一、描述统计

描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。

二、假设检验

1、参数检验

参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。

1)U验使用条件:当样本含量n较大时，样本值符合正态分布

2)T检验使用条件:当样本含量n较小时，样本值符合正

态分布A单样本t检验:推断该样本来自的总体均数p与已知的某一总体均数p0(常为理论值或标准值)有无差别;B配对样本t检验:当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面极为相似;C两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、非参数检验

非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位置是否相同，总体分布是否正态)进行检验。适用情况:顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。

三、信度分析

检查测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类:外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度内在信度;每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。

四、相关分析

研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量;复相关:三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关;偏相关:在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。

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