数据资料的整理与特征数.ppt
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第三章 试验资料的整理及其特征数 - 植保
正正正正正正 T
32
18
正正正正正
25
19
正正正 T
17
20
正
5
◎变异较大的计数资料，可按一定幅度的方法制作次数分布表。 【例如】研究水稻品种的每穗粒数，共测 200 个穗，每穗粒数的变幅在 27-83，极差达 56。 以 5 粒为一组，作次数
表 3.3 200 个稻穗每穗粒数的次数分布表
每穗粒数( y )
计量资料在分组前需要确定组数、组距、各组中值及组限，然后将全部观测值划线计数归组。 书例 p37 以表 3．4 的 140 行水稻试验的产量为例，说明整理方法。
表 3.4 140 行水稻产量(单位：克)
177 215 197 97 123 159 245 119 119 131 149 152 167 104 161 214 125 175 219 118 192 176 175 95 136 199 116 165 214 95 158 83 137 80 138 151 187 126 196 134 206 137
成的一般水平，常用来进行资料间的比较。 （一）算术平均数(arithmetic mean)
各个观察值的总和除以观察值个数所得的商，称为算术平均数
通常用μ表示总体平均数. xN
xi
i 1
x
N
N
N
设有一个含 N 个观察值的有限总体，其观察值为 x1，x２，…，xN，则该总体的算术平均数μ定义为：
+c↓
+c↓
+c↓
第二组 82.5
90
97.5
类推 ………………………………………………
5. 原始资料归组
(二)计数资料的次数分布表
第三章--统计整理-幻灯片(1)
如某班学生按年龄分组：17岁，18岁，19岁， 20岁， 21岁，22岁。
组距式分组
将作为分组依据的数量标志的整个取 值范围依次划分为若干个满足互斥性
和包容性的区间，用这些数值区间作
为组的名称。
某班学生统计 学原理成绩分 组
60分以下 60—70分 70—80分 80—90分 90分以上
组距式分组中的一些概念 《统计学原理》第三章 统计整理
对教师 的分类
按性别分类
男性 女性
高级 按职称分类 中级 共计7组
初级 2+3+2
青年 按年龄分类
中年
复合分组体系
对教师 的分类
按性别 分类
按职称 分类
按年龄 分类
《统计学原理》第三章 统计整理
共计12组 男 2×3×2
女 高级
中级
初级 青年 中年
《统计学原理》第三章 统计整理
统计资料的再分组
• 统计资料的再分组就是把统计分 组资料按某种要求，重新划定各 组界限，再将资料中的单位数或 比重分布重新做出调整。
对总体单位而言，是“合”，即将性质相同的 个体组合起来，在同一组内则保持着相同的性 质。
分组
《统计学原理》第三章 统计整理
25％
33％
分组前
分组后
42％
作用：1·区分事物的性质
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
将统计调查得到的原始资料进行科
统计整理 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 体的特征。
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。
统计整理ppt课件
显著性水平与临界值
显著性水平是用来判断假设是否成立的概率标准，临界值 则是用来判断数据是否拒通过比较不同组数据 的均值是否存在显著差异来判断 因素对数据的影响，常用的方法 有单因素方差分析、多因素方差
分析和协方差分析。
前提条件
方差分析的前提条件包括各组数 据的独立性、正态性和方差齐性。
适用范围 适用于科研、企事业单位的数据 分析。
R在统计整理中的应用
总结词
R是一款开源的统计分析软件，具有强大的统计计算和图形展示功能。
详细描述
R拥有丰富的统计分析包和函数库，支持各种统计分析方法，如回归 分析、聚类分析、主成分分析等，能够绘制各种统计图形。
适用范围
适用于需要进行复杂统计分析的场景。
操作难度
相对较高，需要一定的编程基础和统计学知识。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
标准差
方差的平方根，也是表示 数据离散程度的量。
变异系数
标准差与均值的比值，用 于消除数据规模的影响， 更好地比较不同数据的离 散程度。
偏度、峰度、四分位数
偏度
四分位数
描述数据分布对称性的量，正偏表示 数据向右偏移，负偏表示数据向左偏 移。
将数据分为四个等份，分别对应于下 四分位数、中位数、上四分位数和上 上四分位数。
保证统计资料的科学性。
及时性原则
及时对调查资料进行整理，保 证统计资料的时效性。
完整性原则
对调查资料进行全面、完整的 整理，避免遗漏和缺失。
02 数据收集与整理
数据来源与收集方法
调查问卷
通过设计问卷，向目标人群发放 并收集数据。
数据库
利用现有数据库，从中提取相关 数据。
显著性水平是用来判断假设是否成立的概率标准，临界值 则是用来判断数据是否拒通过比较不同组数据 的均值是否存在显著差异来判断 因素对数据的影响，常用的方法 有单因素方差分析、多因素方差
分析和协方差分析。
前提条件
方差分析的前提条件包括各组数 据的独立性、正态性和方差齐性。
适用范围 适用于科研、企事业单位的数据 分析。
R在统计整理中的应用
总结词
R是一款开源的统计分析软件，具有强大的统计计算和图形展示功能。
详细描述
R拥有丰富的统计分析包和函数库，支持各种统计分析方法，如回归 分析、聚类分析、主成分分析等，能够绘制各种统计图形。
适用范围
适用于需要进行复杂统计分析的场景。
操作难度
相对较高，需要一定的编程基础和统计学知识。
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标准差
方差的平方根，也是表示 数据离散程度的量。
变异系数
标准差与均值的比值，用 于消除数据规模的影响， 更好地比较不同数据的离 散程度。
偏度、峰度、四分位数
偏度
四分位数
描述数据分布对称性的量，正偏表示 数据向右偏移，负偏表示数据向左偏 移。
将数据分为四个等份，分别对应于下 四分位数、中位数、上四分位数和上 上四分位数。
保证统计资料的科学性。
及时性原则
及时对调查资料进行整理，保 证统计资料的时效性。
完整性原则
对调查资料进行全面、完整的 整理，避免遗漏和缺失。
02 数据收集与整理
数据来源与收集方法
调查问卷
通过设计问卷，向目标人群发放 并收集数据。
数据库
利用现有数据库，从中提取相关 数据。
第三章数据的特征量及统计分析
X g 10
几何平均数的应用
lg பைடு நூலகம் ( ) N
——计算入学人数增加率、学校经费增加率、阅读能力提高 率等。
例：某市6年中小学教师的学历达标率分别为40%、52%、65%、 72%、78%、86%，计算该市小学教师6年学历平均达标率。
解：
lg 0.40 lg 0.52 lg 0.65 lg 0.72 lg 0.78 lg 0.86 lg G 0.1975 6
2、四分位距（ QD）——内距或四分位差
四分位数：把所有数据由小到大排列并分成四等份，处于三 个分割点位置的数值就是四分位数。 分别记为： • 第一四分位数 (Q1)，即第25百分位数（ P25 ），又称“较 小四分位数” 。 • 第二四分位数 (Q2)，即第50百分位数（ P50 ），又称“中 位数” 。 • 第三四分位数 (Q3)，即第75百分位数（ P75 ），又称“较 大四分位数” 。 • 四分位距（QD）=(Q3-Q1)/2
大样本标准差：s 小样本标准差：s
X
2
N
频数分布表计算标准差：
X
2
X
2
X
n
1 N
N
f i(mi X )2
X
n 1
f i mi2
(
f i mi N
)2
标准差的性质
（1）标准差的大小受变量影响，如变量间变异大， 求得的标准差也大，反之则小。 （2）计算时，各变量同时加上或减去一个常数，其数值 不变 （3）各变量同时乘以或除以一个常数a，所得标准差是原 来标准差的a倍或1/a倍。
2.几何平均数
——N个数据连乘积的N次方根，符号为
数据的收集与整理.ppt
3. 在决定2000年悉尼奥运会开幕日时，澳大利亚气象家对两个候选日 100年来年气象情况进行了统计：在这100个9月10日有14天晴好，86 天下雨；在这100个9月15日有78天晴好，22天下雨，请根据上述数 据完成下表：
100个9月10日
100个9月15日
天数 占总天数的百 天数 占总天数的
2.整理数据的方法有分类、排序、分组、编 码等；
3.对数据进行收集和整理，有助于我们掌握 更多的信息，作出更明智的决策和判断。
数据处理的基本过程是怎样的？
数据处理的基本过程是:收集、整理、描述和分 析数据。
数据收集的过程一般包括： 明确调查对象 确定调查对象 选择调查方法 展开调查 记录结果 得出结论
动物编号 动物名称
1
大熊猫
2
滇金丝猴
3
藏羚羊
4
丹顶鹤
5
遗鸥
6
亚洲象
合计
划记
江南镇窄溪中心学校
人数
百分比
问一问
为了更直观的看出统计表格中的 信息,还可以画出条形图和扇形 图来描述数据.P156的图4.1-2你 能看懂吗?
江南镇窄溪中心学校
练一练
你会看扇形图吗?某 校七年级有学生400 人,从图中可以看出
成绩优秀的学生有
几个?不及格的学生 有几个?
30%
良好
17%
40%
及格
优秀
不及格
江南镇窄溪中心学校
如果我们要了解本班20名同学的指距情况，应该通过什么 途径得到相关数据？
请每位同学测量自己的指距（单位：cm ） 保留一位小数 •根据测量的结果，完成下列问题。 •指距在17cm以上的男、女生各占百分之几？ •指距在18cm以上的男生比女生多（少）百分之几？ •你们是怎么样完成上二个问题的？
《数据的收集和整理》ppt课件
•
2.“文学应该预见未来，用自己那最 鼓舞人 心的成 果跑在 人民的 前面， 就像它 是在拖 着生活 向前迈 进似的 。”然 而，在 “过度 商业化 ”的潮 流中， 文学逐 渐迷失 方向， 主动弃 置精神 属性。 一些写 作者为 迎合低 级趣味 ，不断 制造各 种刺激 感官的 垃圾文 字作品 。
•
3.数学作为人类文化组成部分的另一 个特点 ，是它 不断追 求最简 单的、 最深层 次的、 超出人 类感官 所及的 宇宙之 根本。 所有这 些研究 都是在 极抽象 的形式 下进行 的。这 是一种 化繁为 简以求 统一的 过程。
•
不过，“德”既有跨越时空的通达一 面，往 往又是 与时俱 进、随 地而异 的。能 历久不 衰而长 传的道 德典范 不多， 因“立 德”而 青史留 名的例 子也很 少。加 以中国 历代皇 帝都想 要作之 君作之 师，所 以士人 自然也 多朝立 功立言 的方向 努力。 大体上 ，真能 两者兼 具的读 书人， 重立功 仍胜于 立言。
•
6强 调 “ 道 ” 和“人 ”之间 不可分 割、相 互联系 的重要 涵义之 一，是 肯定道 所具有 的各种 意义唯 有通过 人自身 的知和 行、认 识世界 和改变 世界的 过程， 才能呈 现出来 。正如 深山中 的花自 开自落 ，并无 美或不 美的问 题，只 有在人 的审美 活动中 ，它的 审美意 义才得 到呈现 。
第五单元 数据的收集与整理 第 1 课时 数据的收集与整理
1. 某网站对五福娃受网友的喜爱程度进行了调查，有 14万5964人参与投票。网站对网友对吉祥物喜爱情况的具 体数据进行了整理，公布了统计结果：
吉祥物名称 福娃熊猫晶晶 福娃火炬欢欢 福娃藏羚羊迎迎
福娃鱼贝贝 福娃金燕妮妮
喜爱人数 38881 37255 23850 23735 22243
统计数据的整理及其显示(ppt-107页)(共106张PPT)全篇
2、统计分组的原则
穷尽原则
互斥原则
注意：统计分组是对总体认识深化的手段，它是一切统计研究的基 础，应用于统计工作的全过程，是统计研究的基本方法。
⑴ 类型分组
揭露社会经济现象的类型，反映各类型的特点。
例
单位：亿元
类 型 1999年 2000年 2001年 2002年
农业 14 106.2 13 873.6 14 462.8 14 931.5
审核
对第二手数据： 完整性： 准确性： 适用性：数据的来源、口径以及
有关背景资料； 时效性：尽可能使用最新的数据。
（2）数据筛选
当数据中的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合 调查的要求而又无法弥补时，需要对数据进行筛选。
数据筛选的内容：
▪ 将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除；
例如：企业按人数分组
499及以下
500 ～ 999
1000 ～ 2999 3000及以上
工人按工资分组
600 ～ 700 700 ～ 800 800 ～ 1200
1200 ～ 1500
适用条件： 它适用于变量值变化范围较大、不同变量值个数
较多的离散型变量及连续型变量的场合。
注意：连续型变量的数值不能一一列举，故
例如：按以五分制计分的成绩对全班100名学生进行分组，宜单 变量数列；按以百分制计分的成绩对全班100名学生进行分组 ，宜组距式数列；
1. 定类数据的排序
▪ 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
2. 定距和定比数据的排序
递递增增排排序序：后设可一表组示数为据：为X(1X)1<，X(X2)2<，……<X，(NX) N， 递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)
穷尽原则
互斥原则
注意：统计分组是对总体认识深化的手段，它是一切统计研究的基 础，应用于统计工作的全过程，是统计研究的基本方法。
⑴ 类型分组
揭露社会经济现象的类型，反映各类型的特点。
例
单位：亿元
类 型 1999年 2000年 2001年 2002年
农业 14 106.2 13 873.6 14 462.8 14 931.5
审核
对第二手数据： 完整性： 准确性： 适用性：数据的来源、口径以及
有关背景资料； 时效性：尽可能使用最新的数据。
（2）数据筛选
当数据中的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合 调查的要求而又无法弥补时，需要对数据进行筛选。
数据筛选的内容：
▪ 将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除；
例如：企业按人数分组
499及以下
500 ～ 999
1000 ～ 2999 3000及以上
工人按工资分组
600 ～ 700 700 ～ 800 800 ～ 1200
1200 ～ 1500
适用条件： 它适用于变量值变化范围较大、不同变量值个数
较多的离散型变量及连续型变量的场合。
注意：连续型变量的数值不能一一列举，故
例如：按以五分制计分的成绩对全班100名学生进行分组，宜单 变量数列；按以百分制计分的成绩对全班100名学生进行分组 ，宜组距式数列；
1. 定类数据的排序
▪ 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
2. 定距和定比数据的排序
递递增增排排序序：后设可一表组示数为据：为X(1X)1<，X(X2)2<，……<X，(NX) N， 递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)
数据资料的整理与分析
精选2021版课件
19
3.分组的方法
（1）按标准的特征分组
根据分组标准的特征不同，可划分为按品质标准分组和按 数量标准分组。
按品质标准分组，其品质标准是反映事物属性的标志。按品 质标准可以把总体单位划分为若干类型，如人口可按性别、 职业等划分。
按数量标准分组，是按照某一标准的不同数量，将总体单位 划分若干组。分组标准的数量可以是绝对值，如职工人数、 固定资产等；也可以是相对值，如资金利润率等。分组的形 式可以是单项式，如按家庭人口数划分居民的家庭；更多的 情况是采用组距式，如将营业额分成若干组，划分企业及其 它经济指标。选择数量标准分组，重要的是通过数量差异反 映出各组不同的性质。
那么，面对大量的定性数据，一般应该如何处理 呢？
精选2021版课件
3
一、数据资料的整理
（一）数据资料整理概述
1.定义
数据资料的整理是根据市场分析研究的需要， 对市场调查获得的大量原始资料进行审核、 分组、汇总、列表，或对二手资料进行再加 工的工作过程。
数据资料的搜集提供原材料，数据资料的整 理提供初级产品，数据资料的分析提供最终 产品。
（2）选择反映事物本质的标准。例如，为反映 家庭富裕程度，如表1和表2所示。表2更能反映 家庭的富裕程度。
精选2021版课件
16
每户收入（元）
600以下 600—900 900—1200 1200以上
合计
户数（户）
110 450 395 245
1200
每户平均每人的收入（元）
200以下 200—400 400—600 600以上
销售 增长
商品特点
行
总
日用品 耐用品 食品 计
速度慢 45
试验资料整理与特征数
对于变量较小，且变异范围不大的样本，以每
一变量划分一组。 表2-3 100只来亨鸡每月产蛋数的次数分布表 每月产蛋数/枚 11 次数 2 频数 0.02 累积频率 0.02
12
13 14 15 16 17
7
19 35 21 11 5
0.07
0.19 0.35 0.21 0.11 0.05
0.09
2)顺序抽样（ordinal sampling）
是按某种既定顺序从总体（有限总体）中抽取一 定数量的个体构成样本。也称为等距抽样、系统 抽样、机械抽样。
3）典型抽样（typical sampling）
根据初步资料或经验判断，有意识、有目的地选 取一个典型群体作为代表（即样本）进行调查记 载，以估计整个总体。
0.28 0.63 0.84 0.95 1.00
对于变量较大，且变异范围较大的样本，以5个变量值分为一组。
2、计量资料的整理
采用组距式分组法：分组时先确定全距、组数、 组距、各组上下限，然后按观测值的大小进行 归组。
例2.4 调查了150尾鲢鱼的体长（cm）资料，其结果 列于下表
（1）计算全距 全距（range）（或极 差）：样本数据资料中最 大观测值与最小观测值的 差值。 （2）确定组数和组距 组数（number of classes）的划分参照表26。
样本方差S2 为：
∑(x-
)2
S2=
n-1 ∑(x- μ)2
N
总体方差σ2为
：
σ2 =
n-1为自由度（degree of freedom,df）；N为有限总体容量； S2是σ2的最好估计值。
（三）标准差（standard deviation）
《数据的收集》数据的收集与整理PPT优秀课件
人 数
百 分 比
1 2
（来自《点拨》）
知2－讲
总结
设计调查问卷要根据调查的需要和要求进行设计，如 果考虑不周，有的数据了解不到，调查的结果就不具备代 表性．因此设计调查问卷时要进行周密的考虑．一份调查 问卷的设计包括问题的设计和答案的设计： (1)问题的设计要求：①表述要清楚；②表述要简单明了； ③一个问题只能包含一个内容；④易于回答． (2)答案的设计：①答案要不同；②答案要涉及各种情况．
（来自《典中点》）
知识点 3 数据的表示
知3－讲
在收集整理数据的统计表中，“划记”的主要 作用是记录数据，然后根据“划记”的笔画数出数 据．计算“百分比”的公式是：该类数据除以调查 总数据的商再乘以100%.
知3－练
1 关于“记录收集数据”的下列说法中正确的是( D ) A．只能用画正字的方法记录 B．只能用统计图记录 C．只能用表格记录 D．可用画正字、表格或统计图记录
知1－讲
例1 调查下列问题，选择哪些收集数据的方法 比较恰当？ (1)长江某段水域的水污染情况； (2)2015年央视春节联欢晚会的收视率； (3)你班谁最适合当数学课代表．
导引：选择收集数据的方法主要掌握两点：一要 简便易行；二要真实、全面．
知1－讲
解：(1)因为调查的是长江某段水域的水污染情况， 所以可采用实地调查法．
你认为班长在调查过程中的失误是( A )
A．没有明确调查问题
B．没有规定调查方法
C．没有确定对象
D．没有展开调查
（来自《典中点》）
知2－练
3 在设计调查问卷时，下面的提问比较恰当 的是( D ) A．我认为猫是一种很可爱的动物 B．难道你不认为科幻片比武打片更有意思 C．你给我回答到底喜不喜欢猫呢 D．请问你家有哪些使用电池的电器
数据资料的整理专题培训(ppt 48页)
☞
第四步，输入数据区域及系列
源数据区域 系列产生在“列”
第五步，输入图表选项，完成
☞
第六步，完成图表
2.利用函数MINX求出数据中的最小值。 MIN（A2:J21）=11.6
3.求全距。 全距=最大值-最小值=106.9
第三步，定组数及组距，组限、组中值
1.根据全距106.9以及样本含量（200）， 定组数为10组。
2.求出组距。 组距=全距÷组数=10.69，为设定方便，定为11。 3.求组限。
三、常用统计图表
❖ 统计表
1.如何实现三线表格
选中表格，点右键， 选择“边框和填充”
左键复选，使表格中上下线去掉
复选，去掉，确定即可
点右键， 选中边框 和填充
三、常用统计图表
❖ 统计表
2.如何实现复杂的表头
选中要合并的单元格，右键， 选择“合并单元格”
选中两 格，右 键，合 并单元 格
边框处理后
第四步，选定数据区域
原始数据区域 分组数据所在区域
选定需要的选项
结果输出区域， 选定该工作表上 任一空白单元格
第五步，得出结果
二、计量资料的整理与分组
组距式分组法
全距
组数
组距
组限及组中值
次数分布图
分组整理
第一步，输入数据，如下表
第二步，求全距
1.利用函数MAX求出数据中的最大值。 MAX.00% 100.00% 50.00% 0.00%
作业
❖ 下载作业方法： 桌面→本系资源→教师数据发布→孙攀峰→上
机作业1 →第二章练习题1.exl →下载到桌面上，并 以自己姓名重命名该文件，如命名为“孙攀峰.exl”。
❖ 上交作业方法： 桌面→本系资源→交作业处 →孙攀峰学生作业
第四步，输入数据区域及系列
源数据区域 系列产生在“列”
第五步，输入图表选项，完成
☞
第六步，完成图表
2.利用函数MINX求出数据中的最小值。 MIN（A2:J21）=11.6
3.求全距。 全距=最大值-最小值=106.9
第三步，定组数及组距，组限、组中值
1.根据全距106.9以及样本含量（200）， 定组数为10组。
2.求出组距。 组距=全距÷组数=10.69，为设定方便，定为11。 3.求组限。
三、常用统计图表
❖ 统计表
1.如何实现三线表格
选中表格，点右键， 选择“边框和填充”
左键复选，使表格中上下线去掉
复选，去掉，确定即可
点右键， 选中边框 和填充
三、常用统计图表
❖ 统计表
2.如何实现复杂的表头
选中要合并的单元格，右键， 选择“合并单元格”
选中两 格，右 键，合 并单元 格
边框处理后
第四步，选定数据区域
原始数据区域 分组数据所在区域
选定需要的选项
结果输出区域， 选定该工作表上 任一空白单元格
第五步，得出结果
二、计量资料的整理与分组
组距式分组法
全距
组数
组距
组限及组中值
次数分布图
分组整理
第一步，输入数据，如下表
第二步，求全距
1.利用函数MAX求出数据中的最大值。 MAX.00% 100.00% 50.00% 0.00%
作业
❖ 下载作业方法： 桌面→本系资源→教师数据发布→孙攀峰→上
机作业1 →第二章练习题1.exl →下载到桌面上，并 以自己姓名重命名该文件，如命名为“孙攀峰.exl”。
❖ 上交作业方法： 桌面→本系资源→交作业处 →孙攀峰学生作业
田间试验与统计分析第二章试验数据收集、整理与特征数
田间试验与统计分 析第二章试验数据 收集、整理与特征 数
目录
• 试验数据收集 • 试验数据整理 • 试验数据特征数 • 试验数据可视化 • 试验数据质量评估
01
CATALOGUE
试验数据收集
数据收集方法
观察法
通过观察记录试验对象的表现和反应，适用 于记录生长情况、病虫害症状等。
实验法
通过控制试验条件来获取数据，适用于探究 不同处理对试验结果的影响。
SPSS
专业的统计分析软件，可用于数据的整理、描 述性分析、高级统计分析等。
Python
编程语言，可用于数据的处理、清洗、分析和可视化等。
03
CATALOGUE
试验数据特征数
平均数
平均数
计算方法
表示一组数据的总体“平均水平”的统计 量。
将一组数据加起来后除以数据的个数。
类型
用途
算术平均数、几何平均数、调和平均数等 。
保护受试者的权益，遵循伦理原则和 法律法规。
合理利用资源
合理安排人力、物力和财力，提高数 据收集效率。
数据收集工具纸质记录工具如笔来自本、表格等，适用于现 场实时记录。
电子记录工具
如平板电脑、手机等，便于存 储、整理和传输数据。
测量仪器和工具
如温度计、湿度计、天平等， 用于测量和记录试验数据。
数据处理软件
记录
详细记录异常值的处理方法和结果，以便后 续分析和解释。
数据缺失值处理
处理
根据实际情况，对缺失值进行填充、删除或 保留等处理。
识别
通过统计检验、专业知识和经验，识别出缺 失值。
记录
详细记录缺失值的处理方法和结果，以便后 续分析和解释。
THANKS
目录
• 试验数据收集 • 试验数据整理 • 试验数据特征数 • 试验数据可视化 • 试验数据质量评估
01
CATALOGUE
试验数据收集
数据收集方法
观察法
通过观察记录试验对象的表现和反应，适用 于记录生长情况、病虫害症状等。
实验法
通过控制试验条件来获取数据，适用于探究 不同处理对试验结果的影响。
SPSS
专业的统计分析软件，可用于数据的整理、描 述性分析、高级统计分析等。
Python
编程语言，可用于数据的处理、清洗、分析和可视化等。
03
CATALOGUE
试验数据特征数
平均数
平均数
计算方法
表示一组数据的总体“平均水平”的统计 量。
将一组数据加起来后除以数据的个数。
类型
用途
算术平均数、几何平均数、调和平均数等 。
保护受试者的权益，遵循伦理原则和 法律法规。
合理利用资源
合理安排人力、物力和财力，提高数 据收集效率。
数据收集工具纸质记录工具如笔来自本、表格等，适用于现 场实时记录。
电子记录工具
如平板电脑、手机等，便于存 储、整理和传输数据。
测量仪器和工具
如温度计、湿度计、天平等， 用于测量和记录试验数据。
数据处理软件
记录
详细记录异常值的处理方法和结果，以便后 续分析和解释。
数据缺失值处理
处理
根据实际情况，对缺失值进行填充、删除或 保留等处理。
识别
通过统计检验、专业知识和经验，识别出缺 失值。
记录
详细记录缺失值的处理方法和结果，以便后 续分析和解释。
THANKS
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样本容量：样本中所包含的个体数目叫 样本容量或大小(sample size)，样本 容量常记为n。通常把n≤30的样本叫小 样本，n >30的样本叫大样本。 试验研究的目的：了解总体，然而能观 测到的却是样本，通过样本来推断总体 是统计分析的基本特点。
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大的可靠性 出
1.2 参数与统计量
为了表示总体和样本的数量特征，需要计算
特征数。
参数：由总体计算的特征数叫参数
(parameter)；常用希腊字母表示参数，例如 用μ表示总体平均数，用σ表示总体标准差；
统计量：由样本计算的特征数叫统计量
1.3 准确性与精确性
准确性(accuracy)也叫准确度，指观 测值与其真值的接近程度。设某一试验指标 或性状的真值为μ，观测值为 x，若 x与μ
相差的绝对值|x－μ|越小， 则观测值x的
准确性越高； 反之则低。
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精确性(precision)也叫精确度，指同一试验 指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。若观测
三种不同类型的资料相互间是有区别的， 但有时可根据研究的目的和统计方法的要求将 一种类型资料转化成另一种类型的资料。
例如，酸奶中的乳杆菌总数得到的资料属 于计数资料，根据化验的目的，可按乳杆菌总 数正常或不正常分为两组，清点各组的次数， 计数资料就转化为质量性状次数资料；如果按 乳杆菌总数过高、正常、过低分为三组 ，清 点各组次数 ，就转化成了半定量资料 。
(staistic)。常用拉丁字母表示统计量，例如用 x
表 示样本平均数，用s表示样本标准差，用R表
示极差。
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总体
为了了解总体分布、特征
抽样
样本
参数 μ σ σ2
构造
推断、估计 统计量
平均数
x
标准差
s
方差
s2
极差
R
总体参数由相应的统计量来估计，例如
用 x 估计μ，用S估计σ等。
2.2.1 统计次数法
在一定的总体或样本中，根据某一质量性 状的类别统计其次数，以次数作为质量性状的 数据。例如，苹果中全红果个数与半红果个数。
由质量性状数量化而得来的资料又叫 次数 资料。
2.2.2评分法
对某一质量性状 ， 因其类别不同，分别给 予评分。例如，分析面包的质量，可以按照国际 面包评分细则进行打分，综合评价面包质量。新 产品开发中的评价打分等等。
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2.3 半定量（等级）资料
半定量或等级资料(semi-quantitative or ranked data)是指将观察单位按所考察 的性状或指标的等级顺序分组，然后清点各组 观察单位的次数而得的资料。这类资料既有次 数资料的特点，又有程度或量的不同。如某种 果实的褐变程度是视果实变色面积将其分组， 然后统计各级别果数。
值彼此接近，即任意二个观测值xi 、xj 相差的绝对 值|xi －xj |越小，则观测值精确性越高；反之则低。
准确性、精确性的意义见图2-1。
图2-1 准确性与精确性的关系示意图 上一张 下一张 主 页 退 出
2 统计资料的分类
正确地进行试验数据资料的分类是统计 资料整理的前提。在调查或试验中，由观察、 测量所得的数据资料按其性质的不同，一般 可以分为数量性状资料、 质量性状资料和 半定量（等级）资料三大类。
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2.1.1 计量资料
用测量方式获得的数量性状资料，即用 度、量、衡等计量工具直接测定获得的数 量性状资料。其数据是用长度、容积、重 量等来表示。这种资料的各个观测值不一 定是整数，两个相邻的整数间可以有带小 数的任何数值出现，其小数位数的多少由 度量工具的精度而定 ， 它们之间的变 异是连续性的。因此，计量资料也称为连 续性变异资料。
为了能可靠地从样本来推断总体，要求 样本具有一定的含量和代表性。
如何获取有代表性的样本？采用随机抽 取。
所谓随机抽取(random sampling) 是指总体中的每一个个体都有同等的机会被 抽取到样本中。
样本毕竟只是总体的一部分，尽管样本
具有一定的含量也具有代表性，通过样本来
推断总体也不可能是百分之百的正确。有很
2.2 质量性状资料
质量性状(qualitative character)是指能 观察到而不能直接测量的，只能用文字来描述其 特征的性状，如食品颜色、 风味等等。这类性状 本身不能直接用数值表示，要获得这类性状的数 据资料，须对其观察结果作数量化处理，其方法 有以下两种：
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3 数据资料的整理
3.1
未整理的资料为原始资料，是零星的、孤立的和杂乱无章，无规律可 循，通过科学的整理和分析，可发现其规律性，揭示事物内在本质。
数据资料的检查与核对
目的：在于确保原始资料的完整性和正确性。
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2.1.2 计数资料
指用计数方式获得的数量性状资 料。在这类资料中，它的各个观察值 只能以整数表示，在两个相邻整数间 不得有任何带小数的数值出现。这些 观察值只能以整数来表示，各观察值 是不连续的，因此该类资料也称为不 连续性变异资料或间断性变异资料。
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2 数据资料的整理与特征数
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1 数理统计中的常用术语
1.1 总体与样本
总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体 (population)； 个体：总体中的每一个研究单位称为个体 (individual)； 样本： 依据一定方法由总体中抽取部分个体所组成的 集合称为样本(sample)； 有限总体：含有有限个个体的总体称为有限总体； 无限总体：包含有无限多个个体的总体称为无限总体；
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2.1 数量性状资料
数量性状(quantitative character)是指能 够以测量、计量或计数的方式表示其特征的性状 。 观察测定数量性状而获得的数据就是数量性状资料
数量性状资料的获得有测量和计数两种方式 ， 因而数量性状资料 又分为计量资料和计数资料两种。
样本容量：样本中所包含的个体数目叫 样本容量或大小(sample size)，样本 容量常记为n。通常把n≤30的样本叫小 样本，n >30的样本叫大样本。 试验研究的目的：了解总体，然而能观 测到的却是样本，通过样本来推断总体 是统计分析的基本特点。
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1.2 参数与统计量
为了表示总体和样本的数量特征，需要计算
特征数。
参数：由总体计算的特征数叫参数
(parameter)；常用希腊字母表示参数，例如 用μ表示总体平均数，用σ表示总体标准差；
统计量：由样本计算的特征数叫统计量
1.3 准确性与精确性
准确性(accuracy)也叫准确度，指观 测值与其真值的接近程度。设某一试验指标 或性状的真值为μ，观测值为 x，若 x与μ
相差的绝对值|x－μ|越小， 则观测值x的
准确性越高； 反之则低。
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精确性(precision)也叫精确度，指同一试验 指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。若观测
三种不同类型的资料相互间是有区别的， 但有时可根据研究的目的和统计方法的要求将 一种类型资料转化成另一种类型的资料。
例如，酸奶中的乳杆菌总数得到的资料属 于计数资料，根据化验的目的，可按乳杆菌总 数正常或不正常分为两组，清点各组的次数， 计数资料就转化为质量性状次数资料；如果按 乳杆菌总数过高、正常、过低分为三组 ，清 点各组次数 ，就转化成了半定量资料 。
(staistic)。常用拉丁字母表示统计量，例如用 x
表 示样本平均数，用s表示样本标准差，用R表
示极差。
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总体
为了了解总体分布、特征
抽样
样本
参数 μ σ σ2
构造
推断、估计 统计量
平均数
x
标准差
s
方差
s2
极差
R
总体参数由相应的统计量来估计，例如
用 x 估计μ，用S估计σ等。
2.2.1 统计次数法
在一定的总体或样本中，根据某一质量性 状的类别统计其次数，以次数作为质量性状的 数据。例如，苹果中全红果个数与半红果个数。
由质量性状数量化而得来的资料又叫 次数 资料。
2.2.2评分法
对某一质量性状 ， 因其类别不同，分别给 予评分。例如，分析面包的质量，可以按照国际 面包评分细则进行打分，综合评价面包质量。新 产品开发中的评价打分等等。
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2.3 半定量（等级）资料
半定量或等级资料(semi-quantitative or ranked data)是指将观察单位按所考察 的性状或指标的等级顺序分组，然后清点各组 观察单位的次数而得的资料。这类资料既有次 数资料的特点，又有程度或量的不同。如某种 果实的褐变程度是视果实变色面积将其分组， 然后统计各级别果数。
值彼此接近，即任意二个观测值xi 、xj 相差的绝对 值|xi －xj |越小，则观测值精确性越高；反之则低。
准确性、精确性的意义见图2-1。
图2-1 准确性与精确性的关系示意图 上一张 下一张 主 页 退 出
2 统计资料的分类
正确地进行试验数据资料的分类是统计 资料整理的前提。在调查或试验中，由观察、 测量所得的数据资料按其性质的不同，一般 可以分为数量性状资料、 质量性状资料和 半定量（等级）资料三大类。
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2.1.1 计量资料
用测量方式获得的数量性状资料，即用 度、量、衡等计量工具直接测定获得的数 量性状资料。其数据是用长度、容积、重 量等来表示。这种资料的各个观测值不一 定是整数，两个相邻的整数间可以有带小 数的任何数值出现，其小数位数的多少由 度量工具的精度而定 ， 它们之间的变 异是连续性的。因此，计量资料也称为连 续性变异资料。
为了能可靠地从样本来推断总体，要求 样本具有一定的含量和代表性。
如何获取有代表性的样本？采用随机抽 取。
所谓随机抽取(random sampling) 是指总体中的每一个个体都有同等的机会被 抽取到样本中。
样本毕竟只是总体的一部分，尽管样本
具有一定的含量也具有代表性，通过样本来
推断总体也不可能是百分之百的正确。有很
2.2 质量性状资料
质量性状(qualitative character)是指能 观察到而不能直接测量的，只能用文字来描述其 特征的性状，如食品颜色、 风味等等。这类性状 本身不能直接用数值表示，要获得这类性状的数 据资料，须对其观察结果作数量化处理，其方法 有以下两种：
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3 数据资料的整理
3.1
未整理的资料为原始资料，是零星的、孤立的和杂乱无章，无规律可 循，通过科学的整理和分析，可发现其规律性，揭示事物内在本质。
数据资料的检查与核对
目的：在于确保原始资料的完整性和正确性。
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2.1.2 计数资料
指用计数方式获得的数量性状资 料。在这类资料中，它的各个观察值 只能以整数表示，在两个相邻整数间 不得有任何带小数的数值出现。这些 观察值只能以整数来表示，各观察值 是不连续的，因此该类资料也称为不 连续性变异资料或间断性变异资料。
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2 数据资料的整理与特征数
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1 数理统计中的常用术语
1.1 总体与样本
总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体 (population)； 个体：总体中的每一个研究单位称为个体 (individual)； 样本： 依据一定方法由总体中抽取部分个体所组成的 集合称为样本(sample)； 有限总体：含有有限个个体的总体称为有限总体； 无限总体：包含有无限多个个体的总体称为无限总体；
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2.1 数量性状资料
数量性状(quantitative character)是指能 够以测量、计量或计数的方式表示其特征的性状 。 观察测定数量性状而获得的数据就是数量性状资料
数量性状资料的获得有测量和计数两种方式 ， 因而数量性状资料 又分为计量资料和计数资料两种。