6數(shù)據(jù)報(bào)告心得體會(編輯修改稿)
2025-09-25 20:05 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 沒有辦法得到驗(yàn)證。這就好比某人推出個四萬億計(jì)劃，但實(shí)際上國際經(jīng)濟(jì)形勢就是好轉(zhuǎn)，哪怕你只推出個二百五計(jì)劃，gdp都會蹭蹭的往上漲，而且又不會帶來四萬億導(dǎo)致的嚴(yán)重通脹、產(chǎn)能過剩、房價(jià)泡沫等問題。那你說這四萬億到底是救了國還是誤了國。回到我自己的工作領(lǐng)域上來，安全工作，我們一直遵循的方向都是尋找因果關(guān)系，典型的從工作前的風(fēng)險(xiǎn)評估，到調(diào)查事故的taproot或者五個為什么，無一不是邏輯推理得到結(jié)果的產(chǎn)物。而事實(shí)上，如果能做到信息的豐富采集和匯總的話，找出事物之間的相關(guān)性，對提高工作環(huán)境的安全系數(shù)是極為有利的。這個點(diǎn)留著，看看可不可以在未來繼續(xù)做進(jìn)一步研究。 數(shù)據(jù)報(bào)告心得體會篇3 關(guān)于軟件 分析前期可以使用excel進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)調(diào)整、復(fù)雜的新變量計(jì)算（包括邏輯計(jì)算）。在后期呈現(xiàn)美觀的圖表時，它的制圖制表功能更是無可取代的利器。但需要說明的是，excel畢竟只是辦公軟件，它的作用大多局限在對數(shù)據(jù)本身進(jìn)行的操作，而非復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)和計(jì)量分析，而且，當(dāng)樣本量達(dá)到萬以上級別時，excel的運(yùn)行速度有時會讓人抓狂。 spss是擅長于處理截面數(shù)據(jù)的傻瓜統(tǒng)計(jì)軟件。首先，它是專業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件，對萬甚至十萬樣本量級別的數(shù)據(jù)集都能應(yīng)付自如。其次，它是統(tǒng)計(jì)軟件而非專業(yè)的計(jì)量軟件，因此它的強(qiáng)項(xiàng)在于數(shù)據(jù)清洗、描述統(tǒng)計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)（t、f、卡方、方差齊性、正態(tài)性、信效度等檢驗(yàn)）、多元統(tǒng)計(jì)分析（因子、聚類、判別、偏相關(guān)等）和一些常用的計(jì)量分析（初、中級計(jì)量教科書里提到的計(jì)量分析基本都能實(shí)現(xiàn)），對于復(fù)雜的、前沿的計(jì)量分析無能為力。第三，spss主要用于分析截面數(shù)據(jù)，在時序和面板數(shù)據(jù)處理方面功能了了。最后，spss兼容菜單化和編程化操作，是名副其實(shí)的傻瓜軟件。 stata與eviews都是我偏好的計(jì)量軟件。前者完全編程化操作，后者兼容菜單化和編程化操作。雖然兩款軟件都能做簡單的描述統(tǒng)計(jì)，但是較之spss差了許多。stata與eviews都是計(jì)量軟件，高級的計(jì)量分析能夠在這兩個軟件里得到實(shí)現(xiàn)。stata的擴(kuò)展性較好，我們可以上網(wǎng)找自己需要的命令文件（.ado文件），不斷擴(kuò)展其應(yīng)用，但eviews就只能等著軟件升級了。另外，對于時序數(shù)據(jù)的處理，eviews較強(qiáng)。 綜上，各款軟件有自己的強(qiáng)項(xiàng)和弱項(xiàng)，用什么軟件取決于數(shù)據(jù)本身的屬性及分析方法。excel適用于處理小樣本數(shù)據(jù)，spss、stata、eviews可以處理較大的樣本。excel、spss適合做數(shù)據(jù)清洗、新變量計(jì)算等分析前準(zhǔn)備性工作，而stata、eviews在這方面較差。制圖制表用excel。對截面數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析用spss，簡單的計(jì)量分析spss、stata、eviews可以實(shí)現(xiàn)，高級的計(jì)量分析用stata、eviews，時序分析用eviews。 關(guān)于因果性 做統(tǒng)計(jì)或計(jì)量，我認(rèn)為最難也最頭疼的就是進(jìn)行因果性判斷。假如你有a、b兩個變量的數(shù)據(jù)，你怎么知道哪個變量是因（自變量），哪個變量是果（因變量）。 早期，人們通過觀察原因和結(jié)果之間的表面聯(lián)系進(jìn)行因果推論，比如恒常會合、時間順序。但是，人們漸漸認(rèn)識到多次的共同出現(xiàn)和共同缺失可能是因果關(guān)系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。從歸納法的角度來說，如果在有a的情形下出現(xiàn)b，沒有a的情形下就沒有b，那么a很可能是b的原因，但也可能是其他未能預(yù)料到的因素在起作用，所以，在進(jìn)行因果判斷時應(yīng)對大量的事例進(jìn)行比較，以便提高判斷的可靠性。 有兩種解決因果問題的方案。統(tǒng)計(jì)的解決方案和科學(xué)的解決方案。統(tǒng)計(jì)的解決方案主要指運(yùn)用統(tǒng)計(jì)和計(jì)量回歸的方法對微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，比較受干預(yù)樣本與未接受干預(yù)樣本在效果指標(biāo)（因變量）上的差異。需要強(qiáng)調(diào)的是，利用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，不論是進(jìn)行均值比較、頻數(shù)分析，還是方差分析、相關(guān)分析，其結(jié)果只是干預(yù)與影響效果之間因果關(guān)系成立的必要條件而非充分條件。類似的，利用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量回歸，所能得到的最多也只是變量間的數(shù)量關(guān)系。計(jì)量模型
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