)差、成績(jī)中下等、成績(jī)中 等、成績(jī)中上等、成績(jī)好的兒童曾嘗試離家出走的報(bào)告率分別為14.60％，9.70％，6.55％ ，4.93％和5.51％，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=51.09，P＜0.01）。

2.3 單親家庭兒童離家出走傾向 603名單親家庭的子女中，在調(diào)查前1 a曾 想過(guò)離家出走的為43.45％，高于雙親家庭(34.48％)，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2= 8.75，P＜0.01）；曾嘗試離家出走的占10.78％，高于雙親家庭(6.81％)，差異有統(tǒng)計(jì) 學(xué)意義（χ2=12.52，P＜0.01）。

2.4 重組家庭兒童離家出走傾向 66名重組家庭子女中，在調(diào)查前1 a中想 過(guò)離家出走的占62.1%，曾嘗試離家出走的占21.1％，產(chǎn)生離家出走意念和曾嘗試離家出走 的報(bào)告率均高于單親家庭，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=8.37,6.21，P＜0.01或P＜0.05）。

2.5 離家出走意念發(fā)生的相關(guān)因素分析 以離家出走意念有無(wú)作為因變量， 以父母文化程度、學(xué)習(xí)成績(jī)、課外活動(dòng)時(shí)間、課外補(bǔ)習(xí)時(shí)間、上網(wǎng)時(shí)間等47項(xiàng)相關(guān)影響因素 作為自變量(所有自變量均為二分類(lèi)變量或有序變量)，進(jìn)行單因素非條件Logistic回歸分析 ，最后篩選出31項(xiàng)因素具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

以離家出走意念有無(wú)作為因變量，以單因素Logistic回歸分析具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的31項(xiàng)因素和 行為作為自變量，進(jìn)行多因素非條件Logistic回歸分析（Backward法，剔除和選入變量的概 率為0.05和0.06），最后入選Logistic回歸模型的影響因素有7項(xiàng)，模型回代的準(zhǔn)確率為77. 0%。見(jiàn)表1。

3 討論

調(diào)查結(jié)果表明，在河南省城市初中學(xué)生中，有35.3%產(chǎn)生過(guò)離家出走的意念。產(chǎn)生離家出走 意念與嘗試離家出走人數(shù)之比約為5∶1。河南省初中學(xué)生離家出走意念及離家出走行為的報(bào) 告率均高于沈陽(yáng)［1］，低于廣西［2］。離家出走意念、嘗試離家出走的報(bào)告 率存在明顯的性別差異，且隨年級(jí)的升高而增加。女生嘗試離家出走的報(bào)告率低于男生，但 離家出走意念的報(bào)告率卻明顯高于男生。本研究結(jié)果提示，父母離異、再婚、學(xué)業(yè)不良均是 影響兒童青少年離家出走行為發(fā)生的重要因素，首次吸煙年齡、節(jié)食減肥、孤獨(dú)感、看電視 、失眠等因素和行為與離家出走意念密切相關(guān)。具有離家出走傾向的初中生其自殺意念的報(bào) 告率是正常學(xué)生的6倍，其OR值為6.63。對(duì)尚未成年的兒童來(lái)說(shuō)，家庭和父母是他們成 長(zhǎng)過(guò)程中的保護(hù)者和依賴(lài)者，一旦沒(méi)有了依靠，而他們又不具有成年人獨(dú)立解決問(wèn)題的能力 ，離家出走便成為解決目前生活處境的一種辦法。但離家出走不僅不能解決他們學(xué)習(xí)和生活 中遇到的問(wèn)題，且由于沒(méi)有收入，缺乏社會(huì)經(jīng)驗(yàn)，增加了其他危險(xiǎn)性，使他們常常成為犯罪 的受害者，被搶劫、毆打或遭到性攻擊。離家出走的青少年，特別是經(jīng)常出走的，很有可能 參與一些非法活動(dòng)，包括吸毒、酗酒、的混亂等，對(duì)他們的生理和心理造成更加嚴(yán)重 的傷害［3］。在城市初中學(xué)生中，約1/3產(chǎn)生過(guò)離家出走的意念，這不能不引起政府 有關(guān)部門(mén)、家庭乃至全社會(huì)的高度關(guān)注。

4 參考文獻(xiàn)

［1］ 湯先偉，張丹，范康敏，等.沈陽(yáng)市城區(qū)初中學(xué)生健康危險(xiǎn)行為現(xiàn)狀.中國(guó)慢性病預(yù) 防與控制，2001，14(2)：88-90.

［2］ 阮青，黃林，韓彥彬，等.廣西青少年傷害相關(guān)危險(xiǎn)行為流行狀況調(diào)查.廣西預(yù)防醫(yī) 學(xué)，2005，11 (5)：288-289.

［3］ HAUKSSON H,ARNARSON EO.Operation of an emergency shelter in the Red Cross

第6篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量的分類(lèi)范文

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；統(tǒng)計(jì)學(xué)；涵義

統(tǒng)計(jì)學(xué)如何為數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，這是在“數(shù)據(jù)挖掘”飛速發(fā)展的今天，統(tǒng)計(jì)工作者必須回答的一個(gè)問(wèn)題，我國(guó)廈門(mén)大學(xué)的朱建平教授提出：“統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)該隨時(shí)關(guān)注數(shù)據(jù)分析，哪里有數(shù)據(jù)，哪里就應(yīng)該有統(tǒng)計(jì)分析?！苯y(tǒng)計(jì)學(xué)是搜集、展示、分析和解釋數(shù)據(jù)的學(xué)科，它擁有非常深厚的理論基礎(chǔ)，并在社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮著巨大的作用。近代統(tǒng)計(jì)學(xué)方法與信息處理的關(guān)系日益密切，作為信息處理的一個(gè)基本工具，統(tǒng)計(jì)學(xué)方法將發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。

數(shù)據(jù)挖掘是近十幾年里發(fā)展起來(lái)的一門(mén)嶄新的學(xué)科，由于它與統(tǒng)計(jì)學(xué)都關(guān)心從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)某種結(jié)構(gòu)，因而從數(shù)據(jù)挖掘誕生之日起，就與統(tǒng)計(jì)學(xué)有了千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系。

一、統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘的涵義

統(tǒng)計(jì)學(xué)是應(yīng)用數(shù)學(xué)的一個(gè)分支，主要通過(guò)利用概率論建立數(shù)學(xué)模型，收集所觀察的系統(tǒng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行量化的分析、總結(jié)，進(jìn)行推斷和預(yù)測(cè)，為相關(guān)決策提供依據(jù)和參考；它分為描述統(tǒng)計(jì)和推斷統(tǒng)計(jì)。描述統(tǒng)計(jì)包括對(duì)客觀現(xiàn)象的度量、調(diào)查方案的設(shè)計(jì)，對(duì)所收集的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行加工整理、綜合概括，通過(guò)圖示、列表等方式進(jìn)行分析和描述。推斷統(tǒng)計(jì)是在搜集、整理監(jiān)測(cè)樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對(duì)有關(guān)總體做出推斷，其特點(diǎn)是根據(jù)隨機(jī)性的觀測(cè)樣本數(shù)據(jù)以及問(wèn)題的條件和假定，對(duì)未知事務(wù)做出以概率形式表述的推斷。

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的，人們事先不知道的，但又具有潛在價(jià)值的信息和知識(shí)（模型或規(guī)則）的過(guò)程。這個(gè)定義包括以下含義：數(shù)據(jù)源必然是真實(shí)的、大量的、含噪聲的；發(fā)現(xiàn)的知識(shí)可接受、可理解、可運(yùn)用，并不要求發(fā)現(xiàn)放之四海皆準(zhǔn)的知識(shí)，僅支持特定的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。它能高度自動(dòng)化的分析原有數(shù)據(jù)，做出目的性推理，從中挖掘出潛在的模式，從而幫助決策者調(diào)整策略，做出正確的決策。它融數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、人工智能技術(shù)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)技術(shù)和可視化技術(shù)為一體，是一個(gè)多學(xué)科相互交叉又融合所形成的一個(gè)新興的具有廣泛應(yīng)用前景的研究領(lǐng)域。

二、統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系

（一）數(shù)據(jù)挖掘雖不同于統(tǒng)計(jì)分析，但許多挖掘技術(shù)又來(lái)源于統(tǒng)計(jì)分析，數(shù)據(jù)挖掘中有許多工作可以由統(tǒng)計(jì)方法來(lái)完成。比如預(yù)言算法（回歸）、抽樣、基于經(jīng)驗(yàn)的設(shè)計(jì)等。

（二）數(shù)據(jù)挖掘不是為了替代傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，相反，數(shù)據(jù)挖掘是統(tǒng)計(jì)分析方法的擴(kuò)展和延伸。大多數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)都基于完善的數(shù)學(xué)理論和高超的技巧，其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確程度還是令人滿意的，但對(duì)于使用者的知識(shí)要求比較高。而隨著計(jì)算機(jī)能力的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘可以利用相對(duì)簡(jiǎn)單和固定程序完成同樣的功能。

（三）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)為統(tǒng)計(jì)學(xué)提供了一個(gè)嶄新的應(yīng)用領(lǐng)域，也對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論研究提出了挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有相當(dāng)大的比重是由高等統(tǒng)計(jì)學(xué)中的多變量分析所支撐。

（四）統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合日益緊密。數(shù)學(xué)是傳統(tǒng)意義上統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的首要工具，而計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)為代表的信息技術(shù)，正逐漸成為統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用的首要工具。隨著數(shù)據(jù)源的不斷膨脹和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的日益復(fù)雜，單純依靠數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，已漸露力不從心之態(tài)，而統(tǒng)計(jì)學(xué)的同步發(fā)展，正不斷充實(shí)、完善著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。因此，隨著信息化水平的提高，統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用平臺(tái)漸趨統(tǒng)一。

三、預(yù)測(cè)性挖掘中常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)學(xué)預(yù)測(cè)性方法主要有判別分析和回歸分析。其中，判別分析用于對(duì)離散型目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)，而回歸分析則主要用于對(duì)連續(xù)性目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)。

（一）判別分析是在已知研究對(duì)象分成若干類(lèi)型（或組別）并已取得各種類(lèi)型的一批已知樣品的觀測(cè)數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上根據(jù)某些準(zhǔn)則建立判別式，然后對(duì)未知類(lèi)型的樣品進(jìn)行判別分類(lèi)。判別分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本分析方法之一。

第7篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量的分類(lèi)范文

【關(guān)鍵詞】 腦梗死； 血尿酸； 空腹血糖

中圖分類(lèi)號(hào) R743.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 B 文章編號(hào) 1674-6805（2014）26-0065-02

尿酸是核酸中嘌呤堿的最終代謝產(chǎn)物，由于高尿酸血癥往往與高血壓、糖尿病、血脂異常等腦梗死的這些危險(xiǎn)因素同時(shí)存在，高尿酸血癥對(duì)人類(lèi)罹患腦梗死產(chǎn)生的影響一直備受關(guān)注。近年來(lái)的研究證實(shí)，高尿酸血癥除了明確與痛風(fēng)的發(fā)病有關(guān)以外，也是腦血管病的危險(xiǎn)因素之一[1]。而缺血性腦血管?。X梗死）是老年人中的常見(jiàn)病，具有高發(fā)病率、高致殘率、高復(fù)發(fā)率的特點(diǎn)，對(duì)老年人的危害極大。為進(jìn)一步研究老年人高尿酸血癥與腦梗死的關(guān)系，筆者對(duì)68例老年腦梗死患者和65例老年非腦梗死患者的血尿酸水平進(jìn)行測(cè)定并做分析，現(xiàn)報(bào)告如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2011年1月-2013年3月筆者所在醫(yī)院收治的60歲及以上老年人發(fā)生腦梗死的患者68例，將其作為腦梗死組。其中男45例，女23例，年齡60～85歲，平均（69.6±8.5）歲。按1995年全國(guó)第四次腦血管病會(huì)議指定的診斷標(biāo)準(zhǔn)，所有患者入院后均經(jīng)頭顱CT或MRI檢查確診。對(duì)照組：隨機(jī)抽取同期非心腦血管疾病老年患者（既往無(wú)心腦血管疾病病史）65例，其中男43例，女22例，年齡60～82歲，平均（71.3±9.1）歲。兩組均排除患有腎臟疾病、腫瘤、肝腎移植后、血液病者，且近2個(gè)月未服用利尿劑等影響尿酸代謝的藥物。兩組患者年齡、性別、體重指數(shù)等一般資料比較差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05），具有可比性。

1.2 方法

兩組患者均避免高脂及高嘌呤飲食，檢查前禁食12 h以上，于入院后次日清晨空腹抽肘靜脈血。采用SIEMENS公司生產(chǎn)的Dimension RL Max型生化分析儀，測(cè)定尿酸（UA）、空腹血糖（FPG）、總膽固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）等指標(biāo)。試劑由SIEMENS公司提供，操作方法按試劑盒說(shuō)明書(shū)進(jìn)行。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

采用SPSS 19.0軟件對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)量資料用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（x±s）表示，比較采用t檢驗(yàn)，計(jì)數(shù)資料采用字2檢驗(yàn)，各組計(jì)量資料符合正態(tài)分布，數(shù)據(jù)采用二分類(lèi)Logistic回歸分析法進(jìn)行多因素分析。P

2 結(jié)果

2.1 腦梗死組與對(duì)照組患者血清尿酸、血糖及血脂水平的比較

腦梗死組UA、FPG、TC、TG、LDL-C均高于對(duì)照組，兩組比較差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

2.2 腦梗死相關(guān)危險(xiǎn)因素的Logistic回歸分析

以是否發(fā)生腦梗死作為因變量，將上述兩組比較差別有顯著意義的各測(cè)量指標(biāo)（UA、FPG、TC、TG、LDL-C）作為自變量，采用向前逐步法，進(jìn)行二分類(lèi)Logistic分析，獲得P

3 討論

嘌呤堿主要在肝臟、腎臟和小腸中通過(guò)黃嘌呤氧化酶降解，形成終產(chǎn)物尿酸，體內(nèi)的尿酸主要由消化道和腎臟排泄。引起尿酸生成增多或排泄減少的因素均可引起循環(huán)中尿酸濃度增高，如高嘌呤飲食、代謝性和腫瘤性疾病、溶血、嘌呤代謝和尿酸合成途徑中各種酶的活性變化、腎臟濾過(guò)功能減退及主動(dòng)轉(zhuǎn)換功能受損、有機(jī)酸排泄增加、某些藥物如利尿劑和化療藥物影響等。老年人由于腎動(dòng)脈硬化，腎血管阻力升高，腎血流相對(duì)減少，更容易引起高尿酸血癥。高尿酸血癥導(dǎo)致腦梗死的發(fā)病機(jī)制主要有：引起血管內(nèi)皮受損，激活血小板，影響凝血及纖溶功能，引起炎癥反應(yīng)，引起血壓升高，加重脂代謝異常等[2-4]。

本組資料顯示，老年腦梗死患者的血尿酸水平（412.6±51.3）μmol/L明顯高于老年非腦梗死者（298.6±39.8）μmol/L，比較差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

總之，血尿酸水平與老年人缺血性腦血管病的發(fā)生、發(fā)展和預(yù)后密切相關(guān)，腦梗死患者的血尿酸水平及高尿酸血癥的發(fā)生率常高于非腦梗死者，且血尿酸水平與腦梗死發(fā)生率呈正相關(guān)，多數(shù)研究認(rèn)為尿酸水平與腦梗死的預(yù)后呈負(fù)相關(guān)。因此加強(qiáng)對(duì)老年腦梗死患者血尿酸的監(jiān)測(cè)和高尿酸血癥的干預(yù)，對(duì)于改善預(yù)后、減少?gòu)?fù)發(fā)、提高患者的遠(yuǎn)期生存質(zhì)量，無(wú)疑具有重要的臨床意義。

參考文獻(xiàn)

[1] Heo S H， Lee S H.High levels of serum uric acid are associated with silent brain infarction[J].J Neurol Sci，2010，297（2）：6-10.

[2] Zhou H D，Wang Y J，Li J C，et al.Frequency and risk factors of vascular cognitive impairment three months after ischemic stroke in china：the Chongqing stroke study[J].Neuroepidemiology，2005，24（12）：87.

[3] Iwashmia Y，Horio T，Kamide K，et al.Uric acid，left ventricular mass index，and risk of cardiovascular disease in essential hypertension[J].Hypertension，2006，28（2）：195-203.

[4]李遞通，梁志堅(jiān).尿酸與腦梗死關(guān)系的研究進(jìn)展[J].醫(yī)學(xué)綜述，2013，19（4）：612-614.

[5] Weir C J，Muir S W，Walter M R，et al.Serum urate as an independent predictor of poor outcome and future vascular events after acute stroke[J].Stroke，2003，34（5）：1951-1957.

[6]楊淑琴，張澤萍.單純藥物治療與聯(lián)合高壓氧治療急性腦梗死臨床分析[J].中國(guó)醫(yī)學(xué)創(chuàng)新，2013，10（18）：48-49.

[7]王麗.高尿酸血癥與急性腦梗死的相關(guān)性研究[J].中國(guó)現(xiàn)代神經(jīng)疾病雜志，2011，11（3）：358-359.

第8篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量的分類(lèi)范文

關(guān)鍵詞：統(tǒng)計(jì)學(xué)；教學(xué)模式；EXCEL

進(jìn)入21世紀(jì)，隨著我國(guó)市場(chǎng)化步伐的加快，社會(huì)對(duì)新知識(shí)的需求日益增加， 無(wú)論是國(guó)民經(jīng)濟(jì)管理，還是公司企業(yè)乃至個(gè)人的經(jīng)營(yíng)、投資決策，都越來(lái)越依賴(lài)于數(shù)量分析，依賴(lài)于統(tǒng)計(jì)方法，統(tǒng)計(jì)方法已成為管理、經(jīng)貿(mào)、金融等許多學(xué)科領(lǐng)域科學(xué)研究的重要方法。教育部也將《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程列為財(cái)經(jīng)類(lèi)專(zhuān)業(yè)本、專(zhuān)科專(zhuān)業(yè)的核心必修課程之一。力圖通過(guò)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握探索各學(xué)科內(nèi)在的數(shù)量規(guī)律性，并用這種規(guī)律性的解釋來(lái)研究各學(xué)科內(nèi)在的規(guī)律。同時(shí)，由于統(tǒng)計(jì)學(xué)所倡導(dǎo)的尊重客觀實(shí)事，通過(guò)調(diào)查研究用實(shí)事說(shuō)話，這也有利于培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)事求是的學(xué)習(xí)、工作和科學(xué)研究精神。

一、《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程教學(xué)面臨的挑戰(zhàn)

1、內(nèi)容日益豐富。長(zhǎng)期以來(lái)，在我國(guó)存在兩門(mén)相互獨(dú)立的統(tǒng)計(jì)學(xué)——數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)，分別隸屬于數(shù)學(xué)學(xué)科和經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)科。20世紀(jì) 80 年代以來(lái)，建立包括數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)在內(nèi)的大統(tǒng)計(jì)學(xué)，逐步成為我國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)界的共識(shí) 。1992年11月，國(guó)家技術(shù)監(jiān)督局正式批準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)學(xué)上升為一級(jí)學(xué)科。國(guó)家頒布的學(xué)科分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)已將統(tǒng)計(jì)學(xué)單列為一級(jí)學(xué)科。隨著大統(tǒng)計(jì)學(xué)思想的建立和統(tǒng)計(jì)學(xué)在實(shí)質(zhì)學(xué)科中的應(yīng)用的需要，大多數(shù)學(xué)校和老師在財(cái)經(jīng)類(lèi)專(zhuān)業(yè)的本、專(zhuān)科專(zhuān)業(yè)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)過(guò)程中，除了保留社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理中仍有現(xiàn)實(shí)意義的內(nèi)容，如統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究對(duì)象方法、統(tǒng)計(jì)的基本概念、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的搜集整理、平均及變異指標(biāo)、總量指標(biāo)、相對(duì)指標(biāo)、抽樣調(diào)查、時(shí)間序列、統(tǒng)計(jì)指數(shù)等；同時(shí)也系統(tǒng)的充實(shí)了統(tǒng)計(jì)推斷的內(nèi)容，如：統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分布特征、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)與回歸分析、統(tǒng)計(jì)決策等。這一變化使得《統(tǒng)計(jì)學(xué)》的內(nèi)容更適合相關(guān)實(shí)質(zhì)學(xué)科的發(fā)展需要。

2、學(xué)生的學(xué)習(xí)難度加大。首先、結(jié)合《統(tǒng)計(jì)學(xué)》的課程特點(diǎn)——概念多而且概念之間的關(guān)系十分復(fù)雜、公式多且計(jì)算有一定難度等。如果學(xué)生不做必要的課外閱讀、練習(xí)和實(shí)踐活動(dòng)，是很難理解和掌握的。對(duì)于財(cái)經(jīng)類(lèi)專(zhuān)業(yè)的本、專(zhuān)科專(zhuān)業(yè)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，本身的專(zhuān)業(yè)課學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)已不輕。其次、對(duì)于財(cái)經(jīng)類(lèi)專(zhuān)業(yè)的本、專(zhuān)科專(zhuān)業(yè)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，由于其本專(zhuān)業(yè)的課程體系要求，使得學(xué)生的數(shù)學(xué)或者數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)不是特別好，對(duì)于專(zhuān)科學(xué)生來(lái)說(shuō)更不用說(shuō)，推斷統(tǒng)計(jì)將是他們學(xué)習(xí)的困難。再說(shuō)，《統(tǒng)計(jì)學(xué)》作為專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課，一般安排在一年級(jí)或二年級(jí)第一學(xué)期，在這個(gè)學(xué)習(xí)時(shí)段也是大多數(shù)專(zhuān)科生和本科生忙于計(jì)算機(jī)課程和英語(yǔ)課程的考證時(shí)段。如果以犧牲授課內(nèi)容和降低要求來(lái)減輕學(xué)生的學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)，顯然有悖于《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程的教學(xué)和相關(guān)專(zhuān)業(yè)的發(fā)展要求。所有這一切對(duì)于學(xué)生學(xué)好這一課程面臨的困難可想而知。

3、教師的教學(xué)難度加大。授課內(nèi)容越來(lái)越豐富；課程難度太大可能導(dǎo)致學(xué)生興趣下降；在倡導(dǎo)學(xué)生自主性學(xué)習(xí)的背景下，授課時(shí)數(shù)大為減少（一般安排一個(gè)學(xué)期共17～19教學(xué)周，每周2～3課時(shí)）；高等教育擴(kuò)招后，由于師資力量一時(shí)沒(méi)有跟上，大多數(shù)學(xué)校，授課班級(jí)學(xué)生人數(shù)越來(lái)越多，一個(gè)教師跨越不同專(zhuān)業(yè)授課不再新鮮。這要求授課教師必須深刻領(lǐng)會(huì)授課內(nèi)容的核心和相互關(guān)系，學(xué)會(huì)控制和駕馭課堂教學(xué)，學(xué)會(huì)激發(fā)學(xué)生的興趣，注重統(tǒng)計(jì)學(xué)在不同專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的具體應(yīng)用等等。作為這門(mén)學(xué)科的授課教師特別需要認(rèn)真考慮該怎么辦？

二、《統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)分析

1、統(tǒng)計(jì)學(xué)從數(shù)學(xué)技巧轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)分析的訓(xùn)練。在計(jì)算機(jī)及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)非常普及的今天，統(tǒng)計(jì)計(jì)算技術(shù)不再是統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)的重點(diǎn)了。統(tǒng)計(jì)思想、統(tǒng)計(jì)應(yīng)用才應(yīng)該是重點(diǎn)。現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)方法的實(shí)際應(yīng)用離不開(kāi)現(xiàn)代信息處理技術(shù)。統(tǒng)計(jì)軟件的使用，不僅使統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的計(jì)算和顯示變得簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確，而且使統(tǒng)計(jì)教學(xué)由繁瑣抽象變得簡(jiǎn)單輕松、由枯燥乏味變得趣味盎然。所以，在統(tǒng)計(jì)教學(xué)過(guò)程中，大量的內(nèi)容只需要給學(xué)生講清楚統(tǒng)計(jì)基本思想、計(jì)算的原理和正確應(yīng)用的條件、正確解讀計(jì)算的結(jié)果，而對(duì)大量復(fù)雜具體的計(jì)算可以交給計(jì)算機(jī)去完成。

比如方差分析，手工計(jì)算量非常大，沒(méi)有計(jì)算機(jī)軟件的支撐，是很難教學(xué)實(shí)際問(wèn)題分析的?，F(xiàn)在我們只要講清楚方差分析要做什么，為什么方差分析要解決的中心問(wèn)題是判斷有無(wú)條件誤差，而原假設(shè)又是K種不同水平下總體的理論均值是否相等，檢驗(yàn)結(jié)果表示什么等就可以了，大計(jì)算量的工作讓計(jì)算機(jī)去完成。

2、通過(guò)統(tǒng)計(jì)實(shí)踐學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)。也就是以學(xué)生為中心，通過(guò)課堂現(xiàn)場(chǎng)教學(xué)、引導(dǎo)學(xué)生先讀后寫(xiě)再議、模擬實(shí)驗(yàn)、利用課余時(shí)間完成項(xiàng)目、利用假期時(shí)間，通過(guò)參加學(xué)校組織的某些團(tuán)隊(duì)、小組或自己組織去開(kāi)展一些與專(zhuān)業(yè)有關(guān)的活動(dòng)，如社會(huì)調(diào)查、專(zhuān)題研究、提供咨詢(xún)、參與企業(yè)管理等方法。全方位地激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、培養(yǎng)學(xué)生的專(zhuān)業(yè)能力、方法能力和社會(huì)能力。

比如依同學(xué)們?cè)谠O(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷和調(diào)查方案的基礎(chǔ)上，讓他們組成若干調(diào)查小組（如以寢室為單位），在校園內(nèi)真正進(jìn)行一次統(tǒng)計(jì)調(diào)查活動(dòng)，從具體調(diào)查對(duì)象和單位的確定，樣本的抽取（不一定要很大），問(wèn)卷的發(fā)放、回收與審核，數(shù)據(jù)輸入與資料整理，估計(jì)與分析，一直到調(diào)查報(bào)告的編寫(xiě)，調(diào)查總結(jié)或體會(huì)的形成，全部由同學(xué)自己來(lái)完成。這樣，同學(xué)們就親身參與了統(tǒng)計(jì)調(diào)查、統(tǒng)計(jì)整理和統(tǒng)計(jì)分析（含統(tǒng)計(jì)推斷）的整個(gè)過(guò)程，效果很好。

三、基于EXCEL的《統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)設(shè)想

如何從煩瑣的數(shù)理統(tǒng)計(jì)技巧轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)處理的訓(xùn)練，同時(shí)還要使學(xué)生容易掌握并有機(jī)會(huì)輔之于實(shí)踐。教師的導(dǎo)向是第一位的，要求必須選擇容易獲得而且普及性比較強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)分析軟件，并在課堂教學(xué)和引導(dǎo)學(xué)生實(shí)踐中廣泛采用。

轉(zhuǎn)貼于

（一）微軟公司開(kāi)發(fā)的EXCEL軟件無(wú)疑是我們最好的選擇

專(zhuān)業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然強(qiáng)大，統(tǒng)計(jì)分析的專(zhuān)業(yè)性、權(quán)威性不可否認(rèn)，但是對(duì)于沒(méi)有開(kāi)設(shè)統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)的院校這些軟件并不常用，如果學(xué)生要進(jìn)行自主性學(xué)習(xí)也比較難以找到相應(yīng)的工具，此外專(zhuān)業(yè)統(tǒng)計(jì)分析軟件的英文操作界面，也讓中國(guó)人用起來(lái)不是很順手。微軟公司開(kāi)發(fā)的EXCEL軟件作為一款優(yōu)秀的表格軟件，其提供的統(tǒng)計(jì)分析功能雖然比不上專(zhuān)業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件，但它比專(zhuān)業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件易學(xué)易用，便于掌握。在Windows操作系統(tǒng)極為流行的今天，EXCEL也是隨處可見(jiàn)。對(duì)于《統(tǒng)計(jì)學(xué)》這門(mén)課程而言，利用EXCEL提供的統(tǒng)計(jì)函數(shù)和分析工具，結(jié)合電子表格技術(shù)，已能滿足統(tǒng)計(jì)方面的要求。

（二）基于EXCEL的《統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)設(shè)想

1、在教學(xué)內(nèi)容上，依據(jù)EXCEL的函數(shù)功能、電子表格功能、數(shù)據(jù)分析功能，結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的基本理論和方法，整合教學(xué)內(nèi)容。比如傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理教學(xué)過(guò)程中，對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的搜集主要強(qiáng)調(diào)統(tǒng)計(jì)報(bào)表制度，在EXCEL環(huán)境應(yīng)該更注重抽樣推斷，EXCEL提供的隨機(jī)抽樣工具使得抽樣調(diào)查不再是十分復(fù)雜的技術(shù)，統(tǒng)計(jì)圖也可以被廣泛運(yùn)用于對(duì)數(shù)據(jù)的描述；再比如現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)學(xué)教材很多都講根據(jù)整理的數(shù)據(jù)計(jì)算平均數(shù)時(shí)，都用加權(quán)平均的方法，當(dāng)用組距式變量數(shù)列計(jì)算平均數(shù)時(shí)，用組中值作為各組的代表值進(jìn)行計(jì)算。我們知道，組中值作為各組的代表值是假定各組變量值在組內(nèi)是均勻分布的，如果實(shí)際數(shù)據(jù)與這一假定相吻合，計(jì)算結(jié)果比較準(zhǔn)確，否則誤差比較大。事實(shí)上實(shí)際數(shù)據(jù)往往就不是均勻分布的，因此用組中值計(jì)算的平均數(shù)都是近似的，而且相同資料編制的不同變量數(shù)列計(jì)算的平均數(shù)還不相等。其實(shí)為了編制變量數(shù)列，我們必須輸入原始數(shù)據(jù)，EXCEL的有關(guān)程序可以得到準(zhǔn)確平均數(shù)，哪里還有必要按加權(quán)算術(shù)平均的方法計(jì)算近似的平均數(shù)呢？那么有沒(méi)有必要編制變量數(shù)列、特別是組距式變量數(shù)列呢？有沒(méi)有必要按加權(quán)的方法計(jì)算平均數(shù)呢？我們認(rèn)為有必要，但是組距式變量數(shù)列的主要功能不再是提供計(jì)算資料了，而是用于表現(xiàn)資料的分布狀況和進(jìn)行分析用；加權(quán)平均方法主要是介紹和要求學(xué)生掌握加權(quán)平均的思想，用于綜合評(píng)價(jià)分析中。

2、案例教學(xué)成為《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程的重要內(nèi)容。案例教學(xué)法不僅可以將理論與實(shí)際緊密聯(lián)系起來(lái)，使學(xué)生在課堂上就能接觸到大量的實(shí)際問(wèn)題，而且對(duì)提高學(xué)生綜合分析和解決實(shí)際問(wèn)題的能力大有幫助。結(jié)合學(xué)生所學(xué)專(zhuān)業(yè)精選案例教學(xué)，比如對(duì)于金融專(zhuān)業(yè)的學(xué)生可以設(shè)計(jì)用幾何平均數(shù)計(jì)算投資的平均收益率、運(yùn)用標(biāo)志變異指標(biāo)考察投資組合的風(fēng)險(xiǎn)大小等。對(duì)于經(jīng)管專(zhuān)業(yè)的學(xué)生，精選抽樣推斷、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析對(duì)于控制產(chǎn)品質(zhì)量，經(jīng)營(yíng)決策等方面的案例，深入淺出地介紹這些方法的基本思想、并用EXCEL進(jìn)行分析。既激發(fā)了學(xué)生的興趣、擴(kuò)大了學(xué)生的視野，也使統(tǒng)計(jì)學(xué)的課堂不再是教師一塊黑板、一支粉筆、一本教材、一張嘴巴就能將一門(mén)專(zhuān)業(yè)課程從頭講到尾。

3、改革考試方式和內(nèi)容，合理評(píng)定學(xué)生成績(jī)?？荚囀墙虒W(xué)過(guò)程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，是檢驗(yàn)學(xué)生學(xué)習(xí)情況，評(píng)估教學(xué)質(zhì)量的手段。對(duì)于《統(tǒng)計(jì)學(xué)原理》的考試，多年以來(lái)一直沿用閉卷筆試的方式。這種考試方式對(duì)于保證教學(xué)質(zhì)量，維持正常的教學(xué)秩序起到了一定的作用，但也存在著缺陷，離考試內(nèi)容和方式應(yīng)更加適應(yīng)素質(zhì)教育，特別是應(yīng)有利于學(xué)生的創(chuàng)造能力的培養(yǎng)之目的相差較遠(yuǎn)。在過(guò)去的《統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)中，基本運(yùn)算能力被認(rèn)為是首要的培養(yǎng)目標(biāo)，教科書(shū)中的各種例題主要是向?qū)W生展示如何運(yùn)用公式進(jìn)行計(jì)算，各類(lèi)輔導(dǎo)書(shū)中充斥著五花八門(mén)的計(jì)算技巧。從而導(dǎo)致了學(xué)生在學(xué)習(xí)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程的過(guò)程中，為應(yīng)付考試搞題海戰(zhàn)術(shù)，把精力過(guò)多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與財(cái)經(jīng)類(lèi)專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)新世紀(jì)高素質(zhì)的經(jīng)濟(jì)管理人才是格格不入的。為此，需要對(duì)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》考試進(jìn)行了改革，主要包括兩個(gè)方面：一是考試內(nèi)容與要求不僅體現(xiàn)出《統(tǒng)計(jì)學(xué)》的基本知識(shí)和基本運(yùn)算以及推理能力，還注重了學(xué)生各種能力的考查，尤其是創(chuàng)新能力。二是考試模式不具一格，除了普遍采用的閉卷考試外，還在教學(xué)中用討論、答辯和小論文的方式進(jìn)行考核，采取靈活多樣的考試組織形式。學(xué)生成績(jī)的測(cè)評(píng)根據(jù)學(xué)生參與教學(xué)活動(dòng)的程度、學(xué)習(xí)過(guò)程中提交的讀書(shū)報(bào)告、上機(jī)操作和卷面考試成績(jī)等綜合評(píng)定。這樣，可以引導(dǎo)學(xué)生在學(xué)好基礎(chǔ)知識(shí)的基礎(chǔ)上，注重技能訓(xùn)練與能力培養(yǎng)。

參考文獻(xiàn)

[1]謝安邦.高等教育學(xué)[M].北京：高等教育出版社， 1999.

[2]賈俊平.統(tǒng)計(jì)學(xué)[M].北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社， 2000.

第9篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量的分類(lèi)范文

關(guān)鍵詞：廢舊家電；回收行為；Logit回歸分析；分層回歸分析

中圖分類(lèi)號(hào)：D9

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：16723198（2015）17019101

隨著工業(yè)革命的發(fā)展，人類(lèi)進(jìn)入了電子時(shí)代，電子產(chǎn)品已成為居民辦公和日常生活的必需品，由于具有新功能電子產(chǎn)品的速度越來(lái)越快。這些產(chǎn)品方便居民日常生活的同時(shí)也給環(huán)境帶來(lái)了巨大的壓力，廢舊家電處置不當(dāng)不僅會(huì)對(duì)空氣和地下水資源造成污染，也對(duì)環(huán)境和人類(lèi)健康構(gòu)成威脅。

1文獻(xiàn)回顧

隨著環(huán)境問(wèn)題日益凸顯，學(xué)術(shù)界紛紛在理論方面展開(kāi)激烈探討，試圖從理論方面探討造成這一問(wèn)題的原因，國(guó)外學(xué)術(shù)界不僅在電子廢棄物回收體系設(shè)計(jì)、回收設(shè)施布局及回收處理技術(shù)等方面進(jìn)行了系統(tǒng)研究并取得了良好的成果，而且在居民電子廢棄物回收行為方面也進(jìn)行了深入研究。

在理論方面，Mannet主要考察了外部變量客觀環(huán)境、回收便利性、自我能力等抑制回收行為的因素。陸瑩瑩和趙旭（2007）通過(guò)319個(gè)受訪者，研究發(fā)現(xiàn)故去的回收習(xí)慣、知覺(jué)控制因素、居民的態(tài)度與回收行為成正相關(guān)，而主觀規(guī)范無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2研究方法

2.1變量選取與問(wèn)卷設(shè)計(jì)

問(wèn)卷的設(shè)計(jì)主要借鑒以往的研究，同時(shí)通過(guò)與居民的訪談和小樣本預(yù)試，對(duì)變量的測(cè)量題項(xiàng)進(jìn)行修訂，最終得到正式的量表。本文在前文文獻(xiàn)綜述的基礎(chǔ)上，綜合考慮環(huán)境心理學(xué)、社會(huì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)，提出影響回收行為的因素并分為內(nèi)部變量（態(tài)度、道德義務(wù)、社會(huì)規(guī)范）與外部變量（法律法規(guī)、媒體宣傳、社會(huì)責(zé)任感、環(huán)保知識(shí)、回收問(wèn)題感知、回收經(jīng)驗(yàn)、回收動(dòng)機(jī)、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征），并賦予這二類(lèi)變量新的內(nèi)涵。

2.2樣本來(lái)源

選取峨眉山市居民為被訪對(duì)象展開(kāi)了問(wèn)卷調(diào)查?？紤]到研究對(duì)象應(yīng)是在廢舊家電中有一定回收權(quán)的居民，因此樣本選取設(shè)定為年滿18歲、具有穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)來(lái)源和固定工作的成年居民。研究于2012年12月15日至12月25日期間對(duì)西南交通大學(xué)校內(nèi)人員及附近的居民進(jìn)行了預(yù)測(cè)調(diào)查。對(duì)112個(gè)被試者進(jìn)行調(diào)查。有98個(gè)被試者對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行了完整的回答，回收率95%，回收效果較好適合做進(jìn)一步分析。

3結(jié)果與分析

3.1描述性統(tǒng)計(jì)分析

（1）廢舊家電回收頻率與付費(fèi)意愿都比較低。

本次調(diào)查顯示，峨眉山市居民2013年回收廢舊家電的平均回收廢舊家電的次數(shù)為0.6次，平均付費(fèi)意愿為1.9。調(diào)查結(jié)果還顯示，有45.4%的受訪者從未回收過(guò)電子廢棄物，這個(gè)數(shù)字如此驚人，很可能與人們對(duì)廢舊家電含有有毒物質(zhì)和回收渠道的認(rèn)識(shí)有關(guān)，進(jìn)行過(guò)兩次及以上回收的人數(shù)只有11%，可見(jiàn)，峨眉山市的廢舊家電回收處于形成期。

（2）廢舊家電回收態(tài)度積極。

廢舊家電回收不僅僅指回收家電，也包括進(jìn)行回收活動(dòng)的態(tài)度心理因素，經(jīng)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)78%的居民認(rèn)為如果廢舊家電不能得到正確處理，廢舊家電的回收利用過(guò)程會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生危害，不管是否參與過(guò)廢舊家電回收，居民都傾向于對(duì)環(huán)境友好型的回收意愿，表明居民回收態(tài)度與回收意愿呈正相關(guān)，在下一節(jié)中得到驗(yàn)證。

3.2logistic回歸分析

為探索上述公共因子對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)居民回收行為的實(shí)際作用水平，利用SPSS19.0軟件進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸運(yùn)算，選擇Enter形式（自變量全部進(jìn)入模型）。

從結(jié)果可以看出，HL檢驗(yàn)的概率值Sig=0.727（>0.05），說(shuō)明擬合較好，各影響因素的結(jié)果如下：

（1）內(nèi)部變量的各個(gè)影響因素，態(tài)度、道德義務(wù)、社會(huì)規(guī)范的顯著水平均為，在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上十分顯著，表明內(nèi)部變量是影響居民回收行為的主要變量；

（2）外部變量中的回收知識(shí)、經(jīng)濟(jì)動(dòng)機(jī)、服務(wù)動(dòng)機(jī)的顯著水平均在小于0.005水平下顯著，可視為對(duì)因變量有顯著影響，情境因素中的法律法規(guī)、媒體宣傳、社會(huì)責(zé)任感全部變量均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，回收問(wèn)題感知無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，人口統(tǒng)計(jì)變量均由一定的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，但不顯著，回歸系數(shù)均小于0.005。

4啟示與建議

本研究的目的是為了了解居民的廢舊家電回收行為的影響因素及相互作用機(jī)理，從而為廢舊家電管理者提供理論決策參考。通過(guò)對(duì)居民回收行為的空間屬性特征分析，驗(yàn)證了個(gè)體回收模型，根據(jù)研究結(jié)論為管理者設(shè)計(jì)回收網(wǎng)絡(luò)體系提供以下幾點(diǎn)建議：

4.1建立便利的回收渠道

由于我國(guó)還沒(méi)有建立規(guī)范的廢舊家電回收體系，以目前回收的方式來(lái)看，對(duì)于沒(méi)有小區(qū)資源回收站的住戶(hù)來(lái)說(shuō)，存在不少困擾，減低了居民回收的意愿，建

議以小區(qū)為單位設(shè)立廢舊家電回收站，集中小區(qū)內(nèi)的

廢舊家電，針對(duì)此問(wèn)題，本研究提出以下建議：（1）以小區(qū)為單位設(shè)立廢舊家電回收站，使居民能隨時(shí)將家中的電子垃圾送至回收站，其它的公共場(chǎng)所與便利店等也可以廣設(shè)資源回收站，方便居民隨時(shí)放置電子垃圾；（2）政府單位應(yīng)該提供居民更多有關(guān)回饋制度的信息，使居民知道更多的方式與管道，從資源回收中獲得經(jīng)濟(jì)報(bào)酬，增加回收的意愿。