统计数据整理
统计数据的采集整理与处理方法
统计数据的采集整理与处理方法统计数据的采集、整理与处理方法在各个领域中扮演着重要的角色，它们为研究人员、决策者以及企业提供了有力的支持。
本文将介绍几种常见的统计数据的采集、整理与处理方法，并探讨它们的优缺点以及适用场景。
一、问卷调查法问卷调查是一种常见的统计数据采集方法，通过向被调查者提出特定问题，收集他们的意见和观点。
问卷调查既可以是纸质问卷，也可以是在线调查。
在实施问卷调查时，应注意设计合理的问题，并确保样本的代表性。
问卷调查的优点是能够快速收集大量的数据，但缺点是容易受到被调查者主观因素的影响，结果可能不够客观。
二、抽样调查法抽样调查法是一种通过对部分样本进行研究，推断总体特征的方法。
抽样调查需要根据目标总体的特点来选择合适的抽样方法，常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样和整群抽样等。
抽样调查的优点是能够通过有限的样本获得总体特征，并减少成本和时间，但也存在样本偏差的风险。
三、观察法观察法是通过观察和记录来收集统计数据的方法。
观察法分为实验观察和非实验观察两种形式。
实验观察是在控制条件下对被观察对象进行观察，非实验观察是在自然条件下进行观察。
观察法的优点是能够直接观察对象的行为和现象，但也受到观察者主观因素和环境变量的影响。
四、文献资料法文献资料法是通过收集、整理和分析已有的文献材料来获取统计数据的方法。
文献资料可以是书籍、论文、报告、统计年鉴等，通过对文献资料的综合分析和归纳总结，可以得出有关统计数据的结论。
文献资料法的优点是可以利用已有的资源进行分析，但也面临数据更新不及时和数据可信度的问题。
五、统计软件和工具随着计算机技术的发展，统计软件和工具成为统计数据采集、整理与处理的重要工具。
常见的统计软件包括SPSS、Excel、R等，它们提供了丰富的统计分析方法和数据处理函数，可以有效地处理大规模数据和进行复杂的统计计算。
使用统计软件和工具的优点是提高了工作效率和准确性，但也需要熟悉相应的软件操作和统计方法。
统计学 第3章 统计数据的整理
统计分组的标志
第三章 统计数据的整理
统计分组的标志：分组标志就是将总体分为各个性质不同的标准或根据。
根
据分组标志的特征不同，总体可按属性标志分组，也可按数量标志分组。
1.按属性标志分组
以属性标志作为分组标志，并在属性标志的变异范围内划分各组界限，将总体 分为若干组。属性标志划分，概念明确，容易确定分组组数，如性别。
2.按数量标志分组
以数量标志作为分组标志，并在数量标志的变异范围内划分各组界限，将总体 分为若干组。如工资。
第三章 统计数据的整理
（五）简单分组和复合分组
在统计分组时，根据统计研究目的不同，分组标志的选择可以是一个标志，也可以是 两个或两个以上的标志，这样就有简单分组和复合分组之分：
1．简单分组 对总体只按一个标志分组称为简单分组。
第三章 统计数据的整理
数量次数分布的编制方法
在组距次数分布中，各组组距相同的次数分布称为等距次数分 布（表3－8）。各组组距不同的次数分布称为异距次数分布。
等距次数分布一般在现象性质差异变动比较均衡的条件下使用。
优点：
• 易于掌握次数分布的特性。
• 各组次数可以直接比较。
组数＝ 全距/组距
组距＝全距/组数
100.00
提问：这是单 项次数分布还 是组距次数分 布？
第三章 统计数据的整理
数量次数分布的编制方法
例：对某工厂某月50名工人装配零件（件）情况进行调查， 得到下列初级资料：
106 81 98 111 91 107 86 105 93 106 82 108 114 122 109 104 125 103 113 102 106 84 128 104 91 112 85 96 115 89 97 105 92 111 107 97 105 124 106 86 96 110 112 103 108 110 109 125 101 119
统计数据的收集和整理
统计数据的收集和整理统计数据的收集和整理是在各个领域中十分重要的工作。
通过收集和整理统计数据，我们可以了解各种现象、趋势和规律，为决策提供依据。
本文将探讨统计数据的收集和整理的重要性以及常用的方法和技巧。
一、统计数据的收集统计数据的收集是指通过对相关信息的搜集和归纳，获取有关个体、群体或事件的数据。
以下是常见的统计数据收集的方法：1. 问卷调查：问卷调查是最常见也是最直接的数据收集方法之一。
通过设计合理的问卷，我们可以收集到被调查者的意见、看法和行为数据。
在进行问卷调查时，我们需要确定目标群体，编制问题，并注意保证样本的代表性。
2. 访谈调研：访谈调研是通过与被调查者进行交流，深入了解其观点、经验和行为。
访谈调研通常应该具有一定的针对性和深度，以确保获得准确和详细的数据。
3. 参与观察：参与观察是直接观察和记录个体或群体的行为和活动。
通过在实地进行观察，我们可以获取到一些实时和客观的数据，进一步了解现象的特征和规律。
4. 文献研究：文献研究是通过阅读已有的书籍、论文、报告等来收集数据。
这种方法适用于已有大量相关资料的研究领域，可以迅速获取到丰富的数据。
二、统计数据的整理统计数据的整理是指对收集到的数据进行分类、归纳和分析，以便更好地理解数据的含义和趋势。
以下是常用的统计数据整理的方法和技巧：1. 数据分类：根据收集到的数据的特点和目的，进行分类整理。
可以根据时间、地区、性别、年龄等因素对数据进行分类，以便更好地进行数据分析和比较。
2. 数据归纳：将大量的数据进行归纳整理，可以用表格、图表、统计指标等形式进行展示。
通过对数据的归纳，可以更加直观地看出数据的分布和变化趋势，发现其中的规律和相关性。
3. 数据分析：对整理好的数据进行进一步的分析，可以应用统计学和数据分析方法，挖掘数据中的深层次信息。
通过数据分析，可以得出结论、提出问题，并为进一步研究和决策提供依据。
4. 数据可视化：使用图表、地图、折线图等工具将数据以可视化的方式呈现出来，可以帮助更好地理解数据。
统计师工作中的数据收集和整理方法
统计师工作中的数据收集和整理方法在统计师工作中，数据收集和整理是非常重要的环节。
准确和全面地收集和整理数据对于完成统计报告、分析数据趋势和做出决策都具有重要意义。
那么，在统计师工作中，我们应该如何进行数据收集和整理呢？本文将探讨几种常见的方法。
一、问卷调查法问卷调查是一种常见的数据收集方法。
统计师可以设计和发放问卷，通过收集受访者的回答来获取数据。
在设计问卷时，需要合理安排问题的顺序和类型，确保问题清晰明了，并且考虑到可能出现的答案。
此外，还需要制定有效的答题规则和选择题的选项，并设置必填项或选答数量的限制。
二、观察法观察法是指统计师通过直接观察来收集数据。
这种方法适用于需要观察某些现象、过程或行为的情况。
通过观察，统计师可以获取真实、客观的数据，尤其是在实地调研或对于实验数据的收集。
在进行观察时，需要记录下所观察到的内容和数据，并尽量避免主观偏见的产生。
三、抽样调查法抽样调查是一种将总体数据中的一部分作为样本进行调查的方法。
通过抽样，我们可以更高效、更经济地收集数据。
在进行抽样调查时，需要根据研究目的和总体特点选择合适的抽样方法，比如简单随机抽样、分层抽样等。
同时，还需要控制好样本数量和样本质量，确保代表性和可靠性。
四、文献资料法文献资料法是指通过查阅和分析相关的文献资料来收集数据。
这种方法适用于需要获取历史数据、背景资料或者特定领域知识的情况。
在进行文献资料调研时，需要选择权威、可靠的来源，并进行全面而系统地搜集、整理和分析数据。
同时，还需要注意文献资料的时效性和适用性，避免使用过时或不相关的资料。
五、网络调查法随着互联网的发展，网络调查成为一种便捷、快速的数据收集方法。
统计师可以通过设计在线调查表格或者利用社交媒体平台等渠道来进行网络调查。
在进行网络调查时，需要确保问卷的可用性、信息保密性和回答者的真实性。
同时，还需要针对网络调查的特点，注意样本的代表性和数据的真实性。
六、数据整理方法在数据收集完成后，统计师还需要进行数据整理工作。
第三章统计数据的整理与显示
统计整理方案 1、 确定汇总的统计指标和
综合表； 2、 确定分组方法； 3、 确定汇总资料的形式； 4、 确定资料的审查内容和
审查方法。
第三章 统计数据整理与显示
§2 统计分组 一、统计分组意义和作用 1、概念：它是根据统计研究的需要，将
统计总体按照一定的标志分成若干 个不同的组别。 对总体而言是“分”，对个体而言是“合”。 2、统计分组的原则
第三章 统计数据的整理 与显示
➢ 数量分组的方法 ➢ 分配数列的编制
§1 统计数据整理
一、统计整理的意义和内容 统计整理在统计工作中处于中间阶段，
起着承前启后的作用。通过数据整理，可 以使混乱、缺乏条理性的资料变成有条理 性、在某种程度上能够说明总体特征的有 用的资料。
它是根据统计研究的任务，对调查阶 段所搜集到的大量的原始资料进行加工汇 总，使其系统化、条理化、科学化，以反 映总体综合特征的资料的工作过程。
试将工人分成5组
其基本步骤为： 第一步：将原始资料按数值大小依次排列。 全距(Range)=最大变量值—最小变量值。
=576-432=144
第二步：确定变量的类型和分组方法（单 变量分组或组距分组）。
第三步：确定组数和组距（interval)。当 组数确定后，组距可计算得到： 组距=全距/组数
原则： 应将总体单位分别的特点显示出来 要考虑到原始资料的集中程度 要考虑到所研究对象的实际情况，考
例：重庆市按GDP计算的三次产业结构（%）
1980年
GDP
100
第一产业 38.4
第二产业 44.6
第三产业 17
1990年 100 33.4 39.7 26.9
2000年 100 17.8 41.4 40.8
统计数据的整理和显(1)
分组的原则：穷尽和互斥
１．按品质标志分组或按数量标志分组，或用两 种标志结合分组 ２．按主要标志与辅助标志分组
（四）统计分组体系
１．简单分组与平行分组
标 按性别分组
志 男性 女性
(二)统计分组的作用
1.划分性质不同的各种类型，研究其特征和规律性
表1 我国近几年农业总产值情况 单位：亿元
类型 1995年 1996年 1997年 1998年
农业 11884.6 13539.8 13866.9 14099.3
林业
709.9
778 817.8 848.7
牧业
6044.9 7083 7620.3 7729.8
如：某校按学生人数分组，其组限为： 100人以下 101—200 201—300 301人以上
组距分组中，上述分组都是等距分组，即各组组 距相等，其特点是：
由于各组组距相等，各组次数的分布不受组距大 小的影响，它消除了组距对其分布的影响，与次数 密度的分布是一致的，一般呈正态分布。
同时也存在不等距分组即只要有一组组距不相等的 分组，也称异距分组。例如学生年龄18岁以下，1920，21-24，25岁以上等。其特点是：
60—70
—60
70以上等
61人以上等
我们把这种分组形式称为开口组。“以下”称之 为下开口，“以上”称之为上开口。
下开口的组中值＝本组上限－（1/2）*相邻组 的组距
上开口的组中值＝本组下限＋（1/2）*相邻组 的组距
例如结合上面学生成绩的分布计算其组中值 下开口组中值=60-（1/2）×(70-60)=55 上开口组中值=70+（1/2）×(70-60)=75
简述统计整理的基本步骤
简述统计整理的基本步骤统计整理是指将某些数据进行收集、整理、分析和解释的过程，它是科学研究和决策制定中不可或缺的环节。
在进行统计整理时，需要遵循以下基本步骤：一、确定研究目的和需求在进行统计整理之前，需要明确研究的目的和需求，这将有助于确定所需数据的类型、范围和数量，以及分析和解释所得结果的方法和手段。
二、收集数据收集数据是统计整理的第一步，数据来源可以是调查问卷、实地观察、统计报表、互联网等。
在收集数据时，需要注意数据的准确性和可靠性，避免出现数据的误差和偏差。
三、整理数据整理数据是指将收集到的数据进行清理、分类、排序、归纳和编码等处理，以便更好地进行分析和解释。
在整理数据时，需要注意数据的一致性和规范性，避免出现数据的重复和混淆。
四、分析数据分析数据是统计整理的核心步骤，它是通过统计学方法对收集到的数据进行处理和解释，以发现数据之间的关系和规律。
在分析数据时，需要选择合适的统计学方法和工具，如描述性统计、推断性统计、回归分析、聚类分析等。
五、解释数据解释数据是指将分析得到的数据结果进行说明和解释，以便更好地理解数据的含义和意义。
在解释数据时，需要遵循科学的逻辑和思维方式，注重数据的客观性和可靠性，避免出现主观臆断和错误解释。
六、汇报结果汇报结果是统计整理的最终步骤，它是将分析和解释得到的数据结果进行总结、归纳和展示，以便更好地向他人传递研究成果和决策建议。
在汇报结果时，需要注意汇报方式的选择和内容的精炼，避免出现冗长的文字和无关的信息。
统计整理是一个复杂而又重要的过程，它需要遵循一定的步骤和原则，才能得到准确、可靠和有用的数据结果，为科学研究和决策制定提供有力的支持。
统计学第三章 统计数据的整理
汇总技术：
有传统手工汇总和现代电子计算机汇总两种技术。
（1）手工汇总。常用的汇总方式有四种： • 划记法。划“正”字符号计数，多用于对总体单位数或次数的简单汇总。
• 过录法。将原始资料分类过录到事先设计的汇总简表中，可用于对内容项 目较多的资料的汇总。
• 折叠法。将每张调查表中需要汇总的同类项目及数据折压一个印记，一张 一张的重叠在一起，再进行汇总。这种方法一次只能选择一个项目及其数 据进行汇总，故适用于数据较少的资料。
• 卡片法。将需要汇总的项目数据分类登记在卡片上，再汇总计算。这种方 法适用于总体单位数多、且多采用复合分组形式的事物，特别是设备、器 材类的实物资产的汇总。
（2）电子计算机汇总。其数据处理程序如下： • 第一步，编程。使用计算机语言编写出一套完整的数据处理程序。
• 第二步，数据录入。计算机自动按程序进行数据处理，并将数据处理结果 存储在磁盘、磁带等磁介质中。
树茎
数叶
数据 个数
10 7 8 8
3
11 0 2 2 3 4 5 7 7 7 8 8 8 9
13
向上累 计个数
3
16
12 0 0 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 5 5 6 6 7 7 7 8 8 9
24
40
13 0 1 3 3 4 4 5 7 9 9
10
50
14 0 0 1 3
16284
22.3
第三产业
20228
27.7
合计
73025
100.0
3、变量数列的编制
成绩 （分）
某班学生《统计学》考试成绩分布表
学生人数 频率 （人） （%）
向上累计
人
统计每月总结一数据收集与整理
统计每月总结一数据收集与整理统计每月数据收集与整理工作总结一、引言在过去的几个月里，我负责统计每月的数据收集与整理工作。
这项工作对于企业的决策制定、市场预测和业务运营起着重要作用。
本文将对我的工作进行总结，并提出未来改进的建议。
二、数据收集与整理工作概述1. 数据源的获取：通过内部系统、市场调研和合作伙伴获取所需数据。
确保数据的准确性和完整性。
2. 数据收集方式：采用在线调查、面访、电话访谈等方式进行数据收集。
3. 数据整理与清洗：对收集到的数据进行分类、编辑和去除异常值，以确保数据的质量。
4. 数据录入与存储：将整理好的数据录入到数据库中，确保数据的安全和易于查询。
5. 数据分析与报告：根据需求进行数据分析，撰写报告，为企业决策提供支持。
三、工作亮点1. 协调能力：与多个部门和合作伙伴密切合作，确保数据的及时收集和准确性。
2. 数据质量控制：建立完善的数据质量控制制度，提高数据的准确性和完整性。
3. 数据分析能力：运用专业的数据分析工具，对所收集到的数据进行深入分析，为决策提供有力支持。
4. 沟通能力：与团队成员和相关部门保持良好的沟通，并及时反馈数据收集进展和问题。
四、工作挑战与解决方案1. 数据收集困难：有时由于部分合作伙伴的数据未能及时提供，导致数据收集进程受阻。
为解决这个问题，我与合作伙伴加强了沟通，明确了需求和时间要求，并提出了改进合作流程的建议。
2. 数据整理复杂性：不同部门提供的数据格式和标准不统一，导致整理过程复杂。
为应对这个问题，我制定了数据整理指南，明确了标准化要求，提高了数据整理的效率和质量。
3. 数据分析时间紧迫：在某些月份，由于紧急需求或其他工作任务，我需要在有限的时间内完成数据分析和撰写报告。
为应对这种情况，我优化工作流程，提高自身的工作效率，并与团队成员协作，确保按时完成任务。
五、工作改进建议1. 提前预估需求：与相关部门和合作伙伴沟通，提前了解将要收集和整理的数据，以便提前准备和安排工作计划。
简述统计数据整理的步骤
简述统计数据整理的步骤
统计数据整理的步骤可以分为以下五个步骤：
1. 数据收集：收集相关的统计数据，可以通过问卷调查、实地观察、采访等方式获得数据。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行初步清洗，包括查找和修正数据中的错误、填补缺失数据、删除重复数据等处理。
3. 数据整理：对清洗后的数据进行整理和归类，可以通过建立表格、图表或数据库等形式进行整理，便于后续分析和使用。
4. 数据分析：根据整理后的数据，进行统计分析，包括描述性统计（如均值、中位数、标准差等），推断性统计（如假设检验、置信区间等）等方法。
5. 结果呈现：将分析后的统计结果以适当的形式呈现，可以使用统计图表、报告、演示文稿等方式展示结果。
同时，对分析结果进行解释和讨论，提出可能的应用和建议。
统计学数据整理实习报告
一、实习背景随着我国经济的快速发展，数据已经成为企业、政府和社会各界进行决策的重要依据。
统计学作为一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，在各个领域都发挥着至关重要的作用。
为了提高自身的实践能力，我选择了统计学数据整理作为实习内容，希望通过实习，将所学理论知识与实际工作相结合，提高自己的数据处理能力。
二、实习目的1. 熟悉统计学数据整理的基本流程和方法；2. 掌握数据清洗、数据转换、数据汇总等基本技能；3. 提高数据分析能力，为后续研究打下坚实基础；4. 增强团队协作意识，提高沟通能力。
三、实习内容1. 数据收集在实习过程中，我首先学习了如何收集数据。
通过查阅相关资料、访问官方网站、联系相关人员等方式，收集到了大量与实习内容相关的数据。
2. 数据清洗数据清洗是数据整理的重要环节，它旨在去除数据中的错误、缺失和重复信息。
在实习过程中，我运用Python等编程语言，对收集到的数据进行清洗，确保数据质量。
3. 数据转换为了满足不同分析需求，需要对数据进行转换。
在实习过程中，我学习了如何将不同格式的数据进行转换，例如将文本数据转换为数值型数据，将日期数据转换为时间戳等。
4. 数据汇总数据汇总是将原始数据按照一定的规则进行合并、分组和计算，以得到更有价值的信息。
在实习过程中，我运用Excel等工具，对数据进行汇总，为后续分析提供数据支持。
5. 数据分析在完成数据整理后，我对整理好的数据进行了分析。
通过运用统计学方法，对数据进行了描述性统计、相关性分析和假设检验等，为实际问题提供了解决方案。
四、实习成果1. 掌握了统计学数据整理的基本流程和方法；2. 提高了数据清洗、数据转换、数据汇总等技能；3. 增强了数据分析能力，为后续研究奠定了基础；4. 培养了团队协作意识和沟通能力。
五、实习体会1. 数据整理工作看似简单，实则复杂。
在实际操作过程中，需要耐心和细心，才能确保数据质量；2. 统计学知识在实际工作中具有很高的应用价值，通过实习，我深刻体会到了统计学的重要性；3. 在实习过程中，与同事们的交流合作，使我学会了如何更好地与他人沟通，提高了团队协作能力。
统计学(第3章)
4、定比尺度（比率尺度 ratio scale）
是对事物之间比值的一种测度，可用
于参数与非参数统计推断。 特征：
除区分事物的类别、进行排序、比较大 小，而且还可以进行加减乘除运算。 具有绝对零点，即“0”表示“没有” 或“不存在”。 所有统计量都可以对其进行分析。与定 距尺度的唯一区别是有绝对固定的零点。
第三章 统计数据的整理 10
3、观察数据和实验数据
观察数据：通过调查或观测而得 到的数据。 实验数据：通过控制实验对象而 收集的数据。
第三章 统计数据的整理
11
4、直接数据和间接数据
直接数据：即原始数据。
间接数据：已加工整理过的数据。
第三章 统计数据的整理
12
第二节 统计整理的含义和步骤
当异距分组时，各组的次数还受 到组距不同的影响。为消除异距 分组的这种影响，须计算频率密 度（或次数密度），计算公式： 频数密度 = 频数/组距 频率密度 = 频率/组距
第三章 统计数据的整理
36
二、分布数列的编制
将原始资料按其数值大小重新排列 2. 确定全距 3. 确定组距和组数 4. 确定组限 5. 编制变量数列 示例3-5
第三章 统计数据的整理
某地人口
21
（三）按分组标志的不同性质分
品质分组（属性分组）：是将总体按
品质（或属性）标志进行分组。如企 业按经济成份、企业规模，职工按性 别、文化程度分组等。 数量分组（变量分组）：是将总体按 数量标志进行分组，如企业按职工人 数、劳动生产率分组，职工按工龄、 工资分组等。
第三章 统计数据的整理 31
4、开口组的组距与组中值
第三章 统计整理
单项式分组：
工人平均日产量资料
工人平均日产量(件) 2 3 4 5 6 合计 工人数 绝对数 比重(%) 10 8.7 15 13.0 30 26.1 40 34.8 20 17.4 115 100.0 上一页 下一页
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组距式分组：
某工厂工人完成生产定额情况表 工人完成生产定额分组(%) 工人数 绝对数 比重(%) 80~90 30 16.7 90~100 40 22.2 100~110 60 33.3 110~120 30 16.7 120~130 20 11.1 合计 180 100.0
某班学生籍贯分布表 地区分 绝对数人数 安徽 30 非安徽 10 合计 40
比重(%) 75 25 100
第3章 统计整理
42
单项式数列：一个变量值代表一组。
工人生产情况表 产量（件） 工人数
第3章 统计整理 11
2、统计分组目的： 总体经过分组，能够突出组与组之间的 差异，抽象掉组内各单位之间的差异， 使数据变得条理化，便于进一步分析研 究。
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3、统计分组的原则
⑴穷尽性
就是使总体中的每一个单位都应有组可归， 或者说各分组的空间足以容纳总体所有的单位。 例如:从业人员按文化程度分组，分为小学 毕业、中学毕业（含中专）和大学毕业三组，那 么，文盲及识字不多的以及大学以上的学历者则 无组可归。如果将分组调整为：文盲及识字不多、 小学程度、中学程度、大学及大学以上，那么就 可以包括全部从业人员的各种不同层次的文化程 度，符合了分组的穷尽性原则。
位数。
频率（f/∑f）：次数的相对数，各组次数占总
次数的比重。
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㈡统计分布（分配数列）的分类
第三章 统计数据的整理
土 地 面 积
人口密度
日本
美国
欧共体
统计地图
合成纤维人造纤维的地域分布
（四）统计图的构成
图题
某国各地降水量
90 80 70 60 50 40
1 图题 2 图号 3 图目
4 图尺 5 图形 6 图注
图 目
降 水 量 （ 毫 米 ）
图形
图注
东部 西部 北部
图尺 30
20 10 0 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度
分配数列的种类
1.按分组标志的性质不同
品质变量数列:按品质变量分组形成
数值变量数列:按数值变量分组形成
2.数值变量数列还可分为 单项数列：每组只有一个变量值的变量数列 组距数列：每组变量值是一段区间的变量数列
连续变量数列：按连续变量分组形成的数列
离散变量数列：按离散变量分组形成的数列
品质变量分配数列实例
本章重难点提示
本章重点：统计分组、变量数列的编制、统计数据的显示方 法——统计表和统计图。 本章难点：统计分组、变量数列的编制、次数分布图的绘制。
第一节 数据整理的一般问题
一 数据整理的概念和作用
(一)概念 对统计调查所搜集到的数据进行分类和汇总，使 其系统化、条理化、科学化，以得出反映事物总体综 合特征的资料的工作过程。
100-500 500以上
180
85 35
7.83
3.70 1.52
合计
2300
100.00
单项式变量数列实例
表3-4 家庭人口数（人） 1 某市居民家庭按家庭人口数分组 家庭数（千户） 9.8 比重（%） 5.76
2
3
27.5
94.6
统计数据的整理和展示
统计数据的整理和展示统计数据是我们生活和学习中常见的一种信息形式，它可以帮助我们了解事物的发展趋势、比较不同情况之间的差异以及作出科学决策。
因此，学会正确地整理和展示统计数据对于中学生来说至关重要。
本文将从几个方面介绍统计数据的整理和展示方法，以帮助读者更好地理解和运用这一知识。
一、统计数据的整理在进行统计数据的整理时，我们需要注意以下几点：1. 数据的收集：首先，我们需要明确自己要收集哪些数据，并选择合适的方法进行收集。
例如，如果我们想了解同学们的身高情况，可以通过测量身高的方式收集数据。
2. 数据的分类：将收集到的数据按照一定的规则进行分类，可以更好地整理和分析数据。
例如，我们可以将同学们的身高按照男女分类，或者按照不同年级分类。
3. 数据的整理：整理数据可以采用表格、图表等形式。
表格可以清晰地呈现数据，而图表则可以直观地展示数据之间的关系。
在整理数据时，我们需要注意数据的准确性和完整性。
二、统计数据的展示展示统计数据的目的是为了让读者更加直观地了解数据的含义和规律。
下面介绍几种常见的统计数据展示方法：1. 条形图：条形图是一种常见的展示数据的图表形式，它可以直观地比较不同数据之间的差异。
例如，我们可以用条形图比较不同年级同学们的身高情况，从而得出结论。
2. 饼图：饼图可以清晰地展示不同部分在整体中的比例关系。
例如，我们可以用饼图展示同学们不同爱好的比例，以便更好地了解同学们的兴趣爱好。
3. 折线图：折线图可以展示数据的变化趋势。
例如，我们可以用折线图展示同学们每个月的平均成绩变化情况，以便分析学习进步的趋势。
三、统计数据的应用统计数据不仅仅是为了了解事物的发展趋势和比较差异，还可以帮助我们作出科学决策。
下面以一个例子来说明：假设我们要组织一次班级活动，需要选择一个合适的时间。
我们可以通过统计同学们的空闲时间来做出决策。
首先，我们收集同学们的空闲时间数据，并进行整理。
然后，我们可以通过条形图或者饼图展示同学们的空闲时间分布情况。
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比重（%） 10.00 20.00 32.50 25.00 12.50 100.00
（三）累计次数分布表（图）的编制
1.相关概念
(1)累计次数和累计频率
反映总体单位分布特征的指标，累计次数说明总体 中在某一变量值水平上下总共包含的总体单位次数； 累计频率说明总体中在某一变量值水平上下总共包含 的总体单位数占总体单位总数的比重。
二、分配数列的编制
（一）概念术语
1.全距（R）＝数列中最大变量值－最小变量值
2.组限：每一组的最大变量值与最小变量值 上限:每一组的最大变量值 下限:每一组的最小变量值 3.组距（d）:每一组的最大变量值与最小变量值之差 组距=上限-下限 4.组数:数列中的分组个数
组数和组距的关系
定性关系:全距一定的情况下,组数和组距呈 反方向变动
平行分组体系能从多个方面说明总体的特征， 是从广度上分析研究总体现象的。 （2）复合分组和复合分组体系 例如：人口总体在按性别分组的基础上，再按 年龄分组，得到如下复合分组： 人口总数：男性：0-14岁；15-64岁；65岁以上 女性：0-14岁；15-64岁；65岁以上
复合分组的标志不易过多，因为随着分组标志 的增多，组数将成倍增加，影响对总体的认识。
某市餐饮业按营业额分组 餐饮企业个数（家） 比重（% 1350 58.70 650 28.25 180 7.83 85 3.70 35 1.52 2300 100.00
单项式变量数列实例
表3.4
家庭人口数（人） 1 2 3 4 5 6 合 计
某市居民家庭按家庭人口数分组
家庭数（千户） 9.8 27.5 94.6 19.2 10.9 8.0 170.0 比重（%） 5.76 16.18 55.65 11.29 6.41 4.71 100.00
(一)钟形分布/丘形分布
1.含义: 特点是“两头小，中间大”，越靠近中间的变 量值分布次数愈多；愈远离变量值中点分布的次数愈少， 形如钟或山丘 正态分布:左右两侧对称分布 2.种类 左偏分布 偏态分布 右偏分布
正态分布
左偏分布
右偏分布
( 二 )U 形分布 : 是指较大和较小的变量值出现的次数多，
而中间变量值出现的次数少，特点是“两头大，中间 小” 。
二、数据分组的作用
(1)区分现象的类型 (2)反映总体的内部结构 (3)揭示现象之间的依存关系
三、统计分组的原则 1、科学性原则 2、完整性原则 要求分组时要列出一切可能的类别， 把所有总体都包含进去，避免出现无组可 归的总体单位。 3、互斥性原则 组限划分要分明，不能模棱两可。
三、选择分组标志的原则
频数分布
一、概念
在统计分组的基础上，将总体中的所有单位按 组归类整理，并按一定顺序排列，形成总体单位数 在各组间的分布，这个分布情况称为频数分布。
分布在各组中的总体单位数叫次数或频数。
各组次数或频数占全部总体单位数的比重叫频率。
分布数列构成要素：组、各组频数
分布数列
表3.1
按海拔分组 （米） 500 以下 500～1000 1000～2000 2000～3000 3000 以上 合计
第二节 统计数据的整理
数据整理的一般问题
一、数据整理的概念与作用
(一)概念
对统计调查所搜集到的数据进行分类和汇总，使 其系统化、条理化、科学化，以得出反映事物总体综 合特征的资料的工作过程。
(二)作用
统计数据整理，是统计调查的继续，也是统计分 析的前提，承前启后，在整个统计工作中具有重要的 作用。
（三）统计表种类 （按主词结构分）
简单表：主词未做任何分组 简单分组表：主词按一个标志分组 复合分组表：主词按两个或以上的标志分组
（四）统计表的编制规则
二、统计图
（一）统计图的概念 （二）统计图的种类 1.直方图（P60） 2.条形图 3.折线图（P60）2）
数值变量数列:按数值变量分组形成
2.数值变量数列又可分为:
单项数列：每组只有一个变量值的变量数列。 组距数列：每组变量值是一段区间的变量数列。 连续变量数列：按连续变量分组形成的数列 离散变量数列：按离散变量分组形成的数列
数值变量数列实例
表3.3 营业额（万元） 10 万元以下 10- 50 50-100 100-500 500 万元以上 合 计
数据排序并计算全距 确定变量数列的形式（单项式或组距式） 确定组数和组距 确定组限
计算各组次数和频率
计算各组累计次数和频率 编(绘)制图表
累计次数分布数列的示例
表3-7 某班级学生考试成绩累计次数分组表
按成绩分 学生人数 组（分） （次数） 50～60 60～70 70～80 80～90 90～100 合计 3 8 16 8 5 40
（三）分组标志的排列方式
平行分组体系和复合分组体系
（1）简单分组和平行分组体系 例如：工业企业按规模、经济类型和轻、重工 业3个标志分别进行分组，得到如下平行分组体 系： 1、按企业规模分组：大型企业；中型企业；小 型企业 2、按轻重工业分组：轻工业；重工业 3、按经济类型分组：国有经济；集体经济；私 营经济；股份制经济；外商投资经济；港澳台 投资经济；其他经济。
统计表示例
某居民小区家庭按月收入简单分组表
家庭月收入 800－1000 1000－1200 1200－1400 1400－1600 1600－1800 1800－2000 2000－2200 2200－2400 合计 户数 5 7 10 13 8 6 3 2 54 比率 9.26% 12.96% 18.52% 24.07% 14.81% 11.11% 5.56% 3.70% 100.00%
75 54 62 75
解题思路
*编制步骤之一----数据排序并确定全距
将数据从低到高排列，形成如下变量序列： 51 67 76 85 54 68 77 86 57 70 78 86 59 71 78 88 62 72 79 89 64 72 81 90 65 74 83 93 65 75 84 94 66 75 84 96 66 76 84 98
统计图示例
条型图——用长短或高矮来显示数值的大小
Ò Í ¼ ¥ È Ë ¾ ù É ú » î Ñ ·Ê Õ È ë ´ Î Ê ý · Ö ² ¼ Í ¼ 14 12 10 10 7 5 8 6 3 2 13 800£ 1000 1000£ 1200 1200£ 1400 1400£ 1600 1600£ 1800 1800£ 2000 2000£ 2200 2200£ 2400
组距式变量数列实例
表3.5
月工资（元） 500 元以下 500-600 600-700 700-800 800-900 900-1000 1000 元以上 合 计
某车间工人按月工资分组
工人数（人） 16 28 34 56 38 18 10 200 比重（%） 8.00 14.00 17.00 28.00 19.00 9.00 5.00 100.00
24对夫妇结婚年数和每年争吵次数统计
结婚年数 5 2 4 1 3 6 5 8 3 7 10 20 13 15 9 6 8 5 10 7
争吵次数
设计整理方案，资料审核是前提
统计分组是基础 统计汇总是中心环节 编制统计表绘制统计图是结果
统计分组
统计汇总
统计图表
数据分组
一、数据分组的概念
根据统计研究目的和客观现象的内在 特点，按照选定的某个或几个标志，将被 研究的总体数据分成若干部分的科学分类。 “相同者合并，不同者分开”原则。
频率 （％） 7.5 20.0 40.0 20.0 12.5 100.0
向上累计 次数 3 11 27 35 40 — 频率 7.5 27.5 67.5 87.5 100.0 — 40 37 29 13 5 —
向下累计 次数 频率 100.0 92.5 72.5 32.5 12.5 —
二、次数分布
我国土地状况分组表
面 积 （万平方公里） 241.7 162.5 239.9 67.6 248.3 960.0 占总面积比重 （％） 25.18 16.93 24.99 7.04 25.86 100.00
组别
频数
频率
（二）分配数列的种类
1.按分组标志的性质不同
品质变量数列:按品质变量分组形成（如按性别）
*编制步骤之五----计算各组的频数和频率
[分析] 根据排序后的变量序列清点各数据区间的频数 并计算比重，也可利用excel统计软件进行
解题思路
编制步骤之六----绘制表格
表3-6 某车间工人日产零件分组表
日产零件数量（件） 50-60 60-70 70-80 80-90 90-100 合计
工人数（人） 4 8 13 10 5 40
二、数据整理的程序
数据整理方案的设计 数据的审核与检查
数据分组 数据的显示——统计图表
1、数据整理方案的设计 确定统计指标及统计指标体系，确定统计分组方法， 确定统计汇总的方法，确定表现统计指标的形式等。
2、数据的审核与检查 “不审不汇，不核不报”，只有经过审核后的资料才 能进行汇总。审核内容：资料的准确性，及时性， 完整性。 资料的准确性审核方法：逻辑审核和计算审核。 逻辑审核：原始资料的内容是否合理。 计算审核：检查各项数字之间是否平衡。
数据排序并计算全距 确定变量数列的形式（单项式或组距式） 确定组数和组距 确定组限 计算各组次数和频率
绘制表格
简单次数分布数列的编制实例
[例3-1]:数据资料 某车间40名工人日产零件如下： 65 72 66 57 90 86 83 68 84 66 59 67 70 79 51 81 78 86 94 64 77 74 76 96 98 85 71 79 84 65 72 89