统计学数据的整理和展示

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统计学第2章 统计数据的搜集、整理和显示

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

统计学 数据的整理及图表展示

统计学 数据的整理及图表展示
(上下组限重叠)
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
频数(人)
频率(%)
105~110
3
6
110~115
5
10
115~120
8
16
120~125
14
28
125~130
10
20
130~135
6
12
135~140
4
8
合计
50
100
等距分组表
(使用开口组)
表3-7 某车间50名工人日加工零件数分组表
1.非常不满意;
2.不满意;
3.一般;
4.满意;
5.非常满意。
甲城市家庭对住房状况评价的频数分布
甲城市
回答类别
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) (%)
非常不满意 24
8
24 8.0 300 100.0
不满意
108 36 132 44.0 276 92
条形图
条形图是用宽度相同的条形的高度 或长短来表示数据多少的图形
★ 各类别可以放在纵轴,称为条形图,也 可以放在横轴,称为柱形图
★ 对比条形图(复式条形图): 显示分类 变量在不同时间或不同空间上的差异或 变化
其他广告 招生招聘广告
房地产广告 金融广告 服务广告 商品广告
0
5 8 9 9
10
条形图
按零件数分组
频数(人)
频率(%)
110以下
3
6
110~115
5
10
115~120
8
16

统计学第3章统计数据整理与显示

统计学第3章统计数据整理与显示
第三章
2013-11-21
本 章 内 容
第一节 统计数据整理概述 第二节 统计分组与频数分布数列
第三节 统计数据的显示
第四节
2013-11-21
EXCEL在数据整理应用示例
第一节 统计数据整理概述
一、统计数据整理的含义与要求
二、统计数据整理的步骤
三、统计数据的预处理
2013-11-21
一、统计数据整理的含义与要求
个体企业 其它企业
70~80分 (中等) 80~90分 (良好) 90~100分(优秀)
2013-11-21
统计分组是在总体内部进行的一种定性分类,把 总体划分为一个个性质不同,范围更小的总体。
统计分组有两个方面的含义,即:
是“分” 即将总体区分为性质 不同的若干组成部分
统计 分组
是“合” 即将性质相同的总 体单位合为一组
每一组中的最大变量值称为上限,每组最小变量值
称为下限。
重叠组限 在统计时 遵循“上 限不在内” 的原则。
工人按工资分组:
600 700 800 1200 ~ 700 ~ 800 ~ 1200 ~ 1500
企业按人数分组:
1 ~ 499 500 ~ 999 1000 ~ 2999 3000 ~ 3499
(4)按数量标志分组
数量标志分组,即变量分组。 例如, 按考分分组(分) 60以下 用数量来 60 ~ 70 表示各组 70 ~ 80 性质上的 80 ~ 90 差别 90 ~ 100 注意:第一,明确分组的目的,. 即通过数量的变化来区 分各组质的差别,而不是单纯的数量差别。 第二,采用适当的分组形式, 即要以什么样的数量作 为划分标准。是单项式或是组距式?如果是组距式分
2013-11-21

统计学 第二章 统计数据的搜集、整理和显示

统计学 第二章 统计数据的搜集、整理和显示

(二)实验方式
所谓实验方式,就是运用自然科学的试验 法,通过观测人为安排条件下试验产生的各种 结果并加以记录的方式来获取数据,或通过人 为安排条件下的试验来探求某个或某些因素对 所研究事物的数量影响程度和作用方式,凭借 实验结果来揭示所考察因素与所研究事物之间 的数量因果关系。
1、实验的原则
运用实验方式需要遵循下列两个原则:均衡分散
1、普查
普查是根据特定的统计研究目的而专门组织的 一次性的全面调查,用以收集所研究现象总体的全 面资料(即总体中的所有个体都是观测单位)。 普查的组织方式一般有两种:一是建立专门的 普查机构,配备一定数量的普查人员,对观测单位 直接进行登记。如我国历次的人口普查等。二是利 用观测单位的原始记录和核算资料,颁发调查表, 由观测单位按要求填报。如物资库存普查等。
重点调查的单位可以是一些企业、行业、 也可以是一些地区、城市。此种调查方式的优点是, 所投入的人力、物力少,而又较快地搜集到统计 信息资料。一般来讲,在调查任务只要求掌握基 本情况,而部分单位又能比较集中反映研究项目 和指标时,就可以采用重点调查。
在下列问题中为了得到数据,采用什么调查? • 为了买校服,了解每个学生衣服的尺寸。 • 商检人员在某超市检查出售的饮料的合格率。 • 对占全市工业总产值五分之一的六个大型企 业进行调查,以了解全市工业总产值的基本 情况。
观测性误差
数 据 收 集 误 差
也叫登记性误差或调查性误差,它 是在调查观测的各个环节因工作粗 心或被观测者不愿很好配合而造成 的所收集数据与实际情况不符的误 差,包括计量错误、记录错误、计 算错误、抄写错误、汇总错误、计 算机输入误差等工作误差,以及被 调查者不愿或难以提供真实情况的 误差,有时还存在调查人员弄虚作 假的误差和各种人为因素干扰的误 差。 这部分误差通常是人为造成的,通 过对统计调查资料的严密审核,是 可以发现并加以更正的。观测性误 差则可能存在于任何统计调查。 因样本不能完全代表总体而产生 的估计结果与总体真实数量特征 不符的误差。根据样本不能完全 代表总体的原因不同,代表性误 差又分为系统性代表性误差和偶 然性代表性误差两种。

统计学原理 第三章 数据整理与显示

统计学原理 第三章 数据整理与显示

4.数量(变量)分组
如,企业按产值分组
按数量标志进行的分组。
100万元以下 100 ~ 500 500 ~ 1000 1000万元以上
单项式分组 数量(变量)分组 组距式分组
单项式分组: 在变量分组中, 一个组只有一个变量值。
如,居民家庭按子女数分组: 0 1 2 3 单项式分组适用于变量值变化范围不大、不同变量值个数 较少的离散型变量的场合。
10
22
20
22
30
27
主要步骤:数据------数据透视表------布局
EXCELL应用:单项式分组及汇总 日产量 22 23 24 25 26 工人人数 6 8 10 1 3 比重 20.00% 26.67% 33.33% 3.33% 10.00%
27
总计
2
30
6.67%
100.00%
主要步骤:数据------数据透视表------布局
600 ~ 700 700 ~ 800 800 ~ 1200 1200 ~1500
组 限 重 叠
499以下 500 ~ 999 1000 ~ 1999 2000 ~ 2999 3000及以上
组 限 不 重 叠
组限的划 分方法
不重叠组限(只适用于离散型变量) 重叠组限(适用于连续型变量和离散型变量)
当为重叠组限时,交叉组限值遵循 “上限不在其内”的原则。
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情形。
组距式分组最为常见,进行分组涉及以下几个问题
(1)组限及划分方法
(2)组距与组数 (3)等距分组与不等距分组 (4)组中值
组距式分组的组限及划分方法
每组起点值称为上限,终点值称为下限。 工人按工资分组: 企业按人数分组:

统计学中的数据整理与分析方法

统计学中的数据整理与分析方法

统计学中的数据整理与分析方法导言:统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。

数据整理和分析是统计学的两个核心环节,它们对于获取有效信息、发现规律和做出准确预测具有重要意义。

本文将介绍统计学中常用的数据整理和分析方法,包括数据收集、清洗、描述统计、推断统计以及回归分析等。

一、数据收集数据收集是统计学中的重要一环,它决定了后续的数据处理和分析质量。

常见的数据收集方法包括调查问卷、实验观测、抽样调查等。

在进行数据收集时,需要保证样本的代表性和完整性,以确保数据的可靠性和有效性。

二、数据清洗数据清洗是指对收集到的原始数据进行筛选、删除、纠错和变换等操作,以消除数据中的噪声、异常值和缺失值,确保数据的准确性和一致性。

常用的数据清洗方法包括去重、填补缺失值、平滑处理、异常值检测与处理等。

三、描述统计描述统计是对数据进行总结和描述的统计方法,旨在揭示数据的基本特征和分布情况。

常见的描述统计指标包括平均数、中位数、众数、标准差、方差、频数等。

通过描述统计,我们可以直观地了解数据的集中趋势、离散程度、分布形态等,为后续的分析提供基础。

四、推断统计推断统计是在有限样本的基础上对总体进行推断和判断的统计方法。

通过推断统计,我们可以利用样本数据对总体参数进行估计、进行假设检验以及进行置信区间估计等。

常见的推断统计方法包括假设检验、方差分析、相关分析等。

五、回归分析回归分析是一种建立因果关系模型的统计方法,用于研究因变量与自变量之间的关系。

回归分析可以分为线性回归和非线性回归,它们可用于预测、控制和解释变量之间的关系。

常用的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。

六、数据可视化数据可视化是将数据转化为图形或图表来传达信息和展示结果的方法。

通过数据可视化,我们可以直观地理解数据的分布、趋势和关系,从而更好地进行数据分析和决策。

常用的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图、饼图、箱线图等。

结论:数据整理与分析是统计学中不可或缺的环节,它们为我们理解数据、发现规律和做出准确预测提供了强有力的工具和方法。

统计数据的整理和显示

统计数据的整理和显示
数 据
在编制组距数列中,要按照以下程序进行:
第一,使原始数据序列化( 编制由小到大的 单项式数列) 第二,计算出组距、组数等 第三,分组归类形成变量数列
整第 理3 和章 显统 示计
数 据
a、使原始数据序列化
现有某车间50名工人日加工零件的资料如下: 117,108,110,112,137,122,131,118, 134,114,124,125,123,127,120,129, 117,126,123,128,139,122,133,119, 124,107,133,134,113,115,117,126, 127,120,139,130,122,123,123,128, 122,118,118,127,124,125,108,112, 118,121
整第 理3 和章 显统 示计
数 据
区分标示组限与真实组限:组间是连续还是间断
连续:真实组限,如60-70,70-80,80-90;间断 :标示组限,如1-2,3-5,6-8;转换为0.5-2.5, 2.5-5.5,5.5-8.5)
组限
上限(大) 下限(小)
标示上限 真实上限= 标示上限+0.5 标示下限
组距 组 全数 距 最大 组 值 最 数小值
整第 理3 和章 显统 示计
数 据
组数与组距成反比关系,组数越多,组距越小, 反之,组数越少,组距越大。
确定组数可参照美国统计学家sturges(斯特古斯) 经验公式:
组数=1+3.322lgN, N为总体单位数。 组数=1+3.322lg50=6.64≈7,当然,这只是一个 经验结果,到底分多少组还取决于现象本身。
整第 理3 和章 显统 示计
数 据
采用单项式变量分组形成如下分布数列

数据统计学习如何收集整理和分析数据

数据统计学习如何收集整理和分析数据

数据统计学习如何收集整理和分析数据数据统计学是一门关于收集、整理和分析数据的学科。

在当今大数据时代,数据统计学具有重要意义,它帮助我们从复杂的数据中提取有用的信息,为决策提供依据。

本文将介绍数据统计学的基础知识,包括数据收集、整理和分析的方法和技巧,以及如何应用这些技术来解决实际问题。

一、数据收集数据收集是数据统计学的第一步,数据的质量和知源决定了分析结果的准确性和可行性。

数据可以通过多种途径收集,包括实地调查、问卷调查、实验和网络爬虫等。

不同的数据收集方法适用于不同的场景和目的。

实地调查是一种常用的数据收集方法,适用于需要直接观察和记录数据的情况。

例如,一个市场调查可以通过实地访问不同的商店和消费者来了解市场需求。

此外,问卷调查也是常见的数据收集方法。

通过设计合理的问卷,可以收集到大量的数据,并对大众的意见和观点进行调查。

实验是一种更为严谨的数据收集方法,适用于需要验证因果关系的场景。

在实验中,研究人员可以对研究对象进行控制和观察,收集到更准确可靠的数据。

例如,药物研发领域常用的临床试验就是一种实验设计。

网络爬虫是一种收集网络数据的方法,通过自动化程序访问互联网上的网页,并提取需要的数据。

网络爬虫技术可以帮助我们从海量的数据中快速收集和提取有用的信息。

然而,网络爬虫也需要遵循一定的规范和法律法规,确保数据的合法性和安全性。

二、数据整理数据整理是将收集到的数据进行清洗、转换和格式化,使其适合后续的数据分析。

数据整理过程中,需要注意数据的完整性、准确性和一致性,以保证得到可靠的分析结果。

数据清洗是数据整理的第一步,它包括删除重复数据、处理缺失数据和纠正错误数据等。

重复数据可能会导致分析结果的偏差,而缺失数据和错误数据则会对模型的拟合产生负面影响。

因此,数据清洗是保证数据质量的关键步骤。

数据转换是将数据从一种格式转换为另一种格式,以适应不同的分析需求。

例如,将文本数据转换为数值数据,或者将时间数据转换为时间序列数据。

统计学第三章(统计资料的整理与展示)

统计学第三章(统计资料的整理与展示)

第三章统计数据的整理与显示一、单项选择题:1.将统计总体按某一标志进行分组后,其结果是()。

A.组内同质性,组间同质性B.组内差异性,组间差异性C.组内同质性,组间差异性D.组内差异性,组间同质性2.在组距数列中,当全距确定时,组距与组数的关系是()。

A.组距越大,组数越小B.组距越大,组数越大C.组距越小,组数越小D.组距与组数的关系不确定3.连续型量在确定组限时,相邻组的组限必须()。

A.间断B.重叠C.相等D.不等4.变量数列中,各组频率的合计数应该为()。

A.大于1B.等于1C.小于1D.不等于15.在异距数列中,要准确反映其分布状况,必须采用()。

A.向上累计B.向下累计C.频数D.频率密度6.计算向上累计次数或频数时,其计数表达的意义是()。

A.上限以下的累计次数或频数B.上限以上的累计次数或频数C.下限以下的累计次数或频数D.上限以上的累计次数或频数7.在统计表中,说明统计表名称的词语是()。

A.主词B.宾词C.总标题D.横行标题8.次数分布的特征是:两头小,中间大。

即靠近中间的变量值分布的次数多,靠近两边的变量值分布的次数少。

这种次数分布是()。

A.正态分布B.U形分布C.正J形分布D.反J形分布9.类似于直方图,与直方图比较,其构造更容易,且能显示变量的实际值,从而不会因数据分组将具体的数值信息丢失,这种图是()。

A.折线图B.曲线图C.茎叶图D.帕拉图10.填写统计表时,当某一位置不应该有数字,应用的符号是()。

A.0B.×C.…D.–二、多项选择题:1.在统计数据整理之前,要对统计数据进行审核。

审核的主要内容是()。

A.数据的准确性B.数据的及时性C.数据的系统性D.数据的完整性E.数据的客观性2.统计分组的作用是()。

A.划分社会经济现象的类型B.刻画总体具有的特征C.揭示社会经济现象的内部构成D.反映总体单位的分布情况E.分析社会经济现象之间的依存关系3.在组距数列中,组中值是()。

统计学统计数据的整理和显示

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




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。

统计学第二章数据搜集整理

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

统计学(4)

统计学(4)
第三,由于统计报表属于经常性调查,调查项目相对 稳定,有利于积累资料并进行动态对比分析。
.
第一节 数据的收集
统计报表
按实施 范围分
按调查 范围分
按主管 系统分
按填报 单位分
按报送 方式分
国部地 全 非 基 专 基 综 电 书 家门方 面 全本 业 层 合 讯 面 统统统 统 面统 统 报 报 报 报 计计计 计 统计 计 表 表 表 表 报报报 报 计 报 表 表表表 表 报表 报
明确规定调查资料的起止时间; 调查资料登记时间:是指对调查单位进行调查并取得调
查资料的时间; 调查工作期限:是指从调查工作开始到调查工作结束所
经历的全部时间。 2.调查空间: 调查单位应在什么地点接受调查。
.
第一节 数据的收集
(五)制定调查的组织实施计划 调查的组织计划,是指为确保实施调查的具体工作计划。 调查的组织实施计划应包括以下内容: ➢ 建立调查工作的组织领导机构,做好人员的配备与分工; ➢ 做好调查前的准备工作。如宣传教育、人员培训、文件
重点单位:是指这些单位的标志总量在总体标志总量中占 有绝大比重的单位。
选取重点单位的原则:根据调查任务和调查对象的基本情 况确定选取的重点单位及数量;也要注意选取管理比较健全、 业务能力强、统计工作基础好的单位为重点单位。
特点:调查单位少;调查对象的标志值比较集中于某些单 位的场合。
注意:重点单位的选择是客观的。只适用于客观存在着重 点单位的情况。
注:1.资料来源于《世界概况》,由美国中央情报局(CIA出版)最权威报道; 2.中国2010年人均GDP为4283美元,居世界182个国家的95位。
.
第一节 数据的收集
1.定类尺度(类别尺度、列名尺度) 是对统计客体类别差异所作的反映,是最粗略、计量层次 最低的测量尺度。

《统计学》教学课件 第二章 统计数据收集、整理与呈现

《统计学》教学课件 第二章 统计数据收集、整理与呈现

全面调查 非全面调查
普查、统计报表制度、抽 样调查、重点调查和典型 调查等是常见的统计调查 方式,其中普查即全面调 查,其余的为非全面调查。
1.普查 普查是根据特定研究目的而专门组织的一次性的全 面调查,以收集研究对象的全面资料。
目前,我国组织实施的普查主要包括人口普查、经济普查和 农业普查三种。
缺然点后:通过典细型致单分析位典的型选单位取以受认人识总为成功经验、找出失败 现(一3)定突的出倾选典向式性。,突出且选典典型式是调指查选结择总体教中训的或先观进察单新位生、事后物进的单情位况或。新生事 果物不作宜为典用型以单推位,算进全行面深入数细据致。的调查。
2.报告法
3.采访法
又称凭证法,指要求调查 由调查人员对被调查者进
对象以原始记录、台帐和 行采访,根据被调查者的
核算资料为依据,向有关 答复来收集数据的方法,
单位提供统计资料的方法。 包括面谈访问、电话访问、
邮寄访问 和网络访问等。
4.登记法 指当事人根据有关法制法规规定,在开展某些活动或 发生某事时,主动到有关机构进行登记,填写有关表 格,提供有关统计信息。
④滚雪球抽样。是一种针对稀疏总体进行的抽样调查,抽选样本时 先找到几个符合条件的调查单位,然后通过这些调查单位找到更多 符合条件的调查单位,以此类推,样本如同滚雪球般由小变大,直 至达到要求的样本数为止。
⑤流动总体抽样。流动总体抽样是采用“捕获—放回—再捕获”的方式 来估计总体。
4.重点调查
重点调查也是一种非全面调查,是对数据收集对象总体 中的部分重点单位进行观测的统计调查方式。
频数(人) 频数(%)
30岁以下
39.3
30-40岁
37.9
40-50岁

统计学基础(第三章)

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

统计学 数据的整理及图表展示

统计学  数据的整理及图表展示
2. 环形图与饼图类似,但又有区别
– 饼图只能显示一个总体各部分所占的比例 – 环形图则可以同时绘制多个总体的数据系
列,每一个总体的数据系列为一个环
3. 环形图可用于进行比较研究 4. 环形图可用于展示分类数据和顺序数据
13%
7%
10% 8%
15% 21%
33% 36%
31% 26%
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意
组中值= 下限值+上限值 2
组距分组
第1步:排序,确定组数(K)
5≤K≤15
K 1 lg n
能够显示数据的分布特征和规律
lg 2
第2步:确定组距 组距=(最大值-最小值)÷组数
★ 组距宜取5或10的倍数
◆第一组的下限应低于最小值, ◆最后一组的上限应高于最大值。 遵循“不重不漏”的原则
上组限不在内
按零件数分组
频数(人)
频率(%)
110以下
3
6
110~115
5
10
115~120
8
16
120~125
14
28
125~130
10
20
130~135
6
12
135以上
4
8
合计
50
100
用Excel制作数值型数据的频数分布表
【工具】 ——【数据分析】 ——【直方图】 【输入区域】:输入原始数据区域 【接收区域】:输入各组的上限值 【输出区域】:选择一个空白单元格(想要
(上下组限重叠)
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
频数(人)
频率(%)
105~110
3
6

统计学 第3章 数据的整理与显示

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
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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。

统计学基础2 3

统计学基础2 3
主要内容
一、绝对数和相对数
(一)绝对数
绝对数(亦称总量指标)是统计资料经过汇总整理后得到的反映总体规模和水平的总和指标。
作用(1)反映一个国家的国情和国力,一个地区或一个企业的人力、物力、财力。
(2)是进行经济核算和经济活动分析的基础。
(3)是计算相对指标和平均指标的基础。
分类:按反映总体的பைடு நூலகம்容分:变量总值/单位总数
3.在确定集中趋势指标的过程中,算术平均数比中位数和众数使用了更多的数据信息。
4.对于钟形分布且数据量很大时,三种集中趋势指标有如下三种数量关系:
应用平均指标的原则
1.必须是同质的量方可平均;
2.总平均数与组平均数结合分析;
3.集中趋势与离散趋势结合分析.
三、离散趋势的测定
标志变异指标是反映变量分布离散趋势、与平均指标相匹配的指标。
统计分组
对于定性数据就是依据属性的不同将数据划分成若干组,对于定量数据就是依据属性数值的不同将数据划分成若干组。
组内同质性,组间差异性。
频数分布编制
分组的关键
变量的选择,选择与研究的问题有关的变量。
组限的确定。应遵循穷尽和互斥原则。
定性数列编制:
组限的确定一般比较简单。
定量变量编制:
分为单项数列和组距数列两种形式。
3.确定组限
应能把现象的不同类型划分出来。
要考虑到数据是连续性变量还是离散型变量。
无法确定实际数据的取值范围,或者数据中存在极端数值,可采用开口组的形式。
4.确定组中值:(上限+下限)/2,开口组
二、统计数据的展示
当统计数据比较多时,就应该制作表格或者图形进行展示,使数据的重要特性能从表格或者图形中直观地反映出来,这样可提高分析数据和解释数据的效率。
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多的情况下,可采用组距分组。它将全部变量 值依次分为若干个区间,并将这个区间的变量 值作为一组。
• ①连续型变量——相邻两组的上、下限采用 同限,且遵循“下闭上开”(即上限不在内) 的原则。“上限在不内”原则:在连续组距式分组中,以同
一个数值作为相邻两组共同的界限,统计上规定,凡是总体某 一个单位的变量值是相邻两组的界限值,这一个单位归入作为 下限值的那一组内。
• 三、统计整理的组织方式
1、逐级整理 2、集中整理 3、逐级整理与集中整理相结合
四、统计整理的方法
主要方法
分组
汇总
• 汇总 1. 手工汇总 2. 计算机汇总
统计表
统计图
第二节、统计分组
• 一、统计分组的概念

统计分组是根据统计研究的目的和研究对象的特点,将
统计总体各个单位按照一定的标志划分为若干性质不同的部

单项式分组—— 单项式分组即将某一变量的
每一个变量值作为一组。组数及组限是明确的。 *
某厂职工家庭人口分组统计
按家庭人口分组 职工户数 (频数)
比率(%) (频率)
1
7
2.9
2
38
15.2
3
105
41.3
4
54
20.5
5
31
12.1
6
20
8.0
合计
255
100
*
• 组距式分组——在连续变量或变量值较
次数分布(分布数列)
是一种重要的分组资料,反映总体单位在各组的 分布状态。 基本形式:
分组 单位数(频数) 频率… Nhomakorabea…

合计
100
次数分布 频率分布
一、次数分布数列的概念和种类 2、次数分布数列的种类
按分组标志特征的不同,分布数列可以分为两种: 品质分布数列与变量分布数列。 (1)品质分布数列
某厂职工人数统计表
个以上的标志进行层叠分组。(表3-5)
四、统计分类标准化和国民经济中常用的统计分组
第三节 次数分布
一、次数分布数列的概念和种类 1
在统计分组的基础上,将总体中的所有单 位按组归类整理,形成总体中各个单位数在各 组间的分布,叫做频(次)数分布,将各组组 别与次数依次编排而形成的数列叫做次数分布 数列,简称为分布数列。
三、统计分组的原则和方法
1、统计分组的原则
• (1) 科学性原则 • (2) 完整性原则(穷尽原则)——即应使总
体中的每一单位都应有组可归,或者说各分组 的空间足以容纳总体所有的单位。 • (3) 互斥原则(不相容性)——即总体中任 一单位只能归入某一组。
2、统计分组的方法
• 统计分组的关键在于正确选择分组标志。 (1)分组标志的选择——原则是: 1)从研究目的出发选择分组标志; 2)选择最能反映现象本质特征的分组标志; 3)根据事物所处的具体历史条件和经济条件
• ②离散型变量——相邻两组的上、下限间断, 且采用差数为“1”的形式。
——相邻两组的上、下限重叠。
• 下限,上限:组距式分组的每一组变量值中,其 最小值为下限,最大值为上限。
• 组限:相邻两组的界限。 • 间断组距式分组:组限不相连的组距式分组。
• 连续组距式分组:组限相连(或称相重叠的), 即以同一数值作为相邻两组的共同界限的组距式 分组。
• 统计整理是统计调查的继续、统计分析 的前提。
• 二、统计整理的步骤
(一)设计和编制统计资料的整理方案。 (二)对原始资料进行审核。 (三)用一定的组织形式和方法,对原始资料进 行排序、分组、汇总和计算。 (四 )对整理好的资料再一次进行审核,改正在 汇总过程中发生的各种差错。 (五)编制统计图表。 (六)统计数据的积累和保管。
分或组。

统计分组的两方面涵义:

对总体而言,是“分”,即将总体中的各个个体按照它
们的差异性区分为若干部分;
对个体(总体单位)而言,是“合”,即将性质相同的 个体组合起来。
• 即对总体实行异质分解,对总体单位实行同质组 合。即组内同质性,组间差异性
分组
25% 33%
分组前
分组后
42%
二、作用: (1)划分社会经济现象的类型
第三章 数据的整理和展示
统计调查
统计整理
统计分析
统计工作的三个中心阶段
• 第一节 统计数据的整理
一、数据整理的概念和作用
• 统计整理是指根据统计研究的目的,将 统计调查所得的原始资料(也称初级资料) 进行科学的分类和汇总;或对已经加工的综 合资料(也称次级资料)进行再加工,为统 计分析准备系统化的、条理化的综合资料的 工作过程。
• 结构分组——表明总体结构的分组。 • 分析分组——分析现象间依存关系的分组。
• 2)、按采用分组标志多少不同的分组方法 • 简单分组——对总体各单位只采用一个标志进
行分组。 • 平行分组体系——对总体各单位同时采用两个
或两个以上的标志进行并列分组。 (表3-4) • 复合分组——对总体各单位同时采用两个或两
第一产业 3.2
4.3 2.5 2.3
第二产业 75.7 63.8 54.5 52.2
第三产业 21.1 31.9 43.0 45.5
(3)研究现象之间的依存关系
例:某地农民家庭按收入分组的恩格尔系数
按收入分组(元) <200 <300 <400 <500 <600 <800 <1000 恩格尔系数(%) 64.9 60.2 56.7 54.4 50.5 49.9 43.6
按性别分组
人数(人) (频数)
比率(%) (频率)
男职工 女职工
253 115
68.75 31.25
合计
368
100.00
(2)按数量标志分组
变量分布数列的分类见P56图示
• 则应按照研究目的及研究对象的特点确定相应的组 数,划分相应的组限。

按数量标志分组即变量分组,有两种:
单项式分组 组距式分组
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
(2)揭示社会经济现象的内部结构和比例关系
例:上海市按GDP计算的三次产业结构(%)
1980年 1990年 1996年 1997年
GDP 100 100 100 100
选择分组标志。
• (2)分组方法(统计分组的种类)
• 1)、按分组标志的性质不同,分为品质分组(或称 属性分组)和数量分组(或称变量分组)。
• 品质分组——按品质标志进行的分组。 • 数量分组——按数量标志进行的分组。
• 、按分组的作用和任务不同,分为类型分组、结构分 组和分析分组。
• 类型分组——将复杂现象分为若干性质不同部分 的分组。
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