MPU6050数据轻松分析

MPU6050数据轻松分析

这个文章是根据自己学习，查资料的汇总，同时把一些自己的心得加进去。如果有什么不对的，欢迎请大家指正、交流。

邮箱：zhb_account@https://www.sodocs.net/doc/125814211.html,

最近看到加速度计和陀螺仪比较火，而且也有很多人都在研究。于是也在网上淘了一个mpu6050模块，想用来做自平衡小车。可是使用起来就发愁了。网上关于mpu6050的资料的确不少，但是大家都是互相抄袭，然后贴出一段程序，看完之后还是不知道所以然。

经过翻阅各个方面的资料，以及自己的研究在处理mpu6050数据方面有一些心得，在这里和大家分享一下。

在处理加速度计和陀螺仪用到的方法都是比较简单的，这里的简单并不是不需要任何基础知识，只是这些基本知识都是最基本的，比如简单的三角函数，数学计算，物理知识，c 语言以及基本的arduino知识（如果不会arduino会其它单片机也是一样的，本文实践是使用arduino），如果还不具备这些知识那就快去补课吧。

1、加速度和陀螺仪原理

当然，在开始之前至少要弄懂什么是加速度计，什么是陀螺仪吧，否则那后边讲的都是没有意义的。简单的说，加速度计主要是测量物体运动的加速度，陀螺仪主要测量物体转动的角速度。这些理论的知识我就不多说了，都可以在网上查到。这里推荐一篇讲的比较详细的文章《A Guide To using IMU (Accelerometer and Gyroscope Devices) in Embedded Applications》，在网上可以直接搜索到。

2、加速度测量

在开始之前，不知大家是否还记得加速度具有合成定理？如果不记得可以先大概了解一下，其实简单的举个例子来说就是重力加速度可以理解成是由x,y,z三个方向的加速度共同作用的结果。反过来说就是重力加速度可以分解成x,y,z三个方向的加速度。

加速度计可以测量某一时刻x,y,z三个方向的加速度值。而自平衡小车利用加速度计测出重力加速度在x,y,z轴的分量，然后利用各个方向的分量与重力加速度的比值来计算出小车大致的倾角。其实在自平衡小车上非静止的时候，加速度计测出的结果并不是非常精确。因为大家在高中物理的时候都学过，物体时刻都会受到地球的万有引力作用产生一个向下的重力加速度，而小车在动态时，受电机的作用肯定有一个前进或者后退方向的作用力，而加速度计测出的结果是，重力加速度与小车运动加速度合成得到一个总的加速度在三个方向上的分量。

不过我们暂时不考虑电机作用产生的运动加速度对测量结果的影响。因为我们要先把复杂的事情分解成一个个简单的事情来分析，这样才能看到成果，才会有信心继续。

下边我们就开始分析从加速度得到角度的方法。如下图，把加速度计平放，分别画出xyz 轴的方向。这三个轴就是我们后边分析所要用到的坐标系。

把mpu6050安装在自平衡车上时也是这样的水平安装在小车底盘上的，假设两个车轮安装时车轴和y轴在一条直线上。那么小车摆动时，参考水平面就是桌面，并且车轴（y轴）与桌面始终是平行的，小车摆动和移动过程中y轴与桌面的夹角是不会发生变化的，一直是0度。发生变化的是x轴与桌面的夹角以及z轴与桌面的夹角，而且桌面与x轴z轴夹角变化度数是一样的。所以我们只需要计算出x轴和z轴中任意一个轴的夹角就可以反映出小车的倾斜的情况了。

为了方便分析，由于y轴与桌面夹角始终不变，我们从y轴的方向俯看下去，那么这个问题就会简化成只有x轴和z轴的二维关系。假设某一时刻小车上加速度计（mpu6050）处于如下状态，下图是我们看到简化后的模型。

在这个图中，y轴已经简化和坐标系的原点o重合在了一起。我们来看看如何计算出小车的倾斜角，也就是与桌面的夹角a。上图g是重力加速度，gx、gz分别是g在x轴和z轴的分量。

由于重力加速度是垂直于水平面的，得到：

角a+角b=90度

X轴与y轴是垂直关系，得到：

角c+角b=90度

于是轻松的就可以得出：

角a=角c

根据力的分解，g、gx、gz三者构成一个长方形，根据平行四边形的原理可以得出：角c=角d

所以计算出角度d就等效于计算出了x轴与桌面的夹角a。前边已经说过gx是g在x 轴的分量，那么根据正弦定理就可以得出：

Sind=gx/g

得到这个公式可是还是得不到想要的角度，因为需要计算反正弦，而反正弦在单片机里不是很好计算。

为了得到角度，于是又查了相关资料，原来在角度较小的情况下，角度的正弦与角度对应的弧度成线性关系。先看看下边的图：

这个图x轴是角度，取值范围是0~90度，有三个函数曲线，分别是：

Y=sinx 正弦曲线

Y=x*3.14/180 弧度

Y=0.92*x*3.14/180 乘以一个0.92系数的弧度

从图上可以看出，当角度范围是0~29度时：

sinx=x*3.14/180

对于自平衡车来说，小车的摆动范围在-29~29度之内，如果超过这个范围，小车姿态也无法调整，所以对于自平衡小车sinx=x*3.14/180基本上是成立的。当然有时候也会担心-29~29度的摇摆范围还是无法满足需求。那可以给上边的公式乘一个系数。得到如下公式：Sinx=k*x*3.14/180

从上边的函数对比图可以看出，当系数取0.92时，角度范围可以扩大到-45~45度。

经过这一系列的分析，终于得到角度换算方法：

由

Sind=gx/g

Sind=k*d*3.14/180

得到：

gx/g=k*d*3.14/180

那么角度就可以通过如下公式计算出：

d=180*gx/(k*g*3.14)

而gx可以从加速度计里读出来，所以这下角度就可以轻松得到了。而之前也说过这个角度不是很精确，但是至少可以反映出角度变化的趋势。不过可以通过卡尔曼滤波等算法把加速度计读出的角度和陀螺仪读出的角度结合起来，使小车的角度更加准确。

3、陀螺仪

通过陀螺仪来测量角度就很简单了，因为陀螺仪读出的是角速度，大家都知道，角速度乘以时间，就是转过的角度。把每次计算出的角度做累加就会等到当前所在位置的角度。先看下图：

假设最初陀螺仪是与桌面平行，单片机每tms读一次陀螺仪的角速度，当读了三次角速度以后z轴转到上图的位置，则在这段时间中转过的角度为x：

角x=角1+角2+角3

假设从陀螺仪读出的角速度为w，那总角度为：

X=(w1*t1+w2*t2+w3*t3)/1000

假设经过n次，那么总的角度如下：

X=(w1*t1+w2*t2+w3*t3+…+wn*tn)/1000

实际上这就是一个积分过程。

其实这种计算出来的角度也存在一定的误差，而且总的角度是经过多次相加得到的，这样误差就会越积累越大，最终导致计算出的角度与实际角度相差很大。于是也可以使用卡尔曼滤波把加速度计读出的角度结合在一起，使计算出的角度更准确。

4、mpu6050与arduino连接

为了方便大家学习和复制，同时也应大家的要求，详细列出从哪里可以找到，对比了很多觉得这个是最划算和实用的，供大家参考

5、Arduino代码

在开始之前先介绍一下用到的组件和算法。Mpu6050是通过i2c接口和arduino连接，所以需要i2c库，另外mpu6050也有现成的库。由于陀螺仪本身就有偏差，多次积累之后偏差会越来越大越来越不准确，所以需要用一些滤波算法来校正，这里用的是卡尔曼滤波算法。

卡尔曼滤波在网上讲的很多，这里就不多说了。网上有一个测量温度的通俗版，另外维基百科里的介绍比较简单。有兴趣的可以去研究一下。另外也可以用其它算法来滤波，这里也只是做演示所以不多介绍。

// Arduino Wire library is required if I2Cdev I2CDEV_ARDUINO_WIRE implementation

// is used in I2Cdev.h

#include "Wire.h"

// I2Cdev and MPU6050 must be installed as libraries, or else the .cpp/.h files

// for both classes must be in the include path of your project

#include "I2Cdev.h"

#include "MPU6050.h"

// class default I2C address is 0x68

// specific I2C addresses may be passed as a parameter here

// AD0 low = 0x68 (default for InvenSense evaluation board)

// AD0 high = 0x69

MPU6050 accelgyro;

int16_t ax, ay, az;

int16_t gx, gy, gz;

double total_angle=0;

#define LED_PIN 13

/* 把mpu6050放在水平桌面上，分别读取读取2000次，然后求平均值*/

#define AX_ZERO (-1476) /* 加速度计的0偏修正值*/

#define GX_ZERO (-30.5) /* 陀螺仪的0偏修正值*/

void setup() {

// join I2C bus (I2Cdev library doesn't do this automatically)

Wire.begin();

// initialize serial communication

// (38400 chosen because it works as well at 8MHz as it does at 16MHz, but

// it's really up to you depending on your project)

Serial.begin(38400);

// initialize device

Serial.println("Initializing I2C devices...");

accelgyro.initialize();

// verify connection

Serial.println("Testing device connections...");

Serial.println(accelgyro.testConnection() ? "MPU6050 connection successful" : "MPU6050 connection failed");

}

/* 通过卡尔曼滤波得到的最终角度*/

float Angle=0.0;

/*由角速度计算的倾斜角度*/

float Angle_gy=0.0;

float Q_angle=0.9;

float Q_gyro=0.001;

float R_angle=0.5;

float dt=0.01; /* dt为kalman滤波器采样时间; */

char C_0 = 1;

float Q_bias, Angle_err;

float PCt_0=0.0, PCt_1=0.0, E=0.0;

float K_0=0.0, K_1=0.0, t_0=0.0, t_1=0.0;

float Pdot[4] ={0,0,0,0};

float PP[2][2] = { { 1, 0 },{ 0, 1 } };

/* 卡尔曼滤波函数,具体实现可以参考网上资料,也可以使用其它滤波算法*/

void Kalman_Filter(float Accel,float Gyro)

{

Angle+=(Gyro - Q_bias) * dt;

Pdot[0]=Q_angle - PP[0][1] - PP[1][0];

Pdot[1]=- PP[1][1];

Pdot[2]=- PP[1][1];

Pdot[3]=Q_gyro;

PP[0][0] += Pdot[0] * dt;

PP[0][1] += Pdot[1] * dt;

PP[1][0] += Pdot[2] * dt;

PP[1][1] += Pdot[3] * dt;

Angle_err = Accel - Angle;

PCt_0 = C_0 * PP[0][0];

PCt_1 = C_0 * PP[1][0];

E = R_angle + C_0 * PCt_0;

if(E!=0)

{

K_0 = PCt_0 / E;

K_1 = PCt_1 / E;

}

t_0 = PCt_0;

t_1 = C_0 * PP[0][1];

PP[0][0] -= K_0 * t_0;

PP[0][1] -= K_0 * t_1;

PP[1][0] -= K_1 * t_0;

PP[1][1] -= K_1 * t_1;

Angle += K_0 * Angle_err;

Q_bias += K_1 * Angle_err;

}

void loop() {

// read raw accel/gyro measurements from device

double ax_angle=0.0;

double gx_angle=0.0;

unsigned long time=0;

unsigned long mictime=0;

static unsigned long pretime=0;

float gyro=0.0;

if(pretime==0)

{

pretime=millis();

return;

}

mictime=millis();

accelgyro.getMotion6(&ax, &ay, &az, &gx, &gy, &gz);

/* 加速度量程范围设置2g 16384 LSB/g

* 计算公式：

* 前边已经推导过这里再列出来一次

* x是小车倾斜的角度,y是加速度计读出的值

* sinx = 0.92*3.14*x/180 = y/16384

* x=180*y/(0.92*3.14*16384)=

*/

ax -= AX_ZERO;

ax_angle=ax/262;

/* 陀螺仪量程范围设置250 131 LSB//s

* 陀螺仪角度计算公式:

* 小车倾斜角度是gx_angle,陀螺仪读数是y,时间是dt * gx_angle +=(y/(131*1000))*dt

*/

gy -= GX_ZERO;

time=mictime-pretime;

gyro=gy/131.0;

gx_angle=gyro*time;

gx_angle=gx_angle/1000.0;

total_angle-=gx_angle;

dt=time/1000.0;

Kalman_Filter(ax_angle,gyro);

Serial.print(ax_angle); Serial.print(",");

Serial.print(total_angle); Serial.print(",");

Serial.println(Angle);

pretime=mictime;

}

Mpu6050取值范围调整的方法,修改MPU6050库中的mpu6050.cpp,修改initialize函数中标成红色的行。

void MPU6050::initialize() {

setClockSource(MPU6050_CLOCK_PLL_XGYRO);

setFullScaleGyroRange(MPU6050_GYRO_FS_250); /* 陀螺仪取值范围*/

setFullScaleAccelRange(MPU6050_ACCEL_FS_2); /* 加速度计取值范围*/

setSleepEnabled(false); // thanks to Jack Elston for pointing this one out!

}

下别贴出分析出的图供大家参考,图是使用SericalChart，通过收到的串口数据绘制的。

红色的是陀螺仪读出的角度，绿色的是加速度计读出的角度。

红色是陀螺仪读出的角度，绿色是加速度计读出的角度，黄色是卡尔曼滤波融合后的角度，由于参数调整的不是很好，可以看出黄色曲线有滞后的现象。

科研常用的实验数据分析与处理方法

科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一

常用的数理统计及数据处理方法

常用的数理统计及数据处理方法 水泥厂生产中的质量控制和分析都是以数据为基础的技术活动。如果没有数据的定量分析，就无法形成明确的质量概念。因此，必须通过对大量数据的整理和分析，才能发现事物的规律性和生产中存在的问题，进而作出正确的判断并提出解决的方法。 第一节数理统计的有关概念 一、个体、母体与子样 在统计分析中，构成研究对象的每一个最基本的单位称为个体。 研究对象的所有个体的集合即全部个体称为母体或总体，它可以无限大，也可以是有限的，如一道工序或一批产品、半成品、成品，可根据需要加以选择。 进行统计分析，通常是从母体中随机地选择一部分样品，称为子样（又称样本）。用它来代表母体进行观察、研究、检验、分析，取得数据后加以整理，得出结论。取样只要是随机和足够的数量，则所得结论能近似地反映母体的客观实际。抽取样本的过程被称作抽样；依据对样本的检测或观察结果去推断总体状况，就是所谓的统计推断，也叫判断。 例如，我们可将一个编号水泥看成是母体，每一包水泥看成是个体，通过随机取样（连续取样或从20个以上不同部位取样），所取出的12kg检验样品可称为子样，通过检验分析，即可判断该编号水泥（母体）的质量状况。 二、数据、计量值与计数值 1，数据 通过测试或调查母体所得的数字或符号记录，称为数据。在水泥生产中，无任对原材料、半成品、成品的检验，还是水泥的出厂销售，都要遇到很多报表和数据，特别是评定水泥质量好坏时，更要拿出检验数据来说明，所以可用与质量有关的数据来反映产品质量的特征。 根据数据本身的特征、测试对象和数据来源的不同，质量检验数据可分为计量值和计算值两类。 2，计量值 凡具有连续性或可以利用各种计量分析一起、量具测出的数据。如长度、质量、温度、化学成分、强度等，多属于计量值数据。计量值也可以是整数，也可以是小数，具有连续性。

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以

化验室分析数据管理制度

化验室分析数据管理制度 一、原始记录填写 1、数据要保持完整性。 2、要用专用的记录表格填写检查全过程，按此记录出具检验结果，字迹清晰、 工整。 3、填写记录要按计量法规单位填写。 4、操作者必须在检验记录单和检验结果单上签字，由部门主管审核，并对记录 结果负责。 5、原始记录是化验室重要的需要保存的资料，一般中控分析原始记录保留一年，原材料及成品分析原始记录保留二年。对原始记录要求：要用圆珠笔或钢笔在实验的同时记录在本上，不应事后抄在本上。可事先设计合理的格式。 6、要详尽、清楚、真实地记录测定条件仪器、试剂、数据及操作人员。 7、采用法定计量单位。数据应按测量仪器的有效读数位记录，发现观测失误应注名。 8、数据整理要求用清晰的格式把大量数据表达出来，必须保持原始数据应有的信息。 二、实验数据上报 1、化验员得出化验数据后，规范填写在原始记录表格上，并及时上报科室负责人员。 2、科室负责人负责统计化验数据，制作化验数据统计表，仔细核对，确保数据的准确性，没有漏报、错报现象。 3、严格按照规定时间上报数据，上报统计表格的及时性、真实性、客观性、一致性，对所上报表格的真实性负责。 4、各类统计表格统一管理，不得遗失。 三、异常数据处理 异常数据指不符合之前累积的未定型数据得到的结果，或者不符合积累的相同方法得到的测试数据。 1、化验人员发现异常数据后，立即向化验室负责人上报，分析人员立即保存化验样品以及化验室用的药品、溶液待进行调查。 2、根据下列情况，对测试异常数据进行调查，并将最终调查结论上报给监测站

进行人员的针对性培训和考核。 4、实验异常数据调查报告见附件1 。 四、实验数据保密 1、本化验室的业务技术水平，技术、规划等，检测仪器设备技术条件、非标准 检验方法、其他涉及本化验室权益的技术资料等，化验室人员要对以上内容保密 2、属于保密范围内的技术资料和文件，由有关人员传阅和处理，不得擅自复制或私自转借外单位人员。 3、检验原始记录、结果报告、各种质量活动计划和记录未经上报审批，不得交于化验室外人员。 4、保密文件由化验室安排专人负责，使用后的文件即时存档，未经上报审批不 得随意复印、传阅、并严禁作为废物出售。 五、化验员考核 1、对初次违返本管理制度者，化验室对当事人提出批评与教育。 2、对再次或多次违反本管理办法者，化验室有权对当事人进行通报批评； 3、对因违反本管理办法造成安全事故、设备丢失等经济损失，或造成管理混乱 的，视情节与经济损失情况对当事人进行严肃处理，或按经济损失进行赔偿。

试验原始记录和数据处理程序

试验原始记录和数据处理程序 1 总则 1.1为了加强工程试验管理，规范原始记录和数据处理程序，特制定本制度。 1.2本制度适用于公司及分公司所有项目。 2 原始记录 2.1原始记录是记述试验过程中的各种试验现象及检测数据的原始资料，必须详细记录，以保证其真实性和可追溯性。 2.2试验人员在进行试验过程中，要认真做好相关试验的原始记录。 2.3原始记录按要求的格式和内容填写，按统一的编号规则编号。 2.4原始记录应注明试验检测时所采用的标准号，记录使用主要仪器的型号、编号、量程等。对有温、湿度要求的检测项目应记录测试过程的温度、湿度。 2.5原始记录各项内容应逐项填写，没有内容的地方填“/”。所采用的计量单位，符号和计算公式必须按有关规定、规范要求执行。 2.6原始记录应真实地记录试验现象、数据及情况，不准转抄。仪器自动记录数据应剪下贴在原始记录纸上，同时应有试验人员应签名。 2.7原始记录必须用黑色中性笔或钢笔填写，字迹要工整、清晰、完整，不得任意涂改、贴盖。如数据确需更改时，应在错数上划两条平行横线，在其上方填写正确的数据，并加盖更改人员名章。

2.8原始记录应由专人校核，校核内容主要包括但不限于：检测项目、检测标准、测试数据、仪器精度、计量单位、数据处理、计算公式及结果等。 2.9原始记录必须有试验、计算、复核人签名，不得漏签或代签。 2.10原始记录未经许可不得借阅或抄录。 3 数据处理 3.1检测数据有效位数的确定 检测数据的有效位数应与检测系统的准确度相适应，不足部分以“0”补齐。 3.2数据计算 同一参数检测数据个数少于3时用算术平均值法、个数大于3时用数据统计方法求代表值。 3.2区分可剔除异常值和不可剔除异常值 应使用三台与检测仪器准确度相同的仪器对检测项目进行重复性检验，若检测结果与原始数据相符，则证明此异常值是由产品性能波动造成的；若不相符，则证明此值是因仪器设备造成的，可以剔除。 3.3数值修约 3.3.1拟舍弃的数字小于5时，则舍去。 3.3.2拟舍弃的数字大于5或等于5且其后还有非0的数字时，则进1，即保留的末位数再加1。 3.3.3拟舍弃的数字为5且其后无数字或皆为0时，若所保留的末位数字为奇数则进1，为偶数则舍弃，即保证末位数字为偶数。

16种常用的数据分析方法汇总

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）

逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）

检验原始记录规范

检验原始记录规范 1 范围 本规范规定了检验原始记录（以下简称原始记录）的基本要求、格式和填写要求。 2 术语 2.1 测定值 测定时，从仪器仪表或量具上读取的数值。 2.2 给定值 为了得到测定值而按标准规定给出的标准试剂（或试样）特性的量值。 2.3 计算值 由给定值和测定值经计算公式，按有效数字运算规则计算所得到的数值。 2.4 灭菌 用物理或化学的方法杀灭传播媒介上所有的微生物，使其达到无菌。 2.5 消毒 用物理或化学的方法杀灭或清除传播媒介上的病原微生物，使其达到无害化。 3 基本要求 3.1 原始记录的内容应包括与检验有关的一切资料、数据和现象，完整地记 录全过程。 3.2 每一样品的原始记录应给出足够的信息以保证检验能够再现。 3.3 原始记录要格式化，每类样品应有固定的格式。 3.4 多个产品的同一检验项目的原始记录不准集中填写。

3.5 填写原始记录最好用钢笔（蓝色或黑色），也可使用碳素笔，禁止用铅笔。 3.6 字迹清晰、端正，尤其是0到9这10个阿拉伯数字和计量单位的书写。 3.7 改正错误的时要用“杠改法”（在需要改正的地方用红色笔划一横杠，在其右上方进行修改），并加盖改正人本人印章或签字确认。 3.8 记录应卷面整齐、洁净。同一页中不准使用两色或两色以上的墨水。 3.9 原始记录不允许重新抄写整理，要保持原始记录的原始属性。 3.10 对因检测、填写或其他原因造成得失误，使原始记录出现多处错误或卷面不洁欲作废的原始记录，不准撕毁废弃，应加盖“作废”（红色）章，仍与重新填写的原始记录一起存档。 4 填写要求 4.1 样品编号 样品编号为样品唯一性标识号，由业务室负责编写，原始记录样品编号应与检验报告及送样单编号一致。 4.2 共页第页 4.2.1 原始记录总页数等于手填原始记录页数与仪器设备自动记录页数之和。 4.2.2 手填写的原始记录应采用A4幅面纸，并算为1页：仪器设备自动记录纸不小于32开为1页；如小于32开，要粘贴在A4幅面原始记录纸上。 4.2.3 从第1起，按顺序排列。 4.3 检验项目 检验项目名称应与产品检验标准中规定的名称一致。如果一个检验项目需引用另一个检验项目的数据，在检验项目栏内应填写两个检验项目名称；本栏内还

附录 原始记录的基本要求

附录原始记录的基本要求 原始记录是指在实验室中进行科学研究过程中，应用实验、观察、调查或资料分析等方法，根据实际情况直接记录或统计形成的各种数据、文字、图表、图片、照片、声像等原始资料，是进行科学实验过程中对所获得的原始资料的直接记录，可作为不同时期深入进行该课题研究的基础资料。实验原始记录应该能反映实验中最真实最原始的情况。原始记录的准确真实性程度直接关系到检验报告的质量，为此检验人员要获得正确的检验报告必须做到认真记录仪器设备、试剂药品等的使用情况、检验环境情况、检验过程中出现的异常情况等。准确读取和正确记录有效数字，记录时应依所使用仪器精度而定，不能随意增减位数，要反应实际情况。有效数字要进行正确的修约和运算。准确的原始记录是检验过程的真实记录，是检验复查的可靠依据，一份完整的检验报告一定要包括该份样品检验过程的原始记录。 （一）原始记录基本内容 1.与检测有关的全部数据和现象，以及记录数据和现象的一切资料，如表格、图、简图、照片、磁盘等。 2.唯一的识别标记。 3.编页号。 4.检测项目名称、计量单位、检测条件 5.检测依据。 6.检测环境要求。 7.环境设施与实际条件。 8.检测用仪器设备名称、规格型号、分辨率、编号。 9.样品编号、样品名称、样品数量、规格型号、生产批号、收样日期。 10.样品状况描述。 11.检测时间。 12.样品、试样的制备、检测条件 13.检测结果的测定值、计量单位、检测次数。 14.计算公式、计算结果、最终检测值。 15.检测人员、校核人员签字及日期。 （二）原始记录内容要求 1.记录内容应具有原始性、真实性、可溯源性。 2.记录之间应具有唯一识别性。 3.标准、仪器设备、环境条件、检测方法、计量、术语、符号具有正确性、完整性。 4.测量位置、次数符合标准（技术规范）规定的要求。 5.数据处理（计量单位、计算、有效数字位数、有效数字修约）具有正确性、准确性。 6.记录内容和格式及其填写应完整、正确，表达准确、规范。 7.原始记录材料具有可保存性、满足检测的复现性要求。 8.原始记录表格应满足检测部门的检测需要，依据相应的检测标准制定，由部门技术/质量负责人审核，技术负责人批准。 (三)实验原始记录的书写规范要求 1.每项检测都应按照产品标准（检验细则）选用相应的原始记录格式文件，保证原始记录符合产品标准（检验细则）规定，并满足复现性要求和质量统计与分析要求。 2.每个产品的检测项目必须记录在相应的原始记录上，不得将不同产品的同一检测项目和检测结果填写在一份原始记录上，保证原始记录对检测样品的唯一识别性。

原始记录规范

原始记录的书写细则（针对分析检验记录） 原始记录是出具资料的依据，是进行科学研究和技术总结的原始资料；为保证药品研究工作的科学性和规范化，原始记录必须做到：记录原始、真实，内容完整、齐全，书写清晰、整洁。 1、检验记录的基本要求： 1.1 原始记录应采用统一印制的活页记录纸、实验记录本和各类专用检验记录表格(见附件)，并用蓝黑墨水或碳素笔书写(显微绘图可用铅笔)。凡用微机打印的数据与图谱，应剪贴于记录上的适宜处，并有操作者签名；如系用热敏纸打印的数据，为防止日久褪色难以识别，应以蓝黑墨水或碳素笔将主要数据记录于记录纸上。 1.2 检验人员在检验前，应逐一查对检品的编号、品名、规格、批号和效期，生产单位或产地，检验目的和收检日期，以及样品的数量和封装情况等，并将样品的编号与品名记录于记录纸上。 1.3 原始检验记录，应先写明检验的依据。凡按中国药典、部颁标准、地方药品标准或国外药典检验者，应列出标准名称、版本和页数；凡按送验者所附检验资料或有关文献检验者，应先检查其是否符合要求，并将前述有关资料的影印件附于检验记录之后，或标明归档编码。 1.4 检验过程中，可按检验顺序依次记录各检验项目，内容包括：项目名称，检验日期，操作方法（如系完全按照1.3检验依据中所载方法，可简略扼要叙述；但如稍有修改，则应将改变部分全部记录），实验条件（如实验温度，仪器名称型号和校正情况等），观察到的现象（不要照抄标准，而应是简要记录检验过程中观察到的真实情况；遇有反常的现象，则应详细记录，并鲜明标出，以便进一步研究），实验数据，计算（注意有效数字和数值的修约及其运算,详见《中国药品检验标准操作规范》第414页）和结果判断等；均应及时、完整地记录，严禁事后补记或转抄。如发现记录有误，可用单线划去并保持原有的字迹可辩，不得擦抹涂改；并应在修改处签名或盖章，以示负责。检验或试验结果，无论成败（包括必要的复试），均应详细记录、保存。对废弃的数据或失败的实验，应及时分析其可能的原因，并在原始记录上注明。 1.5 检验中使用的标准品或对照品，应记录其来源、批号和使用前的处理；用于

大数据的统计分析方法

统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。

动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。 五、平衡分析法 平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。 六、综合评价分析 社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。 进行综合评价包括四个步骤：

大学物理实验_常用的数据处理方法

1.7 常用的数据处理方法 实验数据及其处理方法是分析和讨论实验结果的依据。在物理实验中常用的数据处理方法有列表法、作图法、逐差法和最小二乘法（直线拟合）等。 1.7.1 列表法 在记录和处理数据时，常常将所得数据列成表。数据列表后，可以简单明确、形式紧凑地表示出有关物理量之间的对应关系；便于随时检查结果是否合理，及时发现问题，减少和避免错误；有助于找出有关物理量之间规律性的联系，进而求出经验公式等。 列表的要求是： （1）要写出所列表的名称，列表要简单明了，便于看出有关量之间的关系，便于处理数据。 （2）列表要标明符号所代表物理量的意义（特别是自定的符号），并写明单位。单位及量值的数量级写在该符号的标题栏中，不要重复记在各个数值上。 （3）列表的形式不限，根据具体情况，决定列出哪些项目。有些个别的或与其他项目联系不大的数据可以不列入表内。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。 （4）表中所列数据要正确反映测量结果的有效数字。 列表举例如表1-2所示。 表1-2铜丝电阻与温度关系 1.7.2 作图法 作图法是将两列数据之间的关系用图线表示出来。用作图法处理实验数据是数据处理的常用方法之一，它能直观地显示物理量之间的对应关系，揭示物理量之间的联系。 1．作图规则 为了使图线能够清楚地反映出物理现象的变化规律，并能比较准确地确定有关物理量的量值或求出有关常数，在作图时必须遵守以下规则。 （1）作图必须用坐标纸。当决定了作图的参量以后，根据情况选用直角坐标纸、极坐标纸或其他坐标纸。 （2）坐标纸的大小及坐标轴的比例，要根据测得值的有效数字和结果的需要来定。原则上讲，数据中的可靠数字在图中应为可靠的。我们常以坐标纸中小格对应可靠数字最后一位的一个单位，有时对应比例也适当放大些，但对应比例的选择要有利于标实验点和读数。最小坐标值不必都从零开始，以便做出的图线大体上能充满全图，使布局美观、合理。 （3）标明坐标轴。对于直角坐标系，要以自变量为横轴，以因变量为纵轴。用粗实线在坐标纸上描出坐标轴，标明其所代表的物理量（或符号）及单位，在轴上每隔一定间距标明

检验原始记录规范标准[详]

检验原始记录规 1 围 本规规定了检验原始记录（以下简称原始记录）的基本要求、格式和填写要求。 2 术语 2.1 测定值 测定时，从仪器仪表或量具上读取的数值。 2.2 给定值 为了得到测定值而按标准规定给出的标准试剂（或试样）特性的量值。 2.3 计算值 由给定值和测定值经计算公式，按有效数字运算规则计算所得到的数值。 2.4 灭菌 用物理或化学的方法杀灭传播媒介上所有的微生物，使其达到无菌。 2.5 消毒 用物理或化学的方法杀灭或清除传播媒介上的病原微生物，使其达到无害化。 3 基本要求 3.1 原始记录的容应包括与检验有关的一切资料、数据和现象，完整地记 录全过程。 3.2 每一样品的原始记录应给出足够的信息以保证检验能够再现。 3.3 原始记录要格式化，每类样品应有固定的格式。 3.4 多个产品的同一检验项目的原始记录不准集中填写。

3.5 填写原始记录最好用钢笔（蓝色或黑色），也可使用碳素笔，禁止用铅笔。 3.6 字迹清晰、端正，尤其是0到9这10个阿拉伯数字和计量单位的书写。 3.7 改正错误的时要用“杠改法”（在需要改正的地方用红色笔划一横杠，在其右上方进行修改），并加盖改正人本人印章或签字确认。 3.8 记录应卷面整齐、洁净。同一页中不准使用两色或两色以上的墨水。 3.9 原始记录不允许重新抄写整理，要保持原始记录的原始属性。 3.10 对因检测、填写或其他原因造成得失误，使原始记录出现多处错误或卷面不洁欲作废的原始记录，不准撕毁废弃，应加盖“作废”（红色）章，仍与重新填写的原始记录一起存档。 4 填写要求 4.1 样品编号 样品编号为样品唯一性标识号，由业务室负责编写，原始记录样品编号应与检验报告及送样单编号一致。 4.2 共页第页 4.2.1 原始记录总页数等于手填原始记录页数与仪器设备自动记录页数之和。 4.2.2 手填写的原始记录应采用A4幅面纸，并算为1页：仪器设备自动记录纸不小于32开为1页；如小于32开，要粘贴在A4幅面原始记录纸上。 4.2.3 从第1起，按顺序排列。 4.3 检验项目 检验项目名称应与产品检验标准中规定的名称一致。如果一个检验项目需引用另一个检验项目的数据，在检验项目栏应填写两个检验项目名称；本栏还可填

市场调查中常用的数据分析方法和手段

第四编 市场调查中的数据分析 第十五章 市场调查数据的录入与整理 第一节 调查问卷的回收与编辑 数据资料的处理过程是从回收第一份问卷开 始的。按照事先调查方案的计划，尽量确保每份问 卷都是有效问卷（所谓“有效”问卷，指的是在调 查过程中按照正确的方式执行完成的问卷）。问卷 回收以后，督导员必须按照调查的要求，仔细的检 查问卷。检查问卷的目的在于将有错误填写，或者是挑出不完整或不规范的问卷，保证数据的准确性。所谓错误填写即出现了那些不合逻辑或根本不可能的结果，通过对调查员的复核，可以检查出哪些调查员没有按照调查的要求去访问，那么，该调查员完成的问卷可能存在很多问题。还有可能出现漏答了某些必须回答的问题，比如被访者的人口特征等基本情况，造成问卷回答不完整。 鉴于这些情况，不管是由于调查员造成的还是被访者的原因，通常有两种方式进行补救：对于出现漏答的问卷，通常要求调查员对受访者进行重访，以补充未答的问题；如果不便于重访或重访后的问卷还有问题，数目不是很多，可以当作缺失值计。如果数量非常大，这份问卷就只能当作废卷处理，并且按照被访对象的抽样条件， 补作相关的样本。 问卷检查

问卷的检查一般是指对回收问卷的完整性和访问质量的检查，目的是要确定哪些问卷可以接受，哪些问卷要作废。检查的要点包括：（1）规定详细的检查规则，一份问卷哪些问题是必须填写完整的，哪些问题出现缺失时可以容忍等，使督导员明确检查问卷的每一项流程。 （2）对于每份调查员交回来的问卷必须彻底地检查，以确认调查员或者被访者是否按照相关的要求完成了访问，并且完整的记录在问卷恰当的位置。 （3）应该将问卷分成三种类型，一种是完成的问卷，一种是作废的问卷，第三种是有问题的问卷，但是通过追访还可以利用的问卷。 （4）如果抽样中有配额的要求，那么应将完成的问卷中的配额指标进行统计分析，确定问卷是否完成配额的要求，以便及时的补充不足的样本。 （5）通常有下面的情况的问卷是不能接受的：所回收的问卷明显不完整，缺了一页或者多页；问卷中有很多内容没有填答；问卷的模式说明调查员（被访者）没有理解或者遵循访问指南回答等；问卷的答案几乎没有什么变化，如在态度的选项上全部选择第ｘ项的情况；问卷的被访者不符合抽样要求；问卷的回收日期超过了的访问的时限等。

原始记录表

原始记录表 PH检测原始记录表 环境温度 : 环境湿度: 检测日期 : 水样编号取样地点取样时间 PH值 备注分析方法:玻璃电极法GB/T6920-1986 校正校准:PH=4.00 PH=6.86 PH=9.18 检测: 审核: SS检测原始记录表 环境温度 : 环境湿度: 检测日期 : - 差值(mg)M2容器+滤膜重量M(g) 容器+滤膜+悬浮物重量M(g) 结果mg/L 12M 1水样编号取样地点取样时间 第1次第2次第3次终值第1次第2次第3次终值 6计算公式 : (M- M)×10/V 21 干燥条件 : 103?,105? 备注: 重量法两次称量差不得超过0.0005g 检测: 审核: CODcr检测原始记录表 环境温度 : 环境湿度: 检测日期 : 标定硫酸亚铁铵溶液浓度值=0.2500×10.00/V= mol/L 标定日期年月日 取样计算结果水样编号取样地点取样时间体积滴定读数(ml) mg/L (ml) V V V 始终耗 \ \ \ 空白1 \ \ \ 空白2

计算公式 CODcr=(V-V)×C×8×1000/V 01 备注分析方法:重铬酸钾法GB/T11914-1989 检出限:5mg/L 分析仪器:酸式滴定管 检测: 审核: BOD检测原始记录表 5 环境温度 : 环境湿度: 检测日期 : NaSO浓度标定值=10.00×0.0250/V mol/L= mol/L 223 标定时间: 年月日 水样编号取样地点取样时间稀释倍数当日测定值五日测定值 BOD值(mg/L) 5当日滴定量五日滴定量溶解氧值溶解氧值 值M(mL) 值M(mL) C(mg/L) C(mg/L) 1212 空白 / / (C-C)-B-BfMV，8，1000，，12121分析方法:稀释接种法GB/T17488—1987 检出限:2.0 mg/L 溶解氧C(O, mg/L)= BOD(mg/L)= 25备注 100f2检测: 审核:

常用数据分析方法

常用数据分析方法 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析；问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X 与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差

污水厂原始记录

污水处理厂的原始记录 污水处理厂运行过程中的原始记录与统计报表有很多用途，它可为污水长的管理人员提供直接的生产运转数据、设备性能数据、处理效果等等，人们可以根据这些原始记录和统计表表来调度污水处理的运转，判断与制定设备的维修、保养、更新计划，从记录和报表的内容上来检查工作人员的工作责任心与实际工作能力，也可以作为管理人员和领导者总结污水处理厂的运转管理经验、决策污水厂的挖潜改造和发展规划的依据；同时，原始记录和报表还可以作为上级部门对污水处理厂考核的基本资料，作为校核设计正确性的资料，在特定情况下这些记录与报表还可作为事故分析的凭证与法律诉讼的依据。 因此，在污水厂的日常运行中，进行有系统的记录与统计分析工作是十分重要的，每年每月乃至每日都要检查原始记录的准确性与真实性，并注意收集、保存、积累、分析、整理与汇总。 记录必须及时、正确、完整、清晰、实事求是地反映运行情况，污水处理厂应按规定的记录格式逐项填写，不可遗漏，统计报表也同样如此，统计报表最终须经统计师校核，技术人员综合分析，技术人员应及时把结果向领导和运行操作者汇报。原始记录的内容很多，主要有： 1.值班纪录 即操作人员直接对设备运转状态进行观察后的记录机操作人员当班操作内容的纪录，这类记录通常定时进行，并与操作者的巡视管理结合起来，一个污水厂应按工种或分管的内容设各种值

班纪录，例如，污水池运行记录，记述进出水的颜色、气味、温度、活性污泥的沉降比、形状与颜色等；水泵或鼓风机的运行记录，记述开车车号、台数、风量、风压、温升变化、加油情况、处理水量、开车水位等等；污水分析化验的原始记录，记述每个化验项目的读数、换算系数及计算结果等，具体记录个时间附表，附表格式曲子天津市纪庄子污水处理厂，各地可结合本厂条件自行设计表式。 2.设备维修纪录 为保证污水处理厂的正常运转，确保达到较高的设备运转率与设备完好率，必须定期对设备进行维修，为此，泵、机、闸阀大修要有记录，要做到以及以卡，每台机组、每件设备都要先列卡片，进行有规则的编号，记载设备的技术数据和维修、校验等原始数据。 3.工作日志性纪录 对于一些非直接的污水处理工作也要进行定期的纪录，例如场地的整理与绿化工作，集水井的打捞与清理、电器设备的安全校验等等，也必须按规定内容即使填写工作日志，并装订整理成册上报。 污水处理厂的统计和报表 载运转过程中，日服役的积累起来的大量原始记录必须对其进行汇总整理、统计分析，把原始资料上升为人们的管理经验，并反馈与生产实践，用以指导生产，为此在原始记录的基础上，必须进行污水