統計分析在測評資料中的應用

姜波

【摘 要】 測評資料包括定性資料與定量資料，測評資料的統計與分析實際上是通過搜集、整理與分析的形式，對測評資料進行一次量化、二次量化、類別量化、順序量化、當量量化及其運算的過程。下面按照實際的統計過程，分資料的搜集、資料的整理和資料的分析三個部分來介紹人員測評研究與實踐中所需的統計學基本知識與基本方法。

【關鍵詞】 統計分析測評資料應用

1. 測評資料的搜集

搜集測評的信息資料或搜集測評數據是測評過程中進行統計工作的第一個階段，是全部統計工作的基礎。常用的搜集方法大致省三種：一是收集，即從日常的工作記錄、統計報表、檔案資料中搜集。二是抽樣調查，即采用科學的方法和手段深入實際搜集客觀資料的一種方法。在抽樣調查中，又有隨機抽樣（亦稱無限制抽樣）、分層抽樣、多階抽樣、集團抽樣和系統抽樣五種形式。實踐表明，把其中的多階抽樣與分層抽樣結合起來，是抽樣中最好的一種抽樣方法。最后一種是測量，即依據一定的標準和系統的法則來把所測評對象的特質或度量的等級以數字記錄下來，這些數據就是可以用于統計的資料。

2. 測評資料的初步整理

測評資料的統計分類又稱統計分組。這是對測評資料進行初步整理的第一步工作。分類時所依據的特征稱為分類的標志，分類標志按形式可分為性質標志和數量標志兩種，也就是說分類的類別按形式分，可分為性質類別和數量類別兩大類。性質類別反映測評對象所屬組別與種類的不同。例如將測評客體按男女或年齡來分組，就是屬于性質類別。數量類別就是將測評數據按其數值大小排列出一個秩序來。

2.1統計表。

統計表是以表格形式表達測評數據關系的重要工具，它可以化繁為簡地反映表中各類測評對象或數據的情況，便于分析、對比、計算和記憶。統計表的形式通常有簡單表、分組表和復合表三種。制表應該符合有關的基本原則。首先，要求表的結構簡單明了。一張表只能有一個中心，避免包羅萬象的大表。其次，要求表的層次清楚。項目排列要按照邏輯順序合理安排。制表的具體要求是：①標題應簡明扼要說明表的內容；②表的內容應分別以橫、縱、總概等標題加以說明；③數據書寫精確度要整齊劃一；④表中的橫豎線條不宜過多。表兩側的豎線可以省去。

2.2頻數分布表。

頻數分布表也稱次表分布表。常見的有簡單頻數分布表、累積頻數分布表和累積百分比分布表三種形式。

編制簡單頻數分布表的步驟是：①求全距：H=A—B，A、B分別為測評數據中的最大、最小的數值。②決定組數與組距。欲將所有數據分成若干組時，要先確定組數和組距。組數一般以10一15個為宜。組數確定后，則組距可以利用公式i=全距/組數來求。組距一般以3、5、7等奇數個單位為好。但有時也可先定組距之后再求組數；③決定組限。組限就是每組測評數據的起止范圍。每組數據的最低值為下限，最高值為上限。組中值=（上限+下限）/2；④登記頻數。分好組后，就可以將每個測評數據歸入相應的組內，并以符號I、II、III或“正”字逐個登記，然后求出每組內的總數f。

2.3頻數分布圖及其繪制方法

2.3.1統計圖。

統計圖是以點、線、面、體來表示各種數據間關系及其變動情況的重點工具。它形象直觀，便于整體比較。常見的統計圖有條形、圓形、曲線形和象形圖幾種。制圖的基本規則常有以下幾條：①根據資料的性質和分析的目的。正確選擇適合的圖形；②圖的標題要簡明扼要，切合圖的內容，標題一般寫在圖形的下方；③圖的尺度線與圖形基線要垂直。尺度分點要清楚，以便于讀數和計數。不能用同—尺度表示性質不同的兩種計數單位；④圖的橫坐標與縱坐標的數字，分別是按笛卡兒坐標形式自左向右、由小到大、自上而下、由大到小排列的；⑤圖中線條的粗細，應依其重要性而區別；⑥在同一個圖例中比較兩個對象時，使用的比例要相同。數量大小最好用條形圖的長短來表示，而固定其寬度；⑦圖形中，如有必要分別加解釋的地方，可用圖注加以說明。圖注應簡明扼要，字體要小并寫在圖題的下方；⑧為了美觀易看，對于有縱橫軸的圖形，其高度與寬度之比以接近3：5為宜。

2.3.2頻數分布圖

頻數分布圖也稱次數分布圖，是以曲線或折線來表示相應的頻數分布表的—種統計圖。常見的有直方圖與多邊圖兩種。直方圖是以面積表示頻數的分布，即用位于橫軸上各組上下限之間的矩形面積，表示各組頻數分布的情形。其作法如下：①作橫軸，然后把各組的上下限或組中值分別于橫軸上，但要在橫軸的兩端至少各空一個組距的位置；②作縱軸，在縱軸上標尺度及單位以表示頻數；③按各組的頻數定出在縱軸上的高度并作出與橫軸平行的直線，這一直線便于與相加的上下限延長線交成一個直立矩形。由于橫軸上各組距之間是連續的，故所有的矩形組成一個并立的直方圖。多邊圖是以相應縱軸上的高度點來表示頻數分布的圖形。它的制作可以在直方圖的基礎上進行。所不同的是，它以各組的組中值點為橫坐標，以各組的頻數為縱坐標描出相應的代表點來，然后用直線段把相鄰的兩點連接起來.最后形成一根起于或止于橫軸的折線。當其起止點均在橫軸上，這一折線就與橫線構成一個封口的多邊圖形。

3. 測評資料的分析

經過對測評數據與資料的歸類、列表、繪圖等初步整理工作后，測評對象的面貌和某些特征可能已經反映出來了。要進一步把握測評對象的本質特征，就必須進一步做些分析工作，分析與計算出一些統計量數來。一般只要進行如下一些測評數據分析工作：集中量數的計算、差異量數的計算、相關與回歸的分析、總體平均數與比率的推斷、顯著性檢驗以及方差分析等。下面分別進行扼要介紹。

3.1集中量與差異量

集中趨勢和離中趨勢是測評數據頻數（次數）分布的兩個基本特征。前者是反映關于在分布中大量測評數據向某點集中的情況，它一般以集中量數來描述；后者是反映關于測評數據分布中大量數據彼此離散的情況，它一般以差異量數來描述。

所謂集中量數，指的是一組同類測評數據的代表數值，它表明了該測評對象群體的數量特征。它一般用來進行測評對象群體間的比較，以判明某一測評對象群體與另一測評對象群體的差別。

3.2差異檢驗法

當計算出兩個人在50項測評指標各自得分的平均數、相關系數或其他統計量后，發現它們彼此不同時，為了確定其差異的程度，常常要進行顯著性檢驗，即確定這種差異程度到底如何。

顯著性檢驗也是統計推斷的一種方法，它可以用來確定一個具有已知統計量的樣本是不是來自某一個確定的總體。換句話說，樣本統計與總體統計量的差異究竟是由于抽樣所引起的隨機誤差造成的，還是兩者之間存在實質上的差異，這也需要過異性檢驗才能確定。比如，某企業員工素質測評平均成績為75分，人力資源部從某車間中隨機抽取了26名員工，其測評平均成績為76.6分，顯然這26名員工的平均成績比整個企業的平均成績最高1.6分，但能否由此就說，該車間的員工素質水平比整個企業的員工素質高呢？還不能。因為產生1.6分的差異的原因可能有兩個：一是抽樣引起的，例如剛好抽到該車間一些素質較好的員工；二是該車間員工的素質水平的確高于整個企業其他部門員工的素質。要判斷這種差異到底是由哪一種原因引起的，就需要進行顯著性檢驗。因此，無論是兩個樣本統計量之間差異的顯著性檢驗，還是樣本與總體之間的差異的顯著性檢驗，其目的都是確定差異是實際的還是抽樣不當造成的。在這種兩者必居其一的選擇中，如果否定了其中之一也就相應肯定了另一個選擇。因此，若否定了差異是由抽樣誤差造成的，則就肯定了差異是實際存在的。但事實上，很難有百分之百的把握斷定差異是或不是由抽樣誤差造成的，一般只能進行大概的判斷，這就要求我們借助于概率論的理論了。

參考文獻：

[1] 黃明鳳 兵團現代農業發展測評與分析[J]統計教育2009年03期.

[2] 周少華 統計分析在干部綜合考評中的運用[J]黨建研究2007年09期.

（作者單位：黑龍江農墾經濟調查隊）