如何分析考研數據

A. MPA考研管綜大綱初等數學考試大綱之數據分析解析

數據分析是考研試題考查的一個重點內容，包括計數原理、概率(包括古典概型和伯努利概型)、數據描述，都是考研試題每年的重要考查內容。

一、2021考研管綜大綱內容

所謂提綱挈領才能抓住重心，目標正確才能不遺餘力地勇往直前。因此，同學們如果確定了專業方向，在備戰考研時首先要做的就是研究考試大綱，之後再有條不紊地復習，這才是最科學，最行之有效的備戰方法。從大綱整體內容來看：對比近五年的管理類聯考綜合能力測試中初等數學部分的考試大綱可以看出，考試內容相對比較穩定，變化差異較小，今天我們就重點結合大綱向同學們介紹數據分析模塊的相關內容。

1、計數原理

(1)加法原理、乘法原理

(2)排列與排列數

(3)組合與組合數

2、數據描述

(1)平均值

(2)方差與標准差

(3)數據的圖表表示：直方圖，餅圖，數表

3、概率

(1)事件及其簡單運算

(2)加法公式

(3)乘法公式

(4)古典概型

(5)伯努利概型

二、2021考研管綜大綱解讀

通過考綱同學們可以非常直觀地看出來數據分析模塊考察的知識點不是特別多，主要就包含三大塊：即計數原理，數據描述和概率。盡管內容不多，但這一模塊卻能很好的考查考生對於數據的分析能力和管理能力。根據我們中公考研初數研究院統計，數據分析模塊其考查分值約占整個初數部分的20%左右，因為部分文科考生之前沒學習過該部分內容，所以為了考察難度的相對公平，這部分題目難度適中。

通過表格，可以看出近幾年的管理類聯考中，數據分析模塊基本穩定在5題左右，正常情況是計數原理1-2道，概率2道，數據描述1道。這一模塊雖然出題數量比不上幾何，但卻可以說是整個初數中最容易拉開分數差距的。為什麼這么說呢，主要是因為這一模塊的考試重點及難點在於計數原理等基礎知識的綜合運用，這也是整個管綜考試的大趨勢。

2021考研管綜大綱：

(1)計數原理部分：數據分析部分的排列組合及應用(典型計數問題)是該部分的考試重點，而能做好排列組合及應用題目的前提就是理解並掌握兩種計數原理，即加法原理和乘法原理。俗話說，地基不牢，地動山搖，因此各位同學在基礎階段復習時就要先把地基打牢，深刻理解並區分開兩個原理，理清其相互間的關系。對於這個知識點，簡單概括，就是分類用加法，分步用乘法，能夠達到目的叫分類，達不到目的叫分步。考試中，很少題目會單純考察其中一個原理，而更多的考察方式是將兩個原理相結合，做題練習時注意不重不漏，掌握清楚計數原理後，再並練習掌握排列組合(有順序用排列，無順序用組合)及應用(典型計數問題)。

(2)數據描述部分：這部分主要會考查平均值、方差、標准差計算及各類統計圖表的意義，題目難度不大。需要我們考生熟練掌握平均值、方差等計算公式，保證自己的計算無誤，並能理解平均值及方差、標准差背後的意義，基本上該部分都不會失分。

(3)概率部分：對於概率部分，考試重點是兩種概型：古典概型與伯努利概型，難度相對來說不算大。古典概型本質上就是計數問題，所以能做好古典概型題目的基礎就是對於排列組合的應用(典型計數問題)能融會貫通。伯努利概型比較簡單，可以直接記住伯努利概型公式，審清題意後，直接套用公式即可。

今天的內容是2021考研管綜大綱初等數學考試大綱之數據分析解析，希望對2021年考研備考的考生有所幫助。有需要的話請使用環球青藤提供的 免費預約簡訊提醒，幫助你更快的獲取考試動態。

B. 考研大熱！大學生考研現狀分析

為何考研如此火爆?

根據教育部官網消息，2020年全國碩士研究生招生考試於12月21日至23日舉行，報考人數341萬人。這一數字比2019年度考研報名人數增長了50餘萬人，增幅超過17%，再創歷史新高。實際上，“考研熱”已持續多年。統計數據顯示，自2011年以來，中國考研報名人數除在2014年和2015年同比稍有下降外，其餘年份都呈增加態勢，2017年至今，每年的增幅都超過10%。

具體來看，據教育部數據統計，2018年研究生報考人數達到238萬，較2017年增加了37萬人，增幅達18.4%。這一增幅在2019年再度被刷新。統計數據顯示，2019年全國考研人數規模達到290萬人，比2018年再增52萬人，增幅升至21%。2020年全國考研人數又比2019年高出50餘萬人，增幅超17%。

高校研究生擴招 中大計劃比上年多招約600人

隨著報考人數的增加，近年來，不少高校也對研究生進行了擴招。通過梳理國內多所院校的招生簡章可以看出，擴招人數100人至300人的高校不在少數。

近三年，各大高校的報錄比也呈現出上升趨勢。上海財經大學從2017年的5.6：1上漲到2019的7.4：1，東南大學、中山大學等高校的報錄比也有不同程度的上漲。

推免成“雙一流”高校重要招生途徑之一

《2020年全國研究生招生調查報告》顯示，教育部“雙一流”建設啟動後，“雙一流”高校不斷擴大研究生教育規模。其中，推免作為研究生招生改革探索的一種方式獲得高校的普遍歡迎，並成為“雙一流”高校重要的招生途徑之一。

不過，近七成統考生認為獲得推免資格很不容易。報告顯示，招生單位在選拔推免生時認為最重要的兩個因素是專業知識儲備和科研經歷;超過五成的招生單位認為，交流能力、本科院校層次、競賽獲獎情況也很重要;近四成的招生單位比較看重讀研目標、本科成績;本科專業、筆試面試成績的重要性相對較低。

以上就是目前的大學生考研現狀，各位考研黨們看到這里，你們是不是有點難受呢?沒關系，任何事情只要你付出了百分之百的努力，那麼結果一定不會太差，相反，如果你就因此而放棄，那麼，未來的路，你可能要好好走了。

C. 研究生你必須知道的幾種數據分析方法

近幾天你是否被世界盃刷屏，話說他，荷蘭人，45歲，因喝醉酒買了德國7-1巴西，200歐元，6500賠率，創世界盃單場最高金額1300000 歐元，摺合1100W人民幣。

理工男的直覺告訴明明同學是這樣的，他肯定學過數據分析，對德國和巴西歷史進球和比賽結果加上每個球隊球員的表現進行建模，得出一個預測模型，然後把本屆每個國家球員素質，心裡以及他們的社交什麼的因素帶入模型，然後就預測出本屆的比分7-1（好了，我編不下去了）。由此可見數據分析的重要性。 在研究生博士生階段，你的數據分析做的好，那麼你的paper發的是杠杠的 。今天明明同學就給大家分享研究生階段你必須了解的一些數據分析方法。

方差分析是最常用的一種分析方法，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。

1、各樣本是相互獨立的隨機樣本

2、各樣本均來自正態分布總體

3、各樣本的總體方差相等，即具有方差齊性

方差分析分為 單因素 和 多因素 方差分析，多因素方差分析又有 含交互作用 和 無交互作用 的兩種。

單因素方差分析是檢驗同一因數下不同水平之間的顯著性。例如光照時間對苗木生長是否有影響，那麼因素就是光照時間，水平可以有光照2h、4h、6h、8h等。檢驗目的是4種不同的光照時間對苗木的生長是否有差異。

雙因素方差分析是檢驗多因素多水平下的顯著性。其中不含交互作用是指某一因素對其他因素沒有影響，即其他因素固定，某一因素不同水平之間均數的差別。交互作用是指某因素的單獨效應，隨另一因素水平而變化，且不能用隨機誤差解釋。

1、樣本是否正態分布檢驗

2、樣本方差齊性檢驗

3、提出原假設：H0——無差異；H1——有顯著差異，（交互作用的假設H03和H13）

4、選擇檢驗統計量：方差分析採用的檢驗統計量是F統計量，即F值檢驗

5、計算檢驗統計量的觀測值和概率P值

6、給定顯著性水平，並作出決策

7、如果有顯著差異，需要進行多重比較

關於方差分析的方法在微信公共號"畢業零距離"里種介紹了三種方法即：

《如何用EXCEL做方差分析》、《如何用SPSS做方差分析》、《如何用R語言做方差分析》。有不懂的隨時私信明明同學。

回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，是一種預測性的建模技術，它研究的是因變數（目標）和自變數（預測器）之間的關系，例如不同的施肥量對苗木高生長的關系、中國人的消費習慣對美國經濟的影響等。其又分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

和方差分析一樣，數據必須滿足獨立、正態、方差齊性。

（1）確定Y與X間的定量關系表達式，這種表達式稱為回歸方程；

（2）對求得的回歸方程的可信度進行檢驗；

（3）判斷自變數X對因變數Y有無影響；

（4）利用所求得的回歸方程進行預測和控制。

1、Linear Regression線性回歸，2、Logistic Regression邏輯回歸，3、Polynomial Regression多項式回歸，4、Stepwise Regression逐步回歸等常見回歸模型。

1、製作散點圖，判斷變數關系（簡單線性、非線性等）；

2、求相關系數及線性驗證；

3、求回歸系數，建立回歸方程；

4、回歸方程檢驗；

5、參數的區間估計；

6、預測；

關於回歸分析的做法，我們以後會推出相應的教程，加大家如何使用EXCEL、SPSS、和R語言做回歸分析。

判別分析又稱「分辨法」，是在分類確定的條件下，根據某一研究對象的各種特徵值判別其類型歸屬問題的一種多變數統計分析方法。

解決的問題是在一些已知研究對象已經用某種方法分成若干類的情況下，確定新的樣品屬於已知類別中的哪一類。他用途廣泛，如動植物分類、醫學疾病診斷、社區種類劃分等。

1、每一個判別變數都不能是其他判別變數的線性組合

2、各個判別變數之間具有多元正態分布，即控制N-1個變數為固定值時，第N個變數滿足正態分布

3、滿足②條件時，使用參數法計算判別函數，否則使用非參數法計算判別函數。

Fisher判別（屬於確定性判別）包括距離判別、線性判別、非線性判別和典型判別。

Bayes判別（屬於概率性判別）

關於判別分析的做法，我們以後會推出相應的教程。

是把分類對象按照一定規則分成若干類，這些類不是事先設定的，而是根據數據的特徵確定的。在同一類中這些對象在某種意義上趨向於彼此相似，而在不同類中對象趨向於彼此不相似。

系統聚類法、快速聚類法、模糊聚類法。

系統聚類

常用的有如下六種：

1、最短距離法；2、最長距離法；3、類平均法；4、重心法；5、中間距離法；6、離差平方和法

快速聚類常見的有K-means聚類。

所有聚類的基本原則都是：

希望族（類）內的相似度盡可能高，族（類）間的相似度盡可能低（相異度盡可能高）。

主成分分析，是考察多個變數間相關性一種多元統計方法，研究如何通過少數幾個主成分來揭示多個變數間的內部結構，即從原始變數中導出少數幾個主成分，使它們盡可能多地保留原始變數的信息，且彼此間互不相關。

1、將原始數據標准化，以消除變數之間在數量級和量綱上的不同。

2、求標准化的相關矩陣。

3、求相關矩陣的特徵值和特徵向量。

4、計算方差貢獻率和累計方差貢獻率，每個主成分的貢獻率代表了原始數據總信息量的百分比。

5、確定主成分。

6、用原指標的線性組合來計算各個主成分的得分。

7、綜合得分，然後進行得分排序。

在R語言和SPSS中很容易實現主成分分析。

有任何問題可以隨時私信明明同學，幫助你解決數據分析的難處。

D. 21考研er必須知道的六大數據

【導讀】現代社會是信息發展的社會，也是網路覆蓋的社會，信息的獲取已成為了決定考試成敗最大的因素之一，考研作為選拔性的考試，有了解考研信息是致勝的關鍵，下面就為大家一一解讀這些數據的作用，下面我們就一起來看看吧。

1、招生人數

這項數據的重要性不言而喻，如果把研究生的招生比作搶大餅，那麼這個數據就是大餅的尺寸，此項數據一般是在專業目錄中顯示。一般來說招生人數與錄取幾率成正比，特別是對於熱門專業來說，更需要關注這個問題。建議大家在查看此項數據時不要單單看今年，至少分析一下近三年的數據情況。

2、報考人數

還是把考研比作搶大餅的話，這項數據能清晰反應有多少競爭對手會跟你搶。雖然說這一數據每年都有變化，而我們也只能看到前幾年的，但一般情況下每年招考波動都不會有太大的變化，足夠我們大致判斷出當年的報考情況了。

3、錄取人數

這項數據在專業目錄中一般可以從招生人數大概知道，但卻不能等同於招生人數。依舊是那個大餅......並不是說餅有多大，最後就能有多少人分到自己的一份。事實上會有老師比較嚴格復試多刷了幾個的情況(這種情況是極少的);也有受該專業當年生源質量的影響，於是進行了擴招，導致實際錄取人數多於招生人數的情況;此外，還有受調劑的影響，某些專業也會出現錄取人數大於報考人數，因為該專業報考人數不足的情況等等。

4、報錄比

這項數據就是錄取人數與報考人數的比例，直觀反映了該專業的熱門程度，越熱門競爭力就越大這個就不用多說了。

5、推免人數

對於這項數據很多同學會認為其與考研沒有太大關系，因為大家搶的都是非推免名額。事實上，如果某專業推免名額在當年的招生人數中占據絕大部分，那麼對於目標是這個專業的考生來說是很不利的，大家在報考之前，必須通過院系官網搞清楚自己報考專業的推免人數。

6、復試分數線

復試分數線是大家在報考前對自我水平的重要評估數據，也就是說只有你的水平能讓你站在那個線里，才有資格進行進一步的角逐。大部分專業的分數線是國家線，但也有的專業也會高出分數線很多，這就需要大家去收集相關資源，清楚真正的分數線了。

21考研er必須知道的這六大數據，不知道大家都了解清楚了嗎?在考研的過程中，掌握必要的考研數據，並作出正確的分析可以為自己的考研路提供更多有效的指導，加油!

E. 合肥考研輔導學校：21考研的六大數據，你知道嗎

對於2021考研目前來說，壓力是蠻大的，現在很多二戰三戰考生來競爭。但是希望考研學子們加油！文登考研相伴你左右！

F. 2022考研概率論數據分析方法：兩個變數之間的關聯性分析

兩個變數之間的關聯性分析

1.兩個變數均為連續型變數

1)小樣本並且兩個變數服從雙正態分布，則用Pearson相關系數做統計分析

2)大樣本或兩個變數不服從雙正態分布，則用Spearman相關系數進行統計分析

2.兩個變數均為有序分類變數，可以用Spearman相關系數進行統計分析

3.一個變數為有序分類變數，另一個變數為連續型變數，可以用Spearman相關系數進行統計分析

G. 如何判斷一個學校的考研難度

如何判斷一個學校的考研難度，可以從招生人數、分數線、看你想報考的那個專業最低錄取分數線、看復試比例。

1.招生人數

招生人數很重要，這個數據，學校一般都會公布，不要忘記查看。 報考人數直接影響到報錄比，報錄比是衡量一個學校熱門程度，以及競爭人數多少的重要數據。有的學校招生好幾十人，或者上百，有的只招一個(這種基本跟你沒關系不要去了)

3.復試比例

復試比例很重要，教育部規定的最低復試比例1:1.2有的學校可不一樣了，可能是10:1-12:1的情況，一起就是說100個人只錄取幾個人或者10個人的情況。