数据统计分析怎么做?

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数据统计分析的基本步骤是

基本步骤包括确定问题、收集数据、处理数据、制作数据图表、依据数据及图表分析得出结论。

如何对数据进行统计分析?

如下:

比较性别(分类变量,定性数据)使用卡方检验,比较年龄(连续型变量,定量数据)使用单因素方差分析。

分析→描述性统计→交叉表,然后将性别选入行变量框,分组选入列变量框(行、列变量反过来选没有影响),点击统计按钮,勾选卡方选项即可。

分析→比较平均值→单因素 ANOVA,将年龄选入因变量框,分组选入因子框,点击选项按钮,勾选描述性,方差同质性检验(也就是方差齐性检验)即可。

1.对数据进行统计分析前,务必了解清楚分析方法使用的前提假设条件。

2. 经 ANOVA(或 Kruskal-Wallis test)检验差异有统计学意义(alpha = 0.05),需要对每两个均数进行比较,需要采用上图所述“两两比较方法”,而不能直接对每两组数据进行t-test(或 Mann-Whitney U-test),因为会增加犯 I 类错误 的概率:

例如三组数据资料,ANOVA结果显示 p  0.05;然后每两组均数t-test比较一次,则需比较3次,那么比较3次至少有一次犯 I 类错误 的概率就是 alpha' = 1-0.95^3 = 0.1426 0.05。

3.第一型及第二型错误(英语:Type I error Type II error)或型一错误及型二错误。

4.对于双样本t-test讨论:

z-test:大样本;30;z分布。

t-test:小样本;30;t分布。

但是,对于 30 的样本,Z-test检验要求知道总体参数的标准差,在理论上成立,事实上总体参数的标准差未知,实际应用中一般使用t-test。

5. 小知识:如何选取两两比较的方法?

5-1、SNK 法最为常用,但当两两比较的次数极多时,该方法的假阳性很高,最终可以达到 100%。因此比较次数 较多时,不推荐使用。

5-2、若存在明显的对照组,要进行的是“验证性研究”,即计划好的某两个或几个组间的比较,宜用 LSD 法。

5-3、若设计了对照组,要进行 k-1 个组与某个对照组之间的比较,宜用 Dunnett 法。

5-4、若需进行多个均数间的两两比较(探索性研究),且各组人数相等,宜用 Tukey法。

5-5、根据对所研究领域内相关研究的文献检索,参照所研究领域内的惯例选择适当的方法。

怎样制作统计表分析数据

怎样制作统计表分析数据步骤:

1、打开表格,选择需要统计的数据。

2、点击菜单栏的插入。

3、选择全部图表。

4、接着弹出一个插入图表的窗口,可以选择图表类型,如柱状图、折线图、饼图等。

5、选择好之后,点击插入。

统计数据分析怎么做?

统计分析主要是利用收集、整理的统计资料,进行分析的一种活动。一般统计分析的结构是:报告结果、分析原因、提出建议。注意不要在分析中将报表文字化,二是重点放在分析上,因为统计报表只是一个结果,要分析结果的原因。

统计分析的方法有很多种,有因素分析法、对比分分析法、还可以利用数理统计的知识做相关分析、分布分析等等。

统计分析作为统计的最终成果,应该成为领导的决策依据,所以,不要死搬硬套矗恭避枷篆磺遍委拨莲书本上的分析方法,要使领导感到“有用”,不然这个分析就是失败的。

数据统计分析怎么做

数据统计分析:

1、常见的数据分析指标

综合性指标:反映产品的整体情况。

流程性指标:反映用户的使用行为。

业务性指标:反映具体的业务情况。

2、常见的数据分析维度

数据细分:通过不同的细分维度分析,往往可以追溯到问题发生的原因,还能为后续的一些动作提供参考依据。

数据对比:没有对比就没有伤害,一方面是横向比较,即自身和别人进行对比,如长江的同比、环比;另一方面是纵向比较,即自身和自身进行对比,比如行业竞品、全站数据、AB测试等。

3、常见的数据分析方法

Google HEART模型的提出,可以让大家反思自己的产品设计思维,同时运用相关设计工具去提高HEART五项指标来完善用户体验,打造更好的产品。

AARRR模型该模型出自于《增长黑客》,它是在2007提出,当年的获客成本还比较低廉,而这种模型很简单又很直观地突出了增长的所有重要元素,所以这个模型很长时间内都很受欢迎。

现在获客的成本与日俱增,市场情况和2007年已经完全不同。现在黑客增长的真正关键在于用户留存,而不是获客。于是,一个突出了用户留存重要性的模型RARRA诞生了。

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