数据分析基础方法

第一篇：数据分析基础方法

数据分析基础方法—分拆

对于很多没有数学基础和数据敏感度的人而言，面对庞杂的数据常常感到头痛。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，比如googleanalytics、百度统计、站长工具以及自己网站分析系统，在收集客观的数据后，我们需要对数据进行分析，这里我们介绍最常用和基础的分析方法：拆分。（以下内容摘自艾瑞学院《蜕变——传统企业如何向电子商务转型》）

一、看数据分布

最简单的拆分方法就是不看平均值，看数据分布。因为凡是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。例如李嘉诚来我们公司参观，这一时间我们公司办公室里的“平均资产”就会因为李嘉诚一个人被抬高到人均几亿身家。如果有人根据这个“平均资产”数据来判定说我们办公室的人都是豪华游艇的潜在顾客，这自然是荒谬的。

可实际上，我们每天都在做着类似的判断，比如当我们听到说顾客“平均在线时间”是3分34秒，就可能根据这个时间来进行业务决策，例如设置“停留时间超过3分34秒为高价值流量”，或者设置系统，在用户停留了3分34秒还没有下单的话就弹出在线客服服务窗口。我们设置这些时间点的根据是“平均停留时间”，在我们的想象里，我们的每个顾客都有着“平均的”表现，停留时间大致都是3分34秒，可实际上真正的顾客访问时间有长有短，差别巨大：

从上图我们可以看到绝大部分访问时间非常短暂，而少数人访问了大量时间，综合起来平均停留时间3分多，用

3分34秒来做为一个关键判定点是不合适的。

再举一个例子，比如我们看到上个月平均订单金额500元/单，这个月也是500元/单，可能会觉得数字没有变化。可是实际上有可能上个月5万单都是400～600元，而这个月5万单则是2万单300元，2万单400元，5千单500元，5000单超过2500元——客户购买习惯已经发生了巨大变化，一方面可能是客户订单在变小（可能是因为产品单价下降，采购数量减少，或者客户选择了比较便宜的替代品），另一方面出现了一些相对较大的订单（可能是中小企业采购，或者是网站扩充产品线见效了）。——看数据分布可以让我们更容易发现这些潜在的变化，及时的做出应对。

二、拆因子

很多时候我们很难直接从数据变化中分析出具体的原因，这时可以考虑拆分因子，将问题一步步细化找寻原因。

例如网站转化率下降，我们要找原因。因为“转化率”=“订单”/“流量”，所以“转化率”下降的原因很可能是“订单量下降”，“流量上升”，或者两者皆是。按照这个思路我们可能发现主要的原因是“流量上升”和“订单量升幅不明显”，那么下面我们就可以来拆解“流量”的构成，例如拆成“直接访问流量”、“广告访问流量”和“搜索引擎访问流量”再看具体是哪部分的流量发生了变化，接下来再找原因。

这时我们可能看到说是搜索引擎访问流量上升，那就可以再进一步分析是付费关键词部分上升，还是自然搜索流量上升，如果是自然流量，是品牌（或者网站名相关）关键词流量上升，还是其他词带来的流量上升——假如最后发现是非品牌类关键词带来的流量上升，那么继续寻找原因——市场变化（淡季旺季之类），竞争对手行动，还是自身改变。假如刚好在最近把产品页面改版过，就可以查一下是不是因为改版让搜索引擎收录变多，权重变高。接下来再分析自己到底哪里做对了帮助网站SEO了（比如把页面导航栏从图片换成了文字），把经验记下来为以后改版提供参考；另一方面还要分析哪里没做好（因为新增流量但是并没有相应增加太多销售），研究怎样让“产品页面”更具吸引力——因为对很多搜索引擎流量来说，他们对网站的第一印象是产品页面，而不是首页。

三、拆步骤

还有些时候，我们通过拆分步骤来获取更多信息。

举两个例子：第一个例子：两个营销活动，带来一样多的流量，一样多的销售，是不是说明两个营销活动效率差不多？

如果我们把每个营销活动的流量拆细去看每一步，就会发现不一样的地方。营销活动B虽然和营销活动A带来了等量的流量，可是这部分流量对产品更感兴趣，看完着陆页之后更多的人去看了产品页面。可惜的是虽然看产品的人很多，最后转化率不高，订单数和营销活动A一样。

这里面还可以再深入分析（结合之前提到的分析方法，和下一章要说的细分方法），但是光凭直觉，也可以简单的得出一些猜测来，例如两个营销活动的顾客习惯不太一样，营销活动B的着陆页设计更好，营销活动B的顾客更符合我们的目标客户描述、更懂产品——但是我们的价格没有优势等等这些猜想是我们深入进行分析，得出行动方案的起点。至少，它可以帮助我们

更快的累计经验，下次设计营销活动的时候会更有的放矢，而不是仅仅写一个简单report说这两个营销活动效果一样就结案了。（注：这是个简化的例子，实际上还可以分更多层）

第二个例子可能更常见一些，比如网站转化率下降，我们可以拆成这样的漏斗：

这样拆好之后，更能清楚地看到到底是哪一步的转化率发生了变化。有可能是访客质量下降，都在着陆页流失了，也可能是“购物车–>登录”流失了（如果你把运费放到购物车中计算，很可能就看到这一步流失率飙升），这样拆细之后更方便我们分析。

曾经有一个例子就是转化率下降，市场部查流量质量发现没问题，产品经理查价格竞争力也没问题——最后发现是技术部为了防止恶意注册，在登录页面加了验证码（而且那个验证码极度复杂），降低了“登录页面–>填写订单信息“这一步的转化率。

四、细分用户族群

很多时候，我们需要把用户行为数据拆分开，看不同族群的人有什么不同的表现，通过比较异同来获取更多的洞察。从实践出发，客户族群细分的方法主要有三种：

按照客户属性细分：根据客户“是谁”来划分族群，例如把客户分成“新客户”和“老客户”。按照客户行为来细分：根据客户上网行为来细分，例如把客户分成“浏览服装专区的客户”和“浏览数码专区的客户”。很多时候“根据客户行为”和“根据客户属性”这两者会混在一起，比如一个客户的行为是“每个月都来买一次东西而且只买最贵的”，可能我们就会在数据库里给他标记上“有钱人”，之后“有钱人”就成了这个客户的属性之一。

按照最终结果来细分：其实是“按照客户行为来细分”的一种，但是它适用性非常广，而且用起来非常方便，所以单独拿出来讲一下。对于这个细分方法，本质上就是根据结果把流量分成“好人”和“坏人”，然后一路比较“好人”和“坏人”从接触到最后转化或离开这整个过程中所经历过的事情有没有什么显著的不同，如果有，则进一步深入考虑这些不同点是否就是造成他们一些是“好人”一些是”坏人“的原因，再想办法优化这些经历，尽可能增加”好人“这个族群。

第二篇：定岗定员方法及数据分析

绕城公司、高海公路公司 定岗定员方法及分析

目录

一、前言（人力资源战略）

二、定岗定员 1． 定义 2． 原则 3． 方法

4． 构建指标库体系

三、人力资源分析报告 1.组织结构 2．指标库体系分析（1）人员结构分析（2）人力资源异动分析（3）

3.SWOT分析

四．公司人力资源战略发展规划 1.影响人力资源的因素：

(1)内部:公司转型；车道收费技术的改良等(2)外部：限货政策；全国联网 2.预测的方法 3.我们采用的方法 五．定岗定员的规划

一、前言

随着经济形势和环境的变化，为适应企业战略的调整，进一步规范职位及人员配置标准，提升组织和个人工作效率，有效降低运行成本，防范企业经营风险，提升精细化管理水平，结合公司的实际情况——依托型管理体制（实行“两块牌子、一套管理人员”的管理体制，其优点：减少管理层次，精简机构，提高工作效率；缺点：工作量大，容易造成失误），并根据人力资源战略管理发展趋势及岗位胜任特征模型结构对定岗定编定员进行分析。

二、定岗定编定员

1．定义

定岗定员（以下简称“三定”）是根据一定的程序和方法确定组织中的岗位、岗位编制和岗位任职要求的合称。

定岗就是设计组织中承担具体工作的岗位。定编就是设计从事某个岗位的人员数量。定员则是设计从事某个岗位的人员素质。

企业的三定设计并不是一成不变的，它是一个动态的不断调整的过程，一般随企业的发展战略和目标的变化而变化。

2． 原则（1）因事设岗原则

公司定岗应保持岗位和人应是设置和配置的关系，“以事定岗、以岗定人”。设置岗位既要着眼于公司现实，又要着眼于公司发展。

（2）整分合原则

公司应在组织结构整体规划实现岗位的明确分工，又在分工基础上有效地综合，使各岗位职责明确又能上下左右之间同步协调，以发挥最大的公司效能。

（3）最少岗位数原则

公司定岗应既考虑到最大限度地节约人力成本，又要尽可能地缩短岗位之间信息传递时间，提高公司运营效率和市场竞争力。

（4）规范化原则

岗位名称及职责范围应规范，岗位名称应反映岗位的主要职责并便于内外部交流，岗位职责应涵盖主要的工作任务，并留有余地。

（5）业务优先原则

为了保证公司业务发展，打造优化的主营业务链条，公司应为业务部门设定更为宽松的编制标准，并留有足够的备用编制以应对业务环境的不确定性。

（6）效率优先原则

公司定编应本着效率优先的原则，最大限度的挖掘员工的潜力，尽可能提高员工劳动生产率，进而提高公司运营效率。

（7）数量与质量并重原则

公司定编不仅要从数量上解决人力资源的配置，而且还要从质量上确定使用人员的标准，从素质结构上实现人力资源的合理配备。3．方法：

（1）组织分析法：这是一个广泛的岗位设计方法。首先从企业的远景和使命出发，设计一个基本的组织模型。然后根据具体的业务流程需要，设计不同的岗位。

（2）标杆对照法：参照本行业典型企业现时的岗位设置进行设计。适用于对岗位设计要求不高的企业

（3）劳动效率定编法：根据生产任务和员工的劳动效率以及出勤等因素来计算岗位人数的方法。实际上就是根据工作量和劳动定额来计算员工数量的方法。这种方法适用于实行劳动定额的人员，特别是以手工操作为主的岗位。（4）业务数据分析法：根据企业的历史数据和战略目标，确定企业在未来一定时期内的岗位人数。这种方法又可以衍生出两种定编方法：一是根据企业的历史数据(业务数据/每人)及企业发展目标，确定企业短期、中期、长期的员工编制。二是根据企业的历史数据，将员工数与业务数据进行回归分析，得到回归分析方程；根据企业短期、中期、长期业务发展目标数据，确定人员编制。这种方法适合于工作过程或工作结果可以量化的岗位。

（5）管理层、专家访谈法（德尔菲法）：通过管理层访谈，了解员工的工作量、流程的饱满性，管理层对员工编制调整建议，预测员工一段时间以后的流向，包括提升、轮岗、离职，统计各部门一段时间以后的员工数量。通过专家访谈，可以获取各种岗位类型人员结构信息，包括管理层次和管理幅度等信息。最后通过对管理层和专家访谈的结果分析，确定人员编制。定员的一般方法所谓定员，就是采取一定的程序和科学的方法，对确定的岗位进行各类人员的素质配备，即岗位任职要求。定员的一般方法就是编制岗位说明书，通过岗位说明书明确岗位任职要求。岗位说明书主要包括岗位名称、隶属部门、直接上级、直接下级、知识和技能要求、能力要求、年龄要求、性别要求、健康要求等。4．构建指标库体系

三、人力资源分析报告 1．组织结构 2．

（一）优化支持多元化发展的人力资源结构

根据公司十三五规划，优化支持多元化发展的人力资源结构，对于公司的多元化业务，最缺乏的是人才。因此，重点要优化目前的人力资源结构，构建公司在投融资人才方面的核心优势；弥补多元化业务人才短板，建立公司可持的人力资源管理体系。

1.制定人力资源发展战略规划，深入实施“人才强企”战略，建设一支素质高、业务精、技术尖的专业人才队伍。根据公司系统人力资源现状和未来业务发展需要，适时引进、吸收公司发展需要的人才，优化人力资源配置，确保人力资源的动态平衡和工作连续性。

2.拓宽和完善员工成长发展的平台。在平台广度方面，破除公司系统内部流动和发展的障碍，努力营造公司系统大家庭的氛围，按照公平、公开原则，改进和完善考核、评定、晋升等激励制度。在平台的深度方面，注重员工综合素质和专业知识的培训，增加培训投入，加大 培训力度，提高培训深度，使培训工作能更好的面对个体差异。

3.按照业绩优先、兼顾公平为原则，结合公司的业务考核工作，强化业绩在薪酬分配中的主导作用。

根据三定中业务数据分析法、德尔菲法建立相应指标库, 且结合公司实际情况，相应数据分析对应如下：（各种图表）

现在企业的困惑是各部门都喊人少，结果人员越来越多，但企业的效率却没有真正 提高。因此，企业希望找到一种办法来控制这些部门的人数。事实上，这种只靠人力资源部 门进行单方面控制，而其他部门缺乏自我约束的做法是难以奏效的。定岗定编是企业所有部门的事，而不是人力资源一个部门的事。因此，企业需要的是一个大家在人员方面都能进行自我约束、自我控制的机制，而不是一套硬性的定岗定编的规定。

三定设计没有一个固定的模式，企业要做好三定设计，应当根据三定设计的原理、结合自身的实际、灵活运用不同的方法来组织设计方案。对任何组织而言，三定设计没有最好，只有更好。

定岗程序

1.人力资源部根据调整后的组织结构启动定岗程序。2.根据岗位的影响、数量及涉及部门组建以人力资源部为基础，其他相关部门参与的定岗工作小组，并确定内部职责分工。

3.定岗工作小组开展岗位调查了解对现有岗位产生影响的各种因素以及新的岗位需求与现状之间的差距等。

4.与公司领导及相关部门负责人进行交流，广泛征求意见，并根据意见对原有方案进行修改。5．将岗位设置方案修改稿报公司总经理审核，并经党政联席会审议最后报集团公司审批。

6．人力资源部对相关部门提交岗位说明书进行初步审核，不合格退回相关部门重新修改，合格的予以汇总形成或更新公司岗位说明书库。

7．通过定岗应形成各岗位的岗位说明书文本，岗位说明书应至少包括以下内容:（1）岗位背景：岗位名称、所在部门、直接上下级等。（2）岗位设置目的：设置该岗位所要达成的目标。（3）岗位职责：岗位主要职责领域及工作任务。（4）岗位特征：汇报关系、权限、协调关系等。（5）岗位任职资格：学历与经验要求、知识与技能、能力素质要求等。

（6）其他相关内容。

第三篇：基础数据总结

基础数据

1、混凝土重量2500KG/m3

2、钢筋每延米重量0.00617*d*d

3、干砂子重量1500KG/m3，湿砂重量1700KG/m34、石子重量2200KG/m3

5、一立方米红砖525块左右（分墙厚）

6、一立方米空心砖175块左右

7、筛一方干净砂需1.3方普通砂

一点不同观点：

1、一般多层砌体住宅： 钢筋25-30KG/m2，其中经济适用房为16--18KG/m2.2、一般多层砌体住宅，室外抹灰面积占建筑面积0.5--0.7。

3、一般多层砌体住宅，模版面积占建筑面积1.3--2.2，根据现浇板多少、柱密度变化很大。

4、一个砖工一天砌240砖墙1000—1800块，370或500墙2000--3000块。

5、钢筋混凝土重量2200KG/m3，素混凝土重量2100KG/m3。

6、工程石子重量1800KG/m3。

0.617是圆10钢筋每米重量。钢筋重量与直径（半径）的平方成正比。

G=0.617*D*D/100 每米的重量(Kg)＝钢筋的直径(mm)×钢筋的直径(mm)×0.00617 其实记住建设工程常用的钢筋重量也很简单φ6＝0.222 Kg φ6.5＝0.26kg φ8＝0.395kg φ10＝0.617kg φ12＝0.888kg Φ14＝1.21kg Φ16＝1.58kg Φ18＝2.0kg Φ24＝2.47kgΦ22＝2.98kgΦ25＝3.85kgΦ28＝4.837kg............Φ12(含12)以下和Φ28(含28)的钢筋一般小数点后取三位数，Φ14至Φ25钢筋一般小数点后取二位数 Φ6=0.222Kg Φ8=0.395Kg Φ10=0.617Kg Φ12=0.888Kg Φ14=1.21Kg Φ16=1.58Kg Φ18=2Kg Φ20=2.47Kg Φ22=3Kg Φ25=3.86Kg

钢材理论重量计算简式

材料名称 理论重量W（kg/m）

扁钢、钢板、钢带 W＝0.00785×宽×厚

方钢 W＝0.00785×边长2 圆钢、线材、钢丝 W＝0.00617×直径2 钢管 W＝0.02466×壁厚（外径--壁厚）

等边角钢 W＝0.00785×边厚（2边宽--边厚）

不等边角钢 W＝0.00785×边厚(长边宽+短边宽--边厚)工字钢 W＝0.00785×腰厚[高+f（腿宽-腰厚）] 槽钢 W＝0.00785×腰厚[高+e（腿宽-腰厚）] 备注：

1、角钢、工字钢和槽钢的准确计算公式很繁，表列简式用于计算近似值。

2、f值：一般型号及带a的为3.34，带b的为2.65，带c的为2.26。

3、e值：一般型号及带a的为3.26，带b的为2.44，带c的为2.24。

4、各长度单位均为毫米

一、普通住宅建筑混凝土用量和用钢量：

1、多层砌体住宅：

钢筋30KG/m2

砼0.3—0.33m3/m2

2、多层框架

钢筋38—42KG/m2

砼0.33—0.35m3/m2

3、小高层11—12层

钢筋50—52KG/m2

砼0.35m3/m2

4、高层17—18层

钢筋54—60KG/m2

砼0.36m3/m2

5、高层30层H=94米

钢筋65—75KG/m2

砼0.42—0.47m3/m2

6、高层酒店式公寓28层H=90米

钢筋65—70KG/m2

砼0.38—0.42m3/m2

7、别墅混凝土用量和用钢量介于多层砌体住宅和高层11—12层之间

以上数据按抗震7度区规则结构设计

二、普通多层住宅楼施工预算经济指标

1、室外门窗（不包括单元门、防盗门）面积占建筑面积0.20—0.24

2、模版面积占建筑面积2.2左右

3、室外抹灰面积占建筑面积0.4左右

4、室内抹灰面积占建筑面积3.8

三、施工功效

1、一个抹灰工一天抹灰在35平米

2、一个砖工一天砌红砖1000—1800块

3、一个砖工一天砌空心砖800—1000块

4、瓷砖15平米

5、刮大白第一遍300平米/天，第二遍180平米/天，第三遍压光90平米/天

四、基础数据

1、混凝土重量2500KG/m3

2、钢筋每延米重量0.00617*d*d

3、干砂子重量1500KG/m3，湿砂重量1700KG/m3

4、石子重量2200KG/m3

5、一立方米红砖525块左右（分墙厚）

6、一立方米空心砖175块左右

7、筛一方干净砂需1.3方普通砂

第四篇：数据统计分析方法

数据统计分析方法

排列图：

排列图是由两个纵坐标，一个横坐标，若干个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组 的，为寻找主要问题或主要原因所使用的图。

排列图有以下优点：直观，明了－－全世界品质管理界通用用数据说明问题－－说服力强用途广泛： 品质管理 / 人员管理 / 治安管理排列图的作图步骤收集数据(某时间)作缺陷项目统计表绘制排列图画横坐标(标出项目的等分刻度)画左纵坐标(表示频数)画直方图形(按每项的频数画)画右纵坐标(表示累计百分比)定点表数。

因果图何谓因果图：

对于结果（特性）与原因（要因）间或所期望之效果（特性）与对策的关系，以箭头连接，详细分析原因或对策的一种图形称为因果图。因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明，故又称为石川图，又因其形状似鱼骨，故也可称其为鱼骨图，或特性要因图作因果图的原则采取由原因到结果的格式通常从‘人，机，料，法，环’这五方面找原因‘4M1E’, Man, Machine, Material, Method, Environment通常分三个层次：主干线、支干线、分支线尽可能把所有的原因全部找出来列上对少数的主要原因标上特殊的标志写上绘制的日期、作者、有关说明等作因果图应注意的事项问题(结果)应单

一、具体，表述规范最后细分出来的因应是具体的，以便采取措施；在寻找和分析原因时，要集思广益，力求准确和无遗漏可召开诸葛亮会，采用头脑风暴法层次要清，因果关系不可颠倒原因归类正确作因果图应注意的事项画法按从左至右的贯例执行－－规范化在作因果图前，可先从排列图中找出主要问题，然后针对主要问题，召集相关人员进行讨论，力求尽可能找出产生问题的原因，通过分析，确立主要原因。因果图在今后可不断进行修改，逐渐完善，反復使用。

直方图：

是通过对数据的加工整理，从而分析和掌握品质数据的分布状况和估算工序不合格率的一种方法。直方图的作法作直方图的三大步骤作频数表画直方图进行有关计算作直方图的步骤(例3)1.搜集数据作直方图的步骤计算极差(Range),上表中最大值Xmax=48;最小值Xmin=1;R＝Xmax-Xmin=48-1=47适当分组(k)在本例中，取k=10确定组距(h)组距用字母 h 表示：h=R/k=47/10=4.7, Y约等于5。确定各组界限－－组的边界值单位取最小测量单位的一半。作直方图的步骤本例第一组的下限为：第一组的上限值为下界限值加上组距第二组的下界值为上界限值，第一组的上界值加上组距就是第二组上界限值，照此类推，定出各组的边界。编制频数分布表

分层法

分层的目的是把杂乱无章和错综复杂的数据，按照不同的目的、性质、来源等加以分类整理，使之系统化、条理化，能更确切地反映数据所代表的客观事实，便于查明产品质量波动的实质性原因和变化规律，以便抓住主要矛盾，找到主要影响因素，从而对症下药，采取相应的措施。

分层的原则是使同一层内的数据波动尽可能小、而层与层之间的差别尽可能大。

为了达到目的，通常按操作者、机器设备、材料、工艺方法、测量手段、环境条件和时间等标志对数据进行分层。

调查表

调查表也叫检查表或核对表，它是一种为了便于搜集数据而使用简单记号并予统计整理，并作进一步分析或作为核对、检查之用而事先设计的一种表格或图表

控制图

控制图是一种带有控制界限的反映过程质量的记录图形，图的纵轴代表産品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本号；图内有中心线(记爲CL)、上控制界限(记爲UCL)和下控制界限(记爲LCL)三条线(见下图)

第五篇：数据分析的统计方法选择小结

数据分析的统计方法选择小结

完全随机分组设计的资料

一、两组或多组计量资料的比较

1.两组资料：

1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料

(1)若方差齐性，则作成组t检验

(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验

2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验

2.多组资料：

1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。

2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。

二、分类资料的统计分析

1.单样本资料与总体比较

1)二分类资料：

(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验；

(2)大样本时：用U检验。

2)多分类资料：用Pearson 2检验（又称拟合优度检验）。

2.四格表资料

1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson 2

2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正 2或用Fisher’s 确切概率法检验

3)n40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验

3.R×C表资料的统计分析

1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则用Kruskal Wallis的秩和检验

2)列变量和行变量均为无序多分类变量，(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson 

(2)n40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验 2

配对设计或随机区组设计

三、两组或多组计量资料的比较

1.两组资料：

1)大样本资料或配对差值服从正态分布的小样本资料，作配对t检验

2)小样本并且差值呈偏态分布资料，则用Wilcoxon的符号配对秩检验

2.多组资料：

1)若大样本资料或残差服从正态分布，并且方差齐性，则作随机区组的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。

2)如果小样本时，差值呈偏态分布资料或方差不齐，则作Fredman的统计检验。如果Fredman的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用Wilcoxon的符号配对秩检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。

四、分类资料的统计分析

四格表资料

1)b+c>40，则用McNemar配对 2检验

2)b+c40，则用二项分布确切概率法检验，即校正检验 2