1樓：寶葉純天涼
如果有趨勢的資料無法達到統計學意義，可能是因為以下幾點原因大純：
1. 樣本量太小，樣本資料沒有足夠的代表性。在統計學中，樣本需要儘可能大，並且具有代表性，才能更準確地反映總體的情況。
2. 資料存在極端值或異常值。這些異常資料可能會對趨勢資料產生較大的影響，因此需要進行清洗或處理。
3. 資料之間存在相關性。如果有趨勢的資料之間存在相關性，即乙個資料變化會導致另乙個資料變化，那麼趨勢資料的統計意義就會降低。
4. 資料不符合正態分佈。在統計學中，正態分佈常常用來描述資料的分佈情況。如果有趨勢的資料不符合正態分佈，那麼統計意義可能會下降，需要使用不同的分佈模型進行分析。
5. 資料採集方法存在問題。如果資料採集方法存在問題銷純，例如取樣時間、地點、方式等，在分析趨勢資料時可能會出現偏差，從而影響統計學意義的判斷。
綜上，無統計學意義的趨勢資料需要進行更加全滾鬥咐面和深入的分析，找出導致統計意義不足的原因，並採取相應措施進行修正和改進。
2樓：帳號已登出
當猜遲資料量較小時，即使存在趨勢，有可能因樣本量太少而無法支援這一趨勢出現的統計學意義。此外，有時穗基李候是因為實鋒羨際測量的誤差或者觀察者偏見等原因導致的。
什麼叫做無統計學意義
3樓：惠企百科
無統計學意義，意識就是說在統計學上認為這個結果「不顯著」。
如是在檢驗乙個問題的結果是不是a，如果結果不顯著，那麼就說這個在統計學上不顯著，即「無統計學意義」。
不同的統計指標所反映的內容不同，根據其內容的不同統計指標可分為基礎指標和特徵指標。
統計學意義是指在研究組和對照組間出現療效差異時，要考慮這種差異是防治措施的療效還是因抽凳皮螞樣誤差所引握虛起的。上述差異有統計學意義時，並不意味著有臨床意義，而當具有臨床意義時可無統計學意義。
統計資料無統計學意義怎麼描述
4樓：
摘要。從具有變異的總體中隨機抽取若干樣本，這些樣本的均值（或率）與總體的均值（或率）之間存在差別，樣本之間亦存在差別。若差異是由抽樣引起的則叫做抽樣誤差。
由於抽樣誤差是客觀存在的，所以在分析均數或率之間的差別時，應該排除抽樣誤差的影響。統計學將差別是由抽樣誤差引起的，稱為差別「無統計意義」；差別不是由抽樣誤差引起的，稱差別「有統計意義」。
差別「有」、「無」統計意義的方法叫做假設檢驗。
統計資料無統計學意義怎麼描述。
你好 有什麼問題呢？
統計資料無統計學意義怎麼描述。
好的 稍等。
從具有變異的總體中隨機抽取若干樣本，這些樣本的均值昌伏（或率）與總體的均值（或率）之間存在差別，樣本之間亦存在差別。和配若差異是由抽樣引起的則叫做抽樣誤差。由於抽樣誤差是客觀存在的，所以在分析均數或率之間的差別時，應該排除抽樣誤喚迅指差的影響。
統計學將差別是由抽樣誤差引起的，稱為差別「無統計意義」；差別不是由抽樣誤差引起的，稱差別「有統計意義」。差別「有」、「無」統計意義的方法叫做假設檢驗。
為什麼具有統計學意義,而沒有生物學意義
5樓：
摘要。親<>
很高興為您解答，為什麼具有統計學意義，而沒有生物學意義：具有統計學意義的結果是指在統計學分析中得出的結論或差異達到顯著性水平，而具有生物學意義的結果則是指具有生物學意義或實際意義的結果。如，在藥物試驗中，如一種新藥物的有效性與安慰劑組相比具有統計學意義，這意味著我們可以相當自信地說這種藥物的效果是真正有效的。
但實際應用中，我們仍需考慮藥物的實際效果大小及其對患者的生物學影響等生物學意義問題。所以，在資料分析中，我們需要同時注意統計學和生物學的意義。
為什麼具有統計學意義，而沒有生物學意義。
親<>很高興為您解答，為什麼具有統計學意義，而沒有生物學意義：具有統計學意義的結果是指橡睜在統計學分析中得出的結論或差異達到顯著性水平，而具有生物學意義的結果則寬如巧是指具有生物學意義或實際意義的結果。如，在藥物試驗中，如一種新藥物的有效性與安慰劑組相比具有統計學意義，這意味著我們可以相當自信地說這種藥物的效果是真正有效慎鍵的。
但實際應用中，我們仍需考慮藥物的實際效果大小及其對患者的生物學影響等生物學意義問題。所以，在資料分析中，我們需要同時注意統計學和生物學的意義。
親<>《統計學意義是指統計學家可以肢或使用資料來推斷出一些結論，而生物學意義則是指生物學家可以使用資料來推斷出一些生物學上的結論。統計學意義更多的是指資料的描述帆旦性，而生物學意義則態飢擾更多的是指資料的推斷性。
在當前情況下，描述統計學已經不重要了嗎
6樓：匿名使用者
社會統計學與數理統計學的統一」理論的重大意義。
王見定教授指出：社會統計學描述的是變數，數理統計學描述的是隨機變數，而變數和隨機變數是兩個既有區別又有聯絡，且在一定條件下可以相互轉化的數學概念。王見定教授的這孫姿一論述在數學上就是乙個巨大的發現。
我們知道「變數」的概念是17世紀由著名數學家笛卡爾首先提出，而「隨機變數」的概念是20世紀30年代以後由蘇聯學者首先提出，兩個概念的提出相差3個世紀。截至到王見定教授，世界上還沒有第二個人提出變數和隨機變數兩者的聯絡、區別以及相互的轉化。我們知道變數的提出造就了一系列的函式論、尺寬方程論、微積分等重大數學學科的產生和發展；而隨機變數的提出則奠定了概率論和數理統計等學科的理論基礎和促進了它們的蓬勃發展。
可見變數、隨機變數概念的提出其價值何等重大，從而把王見定教授在世界上首次提出變數、隨機變數的聯絡、區別以及相互的轉化的意義稱為巨大、也就不視為過。
下面我們回到：「社會統計學和數理統計學的統一」理論上來。王見定教授指出社會統計學描述的是變數，數理統計學描述的是隨機變數，這樣王見定教授準確地界定了社會統計學與數理統計學各自研究的範圍，以及在一定條件下可以相互陵凱亮轉化的關係，這是對統計學的最大貢獻。
它結束了近400年來幾十種甚至上百種以上五花八門種類的統計學混戰局面，使它們回到正確的軌道上來。
由於變數不斷地出現且永遠地繼續下去，所以社會統計學不僅不會消亡，而且會不斷發展狀大。當然數理統計學也會由於隨機變數的不斷出現同樣發展狀大。但是，對隨機變數的研究一般來說比對變數的研究複雜的多，而且直到今天數理統計的研究尚處在較低的水平，且使用起來比較複雜；再從長遠的研究來看，對隨機變數的研究最終會逐步轉化為對變數的研究，這與我們通常研究複雜問題轉化為若干簡單問題的研究道理是一樣的。
既然社會統計學描述的是變數，而變數描述的範圍是極其寬廣的，絕非某些數理統計學者所云：社會統計學只作簡單的加、減、乘、除。從理論上講，社會統計學應該覆蓋除數理統計學之外的絕大多數數學學科的運作。
所以王見定教授提出的：「社會統計學與數理統計學統一」理論，從根本上糾正了統計學界長期存在的低估社會統計學的錯誤學說，並從理論上和應用上論證了社會統計學的廣闊前景。
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