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   数据分析一般都会从两个方面来谈。第一是描述统计，第二是推论统计

观测数据特征与简明数学表达方式，如平均数在描述统计基础上，检验研究假设，

   第一节：描述统计

统计数据常用来描述某个变量特征和变化规律

例如：（企业员工年龄状况，工资水平，年产值，利润比这些单变量的统计数据）

人们通常会以平均值作为特征来代表一组统计数据

但是，具体怎么平均，会有不同的方法

一般统计学中就有三种指标来表示其平均值

   均值：平均数

   中位数：将观测数据按照大小排序，其中居于中间位置，将数据集平分为二的数值称中位数。

   众数：观测数据中出现频率最高的数值

研究中选用什么指标才算合理，需要结合研究问题的背景分析

举例子

某地农村家庭年收入的一组统计数据，

平均值4万，中位数2.5万，众数2万，

     如果反映农民收入平均情况，很容易会想到均值4万元，但是均值将最高收入与最低收入放在一起计算，模糊了实际情况，掩盖了少数人收入异常高，大多数农民达不到均值水平的事实。这时候中位数2.5元，倒是可以提供平均的信息，有一半农民收入比中位数多，一半比中位数少。众数说明获得2万元收入的农民最多，当然不同的研究背景下会选用不同的指标，例如比较各地区收入状况，多采用均值，如果申请扶贫补助或者部门救助问题，可能会偏好中位数与众数。

   论文中往往需要采用图形来表示变量统计数据，常用的有饼图，条图，直方图，线图。单式图，以等宽直条表示变量大小，如左图，表示东城A、B、C,饮料销售情况，用条图比表格显示更加直观醒目。复式条图，如果将元素数据在同一个坐标系表现出来蓝色表示女性，绿色表示男性，可以很清楚看到不同性别在选择购买地的明显不同线图是最常用的数据表述方式，纵轴由下而上标出变量的数值，横轴一般是时间间隔，纵轴，横轴等分的刻度都应表示相同数量。

相邻两条用直线连接，最后形成折线图。

   推论统计，推论统计，是依据一套清晰逻辑程序计算，对从样本观测值得出发现，做出是否适合自己总体的判断。如果，论证过程是从样本事件推论总体的实际值，具体事实推论出结论，然而这种结论并非准确，推论统计将此结论的可信任程度表达出来，进而所推结论实用性。管理实证研究中，推论统计从数据出发，去推论研究假设是真是假。推论的思路有个特点，它不是直接论证研究假设的真假，而是先去论证对立假设是假是真。

   这句话比较绕口，对立可以这样理解为两种完全相反的观点。而推论思路就是先验证对立假设

   假如，研究假设：“样本均值和所属总体均值之间无差异”

   那么其对立假设就是“样本均值和所属总体均值之间有差异”

    这个时候可能有同学要问了

    为什么不直接评判研究假设的真假，而是要绕个弯先去评判对立假设呢？

事实上，这是因为，推论统计，不可能直接证实研究假设，而相反，一旦判定对立假设为假以后，研究假设才可能成立。

例如，我们设定研究假设“骰子无偏差”。（其对立假设，骰子有偏差）

   每次投骰子，六个数字出现概率都是六分之一。

   假如你扔了18次，统计下来，骰子每个面都出现3次，这符合无差异论断。那么这个是否就可以证实研究假设呢？答案是不能，于是继续投，投了540次，每个面都出现90次，还是无法证实假设，这说明，投掷次数再多也无法证实无差异的研究假设。但是这么多次投掷事实，倒是有充分理由反对其对立假设“骰子有偏差”。

研究假设：知识可以改变命运

对立假设：知识不可以改变命运

 （你只要通过论据证明对立假设，不可靠，是假即可）

一篇名副其实的论文，至少要有作者自己提出有新意的论点。

 而所谓新论点不外乎是对两种现象或因素之间的关系做出的一种判断，那么数据分析就是新论点论证过程的必要环节。

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