1楼：情缘魅族
分组分析
法是指通过统计分组的计算和分析，来认识所要分析对象的不同特征，不同性质及相互关系的方法。
分组就是根据研究的目的和客观现象的内在特点，按某个标志或几个标志把被研究的总体划分为若干个不同性质的组，使组内的差异尽可能小，组间的差异尽可能大。分组分析法是在分组的基础上，对现象的内部结构或现象之问的依存关系从定性或定量的角度做进一一步分析研究，以便寻找事物发展的规律，正确的分析问题和解决问题。
分组时必须遵循两个原则：穷尽原则和互斥原则。所谓穷尽原则，就是使总体中的每一个单位都应有组可归，或者说各分组的空间足以容纳总体所有的单位。
所谓互斥原则，就是在特定的分组标志下，总体中的任何一个单位只能归属与某一个组，而不能同时或可能归属与几个组。
分组分析法的类型 [1]
根据分组分析法作用的不同，分为结构分组分析法和相关关系分组分析法。结构分组分析法又可分为按品质标志分组和按数量标志分组。
1．结构分组分析法
（1）按品质标志分组分析法
分组是确定社会经济现象同质总体，研究现象各种类型的基础。俗话说“物以类聚，人以群分”，在复杂的社会经济现象总体中，客观上存在着多种多样的类型，各种不同的类型有着不同的特点以及不同的发展规律，而且同类事物聚集在一起，结合为同一类别或群体。分组可以将复杂的社会经济现象，按照量化研究的要求区分为一个个性质不同的类型，以进一步研究各组的数量特征和组与组之间的相互关系。
按照不同的类别分辨事物，就不会混淆事物的性质，就可以认识万物的本质特征。
广义上说，任何统计分组都是把现象总体划分为不同的类型；
狭义上说，划分现象类型是指对某一复杂总体按重要的品质标志来分组，以反映不同性质的社会经济现象之间的相互关系。科学分组是区分现象的类型、正确了解、研究现象的实质，发挥统计研究作用的重要工具。
品质标志分组分析法就是用来分析社会经济现象的各种类型特征，从而找出客观事物规律的一种分析方法。
（2）按数量标志分组分析法
数量标志分组分析法是用来研究总体内部结构及其变化的一种分析方法。
总体现象在科学分组的基础上，计算各组单位数或分组指标量在总体总量中所占比重，形成了总体的结构分布状况。各组所占比重数大小不同，说明它们在总体中所处的地位不同，对总体分布特征的影响也不同，其中比重数相对大的部分，决定着总体的性质或结构类型。借助于总体各部分的比重在量上的差异和联系，用以研究总体内部各部分之间存在的差异和相互联系。
（3）相关关系分组分析法
相关关系分组分析法是用来分析社会经济现象之间依存关系的一种分组分析法。
社会经济现象之间存在着广泛的联系和制约关系，其中关系紧密地一种联系就是现象之间的依存关系。如商品流转额中商品流转速度与流通费用率之间存在着依存关系；工业产品的单位成本、销售总额与利润也呈依存关系。分析研究现象之间依存关系的统计方法很多，如相关回归分析法、指数因素分析法、分组分析法等，其中统计分组分析法是最基本的方法，是进行其它分析的基础。
分组分析法分析现象之间的依存关系，是将现象之间属于影响因素原因标志作为自变量，而把属于被影响因素的结果指标作为岗变量。首先对总体按原因标志分组，其次按组计算出被影响因素的平均指标或相对指标，然后根据指标值在各组间的变动规律来确定自变量与因变量之间的依存关系，认识现象之间在数量上的影响作用和程度。
综上所述，分组分析法是以按品质标志分组分析法为前提条件，通过品质标志分组分析法，可以分析现象的类型特征和规律性；利用按数量标志分组分析法分析现象总体内部的结构及其变化；利用相关_关系分组分析法可以分析社会经济现象之间的相关关系。这三种分组分析法在实际中常常结合在一起使用。
什么是差分分析法?
2楼：匿名用户
虽然不bai太懂这方面的内容du，但还是帮你查了zhi一下。有一本书《计dao算机密码学：专计算机网络中的属数据保密与安全（第3版）》可能能帮上你的忙，希望如愿！
全书共13章，叙述了密码学基本概念、分组密码、公钥密码、大数运算、密码协议、密钥管理等，第3版比第2版增加了大数运算、数字签名、密钥管理、密码协议等内容。
目录 ：
第1章 传统密码与密码学基本概念
第1节 引论
第2节 基本概念
第3节 若干传统密码与其破译技术
第2章 数学的准备
第1节 数论
第2节 群论
第3节 有限域理论
第3章 分组密码
第1节 feistel加密算法
第2节 idea密码
第3节 aes新的加密标准
第4节 rc5加密算法
第5节 rc6加密算法
第6节 serpent密码
第7节 twofish密码
第8节 cast-256密码
第9节 safer+密码
第10节 mars密码
第4章 公钥密码
第5章 线性反馈移位寄存器和序列密码
第6章 大数的快速计算
第7章 大素数生成及其有关算法
第8章 椭圆曲线与椭圆曲线上的公钥密码
第9章 密码协议
第10章 密钥管理
第11章 信息的认证技术
第12章 kerberos认证系统和x.509标准第13章 密码的差分分析法基础
项目分析的两种方法 高低分组法和相关分析法 各自的优缺点是什么
3楼：腐小腐
咳咳，难道同是写心理测量报告滴人？？讲义和报告书上有啦~~
四组数据分别有四个分组的差异分析应该用什么分析方法及具体操作 255
4楼：匿名用户
用excel的无重复双因素方差分析工具，看下p-value，小于0.5证明差异不大，p-value越小差异越小。
5楼：匿名用户
应该做重复测量方差分析
统计数据分组的原则和方法是什么？ 50
6楼：匿名用户
统计数据分组的关键在于分组标志的选择和各组界
限的划分。
（一）分组标志的选择
分组标志的选择是统计分组的核心问题，分组标志就是对统计总体进行分组的标准或依据。选择正确分组标志，是统计分组能充分发挥其作用的前提。总体单位一经分组，就突出了各单位在分组标志下的差异，同时则掩盖了总体单位在其他标志下的不同。
所以，同一总体由于选择的分组标志不同，对其认识可能会得出不同甚至相反的结论。为了保证统计分组科学合理，选择分组标志必须遵循穷尽的原则、互斥原则和反映事物本质的原则。
（二）统计分组方法
分组标志一经选定，就要在分组标志变异范围内划定各相邻组间的性质界限和数量界限。根据分组标志的不同特征，统计总体可以按品质标志分组，也可以按数量标志分组。
1 按品质标志分组
按品质标志分组是按对象的属性特征分组，它又分简单品质分组和和复杂品质分组两种情况。
（1）简单的品质标志分组 简单的品质分组是指分组标志一经确定，组的名称和组数也就随之确定，而且各单位应分在哪一组也比较明确，不存在组与组之间界限区分的困难分组。例如，人口按性别分为男、女两组，具体到每一个人应该分在哪一组是一目了然的。
（2）复杂的品质标志分组 有些现象按品质标志分组是比较复杂的，如工业部门分类、人口职业分类等。对这些复杂问题的分组，统计学上称为分类。统计分类不仅涉及复杂的分组技术，而且涉及国家的政策和科学理论。
为保证各种分类的科学性，统一性和完整性，便于各个部门掌握和使用，国家统计局会同有关部门制定了统一的分类目录，在全国范围内实行。如商品分类目录、工业产品分类目录、工业部门分类目录等。
在统计分类中，反映国民经济结构的基本分类主要有如下几种。
①经济形式分类，它是以生产资料所有制形式为基础的重要的经济分类。
②国民经济部门（行业）分类，我国采用部门、大类、中类和小类4级分类制。
③三次产业分类，它是在部门（行业）分类的基础上进行的。
④社会生产的甲乙部门分类。它是根据马克思再生产原理，按产品的主要经济用途进行分类的。
⑤工业部门分类。它是先把工业分为采掘业和制造业两大部分，然后再分为大类、中类、小类三个层次。
⑤隶属关系分类。它是按企业的业务隶属关系和行政领导关系进行的分类。
⑦地区分类。它是按我国现行的行政区划进行的分类。
⑧在业人口的职业分类。它是以在业人口本人所从事的工作性质的同一性进行的分类。
2 按数量标志分组
按数量标志分组是指选择反映事物数量差异的数量标志，根据其变异范围区分各组界限，将总体划分为若干个性质不同的组成部分。
例如，研究居民家庭贫富状态时，按恩格尔系数（即食品类支出占整个居民家庭消费支出的比重）分组，将其在60％以上的划分为贫困家庭；50％～60％的为温饱家庭；40％～50％为小康家庭；40％以下的为富裕家庭。
再如，我国在研究人的成长状况时，按年龄分组，0～6岁为婴幼儿；7～17岁为少年儿童；18～59岁为中青年；60岁（其中，女性为55岁）以上为老年。
数量标志反映的是事物特定内容的数量特征，其概念是具体明确的，但按数量标志分组，并不是单纯地确定各组间的数量差异，而是要通过分组体现的数量变化来确定现象的不同性质和不同类型。因此，根据变量值的大小来准确划分性质不同的各组界限并不容易，这要求在按数量标志分组时，首先分析总体中可能有多少种性质不同的组成部分，然后再研究确定各组成部分之间的数量界限。
根据总体各单位某一数量标志值的变动特征，可供选择的分组方式有单项式分组和组距式分组两种。
（1）单项式分组 单项式分组是指按每一个具体变量值对现象总体所进行的分组。
单项式分组一般适用于离散型变量，且变量值不多、变动范围较小的情况。当离散型变量变动范围比较大、总体单位数又很多的情况下，若采用单项式分组，把每一变量值作为一组，则必然会使分组的组数过多，各组次数过于分散，不能反映总体内部各部分的性质和差异，从而失去了统计分组的真正意义。至于连续型变量，由于其变量值无法—一列举，更不能采用单项式分组，因此在这些情况下就需要采用组距式分组方法。
（2）组距式分组 组距式分组是指按变量值的一定范围对现象总体所进行的分组。在现象总体的变动范围内，将其划分为若干个区间，各区间内的所有变量值作为一组，其性质相同，组与组之间的性质相异。与单项式分组相比较，各组的变量值不是某一具体的点值，而是一个区间。
例如，某市职工家庭户平均收入分组情况如表3.2所示。
组距式分组一般在变量值变动幅度较大的条件下采用。在组距式分组中，涉及到组限、组距、组数、组中值等分组要素。
①组限 组限是用来表示各组之间界限的变量值，是决定事物质量的数量界限。其中，在每一组中最小的变量值为下组限，简称为下限；最大的变量值为上组限，简称为上限。
②组距 组距是指一组变量值的区间长度，也就是每一组的上限与下限之间的距离。即：组距＝上限－下限。
组距式分组中，根据各组的组距是否相等可以分为等距分组和异距分组。各组组距都相等的分组称为等距分组，各组组距不相等的分组则称为异距分组，或称不等距分组。
③组数 组数即分组个数。在所研究总体一定的情况下，组数的多少和组距的大小是紧密联系的。一般说来，组数和组距成反比关系，即组数少，则组距大；组数多，则组距小。
如果组数太多，组距过小，会使分组资料繁琐、庞杂，难以显现总体现象的特征和分布规律；如果组数太少，组距过大，可能会失去分组的意义，达不到正确反映客观事实的目的。在确定组距和组数时，应注意保证各组都能有足够的单位数，组数既不能太多，也不宜太少，应以能充分、准确体现现象的分布特征为宜。
④组中值 组中值即组距的中点数值，它是各组变量值的代表水平。在重合式组限的分组中，它是各组上限与下限的简单平均数；在非重合式组限的分组中，它是本组下限与后一组下限的简单平均数。
在组距式分组中，组距掩盖了分布在组内各单位的实际变量值，因此需要用组中值来代表该组的一般水平，这就是组中值在统计分析中被广泛采用的原因。
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