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第1篇：統計學變量的分類范文

【摘要】 目的： 介紹應用多重對應分析方法實現對大樣本分類變量之間的相關性分析，旨在對大樣本疾病信息采集資料的臨床和基礎科研工作者提供可借鑒的統計學分析方法。方法：應用SPSS11.5統計分析軟件中Data Reduction菜單的Optimal Scaling過程對大樣本分類變量進行多重對應分析，以研究它們之間的聯系。結果：慢性胃炎的4種病理組織診斷與8種中醫證型有一定的相關性，這對慢性胃炎的臨床診斷及治療具有指導意義，為慢性胃炎中醫證候規范化研究提供一定的思路。結論：對于中醫研究中常見的無序多分類或二分類變量，要同時研究它們之間的聯系，用多重對應分析在結果的直觀性和可解釋性方面優于對數線性模型。SPSS11.5統計分析軟件易于實現多個變量間的多重對應分析。

【關鍵詞】 多重對應分析; 相關性分析; 大樣本; 分類變量

長期以來，中醫的辨證分型紛繁多樣，難以統一，同時病理組織檢查是許多疾病診斷及治療的重要依據。如何理清中醫證型和病理診斷之間關系是許多臨床和基礎科研工作者遇到的難題。本研究介紹應用多重對應分析方法實現對中醫大樣本證型與病理診斷的相關性分析，以期為疾病的臨床診斷和治療提供參考依據和幫助，為中醫證候的規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科研工作者提供可借鑒的統計學分析方法。

1 資料及方法

1.1 資料來源

本研究資料來源于上海市重點學科(第三期) 中醫診斷學建設項目(編號：S30302)。為2001年3月～2008年3月上海中醫藥大學附屬龍華醫院、曙光醫院、岳陽醫院及上海市第八人民醫院消化科門診且經內窺鏡及病理組織學檢查確診為慢性胃炎的患者1068例。以調查表的形式獲得包括基本情況、胃鏡及病理組織學診斷、中醫主癥、食欲食量、全身情況、舌脈象、其他情況等7個部分的內容，共80個變量。所有變量經過命名及量化處理，有程度差異的變量分別賦值1、2、3、4，以示輕重程度從無到重度。對于難以分清程度差異的變量根據有無分別賦值1、0。本研究借用其中病理診斷與中醫主要證型的部分實驗數據。

1.2 統計學方法

調查表所得數據采用EipData3.1軟件進行數據管理，雙遍錄入和核對，建立相關數據庫。應用SPSS11.5統計分析軟件中Data Reduction菜單的Optimal Scaling過程對中醫主要證型與病理診斷結果進行多重對應分析，以研究它們之間的聯系。

2 分析步驟及結果

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

結果見圖1。

HP感染慢性胃炎患者中醫證型以脾胃濕熱證多見，依次可見肝胃郁熱、脾胃氣虛等證，與脾胃虛寒證無明顯關聯。慢性炎癥類胃炎患者中醫證型以濕濁中阻證多見，次之可見脾虛濕阻證、脾胃氣虛證、肝氣郁結證，較少出現脾胃虛寒證。萎縮性胃炎患者中醫證型以虛證為主，以脾胃氣虛證多見，次見脾胃虛寒證，較少出現濕濁中阻、脾胃濕熱等實證。腸化生類胃炎患者中醫證型以肝胃郁熱、濕濁中阻證多見，次之見肝氣郁結、脾胃氣虛等證。

圖1 分析結果

3 討論

本研究采用大樣本的臨床病例資料，經統計學多重對應分析方法分析顯示，中醫證型與西醫病理組織診斷間有一定的相關性，這有助于了解疾病不同病情階段的中西醫診斷之間的內在相關性，有利于用辨證與辨病相結合的方式為疾病的臨床診斷和治療提供依據和幫助。如對于無明顯臨床癥狀的患者，可以以病理組織的不同特點及舌脈象特征作為中醫辨證論治的依據;對于病理組織檢查尚未明確的患者，可以結合中醫的辨證結果及其他檢查初步制定診療方案。也可為中西醫結合探討該疾病的病因病機及證治規律尋求理論及臨床實踐中的結合點，同時為疾病的中醫證候客觀化研究提供一定的思路和方法。

中醫領域的研究很多變量多為無序多分類或二分類變量，同時研究它們之間的聯系可用的方法有對數線性模型和多重對應分析兩種，從結果的直觀性和可解釋性上講，多重對應分析要更好些。多重對應分析是多維圖示分析技術的一種，是了解多維數據間聯系的一種強有力的方法，該分析方法既有頻數的分析，也有各變量間的關系圖示。其分析結果主要采用反映變量間相互關系的對應分析圖來表示。該圖形中的每個散點代表了某個變量的一個水平，有較緊密關系的水平其散點將緊密地靠近一起，從而在結果的解釋上非常的直觀。在解釋該圖形時遵從的原則是：落在由原點(0，0)出發接近相同方位及圖形相同區域的同一變量的不同類別具有類似的性質;落在原點出發接近相同方向及圖形相同區域的不同變量的類別間可能有聯系。SPSS11.5統計分析軟件易于實現多個變量間的多重對應分析。但在變量較多時可能會掩蓋真實聯系，同時使得圖形一片混亂，難以看清(根據此次實際操作經驗，每次最多選入的變量不能超過13個，否則真的是一片混亂，無法處理了)。此時需要用戶根據經驗和分析結果進行耐心的篩選，以得到最優結果。這對使用者的分析水平和職業道德都是一個嚴峻的考驗。

【參考文獻】

第2篇：統計學變量的分類范文

【摘要】

目的：提出一種基于改良馬氏深度函數的多變量參考值范圍統計學建立方法，并以此為基礎探討統計深度函數在解決多變量參考值范圍問題方面的實際應用價值. 方法：采用計算機模擬試驗和實際數據分析相結合的方式，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新的和現有的幾種多變量參考值范圍建立方法進行比較分析. 結果：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，對于多元正態分布資料，改良馬氏深度法與正態分布法一致性在98.5%以上，實例數據分析結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分布法更接近理論水平. 結論：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于現有的成熟方法，可以作為多變量參考值范圍的有效統計學建立方法.

【關鍵詞】 參考值 計算機模擬試驗 深度函數 統計學方法

0引言

醫學多變量參考值范圍統計學建立方法是困擾醫學統計工作者的重要問題之一. 目前的多變量參考值范圍多采用多次重復使用單變量參考區間的方法，但此方法的主要問題之一是無法處理變量間相關性的影響. 針對多元正態分布資料，多元正態分布法仍是最有效的方法［1］，而近年來有關學者提出的多指標百分位數法［2］和全息元法［3］等在探索針對其它類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.

統計深度函數是針對多元數據的基于空間排列的一種順序統計量，具有明顯的非參數特性，可作為醫學多變量參考值范圍統計學方法的一種選擇. 為探討統計深度函數在多變量參考值范圍統計學方法上的應用價值，本研究提出一種基于改良馬氏深度函數的多變量參考值范圍統計學建立方法，并通過模擬試驗和實例數據分析探討該方法的實際應用價值.

1材料和方法

1.1材料本研究實例數據資料來源于2001年某省健康青年體檢數據. 其中包含3453例受測者，全部為男性，年齡14.5~29.5平均（18.41±1.01）歲. 數據包括血壓、體型和體能等三類多元指標. 其中血壓指標包括收縮壓和舒張壓2個變量；體型指標包括身高、坐高、肩寬、體質量、胸圍、腰圍、臀圍等7個變量；體能指標包括肺活量、立定跳遠距離、俯臥撐次數以及仰臥起坐次數等4個變量.

1.2方法

1.2.1改良馬氏深度函數方法設計統計深度函數用以計算多元數據基于空間排列的秩次以及各種順序統計量［4］. 本研究以馬氏深度函數［4］為基礎，經過適當的改良后，將其應用于多變量參考值范圍統計學建立方法. 其改良方法如下.

從提高馬氏深度函數穩健性考慮，對其進行以下操作：在進行空間排列順序計算前，先對原始變量進行標準化，使各變量具有相同的變異程度；以中位數向量為位置參數；以Spearman秩相關矩陣為變異矩陣. 改良馬氏深度函數可表達為式（1）的形式.

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

其中，xs表示各分量經標準化后的數據向量，Mds表示各分量經標準化后的中位數向量，Rs表示原始樣本數據的Spearman秩相關矩陣.

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應用改良馬氏深度函數將多元數據類型的參考樣本轉化為統計深度指標，實現多元數據向單變量數據的轉換；

②采用百分位數法建立統計深度指標的指定容量的單側參考值區間（右側區間，包括中心點對應的統計深度最大值）；

③對于新樣品，先依據參考樣本的中位數向量和秩相關矩陣計算其對應的統計深度，并依據上述統計深度單側參考值區間判斷其正、異常分類.

1.2.2運算環境與分析方法本研究的全部分析計算過程均在SAS 9.1軟件環境下通過編程方法完成. 將從參考值范圍空間幾何特征、參考值范圍一致性以及實例分析等方面對改良馬氏深度法和現有的幾種方法（多元正態分布法、多指標百分位數法、全息元法）進行對比分析，以考察改良馬氏深度法的優缺點及其實際應用價值.

參考值范圍空間幾何特征分析以計算機模擬數據為基礎，為簡便操作僅從二元正態分布資料參考值范圍的幾何分布形態入手進行探討. 具體操作為：針對二元正態分布的模擬數據建立多變量參考值范圍，并直接對參考樣本進行分類并繪制散點圖，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.

由于多元正態分布法是針對多元正態分布資料的最可靠的多變量參考值范圍統計學方法，此處我們通過考察多元正態分布情形下改良馬氏深度法和多元正態分布法所建立參考值范圍的一致性（針對參考樣本的分類結果一致性），來驗證該方法的可靠性.

實例分析將采用隨機抽樣方法（采用SAS的surveyselect過程實現）從實例數據抽取800人作為參考樣本，應用改良馬氏深度法和多元正態分布法建立其50%，75%，95%的參考值范圍，并將此參考值范圍應用于全部受檢者，判斷其“正、異常”分類，計算“正常”者的百分比并與理論水平比較，從而評價兩種方法所建立參考值范圍的可靠性. 2結果

2.1參考值范圍幾何特征一般來講，理想的多變量參考值范圍應當表現為樣本數據點分布中心區域上橢圓或近似橢圓的幾何形態. 本研究的分析結果顯示，現有三種方法中多元正態分布法的參考值范圍呈中心區域的橢圓型，多指標百分位數法為矩形，而全息元法則為帶狀，后兩者的結果不符合中心橢圓區域的基本要求. 改良馬氏深度法建立的參考值范圍與多元正態分布法一致，呈中心區域的橢圓形. 對于三維或更高維度的數據樣本，不難推斷上述結果應當同樣適用，此處不再列出.

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

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

3討論

多變量參考值范圍是醫療衛生領域常見的數據處理問題之一. 多元正態分布法的應用條件較為嚴格，要求樣本服從多元正態分布的假設. 雖然某些資料可通過變量變換的方式轉換為多元正態分布，但實際工作中多數數據資料仍無法滿足此條件［1］，因此多元正態分布法的適用范圍有限. 目前常用的替代方法多次重復應用單變量參考區間的方法仍然無法解決，所進行的有關此類問題的研究也未能完全解決多元數據各分量間相關性所帶來的問題.

統計深度函數作為一種描述多元數據空間分布相對位置的非參數統計量，為多變量參考值范圍統計學建立方法的降維操作提供了新的選擇［5-8］. 馬氏深度函數考慮了多元數據的內部相關性，更符合醫學多變量參考值范圍中的實際應用需要［9］. 然而其定義中的位置參數和變異矩陣以參數法為基礎，影響了其穩健性. 本研究以馬氏深度函數為基礎，提出一種改良的馬氏深度函數，并嘗試了該深度函數在解決多變量參考值范圍問題方面的應用效果. 改良馬氏深度改變了原有函數定義中的位置參數和變異矩陣，提高了深度函數的穩健性. 從本研究的分析結果來看，改良馬氏深度法能夠建立合法有效的多變量參考值范圍，具有更高的穩健性，在醫學多變量資料參考值范圍統計學建立方法方面值得進一步的探討和研究.

【參考文獻】

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［3］ 王潤華， 田小兵. 全息元法制定多指標參考值范圍研究［J］. 重慶醫科大學學報， 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：統計學變量的分類范文

Chang Wei

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

摘要： 隨著科技日益發展，地質統計學在地質工程中也發揮著重要的作用，這就對地質統計提出了更高的要求。本文從地質統計方法入手，簡要闡述了地質統計學發展的現狀，并分析了統計方法在地質工程中的重要作用及其應用。

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.

關鍵詞： 地質統計學 地質工程 變差函數 應用分析

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

中圖分類號：P628+.2 文獻標識碼：A文章編號：1006-4311（2011）29-0081-01

1地質統計方法簡述

地質統計學是在礦山儲量計算工作中慢慢發展起來的，是上個世紀六七十年代法國統計學家馬特隆教授（G.Matheron）大量的理論研究基礎上形成的數學地質學科的一個分支，他的專著《應用地質統計學》的問世標志著地質統計學作為一門新興學科的誕生①。地質統計學是和采礦業發展同步興起的學科，它是以變差函數為主要工具，以區域化變量理論為基礎，研究在空間分布上既有結構性又有隨機性（或有空間相關性和依賴性）的自然現象（包括地質現象）的一門科學。

2地質統計方法發展現狀

地質統計學作為一個年輕的邊緣學科，正處在蓬勃向前發展的階段，目前地質統計方法的發展主要有以下幾個方面：

2.1 兩大學派地質統計學發展至今，出現了兩個學派。一個是以A.G儒爾奈耳（A.G Journal）為首的“斯坦福地質統計學派（非參數地質統計學派）”。這一學派研究了不需要對數據的分布做假設的快速條件模擬、概率克立格法和指示克立格法等方法，并且研究了軟數據的使用問題。另一個學派以馬特隆教授為首，他們開展了以正態的假設為基礎的析取克立格法和條件模擬研究，把協同克立格法和主成分分析進行有效結合，形成簡單克立格法、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，這些方法都要用實際的樣品數據為基礎，所以也稱“參數地質統計學”②。

2.2 多學科的滲透形成新克立格法目前，對于含有一些特異值，接近了高斯分布的具體數據，就要把穩健統計學思想應用到求變差函數當中，繼而提出了穩健克立格法；把多元區域化的變量引到克立格法中，運用兩個或兩個以上有相關性的變量對某一個變量估值，繼而產生了協同克立格法；把多元區域化的變量引到指示克立格法中，繼而得到了協同指示克立格法。

2.3 多領域應用地質統計學目前不斷擴展其應用領域，深入到生活的各個方面。

3地質統計方法在地質工程中的重要作用

隨著市場飛速發展，統計方法運用在地質工程是時代潮流發展的必然。以前我們在計算礦產資源的儲量時，常用不同級別儲量的工程密度，用稀密法得到相對誤差來論證礦產資源儲量的可靠程度，并將相對誤差值作為衡量礦產資源儲量精度的標準。然而，這種方法缺乏科學根據，被許多人置疑，地質統計方法的出現很好地解決了這類問題。地質統計工作是深化我國經濟體制改革和加強經濟發展的必然要求。地質統計不但可以整體估計，還能對局部進行估計，對原有的數學方法和理論進行選擇創新，把更好地解決面臨的地質問題作為目標。地質統計估計的克立格方差是一個很好的估計精度，其估計精度高較高。地質統計的隨機模擬能很好的再現出地質變量變化，從而為定量研究地質體提供一個有利的基礎和可靠的保障。

4一維變差函數

可以假設空間中一點只在一維數軸x上變化，把區域化變量Z（x）在x，x+l兩點處的數值的差的方差的一半定義成區域化變量Z（x）在x方向上的變差函數，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；E表示期望值，V表示方差。變差函數的函數值僅依賴于x和l兩個自變量。在本假設條件下，變差函數僅依賴于分割它們的距離l和方向，因而變差函數可定義成：變差函數是在任一方向，相距l的兩個區域化變量[Z（x）和[Z（x+l）的增量的方差的一半。變差函數是一個有關距離的函數，描述不同位置變量的相似性，?漬值越大，變量的相關性越差。通常情況下，?漬值隨著距離矢量l的增大而增大，直到到達一定值時?漬達到極大值，之后保持不變。

5統計方法在地質工程中的應用

1977年地質統計學正式引入我國，經過我國對地質統計方法的努力學習，地質統計方法在我國得到了飛快的發展，目前廣泛應用于以下幾個方面：

5.1 用于儲層的預測石油地質學研究中的一個重要的難點和熱點，就是對儲層的參數進行一個有效的科學的預測。我國原先利用的是傳統數理統計的方法，這種方法是純數學的方法，沒有充分考慮到儲層參數間相關性和空間連續性的問題，也不附帶任何的地質意義，因此，對儲層的參數預測有較大局限性。使用地質統計方法就可以有效解決這一問題，它以區域化的變量理論作為基礎，對地質參數的空間變化方向性和趨勢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，算出了與地質規律吻合的統計方法和模型，繼而表征儲層參數的規律變化，利用這規律，針對滲透率和孔隙度等參數的空間展布開展有效又合理的預測。

5.2 用于不確定性描述油藏的復雜變化，很難通過動態或靜態的確定性模型來反映。只有運用地質統計方法，用不確定性的描述，才能反映出真實的復雜油藏模型。地質統計方法最大的一個優點就是可以很方便地把不同的資料有效整合應用，如生產、測井、地震、地質等方面信息，這些對于油藏準確的描述是非常關鍵的。這種不確定性的描述可以給油藏工程師一個可選擇的參考，幫助他們全面分析，制定一個合理的科學的開發方案。

5.3 用于數據整合地質統計方法通過隨機模擬方法和油藏數值模擬相結合，繼而預測出油藏動態的特征，為調整和制定開發決策和提高最終的采收率提供一個合理的依據。

6結語

統計學在地質工程應用中經過多年發展，已初顯成效。而且其應用范圍正在逐漸擴大。我們有理由相信，隨著地質統計學方法的不斷完善，其必將發展成為一個通用性工具性的科學。

注釋：

①孫洪泉.地質統計學及其應用[M].徐州.中國礦業大學出版社，1990.

②李黎，王永剛.地質統計學應用綜述[J].勘探地球物理進展，2006，（03）.

參考文獻：

第4篇：統計學變量的分類范文

[關鍵詞]巖土參數 變異性 評價分析

[中圖分類號] P58 [文獻碼] B [文章編號] 1000-405X（2015）-7-437-1

隨著建筑、交通等建設規模的擴大，建筑物對地基的承載能力、沉降幅度的要求越來越高了。要滿足這種高精度的巖土工程設計要求，取得建筑區域的巖土參數，并通過研究巖土參數，更加科學反映建設區域的巖土特質，在施工前對建筑工程帶來必要的數據參考，從而保證工程建設的安全性和可靠性。

在工程建設中， 人們認識到同一點不同深度及同一地區的不同點處的巖土參數具有一定的差異， 對巖土參數的空間變異性有一定的認識。但是為了便于原始數據的統計分析而將巖土介質視為均質各向同性地層。卻忽略了巖土參數的空間變異性， 而將這種“差異”僅僅作為試驗過程中的純隨機誤差。在巖土工程領域的可靠性設計中， 若將參數樣本統計值直接作為巖土參數的空間統計值， 將對可靠度計算精度產生直接影響。

因此， 巖土參數的空間變異性分析和相關距離的計算一直受到重視。巖土最重要的特征是具有復雜的變異性也即地域特征，導致其參數值有顯著不確定性。巖土參數是巖土工程設計時需要考慮的基本要素，同時巖土參數的空間變異性已經被人們所認識，并逐步引入巖土工程的實際分析之中。

本文通過巖土空間參數的變異性來源及其評價分析的闡述，說明巖土參數在巖土工程中的作用。

1巖土參數空間變異性的來源與特征

巖土參數所具有的不確定性除了來自巖土勘察導致的誤差外，巖土參數本身也有了隨機變量的特性。我們知道，長期地質變遷形成的巖土，其性質極為復雜。巖土因為其非均質和各向異性的特點，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對巖土取樣過程中的失真和量測誤差，是導致巖土參數變異性的主要因素。

巖土變異性的來源總結起來可以歸入以下幾類：首先是巖土其本身的變異或者是模型變異，也來自于為試驗誤差或者是統計誤差。而在大樣本條件下，并舍棄明顯不合理試驗值后，可以忽略模型和統計部分引起的變異。根據區域化變量理論，可將展布于一定空間范圍內，相互之間具有一定相關性的隨機變量視為區域化變量。這恰好反映出巖土參數的空間相關性和隨機性。

因此，巖土工程的設計計算中涉及的抗剪強度指標、壓縮模量（系數）、孔隙比、容重和滲透系數等都可以看作區域化變量進行統計分析。

2巖土參數變異性的評價分析

巖土參數空間變異性分析，是根據取樣并測定的數據資料，分析巖土參數的空間變化特征、參數自身及各參數之間的空間相互關系，以及將分析得到的結果應用于實際的工程中，并對未測點參數進行最優化估值，還可分析預測狀態變量的空間分布。

在實際工程設計中，許多巖土參數可以看作是區域化變量。比如土的孔隙度相對密度塑性指數、滲透系數、壓縮模量、抗剪（ 壓） 強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而變化， 并且具有兩個基本屬性，即結構性與隨機性。由于區域化變量具有上述特殊性質，如果用經典概率統計方法來研究、描述這類性質的變化是非常不容易的，因為它無法道道巖土參數的空間結構方面的信息。

而通過區域化變量理論中的一個簡單工具一一變異函數， 就可以很好的描述區域化變量的上述特性，并對區域化的變異性也能反映。

目前多數巖土工程可靠性分析計算中，巖土參數的變異性是按概率統計中的隨機變量變異性來評估的，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）來表示，這很容易忽略巖土參數變異性中很重要的特點，即結構性。而我們采用的區域化變量理論中的變異函數來描述巖土參數空間變異性就彌補這一缺點。從而將這類變量的變異性分析的任務得以實現。同時，利用地質統計學方法可以得到的巖土參數空間結構信息，定量的描述巖土參數的空間變異性，更全面的分析巖土參數的空間變化，以及通過巖土工程勘探網的合理布局，從而得到定量的有關巖土參數空間的最優化值。而經典的統計方法使用的標準差，變異系數特征值的離散隨機變量等參數，這些值的特征通常能用來總結某個范圍內的巖土參數值給定的離散的規模以及總體集中度，卻不可能反映巖土參數的空間局部作用域和特征值的一個特定的方向。所以，地質統計學方法可以彌補傳統統計方法忽視巖土參數變異性的缺點，從而對巖土參數的空間變異性進行更現實的分析和評價。

3結論

巖土參數的不確定性根源是巖土參數的空間變異性和量測系統變異性所導致的。巖土參數的變異性特征確定了巖土參數的空間分布的結構性和隨機性的雙重特征，因此我們就用巖土參數的區域化變量理論對巖土參數的空間變異性做出客觀的評估。變異函數及其參數的使用，使得我們能夠對巖石結構特征進行定量描述，從定量的角度揭示巖土屬性空間變異規律，在區域化變量空間結構分析基礎上構建出的有別于傳統統計方法的方向綜合變異指標，然后充分利用經典統計學所丟失的信息，就可以對巖土參數的空間變異性得出可靠的定量評價。地質統計學是巖土工程研究巖土的空間變異性及數學地質領域有效的工具，有很廣闊的應用前景，這體現其在儲量計算、勘探等領域探索，以及采礦設計和采礦地質等方面都顯示了強大的生命力，已經成為描述和考察各種自然資源工程學科。地質統計學研究巖土參數幾個空間變異性，可以更全面的揭示巖土參數的空間分布特征，從而更為準確評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。

參考文獻

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[3]王俊庸.地質統計學及共在煤炭資源開發中的應用[J].煤炭工業出版社， 1990

第5篇：統計學變量的分類范文

【關鍵詞】 離家；意念；行為；因素分析，統計學；學生

【中圖分類號】 R 179 R 395.6 B 844.2 【文獻標識碼】 A 【文章編號】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，以便為制訂干預措施提供依據，根據中國疾病 預防控制中心(CDC)《中國青少年健康危險行為調查研究方案》的實施安排，河南省疾病預 防控制中心于2004年11月-2005年10月對河南省4個省轄市的青少年離家出走情況進行了調查 ，報道如下。

1 對象與方法

1.1 對象 選取河南省4個省轄市，共調查學生5 158名。其中男生2 554名 ，女生2 604名；一至三年級學生分別為1 796，2 069和1 293名；普通初中學生2 524 名，重點初中學生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內初中學校按類型 分為普通初中和重點初中2層，采用系統抽樣方法抽取調查點校，再采用簡單隨機抽樣方法 ，每個年級隨機選取2～3個班。調查問卷采用中國CDC制定的“中國青少年健康相關行為調 查問卷”，離家出走是其中一部分。由經過培訓的省轄市疾病預防控制中心學校衛生專業人 員擔任調查員，在學校保健教師的配合下，組織學生以班級為單位進行不記名問卷調查。

1.3 統計分析 調查數據采用Epi Data軟件進行錄入，并采用雙錄入法對錄 入數據進行核查，以保證錄入數據的準確可靠。數據的統計處理采用Stata 9.0軟件進行。

2 結果

2.1 離家出走意念 35.3%的學生調查前1 a想過離家出走，其中男生為31.7 ％，女生為38.7％，差異有統計學意義（χ2=27.31，P＜0.01）；一年級學生報 告率為29.6％，二年級為37.7％，三年級為39.6％，差異有統計學意義（χ2=40 .94，P＜0.01）。

學習成績不同，離家出走意念的報告率也明顯不同，自我評價學習成績差、成績中下等、成 績中等、成績中上等、成績好的兒童離家出走意念的報告率分別為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 有統計學意義（χ2=56.04，P＜0.01）。

2.2 離家出走行為 7.2%的學生在調查前1 a曾嘗試離家出走。男生離家出 走的報告率（9.3％）高于女生（5.3％），差異有統計學意義（χ2=30.52，P＜ 0.01）。一年級學生離家出走報告率為6.6％，二年級為7.4％，三年級為7.8％，差異無統 計學意義（χ2=1.79，P＞0.05）。自我評價學習成績差、成績中下等、成績中 等、成績中上等、成績好的兒童曾嘗試離家出走的報告率分別為14.60％，9.70％，6.55％ ，4.93％和5.51％，差異有統計學意義（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，在調查前1 a曾 想過離家出走的為43.45％，高于雙親家庭(34.48％)，差異有統計學意義（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％)，差異有統計 學意義（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，在調查前1 a中想 過離家出走的占62.1%，曾嘗試離家出走的占21.1％，產生離家出走意念和曾嘗試離家出走 的報告率均高于單親家庭，差異有統計學意義（χ2=8.37,6.21，P＜0.01或P＜0.05）。

2.5 離家出走意念發生的相關因素分析 以離家出走意念有無作為因變量， 以父母文化程度、學習成績、課外活動時間、課外補習時間、上網時間等47項相關影響因素 作為自變量(所有自變量均為二分類變量或有序變量)，進行單因素非條件Logistic回歸分析 ，最后篩選出31項因素具有統計學意義。

以離家出走意念有無作為因變量，以單因素Logistic回歸分析具有統計學意義的31項因素和 行為作為自變量，進行多因素非條件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，模型回代的準確率為77. 0%。見表1。

3 討論

調查結果表明，在河南省城市初中學生中，有35.3%產生過離家出走的意念。產生離家出走 意念與嘗試離家出走人數之比約為5∶1。河南省初中學生離家出走意念及離家出走行為的報 告率均高于沈陽［1］，低于廣西［2］。離家出走意念、嘗試離家出走的報告 率存在明顯的性別差異，且隨年級的升高而增加。女生嘗試離家出走的報告率低于男生，但 離家出走意念的報告率卻明顯高于男生。本研究結果提示，父母離異、再婚、學業不良均是 影響兒童青少年離家出走行為發生的重要因素，首次吸煙年齡、節食減肥、孤獨感、看電視 、失眠等因素和行為與離家出走意念密切相關。具有離家出走傾向的初中生其自殺意念的報 告率是正常學生的6倍，其OR值為6.63。對尚未成年的兒童來說，家庭和父母是他們成 長過程中的保護者和依賴者，一旦沒有了依靠，而他們又不具有成年人獨立解決問題的能力 ，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習和生活 中遇到的問題，且由于沒有收入，缺乏社會經驗，增加了其他危險性，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，特別是經常出走的，很有可能 參與一些非法活動，包括吸毒、酗酒、的混亂等，對他們的生理和心理造成更加嚴重 的傷害［3］。在城市初中學生中，約1/3產生過離家出走的意念，這不能不引起政府 有關部門、家庭乃至全社會的高度關注。

4 參考文獻

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［2］ 阮青，黃林，韓彥彬，等.廣西青少年傷害相關危險行為流行狀況調查.廣西預防醫 學，2005，11 (5)：288-289.

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

第6篇：統計學變量的分類范文

關鍵詞：數據挖掘；統計學；涵義

統計學如何為數據挖掘服務，這是在“數據挖掘”飛速發展的今天，統計工作者必須回答的一個問題，我國廈門大學的朱建平教授提出：“統計學應該隨時關注數據分析，哪里有數據，哪里就應該有統計分析。”統計學是搜集、展示、分析和解釋數據的學科，它擁有非常深厚的理論基礎，并在社會生活的各個領域發揮著巨大的作用。近代統計學方法與信息處理的關系日益密切，作為信息處理的一個基本工具，統計學方法將發揮越來越重要的作用。

數據挖掘是近十幾年里發展起來的一門嶄新的學科，由于它與統計學都關心從數據中發現某種結構，因而從數據挖掘誕生之日起，就與統計學有了千絲萬縷的聯系。

一、統計學與數據挖掘的涵義

統計學是應用數學的一個分支，主要通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察的系統數據，進行量化的分析、總結，進行推斷和預測，為相關決策提供依據和參考；它分為描述統計和推斷統計。描述統計包括對客觀現象的度量、調查方案的設計，對所收集的數據資料進行加工整理、綜合概括，通過圖示、列表等方式進行分析和描述。推斷統計是在搜集、整理監測樣本數據的基礎上，對有關總體做出推斷，其特點是根據隨機性的觀測樣本數據以及問題的條件和假定，對未知事務做出以概率形式表述的推斷。

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的，人們事先不知道的，但又具有潛在價值的信息和知識（模型或規則）的過程。這個定義包括以下含義：數據源必然是真實的、大量的、含噪聲的；發現的知識可接受、可理解、可運用，并不要求發現放之四海皆準的知識，僅支持特定的發現問題。它能高度自動化的分析原有數據，做出目的性推理，從中挖掘出潛在的模式，從而幫助決策者調整策略，做出正確的決策。它融數據庫技術、人工智能技術、數理統計技術和可視化技術為一體，是一個多學科相互交叉又融合所形成的一個新興的具有廣泛應用前景的研究領域。

二、統計學與數據挖掘的聯系

（一）數據挖掘雖不同于統計分析，但許多挖掘技術又來源于統計分析，數據挖掘中有許多工作可以由統計方法來完成。比如預言算法（回歸）、抽樣、基于經驗的設計等。

（二）數據挖掘不是為了替代傳統的統計分析技術，相反，數據挖掘是統計分析方法的擴展和延伸。大多數的統計分析技術都基于完善的數學理論和高超的技巧，其預測的準確程度還是令人滿意的，但對于使用者的知識要求比較高。而隨著計算機能力的不斷發展，數據挖掘可以利用相對簡單和固定程序完成同樣的功能。

（三）數據挖掘技術的出現為統計學提供了一個嶄新的應用領域，也對統計學的理論研究提出了挑戰。數據挖掘技術有相當大的比重是由高等統計學中的多變量分析所支撐。

（四）統計學與數據挖掘的結合日益緊密。數學是傳統意義上統計學方法的首要工具，而計算機和網絡為代表的信息技術，正逐漸成為統計學應用的首要工具。隨著數據源的不斷膨脹和數據結構的日益復雜，單純依靠數據挖掘技術，已漸露力不從心之態，而統計學的同步發展，正不斷充實、完善著數據挖掘技術。因此，隨著信息化水平的提高，統計學與數據挖掘的應用平臺漸趨統一。

三、預測性挖掘中常用的統計學方法

數據挖掘中應用的統計學預測性方法主要有判別分析和回歸分析。其中，判別分析用于對離散型目標變量的預測，而回歸分析則主要用于對連續性目標變量的預測。

（一）判別分析是在已知研究對象分成若干類型（或組別）并已取得各種類型的一批已知樣品的觀測數據，在此基礎上根據某些準則建立判別式，然后對未知類型的樣品進行判別分類。判別分析是統計學的基本分析方法之一。

第7篇：統計學變量的分類范文

【關鍵詞】 腦梗死； 血尿酸； 空腹血糖

中圖分類號 R743.3 文獻標識碼 B 文章編號 1674-6805（2014）26-0065-02

尿酸是核酸中嘌呤堿的最終代謝產物，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因素同時存在，高尿酸血癥對人類罹患腦梗死產生的影響一直備受關注。近年來的研究證實，高尿酸血癥除了明確與痛風的發病有關以外，也是腦血管病的危險因素之一[1]。而缺血性腦血管病（腦梗死）是老年人中的常見病，具有高發病率、高致殘率、高復發率的特點，對老年人的危害極大。為進一步研究老年人高尿酸血癥與腦梗死的關系，筆者對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行測定并做分析，現報告如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2011年1月-2013年3月筆者所在醫院收治的60歲及以上老年人發生腦梗死的患者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年全國第四次腦血管病會議指定的診斷標準，所有患者入院后均經頭顱CT或MRI檢查確診。對照組：隨機抽取同期非心腦血管疾病老年患者（既往無心腦血管疾病病史）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、體重指數等一般資料比較差異均無統計學意義（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公司生產的Dimension RL Max型生化分析儀，測定尿酸（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。試劑由SIEMENS公司提供，操作方法按試劑盒說明書進行。

1.3 統計學處理

采用SPSS 19.0軟件對所得數據進行統計分析，計量資料用均數±標準差（x±s）表示，比較采用t檢驗，計數資料采用字2檢驗，各組計量資料符合正態分布，數據采用二分類Logistic回歸分析法進行多因素分析。P

2 結果

2.1 腦梗死組與對照組患者血清尿酸、血糖及血脂水平的比較

腦梗死組UA、FPG、TC、TG、LDL-C均高于對照組，兩組比較差異均有統計學意義（P

2.2 腦梗死相關危險因素的Logistic回歸分析

以是否發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量指標（UA、FPG、TC、TG、LDL-C）作為自變量，采用向前逐步法，進行二分類Logistic分析，獲得P

3 討論

嘌呤堿主要在肝臟、腎臟和小腸中通過黃嘌呤氧化酶降解，形成終產物尿酸，體內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、腎臟濾過功能減退及主動轉換功能受損、有機酸排泄增加、某些藥物如利尿劑和化療藥物影響等。老年人由于腎動脈硬化，腎血管阻力升高，腎血流相對減少，更容易引起高尿酸血癥。高尿酸血癥導致腦梗死的發病機制主要有：引起血管內皮受損，激活血小板，影響凝血及纖溶功能，引起炎癥反應，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，比較差異有統計學意義（P

總之，血尿酸水平與老年人缺血性腦血管病的發生、發展和預后密切相關，腦梗死患者的血尿酸水平及高尿酸血癥的發生率常高于非腦梗死者，且血尿酸水平與腦梗死發生率呈正相關，多數研究認為尿酸水平與腦梗死的預后呈負相關。因此加強對老年腦梗死患者血尿酸的監測和高尿酸血癥的干預，對于改善預后、減少復發、提高患者的遠期生存質量，無疑具有重要的臨床意義。

參考文獻

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[4]李遞通，梁志堅.尿酸與腦梗死關系的研究進展[J].醫學綜述，2013，19（4）：612-614.

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[6]楊淑琴，張澤萍.單純藥物治療與聯合高壓氧治療急性腦梗死臨床分析[J].中國醫學創新，2013，10（18）：48-49.

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

第8篇：統計學變量的分類范文

關鍵詞：統計學；教學模式；EXCEL

進入21世紀，隨著我國市場化步伐的加快，社會對新知識的需求日益增加， 無論是國民經濟管理，還是公司企業乃至個人的經營、投資決策，都越來越依賴于數量分析，依賴于統計方法，統計方法已成為管理、經貿、金融等許多學科領域科學研究的重要方法。教育部也將《統計學》課程列為財經類專業本、專科專業的核心必修課程之一。力圖通過《統計學》的學習，使學生掌握探索各學科內在的數量規律性，并用這種規律性的解釋來研究各學科內在的規律。同時，由于統計學所倡導的尊重客觀實事，通過調查研究用實事說話，這也有利于培養學生的實事求是的學習、工作和科學研究精神。

一、《統計學》課程教學面臨的挑戰

1、內容日益豐富。長期以來，在我國存在兩門相互獨立的統計學——數理統計學和社會經濟統計學，分別隸屬于數學學科和經濟學學科。20世紀 80 年代以來，建立包括數理統計學和社會經濟統計學在內的大統計學，逐步成為我國統計學界的共識 。1992年11月，國家技術監督局正式批準統計學上升為一級學科。國家頒布的學科分類標準已將統計學單列為一級學科。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用的需要，大多數學校和老師在財經類專業的本、專科專業《統計學》教學過程中，除了保留社會經濟統計學原理中仍有現實意義的內容，如統計學的研究對象方法、統計的基本概念、統計數據的搜集整理、平均及變異指標、總量指標、相對指標、抽樣調查、時間序列、統計指數等；同時也系統的充實了統計推斷的內容，如：統計數據的分布特征、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析、統計決策等。這一變化使得《統計學》的內容更適合相關實質學科的發展需要。

2、學生的學習難度加大。首先、結合《統計學》的課程特點——概念多而且概念之間的關系十分復雜、公式多且計算有一定難度等。如果學生不做必要的課外閱讀、練習和實踐活動，是很難理解和掌握的。對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，本身的專業課學習負擔已不輕。其次、對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，由于其本專業的課程體系要求，使得學生的數學或者數理統計的基礎不是特別好，對于專科學生來說更不用說，推斷統計將是他們學習的困難。再說，《統計學》作為專業基礎課，一般安排在一年級或二年級第一學期，在這個學習時段也是大多數專科生和本科生忙于計算機課程和英語課程的考證時段。如果以犧牲授課內容和降低要求來減輕學生的學習負擔，顯然有悖于《統計學》課程的教學和相關專業的發展要求。所有這一切對于學生學好這一課程面臨的困難可想而知。

3、教師的教學難度加大。授課內容越來越豐富；課程難度太大可能導致學生興趣下降；在倡導學生自主性學習的背景下，授課時數大為減少（一般安排一個學期共17～19教學周，每周2～3課時）；高等教育擴招后，由于師資力量一時沒有跟上，大多數學校，授課班級學生人數越來越多，一個教師跨越不同專業授課不再新鮮。這要求授課教師必須深刻領會授課內容的核心和相互關系，學會控制和駕馭課堂教學，學會激發學生的興趣，注重統計學在不同專業領域的具體應用等等。作為這門學科的授課教師特別需要認真考慮該怎么辦？

二、《統計學》教學的發展趨勢分析

1、統計學從數學技巧轉向數據分析的訓練。在計算機及計算機網絡非常普及的今天，統計計算技術不再是統計學教學的重點了。統計思想、統計應用才應該是重點。現代統計方法的實際應用離不開現代信息處理技術。統計軟件的使用，不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確，而且使統計教學由繁瑣抽象變得簡單輕松、由枯燥乏味變得趣味盎然。所以，在統計教學過程中，大量的內容只需要給學生講清楚統計基本思想、計算的原理和正確應用的條件、正確解讀計算的結果，而對大量復雜具體的計算可以交給計算機去完成。

比如方差分析，手工計算量非常大，沒有計算機軟件的支撐，是很難教學實際問題分析的。現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題是判斷有無條件誤差，而原假設又是K種不同水平下總體的理論均值是否相等，檢驗結果表示什么等就可以了，大計算量的工作讓計算機去完成。

2、通過統計實踐學習統計。也就是以學生為中心，通過課堂現場教學、引導學生先讀后寫再議、模擬實驗、利用課余時間完成項目、利用假期時間，通過參加學校組織的某些團隊、小組或自己組織去開展一些與專業有關的活動，如社會調查、專題研究、提供咨詢、參與企業管理等方法。全方位地激發學生的學習興趣、培養學生的專業能力、方法能力和社會能力。

比如依同學們在設計調查問卷和調查方案的基礎上，讓他們組成若干調查小組（如以寢室為單位），在校園內真正進行一次統計調查活動，從具體調查對象和單位的確定，樣本的抽取（不一定要很大），問卷的發放、回收與審核，數據輸入與資料整理，估計與分析，一直到調查報告的編寫，調查總結或體會的形成，全部由同學自己來完成。這樣，同學們就親身參與了統計調查、統計整理和統計分析（含統計推斷）的整個過程，效果很好。

三、基于EXCEL的《統計學》教學設想

如何從煩瑣的數理統計技巧轉向數據處理的訓練，同時還要使學生容易掌握并有機會輔之于實踐。教師的導向是第一位的，要求必須選擇容易獲得而且普及性比較強的統計分析軟件，并在課堂教學和引導學生實踐中廣泛采用。

轉貼于

（一）微軟公司開發的EXCEL軟件無疑是我們最好的選擇

專業的統計分析軟件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然強大，統計分析的專業性、權威性不可否認，但是對于沒有開設統計學專業的院校這些軟件并不常用，如果學生要進行自主性學習也比較難以找到相應的工具，此外專業統計分析軟件的英文操作界面，也讓中國人用起來不是很順手。微軟公司開發的EXCEL軟件作為一款優秀的表格軟件，其提供的統計分析功能雖然比不上專業統計軟件，但它比專業統計軟件易學易用，便于掌握。在Windows操作系統極為流行的今天，EXCEL也是隨處可見。對于《統計學》這門課程而言，利用EXCEL提供的統計函數和分析工具，結合電子表格技術，已能滿足統計方面的要求。

（二）基于EXCEL的《統計學》教學設想

1、在教學內容上，依據EXCEL的函數功能、電子表格功能、數據分析功能，結合統計學原理的基本理論和方法，整合教學內容。比如傳統的統計學原理教學過程中，對統計數據的搜集主要強調統計報表制度，在EXCEL環境應該更注重抽樣推斷，EXCEL提供的隨機抽樣工具使得抽樣調查不再是十分復雜的技術，統計圖也可以被廣泛運用于對數據的描述；再比如現有統計學教材很多都講根據整理的數據計算平均數時，都用加權平均的方法，當用組距式變量數列計算平均數時，用組中值作為各組的代表值進行計算。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是均勻分布的，如果實際數據與這一假定相吻合，計算結果比較準確，否則誤差比較大。事實上實際數據往往就不是均勻分布的，因此用組中值計算的平均數都是近似的，而且相同資料編制的不同變量數列計算的平均數還不相等。其實為了編制變量數列，我們必須輸入原始數據，EXCEL的有關程序可以得到準確平均數，哪里還有必要按加權算術平均的方法計算近似的平均數呢？那么有沒有必要編制變量數列、特別是組距式變量數列呢？有沒有必要按加權的方法計算平均數呢？我們認為有必要，但是組距式變量數列的主要功能不再是提供計算資料了，而是用于表現資料的分布狀況和進行分析用；加權平均方法主要是介紹和要求學生掌握加權平均的思想，用于綜合評價分析中。

2、案例教學成為《統計學》課程的重要內容。案例教學法不僅可以將理論與實際緊密聯系起來，使學生在課堂上就能接觸到大量的實際問題，而且對提高學生綜合分析和解決實際問題的能力大有幫助。結合學生所學專業精選案例教學，比如對于金融專業的學生可以設計用幾何平均數計算投資的平均收益率、運用標志變異指標考察投資組合的風險大小等。對于經管專業的學生，精選抽樣推斷、假設檢驗、方差分析對于控制產品質量，經營決策等方面的案例，深入淺出地介紹這些方法的基本思想、并用EXCEL進行分析。既激發了學生的興趣、擴大了學生的視野，也使統計學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專業課程從頭講到尾。

3、改革考試方式和內容，合理評定學生成績。考試是教學過程中的一個重要環節，是檢驗學生學習情況，評估教學質量的手段。對于《統計學原理》的考試，多年以來一直沿用閉卷筆試的方式。這種考試方式對于保證教學質量，維持正常的教學秩序起到了一定的作用，但也存在著缺陷，離考試內容和方式應更加適應素質教育，特別是應有利于學生的創造能力的培養之目的相差較遠。在過去的《統計學》教學中，基本運算能力被認為是首要的培養目標，教科書中的各種例題主要是向學生展示如何運用公式進行計算，各類輔導書中充斥著五花八門的計算技巧。從而導致了學生在學習《統計學》課程的過程中，為應付考試搞題海戰術，把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與財經類專業培養新世紀高素質的經濟管理人才是格格不入的。為此，需要對《統計學》考試進行了改革，主要包括兩個方面：一是考試內容與要求不僅體現出《統計學》的基本知識和基本運算以及推理能力，還注重了學生各種能力的考查，尤其是創新能力。二是考試模式不具一格，除了普遍采用的閉卷考試外，還在教學中用討論、答辯和小論文的方式進行考核，采取靈活多樣的考試組織形式。學生成績的測評根據學生參與教學活動的程度、學習過程中提交的讀書報告、上機操作和卷面考試成績等綜合評定。這樣，可以引導學生在學好基礎知識的基礎上，注重技能訓練與能力培養。

參考文獻

[1]謝安邦.高等教育學[M].北京：高等教育出版社， 1999.

[2]賈俊平.統計學[M].北京：中國人民大學出版社， 2000.

第9篇：統計學變量的分類范文

關鍵詞：廢舊家電；回收行為；Logit回歸分析；分層回歸分析

中圖分類號：D9

文獻標識碼：A

文章編號：16723198（2015）17019101

隨著工業革命的發展，人類進入了電子時代，電子產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品的速度越來越快。這些產品方便居民日常生活的同時也給環境帶來了巨大的壓力，廢舊家電處置不當不僅會對空氣和地下水資源造成污染，也對環境和人類健康構成威脅。

1文獻回顧

隨著環境問題日益凸顯，學術界紛紛在理論方面展開激烈探討，試圖從理論方面探討造成這一問題的原因，國外學術界不僅在電子廢棄物回收體系設計、回收設施布局及回收處理技術等方面進行了系統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行了深入研究。

在理論方面，Mannet主要考察了外部變量客觀環境、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319個受訪者，研究發現故去的回收習慣、知覺控制因素、居民的態度與回收行為成正相關，而主觀規范無統計學意義。

2研究方法

2.1變量選取與問卷設計

問卷的設計主要借鑒以往的研究，同時通過與居民的訪談和小樣本預試，對變量的測量題項進行修訂，最終得到正式的量表。本文在前文文獻綜述的基礎上，綜合考慮環境心理學、社會學與經濟學，提出影響回收行為的因素并分為內部變量（態度、道德義務、社會規范）與外部變量（法律法規、媒體宣傳、社會責任感、環保知識、回收問題感知、回收經驗、回收動機、人口統計學特征），并賦予這二類變量新的內涵。

2.2樣本來源

選取峨眉山市居民為被訪對象展開了問卷調查。考慮到研究對象應是在廢舊家電中有一定回收權的居民，因此樣本選取設定為年滿18歲、具有穩定經濟來源和固定工作的成年居民。研究于2012年12月15日至12月25日期間對西南交通大學校內人員及附近的居民進行了預測調查。對112個被試者進行調查。有98個被試者對問卷進行了完整的回答，回收率95%，回收效果較好適合做進一步分析。

3結果與分析

3.1描述性統計分析

（1）廢舊家電回收頻率與付費意愿都比較低。

本次調查顯示，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為0.6次，平均付費意愿為1.9。調查結果還顯示，有45.4%的受訪者從未回收過電子廢棄物，這個數字如此驚人，很可能與人們對廢舊家電含有有毒物質和回收渠道的認識有關，進行過兩次及以上回收的人數只有11%，可見，峨眉山市的廢舊家電回收處于形成期。

（2）廢舊家電回收態度積極。

廢舊家電回收不僅僅指回收家電，也包括進行回收活動的態度心理因素，經統計發現78%的居民認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程會對環境產生危害，不管是否參與過廢舊家電回收，居民都傾向于對環境友好型的回收意愿，表明居民回收態度與回收意愿呈正相關，在下一節中得到驗證。

3.2logistic回歸分析

為探索上述公共因子對欠發達地區居民回收行為的實際作用水平，利用SPSS19.0軟件進行logistic回歸運算，選擇Enter形式（自變量全部進入模型）。

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

（1）內部變量的各個影響因素，態度、道德義務、社會規范的顯著水平均為，在統計學意義上十分顯著，表明內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、經濟動機、服務動機的顯著水平均在小于0.005水平下顯著，可視為對因變量有顯著影響，情境因素中的法律法規、媒體宣傳、社會責任感全部變量均無統計學意義，回收問題感知無統計學意義，人口統計變量均由一定的統計學意義，但不顯著，回歸系數均小于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理，從而為廢舊家電管理者提供理論決策參考。通過對居民回收行為的空間屬性特征分析，驗證了個體回收模型，根據研究結論為管理者設計回收網絡體系提供以下幾點建議：

4.1建立便利的回收渠道

由于我國還沒有建立規范的廢舊家電回收體系，以目前回收的方式來看，對于沒有小區資源回收站的住戶來說，存在不少困擾，減低了居民回收的意愿，建

議以小區為單位設立廢舊家電回收站，集中小區內的

廢舊家電，針對此問題，本研究提出以下建議：（1）以小區為單位設立廢舊家電回收站，使居民能隨時將家中的電子垃圾送至回收站，其它的公共場所與便利店等也可以廣設資源回收站，方便居民隨時放置電子垃圾；（2）政府單位應該提供居民更多有關回饋制度的信息，使居民知道更多的方式與管道，從資源回收中獲得經濟報酬，增加回收的意愿。