18、环境数据统计分析全解析

环境数据统计分析全解析

在环境数据管理系统（EDMS）中，数据常常会用于进一步的处理和分析，比如进行统计计算。许多环境项目所涉及的大量数据集，往往需要借助统计方法来确定其中显著的关系，因为直接查看海量数据，这些关系可能并不明显。

统计概念基础

在对环境数据（或其他任何数据）进行统计分析之前，有几个关键概念需要理解。

首先，所有数字并非生来平等，适用于某些数字的统计分析方法，对其他数字可能并不适用。同时，在信任基于某组数据得出的统计结果之前，必须深入了解数据的分布情况及其成因。此外，需要特别注意的是，若统计方法使用不当，其结果可能具有误导性，甚至是不诚实的。

数字类型

不同类型的数字具有截然不同的含义，常见的数字类型如下：
- 名义型（Nominal） ：这类数字仅仅是标签，没有相对大小或顺序。例如，将监测井标记为 1，土壤钻孔标记为 2，就是名义型数据。对这种类型的数字进行统计，通常仅限于统计每个类别中的数量。
- 顺序型（Ordinal） ：该类型数字有相对顺序，但各项之间的间隔并不恒定。比如矿物的莫氏硬度等级，9（刚玉）到 10（金刚石）之间的硬度增加幅度，远大于其他数值之间的间隔。除了计数，有效的统计方法还包括累积频率直方图和其他类似的分布分析。
- 间隔型（Interval） ：在这种情况下，数值之间的相对差异是恒定的，但没有真正意义上的零值。温度就是间隔型数字的典型例子，如摄氏度和开尔文的零值定义不同，但每一度的间隔是明确的。大多数统计方法都适用于这类数字，尤其是涉及加减运算的方法。不