A. 一组数据，一个标准值，如何利用统计方法进行分析
一组数据：我理解是一些样本数据
一个标准值：我理解是总体的参数，如，均值
你的目标应该是：根据实验得到的样本对这个标准值进行对比，如：样本的均值和标准值有差别，我们是否可以认为，总体均值已经发生了变化。
如果是上述情况，应该是参数的假设检验
B. 论文中统计学分析怎么写
经常有人问到在论文或标书中应该如何写作统计分析部分。标准的答案是：你怎么做的就怎么写，每篇文章都是唯一的存在。好装，汗……。如果我们尝试去归纳和小结，这部分内容的写作其实是有一定规律的。
我曾经听过Thomas Allen Long教授关于论文写作的课，人很和蔼，他主编的书也不错，操作性很强。在他的书稿《How to Write, Publish & Present in the Health Sciences》第154页中他小结到，统计分析部分应该包括如下内容：统计描述部分、所有的基本统计方法以及分析方案（如ITT或PP等）、样本量的说明、分组方法、检验水准的设定和所使用的统计分析软件。
同样在本书的第155页中也写得：统计分析人员可以帮助作者对数据进行合理的分析、对分析结果进行正确解读，同时可以负责统计分析部分的撰写。他建议将统计分析人员作为作者之一，也许这样统计分析人员就不会粗枝大叶、不负责任了。
关于医学统计分析的写作，其实他还有一本书《How to Report Statistics in Medicine》，在统计分析的报告上写得更专业。
言归正传，本文既然是要小结“统计分析”部分，那就小结吧。个人觉得“统计分析”部分写作时应该包括以下几个内容：
（1）样本量估算及随访/数据收集情况；
（2）数据录入和管理的软件和方法；
（3）本研究所使用的统计分析软件和分析方案；
（4）统计描述的方法，分计量和计数资料两种；
（5）统计推断的方法，分单因素和多因素两种；
（6）检验水准的选取。
由于某些“你懂的”原因，很多普通的论文没有进行样本量估算和区分不同的分析方案（ITT/PP）。所以简单举例如下：
本研究采用……数据库进行数据录入和管理，数据录入采用双录入核查方式进行。采用……软件对研究数据进行统计分析。计量资料采用……对其进行正态性检验，符合正态分布的计量资料采用均值±标准差的形式进行描述，不符合正态分布的计量资料采用中位数（25%位数，75%位数）进行描述，计数资料采用例数（百分比）进行描述。符合正态分布的计量资料组间比较采用独立样本t检验或单因素ANOVA进行，不符合正态分布的计量资料组间比较采用非参数检验进行，计数资料组间比较采用卡方检验进行。在多因素分析上，采用多重线性/逻辑回归分析……的影响因素。所有检验以双侧p<0.05为差异有统计学意义。
有人说我要写英文的“统计分析”部分，该怎么办？同样，你需要多阅读别人的优秀文章，然后用它们的句式来构建属于你自己统计分析内容。可供参考的句式有：
（1）数据采集：Study data were collected on standard forms, checked for completeness, and double keyed into an …… database.
（2）统计软件：All statistical analyses were performed using SAS version 9.2 (SAS Institute Inc, Cary, North Carolina).
（3）统计描述：…… were described using mean, median, standard deviation, and 25thand 75th percentiles for continuous variables; frequencies and proportions were used for categorical variables.
（4）单因素分析：A two sample independent t test/ one-way analysis of variance (ANOVA)/ Nonparametric tests(Kruskal-Wallis test)/ Pearson’s x2 tests or Fisher exact tests was used to compare the differences between …….
（5）多因素分析：Multivariable linear regression/ Multivariable binary logistic regression/ Cox proportional hazards were used to estimate …….
（6）检验水准：A p value of less than 0.05 (2-sided significance testing) was considered statistically significant in all analyses.
C. 两定量数据的统计分析方法选择~
直接从数据面上来看，这两组数据完全没有关系，这不是方法选择的事情。不管哪种方法，这两组数据没办法做的。
D. 生活中成功运用统计学方法解决实际问题的案例有哪些
转自以前一个教授的PPT，挺好玩的，分享下
由于战争，德国有一个时期物资特别紧缺，对面包实行配给制：政府把面粉发给指定的面包房，面包师傅烤好了面包再发给居民。有一个统计学家，怀疑他所在区域的面包师傅私扣面粉，于是就天天称自己的面包。几个月以后，他去找面包师傅，说：“政府规定配给的面包是400克，因为模具和其他因素，你做的面包可能是398、399克，也可能是401、402克，但是按照统计学的正态分布原理，这么多天的面包重量平均应该等于400克，可是你给我的面包平均重量是398克。我有理由怀疑是你使用较小的模具，私吞了面粉。”面包师傅承认确实私吞了面粉，并再三道歉保证马上更换正常的模具。又过了几个月，统计学家又去找这个面包师傅，说：“虽然这几个月你给我的面包都在400克以上，但是这可能是因为你没有私吞面粉，也可能是因为你从面包里特意挑大的给我。同样根据正态分布原理，这么多天不可能没有低于400克的面包，所以我认为你只是特意给了我比较大的面包，而不是更换了正常的模具。我会立刻要求政府检查你的模具。”面包师傅只好当众认错道歉，接受处罚。
PS.你应该了解正态分布原理吧
E. 常用统计学方法
感知机 二分类
二分类的线性分类模型，也是判别模型。
目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。
感知机是神经网络和支持向量机的基础。
学习策略：极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。
基于随机梯度下降法对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式。
K近邻法 K-nearest neighbor, K-NN 多分类和回归
是一种分类和回归方法，有监督学习。在训练数据集中找到和新的输入实例最接近的K个实例，这k个实例的多数类别就是这个新实例的类别。
三要素：K的选择，距离度量，分类决策规则。
实现方法：kd树（二叉树）快速搜索K个最近邻的点。
K值选择：反映了对近似误差和估计误差的权衡。交叉验证选择最优的K值，K小，模型复杂，K大，模型简答。
朴素贝叶斯法 多分类 用于NLP
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。首先学习输入输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。
后验概率最大等价于0-1损失函数的期望风险最小化。
是典型的生成学习方法，由训练数据求出联合概率分布，再求出条件概率分布（后验概率）。
概率估计方法是：极大似然估计或者贝叶斯估计。
基本假设是条件独立性
决策树 decision tree 多分类，回归
是一种分类和回归算法。包括三个步骤：特征选择，决策树生成和决策树的修剪，常用算法：ID3，C4.5，CART
逻辑斯地回归和最大熵模型 多分类
本质就是给线性回归添加了对数函数
它的核心思想是，如果线性回归的结果输出是一个连续值，而值的范围是无法限定的，那我们有没有办法把这个结果值映射为可以帮助我们判断的结果呢。
而如果输出结果是 (0,1) 的一个概率值，这个问题就很清楚了。我们在数学上找了一圈，还真就找着这样一个简单的函数了，就是很神奇的sigmoid函数(如下)：
逻辑回归用于二分类和多分类
逻辑斯地分布是S型曲线
最大熵模型：熵最大的模型是最好的模型。
X服从均匀分布时候，熵最大
最大熵模型的学习等价于约束最优化问题。
对偶函数的极大化等价于最大熵模型的极大似然估计。
模型学习的最优化算法有：改进的迭代尺度法IIS，梯度下降法，牛顿法，或者拟牛顿法
支持向量机 二分类
线性可分支持向量机利用间隔最大化求最优分离超平面。
函数间隔
F. 问卷统计分析方法，如何进行调查问卷统计分析
第一，定性分析法
定性分析是调研工作中的一种探索性分析方法。定性分析方法是先要对问题进行定位，对问题进行深层次的认识和理解。这种方法一般只适用于专业人员，因为这种方法是要对调研的问题有深入的了解和较高的专业水平。
第二，定量分析法
定量分析首先要对问卷进行数量化，利用量化后的数据对资料进行分析。这里涉及到两个方面：一是简单的定量分析；二是复杂的定量分析。
1．简单的定量分析是对调查问卷进行一些相对比较得单的数据分析，最常用的有百分比、频数、平均数分析法。
2．复杂定量分析法
复杂定量分析是相对于简单的定量分析而言的，由于在问卷中的变量较多，不是简单的一个或两个，而是多个，这时就需要用复杂的分析方法，复杂分析方法又分为多元分析和聚类分析。
多元分析是通过分析数据由表到里，由外到内的一种分析方法，通过变量之间的规律变化而从中找出一定的规律性。
聚类分析是根据一定的规则把应答者进行划分成为相对类似的群组，然后把群组进行具体的分析。
无论采用哪种方法对问卷进行分析，我们首先需要掌握好问卷的信度问题，如查问卷的可信度低，那么用哪一种方法进行分析都是徒劳的。
G. 以下几个问题各应该用什么样的统计学检验方法进行分析
（1）用随机区组设计的方差分析，先将年龄进行不同的分组，再进行统计分析。
（2）可用t检验
（3）可用单因素多水平的非重复测量的方差分析
（4）等级方差分析
H. 统计方法如何选择
统计资料丰富且错综复杂，要想做到合理选用统计分析方法并非易事。对于同一个资料，若选择不同的统计分析方法处理，有时其结论是截然不同的。
正确选择统计方法的依据是：
①根据研究的目的，明确研究试验设计类型、研究因素与水平数；
②确定数据特征(是否正态分布等)和样本量大小；
③ 正确判断统计资料所对应的类型(计量、计数和等级资料)，同时应根据统计方法的适宜条件进行正确的统计量值计算；
最后，还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择统计分析方法。
I. 如何判断一组应该选择何种统计方法
哎，误区啊，其实统计方法是在你做实验之前就应该设计好的。而不是做完再来想怎么分析。