集中趋势分析 集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？离中趋势分析 离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来比较。相关分析 相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。这种关系既包括两个数据之间的单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间的关系，也包括多个数据之间的多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间的关系；既包括A大B就大(小)，A小B就小(大)的直线相关关系，也可以是复杂相关关系（A＝Y－B*X）；既可以是A、B变量同时增大这种正相关关系，也可以是A变量增大时B变量减小这种负相关，还包括两变量共同变化的紧密程度——即相关系数。实际上，相关关系唯一不研究的数据关系，就是数据协同变化的内在根据——即因果关系。获得相关系数有什么用呢？简而言之，有了相关系数，就可以根据回归方程，进行A变量到B变量的估算，这就是所谓的回归分析，因此，相关分析是一种完整的统计研究方法，它贯穿于提出假设，数据研究，数据分析，数据研究的始终。 例如，我们想知道对监狱情景进行什么改造，可以降低囚徒的暴力倾向。我们就需要将不同的囚舍颜色基调、囚舍绿化程度、囚室人口密度、放风时间、探视时间进行排列组合，然后让每个囚室一种实验处理，然后用因素分析法找出与囚徒暴力倾向的相关系数最高的因素。假定这一因素为囚室人口密度，我们又要将被试随机分入不同人口密度的十几个囚室中生活，继而得到人口密度和暴力倾向两组变量（即我们讨论过的A、B两列变量）。然后，我们将人口密度排入X轴，将暴力倾向分排入Y轴，获得了一个很有价值的图表，当某典狱长想知道，某囚舍扩建到N人/间囚室，暴力倾向能降低多少。我们可以当前人口密度和改建后人口密度带入相应的回归方程，算出扩建前的预期暴力倾向和扩建后的预期暴力倾向，两数据之差即典狱长想知道的结果。推论统计 推论统计是统计学乃至于心理统计学中较为年轻的一部分内容。它以统计结果为依据，来证明或推翻某个命题。具体来说,就是通过分析样本与样本分布的差异，来估算样本与总体、同一样本的前后测成绩差异，样本与样本的成绩差距、总体与总体的成绩差距是否具有显著性差异。例如，我们想研究教育背景是否会影响人的智力测验成绩。可以找一100名24岁大学毕业生和100名24岁初中毕业生。采集他们的比－西智力测验成绩。用推论统计方法进行数据处理，最后会得出类似这样儿的结论：“研究发现，大学毕业生组的成绩显著高于初中毕业生组的成绩，二者在.01水平上具有显著性差异，说明大学毕业生的比－西智力测验成绩优于中学毕业生组。” 其中，如果用EXCEL 来求描述统计。其方法是： 工具-加载宏-勾选"分析工具库" 然后关闭Excel然后重新打开, 工具菜单就会出现"数据分析" 描述统计是“数据分析”内一个子菜单 在做的时候，记得要把方格输入正确。最好直接点选
数量指标指数 数量指标指数是指综合反映现象的规模、水平发展变化的指数。如产品产量指数说明总产值这一经济总体量的变动情况；商品销售量指数说明商品销售额这一经济总体中商品销售量的变动情况。 由于使用价值、计量单位等的不同，直接相加没有经济意义。为了解决这些不能直接相加的问题，得到反映这些不能直接相加的个别现象数量的总量指标，就需要引入一个因素，使不能直接相加的现象变为能相加的现象，这个因素就叫做同度量因素。 根据同度量因素的固定原则，其同度量因素应是质量指标，固定在基期，才能进行不同时期的产量对比分析。如果用报告期价格作同度量因素，由于报告期是不断变化的，作为同度量因素的价格也不断地变化，无法通过各个时期数量指标的对比来说明产量的变动。另外，从指数体系的要求来看，总量指标指数等于数量指标指数与质量指标指数的乘积，数量指标指数也就只能用基期的价格作同度量因素了。 [编辑] 数量指标指数的编制 现以销售量指数为例，说明数量指标指数的编制方法。 例：根据表1三种商品销售量资料和价格资料计算商品销售量总指数。 商品名称计量单位销售量价格(元)销售额(元) 基期q0报告期q1基期p0报告期p1q0p0q1p1q1p0 甲 乙 丙台 件 千克1000 2000 30001150 2200 3150100 50 20100 55 25100000 100000 60000115000 121000 78750115000 110000 63000 合计—————260000314750288000 销售量个体指数的计算公式如下： 式中: kq——数量指标个体指数； q1——报告期数量指标； q0——基期数量指标。 三种商品的销售量个体指数分别为 甲是 ；乙是 ；丙是 。通过计算个体指数可以看到，三种商品的销售量的变动幅度是不同的。 式中，“ ”表示销售量综合指数，分子是报告期销售量与基期价格计算的总销售额，分母基期的销售额。 三种商品销售量指数计算如下： 计算结果表明三种商品销售量增长10.77%，由于销售量的增长使销售额增长10.77%；由于销售量的增加而增加的销售额为 (元) 数量指标综合指数的同度量因素所属时期的选择，除了采用基期以外，也可以采用某一固定时期。用符号“ ”表示，计算公式如下： 式中:pn——某一固定时期的价格 比如，在实际工作中，经常利用固定价格编制的工业产品产量指数、商品销售量总指数等。
时点指标 时点总量指标简称时点指标 时点指标：总体现象在某一时刻状态下总量水平的指标 时点指标也可以称为存量指标 时点指标的反映对象一定是时点现象 时点现象指的是这种现象的数量表现每时每刻都可能变动。 时点指标是反映社会经济现象在某一时刻或某一时点上的状况的总量指标。如我国首次基本单位普查显示1996年底我国共有各类法人单位440.2万个，有产业活动单位635.1万个，这仅能说明我国1996年12月31日这一天的基本单位的数量情况。再如人口数、商品库存额、外汇储备额等也都是时点指标。时点指标的特点 1、不同时点的指标数值不具有可加性，即相加后不具有实际意义。 2、时点指标的数值大小与其时间间隔长短无直接关系。 3、时点指标数值是间断计数的，因为不可能对每个时点的数量都进行登记，通常是隔一段时间等级一次。时点指标和时期指标的区别 1、时期指标的指标值具有连续性，而时点指标的指标值不具有连续性。 2、时期指标的指标值可以累计相加，而时点指标的指标值不能累计相加。 3、时期指标指标值的大小与所包括的时期长短有直接的关系，而时点指标指标值的大小与时间间隔长短无直接关系。
时期指标 时期总量指标简称时期指标 例如，某种产品的产量、商品销售额、工资总额、国民生产总值等都是时期指标。 时期指标是反映时期现象的。时期指标的特点 1、不同时期的指标数值具有可加性，相加后表示较长时期现象总的发展水平。例如，将一年内12个月的刚产量相加就得到全年的钢产量。 2、时期指标数值大小与包含的时期长短有直接关系，一般情况下，包含时期越长，指标数值越大，时期越短，指标数值越小。 3、时期指标数值是连续等记、累计的结果。例如，月产量是对每天的生产量进行登记然后累计得到的，年产量是将12个月的产量累计得到的。
什么是日记账 日记账：亦称序时账，是按经济业务发生时间的先后顺序，逐日逐笔登记的账簿。日记账的登记方法 日记帐，应当根据办理完毕的收、付款凭证，随时按顺序逐笔登记，最少每天登记一次。 （一）现金日记帐的登记方法 现金日记帐通常由出纳人员根据审核后的现金收、付款凭证，逐日逐笔顺序登记。同时，由其他会计人员根据收、付款凭证，汇总登记总分类帐。对于从银行提取现金的业务，由于只填制银行存款付款凭证，不填制现金收款凭证，因而现金的收入数，应根据银行存款付款凭证登记。每日收付款项逐笔登记完毕后，应分别计算现金收入和支出的合计数及帐面的结余额，并将现金日记帐的帐面余额与库存现金实存数相核对，借以检查每日现金收、支和结存情况。 （二）银行存款日记帐的登记方法 银行存款日记帐，应按各种存款分别设置。银行存款日记帐通常也是由出纳员根据审核后的有关银行存款收、付款凭证，逐日逐笔顺序登记的。对于现金存入银行的业务，存款的收入数，应根据现金付款凭证登记。每日终了，应分别计算银行存款收入、付出的合计数和本日余额，以便于检查监督各项收支款项，并便于定期同银行对帐单逐笔核对。日记账的账务处理 在根据多栏式现金日记帐和银行存款日记帐登记总帐的情况下，帐务处理可有两种做法： 1.由出纳人员根据审核后的收、付款凭证逐日逐笔登记现金和银行存款的收入 日记帐和支出日记帐，每日应将支出日记帐中当日支出合计数，转记入收入日记帐中支出合计栏中，以结算当日帐面结余额。会计人员应对多栏式现金和银行存款日记帐的记录加强检查监督，并负责于月末根据多栏式现金和银行存款日记帐各专栏的合计数，分别登记总帐有关帐户。 2.另外设置现金和银行存款出纳登记簿，由出纳人员根据审核后的收、付款凭证逐日逐笔登记，以便逐笔掌握库存现金收付情况和同银行核对收付款项。然后将收、付款凭证交由会计人员据以逐日汇总登记多栏式现金和银行存款日记帐，并于月末根据多栏式日记帐登记总帐。出纳登记簿与多栏式现金和银行存款日记帐要相互核对。 上述第一种做法可以简化核算工作，第二种做法可以加强内部牵制。总之，采用多栏式现金和银行存款日记帐可以减少收、付款凭证的汇总编制手续，简化总帐登记工作，而且可以清晰地反映帐户的对应关系，了解现金和银行存款收付款项的来龙去脉。
在统计学总体的概念中，所包含的单位数是无限的，称为无限总体。
analysis of variance table 表示方差分析结果的一种表格。表格中通常列出方差来源、变差平方和、自由度、方差估计值、方差比、统计量F临界值、显著性检验标记符等，有时还列出方差组成。以表格形式表示方差分析结果，简单明了。
斯皮尔曼等级相关概述 斯皮尔曼等级相关（Spearman’s correlation coefficient for ranked data）主要用于解决称名数据和顺序数据相关的问题。适用于两列变量，而且具有等级变量性质具有线性关系的资料。由英国心理学家、统计学家斯皮尔曼根据积差相关的概念推到而来，一些人把斯皮尔曼等级相关看做积差相关的特殊形式。公式 n为等级个数 d为二列成对变量的等级差数应用例子 现在有5个人的视觉、听觉反应时（单位：毫秒），数据如下表。请问视觉、听觉反应时是否具有一致性？ 被试听觉反应时视觉反应时XYdd²XY117018034-11122150165110013210190550025418016842248516017223-116∑8708751515252 解：此题被试5人，不知是否为正态分布，所以用斯皮尔曼等级相关解题。 将n=5，∑d²=2，∑XY=52带入公式 得：ρ=0.9 答：这5人的视听反应时等级相关系数为0.9，属于高度相关。优点 适用范围广泛，斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。缺点 一组能用积差相关计算的数据，如果改用等级相关，精确度会低于积差相关。凡符合积差相关条件的，最好不要用等级相关计算。
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