统计学数据的整理和展示

合集下载

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。

  1. 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. 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. 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)。
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。
相关文档
最新文档