常用的抽样方法总结

常用分析方法

绍的主要方法有六种，分别为：1、对比分析法：将A公司和B公司进行对比、2、外部因素评价模型（EFE）分析、3、内部因素评价模型（IFE）分析、4、swot 分析方法、5、三种竞争力分析方法、6、五种力量模型分析。对比分析法是最常用，简单的方法，将一个管理混乱、运营机制有问题的公司和一个管理有序、运营良好的公司进行对比，观察他们在组织结构上、资源配臵上有什么不同，就可以看出明显的差别。在将这些差别和既定的管理理论相对照，便能发掘出这些差异背后所蕴含的管理学实质。企业管理中经常进行案例分析，将A和B公司进行对比，发现一些不同。各种现象的对比是千差万别的，最重要的是透过现象分析背后的管理学实质。所以说，只有表面现象的对比是远远不够的，更需要有理论分析。外部因素评价模型（EFE）和内部因素评价模型（IFE）分析来源于战略管理中的环境分析。因为任何事物的发展都要受到周边环境的影响，这里的环境是广义的环境，不仅指外部环境，还指企业内部的环境。通常我们将企业的内部环境称作企业的禀赋，可以看作是企业资源的初始值。公司战略管理的基本控制模式由两大因素决定：外部不可控因素和内部可控因素。其中公司的外部不可控因素主要包括：政府、合作伙伴（如银行、投资商、供应商）、顾客（客户）、公众压力集团（如新闻媒体、消费者协会、宗教团体）、竞争者，除此之外，社会文化、政治、法律、经济、技术和自然等因素都将制约着公司的生存和发展。由此分析，外部不可控因素对公司来说是机会与威胁并存。公司如何趋利避险，在外部因素中发现机会、把握机会、利用机会，洞悉威胁、规避风险，对于公司来说是生死攸关的大事。在瞬息万变的动态市场中，公司是否有快速反应（应变）的能力，是否有迅速适应市场变化的能力，是否有创新变革的能力，决定着公司是否有可持续发展的潜力。公司的内部可控因素主要包括：技术、资金、人力资源和拥有的信息，除此之外，公司文化和公司精神又是公司战略制定和战略发展中不可或缺的重要部分。一个公司制定公司战略必须与公司文化背景相联。内部

常用抽样方法

1．非概率抽样（Non-probability sampling） 又称非随机抽样，指根据一定主观标准抽取样本，令总体中每个个体的被抽取不是依据其本身的机会，而是完全决定于调研者的意愿。 其特点为不具有从样本推断总体的功能，但能反映某类群体的特征，是一种快速、简易且节省的数据收集方法。当研究者对总体具有较好的了解时可以采用此方法，或是总体过于庞大、复杂，采用概率方法有困难时，可以采用非概率抽样来避免概率抽样中容易抽到实际无法实施或"差"的样本，从而避免影响对总体的代表度。 常用的非概率抽样方法有以下四类： 方便抽样（Convenience sampling） 指根据调查者的方便选取的样本，以无目标、随意的方式进行。例如：街头拦截访问（看到谁就访问谁）；个别入户项目谁开门就访问谁。 优点： 适用于总体中每个个体都是"同质"的，最方便、最省钱；可以在探索性研究中使用，另外还可用于小组座谈会、预测问卷等方面的样本选取工作。 缺点： 抽样偏差较大，不适用于要做总体推断的任何民意项目，对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。 判断抽样（Judgment sampling） 指由专家判断而有目的地抽取他认为"有代表性的样本"。例如：社会学家研究某国家的一般家庭情况时，常以专家判断方法挑选"中型城镇"进行；也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究，如选三口之家（子女正在上学的）；在探索性研究中，如抽取深度访问的样本时，可以使用这种方法。 优点： 适用于总体的构成单位极不相同而样本数很小，同时设计调查者对总体的有关特征具有相当的了解（明白研究的具体指向）的情况下，适合特殊类型的研究（如产品口味测试等）；操作成本低，方便快捷，在商业性调研中较多用。 缺点： 该类抽样结果受研究人员的倾向性影响大，一旦主观判断偏差，则根易引起抽样偏差；不能直接对研究总体进行推断。 配额抽样（Quota sampling） 指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类，然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。 相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在第一阶段需要确定总体中的特性分布（控制特征），通常，样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的，通过第一步的配额，保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。在第二阶段，按照配额来控制样本的抽取工作，要求所选出的元素要适合所控制的特性。例如：定点街访中的配额抽样。 优点： 适用于设计调查者对总体的有关特征具有一定的了解而样本数较多的情况下，实际上，配额抽样属于先"分层"（事先确定每层的样本量）再"判断"（在每层中以判断抽样的方法选取抽样个体）；费用不高，易于实施，能满足总体比例的要求。 缺点：

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： 、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1． 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上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。

常见8大材料检测取样方法

常见8大材料检测取样方法

常见8大材料检测取样方法 一、钢筋 钢筋进场时的验收： 钢筋进场时，应按照现行国家标准《钢筋砼用热轧带肋钢筋》GB1499等的规定抽取试件作力学性能检验，其质量必须符合有关标准规定。 验收方法：检查产品合格证、出厂检验报告和进场复验报告。 取样方法：按照同一批量、同一规格、同一炉号、同一出厂日期、同一交货状态的钢筋，每批重量不大于60t为一检验批，进行现场见证取样;当不足60t也为一个检验批，进行现场见证取样。试样分为抗拉试件两根，冷弯试件两根。实验室进行检验时，每一检验批至少应检验一个拉伸试件，一个弯曲试件。 试件长度：冷拉试件长度一般 ≥500mm(500~650mm)，冷弯试件长度一般

≥250mm(250~350mm)。(备注：取样时，从任一钢筋端头，截取500~1000mm的钢筋，再进行取样。) 冷拉钢筋：应进行分批验收，每批重量不大于20t的同等级、同直径的冷拉钢筋为一个检验批。 取样数量：两个拉伸试件、两个弯曲试件。 二、钢筋焊接 钢筋焊接在建筑施工中一般分为：闪光对焊、电阻点焊、电弧焊、电渣压力焊、预埋件T 型接头埋弧压力焊、钢筋气压焊。 取样方法： 1、闪光对焊：在同一工作班内，由同一焊工完成的300个同级别、同直径钢筋焊接接头应作为一检验批。当同一台班内不足300个接头时也作为一个检验批。 其机械性能试验包括拉伸试验和弯曲试验，应从每批成品中切取6个试件，3个作拉伸试验，3个作弯曲试验。拉伸试件长度一般

≥500mm(500~650mm);冷弯试件长度一般 ≥250mm(250~350mm)。 验收方法： (1)接头处不得有横向袭纹; (2)与电极接触处的钢筋表面，Ⅰ~Ⅲ级钢筋焊接时不得有明显烧伤;Ⅳ级钢筋焊接时不得有烧伤;负温闪光对焊时，对于Ⅱ~Ⅳ级钢筋，均不得有烧伤; (3)接头处的弯折角不得大于4。 (4)接头处的钢筋轴线偏移，不得大于0.1倍钢筋直径，同时不得大于2mm。 2、电阻点焊：凡钢筋级别、直径及尺寸均相同的焊接制品，即为同一类型制品，每200件为一批。 热轧钢筋点焊做抗剪试验，试件为3件，长度一般≥600mm;拔低碳钢丝焊点，除作抗剪试验外，还应对较小钢丝做拉伸试验，试件为3件，试件长度一般≥500mm(500~650mm)。

常用统计分析方法

常用统计分析方法 排列图 因果图 散布图 直方图 控制图 控制图的重要性 控制图原理 控制图种类及选用 统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。 常用统计分析方法与控制图 获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。 常用统计分析方法 此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。 排列图 排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法

排列图制作可分为5步: (1)确定分析的对象 排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目 可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据 列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1) 式中，f为各项目发生频数之和。 (2)

常用建筑材料检测取样方法介绍

常用建筑材料检测取样方法 一、钢筋?钢筋进场时的验收： 钢筋进场时,应按照现行国家标准《钢筋砼用热轧带肋钢筋》GB14９９等的规定抽取试件作力学性能检验，其质量必须符合有关标准规定。 验收方法:检查产品合格证、出厂检验报告和进场复验报告。 取样方法:按照同一批量、同一规格、同一炉号、同一出厂日期、同一交货状态的钢筋,每批重量不大于６0t为一检验批，进行现场见证取样;当不足60t也为一个检验批,进行现场见证取样。试样分为抗拉试件两根,冷弯试件两根。实验室进行检验时,每一检验批至少应检验一个拉伸试件，一个弯曲试件。?试件长度：冷拉试件长度一般≥５０0mｍ（500~65０mm），冷弯试件长度一般≥250mm （２50~35０ｍm）。 (备注：取样时,从任一钢筋端头,截取５00~10０0mm的钢筋，再进行取样。) 冷拉钢筋:应进行分批验收，每批重量不大于20t的同等级、同直径的冷拉钢筋为一个检验批。 取样数量:两个拉伸试件、两个弯曲试件。?二、钢筋焊接 钢筋焊接在建筑施工中一般分为:闪光对焊、电阻点焊、电弧焊、电渣压力焊、预埋件T型接头埋弧压力焊、钢筋气压焊。?取样方法: 1、闪光对焊：在同一工作班内,由同一焊工完成的300个同级别、同直径钢筋焊接接头应作为一检验批。当同一台班内不足３00个接头时也作为一个检验批。其机械性能试验包括拉伸试验和弯曲试验，应从每批成品中切取6个试件，3个作拉伸试验，３个作弯曲试验。拉伸试件长度一般≥５00 mｍ（5０ 0~650mm）；冷弯试件长度一般≥２5０mm（２５0~3５0mm)。 验收方法：?（1）接头处不得有横向袭纹；

(2)与电极接触处的钢筋表面，Ⅰ~Ⅲ级钢筋焊接时不得有明显烧伤；Ⅳ级钢筋焊接时不得有烧伤；负温闪光对焊时,对于Ⅱ～Ⅳ级钢筋,均不得有烧伤; (3)接头处的弯折角不得大于４。；?(4)接头处的钢筋轴线偏移，不得大于0.１倍钢筋直径，同时不得大于2mm。?２、电阻点焊：凡钢筋级别、直径及尺寸均相同的焊接制品，即为同一类型制品,每20０件为一批。?热轧钢筋点焊做抗剪试验，试件为3件,长度一般≥6０0mm；拔低碳钢丝焊点，除作抗剪试验外，还应对较小钢丝做拉伸试验,试件为3件,试件长度一般≥500 mm(5０0～６5０mm）。 3、电弧焊：在现场安装条件下，每一楼层中以30０个同类型接头(同钢筋级别、同接头类型、同焊接位置）作为一批，不足30０个时，仍作为一批。 从每批成品中切取3个接头作拉伸试验,试件长度一般≥5０0 ｍm （500~650mm）。 ４、电渣压力焊：在一般构筑物中,每3０0个同类型接头（同钢筋级别、同焊接位置）作为一批；在现浇砼框架结构中,每一楼层中以30０个同类型接头作为一批。?从每批成品中切取３个接头作拉伸试验，试件长度一般≥500 mm （500~600mm）。 验收方法:?(1)接头焊包均匀,不得有流疱、裂纹,焊包自钢筋表面至其外边缘宽度≥2ｍｍ，厚度≥4mｍ;?（２)焊接时钢筋表面不得有明显烧伤，其零线不得接在构件主筋上;?(３)接头处的钢筋轴线偏移不得大于0.1倍钢筋直径，同时4）接头处的弯折角不得大于4。。 不得大于2mm。?( （备注：对焊接检验报告复查时，其焊接的力学性能必须大于或等于其原材的力学性能。本现场暂时未使用到预埋件T型接头埋弧压力焊及钢筋气压焊，因此不予赘述。） 1、水泥 三、水泥、砂石? 水泥进场验收:水泥进场时应对其品种、级别、包装或散装仓号、出厂日期等进行检查，并应对其强度、安定性及其他必要的性能指标进行复验,其质量必须符合现行国家标准《硅酸盐水泥、普通硅酸盐水泥》ＧＢ175等的规定。

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

谈谈几种典型的抽样方法(案例)

谈谈几种典型的抽样方法（案例） 学院：经济学院 班级： 08经41 学号： 08084004 姓名：毛雪晨 日期: 2011年10月20日

摘要：本文以抽样方法为中心，主要阐述几种常见的抽样方法，如简单随机抽样，分层抽样，整群抽样，系统抽样以及配额抽样，探讨了各种抽样方法在实际生活的应用以及各自的优缺点等。 关键词：抽样调查，应用，缺点。

导语：抽样调查是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。 抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调查，并概率估计原理，应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。例如，从某地区全部职工当中随机抽取部分职工，以家庭为单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料，并依据这些资料推断出全区职工的收支情况，这就是一种抽样调查。从调查方法上来看，它是属于一种非全面调查。但又与一般调查不同，它不只停留于搜集资料和整理资料，而且还要对资料进行分析，并据以推断总体的数量特征，从而提高统计的认识能力。因此，抽样调查的理论和方法在统计中占有很重要的地位。 下面介绍一下常用的抽样方法： 一. 简单随机抽样 一般，设一个总体含有N个个体，从中逐个不放回地抽取n个个体作为样本（n≤N），如果每次抽取时总体内的个体被抽到的机会相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。 简单随机抽样的具体作法有：直接抽选法，抽签法，随机数法。 直接抽选法例如某项调查采用抽样调查的方法对某市职工收入状况进行研究，该市有职工56，000名，抽取5，000名职工进行调查，他们的年平均收入为10，000元，据此推断全市职工年收入为8，000--12，000元之间。 抽签法又称“抓阄法”。它是先将调查总体的每个单位编号，然后采用随机的方法任意抽取号码，直到抽足样本。在这里选取一个案例说明，如要在10个人中选取3个人作为代表，先把总体中的10个个体编号，把号码写在号签上，将号签放在一个容器中，搅拌均匀后，每次从中抽取一个号签，连续抽取3次，就得到一个容量为3的样本。这就是抽签法，与直接抽样法类似。 另一个经常被采用的方法是随机数法，即利用随机数表、随机数骰子或计算

常用相关分析方法及其计算

二、常用相关分析方法及其计算 在教育与心理研究实践中，常用的相关分析方法有积差相关法、等级相关法、质量相关法，分述如下。 （一）积差相关系数 1. 积差相关系数又称积矩相关系数，是英国统计学家皮尔逊（Pearson ）提出的一种计算相关系数的方法，故也称皮尔逊相关。这是一种求直线相关的基本方法。 积差相关系数记作XY r ，其计算公式为 ∑∑∑===----= n i i n i i n i i i XY Y y X x Y y X x r 1 2 1 2 1 ) ()() )(( (2-20) 式中i x 、i y 、X 、Y 、n 的意义均同前所述。 若记X x x i -=,Y y y i -=，则（2-20）式成为 Y X XY S nS xy r ∑= (2-21) 【 式中 n xy ∑称为协方差，n xy ∑的绝对值大小直观地反映了两列变量的一致性程 度。然而，由于X 变量与Y 变量具有不同测量单位，不能直接用它们的协方差 n xy ∑来表示两列变量的一致性，所以将各变量的离均差分别用各自的标准差 除，使之成为没有实际单位的标准分数，然后再求其协方差。即： ∑∑?= = )()(1Y X Y X XY S y S x n S nS xy r Y X Z Z n ∑?= 1 (2-22) 这样，两列具有不同测两单位的变量的一致性就可以测量计算。 计算积差相关系数要求变量符合以下条件：（1）两列变量都是等距的或等比的测量数据；（2）两列变量所来自的总体必须是正态的或近似正态的对称单峰分布；（3）两列变量必须具备一一对应关系。 2. 积差相关系数的计算

利用公式 (2-20)计算相关系数，应先求两列变量各自的平均数与标准差，再求离中差的乘积之和。在统计实践中，为方便使用数据库的数据格式，并利于计算机计算，一般会将(2-20)式改写为利用原始数据直接计算XY r 的公式。即： ∑∑∑∑∑∑∑---= 2 22 2) () (i i i i i i i i XY y y n x x n y x y x n r (2-23) （二）| （三）等级相关 在教育与心理研究实践中，只要条件许可，人们都乐于使用积差相关系数来度量两列变量之间的相关程度，但有时我们得到的数据不能满足积差相关系数的计算条件，此时就应使用其他相关系数。 等级相关也是一种相关分析方法。当测量得到的数据不是等距或等比数据，而是具有等级顺序的测量数据，或者得到的数据是等距或等比的测量数据，但其所来自的总体分布不是正态的，出现上述两种情况中的任何一种，都不能计算积差相关系数。这时要求两列变量或多列变量的相关，就要用等级相关的方法。 1. 斯皮尔曼(Spearman)等级相关 斯皮尔曼等级相关系数用R r 表示，它适用于两列具有等级顺序的测量数据，或总体为非正态的等距、等比数据。 斯皮尔曼等级相关的基本公式如下： ) 1(612 2--=∑n n D r R (2-24) 式中： Y X R R D -=____________对偶等级之差； n ____________对偶数据个数。 , 如不用对偶等级之差，而使用原始等级序数计算，则可用下式 )]1() 1(4[13+-+?-= ∑n n n R R n r Y X R (2-25) 式中： X R ___________X 变量的等级； Y R ____________Y 变量的等级； n ____________对偶数据个数。 (2-25)式要求∑∑=Y X R R ，∑∑=2 2Y X R R ，从而保证22Y X S S =。在观测变量中没有相同等级出现时可以保证这一条件。但是，在教育与心理研究实践中，搜集到的观测变量经常出现相同等级。在这种情况下，∑∑=Y X R R 的条件仍可得

常用建筑材料试验取样规则大全

常用建筑材料试验取样规则（2006.5版） A.1水泥取样规则 A.1.1取样执行标准：GB 175-2007 GB12573-90 GB50204-2002 A.1.2取样工具：手工取样器 A.1.3取样单位：水泥抽样检验应按批进行: a) 混凝土结构中水泥检查数量：按同一生产厂家、同一等级、同一品种、同一批号且连续进场的水泥，袋装不超过200t为一批，散装不超过500t为一批，每批抽样不少于一次。 b) 砌筑砂浆水泥检查数量：检验批应以同一生产厂家、同一编号为一批。 A.1.4 取样部位: a) 袋装水泥堆场； b) 散装水泥卸料处或输送水泥运输机具上。 A.1.5 取样方法：取样应有代表性，可连续取，亦可随机选择20个以上不同部位取等量样品。 A.1.6取样数量：总量20kg以上，缩分成试验样和封存样二等份。 A.1.7样品标志：建设单位、施工单位、工程名称、水泥厂家、品种等级、包装日期、出厂编号以及水泥批量。 A.1.8包装及送样：水泥样品要妥为包装，特别注意防潮。取样后应及时送试验室，并填写好与样品标志相符的委托单，交试验人员。 A.1.9其它：水泥进场后应立即取样试验。当在使用中对水泥质量有怀疑或水泥出厂超过三个月（快硬硅酸盐水泥超过一个月）时，应进行复验，并按复验结果使用。钢筋混凝土结构、预应力混凝土结构中，严禁使用含氯化物的水泥。砌筑砂浆中不同品种的水泥，不得混合使用。 A1.10进场复验检测项目：混凝土及地面工程进行强度检测、水泥安定性检测、凝结时间检测，抹灰工程只需对水泥的凝结时间和安定性进行检验即可。（对试验不合格产品应双倍取样检测）A.2 钢混凝土用钢筋取样规则 A.2.1 常用钢筋的种类及其质量标准 a)热轧带肋钢筋GB/1499.2-2007 b)热轧光圆钢筋GB1499.1-2008 c)余热处理钢筋GB13014-91 A.2.2取样批量：应按批进行检查和验收，每批重量不大于60吨。 A.2.3热轧带肋钢筋、热轧光圆钢筋、余热处理钢筋的取样 热轧带肋钢筋：每批应由同一牌号、同一炉罐号、同一规格的钢筋组成。允许由同一牌号、同a)．一冶炼方法、同一浇注方法的不同炉罐号组成混合批，但各炉罐号含碳量之差不大于0.02%，含锰量之 。差不大于0.15%。60t同一尺寸的钢筋组成。每批重量不大于]热轧光圆钢筋：每批应由同一牌号，同一炉罐号、b)，增加一个拉伸试验试样和一个弯曲试验试样。允许的余数）（或不足

(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。）

常用相关分析方法及其计算.doc

二、常用相关分析方法及其计算 在教育与心理研究实践中，常用的相关分析方法有积差相关法、等级相关法、质量相关法，分述如下。 （一）积差相关系数 1. 积差相关系数又称积矩相关系数，是英国统计学家皮尔逊（Pearson）提 出的一种计算相关系数的方法，故也称皮尔逊相关。这是一种求直线相关的基本方法。 积差相关系数记作r，其计算公式为 XY n ( x X i )( y Y i ) r XY n i ( 1 x i n 2 X ) ( y i Y 2 ) (2-20) i 1 i 1 式中x i 、y i 、X 、Y 、n 的意义均同前所述。 若记x x i X , y y i Y ，则（2-20）式成为 xy r (2-21) XY nS S X Y 式中 xy n 称为协方差， xy n 的绝对值大小直观地反映了两列变量的一致性程 度。然而，由于X 变量与Y 变量具有不同测量单位，不能直接用它们的协方差xy 来表示两列变量的一致性，所以将各变量的离均差分别用各自的标准差n 除，使之成为没有实际单位的标准分数，然后再求其协方差。即： xy 1 x y r ( ) ( XY S nS S n S X Y X Y ) 1 n Z X Z (2-22) Y 这样，两列具有不同测两单位的变量的一致性就可以测量计算。 计算积差相关系数要求变量符合以下条件：（1）两列变量都是等距的或等比的测量数据；（2）两列变量所来自的总体必须是正态的或近似正态的对称单峰分布；（3）两列变量必须具备一一对应关系。 2. 积差相关系数的计算

利用公式(2-20)计算相关系数，应先求两列变量各自的平均数与标准差，再 1

常用材料的取样方法

一、常用材料的取样方法 一、水泥： 1、散装水泥：对同一水泥厂生产的同期出厂的同品种、同标号的水泥，以一次进厂（场）的同一出厂编号的水泥为一批。且一批的总量不得超过500t。随机地从不少于3个罐中采取等量水泥，经混拌均匀后，再从中称取不少于12Kg水泥作检验试样。 2、袋装水泥：对同一水泥厂生产的同期出厂的同品种、同标号的水泥，以一次进厂（场）的同一出厂编号的水泥为一批。且一批的总量不得超过200t。随机地从不少于20袋中各取等量水泥，经混拌均匀后，再从中称取不少于12Kg水泥作检验试样。 4、将采取的12Kg水泥试样分成两份；一份由试验室按规定标准进行试验，一份密封保存三个月，以备有疑问时用于复验。 5、对来源固定，质量稳定，且又掌握其性能的水泥，视运进水泥的情况，可不定期地采集试样进行强度检验。如有异常情况作相应项目的检验。 6、对已运进的每批水泥，视存放情况应重新采集试样复验其强度和安定性。存放期超过3个月的水泥，使用前必须复检，并按照结果使用。 7、试验取得后，应立即充分拌匀，过0.9mm的方孔筛，并记录筛余百分率。若需要保存样品，应将试样均分为试验样和保存样。 8、保存样品取得后，应存放在密封的金属容器，加封条。容器应洁净、干燥、防潮、密封、不易破损、不与水泥发生反应。存放样品的容器外部，至少有一外加盖清晰、不易擦掉的标有编号、取样时间、地点、人员的密封印。存有试样的容器应贮存于干燥通风的环境中。 二、钢筋原材： 1、钢筋应以同厂别、同炉号、同级别、同规格、同一进厂时间每60t为一验收批，不足60t时，亦按一验收批。 2、每一验收批中取试样一组（二根拉力、二根冷弯、）。低碳热轧盘条时拉力一根，冷弯二根。 3、取样方法： ①试件应从两根钢筋中截取：每一根钢筋截取一拉力试件、一冷弯试件，低碳钢热轧盘条冷弯试件应取自不同盘。 ②试件在每根钢筋距端头不小于50mm处截取。 ③拉力试件长度：5d0+200mm。低碳钢热轧盘条拉力试件长度：10d0+200mm。

(岗位分析)常用岗位分析方法分析

（岗位分析）常用岗位分析 方法分析

常用岗位分析方法分析 当目标计划等等规划方面的东西确定下来以后，实施就成为重中之重，而实施过程中采用的方法又是实施成败的关键。同样的于岗位分析过程中，根据目标、岗位特点、实际条件等选择采取合适的分析方法也就成为了关键。 目前岗位分析的方法有很多种，这里只讨论几种比较常用的方法。 1、访谈法 访谈是访谈人员就某壹岗位和访谈对象，按事先拟订好的访谈提纲进行交流和讨论。访谈对象包括：该职位的任职者；对工作较为熟悉的直接主管人员；和该职位工作联系比较密切的工作人员；任职者的下属。为了保证访谈效果，壹般要事先设计访谈提纲，事先交给访谈者准备。访谈法分为个体访谈：结构化、半结构化、无结构；壹般访谈、深度访谈；群体访谈：壹般座谈、团体焦点访谈。 进行访谈时要坚持的原则有： 1）明确面谈的意义 2）建立融洽的气氛 3）准备完整的问题表格 4）要求按工作重要性程度排列 5）面谈结果让任职者及其上司审阅修订。 麦考米克于1979年提出了面谈法的壹些标准，它们是： 1）所提问题要和职位分析的目的有关； 2）职位分析人员语言表达要清楚、含义准确； 3）所提问题必须清晰、明确，不能太含蓄； 4）所提问题和谈话内容不能超出被谈话人的知识和信息范围； 5）所提问题和谈话内容不能引起被谈话人的不满，或涉及被谈话人的隐私。

其优点是能够得到标准和非标准的、体力、脑力工作以及其他不易观察到的多方面信息。其不足之处是被访谈者对访谈的动机往往持怀疑态度，回答问题时有所保留，且面谈者易从自身利益考虑而导致信息失真。因此，访谈法壹般不能单独使用，最好和其他方法配合使用。此外，分析者的观点影响工作信息正确的判断；职务分析者问些含糊不清的问题，影响信息收集。 该方法适合于不可能实际去做某项工作，或不可能去现场观察以及难以观察到某种工作时。及适用于短时间的生理特征的分析，也适用于长时间的心理特征的分析。适用于对文字理解有困难的人。访谈法也适合于脑力职位者，如开发人员、设计人员、高层管理人员等。2、问卷调查法 问卷调查法就是根据岗位分析的目的、内容等，事先设计壹套岗位问卷，由被调查者填写，再将问卷加以汇总，从中找出有代表性的回答，形成对岗位分析的描述信息。问卷调查的关键是问卷设计。问卷设计形式分为开放型和封闭型俩种。开放型：由被调查人根据问题自由回答。封闭型：调查人事先设计好答案，由被调查人选择确定。设计问卷时要做到：①提问要准确；②问卷表格要精炼；③语言通俗易懂，问题不可模棱俩可；④问卷表前面要有指导语；⑤引进被调查人兴趣的问题放于前面，问题排列要有逻辑。 问卷调查法的具体实施有，职位分析人员首先要拟订壹套切实可行、内容丰富的问卷，然后由员工进行填写。正式进行工作分析前，考量各部门之工作内容及可行时间，先行拟定了进行时间表，若不可行，则可弹性调整。 (1)问卷发放 进行各部门之工作分析问卷发放时，先集合各部门之各级主管进行半小时之说明，说明内容有工作分析目的、工作分析问卷填答、及问题解答，且清楚告知此次活动之进行不会影响到员工现有权益，确定各主管皆明了如何进行后，由主管辅导下属进行工作分析问卷之填答。

常用的分析方法

市场营销分析法-SWOT，PEST，Five Forces 介绍 市场营销环境 什么是市场营销环境 市场营销环境包围公司并影响公司。关于市场营销环境存在三个关键的观点：宏观环境（macro-environment）、微观环境（micro-environment）、内部环境（internal environment）。 微观环境 微观环境对公司产生直接影响。它包括产生直接或间接交易的供应商，消费者与顾客，以及其他少数股东。微观意为少数，但是少数并不表示不重要。本文中微观的意思是公司之间的关系以及控制这种关系的动力。这是一种局部关系，公司可以行使一定程度的影响力。 宏观环境 宏观环境指的是能够间接影响公司的所有因素。一般来说，一家公司并不能对法律产生任何影响（虽然通常意义上公司可以对立法机关进行游说，也可以成立相关的贸易组织）。市场在不断的变化，公司也需要随之而改变，同时也必须注意激烈的市场竞争。全球化意味着替代产品与新兴公司的不断涌现从而产生威胁。更广义的环境也在不停地发生变化，从事市场营销的人员必须适应文化、政治、经济与科技带来的各种变化。

内部环境 所有从内部影响公司的因素都称之为“内部环境”。内部环境可以归纳为“五个M”：员工、资金、设备、原料、市场。对于应对市场变化而言，内部环境和外部环境同样重要。作为市场营销人员，我们把应对市场变化的过程称为“内部市场营销”。 基本上我们通过使用市场营销的方法来促进沟通与改善管理。 外部环境通过是一能够其他方法来监测，例如SWOT Analysis, Michael Porter…s Five Forces Analysis或者PEST Analysis。 SWOT 分析法 优势（S trengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Qpportunities）、 威胁（Threats） SWOT分析法是一种用于检测公司运营与公司环境的工具。这是编制计划的首要步骤，它 能够帮助市场营销人员将精力集中在关键问题上。SWOT的每个字母分别表示优势、劣势、机会与威胁。优势和劣势是内在要素，机会与威胁则是外在要素。 在页面的底部你可以免费查看关于SWOT的案例。 在SWOT分析法中，优势和劣势指的是内部要素，具体如下： 优势： ?市场营销的资深阅历。 ?一种创新的产品或服务。 ?营业场所。 ?质量工序与品质程序。 ?其他能对产品与服务产生增值效应的方面。 劣势： ?缺乏市场营销经验。 ?产品或服务同质化。 ?营业场所。 ?劣质产品或服务。

常用的抽样方法总结

常用的抽样方法总结 1．非概率抽样（Non-probability sampling） 又称非随机抽样，指根据一定主观标准抽取样本，令总体中每个个体的被抽取不是依据其本身的机会，而是完全决定于调研者的意愿。 其特点为不具有从样本推断总体的功能，但能反映某类群体的特征，是一种快速、简易且节省的数据收集方法。当研究者对总体具有较好的了解时可以采用此方法，或是总体过于庞大、复杂，采用概率方法有困难时，可以采用非概率抽样来避免概率抽样中容易抽到实际无法实施或“差”的样本，从而避免影响对总体的代表度。 常用的非概率抽样方法有以下四类： 方便抽样（Convenience sampling） 指根据调查者的方便选取的样本，以无目标、随意的方式进行。例如：街头拦截访问（看到谁就访问谁）；个别入户项目谁开门就访问谁。 优点： 适用于总体中每个个体都是“同质”的，最方便、最省钱；可以在探索性研究中使用，另外还可用于小组座谈会、预测问卷等方面的样本选取工作。 缺点： 抽样偏差较大，不适用于要做总体推断的任何民意项目，对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。 判断抽样（Judgment sampling） 指由专家判断而有目的地抽取他认为“有代表性的样本”。例如：社会学家研究某国家的一般家庭情况时，常以专家判断方法挑选“中型城镇”进行；也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究，如选三口之家（子女正在上学的）；在探索性研究中，如抽取深度访问的样本时，可以使用这种方法。 优点： 适用于总体的构成单位极不相同而样本数很小，同时设计调查者对总体的有关特征具有相当的了解（明白研究的具体指向）的情况下，适合特殊类型的研究（如产品口味测试等）；操作成本低，方便快捷，在商业性调研中较多用。 缺点： 该类抽样结果受研究人员的倾向性影响大，一旦主观判断偏差，则根易引起抽样偏差；不能直接对研究总体进行推断。 配额抽样（Quota sampling） 指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类，然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。 相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在第一阶段需要确定总体中的特性分布（控制特征），通常，样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的，通过第一步的配额，保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。在第二阶段，按照配额来控制样本的抽取工作，要求所选出的元素要适合所控制的特性。例如：定点街访中的配额抽样。 优点： 适用于设计调查者对总体的有关特征具有一定的了解而样本数较多的情况下，实际上，配额抽样属于先“分层”（事先确定每层的样本量）再“判断”（在每层中以判断抽样的方法选取抽样个体）；费用不高，易于实施，能满足总体比例的要求。 缺点： 容易掩盖不可忽略的偏差。 滚雪球抽样（Snowball sampling）

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