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統計學/不同型別的資料/PS

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統計學


  1. 介紹
    1. 什麼是統計學?
    2. 現代統計學中的主題
    3. 為什麼要學習統計學? 0% developed
    4. 我需要知道什麼才能學習統計學?
  2. 不同型別的資料
    1. 原始資料和次要資料
    2. 定量資料和定性資料
  3. 資料收集方法
    1. 實驗
    2. 抽樣調查
    3. 觀察性研究
  4. 資料分析
    1. 資料清洗
    2. 移動平均
  5. 彙總統計
    1. 集中趨勢的度量
      1. 平均數、中位數和眾數
      2. 幾何平均數
      3. 調和平均數
      4. 算術、幾何和調和平均數之間的關係
      5. 幾何中位數
    2. 離散度的度量
      1. 資料的範圍
      2. 方差和標準差
      3. 四分位數和四分位數範圍
      4. 分位數
  6. 資料展示
    1. 條形圖
    2. 比較條形圖
    3. 直方圖
    4. 散點圖
    5. 箱線圖
    6. 餅圖
    7. 比較餅圖
    8. 象形圖
    9. 折線圖
    10. 頻率多邊形
  7. 機率
    1. 組合學
    2. 伯努利試驗
    3. 貝葉斯分析入門
  8. 分佈
    1. 離散分佈
      1. 均勻分佈
      2. 伯努利分佈
      3. 二項分佈
      4. 泊松分佈
      5. 幾何分佈
      6. 負二項分佈
      7. 超幾何分佈
    2. 連續分佈
      1. 均勻分佈
      2. 指數分佈
      3. 伽馬分佈
      4. 正態分佈
      5. 卡方分佈
      6. 學生t分佈
      7. F分佈
      8. 貝塔分佈
      9. 威布林分佈
  9. 統計假設檢驗
    1. 統計檢驗的目的
    2. 使用的形式主義
    3. 不同型別的檢驗
    4. 單個均值的z檢驗
    5. 兩個均值的z檢驗
    6. 單個均值的t檢驗
    7. 兩個均值的t檢驗
    8. 配對t檢驗比較均值
    9. 單因素方差分析F檢驗
    10. 單個比例的z檢驗
    11. 兩個比例的z檢驗
    12. 在Microsoft Excel中測試比例A是否大於比例B
    13. 斯皮爾曼等級相關係數
    14. 皮爾遜積矩相關係數
    15. 卡方檢驗
      1. 多個比例的卡方檢驗
      2. 列聯表的卡方檢驗
    16. 分佈的近似
  10. 點估計100% developed  as of 12:07, 28 March 2007 (UTC) (12:07, 28 March 2007 (UTC))
    1. 無偏性
    2. 優良性的度量
    3. UMVUE
    4. 完備性
    5. 充分性和最小充分性
    6. 輔助性
  11. 練習題
    1. 彙總統計問題
    2. 資料展示問題
    3. 分佈問題
    4. 資料檢驗問題
  12. 數值方法
    1. 基礎線性代數和格拉姆-施密特正交化
    2. 無約束最佳化
    3. 分位數迴歸
    4. 統計軟體的數值比較
    5. Excel中的數值
    6. 統計學/數值方法/隨機數生成
  13. 時間序列分析
  14. 多元資料分析
    1. 主成分分析
    2. 度量資料的因子分析
    3. 序資料的因子分析
    4. 典型相關分析
    5. 判別分析
  15. 特定資料集的分析
    1. 結核病分析
  16. 附錄
    1. 作者
    2. 詞彙表
    3. 索引
    4. 連結

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統計資料可以從兩個來源獲得,主要次要

原始資料

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原始資料是指專門為特定目的而收集的原始資料。這意味著有人首先從原始來源收集了資料。以這種方式收集的資料稱為原始資料。

收集原始資料的人可能是授權機構、調查員、統計員,或者他們可能只是一個拿著剪貼簿的人。收集原始資料的人可能瞭解該研究,並且可能被激勵使該研究取得成功。這些人充當證人,因此原始資料的可靠性僅限於收集資料的人。

收集這種資料的研究被稱為實地研究.

例如:您自己的問卷。

次要資料

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次要資料是指為了其他目的而收集的資料。當我們使用統計方法將來自其他目的的原始資料用於我們的目的時,我們稱之為次要資料。這意味著一個目的的原始資料是另一個目的的次要資料。次要資料是重複使用的資料。通常是在不同的上下文中。

收集這種資料的研究被稱為桌面研究.

例如:來自書籍的資料。

為什麼要這樣分類資料?

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瞭解資料的收集方式可以讓研究的批評者尋找研究進行過程中的偏差。一項好的研究將歡迎這種審查。每種型別都有自己的弱點和優勢。原始資料是由直接關注特定目的的人收集的。這有助於確保問題對目的有意義,但也可能在這些相同的問題中引入偏差。次要資料沒有這種關注的優勢,但只能受到重複使用的資料選擇中引入的偏差的影響。換句話說,收集次要資料的人可以選擇問題。收集原始資料的人可以寫問題。

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