ch2劳动与社会保障统计分析的基本方法(3)

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1、第二章劳动与社会保障统计分析的基本方法(3)1《统计基础与方法》课件姚增明第一节描述性统计分析方法第二节统计指数分析方法第三节解析性统计分析方法2《统计基础与方法》课件姚增明一、假设检验假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验有Z检验、T检验、配对检验、比例检验、秩和检验、卡方检验等。3《统计基础与方法》课件姚增明

2、假设检验亦称“显著性检验，是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。在质量管理工作中经常遇到两者进行比较的情况，如采购原材料的验证，我们抽样所得到的数据在目标值两边波动，有时波动很大，这时你如何进行判定这些原料是否达到了我们规定的要求呢？这时你可以使用假设检验这种统计方法，来比较你的数据，它可以告诉你两者是否相等，同时也可以告诉你，在你做出这样的结论时，你所承担的风险。假设检验的思想是，先假设两者相等，然后用统计的方法来计算验证你的假设

3、是否正确。4《统计基础与方法》课件姚增明二、方差分析方差分析，又称“变异数分析”或“F检验”，是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。5《统计基础与方法》课件姚增明方差分析的假定条件为：（1）各处理条件下的样本是随机的。（2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。（3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。

4、（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性6《统计基础与方法》课件姚增明三、相关分析1.相关分析的概念相关关系是不完全确定的随机关系，是一种不完全的依存关系。相关关系的特征是：一种现象发生变化，会引起另一种现象的变化，但这种变动关系不是唯一确定的，它可以有多种不同的数量表现。2.相关关系的种类（1）按变量之间的相关程度分,有完全相关、不完全相关和不相关。（2）按变量之间的相关方向分，有正相关和负相关。（3）按相关变量的多少分,有单相关和复相关。（4）按变量之间的相关表现形式分，有直线相关和曲线相关。7《统计基础与方法》课件姚增明3.相关分析的判断(1)判断现象之间有无相关关系现

5、象间是否存在相关关系，是相关分析的出发点。只有现象之间确实存在相关关系时，才可能进行相关分析。然而现象之间有无相关关系是个定性认识的问题，所以进行相关分析之前，研究者要根据理论知识、实践经验和分析研究能力对被研究对象进行定性判断。(2)判断相关关系的表现形态、方向和密切程度判明了现象之间相关关系的具体表现形态，才能采用相应的相关分析方法去研究解决。如果把直线相关误认为是曲线相关，按曲线相关来分析，就会得出错误的分析结论。8《统计基础与方法》课件姚增明4.相关表在对现象之间的相关关系做出定性分析后，再把现象之间的相关关系以表格形式反映，这种表称为相关表。即把被研究现象的观察值对应排列

6、所形成的统计表格。通过相关表可初步看出相关的形式、相关的方向和相关程度的高低。（1）简单相关表（2）分组相关表5.相关图相关图也称相关散点图或散点图，它是将相关表中的观测数据在平面直角坐标系中用点描绘出来，用以表明相关点分布状况的图形。相关表相关图.doc9《统计基础与方法》课件姚增明6.相关系数相关表和相关图只能大体上反映现象之间的相关关系，但不能准确地判断其相关的密切程度。要判断现象之间相关的密切程度，需要计算相关系数。相关系数是指在直线相关条件下，说明两个变量之间相关关系密切程度的统计分析指标。通常用r表示。相关系数的取值范围是：在-1和+1之间，即-1﹤r﹤+1（1）当r﹥

7、0时，表示两变量为正相关；当r﹤0时，表示两变量为负相关。（2）当r=0时，表示两变量之间不存在线性相关关系。（3）当

8、r

9、=1时，表示两变量为完全线性相关，即两变量之间存在着函数关系。（4）当0<

10、r

11、﹤1时，表示两变量之间存在着一定程度的线性相关关系。10《统计基础与方法》课件姚增明相关密切程度判断标准相关系数的绝对值

12、r

13、相关密切程度等级0﹤

14、r

15、<0.3微弱相关0.3≤

16、r

17、<0.5低度相关0.5≤

18、r

19、<0.8显著相关0.8≤

20、r

21、<1高度相关11《统计基础