统计数据的搜集与整理
统计学第2章 统计数据的搜集、整理和显示
第二节 数据整理
三、统计指标
（二）统计指标的分类
1. 数量（总量）指标
作用：反映现象的总规模、总水平或工作总量 以绝对数表示（国内生产总值、人口总数、工资总额等） 分类 总体单位数、总体标志总量 时期指标、时点指标 实物指标、价值指标和劳动量指标
第二节 数据整理
三、统计指标
搜集数据的两条途径：统计调查 + 实验 统计调查 —— 调查数据；实验 —— 实验数据 1. 确定调查目的 2. 确定调查对象和调查单位 3. 确定调查项目 4. 调查表格和问卷设计（一览表、单一表，要求简明扼要） 5. 确定调查时间（调查时间、调查期限） 6. 确定调查的组织实施计划
（三）统计调查的方案设计
上限不在内
等距分组与异距分组
等距分组
各组的标志值变动都限于相同的范围 优点：便于计算、绘制统计图 适用场合
异距分组
第一，标志值分布很不均匀的场合 第二，标志值相等的量具有不同意义的场合 第三，标志值按一定比例发展变化的场合
品质分组 单项式分组 间断组距式分组 数量分组 组限 连续组距式分组 组距式分组 等距式分组
6组：530 530 530 540 620 620 620 620 720 720 7组：720 720 630 630 630 630 620 620 620 620
8组：650 650 650 650 650 650 650 650 650 650
提问：从上述资料中，同学们能否直接看出该车间总的生产完成
类型分组
“日产量”分组
500以下 500 500以上 合计
统计调查统计数据的收集与整理
谢 谢！
30
17
2.试验设计
科学试验是进行科学研究的重要手段，在 许多学科中几乎都起着积极的作用。统计中的 试验设计是科学试验研究的组成部分之一 。 试验设计，包括五个相互关联的环节，分别是：
方案设计 方案实施 数据采集 数据分析 优化生产
18
（二）统计资料的间接收集 凡不是通过直接的统计调查和试验，而是 从其他各种渠道搜集的第二手资料，我们 把它总称为统计资料的间接收集。 间接资料的来源大体包括：统计年鉴、 统计摘要、统计资料汇编、统计台账、统 计公告、报纸、杂志、网上资料等。
25
真值与相对真值之间存在的差异应该以不
影响统计认识为前提，否则说明统计方案 存在问题。
真值与相对真值可以作为观测数据质量评 估的参照数。
26
（二）统计调查误差
调查误差是指经过调查所获得的统计数值 与被调查对象实际数值之间的差别。
调查误差有两种：
一种是登记性误差 一种是代表性误差
登代记表误性差误是差由是于 由调 于查 非过 全程 面中 调 各查有只关观环察节总工体作 一的 部失 分误 单而 位造 ， 成这的部。分例单如位，不调 能查 完方 全案 反中 映有 总 关体规的定性或质解而释产不 生清 的楚 误而 差产 。生 歧义，或计算错误、抄录错 误，或汇总错误以及不真实 填报等。
第二章 统计数据的收 集与整理
第一节 统计数据收集
2
一、收集资料的方式 概括起来分为直接方式和间接方式
（一）统计资料的直接收集
主要包括统计调查和试验设计
（二）统计资料的间接收集
通过各种渠道收集第二手资料
3
（一）统计资料的直接收集
1.统计调查
统计报表
统计学中的数据收集和整理技巧
统计学中的数据收集和整理技巧统计学是一门关于数据的科学，数据的准确收集和整理是进行统计分析的基础。
本文将介绍统计学中的数据收集和整理技巧，帮助读者更好地进行数据分析和研究。
一、数据收集技巧1.确定研究目标：在进行数据收集之前，首先需要明确研究目标。
明确研究问题，清楚需要收集哪些数据以回答研究问题。
2.选择适当的样本：在实际研究中，通常无法对全部个体进行数据收集，这时需要选择一个代表性的样本。
选择样本的关键是确保样本能够准确代表总体，并具有一定的随机性。
3.设计问卷和调查表：问卷调查是一种常见的数据收集方法。
设计问卷应注意问题的提问方式清晰明确，回答选项全面准确，并避免主观倾向的问题。
4.使用合适的实验设计：在实验研究中，应该选择适当的实验设计。
常见的实验设计包括完全随机设计、随机区组设计等，通过合理的实验设计可以减小误差，提高数据质量。
二、数据整理技巧1.数据清洗：数据清洗是指从原始数据中去除不符合预定标准的数据，如缺失值、异常值等。
清洗数据能够保证后续分析的准确性和可靠性。
2.数据编码：数据编码指将不同种类的数据转化为统一的编码形式。
编码使得数据更易于整理和分析，在进行编码时应遵循一定的标准和规范。
3.数据转换：数据转换是指将原始数据按照一定规则进行处理，使其符合分析要求。
常见的数据转换方法包括对数转换、标准化、离散化等。
4.数据整合：在实际研究中，可能需要整合不同来源、不同格式的数据。
数据整合需要确保数据的一致性和完整性，采用适当的统计方法对已整合的数据进行分析。
5.数据可视化：数据可视化是将数据以图表等形式呈现，使得数据更加直观和易于理解。
在数据整理过程中，可以使用数据可视化工具对数据进行探索性分析和展示。
总结：统计学中的数据收集和整理技巧对于正确分析和解释数据非常重要。
在进行数据收集时，需要确定研究目标、选择适当的样本和设计问卷；在数据整理过程中，要进行数据清洗、编码、转换、整合和可视化等步骤。
统计数据的收集与整理资料重点
第一次人口普查： 1953年6月，普查项目有：与户主关系、姓名、性别、 年龄、民族，以及本住址等6项。目的：为准备全国及地方人大会选举，做 好选民登记工作，并为国家的经济、文化建设提供确实的人口数字。
第二次人口普查： 1964年6月，普查项目有：除保留第一次普查的六个 项目外，新增了文化程度、本人成分、职业三项。目的是为了制定第三个 五年计划（1966-1970年）和长远规划提供依据。
缺点：访谈成本大，匿名性差，访谈结果与访 谈人员的素质、能力及其现场表现直接相关。 （五）实验采集法
优点：可以取得较为正确的原始资料； 缺点：成本高、研究时间长。
四、统计调查方案的设计
（一）确定调查目的 （二）确定调查对象和调查单位 （三）确定调查项目 （四）确定调查时间 （五）制定调查的组织实施计划 （六）选择调查方法
6.尊重隐私权。有利于客观性原则实现。
二、统计调查种类
统计调查可以从不同角度进行分类。 •（一）统计报表制度和专门调查 •（二）全面调查和非全面调查 •（三）经常性调查和一次性调查
三、统计调查方法
（一）直接观察法 优点：能够保证所收集资料的准确性； 缺点：观察成本较大（耗用人力、物力、财力、
时间等较大），由于观察者认识事物的能力不同，并带 有主观见解，其结果往往因人而异。 （二）报告法
第二章 统计数据的搜集
第一节 统计数据搜集的基本问题
1. 统计数据搜集的概念 – 根据统计研究预定的目的和任务，运 用科学的方法与手段，有计划、有组 织地向客观实际采集数据的过程。
2. 统计数据来源： – 原始资料（第一手资料）； – 次级资料（第二手资料）
数据分类
原始 资料
数 据
次级 资料
1、统计调查 2、科学试验
统计数据的收集和整理
统计数据的收集和整理统计数据的收集和整理是在各个领域中十分重要的工作。
通过收集和整理统计数据，我们可以了解各种现象、趋势和规律，为决策提供依据。
本文将探讨统计数据的收集和整理的重要性以及常用的方法和技巧。
一、统计数据的收集统计数据的收集是指通过对相关信息的搜集和归纳，获取有关个体、群体或事件的数据。
以下是常见的统计数据收集的方法：1. 问卷调查：问卷调查是最常见也是最直接的数据收集方法之一。
通过设计合理的问卷，我们可以收集到被调查者的意见、看法和行为数据。
在进行问卷调查时，我们需要确定目标群体，编制问题，并注意保证样本的代表性。
2. 访谈调研：访谈调研是通过与被调查者进行交流，深入了解其观点、经验和行为。
访谈调研通常应该具有一定的针对性和深度，以确保获得准确和详细的数据。
3. 参与观察：参与观察是直接观察和记录个体或群体的行为和活动。
通过在实地进行观察，我们可以获取到一些实时和客观的数据，进一步了解现象的特征和规律。
4. 文献研究：文献研究是通过阅读已有的书籍、论文、报告等来收集数据。
这种方法适用于已有大量相关资料的研究领域，可以迅速获取到丰富的数据。
二、统计数据的整理统计数据的整理是指对收集到的数据进行分类、归纳和分析，以便更好地理解数据的含义和趋势。
以下是常用的统计数据整理的方法和技巧：1. 数据分类：根据收集到的数据的特点和目的，进行分类整理。
可以根据时间、地区、性别、年龄等因素对数据进行分类，以便更好地进行数据分析和比较。
2. 数据归纳：将大量的数据进行归纳整理，可以用表格、图表、统计指标等形式进行展示。
通过对数据的归纳，可以更加直观地看出数据的分布和变化趋势，发现其中的规律和相关性。
3. 数据分析：对整理好的数据进行进一步的分析，可以应用统计学和数据分析方法，挖掘数据中的深层次信息。
通过数据分析，可以得出结论、提出问题，并为进一步研究和决策提供依据。
4. 数据可视化：使用图表、地图、折线图等工具将数据以可视化的方式呈现出来，可以帮助更好地理解数据。
统计师工作中的数据收集和整理方法
统计师工作中的数据收集和整理方法在统计师工作中，数据收集和整理是非常重要的环节。
准确和全面地收集和整理数据对于完成统计报告、分析数据趋势和做出决策都具有重要意义。
那么，在统计师工作中，我们应该如何进行数据收集和整理呢？本文将探讨几种常见的方法。
一、问卷调查法问卷调查是一种常见的数据收集方法。
统计师可以设计和发放问卷，通过收集受访者的回答来获取数据。
在设计问卷时，需要合理安排问题的顺序和类型，确保问题清晰明了，并且考虑到可能出现的答案。
此外，还需要制定有效的答题规则和选择题的选项，并设置必填项或选答数量的限制。
二、观察法观察法是指统计师通过直接观察来收集数据。
这种方法适用于需要观察某些现象、过程或行为的情况。
通过观察，统计师可以获取真实、客观的数据，尤其是在实地调研或对于实验数据的收集。
在进行观察时，需要记录下所观察到的内容和数据，并尽量避免主观偏见的产生。
三、抽样调查法抽样调查是一种将总体数据中的一部分作为样本进行调查的方法。
通过抽样，我们可以更高效、更经济地收集数据。
在进行抽样调查时，需要根据研究目的和总体特点选择合适的抽样方法，比如简单随机抽样、分层抽样等。
同时，还需要控制好样本数量和样本质量，确保代表性和可靠性。
四、文献资料法文献资料法是指通过查阅和分析相关的文献资料来收集数据。
这种方法适用于需要获取历史数据、背景资料或者特定领域知识的情况。
在进行文献资料调研时，需要选择权威、可靠的来源，并进行全面而系统地搜集、整理和分析数据。
同时，还需要注意文献资料的时效性和适用性，避免使用过时或不相关的资料。
五、网络调查法随着互联网的发展，网络调查成为一种便捷、快速的数据收集方法。
统计师可以通过设计在线调查表格或者利用社交媒体平台等渠道来进行网络调查。
在进行网络调查时，需要确保问卷的可用性、信息保密性和回答者的真实性。
同时，还需要针对网络调查的特点，注意样本的代表性和数据的真实性。
六、数据整理方法在数据收集完成后，统计师还需要进行数据整理工作。
数据的收集与整理数据的收集和整理的方法
数据的收集与整理数据的收集和整理的方法数据的收集与整理：数据的收集和整理的方法一、引言随着信息时代的到来，数据变得无比重要。
数据的收集和整理是获取有用信息的基础步骤。
本文将介绍数据的收集和整理的方法，以帮助读者更好地进行数据处理和分析。
二、数据的收集方法1. 文献资料收集法：阅读相关书籍、期刊、研究报告等，搜集、整理、提取数据，并加以分析。
2. 实地调查法：亲自到现场进行观察和调查，收集有关数据。
可以采用问卷调查、访谈等方式，获取特定信息。
3. 网络调查法：通过网络平台开展在线问卷调查，利用网络工具收集数据，获取大量、广泛的信息。
4. 实验研究法：通过设计和实施实验来获取数据，例如心理学实验、化学实验等。
实验过程需严谨并遵循科学原则。
5. 参考他人研究法：查阅已有的研究报告、调查结果等，借鉴他人的研究成果来获取数据。
三、数据的整理方法1. 清洗数据：对收集到的数据进行初步清洗。
排除错误、异常数据，修正数据格式和单位等，以确保数据的准确性。
2. 数据分类：根据不同的属性和目的，将数据进行分类和分组。
可以根据时间、地点、种类等因素进行分类，以便后续的分析和处理。
3. 数据编码：为数据添加唯一标识，便于后续的查询和管理。
可以使用数字或字母来编码数据，避免数据混淆和重复。
4. 数据转换：将原始数据进行格式转换，使其符合统一的数据标准。
可以将数据转化为表格、图表、统计指标等形式，以便进行进一步的分析。
5. 数据归档：将整理好的数据进行归档和保存，便于日后的查阅和使用。
可以使用电子文件夹、数据库等方式进行数据的存储和管理。
四、数据的分析与应用经过数据的收集和整理，我们可以进行数据分析和应用，以获得有用的信息和结论。
常见的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
通过分析数据，我们可以找出规律和趋势，为决策提供支持，并发现问题和改进方法。
五、总结数据的收集和整理是数据处理的重要环节，决定了后续分析和应用的质量和准确性。
统计学第二章数据搜集整理
普查的规定
• • • • 规定统一的调查项目 规定统一的标准时点 规定统一的普查周期 例如：第六次人口普查，调查表，性别、年龄、 民族、受教育程度、行业、职业、迁移流动、社 会保障、婚姻生育、死亡、住房情况等 • 截止时间，标准时点是2010年11月1日零时 • 人口普查的周期是10年，2000年，2010年
频率
fi
fi
fi ：第i组频数
32
（2）频率的性质 （A ）
0
fi
1 fi
（B ） （3）频数密度与频率密度(消除异距分组对频数影响) （A） （2.7） 频数密度=频数/组距 （B） （2.8） 频率密度=频率/组距 各组频数密度与各组组距乘积之和等于总体单位数，各 组频率密度与各组组距乘积之和等于1.
29
组数的确定(H.A.Struges经验公 式）
•
n = 1 + 3.3logN
N – 24 – 44 – 89 – 170 – 359 n 5 6 7 8 9
(斯特杰斯)
• • 15 • 25 • 45 • 90 • 180 • 组距=
30
四、频数（次数）分布
1．频数分布的基本理论
（1）频数分布的定义 在统计分组的基础上，将总体所有单位按某一标志 归类排列，并计算其相应出现的次数。 频数分布是统计整理的重要形式，通过对零乱的、 分散的原始资料进行有次序的整理，形成一系列反映 总体各组之间单位分布状况的数列，即分布数列。
10
• 概率抽样的特点： 1、样本单位按随机原则抽取，排除了主观因素对 选样的影响。 2、根据部分调查的实际资料对调查对象总体的数 量特征作出估计。 3、抽样误差可以事先计算并加以控制。 • 抽样调查的适用场合
统计师工作中的数据收集和整理方法
统计师工作中的数据收集和整理方法数据收集和整理是统计师工作中至关重要的环节。
准确、全面、可靠的数据收集和整理是保证统计研究和决策的基础。
本文将介绍统计师工作中常用的数据收集和整理方法，以帮助统计师们更好地开展数据工作。
一、数据收集方法数据收集是统计师工作中的首要任务。
以下是几种常见的数据收集方法：1.问卷调查：问卷调查是收集大规模数据的常用方法。
统计师可以设计问卷并发送给调查对象，通过收集被调查者的回答来获得数据。
在设计问卷时，需要确保问题清晰明了，回答选项明确，以避免产生误解或不完整的数据。
2.访谈调查：通过面对面或电话访谈的方式，统计师可以获得详细的个体数据。
相较于问卷调查，访谈调查可以提供更加深入和具体的信息，但收集的数据量相对较小。
3.观察法：通过观察现象和行为，统计师可以获得客观的数据。
观察可以是直接观察，也可以是通过视频、照片等媒体进行观察。
观察法的优点是数据来源真实可靠，但需要统计师具备敏锐的观察力和准确的分类能力。
4.案例分析：通过对个案进行深入研究和数据收集，统计师可以从案例中获得有关数据。
案例分析方法适用于个体研究和特定情况下的数据获取。
二、数据整理方法数据整理是将收集到的数据进行清洗、分类和组织的过程。
以下是几种数据整理方法：1.数据清洗：在数据收集过程中，可能会出现数据缺失、错误或异常值的情况。
统计师需要对数据进行清洗，删除无效数据、修正错误和处理异常值，以保证数据的准确性和完整性。
2.数据分类和编码：对于大批量和复杂的数据，统计师需要将其进行分类和编码，以便后续的分析和处理。
分类可以按照时间、地区、性别等维度进行，编码可以使用数字或字母表示。
3.数据转换和归一化：在数据整理的过程中，可能需要将数据进行转换，例如将时间格式转换成数值格式、将文字描述转换成定量指标等。
此外，对于不同指标的数据，为了能够进行比较和分析，统计师常常需要对数据进行归一化处理，使其在同一尺度上进行比较。
统计数据的搜集与整理
第二章统计数据的搜集与整理（一）教学目的通过本章的学习，了解统计数据搜集与整理的基本理论与方法，掌握各种方法的特性。
（二）基本要求要求灵活运用各种数据搜集的方式方法，并对所得数据进行加工整理，为以后各章学习打下基础。
（三）教学要点1、数据搜集的方式方法；2、统计调查方案的设计；3、统计分组；4、变量数列的编制；5、统计数据的显示。
（四）教学时数9课时（五）教学内容本章共分四节：第一节数据的计量与类型一、数据的计量尺度在计量学的一般分类方法中，依据对事物计量的精确程度，可将所采用的计量尺度由低级到高级、由粗略到精确分为四个层次，即名类尺度、顺序尺度、区间尺度和比尺度。
1.定类尺度定类尺度（Nominal scale，亦称分类尺度、列名尺度等）是这样一种品质标志，按照它可对研究客体进行平行的分类或分组，使同类同质，异类异质。
例如，按照性别将人口分为男、女两类；按照经济性质将企业分为国有、集体、私营、混合制企业等。
这里的“性别”和“经济性质”就是两种名类尺度。
名类尺度是最粗略、计量层次最低的计量尺度，利用它只可测度事物之间的类别差，而不能了解各类之间的其他差别。
名类尺度计量的结果表现为某种类别，但为了便于统计处理，例如为了计算和识别，也可用不同数字或编码表示不同类别。
比如用1表示男，0表示女；用1表示国有企业，2表示集体企业，3表示私营企业，等等。
这些数字只是不同类别的代码，决不意味着它区分了大小，更不能进行任何数学运算。
名类尺度能对事物做最基本的测度，是其他计量尺度的基础。
2.定序尺度定序尺度（Ordinal scale，亦称序数尺度、顺位尺度等）是这样一种品质标志，利用它不仅能将事物分成不同的类别，还可确定这些类别的等级差别或序列差别。
例如“产品等级”就是一种测度产品质量好坏的顺序尺度，它可将产品分为一等品、二等品、三等品、次品等；“考试成绩”也是一种顺序尺度，它可将成绩分为优、良、中、及格、不及格等；“对某一事物的态度”作为一种顺序尺度，可将人们的态度分为非常同意、同意、保持中立、不同意、非常不同意，等等。
统计学中的数据收集与整理方法
统计学中的数据收集与整理方法数据在统计学中扮演着重要的角色，而数据的收集与整理方法对于统计结果的准确性和可靠性起着决定性的作用。
本文将就统计学中的数据收集与整理方法进行探讨。
一、数据收集方法1. 抽样调查法抽样调查法是一种常见的数据收集方法，通过从总体中选取样本进行调查和观察，以此来推断总体的特征。
常见的抽样调查方法有简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
2. 实验法实验法是通过对一定数量的个体或对象进行实验和观察得到数据。
实验法可以通过对实验组和对照组的比较来确定因果关系。
实验设计的合理性对于获得准确的实验结果至关重要。
3. 统计报表法统计报表法是通过对已有的统计数据进行整理和分析得到信息。
这种方法常用于对历史数据的分析和评估，可以有效地发现数据的规律和趋势。
二、数据整理方法1. 数据清洗数据清洗是指对收集到的原始数据进行初步处理和筛选，去除不符合要求或有错误的数据项。
常见的数据清洗方法有去重、去噪、填充缺失值等。
2. 数据编码数据编码是将数据进行分类标记和编号，以便于统计和分析。
数据编码可以采用数字编码、字母编码或符号编码等方式，使得数据具有一定的可比性和可读性。
3. 数据转换数据转换是将数据按照一定的规则和方法进行变换，以满足数据分析的需要。
数据转换可以包括数据的归一化、标准化、离散化等处理方法，使得数据更方便进行比较和分析。
4. 数据汇总数据汇总是将原始数据进行分类和汇总，计算出相应的统计指标。
数据汇总可以采用表格、图表等形式进行展示，使得数据更加直观和易于理解。
结语数据收集与整理是统计学中至关重要的环节，合理的数据收集与整理方法可以有效提高统计结果的可靠性和准确性。
在实际的数据处理过程中，需要根据具体问题选择合适的数据收集与整理方法，以获得高质量的统计结果。
通过不断的学习和实践，我们可以不断提高数据收集与整理的能力，为统计学的发展做出贡献。
统计数据的收集与整理
统计数据的收集与整理统计数据对于各行各业的决策和发展至关重要，它可以为我们提供参考和证据，帮助我们做出明智的决策。
然而，要想获得准确可靠的统计数据，并对其进行整理和分析，需要注意一些关键的步骤和方法。
一、确定数据收集的目的和范围在开始收集统计数据之前，我们首先要明确数据收集的目的和范围。
明确目的可以帮助我们确定需要收集哪些数据，以及从哪些渠道进行收集。
范围的确定可以帮助我们避免收集冗余或不必要的数据，节约时间和资源。
二、选择合适的数据收集方法数据收集方法有许多种，我们需要根据实际情况选择合适的方法。
常见的数据收集方法包括问卷调查、访谈、观察和实验等。
选择合适的方法能够提高数据收集的效率和准确性。
三、设计有效的调查问卷问卷调查是常用的数据收集方法之一，设计有效的调查问卷至关重要。
在设计问卷时，我们应该注意以下几点：1.简洁明了：问卷应该简洁明了，避免使用复杂和难懂的语言，确保被调查对象可以轻松理解问题。
2.避免主观性问题：问卷中的问题应该尽量客观，避免引导被调查对象做出特定的回答。
例如，不要使用“你同意吗？”或“你认为怎样？”等主观性的问题。
3.合理编排问题：问卷中的问题应该合理编排，从整体到细节，逻辑清晰。
同时，要注意问题的互斥和覆盖范围，确保数据的全面性和准确性。
四、保证数据的准确性和可靠性在数据收集过程中，我们应该采取一些措施来保证数据的准确性和可靠性。
例如，可以通过多次采样和重复实验，减少数据的误差和偶然性。
同时，要注意避免数据的丢失和篡改，保护数据的完整性和安全性。
五、数据整理和分析数据收集完毕后，我们需要对数据进行整理和分析，以获得有意义的结果。
数据整理包括数据的清洗、归类和汇总等过程，可以使用电子表格或数据分析软件辅助完成。
数据分析则可以采用统计学方法和图表展示等手段，帮助我们发现数据中的规律和趋势。
六、数据可视化呈现为了更好地展示统计数据和研究结果，我们可以使用数据可视化的方式进行呈现。
统计数据的收集与整理
统计数据的收集与整理统计数据的收集与整理是进行数据分析和研究的重要步骤，它涉及到数据的获取、整理、清洗和分析等多个环节。
本文将介绍统计数据的收集与整理的基本方法和技巧。
一、数据的收集数据的收集是统计工作的第一步，它决定了后续数据分析的可靠性和准确性。
数据的收集可以通过以下几种方式进行：1. 调查问卷：通过编制调查问卷，针对特定的研究对象进行调查，获取他们的信息和观点。
调查问卷需要设计合理的问题，并进行有效的抽样，以保证结果的可靠性。
2. 实地观察：直接前往研究对象所在的地方进行观察，记录下所需的数据。
实地观察可以获取真实的数据，但需要注意对象的行为是否受到观察者的影响。
3. 统计年鉴和报告：收集已经由相关部门发布的统计年鉴和报告，获取所需的数据。
这些数据通常经过权威机构的审核和整理，具有较高的可靠性。
4. 网络搜索：利用互联网搜索引擎查找相关的研究报告、学术论文或官方发布的数据，获取所需的数据。
但需要注意数据的来源和可信度。
二、数据的整理与清洗数据的整理与清洗是将收集到的原始数据进行组织和加工的过程，它包括以下几个方面：1. 数据的分类：根据数据的类型和研究的目的，将数据进行合理的分类和整理。
例如，将定量数据和定性数据分开，或者根据时间和地域进行分类等。
2. 数据的编码：为了方便数据分析和处理，对数据进行编码是必要的。
编码可以是数字、字母或符号等形式，以表现出数据的不同特征或属性。
3. 缺失数据的处理：在数据收集过程中，有时会出现数据缺失的情况。
对于缺失的数据，需要进行适当的处理，如使用平均值填补、删除缺失数据或使用插值法等。
4. 异常值的处理：在数据中可能存在一些异常值，这些异常值可能是由于测量误差或录入错误导致的。
对于异常值，需要进行检查和修正，以保证数据的准确性和可靠性。
三、数据的分析与解读数据的分析与解读是根据统计学方法对整理后的数据进行分析和推理的过程，旨在揭示数据背后的规律和趋势。
常用的数据分析方法包括：1. 描述统计分析：对数据进行总体描述和归纳，包括平均数、中位数、标准差等指标的计算和分析。
统计数据的收集与整理
统计数据的收集与整理统计数据是指通过各种途径收集和整理的相关信息，通常用于分析和研究某一特定领域的情况。
收集和整理统计数据的过程是一项重要的工作，它能够为决策者提供准确的信息支持，帮助他们做出明智的决策。
本文将探讨统计数据的收集与整理的方法和技巧。
一、统计数据的收集1. 定义数据需求：在开始收集统计数据之前，需要明确自己所需要的数据类型和范围。
这可以通过明确研究目的和相关问题来实现。
例如，如果我们要研究某一地区的人口增长情况，我们需要收集的数据可能包括人口数量、人口年龄结构、人口迁移数据等。
2. 选择数据收集方法：根据数据需求的不同，可以选择各种不同的数据收集方法。
常用的方法包括问卷调查、实地观察、实验、访谈等。
选择合适的方法可以确保数据的准确性和可靠性。
3. 设计数据收集工具：根据所选择的数据收集方法，需要设计相应的数据收集工具。
问卷调查可以设计问卷表，实地观察可以设计观察表，访谈可以设计访谈提纲等。
这些工具应该清晰明了，便于被被调查对象理解和回答。
4. 数据收集：进行数据收集的过程需要注意保持中立性和客观性，确保数据能够真实地反映所研究领域的情况。
同时，需要注意保护被调查对象的隐私和个人信息。
二、统计数据的整理1. 数据录入：数据收集完成后，需要进行数据录入工作。
这一过程可以通过电子表格或统计软件进行，确保数据的准确性和一致性。
同时，数据录入的过程中还可以进行初步的数据清洗，排除不符合条件和无效的数据。
2. 数据清洗和验证：进行数据清洗的目的是排除数据中的错误和异常，保证数据集的准确性。
数据清洗的过程包括查找和修改错误记录、填补缺失数据等。
同时，还需要验证数据的完整性和一致性，确保数据的可靠性。
3. 数据分析：在数据整理完成后，可以进行数据分析的工作。
根据研究目的和问题，可以选择合适的统计方法和工具进行数据分析，以发现数据间的相关性和规律性。
常用的数据分析方法包括描述性统计、回归分析、因子分析等。
数的数据搜集调查统计和整理数据的方法
数的数据搜集调查统计和整理数据的方法一、数的数据搜集调查统计和整理数据的方法在当今信息时代，数据已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
无论是在科学研究、商业决策还是社会调查中，数据的搜集、调查、统计和整理都是非常重要的环节。
本文旨在介绍数的数据搜集调查统计和整理数据的一些常见方法。
1. 问卷调查法问卷调查是一种常见的数据搜集方法，通过编制一系列问题，向目标群体发放问卷并收集数据。
问卷调查可以在多个平台进行，例如纸质问卷、在线问卷等。
在设计问卷时，需要明确调查的目的，避免主观偏见，保证问题的准确性和客观性。
收集到的问卷数据可以通过统计学方法进行分析和整理。
2. 实地观察法实地观察法是通过亲自进行观察，获得真实的数据资料。
这种方法通常适用于需要观察某一特定现象或者场景的情况。
研究者可以通过记录观察结果、拍摄照片、录像等方式来搜集数据。
在实地观察时，需要注意保持客观、真实的态度，避免主观臆断。
3. 实验法实验法是一种常用的数据搜集方法，通过人为设定实验条件，观察和记录实验结果，获得数据。
实验方法可以被应用于不同领域，例如自然科学、心理学、社会学等。
在进行实验时，需要确保实验条件的准确性和可控性，以获取可靠的数据。
4. 访谈法访谈法是指通过与目标人群进行面对面的交流，获得属于他们的观点、意见和经验。
访谈可以是个别访谈也可以是群体访谈，可以通过面谈、电话、网络等方式进行。
在访谈时，需要保持良好的沟通能力，遵循科学的访谈技巧，确保数据的准确性和可靠性。
5. 文献调研法文献调研法是指通过查阅书籍、文献、报告和资料等获得数据。
在进行文献调研时，需要选择可靠的来源，确保所获得的数据准确无误。
文献调研可以为研究者提供广泛的背景和有关领域的已有研究成果，对于数据的搜集和整理是非常有价值的。
6. 统计学方法统计学方法是对搜集到的数据进行整理和分析的重要工具。
常见的统计学方法包括描述统计方法、推断统计方法等。
描述统计方法用于对数据进行整理和概括，例如平均值、中位数、方差等。
统计学-数据的收集与整理
以搜集某些不能或不宜用报表搜集的统计 资料。对国情国力的调查一般用普查，如人口、工业和
农业普查。
❖ 普查的特点：全面调查；非经常性调查。
❖ 我国的普查制度：
每逢末尾数字为“0”的年份进行人口普查； “1”或“6”的年份基本统计单位普查；“逢3、逢8的年份经济普查； “5”的年份工业普查；“7”的年份进行农业普查。
❖ 本报告研究的内容较敏感，在调查过程中，由于涉及标会 运作中的核心内容，实践小组受到当地标会保护势力的威 胁，几度要求收缴所有调研资料，但我们依靠勇敢和智慧 将大量的调查结果保留了下来，即本文所用到的珍贵数据 及图片材料。
❖ 数据整理分析……（统计分组、统计表、统计图）
统计研究的过程
统计设计
实际问题
3. 调查项目一经确定，不能随意改变或增减，以免影响 汇总总和，降低资料质量。
❖ 普查的组织形式：
▪ 专门组织普查机构并配普查人员直接登记（人口普查）； ▪ 利用原始资料由调查单位自填表格（物资库存普查）
第一节 统计数据的搜集
三、统计调查的各种形式：2、统计报表制度：
❖ 统计报表是依照国家有关法规（《中华人民共和 国统计法》），自上而下的统一布置，以一定的 原始记录为依据，按照统一的表式，统一的指标 项目，统一的报送时间和报送程序，自下而上地 逐级地定期提供统计数据的一种调查方式。是搜集
国民经济和社会发展状况统计数据的主要方式。
❖主要特点：
① 资料来源建立在基层单位的各种原始记录的基础 上，基层单位可利用其资料；
② 逐级上报和汇总，各级领导能了解其辖区的情况 ③ 属于经常性调查，项目相对稳定，利于积累资料，
统计学中的数据收集与整理
统计学中的数据收集与整理统计学作为一门学科，扮演着重要的角色。
数据收集与整理是统计学的基础，也是后续数据分析和推断的关键步骤。
本文将探讨统计学中的数据收集与整理方法，并介绍其在实际应用中的重要性。
一、数据收集的方法数据的收集是统计研究的第一步，通常有两种主要方法：实验和观察。
实验方法是通过人为干预来收集数据。
实验设计的目的是控制和操纵变量，以便获取有关因果关系的信息。
在实验中，研究人员可以随机分配实验对象，并进行干预或处理，然后记录结果。
实验方法在实验室和社会科学研究中被广泛使用。
观察方法是通过观察和记录来收集数据。
观察可以是主动的或被动的，可以使用结构化或非结构化的观察方法。
观察方法适用于大规模的调查研究，如人口普查和市场调查。
二、数据整理的过程数据整理是将原始数据转化为可用于分析的格式的过程。
数据整理的过程通常包括以下几个步骤：1. 数据清理：在数据清理阶段，研究人员需要检查和修复数据中的错误、缺失值和异常值。
这个步骤是确保数据准确性和可靠性的关键。
2. 数据编码与分类：在数据编码与分类阶段，研究人员将原始数据进行编码和分类，以便进行后续的分析和统计。
3. 数据转换与标准化：在数据转换与标准化阶段，研究人员可以对数据进行转换和重构，以便更好地满足研究的需要。
例如，将连续变量离散化或对数据进行标准化。
4. 数据存储和管理：在数据整理过程的最后，研究人员需要选择适当的工具和方法来存储和管理数据。
这有助于数据的后续使用和共享。
三、数据收集与整理的重要性数据收集与整理是统计学中不可或缺的环节。
它们对于统计推断和数据分析的准确性和可靠性起着至关重要的作用。
1. 确保数据的准确性：数据收集与整理过程中的清洗和校验步骤可以帮助研究人员发现和修复数据中的错误和异常值，从而提高数据的准确性。
2. 提高数据的可靠性：通过标准化和转换数据，可以确保数据的一致性和可比性。
这有助于提高数据的可靠性，并减少因数据源不一致而引起的误差。
统计数据的收集整理与处理方法
统计数据的收集整理与处理方法统计数据在各个领域中起着重要的作用，可以帮助人们了解问题的本质、发现问题的规律，并做出科学的决策。
然而，要准确地收集、整理和处理统计数据并不是一项容易的任务。
下面将介绍几种常用的统计数据的收集、整理和处理方法。
一、统计数据的收集方法1.问卷调查问卷调查是一种常见的统计数据收集方法，可以通过编制问卷并发放给目标受众来获取数据。
问卷调查可以通过面对面的访谈、电话调查或在线调查等方式进行。
在设计问卷时，需要确保问题的准确性、完整性和可理解性，以便受访者可以清楚地理解并提供准确的回答。
2.观察法观察法是通过观察目标群体的行为或现象来收集统计数据的方法。
观察可以是直接观察，也可以是利用摄像机、监测设备等进行间接观察。
在进行观察时，需要明确观察的目的和要收集的数据类型，并制定观察规则和记录方法，以确保数据的准确性和可比性。
3.实验法实验法是通过对不同试验组进行操作或处理，并观察结果的变化来收集统计数据的方法。
在进行实验时，需要明确实验的目的和设定实验组和对照组，并控制其他变量的影响，以便获得可靠的实验结果。
二、统计数据的整理方法1.分类整理分类整理是将收集到的统计数据按照不同的特征或属性进行分类，并将其编码或标记，使数据更易于分析和处理。
分类的方式可以是按照时间、地区、性别、年龄等进行划分，根据需求选择最合适的分类方式。
2.数据清洗数据清洗是指对收集到的统计数据进行去噪、去重、修正等处理，以保证数据的准确性和一致性。
在进行数据清洗时，需要对异常值进行识别和处理，并对缺失值进行填充或删除，以确保数据的完整性和可靠性。
3.数据转换数据转换是将原始数据按照需要的形式进行格式转换和计算，以方便后续的分析和应用。
数据转换可以包括数值的计算、数据的加工和指标的计算等操作。
在进行数据转换时，需要根据需求选择合适的计算方法和转换规则，确保数据的准确性和可靠性。
三、统计数据的处理方法1.描述统计分析描述统计分析是对统计数据进行基本的统计量计算和分析，以了解数据的基本特征和分布规律。
- 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)。
表1-1每10名新生儿体重超过3kg的人数频数(率)表
2020/10/7
图1-1每10名新生儿体重超过3kg的人数频数图
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10
2020/10/7
连续型数据频数（率）表和频数（率）图。
例:表1-2列出了某农场做高粱“三尺三”提 纯时所调查的100个数据，试做其频数（率） 表和频数（率）图。
2020/10/7
1.3.1 平均数
• 中位数：居于中间位置个体的数值。 • 众数：具有最高频数的组值或中值。有单
众数、双众数、三众数等。 • 生物统计学中一般都是用平均数，中位数
和众数很少使用。 自习：频数图、频数表、平均数的性质、平
均数的简化计算公式。
2020/10/7
1.3.2 标准差
• 数据的变异程度
2020/10/7
1.1.3 抽样
从总体获得样本的过程称抽样，抽样 的目的是希望通过对样本的研究推断 其总体。抽样方法有随机抽样、分类 抽样等。生物统计学上要求抽样具有 代表性，应是一个总体的缩影，因此 要根据具体情况采用不同抽样方法。
2020/10/7
1.1.4 随机抽样
要求总体中的任何个体都有同等的机会 被抽到；要求抽样时不受任何主观因素 的影响。如抽签，抓阄，用随机数字表 等。随机表的用法(附表1，自习)
习题
一、名词解释 总体 样本 标准差 方差 变异系数
偏斜度 峭度
2020/10/7
2020/10/7
1.1.5 放回式抽样和非放回式抽样
•放回式抽样:从总体中抽出一个个体,记下它的特 征后,放回总体中,再做第二次抽样。 •非放回式抽样:从总体中抽出个体后,不再放回。 有限总体中的抽样：放回式的抽样可能会重复抽 中某一个体。尤其是总体量不大，或抽样范围小 的时候。 •无限总体在同等抽样条件下，放回式抽样和非放 回式抽样没有区别。 •一般情况样本的含量越大越有代表性。
2020/10/7
编制连续型数据的频数（率）表的步骤：
1、从原始数据中找出最大值和最小值，并求出极 差。R=mamx-minx （R=170-141=30）
2、决定划分的组数，分组数是由数据的多少决定 的，美国统计学家斯特吉斯提出分组数公式： n=1+3.322lgN（式中Ｎ为样本数）。 3、根据极差与决定划分的组数、确定组限。 （30/10＝3） 4、在频数表中列出全部组限、组界及中值。 5、将原始数据表中数据，填入频数表中，计算出 每组的频数和频率。
表1－2 “三尺三”株高测量结果
155 159 150 159 157 161 158 148 164 158 153 158 150 161 149 159 155 163 155 166 159 153 160 156 153 161 153 156 156 154 155 153 156 141 153 156 151 163 158 154 150 144 160 156 155 162 157 154 164 157 159 156 155 145 162 151 156 158 148 167 157 150 160 156 154 152 153 152 164 157 159 157 151 153 152 154 147 163 154 159 151 160 157 158 162 157 158 158 157 170 152 150 155 161 155 162 155 154 165 158
2020/10/7
1.2 数据类型及频率分布
1.2.1 连续型数据和离散型数据
统计学的最基本工作是收集数据，数据收集得越 多越有可能揭示客观现象的特性和变化规律。 数据类型：
•连续型数据（度量数据）：与某种标准做比较 所得到的数据.例如:长度，时间，重量。对连续 型数据进行分析的方法，通常称为变量的方法。 •离散型数据（记数数据）：由记录不同类别个 体的数目所得到的数据.例如:尾数，成活或死亡 个数对离散型数据进行分析的方法，通常称为属 性的方法。
2020/10/7
1.2.4 频数分布的不恒定性
• 同一总体中随机抽取的样本，其频数分 布不完全相同，有时差距还很大。
• 由于样本分布的不恒定性，当用样本去 推断总体时，推断的结果也会有不同， 因此，需要考察结果的可信度。为了回 答这一问题,首先要对总体分布有所了解。 后面的第二、三章的内容就是围绕总体 展开的。
m3<0，说明曲线向右偏斜面，称右编或负偏，此时平均 数小于中位数，而中位数小于众数，见图１－５B图。
2020/10/7
偏斜的图示
图1-5B 图1-5A
2020/10/7
1.3.3 偏斜度和峭度（续）
• 用三阶中心距的两个缺陷：
– 单位为物理学单位的立方,因此不同类型 数据之间不易进行比较
– 没有计算数据变异的性质，因此没有一
判断偏斜度g1 时，样本含量至少要> 200、判断 峭度g２时，样本含量至少要> 1000。
2020/10/7
1.3.4 变异系数CV
考虑标准差和平均数两者关系 用来表明样本标准差对平均数的变异幅度。 可以用来判断数据整齐程度，变异系数比
较小的数据组比较整齐。
CV s x
2020/10/7
2020/10/7
表1-3 “三尺三”株高频数（率）表
2020/10/7
直方图
直方图：又 称组织图， 横轴表示组 界，纵轴表 示频数（频 数图）或频 率（频率 图），两者 图形完全一 样。
2020/10/7
频数（率）图的编绘
•多边形图（折线图）：横轴表示各组中值， 纵轴表示频数（率），连接各点得到多边 形图。
s
k
[ ( fd)i]2
( fd2)i
i1
i1
n
n1
2020/10/7
1.3.3 偏斜度和峭度
偏斜度：度量数据围绕众数呈不对称的程度。
一般用三阶中心矩m3 ：
(xx)3
m3 n
m3 =0 ，说明曲线对称于平均数，此时平均数等 于中位数也等于众数。
m3 >0，说明曲线向左偏斜，称左偏或正偏，此时众数小 于中位数，而中位数小于平均数。见图１－５A。
– 范围（或极差）（R） R＝maxx-minx – 平均离差（MD）:离均差绝对值的和的平
均数。
MD| xx| n
2020/10/7
1.3.2 标准差（续）
– 样本方差（S2）：
s2 (xx)2 n1
离均差平方的和（离差
SD）或（S）：s n1
样本方差的开平方。
2020/10/7
标准差的简化计算方法
非频数资料标准差的简化计算公式：
n
n
( xi )2
s
xi 2
i 1
i 1
n
n 1
2020/10/7
频数资料标准差的简化计算公式：
离散型数据：
k
k
[ ( fx)i ]2
s
( fx2)i
i1
i1
N
N 1
连续型数据：用中值
代替，类似离散型
k
数据计算方法（数 据较大时可用编码)：
2020/10/7
1.3 样本的几个特征数
样本特征数:描述样本频率分布特征的数字. 1.3.1 平均数：数据集中点的度量,种类很多。
–算术平均数: 通常简称平均数。 常用简单算术平均数方法，实际应用中也常用加
权平均的方法来计算。 –几何平均数：
处于稳定消长过程中生物群体的数量变化呈几何 级数，如在细菌、藻类等培养，求平均消长率应 采用几何平均数，若用算术平均数则偏高(几何平 均数小于算术平均数）。
•累积频数图：横轴表示各组中值，纵轴表 示累积频数（率），连接各点得到累积频 数（率）图（向上累积与向下累积）。
2020/10/7
1.2.3 研究频数（率）分布的意义
根据频数（率）表或频数（率）图，可以 看出数据的三个重要特征。 –集中情况：平均数，中位数，众数。 –变异情况：集中在平均数两侧的程度， 越集中在平均数附近说明数据越整齐。 –图形的形状：对称与不对称，也可能显 示异常分布，出现一些不规则的情况，需 要寻找原因。
1.1.2总体与样本
•总体（Population) 指研究的全部对象， 是由所研究具有某种共同性质的全部个体 所组成的集合体。分为(finite population)和无限
总体(infinite population)。 •样本(Sample) 为总体的一部分，样本内包含的个体数目 称为样本含量。
•
个绝对的含义。
标准化的三阶中心距g1：g 1
m3 m3/2
2
其判断方法与m3是一样的。
2020/10/7
峭度g2 ：
g2
m4 m22
3
也是用来度量曲线形状，其值为四阶中心距m4与二 阶中心距m2的平方的商再减去３：
g２=0，认为数据是正态的；
g２>0，说明曲线过于陡峭；
g２<０，说明曲线过于平坦。
2020/10/7
1.2.2 频数（率）表和频数（率）图的编绘
离散型数据与连续型数据的频数（率）表和频 数（率）图略有不同。
离散型数据频数（率）表和频数（率）图。
例：调查每天出生的10名新生儿中，体重 超过3kg的人数，共调查120天。每天的10 名新生儿中，体重超过3kg的人数，可能有 11种情况：1名也没有，有1名，有2名，…， 10名都是，如表1-1的第一列所示，这一组 称为组值。