统计学数据分析方法总结
1、描述统计
描述统计是指运用具体的图表或数学思维方法，对专业的数据资料进行分析和整理，对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行详细统计的方法。描述统计通常由集中趋势分析、离中趋势分析、相关分析、推论统计、正态性检验几部分组成。
2、假设检验
假设检验区别与描述统计，它更直观地表达对数据问题的假设和检验。
（1）参数检验
参数检验是指在已知的总体分布条件下对一些重要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
（2）非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
3、信度分析
信度是指可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。信度的指标常用相关系数来表示，具体可以分为三类：稳定系数、等值系数和内在一致性系数。信度分析的方法主要有以下几种：
（1）重测信度法编辑：这一方法是用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测，计算两次施测结果的相关系数。
（2）复本信度法编辑：复本信度一般属于等值系数。其要求两个不同的复本表述的方式要不同。要在具体的内容、格式等方面要保持一致，但在实际问题的解决中运用此类方法较少。
（3）、折半信度法编辑：折半信度法是指把调查的项目分为两半，通过计算不同的两半得到相关系数，继而以部分信度估计整体的信度。折半信度法编辑法一般不适合用于事实类的问卷，通常用于表达态度、意见式问卷的信度分析。
4、列联表分析
列联表分析是通过实际的数据观测对多属性变量进行列表频数分析。列联表又称交互分类表，交互分类是指同时依据两个变量的数值将研究的个案进行不同方式的分类。
行列均为顺序变量的相关检验。
5、相关分析
相关分析是指对一些现象之间的依存关系进行分析。主要有以下几个相关分析法：
（1）单相关：单相关是两个因素之间的相关关系，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量；
（2）复相关 ：三个及三个以上元素的相关关系叫做复相关，它研究的是自变量和因变量相关关系的变动。
（3）偏相关：偏相关主要是对某一种现象相关的场合，进行假定其他变量不变时，某两个相关变量的关系称为偏相关。
Top5统计学书籍推荐
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2、《线性回归分析》：《线性回归分析》这本书涵盖了所有的基础入门模型，这本书完整的讲解了如何用线性模型的条件和模型成立的检验进行相关问题的分析。这本书还包括：基础知识、一元线性回归、矩阵形式、多元线性回归、方差分析五大模块。留学生选择它可以更有效的进行实际问题的模型套入并解决实际问题。
3、《统计推断》：统计推断是统计学教材最核心的内容。这本书会给留学生提供循序渐进的思维合理的推断出实际问题的结果。它主要包括：参数点估计、区间估计、假设检验、Bootstrap再抽样法、刀切估计等。
4、《统计计算》：《统计计算》这本书主要讲解了离散和连续随机数的生成，难点主要是凸优化、模拟退火等，其中MCMC是对复杂分布采样的好方法，目前大多数论文都用这个方法进行参数求解，教材推荐李东风的统计计算，同时这本书北大的老师有专门的博客针对里面的方法用R语言实现，可结合一起看。
5、《因果推断和图模型》：《因果推断和图模型》这本书主要是对问题进行因果推断和图解模型。学生可以很直观的运用书中的推断和模型去解决一些实际的问题。
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