广州大学公管管理学院社会统计学课件

社会统计学课件欢迎来到广州大学公共管理学院社会统计学课程本课程将为您揭示数据分析的奥秘，帮助您掌握社会研究的有力工具by课程概述课程目标1掌握社会统计学基本理论和方法，培养数据分析能力课程内容2涵盖数据收集、描述性分析、概率论、推断统计等核心主题学习成果3能够运用统计工具解决实际社会问题，提高决策能力统计学的基本概念总体与样本变量与数据总体是研究对象的全体，样本变量是可测量的特征，数据是是从总体中抽取的部分变量的具体取值统计量与参数统计量描述样本特征，参数描述总体特征数据的收集与组织数据收集方法数据组织技巧•问卷调查•数据清理•实地观察•编码分类•实验研究•数据录入数据描述性分析集中趋势离散趋势包括平均数、中位数和众数，反包括方差、标准差和极差，反映映数据的中心位置数据的分散程度分布形状包括偏度和峰度，描述数据分布的对称性和尖峭程度概率与随机变量概率基础随机变量期望与方差研究事件发生的可能性，是统计推断的基取值由随机试验结果决定的变量，分为离描述随机变量的数字特征，反映其集中趋础散型和连续型势和离散程度概率分布均匀分布1所有可能取值概率相等二项分布2描述n次独立重复试验成功次数泊松分布3描述单位时间内随机事件发生次数正态分布4最重要的连续型概率分布样本抽取确定总体明确研究对象范围选择抽样方法如简单随机抽样、分层抽样确定样本量考虑精度要求和成本执行抽样按照既定方案收集数据总体参数估计点估计1用单一数值估计总体参数区间估计2构造置信区间，给出参数可能范围最大似然估计3寻找使样本出现概率最大的参数值假设检验步骤常见检验

1.提出原假设和备择假设•Z检验

2.选择检验统计量•t检验

3.确定显著性水平•卡方检验

4.计算P值•F检验

5.做出统计决策单因素方差分析定义模型计算方差12研究一个因素对因变量影响的统计方法分解总变异为组间变异和组内变异3构造F统计量4做出结论比较组间均方与组内均方判断因素是否对因变量有显著影响两因素方差分析主效应交互效应研究单个因素对因变量的影响分析两个因素共同作用的影响方差分解多重比较将总变异分解为不同来源的变异进一步分析各水平间的差异简单线性回归建立模型1确定因变量和自变量关系的数学表达式估计参数2使用最小二乘法估计回归系数模型诊断3检验模型的有效性和适用性预测应用4利用回归方程进行预测和决策多元线性回归多变量模型多重共线性变量选择研究多个自变量对因变量的综合影响自变量之间存在相关性，影响估计精度使用逐步回归等方法选择最优变量组合时间序列分析基本组成常用模型•趋势•移动平均•季节性•指数平滑•循环•ARIMA模型•随机波动常见统计软件数据可视化柱状图折线图适合展示分类数据的频数或频率展示数据随时间变化的趋势散点图箱线图显示两个变量之间的关系展示数据的分布特征和异常值统计图表的制作选择合适图表根据数据类型和分析目的选择数据准备整理和转换数据以适应图表格式设计布局确定图表大小、颜色和字体添加标签和说明确保图表清晰易懂统计应用案例市场调查1问卷设计市场细分品牌分析设计科学的问卷，确保数据质量使用聚类分析进行客户群体划分运用对应分析研究品牌定位统计应用案例社会福利2需求评估效果评价使用抽样调查评估社区福利需采用准实验设计评估福利政策求效果资源配置运用多元回归分析影响福利需求的因素统计应用案例风险管理3风险识别1使用探索性数据分析风险评估2应用概率模型和蒙特卡洛模拟风险控制3利用决策树分析和敏感性分析风险监测4采用时间序列分析和控制图统计应用案例政府决策4政策评估预算分配•差分法•多元回归分析•倾向得分匹配•数据包络分析•断点回归设计•层次分析法统计应用案例医疗卫生5流行病学临床试验卫生政策使用生存分析和Cox回归研究疾病发展采用方差分析和协方差分析评估治疗效果运用成本效益分析和决策分析制定政策统计学与大数据数据获取数据存储利用爬虫技术和API接口收集海使用分布式存储系统如Hadoop量数据处理大规模数据数据分析数据可视化采用机器学习算法进行复杂模式运用交互式可视化技术展示复杂识别数据关系统计学与人工智能机器学习基础1统计学为机器学习提供理论支撑深度学习2神经网络模型源于统计学习理论自然语言处理3统计方法在文本分析中发挥关键作用计算机视觉4图像识别利用统计模式识别技术统计学与社会发展经济增长社会公平环境保护统计指标反映经济发展状况，指导宏观政统计分析揭示社会不平等现象，促进公平环境统计数据支持可持续发展决策策制定政策制定统计学的局限性样本代表性因果关系推断样本可能不能完全代表总体，相关不等于因果，需谨慎解释影响推断准确性统计结果模型假设数据质量统计模型基于一定假设，实际垃圾进垃圾出，数据质量直接情况可能违背这些假设影响分析结果统计学的职业发展数据分析师市场研究员精算师在各行各业应用统计方法解决实际问题运用统计技术进行市场调研和消费者行为在保险和金融领域应用统计学进行风险评分析估课程总结与展望基础知识掌握1理解统计学基本概念和方法实践能力提升2能够运用统计软件进行数据分析批判性思维培养3学会质疑数据，理性解读统计结果持续学习4关注统计学前沿发展，拓展应用领域课程作业与考核平时作业期末考核•数据分析报告•闭卷考试•案例分析•开放性数据分析项目•小组项目。