如何分析考研数据

A. MPA考研管综大纲初等数学考试大纲之数据分析解析

数据分析是考研试题考查的一个重点内容，包括计数原理、概率(包括古典概型和伯努利概型)、数据描述，都是考研试题每年的重要考查内容。

一、2021考研管综大纲内容

所谓提纲挈领才能抓住重心，目标正确才能不遗余力地勇往直前。因此，同学们如果确定了专业方向，在备战考研时首先要做的就是研究考试大纲，之后再有条不紊地复习，这才是最科学，最行之有效的备战方法。从大纲整体内容来看：对比近五年的管理类联考综合能力测试中初等数学部分的考试大纲可以看出，考试内容相对比较稳定，变化差异较小，今天我们就重点结合大纲向同学们介绍数据分析模块的相关内容。

1、计数原理

(1)加法原理、乘法原理

(2)排列与排列数

(3)组合与组合数

2、数据描述

(1)平均值

(2)方差与标准差

(3)数据的图表表示：直方图，饼图，数表

3、概率

(1)事件及其简单运算

(2)加法公式

(3)乘法公式

(4)古典概型

(5)伯努利概型

二、2021考研管综大纲解读

通过考纲同学们可以非常直观地看出来数据分析模块考察的知识点不是特别多，主要就包含三大块：即计数原理，数据描述和概率。尽管内容不多，但这一模块却能很好的考查考生对于数据的分析能力和管理能力。根据我们中公考研初数研究院统计，数据分析模块其考查分值约占整个初数部分的20%左右，因为部分文科考生之前没学习过该部分内容，所以为了考察难度的相对公平，这部分题目难度适中。

通过表格，可以看出近几年的管理类联考中，数据分析模块基本稳定在5题左右，正常情况是计数原理1-2道，概率2道，数据描述1道。这一模块虽然出题数量比不上几何，但却可以说是整个初数中最容易拉开分数差距的。为什么这么说呢，主要是因为这一模块的考试重点及难点在于计数原理等基础知识的综合运用，这也是整个管综考试的大趋势。

2021考研管综大纲：

(1)计数原理部分：数据分析部分的排列组合及应用(典型计数问题)是该部分的考试重点，而能做好排列组合及应用题目的前提就是理解并掌握两种计数原理，即加法原理和乘法原理。俗话说，地基不牢，地动山摇，因此各位同学在基础阶段复习时就要先把地基打牢，深刻理解并区分开两个原理，理清其相互间的关系。对于这个知识点，简单概括，就是分类用加法，分步用乘法，能够达到目的叫分类，达不到目的叫分步。考试中，很少题目会单纯考察其中一个原理，而更多的考察方式是将两个原理相结合，做题练习时注意不重不漏，掌握清楚计数原理后，再并练习掌握排列组合(有顺序用排列，无顺序用组合)及应用(典型计数问题)。

(2)数据描述部分：这部分主要会考查平均值、方差、标准差计算及各类统计图表的意义，题目难度不大。需要我们考生熟练掌握平均值、方差等计算公式，保证自己的计算无误，并能理解平均值及方差、标准差背后的意义，基本上该部分都不会失分。

(3)概率部分：对于概率部分，考试重点是两种概型：古典概型与伯努利概型，难度相对来说不算大。古典概型本质上就是计数问题，所以能做好古典概型题目的基础就是对于排列组合的应用(典型计数问题)能融会贯通。伯努利概型比较简单，可以直接记住伯努利概型公式，审清题意后，直接套用公式即可。

今天的内容是2021考研管综大纲初等数学考试大纲之数据分析解析，希望对2021年考研备考的考生有所帮助。有需要的话请使用环球青藤提供的 免费预约短信提醒，帮助你更快的获取考试动态。

B. 考研大热！大学生考研现状分析

为何考研如此火爆?

根据教育部官网消息，2020年全国硕士研究生招生考试于12月21日至23日举行，报考人数341万人。这一数字比2019年度考研报名人数增长了50余万人，增幅超过17%，再创历史新高。实际上，“考研热”已持续多年。统计数据显示，自2011年以来，中国考研报名人数除在2014年和2015年同比稍有下降外，其余年份都呈增加态势，2017年至今，每年的增幅都超过10%。

具体来看，据教育部数据统计，2018年研究生报考人数达到238万，较2017年增加了37万人，增幅达18.4%。这一增幅在2019年再度被刷新。统计数据显示，2019年全国考研人数规模达到290万人，比2018年再增52万人，增幅升至21%。2020年全国考研人数又比2019年高出50余万人，增幅超17%。

高校研究生扩招 中大计划比上年多招约600人

随着报考人数的增加，近年来，不少高校也对研究生进行了扩招。通过梳理国内多所院校的招生简章可以看出，扩招人数100人至300人的高校不在少数。

近三年，各大高校的报录比也呈现出上升趋势。上海财经大学从2017年的5.6：1上涨到2019的7.4：1，东南大学、中山大学等高校的报录比也有不同程度的上涨。

推免成“双一流”高校重要招生途径之一

《2020年全国研究生招生调查报告》显示，教育部“双一流”建设启动后，“双一流”高校不断扩大研究生教育规模。其中，推免作为研究生招生改革探索的一种方式获得高校的普遍欢迎，并成为“双一流”高校重要的招生途径之一。

不过，近七成统考生认为获得推免资格很不容易。报告显示，招生单位在选拔推免生时认为最重要的两个因素是专业知识储备和科研经历;超过五成的招生单位认为，交流能力、本科院校层次、竞赛获奖情况也很重要;近四成的招生单位比较看重读研目标、本科成绩;本科专业、笔试面试成绩的重要性相对较低。

以上就是目前的大学生考研现状，各位考研党们看到这里，你们是不是有点难受呢?没关系，任何事情只要你付出了百分之百的努力，那么结果一定不会太差，相反，如果你就因此而放弃，那么，未来的路，你可能要好好走了。

C. 研究生你必须知道的几种数据分析方法

近几天你是否被世界杯刷屏，话说他，荷兰人，45岁，因喝醉酒买了德国7-1巴西，200欧元，6500赔率，创世界杯单场最高金额1300000 欧元，折合1100W人民币。

理工男的直觉告诉明明同学是这样的，他肯定学过数据分析，对德国和巴西历史进球和比赛结果加上每个球队球员的表现进行建模，得出一个预测模型，然后把本届每个国家球员素质，心里以及他们的社交什么的因素带入模型，然后就预测出本届的比分7-1（好了，我编不下去了）。由此可见数据分析的重要性。 在研究生博士生阶段，你的数据分析做的好，那么你的paper发的是杠杠的 。今天明明同学就给大家分享研究生阶段你必须了解的一些数据分析方法。

方差分析是最常用的一种分析方法，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。

1、各样本是相互独立的随机样本

2、各样本均来自正态分布总体

3、各样本的总体方差相等，即具有方差齐性

方差分析分为 单因素 和 多因素 方差分析，多因素方差分析又有 含交互作用 和 无交互作用 的两种。

单因素方差分析是检验同一因数下不同水平之间的显著性。例如光照时间对苗木生长是否有影响，那么因素就是光照时间，水平可以有光照2h、4h、6h、8h等。检验目的是4种不同的光照时间对苗木的生长是否有差异。

双因素方差分析是检验多因素多水平下的显著性。其中不含交互作用是指某一因素对其他因素没有影响，即其他因素固定，某一因素不同水平之间均数的差别。交互作用是指某因素的单独效应，随另一因素水平而变化，且不能用随机误差解释。

1、样本是否正态分布检验

2、样本方差齐性检验

3、提出原假设：H0——无差异；H1——有显著差异，（交互作用的假设H03和H13）

4、选择检验统计量：方差分析采用的检验统计量是F统计量，即F值检验

5、计算检验统计量的观测值和概率P值

6、给定显著性水平，并作出决策

7、如果有显著差异，需要进行多重比较

关于方差分析的方法在微信公共号"毕业零距离"里种介绍了三种方法即：

《如何用EXCEL做方差分析》、《如何用SPSS做方差分析》、《如何用R语言做方差分析》。有不懂的随时私信明明同学。

回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系，例如不同的施肥量对苗木高生长的关系、中国人的消费习惯对美国经济的影响等。其又分为线性回归分析和非线性回归分析。

和方差分析一样，数据必须满足独立、正态、方差齐性。

（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；

（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；

（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；

（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。

1、Linear Regression线性回归，2、Logistic Regression逻辑回归，3、Polynomial Regression多项式回归，4、Stepwise Regression逐步回归等常见回归模型。

1、制作散点图，判断变量关系（简单线性、非线性等）；

2、求相关系数及线性验证；

3、求回归系数，建立回归方程；

4、回归方程检验；

5、参数的区间估计；

6、预测；

关于回归分析的做法，我们以后会推出相应的教程，加大家如何使用EXCEL、SPSS、和R语言做回归分析。

判别分析又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。

解决的问题是在一些已知研究对象已经用某种方法分成若干类的情况下，确定新的样品属于已知类别中的哪一类。他用途广泛，如动植物分类、医学疾病诊断、社区种类划分等。

1、每一个判别变量都不能是其他判别变量的线性组合

2、各个判别变量之间具有多元正态分布，即控制N-1个变量为固定值时，第N个变量满足正态分布

3、满足②条件时，使用参数法计算判别函数，否则使用非参数法计算判别函数。

Fisher判别（属于确定性判别）包括距离判别、线性判别、非线性判别和典型判别。

Bayes判别（属于概率性判别）

关于判别分析的做法，我们以后会推出相应的教程。

是把分类对象按照一定规则分成若干类，这些类不是事先设定的，而是根据数据的特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似，而在不同类中对象趋向于彼此不相似。

系统聚类法、快速聚类法、模糊聚类法。

系统聚类

常用的有如下六种：

1、最短距离法；2、最长距离法；3、类平均法；4、重心法；5、中间距离法；6、离差平方和法

快速聚类常见的有K-means聚类。

所有聚类的基本原则都是：

希望族（类）内的相似度尽可能高，族（类）间的相似度尽可能低（相异度尽可能高）。

主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关。

1、将原始数据标准化，以消除变量之间在数量级和量纲上的不同。

2、求标准化的相关矩阵。

3、求相关矩阵的特征值和特征向量。

4、计算方差贡献率和累计方差贡献率，每个主成分的贡献率代表了原始数据总信息量的百分比。

5、确定主成分。

6、用原指标的线性组合来计算各个主成分的得分。

7、综合得分，然后进行得分排序。

在R语言和SPSS中很容易实现主成分分析。

有任何问题可以随时私信明明同学，帮助你解决数据分析的难处。

D. 21考研er必须知道的六大数据

【导读】现代社会是信息发展的社会，也是网络覆盖的社会，信息的获取已成为了决定考试成败最大的因素之一，考研作为选拔性的考试，有了解考研信息是致胜的关键，下面就为大家一一解读这些数据的作用，下面我们就一起来看看吧。

1、招生人数

这项数据的重要性不言而喻，如果把研究生的招生比作抢大饼，那么这个数据就是大饼的尺寸，此项数据一般是在专业目录中显示。一般来说招生人数与录取几率成正比，特别是对于热门专业来说，更需要关注这个问题。建议大家在查看此项数据时不要单单看今年，至少分析一下近三年的数据情况。

2、报考人数

还是把考研比作抢大饼的话，这项数据能清晰反应有多少竞争对手会跟你抢。虽然说这一数据每年都有变化，而我们也只能看到前几年的，但一般情况下每年招考波动都不会有太大的变化，足够我们大致判断出当年的报考情况了。

3、录取人数

这项数据在专业目录中一般可以从招生人数大概知道，但却不能等同于招生人数。依旧是那个大饼......并不是说饼有多大，最后就能有多少人分到自己的一份。事实上会有老师比较严格复试多刷了几个的情况(这种情况是极少的);也有受该专业当年生源质量的影响，于是进行了扩招，导致实际录取人数多于招生人数的情况;此外，还有受调剂的影响，某些专业也会出现录取人数大于报考人数，因为该专业报考人数不足的情况等等。

4、报录比

这项数据就是录取人数与报考人数的比例，直观反映了该专业的热门程度，越热门竞争力就越大这个就不用多说了。

5、推免人数

对于这项数据很多同学会认为其与考研没有太大关系，因为大家抢的都是非推免名额。事实上，如果某专业推免名额在当年的招生人数中占据绝大部分，那么对于目标是这个专业的考生来说是很不利的，大家在报考之前，必须通过院系官网搞清楚自己报考专业的推免人数。

6、复试分数线

复试分数线是大家在报考前对自我水平的重要评估数据，也就是说只有你的水平能让你站在那个线里，才有资格进行进一步的角逐。大部分专业的分数线是国家线，但也有的专业也会高出分数线很多，这就需要大家去收集相关资源，清楚真正的分数线了。

21考研er必须知道的这六大数据，不知道大家都了解清楚了吗?在考研的过程中，掌握必要的考研数据，并作出正确的分析可以为自己的考研路提供更多有效的指导，加油!

E. 合肥考研辅导学校：21考研的六大数据，你知道吗

对于2021考研目前来说，压力是蛮大的，现在很多二战三战考生来竞争。但是希望考研学子们加油！文登考研相伴你左右！

F. 2022考研概率论数据分析方法：两个变量之间的关联性分析

两个变量之间的关联性分析

1.两个变量均为连续型变量

1)小样本并且两个变量服从双正态分布，则用Pearson相关系数做统计分析

2)大样本或两个变量不服从双正态分布，则用Spearman相关系数进行统计分析

2.两个变量均为有序分类变量，可以用Spearman相关系数进行统计分析

3.一个变量为有序分类变量，另一个变量为连续型变量，可以用Spearman相关系数进行统计分析

G. 如何判断一个学校的考研难度

如何判断一个学校的考研难度，可以从招生人数、分数线、看你想报考的那个专业最低录取分数线、看复试比例。

1.招生人数

招生人数很重要，这个数据，学校一般都会公布，不要忘记查看。 报考人数直接影响到报录比，报录比是衡量一个学校热门程度，以及竞争人数多少的重要数据。有的学校招生好几十人，或者上百，有的只招一个(这种基本跟你没关系不要去了)

3.复试比例

复试比例很重要，教育部规定的最低复试比例1:1.2有的学校可不一样了，可能是10:1-12:1的情况，一起就是说100个人只录取几个人或者10个人的情况。