A-level 地理/AS OCR 地理/调查论文
这是一个用来寻找两个变量之间相关性统计显著性的概念。首先，需要提出一个零假设。
曼-惠特尼U检验是用来检验两个数据集之间差异的检验方法。使用临界值表，可以确定对关系的置信水平，并接受或拒绝零假设。这种统计检验方法在分析统计数据时，既有优点也有缺点。一个优点是它可以比较两个不同大小的数据集。这使得该检验更加灵活，可以应用于各种不同的数据集。其次，该检验不是基于观察值。这意味着对数据的分布没有任何假设。这对地理学来说尤其有用，因为我们收集的大部分数据将是正偏或负偏。最后，曼-惠特尼U检验使用非参数（非分组）数据。这是一个优点，因为数据的趋势无法推广，从而产生更具统计意义的结果。
然而，它也有一些缺点，一个缺点是它不能一次应用于两个以上的数据集。这是因为它是非参数数据。如果使用参数（分组）数据进行检验，就可以同时比较多个数据集。一个例子是学生的“t”检验。这是因为参数数据根据数据比例提供结果，因此可以与许多数据集进行对比。此外，随着数据集的增大，曼-惠特尼的有效性越来越低。这降低了它的有效性，因为计算变得过于冗长，需要很长时间才能完成。它还会降低结果的精确度，因为样本量越大，误差范围就越大。
总之，尽管该检验有明显的缺陷，但它仍然是观察两组数据集之间差异的一种非常有效的方法。
抽样方法
实用=本质上是安全性和可达性。例如，如果学生正在进行河流调查，他们可能会使用实用抽样方法，这意味着只研究容易到达且没有风险的区域。它可靠且实用。
随机=不像人们想象的那样随机选择一个地点或投掷一个方格，为了使用随机样本方法，需要使用计算器、网格或计算机来生成不受人为决策影响的随机统计数据。
系统=如果要研究随距离或时间变化的进展，就会使用这种方法。测量一条样带，并在样带上以规律的间隔记录数据，这样就可以观察随时间或距离的变化。例如，如果一个学生想研究沙丘演替，他可能会测量一条从海边到顶极环境（森林）的样带，并在每隔 25 米左右的地方进行测量。
分层=由 Magneto 和河流陆地完成。
最多=众数
最常见的样本数量。这是出现次数最多的样本数据。
例如：7、8、9、5、6、7、5、5、5、5、3、5、5 = 众数
来自法语单词 "la mode"，意思是时尚。
当所有样本按算术顺序排列时，这是中间样本。例如 1、2、3、4、5、6、7、8、9 5 = 中位数
样本延伸的区域。
To describe the data regarding an infiltration rate statistically I would use the mean and the standard deviation as a measure of central tendency and dispersion. These two are always used together.
平均值仅仅是所有 x 值（渗透率）的总和除以 n（样本总数）
标准差比较复杂，需要使用公式；其中 x 是单个渗透率，并且
X bar is the mean of x’s (as above)
这只需在表格中列出 x 的值，并从每个值中减去 x 平均值。在下一列中，对结果进行平方。
然后将所有 (x-x 平均值) ² 的值加起来 (Σ (x-x 平均值) ²)。将此值除以 n（在本例中为 100），然后对结果进行平方根。
这些方法是最强大和最灵敏的，因为它们包含所有数据的全部值。它们不排除任何数据。然而，数据必须（几乎）呈正态分布才能使用它们。
众数和范围仅仅说明 x 的最多数值以及最小值和最大值之间的差值，这并没有太大用处，因为它忽略了大部分数据。四分位差和中位数依赖于数据行的等级顺序，而不涉及 x 值的大小，并忽略了数据集的极端值。