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统计学定性分析范文1
【关键词】他汀类药物；心肌缺血；心绞痛
doi：10.3969j.issn.1004-7484（x.2013.10.568文章编号：1004-7484（2013-10-6037-02
他汀类药物（statins可以分为天然化合物（洛伐他丁、辛伐他汀、普伐他汀、美伐他汀和完全人工合成化合物（如氟伐他汀、阿托伐他汀、西立伐他汀、罗伐他汀、pitavastatin是目前临床治疗高血脂的理想药物。他汀类药物主要成分是羟甲基戊二酰辅酶A（HG-CoA还原酶抑制剂，这种抑制剂可以在人体内通过竞争性抑制内源性胆固醇合成限速酶（HG-CoA还原酶，减缓细胞内羟甲戊酸的代谢，从而达到抑制内胆固醇的合成，使血清胆固醇减少、水平降低。本文将对临床中血脂正常的稳定性心绞痛的患者进行他汀类药物治疗，并针对药物对患者的治疗效果进行分析。
1资料与方法
1.1临床资料选取2010年2月至2012年12月在我院收治的稳定型心绞痛患者共130例。其中男性患者79例，占所有患者的61%，女患者51例，占所有患者的39%；年龄分布为53-77岁，平均59.73±6.35岁；病程3-11年，平均病程5.51±2.21年；疾病类型分布为：静息型心绞痛14例，初发劳累型心绞痛67例，恶化劳累型心绞痛22例，梗死后心绞痛27例。所有选取的患者都在观察前两周停用他汀类药物治疗，不选取急性心梗、严重心力衰竭等危重患者，并且排除血肌酐>103mmoLL和超声心动图左心室射血分数（EF
1.2方法将选取的130例患者随机分成对照组和观察组各65例，对对照组采取常规药物治疗，包括硝酸酯类、阿司匹林、β受体阻滞剂、ACEI制剂等[2]；观察组则在常规药物治疗的基础上加用氟伐他汀40mgd，两组患者治疗观察时间均为6个月。两组患者在性别、年龄、并发症、疾病类型及发病次数等方面比较无统计学意义（P>0.05。
1.3评价标准本次临床研究的评价标准主要是观察观察两组病例在接受不同的药物治疗后，心电图改善情况（S-T段恢复50%以上，T波恢复直立或明显变浅[3]、心绞痛再发生率、致死率等数据的对比情况，同时观察他汀类药物对心绞痛心肌缺血的治疗情况。
1.4统计学方法研究中采用SPSS16.0统计软件针对所得资料进行系统的统计学分析，其中的计数资料采用卡方检验方法进行检验。当P
2结果
经过6个月的治疗后，两组患者的心电图改善情况、心绞痛再发生率、致死率数据的对比情况，见表1。
另外，在研究过程中发现：观察组患者在使用他汀类药物治疗之后，心肌缺血发作持续时间发生明显降低，其作用类似于经皮冠脉治疗和冠状动脉旁路移植术[4]；用药剂量的大小对降低心肌缺血发作的持续时间影响并不明显，他汀类药物通过区别于降脂效益的机制发挥有效抑制心肌缺血的功效。
3讨论
据统计[5]，他汀类药物应用于冠心病的一级预防或二级预防中都可以有效降低其发病率和死亡率，但是现阶段仍然缺少系统的临床实验证据。不过，相信随着对他汀类药物研究的深入，其作为临床抗心肌缺血的药物一定有广阔的前景。
参考文献
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[3]赣剑谈，李毅夫.HG―CO还原酶抑制剂的抗血栓作用[J].岭南心血管病杂志，2001，6（7：214-215.
统计学定性分析范文2
急性早幼粒细胞白血病（APL）是一种特殊类型的急性白血病，以异常的早幼粒细胞增生为主，有粗颗粒和细颗粒两种亚型，发病率约占急性白血病的6%～9%。临床主要表现除有贫血、感染和浸润等急性白血病的症状外，广泛而严重的出血常是本病的特点，其机制复杂 ，治疗较为困难 ，是导致APL患者死亡的主要原因之一。本文通过对APL患者血浆止凝血分子标志物进行的检测 ，研究该疾病的不同时期止凝血异常的特点，以期为临床上及时采取有效的、针对性强的防治措施提供可靠地依据。
1 材料与方法
1.1 检测对象：APL患者45例，其中男28例，女17例，年龄5岁～88岁。均经骨髓穿刺涂片检查确诊，根据文献（1）标准诊断。正常对照50例，男30例，女20例，年龄40.6±8.5岁，全部经体检证实为健康人。
1.2 标本采集和处理： 均清晨空腹抽血，用3.2%枸橼酸钠抗凝真空管抽血3ml，立即以3000r/min离心10min分离血浆。所有检测在2h内完成.。
1.3 检测仪器试剂及方法： PT、APTT、TT、FIB、D-D由法国Stago-STA-R全自动血凝仪完成，以发色底物法和ELISA法检测患者血浆组织因子 （TF）、组织因子途径抑制物 （TFPI）、凝血酶 抗凝血酶复合物（TAT）、血浆组织型纤溶酶原激活剂（t-PA）、尿激酶型纤溶酶原激活物 （u PA）， 试剂盒由美国ADI公司提供，Reader230S酶联仪。
1.4 统计学处理：PT、APTT、TT、FIB、D-D、TF、TFPI、TAT、t-PA、u-PA用均数±标准差（X?±S）表示，采用SPSS13.0计算机统计软件进行处理，两组间比较采用两样本均数t检验。
2 结果
2.1 45例APL患者，不同时期凝血纤溶指标有显著差异。见表1.
3 讨论
急性早幼粒细胞白血病患者凝血及纤溶系统在其治疗的各个阶段均处于不同的状态。原始细胞幼稚细胞的增多造成血液瘀滞及感染因素易造成患者的高凝状态启动凝血系统。研究发现急性白血病细胞膜及内容物中含有丰富的促凝物质：组织因子（TF）及肿瘤促凝物（CP）等。其中M3中的早幼粒细胞（APL）中CP活性表达最高，且与病情严重程度有关。白血病细胞还能产生肿瘤坏死因子（TNF-α）及白细胞介素-1β（IL-1β）等，它们均可诱导内皮细胞表达TF，同时下调内皮细胞TM的表达，导致血管局部的高凝状态。此外，TNF-α、IL-1β可以促使白血病细胞（尤其APL的异常早幼粒细胞）中含量丰富的u-PA及t-PA释放，u-PA及t-PA可以激活纤溶酶原，增加纤溶活性，造成纤维蛋白（原）溶解及凝血因子的降解。化疗可杀灭白血病细胞及各种正常组织细胞，导致其中的TF或TF样物质释放。某些化疗药物如左旋门冬酰胺酶可影响肝脏合成纤维蛋白原及凝血因子。化疗也可导致机体抵抗力下降，引起感染等。以上诸多因素都易诱发凝血及纤溶系统的失衡而导致弥漫性血管内凝血（DIC）的发生， APL的发生率最高，且发展急骤，出血明显，易反复发作，多为急性DIC。Sarris等报道78%ALL在诱导化疗中发生DIC，出血程度较轻，多为慢性〔2〕。随着医学的快速发展，维甲酸等药物的使用大幅下降了APL及其他类型的DIC的发生率，提高了白血病患者的完全缓解率（CR）。
参考文献：
统计学定性分析范文3
【关键词】定量分析；定性分析；经济学研究
研究是通过各种研究方法对事实或材料进行加工整理，以获取新的可靠知识的思维活动。研究方法的选择、运用和创新对研究工作至关重要。在经济学的发展过程中，经济学家不断引进别的学科研究方法或开创一系列新的研究方法为之服务。这些研究方法的引进和创新都极大地推动了经济理论及相关科学理论的发展，拓展了经济学研究的深度和广度。然而我们也必须正确的认识和运用经济学方法论中的研究方法，把握正确的尺度和方向才能使我们的研究工作事半功倍。但由于经济研究对象的特殊性和复杂性，关于经济研究中的两种分析方法即定性分析与定量分析，哪一种方法更科学、更合理，学术界一直存在争议。在经济学界，主张定量分析的观点认为，采用数学语言，遵循数学所固有的逻辑程序，有助于清晰地表达思想，使概念精确，论证富有逻辑性，避免曲解和混乱，混乱，如经济学家施蒂格勒认为这种转换不仅值得搞，而且非搞不可。其转换有助于经济学与数理经济学的发展。另一方面，与其对立的观点认为，虽然严格地遵循数学逻辑程序，能使混乱的思想呈清，但数学只是经济认识的辅助手段，不能取代质的分析，滥用数学手段，也会产生许多谬误。着名经济学家萨缪尔森就认为，这种转换不仅无益，而且涉及到一种陈腐的智力几何学。结合国内经济学研究中所出现的对于定性分析和定量分析的争论，本文试图就定性、定量分析的定义其各自的特点入手，分析定性分析与定量分析在经济学研究中的相互关系。
一、定性分析的定义及特点
定性分析是认识事物的质、寻找事物的本质联系，是对事物或事件的性质和特点的分析。所谓质，即指事物成为其自身并使之区别于其他事物的内部规定性。世间万物之所以能呈现出多样性，是其自身与他物相区别，具有自身的特定的质。只有正确地认识了事物的质，才能把不同的事物区别开来。而只有清楚地认识事物本身并把握其发展变化的趋势，才能在实践中采取相应的政策措施。而定性分析正是在这一基础上，根据事物的现象、性质来确定概念，判断其未来的发展程度，对事物进行非数量化的分析。如对方针、政策的反映，某些商品的价格调整引起的生产和市场形势的变化，经济体制改革对市场形势的影响，国际化贸易带动下购买力投向的变化等，这些都难以准确地用数量来表示，只能用定性分析的方法，做出估计和判断。定性分析是建立在经验和逻辑思维的基础上的，主要依靠个人主观经验和直观材料来进行分析，从而确定未来事件和趋势的发展性质、发展程度。它对长期远规划、重大问题的发展前景、市场形势的估计和判断，以及制定工作计划和企业经营活动，都有一定的指导意义。在经济研究中，定性分析主要通过运用历史和逻辑相统一的抽象方法，将研究的注意力集中在经济现象的本质上，归纳影响经济运行机制的主要因素，然后通过对主要因素的分析和综合，演绎出经济发展的一般规律。回答各主要因素对经济运行的影响，各主要因素间的抽象关系，经济发展的历史过程，以及未来的发展趋势等问题，比较适合个案在不同层面进行深入的和多侧面的分析研究。如专家调查法、主观概率法、意见集合法、相互关系分析法、历史经验分析法等等，都是属于定性分析的一些具体方法。
定性分析的特点是简便易行，在缺乏资料的情况下也可以加以引用。它的不足之处是，缺乏量的分析，是粗放性的，不够具体，有一定的主观成份因此容易受分析、判断者的情绪和形势气氛的影响。
二、定量分析的定义和特点
定量分析是指对事物进行量的方面的分析和研究。量是指事物的规模、发展程度、速度，以及其构成成分在空间上的排列组合等可以数量表示的规定性。它是用数量指标来分析研究事物的实践结果和发展趋势及其程度的。定量分析是建立在数学、统计学、计量学、概率论、系统论、控制论、信息论、运筹学和电子学等学科的基础上，运用数字、方程、摸型、图表和计算机等进行分析研究的。主要分析方法包括数理经济学和计量经济学两方面。它可以应用于经济活动中的市场预测、经营决策、经营动态分析、商品调运分析、库存分析、成本核算、费用效益、经济效果、劳动效率、市场动态分析等各个方面。随着科学技术的发展和管理水平的不断提高，经济学研究中数理与计量分析的应用将越来越广泛，其作用将越来越大。因素量、时间量和比例量的分析都属于定量分析的范畴。定量分析的特点在于它的敏感性，精确性和客观性。定量分析相对于定性分析的主观性而言的，定量分析基于经验事实，可以通过数学或计量模型所具有的抽象性和逻辑结构的严谨性，对事物的发展变化及状态趋势给予客观的分析，并立刻做出相应的判断。但由于并非所有的经济现象都能够以数量或数值的形式表现出来，也必然造成了定量分析的局限性。
三、定性分析与定量分析的关系
综上所述，在经济学的研究中引入数学的方法是具有其必要性的。早在“边际革命”时期，新古典经济学派的瓦尔拉斯、帕累托、埃奇沃斯等人就大量的运用了数学方法对经济理论和经济现象进行研究分析。李嘉图在其代表作《经济学与赋税原理》中，对等级地租、工资、资本周转和比较成本等问题的论述，就多次运用了数学图表分析。20世纪初，计量经济学鼻祖费里希·丁伯根也将经济理论、统计学和计量数学结合起来，运用数学模型研究经济周期，并获得了丰硕的成果。数学的抽象性可以使复杂的经济关系变得清晰。数学的精确性可使经济范畴之间的数量关系得到精确的研究和描述，也有助于经济范畴得到精确的定义。数学的严密的逻辑性可使经济学理论的推理得到事半功倍的效果，且使理论中的错误得到一定程度的匡正。但同时我们也必须正视数学方法所存在的缺陷，数学方法毕竟只是一种工具，它的好坏全在于人对它的使用。同时作为进行量的分析手段，数学分析的运用必须以质的分析为前提。再者，在现实的经济领域中，有不少经济现象很难简单的运用数学模型加以解释和说明。强性使用数学模型将一些因素量化反会导致与经济想象的偏离、失真或者脱离研究的现实意义的状况。凯恩斯在其《通史》中，也批判了“将经济分析体系形式化了的符号伪数学方法”，认为“在令人自命不凡但却无所助益的符号迷宫里，作者会丧失对于真实世界中的复杂性与相互依赖的洞察力。”
然而，当今的经济学的研究领域中对于量的认识和处理出现了不少的偏差。国内外许多学者由于在经济学研究上很难迅速出成果，就纷纷在数学形式上大做文章，而忽略了所研究经济现象或事物的本质，缺乏对经济现象的直观判断和价值的认识，只注重数学分析的花哨的表面和模型的复杂性。更有甚者，为了使论文和研究满足数学逻辑一致性，编造经济数据，并拼凑参数范围，从而得到“理想”的实证结果，最终不是使经济研究的内容脱离现实或失去研究的真正意义。定量分析虽具有一定的优越性，但它本身只是对大量样本的部分特征的精确研究，所以只能对经济现象的比较表层的、可以量化的部分进行测量，但无法对其深层的原因和具体的细节进行深刻剖析。经济研究的正确取向应建立在对经济学本身的内容和研究对象的本质有了一定认识的基础上。哲学认为，“任何事物都具有质的规定性与量的规定性两个方面，都是质与量的统一体。质是具有一定量的质，量是在一定质的基础上的量。不同质的事物拥有不同的量和量的界限范围。一方面，质决定着一定的量，规定着量的活动范围。另一方面，质必须以一定的量作为必要条件，它决定于数量的界限。量变超过了数量的界限，事物的质就会改变。所以，质和量是互相结合、互相规定的，并形成事物质与量的统一体，即度”。同样的，在经济研究中，定性分析与定量分析实质上是同一认识过程的两个方面。定性分析是定量分析的基础，是认识的起点。定量分析是定性分析的深化，是认识的精确性。定性分析主要是通过理解和解释，来把握教育现象的整体意义和价值关系的，它揭示的是教育现象中的价值性、历史性和社会性。经济学研究的问题提出、理论建构、假设验证、结果评价都是在定性分析的基础上展开的。定量研究中的逻辑命题、数学模型和统计分析都自然应当建立在对基本问题或理论假设的理解和解释基础之上。定量方法研究的是事物的量变过程，并通过研究事物所具有的度，即事物保持自己质的限度和范围，来把握事物相对稳定的本质特征。因此，经济学研究中，不应把定性研究和定量研究割裂开来，对立起来，而应把它们统一起来，通过对经济学现象本身的量变以及数量关系的分析，来达到对于经济现象本质规律的认识。
四、结论
总之，经济学实质上是一门研究在既定资源约束下人类经济行为和经济现象的科学。人的行为往往具有盲目性、社会性和主观性等非理性特征，不是所有都可以用理性逻辑来进行量化分析并加以解释的。同时人类社会又是一个多变量、多因素和多层次的复杂的动态系统。经济学的研究对象决定了其研究方法不能单一，而应该容多角度的不同侧面进行求证分析，经济研究需要更加精密的研究理论加以深化。因此，决定了经济学必须兼容其他自然学科与社会学科，作到定性与定量分析想结合。
参考文献
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统计学定性分析范文4
摘要：“凡事预则立，不预则废”，经营成败的关键是决策，而决策的基础是科学预测。一个企业，如果没有科学的销售预测，就不会有正确的决策，无法创造价值最大化。文章阐明了销售预测的意义，分析了预测中必须考虑的因素以及预测分析法的种类和特点，详细介绍了销售预测中常用的分析方法与策略。
关键词：销售预测 定性分析法 定量分析法 比较探究
一、引言
商品的销售业务量是企业经营的主要目标之一。在现代市场经济条件下，企业应在研究市场的基础上，以销定产，按照需求确定销售量。销售预测对于企业进行长短期决策、成本预测和资金预测、安排销售计划、组织生产等都起着至关重要的作用。
销售预测的影响因素有很多，一般可分为内部因素和外部因素两大类。影响销售的外部因素主要有：当前市场环境、企业的市场占有率、经营发展趋势、竞争对手情况等。内部因素主要有：产品的单价、产品的功能与质量、企业提供的相关服务、企业的生产能力、企业的营销手段、推销产品的方法等。预测时要全面精准地分析这些因素，选用适当的方法进行预测。
销售预测的方法有很多，用于市场调查的分析方法有全面调查法、典型调查法、抽样调查法等。全面调查法的特点是内容详尽可靠，分析较为透彻，但耗费大量的人力和财力；抽样调查法虽然工作量较小，但样本无法准确归纳总体，准确性较差；典型调查法的特点介于上述两者之间。用于销售量预测的主要方法有：判断分析法、趋势外推分析法、因果预测分析法和产品寿命周期推断法，其中判断分析法和产品寿命周期推断法属于定性分析法，趋势外推分析法和因果预测分析法属于定量分析法。
二、销售预测的意义
通过销售预测，可以调动生产人员与销售人员的工作积极性。采用多种方法进行预测，可以有效制定生产计划与营销计划，使产品尽快完成销售，为企业创造价值。
销售预测采用定性和定量的分析方法，可以使数据更具有准确性，避免产生差错为企业带来不必要的损失。
企业可以根据预测的数据与历史资料安排生产，以销定产，使资源能够合理地被利用，避免产品积压。
销售预测在企业预测系统中处于先导地位，对于进行长短期决策，安排经营计划，利润、成本和资金的决策，以及组织生产都起到了至关重要的作用。
三、销售预测的分析方法
预测分析的具体方法有很多，具体方法的选择受分析对象、目的、时间以及精确程度等因素的影响。但概括来说，可以分为两大类，即定量分析法与定性分析法。
（一）定性分析法
定性分析法是指由相关方面的专业人员根据个人经验和知识，结合特点进行分析，对事物的未来状况和发展趋势做出推测的一类预测方法。它适用于缺乏完备历史资料或有关变量关系等条件下的预测。主要有：
1.推销员判断法。该方法将各个顾客或各类顾客对特定预测对象的销售预测值填入卡片或表格，然后由销售部门经理对此进行综合分析以完成预测销售任务。采用此法进行销售预测所需的时间比较短、费用较低、比较实用。但这种方法是建立在销售人员都能如实反映真实销售情况的基础上，而市场形势错综复杂，销售人员的素质各有不同，他们对于市场形势的判断难免会添加主观色彩，未必得出准确的结论。
2.综合判断法。该种方法是由企业召集相关经营管理人员，根据多年实践经验和判断能力对特定产品未来销售量进行判断和预测。这种方法可以最大程度上达到集思广益、博采众长，但预测的结果往往会受到相关人员主观判断能力的影响。应在相关人员的预测基础上综合讨论、分析、权衡，最终做出结论。
3.专家判断法。该法是由见识渊博、知识丰富的经济相关领域专家根据多年工作经验和判断能力对特定产品的未来销售量进行分析和预测的。这里的“专家”是指本行业或相关企业的最高负责人、销售部门领导层以及相关领域专家，不包括推销员与顾客。具体有三种形式：专家个人意见集合法、专家小组法和德尔菲法。
（二）定量分析法
定量分析法，又称数量分析法，是指在完整掌握与预测对象有关的各种要素定量资料的基础上，运用现代数学方法进行数据处理，据以建立能够反映有关变量之间规律性联系的各类预测模型的方法体系。分为趋势外推分析法和因果预测分析法两类。
1.趋势外推分析法。趋势外推分析法是指将时间作为制约预测对象变化的自变量，把未来作为延续，按照事物的自身发展趋势来进行预测的一类动态预测分析方法。企业过去和现在存在的发展趋势在未来势必会延续下去，过去和现在的发展条件和情况同样适用于未来，按照时间的发展延续下去。因此，这种方法又称“时间序列分析法”。属于这种方法的有算术平均法、加权平均法、移动平均法、趋势平均法、平滑指数法和修正的时间序列回归分析法。
2.因果预测分析法。因果预测分析法是指根据变量之间存在的因果函数关系，按预测因素的未来变动趋势来推测预测对象未来水平的一类相关预测方法。
因果预测的分析方法有很多，最常用的就是时间序列回归法。这种方法是通过分析一段时间的销售量和时间的函数关系，来建立回归方程进行预测。由于时间自变量的值单调递增，形成等差数列，可以采用此法对时间值进行修正，简化回归系数的计算公式。
（三）两类方法的关系和适用条件
定性分析法与定量分析法在实际应用中相辅相成，相互补充。定量分析法虽然采用相关的数据资料，相对准确完整，但是还有很多非计量因素无法考虑。例如：国家的相关政策及方针，经济形势的变动，消费者的心理预期及消费理念，职工情绪的波动以及工厂的生产理念和文化。这些因素都是定量分析法无法考虑在内的因素。而定性分析法虽然可以将这些非计量因素考虑进去，但很大程度上取决于受预测人员的实战经验和判断能力，估计的准确性难免会受到影响，这无法避免预测结果因人而异，带有一定的主^色彩。所以，在日常的生产销售过程中常常将二者结合起来使用，集百家之长，相互取长补短，集思广益，共同提高预测分析的准确性，使得出的结论更加详尽可靠。
四、销售预测方法的比较及案例
（一）定性分析方法和定量分析方法的不同优势
1.定性分析方法的主要优缺点。（1）优点：匿名性：通过匿名函询的方式征询意见；反馈性：每一轮征询意见进行统计后都会反馈到各个专家手上；统计性：最终结果趋于一致。（2）缺点：缺乏客观标准，预测过程是凭借专家的经验和主观判断，很难得出统一的结论；可靠性较差，适用于总额预测，区域、顾客群、产品大类等的预测时可靠性较差。
2.定量分析方法的主要优缺点。（1）优点：定量分析方法更具有科学性，通过准确的数据与计算形式，得出的结果更具有可靠性，得出的结论也会让大家信服；定量分析方法的计算过程比较直观，可以让决策者和管理者一目了然地找到数据中的关键因素，从而得出结论。（2）缺点：定量分析方法虽然具有科学性，但需要高深的数学知识，需要掌握复杂的统计学原理、公式以及基本的逻辑推理能力；在数据资料不够充分或者分析者数学基础较为薄弱时很难运用此方法；定量分析方法会耗费大量的人力与时间，计算也会比较繁琐。
下面采用定性分析方法中比较常用的德尔菲法与定量分析方法中比较常用的一元线性回归法，通过具体的实例进一步验证两种方法的适用性。
（二）实例探究
1.定性分析法实例――德尔菲法。
A公司准备推出一种新产品，对该品牌产品进行销售预测，由于该新产品没有销售记录，公司准备聘请专家共7人，采用德尔菲法进行预测，连续三次预测结果如表1所示。
根据七位专家多年的实战经验和判断能力，在此基础上，采用最后一次判断的结果，按照算数平均法确定最终的预测值，计算过程如下：x=1/3×（5.29+5.25+5.19）=5.24（吨）。
所以，采用德尔菲法确定的最终预测值为5.24吨。
2.定量分析法实例――一元线性回归法。
A公司对某品牌产品进行销售预测，首先对市场内部和外部的影响因素进行分析，影响该产品的因素分别有：消费者的喜好、产品价格、产品质量、消费人口、人均收入水平、产品单价，通过对目标消费者、市场营销人员和企业历年销售的历史资料进行调查分析，得出影响该产品销售量的最密切的因素是居民人均月收入。其次，该企业生产本产品的市场占有率为30%。再次，预测人员收集到了该地区连续6年的居民人均月收入以及该产品实际销量，见表2和图1。
最后，根据所给出的数据，建立该产品的销售量预测模型（见表3）。
由表3可以运用相关数学公式算出以下数据：
Lxx=∑x2-（∑x）2/n=45 083.33
Lxy=∑xy-（∑x∑y）/n=1 120
Lyy=∑y2-（∑y）2/n=28
b=Lyy/Lxx=1120/45083.33=0.02
y=∑y/n=78/6=13=∑x/n=2 830/6=471.67
a=y-bx=13-0.02×471.67=3.57
计算相关系数r=Lxy/■=1 120/■=0.9969
因为相关系数趋近于1，表明x与y之间基本正相关，可以建立回归方程。
由此得出该产品的销售量预测模型为：
y=3.57x+0.02x
计算出2017年本地区该产品的预测销售量=3.57+0.02×700=17.57（吨）
得出2017年A企业该产品的预测销售量为=17.57×30%=5.27
综上所述，定性分析法与定量分析法是产品销售预测中不可或缺的方法，二者是相辅相成、相互补充。实际上，现代的定性分析中也要采用一些数学方法，借用一些数学工具作为辅助手段进行计算。定性是定量的基础，而定量是定性的升华与提升。只用充分掌握两种方法的适用范围和特点，合理利用好两种方法，才能取得良好的效果，预测工作的结果才会更加准确无误。X
参考文献：
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统计学定性分析范文5
关键词：AHP方法；科技档案；价值评价
中图分类号： G270.7 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2017）06-31-2
1 规范管理下使用AHP法评价科技档案前提要素
1.1 AHP方法概念
ANP法的中文含义为层次分析法，该方法作为一种决策思维方式，在运用时，能够将复杂的问题得到分解，使其形成各种组成因素，然后再对这些因素按照支配关系实施分组，形成递阶层次，并采取两两对比的措施，完成各类因素重要性的排序工作。该方法是人们决策思维特征的一种有效展示。同时，该方法还是一种定量与定性分析并存的方法，其可以在决策当中，把定量与定性的因素结合起来，采取既定办法实施处理。从而对原先定量问题存在的局限，做到了有效改观。
原先，很多档案工作者，均是采取定性分析办法，完成档案价值评定工作，其中也包含对科技档案价值的评价。关于定量分析的措施，开展不多。然而，现如今，科技档案工作发展越来越快，进而使得越来越多的科技档案工作人员，开始采取量化措施，来对科技档案价值进行分析，并将一些数学研究的办法，纳入到科技档案价值评价当中。
1.2 AHP方法应用时所需注意的问题
①先需要完成定性分析。定性分析在实施时，是根据过往经验来做出判断，该方法在以往科技档案价值评价中，有着诸多应用。然而，受到成套性影响，在对科技档案价值实施分析时，通常也会根据套路作为基础，并根据保管期限表位依据，来对科技档案内容作出直接审阅，从而对科技价值做出逐步分析。AHP法作为定性与定量结合的评价方法，该方法在使用过程中，不管是层次结构的设计，还是判断矩阵的构造，人为因素，都会对结构造成较多影响。②定性分析需对定量分析做到结合。利用AHP法来对科技档案价值实施评价，是建立在研究之上，来对科技档案价值评价体系的构建做出分析。例如，递阶层次结构模型、矩阵模型如何建立，各个因素的相对重要度如何确定？这些都是要求档案管理人员，在工作当中，对科技档案价值评价本质、涉及到的相关要素、评价体系中包含的要素做到充分了解，并能够对各类关系做到充分掌握。不然，若是仅依靠自己经验及想法来构架价值评价体系，则还是停留在定性分析阶段。之所以使用定量分析，便是为了能够对档案价值做出真实反馈。作为信息分析的常见方法，对于定性分析来说，其是对分析对象类型与性质做出分析；而对于定量分析来说，则是对分析对象规模、程度等一系列数值关系作出分析。通常，定性分析当中涉及到的描述性分析较多，哪怕是十分深刻的分析，也只是对对象本质的高度概括，事物量难以得到呈现出来。然而，对于科学来说，若是没有定量成分，则无法获取进一步发展，对实践过程也难以做到普遍应用，仅能够借助以往观念进行指导。
2 科技档案价值评价体系构建过程
2.1 科技档案的价值表征
只有对科技档案价值表征做出有效确定的基础上，方可完成价值评价体系的构建，进而实现对科技档案价值做到有效判定。一般来说，科技档案价值表征在本文中，提到了两大方面。分别为现实利用与综合状况。下面对其进行分析。
2.1.1 现实利用
作为科技档案价值的基础内容，现实利用包含了五个方面，分别为科学研究、经济活动、科技决策、科技人员考核及科技成果甄别等方面。这些内容构建在一起，能对科技档案现实利用情况做出直观反馈。
2.1.2 综合状况
作为科技档案价值的组成部分，综合状况共计分为两个方面，分别为文物收藏及编史。这两项内容，是对科技档案综合状况做出直观反馈。
2.2 递阶层次结构模型的建立
基于上述提到的科技档案价值表征，笔者尝试完成科技档案价值评价体系的构建工作，具体内容如表1所示。
针对上文，笔者完成科技档案价值评价体系的构建工作，并在定量、定性分析的基础上，结合两两比较结果，把主观价值判断项目，采取数量方式确定下来，同时将档案所涉及到的复杂问题实施简化，使其形成对应指标，赋予其重要性权重值，来对科技档案价值实施定量评价。
2.3 两两比较判断矩阵的构造
对准则层内的因素Bk（k=1，2），对目标层起到的影响进行比较，能够使其在目标层内的比重得到确定下来。对准则层内的因素Ck（k=1，2，3，4，5），对准则层内的B1起到的影响进行比较，能够使其在准则层内占据的比重得到确定下来。对子准则层内的因素Dk（k=1，2），对准则层内的因素B2起到的影响进行比较，能够使其在准则层内占据的比值得到确定下来。下面，以子准则层内的因素Ck（k=1，2，3，4，5）比例为案例，取得两个元素ci与cj，采用bij代表ci与cj 对准则层相对重要程度的赋值。借助两两比较所用到的1-9硕确ǎ便可以得出比较矩阵B。同样的操作，便可以得出比较矩阵A与比较矩阵C。
3 科技档案价值评价体系应用时应注意事项
3.1 需对科技文件技术水平做出考虑
由上述计算结果可以得出，B层当中，科技水平具备的权重值最大。所以，在对科技档案价值进行评价时，需对科技水平做到优先考虑。则也是对技术原则的遵从。作为科技档案利用的核心，技术水平能够对需求普遍性做出有效反馈，因此，技术水平应当是对档案价值实施判定的一项重要因素。
3.2 需对投入产出与综合情况做出考虑
不管是科技档案投入产出，还是综合情况，均需对档案利用做出考虑。分别来说，投入产出是对档案本身效益与成本问题有所针对，综合情况是从档案利用情况进行分析的，也这是对科技档案效用原则的遵从。档案存在的意义，是给社会提供服务。所以，对科技档案价值做出考虑时，应当对效用原则做出考虑，并对实际规律做到有效把握。
3.3 需对其他因素做到充分考虑
科技档案价值评价过程较为复杂，若是采取AHP法完成档案价值评价体系构建，则需要科技档案管理人员在递阶层次结构模型、矩阵模型以及各个因素相对重要度确立时，做到对问题分析、涉及因素及档案价值评价体系当中的各个因素之间的关系，做到有效掌握。因此，在对科技档案的价值实施定性、定量时，还要充分结合科技档案工作人员现实工作开展中获取的经验，充分考虑其它因素的出现，同时借助统计学等相关措施，来对科技档案价值评价问题做出有效分析与解答。
4 总结
科技档案价值评价相对来说较为复杂，所涉及到的因素相对较多。若是在价值评价中，采用AHP方法来完成价值评价体系的构建、矩阵模型构建，对各个因素实施分层，并实施相对重要性分析，便能够对科技档案价值做到定量、定性分析，来对科技档案价值评价中所涉及到的难题，做到有效解答。
参 考 文 献
[1] 杨丽敏.浅谈科技档案实体管理与现代化档案信息技术融合[J].中国管理信息化，2016（16）.
统计学定性分析范文6
【论文摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，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、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。
【论文关键词】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).
