统计学变量类型精选(九篇)

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第1篇：统计学变量类型范文

作者：李宁宁 于保荣 周立波 刘甲野 徐爱强 单位：山东大学卫生管理与政策研究中心 章丘市疾病预防控制中心 山东省疾病预防控制中心

城镇职工医保患者县级医院就诊的住院床日数是市级医院的1．48倍，存在统计学差异(P＜0．001);城镇居民医保患者中，县级医院和市级医院基本持平;新农合患者中，县级医院就诊的住院床日数是市级医院的1．14倍，但无统计学差异(表略)。轻度慢性乙肝患者轻度慢性乙肝患者中，城镇职工医保与城镇居民医保患者县级医院的住院床日数均高于市级医院，其中城镇职工医保患者中，县级医院是市级医院就诊患者的1．60倍，存在统计学差异(P＜0．001);城镇居民医保患者中，县级医院是市级医院的2．87倍，由于样本病例数较少，不能进行统计学推断;而新农合患者中，市级医院是县级医院的1．17倍，无统计学差异(表略)。中度慢性乙肝患者中度慢性乙肝患者中，城镇职工医保和新农合患者县级医院就诊患者的住院床日数高于市级医院，其中，城镇职工医保患者县级医院的住院床日数是市级医院的1．88倍，存在统计学差异(P＜0．001);新农合患者中，县级医院就诊者的住院床日数是市级医院的1．23倍，无统计学差异;而城镇居民医保患者中，市级医院住院床日数是县级医院的1．1倍，无统计学差异。

重度慢性乙肝患者重度慢性乙肝患者中，城镇职工医保、新农合患者在县级医院和市级医院就诊的住院床日数均无统计学差异。但城镇职工医保和城镇居民医保患者在县级医院就诊的住院床日数均高于市级医院，其中，城镇职工医保中，县级医院是市级医院的1．26倍;城镇居民医保中，县级医院是市级医院的1．55倍。而新农合参保者中，市级医院就诊患者的住院床日数是县级医院的1．16倍。未分型的慢性乙肝患者未分型的慢性乙肝患者中，城镇职工医保、新农合的患者中市级医院就诊的住院床日数均高于县级医院。其中，城镇职工医保参保者中，市级医院就诊患者的住院床日数是县级医院的1．30倍，存在统计学差异(P=0．011);新农合参保者中，市级医院就诊患者的住院床日数略高于县级医院，无统计学差异。不同医疗保障制度下慢性乙肝患者出院转归情况比较我国目前的住院病历中，患者的出院病情转归分为“治愈”、“好转”、“未愈”、“转院”、“死亡”及“其他”几类。为便于分析，我们将“治愈”和“好转”合并，计算了各型慢性乙肝患者的“治愈或好转率”，轻度慢性乙肝患者中，城镇职工医保参保者的治愈或好转率最高，其次是新农合参保者。新农合参保者中，中度和未分型慢性乙肝患者的治愈或好转率最高。因医保类型不明的患者病例数较少，予以剔除。结果显示:轻度、中度及未分型的乙肝患者出院转归情况差异显著。住院床日数的影响因素分析以经过对数转换呈正态分布的住院床日数为因变量，以医疗保障类型、患者性别、入院年龄、慢性乙肝分型、病情转归、医院级别及病史月数为自变量，采用逐步多元回归分析。变量赋值和多元分析结果如表10所示，发现患者的医疗保障类型、医院级别、慢性乙肝分型及疾病转变情况(即出院转归)对住院床日数的影响具有统计学意义。出院转归的影响因素分析对患者的出院转归进行多因素分析，以住院床日数、患者性别、医疗保障类型、医院级别、入院年龄及慢性乙肝分型为自变量。其中医疗保障类型、入院年龄和慢性乙肝分型均分为三组，采用二分类Lo-gistic逐步回归分析，设赋值为0的那组为哑变量，其它各组分别与它进行比较。模型分析结果发现住院床日数越长，出院转归越好;慢性乙肝分型对出院转归也有影响。而医院级别及医疗保障类型等并不影响患者的出院转归情况。

上海市针对自费和享有医疗保障患者的研究中，采取直接访谈法，并结合病案室提供的住院病历资料，分析不同医疗保障水平下患者住院天数情况，结果显示，慢性乙型肝炎患者社保组住院天数是自费组的1．4倍，并没有分析在不同级别医院就诊患者的住院床日数差异。［3］本文主要通过对同一级别医院就诊的不同医保患者住院床日数做出分析，发现:城镇职工医保参保者的各型慢性乙肝患者的平均住院床日数大约为城镇居民医保患者的1．6～2．3倍，为新农合患者的1．5～1．9倍。国内还有研究发现省级医院乙肝病人住院床日数显著大于地市级医院。［4］本研究对不同级别医院就诊住院床日数分析发现，所有乙肝患者中，城镇职工医保患者县级医院就诊的住院床日数是市级医院的1．48倍，存在统计学差异。慢性乙肝不同分型患者的住院床日数分析中，发现轻度和中度城镇职工医保患者单病例住院床日数差异显著，县级医院就诊患者的住院床日数高于市级医院。这可能是因为县级医院的治疗水平与市级医院之间有较大的差距;另外，不同级别医院报销政策的差异，也会影响患者就诊流向及患者的住院床日数。不同医疗保障制度下慢性乙肝患者出院转归的差异轻度、中度及未分型慢性乙肝患者出院转归情况差异显著。其中轻度慢性乙肝患者中，城镇职工医保患者的治愈或好转率最高(97．9%)，其次是新农合患者;中度慢性乙肝患者中，新农合患者的治愈或好转率最高(98．3%)，其次是城镇职工医保。纳入本研究的城镇职工医保及新农合患者参保者较多，可能是其治愈或好转率相对高的重要原因。而未分型慢性乙肝患者中，城镇居民医保患者的治愈或好转率最高(100%)。住院床日数及出院转归的影响因素北京某传染病医院对原发性肝癌、肝硬化、乙型病毒性肝炎及丙型病毒性肝炎4种疾病进行研究显示，医院级别及患病严重程度是住院天数的影响因素。［5］本研究结果发现，在不考虑患者收入影响的前提下，慢性乙肝患者的住院床日数受患者医疗保障类型、医院级别、慢性乙肝分型及出院转归影响，而出院转归亦受到住院床日数及慢性乙肝分型的影响。患者的出院转归与住院床日数是相互影响的关系。不同的医疗保障制度，其报销比例及待遇不同，对医生及患者的激励作用也不同，从而患者的住院床日数及出院病情转归可能会受到一定的影响。

第2篇：统计学变量类型范文

【关键词】脑干胶质瘤；MRI影像学；病理分级

脑干胶质瘤主要是指发生在脑干部的来自于神经外胚层的肿瘤，在儿童人群中较为常见，在所有儿童脑肿瘤中占据10-20%，而不同类别的脑干胶质瘤也有着不同的病理分布特点和生物学特点，通过对患者的脑干胶质瘤病理关系进行分析，可以有效判断出患者肿瘤的发病程度，从而为患者的治疗起到指导作用［1-2］。现在选取我院收治的脑干胶质瘤患者，对其MRI影像学进行分析，并判断与病理分级的关系情况进行回顾性分析，同时将回顾结果报告如下。

1资料与方法

1.1一般资料选取我院在2008年8月-2012年10月间收治的52例脑干胶质瘤患者，其中，男性30例，年龄在2-56岁之间，平均年龄为31.4岁，女性22例，年龄在3-61岁之间，平均年龄为32.6岁。所有患者均经过手术治疗，并有明确的病理诊断，对所有患者的MRI影像进行分析，并对相关数据进行统计学检验，分析变量与病理分级的关系。对所有患者的病理分析过程进行跟踪观察，并将所得实验数据记录。

1.2方法

1.2.1病理分析患者的病理类型主要包括星形的细胞瘤、胶质母细胞瘤、少突胶质细胞瘤、间变性的星形细胞瘤等，对所有患者的病理根据WHO分级，主要分为低级别的胶质瘤组合高级别的胶质瘤组［3］。

1.2.2影像学表现以肿瘤中心的起源作为标准，主要分为脑桥、中脑、延髓胶质瘤，根据肿瘤的MRI影像学显示，最大直径，内生型肿瘤是否属于跨脑干轴位的中线生长，T1W1信号的改变是属于混杂信号，还是均匀低信号，T2W1信号改变是属于混杂高信号，还是均匀高信号，增强效应是否强化，肿瘤是否出现囊变，肿瘤中心是否出现坏死，肿瘤对基底动脉是否出现包绕等，通过对上述因素进行分析，并判断与其与变量分级的关系。

1.3统计学分析对所有的计量数据采用SPSS13.0软件进行统计学检验，对各变量与病理分级关系进行分析，差异显著，有统计学意义（P

2结果

通过对本组患者的发病情况进行分析可知，患者的脑干胶质瘤大多发生在脑桥，延髓、中脑等部位，三个部位之间的高低级别脑干胶质瘤分布无显著统计学差异（P>0.05）。患者较为常见的脑干胶质瘤类型是局灶内生型，其次是外生性胶质瘤和顶盖型胶质瘤，各个生长类型的胶质瘤在高低级别之间分布无统计学差异（P>0.05）。在T1W1之间分布的脑干胶质瘤主要呈现出低信号，有31例，21例患者呈现出混杂型信号，在T2W1之间，36例患者呈现出高信号，16例患者呈现出混杂信号，胶质瘤的高低级别分布无统计学差异（P>0.05）。52例患者的脑干胶质瘤大部分存在强化现象，少部分无明显的强化现象。胶质瘤的高低级别分布无统计学差异（P>0.05）。患者的脑干胶质瘤中囊变、跨中线生长、基底动脉包绕、坏死等病理因素与患者的病理分级差异显著，有统计学意义（P

3讨论

脑干主要分为脑桥、中脑和延髓三个部分，脑干胶质瘤的发病部位会牵涉到两个以上的部位，延髓处的胶质瘤发病率最高，其次是脑桥和中脑，对于患者的危害较大。影响患者脑干胶质瘤的主要因素有脑干胶质瘤的直径大小、有无坏死灶、是否囊变、是否跨脑干轴位的中线生长等，通过对这些病理因素进行分析，可以判断患者的肿瘤发展程度，对于直径小于2cm的胶质瘤，属于低级别的胶质瘤，可以在早期采用保守方法进行治疗，而对于大于2cm的胶质瘤，则要在早期主张手术治疗，以免错过最佳治疗时机［4］。通过对相关病理因素进行分析，可以指导患者对症治疗并有效预后，以改善患者病情。

参考文献

［1］万贻绿，漆松涛，方陆雄，等.94例脑干胶质瘤MRI影像与病理分级的关系分析［J］.中华神经外科杂志，2012，28（4）：346-349.

［2］李茂，梁漱溟.脑干胶质瘤的MR分型及诊断价值（附58例分析）［J］.实用放射学杂志，2009，74（06）：56-57.

第3篇：统计学变量类型范文

方法：采用癫痫患者生活质量量表-31中文版(QOLIE-31中文版)，对87例成人癫痫患者的生活质量进行评估，对可能影响成人癫痫患者生活质量的因素进行单因素和多因素分析。

结果：研究发现，性别、婚姻、职业类型不是成人癫痫患者生活质量的影响因素(P>0.05)。影响成人癫痫患者生活质量的因素是发作频率、学历、经济情况、发作类型、抗癫痫药物数目、年龄和病程(P

结论：①性别、婚姻、职业类型不是成人癫痫患者生活质量的影响因素。②发作频率、发作类型、经济情况、学历、抗癫痫药物数目、年龄和病程是影响成人癫痫患者生活质量的因素。③发作频率、发作类型、经济情况和学历在多个方面影响生活质量。

关键词：癫痫 生活质量 量表

【中图分类号】R-1【文献标识码】B 【文章编号】1008-1879(2012)07-0242-05

癫痫作为一种常见的慢性疾病，癫痫反复发作给患者造成身心损害，长期服药及药物的不良反应也给患者及其家庭造成巨大的心理压力和沉重的经济负担，并且社会歧视等使患者不能正常的融入社会。癫痫患者生活质量的研究开始于20世纪70-80年代，目前对成人癫痫患者生活质量影响因素的这方面的研究报道不多，对可能的影响因素没有较全面的进行调查与分析，本研究本研究采用QOLIE-31中文版[1]对成人癫痫患者进行调查，可能影响成人癫痫患者生活质量的10个因素(包括人口统计学方面、临床情况方面、社会经济学方面)进行较全面的调查和分析，试图发现影响成人癫痫患者生活质量的因素，进而采取综合治疗全面提高成人癫痫患者生活质量。

1 资料和方法

1.1 研究对象。病例：以2009年1月至2011年1月在湖北省中山医院神经内科门诊确诊的成人癫痫患者为病例组。

入选标准：以“1981年国际抗癫痫联盟公布的癫痫发作分类及诊断要点[33]”为诊断标准而确诊的癫痫患者。年龄满18岁以上；文化程度在小学以上；无严重心肺疾病；病程1年以上；服药期间。

1.2 研究方法。

1.2.1 一般情况。资料收集：性别、年龄、婚姻状况、学历(小学、初中、高中及以上)、职业类型(无工作、体力劳动、脑力劳动)、发作类型(单纯部分性发作、复杂部分性发作、全面性发作)、发作频率、服用抗癫痫药物数目(单药、多药)、病程、经济情况(较差：≤5000元/年、一般：5000元/年-50000元/年、较好≥50000元/年)。

1.2.2 调查表格。采用癫痫患者生活质量量表-31(QOLIE-31中文版)调查:发作担忧、生活满意度、情绪、精力/疲劳、药物影响、认知功能、社会功能等七个方面的得分情况。

1.2.3 评分。按QOL-31的评分规则评分:以百分制算出生活质量七个方面的各自的得分，然后将这七个方面的得分乘以各自的权重，算出这七个方面的分项得分，将分项分相加得出最后总得分，七个方面得分及总得分越高，各方面生活质量越好。

1.2.4 统计学处理。数据分析采用SPSS13.0(for windows)统计软件，所有检验标准a=0.05。

1.2.4.1 对所收集到的资料进行描述性统计分析，分别计算出频数、百分数、数据波动范围、均数、中位数。

1.2.4.2 用单因素分析，筛查出可能影响生活质量的因素。对筛查出的因素进行多因素回归分析，得出影响生活质量各个方面的因素。

1.2.4.3 对筛选出的因素用多元线性回归分析方法中的逐步回归法，分析可能影响成人癫痫患者生活质量的因素。也就是将筛选出的可能影响因素作为多个自变量，生活质量总得分及七个方面的得分分别作为应变量进行逐步回归分析，从而得出对各应变量有影响的因素。

2 研究结果

2.1 一般资料。研究共调查87例成人癫痫患者，其一般情况如下:

性别:男:48人，占55.2%；女:39人，占44.8%。年龄:18-83岁，中位数为28岁。病程:1-34年，中位数为5年。发作频率:0-30次/月，中位数为1次/月。婚姻状况:未婚:36人，占41.2%；已婚:51人，占57.8%。学历水平:小学:16人，占18.4%;初中:34人，占39.1%；高中及以上:37人，占42.5%。职业类型:体力劳动:23人，占26.4%；脑力劳动:44人，占50.6%；无工作:20人，占23.0%。经济情况:较差:15人，占17.2%；一般:56人，占64.4%；较好:16人，占18.4%。发作类型:部分性发作:22人，占25.3%；全面性发作:65人，占74.7%。药物数目:单药:63人，占72.4%；多药:24人，占27.6%。

2.2 生活质量各方面得分。生活质量七个方面得分和总得分见表1，从该表可以得出发作担忧方面得分最低，而精力/疲劳方面得分最高。

2.3 影响生活质量的各因素分析(a=0.05标准)。

2.3.1 通过t检验，分析性别、婚姻状况、发作类型、药物数目对生活质量各方面的影响，结果如下:

性别:如表2，男性和女性在生活质量的各个方面得分都没有统计学差异。

婚姻状况:如表3，已婚与未婚在生活质量各个方面得分都没有统计学差异。

第4篇：统计学变量类型范文

Abstract: The variable is in a statistics basic category, but each kind of statistics teaching material is different to its definition, creates the understanding confusion; The author unified the teaching experience to carry on the thorough ponder to the variable concept, caused its better and better by the time.

关键词：变量标志统计指标统计数据

Key words: Variable Symbol Statistical target Statistical data

作者简介：鲁瑜，女，1963年9月出生，讲师。籍贯：安徽省桐城县，出生地：河南省洛阳市。1986年洛阳大学计划统计专业专科毕业，1997年中南财经政法大学财务会计学本科毕业，2007年西安建筑科技大学工业工程硕士毕业。研究方向为统计核算、企业会计。

那么统计学中讲的“变量”该如何理解呢？变量的概念是发展变化的，按发展变化的时序有以下几种理解：第一、统计中的变量是指可变的数量标志；第二、变量是指可变的数量标志和全部统计指标；第三、变量是指可变的数量标志和可变的统计指标；第四、变量是说明现象某种可变特征的概念，更明确一点，即：变量包括可变的品质标志和可变的数量标志和可变的统计指标。普遍的认为第四种理解更符合客观实际，笔者也赞同第四种理解。

一、统计中的变量是指可变的数量标志这种理解较狭隘，通过讲解引入可变的品质标志也是变量，即“可变的标志”都应作变量看待。

一般变量的讲解是这样进行下去的：首先明确统计学中的几个基本概念，三对六个：第一对是统计总体和总体单位，简称总体和单位；第二对是统计标志和统计指标，简称标志和指标；第三对是变异和变量。总体是所研究对象的全体，是由具有某种共同性质的许多个体所构成的整体，构成总体的各个个别单位，简称单位，也称个体，总体和单位的概念是随着研究目的的不同而发生变化的；标志是说明单位特征的名称，强调单位是标志的承担着，指标是反映现象总体数量特征的概念或名称和具体数值（指标名称+指标数值构成完整的统计指标，但只有概念或名称的指标是统计设计和统计理论中使用的指标概念），是综合各单位的某一标志而得到的，通过对指标概念的理解，首先明确指标是说明总体的，其次明确指标都是用数值表示的，没有不用数值表现的统计指标，这是指标和标志的区别之一，由于总体和单位之间存在着变换关系，标志和指标之间也会发生变换；变异和变量，我多年的教学经验通常是通过对标志的分类讲下去的，标志按在总体单位上的表现是否稳定可分为不变标志和可变标志，一个总体中，各个单位的某一标志的具体表现都相同的标志为不变标志（强调同质性），一个总体中，各个单位的某一标志的具体表现不都（尽）相同的标志为可变标志（强调变异性），如人口总体性别是可变标志，男性人口总体性别就是不变标志；可变标志在总体各个单位上具体表现上的差别就是变异，变异有品质变异和数量变异，如人口总体性别就是品质变异，年龄就是数量变异，数量变异也称变量，即可变的数量标志称为变量，变量的具体取值为变量值。很显然，通过以上的讲解，通常认为变量是指可变的数量标志，即第一种变量的概念。

这种理解，未免太过于狭隘。教师若以此思想去指导教学，难免会陷入不能自圆其说的境地。我们知道，一切总体单位都具有属性特征和数量特征，统计学中将其称为品质标志和数量标志。例如人口总体，这些特征可能是性别、民族、籍贯、文化程度，也可能是身高、体重、年龄、工龄等。对统计研究对象而言，无论其属性特征还是数量特征，往往均具有可变性。并且一个具体的特征可能在一种场合是可变的，而在另一场合是不变的。例如，上述所说人口总体性别是可变标志，男性人口总体性别就是不变标志了。可见性别这个品质标志有时也是可变的。推而广之，品质标志也具有可变性。这样，凡是“可变的标志”都应作变量看待。

然而，这只是对总体内部各单位的差异作静态考察时的变量。如果仅仅把变量定义为“可变的标志”，那么可变的统计指标怎么解释？它是否属变量范畴呢？所以，还得对统计总体作考察。

二、变量是指可变的数量标志和全部统计指标这种理解也不准确，不是所有的统计指标都是变量，通过讲解引入可变的统计指标才是变量，即只有“可变的统计指标”才应作变量看待。

统计有数量性、总体性、具体性和社会性的特点（《基础统计》，梁前德主编，高等教育出版社，2000年8月第1版），由统计的具体性可知，统计所研究的社会经济现象的数量方面是具体的量，是具体的社会经济现象在具体时间、地点、条件下的数量表现、数量关系和数量界限。例如，甲公司2005年的销售收入60亿元就是一个统计指标，而且是具体的、唯一的数值。对于2005年的来讲，销售收入这个指标只有一个数字。因而并非所有的统计指标都是变量。但是若把甲公司2005年至2008年的销售收入60万元、69万元、80万元、84万元依次排列，这时销售收入就是一个变量。可见，只有当同一统计总体的同一指标在不同时间的指标数值形成数列时，统计指标才可能成为变量。

因此，从静态上看，某总体的某一统计指标是常量，但把若干总体的同一指标放在一起，指标就变成变量了。例如，以洛阳市为总体时，2005年各公司销售收入指标是各不相同的，它是一变量。从动态上看，我们常常使用时间数列来处理统计数据，时间数列中的指标数值往往随时间变化而变化。如上，这种不断变化的指标也是变量，前后不同的指标数值就是变量值。可见，统计指标也有可变与不变之分，因而，“可变的统计指标”才应看作变量。

上述第二种观点是把全部统计指标视为变量了，但不是所有的统计指标都是变量，只有可变的统计指标才是变量，因而我认为是不妥的。第三种观点倒是把可变的统计指标视为变量了，但未包括可变的品质标志因而我认为也是不妥的。第四种观点我认为比较可取，但在文字表述上还可进一步具体化，由于说明现象某种特征的概念可以是标志（说明总体单位的），也可以是指标（说明总体的），因而我们不妨对变量作如下明确的定义：所有可变标志和可变的统计指标都是变量，即变量是说明现象某种可变特征的概念。

三、变量的分类：

（一）变量按具体表现不同分为分类变量（品质变量）和数值变量（数量变量）。

分类变量是用于说明事物所属类别方面的可变特征的变量，分类变量具体表现为分类数据，它又可以分为定类变量和定序变量。定类变量是用于区分现象不同类别的变量，它的取值表现为定类数据（如产业部门）。定序变量是说明现象的有序类型的变量，它的取值表现为定序数据（如产品的质量等级）。数值变量是用于说明事物数值方面的可变特征的变量，数值变量具体表现为数值数据，按数值数据的性质不同它可以分为定距变量和定比变量。定距变量是用于测度事物次序之间的距离的变量，它的取值表现为定距数据（如考试分数）。定比变量是说明现象的比例数据的变量，它的取值表现为定比数据（如体重）。

(二)变量按所使用的测量尺度不同分为定类变量、定序变量、定距变量和定比变量。

四种变量的概念已如上所述。四种变量对事物的反映是由低级到高级,由粗略到精确逐步递进的,高级变量能转化为低级变量,但不能反过来。如可将考试成绩百分制转化为五分制,但不能反过来。另外,四种变量适合于不同的统计计算方法。定类变量适合计算频数、频率、x2检验、列联相关系数等；定序变量适合计算中位数、四分位差、等级相关、非参数检验等；定距变量适合计算算术平均数、方差、积差相关、复相关、参数检验等；定比变量适合所有的统计计算方法。几乎所有的物理量和绝大多数经济量都属于定比变量。因此,不仅可以计算总量指标反映它们的总规模、总水平,还可以计算相对指标和平均指标反映它们的相对水平和一般水平。

（三）数值变量按变量取值是否连续分为连续型变量和离散型变量。

连续型变量是指可取无穷多个值,其取值是连续不断的,不能一一列举。它是用测量或计算的方法取得的数据，如温度、身高等。离散型变量是指只能取有限个值,而且其取值都是从整数位数断开,可一一列举。它只能用计数的方法取得的数据，如企业数、人数等。

（四）数值变量按性质不同分为确定性变量和随机变量。

确定性变量是具有某种或某些起决定性作用的因素致使其沿着一定的方向呈上升、下降或水平变动的变量，如我国国民经济总是不断发展的，具体表现为各种经济指标数值上升或下降（如人均收入和单位能耗），虽然也有些波动，但变化的方向和趋势是不可改变的，这些经济指标就是确定性变量。随机变量是指受多种方向和作用大小都不相同的随机因素影响，致使其变动无确定方向即呈随机变动的变量，如，在正常情况下某种机械产品的零件尺寸就是一个随机变量。

总之,统计学是一门逻辑严密的传统学科体系,作为统计学中几个基本概念之一的变量应有一个公认的正确的解释。这对今后统计学理论的研究发展都是很重要的。

参考文献：

[1]王军虎主编．统计学基础[M]．武汉：武汉理工大学出版社，2007年7月：10

[2]梁前德主编．基础统计[M]．北京：高等教育出版社，2000年8月：6~9

[3]高凯平．关于社会经济统计学原理中变量概念的思考[J]．山西财政税务专科学校学报．1999（6）

第5篇：统计学变量类型范文

关键词 坡耕地；土壤养分；地统计学；空间变异；环境因子；岩溶区

中图分类号 S159 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2013）07-0229-04

土壤作为一个时空连续的变异体，具有高度的空间异质性。不论在大尺度上还是在小尺度上，土壤的空间异质性均存在[1-2]。由于受到成土母质、气候、生物、地形、时间等自然因素以及人为因素的共同作用，不同地区的土壤具有许多不同的土壤特性，并且具有高度的空间变异性[3]。大量研究表明，土壤养分具有空间自相关性，其空间变异性会因土壤养分的种类、研究区尺度和采样方法的不同而产生较大变化，利用地统计学方法的变异函数来拟合土壤养分空间变异模型，并以此为基础利用ArcGIS地统计模块的 Kriging 插值来进行土壤养分的空间变异模拟和分析，取得了许多重要的研究成果[4-8]。国内研究者们借此已经从不同尺度研究了黄土高原小流域[9]、干旱荒漠区[10]、长三角地区[11]、太湖流域[12]、红壤区[13]、紫色土区[14]等土壤养分的时空变异特征。相对来说，对于西南岩溶地区土壤养分空间变异性的研究就显得较为薄弱。张 伟等[15]利用地统计学方法研究了典型喀斯特峰丛洼地坡面土壤相关属性的空间变异特征。蒋勇军等[16]从流域尺度利用地统计学方法，研究了云南小江流域土壤相关属性的时空变异规律及影响因素，结果表明喀斯特地区土壤各养分的空间变异程度都较高。但专门针对西南岩溶地区坡耕地土壤养分空间变异性的研究却少见报道。

本文以重庆市中梁山为例，运用地统计学和GIS相结合的方法，分析了该地区小尺度下坡耕地土壤养分的空间变异性，并总结了环境因子对其变异性的影响，为该地区土壤质量评估和石漠化预防治理提供参考意见。

1 区域概况与研究方法

1.1 研究区概况

研究区位于重庆市北碚区中梁山，属于中亚热带湿润季风气候，年均温度18 ℃，海拔500～700 m，年均降水量1 000 mm左右。其地貌类型受地质构造和岩性的强烈控制：坚硬的砂岩形成陡峻的两翼，由紫色页岩组成的轴部构成波状起伏的丘陵地形，二者之间由灰岩组成，经岩溶作用后形成岩溶槽谷，组成“一山两槽三岭”的构造地貌局格。试验样地位于岩溶槽谷和山岭交接的坡耕地上，土壤发育的地质背景是三叠纪嘉陵江组的岩溶角砾状白云质灰岩。受海拔和地形的限制，农民开垦的耕地则主要分布在山腰、山脚和谷底，地块面积很小、坡体较短、坡度相差悬殊；而且在同一地块里坡度不均一，变化很大。由于该山体的坡向与岩层的坡向基本一致，水分易沿岩层面及节理流动，不断对石灰岩进行溶蚀，形成石芽、溶沟及溶蚀孔洞，残积的黄色黏土就停积在这些沟、孔、穴中；土壤四周有石芽、石块围绕，如装在石碗中的土一样，当地群众称为“碗碗土”[17]。

1.2 土壤样品采集及测定

于2012年10—11月进行土壤养分的空间分布定点取样，在槽谷边缘坡耕地上设置1个100 m×100 m标准样地，以20 m×20 m的网格间距布设采样地块25个，每个地块取5个土样混合均匀后，代表该样点的土样，共计得到25个土样。由于采样地石漠化程度高，坡度大，土层厚度较薄，采样时取0～20 cm表层土壤来进行室内理化分析。土壤有机质用重铬酸钾容量法-外加热法测定，全氮用半微量凯氏法测定；全磷用NaOH熔融-钼锑抗比色法测定；全钾用NaOH熔融-火焰光度法测定；碱解氮用碱基-扩散法测定；速效磷用0.5 moL/L的NaHCO3浸提-钼锑抗比色法测定；速效钾用中性醋酸铵浸提-火焰光度法测定。使用100 m标准测量绳拉样地的过程中，观测和记录了25块20 m×20 m小块样地的植被覆盖率、基岩率、坡度、坡向、岩层走向和岩层倾角，土壤取样时对土层厚度也进行了测量。

1.3 数据分析

土壤基本理化性质及土壤养分数据主要采用IBM SPSS Statistics 19.0软件进行分析，土壤养分的空间变异采用地统计学软件GS+9.0进行地统计分析，并利用ArcGIS 9.3的地统计模块进行土壤养分空间变异的插值制图。

2 结果与分析

2.1 土壤养分的空间变异分析

2.1.1 土壤养分统计特征。利用SPSS 19.0中Kolmogorov-Smirnov（K-S）方法对各土壤养分含量进行了正态分布检验（表1），偏度和峰度系数及K-S正态检验结果表明，该岩溶区坡耕地各土壤养分元素的含量呈正态分布。土壤养分的常规统计分析表明（表1），试验样地中，土壤有机质的平均含量为9.35 g/kg，属于中下水平；全氮的平均含量为0.92 g/kg，属于中等水平；速效磷的平均含量为25.29 mg/kg，属于中上水平；速效钾的平均含量为288.42 mg/kg，属于上等水平。各养分元素中，有机质的变异系数最小，为14.22%，表现为中等程度变异；全氮、全磷、全钾、碱解氮和速效钾的变异系数均在15%～30%之间，表现为中等程度变异，且这5种养分性质的变异系数较为接近，可能这5种养分性质的变异受相同条件的控制，如研究区的地形、坡度、作物种植类型、植被覆盖率等；而速效磷的变异系数最大，统计值为81.93%，表现较强的变异性，这可能与研究区坡耕地人工施肥、耕作等因素有关。

2.1.2 土壤养分的半方差分析。对研究区试验样地土壤养分的传统统计分析只能在一定程度上反映土壤养分含量的总体状况，不能精确定量地刻画土壤养分含量分布的随机性和结构性[18]。因此，必须采用地统计学方法对土壤养分数据进行空间变异性分析。根据土壤养分的统计特征值，对研究的各土壤养分含量分别应用GS+软件进行半方差的计算，所得7种养分含量的半方差理论模型及参数见表2。从表2 可以看出，有机质、全磷、全钾、速效钾含量的变异函数以高斯模型的拟合效果较好；速效磷含量的变异函数拟合最佳的为指数模型；而全氮和碱解氮拟合为线性模型。7种养分变量的块金值均大于0，说明各土壤养分变量本身存在着因随机和固有变异性所引起的采样、试验和取样误差等各种正基底效应，变异的大小由块金值的大小决定。从结构性因子角度来看，块金值/基台值的比例可表示系统变量的空间相关性程度，比值75%分别表示变量的空间相关性较强、中等、较弱。如果该比值较高，说明由随机部分的随机因子引起的空间异质性程度较大；相反，该比值较低，则由空间自相关部分的结构因子引起的空间异质性程度较大；如果该比值接近1，则说明该该变量在整个尺度上具有恒定的变异。试验样地中全氮和碱解氮的块金值/基台值为1，说明在整个尺度上空间自相关性较弱，结构性因子如土壤形成过程中的成土母质、地形、岩层性质等对其变异基本无影响，随机性因子如土壤管理过程中的灌溉、施肥、作物布局、栽培管理措施等对其变异影响较大，但这种影响是均一的，导致全氮和碱解氮的含量在整个尺度上呈均一分布，这可能与该研究区坡耕地作物种植类型及施肥类型相近有关。试验样地中有机质、全磷、全钾和速效钾的块金值/基台值均小于25%，表现为较强的空间相关性，这表明有机质、全磷、全钾和速效钾的变异主要受成土母质、地形、地质等结构性因子影响。而速效磷的空间异质性中等，同时受结构性因子和随机性因子的影响，这可能与试验样地坡度、坡形、坡向，岩层属性等自然因子以及耕作施肥、作物的种植类型等有关。

2.1.3 土壤养分的空间插值分析。利用ArcGIS 9.3软件地统计分析模块中的Kriging插值分析，分别作出有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、速效磷、速效钾这7种土壤养分和pH值的空间分布格局图（图1）。制图采用试验样地相对坐标，图中从上到下对应试验样地坡顶到坡底位置。从图1可以看出，土壤各养分的空间分布具有一定的斑块性，其中有机质、碱解氮、全磷和速效磷在坡顶、上坡和中坡位置含量较高，全氮、全钾和速效钾在坡底含量较高，从坡中部位置往坡顶含量逐步降低。全磷和速效磷，全钾和速效钾，在各坡位上都具有较好的空间相关性。可见在不同的坡位上，不同养分的空间变异分布具有不同的特征，这与坡度、坡形、坡向、岩层走向等结构性因子以及各样点植被类型，耕作程度等随机性因子有关。从空间插值图上看，试验样地的7种养分含量的空间分布与pH值的空间分布之间相关性较差，样地各位置pH值分布也具有明显的斑块性，空间变异性较强，这主要与试验样地的耕作、施肥等因素有关。

2.2 环境因子对土壤养分空间变异的影响

利用SPSS 19.0软件对土壤养分和环境因子变量进行相关性分析，结果表明研究区试验样地各环境因子与土壤养分之间表现出不同的相关关系（表3）。坡度因子与全氮、全磷、速效磷呈正相关，而与有机质、全钾、碱解氮和速效钾呈负相关；坡向和土层厚度与绝大部分养分呈正相关，特别是坡向和土层厚度与碱解氮的含量呈极显著的正相关（P

3 结论与讨论

用地统计学方法研究了小尺度下岩溶区坡耕地土壤的有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、速效磷、速效钾的空间变异规律及其影响因素。结果表明，试验样地中有机质、全磷、全钾和速效钾的块金值/基台值均小于25%，表现为较强的空间相关性；而速效磷的块金值/基台值为31%，表现为中等的空间相关性；全氮和碱解氮的块金值/基台值为1，说明在整个尺度上空间自相关性较弱，结构性因子对其变异基本无影响，随机性因子对其变异影响较大，但这种影响是均一的，导致全氮和碱解氮的含量在整个尺度上呈相对均一分布，这可能与该研究区坡耕地作物种植类型及施肥情况相似有关。ArcGIS空间插值分析表明，小尺度下岩溶区坡耕地土壤养分的空间分布具有一定的斑块性，不同的坡位上，不同养分的空间变异分布具有不同的特征。其中有机质、碱解氮、全磷和速效磷在坡顶、上坡和中坡位置含量较高，全氮、全钾和速效钾在坡底含量较高，全磷和速效磷、全钾和速效钾在各坡位上都具有较好的空间相关性，表明速效磷和速效钾的空间变异依赖于全磷和全钾的空间变异性。

而利用SPSS 19.0软件对土壤养分和环境因子变量进行相关性分析表明，研究区试验样地各土壤养分和环境因子之间具有不同类型的相关关系。土壤有机质与坡度、坡向、岩层走向、岩层倾角、基岩率和岩层厚度等结构性因子呈负相关关系，而与植被覆盖率呈显著（P

综上所述，对小尺度下岩溶区坡耕地土壤养分的空间变异性和环境因子的相关性分析都表明地质地貌等结构性因子对岩溶区坡耕地土壤养分元素的空间分布及空间变异具有重要影响作用；而植被类型、作物种植及耕作程度等随机性因子对有机质含量的空间变异具有一定的影响作用。对于本就脆弱的岩溶区坡耕地生态系统来说，更深入地研究该地区坡耕地的地质地貌等自然环境状况以及植物种植、耕作方式等土地利用情况对认识该地区土壤养分的空间变异性和空间分布特征具有重要意义，同时也能为该地区今后的土壤质量评估和石漠化预防治、理提供参考意见。

4 参考文献

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第6篇：统计学变量类型范文

[关键词]书法景观；限制；休闲限制阶层模型；协商过程

[中图分类号]F59

[文献标识码]A

[文章编号]1002—5006（2012）07—0028—07

引言

书法景观是由成批书法作品在特定地理空间范围内集体展现而形成的具有特殊外部视觉特征和特殊地方感的场所环境。作为人地关系中重要的地理环境元素，书法景观的体验和欣赏将直接影响人类的环境感知、场所行为模式以及地方感形成等方面。旅游场所中的书法景观体验将会影响旅游的参与、动机、需求或满意等等方面。然而，书法景观作为书法——“中国文化核心之核心”的客观存在和具有明确物质载体的文化景观类型，在旅游活动中往往由于一些限制性因素被旅游者忽视，不被旅游者加以环境的使用（如活动的参与），导致不能显著提升旅游者场所感知、参与或满意度等，最终成为旅游场所的“摆设”。

“限制”的概念广泛运用于休闲领域已近40年，西方休闲限制的研究大致经历了形成期、试验期、假设驱动期和理论驱动期4个阶段。早期学者关注休闲限制的定义，而从20世纪90年代以来，研究者们拓展了休闲限制因素的类别研究。克劳福德和戈比（Crawford&Godbey）将休闲限制分为3种类型：个体限制因素、人际限制因素以及结构限制因素。克劳福德等又以三类休闲限制类型为基础，提出了休闲限制阶层模型。休闲限制阶层模型认为，个体是以阶层方式逐一面对不同类型的限制，并进行协商，进而影响对于活动的参与。

虽然20世纪六七十年代，旅行阻碍就已经被提出，但是直到最近，休闲限制理论才被引入旅游研究中。研究者针对大自然旅游、博物馆旅游、节事旅游、体育旅游、邮轮旅游等多种旅游形式进行了旅游限制因素研究。对于不同的游客特殊细分市场如老年人、学生、残疾人等，研究者也进行了大量的研究。人口统计学特征对旅游限制的影响也有所探讨。虽然休闲限制理论极大地拓展了旅游限制的研究，但是该理论在旅游研究中的应用还存在以下问题：①特定的旅游活动形式下的旅游限制因素和结构不同于休闲活动背景下的休闲限制因素和结构；②旅游活动中的旅游限制因素并不是同质的，不同的活动下旅游限制因素不同。

本研究通过文献梳理的方法，综合休闲和旅游研究中限制因素的概念框架，结合书法景观体验场景进行整合修正，形成书法景观体验的限制因素量表。使用该量表进行调查，验证书法景观体验中是否存在限制阶层模型以及限制协商过程，对人口统计学特征对书法景观体验限制的影响进行探讨。研究对于休闲限制阶层模型在旅游中的应用场景有所拓展。针对书法景观这一特殊的旅游体验对象的限制因素探讨将有助于对不同活动场景下的旅游限制因素的研究。

1 研究路线与方法

1.1书法景观体验限制定义

本研究根据休闲限制定义以及其在旅游中的定义拓展和修正定义书法景观体验的限制因素：书法景观体验的限制因素是抑制人们欣赏书法景观，忽略书法景观存在，导致不能或者不能持续进行书法景观体验、参与书法景观体验活动，进而产生旅游体验质量问题的一切因素。

1.2量表设计

本研究根据丘吉尔（Churchill）提出的测量量表设计规范进行书法景观体验限制的量表设计，通过对相关文献的梳理，结合书法景观体验的自身特征，设计了一套含14个测度项目的量表。通过专家小组会议讨论以及网络预调研的结果，删除了其中3项相关性不强、选择频率较低的测度项目，最后形成一套11个测度项目的书法景观体验量表。

1.3验证性因子分析

为验证书法景观体验的限制阶层模型，分析书法景观体验中的限制是否存在三因子维度，本研究采用了验证性因子分析。验证性因子分析可以检验观察变量与潜变量之间的假设关系，可以说是结构方程模型当中最基础的测量部分。它不但是结构方程模型中其他后续高等统计检验的基础，更可以独立应用在信度的考验和理论有效性的确认上。在旅游研究中，验证性因子分析经常作为结构方程模型分析前的一个前置步骤或基础框架。

此外，本研究还将采用雷默尔等（Raymore，etal.）提出的系列方法（含中位数分割，同步性z检验以及元模型）探讨书法景观体验限制的协商过程，采用多元方差分析研究人口社会学特征对书法景观体验限制的影响。

2 实证研究区域与数据

2.1研究区域

大雁塔北广场位于始建于公元589年的大雁塔脚下，是目前全国乃至亚洲最大的喷泉广场和最大的水景广场。广场以大雁塔为中心轴三等分，中央为主景水道，左右两侧分置“唐诗园林区”、“法相花坛区”、“禅修林树区”等景观，广场南端设置“水景落瀑”、“主题水景”、“观景平台”等景观。大雁塔北广场作为通过书法景观来增强休闲内容和活动的辅助主题休闲广场，通过大量的地面表现（地景浮雕）、雕塑表现（大唐精英雕塑）、小品表现（水景雕塑小品）等书法景观形式展示中国书法艺术，供游人参观欣赏，寓教于乐。对大雁塔北广场中书法景观这一特殊的文化景观的展现形式已引起了当地书法家的关注，游客书法景观体验的研究对未来文化景观规划有重要价值。

2.2数据获取与调查样本分析

2.2.1问卷设计与调查

本研究的调查问卷主要包括书法景观体验的限制因素测量量表、旅游者书法欣赏偏好、参与及满意度测量量表、旅游者人口学特征及出游特征等内容。书法景观体验的限制因素测量量表采用5分制李克特量表，1表示非常不同意（满意），2表示不同意（满意），3表示一般，4表示同意（满意），5表示非常同意（满意）。调查小组一行14人于2010年8月11-13日及16-20日在大雁塔北广场对游客展开随机抽样问卷调查及访谈，共发放问卷600份，回收589份，整理后获得有效问卷486份，回收率及有效率分别为98%和83%。

2.2.2样本描述统计

从表1的样本统计结果可知，被访者以中青年人为主，学生、技32/1人和专业技术人员居多，学历层次和收入水平较高；绝大多数被访者是第一次来到大雁塔北广场；而从距离上一次拿毛笔写字的时间来看，58.7%的被访者上一次拿毛笔为一年前或者从未写过，说明对书法的了解和掌握水平并不高。

3 结果分析

3.1书法景观体验限制阶层模型的验证性因子分析

3.1.1数据检验

对调查所得的数据进行初步整理和检查，对于异常数据进行必要的核实、校正和剔除，而对缺少的数据则采用样本均值进行替代处理。对于由11个限制性因素项组成的量表进行问卷效度分析和信度阈值0.5，说明模型中的观察变量对于潜在变量的平均解释能力一般。各潜变量之间的路径系数均是显著的，取值介于0.35～0.69。实证结果支持理论假设，说明书法景观体验的限制阶层模型得到了较好的验证。此外，潜变量之间的路径系数反映潜变量之间的相关关系，结构因素与人际因素的路径系数大于人际因素与个人因素的路径系数，而后者又大于结构因素与个人因素的路径系数，这反映了限制阶层模型中各层级间可能存在的“限制因素协商”。

3.2“协商过程”验证

为探讨个人因素，人际因素和结构因素之间是否存在“协商”过程，可以采用雷默尔等的研究方法：①计算三种因素的平均得分，该得分分别由三种因素的各个体观察变量得分做算术平均。②采用中位数分割手段将三类因素均划分为低与高两类，由此划分出8组，任何一个受访者都只可能属于这8组中的一组。第一组：低（个人因素），低（人际因素），低（结构因素）；第二组：低，高，低；第三组：低，低，高；第四组：低，高，高；第五组：高，低，低；第六组：高，高，低；第七组：高，低，高；第八组：高，高，高。利用同步性z检验对样本分布进行检验，结果显示除第四组与第五组差异不明显外，其他组差异显著，显示分布并不遵循概率分布，而是存在关系或层级。③用元模型来研究“协商过程”，即从一个层级的限制因素到更高一级的限制性因素。假设存在这类“协商过程”，则存在四种限制条件群体，即个体因素高感知群体，人际因素高感知群体，结构因素高感知群体及全因素低感知群体。

个体因素高感知群体由第五、第六、第七、第八4组组成，本研究中的观测样本数为195。人际因素高感知群体（n=112）由第二、第四组组成。结构因素高感知群体（n=50）为第三组。全要素低感知群体（n=129）则为第一组（表3）。在一般情况下，按照协商过程产生的金字塔型阶层理论，4个群体的大小关系应当是个人因素高感知群体>人际因素高感知群体>结构因素高感知群体>全因素低感知群体。从4个群体的观测样本个数来看，个人因素高感知群体>人际因素高感知群体>结构因素高感知群体是符合金字塔形规律的，但是全因素低感知群体观测样本个体数目较大，这是由于本研究的对象是已经参与到旅游活动和书法景观体验的游客，所以全因素低感知群体比其他3个群体大是合理的。比较结果一定程度上反映了“协商过程”的存在，证实了限制阶层模型在书法景观体验中是适用的，说明个体克服个体限制因素后才会逐步转向人际限制因素与结构限制因素。

3.3人口统计学特征影响的多元方差分析

采用多元方差分析进行人口统计学特征（性别、年龄、民族、受教育水平、月收入等）对个人因素、人际因素以及结构因素的影响进行分析，模型结果仅保留0.05水平下的影响显著因素。根据限制性因素类别建立独立的3个多元方差分析模型。为保证结果的解释有效合理，多元方差分析模型采用非饱和模型，影响因素包括纳入分析的所有人口统计学特征的所有主效应和所有变量之间的二元交互效应。

个人因素的多元方差分析结果如表4所示，在0.05水平下显著影响个人因素的变量包括年龄、月收入、年龄与民族的交互作用，年龄与月收入的交互作用，民族与受教育水平的交互作用，民族与月收入的交互作用。

从人际因素的多元方差分析（非饱和模型）结果（如表5所示）来看，在95%置信区间下显著影响人际因素的有年龄与受教育水平的交互作用，性别与年龄的交互作用。单个变量的主效应影响均不显著。

最后，结构因素的多元方差分析结果显示，所选取的人口社会学变量的主效应及所有的二元交互效应对于结构因素影响均不显著。

个人因素、人际因素和结构因素三种限制性因素的多元方差分析结果显示：①人口经济学特征对于个人因素影响明显。年龄因素说明不同的个体生命周期阶段，个体因素存在差异；月收入水平也对个体因素产生影响；不同年龄民族、月收入的差异以及不同民族受教育水平、月收入的差异都会影响到个人因素。②人口统计学特征对人际因素影响相对于对个人因素来说减弱，仅有年龄与受教育水平的交互作用，性别与年龄的交互作用产生影响。③人口统计学特征对结构因素影响不显著。4结论与讨论

本文引入休闲限制理论，通过实证研究对书法景观体验中的限制因素的类别、结构以及协商过程进行了分析，同时还分析了人口社会学特征对书法景观体验限制的影响。

（1）本文针对书法景观体验中阻碍性因素，借鉴休闲限制概念定义了“书法景观体验限制”，并借鉴休闲限制测度量表以及该量表在旅游研究中的应用实例，结合书法景观这一特殊的文化景观类型体验时的限制因素，构建了书法景观体验背景下的限制测度量表。经实证研究，该量表虽需改进，但已具备一定的信度和效度。

（2）研究通过验证性因子分析探讨了书法景观体验背景下的限制三因子结构和限制阶层模型。结果发现，书法景观体验限制存在个人限制因素、人际限制因素与结构限制因素的三因子结构，因子之间也存在显著的相关关系，并呈现相邻相关性强、远离相关性弱的现象。由于实证研究的调查对象是正在进行参与活动的人群，全要素低感知群体会较大，其他三类群体包含的个体数呈现了良好的大小关系。研究虽然证实了在书法景观体验这一特殊的旅游场景中存在限制阶层结构与限制协商过程，但是书法景观的体验限制因素并不等同于以往研究中的限制因素，书法景观的体验限制因素更加侧重于地方景观的感知以及中国艺术的审美。

第7篇：统计学变量类型范文

关键词：秩和比法 学校 监测 环境卫生

中图分类号：G421 文献标识码：A 文章编号：1673-9795（2013）09（b）-0071-01

1 资料与方法

1.1 资料来源

2011年某地按照《中国卫生监督统计报表学校卫生情况年报表技术规范》和《学校卫生监督综合评价》（GB/T18025-2000）的要求，共监测小学、中学、九年/十二年制（简称一贯制）和大专共计4类311所学校，1866间教室，18673套课桌椅。评价教室环境卫生监测合格率（%）主要包括人均面积（X1）、黑板与前排课桌椅距离（X2）、课桌配置（X3）、课椅配置（X4）、教室朝向（X5）、黑板尺寸（X6）、黑板反射系数（X7）、教室采光方向（X8）、玻地比（X9）、后墙反射系数（X10）、采光系数（X11）、灯管垂直黑板（X12）、控制式灯具（X13）和桌面照度（X14）等14项指标，各评价指标的实际观测值见表1[1]。数据来自文献，真实可靠。

1.2 统计方法

采用基于秩和比的可信区间法[2]对表1资料进行综合评价。注意，按bonferroni法[3]调整检验水准：设原检验水准α=0.05，则调整后的检验水准分别为α′=2α/n（n-1）=0.00833，其中n表示学校类别数量，下同。

2 结果

2.1 编秩并计算秩和比

将14个评价指标按从小到大顺序编秩（见表1观测值后括号内的数字），按照公式RSR=ΣR/mn（R表示秩次，m表示评价指标数量，下同）计算秩和比并排序（见表2第1列和第2列），其排序结果为大专>中学>小学>一贯制。

2.2 综合评价

按参数统计的要求，按照公式y=arcsin（RSR）0.5计算RSR的变量代换值，按照公式y±2.64Sy（Sy2=820.7/mn）计算并比较y的95%CI（见表2）可知，除中学和小学教学环境卫生质量之间无显著意义（P>0.05）外，其他类型学校教学环境卫生质量两两之间的差异均有统计学意义（P均

3 讨论

本文所述秩和比为反映不同类型学校教学环境卫生质量的一个综合指数，由于编秩时区分高优与低优指标，因此，计算得到的秩和比越大越越好，据此可知4类学校教学环境卫生质量的排序结果为大专>中学>小学>一贯制。

从不同类型学校教学环境卫生质量的两两比较来看，除中学和小学教学环境卫生质量之间无显著意义（P>0.05）外，其他类型学校教学环境卫生质量两两之间的差异均有统计学意义（P均

在计算和比较秩和比变量变换值的95%可信区间时，为了减少I类错误，必须对原检验水准进行调整。调整的方法有bonferroni法和idák法，其中比较组数较少时采用前法，比较组数较多时采用后法[3]。但是，比较组数较多时，应用基于秩和比的分档法[4]进行聚类分析，但是这里的聚类分析是基于合理分档数表并达到到最佳分档要求方可，与上述利用可信区间法聚类的原理不同。

文献[1]仅从综合4类学校计算得到的合计（平均）合格率的角度出发，认为人均面积、教室朝向、黑板尺寸、黑板反射系数、教室采光方向、玻地比、采光系数、灯管垂直黑板布置、控制式灯具、桌面照度、教室温度等指标的合格率均达到国家相关标准的要求，黑板和前排课桌距离、课桌椅配置、后墙反射系数和噪声为不合格，进而分析表明各不同学校类型达标率之间的差异有统计学意义（P

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[3] 方积乾，主编.医学统计学与电脑实验[M].4版.上海：上海科学技术出版社，2012：133.

[4] 孙爱峰.秩和比法在不同地区人体蛔虫感染现状调查结果综合评价中的应用[J].中国医药指南，2011，9（31）：226-227.

第8篇：统计学变量类型范文

相关分析法以数据挖掘技术为基础，主要用于测定现象之间相关关系的规律性。将其应用到课程相关性分析中，可从大量的、有噪声的、随机的课程教学所得数据中，使用成熟的数据处理模型，提取出隐含且有用的信息，以便于研究两个变量因子间的相关关系，直接量化两门课程间的相关性。相关分析法计算过程中，通常以计算相关系数R（又称皮氏积矩相关系数，计算式如式1）来判定现象之间相关关系的密切程度，其绝对值在0.8以上表明高度相关，必要时对R进行显著性检验。最终结果|R|≤1。当R>0时为正相关，即两个变量之间的变化方向一致；当R<0时为负相关，即两个变量变化趋势相反；当R=1是为完全相关，R=-1时为完全负相关，R=0则不相关。一般来说，0.3≤|R|<0.5称为低度相关，0.5≤|R|<0.8称为显著相关，≥0.8则为高度相关。课程相关性分析实践中，一般会选择学习成绩为变量x或y来考察两门课程的相关程度。

二、相关性分析

《统计学》、《基础会计学》和《资产评估》两课程间的相关性分析主要采用相关分析法进行研究，即对课程成绩进行单因子相关分析,通过计算两两课程间的相关系数来确定的大小，判断出是低度相关、显著相关还是高度相关。分析采用的软件是SPSS,其变量因子是课程考试成绩，分析的过程主要包括导入数据、相关分析过程的实现和结果研究。（一）数据导入在SPSS中提供了多种导入数据的方式，常用的有导入文本文件中的数据和导入数据库中的数据。本课题研究过程中收集的数据保存在数据库中，因此选择由数据库导入数据的方式。在菜单栏中选择FileOpenDatabaseNewQuery，把Access数据库中的数据导入到SPSS中，部分数据如图。（二）相关分析过程的实现数据导入完成后，进行相关分析。在菜单栏中选择AnalyzeCorrelateBivariate进行两变量相关分析，将弹出对话框左边的备选源变量通过箭头按钮输入到Variables选项框中。相关性分析的参数含义解释如下：（1）CorrelationCoefficients选项区内可选择计算相关系数的种类，课程相关分析的变量是连续型变量，故选择Pearson相关系数，即r系数。（2）testofsignificant选项内可选择显著性检验的类型，课程的相关分析中，事先并不清楚课程变量之间的差异方向，故选择Two-tailed。参数设置完成后，点击OK，SPSS自动进入分析并输出分析结果，具体结果相见表1。（三）相关性结果分析R系数是课程相关性紧密程度的统计指标。当R大于0.5时，则认为两课程显著相关；当R大于0.8时，则认为两课程高度相关。由表1数据可知：（1）《统计学》与《基础会计学》和《资产评估》均显著相关，R值分别为0.569和0.532。（2）《基础会计学》与《资产评估》两课程高度相关，R值达0.861。

三、结束语

第9篇：统计学变量类型范文

【关键词】 安全;知识;因素分析,统计学;学生

【中图分类号】 R 179 G 479 【文献标识码】 A 【文章编号】 1000-9817(2009)08-0679-03

当前学校安全问题面临严峻挑战[1]。随着社会经济、文化、医疗技术的发展以及生活条件和生活方式的改变,以往严重危害青少年生命和健康的传染病、营养不良在发达国家和部分发展中国家已基本得到控制,而伤害则已逐渐成为青少年的主要死亡原因。学生的安全知识、安全技能是影响儿童青少年伤害的主要因素之一。本文通过对学生安全知识、安全技能的调查,了解中小学生安全知识、安全技能的现状,为预防和控制儿童青少年伤害的发生提供科学依据。

1 对象与方法

1.1 对象 采取分层整群抽样方法,将某市按照学校类型分为普通小学、重点小学、普通初中、重点初中、普通高中、重点高中等6层,每层随机抽取2所学校,每所学校各年级按班级人数整群抽取100名左右学生。由于低年级学生的认知能力存在一定的不足,小学仅调查四～六年级学生。全市共调查12所学校4 600名学生,收回有效问卷4 507份,有效问卷回收率为98.0%。年龄最小的8岁,最大的20岁,其中10～18岁之间的占97.7%。在家庭情况中,父亲文化程度在高中及以上的占56.9%,母亲文化程度在高中及以上的占47.6%,家庭年总收入在5万元以上的为37.3%。

1.2 方法 采用“学生伤害与安全因素调查问卷”,内容包括基本社会学资料、安全行为、安全知识和技能、其他4个方面共62道题目,题型均为选择题。所有问卷调查均由研究者和经过培训的专业人员担任调查员,在学校保健教师的协助下组织学生在课堂内匿名自填,当场独立完成,问卷统一发放,统一回收。

剔除无效问卷后,统一使用EpiData 3.0软件,采用双录入方式输入并校对调查数据,建立数据库。采用SPSS 13.0软件进行数据的统计分析。

2 结果

2.1 安全知识

2.1.1 基本情况 安全知识调查包括急救知识、煤气中毒知识等日常生活方面和放射性事故、海啸等灾害方面的知识共16道题。在日常生活安全知识方面,学生对触电防护、煤气中毒、溺水抢救等知识掌握较好,选择“知道”的分别达到24.8%,24.1%和20.9%;而对于脊柱跌伤搬运和心脏病抢救的知识则了解不多,选择“知道”的仅有14.1%和14.2%。在灾害知识方面,地震和洪水的逃生知识掌握较好,选择“知道”的分别达到20.2%和19.5%;而化学物中毒、化学毒物泄露、放射性事故的知晓率则较低,分别为10.8%,11.0%和14.4%。

获得安全知识的途径主要为广播电视(39.9%)、报刊书籍(23.9%)和学校课堂(16.3%),68.3%的父亲和70.6%的母亲会经常主动告诉孩子一些安全知识,有4.6%的学生认为获得安全知识的主要途径是家长介绍。

2.1.2 不同学段学生安全知识知晓率比较 见表1。

由表1可知,小学生、初中生和高中生对于化学毒物泄露、心脏病抢救和脊柱跌伤搬运知识的知晓率差异无统计学意义;高中生其余各项安全知识的知晓率均高于初中生和小学生,经χ2检验,差异均有统计学意义(P值均

2.1.3 安全知识得分影响因素分析 通过赋值转换后定量分析,安全知识得分最低16分,最高64分,中位数为40分,均数为(39.84±10.36)分。将学生根据安全知识得分分为A,B组,安全知识得分

由表2可知,普通学校、父母不经常主动告知安全知识都是安全知识得分较高的不利因素,而女生、高年级、父亲文化程度较高、家庭年总收入较高则是安全知识得分较高的有利因素,单项检验显示,差异均有统计学意义(P值均

2.2 安全技能 学生对触电防护、楼内失火逃生的技能掌握较好,正确回答率分别达到91.6%和88.0%;而在“是否会正确使用灭火器”一项,仅有29.2%的学生选择了“会”,该项技能掌握较差。

2.2.1 不同人口统计学特征学生安全技能得分比较 通过对各项安全技能的选项赋值转换,将学生对于安全技能的掌握情况定量化,不同人口统计学特征学生安全技能得分比较见表3。

由表3可知,不同性别和父母职业不同的学生安全技能得分差异均无统计学意义;而不同学校类型、父母文化程度以及安全知识得分不同的学生安全技能得分差异均有统计学意义。

2.2.2 安全技能得分影响因素分析 通过赋值转换后定量分析,安全技能得分最低9分,最高18分,中位数为14分,均数为(13.99±1.26)分。以学生安全技能得分为因变量,以学校类型、性别、年级、父母文化程度、父母职业、家庭年收入、安全知识得分为自变量,采用逐步回归分析,入选和剔除自变量,找出对安全行为有影响的变量。α=0.05,β=0.10,构建多元线性回归模型对安全技能得分可能的影响因素进行分析,回归方程的假设检验F值为34.970,α

由表4可知,进入方程的变量有学校类型、性别、年级、安全知识和父母文化程度;由标准回归系数可知,年级对学生安全技能得分的影响最大。

3 讨论

3.1 安全知识现状及其影响因素分析 安全知识的掌握情况对于青少年能否保障自身的安全起着举足轻重的作用。但本次调查结果显示,安全知识得分在45分以上(相当于百分制的60分)的学生仅占29.7%。调查结果还显示, 在灾害逃生知识方面,学生自我报告对于地震、洪水知识知晓情况相对较好,而化学毒物泄露、放射性事故等方面的知识相对薄弱;在日常生活安全常识方面,学生对于脊柱跌伤搬运和心脏病抢救的知识掌握较差,而对触电防护、煤气中毒防护等知识的了解相对较好。

学生的安全知识主要来源为广播电视,不同于张瑾等[2]的调查结果(学生主要知识来源为书本),可能与调查对象的年龄段不同有关。随着年级的增长,学生积累的各种知识在不断增多,知识面不断扩展,学生并不满足于学校教育和家庭教育所学到的安全知识,因此利用各种社会资源如电视、广播、报纸和网络等来获取安全知识。由此可见,社会环境对于学生的安全知识积累有着重要意义。

调查结果还显示, 当煤气中毒等情况出现时,女生往往能较好地处理;而在核武器防护等知识方面,男生知晓率较高。可能与男生对自然灾害方面的知识感兴趣、相关书籍或影像资料接触较多有关。

重点学校学生安全知识得分高于普通中学,可能与学校教育内容有关,但也不排除因为受到学生自身性格和素质差异等混杂因素影响,外向型或混合型性格的学生安全知识得分高于性格内向者。处于不同学习阶段的学生安全知识得分的差异无统计学意义,提示青少年获得的大部分安全知识可能来自于小学高年级阶段,随着年级的升高,学校和家长对应试课程越来越重视,从而忽略了对青少年的安全教育。

从影响学生安全知识的因素来看,除学校类型、性别、年级等因素外,父母是否经常主动告诉安全知识、父亲文化程度和家庭年总收入也被纳入回归模型,说明家庭环境对青少年安全知识的掌握起着不容忽视的作用。牛静萍等[3]的研究也表明,父母受教育程度高以及父母职业为医生、科技人员、教师的青少年安全知识掌握情况较好。

3.2 安全技能现状及其影响因素分析 安全技能就是在可能有生命威胁的中运用各种技能和手段逃离危险,从而减少伤亡的方法[4]。我国青少年多为独生子女,在父母的呵护下长大,长期生活在较为稳定有序的校园里, 日常生活经验不够丰富, 在防火防盗、灾害逃生等方面缺乏基本常识。调查结果表明,仅有29.2%的学生报告会使用灭火器,而完全不会的学生达到31.7%。青少年对触电防护和楼内失火逃生的技能掌握较好,正确回答率高于黄迎乒[4]对河南部分大学生所做的调查结果,但仍有1.4%的学生在楼内失火时选择了跳楼,3.1%的学生在发现有人触电时选择了拉开触电者,如果这些学生真正遇到类似情况, 后果将不堪设想。

从多元线性回归模型的结果可知,父母的文化程度以及学校类型都对学生的安全技能得分有着较大的影响。青少年缺乏生活经验,对是非、安危的辨别能力较差,自我约束力薄弱,常有冒险或侥幸心理,对突发事件缺乏预见性和应变能力,自我保护意识和自我保护能力较差,需要教师和家长的正确引导。而安全教育不仅应让学生掌握安全常识、培养安全意识,更应教给学生发现险情、判断险情及安全逃生的技能。

4 参考文献

[1] 徐勇.我国学校突发公共安全事件的现状与研究展望.中国学校卫生,2007,28(8):673-674.

[2] 张瑾,朱士新,谢云龙.昆山市中小学生安全知识现况调查.中国学校卫生,2006,27(11):949-950.

[3] 牛静萍,李嵘,崔顺军.兰州市儿童安全意识影响因素分析.中国学校卫生,2003,24(4):315-316.