统计学分析法范文10篇

统计学分析法范文篇1

量化研究一般指对事物可以量化的部分进行测量和分析，以检验研究者自己关于该事物的某些假设的研究方法。行政管理中的量化管理，从狭义的方面说涉及两部分：一是针对管理人员自身的管理工作的量化，即内部效率；二是针对所处理事务的效率评估量化，即内部外部效率的综合评价，针对不同的部分，应有不同的量化管理对策。本文是从狭义方面来分析量化方法在行政管理中的运用。

二、量化研究方法在我国行政管理中的运用

在公共政策科学化的背景下，以理性分析为基础和根据的定量分析是当代公共政策分析的主流。这是由公共政策分析的学科任务所决定的。量化研究在行政管理中运用的基本步骤是：第一，建立一个关于行政管理的量化研究模型；第二，收集所要研究问题的数据，即量化的进程；第三，将收集到的行政管理资料进行进一步的分析，诠释；第四，总结，得出量化的结论；第五，将定性和定量研究方法结合起来，用定性方法来诠释所要研究的问题，用定量方法来做结论。

三、中外行政管理量化研究的差异

第一，从研究方法上来看，目前我国行政管理量化分析的研究主题以公共政策问题的构建为主，而该类主题相对而言更适用于统计分析方法。美国对于行政管理的量化研究已较为深入，使用的方法也比较多元化，结合了计量经济学分析法、统计学分析法、数学分析法等，更为详尽的研究了行政管理。

第二，从研究的内容上来看，我国的行政管理量化研究一般集中在政府的绩效研究，有很多内容难以量化，有的甚至不能量化，而需要量化并可以量化的内容的研究，要求研究者有较扎实的数学、统计学、运筹学等自然科学功底，这导致我国的行政管理量化研究只局限在一部分的内容里，不够全面。美国的行政管理的研究内容则较为广泛，对量化研究方法的研究起步早，研究者熟知量化方法，对行政管理的多个方面都有研究。

第三，从研究的规范性来说，我国行政管理量化研究从量化内容到量化程序等，没有规范化，随意性大。美国早已形成量化的研究制度，有组织性，统一性，规范性相结合的量化研究模式更有利于行政管理工作客观全面的研究。第四，从研究的体系来看，我国的行政管理量化研究的体系不科学。以绩效评估为例，尚未建立和健全遵循国际惯例、适合我国国情的包括评估原则、评估指标体系、评估模型、评估依据、评估技术与方法、评估程序等在内的完整有序、切实可行的政府绩效评估的理论、方法和实践体系，而美国已建立了科学完善的量化体系，有标准的量化指标，理论和方法。

四、加强定量研究方法在我国行政管理研究中应用的应对举措

第一，研究方法上，要力求多样化，将运筹学分析法、系统科学分析法、计量经济学分析法、统计学分析法、数学分析法结合起来，实现各种研究方法的融合荟萃。

第二，在研究内容上，力求做到全面，深入，将公共政策问题、构建公共政策、制定公共政策、执行政策评估与监控、公共政策变动、终结与周期纳入量化的范围内，应该适时实现跨越，发挥研究领域的“后动优势”，发展好我国的行政管理，实现后来居上。

第三，在研究的规范性上，获得配套法律的支持，例如在政府的绩效评估中制定专门的政府绩效评估法案，对政府绩效评估的目标、内容、步骤、结果应用等内容作出明确的规定，使绩效评价更加规范化。

统计学分析法范文篇2

【关键词】UF-100全自动尿沉渣分析仪；干化学分析法；白细胞；红细胞

近年来，随着尿干化学分析仪和全自动尿沉渣分析仪的出现，使尿常规检查实现了自动化，提高了尿液分析的速度和准确性，为了解UF-100全自动尿沉渣分析仪和尿干化学分析法在尿常规检验中联合应用的临床价值，我们对1000份尿液标本进行了UF-100全自动尿沉渣分析仪和尿干化学分析仪检测，并将结果与显微镜镜检作了比较。

1材料与方法

1.1材料和对象

1.1.1仪器和试剂

日本东亚SysmexUF-100全自动尿沉渣分析仪及配套试剂，韩国URISCAN-PRO+尿液干化学分析仪及配套试剂，日本OLYMPAS光学显微镜。

1.1.2对象

本院住院病人新鲜晨尿1000份。

1.2方法

1.2.1采集

用一次性无菌尿样采集杯收集新鲜晨尿，充分混匀后分三管，一管用于UF-100全自动尿沉渣分析仪，一管用于尿液干化学分析仪，一管用于尿常规显微镜镜检。

1.2.2尿干化学分析法

用URISCAN-PRO+尿液干化学分析仪专用定标条对仪器进行定标，每天均做质控。取尿十联干化学试纸于URISCAN-PRO+尿液自动分析仪上，按操作说明对每份混匀的标本进行测定。

1.2.3UF-100型尿沉渣全自动分析仪

每天开机检测前用配套质控液做质控试验，严格按照操作说明进行检测。

1.2.4显微镜镜检

按《全国临床检验操作规程》规定方法操作。取10ml新鲜混匀尿于离心管，转速3000r/min离心5min，弃上清尿液留约0.2ml尿沉渣液，混匀后镜检，2h内检测完毕。

1.2.5正常参考范围

UF-100全自动尿沉渣分析仪：RBC0～25/μl，WBC0～25/μl；URISCAN-PRO+尿液自动分析仪：RBC阴性，WBC阴性；显微镜镜检：RBC0～5/HP，WBC0～3/HP，超出此范围视为阳性。

1.3统计学方法

所有数据资料进人SPSS10.0统计软件包，组间比较用卡方检验。

2结果

UF-100全自动尿沉渣分析仪与尿干化学分析仪联合检测尿中白细胞结果阳性率为47.6%，显微镜镜检尿中白细胞阳性率为50.4%。UF-100全自动尿沉渣分析仪与尿干化学分析仪联合检测尿中红细胞结果阳性率为46.8%，显微镜镜检尿中红细胞阳性率为47.7%。经χ2检验，二者相差不显著(P>0.05)。见表1。表1UF-100全自动尿沉渣分析仪与尿干化学分析法、显微镜镜检检测尿白、红细胞结果（略）

3讨论

UF-100全自动尿沉渣分析仪综合应用了先进的流式细胞仪原理、电阻抗法及荧光染色技术，能够全自动定量检测非离心尿液中的红细胞、白细胞等有形成分，是目前国内外较先进的全自动尿沉渣分析仪［1］。而尿干化学分析仪由于操作简易、标本用量少、检测速度快也被越来越多的应用于临床。

3.1UF-100全自动尿沉渣分析仪与尿干化学分析仪检测尿白细胞结果的比较

尿干化学分析法检测尿液中的白细胞的原理是利用中性粒细胞浆内的酯酶，水解试带膜块中含色原的酯类，释放出的色原与重氮盐反应形成呈色的缩合物，其颜色深浅与细胞的多少成比例。严格的讲，该项目应为尿中的中性粒细胞检测。所以，用尿干化学分析仪检查尿中白细胞时会有假阴性。而用UF-100全自动尿沉渣分析仪进行检测，则可避免对尿中淋巴细胞和单核细胞的漏检。用这两种方法检测尿中白细胞，当尿干化学分析法检测为阴性而UF-100全自动尿沉渣分析仪检测为阳性时，其原因主要是因为尿中存在的白细胞为淋巴细胞或单核细胞，而尿干化学分析仪所用的“尿十联”干化学试纸对其不敏感所造成。当尿干化学分析法检测为阳性而UF-100全自动尿沉渣分析仪检测为阴性时，则可能是因为尿中的中性粒细胞受到破坏，而UF-100全自动尿沉渣分析仪只能对完整细胞的有形成分进行检测，对破损的细胞不能检测所造成，如尿液标本留取时间过长。

3.2UF-100全自动尿沉渣分析仪与尿干化学分析仪检测尿红细胞结果的比较

尿干化学分析法检测尿液中的红细胞的原理利用红细胞内的血红蛋白中的亚铁血红素有类似过氧化物酶样活性，可使过氧化氢茴香素或过氧化氢烯枯分解氧化四甲基联苯胺等有关色原，使之呈色。严格的讲，该项目为尿中的隐血检测。所以，用尿干化学分析仪检查尿中红细胞会有假阳性。而用UF-100全自动尿沉渣分析仪检测尿中红细胞，当尿中有大量的酵母菌、精子细胞、结晶存在时，由于这些物质的荧光参数和红细胞多有重叠，也会对红细胞计数产生干扰。用这两种方法检测尿中红细胞，当尿干化学分析法检测为阳性而UF-100全自动尿沉渣分析仪检测为阴性时，主要是因为尿中含有游离血红蛋白或某些不耐热的酶、肌红蛋白等，如红细胞处于不同渗透压和pH环境中而造成的溶血。当尿干化学分析法检测为阴性而UF-100全自动尿沉渣分析仪检测为阳性时，则主要是由于细菌、结晶和类酵母菌的干扰，其中以结晶干扰最为常见。

3.3应用UF-100全自动尿沉渣分析仪与尿干化学分析仪、显微镜镜检联合检测尿红、白细胞的优越性

UF-100全自动尿沉渣分析仪可以对红细胞、白细胞、管型、细菌、结晶、上皮细胞等有形成分提供定量分析报告及散点图，对于每一标本检测步骤模式一致，不受主观因素影响，易于质量控制和标准化，是一种高效率、高精度的可用于临床治疗监控的尿沉渣过筛检测仪器。而干化学尿分析仪检测尿中红、白细胞虽然简单快速，但受干扰因素较多，如药物、化学试剂、尿色、混浊度等，实验结果也不易于临床动态观察。UF-100尿沉渣全自动分析仪可对尿中所有的白细胞进行检测，弥补了尿干化学分析检测只对尿中性粒细胞反应的不足。但是UF-100全自动尿沉渣分析仪只能对尿中完整细胞有形成分进行检测，对破损的细胞不能检测，对影红细胞也会漏诊，而尿干化学分析法不受此影响。从本研究的结果可以看出，只要UF-100尿沉渣全自动分析仪和尿干化学分析仪联合检测尿液标本中的白、红细胞为全阴性时，其普通显微镜镜检结果也正常。因此，UF-100尿沉渣全自动分析仪和尿干化学分析仪联合检测尿液标本的阴性结果与普通显微镜镜检阴性结果相比有很好的符合率，因而可起筛选作用［2］。总之，UF-100尿沉渣全自动分析仪和尿干化学分析仪在尿液检测中的联合应用不仅可以大大减轻普通显微镜镜检的工作量，降低单用其中一种仪器的假阳性及假阴性率，降低手工复检率，降低人为误差，而且借助仪器的自动化、高精度也提高了检测结果的可靠性、标准化，在临床检验中具有较高的应用价值。所以，UF-100全自动尿沉渣分析仪与尿干化学分析法、显微镜镜检在尿常规检查中的联合应用大大提高了工作效率，提高了检测的准确度，为临床提供快速、准确的尿常规检查结果。

【参考文献】

统计学分析法范文篇3

关键词：统计学；数据挖掘；实验教学；数据分析师；项目式学习

1引言

2016年美国统计协会(AmericanStatisticalAsociation)对统计学的内涵给出一个较为简洁的说明，将统计学定义为：“thescienceoflearningfromdata”，即从数据中学习的科学[1].该定义实际上与数据科学（DataScience）的内涵如出一辙.笔者以为ASA之所以对统计学做出这样的内涵解释，实际上表明在大数据浪潮中，统计学正走在变革的道路上.大数据时代，数据的产生、收集、分析与应用等环节都发生着深刻的变化.互联网技术的高速发展使每个人成为数据的生产者，数据生产已经突破了时间、地点的限制，数据量也由抽样数据向大数据转化；数据的存储类型由纸和笔记载的关系型结构化数据向半结构、非结构和异构的网络数据类型转化；数据的采集由根据统计分析目的的调查式收集向基于大数据技术的自动化采集方法转化；数据的分析由传统的验证型分析方法向探索型分析方法转化；数据的应用由辅助管理决策向引导变革转化.以上变化正在重塑数据分析流程，而数据分析模式的变革必然引起教育模式的改革.事实上，在大数据洪流的冲击下，统计学专业的人才培养模式已经悄然发生变化.当前，统计学专业融合大数据、计算机、人工智能等相关学科知识，引导学生认识和掌握数据处理的新技术，推动交叉学科应用型人才的培养，已经成为共识.其中，在统计学专业课程体系中引入数据挖掘课程就是典型的代表.数据挖掘技术在一定程度上弥补了传统统计分析方法的不足，可以进一步增强学生探索性数据分析的能力，更加适应大数据时代的需求.与统计学强调推断理论和方法不同，数据挖掘强调经验，着重于从数据中挖掘有用的模式和价值，只要能够有效地解决问题，方法和模型本身并不重要.因而，笔者认为数据挖掘课程能够拓展统计学专业学生数据分析的思路和方法，进一步加深对数据分析内涵的理解.由此，本文致力于探索大数据背景下统计学专业数据挖掘实验课程教学模式，以提升统计学人才实践应用能力，使其不断适应大数据分析的需求.

2大数据时代市场对应用型统计人才的新需求

数据分析师是统计学专业大学生毕业后的主要职业选择之一.数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才[2].为了客观分析大数据时代应用型统计人才需具备的知识、能力和技术，本文通过智联招聘网对企业公布的数据分析师职位招聘信息进行了调研，这些招聘信息都是面向应届本科毕业生的，具有较强的针对性，调研时间为2018年8月3日.本文调研了七家上市公司[3]，有国企事业单位、互联网公司、金融公司、网络游戏公司、网络媒体公司等，各公司对数据分析师的岗位职责、知识要求、能力要求和技术要求见表1所示.从数据分析师的岗位职责来看，不同类型的企业虽然具体要求不同，但是核心职责是相同的，主要有三个方面：负责业务部门的数据需求分析，也就是通过调研了解业务部门的需求，确定数据分析对象和目的；构建业务数据分析指标体系，即如何开展数据分析工作，确定数据采集、处理和分析及结果解读等环节的指标、方法、模型及数据分析工具等；为业务部门提供数据决策支持，包括撰写调研报告、数据分析报告及设计数据产品和开发数据分析工具等等.从岗位职责的核心要素来看，数据分析师是非常契合统计学专业的人才培养目标的，从调研到设计到分析到结果解读，是数据分析的一个完整流程.但是，也可以看出很多企业在数据分析中特别强调了数据挖掘方法，如北京计算机技术及应用研究所强调用户行为挖掘和个性化推荐、金融界强调用户行为数据和网络日志数据挖掘，而这些都不是传统统计学分析方法的范畴.从知识要求来看，大部分企业都要求数据分析师具有统计学专业背景，但互联网公司特别强调统计学、数学和计算机的交叉和融合.实际上，数据分析师作为复合型人才，除了掌握必要的统计分析理论和方法外，数学建模和编程能力都是必不可少的.从能力要求来看，较强的数据敏感度和清晰的逻辑思维能力是核心要素.其次，从业务来看，数据分析师需要同不同的部门打交道，沟通协调能力和团队协作能力也是必不可少的.从技术要求来看，大部分企业都要求数据分析师至少要掌握一种统计分析软件，如SPSS或MATLAB；至少要熟悉一种编程语言，如Python或R；至少要掌握一种数据库技术，如MySql/Oracle/SQLServer等，最简单的是excel.在高校及商业统计分析领域，R语言是当前最受欢迎的统计编程语言之一.综合以上分析可以得出，统计学专业的学生要想成为出色的数据分析师，除了具备坚实的统计学理论和方法外，还需要具备良好的计算机能力，如数据库技术和编程能力.更重要的是，数据挖掘方法与技术作为大数据技术的基础已经成为数据分析师必备的技能，也是企业招聘时重点关注的技术.

3基于R语言的项目式数据挖掘实践教学模式探索

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统.其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的统计编程语言.特别是，R是免费、开源、全面、可视、交互的专业统计分析和数据挖掘软件.通过R的相关集成开发环境（IDE），如RStudio/PyCharm等，用户可以轻松访问数据库，并利用一些集成的统计工具，灵活机动的进行数据分析，构建属于自己的统计分析项目（Project），甚至创造出符合需要的新的统计计算方法.因此，R受到了教育界的热捧，成为大学生最喜欢的统计分析与数据挖掘软件之一.此外，2018IEEE顶级编程语言交互排行榜中，R语言排名第七，是过去十年中发展最快的编程语言之一，也是最好的数据科学语言之一[4].由此，笔者认为，R语言是统计学专业学生进行数据分析的不二之选.项目式学习（project-basedlearning，以下简称PjBL）是一种以学生为中心的系统教学方法或模式，让学生围绕来自项目中的现实工作任务来学习知识和技能，并认真地设计产品和任务[5].其中，项目是指复杂的任务，学习者为了完成项目目标，需要展开调查、参与设计、解决问题、制定决策等[6].项目式学习最大的亮点是通过完成项目的形式，发挥学生学习的主动性和自觉性，在做中学，在学中做，有利于提高学生学习效率，提升学生实践和创新能力.基于以上分析，笔者认为在R软件的集成开发环境下，实施数据挖掘实验课程的项目式学习方案是可行的，也符合应用型统计人才培养目标的定位.下面将从数据挖掘实验课程教学计划、实验项目设计、考核方式、典型项目示例和实验教学效果进行论述.3.1课程教学计划.数据挖掘是一门多学科交叉且实践应用性较强的课程，一般是在硕士研究生阶段才开设的课程.在本科生阶段开设数据挖掘课程具有较大的难度，需协调好相关课程的前后逻辑，如该课程必须开设在概率论与数理统计、数据库原理、计算机基础等课程之后.作为应用型本科院校，巢湖学院数学与统计学院于2016年开始在统计学本科专业开设数据挖掘课程，课程性质为专业核心能力课程，总学时52，理论课学时40，实验课学时12.理论课与实验课的安排如表2所示.由于统计学专业学生未将R语言的学习列入人才培养方案，所以在理论课阶段安排了8个学时的R语言学习，目的是在进入正式的数据挖掘项目学习之前，熟悉R的数据组织、整理和可视化方法，教学方法为讲练结合、学生边听边实践操作.从模式识别的角度来看，数据挖掘技术的主要任务,包括分类、聚类、回归、关联、序列分析和偏差分析6种模式的识别[7].其中，回归是统计学的传统分析方法，时间序列分析方法在人才培养方案中有专门的《时间序列分析》课程.因此，本课程主要选择了分类和聚类这两类方法，分类选择了近邻分析法和支持向量机，聚类主要有k-means聚类和基于密度的聚类方法.另外，人工神经网络作为人工智能的热点研究领域，也纳入本课程学习中，可以作为深度学习的入门知识.3.2实验项目设计.在实验教学中，本课程围绕K近邻分析、支持向量机、k-means聚类和人工神经网络四个主要的算法设计了四个综合性的开放性实验项目.实验教学过程采取项目学习式教学模式，授课教师只是提出实验的问题和实验的目的，并不规定严格的实验步骤和过程，教师根据理论课所讲授知识及时引导学生，让学生根据实验问题和目的，自行设计实验内容和实验过程，包括数据采集、数据预处理、模型与方法选择、基于R软件的数据分析过程、结果的可视化与分析等.在实验过程中，教师指导学生组成实验项目小组，一般由3名学生共同组队，通过小组讨论、相互协作共同完成实验项目.经过教师的指导，使每个实验项目小组在3个课时的时间内，确定实验内容和项目实施计划，实验实施过程可在课后完成.实验项目结项方式为小组成员共同完成项目实验报告，项目实验报告内容包括实验目的、实验内容、实验过程、结果分析和实验总结.3.3考核方式.数据挖掘作为考查课，考核方式比较灵活，也给课程组进行考核方式改革提供了便利.课程组经过研讨决定采取开放性课程设计的方式作为期末考试的形式，并结合平时课程表现和平时实验项目完成情况评价综合成绩.其中，期末的开放性课程设计成绩在综合成绩中占比60%，平时课堂表现和平时实验项目完成情况占比40%（课堂表现占40%，平时实验项目完成情况占比60%）.3.4典型实验项目教.学示例-以基于R的K-近邻分析为例K-近邻分析法（K-nearestneighbor,KNN）是分类型数据预测的经典数据挖掘方法，在输入变量较多，样本量较大的情况下，是简单而有效的建模方法[8].课程组设计了鸢尾花数据集(IRIS)的分类预测实验项目.3.4.1问题提出.利用已有的鸢尾花数据集(IRIS)，通过K-近邻分析法对新的鸢尾花数据进行分类预测，要求构建合理、具体的模型，基于R软件实现模型的训练和预测.3.4.2项目提要.请同学们根据实验问题，设计实验内容.一些实验要点供同学们参考：a.如何利用R软件掌握鸢尾花数据集(IRIS)的特征？提要：str()函数可以查看数据集的变量和数据；scale()函数可以实现数据的归一化处理.另外，请同学们自行查阅资料了解R软件数据预处理的方法.b.K-近邻分析法中距离的选取依据是什么？提要：K-近邻分析法将样本包括的观测数据看成是p维特征空间（变量个数为p个）中的向量，应选择合适的距离度量方法，以测度预测向量X0与邻居向量X之间的距离，作为邻近关系的依据.主要的距离度量方法有：闵可夫斯基距离、欧氏距离、绝对距离、切比雪夫距离和夹角余弦距离.请同学们查阅资料分析各种距离度量方法的适用范围，并确定鸢尾花数据集(IRIS)适用的距离度量方法.c.K-近邻分析法中K值选取的依据是什么？K-近邻法的核心问题之一是确定预测向量X0的邻居个数，即K值的确定.一般可以依据以下方法：一是依据旁置法计算参数K取不同值时的预测误差；二是依据留一法计算参数K取不同值时的预测误差.请同学们查阅资料，是否还有其他更好的K值确定方法？3.4.3R软件操作提要.R实现K-近邻法的函数是class包中的knn函数.可通过install.packages(‘class’)加载class程序包，并使用library(class)载入到工作空间中，可通过help(knn)查看knn函数的使用方法.3.5实验教学效果.通过一个学期的实验教学来看，本文提出的基于R语言的项目式数据挖掘实验教学模式取得了较好的教学效果.从学生的综合成绩来看，成绩分布合理，不及格率较低，大部分学生的综合成绩分布在70-89这个分数段内，说明学生对数据挖掘的基本理论和应用技术掌握的较好.从平时实验项目的完成情况来看，大部分小组能够较好的完成实验项目.对于项目式教学模式，不少同学反映比单纯的输出式教学模式效果好很多，不但增强了学习的主动性和积极性，而且增强了团队合作意识，广受学生欢迎.但是在实践教学过程中，也出现了很多问题.例如，在课程教学初期，学生普遍反映R语言的入门难度较大，希望教师能够在R语言学习方面给予更多的建议和支持；在项目式学习过程中，出现了实验完成效果参差不齐和个别学生过于依赖小组其他成员，从而坐享其成的情况.笔者认为，任何教学模式都不是完美的，这些问题还需要任课教师结合学生学习实际拿出解决方案，这也是笔者在下一阶段的教学过程中重点思考的问题.

4总结

统计学分析法范文篇4

关键词：测量系统分析，质量管理，计数型，计量型

1、引言

近年来，产品质量已经成为企业核心竞争力之一。质量源于数据，数据源于测量，所以合格率、不良率等反映产品质量存在问题的数据的真实性至关重要，而且数据和测量贯穿在整个生产过程中，不管是在进货质量控制中、过程质量控制中、还是在质量改进过程中都离不开数据支持和分析。测量系统分析是一种数据分析工具，通过有目的、有规律的系统的采集大量数据后，对数据进行可靠性、置信度、概率学分析研究，测算出此系统偏差的水平，及可能产生的原因（系统的、随机的），综合判定测量系统的状态，评估测量系统的能力，根据计算结果，分析是否需要采取措施减小或消除误差，从而保证数据的真实性和稳定性。

2、测量系统分析的理论与方法

2.1、测量系统分析的相关概念。测量被定义为“对某具体事物赋予数字（或数值），以表示它们对于特定特性之间的关系”。测量过程被定义为这个对某具体事物赋予数字（或数值）的过程。测量值被定义为通过测量过程所得到的数值。测量设备是指用来获得测量值的设备，一般是指在企业中的检测仪器或设备。测量系统是指在测量过程中，为了得到测量结果，所使用的操作者、设备、软件、环境等因素的集合，包括所有测量过程中的影响因素。测量系统分析是指通过统计学的方法，对测量数据进行误差或标准差等计算，通过数据波动情况来分析整个测量过程中存在的问题，找到误差来源并进行消除，从而保证所得到的测量结果的准确性。测量系统分析实际上是分析测量系统所带入的变异相对于工序过程总变异的大小。其有五大特性，偏倚、线性和稳定性属于位置变差；重复性和再现性属于宽度变差。通过测量过程能得到准确数值的测量系统称为计量型测量系统；通过测量过程不能得到准确数值，只能定性的得到合格或不合格判定的测量系统称为计数型测量系统。偏倚、线性、稳定性、重复性和再现性的分析方法属于计量型测量系统；假设检验分析法（KAPPA）属于计数型测量系统。在实际生产应用过程中，根据生产现场中测量系统的特性特点及应用情况，需选用不同的分析方法来进行判定。2.2、测量系统分析的特性。从理论上来说，测量系统测试出来的数据应该是0偏差、0偏倚、错误概率为0的统计特性，是绝对准确和稳定的数值。但是在现实中，由于各类影响因素的影响，根本做不到0变差。识别变差源的工具有因果图等。变差源各式各样，例如：产品清洁度、人员态度、温湿度、检验设备维护保养等。每一个变差对测量系统都会产生影响，且影响唯一。在实际应用中，如果测量系统是在受控的条件下，大多数测量过程的变差都应该呈现为正态分布，或是说是接近正态分布。如果测量系统是在不受控的条件下，则不适合用统计学的方法对其进行研究和分析，会得出错误的结论，因为统计学方法是以正态分布为前提假设的。对不同变差源的影响应经过短期和长期的分析：短期分析是指短时间内测量系统随机误差。由偏倚、线性、重复性和再现性所得的误差所合成。长期分析指在一定时间内测量系统随机误差。由稳定性所得的误差所组成。测量系统变差的特性是指过程在受控条件下，标准的正态分布曲线主要包括两种变差因素：位置变差和宽度变差。位置偏差一般用偏倚、线性和稳定性来表示；宽度变差一般用重复性和再现性来表现。再加上分辨力，就形成通常所说的测量系统能力的“六性”。2.2.1、分辨力。分辨力是指一个测量设备能够检测并显示相对于参考值的变化量。也被称为解析度。通常是指测量设备上的最小刻度值。测量设备的分辨力一般要至少等于被测物体的值的十分之一。例如要测量一个盒子的长度大概是10cm，就必须找一把最小刻度在1mm的尺子去进行测量，才能保证基本的精度，如果找一把最小刻度在1cm的尺子去进行测量，精度就会很差，测量偏差就会增大。如果找一把最小刻度在1um的尺子去进行测量，精度会很高，但可能会精度过剩，造成浪费。2.2.2、偏倚。偏倚是指对于同一产品上的同一特性的多次测量平均值与真值（参考值）的差异。偏倚也可以被称为是“准确度”。偏倚是测量系统的系统误差。偏倚和变差经常被用来形容一组数据的好坏，偏倚小和变差小的数据是高质量数据；偏倚大和变差大的数据是低质量数据。由于各因素的影响，测量系统不可能为0偏倚，所以对于每个测量系统来说，或多或少都会存在偏倚。2.2.3、稳定性。稳定性是指偏倚随时间的变化程度，在一定的监控时间范围内，用同一个操作人员用同一台检测设备对同一个样品的同一特性进行多次测量所获得的总变差。如图1所示。稳定性反映出测量系统的过程受控，印象因素中只有普通原因没有特殊原因，只有受控条件下对其进行研究才有意义。2.2.4、线性。线性可以被理解为对于不同量程的偏倚的变化。理想状态下，量程大和量程小对偏倚不造成影响，但是由于量具的做工问题、老化问题、人员操作问题等，在实际应用的时候，量程大和量程小的部分都会产生偏倚，这个偏倚我们可以用校准的方法进行有效地修正。如图2所示。2.2.5、重复性。重复性是指一个操作人员用同一台检测设备对同一个样品的同一特性进行多次测量而得到的测量变差，是设备本身的固有变差，也可以被理解为是一种普遍原因的变差，就是指在其他条件（测量人员、测量设备、测量环境、测量方法等）都被限定住的情况下，系统内部的变差。图3表示了测量系统的重复性。2.2.6、再现性。再现性是指不同的操作人员使用同一台检测设备对同一个样品的同一特性进行多次测量而得到的测量变差，手动检测设备受不同操作者的操作手法的影响比较大，但不代表自动检测设备不存在此类影响，环境的微小变化、产品的摆放位置等都会对结果产生影响，而且在再现性的计算中还会包括重复性。2.2.7、GRR或量具的重复性和再现性（GageR&R）GRR指的是重复性和再现性的联合估算值。2.3、测量系统分析的方。法2.3.1、计量型测试系统的分析方法。计量型测试系统主要针对的是能测量出具体数值的测量系统，分析方法主要有：极差法、均值‐极差法和方差分析法。极差法最为简单，用于快速判定系统是否有变差，但无法分辨出变差来源。均值‐极差法在极差法的方法上更进一步，能体现出重复性和再现性，但对两者的关系不进行评价；方差分析法是统计学标准方法，计算比较复杂，估算值比较准确，能体现出各因素之间的交互作用等。在实际应用的过程中，需要根据现场情况选择适用的分析方法来进行分析。2.3.2、计数型测量系统的分析方法。计数型测量系统分析方法是一种针对只能进行合格与否判定的，无法测量出具体数值的测量方式而进行的统计学分析，常用的分析方法有假设实验分析‐交叉表法。由于其没有计量型测量系统准确，故能选用计量型方法的，还是需要选用计量型分析方法。

3、结论

测量系统分析（MSA）是一种对大量测量数据进行统计学分析的手段。是一种数据分析工具，通过有目的、有规律的系统的采集大量数据后，对数据进行可靠性、置信度、概率学分析研究，测算出此系统偏差的水平，及可能产生的原因（系统的、随机的），综合判定测量系统的状态，评估测量系统的能力，根据计算结果，分析是否需要采取措施减小或消除误差，从而保证数据的真实性和稳定性。

参考文献：

[1]叶卫民、赵德勇、刘沃野、高翠娟，测量系统分析方法评述及应用[J]，统计与决策，2013.1，83-85.

[2]MeasurementSystemsAnalysis(MSA)WorkGroup.MeasurementSystemAnalysis（Version3.0）[M].AIAG，2002.

[3]马林，六西格玛管理，北京：中国人民大学出版社，2004.

统计学分析法范文篇5

1.1一般资料

选取2012年11月~2013年11月在本院手术室行手术治疗的952例患者作为观察组,选取2011年9月~2012年9月在本院手术室行手术治疗的911例患者作为对照组。两组患者的性别、年龄、术式等一般资料比较差异无统计学意义(P>0.05),具有可比性。

1.2研究方法

在未成立系统追踪管理小组之前,手术室采用传统护理安全管理模式。在成立系统追踪管理小组之后,由该小组主导手术室的护理安全管理,其主要职责包括如下几个方面。

1.2.1完善各项规则制度

针对现有制度的缺陷,系统追踪管理小组对其进行及时修改或者增订,同时向护理部质控网络管理小组进行上报。此外,系统追踪管理小组成员对新制度进行讨论,确定新制度是否可以实施并给予推广。

1.2.2根据护理不良事件的危险程度给予针对性的处理

①当患者发生护理不良事件时,责任护士立即向手术室护士长进行上报,然后后者再向系统追踪管理小组进行书面报告,系统追踪管理小组召开讨论会,对该护理不良事件进行定性。②如果该护理不良事件频繁发生,系统追踪管理小组立即采用屏障分析法从管理屏障、物理屏障两个层面对可阻断患者安全影响因素的屏障进行识别,并对现有屏障的效果进行分析、评估。此外,系统追踪管理小组还可以采用头脑风暴法、根本原因分析法从现有制度中寻找屏障失效的原因以及关键因子。通过上述措施,系统追踪管理小组制定加固屏障的相应方案,并重新设计缺如的屏障。③如果护理不良事件给患者造成了重大损伤,系统追踪管理小组立即采用根本原因分析法详细分析发生护理不良事件的根本原因,并查找现有制度的漏洞、薄弱环节,同时还可以借鉴或者引用相关经验,有的放失地采取各种防范措施,降低同类型护理不良事件的发生率。

1.2.3护理人员培训与效果评价

①掌握制度的前提就是制度培训,这亦是确保手术室护理安全的重要环节之一,因此系统追踪管理小组应组织手术室全科护理人员学习新制度,并要求所有护理人员必须熟记,护士长随时考核护理人员,保证护理人员熟练掌握各项新制度。②通过护理不良事件的发生频率,系统追踪管理小组评估培训效果。如果培训效果明显,系统追踪管理小组对各项新制度进行固化,并形成标准流程,编印成手册,做到全科人手一册。如果培训效果需要进一步提高,系统追踪管理小组重新修订制度并重新讨论,再次进行培训、效果评价,如此循环,直至培训效果明显。

1.3统计学方法

采用SPSS19.0统计学软件对数据进行统计学分析；计量资料以均数±标准差(x-±s)表示,采用t检验；计数资料采用率(%)表示,比较采用χ2检验,P<0.05为差异具有统计学意义。

2结果

2.1两组患者护理不良事件发生率的比较

观察组952例患者,发生护理不良事件27例,包括器械准备不全导致手术时间延长(不良事件A)7例,术中敷料与器械未清点清楚导致关腹时间延长(不良事件B)6例,术前未检查仪器设备性能导致其在使用时发生故障(不良事件C)6例,手术器械遗留在敷料中并夹带到清洗中心(不良事件D)5例,贵重仪器设备使用不当导致其损坏(不良事件E)3例,护理不良事件发生率为2.84%。对照组911例患者,发生护理不良事件45例,包括不良事件A11例,不良事件B9例,不良事件C8例,不良事件D7例,不良事件E5例,病理标本管理不当或丢失(不良事件F)2例,术中错误用药(不良事件G)2例,手术体位放置不当导致患者神经损伤(不良事件H)1例,护理不良事件发生率为4.94%。观察组护理不良事件发生率显著低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。

2.2两组患者护理不良事件上报率的比较

观察组患者27例护理不良事件,有25例患者上报,护理不良事件上报率为92.59%。对照组患者45例护理不良事件,有32例患者上报,护理不良事件上报率为71.11%。观察组护理不良事件上报率显著高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。

3讨论

统计学分析法范文篇6

1.1研究对象及分组

在2012级临床医学本科班的教学中，随机选择8个班（约40人/班），分为4组（2个班/组）：对照组（传统教学法组）、置问法组、病例分析法组与病例分析联合置问法（联合）组。对各班进行标本辨认测试、期末考试成绩进行统计学分析和问卷调查分析，通过统计学分析得出最佳教学模式。

1.2实施方法

1.2.1传统教学法：即课堂教学全程由教师讲授、学生听课，不设置问题，不进行相关病例分析，传统教学法作为本实验的对照组。

1.2.2置问法：置问法以课堂基础知识的相关问题为中心，把问题作为教学的首要环节。采用置问法应在下一次上课前将问题提前布置给学生，让学生课下学习相关解剖知识并查阅相关文献资料。课堂教学实施过程中，围绕所设置的问题用课堂相关知识解释预设问题。

1.2.3病例分析法：教师明确教学目的与要求，将学生的注意力吸引到相应的教学内容上。每次课都要精选典型、易懂而又紧扣系统解剖学相关内容的临床病例。教师将课堂理论知识运用到病例分析中，而后再安排一定的时间进行讨论、讲评。使学生能主动地去理解和掌握知识，尤其是重点和难点问题，由此加深学生对知识的掌握。

1.2.4病例分析联合置问法：每次课结束后，布置下次课的问题及相关病例。精选典型的临床相关病例，然后根据病例由教师设置相关解剖学问题。根据所提问题，教师将学生分成若干小组，让学生带着问题课后查阅资料。由每组一名成员将本组集中讨论的结果陈述，然后其他组同学向该组所述结果提出质疑，质疑问题由该组同学答疑，展开讨论。讨论时，教师应抓住关键性问题进行引导启发。要引导学生思考钻研，使学生能主动地去理解和掌握知识，对争议较大的问题教师适当作出答复，并根据学生讨论的结果进行综合、总结。

1.3教学效果的检测

1.3.1标本辨识测试：8个班同题、相同标本进行标本辨识测试2次，考试结束的学生按要求安排在规定的教室，杜绝与未考学生进行交流，禁止携带电子通讯设施。对测试成绩按统一标准答案，由相同教师批改，并对标本测试成绩进行统计学处理。

1.3.2期末考试试卷对比分析：完全实行教考分离（即任课教师不参与出题，由本教研室年长教授单独出题）。考题严格按教学大纲要求，试题由名词解释、填空、选择（单项选择和多项选择）、问答题四种题型组成。试卷按统一标准，由相同的教师进行集中批改，每位教师负责批判一种题型。将四组成绩进行统计学比较分析。

1.3.3问卷调查：在8个班中获取学生对各种教学模式效果的评价。

1.4统计学处理实验数据用SPSS16.0进行分析处理，多样本均数两两比较采用单因素方差分析（onewayANOVA），以P＜0.05为差异有统计学意义。

2结果

两次标本辨认测试结果均显示，四种教学模式组间存在显著性差异（P＜0.001），联合组标本辨认测试成绩最好，与其他各组存在显著性差异（P＜0.01），而置问组、病例分析组标本辨认测试成绩均较对照组高（P＜0.05）。期末考试试卷成绩分析结果显示，四种教学模式组间存在显著性差异（P＜0.01），联合组测试成绩最好，与其他各组存在显著性差异（P＜0.05），而病例分析组与对照组也存在显著性差异（P＜0.05）。试题类型中，名词解释、填空题与问答题组间存在显著性差异（P＜0.05），而选择题组间无差异。问卷调查结果显示，问卷调查各项组间均存在显著性差异（P＜0.001），联合组问卷调查各项前二者的百分比（好与较好）最高，与其他各组均存在显著性差异（P＜0.01），而置问组、病例分析组与对照组也存在显著性差异（P＜0.05）。

3讨论

传统教学模式往往平铺直叙、课堂气氛枯燥，师生互动少，知识交流途径单一，极易使学生产生厌烦心理。学生在课堂上处于被动地位会对知识的获取产生负面影响。本研究结果表明，病例分析联合置问法教学模式教学效果明显优于传统教学法，具体原因可能如下：

（1）明显提高学生对课堂基础理论的掌握。病例分析联合置问法教学模式要求学生运用所学到的知识对临床病例进行分析并回答相关问题，在此过程中相关基础知识得到巩固，扩大了学生思维的深度与广度，为学生分析问题、提高解决问题的能力提供了机会，增强了知识间的相互联系。

（2）学生由被动接受转变为主动学习。互动的教学模式对教与学都将起到促进作用。病例分析联合置问法教学模式灵活机动，把教学作为一种探索活动，学生真正有机会参与课堂教学。将临床病例分析与相关问题引入课堂，促使学生认真读书，积极查阅资料，激发学生的学习兴趣，把枯燥抽象的内容与具体的临床病例联系起来，充分调动学生学习的主动性与积极性，尊重和强化了学生的主体意识，提高了课堂教学效果。

统计学分析法范文篇7

关键词：统计分析；市场营销；数据统计分析

现代企业在市场中竞争压力较大，企业为在社会立足和发展，掌握准确的市场发展动态、市场中各类数据的增长状况是关键。因此，本文选择就统计分析在市场营销中的作用深入分析，为了确保分析的全面性。首先本文阐述了统计分析方法的内涵，增加对该方法的了解，其次分析统计分析在市场营销中的作用，利于引导企业增加对于统计学分析的重视。而后对统计分析法在企业人力资源管理应用的现状深入研究，最后就统计分析法在企业人力资源管理中的实际应用予以详细论述。

一、统计分析法的含义

统计分析英文名为Statisticalanalysis，其具有目的性和时效性等特点，隶属于商业智能，应用方法简单，且工作量小。统计学分析主要是利用对研究对象的程度、范围、速度、规模等不同数量关系。揭示和认识了事物相互之间的关系、变化的规律以及发展趋势，以此达到准确解释与预测的统计分析方法。统计分析可被划分为五个主要步骤：（1）对需要分析的数据进行性质判断；（2）对基础群体相互数据关系深入研究；（3）建设一个模型，分析基础群体和数据之间的联系；（4）证明此模型是否具有有效性；（5）通过预测分析来判断市场未来的发展趋势。

二、统计分析在市场营销中的作用

统计分析在市场营销中的作用主要体现在企业自身市场产品定位、企业经济发展方面。但是由于统计分析在市场营销也与客户群体和市场自身发展联系密切，因此，对统计分析在市场营销中的发挥作用，也影响了市场与客户群体自身。1.对于市场发展的积极作用。现阶段在市场大环境下，企业间的竞争更加激励，企业之间激烈的竞争是经济发展的表现。企业在市场经营销环节开展统计分析工作，利于企业了解市场。这样企业可以结合市场的空缺，供应满足市场发展需求的产品，构建健全、多元化的市场发展格局，并刺激相同产业企业的发展，丰富市场产品类型。因此，统计分析在市场营销中的作用，能带动市场的发展，使得市场更加健全和完善。2.对于企业自身发展的积极作用。用现代化科学技术和统计手段，精准化去分析市场中企业产品市场营销情况与财务盈亏，是企业统计工作人员首要任务。统计分析后获得数据信息可为企业发展战略规划提供理论依据，确保决策的科学性。企业也可针对市场中产品的销售利润和销售额等数量指标，以及销售收入和利润、销售率等质量指标，开发产品和制定市场营销计划，避免企业统计数据与市场营销决策出现脱节问题，为企业的发展打下坚实基础。而且，统计分析利于企业管理者了解市场发展动态，并依据获得的动态信息，规划、调整和健全市场营销方案，满足企业在多元化市场营销需求。其次，企业也可利用统计分析了解市场中竞争对手的发展进程，了解企业的产品优势以及劣势，针对竞争对手的不足，来强化企业自身，打造出全新的产品类型，增加企业在市场中优势。3.对于确定客户群体发挥积极作用。统计分析在市场营销中应用，企业可以结合获得的数据，分析市场中客户的需求，了解客户更加倾向哪类产品，了解客户的实际需求。企业可依据客户的实际需求，设计产品和生产产品，相应的刺激客户消费，也提高客户群体对市场的满意度。

三、统计分析在市场营销中的作用应用的现状

1.缺失统计分析相关人才。据调查，当下世界90%的500强企业，均设置了数据分析这一部门，并大力培育统计分析师，如微软、IBM等企业。但是对于我国来说，2003年我国开始正式确立企业统计分析师项目考试，因此相对来说起步较晚。导致我国众多企业缺失数据统计分析专业人才，部分员工没有经过系统考试培训，再加上企业没有对在职员工辅以系统培训，使得企业人才缺失。企业内部没有设置数据分析部门，企业内部混乱，数据分析师在企业找不到归属感，影响企业人力资源建设和发展。统计分析师，可为企业的发展过程中各项决策，提供理论数据的支出，可实现企业的数据最大化价值，更好的结合市场发展开展差异化竞争，协助企业于激烈的市场竞争中，获取发展机遇，构成自己的优势，良好在市场中立足和发展。因此，针对当下统计分析师人才缺失问题，企业以及相关单位应加以重视，注重人才的培养，把数据分析师的培养规划到企业人力资源发展战略之中，发挥人力资源优势，实现知识带动经济发展目标。2.企业统计分析不够健全。企业统计分析类目较多，包括市场产品需求数据、竞争对手产品信息、客户需求产品信息等。但是受到工作人员自身态度不端正等影响，企业统计分析中，出现了原始记录和统计台账不够健全问题，统计指标的填报过于随意、出现篡改、瞒报统计数据等现象，导致统计数据的质量降低。因此，针对这一问题，企业需引起注重，注重数据分析监督工作，建立健全的数据分析监督机制，确保统计分析数据的质量。3.软件开发较为落后。我国对统计分析软件的应用开发初步成熟，已经历经一个漫长的过程和多个时期，在当下已经初步构建统计数据库。但是辩证来看，在软件的应用和升级方面存在一些不足，包括软件的开发缓慢，无法满足各企业的实际应用。统计到的数据资源无法提供一个更深层次的应用和实证检验，导致企业的统计数据信息在经营决策和市场营销环节出现脱节问题。如Excel数据分析软件，其数据的安全性和开放性较差，在删除和数据汇总期间容易出现错误，导致出现数据的丢失等问题。针对于此在未来需更加深入对统计分析软件开发，引进新型科学技术，借鉴国外发展经验，对软件分析系统升级，保证统计分析的实际应用价值。

四、统计分析在市场营销中的应用分析

1.预测市场的发展形势。在市场营销过程中，可选择先进的技术、计算机软件以及统计工具等，如SAS数据分析软件和SPSS统计软件等。此类统计软件分析市场中散落的信息资料以及杂乱的客户信息，对不同资料进行分类、筛选和存储，确保资料的真实性、统一性、准确性和完整性。并把系统中存储的资料绘制为统计表格的形式，利于直观的观察到市场中，各类信息的种类、特征以及市场的变化等。企业统计分析后，可以更加准确的了解外部市场的变化，掌握企业自身在市场中发展优势以及企业为了业务发展的方向，了解相同行业竞争对手的发展进程，切实做到知己知彼。统计分析在市场营销中应用，也可利用统计手段，系统化、全面性收集到外部市场信息，深刻认知到市场发展与变化的规律，紧随市场发展的步伐，灵活地去适应市场全新发展形势，积极应对市场的需求，并在满足社会发展需求的同时，促进企业自身经济的发展。2.明确产品的市场定位。企业可利用统计学软件如BMDP数据分析软件和Stata统计软件等，了解市场中产品需求特点，明确对产品市场进行定位。在市场经济大环境下，企业发展和生存的根本为信息，其只有迅速、准确的获得市场信息，了解市场动向，才能结合企业产品特点在市场中明确定位。企业可以利用抽样调查方法、问卷调查的得到，全面性和综合性对市场的发展调查。了解客户所处的地区、掌握目标市场大众产品需求、顾客心理特点和相关竞争企业的资料，掌握市场需求较大产品种类和技术指标的要求。并对市场详细划分，确定产品在市场中的定位，扩大企业生产产品在市场中的占有率，增强产品的竞争力，为企业的经济发展作保障。3.扩大数据的来源。企业要想做好市场营销工作，必须把市场中大量的数据资源作为基础，利用统计分析市场中不同数据的获取来源，确保企业的销售工作有大量准确和可靠的数据作为理论依据。为了更好的利用统计学分析，企业需要认识到，不仅要把和销售具有直接关系的数据纳入到统计分析的数据中，也要把市场中一些间接性的数据，全部纳入于企业市场营销数据统计分析各中。由于企业在市场营销工作中，涉及到的数据较多，包括企业主打产品的市场需求数据、企业竞争对手的产品营销数据、客户群体的需求等数据，构成大数据的效应，扩大数据的来源，确保数据更加系统化和完整。这样企业更能贴合市场发展的需求，掌握市场发展的整体动态，并把外部市场中全部数据纳入到市场中，结合内外数据深入分析，以进一步去适应市场的发展形势。4.引入数据统计分析法强化人员管理、产品管理。企业市场营销中数据统计分析，应构建一个健全的数据统计分析系统，这样才可保证统计分析效率和质量。基于此，企业应对不断结合市场变化，结合自身的发展健全企业数据统计分析系统。如数据统计分析系统不仅和企业产品规划和发展联系密切，其也和企业工作人员考核工作有一定联系，因此可把此项增设到数据统计分析的系统中，可利用数据统计分析结果对员工施以奖励与约束。企业发展中产品销售数量清单与结算清单有较大联系，因此，应把统计分析系统的原始数据在统计分析系统保管，确保数据统计分析系统的数据完整性。而后，为了提高企业产品质量，应把产品的原料质量、商品质量等进行计算，并依据不同客户类型、不同批次产品种类统计质量台账，把各自的产生的价格数据各收入数据，利用汇总的形式，在统计分析体系中存储，这样才能实现全面统计分析目标，带来企业的经济发展，确保企业经济效益。5.开展大规模数据统计工作。目前数据统计分析方法多样，如就SPSS软件来说，其包括三种模式，完全窗口的运行模式、程序运行模式和批处理模式，可对市场中大量数据信息进行统计，满足市场营销需求规划。SPSS数据分析在企业市场营销环节的应用，可对市场中海量数据，包括是市场中相比行业产品信息、客户产品需求信息、客户产品满意度较高的数据信息进行统计，实现了大数据统计目标。SPSS分析法是统计分析中的重要方法之一，应用于市场营销中能够对市场营销4P数据进行统计分析，包括产品信息、价格信息和营销渠道信息和产品促销数据分析。并对市场中和企业相似产品的基本价格、产品的折扣价格、实体产品、包装以及产品的运输途径、存储设施等数据全部利用SPSS统计软件分析。企业可全面掌握竞争对手、客户群体和市场发展大趋势，制定更有价值的市场营销方案。

五、结束语

综上所述我们可以看出，统计分析在企业市场影营销环节，发挥着重要作用，利于企业科学判断出市场发展形势、未来走向、市场发展的需求以及客户需求等，利于企业紧随市场发展的步伐，稳健、迅速发展。因此，在当下和未来，企业可高效应用统计分析方法并作为企业发展的辅佐工具，完善企业发展不足，结合市场发展走向，创新产品类型，增强企业市场竞争力。

参考文献：

[1]郭辉.统计分析方法在市场营销课程中的教学思路及案例解析[J].渭南师范学院学报,2017,29(16):52-59.

[2]徐豫平.浅谈统计分析在石油企业营销中的作用[J].中国城市经济,2018(03):114.

统计学分析法范文篇8

［关键词］经济数学；金融经济；现代经济

现代金融经济伴随着经济全球化的进程而发展，在经历了十多年的金融实践之后，现代金融经济也开始出现了一些伴生性问题。传统的经济定性分析已难以满足复杂的金融经济发展需求。近年来，所提出的经济数学可视为现代金融体制下而产生的新数学应用方向，其在金融体系中通过微分方程、导数运算、函数运算以及线性代数的法则及其理论，实现对社会经济活动的数模描述。实践证明，经济数学可以有效解决金融经济问题，将复杂的金融经济关系用数学公式的形式予以表达，有助于促进现代金融经济繁荣。当前，经济数学在金融经济分析中的应用较为广泛，其数据的可靠性及分析结果的科学性已逐步趋于成熟。而不可忽视的是，经济数学在其发展进程中仍有部分问题亟待解决，为更好地将经济数学应用在金融经济活动中，进行应用层面的研究具有十分重要的意义。

1现代经济分析中的数学应用

数学以其独特的实践应用价值，在经济社会的快速发展中延伸到行业的各个层面，这是经济发展的必然，也是时展的要求。尤其是数学中的统计学和微积分在现代金融经济中的作用日趋明显，逐步成为金融经济活动的重要手段和标签。同时，因数学应用与信息时代具有先天的契合点，在信息技术的不断助推下，数学模型在金融经济领域的应用更加关键。其有效应用不仅可以使人们科学地对金融数据进行分析，同时能够帮助人们更好地对市场金融环境做出科学而完整的预估，从而促进金融经济进一步完善，使经济社会得以健康、平稳发展。1.1现代经济中的数学分析法。数学分析法能够科学而准确地分析金融经济行为中的各种现象和问题，从而能有效减少经济行为中的误差，是对现代现象最普遍、有效的经济分析方法。数学分析法自身所具有的严密性、逻辑性是其他经济学分析方式未能实现的。经济社会的快速发展必然将会导致其与传统的经济分析模式出现脱节，数学分析法将通过发挥自身的优势有效解决传统经济分析法中的短板。例如，数学分析法在现代经济学中的应用，可以有效减小认知的歧义，有利于人们学习现代经济学理论。1.2现代经济中的假性数学应用。在利用数学理论分析现代经济活动的过程中，数学方程成为现代经济数学分析方式的首选。样式多变、规律完整、层次清晰的数学方程可以使人们对经济规律有一个更为客观而准确的判断。例如：为推出某种产品，公司在制订相应的生产和销售计划时，产品价格和市场需求都将在一定程度上受到未来的市场环境和消费需求等层面的影响。数学假性理解为科学预测经济走向提供了较好的选择，使人们在经济活动进程的各个阶段可以对发展规律、市场走向、产品供销等方面进行整体评估，有利于人们更好地开展未来的经济活动。

2经济数学在金融经济分析中的应用

2.1微分方程在金融经济分析中的应用。在解决金融经济领域的相关问题时，经济数学中的微积分、微分学知识被广泛使用。现代金融经济分析中包含复杂的函数关系，与微分方程具有许多共通之处，函数方程中的微分、自变量、未知函数都可以在金融经济分析中觅得踪迹。金融经济分析可以通过微分方程建立起自变量和因变量之间的数据关系描述。2.2函数模型在金融经济分析中的应用。将金融经济市场行为中展现出的函数关系作为分析经济活动的基础，是金融经济学中的重要方式，从一定层面而言，也可将函数视为现代经济数学的基础，有利于快速解决金融经济中存在的各种问题。例如，在市场经济体制中，通过应用函数模型对供需求关系进行分析的同时，能够深层次把握市场整体供需问题，并在不断变化的市场供需变化中找到经济利益的最大化平衡点。2.3极限理论在金融经济分析中的应用。极限理论作为经济数学的基础概念，是现代金融经济分析中应用频次最高的分析手段，尤其在企业经济管理活动中。极限理论能够准确分析消长规律和发展规律，在企业经济管理中具有极高的应用价值。例如，极限理论在经济分析中的年金、复利的计算和统计，可以直观地显现年金、复利的定量分析和变化趋势。2.4导数模型在金融经济分析中的应用。导数是经济数学中与经济活动关系最为密切的、应用最为普遍的一项，在金融经济的发展实践中，需通过导数建立对应的数值模型，并将导数植入模型，从而使一般经济活动中的变量可以通过关系转换成为常量，进而精简金融经济分析活动，其在经济数学的发展中起到了重要的助推作用。例如，经济数学中的产品需求、成本、利润等层面的函数，都需要通过导数形式进行精准计算，得到金融经济活动的最小成本，有利于激发金融市场的活力，推动金融经济行为健康发展。同时，在金融经济分析中，导数模型也应用在最优方案的选择中，如通过运用导数计算分析公司的最大利润，从而选出最佳的金融经济方案。

3经济数学分析中面临的问题

3.1数据不可靠。从一定意义上讲，经济数学在金融经济中的应用是分析准确性的基础，但受限于经济活动的不断发展，对金融经济的数据分析只能达到区域时间内的片段式分析，一些数学的分析结果往往会随着经济活动的变迁而失效，从而导致经济数学的演算出现一定的偏差。经济数据的严谨性、可靠性不足，对整个经济数学运算结果的科学性具有直接的影响，不仅导致最终经济数学分析结果的采信度不足，也会对经济决策产生不利的影响。3.2缺乏经济活动综合考量。经济市场瞬息万变，再加上有很多影响经济走向的因素，从而导致对经济活动本身很难进行综合性的整体考量。实践表明，单单从经济数学的数据层面去解读整个经济运行规律是远远不够的。例如，硬性地用单一的数据结果预测整个市场经济，将会造成数据预测失效，不利于全面把握市场经济的发展规律。在对经济活动进行分析的过程中，需在市场主导下对其发展的自变量和因变量进行综合性考量，进而有效提高金融经济中经济数学分析的实效。

4优化数学经济分析法的措施

4.1数据管理。在市场经济中，数据的来源广泛且渠道很多，所以在经济数学分析时，应将数据的可靠性和准确性放在分析工作的首位，对所获数据要全面而深刻地进行考证，确保数据的真实性。同时，在对经济活动进行分析时，要全面考虑各种因素，将经济行为与市场规律、宏观调控等因素多方契合，为金融经济实践提供可行性服务。4.2人才建设。在培养应用型人才的过程中，应按照经济数学基础能力与金融经济实践相结合的思路构建金融经济分析的人才培养模块，完善人才培养体系，并按步实施，使人才具有相应的技能迁移能力，以满足金融经济发展的多元化需求。同时，要加强对行业金融分析人员在技能和道德层面的培训。4.3模式创新。经济数学应用模式可以适当进行改良，以有效匹配未来的经济活动。在制订金融经济活动方案时，可以对金融经济活动进行相关的数模推演，对可能出现的变量和行为结果给出前瞻性的判断，并通过对金融经济活动中的自变量和因变量进行有效调节，优化金融经济行为，最终形成相应的部门金融经济活动政策。

5结语

统计学分析法范文篇9

1.1一般资料。选取2013年12月至2014年12月我院进行治疗的80例行择期手术的患者作为研究对象，所有患者的具体情况如下：在研究组患者中，男性占28例，女性占12例，年龄在20岁到52岁之间，平均年龄为（40.5±7.5）岁；在对照组患者中，男性占25例，女性占15例，年龄在21岁到46岁之间，平均年龄为（41.5±5.5）岁。所有行择期手术的患者经过全面的身体检查，均无其他的影响性疾病，符合临床诊断标准，两组患者的资料差异无统计学意义（P值大于0.05）。

1.2方法。经过患者的统一，采用随机抽取的方式，把所有行择期手术的患者分为研究组（40例）和对照组(40例)，对照组患者给予常规护理。研究组患者给予无痛护理技术，对患者采用无痛静脉留置针穿刺，在进行手术之前，医务人员需要先给患者局部涂抹丁卡因胶浆，一般来说只要涂抹约1mm厚即可，同时还需要在该处敷一层薄膜，这样就可以进行表面麻醉，在一定的时间后，医务人员需要对该局部皮肤进行清洁且消毒，这样就可以对患者进行静脉穿刺。

1.3疗效评定标准。经过一段时间的护理后，对两组患者的护理满意度进行评价，从综合结果来判定无痛护理技术是否能够对行择期手术的患者病情康复产生积极意义。

1.4统计学方法。对此次医学研究数据进行统计采用的方法是使用SPSS17.0软件进行分析。代表计量资料的是（x－±s），对相关数据进行分析采用的是单因素方差分析法，而对计数资料进行统计学分析采用的是x2检验方法，如果P值小于0.05，就表明差异具有统计学的意义。

2结果

经过一段时间的临床护理后，研究组患者的总满意率比对照组的高，研究组的总满意率显示为（95%），对照组的总满意率显示为（65%）。研究组患者满意例数显示为30例，占(75%),不满意患者例数显示为2例，占（5%），而对照组患者满意例数显示为20例，占(50%)，不满意患者例数显示为14例，占（35%），由此可看出研究组的临床护理效果明显优于对照组，差异显著（P值小于0.05）。

3讨论

统计学分析法范文篇10

摘要:目的:探讨脑梗塞（CI）患者血清促红细胞生成素（EPO）水平与颅脑影像改变关系。方法:对40例脑梗塞患者采用放射免疫分析法测定血清促红细胞生成素，采用GE-2000型CT扫描机头颅平扫，将脑梗塞患者按梗塞灶大小分组。结果:CI组患者EPO含量高于对照组（P<0.01）。相关分析发现，CI组患者血清EPO水平与脑梗塞组的影像测定梗塞面积呈明显负相关（r=-0.640，P<0.05）。结论:EPO水平与影像测定的病损范围大小，是评价脑梗塞患者的严重程度提供客观依据。

关键词:脑梗塞;促红细胞生成素;CT

促红细胞生成素（EPO）是1948年由Bonsdor和Jalsvistor首先发现，是机体内调节红细胞生成的主要体液因子。Ber-naudin等［1］研究发现脑缺血模型中神经元细胞反星形胶质细胞内出现EPO受体（EPOR）及EPO的表达，EPO与神经系统的关系及其与脑血管病间的关系，也受到人们关注。为此，我们对40例CI患者测定EPO，以及CT测定脑梗塞病损范围大小，并对其变化特点和与疾病的相关性进行探讨。

1资料和方法

1.1研究对象

CI组为武汉市第三医院神经内科（2000年10月～2001年5月）病房收治40例CI，年龄68～89岁，研究对象符合中华神经科学会、中华神经外科学会各类脑血管疾病诊断要点的诊断标准［2。另设正常对照组15例，均为健康成年人，年龄70～75岁。根据颅脑CT检查结果，将脑梗塞组按梗塞灶大小分组:小灶组梗塞直径<1.5cm;中灶组梗塞直径1.5～4.0cm;大灶组梗塞直径>4.0cm。

1.2方法EPO的测定:于清晨7时抽取静脉血1ml，经3500r/min离心25分钟，取上清液，-70℃冰冻保存待测EPO。采用放射免疫分析法，试剂盒由解放军总医院科技开发中心放免研究所提供。

1.3统计学分析检测结果均以ˉx±s表示，采用SPSS软件进行统计分析，组间比较按需要采用t检验、χ2检验，相关性检验采用Pearson相关分析，均以P<0.05为有显著性差异。

2结果

2.1血清EPO含量表1CI组EPO水平注:*与对照组比较，P<0.01。CI患者血清EPO水平变化比较分析表明，CI组血清EPO水平明显高于对照组，提示血清EPO水平与CI病情轻重密切相关。

2.2血清EPO与脑血管影像单的关系表2不同梗塞灶的CI患者血清EPO水平注:*与对照组比较，P<0.05。结果显示，小灶组和中灶组血清EPO与对照组比较有显著性差异（P<0.05），大灶组与对照组比较无显著性差异（P>0.05），小灶组与中灶组血清EPO含量对比无显著性差异（P>0.05）。同时，血清EPO与脑梗塞面积相关性显示，血清EPO与脑梗塞面积呈负相关，其相关系数有显著意义（r=-0.640，P<0.01）。

3讨论

Siren等［3］研究报道脑缺血的大鼠动物模型时显示，大鼠的大脑中动脉闭塞后，如果控制其血清EPO于较高的水平时，则可减少大鼠24小时后的脑梗死面积，缺面半暗区的有标记的神经细胞内脱氧尿苷三磷酸（dUTP）测定值亦降低，故认为EPO可能防止缺血大鼠模型的神经细胞坏死或缺血半暗区的细胞凋亡过程。本研究检测了40例脑梗塞患者血清EPO含量，结果明显高于正常对照组，同时发现随着脑梗塞面积的逐渐增大，血清EPO含量测定值逐渐降低。相关系数分析显示，血清EPO测定值与CI组的影像测定梗塞面积呈明显负相关。上述特征提示，血清EPO含量的增高，不是由脑血管病的病理性损伤导致的直接结果，很有可能是由机体对于脑血管病变的应急性反应引起。究其原因，一种可能性是随着脑血管病的病损程度加重，机体产生EPO的能力有所降低;另一种可能性是随着脑血管病的病程延长，血清EPO的消耗增大，而导致其含量下降。本研究中，脑梗塞的梗塞面积直径>4.0cm的病例，血清EPO测定值明显高于对照组，但无统计学意义。根据Sakanaka等［4及Sadanotoy等［5］的研究，EPO可减轻脑缺血后继发性丘脑损害及防止N-甲基D-天冬氨酸调节的各氨酸神经细胞兴奋素性，并防止NO调节的氧自由基对神经细胞的损害。结合本研究结果，脑梗塞面积直径>4.0cm，即出现机体合成EPO的能力明显不足，或者其病损严重，对血中EPO的清耗过多，如果在此种现象出现时，给患者相应的补充EPO，有可能制止脑血管病急性期脑组织病损进展，起到保护中枢神经细胞的作用，是一个很有必要探索的启示。

参考文献

1BernauclinM，MartiHH，RousselS，etal.Apotentialroleforerythro-poietininfocalpermanentcerebralischemiainmice.JCerebBlooclFlowMetab，1999，19（6）:643～651.

2中华神经科学学会，中华神经外科学会.各类脑血管疾病诊断要点，中华神经科杂志，1996，29（6）:379～380.

3SirenAl，FratelliM，BrinesM，etal.Erythropoietinpreventsneuronalapptosisaftercerebralischemiaandmetabolicstress.ProcNatlAcaclSciUSA，2001，98（7）:4044～4049.