2. Representación y descripción de datos: X S se usa para representar datos cuantitativos que obedecen aproximadamente a la distribución normal, y M (QR) se usa para representar datos cuantitativos con distribución sesgada cuando se usan tablas estadísticas, arreglos razonables; Los títulos verticales y horizontales expresan claramente el significado de los datos cuando se utilizan gráficos estadísticos, el tipo de gráfico estadístico utilizado debe coincidir con la naturaleza de los datos y el método de marcado de los valores de la escala en el eje numérico debe cumplir con los principios matemáticos; ; cuando utilice números relativos, el denominador no debe ser inferior a 20 y preste atención a la distinción entre porcentajes y porcentajes.
3. Selección de métodos de análisis estadístico: para datos cuantitativos, se deben seleccionar métodos de análisis estadístico apropiados en función del tipo de diseño, las condiciones y los propósitos de análisis de los datos y no se pueden realizar pruebas T. aplicado a ciegas; para datos cualitativos Para los datos, se deben seleccionar métodos de análisis estadístico apropiados según el tipo de diseño, la naturaleza y frecuencia de las variables cualitativas y el propósito del análisis, y la prueba de χ2 no se puede aplicar a ciegas. Para el análisis de regresión, se deben combinar conocimientos profesionales y diagramas de dispersión para seleccionar el tipo de regresión adecuado. El análisis de regresión lineal simple no se puede aplicar a ciegas y los datos experimentales repetidos no se pueden utilizar para simplificar el procesamiento de datos de análisis de regresión para múltiples factores y múltiples; -datos de índice, en Sobre la base del análisis univariado, se deben utilizar métodos de análisis estadístico multivariado tanto como sea posible para proporcionar una explicación y evaluación integral y razonable de la interacción entre factores y la conexión interna entre múltiples indicadores.
4. Interpretación y expresión de resultados estadísticos: cuando P