摘要：评价学生的作业、对学生的学习成绩排序、选优是教师的一项重要工作。最简单的做法是按照总分排队,但是当总分相近时,这种方法就"失灵"了。这种情况对于艺术设计专业学生的平面设计作业的排序同样存在,不同之处在于平面设计的成绩是基于模糊综合评判取得的。本文在模糊综合评判的基础上使用统计数学的ridit统计分析法对学生平面设计作业进行排序。

摘要：社群经济为互联网新经济的创新发展提供了新的现实路径,本研究创新性地从变现模式、推广方式、社群互动、平台共享和用户忠诚度五方面设计李克特量表,构建社群经济发展影响因素测评指标体系。运用独立样本T检验、卡方检验、LSD多重分析等参数统计方法,分析社群经济的发展现状及存在问题;建立结构方程模型,剖析社群经济发展的内部结构和因素对社群经济整体影响,折射出当前社群经济发展的着重点及弊病;进一步采用非参数检验中的ridit分析,细化研究各影响因素内部各变量的相互关系,找出影响社群经济发展的细微因素。通过分析得出社群经济发展现状,希望能够为社群运营者提供参考。

摘要：常用统计学方法:分类(名义分类或等级分类)资料用χ^(2)检验、ridit分析,区间变量均数组间比较用t检验、F检验、秩和检验(适用于呈偏态分布的区间变量)。χ^(2)检验的适应范围:当总样本含量(n)>40,理论频数(T)>5时,用χ^(2)检验的基本公式;若n>40,1<T<5时,用校正χ^(2)检验;若n<40或T<1时,用χ^(2)检验的确切概率法。t检验、F检验均适用于呈正态分布的区间变量,t检验常用于配对设计的差值均数与总体均数0的比较(如治疗前后比较)、成组设计的两小样本均数的比较,成组设计的两大样本均数的比较用u检验;F检验是一揽子比较(只能发现两组以上区间变量均数的差异是否存在统计学意义,而不能发现是哪两组差异存在统计学意义),多个样本均数间的两两比较可用事后检验(Post Hoc),常用LSD法、SNK法、Dunnett't法、Dunnett's T_(3)(方差不齐)、Tamhane's T_(2)(方差不齐)等。

摘要：常用统计学方法:分类(名义分类或等级分类)资料用χ^(2)检验、ridit分析,区间变量均数组间比较用t检验、F检验、秩和检验(适用于呈偏态分布的区间变量)。χ^(2)检验的适应范围:当总样本含量(n)>40,理论频数(T)>5时,用χ^(2)检验的基本公式;若n>40,1<T<5时,用校正χ^(2)检验;若n<40或T<1时,用χ^(2)检验的确切概率法。t检验、F检验均适用于呈正态分布的区间变量,t检验常用于配对设计的差值均数与总体均数0的比较(如治疗前后比较)、成组设计的两小样本均数的比较,成组设计的两大样本均数的比较用u检验;F检验是一揽子比较(只能发现两组以上区间变量均数的差异是否存在统计学意义,而不能发现是哪两组差异存在统计学意义),多个样本均数间的两两比较可用事后检验(Post Hoc),常用LSD法、SNK法、Dunnett t法、Dunnett s T_(3)(方差不齐)、Tamhane s T_(2)(方差不齐)等。显著性水准只取P<0.05和P<0.01,若用SPSS、SAS软件等进行统计学处理,也可给出具体的P值。

摘要：2.3 等级数据的分析处理等级数据(ranked data)是指按照某种属性的不同程度把全部观测个体分别归到不同的等级(rank)中去,然后通过清点归入每个等级的个体例数而得到的数据.这里所说的等级是有序的,如由最强到最弱,由最好到最差,由最明显到最不明显等.临床科研数据中,等级资料是很常见的.例如,在临床疗效评价中,常根据一定的判断标准把接受某种治疗的患者分别归入到痊愈、显效、好转、无效4个等级中去,然后清点归入每个等级的例数,得到痊愈40例,显效30例,好转20例,无效10例,即为等级资料.由于等级资料的等级是有序的,等级间隐含着一种不能用具体的数值确切表达的数量大小概念.因此,它既与定量观测所获得的计量资料有所不同,也与通过定性观测所获得的计数资料不完全相同,可以把它看成是介于真正的计量资料与真正的计数资料之间的一种半定量的观测资料.下面介绍两种较为常用的等级资料统计推断方法.

摘要：目的 用2年满意度调查资料进行分析，为选择合适的满意程度测量和评价方法提供依据。方法 用2002年、2003年2年的护理满意度调查资料进行模糊综合评判和ridit分析，模糊控制量纵向分析评价因素的满意程度，R的95％可信区间横向评价14个的相对优劣分档结果。结果 (1)模糊控制量提示：排在前5名的2年共同评价因素有2项，表示要优先改进；(2)R的95％可信区间划分：满意度分成好、中、差三档，差异有统计学意义。结论 模糊评判和ridit分析综合应用可以更合理地评价满意度，获得比单一方法评价更为满意的结果。提示满意度量表测试前应进行信度和效度的考评，内容设计通俗易懂，最好使用数字等级刻度表。

摘要：常用统计学方法:分类(名义分类或等级分类)资料用χ2检验、ridit分析,区间变量均数组间比较用t检查、F检验、秩和检验(适用于呈偏态分布的区间变量)。χ2检验的适应范围:当总体样本含量(n)>40,理论频数(T)>5时,用χ2检验的基本公式;若n>40.1<T<5时,用校正χ2检验;若n<40或T<1时,用χ2检验的确切概率法。t检验、F检验均适用于呈正态分布的区间变量,t检验常用于配对设计的差值均数与总体均数0的比较(如治疗前后比较)、成组设计的两小样本均数的比较。

摘要：常用统计学方法:分类(名义分类或等级分类)资料用χ^2检验、ridit分析,区间变量均数组间比较用t检查、F检验、秩和检验(适用于呈偏态分布的区间变量)。χ^2检验的适应范围:当总体样本含量(n)>40,理论频数(T)>5时,用χ^2检验的基本公式;若n>40.1<T<5时,用校正χ^2检验;若n<40或T<1时,用χ^2检验的确切概率法。t检验、F检验均适用于呈正态分布的区间变量,t检验常用于配对设计的差值均数与总体均数0的比较(如治疗前后比较)、成组设计的两小样本均数的比较.

摘要：常用统计学方法：分类（名义分类或等级分类）资料用χ2检验、ridit分析，区间变量均数组间比较用t检查、F检验、秩和检验（适用于呈偏态分布的区间变量）。χ2检验的适应范围：当总体样本含量（n）>40，理论频数（T）>5时，用χ2检验的基本公式；若n>40.1<T<5时，用校正χ2检验；若n<40或T<1时，用χ2检验的确切概率法。t检验、F检验均适用于呈正态分布的区间变量，t检验常用于配对设计的差值均数与总体均数0的比较（如治疗前后比较）、成组设计的两小样本均数的比较，成组设计的两大样本均数的比较用U检验；F检验是一揽子比较（只能发现两组以上区间变量均数的差异是否存在统计学意义,而不能发现是哪两组差异存在统计学意义），多个样本均数间的两两比较可用事后检验（Post Hoc），常用用LSD法、SNK法、Dunnett’t法、Dunnett’s T 3(方差不齐)、Tammhane’s T 2(方差不齐)等。显著性水准只取P<0.05和P<0.01,若用SPSS、SAS软件等进行统计学处理，也可给出具体的P值。

摘要：1对基线资料进行统计学分析搜集资料应严密遵守随机抽样设计,保证样本从同质的总体中随机抽取,除了对比因素外,其他可能影响结果的因素应尽可能齐同或基本接近,以保证组间的齐同可比性。因此,应对样本的基线资料进行统计学分析,以证明组间的齐同可比性。2选择正确的统计检验方法研究目的不同、设计方法不同、资料类型不同,选用的统计检验方法则不同。例如:2组计量资料的比较应采用t检验;而多组(≥3组)计量资料的比较应采用方差分析(即F检验),如果组间差异有统计学意义,想了解差异存在于哪两组之间,再进一步做q检验或LSD-t检验。许多作者对多组计量资料进行比较时采用两两组间t检验的方法是错误的。又如:等级资料的比较应采用ridit分析或秩和检验或行平均得分差检验。许多作者对等级资料进行比较时采用卡方检验的方法是错误的。