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2019-08-21

2019-08-21

作者: AliceGYY | 来源:发表于2019-08-21 10:04 被阅读0次

    对于定性变量,常常根据变量的分类类型来分组,可以采用饼图和条形图来描述定性变量的分布。

    3.2.2对比分析

    (1)绝对数比较

    (2)相对数比较

    1)结构相对数:将同一总体内的部分数值与全部数值对比求得比重,用以说明事务的性质、结构或质量。

    2)比例相对数:将同一总体内不同部分的数值进行对比,表明总体内各部分的比例关系。

    3)比较相对数:将同一时期两个性质相同的指标数值进行比较,说明同类现象在不同空间条件下的数量对比关系。

    4)强度相对数:将两个性质不同但有一定联系的总量指标进行对比,用以说明现象的强度、密度和普遍程度。

    5)计划完成相对数:是某一时期实际完成数与计划数的对比,用以说明计划完成程度。

    6)动态相对数:将同一现象在不同时期的指标数值进行对比,用以说明发展方向和变化的速度。

    3.2.3统计量分析

    用统计指标对定量数据进行统计描述,常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析。

    平均水平的指标是对个体集中趋势的度量,使用最广泛的是均值和中位数;反映变异程度的指标则是对个体离开平均水平的度量,使用较广泛的是标准差(方差)、四分位间距。

    1.集中趋势度量

    (1)均值

    (2)中位数

    (3)众数

    2.离中趋势度量

    (1)极差

    (2)标准差

    (3)变异系数

    (4)四分位数间距

    3.2.4周期性分析

    3.2.5贡献度分析

    贡献度分析又称帕累托分析。

    3.2.6相关性分析

    分析连续变量线性相关程度的强弱,并用适当的统计指标表示出来的过程称为相关分析。

    1.直接绘制散点图

    2.绘制散点矩阵图

    3.计算相关系数

    (1)pearson相关系数

    (2)spearman秩相关系数

    pearson线性相关系数要求连续变量的取值服从正态分布。不服从正态分布的变量、分类或等级变量之间的关联性可采用spearman秩相关系数,也称等级相关系数来描述。

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