调查资料的统计处理与显

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行业调查报告中的数据处理与统计分析技巧

行业调查报告中的数据处理与统计分析技巧数据处理与统计分析技巧是行业调查报告中不可或缺的重要环节。

通过科学、准确地对数据进行处理和分析，可以为报告提供可靠的证据和有力的支持，从而增强报告的可信度和说服力。

本文将介绍一些常用的数据处理和统计分析技巧，以帮助你在撰写行业调查报告时运用到这些技巧。

一、数据清洗与整理数据清洗是数据处理的首要步骤。

在进行统计分析之前，需要清理数据集中的错误、缺失、异常值等问题，以确保数据的准确性和完整性。

首先，对于错误数据，应及时进行修正。

例如，如果在收集数据的过程中，有人输错了数字，导致数据集中出现明显的错误，应该及时予以更正，避免影响后续的分析。

其次，对于缺失值，应采取合适的方法进行填充。

缺失值的存在会对统计分析产生一定的影响，因此我们可以选择使用平均值、中位数或者利用插值方法来填补缺失值，以提升数据的完整性。

另外，还需要关注异常值的处理。

异常值是指与其他数据显著不同的极端观测值。

处理异常值时，可以使用平均绝对偏差、Z得分等方法进行识别和剔除，以避免异常值对统计分析结果的干扰。

二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行概括性描述的过程，主要通过计算各种统计量来描述数据的分布、中心和离散度。

在行业调查报告中，我们可以使用均值、中位数、众数等统计量来描述数据的中心趋势。

均值可以反映总体平均水平，中位数可以消除极端值的影响，众数可以展示数据中出现频率最高的值。

此外，通过标准差、方差、百分位数等统计量，可以描述数据的离散度。

标准差和方差可以反映数据的整体分散程度，百分位数可以展示数据分布的位置情况。

三、相关性分析在行业调查报告中，经常需要研究不同变量之间的关系。

相关性分析可以帮助我们了解变量之间的联系和相互作用。

常用的方法包括Pearson相关系数、Spearman等级相关系数等。

通过计算这些相关系数，可以判断两个变量之间是否存在线性关系，并评估这种关系的强度和方向。

相关性分析还可以通过绘制散点图、柱状图等图表形式，直观地展示不同变量之间的关系。

调查资料的处理与分析

1现场控制2逻辑处理鉴别分类编码合并比较筛选3数学处理数学处理统计分析建4系统研究5编写一鉴别的方法1不真实的信息资料的几种形式误传虚构添加拼凑混淆夸张偏颇孤证仅凭几个孤立的现象进行推理判断回避捉影事出似有因细查却无实据假象以表面现象甚至假象掩盖了事实本质
第七章调查资料的处理与分析
1
一、调查资料的处理与分析
13
第四种：表意文字编码法（记忆编码法）
用数字、文字、符号等表明编码对象的原理，并按此进行信息资料编码。如：用20TVC表示20英寸彩色电视机，其中： “20”表示规格，TV表示电视机。C代表彩色。直观，易理解，便记忆。
第五种：缩写编号法
把惯用的缩写字直接用作代码进行编码。如： LB KG YD CM 磅千克码厘米
2
(一)资料处理与分析的基本意
义原则
资料处理与分析的概念：是指将收集到的各类信息资料，按照一定的程序和方法，进行分类、计算、分析和选择等使之成为适用的信息资料的过程。
3
1、资料处理的基本原则及时在处理与分析过程中要强调时间性，提高处
理速度。因为信息资料都有一定的时效性。准确这是资料工作的生命。即一要真实，二要准确。真实，是定性要求，即处理的是真的情报、信息。准确是定量的要求，适量减少误差和模糊度。系统即在处理与分析过程中必须强调全面客观地反映市场的变化和特征，形成系统化的信息资
小于13 年 13—30年 30年以上
行合计
33. 6 % 39.4%
25.4% 40.1%
41.0% 20.5%
100% 100%
28
4、三变量交叉列表分析法在双变量交叉列表分析的基础上，加入第三变量作进一步分析，分析结果可能出现四种可能：更精确地反映双变量之间的联系；原有双变量之间不相关；使在双变量条件下的不相关结论变为相关；可能显示原有的联系没有改变；

统计报告的数据处理和解读

统计报告的数据处理和解读随着信息时代的到来，各行各业都在不断产生大量的数据，而统计报告成为人们了解和分析这些数据的重要工具。

统计报告中的数据处理和解读直接影响着决策的准确性和科学性。

本文将从数据收集、数据处理、数据展示、数据解读等多个方面论述统计报告的数据处理和解读。

一、数据收集数据收集是进行统计报告的第一步，数据的质量和准确性对于后续的数据处理和解读至关重要。

数据收集过程中需要确保数据来源的可靠性和充分性，避免数据的偏倚和不完整。

同时，在数据收集的过程中，应该注重保护数据的隐私和安全，遵循相关法律法规，确保数据使用的合法性和合规性。

二、数据处理数据处理是将收集到的原始数据进行整理和清洗的过程，其目的是为了提高数据的可理解性和可分析性。

数据处理包括数据清洗、数据转换、数据归纳等环节。

数据清洗是去除数据中的异常值和缺失值，确保数据的准确性；数据转换是将数据进行格式转换和规范化，以便于后续的统计分析；数据归纳是将数据进行分类和汇总，提取出有用的信息。

三、数据展示数据展示是将处理后的数据以图表、报告等形式进行展示的过程，其目的是为了直观、清晰地呈现数据的特征和规律。

常见的数据展示方式包括折线图、柱状图、饼图等。

在数据展示过程中，应该注意选择合适的图表类型，避免图表的误导性和混淆性。

同时，数据展示还可以结合文字、标注和说明，对数据进行详细的解读和说明。

四、数据解读数据解读是根据统计报告中的数据，分析和推断数据背后的含义和实际意义。

数据解读需要考虑数据的背景和相关因素，避免片面和误导的解读。

数据解读还需要结合实际情况和专业知识，提出合理的建议和决策，帮助人们进行正确的决策和判断。

五、数据分析工具为了更好地进行数据处理和解读，人们可以借助各种数据分析工具。

数据分析工具可以帮助人们更高效、准确地进行数据处理和解读，提供更多的分析维度和功能。

常见的数据分析工具有Excel、SPSS、Python等。

在选择数据分析工具时，应根据实际需求和个人能力进行选择，合理利用工具的功能和特点，提升数据处理和解读的效率和准确性。

调查资料的统计处理与显示

结果解读与呈现
将处理后的结果进行解读和可视化呈现，便于
理解和应用。
02
数据收集与整理
数据收集的方法
01
02
03
04
问卷调查
通过设计问卷，向目标人群发放并回收，获取第一手数据。
观察法
通过实地观察记录目标对象的行为、特征等信息。
实验法
通过控制实验条件，观察实验组和对照组的变化，获取因果
关系数据。
相关与回归分析
相关系数
衡量两个变量之间的线性相关程度，如皮尔逊相关系数。
回归分析
基于一个或多个自变量预测因变量的值，并评估预测的准确性和可靠性。
05
数据可视化技术
图表类型选择
柱状图
用于比较不同类别之间的数据，便于观察数据之间的差异。
饼图
用于表示各部分在总体中所占的比例，便于观察各部分的占比。
假设检验
零假设与对立假设
提出假设检验中的零假设和与之对立的假设，零假设通常为无差异或无关系。
显著性水平
假设检验中设定的一个概率值，用于判断样本数据是否拒绝零假设。
方差分析
变异分解
将数据变异分解为组间变异和组内变异，以评估不同因素对数据变异的影响。
主效应与交互效应
分析各因素的主效应以及因素之间的交互效应对数据的影响。
数据的偏态和峰态
偏态
描述数据分布的不对称性，可以通过计算偏态系数来衡量。
峰态
描述数据分布的尖锐程度，可以通过计算峰态系数来衡量。
04
数据的推论性统计
参数估计
点估计
通过样本数据直接给出总体参数的估计值，如样本均值的点估计。
区间估计
基于样本数据和一定的置信水平，给出总体参数的可能取值范围，如总体均值的 95%置信区间。

市场调查第八章调查资料的处理与分析

分成不同的组别。
分组原则： ①根据调查的目的来选择分组标志
②选择最终能反映(fǎnyìng)事物本质特征的标志 ③根据经济发展变化及历史条件选择分组标志
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（2）分组标准(biāozhǔn)与方法标准(biāozhǔn): ①按品质标志分组 ②按数量标志分组 ③按时间标志分组 ②按空间标志分组
b. 担心青黄不接影响工作 ( )
c. 无所事事空虚苦闷 ( ) d. 认为退休办理得不合理,等待新精神 ( )
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格 1-5 6-7 8-10 11
12
13
表11-1 编码手册示例(shìlì)片段
问题号码 1 2 3
4
项目名称姓名年龄
业务专长
家庭居住面积
5
是否退休
6
不愿退休的理由
内容说明
一、变量序列及其种类 1.变量序列的概念变量序列是按照某种数量特征(tèzhēng)对总体
进行分组，将分组后所形成的变量值按大小顺序排列所得到的序列。
构成要素： ①按分组变量进行分组所形成的各组变量值（x
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案例：对50名顾客(gùkè)有关“饮料品牌”选择的调查
饮料品牌
可口可乐旭日升冰茶百事可乐汇源果汁露露
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4）空间属性分布数列(shùliè)是以调查问卷中的某些具有空间属性的调查项目作为分组标志而形成的空间数列(shùliè)。如表6-5。
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• 2、平行分组处理 • 平行分组处理是对总体各单位或样本各单位同
时采用两个或两个以上的标志或标准进行平行排列(páiliè)的分组，所编制的分组数列称为平行分组数列。
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3、交叉分组处理交叉分组处理是对总体各单位或样本各单位采用两个或两个以上的标志或调查项目进行交叉分组，所编制(biānzhì)的数列一般表现为相关分组数列或复合分组数列。

资料的统计处理和结果分析

资料的统计处理和结果分析（资料）在采用各种各样的研究学习方法后，同学们获取了各种研究资料和信息。

这里的资料不仅包括研究所需的数量型资料，而且包括大量非数量型的文字背景资料。

然而，如果这些资料未经整理就进行分析，是没有实际的应用价值和科学意义的。

对所获取的数量型资料进行分析，主要是采取统计学上的一些方法。

对非数量型资料进行分析，则可以采用概念、判断、推理、归纳、演绎等方式进行分析研究。

统计学(Statistics)是研究统计原理和方法的科学。

在对数据进行统计处理时，涉及的内容包括三部分：描述统计、推断统计和实验设计。

描述统计是指对所搜集的大量数字资料进行整理、概括，寻找数据的分布特征，用以反映研究对象的内容和实质的统计方法。

例如，对原始数据资料用归组、列表、图示等方法加以归纳、整理，为进一步处理数据资料做好准备工作。

计算集中量指标(如算术平均数、中位数)来反映数据的集中趋势；计算差异量数指标(如标准差、百分位距)来反映数据的离散程度；计算相关量数指标(如相关系数)来反映数据的相关程度。

描述统计可使无序而庞杂的数字资料成为有序而清晰的信息资料。

推断统计是指根据来自样本的数据推断总体的性质，并标明可能发生的误差，以对随机现象作出估计、推断的统计方法。

例如，对总体参数值(如总体平均数，总体标准差)的估计，推断统计可根据已知材料，去估计、推测未知的可能性大小。

实验设计是指研究者为揭示自变量与因变量的关系，验证假设之前所制定的实验计划。

内容包括研究步骤的制定、抽样、实验变量及实验条件的控制、对结果的统计处理方法等。

对所获取的资料进行定性与定量分析后，得到的结果可以给出结论。

但结论必须从事实出发，事实求是，切忌"可能"、"或许"之类不确定性的语句，否则就失去了研究的价值，因为花费了大量的劳动，最后得到的是一个不确定性的结论，是不会令人满意的，这也就是失败的、不成功的研究。

调查数据的分析与统计

调查数据的处理与分析一、数据处理1．数据录入。

数据录入是将在问卷编码部分所标记的符码及文字输入到计算机中，形成可供统计软件处理的文件格式的过程。

因此，保证这一过程的完整性、准确性及标准化是其最基本的原则。

遗漏问卷信息、录入错误、变量赋值不统一等问题是问卷录入中比较容易犯的错误，它在很大程度上影响了后续研究的科学性。

在数据录入前，首先要检查回收的问卷，看问卷、访问记录与各项表格是否有缺漏。

然后创建编码手册，以便为录入工作提供一个统一的标准，也为此后的数据核查及研究工作提供依据。

此外，我们要对问卷进行审核和编码，尤其要在审核中检查跳答或其它特殊编码的一致性。

实际录入时，可以通过试录，检查编码手册及录入程序等的周全无误；并编写录入说明，建立标准工作流程；录入前要对录入人员进行培训，以统一操作规范；在录入中要设计工作记录表，使录入工作责任到人，避免重复作业和掌握进度。

目前许多大型社会调查还采用双录核查，即对一份问卷由不同的录入员录入两次，比对两次录入数据并核对问卷，找出错误原因。

双录入的方法基本上可以消除了录入环节的手工误差。

2．数据清理与校验。

一份调查数据的产生，经过较多环节，各环节的错误都会反映在数据中。

所以当录入完成后，必须对数据进行核查，既要发现录入中存在的问题，检查数据与问卷记录的信息是否一致，也要检查其他原因造成的错误。

数据核查包括：检查录入的原始数据文件的记录数与问卷份数是否一致；检查原始数据文件变量顺序与问卷题目顺序是否一致；核查样本编号；不合理值核查；逻辑一致性核查。

其中，重点是检查样本编号、非法值、极值和变量间的逻辑。

3．数据归档。

一项调查结束后，在研究人员进行分析数据以前，还需要对调查的数据建立相应的“档案”资料，同数据一起交给研究人员。

这样，随着时间的推移，其他研究人员可以通过原始数据及其数据档案了解相应数据的背景信息，这项工作也称为“数据归档”。

另外，随着研究的展开，可以将与该项调查有关的研究报告、发表论文等相关信息也逐渐补充到数据档案中，为进一步研究提供翔实的信息。

6调查资料的处理与分析描述

高中
大专本科研究生合计
7
723
32
619
12
380
38
535
40
572
78
760
87
532
166
661
460
4785
二、三向交叉列表
三向交叉列表是在双向交叉列表的基础上，加入第三个变量作进一步分析的方法。编制步骤: ①选中一个变量，将其值稳定在各种变量值中的一个值上，
②将另一个自变量和因变量作双向交叉分组；
家庭收入基本状况累积表
按家庭年收入分组家庭数（户） x f 比重（% ） w 向上累积 f w 向下累积 f w
（甲）
10000以下 10000～20000 20000～30000 30000～40000 40000～50000 50000～60000 60000以上
⑴
10 30 40 60 30 20 10
③预留足够位置原则
④标准化原则 ⑤兼容性和通用性原则 ⑵编码的类型 ①事前编码
②事后编码
3.汇总
汇总是指按照调查的目的和要求，对分组后的调查资料、数
据进行计算汇总和编辑，使之成为能系统、完整、集中、简明地反映调查对象客观情况的材料。任务: ⑴按分组特征将总体各单位分别归类； ⑵将总体单位的数量标志值分组汇总。方式： ⑴手工汇总技术
三、累积次数与累积频率
1.向上累计(以下累计或称较小制累计) 将各组频数和比率，由变量值低的组向变量值高的组逐组
累计。
组距序列中的向上累计，表明各组上限以下总共所包含的总体频数和比率有多少。 2.向下累计(以上累计或称较大制累计) 将各组频数和比率，由变量值高的组向变量值低的组逐组累计。组距序列中的向下累计，表明各组下限以上总共所包含的总体频数和比率有多少。

统计数据的收集整理与显优秀课件

位按组归类整理，形成总体中各个单位数在各组间的分布，叫做次数分布。
统计数据的收集整理与显优秀
分布在各组中的个体单位数叫做次数或频数。
各组次数与总次数之比叫做比率或频率。
将各组别与次数按一定的次序排列所形成的数列称作次数分布数列，简称分布数列，又称分配数列或频数分配。
统计数据的收集整理与显优秀
白领高中 68
4 17 否
蓝领小学 72
3 24 是
白领大学 99
3 33 是
统计数据的收集整理与显优秀
依照各居民户职业类别和文化程度的具体标志表现对居民户总体进行分组
统计数据的收集整理与显优秀
居民户总体按职业类别分组
按职业类纳入组内户别分组的门牌号
白领 1、2、5、7
蓝领 3、4、6
统计数据的收集整理与显优秀
2.意义统计整理是统计工作过程的第三阶段，是统计调查的继续,是统计分析的前提,它是从对现象的感性认识过渡到对现象理性认识的开始，是这个过程的连续点，并为这个过程提供坚实的基础，它在统计工作中起着承前启后的作用。
统计数据的收集整理与显优秀
3.统计整理的内容与程序
5
5/7=71.43 %
设计并计算统计指标
完
整
的
分
组
表
统计数据的收集整理与显优秀
数量标志分组
A.单项式分组设计
用单一的数值作为组的名称，这样的分组设计称为单项式分组设计。单项式分组设计适用于离散型分组标志或经过离散化处理的连续型分组标志。
统计数据的收集整理与显优秀
40
【例1】己知某车间有24名工人，他们的日产
统计数据的收集整理与显优秀

统计数据的收集、整理和显示总结

一种非全面调查组织方式
一定条件下能估计总体指作标数值
指在数量表现上具有普遍意
用可以补充全面调查的不足
义和代表性的
可以用来研究新生事物
总体单位，可以用来推断总
局不能确定推断的把握程度，无体的数量
限法计算和控制推断误差
抽样调查按照随机原则从调查对象中抽取
一部分样本单位进行调查，再用样本资料推断把握总体的数量特征的一种非全面调查组织方式
统统
现象
计计
数量
调整
表现
查理
推
断
分析
统计总体
描
数量
述
特征
分
析
统计研究的程序
第二章统计数据的搜集整管理理与显示
第一节统计调查
★ 第二节统计数据的整理
第三节统计数据的频数分布
第四节统计数据的显示
计量 ….
工程
第二节统计整理
★ 一、统计整理的概念
二、统计整理的内容与程序三、统计分组
将统计调查得到的原始资料进行
农业普查今后仍将单独实施，每10年进行一次，由逢7 改为逢6的年份实施。人口普查安排不变。
▪ 经济普查内容:包括原来的第三产业普查、工业普查和基本单位普查，建筑业今后也将被纳入普查范围。
▪ 经济普查时间:第一次全国经济普查将在2004年12月31 日正式举行，以后每10年进行两次，分别在逢3、8的年份实施。
特点
1、政府组织的； 2、周期性；
作用
可以为抽样调查提供抽样框
可以收集统计报表所不能提供的反映重大国情国力的基本统计信息
局限由于需要大量的人力、物力和财力，不宜经常进行
▪ 原有普查项目:中国原有的国家普查项目包括人口普查、农业普查、工业普查、第三产业普查和基本单位普查5 项。

第十章,调查数据的整理

• •
三、数据整理的一般步骤数据整理工作是由多个环节组成的，其一般步骤如下： • （一）数据的审核 • 这是数据整理的第一步。为了保证调查数据的质量，也为了保证整个调查研究的质量，在数据整理之初，必须对原始数据的真实性、准确性和完整性进行严格的审核。对于发现的问题，要及时加以解决。
• •
• • •
二、编码（一）编码的意义随着电子计算机使用的普及，调查数据的整理与分析工作一般都要借助电子计算机来完成。调查数据中既有数量数据，也有品质数据。由于计算机只能识别数字符号，因此，对于数量数据，可以直接录入计算机，而对于品质数据，则需要将其全部转化为数字符号，以便计算机的识别。所谓编码，就是将调查数据中的品质数据转化为数字符号的过程。数据的编码总是与数据的分类紧密结合的，编码首先要将数据进行分类，然后给每一个类别指派一个数字代码。
（二）数据的编码对于一些样本量较大或调查项目较多的调查，往往要借助计算机来进行数据的整理。这就需要对调查数据进行编码，将问卷或调查表的信息转化成计算机能识别的符号。 • （三）数据的分组 • 数据的分组是数据整理的一项十分重要的工作。它是根据调查研究目的的需要，按照一定的标准，对原始数据进行分组整理，为数据分析做准备。
•
例如，某项关于社会公众保险意识调查中，对被调查者个人的基本情况（性别、居住地、家庭人口和月收入水平）进行了调查，运用分组编码法对有关信息编码如下（见表2-1）：
• 若某个被调查者是女性，居住在中等城市，家中有三口人，月收入为1100－1200元，则其回答信息的编码就是：22312。 • 分组编码法应用广泛，容易记忆，处理方便，但有时位数过多，造成系统维护上的困难。 • 3．信息组码编码法 • 该方法是把调查数据区分为不同的组，给每一个组以一定的组码（数字区间）来进行编码的方法。例如，对某地市场上的100种商品的价格变动进行调查，在运用信息组码编码法对调查的信息进行编码时，首先可以将这100 种商品划分为百货组、食品组、家电组、服装组和其他组，然后给每一个组分配一个组码：

社会实践中的统计数据处理与分析

社会实践中的统计数据处理与分析在现代社会中，统计数据处理与分析扮演着重要的角色。

无论是政府部门、企业机构还是学术研究，都需要依靠统计数据来了解和解决问题。

本文将从社会实践的角度探讨统计数据的处理与分析，以及其在实践中的应用。

一、统计数据的收集与整理社会实践中，统计数据的收集是第一步。

无论是调查问卷、实地观察还是实验研究，都需要通过不同的方式来获取数据。

例如，为了了解某个社会问题的普遍程度，可以设计调查问卷并在特定的群体中进行调查。

在这个过程中，需要确保样本的代表性和数据的可靠性。

收集到的数据需要进行整理和分类。

这可以通过建立数据库或使用统计软件来实现。

数据整理的目的是为了提取出有用的信息，并使其易于分析。

在整理过程中，需要对数据进行清洗，即排除异常值和缺失值，以确保数据的准确性。

二、统计数据的分析方法统计数据的分析是社会实践中的关键环节。

它可以帮助我们理解数据背后的规律和趋势，从而为实践提供有力的支持。

下面介绍几种常见的统计数据分析方法。

1. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法。

它包括计算数据的中心趋势（如均值、中位数和众数）和离散程度（如方差和标准差），以及绘制直方图、散点图等图表。

通过描述性统计分析，我们可以直观地了解数据的分布情况和基本特征。

2. 探索性数据分析探索性数据分析是一种通过可视化手段来发现数据中隐藏的模式和关系的方法。

它可以帮助我们提出新的假设和问题，并指导后续的研究。

例如，通过绘制散点图和回归分析，我们可以探索变量之间的相关性；通过绘制柱状图和饼图，我们可以了解不同类别之间的差异。

3. 推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体进行推断的方法。

它可以帮助我们判断样本之间的差异是否具有统计学意义，并对总体进行估计和预测。

常见的推断性统计分析方法包括假设检验、置信区间估计和回归分析等。

通过推断性统计分析，我们可以从样本数据中得出对总体的推断和结论。

三、统计数据的应用统计数据的处理与分析在社会实践中有广泛的应用。

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)

统计调查数据处理与汇总方法

统计调查数据处理与汇总方法在进行统计调查时，数据处理与汇总是至关重要的步骤。

只有正确地处理和汇总数据，才能得出准确、可靠的结论。

本文将介绍几种常用的统计调查数据处理与汇总方法。

一、数据清理与筛选在进行统计调查后，往往会得到大量的数据。

在数据处理前，需要先进行数据清理与筛选。

数据清理主要包括以下几个方面：1. 删除异常值：排除与实际情况明显差异的异常数据，以保证数据的准确性。

2. 填补缺失值：对于存在缺失值的数据，可以根据一定的规则填补缺失值，或者根据实际情况进行估计。

3. 数据去重：对于重复出现的数据，应该进行去重处理，以避免对结果产生偏差。

4. 数据筛选：根据需求选择需要进行数据处理与汇总的样本。

二、数据分类与编码在进行数据处理与汇总之前，需要对数据进行分类与编码。

数据分类是将数据按照一定的标准进行分组，而数据编码则是为每个类别赋予独特的编号或符号。

1. 定性数据的分类与编码：对于定性数据，可以根据其特征进行分类，然后为每个类别赋予相应的编号或符号。

比如，对于性别这一定性变量，可以分类为男、女，分别编码为1和2。

2. 定量数据的分类与编码：对于定量数据，可以将其分为若干个区间，然后为每个区间赋予编号或符号。

比如，对于年龄这一定量变量，可以将其分为0-18岁、18-35岁、35岁以上等区间，并为每个区间分配相应的编号。

三、数据汇总与统计在进行数据处理过程中，常常需要对数据进行汇总与统计。

数据汇总与统计可以采用以下几种方法：1. 频数统计：对于定性变量，可以统计每个类别的频数，即该类别出现的次数。

通过频数统计可以了解各个类别的数量分布情况。

2. 平均数计算：对于定量变量，可以计算其平均数。

平均数是将所有数据求和后除以数据个数得到的结果，可以用来表示数据的集中趋势。

3. 中位数计算：中位数是将所有数据按照大小顺序排列后位于中间的数值，可以用来表示数据的中间位置。

4. 百分比计算：百分比是指将某个事件出现的次数与总次数之比，并用百分数表示。

调查数据的整理与显示PPT课件

• ①、将变量值的一个区间作为一组； • ②、适合于连续变量； • ③、适合于变量值较多的情况； • ④、必须遵循“不重不漏”的原则； • ⑤、可采用等距分组，也可采用不等距分组。
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等距分组与异距分组
• 等距分组：标志值在各组保持相等的组距，即各组的标志值变动都限于相同的范围。一般用于标志值变动比较均匀的场合。
•
例：某企业职工工资的分组调查
月工资(分组)
1000 以下
1000～1500
1500～2000
2000～3000
3000～3500
3500～4000
4000 以上
合
计
人数(频数) 150 185 256 262 120 54 8
1035
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比率(频率%) 14.5 17.9 24.7 25.3 11.6 5.2 0.8 100
组距数列中的几个基本概念
• ①、下限：一个组的最小值 • ②、上限：一个组的最大值 • ③、组距：上限与下限之差 • ④、组中值：下限与上限之间的中点值 • 组中值=（上限值+下限值）/2 • 下限开口组组中值=上限值-邻组组中值/2 • 上限开口组组中值=下限值+邻组组中值/2
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合计
255
100
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简单分组和复合分组
• 按分组标志的多少，可分为简单分组和复合分组。
• 简单分组：就是对研究现象按一个标志进行分组。 • 复合分组：用两个或两个以上标志分组，即先按一个标志分组，在此基础上再按第二个标志分小组，又再
层叠地按第三个标志分成更小的组，这称为复合分组。 (多个变量值）
• 分组的数量和组距应根据对象的特点和分析的需要决定。 • 第一，确定组数。斯特格斯(Sturges)经验公式：k=1+3.322lgN • 第二，确定组距。组距=（最大值-最小值）/组数 • 第三，确定组限。 • 一个组的最小值叫下限 • 一个组的最大值叫上限 • 分组过多则难以反映总体的数量分布特征； • 分组过少则会丢失许多重要的调查信息。 •

统计数据的收集整理与显示补充

原则
穷尽原则、互斥原则
例1：从业人员按文化程度分组小学毕业中学毕业（含中专）大学毕业
（×）
文盲或识字不多小学毕业中学毕业（含中专）大专毕业
大学及大学以上（ √ ）
例2：某商场把服装分为
①男装、女装、童装。（ × ） ② 成年装（男女装）
（√）儿童装（男女装）
统计分组的种类
按分组标志的多少不同按分组标志的性质不同
统计整理通常是指对调查所得到的原始资料进行分类、汇总，使之系统化、条理化的工作过程。
但广义的统计整理也包括对原来已经加工的综合资料的再整理。如历史资料的整理、统计年鉴的编辑、次级资料（如各出版物公布的）的加工整理等。
统
统计工作
计调
查
统计整理是统计工作的第二阶段。这个阶段是统计调查的继续，统计分析的前提。
表工人按基本工资分组工资（元）工人数（人）
40-50
2
45-55
3
50-60
3
55-65
5
60-70
5
合计
10
65-75
2
合计
10
2)组限的确定
可以看出，这一数轴可以分为三个区段：其中以55—65元一段变量值分布最为密集；数轴的首段，则是另外一种形态，变量值分布较为稀疏；而在数轴末段，直至70元附近才有两个变量值出现。因而可以判断，表4-15的组距数列正是由于组限划分不当将最密集的55-65段变量值拆散在两个组内，造成了高工资组分布最多的假象。
为进行统计分析，有时也要假定开口组的组限，并计算其组中值。
一般可按相邻组的组距来计算“开口组”的假定的组限．然后再计算组中值。计算式为，