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统计学相关性分析范文1
【关键词】 身体质量指数;年龄;高血压;预防
最近研究表明我国成人高血压患病率有逐年上升的趋势〔1〕。积极开展行为危险因素监测，科学地制定干预措施是预防高血压的有效方法。高血压的初级预防，包括生活方式干预，是高血压预防和控制的关键措施〔2〕。本文旨在分析身体质量指数(BMI)和年龄与高血压的关系，为高血压的预防提供科学的依据。
1 对象与方法
1.1 研究对象 2009年8月20日至2010年4月13到本院进行健康体检的人员，共330例，年龄25～92岁。分为男、女两组，男228例，女102例。根据2005年中国高血压防治指南:收缩压(SBP) ≥140 mmHg和(或)舒张压(DBP) ≥90 mmHg确诊高血压。其中男性SBP≥140 mmHg者90例，占该组的39.47%;83例DBP≥90 mmHg，占该组人数的36.40%。女性患者中36例SBP≥140 mmHg，占该组的35.29%;19例DBP≥90 mmHg，占该组人数的18.63%。
1.2 研究方法 利用Pearson相关分析方法比较BMI和年龄、血压的密切程度。BMI=体重(kg)/身高2(m2)，将研究对象按22.99 kg/m2三个水平分为匀称、肥胖、瘦三种类型〔3，4〕;并根据这三种类型分组并进行统计学分析。再按照青、中和老年的标准分组，并进行相应的统计学分析。
1.3 统计学分析 采用SPSS13.0统计软件。两变量间的相关性用Pearson相关分析方法，三组及以上样本均数之间采用方差分析，两均数间比较采用t检验。
2 结 果
2.1 相关性分析 年龄与女性SBP之间不具有相关性(r=0.058，P=0.563)，与女性DBP之间也不具有相关性(r=0.195，P= 0.050)。年龄与男性SBP之间不具有相关性(r=0.158，P=0.015)，与男性DBP之间也不具有相关性(r=0.142，P=0.029)。
BMI与血压的相关性为：BMI与女性SBP之间具有密切相关性(r=0.458，P=0.001)，与女性DBP之间具有密切相关性(r=0.457，P=0.001)。BMI与男性SBP之间具有相关性(r=0.381，P=0.000 5)，与DBP之间具有相关性(r=0.267，P=0.000 5)。
2.2 按BMI与年龄分组的统计学分析
2.2.1 按BMI分组的统计学分析结果 男性体检者瘦型3例(1.76%)，匀称型42例(17.98%)，肥胖型183例(80.26%)。本试验只考虑匀称型和肥胖型两组，以此两组进行成组T检验。结果SBP在两组之间有明显的统计学差异(P=0.001)，DBP在两组之间也有明显的统计学差异(P=0.002)，说明男性不同BMI患者之间血压不同。
女性体检者瘦型8例(7.84%)，匀称型55例(54.92%)，肥胖型39例(38.24%)。SBP的单因素方差分析结果示:F=11.50，P=0.001(见表1)。LSD多重比较的结果显示：瘦型与匀称型比较，两组之间无统计学差异(P=0.546)。瘦型与肥胖型比较，两组之间有明显的统计学差异(P=0.003)，匀称型与肥胖型比较，两组之间有统计学差异(P=0.001)。表1 女性SBP与DBP按BMI分组的统计学分析
2.2.2 按年龄分组的统计分析 根据最新的WHO年龄划分标准，44岁以下为青年;45～59岁为中年;60岁及以上为老年，将男性和女性各分为三组。
男性青年组106例(46.49%)，中年组97例(42.54%)，老年组25例(10.96%)。SBP的单因素方差结果见表2。LSD多重比较结果示：青年组与中年组比较，两组之间无统计学差异(P=0.22)。青年组与老年组比较，两组之间有明显的统计学差异(P=0.03)。中年组与老年组比较，两组之间无统计学差异(P=0.157)。表2 男性SBP与DBP按年龄分组的统计学分析
SBP的单因素方差结果见表3。LSD多重比较结果示：青年组与中年组比较，两组之间无统计学差异(P=0.751)。青年组与老年组比较，两组之间无统计学差异(P=0.273)。中年组与老年组比较，两组之间无统计学差异(P=0.371)。表3 女性SBP与DBP按年龄分组的统计学分析
3 讨 论
高血压在我国目前慢性病的患病率中位居首位〔5〕。因此了解高血压的患病情况和相关危险因素，为开展一级预防与干预提供依据。本实验通过对BMI和年龄与血压相关性分析发现：BMI与血压密切相关，而年龄与血压则不具有相关性。BMI与血压密切相关与大多数的作者观点一致，而年龄与血压不相关〔6〕的这一结果与有些作者的结论有差别。国内刘春梅和宋玉梅研究认为年龄与血压密切相关，这可能与检验的方法不一样有关，刘春梅和宋玉梅〔5，6〕没有对年龄分组，而本实验则根据性别将年龄分为两组，因此得出的结果不同。
按照BMI的不同，将受试对象分为瘦型、匀称型和肥胖型三种，进行统计分析后发现：女性SBP瘦型与匀称型无统计学差异，肥胖型与匀称型和瘦型之间有明显的统计学差异。女性DBP的结果同上。男性研究对象中瘦型人数较少，因此只考虑了匀称型和肥胖型两种。结果为匀称型和肥胖型的SBP之间有明显的统计学差异，同样匀称型和肥胖型的SBP之间有明显的统计学差异。因此，这一结果说明不同的BMI之间血压存在着明显的差别，并且随着BMI增加而增加，这一结论与大多数作者的观点相一致〔7，8〕。
按年龄分组的结果中，除男性青年与老年组的SBP有差别外，其余的各组之间均无统计学差异。这与以往的有些作者观点不同，分析可能的原因有：①划分的标准不同，很多作者都是以30岁、40岁和50岁的标准划分，而本实验则以国际公认的44岁和60岁两个标准来划分。②高血压发病的低龄化。近些年来随着人们生活水平的不断提高，肥胖的人数在青年人群中明显增多，由此造成的高血压在青年中的发病率逐年增加〔9～12〕，不同年龄之间的血压差异明显缩小，使得年龄与血压的关系逐渐弱化。肥胖在带来高血压的同时也带来了其他相关的疾病，因此肥胖也成为世界性问题〔13〕。
本研究提示预防高血压应从青年以前做起，而不像有些人认为的防治高血压是中、老年的事情。不同年龄间血压差异不明显，而不同BMI之间的血压差异较大，说明体重是影响血压的重要因素。因此，在青年以前合理地控制体重将是高血压一级预防的重要措施。
参考文献
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11 Varda NM，Gregoric A.A diagnostic approach to the child with hypertension〔J〕.Pediatr Nephrol，2005;20:499506.
统计学相关性分析范文2
关键词：高等院校；教学管理；教学评价；SPSS；统计分析
1 高等院校教学管理应用SPSS软件的重要意义与可行性
为了适应高校教学全面质量管理的需要，各高校以计算机网络技术为依托，用各种数据库、现代管理软件等手段对学生的学习情况、教师的教学情况和学校的管理情况等进行管理。虽然目前的很多管理软件可以实现储存、查看等工作，也可以保证资料的完整性，但分析和统计复杂数据的功能还是比较的差，多样群体的选择、相关因素的分析等功能很难实现。社会科学统计程序（statistical Program for Social Sciences简称SPSS）之所以被广泛使用，是因为它的版本不断更新，软件的功能不断完善，常见的推断统计与描述性统计之外，还有基本分析中最受欢迎的功能，如相关性分析、聚类分析、多维频数分析等，足以满足管理统计的各种需要，不仅如此，它还具有强大的图形和图表功能，能清楚地显示用户的分析结果[1]。SPSS软件可以更好对教学管理进行分析和统计，为教学管理提供基础性参考依据，从而提高教学管理的水平。
在高等院校的教学管理中应用SPSS软件是切实可行的，因为SPSS具有完善的数据转换界面，可以与其它很多软件进行数据交流，不用重新录入数据，而且，SPSS内置有数据实例与使用指南，工作界面友好，布局合理，操作简便，容易学习与使用。
2 SPSS在教学管理中的具体应用
2.1 学生资料管理中的应用
高校管理者、教师、辅导员、班主任等经常需要对学生的生源情况、个人基本情况、家庭经济状况，以及在校的活动与表现等进行比较、统计与分析，SPSS不仅可以计算均数、标准差、频数等多种统计指标，还可完成特定条件学生数据频数分布的分析、多变量描述性统计分析，甚至可以对学生数据的分布趋势进行初步分析。
启动SPSS后，将自动打开它的数据编辑器，通常先要定义变量的属性，然后再输入数据。在输入或导入数据之前，应该对数据的统计处理有一个基本的框架：计算哪些变量、做何种统计、生成哪种统计图等。在数据编辑窗口的左下端，有两个页标签： Variable View（变量视图），Date View（数据视图），每列对应一个变量，将每一学生的实际情况逐条输入即可，也可以直接导入Excel中的数据完成数据录入工作。操作者可以通过鼠标单击，方便地在两个窗口之间切换。
建立完数据库，统计分析工作就可以开始了。例如想对不同专业、性别和生源统计分析，则点击Analyze（分析）菜单，选择Descriptive Statistics（描述统计）中的Crosstabs（多维频数分析）功能，可生成清楚的多维频数分析表。
表1 多维频数分析表
统计数据如果真实合理，并且足够多，就可以分析不同专业不同性别报考是否有显著性差异，首先按上述方法对专业、性别进行频数统计，然后可继续选择多维频数分析（Crosstabs）下方的统计（Statistics）中的x2检验（Chi-square），生成分析结果说明：显著性水平（Sig）为0.996，从统计学知识的角度认为，不同性别报考的专业无显著性差异。同理，还可分析不同地区对于报考专业是否存在有显著性差异。
在日常教学与管理工作中，经常要选择满足多种条件的特定老师、课程和学生，例如评选“优秀班干部”“优秀指导教师”，需要满足各门课程成绩优良、学生党员、优秀毕业论文等条件. SPSS很容易实现这种功能，点击数据（Data）菜单下的选取个案子集（Select cases），选择满足的条件（If condition is satisfied），点击“If”，输入拟定条件后，点击“OK”项即可生成一个符合选定条件的新数据了。
SPSS 软件还可以进行随机抽样，例如要随机选择学生参加某一活动，按上述操作在选取个案子集（Select cases）菜单中选择Random Sample of cases，有按精确抽样和比例抽样两种选择，点击“OK”项后生成符合随机条件的新数据库[2]。
2.2 学生成绩考核的应用
2.2.1分析试卷
试卷分析主要是对试卷的难度、质量，包括信度（也称可靠性）、区分度等进行分析，是体现试卷能否反应学生真实学习水平，考试结果是否稳定、可靠的指标。其中区分度和难度可利用SPSS软件中的分析（Analyze）菜单下的Descriptive Statistics中的频数描述（Frequencies）功能，并按提示设定低分组、高分组的百分位数，统计出各分数段的总人数，由此便可求得区分度。
信度可以用同一对象的两次考试的分数的相关系数的大小来表示一致性程度的高低，相关系数的绝对值越大，说明两次考试的密切程度越高，同样的被试者测两次，若两次测试结果的相关系数大，则该考试的信度高，即说明该试卷可以稳定地反映学生的真实水平。具体操作如下：将同一班学生的两次考试成绩录入到数据表中，点击分析（Analyze）选项下的相关分析（Correlate）中的两个变量（Bivariate）相关分析菜单，出现两个相关变量（Bivariate Correlation）对话框，从左侧将两次考试分数添加到右侧变量框（Variables）中，然后在相关系数（Correlation Coefficients）框中选皮尔逊系数-适用于两列数据均属于正态分布的情况（Pearson）；在显著性检验（Test of Significance）框中选双侧（Two-tailed）选项表示将来的计算结果将以二维数据表表示见表3，分别表示了成绩1与成绩2之间的四个相关系数值[3]。
表3 两个变量相关性分析
分析表中成绩1与成绩2的相关系数为0.989，在output窗口中以上角标*表示，呈现显著相关，就是说这套试卷的信度值为0.989，显著相关说明该套试题的信度值较为合理，该试卷能够正确反映学生的真实水平。
2.2.2 分析成绩
成绩分析是教学管理工作的一个重要部分，只有通过对学生成绩的正确分析，才能够客观地反映学生学的效果和教师教的水平，而且可以帮助教师发现教学活动中的不足环节，不断提高教学质量。但是试卷分析的工作量大，现在没有使用简单的、较好的、独立的试卷分析软件。因此可尝试使用SPSS统计软件进行试卷分析。
首先，进行数据的导入，用分析（Analyze）菜单下Descriptive Statistics中的频数分析（Frequencies），将总成绩选入变量框中，按 Statistics ，选中方差、均值、最大数、最小数，然后按Continue，选择图标（Chart）按钮，选直方图（包括正态曲线），最后按“OK”， 生成成绩分布直方图5和分析表4。除此之外，SPSS中功能还可以统计学生及格与不及格、中等、良好、优秀的百分比、人数分布、分布图与成绩排序等。
表4成绩分析表
图5 成绩分布直方图。
综上所述，通过SPSS软件的分析统计，得到鲜明、准确的信息，能更好判断学生对掌握知识情况，找出教学中的不足之处，为不断提高教学质量提供客观依据数据。
2.3 选定评价指标中的应用
教学评价是在整理收集教学活动各种信息的基础上，用各种统计手段和方法，对学生学习的效果和教师完成教学目标的程度给予等级、数量的描述，然后做出科学的判断[4]。通过对教学的检验和评价，可以了解教与学两方面的信息，发现教学活动中出现的不足，从而对教学过程做出及时合理的调整，最终提高教学质量。
要想对教学做出客观的评价，首先要选定正确的评价指标，评价教学的指标体系复杂、数量众多，单缺少科学性的实证。
例如：结合多年来我院期中教学检查中的若干指标，编制了有25个选项的调查表（见表5）教学检查调查指标
表5教学检查调查指标
首先通过软件简化教学评价指标，运用模型聚类分析法对指标（或样本）进行定量分类，这是一种多元统计分析的方法，有有序样品聚类、分解法、动态聚类法、系统聚类法等。其中系统聚类法的原理是是：将n 个指标（样品）看成一类，然后规定指标（样品）类与类之间的距离.选择距离最小的一对指标（样品）合并成一个新类，计算其它类和新类的距离，距离最近的两类进行合并，取得规定数量的样品指标（类型）为止。
操作步骤：先将数据录入数据对话框，在统计Ana1yze菜单中选择聚类（Classiry）功能，再选择系统聚类分析（Hierarchical Cluter Analysis），即可将所有指标按照相关矩阵进行排列。要想求得需要指标的相关系数，一般使用统计分析（Analyze）中的相关分析（Corrdate）的二元相关（Bivariate）功能，得到每一项与总分的相关系数，在每类中选择与总评分相关系数最大的确定为代表项（见表6）。
表6 五类代表项评价指标
选定这些代表项，通过让学生为教师教学的5类因素重的代表项进行评分，教学管理人员将结果输入软件中线性公式，再通过对评价结果进行分析与统计，即可较准确地得到教师课堂教学质量评价结果。
3 SPSS 在高等教育管理中的推广与进一步研究
随着计算数学与管理统计的不断完善与发展，SPSS软件已经在金融、管理、医疗等很多领域广泛应用和推广。对高校教学管理手段而言，软件中的典型相关分析、因子分析、聚类分析、判别分析、主成份分析、回归分析、对应分析等都具有一定的研究价值。运用SPSS软件，还可以对教学管理工作中其它方面的数据进行统计和分析，例如：学习成绩与众多内外部因素的相关性分析，社会能力与学生的成绩的相关性分析等都是值得研究的。研究的内容还可以涉及课程的管理、教学计划管理、学生活动的管理、学生学分管理、教学设备和教学条件的管理及对教材的管理等等若干方面。总之，利用现代统计分析手段和计算机网络技术对教学管理的数据、信息进行收集、分析、统计与决策，可以使教学管理过程和方法更加科学严谨，教学管理效率得到进一步提高。
参考文献：
[1] 苏金明.统计软件SPSS 12.0 for Windows应用及开发指南[M].北京：电子工业出版社，2004.
[2] 胡昌标，杨晓蓉.统计软件SPSS在教学管理中的应用价值[J].信息技术与信息化.2006，（3）：23
统计学相关性分析范文3
关键词:生物信息学医学统计学课堂教学
生物信息学融合了生物技术、计算机技术、数学和统计学的大量方法，已逐渐成为发现生命过程中所蕴涵知识的一门重要学科。其基本问题主要包括：DNA分析、蛋白质结构分析、分子进化。医学统计学作为医科院校的基础课程之一，长期以来其理论和方法就广泛应用于临床医学、基础医学的各类研究中。随着生物新技术的诞生，在推动生物信息学发展的同时，医学研究对象也由宏观的病人、生物组织拓展到微观的基因领域，所面对的实验数据在性质和结构上也都有所不同，这对医学统计学的应用提出了新的更高的要求。
目前，医学统计学的很多原理和方法已成功地应用于这些新研究之中，并在此基础之上有了新的发展和改进。如概率分布的知识与序列相似性分析、蛋白质分类等技术密切相关；方差分析、非参数检验方法经改进和结合后在基因表达数据的前期分析中发挥了较好的作用；而聚类分析、判别分析、相关分析这些大家所熟知的统计学方法更是在基因分类和调控网络的建立中得到了广泛的应用。在进行医学统计学课堂教学时加入生物信息学方面的应用实例，不仅可以使学员了解本学科研究的前沿和医学、生物信息学研究的新发展，还可以提高学员对于医学统计学理论学习的兴趣，掌握先进的生物实验数据分析方法，提高今后从事医学科研的能力。下面，本文在回顾医学统计学授课主要内容的基础上，就医学和生物信息学中的可能应用举例如下：
一、概率分布
概率分布（probabilitydistribution）是医学统计学中多种统计分析方法的理论基础。授课内容一般包括：二项分布、Possion分布、正态分布、t分布、F分布等。
借助概率分布常常可以帮助我们了解生命指标的特征、医学现象的发生规律等等。例如，临床检验中计量实验室指标的参考值范围就是依据正态分布和t分布的原理计算得到；许多医学试验的“阳性”结果服从二项分布，因此它被广泛用于化学毒性的生物鉴定、样本中某疾病阳性率的区间估计等；而一定人群中诸如遗传缺陷、癌症等发病率很低的非传染性疾病患病数或死亡数的分布，单位面积（或容积）内细菌数的分布等都服从Poisson分布，我们就可以借助Poisson分布的原理定量地对上述现象进行研究。
在生物信息学中概率分布也有一定应用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白质）序列的相似性分析。被研究者广泛使用的分析工具BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool)能迅速将研究者提交的蛋白质（或DNA）数据与公开数据库进行相似性序列比对。对于序列a和b，BLAST发现的高得分匹配区称为HSPs。而HSP得分超过阈值t的概率P(H(a,b)>t)可以依据Poisson分布的性质计算得到。
二、假设检验
假设检验（hypothesis）是医学统计学中统计推断部分的重要内容。假设检验根据反证法和小概率原理，首先依据资料性质和所需解决的问题，建立检验假设；在假设该检验假设成立的前提下，采用适当的检验方法，根据样本算得相应的检验统计量；最后，依据概率分布的特点和算得的检验统计量的大小来判断是否支持所建立的检验假设，进而推断总体上该假设是否成立。其基本方法包括：u检验、t检验、方差分析（ANOVA）和非参数检验方法。
假设检验为医学研究提供了一种很好的由样本推断总体的方法。例如，随机抽取某市一定年龄段中100名儿童，将其平均身高（样本均数）与该年龄段儿童应有的标准平均身高（总体均数）做u检验，其检验结果可以帮助我们推断出该市该年龄段儿童身高是否与标准身高一致，为了解该市该年龄段儿童的生长发育水平提供参考。又如，医学中常常可以采用t检验、秩和检验比较两种药物的疗效有无差别；用2检验比较不同治疗方法的有效率是否相同等等。
这些假设检验的方法在生物实验资料的分析前期应用较多，但由于研究目的和资料性质不同，一般会对某些方法进行适当调整和结合。
例如，基于基因芯片实验数据寻找差异表达基因的问题。基因芯片（genechip）是近年来实验分子生物学的技术突破之一，它允许研究者在一次实验中获得成千上万条基因在设定实验条件下的表达数据。为了从这海量的数据中寻找有意义的信息，在对基因表达数据进行分析的过程中，找到那些在若干实验组中表达水平有明显差异的基因是比较基础和前期的方法。这些基因常常被称为“差异表达基因”，或者“显著性基因”。如果将不同实验条件下某条基因表达水平的重复测量数据看作一个样本，寻找差异表达基因的问题其实就可以采用假设检验方法加以解决。
如果表达数据服从正态分布，可以采用t-检验（或者方差分析）比较两样本（或多样本）平均表达水平的差异。
但是，由于表达数据很难满足正态性假定，目前常用的方法基于非参数检验的思想，并对其进行了改进。该方法分为两步：首先，选择一个统计量对基因排秩，用秩代替表达值本身；其次，为排秩统计量选择一个判别值，在其之上的值判定为差异显著。常用的排秩统计量有：任一特定基因在重复序列中表达水平M值的均值；考虑到基因在不同序列上变异程度的统计量，其中，s是M的标准差；以及用经验Bayes方法修正后的t-统计量：，修正值a由M的方差s2的均数和标准差估计得到。
三、一些高级统计方法在基因研究中的应用
（一）聚类分析
聚类分析（clusteringanalysis）是按照“物以类聚”的原则，根据聚类对象的某些性质与特征，运用统计分析的方法，将聚类对象比较相似或相近的归并为同一类。使得各类内的差异相对较小，类与类间的差异相对较大1。聚类分析作为一种探索性的统计分析方法，其基本内容包括：相似性度量方法、系统聚类法（HierarchicalClustering）、K-means聚类法、SOM方法等。
聚类分析可以帮助我们解决医学中诸如：人的体型分类，某种疾病从发生、发展到治愈不同阶段的划分，青少年生长发育分期的确定等问题。
近年来随着基因表达谱数据的不断积累，聚类分析已成为发掘基因信息的有效工具。在基因表达研究中，一项主要的任务是从基因表达数据中识别出基因的共同表达模式，由此将基因分成不同的种类，以便更为深入地了解其生物功能及关联性。这种探索完全未知的数据特征的方法就是聚类分析，生物信息学中又称为无监督的分析（UnsupervisedAnalysis）。常用方法是利用基因表达数据对基因（样本）进行聚类，将具有相同表达模式的基因（样本）聚为一类，根据聚类结果通过已知基因（样本）的功能去认识那些未知功能的基因。对于基因表达数据而言，系统聚类法易于使用、应用广泛，其结果——系统树图能提供一个可视化的数据结构，直观具体，便于理解。而在几种相似性的计算方法中，平均联接法(AverageLinkageClustering)一般能给出较为合理的聚类结果2。
（二）判别分析
判别分析（discriminantanalysis）是根据观测到的某些指标的数据对所研究的对象建立判别函数，并进行分类的一种多元统计分析方法。它与聚类分析都是研究分类问题，所不同的是判别分析是在已知分类的前提下，判定观察对象的归属3。其基本方法包括：Fisher线性判别（FLD）、最邻近分类法（k-NearestNeighborClassifiers）、分类树算法（ClassificationTreeAlgorithm），人工神经网络（ANNs）和支持向量机（SVMs）。
判别分析常用于临床辅助鉴别诊断，计量诊断学就是以判别分析为主要基础迅速发展起来的一门科学。如临床医生根据患者的主诉、体征及检查结果作出诊断；根据各种症状的严重程度预测病人的预后或进行某些治疗方法的疗效评估；以及流行病学中某些疾病的早期预报，环境污染程度的坚定及环保措施、劳保措施的效果评估等。
在生物信息学针对基因的研究工作中，由于借助了精确的生物实验，研究者通常能得到基因（样本）的准确分类，如，基因的功能类、样本归结于疾病（正常）状态等等。当利用了这些分类信息时，就可以采用判别分析的方法对基因进行分类，生物信息学中又称为有监督的分析（SupervisedAnalysis）。例如，基因表达数据分析中，对于已经过滤的基因，前三种方法的应用较为简单。而支持向量机（SVMs）和人工神经网络（ANNs）是两种较新，但很有应用前景的方法。
（三）相关分析
相关分析（correlationanalysis）是医学统计学中研究两变量间关系的重要方法。它借助相关系数来衡量两变量之间的关系是否存在、关系的强弱，以及相互影响的方向。其基本内容包括：线性相关系数、秩相关系数、相关系数的检验、典型相关分析等。
我们常常可以借助相关分析判断研究者所感兴趣的两个医学现象之间是否存在联系。例如，采用秩相关分析我们发现某种食物中黄曲霉毒素相对含量与肝癌死亡率间存在正相关关系；采用线性相关方法发现中年女性体重与血压之间具有非常密切的正相关关系等等。
生物信息学中可以利用相关分析建立基因调控网络。如果将两个不同的基因在不同实验条件下的表达看作是两个变量，相关分析所研究的正是两者之间的调控关系。如采用线性相关系数进行两基因关系的分析时，其大小反应了基因调控关系的强弱，符号则反应了两基因是协同关系（相关系数为正），还是抑制关系（相关系数为负）。
四、意义
统计学相关性分析范文4
[关键字]企业管理；统计分析；应用
统计分析在企业管理中的重要职能
统计分析主体运用适宜科学的统计方式结合对象现实特征展开定量与定性的分析，可以说是调查、统计与整理工作的良性延伸，贯穿于企业发展建设管理的整体过程，因而关系到企业经济管理方方面面，发挥着重要的控制规范作用。
1、1企业统计分析发挥生产计划管理职能
企业统计分析担负着针对完成生产订单任务与计划指标率的综合分析统计，通过将时间进度与总体完成率的相互比较进而判定企业排序生产物料流是否同步于市场需求，并找到真正的瓶颈因素，通过与市场需求及企业各生产工序能力的结合，有效发挥调控职能，切实降低企业生产实践进程中冗余重复的无价值作业浪费、窝工损失、材料浪费，合理控制企业生产成本，促进其高效运行，并按时间要求完成订单生产货物的交接，全面提升市场竞争中企业知名度、诚信度。
1、2企业统计分析质量管理效能
企业生产产品质量是其运营发展的关键环节，是企业在激烈市场竞争中崭露头角的法宝，因此企业生产产品进程中，我们可通过统计分析针对其产品质量判定合格率与影响因素，进而最佳化制定改善方案，例如生产工艺流程改进、质量控制标准完善等，以实现满足广大客户需求、提升产品质量及企业核心竞争力、综合经济效益与生存力等目标。
1、3企业统计分析开发市场及人力资源管理功能
企业工作人员是其生产进程中较为活跃的要素之一，为提升企业综合管理效能我们应最大化激发企业工作人员团队奉献积极性与综合力量。在实践管理中可利用统计分析展开对人员比率构成、利用劳动时间状况、劳动增值生产生产率等指标的细化研究，进而规范企业结构配置与职工总量管理，有效完善与强化激励机制，最大化激发员工劳动潜力，活跃企业内部分配，进而切实提升企业综合劳动生产率，有效控制人工成本投入。企业经营模式主体以市场为中心，因此我们可针对其占有市场与覆盖率指标展开波动、数值分析，进而通过有效评价实现研发创新、提升产品质量，找到管理销售问题，制定有效营销措施与策略，展开产品销售新一轮市场的开辟，进而扩充企业发展范围与地域，切实提升同行业中企业竞争力与地位。
科学应用统计分析，践行企业管理
2、1构建信息化企业平台，可靠收集丰富统计信息
信息化时代，各大企业应科学应用现代化管理技术开展信息化建设，综合开发利用企业销售、生产等各环节中的外部、内部信息资源，进而提升企业核心竞争力与综合经济效益。基于统计分析工作涉及较为广泛的信息源收集，具有较强的系统性与优质性，因此，我们可充分利用企业信息化建设与统计分析的共同特征展开对价值化信息的整理、搜集、利用与分析。当然，两者也包含一定的差异，即信息化企业系统内含丰富的高科技思想，而企业统计则更多关注于分析方式与指标体系的应用。基于这一现状我们可有效促进两者的互补发展，例如在企业开展统计分析工作中科学借助现代化信息技术方式手段，进而为企业发展管理提供及时、准确高效的外部与内部信息。另外在应用信息化企业平台开展统计分析工作时我们应依据具体分析统计目标构建统计分析树形机构，合理确定导向性、操作性突出，具有较强可比性的分析统计指标，对各个统计分析工作展开考核奖惩与职能分工管理。再者我们应充分、最大化利用优势信息化平台展开对重要统计信息的分析与整理，并促进统计相关工作与企业先进管理理念的完善融合，随着时代的发展适时更新分析统计理念，全面创新统计管理工作方式。
2、2拓宽培训渠道、全面提升企业统计分析队伍整体业务素质
称职统计分析工作人员应掌握综合专业统计知识与经济管理技能，不仅应巩固计算机、统计学相关知识，还应针对现代化企业发展具备相应的管理知识与较强的逻辑分析、文字综合表达能力。同时，相关人员应充分了解企业自身发展状况，各业务流程特征及部门相应职能，进而确保在最快状态下为企业决策层、管理层提供价值化参考信息。现代化企业管理中，我们应有效利用培训建设平台，展开对统计工作人员的基础知识、技能培训，针对企业现实发展需求打造专项、有针对性培训模式，令工作人员全面掌握科学统计分析思维、具体实践方法与统计分析技术，即良好收集数据、准确处理信息、合理评价统计结果并正确应用。同时企业统计分析工作人员还应掌握相应的熟练技能，能够将控制图、抽样统计、排列图、因果图、直方图等分析统计技术适应性渗透至企业管理实践中，进而在强化整体素质的同时切实提升企业实践发展水平。
2、3基于企业自身发展特征适应性选择科学统计分析方式
在应用统计分析方式层面我们应完善注重企业实践发展中自身使用条件与产品分析，避免统计分析方式应用的孤立性、片面性与随意套用性。充分了解任何一类分析统计方式都有其相应的特征、既有特性与适用范畴，同时也必然包含一定的片面性与局限性，因此我们只有基于企业发展需求、建设状况、设置层次、产品特征合理选用分析方式，才能营造统计分析的正面影响效果。一般来讲统计分析常用方式包含分析因素、指数、差异，针对动态变化进行分析、展开综合指标分析，进行相关分析与回归分析等。在比较分析方式运用层面我们应科学注重第一指标内含的可比性，并针对相对与绝对指标展开结合分析。在实施动态分析层面，我们应科学选定基期指标，确保统计分析的真实、准确与合理。
结语
总之，企业统计系统中统计分析具有较高附加值，因此我们只有完善相关运行机制，对企业基础信息进行科学、准确的判定分析，才能对企业日常经营生产管理发挥科学指导效能，服务于企业核心竞争力提升，进而促进其实现可持续的全面发展。
[参考文献]
[1]宫春子.关于构建工业企业统计指标体系的思考[J].上海统计，2008 (6).
统计学相关性分析范文5
【关键词】 统计学课程 教学过程
统计学在我们的学习、工作以及生活过程中随处可以用到，统计学的实质就是经过对相关数据或者信息进行整理或者处理分析之后得出更深层的原理或者规律的一门学科。统计学是一种应用学科，它主要的工作原理就是利用相关的数据进行简单的分析或者处理，从而来解决实际工作或者实际生活中出现的各种问题。结合现在统计学的发展情况以及各种相关学科的发展状况。我们可以知道统计学科发展的综合情况并不是很好，其中这些不好的情况主要表现为以下几个方面：统计学教育教学的主要内容不能够达到非常强的针对性，相关统计学老师的教学思想或者教学观念比较陈旧，与此同时教学方式方法不恰当或者不能够符合现在学生的思维方式以及学习习惯，更重要的是学校关于统计学的考试方法不合理等很多方面，这些方面不得到很好的解决或者处理，将直接导致统计学专业的学生专业素质比较低，具体来讲就是，统计学专业的学生没有非常清晰的统计思维去观察事物、思考事物，并且缺少利用统计学的方式方法去分析问题或者解决问题，与此同时在很大程度上限制统计学专业学生发挥自身的专业知识以及专业技能。
1. 统计学科有自身的优点或者强势之处，所以我们的相关工作人员应该将其的优势很好的表现出来
统计学在教学过程中能够提供一套通用的计算方法，并且它是一门专业基础课程，正是由于这些特点，所以统计学与其他相关的学科相比有很多比较独特的优势，这就使得我们的学生经过统计学科的学习之后，能够拥有一定水平的专业特长，只有这样才能够在很大程度上适应千变万化的社会以及竞争非常激烈的市场中对于相关的统计学人才的需要以及需求标准。结合这个原则以及统计学的学科性质，将统计学的优势或者强势之处定位在培养统计思维习惯以及训练学生实用的计算能力以及统计能力，这样的定位相对来说比较科学合理。与此同时在统计学专业的教育教学的实际工作过程中中，要想将思维习惯以及应用能力这两个主要目标进行非常好的融合工作。
统计思维是存在于统计学中的一种思维方式，其中比较良好的统计思维不仅仅是学习统计学相关知识以及技能的必要条件，同时也是统计学与其他相关学科进行连接的介质工具，如果能够培养适当，那么学生在以后的学习或者工作过程中都会受益良多。相关的统计学老师在进行教学的过程中，需要将训练统计思维的方法以及授课的主要内容进行联系或者结合，比如：数学课程中的概率论以及随机过程的相关知识的作用是揭示事物在发展的整个过程中存在的不确定的现象的规律性，并且相关数据或者信息的收集以及处理过程就是能够在现象发生的过程中控制提供决策的主要依据。
2.统计学老师在进行教育教学的过程中教学的主要内容的变化
为了能够更好地突出统计学的优势，我们的相关工作人员需要对统计学的主要教学内容进行几方面的改变或者变革。其中增加统计学科的相关数学的理论基础知识的讲授内容就是其中的一部分。之所以这样做就是由于大部分的统计工具均是利用概率论作为基础或者前提，以参数估计以及假设检验作为教学过程的主要内容之一。增强理论基础知识的讲授内容主要表现在下面的两个方面：第一个方面就是把概率论的相关知识加入到统计学课程的教学课程中；第二个方面就是把参数估计的相关知识在原来的基础上进行深化，把假设检验的相关知识也加入到统计学的教学过程中。我们不仅仅需要重视上面讲述的这些知识，同时还需要关注相关与回归分析的统计方法、时间序列分析的统计方法以及指数的统计方法，相关的教学工作人员需要时刻关注这些统计方法的改革问题。
刚才讲述的这几种统计方法在经济管理的相关教学中经常运用，在原先的统计学的教育教学过程中也进行了比较重要的阐述。但是要想能够更好地体现统计方法的实用性这个原则，所以上面讲述的这三种统计方法的相关运用也需要进行一定的调整或者变革。结合具体情况来说，就是相关与回归分析的统计方法在进行讲解的过程中，需要加入实用性比较强的多元线性回归的主要内容，与此同时需要将这些知识讲解的更加深入一点，更加透彻一点；时间序列分析的统计方法在进行讲解的过程中需要将教学的工作重点问题转移到构成分析上去，但是对于动态分析指标来说，只要进行简单的介绍以及选择性的讲解即可；指数的统计方法只要将它的基本工作原理解释清楚就可以了，重点关注的问题时指数在实际工作中的应用问题，比如：国民经济指标中的居民消费价格指数或者公司中经常使用的股票价格指数等等。
3. 统计学在教学方法以及教学手段方面的变革或者创新
以前比较传统的统计学教学模式就是统计学的教学老师通过黑板、粉笔以及教材等一些工具进行相关的统计知识的讲解，这样的教学模式经常会使得学生被动的接受知识的传授，从而让学生对于知识的学习产生一种厌恶的感觉，同时降低学生学习的主动性以及积极性，最终可能导致统计学老师的教学质量下降、教学效率也降低。
统计学的教学方法需要进行相应的改变，具体来说可以实行实验教学的方式进行统计知识的讲授。统计学的学生在进行课程的学习过程中不仅仅需要掌握一定的统计学基本理论知识，更要求学生能够比较熟练的掌握一定的计算机水平，并且利用计算机的相关运算对统计数据或者统计资料进行整理或者分析。比如：收集数据之后绘制相关的统计图表、相关的统计指标的运算工作以及统计学中经常用到的统计软件。实验教学的方式能够将作用比较强大的统计分析软件进行相应的链接，同时通过统计软件这个计算工具在教学课堂上进行整理或者处理比较大型的数据资料，尽最大可能将那些非常复杂的计算或分析过程进行简，这样能够在很大程度上促进统计学的理论教学与实践教学的融合，并且让学生的感性认识与理性认识进行比较有效的链接。
统计学的相关课程在进行教学的发展趋势是把现在的统计方法的教学与统计应用的软件进行结合，这样才能够使得学生在进行统计学的相关理论知识或者统计方法的学习过程的同时，也能够非常熟练的运用统计应用软件进行相关统计数据的处理工作。
参考文献：
[1]邱东.统计学发现和发明中的“误称”[J].中国统计,2011(05):25-28.
[2]伍业锋.统计数据的概念、范式及其角色[J].统计与决策,2011(14):15-19.
统计学相关性分析范文6
【关键词】统计学；统计思想；认识
1关于统计学
统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。
2 统计学中的几种统计思想
2.1 统计思想的形成
统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。
2.2 比较常用的几种统计思想
所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：
2.2.1 均值思想
均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。
2.2.2 变异思想
统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
2.2.3 估计思想
估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
2.2.4 相关思想
事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。
2.2.5 拟合思想
拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。
2.2.6 检验思想
统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
2.3 统计思想的特点
作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。
3 对统计思想的一些思考
3.1 要更正当前存在的一些不正确的思想认识
英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如gnp、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。
3.2要不断拓展统计思维方式
统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化对数据分析的认识
任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(dda)、推断性数据分析(ida)和探索性数据分析(eda)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。
参考文献:
[1] 陈福贵.统计思想雏议[j]北京统计, 2004,(05) .
[2] 庞有贵.统计工作及统计思想[j]科技情报开发与经济, 2004,(03) .
