统计学入门-小白和诸葛先生的故事

David Sun原创,转载请注明出处。

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古有诸葛先生夜观天象,可以知未来,有一叶知秋,见微知著的贤人。

国外有费米先生从纸片的飞落速度估算原子弹的爆炸能量。

今天我们有大数据的大师专家,从看似无奇枯燥的数据中,找到蛛丝马迹,预测趋势,判断分析根源和差异,决策商业未来。

小白一定很好奇,诸葛先生如何从天象猜测出未来若干几天的气候和风向,这个迷我们也先保密。

今天我们先从量化分析的角度,举一些案例,配上一些工具和算法,讲讲这个大千世界的数据和统计入门:

案例1: 小白在工厂管理5条生产线,某一天发现生产线1和5的故障率好像有点高,但是也不能有充分的依据证明,小白(产线质量主管)这时候来请教诸葛先生(统计学顾问)了。

小白:我不能瞎猜对吧,厂长会说我无凭无据,工人会说我找茬。

诸葛:对哦

小白:我们每天产线有30000个产品生产组装好,我每个都检查下,不得累死我。。。工人们会笑话死我。。。

诸葛:来来,我来给你把把脉,按照我的SOP走一遍先:

①你看看这些产品是否是同一批次,产品是否都规格一致

②找出关键的质量评判标准,例如产品的重量是否都严格控制在50±3g之间

③确定参数的分布类型,假设重量属于正态分布,那么选择抽样标准-随机抽样,水平抽样等;

④选择随机抽样方法,从5条生产线上分别抽选30个样品,各自代表了五条线五万个总体的一部分。

⑤采用t检验方法,检验150个样品各组之间组间的平均值是否有统计学显著性差异。

一共5组,每组之间都是相对独立的样本,随机抽样,没有配对。我们先找对比D,即2-5组间对比做案例。

两两对比


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⑥建立假设:2组和5组的产线上,生产出来的产品平均来看都是一样的,差不多的。

即H0:μ2=μ5,H1:μ2≠μ5,α=0.05

⑦拿起我的钉耙,哦不,方天画戟,哦不,SPSS神器,或者Excel小刀一试。

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⑨输入数据,用t检验算出sig(双侧),即显著性,看到方差相等,0.32大于0.05,方差不相等时候,也大于0.05。

⑩根据我们上面提到的α限值,我们得出统计学结论,即2组和5组生产的产品平均值相等,在统计学上有意义。我们认为2和5两天产线上的产品重量没有显著性的差异,基本上认为是一样的。小白:诸葛先生,我糊涂了,为什么有2个值呢,方差相等不相等怎么检查呢?

诸葛:两个样本方差相等与否,可以通过F检验来判定是否方差相等,我们从上面表格看到F值是6.617,SIG是0.013,可以认为两组之间方差不相等,有显著差异。SPSS里面的Levene检验是方差分析中检验方差相等与否的方法之一。

小白:这么多组和组之间,一个一个对比,好累人哦

诸葛:要不怎么说SPSS是神器呢,看下图


把这些组的数据全部加入检验变量

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然后可以得出一系列组和组之间的t和F检验结果,下图仅为示例,和上图数据无关联性。

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小白:好像懂一些了。但是如果我检查的重量到底是不是正态分布呢?

诸葛:神器就是神器

方法1:

看Q-Q图(不是腾讯的QQ)

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如果数据点大部分都在直线上,可以近似认为是正态分布。

方法2:用两位苏联数学家Kolmogorov和Smirnov的名字命名的K-S检验

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上面的显著性0.200,大于0.05,即认为和正态分布无显著性差异,属于正态分布。

方法3。。。

小白:先生住口,我先懂一些就好。但是如果我要看的不是产品重量,而是产品在市场上客户的评价呢?比如我在市场上找了100个用户,给产品的功能和性能打分,或者使用3个月以后的前后对比,这些数据的分布不一定是正态分布吧,那怎么分析呢?

诸葛:这时候就要用上非参数检验了,就是在总体方差未知或知道甚少的情况下,利用样本数据对总体分布形态等进行推断。

小白:比如我的产品是治疗高血压的药物,做临床实验,在上海北京几个城市,随机找了200个高血压的患者,分成2组,每组100人,分别用市场上已有的药物A和我们的产品药物B,跟踪记录患者使用药物前的血压,1个月以后,2个月以后和3个月以后的数据,然后能否对比出来,两种药物的效果差异呢?

诸葛:首先,我们不知道这些药物使用后的效果,血压和血压下降值是什么分布类型,所以要从非参数检验来分析。

其次,这200个样本,并没有配对研究,是随机的样本,所以是独立样本。把所有的数据输入到SPSS之后,就可以进行组件分布分析。

如果是2个样本组,那么用曼惠特尼检验,如果是3种或更多种药物,分成n组进行对比,那就要用Kruskal-Wallis检验。

如果要进一步分析,1-2-3月是否有血压递减的趋势,可以使用Jonckheere-Terpstra检验,看J-T值和显著性差异。

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小白:好像有点晕了。。好像很有趣的样子。但是那么多数据,从哪来啊。

诸葛:数据统计博大精深,应用面极广,不局限于经济学,管理,金融股票投资期货分析,医药研究,生物检测,产品质量管控,气象学预测,地质学预测,社会调查和研究,人口和政策研究等等等等。大数据目前很热门啊,下次给你讲讲如何用python爬虫去互联网上找到一些神奇的数据吧。

小白:先生,我先去洗把脸。。

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