第一章 数据收集(管理统计学-中国科大,万红燕)概要
[课件]第一章 统计数据的收集与整理PPT
![[课件]第一章 统计数据的收集与整理PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/fe8a61c981c758f5f61f6787.png)
总体的两个特征：
（1）个体间有变异性（不齐性） （2）总体的容量一般较大，对总体的每个成 员进行调查（普查）耗时耗力，不切实际。
总体的这两个特征给科学研究带来了难度。 如何克服？ 解决办法：采用随机抽样的办法。通过从总体中
随机抽样获得一定数量的样本，然后通过对样本 的分析来推断原始总体的情况。
• 样本：总体的一部分。
53 48 54 43 53 45 45 43 50 46 50 53 58 56 53 57 51 50 52 48 47 54 54 56 57 54 54 50 50 65 57 54 56 56 62 60 50 61 54 49 51 40 50 58 45 47 54 55 48 53 50 52 55 52 45 50 46 51 53 64 62 49 44 48 62 57 51 50 51 49 52 46 51 54 54 47 50 51 50 56 61 59 56 37 43 45 52 45 56 52 50 52 53 52 52 45 62 47 52 46 42 54 55 51 58 57 50 45 56 48 50 46 46 59 52 42 54 57 54 49
表1 50枚受精种蛋孵化出雏鸡的天数
21 24 21 20 22 22 20 19 22 21 22 23 23 21 22 22 21 23 22 21 22 22 22 22 21 22 22 22 24 23 20 22 23 23 21 22 22 21 21 23 22 22 22 22 19 23 22 22 23 22
第二节 数据类型及频数（率）分布
1. 数据类型
2. 用图和表对样本数据进行定性归纳： 频数表和频数图
1. 数据类型：连续型数据和离散型 数据
数据管理与分析知识点总结
数据管理与分析知识点总结数据管理与分析是当今互联网时代的重要工作内容之一，数据的处理和分析对于企业的决策和发展至关重要。
本文将围绕数据管理和分析的基本知识点进行总结，包括数据的收集、存储、清洗、分析和可视化等多个方面，希望能够对初学者和从业者有所帮助。
一、数据管理1. 数据收集数据收集是数据管理的第一步，包括定量数据和定性数据的收集。
对于定量数据，通常通过问卷调查、数据库提取等方式进行收集，而对于定性数据，则主要通过访谈、焦点小组等方式获取。
值得注意的是，数据收集的过程需要遵循一定的规范和方法，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据存储数据存储是数据管理的重要环节，企业可以选择建立自己的数据仓库，也可以使用云端存储等方式。
对于数据存储，需要考虑的因素包括数据的安全性、可扩展性、成本等。
3. 数据清洗数据清洗是数据管理的一个关键步骤，因为原始数据中通常包含有重复、缺失、错误数据等问题。
清洗数据的过程包括数据去重、缺失值填补、异常值处理等多个环节，通过这些步骤可以确保数据的质量。
4. 数据保护数据保护是数据管理中不可或缺的一部分，尤其是在涉及到用户隐私数据的处理时更是如此。
数据保护的方法包括数据加密、访问控制、备份等多种手段，以确保数据的安全性。
5. 数据备份与恢复数据备份与恢复是数据管理中的重要内容之一，通过定期备份数据，可以确保数据在出现意外情况下的安全性，同时也可以保障数据的连续性。
二、数据分析1. 数据清洗数据清洗在数据分析中同样是至关重要的一步，原始数据中通常存在有缺失值、异常值等问题，通过数据清洗的过程可以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据探索数据探索是数据分析的第一步，包括描述性统计、可视化分析等。
通过数据探索的过程可以快速了解数据的特征和规律，为进一步的分析打下基础。
3. 数据建模数据建模是数据分析的核心步骤，包括监督学习、无监督学习、深度学习等多种方法。
企业可以根据自身的需求选择合适的建模方法，并通过建模对数据进行预测和分类等。
《数据收集》课件
04
数据收集整理的注意事项
Chapter
数据的准确性
确保数据来源可靠
选择可靠的数据来源，避 免使用不性
在收集数据后，应进行数 据核实，确保数据的准确 性。
避免数据错误
在数据输入过程中，应仔 细核对数据，避免因人为 错误导致的数据错误。
数据的完整性
确保数据全面
根据分析结果制定产品开发和营销策 略。
用户行为数据收集整理
总结词：通过收集和分析 用户行为数据，了解用户 的需求和行为特征，优化 产品和服务。
详细描述
收集用户行为数据，包括 用户使用产品的频率、时 长、路径和反馈等。
根据分析结果优化产品功 能和服务，提升用户体验 和满意度。
分析用户行为数据，了解 用户的使用习惯、需求和 痛点。
06
数据收集整理的未来发展
Chapter
大数据处理技术的发展
大数据处理技术的普及
随着云计算、大数据存储和计算技术的不断进步，大数据 处理技术将更加普及，更多的企业和组织将采用大数据处 理技术进行数据收集、整理和分析。
实时数据处理的需求增加
随着物联网、社交媒体等数据源的快速发展，实时数据处 理的需求将不断增加，对数据处理的速度和响应时间要求 更高。
数据标签化
为数据赋予标签，使其更易于理 解和解释。
数据可视化
01
02
03
04
图表绘制
使用图表展示数据的分布、趋 势和关联性，如柱状图、折线
图、散点图等。
地图可视化
使用地图展示数据的空间分布 和变化趋势，如热力图、点密
度图等。
数据故事化
通过可视化手段将数据以故事 的形式呈现出来，便于理解和
记忆。
数据收集管理统计学中国科大万红燕
提问
三.提问的措辞 提问的措辞在诱导出有代表性回答中是非常重要的。 一个有偏差的或诱导性提问将偏离给定的回答。 在问卷设计中发现的偏差主要有： （1）把两个或两个以上问题表达为一个； （2）问题中含有含糊或不熟悉的单词； （3）用软化难度或方向的词开始的提问； （4）包含条件或假设条款； （5）包含对回答者一个或多个指令的提问；
2018/11/23
提问
盖洛普组织总结提问的目的有如下5种： （1）找出回答者是否觉察到这一结果； （2）获得关于结果的一般感觉； （3）获得该结果指定部分的答案； （4）获得反映回答者观点的理由； （5）找出持有这些观点的强烈程度；
2018/11/23
提问
2018/11/23
数据来源
例2（见P3）如某商场希望根据年龄和性别来调查对营业时间的 意见，计划调查周边地区的1000个人。已知年龄和性别分布如 下：
年龄（岁） 15-20 20-30 30-50 ﹥50
2018/11/23
比例（%） 16 26 30 28
性别 男 女
比例（%） 51 49
数据来源
2018/11/23
提问
1.问卷的一般结构 问卷的标题 问卷说明 被访者的基本情况 调查的主题内容 编码 作业证明的记载
2018/11/23
提问
2.问卷结构特点 问答由一个问题顺势转入下一个问题；由一个主题 转到另一个主题。不要有跳跃而导致回答的无方向 性。 建议：从一般问题到特殊问题。
2018/11/23
提问
3.如果您的评价是负面的，主要原因是 A.民营企业获取财富方法的正当性存在疑问 B.民营企业支配财富方面存在问题 C.民营企业没有积极承担社会责任 D.其他 4.您感受过民营企业对社会（包括您本人）的贡献吗？ A.是 B.否 5.您是通过什么途径感受到民营企业对社会贡献的？ A.本人直接受益 B.大众传媒 C.周围人口碑相传 D.其他
《管理统计学》第一、二章
通过问卷、访谈等方式收集数 据，可以获取大量的原始数据
。
实验法
通过控制实验条件来获取数据 ，可以验证因果关系。
观察法
通过观察被研究对象的行为、 状态等来获取数据，适用于无 法直接询问或控制的情况。
大数据技术
利用互联网、物联网等技术手 段，收集海量数据进行分析。
数据的整理与图表展示
数据整理
01 对收集到的数据进行清洗、整
激励与改进
根据绩效评估结果，制定合理的激励措施和改进计划。
财务管理中的风险评估与预测
财务数据收集
收集企业财务报表、市场数据等相关信息。
风险评估模型构建
运用统计分析方法，构建风险评估模型。
风险预测与监控
对企业财务风险进行预测和实时监控。
风险应对策略制定
根据风险评估结果，制定相应的风险应对策 略和措施。
应用领域
管理统计学的应用领域非常广泛，包括但不限于市场营 销、财务管理、生产管理、人力资源管理等。在市场营 销领域，管理统计学可以帮助企业分析市场需求和消费 者行为，以制定更加精准的市场营销策略；在财务管理 领域，管理统计学可以帮助企业进行财务风险评估和资 金优化配置；在生产管理领域，管理统计学可以帮助企 业提高生产效率和产品质量；在人力资源管理领域，管 理统计学可以帮助企业进行人才选拔和培训效果评估。
重要性
管理统计学在现代企业管理中发挥着越来越重要的作用，它能够帮助管理者更 好地理解数据、分析市场趋势、优化资源配置、降低风险，从而提高企业的竞 争力和经济效益。
管理统计学的研究对象与方法
研究对象
管理统计学的研究对象包括各类经济管理数据，如财务数据、市场数据、生产数 据等。这些数据反映了企业的经营状况和市场环境，是管理者进行决策的重要依 据。
统计学统计数据的搜集整理课件
统计学统计数据的搜集整理
（ 三）定期报表形式与专门调查 1.定期报表制度是按国家统一规定的表 式和内容，定期地向各级领导机构报送 统计资料的一种调查形式。
2.专门调查是为某一专题研究而组织 的专项调查。
统计学统计数据的搜集整理
统计学统计数据的搜集整理
（三）统计调查的方案设计PLAN
1.确定调查目的. 2.确定调查对象和调查单位（P22） 调查对象：要调查的现象总体，该总体 是由许多性质相同的调查单位组成的。 调查单位：所要调查的具体单位，是进 行调查登记的标志的承担者 报告单位/填报单位：负责向上报告调 查内容，提交统计资料的单位 3.确定调查项目：标志。 4.调查表格和问卷的设计。 5.确定调查时间（时期，时点）和调查 期限. 6.统计调查的组织实施计划
统计学统计数据的搜集整理
（二）统计表的分类
1.按主词的结构分类 1）简单表list 2）分组表 3）复合表
2. 按宾词设计分类
1）宾词简单排列表 2）宾词分组平行排列表。
统计学统计数据的搜集整理
（三）统计表的设计
统计表的设计应注意如下事项： • 线条的绘制，粗，细，开口。 • 合计栏的设置。 1. 标题设计。以简练而又准确的文字
第一节 统计数据的 搜集
统计学统计数据的搜集整理
一、统计数据搜集的基本理论
（一）定义
1.根据统计研究预定的目的要求和 任务，运用相应的科学的调查方法 与手段，有计划、有组织地向客观 实际搜集数字（原始）资料。
2.搜集数据的途径：调查与实验
（二）调查数据与实验数据
1.调查数据 2.实验数据，自然科学
统计学统计数据的搜集整理
2，以下哪些是相对指标（ ） A生猪出栏率 B恩格尔系数 C企业劳动生产率 D股票平均价格 E人口增长率
第1章 统计数据的收集与整理
50个观察值中存在多少个不同的观察值？
以 各个不同的观察值 进行分组，得到 频数分布表
表1-1 50枚受精种蛋出雏天数的频数分布表
组段 19 20 21 22 23 划线计数 2 3 10 24 9 频数 0.04 0.06 0.2 0.48 0.18 频率
24
2
某组段所包含的观察 值的个数
折线图 在横轴上标出各组的组中值，纵轴上标出 (多边形图) 频数，用线段连接各点，构成折线图。
频数表（图）的作用
用于观察指标的分布规律
1、集中趋势 2、分散情况 3、图形形状（对称？偏态？）
正偏
对称
负偏
反J字型
双峰型
J字型
最后，介绍一 下常用的图表 格式吧！
统计表由“表号与标题、线条、纵标目、横标目、 数字”等元素组成。
统计表的格式
横标目 表号与标 题
三条主线（和一条辅线）
总的纵标目 纵标目
数字
分组指标与观测 指标的位置颠倒 了！
统计图的绘制
确保坐标轴上所标的 刻度符合数学原则
图号与标题
根据资料的性质选用相应的统计图
表达离散资料的统计图 表达连续资料的统计图
条形图、饼图、构成图 直方图、多边图、盒须图 普通线图、半对数线图
图1-1 50枚受精种蛋出雏天数的频数图
以观察值（或组中值）为横坐标，以该观察值（或组 段内）包含的频数为纵坐标，生成的图即为频数图
离散型数据的频数（率）图
频数 组段（观察值） 频率
条形图
饼图
离散型数据的饼图
4% 18% 4% 6% 20% 19 20 21 22 23 24
48%
图1-2 50枚受精种蛋出雏天数的饼 图 以观察值（或组中值）发生的频率作为分割圆形 的比例，可直观显示各组段所占整体的分额。
管理统计学知识讲义
管理统计学知识讲义1. 管理统计学的定义管理统计学是管理学的一个重要分支，它利用统计学方法来研究、分析和解决管理问题。
管理统计学可以帮助管理者在决策过程中更好地理解和应用数据以支持管理决策。
2. 数据的收集和整理在管理统计学中，数据的收集和整理是非常重要的一步。
只有准确和完整的数据才能够支持后续的统计分析和决策制定。
2.1 数据的收集方法数据的收集可以通过多种途径进行，包括观察、访谈、调查问卷、实验等。
在选择数据收集方法时，需要根据具体的研究目的和问题确定最合适的方法。
2.2 数据的整理和清洗收集到的原始数据通常需要进行整理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
数据整理可以包括数据录入、数据编码、数据分类等步骤，数据清洗可以包括去除异常值、处理缺失值等步骤。
3. 描述统计学描述统计学是管理统计学的基础，它通过对数据进行整理、总结和描述来揭示数据的一般性质和特点。
3.1 数据的分布和中心趋势数据的分布是指数据在各个取值上的分布情况，可以使用直方图、箱线图等图形来表示。
中心趋势是指数据的中心位置，常用的指标包括均值、中位数和众数。
3.2 数据的离散程度和变异趋势数据的离散程度是指数据的分散程度，常用的指标包括标准差、方差和四分位差。
变异趋势是指数据的变异程度，可以使用变异系数来度量。
3.3 数据的关联和相关性分析数据的关联和相关性分析可以用来研究数据之间的关系和相互作用。
常用的方法包括散点图、相关系数等。
4. 推断统计学推断统计学是在样本数据的基础上对总体进行推断和估计的一种方法。
4.1 参数估计参数估计是推断统计学的核心内容之一，它通过从样本中获取信息来估计总体参数。
常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。
4.2 假设检验假设检验是推断统计学的另一个重要内容，它用于判断样本数据是否支持某个假设。
常用的假设检验方法包括t检验、F检验等。
4.3 方差分析方差分析是用于比较多个总体均值是否相等的一种方法。
第一章 统计数据的收集与整理-讲稿
第1章统计数据的收集与整理导入：当今信息时代，无论社会政治、军事经济，还是生物医学、教育心理、工农业生产等各行各业都有大量的数据，需要我们进行分析，从中挖掘出有用的证据、消除虚假的信息，发现事物内部的规律性。
数据≠信息●数据是一种物理符号序列,指能被输入至计算机储存和处理的各种数字、字母、汉字、符号、图像、声音及其组合。
●信息是现实世界中事物的状态、运动方式和相互关系的表现形式，是自然界、人类社会和人类思维活动中普遍存在的一切物质和事物的属性例：1. 一家有两个小孩，问：已知一个是女孩，另一个也女孩的可能性多大？A) 1/ 2 B) 1/3 C) 1/4 D 1/5例：2. 一个班有50同学，问至少有两个同学生日相同的可能性多大？A) 5% B) 50% C) 90% D) 97%结论：●直觉虽重要,但有时直觉会产生错觉。
●主观的直觉+经验≠客观的规律●进行科学研究活动时，需要直觉来发现问题，产生灵感，但必须采用科学的方法进行实验，经过严格的验证后，才能得出事物内在的客观规律。
一、什么是生物统计学1. 概念：生物统计学（biostatistics）是数理统计在生物学研究中的应用，它是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的科学。
生物统计学的基本任务整理和描述数据资料，确定某些性状的数量特征。
判断试验究结果的可靠性。
样本推断总体的方法：用统计学的方法来推断总体的特征和规律。
在这种推断过程中，统计学原理和方法是理论依据和保证。
提供试验设计的一些重要原则。
以统计学原理为指导，进行科学合理的试验设计，可以使在的人力、物力、财力和时间较少的条件下，得出可靠了然准确的试验研究数据和信息。
二、学科简史三、学习要求●运用统计思想进行分析的能力:善于利用统计的思维方式进行思考，学会发现数据、分析数据，并使用数据说话●掌握基本统计方法:掌握统计工作中涉及到基本统计概念和基本统计计算方法，能够阅读常规的统计报告，了解统计指标的含义。
管理统计学知识点笔记总结
管理统计学知识点笔记总结一、概述管理统计学是一门研究管理问题在统计学原理指导下的应用的学科，它将统计学原理和方法应用于管理科学和决策问题研究中，从而为管理决策提供定量依据和科学方法。
管理统计学通过数据采集、分析和模型建立，帮助管理者做出决策。
二、数据采集1. 数据的类型：管理统计学中常用的数据类型包括定量数据和定性数据。
定量数据是可以用数字来表示和进行计算的数据，如销售额、利润等；定性数据是描述性质和特征的数据，如性别、职业等。
2. 数据的来源：管理统计学中，数据可以来自于内部和外部。
内部数据是组织内部产生的数据，如财务报表、员工信息等；外部数据是由外部来源提供的数据，如市场调查、行业报告等。
3. 数据采集方法：常用的数据采集方法包括问卷调查、访谈、观察、实验、文献调研等。
不同的数据采集方法适用于不同的研究目的和对象。
4. 数据的质量：数据的质量直接影响到最终决策的准确性和有效性。
在数据采集过程中，需要关注数据的准确性、完整性、一致性和时效性等问题。
三、数据分析1. 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行总结和描述的过程，包括频数分布、比例分布、集中趋势和离散程度等指标。
描述统计分析帮助管理者了解数据的基本情况，并为进一步分析和决策提供基础。
2. 推断统计分析：推断统计分析是通过对样本数据进行分析和推断，来推断总体的特征和变化趋势。
推断统计分析包括假设检验、置信区间估计、方差分析等方法。
3. 数据挖掘：数据挖掘是通过对大量数据进行分析和挖掘，来发现数据中隐藏的规律和模式。
数据挖掘方法包括聚类分析、关联规则分析、分类和预测等。
4. 统计建模: 统计建模是使用数学模型来描述和解释数据的过程，常用的统计建模方法包括回归分析、时间序列分析、因子分析等。
统计建模可以帮助管理者分析和预测未来的趋势和变化。
四、决策分析1. 决策树分析：决策树分析是一种基于树状图来辅助决策的方法，通过对决策过程进行分解和分类，帮助管理者做出决策。
数据收集与整理培训讲义
数据收集与整理培训讲义数据收集与整理培训讲义第一部分：数据收集概述（500字）1. 数据的重要性和作用在当今信息时代，数据被广泛应用于各个行业和领域。
数据可以为决策提供支持和依据，帮助企业和组织了解用户需求、市场趋势和业务状况。
有效的数据收集可以帮助我们更好地了解问题、发现规律和解决困难，对于组织和个人来说都具有重要的意义。
2. 数据收集的目的和方法数据收集的目的是为了获取有关特定问题或领域的信息。
常见的数据收集方法包括问卷调查、访谈、观察、实验和文献研究等。
不同的方法适用于不同的场景和目标，我们需要根据实际情况选择合适的方法进行数据收集。
第二部分：数据收集技巧（500字）1. 确定数据收集目标在开始数据收集之前，我们需要明确收集数据的目的和研究问题。
只有明确了目标，才能有针对性地进行数据收集，避免浪费时间和资源。
2. 设计合理的问卷或访谈指南问卷调查和访谈是常见的数据收集方法，我们需要设计合理的问卷或访谈指南。
问卷或指南应该包含简洁明了的问题，避免主观偏见和干扰因素。
同时，还需要注意问题的顺序和逻辑，以便更好地获取有效信息。
3. 注意数据收集的时间和地点数据收集的时间和地点也会对结果产生一定影响。
我们需要选择适当的时间和地点进行数据收集，避免干扰和误差。
同时，还需要考虑被调查者的隐私和便利性，确保数据的真实性和有效性。
第三部分：数据整理与分析（500字）1. 数据整理的重要性数据整理是数据收集的后续步骤，对于后续的分析和应用具有重要意义。
数据整理过程中，我们需要对收集到的数据进行清洗、分类和整合，以便更好地进行后续分析和应用。
2. 数据整理的方法和工具数据整理的方法和工具多种多样，我们可以根据具体情况选择合适的方法和工具。
常见的数据整理工具包括Excel、SPSS和Python等。
我们可以利用这些工具对数据进行清洗、筛选、整理和转换，以提高数据的质量和可用性。
3. 数据分析的方法和技巧数据分析是数据整理的核心内容，我们需要利用统计学和分析技巧对数据进行深入研究。
第1章统计数据的收集与整理
第1章统计数据的收集与整理生物统计的概述合理地进行调查或试验设计、科学地整理、分析所收集得来的资料是生物统计(Biometrics)的根本任务。
生物统计是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，是一门应用数学。
一、提供试验或调查设计的方法试验设计这一概念有广义与狭义之分：广义的试验设计是指试验研究课题设计，也就是指整个试验计划的拟定，包含课题名称、试验目的，研究依据、内容及预期达到的效果，试验方案，供试单位的选取、重复数的确定、试验单位的分组，试验的记录项目和要求，试验结果的分析方法，经济效益或社会效益的估计, 已具备的条件, 需要购置的仪器设备，参加研究人员的分工，试验时间、地点、进度安排和经费预算，成果鉴定，学术论文撰写等内容。
狭义的试验设计主要是指试验单位(如动物试验的畜、禽)的选取、重复数目的确定及试验单位的分组。
生物统计中的试验设计主要指狭义的试验设计。
合理的试验设计能控制和降低试验误差，提高试验的精确性，为统计分析获得试验处理效应和试验误差的无偏估计提供必要的数据。
二、提供整理、分析资料的方法整理资料的基本方法是根据资料的特性将其整理成统计表、绘制成统计图。
通过统计表、图可以大致看到所得资料集中、离散的情况。
并利用所收集得来的数据计算出几个统计量，以表示该资料的数量特征、估计相应的总体参数。
统计分析最重要的内容是差异显著性检验。
通过抽样调查或控制试验，获得的是具有变异的资料。
产生变异的原因是什么？是由于进行比较的处理间，例如不同品种、不同饲料配方间有实质性的差异或是由于无法控制的偶然因素所引起？显著性检验的目的就在于承认并尽量排除这些无法控制的偶然因素的干扰，将处理间是否存在本质差异揭示出来。
显著性检验的方法很多，常用的有：t 检验――主要用于检验两个处理平均数差异是否显著；方差分析――主要用于检验多个处理平均数间差异是否显著；检验―― 主要用于由质量性状得来2的次数资料的显著性检验等。
管 理 统 计 学 [第四版] 第一章 管理统计学概述
![管 理 统 计 学 [第四版] 第一章 管理统计学概述](https://img.taocdn.com/s3/m/e996443f866fb84ae55c8d09.png)
第一章 管理统计学概述
案例导入
近年来，网络上经常曝光女司机开车事故，女司机的驾驶能力遭到严重质疑， 从而被冠上“马路杀手”的恶名。目前，广东东莞市驾驶员数量男女比例约为7:3。 然而，东莞交警部门对本市交通事故进行统计：2014年全市共发生涉及驾驶员一 般以上事故4212宗，其中涉及女司机447宗，仅占事故总量10.6%；同时全年发生 死亡的交通事故为462宗，女司机涉及死亡的事故仅为20宗，大大低于男司机的 442宗，还不到男司机的5%。 我们发现，事实与我们的认知恰恰相反，女司机的事故比例远低于男司机。 然而，为什么人们会出现“女司机是马路杀手”的刻板印象？这还需要我们进一 步学习统计学对现象背后的原因进行调查。
量用“克”度量、长度用“米”度量等 （4）定比尺度：GDP比上年增长了8% 数据类型：定性数据和定量数据 （1）定性数据：也称品质数据，它说明的是事物的品质特征，是不能用数值 表示的，其结果通常表现为类别，如房屋编号、质量等级等。 （2）定量数据：也称数量数据，它说明的是现象的数量特征，是能够用数值 来表现的，如房屋租金、房屋面积等。
学习目标
本章学习统计学的有关概念。重点要掌握统计学的研究对象、描述统计和推 断统计的关系、总体和变量等知识。
1.1 统计、统计学与管理统计学
1.1.1 统计
统计学的定义
（1）统计数据的搜集活动——统计工作
（2）统计活动的结果——统计数据 （3）对统计数据进行收集、汇总和分析的方法和技术——统计学 统计工作的过程 可分为设计调查方案、实际搜集数据、对数据进行汇总整理、对整理结果进 行统计分析等几个环节 数据的类型 统计调查得到的数据可分为原始数据和次级数据
统计学的类型：理论统计学和应用统计学 统计方法在管理领域的应用形成了管理统计学 管理统计学的特点 管理统计学以经济和管理理论为基础，不断吸收统计学的最新研究成果，使 统计职能从描述统计向推断统计发展，最终服务于经济管理中的相关问题，为管
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
提问
盖洛普组织总结提问的目的有如下5种： （1）找出回答者是否觉察到这一结果； （2）获得关于结果的一般感觉； （3）获得该结果指定部分的答案； （4）获得反映回答者观点的理由； （5）找出持有这些观点的强烈程度；
2018/11/6
提问
2018/11/6
提问
3.如果您的评价是负面的，主要原因是 A.民营企业获取财富方法的正当性存在疑问 B.民营企业支配财富方面存在问题 C.民营企业没有积极承担社会责任 D.其他 4.您感受过民营企业对社会（包括您本人）的贡献吗？ A.是 B.否 5.您是通过什么途径感受到民营企业对社会贡献的？ A.本人直接受益 B.大众传媒 C.周围人口碑相传 D.其他
2018/11/6
提问
“南方周末中国内地人物创富榜”读者调查问卷 1.您对中国的民营企业家的总体评价是 A.正面评价 B.负面评价 C.感受不大 2.如果您的评价是正面的，主要原因是 A.民营企业为从业者提供了工作机会和报酬 B.民营企业对国家经济发展的贡献大 C.民营企业对社会责任有所担当，扮演了企业公民的角色 D.其他
2018/11/6
调查中的偏差
调查的偏差来自许多方面，分为两类：抽样误差和非抽样误差 非抽样误差的来源：涵盖误差、计量误差、处理误差和无反应 误差 1.涵盖误差：指由于在抽样框或样本中出现了涵盖不全、过度 涵盖、重复以及错误的分类而导致估计的偏倚。 2.计量误差：指对一个问题所做的记录与它的真值不同，可能 是由于被调查者和调查者对问题的误解、收集数据方式不同或 测量工具而造成的。 3.处理误差：可能发生在数据编码、数据录入、审核及插补等 步骤中。
2018/11/6
数据的类型
3.定距数据（间隔数据） 不仅可以用数值表示现象类（组）别的不同和顺序 大小的差异，而且可以用确切的数值反映现象之间 在量方面的差别。 4.定比数据（比例数据） 不仅有确定的间距，而且有自然确定绝对的零点。 四种数据的描述功能是依次增大的，相应地，它们的 可计算性也是依次增大的。
2018/11/6
调查中的偏差
由于无反应（等于改变了原先随机抽取的样本）而造成的偏差 叫“无反应偏差”。在调查中我们要尽量减少这种偏差。 为解决无反应问题，常用的处理方法有： 多次调查 对调查结果进行估算 在无回答者中抽取随机子样本调查 波利兹方案:是一种对于获得有回答的概率之间的差别，并相应地
第一章 数据收集
收集数据时需考虑的问题是： 相关总体 数据来源 提问 调查中的偏差 数据的类型
2018/11/6
相关总体
总体是我们要调查或统计的某一现象的全部数据的 集合。 要明确向什么总体收集数据，因为数据收集是花钱 花时间有代价的。 数据的一种描述性的定义为：可以由它作出推断的 已知事情或事物。 数据有各种不同的表达形式 对决策者而言，数据的质量是一个最大的问题。
2018/11/6
调查中的偏差
案例 Literary Digest杂志自第一次世界大战以来一直进 行总统预测，而且每次都预测准了。 1936年美国总 统选举前，Literary Digest杂志发出了1000万张调 查问卷。回收到240万张，预测共和党候选人兰登 （London)和民主党候选人罗斯福(Roosevelt)的得 票比例是57：43，预测是根据240万张的民意调查回 单作出的。 但实际选举结果是罗斯福赢得了这场选举，他与兰 登得票比例是62 ：38。
提问
5..你准备用下列哪一种行动来支持你的观点？ (a)给地区人大代表写信 (b)给新闻单位写信 (c)在政府召开的公众听证会上发言 (d)在网上发表呼吁文章进行调查 (e)其他，请指定……
2018/11/6
提问
二.提问的方式 有开放式和预设答案提问（封闭式提问） 开放式提问是指所提出的问答题并不列出所 有可能的答案，而是由被访者自由做答的问 答题。 预设答案提问是指已经事先设计了各种可能 的答案的问答题，被访者只要或只能从中选 定一个或几个现成答案的提问方式。
2018/11/6
数据来源
非随机抽样：抽样时不遵循随机原则，而是按照研究 人员主观判断或仅按方便原则抽选样本。 非随机抽样技术主要有:方便抽样、判断抽样、配额抽 样和雪球抽样等。 配额（比例）抽样：是非随机抽样中最流行的一种， 配额抽样类似于随机抽样中的分层抽样，首先将总 体中的所有单位按一定的标志分为若干类（组）， 然后在每个类（组）中用方便抽样或判断抽样选取 样本单位。
对其加权的方法。
对无回答者的替代
2018/11/6
数据的类型
例 有一批旅游者从北京出发，分别到普陀、喀什、三亚和漠 河，给这四个城市编号，分别为1、2、3、4。当旅游结束时， 请每位旅游者回答下列问卷： 1.您去了哪个城市？ A.普陀 B.喀什 C.三亚 D.漠河 2.与以往旅游活动总的感觉相比，您认为此次旅游 A.很满意 B.较为满意 C.一般 D.不满意 E.很不满意 3.您在此地时的最高气温是 度。 4.您此行的全部支出是 元。
2018/11/6
数据来源
数据可分为两大来源：原始数据和二手数据 原始数据是直接向调查对象收集的数据。 其特点是为指定目的而收集。 二手数据是收集已经加工、整理过的数据。 二手数据大部分来自官方统计，如年鉴、 月度统计报表、财经统计、经济趋势等。
2018/11/6
数据来源
数据获取的途径：调查、试验和模拟 调查：只观察、记录或度量，但不对现场行为加以干 预，是被动的数据搜集方式。 试验：能主动产生数据，是有计划、有选择地对受试 对象施加影响，来观察受试对象的反应。 模拟：依据一定的基本数据使用计算机产生大量的随 机数据，来模仿随机现象，帮助进行决策。
若准备抽1000人，则配额抽样方案为：
年龄（岁） 15-20
20-30 30-50 ﹥50
2018/11/6
男性 82
133 153 143
女性 78
127 147 137
提问
认定调查总体及决定用问卷方式以得到所需 信息后，下一步是确定问什么，如何问。 一.问卷设计 问卷调查一般是抽样调查中常用的首选方式 问卷设计是根据调查目的和要求，将所需要 调查的问题具体化，使研究者能顺利地获取 必要的信息资料，以便于统计分析的州之间要修条高速公路的计划？ 知道/不知道 2.你是否同意合肥和徐州之间修条高速公路？ 强烈同意、同意、无所谓、不同意、强烈不同意 3.你认为高速公路会对当地环境产生影响吗？ 有/没有 4.如果反对，那你反对的理由是： (a)已经有一条可用的主干道 (b)合肥和徐州之间运量不足 (c)高速公路会损坏美丽的乡村风景 (d)道路会破坏历史文物 (e)其他，请指定……
2018/11/6
调查中的偏差
4.无反应误差 在抽样调查中，我们希望能取得所要求的全部样本单位的数据 或特征记录，但在实践中，常有部分单位的调查结果会因多种 原因而出现空缺，即常称的无反应现象。 调查中无反应的原因 （1）调查对象联络不上，已经搬走 （2）被调查者不能胜任或无能力 （3）调查期间人不在 （4）拒绝合作 （5）丢失调查表
2018/11/6
调查中的偏差
分析出现预测错误的原因： 第一.选取样本的方式不是随机的，它主要是从电话 号码簿和各种俱乐部会员名册上去选取的，这些人 大多是有钱人，他们支持共和党候选人兰登； 第二. 有760万张问卷无反应，在没有寄回的人中支 持共和党和支持民主党人的比例一般与寄回来的240 万答卷中的支持比例不一样，例如该杂志向芝加哥 地区三分之一的登记选民发了调查问卷，有20%的被 询问者作了回答，其中一半以上支持兰登，但实际 选举的结果是在芝加哥地区是2 ： 1有利于罗斯福。
2018/11/6
数据来源
原始数据得到的方法有：自填式、采访法、直接观察 法和行政数据的调查等。 数据收集的类型：普查和抽样调查 普查是根据统计任务的特定目的而专门组织的一次性 全面调查，一般局限于较小的总体。 抽样调查有随机抽样和非随机抽样 随机抽样：总体中每个单位都有相同的概率或机会被 选中。 几种重要的随机抽样有：简单随机抽样、分层随机抽 样、等距随机抽样和整群随机抽样等。
2018/11/6
数据的类型
根据数据的来源，可以把数据分成：定性数据、定 序数据、定距数据和定比数据 1.定性数据（分类、定类或名义数据） 将数字作为现象总体中不同类别或不同组别的代码。 这是最低层次的尺度。 2.定序数据（有序数据） 按照特征等级进行排序，数据之间有大小之分，但 没有大多少的概念。
2018/11/6
调查中的偏差
案例
在1936年美国总统选举的预测中，美国舆论统计学家盖洛普获 得成功。他所领导的研究所等三家民意测验机构，只调查了比 《文学文摘》少得多的选民，预测候选人罗斯福的投票率为 54%。其抽样方法是他在从事新闻工作中发展起来的，采用派 调查员亲自访问调查，事先将各个地区不同类型与不同人数的 对象定额分配给每一个调查员，然后分头在全国范围内进行。 他为了取得良好的测定效果，按照以接近数字的准确程度算出 来的比例，从特定的各种类别的人中，选出三千个样本代表全 国各个阶层人口的特征。
2018/11/6
数据的类型
数据也可分为定性数据和定量数据（包括定序 数据、定距数据和定比数据） 定量数据可分为离散数据和连续数据 离散数据是可以一个一个地数的。 连续数据往往用一个区间或一条直线上的数 值表示。
2018/11/6
案例资料： 新可口可乐的开发与味觉测试
2018/11/6
2018/11/6
提问
1.问卷的一般结构 问卷的标题 问卷说明 被访者的基本情况 调查的主题内容 编码 作业证明的记载
2018/11/6
提问