統計中不能量化的數據該怎麼統計

㈠ 如何對數據進行量化分析

對事物進行量化處理，最主要是建立一個合理的維度，達到這個度就怎樣，沒到這個度又怎樣。每個公司的情況不一樣，有些大公司的員工只做一件事情也有的製作半件的都有，而在一些剛創業起步，50人以內的公司，很多都是一人兼多職的。

因此如果沒有一個好的合理的維度去定這個事物的數據，做的事情多的員工就會慢慢的沒有積極性，對公司是不利的。比如說100萬以下是正常要求，100-500萬是一個一級維度，在這個維度里繼續拿出多出的部分進行大比例分配給業務員，如100萬的是2%提成，多出的按3%提成。

還有就是產品的單價是50元低價給到業務員，如果業務員賣出的產品比50高，就將高出的部分再進行50%或者更多的獎勵，相信業務員都會盡最大努力去銷售。再對每個單和每個月每個季度對每個業務員進行一次考核，符合管理規定的積一個維度，後面的都按維度來進行資金待遇分配。

相關信息

量化分析就是將一些不具體，模糊的因素用具體的數據來表示，從而達到分析比較的目的。人類對於股市波動規律的認知，是一個極具挑戰性的世界級難題。量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。

雖然量化分析可以幫助我們更加方便和直觀地衡量風險和收益，但需要強調指出的是，美國華爾街頂級量化金融大師、哥倫比亞大學著名教授伊曼紐爾·德曼，在《數學建模如何誘騙了華爾街》一文中，毫無忌諱地承認根本不可能（通過數理分析方法）發明出一個能夠預測股票價格將會如何變化的模型。

㈡ 統計數據分析怎麼做

統計分析主要是利用收集、整理的統計資料，進行分析的一種活動。一般統計分析的結構是：報告結果、分析原因、提出建議。注意不要在分析中將報表文字化，二是重點放在分析上，因為統計報表只是一個結果，要分析結果的原因。

統計分析的方法有很多種，有因素分析法、對比分分析法、還可以利用數理統計的知識做相關分析、分布分析等等。

統計分析作為統計的最終成果，應該成為領導的決策依據，所以，不要死搬硬套矗恭避枷篆磺遍委撥蓮書本上的分析方法，要使領導感到“有用”，不然這個分析就是失敗的。

㈢ excel如何統計數據個數

如何統計數據個數

在處理各種業務時，經常需要統計某個數據區域內的不重復數據個數。現需要統計其中不重復數據個數，即重復出現的數據按1個計算，該如何操作呢？

→ 解決方案1：

使用1/COUNTIF與SUM函數組合統計不重復數據個數。

→ 操作方法

在C2單元格輸入以下2個公式之一：

公式1 {=SUM(1/COUNTIF(A2:A16,A2:A16))}

公式2 =SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A2:A16,A2:A16))

→ 原理分析

1．使用COUNTIF函數進行條件統計，返回A2:A16單元格區域內每個數據出現次數的數組：

{2;2;1;3;2;1;3;2;1;1;2;1;1;2;3}

被1除後，生成數組：

{1/2;1/2;1;1/3;1/2;1;1/3;1/2;1;1;1/2;1;1;1/2;1/3}

即出現N次重復的，就變成N個1/N，求和就是1，達到重復值只算1次的目的。

2．最後使用SUM或SUMPRODUCT函數求和即可得到區域內不重復值的個數。

→ 知識擴展

1/COUNTIF函數統計不重復值的優缺點

1．統計區域內不得有空單元格，否則返回#DIV/0!錯誤。可以使用嵌套IF函數的數組公式解決這個問題，公式如下：

{=SUM(IF(A2:A16<>"",1/COUNTIF(A2:A16,A2:A16)))}

2．因為EXCEL浮點運算可能產生誤差而造成答案不正確，即公式返回值比正確值小。對於這種情況，可以用嵌套ROUND函數修正。

3．COUNTIF函數對數據類型沒有要求，文本、數值、邏輯值、錯誤值均可，每一種錯誤值算作一個不重復數據。

4．統計區域不限於單行或單列（即一維引用），可以是多行多列的矩形區域，但必須是對單元格區域的引用，而不能是非引用類型的數組。

㈣ excel統計問題，達人給點好方法好意見

都是文字性的怎麼好匯總呢？總不能簡單相加吧？要是數據才能用excel統計。

㈤ 如何進行臨床試驗數據統計分析

統計學方法的正確抉擇
一。
統計方法抉擇的條件
在臨床科研工作中，正確地抉擇統計分析方法，應充分考慮科研工作者的分析目的、臨床科研設計方法、搜集到的數據資料類型、數據資料的分布特徵與所涉及的數理統計條件等。
其中任何一個問題沒考慮到或考慮有誤，都有可能導致統計分析方法的抉擇失誤。
此外，統計分析方法的抉擇應在科研的設計階段來完成，而不應該在臨床試驗結束或在數據的收集工作已完成之後。
對臨床科研數據進行統計分析和進行統計方法抉擇時，應考慮下列因素：
1.分析目的
對於臨床醫生及臨床流行病醫生來說，在進行統計分析前，一定要明確利用統計方法達到研究者的什麼目的。
一般來說，統計方法可分為描述與推斷兩類方法。
一是統計描述（descriptivestatistics），二是統計推斷（inferentialstatistics）。
統計描述，即利用統計指標、統計或統計表，對數據資料所進行的最基本的統計分析，使其能反映數據資料的基本特徵，有利於研究者能准確、全面地了解數據資料所包涵的信息，以便做出科學的推斷。
統計表，如頻數表、四格表、列聯表等；
統計，如直方、餅，散點等；
統計指標，如均數、標准差、率及構成比等。
統計推斷，即利用樣本所提供的信息對總體進行推斷（估計或比較），其中包括參數估計和假設檢驗，如可信區間、t檢驗、方差分析、c2檢驗等，如要分析甲葯治療與乙葯治療兩組的療效是否不相同、不同地區某病的患病率有無差異等。
還有些統計方法，既包含了統計描述也包含了統計推斷的內容，如不同變數間的關系分析。
相關分析，可用於研究某些因素間的相互聯系，以相關系數來衡量各因素間相關的密切程度和方向，如高血脂與冠心病、慢性宮頸炎與宮頸癌等的相關分析；
回歸分析，可用於研究某個因素與另一因素（變數）的依存關系，即以一個變數去推測另一變數，如利用回歸分析建立起來的回歸方程，可由兒童的年齡推算其體重。
2.資料類型
資料類型的劃分現多採用國際通用的分類方法，將其分為兩類：數值變數（numericalvariable）資料和分類變數（categoricalvariable）資料。
數值變數是指其值是可以定量或准確測量的變數，其表現為數值大小的不同；
而分類變數是指其值是無法定量或不能測量的變數，其表現沒有數值的大小而只有互不相容的類別或屬性。
分類變數又可分為無序分類變數和有序分類變數兩小類，無序分類變數表現為沒有大小之分的屬性或類別，如：性別是兩類無序分類變數，血型是四類無序分類變數；
有序分類變數表現為各屬性或類別間有程度之分，如：臨床上某種疾病的「輕、中、重」，治療結果的「無效、顯效、好轉、治癒」。
由此可見，數值變數資料、無序分類變數資料和有序分類變數資料又可叫做計量資料、計數資料和等級資料。
資料類型的劃分與統計方法的抉擇有關，在多數情況下不同的資料類型，選擇的統計方法不一樣。
如數值變數資料的比較可選用t檢驗、u檢驗等統計方法；
而率的比較多用c2檢驗。
值得注意的是，有些臨床科研工作者，常常人為地將數值變數的結果轉化為分類變數的臨床指標，然後參與統計分析，如患者的血紅蛋白含量，研究者常用正常、輕度貧血、中度貧血和重度貧血來表示，這樣雖然照顧了臨床工作的習慣，卻損失了資料所提供的信息量。
換言之，在多數情況下，數值變數資料提供的信息量最為充分，可進行統計分析的手段也較為豐富、經典和可靠，與之相比，分類變數在這些方面都不如數值變數資料。
因此，在臨床實驗中要盡可能選擇量化的指標反映實驗效應，若確實無法定量時，才選用分類數據，通常不宜將定量數據轉變成分類數據。
3.設計方法
在眾多的臨床科研設計方法中，每一種設計方法都有與之相適應的統計方法。
在統計方法的抉擇時，必須根據不同的臨床科研設計方法來選擇相應的統計分析方法。
如果統計方法的抉擇與設計方法不一致，統計分析得到的任何結論都是錯誤的。
在常用的科研設計方法中，有成組設計（完全隨機設計）的t檢驗、配對t檢驗、成組設計（完全隨機設計）的方差分析、配伍設計（隨機區組設計）的方差分析等，都是統計方法與科研設計方法有關的佐證。
因此，應注意區分成組設計（完全隨機設計）與配對和配伍設計（隨機區組設計），在成組設計中又要注意區別兩組與多組設計。
最常見的錯誤是將配對或配伍設計（隨機區組設計）的資料當做成組設計（完全隨機設計）來處理，如配對設計的資料使用成組t檢驗、配伍設計（隨機區組設計）使用成組資料的方差分析；
或將三組及三組以上的成組設計（完全隨機設計）資料的比較採用多個t檢驗、三個或多個率的比較採用四格表的卡方檢驗來進行比較，都是典型的錯誤。
如下表：
表1常見與設計方法有關的統計方法抉擇錯誤
設計方法錯誤的統計方法正確統計方法
兩個均數的比較（成組設計、完全隨機設計）成組設計的t檢驗、成組設計的秩和檢驗
多個均數的比較（成組設計、完全隨機設計）多個成組設計的t檢驗完全隨機設計的方差分析及q檢驗、完全隨機設計的秩和檢驗及兩兩比較
數值變數的配對設計成組設計的t檢驗配對t檢驗、配對秩和檢驗
隨機區組設計（配伍設計）多個成組設計的t檢驗、完全隨機設計的方差分析隨機區組設計的方差分析及q檢驗、隨機區組設計的秩和檢驗及兩兩比較
交叉設計成組設計的t檢驗、配對t檢驗、配對秩和檢驗交叉設計的方差分析、交叉設計的秩和檢驗
4.分布特徵及數理統計條件
數理統計和概率論是統計的理論基礎。
每種統計方法都要涉及數理統計公式，而這些數理統計公式都是在一定條件下推導和建立的。
也就是說，只有當某個或某些條件滿足時，某個數理統計公式才成立，反之若不滿足條件時，就不能使用某個數理統計公式。
在數理統計公式推導和建立的條件中，涉及最多的是數據的分布特徵。
數據的分布特徵是指數據的數理統計規律，許多數理統計公式都是在特定的分布下推導和建立的。
若實際資料服從（符合）某種分布，即可使用該分布所具有的數理統計規律來分析和處理該實際資料，反之則不能。
在臨床資料的統計分析過程中，涉及得最多的分布有正態分布、偏態分布、二項分布等。
許多統計方法對資料的分布有要求，如：均數和標准差、t和u檢驗；
方差分析都要求資料服從正態分布，而中位數和四分位數間距、秩和檢驗等，可用於不服從正態分布的資料。
所以，臨床資料的統計分析過程中，應考慮資料的分布特徵，最起碼的要求是熟悉正態分布與偏態分布。
例如：在臨床科研中，許多資料的描述不考慮資料的分布特徵，而多選擇均數與標准差。
如某婦科腫瘤化療前的血象值，資料如下表：
某婦科腫瘤化療前的血象值
指標名例數均數標准差偏度系數P值峰度系數P值
血紅蛋白（g/L）98111.9918.820.1800.4590.0250.958
血小板（×109/L）98173.5887.111.3530.0001.8430.000
白細胞（×109/L）986.79302.7671.2070.0001.2020.013
從上結果可見，若只看三項指標的均數和標准差，臨床醫生也許不會懷疑有什麼問題。
但是經正態性檢驗，病人的血紅蛋白服從正態分布，而血小板和白細胞兩項指標的偏度和峰度系數均不服從正態分布（P<0.05）。
因此，描述病人的血小板和白細胞平均水平正確的指標是中位數，而其變異程度應使用四分位數間距。
除了數據的分布特徵外，有些數理統計公式還有其它一些的條件，如t檢驗和方差分析的方差齊性、卡方檢驗的理論數（T）大小等。
總之，對於臨床科研工作者來說，為正確地進行統計方法的抉擇，首先要掌握或熟悉上述影響統計方法抉擇因素；
其次，還應熟悉和了解常用統計方法的應用條件。
二。
數據資料的描述
統計描述的內容包括了統計指標、統計和表，其目的是使數據資料的基本特徵更加清晰地表達。
本節只討論統計指標的正確選用，而統計表的正確使用請參閱其他書籍。
1.數值變數資料的描述
描述數值變數資料的基本特徵有兩類指標，一是描述集中趨勢的指標，用以反映一組數據的平均水平；
二是描述離散程度的指標，用以反映一組數據的變異大小。
各指標的名稱及適用范圍等見表2。
表2描述數值變數資料的常用指標
指標名稱用途適用的資料
均數（X——）
描述一組數據的平均水平，集中位置正態分布或近似正態分布
中位數（M）與均數相同偏態分布、分布未知、兩端無界
幾何均數（G）與均數相同對數正態分布，等比資料
標准差（S）
描述一組數據的變異大小，離散程度
正態分布或近似正態分布
四分位數間距
（QU-QL）與標准差相同偏態分布、分布未知、兩端無界
極差（R）與標准差相同觀察例數相近的數值變數
變異系數（CV）與標准差相同比較幾組資料間的變異大小
從表中可看出，均數與標准差聯合使用描述正態分布或近似正態分布資料的基本特徵；
中位數與四分位數間距聯合使用描述偏態分布或未知分布資料的基本特徵。
這些描述指標應用時，最常見的錯誤是不考慮其應用條件的隨意使用，如：用均數和標准差描述偏態分布、分布未知或兩端無界的資料，這是目前在臨床研究文獻中較為普遍和典型的錯誤。

㈥ 如何統計量化表中的數據 spss

怎麼統計需要先有分析思路，這個分析思路，跟用什麼工具無關，而是你想通過分析達成哪些目的，然後這些目的是需要採用什麼方法來實現，最後才是通過spss工具來實現。

所以首先是你自己要有分析思路，之後才是考慮如何使用工具，專業統計分析看資料中qq

㈦ ★如何寫好統計數據分析報告

統計數據是金融銀行系統內最常用到的數據比較與分析的一種統計形式，想要做好全行的資金計劃工作，對數據的統計月分析就不容忽視。做好了這項工作，也就為其他的工作奠定了好的基礎。
統計分析是指運用統計方法及與分析對象有關的知識，從定量與定性的結合上進行的研究活動。就政府統計工作過程而言，它是繼統計設計、統計調查、統計整理之後的一項十分重要的工作，是在前幾個階段工作的基礎上通過分析從而達到對研究對象更為深刻的認識。而從社會上廣泛開展的統計分析活動來看，它又是在一定的選題下，集分析方案的設計、資料的搜集和整理而展開的研究活動。系統、完善的資料是統計分析的必要條件。
運用統計方法、定量與定性的結合是統計分析的重要特徵。隨著統計方法的普及，不僅統計工作者可以搞統計分析，各行各業的工作者都可以運用統計方法進行統計分析。統計分析與經濟分析、會計分析、企業經營狀況分析以及其他各種分析研究活動有著密切的聯系，它們之間往往存在著一種相互包含的關系。經濟分析、會計分析等反映的是分析對象所屬的領域，但只要運用了統計方法，就也可以稱其為統計分析。
從一定意義上講，提供高水平的統計分析報告是統計數據經過深加工的最終產品，是統計信息、咨詢、監督整體功能有機結合的充分展現。
統計分析報告是對研究過程進行表述的文章，是統計分析結果的最終形式。與一般文章相比，它具有以下一些特點：
以統計數字為語言。統計分析報告以統計數據為主要語言，並輔之以統計表和統計圖來具體而明確地進行表述。並且，統計分析報告所使用的統計數據不是個別的、簡單的、雜亂無章的，而是相互聯系的，具有邏輯關系的統計數據。
具有簡明的表達方式和結構。統計分析報告屬於說明文，在表述時不使用誇張、虛構、想像等文學表達方式,也不使用華麗的語言和過多的描寫去著意渲染。它要求用盡可能少的文字，做到言簡意賅、精煉准確，資料與基本觀點一致，論點和論據的一致。
統計分析報告具有相對確定的結構。其突出特點是層次分明，脈絡清晰。一般是先針對問題亮出觀點，然後擺數據和事實進行論證，在進行科學分析的基礎上最後提出對策和建議。
對研究過程的高度概括。統計分析報告是研究過程的敘述，但又不是對研究過程的全盤照搬，而是擇其主要論點和論據對研究過程的高度概括。它省略了研究過程中運用多項指標、多種統計方法進行試算的過程，而且也不需要對方法的基本原理、特點、推導過程和運算步驟進行過細的討論，而是通過論點和主要論據的聯系直扣主題。統計數據報告既有的特點也是其他類型的分析報告所不具備的。其具有以下幾個特點。
准確性。實事求是地反映客觀實際，做到數字要准確，情況要真實，觀點要正確。要扎扎實實地把數字搞准，對大起大落的數字要查明原因，但統計分析不應是數字的簡單羅列，要正確地使用數據通過對數字的分析、判斷、提煉出觀點，揭示經濟現象的規律性。只有這樣統計分析報告才有了堅實的基礎和足夠的份量。
實用性。統計分析報告有著明顯的目的性、針對性，它是為一定對象服務的。它必須緊密結合當前經濟運行中的重點、熱點和難點問題進行分析，為各級領導宏觀調控和管理決策提供科學依據。統計分析報告的針對性和實用性越強，質量也越高。
邏輯性。統計分析是由數字形成概念，從概念形成判斷，由判斷進行推理，並由此得出結論。判斷是以准確的統計數字為依據，推理是以充分的依據為前提，正確的判斷和推理就是要有合乎事實的邏輯性，判斷推理的結果前後不能矛盾，不能脫節，要如實反映客觀事物的內在聯系。因此，統計分析報告要主題突出、結構嚴謹、條理清晰。
時效性。這是保證統計信息價值的重要條件。提供不適時就是失效的信息。進度統計分析報告越快越好，要爭分奪秒；專題分析貴在適時，特別是前瞻性和予警性的專題分析往往會產生較好的社會效益。
提高統計分析的層次和質量，要求統計部門能夠提供准確的集約化信息、高質量的咨詢決策和可操作的咨詢建議，這是達到較高層次優質服務水平和充分發揮統計部門整體功能的重要標志。為了促進調研工作上質量、上層次、上水平主要應從以下幾個方面入手：
增強分析的針對性，善於捕捉領導的"關注點"。調研分析的目的在於應用，對統計部門來說，就是要將研究成果轉換為領導決策。為了實現這種"轉換"，應增強觀察和分析問題能力選擇領導最為關心的問題，善於捕捉領導的"關注點"，針對當前經濟發展中的重點、熱點和難點問題進行研究。
發揮優勢，快速反映，適時為領導送上"及時雨"。調研分析不僅要想領導之所想，還要急領導之所急。兵貴神速，要充分利用豐富的統計信息和大量的第一手資料的優勢，在盡量短的時間內完成分析報告的撰寫，迅速及時地向領導發送各種新鮮動態信息和經濟運行狀況的監測預警分析報告，以便領導及時掌握情況，指揮全局。
切實提高數據和分析質量，為領導"報實情"。准確性是統計的生命所在，要堅持客觀公允態度，發揚唯實精神，講實話，報實情，在保證數據准確的基礎上，以科學求實的精神對當前經濟運行狀況提出恰當的分析，為領導決策提供科學的數據和理論依據。
在"新"字上下功夫，分析要有"新鮮感"。寫分析文章切忌老三段、冗長的平鋪直敘和沒有自己主見的"對策建議"，不能過多重復一般概念和別人說過的話，對問題的研究要與時俱進，有新角度，要有獨到見解，不僅立題要"新"，而且見解更要"新"。
對經濟運行狀況進行超前分析，要向前"搶半拍"。要善於時刻把握新的"增長點"和"變化點"，具有敏銳的眼光，為各級領導做好超前服務。所謂"超前性"，一是對趨勢性的苗頭問題進行超前反映，二是對未來發展做出預測。
咨詢決策要具有可操作性，在建議上要"想實招"。統計分析不應當是簡單的提出問題和局限在數字文字化的表述上，應當在深刻總結的基礎上，提出有一定量化依據和可操作的具體實施意見，針對當前經濟發展中存在的問題，一方面提出有針對性的工作思路，一方面提出可操作性的工作對策，使調研成果迅速得到應用。
在統計分統計分析方法從根本上說有兩大類，一是邏輯思維方法，二是數量關系分析方法。析中二者密不可分，應結合運用。
邏輯思維方法是指辯證唯物主義認識論的方法。統計分析必須以馬克思主義哲學作為世界觀和方法論的指導。唯物辯證法對於事物的認識要從簡單到復雜，從特殊到一般，從偶然到必然，從現象到本質。堅持辨證的觀點、發展的觀點，從事物的發展變化中觀察問題，從事物的相互依存、相互制約中來分析問題，對統計分析具有重要的指導意義。
數量關系分析方法是運用統計學中論述的方法對社會經濟現象的數量表現，包括社會經濟現象的規模、水平、速度、結構比例、事物之間的聯系進行分析的方法。如對比分析法、平均和變異分析法、綜合評價分析法、結構分析法、平衡分析法、動態分析法、因素分析法、相關分析法等。
在寫好統計數據分析報告的同時，在統計數據人員的心裡也就有了一本非常明確的帳目，這對幫助行領導決策與金融系統的資金計劃工作起了很大的作用，所以這份報告的重要性不可小覷。
作者：王鈺淇 林勤 魏瑞
單位：中國農業發展銀行房縣支行
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