统计数据分析方法，统计数据分析方法五种

     信息化时代，数据不再稀缺，但不可阻挡。对大量数据进行过滤，并正确地解释其含义是关键。但要把这些信息归类，就需要正确的统计分析工具。由于沉迷于“大数据”，分析师已经为大型企业提供了很多新颖的工具和技术。但是，有一些基本的数据分析工具仍然被大多数组织使用。接下来就由小编为您介绍统计数据分析方法，统计数据分析方法五种。

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统计数据分析方法

一、平均数

运算平均数，通常称为"平均"，是一组数字除以列表中项目数之和。平均值可用于决定数据集的总体趋势或提供快速数据快照。平均数的另一个优点是计算简单、快速。

缺点：独立地看，平均数是一个危险的指标。有些资料中，平均值还与模式和中值密切相关(另两个指标接近平均值)。但是，在一个具有大量异常值或偏态分布的数据集中，平均数根本无法提供有差别地决定所需要的精确度。

二、标准偏差

通常用希腊字母“sigma”来表示，测量数据在均值附近的分布。较高的标准差表示数据离均值的距离较大，而标准差较小则表示数据接近均值。标准差可用于一组数据分析方法中快速判定数据点的分散程度。

缺点：和平均值一样，标准差也有欺骗性。举例来说，如果数据有一个非常奇怪的模式，比如非正常曲线或者大量的异常值，那么标准差就不能提供所需要的全部信息。

三、回归

依赖关系，解释回归模型的关系，通常是图上的散点图。回归线也表明了这些关系是强的还是弱的。在高中或大学的统计课程中，回归分析教授，应用科学或商业研究，以确定某一时期的趋势。

缺点：退却并不微妙。有时候散点图上的异常值(及其原因)很重要。举例来说，一个外围数据点可以代表来自最重要的供应商或最畅销产品的输入。但是，回归线的性质会引诱您忽略这些异常值。例如，我们来看ANSCOMBE的四重奏图，其中数据集有完全相同的回归线，但包含非常不同的数据点。

四、样品容量的确定

当对大的数据集或整体(例如劳动力)进行度量时，并不总是需要从该总体的每个成员那里收集信息——样本也可以这样做。重点是确定正确的尺寸，使样品准确。采用比例和标准差方法，可以精确确定正确的样本数量，使数据收集具有统计意义。

缺点：在研究一个新的、未检验的整体变量时，比例方程可能需要依赖一定的假设。不过，这些假设可能是完全错误的。这个错误被传递给确定的样本大小，然后传递给统计数据分析的其余部分。

五、假设检验

假定检验也称为t检验，是指一个数据集或一个总的前提是否为真。资料分析与统计表明，假设检验结果非随机发生，则假设检验结果具有统计学意义。假说检验适用于科学研究、商业和经济等各个方面。

缺点：为严格起见，假设检验需要注意常见的错误。举例来说，当参与者错误地预期某个结果，然后感知(或实际达到)该结果时，安慰剂效应就会出现。另外一种常见的错误是，当参加者知道他们正在被研究而扭曲结果时，霍桑效应(或观察者效应)就会产生这种影响。

      总而言之，这些数据分析方法为决策组合增加了许多洞察力，尤其是在以前从来没有使用统计分析过过程或数据集的情况下。但是，避免每种方法相关的常见缺陷也同样重要。只要掌握了这些统计数据分析的基本技术，就可以使用更强大的数据分析工具了。以上就是小编为您介绍的统计数据分析方法，统计数据分析方法五种。