统计学，统计学是科学还是艺术

1，统计学是科学还是艺术

个人觉得是科学，涉及到很多分析和技术软件的操作，是一门专业性很强的学科，

统计学其实属于经济学，也属于数学，说是技术也可以，说是科学也可以艺术不大靠边硬靠也能说得通学科都是相通的

统计学是科学还是艺术

2，统计学中的P是什么 意思

专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。

统计学中的P是什么意思

3，什么是统计学

统计学（statistics）是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。

什么是统计学

4，统计学统计学p和有什么区别

统计学意义（p值）ZT 结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、f检验或卡方检验。这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）。这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即，随着样本量的增加，样本分布形状趋于正态，即使所研究的变量分布并不呈正态。

5，统计学p值计算工具

http://www.graphpad.com/quickcalcs/index.cfm

统计学意义（p值）zt 结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、f检验或卡方检验。这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）。这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即，随着样本量的增加，样本分布形状趋于正态，即使所研究的变量分布并不呈正态。

6，什么是统计学

这是大学的课程统计学是应用数学的分支学科，包括计划编制、总结以及解释不确定的观察资料。概率论在统计学理论的发展上起了一个很关键的作用。学科分支一些科学使用了大量的应用统计学以至它们自己已经独立成一门学科。分支学科有：统计学史理论统计学统计调查分析理论统计核算理论统计监督理论统计预测理论统计逻辑学统计法学描述统计学经济统计学宏观经济统计学微观经济统计学管理统计学科学技术统计学社会统计学教育统计学文化与体育统计学卫生统计学司法统计学社会福利与社会保障统计学生活质量统计学人口统计学环境与生态统计学自然资源统计学环境统计学生态平衡统计学国际统计学

统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。　　统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。

统计学基本理论研究有：概率极限理论及其在统计中应用、树形概率、Banach空间概率、随机PDE’S、泊松逼近、随机网络、马尔科夫过程及场论、马尔科夫收敛率、布朗运动与偏微分方程、空间分支总体的极限、大的偏差与随机中数、序贯分析和时序分析中的交叉界限问题、马尔科夫过程与狄利克雷表的一一对应关系、函数估计中的中心极限定理、极限定理的稳定性问题、因果关系与统计推断、预测推断、网络推断、似然、M——估计量与最大似然估计、参数模型中的精确逼近、非参数估计中的自适应方法、多元分析中的新内容、时间序列理论与应用、非线性时间序列、时间序列中确定模型与随机模型比较、极值统计、贝叶斯计算、变点分析、对随机PDE’S的估计、测度值的处理、函数数据统计分析等。

统计学是收集、整理、分析数据的一门科学，可见数据是统计学的基础，离开了数据，统计方法就无从谈起。统计学发展史说明：先有社会统计学后有数理统计学，先有变量后有随机变量；社会统计学以变量为基础，数理统计学以随机变量为基础；变量与随机变量是即有区别又有联系、且在一定的条件下可以相互转化的数学概念。参见：前沿科学2008年2期《社会统计学与数理统计学的统一》理论。

7，统计调查方案设计应包括哪些方面的内容

统计调查方案一般包括以下基本内容： 1、确定调查目的 2、确定调查对象和调查单位 3、确定调查项目 4、设计调查问卷 5、选择调查方法 6、确定调查时间和调查期限 7、制定调查的组织和实施计划扩展资料调查种类 1、按调查对象包括的范围不同，可分为全面调查和抽样调查。（1）全面调查是对被调查对象中所有的单位全部进行调查，其主要目的是要取得总体的全面、系统、完整的总量资料。（2）抽样调查是对被调查对象中一部分单位进行调查。 2、按登记时间是否连续，可分为经常性调查与一次性调查。 (1）经常性调查，是随着调查对象在时间上的发展变化，而随时对变化的情况进行连续不断的登记。其主要目的是获得事物全部发展过程及其结果的统计资料。 (2）一次性调查：是不连续登记的调查，它是对事物每隔一段时期后在一定时点上的状态进行登记。其主要目的是获得事物在某一时点上的水平、状况的资料。 3、按调查的组织方式不同，可分为统计报表制度和专门调查。 (1）统计报表制度：它是按照国家统一规定的调查要求与文件（指标、表格形式、计算方法等）自下而上的提供统计资料的一种报表制度。 (2）专门调查：是为了某一特定目的而专门组织的统计调查。包括：普查、抽样调查、统计报表、重点调查、典型调查等。参考资料来源：百度百科——统计调查参考资料来源：百度百科——统计调查方案

(1) 调查目的：调查目的要符合客观实际，是任何一套方案首先要明确的问题，是行动的指南。 (2) 调查对象和调查单位：调查对象即总体，调查单位即总体中的个体。 (3) 调查项目：即指对调查单位所要登记的内容。 (4) 调查表：就是将调查项目按一定的顺序所排列的一种表格形式。调查表一般有两种形式：单一表和一览表。一览表是把许多单位的项目放在一个表格中，它适用于调查项目不多时;单一表是在一个表格中只登记一个单位的内容。 (5) 调查方式和方法：调查的方式有普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表制度等。具体收集统计资料的调查方法有：访问法、观察法、报告法等。 (6) 调查地点和调查时间：调查地点是指确定登记资料的地点;调查时间：涉及调查标准时间和调查期限。 (7) 组织计划：是指确保实施调查的具体工作计划。

应包括以下方面的内容： (1) 调查目的：调查目的要符合客观实际,是任何一套方案首先要明确的问题,是行动的指南. (2) 调查对象和调查单位：调查对象即总体,调查单位即总体中的个体. (3) 调查项目：即指对调查单位所要登记的内容. (4) 调查表：就是将调查项目按一定的顺序所排列的一种表格形式.调查表一般有两种形式：单一表和一览表.一览表是把许多单位的项目放在一个表格中,它适用于调查项目不多时;单一表是在一个表格中只登记一个单位的内容. (5) 调查方式和方法：调查的方式有普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表制度等.具体收集统计资料的调查方法有：访问法、观察法、报告法等. (6) 调查地点和调查时间：调查地点是指确定登记资料的地点;调查时间：涉及调查标准时间和调查期限. (7) 组织计划：是指确保实施调查的具体工作计划.

8，95CI在统计学中时什么意思

CI是置信区间。95%CI是指样本推算总体时，CI有95%的可能性包括总体。置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度，其给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。计算公式：置信区间的计算公式取决于所用到的统计量。置信区间是在预先确定好的显著性水平下计算出来的，显著性水平通常称为α(希腊字母alpha)。如前所述，绝大多数情况会将α设为0.05。置信度为(1-α)，或者100×(1-α)%。于是，如果α=0.05，那么置信度则是0.95或95%，后一种表示方式更为常用 [2] 。置信区间的常用计算方法如下： Pr(c1<=μ<=c2)=1-α，其中：α是显著性水平（例：0.05或0.10）；Pr表示概率，是单词probability的缩写；100%*(1-α)或(1-α)或指置信水平（例如：95%或0.95）；表达方式：interval(c1,c2) - 置信区间。

是指样本推算总体时，CI有95%的可能性包括总体。大样本量时，通常以possion分布为原理进行计算。 ci可用来估计总体参数。 ci的范围愈窄，用样本指标估计总体参数的可靠性就愈好。进行假设检验,95%的ci与а=0.05的假设检验等价。当效应值是比值时，若95%的ci包含了1，等价于p0.05，无统计学意义。当效应值是差值是，若95%的ci包含了0，等价于等价于p0.05。扩展资料：举例来说，如果在一次大选中某人的支持率为55%，而置信水平0.95以上的置信区间是（50%,60%），那么他的真实支持率有百分之九十五的机率落在百分之五十和百分之六十之间，因此他的真实支持率不足一半的可能性小于百分之5。如例子中一样，置信水平一般用百分比表示，因此置信水平0.95上的置信空间也可以表达为：95%置信区间。置信区间的两端被称为置信极限。对一个给定情形的估计来说，置信水平越高，所对应的置信区间就会越大。参考资料来源：百度百科-CI

一.ci可用来估计总体参数.ci的范围愈窄,用样本指标估计总体参数的可靠性就愈好. 二. 进行假设检验,95%的ci与а=0.05的假设检验等价.当效应值是比值时,若95%的ci包含了1,等价于p0.05,无统计学意义.当效应值是差值是,若95%的ci包含了0,等价于等价于p0.05,无统计学意义.

一.ci可用来估计总体参数。　　ci的范围愈窄，用样本指标估计总体参数的可靠性就愈好。　　二. 进行假设检验,95%的ci与а=0.05的假设检验等价。　　当效应值是比值时，若95%的ci包含了1，等价于p0.05，无统计学意义。　　当效应值是差值是，若95%的ci包含了0，等价于等价于p0.05。

置信区间(confidence interval,ci) :即按一定的概率估计总体参数所在的范围. 一.CI可用来估计总体参数.ci的范围愈窄,用样本指标估计总体参数的可靠性就愈好. 二. 进行假设检验,95%的CI与а=0.05的假设检验等价.当效应值是比值时,若95%的CI包含了1,等价于p>0.05,无统计学意义.当效应值是差值是,若95%的CI包含了0,等价于等价于p>0.05,无统计学意义.

9，急求医学统计学中的p值

SPSS分析结果处理 * 结果 Crosstabulation Count 结果 Total 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 处理 1.00 42 211 9 14 38 14 328 2.00 13 89 5 6 10 8 131 Total 55 300 14 20 48 22 459 Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 3.267 5 .659 Likelihood Ratio 3.336 5 .648 Linear-by-Linear Association .000 1 .996 N of Valid Cases 459 a 1 cells (8.3%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 4.00. 根据上面结果: P=0.659>0.05 可认为对照组与干预组的各项目之间无显著性差异.