统计学第3章数据的整理与显示(上机内容)
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《统计学》第3章统计数据的整理和显示
上限：一组中的较大值。 下限：一组中的较小值
• 组限
• 1、组数的多少与组距的大小有关。在全距一定时，组距 大，组数就少；组距小，组数就多。 • 2、组距的确定要根据事物的数量特征来确定。组距如果
过大，就会使性质不同的单位归并到了同一组里（破坏了
组内的同质性）；组距过小，就会使同一性质的单位分到 了不同的组里（破坏了组与组之间的差异性）。
指标名称和数值）。
例
2006年某月某公司各企业劳动生产率统计表 （单位）
分组 P 总产值( 万元) 1 职工人数( 人) 2 劳动生产率 (元/人) 3
总标题
纵栏标题
横 行 标 题
大型 中型 小型 合计
数据资料 (指标数值)
主词
宾词
（1）、调查表 1、按用途分类： （2）、整理表或汇总表
（3）、分析表
或变异范围较大的离散变量。
例：学生按学习成绩分组：
按成绩分组 60分以下 人 2 数
60—70
70—80 80—90 90分以上 合 计
9
15 11 3 40
（1）、等距分组：各组的组距都相等。适用于标志值的
变动比较均匀的情况下。
（2）、异距分组：各组的组距不完全相同。适用：
a、标志值分布很不均匀
b、标志值相等的量具有不同意义
• 向上累计：由标志值小的方向向标志值大的方 向累计。 表示的意义是：该组上限以下所包含的总体单位 是多少。 • 向下累计：由标志值大的方向向标志值小的方 向累计。 表示的意义是：该组下限以上所包含的总体单位是 多少。
某班50名学生“统计学”考试成绩累计次数分布统计表
按考试 成绩分 组 60以下 60-70 70-80 80-90 90以上 合计 人数 频率（ %) 4 20 24 32 20 100 向上累计 人数 2 12 24 40 50 频率 4 24 48 80 100 人数 50 48 38 26 10 向下累计 频率 100 96 76 52 20 -
• 组限
• 1、组数的多少与组距的大小有关。在全距一定时，组距 大，组数就少；组距小，组数就多。 • 2、组距的确定要根据事物的数量特征来确定。组距如果
过大，就会使性质不同的单位归并到了同一组里（破坏了
组内的同质性）；组距过小，就会使同一性质的单位分到 了不同的组里（破坏了组与组之间的差异性）。
指标名称和数值）。
例
2006年某月某公司各企业劳动生产率统计表 （单位）
分组 P 总产值( 万元) 1 职工人数( 人) 2 劳动生产率 (元/人) 3
总标题
纵栏标题
横 行 标 题
大型 中型 小型 合计
数据资料 (指标数值)
主词
宾词
（1）、调查表 1、按用途分类： （2）、整理表或汇总表
（3）、分析表
或变异范围较大的离散变量。
例：学生按学习成绩分组：
按成绩分组 60分以下 人 2 数
60—70
70—80 80—90 90分以上 合 计
9
15 11 3 40
（1）、等距分组：各组的组距都相等。适用于标志值的
变动比较均匀的情况下。
（2）、异距分组：各组的组距不完全相同。适用：
a、标志值分布很不均匀
b、标志值相等的量具有不同意义
• 向上累计：由标志值小的方向向标志值大的方 向累计。 表示的意义是：该组上限以下所包含的总体单位 是多少。 • 向下累计：由标志值大的方向向标志值小的方 向累计。 表示的意义是：该组下限以上所包含的总体单位是 多少。
某班50名学生“统计学”考试成绩累计次数分布统计表
按考试 成绩分 组 60以下 60-70 70-80 80-90 90以上 合计 人数 频率（ %) 4 20 24 32 20 100 向上累计 人数 2 12 24 40 50 频率 4 24 48 80 100 人数 50 48 38 26 10 向下累计 频率 100 96 76 52 20 -
第3章 统计数据的整理与显示.ppt
统计整理
将统计调查得到的原始资料进行 科学的分类和汇总，使之成为系 统化、条理化的综合资料，以反 映研究总体特征的过程。
地位
是统计调查的继续，统计分析的前 提和基础，起着承前启后的作用。
统计数据整理的一般程序 数据的预处理 数据的分组 数据的汇总
分布数列（频数分布）
（一）数据的预处理
1. 数据的审核
0～15 15～65 65以上
合计
1953年
36.3 59.3 4.4
100
1964年
40.7 55.7 3.6
100
1982年
33.6 61.5 4.9
100
1990年
27.5 66.7 5.8
100
2000年
22.9 70.1 7.0
100
（3）分析现象之间的依存关系
中国农民家庭按收入分组的恩格尔系数
▪ 检查数据中的错误
2. 数据的排序
▪ 升序和降序 ▪ 寻找数据的基本特征
3. 数据的筛选
▪ 找出符合条件的数据
数据的审核
1. 完整性与及时性审核
– 检查应调查的单位或个体是否有遗漏 – 所有的调查项目或指标是否填写齐全 – 检查填报单位是否按时报送了有关数据
2. 准确性审核
– 检查数据是否真实反映客观实际情况，内 容是否符合实际
– 检查数据是否有错误，计算是否正确等
• 审核数据准确性的常用方法
1. 逻辑检查
– 从定性角度，审核数据是否符合逻辑，内容是否 合理，各项目或数字之间有无相互矛盾的现象
– 主要用于对分类和顺序数据的审核
2. 计算检查
– 检查调查表中的各项数据在计算结果和计算方法 上有无错误
统计数据的整理和显示(老教材)
环形图
与饼图类似，但中心部分被挖空，形成一个环形。环形图可以同时展示多个分类 数据的占比和分布情况，适用于需要比较多组数据的情况。通过不同颜色或图案 的环形区域，可以清晰地看出各组数据的相对大小和比例关系。
04
数值型数据整理与显示
集中趋势度量
算术平均数
所有数据之和除以数据个 数，反映数据集中趋势。
统计数据的整理和显 示老教材
目录
• 统计数据整理概述 • 数据预处理 • 统计图表显示方法 • 数值型数据整理与显示 • 分类数据整理与显示 • 时间序列数据整理与显示
01
统计数据整理概述
定义与目的
定义
统计数据整理是根据统计研究的任务与要求，对统计调查所搜集到的大量原始资料进行分组、汇总，使其条理化、 系统化，得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程。
中位数
将数据按大小排列后，位 于中间位置的数，反映数 据中等水平。
众数
数据中出现次数最多的数， 反映数据集中情况。
离散程度度量
极差
最大值与最小值之差，反映数据 波动范围。
方差与标准差
衡量数据离散程度的常用指标， 方差是各数据与均值之差的平方 和的平均数，标准差是方差的平
方根。
四分位数间距
上四分位数与下四分位数之差， 反映中间50%数据的离散程度。
适用于分析两个或多个分类变 量之间的关系，如市场调查、 医学研究等领域。
06
时间序列数据整理与显示
时间序列构成要素
时间要素
反映时间变化的基本单位，如年、季、月、日等。
数据要素
与时间要素相对应的数据值，可以是数量、质量、 价格等。
频率要素
时间序列中数据观测或记录的次数，如年度数据、 季度数据、月度数据等。
与饼图类似，但中心部分被挖空，形成一个环形。环形图可以同时展示多个分类 数据的占比和分布情况，适用于需要比较多组数据的情况。通过不同颜色或图案 的环形区域，可以清晰地看出各组数据的相对大小和比例关系。
04
数值型数据整理与显示
集中趋势度量
算术平均数
所有数据之和除以数据个 数，反映数据集中趋势。
统计数据的整理和显 示老教材
目录
• 统计数据整理概述 • 数据预处理 • 统计图表显示方法 • 数值型数据整理与显示 • 分类数据整理与显示 • 时间序列数据整理与显示
01
统计数据整理概述
定义与目的
定义
统计数据整理是根据统计研究的任务与要求，对统计调查所搜集到的大量原始资料进行分组、汇总，使其条理化、 系统化，得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程。
中位数
将数据按大小排列后，位 于中间位置的数，反映数 据中等水平。
众数
数据中出现次数最多的数， 反映数据集中情况。
离散程度度量
极差
最大值与最小值之差，反映数据 波动范围。
方差与标准差
衡量数据离散程度的常用指标， 方差是各数据与均值之差的平方 和的平均数，标准差是方差的平
方根。
四分位数间距
上四分位数与下四分位数之差， 反映中间50%数据的离散程度。
适用于分析两个或多个分类变 量之间的关系，如市场调查、 医学研究等领域。
06
时间序列数据整理与显示
时间序列构成要素
时间要素
反映时间变化的基本单位，如年、季、月、日等。
数据要素
与时间要素相对应的数据值，可以是数量、质量、 价格等。
频率要素
时间序列中数据观测或记录的次数，如年度数据、 季度数据、月度数据等。
第三章 数据的整理与显示
3 - 14
统计学
(核心课程)
数据排序
(方法)
1. 分类数据的排序
▪ 字母型数据，排序有升序降序之分。
▪ 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母
排列，也可按笔画多少排序。
2. 数值型数据的排序
递增排序：设一组数据为x1，x2，…，xn ，递增排序后可表示为：x(1)<x(2)<…<x(n)
递减排序：可表示为：x(1)>x(2)>…>x(n)
3 - 34
分类数据图示
统计学
(核心课程)
分类数据的图示—饼图 (例题分析)
汇源果汁 12%
露露 18%
可口可乐 30%
百事可乐 18%
3 - 35
旭日升冰茶 22%
不同品牌饮料的构成
统计学
(核心课程)
2、顺序数据的整理与图示
3 - 36
统计学
(核心课程)
顺序数据的整理
(可计算的指标)
1.累积频数(cumulative frequencies)：各类别频数 的逐级累加
1. 分 类 变 量 在 不 同时间或不同 空间上有多个 取值
2. 对 比 分 类 变 量 的取值在不同 时间或不同空 间上的差异或 变化趋势
电脑品牌 联想 IBM 康柏 戴尔
一季度
256 285 247 563
二季度
468 397 328 688
3 - 32
对比条形图
统计学
(核心课程)
分类数据的图示—对比条形图 (例题分析)
户数 百分比 (户) (%)
向上累积
户数 百分比 (户) (%)
向下累积
户数 百分比 (户) (%)
统计学统计数据的整理和显示
组数
组中值：各组中点位置所对应的变量值。其计算公式为：
01
或= （适用上开口组）
03
组中值= （适用所有闭口组）
02
或= （适用下开口组）
表3—2 三次产业增加值结构变化 资料来源：《中国统计年鉴》《2003年中国发展报告》，国家统计局2003年版，中国统计出版社。
从表中可以看出，我国1998—2002年，GDP年均增长7.7%，其中第一产业增加之年均增加2.9%，第二产业、第三产业增加值分别增长8.9%和8.0%。反映在结构中，第一产业比重下降，二、三产业比重上升。其中第一产业比重从1997年的19.1%下降到2002年的14.5%，下降了4.6个百分点；第二产业从50%提高到51.8%，上升了1.8个百分点；第三产业从30.9%提高到33.7%，上升了2.8个百分点。它反映着我国产业结构的变化发展过程。
举例说明：
1
某工厂生产车间３０人工人日产量原始数据如下：
第三章 统计数据的整理和显示
本章主要内容
肆
叁
贰
壹
统计整理及其类型 统计整理：就是对搜集得到的初始数据进行审核、分组、汇总，使之条理化、系统化，变成能反映总体特征的综合数据的工作过程。包括（1）对统计调查所搜集到的各种数据进行分类和汇总；（2）对现成的综合统计资料的整理。本章指的是第一种整理。
第一节 统计数据整理概述
3.历史资料的审核：在利用历史资料（或其他间接资料）时，应审核资料的可靠程度、指标含义、所属时间与空间范围、计算方法和分组条件与规定的要求是否一致。一般可以从调查资料的历史背景、调查者搜集资料的目的以及资料来源等，来判断资料的可靠程度，也可以从指标间的相互关系以及指标的变动趋势来检查它的正确性。
统计学 第3章 数据的整理与显示
2. 排序有助于对数据检查纠错，以及为重新 归类或分组等提供依据 3. 在某些场合，排序本身就是分析的目的之 一 4. 排序可借助于计算机完成
3 - 11（71）
经济、管理类 基础课程
数据排序
(方法)
统计学
1. 分类数据的排序 字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯上
用升序 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列， 也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升序降 序之分
统计学
【例】在一项城 市住房问题的研 究中，研究人员 在甲乙两个城市 各抽样调查300户 ，其中的一个问 题是：“您对您 家庭目前的住房 状况是否满意？ 1．非常不 满意；2．不满意 ；3．一般；4． 满意；5．非常满 意。
3 - 23（71）
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 合计
经济、管理类 基础课程
3 - 13（71）
经济、管理类 基础课程
一、数据的整理与显示
(基本问题)
统计学
1. 要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的 数据，所采取的处理方式和方法是不同的 2. 对分类数据和顺序数据主要是做分类整理 3. 对数值型数据则主要是做分组整理
4. 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合 于高层次的数据；但适合于高层次数据的整 理和显示方法并不适合于低层次的数据
3 - 14（71）
经济、管理类 基础课程
分类数据的整理
(基本过程)
统计学
1. 列出各类别 2. 计算各类别的频数 3. 制作频数分布表 4. 用图形显示数据
分类 A B C D E 频数 比例 百分比 比率
3 - 15（71）
经济、管理类 基础课程
分类数据的整理
3 - 11（71）
经济、管理类 基础课程
数据排序
(方法)
统计学
1. 分类数据的排序 字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯上
用升序 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列， 也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升序降 序之分
统计学
【例】在一项城 市住房问题的研 究中，研究人员 在甲乙两个城市 各抽样调查300户 ，其中的一个问 题是：“您对您 家庭目前的住房 状况是否满意？ 1．非常不 满意；2．不满意 ；3．一般；4． 满意；5．非常满 意。
3 - 23（71）
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 合计
经济、管理类 基础课程
3 - 13（71）
经济、管理类 基础课程
一、数据的整理与显示
(基本问题)
统计学
1. 要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的 数据，所采取的处理方式和方法是不同的 2. 对分类数据和顺序数据主要是做分类整理 3. 对数值型数据则主要是做分组整理
4. 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合 于高层次的数据；但适合于高层次数据的整 理和显示方法并不适合于低层次的数据
3 - 14（71）
经济、管理类 基础课程
分类数据的整理
(基本过程)
统计学
1. 列出各类别 2. 计算各类别的频数 3. 制作频数分布表 4. 用图形显示数据
分类 A B C D E 频数 比例 百分比 比率
3 - 15（71）
经济、管理类 基础课程
分类数据的整理
统计学原理课件：第三章 统计数据的整理与显示
限不含上限”原则处理([。。）)
2、不重合式
指前一组的上限与后一组的下限，两值紧密相连而不相重 复。
一般用于离散型变量。 组距=下组下限－本组下限=本组上限－前组上限 例：人口普查时，按照家庭人口数分组：1-2，3-4，5-6，
7和7以上
组 中值
组中值：各组上下限的中点值，代表组内各标志值的一般水平。 重合式组限时：
3、会审汇编：将下级统计工作人员集中到上级机关， 共同审核和汇总统计资料（如：年报），可以节省时 间，随时纠正资料中的错误，交流经验，提高水平。
4、综合汇总：对各级需要的基本资料实行逐级汇总， 对调查所得的其他资料实行集中汇总（人口普查）
三、统计汇总的技术
1、手工汇总 2、电子计算机汇总
第五节 分布数列
U形分布数列
J形分布数列 J形
倒J形
按分组形式 单项式数列
组距式数列 等距数列
异距数列
按分组标志不同分为品质数列和变量数列（按 数量标志分组）
1.品质分布数列例：
按性别分组 男性 女性
合计
人数 600 400
1000
所占％ 60 40
100
各组名称 次数（频数）
频率
2.变量数列例：
按月工资收入分组 1000元以下 1000-1500 1500-2000 2000-2500 2500-3000 3000元以上 合计
n 1 3.3lg N n : 组数，N：总体单位数，d：组距，R：全距 X max：最大变量值，X min：最小变量值
N 15-24 25-44 45-89 90-179 180-359 360-719
n5
6
7
8
9
10
适用条件：
2、不重合式
指前一组的上限与后一组的下限，两值紧密相连而不相重 复。
一般用于离散型变量。 组距=下组下限－本组下限=本组上限－前组上限 例：人口普查时，按照家庭人口数分组：1-2，3-4，5-6，
7和7以上
组 中值
组中值：各组上下限的中点值，代表组内各标志值的一般水平。 重合式组限时：
3、会审汇编：将下级统计工作人员集中到上级机关， 共同审核和汇总统计资料（如：年报），可以节省时 间，随时纠正资料中的错误，交流经验，提高水平。
4、综合汇总：对各级需要的基本资料实行逐级汇总， 对调查所得的其他资料实行集中汇总（人口普查）
三、统计汇总的技术
1、手工汇总 2、电子计算机汇总
第五节 分布数列
U形分布数列
J形分布数列 J形
倒J形
按分组形式 单项式数列
组距式数列 等距数列
异距数列
按分组标志不同分为品质数列和变量数列（按 数量标志分组）
1.品质分布数列例：
按性别分组 男性 女性
合计
人数 600 400
1000
所占％ 60 40
100
各组名称 次数（频数）
频率
2.变量数列例：
按月工资收入分组 1000元以下 1000-1500 1500-2000 2000-2500 2500-3000 3000元以上 合计
n 1 3.3lg N n : 组数，N：总体单位数，d：组距，R：全距 X max：最大变量值，X min：最小变量值
N 15-24 25-44 45-89 90-179 180-359 360-719
n5
6
7
8
9
10
适用条件：
统计学第三章统计数据的整理与显示(新).
（二）对封闭式问答的编码
问题号码：可以与问卷中的问题序号一致， 也可以重新编号。 问题答案号码： 问题中每个答案按升序或降序排列（一般地， 习惯用升序），常用连续的正整数； 主要要给问卷中“无回答”和“不知道”的答 案一个数字编码。习惯上“无回答”编码用 0，“不知道”编码用9。参见P37教材中表 3 —1
调查所得到的大量原始资料进行科学分组和汇总，使其 系统化、条理化，以得出反映总体综合特征的资料的工 作过程。
二、数据整理的原则：条理化，系统化（P40）
三、数据汇总的组织和技术
数据汇总的组织 逐级汇总：从下到上，如，县、市、省、中央 集中汇总：一次性汇总，如，直接在中央汇总 统计资料汇总技术（P41） 一手资料汇总方法：手工、计算机 二手资料汇总方法：调整法、推算法、再 分组法
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2.按分组标志的特征 按品质标志分组：选择品质标志进行分组 按数量标志分组：选择数量标志，再划分 数量界限进行分组
五、数据的分布数列
(一）概念：P43 （二）分布数列类型： 1.属性分布数列：简称品质数列 2.变量分布数列：简称变量数列，包含变量值和次数 两个要素 单项式变量数列：单项式分组是将一个变量值作为一组， 这样的分组所形成的变量分配数列叫单项式变量 数列，简称单项式数列。 组距式变量数列：组距式分组是以变量值变动的一定范 围作为一组，这样的分组所形成的变量分配数列 叫组距式变量数列，简称组距数列。
2.1 次数分布
次数分布的概念及类型 次数：分布在各组的单位数（f） 频率：各组次数与总次数的比重 用f/f表示；
性别 男生 女生 合计 人数 20 30 50 频率 40% 60% 100%
年龄
人数 6 14 18 9 3 50
统计学基础(第三章)
7.0 40.0 66.0 87.3 100.0 —
300 279 180 102 38 —
100.0 93.0 60.0 34.0 12.7 —
statistics
统计学——第三章数据整理与显示 数值数据（定距数据）的分组
单项分组：每一个组中只有一个变量值,适用于离散型变量 的数据、并且数据的范围不太大情况下的分组。 组距分组：每个分组是一个数值区间。它适用于连续型变量 或变动范围较大的离散型变量的数据分组。
statistics
统计学——第三章数据整理与显示
具体步骤：
（1）打开Excel工作表中“工具”下拉菜单中的“数据分析”选项。
（2）在“数据分析”对话框中选择“直方图”命令，并点击“确定”按钮。 （3）在该对话框中“输入区域”一栏填入数据区域B2：B41；在“接收区域” 一栏填入代码区域C2：C5；在“输出区域”一栏填入结果输出的区域；其他 选项根据需要选择。点击“确定”按钮，得结果。 （4）对输出结果进行还原并适当改造，即可得频数分布。
统计学——第三章数据整理与显示
第四节 统 计 图
statistics
统计学——第三章数据整理与显示
统计图的结构
标题 一般包括图表标题、数值轴（X，Y）标题 坐标轴和网格线 坐标轴和网格线构造了绘图区的骨架， 借助坐标轴和网格线，可以更容易读懂统计图。 图表区和绘图区 统计表的所有内容都在图表区内，包括 绘图区。统计图绘制在绘图区内。 图例 用来标明图表中的数据系列。
答：调查整理的结果为
甲城市 回答类别 非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 合计 户数/户 24 108 93 45 30 300 百分比/% 8 36 31 15 10 100 向上累积 24 132 225 270 300 — 8.0 44.0 75.0 90.0 100.0 — 向下累积 百分比/% 100 92 56 25 10 — 300 276 168 75 30 — 户数/户 百分比/% 户数/户
第3章 统计数据的整理与显示
第3章统计数据的整理与显示【学习目标】本章主要介绍了统计整理是统计调查的继续，又是统计分析的前提。
介绍了统计整理的概念和内容，统计分组的方法，分配数列的概念、种类以及编制分配数列的基本步骤。
统计资料汇总的组织形式和具体方法。
【基本要求】学习本章内容，要求学习者注意统计资料整个工作过程的有关问题，掌握统计资料整理的程序、步骤和方法，绘制统计图，编制统计表。
通过各种渠道将统计数据搜集上来之后，首先应对这些数据进行加工整理，使之系统化、条理化，以符合分析的需要。
通过整理可以大大简化数据，使我们更容易理解和分析。
数据整理通常包括数据的预处理、分类或分组、汇总等几个方面的内容，它是统计分析之前的必要步骤。
【学习内容】3.1 数据的预处理数据的预处理是数据整理的先前步骤，是在对数据分类或分组之前所做的必要处理，包括数据的审核、筛选、排序等。
3.1.1数据的审核与筛选在对统计数据进行整理时，首先要进行审核，以保证数据的质量，为进一步的整理与分析打下基础。
从不同渠道取得的统计数据，其审核内容和方法有所不同，不同类型的统计数据在审核内容和方法上也有所差异。
对于通过直接调查取得的原始数据，应主要从完整性和准确性两个方面去审核。
完整性审核主要是检查应调查的单位或个体是否有遗漏，所有的调查项目或指标是否填写齐全等。
准确性审核主要包括两个方面：一是检查数据资料是否真实地反映了客观实际情况，内容是否符合实际；二是检查数据是否有错误，计算是否正确等。
审核数据准确性的方法主要有逻辑检查和计算检查。
逻辑检查主要是从定性角度审核数据是否符合逻辑，内容是否合理，各项目或数字之间有无相互矛盾的现象。
比如中学文化程度的人所填的职业是大学教师，对于这种违背逻辑的项目应予以纠正。
逻辑检查主要用于对定类数据和定序数据的审核。
计算检查是检查调查表中的各项数据在计算结果和计算方法上有无错误。
比如各分项数字之和是否等于相应的合计数，各结构比例之和是否等于1或100％，出现在不同表格上的同一指标数值是否相同，等等。
第三章统计数据的整理与显示
单从原始数据中无法 得到总体特征和数量规律
3 -2
经济、管理类
基础课程
统计学
统计数据为什么要进行整理？
2、经过整理的结果能反映总体总体分布分 布的数量特征
3、整理结果可用于研究变量之间的关系
3 -3
经济、管理类 基础课程
统计学
某电信公司通信电路等级分布
管理等级 国际及港澳台电路 一级电路 二级电路 市、县内长途电路 本地电话电路
1．商品广告；2．服务广 告；3．金融广告；4．房地 产广告；5．招生招聘广告 ；6．其他广告。
表3-1 某城市居民关注广告类型的频数分布
广告类型 人数(人) 比例 频率(%)
商品广告
112 0.560 56.0
服务广告
51
0.255 25.5
金融广告
9
0.045 4.5
房地产广告
16
0.080
8.0
3 - 15
经济、管理类 基础课程
统计学
数据的审核、筛选与排序
1. 数据的审核
▪ 发现数据中的错误
2. 数据的筛选
▪ 处理数据中的错误
3. 数据排序
▪ 发现数据的基本特征 ▪ 升序和降序
3 - 16
经济、管理类 基础课程
统计学
数据的审核
（原始数据）
审核的内容 1. 完整性审核
检查应调查的单位或个体是否有遗漏 所有的调查项目或指标是否填写齐全
36-40岁 8.2%
41-50岁 7.6%
51-60岁 60岁以上
3.2%
1.1%
18岁以下 15.3%
31-35岁 12.1%
3 -7
25-30岁 16.3%
3 -2
经济、管理类
基础课程
统计学
统计数据为什么要进行整理？
2、经过整理的结果能反映总体总体分布分 布的数量特征
3、整理结果可用于研究变量之间的关系
3 -3
经济、管理类 基础课程
统计学
某电信公司通信电路等级分布
管理等级 国际及港澳台电路 一级电路 二级电路 市、县内长途电路 本地电话电路
1．商品广告；2．服务广 告；3．金融广告；4．房地 产广告；5．招生招聘广告 ；6．其他广告。
表3-1 某城市居民关注广告类型的频数分布
广告类型 人数(人) 比例 频率(%)
商品广告
112 0.560 56.0
服务广告
51
0.255 25.5
金融广告
9
0.045 4.5
房地产广告
16
0.080
8.0
3 - 15
经济、管理类 基础课程
统计学
数据的审核、筛选与排序
1. 数据的审核
▪ 发现数据中的错误
2. 数据的筛选
▪ 处理数据中的错误
3. 数据排序
▪ 发现数据的基本特征 ▪ 升序和降序
3 - 16
经济、管理类 基础课程
统计学
数据的审核
（原始数据）
审核的内容 1. 完整性审核
检查应调查的单位或个体是否有遗漏 所有的调查项目或指标是否填写齐全
36-40岁 8.2%
41-50岁 7.6%
51-60岁 60岁以上
3.2%
1.1%
18岁以下 15.3%
31-35岁 12.1%
3 -7
25-30岁 16.3%
03统计数据的整理与显示1
月工资（元） 800- 900 900-1000 1000-1100 1100-1200 1200-1300
23
职工人数 3 7 13 5 2
30
比重（%） 10.0 23.3 43.3 16.7 6.7
100.0
组中值 850 950 1050 1150 1250
-
合计
（四）指标
– 频数、频率、组中值
850 950 1050 1150 1250
合计
25
30
100.0
-
-
-
-
-
（五）频数分布图
1、直方图
– 用直方形的宽度和高度来表示次数分布的图形。绘制直方图时， 横轴表示各组组限，纵轴表示次数（一般标在左方）和比率（或 频率，一般标在右方）。
2、折线图
– 折线图可以在直方图的基础上，用折线将各组次数高度的坐标连 接而成，也可以用组中值与次数求坐标点连接而成
以上累计
32 28 24 20 16 12 8 4 800
31
以下累计
900
1000
1100
1200
1300
工资（元）
累计次数曲线的应用——洛伦兹曲线
洛伦茨曲线：是20世纪初美国经济学家、统计学
家洛伦兹根据意大利经济学家帕累托提出的收入 分配公式绘制的描述收入和财富分配性质的一种 累计次数曲线图。 原理：设有10名学生，各持有现金100元。画累 计现金分布图。
要尽量能反映总体单位的分布情况及总体单位的集 中趋势。 要尽可能区分出组与组性质上的差异。
– 经验公式：ｍ＝１＋３.３Lg N
17
第三节
（一）频数分布的概念
频数分布
– 在统计分组的基础上，将总体所有的单位按某一标志进行归类排 列，称为频数分布，或次数分布。 – 品质分布数列、变量分布数列
统计学 第3章 数据的整理与显示
主讲：王光玲，济南大学商学院 45
2.统计分组的方法
2）数量标志分组 ——按表现总体单位数量特征的标 志进行的分组 。
例如，按职工人数分组、按人口年龄分组、按工资收 入水平分组、按销售额分组等
（1）单项式分组：每组变量值是一个值 （2）组距式分组：每组变量值是一个区间。
2020/5/14
46
小作业：课后将课本P50的例3-1和3-2的例子演示
一遍！
2020/5/14
39
3.2 统计分组与频数分布
3.2.1 统计分组 3.2.2 频数分布及统计图
主讲：王光玲，济南大学经济学院
3.2.1 统计分组
主讲：王光玲，济南大学经济学院
1、统计分组（见P52）
概念：根据统计研究的目的和客观现象的内在特点，按 照一定的标志把被研究总体划分为若干个性质不同但又 有联系的组，称为统计分组。
某单位共有1000名职工，每名职工的文化程度、月收入、 婚姻状况等个体特征都有所不同（变异）。若该单位领导 想从总体上了解职工队伍的文化程度、月收入、婚姻状况 等情况，则可先要通过登记方法获得每个职工的资料，对 这些描述每名职工个体特征的资料进行分类汇总和分析计 算，就可以了解该单位全部职工中有多少人未婚、多少人 已婚、多少人离婚、多少人丧偶，各自所占的百分比是多 少；也可以了解研究生、大学、中专（高中）等不同文化 程度职工的人数及比重；还可以了解职工月平均工资、各 类职工的工资水平、职工工资分布的均衡性等等，以上内 容均为统计整理的有效信息，这些统计信息对于制定企业 的人力资源计划是十分必要的。
2020/5/14
43
2.统计分组的方法
1）品质标志分组 ——按研究对象的某种属性特征分组。
（2）复合分组：对总体按两个或两个以上的标志进 行的重叠式分组。
统计学第三章统计数据的整理与显
地位
化）
是统计调查的继续，统计分析的 前提和基础
统计数据的处理：
内
统计资料的分组、汇总及制表
容 统计数据的管理：
数据的传输、贮存、更新及输出
统计整理
《统计学》第三章 统计数据的整理与显示
主要任务 资料审核、分组、 STAT 汇总、制表、制图等。
分组
频数分布 统计表
统计图
5
分组
《统计学》第三章 统计数2据5的％整理与显示
《统计学》第三章 统计数据的整理与显示
STAT
（一）数据的审核与筛选
1、审核：
对 第一手资料（直接调查或试验取得）：审 核其完整性与准确性
完整性审核：应调查的单位或个体是否有遗 漏；所调查的项目是否填齐全。
准确性审核：内容是否符合实际；计算是否 正确。
如：文化程度：小学
职业：大学教师
8
《统计学》第三章 统计数据的整理与显示
值个数也较多的离散变量。
等距数列 变量值变动区间的长度相等 异距数列 变量值变动区间的长度不完全相等
获金牌项目 金牌数 占总数比例
跳水 举重 乒乓球 羽毛球 体操 射击 柔道 田径 跆拳道
５枚 ５枚 ４枚 ４枚 ３枚 ３枚 ２枚 １枚 １枚
0.1786 0.1786 0.1429 0.1429 0.1071 0.1071 0.0714 0.0357 0.0357
品质数列
《统计学》第三章 统计数据的整理与显示
33％
STAT
分组前
分组后
作用：如：划分现象类型
42％
例：按所有制性质划分，我国现有8种经济类型：
国有经济；集体经济；私营经济；个体经济 联营经济；股份制经济；外商投资经济；港 澳台投资经济
第三章 统计数据的整理与显示
30 10.0 300 100.0 30 10.0
300 100.0 —
———
表３－３ 乙城市家庭对住房状况的评价
回答类别
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 合计
乙城市
向上累积
向下累积
户数 百分比
（户） （%） 户数 百分比 户数 百分比
（户） （%） （户） （%）
21 7.0
21 7.0 300 100.0
日加工零件数（个） 图３－6 某车间工人日加工零件数的折线图
㈡、未分组数据：茎叶图和箱线图 １．茎叶图 ⑴．由“茎”和“叶”两部分组成，按“茎”把一组数 据分为 若干行，“茎”相同的数据分在同一行 ⑵．把尾数作为叶，其余数作为茎
⑶．对数据个数为ｎ的一组数据，当 20≤ｎ≤300 时， 可按经验公式确定茎叶图的行数L
例３．３ 某生产车间５０名工人日加工零件 数（单位：个）如下。试采用单变量值对数据进行分 组。
117 122 124 129 139 108 131 125 117 122 110 118 123 126 133 112 134 127 123 119 137 114 120 128 124
107 117 130 122 125 133 126 122 118 108 134 127 123 118 112 113 120 123 127 135 115 139 128 124 121
下限＝组中值－ d ，上限＝组中值＋ d
2
2
即
组距＝上限－下限，组中值＝ 下限 上限
2
３．归组 把数据归组后得频数分布表
表３－５ 某车间５０名工人日加工零件数分组表
按零件数分组（个） 105~110 110~115 115~120
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