统计分析方法

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统计分析方法范文第1篇

人类对客观事物的认识是多种多样的，这些认识可以是企业生产的规模，可以是企业生产机器的稳定性，可以是一个地区的教学质量，可以是市场经济的规律，也可以是一个时期的经济形势或环境等等。撇开这些形形的形式内容，人们对客观事物的认识从目的来看可分为表面认识和本质认识两种。本文将这种从形式内容中抽象出来的对客观事物的认识称之为统计分析内容。表面认识就是对客观事物表面特征的认识；本质认识是从客观事物表面特征出发，最终得到超越客观事物表面特征的本质特征的认识。同样，与统计分析内容相对应的统计分析（方法）就可分为表面分析和本质分析两种。在统计分析方法的使用上，形式内容的认识与统计分析方法的关联不大，反而是在统计分析内容认识（对客观事物表面认识和本质认识）上，分析方法的使用差别较大，因此本文主要从统计分析方法的角度对统计分析内容加以细分。在SPSS中，横向叫个案，所有个案组成样本；纵向叫变量，一个变量代表客观事物的某方面特征。表面认识在SPSS中主要对应于样本认识，目的是认识样本所代表的具体事物的特征（当然样本的特征离不开变量，但目的不在变量）。本质认识则以样本数据为基础，总结出同类事物的普遍特征，这些特征就是变量自身的特征（它从样本出发，但又超越样本），因此本质认识可以认为就是对变量的认识。统计分析内容的划分与人们对客观事物的认识规律也密不可分。人类对客观事物的认识都是由浅入深、由外及里的。这种由浅入深、由外及里的认识过程正好体现了表面认识和本质认识两个过程。统计分析的两种内容既是人们对客观事物认识的两个方面，也是人们对客观事物认识的两个过程，但它们可以是相互独立的。因为人类出于认识目的的需要可以只认识客观事物的表面，也可以只认识客观事物的规律。

（一）表面认识

表面认识是一种以认识具体客观事物表面特征为目的的认识。对具体客观事物表面特征的认识，从定量和定性两个角度出发，还可以分为事物描述认识和事物评价认识两种。

1.事物描述认识。事物描述认识是指只对具体客观事物作纯粹的描述，而不加任何主观意见的认识，如集中趋势描述。从认识内容的复杂性来看，事物描述认识又可分为简单描述认识和综合描述认识。简单描述认识是对具体客观事物的一种现象（变量）特征的认识，如认识一群企业的规模。综合描述认识则是结合具体客观事物的很多现象（变量）对具体客观事物的特征加以认识，如认识事物在两个定类变量中交互分布等。综合描述不是简单描述的组合，而是简单描述的提升。

2.事物评价认识。事物评价认识是指对具体客观事物的某种特征给出人为意见或判断的认识。评价分析通常给出定性结果，如判断两种产品某种性能的差异是否存在。按评价内容来分，评价分析主要包括事物成绩评价分析和事物间差异评价分析两种。事物成绩评价按评价所依赖的现象多寡还可分为简单评价和综合评价。简单评价是对事物的一方面特征给出评价意见，如根据销售数据对企业的销售成绩作出评价。综合评价是对事物的多方面特征给出综合的评价意见，如根据利润率、流动资金周转率、净资产收益率等特征对企业的经济效益作出评价。

（二）本质认识本质认识是一种以认识普遍客观事物本质为目的的认识。本质认识仍以特定样本事物的数据为依据，但认识的结果已经远远超出样本事物的范围。撇开具体事物后，人类对事物本质的认识，则主要体现为对普遍事物的现象（变量）自身规律的认识和对普遍事物的现象（变量）间关系规律的认识。这两种认识还可以给他们一个更简单的名字，就是单现象本质认识和多现象关系认识，这也可以看作是本质认识按现象复杂性的划分。

1.单现象本质认识。单现象本质认识是对单变量自身规律的认识。单现象本质认识按现象与时间的关系，又分为现象自身分布规律认识（静态）和现象自身变化规律认识（动态）两种。

（1）现象自身分布规律认识，是指认识现象自身的分布特征，属静态认识，如认识成绩是否成正态分布，摇号时每个号码的出现是否呈均匀分布等。

（2）现象自身变化规律认识，是认识现象在时间上的变化规律，属动态认识，如长期趋势认识、季节变动规律认识等。

2.多现象关系认识。多现象关系认识是对变量间关系的存在与否、关系的程度大小及方向等内容的认识。多现象关系认识，按变量间关系是否平等又分为对等关系认识和影响关系认识两种。

（1）对等关系认识，是对两群对等变量间关系的认识。对等关系认识中，变量相互影响，没有自变量与因变量之分，如相关认识。两群变量之间的对等关系可以是，一对一的关系（如简单相关认识、偏相关认识），也可以是一对多的关系（如复相关认识），还可以是多对多的关系（如变量聚类认识）。两群变量的关系可以是线性的、曲线的，或者没有关系。

（2）影响关系认识，是对一群变量如何影响另一群变量的认识。影响关系认识中，两群变量间的关系是不平等的，存在自变量和因变量之分，如回归关系认识。影响关系认识中的因变量通常是一个，但自变量却可以是一个或多个。因此影响认识又可以分为一对一影响和多对一影响。

二、SPSS分析方法按统计分析内容的归纳

与统计分析内容相对应的SPSS分析方法首先分为表面分析和本质分析两种。

（一）表面分析表面分析是以认识客观事物表面特征为目的的一种分析方法，与表面认识相对应。表面分析，从认识的性质出法，具体又分为事物描述分析和事物评价分析两种。

1.事物描述分析，是对客观事物的表面特征进行认识的一种分析。按认识时涉及的变量数多少，可分为单现象描述分析和多现象描述分析两种。

（1）单现象描述分析（简单描述分析），是对客观事物单方面特征进行描述的分析。对客观事物的描述方法（分析方法），以其手段的不同归纳起来可以有指标描述法、表格描述法、图形描述法、推断描述法等。指标描述法，是以统计指标方式来认识事物，认识的具体内容包括集中趋势、离中趋势、分布特征等。相关的SPSS方法主要是描述统计中的描述，除此之外还有描述统计中的频率、探索两方法。这些分析的特点是输出统计指标。表格描述法，是以分组表的方式来描述事物的特征，其内容仅包括简单分布表（交互分布表属多现象描述分析）。相关SPSS方法是描述统计中的频率，其特点是输出频率表。图形描述法，是以统计图方式来认识事物的特征，其内容包括箱索图、茎叶图、饼图、条形图、直方图、散点图等。相关的SPSS方法是描述统计中的探索、频率方法和图形菜单中的各种图形功能。探索功能可输出箱索图和茎叶图。频率功能可输出饼图、条形图和直方图。图形功能则可输出除茎叶图外的各种图。推断描述法，是以数据库中的样本数据为依据，推断总体特征。尽管此处的总体事物超出SPSS中的样本范围，但人们也只不过将其看作是更大的样本罢了。从认识目的来看，推断描述中对总体均值、比率或方差的认识仍属表面认识。统计抽样推断的具体内容包括统计估计和假设检验两种。统计估计的主要内容就是完成总体均值、成数的区间估计，相关的SPSS分析方法是描述统计中的探索功能。假设检验的主要内容是均值、成数假设检验，相关的SPSS分析方法是均值比较中的单样本T检验。

（2）多现象描述分析（综合描述分析），是对客观事物的多方面（变量）特征进行综合的描述（并非多个简单描述的叠加）。综合描述分析方法按其认识目的不同又可分为交互分布描述、分类描述、降维描述和分类识别等几种。交互分布描述，其目的是认识事物在多变量下的联合分布。其描述内容包括交互表和与交互表对应的分布图，相关的SPSS分析方法是描述统计中的交互表和图形菜单的条形图等。分类描述，其目的是认识哪些个案间的关系较为接近。相关的SPSS分析方法是聚类分析中的个案聚类分析，聚类分析方法又包括两步聚类、K-均值聚类和系统聚类等三种。降维描述，其目的是认识多变量下的主要影响因素（主成分）有哪些。相关的SPSS分析方法是降维分析中因子分析和对应分析。分类识别，其目的是认识某事物在已有实物分类上的类别归属。相关的SPSS分析方法是判别分析。

2.事物评价分析。

（1）成绩评价分析。简单评价，是对事物在某个方面（变量）的成绩所做的评价。评价客观事物的成绩可有多种标准，按其评价标准的不同，简单评价可有对照评价、横向评价和纵向评价等三种。对照评价，是根据给定评价标准来评价客观事物成绩的分析方法。相关的SPSS分析方法是均值比较中的单样本T检验。横向评价，是以同类事物作为评价标准来评价客观事物成绩的分析方法。相关的SPSS分析方法是均值比较中的独立样本T检验。纵向评价，是以评价事物的历史成绩作为评价标准来评价现时成绩的分析方法。相关的SPSS分析方法是均值比较中的独立样本T检验或配对样本T检验。上述的几种评价都较简单，可以直接靠经验而无需借助SPSS软件。综合评价，是对事物在多个方面（变量）作出的成绩所进行的评价。这是一种复杂的评价方法，它不是每个变量简单评价的叠加，因此通常要求多种SPSS分析方法同时运用。如要得出综合排名，则要经过标准化处理和综合分计算两个步骤。标准化处理，是将非标准化数据，折算成均值为0，标准差为1的标准化数据，目的是消除变量间的不可比性。在此过程中，还要统一变量的正逆性。相应的SPSS方法是均值比较中的描述。在描述功能中，勾选“将标准化得分另存为变量”复选框则可。综合分计算，是根据事物的多个特征（变量）值来计算其综合得分。这种综合得分可以是简单综合分或加权综合分。相应的SPSS方法是转换菜单中的计算变量。

（2）差异评价分析，是对事物与事物之间的差异是否显著所做的评价。差异评价的内容包括均值差异、结构差异和方差差异等几种。均值差异评价。均值差异评价在分析方法上有两事物差异和多事物差异之分。两种事物间差异评价，是比较两种事物在同一时间和同一现象（变量）上均值差异是否显著的一种评价，如比较两个地区人民生活水平差异是否显著。相关的SPSS分析方法包括比较均值中的独立样本T检验、方差分析等。多种事物间差异评价，是比较多种事物在同一现象（变量）上均值差异是否显著的一种评价，如比较不同文化程度人群间收入差异是否显著。相关的SPSS分析方法是比较均值中的单因素方差分析。结构差异评价，是评价两总体的结构差异是否显著的一种分析。相关的SPSS分析方法是非参数检验中卡方检验。方差差异评价，是评价两个总体中同一变量方差差异是否显著的一种评价。相关的SPSS分析方法是F检验，这是独立样本T检验中的附带功能。

（二）本质分析

1.单现象本质分析。

（1）分布特征分析（静态）。分布特征通常可通过分布图和分布表来认识，但分布图和分布表认识的只是具体事物的现象特征，并非普遍事物的现象特征。SPSS是通过显著性检验来判断普遍事物的现象特征，相关的SPSS分析方法包括非参数检验中的卡方检验、二项式检验、单样本K-S检验等。但在使用SPSS操作前还应通过分布图和分布表初步判断现象的特征，然后再用SPSS非参数检验方法来判断现象的本质特征。非参数检验的主要作用是检验事物的分布是否显著成某种特征，这些特征包括正态分布、均匀分布、泊松分布和二项式分布等。具体分析方法包括以下几方面。单总体比率假设检验，检验总体中某一特征的总体单位的比例是否为某个特定值，如检验总体中男性比重是否显著为50%。相关的SPSS分析方法为非参数检验中的二项式。单总体结构分布检验，检验总体在某一现象（变量）上的分布是否成某种已知分布形态（如均匀分布、泊松分布、二项式分布等）。检验方法包括非参数检验中的卡方检验、单样本K-S检验。正态分布检验，检验总体在某一现象上的分布特征是否为正态分布。相关的SPSS分析方法是非参数检验中的单样本K-S检验。

（2）变化规律分析（动态）。长期趋势分析，是一种分析事物在时间上的变化是否成某种规律以及还原其函数关系式的分析。在变化规律形态的判断上，需要用到散点图，相关的SPSS分析方法是图形菜单下的散点图功能。函数关系式回归的分析则属时间序列自回归，相应的SPSS方法是回归分析，在回归菜单下的“线性”及“曲线估计”等功能中完成。季节变动分析，是一种寻找季节变动规律的分析。主要内容包括季节变动规律是否存在的判断和季节指数的计算。在季节变动规律是否存在的判断中，相关的SPSS方法是图像菜单下的线图。在季节指数的计算中，相关的SPSS操作方法需分两步完成：第一步，添加时间序列，在数据菜单的定义日期功能中完成；第二步，完成季节指数计算，在分析菜单中预测子菜单下的季节性分解功能中完成。

2.多现象关系分析。

（1）对等关系分析。现象对等关系分析的主要任务是判断变量间关系是否存在，其次是判断其相关方向及相关程度的大小等。由于相关变量的类型不同，相应的分析方法也不同。若将相关变量的类型分为定类、定序和定距三种，则在两两组合搭配下，变量间关系的类型可有6种之多。若将6种关系中分析方法相同的关系加以组合，则可得出以下三种组合关系：定类与定类、定序、定距的关系；定序与定序、定距的关系；定距与定距的关系。第一种，定类与定类、定序、定距的关系，可采用卡方检验方法来分析。相关的SPSS分析方法是描述统计的交互表。第二种，定序与定序、定距的关系，可采用散点图、卡方检验和相关分析几两种方法来分析。卡方检验只能判断关系是否显著存在，相关的SPSS分析方法是描述统计的交互表。散点图可以判断相关形态及方向；相关分析则可进一步分析相关程度的高低及相关方向。相关的SPSS分析方法包括图形菜单下的散点图和分析菜单中的相关分析（简单相关分析）。第三种，定距与定距的关系，可采用散点图和相关分析来进行分析。分析现象间相关形态及相关方向，可采用SPSS中的散点图功能。对现象间相关关系大小的分析，依相关变量数量多少及地位的不同，可有简单相关分析（距离分析）、偏相关分析、复相关分析几种。简单相关分析（包括距离分析），可用来分析两个定序变量间、两个数值变量间、定序数值变量间的相关关系。相关的SPSS分析方法是相关菜单下的“双变量”及“距离”菜单功能。根据变量间关系的大小（距离的远近），还可以进一步对变量群作分组认识，相关的SPSS分析方法是聚类分析中的变量聚类分析。偏相关分析，是在排除外部变量对分析变量影响后，分析两个变量间线性关系大小及方向的分析方法。相关的SPSS分析方法是相关菜单下的“偏相关”菜单功能。复相关分析，是分析一个变量同时与多个变量间的线性关系是否存在，以及相关方向及大小的分析方法。相关的SPSS分析方法是多元线性回归分析。多元线性回归分析中，输出的方差分析数据可以判断线性关系是否存在，输出的相关系数就是复相关系数。

（2）影响关系分析。影响关系分析中依自变量和因变量类型不同，可有多种不同的分析方法。因变量的类型主要有定距、定序和二分变量等三种，自变量的类型则包括定距、定序和定距三种类型的全部。单自变量情况下两两排列可有九种情况，加上多自变量（当前尚无多因变量的回归分析），情况将更加复杂。有些组合无法进行分析，其余可以进行分析的组合中，结合它们的共性，最终综合成以下八种情况：三种变量对定距变量的定性分析、定距定序变量对定距变量的定量分析、三种变量对定序变量的定性分析、定距定序变量对二分变量的定量分析、多自变量对定距变量的定性分析、多定距定序变量对定距变量的定量分析、多自变量对定序变量的定性分析、多定距定序变量对二分变量的定量分析。三种变量对定距变量的定性分析，可分析自变量对定距变量的影响是否存在。相关的SPSS分析方法包括独立样本T检验、单因素方差分析。独立样本T检验的影响因素的取值只能是两个，单因素方差分析的影响因素取值可以是两个或多个。定距定序变量对定距变量的定量分析，可还原因变量和自变量间的函数关系式。相关的SPSS分析方法是回归分析。回归分析依变量间关系形态不同又分为线性回归分析和曲线回归分析两种。相关的操作包括回归菜单下的“线性”及“曲线估计”等功能。三种变量对定序变量的定性分析，分析方法同上述A情况。定距定序变量对二分变量的定量分析，可还原因变量和自变量间的函数关系式。相关的SPSS分析方法是回归菜单下的二分逻辑回归。多对一影响分析。多自变量对定距变量的定性分析，可分析自变量对定距变量的影响是否存在。相关的SPSS分析方法是多因素方差分析，在一般模型下的单变量功能中完成。多定距定序变量对定距变量的定量分析，可还原因变量和自变量间的线性函数关系式。相关的SPSS分析方法是多元线性回归分析，在回归菜单下的线中完成。多自变量对定序变量的定性分析，方法同A情况。多定距定序变量对二分变量的定量分析，分析方法同一对一影响分析的D情况。

三、三点总结

（一）两种分析方法的关系不管是表面分析还是本质分析，都是对客观事物特征的认识。前者着眼具体事物，后者着眼普遍事物。正因为表面认识着眼的是具体事物，所以对具体事物的评价分析（虽带定性特征）仍属表面分析。由于普遍事物是个抽象概念，在分析过程中人们要依赖具体事物的数据，但分析结果却超越具体事物。超越具体事物后，人们得到的就是变量自身的规律。表面分析，认识的是具体事物的特征，但认识过程又离不开变量。本质分析，认识的是普遍事物某种现象（变量）自身规律的特征，但认识过程却离不开具体事物（样本）。在本质分析中将具体事物看作是样本，得出的却是同类事物的规律。而表面分析中，要认识的就是具定事物的特征，但这些特征一般不能看作是同类事物的特征。如某个地区的人口分布呈老年化是事物特征，但并不等于所有地区的人口分布都呈老年化（普遍规律）。

（二）分析内容与SPSS分析方法的关系统计分析内容和SPSS分析方法的关系，表现为目的与手段的关系。相同的分析内容可以使用不同的分析方法，不同的分析内容，可以使用相同的分析手段。用同一种分析方法完成的分析，其分析内容属表面分析还是本质分析取决于你的认识目的。如独立样本T检验分析方法，可以用来分析一个班（校）中男女成绩差异是否显著，也可以用来分析性别变量对成绩变量的影响是否显著。前者属表面分析，后者属本质分析。因为前者着眼的是一个班（校）的学生的成绩特征，后者着眼的是性别和成绩两种现象的关系。正因为本质认识着眼的是普遍现象的特征，因此要求样本量应足够大，显著性水平应足够高。对于表面认识，因为它认识的是样本特征，因此样本量大小与认识目的无关，显著性水平要求也可低些。

统计分析方法范文第2篇

[中图分类号]R195.1 [文献标识码]C [文章编号]1673-7210（2008）02（b）-139-02

随着健康观念和医学模式的转变，以及人们生活水平的提高，生存质量的研究越来越受重视，并得到了广泛的应用。生存质量是指健康地生活，它不仅包含健康新概念，还包含住房质量、生活水平、邻里关系、工作满意度等生活中的各个方面，相应地产生了大量的生存质量资料。生存质量资料具有不同于一般资料的特点：①生存质量是难以直接观察的主观构造，需通过多个项目的测定来综合评价；②生存质量包括几个方面，每个方面有多个指标，因此是多变量（多终点）资料；③生存质量测量往往要在多个时点重复进行，属多时点纵向资料。

因此，普通的统计分析方法在很多方面不适于生存质量资料的分析。为此，国外一些学者提出了一些新的分析方法。本文对可用于生存质量资料分析的统计方法作一概括的介绍及评述，旨在促进我国生存质量研究的广泛开展。

1 同一时点（横向）生存质量资料的统计分析方法

当仅进行一次生存质量的测定，或虽在不同的时间进行了多次测定，对各个时点（横切面）的生存质量分别进行分析时即属这种情况。这是应用中常见的情形，目的是对某个时点不同组间（如放疗组与化疗组）的生存质量进行比较。

1.1单因素检验方法

据Schumacher等报道，有关生存质量的文献中，1/3都是采用计算频率和均数等描述性统计方法，50%文献采用单因素的参数或非参数检验方法，如t检验、方差分析等进行组间比较，得到多个P值。显然，单因素检验方法仅能对单个指标分别比较，缺乏对生存质量的总体评价，并且当各个指标的改变方向不一致时，难以下结论。此外，计算多个P值明显增大了第一类错误。

1.2 Bonferroni校正法

该法是对单因素检验P值的校正，即用需检验的指标数乘以各自的P值作为最终判断的P值。当各指标间相关性较大时，较为保守。Worsley等对此进行了改进，实际只是就单因素分析中增大第一类错误的问题稍作调整。

1.3 HotellingT2检验或多变量方差分析

一种自然的想法就是将生存质量每一个指标当成一个变量，从而采用HotellingT2检验或多变量方差分析。由于生存质量测定中条目（变量）太多，一般需要先降维，把多个变量综合为少数几个主要方面的指标后再作分析。常用两种综合方法。①直接累加法：人为地将某些条目的得分累加，代表生存质量某一方面的综合得分，甚至将整个量表条目得分相加得到生存质量总分。该法常遭非议，原因是忽视了各条目的相对重要性，从而缺乏区别能力，某些条目上的较高得分会被较低的得分拉平。②加权累加法：每个条目给一个权重系数Wi，它的确定，一是采用基于数据结构的方法，即通过因子分析找出几个主要的综合变量(主成分)，各条目在主成分上的因子载荷即作为权重。另一种是采用决策分析中的一些方法，如时间权衡法等。该法虽可解决一些综合比较的问题，但还不能从总体上判断不同组间生存质量的好坏，一般不适合临床试验资料的分析。

1.4 O′Brien的非参数及参数综合检验法

O′Brien提出了一种多终点非参数检验法，实际是将单变量的秩和检验推广到多变量情形。基本思想是将不同组不同指标混合起来共同编秩（用Rijk代表第i组第j个人第k个指标的秩），然后对同一个人在指标间进行累加得到秩和Sij。Sij是综合了各指标后得到的一个综合变量，再以Sij作方差分析或一般的秩和检验。此外，O′Brien又根据广义最小二乘原理提出了一种参数综合检验方法，适合于多变量渐近正态分布资料。基本思想是将各变量的标准正态离差用协方差阵(Σ)的逆矩阵进行加权处理，得到一个新的综合变量Sij*，再以Sij*作单变量方差分析(或t检验)即可。

Pocock对O′Brien的参数法进行了推广，使得计量变量、分类变量、生存时间变量均能处理，并且给出了用t值（对于两组间的比较）代替标准正态离差的公式。

2 多时点(纵向)生存质量资料的统计分析方法

当在不同时间进行多次生存质量测定，旨在对同一组人群不同时点的生存质量进行比较时，或者既要比较不同组间，又要比较不同时点的生存质量变化时，属此情况。显然，对同一人群不同时点的比较问题，只要把不同时间点视为不同的处理组，将个体间的变异视为随机误差，则转化为第一部分中讨论的问题。若个体间的变异作为区组因素，则可考虑区组设计的方差分析或秩和检验。至于第二个目的，可试用有重复测量数据的双因素方差分析或方差分量模型，既可得到不同时间点上、不同处理组间生存质量的比较结果，又可得到二者间有无交互作用的结论。资料不符合方差分析的条件时也可考虑双因素秩和检验。若要对生存质量的多个方面进行整体比较，可试用多变量的双因素方差分析、轮廓分析等。此外，在临床研究中，推断的重点往往在于不同处理组间，生存质量在时间上的变化趋势有无不同，即两条或多条生存质量变化曲线的比较。此时可考虑时间序列分析及生存分析中的一些方法。

3 生存质量与生存时间的联合分析方法

众所周知，在慢性病与肿瘤的疗效评价及预后因素分析中，生存分析起着重要作用。但是传统的生存分析方法仅考虑了生存的数量，而未考虑生存质量。因此，把生存质量和生存数量结合起来进行综合的评价，就成为一个需迫切解决的问题，也成为生存分析的一个发展方向。笔者曾对此作过详细的介绍与讨论。

4 生存质量及生存时间的影响因素分析方法

4.1 生存质量的影响因素分析

当仅分析对生存质量总分的影响因素时，可将总分视为因变量，影响因素作自变量，从而采用多重回归分析方法。也有作者采用对数线性模型方法。若要同时分析生存质量各个方面得分的影响因素，笔者认为可采用多元多重回归分析或典则相关分析。

4.2生存质量与生存时间的影响因素分析

生存分析中的半参数模型被广泛地用于与生存时间有关的预后因素分析。因此，只要经过改进与扩展，使之适应有生存质量的数据即可。Coleetal等提出的质量调整Cox回归模型即是如此。它按生存质量的高低分为多个状态，以每个状态为终点进行Cox回归分析，因而可同时考虑多个协变量的影响。此外，Coleetal等从竞争风险出发提出了一种质量调整生存分析的参数方法，不但可综合评价生存质量与生存数量，而且还可对其影响因素进行分析。

以上这些统计分析方法，各有自己的适用性及优缺点，应用中应注意区别和选择。

统计分析方法范文第3篇

【关键词】SPSS 有序分类资料 统计分析方法

前言：SPSS是世界上著名的统计分析软件，其在社会学、医学、心理学等各个领域的量化研究中都有着重要的应用。在相关医学的统计学教材中将数据分定性资料和定量资料两种形式，而在定量资料中则分为有序分类资料和无序分类资料两种形式，由于相关教材中并没有系统的介绍有序分类资料SPSS有关的统计分析方法，这就使得在实际应用的过程中经常误用pearson卡方检验方法来分析有序分类资料。基于以上，本文简要研究了SPSS对有序分类资料的统计分析方法。

一、有序分类资料的统计分析原理探讨

在前言中说到，数据可以分为定性资料和定量资料两种形式，而定量资料中又可以分为有序分类资料和无序分类资料两种形式，而从微观的角度则可以将定量资料继续细化分为双向无序分类资料、双向有序分类资料和单向有序分类资料，其中根据属性是否相同还可以将双向有序分类资料分为属性相同的双向有序分类资料和属性不同的双向有序分类资料[1]。

对于双向无序分类资料的统计分析来说，其中不会涉及到变量各水平分组、取值的大小差别以及先后的顺序，只需要对总的频数以及各组频数和各分类频数进行分析即可。根据双向无序分类资料期望计数等特征采用相关卡方检验分析方法即可。对于单向有序分类资料和双向有序分类资料等有序分类资料中，组别之间或各个组的变量之间存在一定的等级差别和秩次信息[2]。在分析统计的过程中要保证秩次信息不能够丢失，常用的统计分析方法有Ridit分析、有序变量Logistic回归分析、分层卡方检验等统计分析方法进行分析，这些统计分析方法在应用的过程中将有序变量当作是半定量的指标，在进行统计量的计算过程中对这些半定量的指标加以考虑，对行变量和列变量的独立性进行检验，在检验的过程中做出的检验假设为检验量化后分组变量和组分类变量得分之间有着线性关联性的关系。

二、SPSS对有序分类资料的统计分析方法

在SPSS中有着自带的参考文件，其中有关于CROSSTABS命令的说明文件，文件表明，统计量“卡方”属于交叉表统计分析模块，当使用此方法进行分析的过程中，其中似然比卡方、Pearson卡方以及线性组合和线性卡方的输出是默认的，对于线性和线性组合卡方来说，只有当两个变量是数字变量的时候，此统计量才是有效的。

SPSS对有序分类资料的线性和线性组合卡方统计分析方法具体使用步骤如下：首先，点击分析菜单，此时会出现一系列的子菜单，选择子菜单中描述“统计/交叉表”的子菜单，此时会弹出交叉表的对话框，将交叉表对话框进行启动，在交叉表对话框中有卡方的选项，选中此选项，在卡方检验结果表中有着统计量的菜单，选中其中线性和线性组合一行的统计量进行检验[3]。

三、实例分析

本文以双向有序分类资料SPSS的统计分析方法研究为例，从实例分析的角度来探讨具体的方法应用。某医学大学学生研究的课题为劳动强度与骨质退行性变的关系，其选中了150名观察对象进行调查分析，将骨质退行性变分为了三个程度，分别是2度、3度、4度，将劳动强度分也分为了三个程度，分别是轻度、中度和重度，由此可见，调查中的两个变量都存在一定的梯度，因此，此项调查的数据为双向有序分类资料。其调查结果如表1所示：

在应用SPSS软件的过程中，对于这类双向有序分类资料的统计分析方法中，可以将行变量和列变量都使用数字来代替不同的等级。

（一）数据录入

打开SPSS程序，选择变量视图选项卡，在名称列输入劳动强度、骨质退行性变程度和例数三个变量，将三个变量的小数位数改为0，在度量标准设置中将劳动强度和骨质退行性变程度的度量标准改为序号，将例数的度量标准改为度量，对各个变量的值标签进行设置，在标签框中输入劳动强度，点击添加按钮，分别以数值1、2、3代表劳动强度的轻度、中度和重度，之后点击确定，按照此方法，对骨质退行性变程度进行数值设定，分别以数值1、2、3代表骨质退行性变程度的2度、3度和4度。点击数据视图选项卡，采用频数输入格式，将表1中的数据直接录入，点击值标签选项则可以对值标签进行显示。

（二）数据加权转换

点击数据菜单中的“加权个案”菜单，选中数量按钮，按住鼠标左键将数量拖到频率变量对话框中，之后点击确定按钮就完成了数据的加权转化[4]。

（三）统计分析

在左侧框中，将劳动强度设置为行变量，即按住左键将劳动强度拖到行框中，将骨质退行性变程度设置为列变量，即按住左键将骨质退行性变程度拖到列框中，在设置行变量和列变量之后，点击统计量对话框，点击卡方选项，在交叉表中点击确定按钮，并且选用“线性组合和线性”这一行的结果来运行统计分析。

四、结论

综上所述，在SPSS应用中，对于有序分类资料来说，不能像无序资料那样采用pearson卡方检验结果，而应该运用“线性组合和线性”卡方检验的结果。本文通过实例分析研究了SPSS对有序分类资料的统计分析方法，旨在规范相关有序分类资料的SPSS统计分析程序，为相关有序分类资料的统计分析实践提供参考。

参考文献：

[1]姚汝铖，郑军，姚友平.SPSS对有序分类资料的统计分析方法[J].现代预防医学，2013，16：2972-2975+2978.

[2]刘军祥，苏红卫.用SPSS对有序分类资料进行Ridit分析[J].泸州医学院学报，2005，05：88-89.

统计分析方法范文第4篇

关键词：国库统计 大数据 分析与预测

一、大数据时代国库统计分析转变

（一）树立大数据思维

“大数据时代预言家”维克托认为：世界的本质就是数据，大数据将开启一次重大的时代转型，一直以来所延续的传统统计分析思想已变得陈旧且落后。国库统计分析思维应当在大数据背景下加以转变。一是关于大数据抽样调查工作的思想。抽样调查是目前统计分析工作中的重要调查方式，但应该清醒地认识到，传感器、网络和数据处理技术，为获取全局数据提供了可能，抽样调查方式越来越多的被大数据取代成为必然。二是大数据统计思想：允许数据存在不精确性。纵观目前的各类数据，一方面，数据来源不断扩展，另一方面数据处理方法飞速发展，我们应该把重心放在统计分析效率上，而不是一味地追求数据的精确性上。三是大数据相关关系的思想，由验证因果向寻求关联转变。统计分析报告是统计工作的下游产品，对决策的意义常常大于常规报表。大数据的应用，统计分析也将发生转变，在做好因果分析的基础上向寻求关联转变，原因分析更加精准和深刻，对策建议更具参考价值。

（二）被动统计到主动分析，从人工统计到智能统计

在这样一个信息爆炸的大数据时代，无论政府机构还是社会公众都可以通过多种途径获取信息，国库统计分析部门也不例外，更应该变被动为主动，对经济转型期的一些重大问题尤其是关系到可持续发展的重要问题，做好数据统计分析，提高发展质量，实现经济转型。涂子沛指出人类使用数据的巅峰形式，是通过数据赋予机器“智能”。大数据在包括国库统计分析中应用的终极形式就是分析智能化。

（三）从事后统计向事前预测转变

统计分析报告是统计工作的重要产品，完整的进度性常规分析应该包括对未来一定时期数据的预测。但由于小数据和信息量的局限，预测一般很少作为报告的重点，多是在假定发展条件、相关政策不变的情况下对未来情况做出的粗略研判，影响了统计对决策的参考价值。而大数据的核心就是将数学算法与海量的数据有效结合，来预测事情发生的可能性。大数据的广泛应用，将有利于统计报告实现由单一的事后分析，向注重事前预测转变。

二、大数据在国库统计分析全流程应用的探讨

当前，大数据浪潮带来了一场新的革命，面对经济发展的新形势新要求，国库统计分析要学会积极的运用大数据的思想和方法，来应对各种新挑战。国库统计分析要积极主动建立大数据分析应用机制，破解新常态下面对的各种问题，实现工作的创新与发展。本文重点分析国库统计分析全流程下大数据的应用。

（一）数据源：建立国库统计分析数据池

目前国库统计分析所用数据主要通过“3T”系统产生基础数据和监管类数据，通过收集各类型政策文件、影像资料、领导讲话、内网信息等形成综合性数据。但这些数据远未达到支撑大数据统计分析的基础。国库统计分析应当建立“数据池”这一基础工程，通过人行内部数据整合、银行和其它机构数据接入、互联网数据抓取和引入等多渠道扩充基础信息源和数据库，为国库统计分析的大数据应用奠定数据基础。

一是加速整合现有国库数据。我国国库汇集了各级政府财务数据和各级国库管理数据，包括从中央到县乡的各级机构化和非结构化数据，也包括税务、海关、财政、银行等部门处理的各类收支退存等国库资金运行数据，涵盖面极广。但现有数据资源存在着部门隶属、无法共享等问题，大数据要求建立统一、高效、共享的国库业务大数据池，就必须打破现有藩篱，尽早实施“国家金库工程”，完善内部数据源。

二是扩大国库统计分析数据源。最重要的是打通各级政府及其下属各部门之间的数据传输通道，实现政府办公、工商行政、招商引资、外贸出口、仲裁诉讼等政府活动所产生的数据接入共享。其次是实现一行三会、商业银行、行业协会、企业实体等生产运营数据的持续传输和报送。最后是互联网数据，互联网是大数据的重要载体，也是数据收集的快捷途径，通过各类互联网平台，门户以及行业网站，可以收集海量数据来增加国库统计分析领域数据采集的前置性和时效性。

（二）数据采集与存储：软件与硬件结合

大数据的应用中，由于数据来源非常广泛且类型多样化，需要存储和分析挖掘的数据量也是十分庞大的，因此数据展现和处理的高效性以及可用性十分重要。因而，大数据的收集和存储应当通过先进的计算机技术自动实现，并结合线下需求采取人工收集等传统方法，以补足系统无法收集的数据的遗漏。国库统计分析数据的采集应当在国库大数据资源池基础上，通过构建云计算应用平台，统筹整合各直属国库大量分散的数据和软硬件资源，通过应用云计算平台的资源和功能，以提升和优化整体效能，从而实现全国国库统计分析的大集成、大整合以及大应用。对于其他横向联网数据，比如一些保密性较强的科学研究数据和企业生产经营数据，则可以与研究机构和企业建立合作关系，使用特定系统接口等相关方式采集数据。

在数据存储方面，在通过完善的物理存储技术和云计算平台等软硬件设施的基础上，按国库统计层级建立分级仓储式数据中心，以人行总行为总库，各项业务与非业务数据达到汇总存储，各级行通过内部接口或云计算平台实现数据上传下载，同时本级行建立分中心数据存储仓，采集本级区域内纵向和横向数据并存储。同时按照保密和信息安全等要求，实施分级授权和设置防火墙、实时加密存储数据和卷标存储加密等技术。

（三）数据清洗与结构化处理

国库海量的、不规则的数据无法提供有效决策支持，只有通过数据清洗技术将大数据转变为结构化和规则化的数据，才能体现大数据价值。数据清洗包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等，是发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序。经过数据清洗技术处理残缺数据、错误数据和重复数据后将有效数据写入数据库。

在国库大数据统计分析上，通过数学知识（概率、统计、离散化等）建立合理模型，充分利用和挖掘数据内容。综合运用开源类和非开源类数据分析工具包括R、Python、MATLAB、SPSS、EVIEWS等软件进行数据分析。具体实现统计分析、数据挖掘和模型预测等功能，并以可视化的结果予以呈现。统计分析包含假设检验、差异分析、相关分析、方差分析、回归分析、logistic回归分析、因子分析、聚类分析、主成分分析、判别分析、bootstrap技术等。数据挖掘包含相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘等。模型预测包含预测模型、机器学习、建模仿真等。

在统计分析过程中，国库统计分析应该重点实现云应用的创新与共享。统计人员可以根据业务的新要求，在云平台数据开放接口的基础上，自由构建合理的数学模型和算法，实现业务应用的创新和扩展。与此同时，以算法的方式将统计人员的智力成果和业务知识固化，当经验证为可信任应用时，可自动进入云平台的应用共享库，在得到授权的前提下，自由使用或补充完善，实现知识固化、资源共享。

（四）国库运行智能化统计分析

在云应用平台上，国库统计分析首先要将日、旬、月和年作为数据的时间维度，将国库收入、国库支出以及国库库存等统计指标作为数据的为空间维度，利用云计算的强大能力，并借助数据分析展示工具，预先计算处理数据。或者根据用户事先提交的数据挖掘需求自动完成相关数据预处理。统计分析人员随时可以从两个维度上深度挖掘数据，并使用QLikView等数据分析工具，实现统计大数据的多维度、可视化展示。

二是实现常规统计分析的智能化生产。可以通过完善和丰富大数据应用平台的分析功能，实现机器式的学习，输入必要的参数后，系统将自动计算数据，并关联提取大数据池中的相关数据和信息，进而依据特定的模板输出分析报告，最后由分析人员对输出的分析报告进行质量把关和进一步的补充完善。

三是构建统计分析数据模型，提高预警预测水平。不断进行新的分析预测数学模型的探索和构建，充分利用国库统计大数据平台上的海量数据和动态实时数据，不断提高预测水平。

（五）数据展示与反馈

以智能化统计分析为主的大数据应用技术，为数据结构化和可视化的展示提供了支持。简要国库运行数据、系统化运行指标、国库资金运行报告、国情和舆情监测报告、企业和金融服务报告、国库运行情况预测等为中央银行、各级政府部门制定有关政策提供统计信息和参考依据，充分发挥国库在国家预算执行中的促进、反映和监督作用。同时建立信息反馈机制，对现有统计分析结果予以反馈，还包括对未满足需求提出反馈，丰富和完善大数据应用成果，充分发挥国库统计分析应用大数据的社会价值。

综上所述，从全流程看，大数据应用自数据端建立“”数据池“”到处理端智能分析在到应用端数据展示，大致可以通过下图（图1）形象展示：

三、有效提升大数据应用的政策建议

（一）从制度层面保障大数据统计分析的有效开展

制定专门的大数据应用法律法规，在由总行统一部署、统一实施的基础上，各地区分支机构结合当地实际制定特色大数据应用和发展规章制度。从数据产生、采集、存储、挖掘和应用等大数据处理全流程做出明确安排。一是通过总行层面的发文、通知等鼓励通过大数据方法加强国库统计分析，建设大数据共享和应用平台；二是强化大数据统计所需软硬件采购、数据源互联互通及模块化分割等作出具体安排；三是要求大数据应用所应达到的在信息、统计报告、预测与预警等功能上的目标和绩效予以明确，充分利用大数据平台提供统计分析支持；四是强化信息技术安全，防止信息泄露、网络攻击、系统失灵等问题，明确应急处置方案。做到严格立法，有法可依，有章可循。

（二）加大基础设施建设和人才投入，满足大数据应用的软硬件要求

大数据基础设施可分为硬件和软件两类。硬基础设施主要包括用于收集、存储、分析和应用大数据的信息化系统架构；软件基础设施主要包括各类数据信息、数据挖掘和大数据应用专业软件以及金融企业的人力资源。人民银行应通过专项资金投入等方式构建大数据应用的软硬件设施和和培养专业人才，并通过持续培训使全体员工了解并使用大数据进行国库统计分析。也可邀请专业的大数据解决方案服务商作为咨询顾问，整合国库不同生产系统数据，优化数据应用行为，加快统计系统建设步伐。

（三）提高大数据管理和应用能力

国库统计分析应不断的加强国库运行数据的采集、储存、保护和管理工作，不断提升统计分析水平。加强对国库统计分析中涉及的地方债、营改增、房地产、小微企业经营、财政专户、盘活库存等热点领域可以设计建立相应跟踪监测指标体系。与此同时加强改革数据的统计制度、方法以及程序，研究大数据共享制度，为宏观经济分析提供便捷、坚实的大数据基础。

建立国库大数据分析应用机制是新形势下的当务之急。国库统计分析需不断改革创新，强化大数据的思维，提高大数据的意识和驾驭大数据的能力，积极探索新的大数据应用方法和途径，从而在国家宏观决策、服务经济社会发展、服务国库管理方面，进一步提升国库统计分析服务的能力和水平。

参考文献：

[1]沈昱池.大数据时代我国财政信息共享的思考[J].地方财政研究，2015（11）：47-67

[2]陈健慧，赵昕.国库统计分析数据集中系统建设[J].金融电子化，2010，03：89-90

统计分析方法范文第5篇

关键词：大数据统计分析；经济管理领域；运用

统计应用作为数学的重要领域，在大多数情况下，数据被收集并且通过一定方法在系统中存储，重要策略被记录，并应用于其他领域。随着数据恢复方法和统计分析方法的逐步集成，大数据的统计数据分析方法在财务管理中变得越来越重要。面对当今全球化的压力和经济市场的激烈竞争，使用财务管理的统计整合是提高有效管理效率，优化资源分配和科学行为的有效步骤。通过市场经济的发展和经济水平的不断提高，数据集成和财务管理水平运用了大数据的统计分析。在建立大规模数据的经济增长政策时，技术在宏观经济研究中起着重要作用。大数据统计分析的作用正在增加，其在管理中的用途正在进一步扩大。显然，加强对经济发展大数据统计分析技术的使用对促进经济增长和提高管理效率非常重要。

一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义

为响应市场环境和公司治理内容的变化而促进使用公司治理统计数据的需求主要体现在两个方面：

（一）宏观经济方面发展有若干规律。为了寻找有关经济发展的规律，强大的数据分析技术在宏观经济学中的应用非常重要。一方面，大数据分析统计数据用于从宏观经济发展行业收集数据，对相关行业信息进行实证分析，并调查行业发展和行业问题。使用SPS，Stata和其他数据分析软件，中国拥有最重要的发展法；同时，发现工业发展规律，规范工业发展，开辟新的经济发展方式也很重要[1]。

（二）企业经营管理方面1.提升企业竞争力的必然要求当前，业务发展的竞争越来越激烈。竞争压力主要归因于国内市场经济带来的经济化以及国内市场竞争激烈加入的外国公司的影响。公司必须面对激烈的市场竞争。大众市场信息的统计分析将调整生产和管理策略，并为业务发展的战略调整作出有效的决策。2.提升企业管理水平的必然要求一方面，诸如运营管理、财务管理、风险管理和企业资源管理等相关任务变得越来越复杂。需要统计分析方法来对丰富的业务操作信息进行分类和汇总，为业务管理决策提供有效的信息。同时，企业需要不断满足产品和服务生产方向的政治要求。由于需要与相关部门合作，例如运营财务管理、规避财务风险，因此需要建立相关部门的统计数据，以提高决策效率[2]。

二、大数据统计分析方法在经济管理领域的运用

利用大数据的统计数据分析技术研究宏观经济发展政策，对促进行业发展至关重要。另一方面，如何获取有关复杂数据管理的重要信息，在业务流程和管理方面为公司制定有效的决策是重中之重。关键在于掌握财务管理的大数据分析方法，并使用大数据统计分析技术来分类和提供业务流程管理，隐藏的规则以及来自异常数据点的大量信息。为了应对突况，管理人员需要制订正确的决策计划。本文主要讨论宏观经济应用管理领域的统计数据分析方法，以及业务管理、财务管理、风险管理和管理的六个方面。如：

（一）宏观经济方面关于宏观经济产业的运作和发展有若干规律。为了找到宏观经济发展方法，统计分析技术对于稳定经济增长和调查潜在的经济危机很重要。当前，不仅学者，业务经理也开始了解计算机技术的使用，并开始通过统计分析来发现工业发展中的若干问题，学习工业发展的原理。为了找出答案，我们选择了相关的影响因素并采取了相应的行动，采取措施提高工业发展效率。

（二）企业运营管理方面通常，在日常工作程序和工作相关领域中存在某些特定的业务管理和操作规则。另一方面，通过将统计信息应用于业务的运营和管理，公司可以通过分析大数据的统计信息来获得规律。这将帮助公司节省一些资源，避免重复的任务并节省公司的业务资源。如果该政策是从科学的统计评估阶段得出的，则情况与正常情况不同的企业高管应仔细考虑潜在的风险。

（三）企业营销管理方面企业需要建立大型数据管理系统来收集有关企业提供的产品或服务的市场交易信息。因此，消费者的热点必须与受管理的信息系统对齐，以使其隐藏在协同交易信息中。确定消费者对需求的偏好并确定消费者需求。公司的主要产品和服务根据消费者的喜好运作，可以满足消费者的需求，替代市场上的非反应性产品和服务。同时，开发新产品和服务企业领导者可以提供有效的决策信息，并为消费者创建新的热点[3]。

（四）企业财务管理方面应用管理统计信息。它通过审查有关生产过程和运营的统计数据（尤其是财务数据），进行定性和定量分析，帮助评估相关活动，例如商业投资。财务管理是开展业务必不可少的部分，这对于减轻公司的财务风险和提高公司资源分配的效率至关重要。通过统计分析对商业经济数据进行分类和分析，可以为高管、投资者和其他相关利益相关者提供有效的决策信息。

（五）企业人力资源管理方面将统计应用于公司的人力资源管理，并使用统计分析技术结合公司业务管理部门的特征，选择适当的方法来提高效率。人力资源管理很重要，人才基本上是企业的无形资产，在部门保留相关的人力资源是业务发展的关键。回归站评估法用于预测企业发展的人力资源需求，动态分析法用于根据状态预测人力资源的变化。将这两个方面结合起来可以大大提高业务资源的效率。

（六）企业风险管理方面使用统计分析技术对业务流程中的大量业务信息进行分类和分析，发现隐藏的规则和数据差异。重要的是，业务主管需要进行预测，做出正确的决定，解决事件并发现潜在危险。意思是如果统计数据分析有些奇怪，则需要找出业务流程中具有的某些规则，因此业务主管需要寻找更多异常条件，尤其是财务管理，要注意关注状态的变化。另一方面，对公司财务信息进行统计分析是公司规避财务风险的有效手段之一。

三、完善大数据统计分析方法在经济

管理领域运用的措施在本文中，我们将了解如何从六个方面分析大数据的统计数据：宏观经济活动、业务管理、风险管理、财务管理、资源管理和财务管理人员。这被认为是财务管理数据大规模统计方法的一种改进。必须在三个方面进行现场应用：

（一）社会宏观经济层面尽管存在宏观经济法则，但根据过去的经验，由于缺乏安全可靠的数据和分析方法，宏观经济法则的分析则一直被认为是伪科学。大数据分析技术提供了探索宏观经济法则的机会，大数据技术使用数据创建系统，而使用许多信息技术的科学分析是宏观经济法研究中的重要一步。特别是，某些行业使用行业信息和对经济趋势预测的全面分析来帮助识别和克服复杂的工业发展挑战，可以提高宏观经济发展效率。

（二）企业经营管理层面在公司上载和数据受限的情况下，企业很难优化管理功能以提高性能[2]。由于业务经理的管理理念和管理水平受到限制，因此很难断定业务开发操作和管理流程是否存在问题。统计分析技术可用于计算和评估每个关键决策或业务战略适合性的有效性。如果由于大数据分析技术而导致预期的数据销量存在矛盾，该公司可以调整其总体战略并进行业务变更以优化管理理念。

（三）行业与行业之间存在着一定的鸿沟无论是快速消费品行业、食品行业还是大型公司，其经营理念和经济结构在公司治理方面都存在根本差异。统计数据分析技术使公司能够了解整个行业的消费者需求的性质，分析社会经济状况，能够了解共同的业务条件和业务发展情况，并优化或区分劣质产品。在某些情况下，此更改是提高产品价格的高级更改，如果消耗量和消耗品减少，则可以降低产品价格。产品必须能够升级以满足顾客需求。产品行业、食品行业或大型行业具有不同的经营理念和财务结构，还在进行公司管理。但是，各个行业的业务方向取决于消费者的需求。换句话说，公司开发了产品的功能并使产品的功能适应消费者的需求。对于公司而言，通过优化生产结构并提供更多定价和功能来说服更多消费者也很重要。

（四）企业财务管理层面财务管理贯穿公司治理的整个过程。公司财务管理非常有效，但是存在诸如财务管理的巨大风险之类的问题。对公司财务信息进行统计分析是防范财务风险的有效手段之一。公司需要管理其日常收入和支出，并进行大规模会计处理。企业可以使用大数据分析技术来监测财务管理功能并确保标准化业务的财务安全。利用统计分析技术和大数据，公司可以预测潜在的市场和行业风险，以提供最佳解决方案，还可以提供分析大数据的方法，可以跟踪异常并快速发现异常。

四、结语

本文首先从宏观经济方面、企业经营管理方面等两个方面对大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义进行了分析，然后从宏观经济方面、企业运营管理方面、企业营销管理方面、企业财务管理方面、企业人力资源管理方面以及企业风险管理方面等方面对大数据统计分析方法在经济管理领域的运用进行了分析，最后从社会宏观经济层面、企业经营管理层面、行业与行业之间存在着一定的鸿沟以及企业财务管理层面等方面提出了完善大数据统计分析方法在经济管理领域运用的措施。大数据分析技术被广泛用于宏观经济预测、业务管理和公司风险管理，它在优化公司治理和运营结构，有效改善公司治理以及提高公司统一性和核心竞争力等方面发挥着重要作用，可以使公司在激烈的市场竞争中有一席之地。

【参考文献】

[1]张琳.大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用浅析[J].营销界,2019(38):291-292.

[2]杜珉.大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用探析[J].山西农经,2019(12):27.

[3]陈雪琴.大数据统计分析方法在经济管理领域中的应用[J].山西农经,2019(5):37.

[4]陈文怡.大数据挖掘电力系统项目管理中理论的应用[C]//2018年6月建筑科技与管理学术交流会.