三、统计图表的编制
统计表与统计图是统计描述的重要工具。在日常工作报告、科研论文中，常将统计分析的结果通过图表的形式列出。
(一)统计表
1．概念
统计表是将要统计分析的事物或指标以表格的形式列出来，以代替烦琐文字描述的一种表现形式。
2．统计表的组成
标题：即表的名称。
标目：横标目说明每一行要表达的内容，相当于句子的主语；纵标目说明每一列要表达的内容，相当于句子的谓语。
3．统计表的种类
简单表：表格只有一个中心意思，即二维以下的表格。
复合表：表格有多个中心意思，即三维以上的表格。
4．制表原则和基本要求
制表原则是重点突出，简单明了，主谓分明，层次清楚。
基本要求是：
(1)标题：位置在表格的最上方，应包括时间、地点和要表达的主要内容。
(2)标目：标目所表达的性质相当于“变量名称”，要有单位。
(3)线条：不宜过多，一般三根横线条，不用竖线条。
(4)数字：小数点要上下对齐，缺失时用“一”代替。
(5)备注：表中用“。”标出，再在表的下方注出。
(二)统计图
统计图是一种形象的统计描述工具，它是用直线的升降、直条的长短、面积的大小、颜色的深浅等各种图形来表示统计资料的分析结果。
1．概念
统计图：用点、线、面的位置、升降或大小来表达统计资料数量关系的一种陈列形式。
2．制图的原则和基本要求
3．统计图的类型
(1)条图。又称直条图，表示独立指标在不同阶段的情况，有两维或多维，图例位于右上方。
(2)圆图或百分条图。描述百分比(构成比)的大小，用颜色或各种图形将不同比例表达出来。
(3)线图。用线条的升降表示事物的发展变化趋势，主要用于计量资料，描述两个变量间关系。
(4)半对数线图。纵轴用对数尺度，描述一组连续性资料的变化速度及趋势。
(5)散点图。描述两种现象的相关关系。
(6)直方图。描述计量资料的频数分布。
(7)统计地图。描述某种现象的地域分布。
四、统计描述与统计推断
统计的主要工作就是对统计数据进行统计描述和统计推断。统计描述是统计分析的最基本内容，是指应用统计指标、统计表、统计图等方法，对资料的数量特征及其分布规律进行测定和描述；而统计推断是指通过抽样等方式进行样本估计总体特征的过程，包括参数估计和假设检验两项内容。
(一)统计描述
1．计量资料的统计描述
计量资料的统计描述主要通过编制频数分布表、计算集中趋势指标和离散趁势指标以及统计图表来进行。
(1)集中趋势。指频数表中频数分布表现为频数向某一位置集中的趋势。
(2)离散趋势。指频数虽然向某一位置集中，但频数分布表现为各组段都有频数分布，而不是所有频数分布在集中位置的趋势。
(3)率。是指某种现象在一定条件下，实际发生的观察单位数与可能发生该现象的总观察单位数之比，用以说明某种现象发生的频率大小或强度。
(二)统计推断
通过样本信息来推断总体特征就叫统计推断。参数估计和假设检验是统计推断的两个重要方面。
1．参数估计
参数估计就是通过样本估计总体特征，包括点值估计和区间估计两种方法。
(1)点值估计。即直接用样本均数作为总体均数的估计值。
(2)区间估计。总体均数95％可信区间的含义为由样本均数确定的总体均数所在范围包含总体均数的可能性为95％。根据样本均数符合t分布的特点，利用t分布曲线下的面积规律估计出总体均数可能落在的区间和范围。当样本含量较大时，可用u分布代替t分布。
2．假设检验
假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。
(1)假设检验的基本思想。假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件(P>0．01或P>0．05)在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设风)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为假设不成立。
(2)假设检验的基本步骤。
第一步：提出检验假设(又称无效假设，H0)和备择假设(H1)。
H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的。
H1：样本与总体或样本与样本问存在本质差异。
预先设定的检验水准为0．05。
第二步：选定统计方法，计算出统计量的大小。根据资料的类型和特点，可分别选用
t检验，u检验，秩和检验和卡方检验等。
第三步：根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P值小于预先设定的检验水准，则H0成立的可能性小，即拒绝H0，若P值不小于预先设定的检验水准，则H0成立的可能性还不小，还不能拒绝H0。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。
(3)进行假设检验应注意的问题
1)做假设检验之前，应注意资料本身是否有可比性。
2)当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义。
3)根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法。
4)根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验。
5)当检验结果为拒绝无效假设时，应注意有发生I类错误的可能性，即错误地拒绝了本身成立的H0，发生这种错误的可能性预先是知道的，即检验水准那么大；当检验结果为不拒绝无效假设时，应注意有发生Ⅱ类错误的可能性，即仍有可能错误地接受了本身就不成立的H0，发生这种错误的可能性预先是不知道的，但与样本含量和I类错误的大小有关系。
6)判断结论时不能绝对化，应注意无论接受或拒绝检验假设，都有判断错误的可能性。
7)报告结论时应注意说明所用的统计量，检验的单双侧及P值的确切范围。
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