统计基础三统计描述

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统计学基础第三章统计整理

第三章统计整理【教学目的】1. 深刻理解统计分组的作用，并且能够对不同的社会经济现象进行统计分组2. 运用分配数列对原始数据进行系统整理3. 制作统计表，运用计算机绘制统计图【教学重点】1. 能够对不同的社会经济现象进行统计分组2. 运用分配数列对原始数据进行系统整理3. 制作统计表，运用计算机绘制统计图【教学难点】1. 运用分配数列对原始数据进行系统整理2. 制作统计表，运用计算机绘制统计图【教学时数】教学学时为8 课时【教学内容参考】第一节统计整理的意义一、统计整理的意义统计整理，就是根据统计研究的目的和任务的要求，对统计调查所搜集到的原始资料进行分组、汇总，使其条理化、系统化，从而得到表现总体特征的综合统计资料的工作过程。

对于已整理过的初级资料进行再整理，也属于统计整理。

统计调查取得的各种原始资料是分散的、不系统的，只能表明各个被调查单位的具体情况，反映事物的表面现象或一个侧面，不能说明事物的总体情况与全貌。

因此，只有对这些资料进行加工、整理，才能认识事物的总体及其内部联系。

例如，工业企业普查中，所调查的每个工业企业资料，只能说明每个工业企业的经济类型、注册资本、职工人数、工业总产值、工业增加值、实现利税等具体情况。

必须通过对所有资料进行分组、汇总等加工处理后，才能得到全国工业企业的综合情况，从而分析工业企业的构成、经营状况等，达到对全国工业企业的全面的、系统的认识。

统计整理是统计调查的继续，也是统计分析的前提，它在统计研究中起着承前启后的作用。

因此，资料整理得是否正确，直接决定着整个统计研究任务的完成，不恰当的加工整理，不完善的整理方法，往往使调查得来的丰富、完备的资料失去价值。

因此，必须十分重视统计整理工作。

二、统计整理的步骤统计整理的基本步骤是：（一）对原始资料进行审查。

1. 审查被调查单位的资料是否齐全；2. 应审查数据是否准确。

审查的办法主要有：①逻辑审查：主要是从定性角度审查数据是否符合逻辑，内容是否合理，各项目或数量之间有无相互矛盾的现象。

统计基础知识

统计基础知识:统计调查方案复习资料统计调查方案：一个完整的调查方案主要包括：确定调查目的，明确调查对象和调查单位，确定调查项目，选择调查方式方法，规定调查地点、时间及调查的具体措施。

(1) 调查目的：调查目的要符合客观实际，是任何一套方案首先要明确的问题，是行动的指南。

(2) 调查对象和调查单位：调查对象即总体，调查单位即总体中的个体。

(3) 调查项目：即指对调查单位所要登记的内容。

确定调查项目要注意三个问题：①调查项目的涵义必须要明确，不能含糊不清;②设计调查项目时，既要考虑调查任务的需要，又要考虑是否能够取得答案，必要的内容不能遗漏，不必要的或不可能得到的资料不要列入调查项目中;③调查项目应尽可能作到项目之间相互关联，使取得资料相互对照，以便了解现象发生变化的原因，条件和后果，便于检查答案的准确性。

(4) 调查表：就是将调查项目按一定的顺序所排列的一种表格形式。

调查表一般有两种形式：单一表和一览表。

一览表是把许多单位的项目放在一个表格中，它适用于调查项目不多时;单一表是在一个表格中只登记一个单位的内容。

(5) 调查方式和方法：调查的方式有普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表制度等。

具体收集统计资料的调查方法有：访问法、观察法、报告法等。

①访问法：就是根据被询问者的答复来搜集资料的方法。

主要包括a.口头询问法，b。

开调查会;c.被调查者自填法。

②观察法：是由调查人员亲自到现场对调查对象进行观察和计量以取得资料的一种调查方法。

③报告法：是报告单位以各种原始记录和核算资料为依据，向有关单位提供统计资料的方法。

如统计报表。

(6) 调查地点和调查时间：调查地点是指确定登记资料的地点;调查时间：涉及调查标准时间和调查期限。

(7) 组织计划：是指确保实施调查的具体工作计划。

2004年混选题：在一项完整的统计调查方案中，其内容除应包括调查目的和任务外，还应包括( )。

A、调查对象的调查单位B、调查内容和调查表C、调查所属时间，工作期限和空间标准D、调查工作的组织措施答案：A，B，C，D2007年多选题按收集资料的方法不同，统计调查有( )。

《统计基础》课程标准

会计专业课程标准《统计基础》课程标准第一部分前言一、课程性质统计基础是会计专业必修的一门专业基础课程。

它研究如何用科学的方法去搜集、整理、分析国民经济和社会发展的实际数据，并通过统计所特有的统计指标和指标体系，表明所研究的社会经济现象的规模、水平、速度、比例和效益，以反映社会经济现象发展规律在一定时间、地点、条件下的作用，描述社会经济现象数量之间的联系关系和变动规律，也是进一步学习其他相关学科的基础。

设置本课程的目的，一方面是为了进一步学习专业统计和计量经济课程奠定理论和方法基础。

另一方面也为学习经济与管理学科各专业的后继课程和进行社会经济问题研究提供数量分析方法。

二、基本理念统计学的课程目标体系追求基础和应用并重的理念。

在基本概念和基本方法的教学中强调一致性，而在方法的具体应用方面则强调发散性，即在应用统计方法解决实际问题时鼓励学生的创新意识和创新能力的发挥，使学生利用统计方法能够切实解决问题。

具体而言，本课程标准包括如下几个方面的内容：（一）以实际案例来激发学生的学习热情。

目前，社会上对统计有一种偏见，认为作用相当有限，这在某种程度上影响了财经类学生学习统计的积极性。

为了使学生对统计有一个正确的认识，充分体会到其的重要性和必要性，以统计方法的成功案例作为教学内容的重要组成部分就显得相当必要。

这就要求在教学工作中，紧密结合现实经济体制改革和市场经济的需要，汲取国内外统计科学研究新成果，不断提高本课程的思想性、科学性和先进性，丰富教学内容，提高教学质量。

在教学中，要适当扩展知识面，不仅要讲明“是什么”、“怎么做”，更要讲清“为什么”，培养学生刻苦钻研、独立思考、分析问题和解决问题的能力。

（二）以基本概论和基本方法作为课程教学的核心内容。

统计学作为一种重要的分析工具和手段，其科学性是十分可信赖的，因此，打好基础，充分掌握这种工具就显得十分重要。

课程教学中强调基本概念和基本方法学习的重要性十分必要。

统计基础内容

第一部分1、统计一般有三个涵义：统计工作，统计资料，统计学。

其关系为：第一、统计工作与统计资料是统计活动过程与活动成果的关系。

第二、统计工作与统计学是统计实践与统计理论的关系。

第三、统计工作是先于统计学而发展起来的。

2总体：凡是客观存在的，在同一性质基础上结合起来的许多个别事物的整体，就是统计总体。

各个事物在某一方面的共同性是形成统计总体的一个必要条件，也是统计总体的一个重要特征。

总体单位：构成统计总体的个别事物。

总体和总体单位的概念不是固定不变的，随着研究目的不同，总本和总体单位也会有所不同。

3指标是反映总体现象数量特征的概念，还可以反映总体现象数量特征的概念及其具体数值。

4、指标是说明总体特征的；而标志是说明总体单位特征的。

标志可以分为不能用数值表示的品质标志与能用数值表示的数量标志两种，而指标都是用数值表示。

5、总体的特征：同质性、大量性、差异性必须同时具备上述三个特征，才能形成总体。

6、标志在不同总体单位之间不断变化，由一种状况变为另一种状况，称为变异。

变量是指可变的数量标志。

变量值是指可变数量标志的具体表现。

按变量值的连续性可把变量分为连续变量与离散变量。

（年龄是连续变量）7、统计部门具有信息、咨询、监督三大职能8、一般将统计工作划分为统计设计、统计调查、统计整理和统计分析四个阶段。

9、统计工作是由定性（统计设计）到定量（统计调查和整理）再到定性（统计分析）的完整过程。

第二章统计指标1、从统计理论和统计设计上讲，统计指标是反映总体现象数量特征的概念，其包含6个要素：指标名称、计量单位、计算方法、时间限制、空间限制、指标限制。

统计工作的全部过程是围绕或通过统计指标来进行的2、统计指标的种类按统计指标所说明的总体现象内容的不同，可分为数量指标、质量指标数量指标是说明总体外延规模的指标，随总体外延范围的大小而增减（反映总体绝对数量的多少，用绝对数的形式表示）质量指标是说明总体内部数量关系和总体单位水平的指标（以相对数和平均数来表示，它不随总体的变化而变化，与总体规模的大小无直接关系）按统计指标的作用和表现形式的不同，可分为总量指标、相对指标、平均指标、标志变异指标四类总量指标是反映总体规模的统计指标（所有总量指标都是数量指标，和范围成正比）相对指标是两个有联系的总量指标相比较的结果（属于质量指标与范围无关）平均指标是按某个数量标志说明总体单位一般水平的统计指标（平均工资、平均亩产等，属于质量指标与范围无关）标志变异指标是表明总体各个单位标志值的差异程度，或者说离散程度的指标。

统计学基础

统计学的含义一.什么是统计学统计学是一门研究数据的科学，按大百科全书的定义：统计学是用以收集数据，分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法。

统计分析数据分两种：描述统计和推断统计描述统计是研究数据搜集、处理和描述的统计学方法。

其内容包括如何取得研究所需要的数据，如何用图表形式对数据进行处理和展示，如何通过对数据的综合、概括与分析，得出所关心的数据特征。

统计描述是指对由实验或调查而得到的数据进行登记、审核、整理、归类、计算出各种能反映总体数量特征的综合指标，并加以分析，从中抽出有用的信息，用表格或图像把它表示出来。

是统计研究的基础。

它通过对分散无序的原始资料的整理归纳，运用分组法和综合指标法得到现象总体的数量特征，揭露客观事物内在数量规律性，达到认识的目的。

分组法是研究总体内部差异的重要方法，通过分组可以研究总体中不同类型的性质以及它们的分布情况综合指标法是指运用各种统计指标来反映和研究客观总体现象的一般数量特征和数量关系的方法统计模型法是综合指标法的扩展。

它是根据一定的理论和假定条件，用数学方程去模拟现实客观现象相互关系的一种研究方法。

推断统计则是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法，内容包括参数估计和假设检验两大类。

所谓统计推断就是以一定的置信标准要求，根据样本数据来判断总体数量特征的归纳推理的方法。

统计推断是逻辑归纳法在统计推理的应用，所以称为归纳推理的方法。

(1)参数估计法：当总体的界限已划定，总体某一数量特征(如总体平均数、方差等)的数值就是唯一确定的，所以把总体的数量特征称为总体参数。

但是总体参数通常不知道，这就需要通过样本数据计算样本统计量，并以此作为总体参数的估计量来估计总体参数的取值或取值区间，这种方法称之为参数估计法。

(2)假设检验法：假设检验的特点是，由于对总体的变化情况不了解，不妨先对总体的状况作某种假设，然后根据样本实际观察的资料对所作假设进行检验，来判断这种假设的真伪，以决定行动的取舍。

统计基础理论及相关知识

统计学原理一、绪论1、统计学：是一门处理数据的方法和技术的学科，也是一门研究“数据〞的科学，任务是如何有效地收集、整理和分析这些数据，探索数据在的数量规律性，对所观察的现象做出推断或预测，直到为采取决策提供依据。

研究对对象的特点：总体性、数量性、客观性、数据的随机性、围的广泛性。

2、根本概念：①统计总体和总体单位统计总体：统计所需要研究的客观事物的全体，称为统计总体，简称总体，通常所说的总体，都是以客观存在的实体为单位组成的总体，在推断统计中，又常把所有观察值的集合定义为总体。

统计总体的形成具备三个条件：客观性、同质性、差异性统计总体按总体单位是否有限分为两种：有限总体和无限总体。

总体单位：组成总体的每一个事物，成为总体单位，简称个体。

统计总体与总体单位不是固定不变的，总体与总体单位具有相对性，随研究任务的改变而改变。

②标志和指标标志：说明总体单位特征的名称。

标志按表现形式有品质标志和数量标志两种。

标志的具体表现是在标志名称后面所说明的属性或数值。

数量标志的数值表现称标志值。

指标是统计指标的简称，两种理解：一种认为统计指标是反映总表达象数量特征的概念，这种理解适用于统计理论和统计设计；另一种认为统计指标是反映总表达象数量特征的概念和具体数值，这种理解适用于实际统计工作。

指标和标志的关系：区别：ⅰ指标说明总体特征，标志说明总体单位特征。

ⅱ标志有不能用数值表示的品质标志和能用数值表示的数量标志两种；指标必须是能用数值表示的。

联系：有许多统计指标的数值是直接从总体单位的数量标志值汇总而来的；指标与数量标志间存在转化关系。

③变异与变量变异：可变标志的属性或数值表现在总体各单位间存在的差异，统计上称为变异。

在一个总体中，不管是品质标志或数量标志，当某个标志在每个总体单位上具体表现都一样，称此标志为不变标志。

当某标志在每个单位的具体表现不同时，称为可变标志，又称变异标志。

变量：变异标志又称为变量，即泛指一切可变标志，既包括可变数量标志，也包括可变品质标志。

统计学的基本概念

统计学的基本概念统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，以提供有关现象及其背后规律的定量描述和推理为基础。

它在各个领域中都具有重要的应用价值，无论是科学研究、经济发展还是社会政策制定，都需要统计学的支持和指导。

本文将介绍统计学的基本概念，并探讨其在现实生活中的应用。

一、总体与样本在统计学中，总体是指我们希望研究的所有个体或事物的集合，而样本是从总体中选取出来的一部分个体或事物。

通过对样本的研究，我们可以对总体进行推断和判断，从而掌握总体的特征和规律。

样本的选择要具有代表性和随机性，才能保证统计结果的准确性。

二、数据类型统计学中的数据可以分为定量数据和定性数据。

定量数据是用数字来表示的数据，如年龄、身高等；而定性数据则是用描述性词语来表示的数据，如性别、职业等。

在统计分析中，我们需要根据不同数据类型的特点，采用不同的统计方法，以求得准确的结论。

三、描述统计描述统计是统计学中最基础的内容之一，它主要通过对数据的整理、分类和概括，来揭示数据的分布、中心趋势和变异程度。

在描述统计中，常用的统计量有平均数、中位数、众数、极差等，这些统计量可以直观地反映数据的特征。

四、概率与分布概率是统计学中重要的概念之一，它描述了事件发生的可能性大小。

统计学通过概率的计算和推断，来预测和解释各种现象。

概率分布则是描述随机变量可能取值的分布情况的数学函数，如正态分布、泊松分布等。

概率和分布的研究为我们提供了理论基础，帮助我们更好地理解和解释现实世界中的随机现象。

五、参数估计与假设检验在实际统计分析中，由于无法获得总体的全部数据，我们需要通过样本来进行推断。

参数估计是根据样本数据来估计总体参数的方法，其中最常用的是点估计和区间估计。

而假设检验则是根据样本数据对总体参数进行推断的方法，其主要目的是验证统计假设的有效性。

六、回归与相关回归分析是一种用于研究变量间关系的统计方法，通过建立数学模型来预测和解释变量之间的关系。

相关分析则是一种用于衡量变量之间相关性的方法，通过计算相关系数来描述变量间的线性相关程度。

统计学基础知识点总结

统计学基础知识点总结统计学是研究数据收集、分析和解释的科学。

它提供了一种用来了解和解释各种数据的方法和工具。

统计学的基础知识点是学习统计学的基础，下面是一些重要的基础知识点总结：1. 数据类型：统计学中的数据可以分为两类：定量数据和定性数据。

定量数据是可以量化的，例如身高、温度等，而定性数据是描述性质和特征的，例如性别、颜色等。

2. 数据收集：数据收集是统计学的基础，它包括设计问卷、调查、实验等方法来收集数据。

收集数据时需要注意样本的代表性，并尽量避免抽样偏差。

3. 描述性统计：描述性统计是用来总结和描述数据的方法。

常用的描述性统计包括计算平均数、中位数、范围和标准差等指标来衡量数据的集中趋势和离散程度。

4. 概率：概率是研究随机事件发生可能性的数学工具。

它可以用来计算事件发生的概率，从而预测未来事件的可能性。

概率可以分为古典概率和条件概率等不同类型。

5. 概率分布：概率分布是描述随机变量的分布规律的数学模型。

常见的概率分布包括均匀分布、正态分布和泊松分布等。

概率分布可以用来计算随机变量的期望、方差等统计指标。

6. 假设检验：假设检验是统计学中用来验证关于总体参数的假设的方法。

通过对样本数据进行统计分析，可以得出关于总体参数是否符合假设的结论。

假设检验包括设定假设、选择检验统计量、计算显著性水平和做出决策等步骤。

7. 相关分析：相关分析是用来研究两个变量之间关系的方法。

它可以通过计算相关系数来衡量两个变量之间的相关性，并判断相关性是否显著。

常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

8. 回归分析：回归分析是研究因果关系的统计方法。

它通过建立数学模型来描述自变量和因变量之间的关系，并可以用来预测因变量的取值。

常见的回归分析包括线性回归和多元回归等。

9. 抽样分布：抽样分布是指统计量在不同样本中的分布情况。

它可以用来计算统计量的置信区间和显著性水平等，从而对总体参数进行推断。

10. 统计软件：统计软件是进行统计分析的工具。

统计基础知识点总结

统计基础知识点总结一、统计学基本概念统计学是一门研究数据的科学，它包括描述统计和推论统计两个方面。

描述统计是对数据进行总结和描述，包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等内容；推论统计则是从部分观测数据推断出整体数据的性质。

1.总体与样本总体是指研究对象的全部个体或观察值的集合，样本是从总体中抽取出来的一部分个体或观察值。

通过对样本的研究，可以得出一些对总体的推断。

2.参数与统计量参数是总体的特征值，如总体均值、标准差等；统计量是样本的特征值，如样本均值、标准差等。

通过对统计量的研究，可以对参数进行估计。

3.变量与数据类型变量是研究对象中的一个特征，它可以是定量型变量（如身高、体重）或定性型变量（如性别、学历）；数据类型包括定量数据和定性数据。

定量数据是可以进行数值比较的数据，定性数据是以性质或类别来表示的数据。

4.测量尺度测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间距尺度和比例尺度。

名义尺度是用于分类的尺度，没有顺序或大小关系；顺序尺度是用于分类，但有顺序关系；间距尺度是用于度量距离和大小关系，但没有绝对零点；比例尺度是度量距离和大小关系，并且有绝对零点。

对于不同的测量尺度，需要选择不同的统计方法进行分析。

二、数据的描述性统计描述性统计是统计学中的基础知识，它包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等内容。

1.中心趋势中心趋势是指数据集中的位置，包括均值、中位数和众数。

均值是所有数据值的平均数，中位数是数据值按大小排列后处于中间位置的数，众数是数据中出现次数最多的数。

2.离散程度离散程度反映了数据集合的分散程度，包括极差、方差和标准差。

极差是最大值和最小值之间的差值，方差是各数据值与均值的离差平方和的平均数，标准差是方差的平方根。

3.分布形态分布形态是指数据分布的形状，包括对称分布、偏态分布和峰态分布等。

对称分布是指数据集中的数据值分布呈现出对称形状，偏态分布是指数据集中的数据值分布不是对称的，峰态分布是指数据集中的数据值分布的尖度情况。

统计基础知识与统计实务(三)

n 1 = 80
n1 80 = = 20 % 则：样本成数 p = n 400
µp =
p (1 − p ) = n
0.2 × 0.8 = 0.02 400
即：根据样本资料推断全部学生中戴眼镜的学生所占的比重时，推断的平均误差为2%。
例7-3：：
一批食品罐头共60000桶，随机抽查300桶，发现有6桶不合格，求合格品率的抽样平均误差？
非概率抽样调查
概率抽样调查
1
2 5 8
4 3 抽样组织方式 6 7
系统随即抽样分层随机抽样
1 1
4 5 4
1
1 整群随机抽样
多阶抽样
6
1
与大小成比例抽样
系统随机抽样
分层随机抽样
整群随机抽样
多阶抽样
1、某小区4000户居民从1-4000编号，在1-100中随机抽取1个号码3，某小区4000户居民从1 4000编号， 4000户居民从编号 100中随机抽取1个号码3 中随机抽取 103、203…3903构成抽样调查样本则3、103、203…3903构成抽样调查样本系统随机抽样 2、为了解某地区职工家庭状况，将职工家庭按居委会分组，并以居为了解某地区职工家庭状况，将职工家庭按居委会分组，委会为单位进行简单随机抽样，委会为单位进行简单随机抽样，在对抽中的居委会所辖每户职工家庭进行调查整群随机抽样 3、对农作物单位面积产量调查，按平原、丘陵、山区分组来抽选样对农作物单位面积产量调查，按平原、丘陵、本单位分层随机抽样
总体成数的区间估计表达式
p − ∆p ≤ P ≤ p + ∆p
§7.5 样本单位数的确定
一、影响样本单位数的因素 ①抽样推断的可靠程度 ②总体标志的变异程度 ③极限误差的大小 ④抽样方法与组织方式的不同 ⑤人力、物力和财力的可能条件

2021管理类-统计学讲义(统计基本知识+描述统计+推断统计+统计分析+习题答案)158页

目录第一篇统计基础知识...........................................................................................1第一章导论..........................................................................................................1第二篇描述统计...................................................................................................8第二章数据的搜集..............................................................................................8第三章数据的图表展示.....................................................................................18第四章数据的概括性度量.................................................................................35第三篇推断统计.................................................................................................52第九章方差分析................................................................................................87第十章线性回归分析.......................................................................................100第十一章静态分析—统计指标.......................................................................119第十二章动态分析—时间序列分析...............................................................126第十三章指数分析..........................................................................................第五章概率与概率分布.....................................................................................52第六章统计量及其抽样分布.............................................................................63第七章参数估计................................................................................................72第八章假设检验................................................................................................79第四篇统计分析.................................................................................................87143参考答案. (152)第一篇统计基础知识第一章导论【案例导引】统计与我们的工作、生活息息相关。

统计基础第三章

次数
2．较大制累计。从最大一组算起，大于该组下限的累计次数
• 根据累计次数表可以绘制累计次数图。 • 以累计次数为纵坐标，分组为横坐标，较小制累计次数曲线以各组上限为横轴，较大制以各组下限为横轴。
第四节统计数据的表现形式一、统计表
（一）统计表的意义是表现统计资料的一种形式，即将调查得来的原始资料经过整理，使之系统化，用表格形式表现。优点：
(二)次数分布的主要类型
• 社会经济现象的复杂性，决定了在分组基础上形成的次数分布的类型也不一样，概括起来主要有钟形分布、U 形分布和J形分布三种。
三、累计频数和频率分布
累计频数(cumulative frequencies)即从数列的头或尾开始，截止到某一组的上限或下限止，累计出现的次数。分为： 1．较小制累计。从最小一组算起，小于该组上限的累计
(二）组距式分配数列
• 2．组距数列的相关概念上限(upper limit)：组的最大值下限(low limit)：组的最小值
组距=上限－下限
全距=最大组的上限－最小组的下限
组中值(class midpoint)即各组上、下限的中点
＝（上限值＋下限值）/2
缺下限的开口组组中值＝上限－邻组组距/2 缺上限的开口组组中值＝下限＋邻组组距/2
二、统计分组的作用
（三）分析现象之间的数量依存关系
三、统计分组的基本原则通过统计分组，必须保持组内统计资料的同质性，组间统计资料的差异性。四、分组标志的选择 1.要能充分反映研究目的 2.要能反映事物的本质 3.不能脱离现象所处的历史条件且要科学、互斥和穷尽
五、统计分组的类型
性别男女
某企业工人性别构成情况（1）人数/人 200 52 26 频率（% ） 100 43 22

SPSS之统计基础第3和4章 SPSS描述性统计分析和SPSS的均值比较过程

Step01 打开主窗口
选择菜单栏中的【Analyze(分析)】→ 【Descriptive Statistics(描述性统计)】 →【Explore(探索)】命令，弹出【Explore (探索)】对话框，该对话框是探索性分析的主操作窗口。
Step02 选择分析变量
在【Explore(探索)】对话框左侧的【候选变量】清单中，选取一个或多个待分析变量，将它们移入右侧的【Dependent List（因变量列表）】列表框中，表示要进行探索性分析的变量。
在【Explore(探索)】对话框中还可以单击【Statistics】按钮，弹出【Explore：Statisti cs】对话框，该对话框中提供了各类基本描述性统计输出结果。
Step07 统计图形结果输出
在【Explore(探索)】对话框中还可以单击【P lots】按钮，弹出【Explore：Plots】对话框。该对话框中提供了图形输出的类型。
● 支持均值、标准差、方差、中位数、偏度、峰度和百分位数的Bootstrap估计。
● 支持百分比的Bootstrap估计。
Step07：完成操作
单击【OK】按钮，结束操作，SPSS软件自动输出结果。
3.1.3 实例图文分析：产品的销售量
假设某公司每周大约卖出2000万件产品，但市场的需求不稳定，该公司的生产经理想更好的掌握近期该产品的分布情况。假设下面给出的销售数字（单位：百万）代表近期公司该产品每周的销售数据。利用频数分析你能得到什么有助于生产及销售的的信息？
escriptive Statistics(描述性统计)】 →【Frequencies(频率)】命令，弹出【Frequencies(频率)】对话框，这是频数分析的主操作窗口。

统计基础的知识点总结

统计基础的知识点总结统计学是一门研究数据收集、分析、解释和展示的科学。

它是各种学科中的重要基础，如经济学、医学、社会学、心理学等。

统计学广泛应用于各种领域，从商业到政府，从科学研究到医学诊断。

本文将对统计学的基础知识点进行总结，包括数据类型、数据收集、描述统计、概率、推断统计等内容。

一、数据类型1. 根据变量的性质，数据可以分为定量数据和定性数据。

定量数据是用数字表示，并且可以进行各种数学运算，如年龄、身高、成绩等；定性数据是用描述性词语表示的，如性别、颜色、好坏等。

2. 根据数据的测量尺度，数据可以分为名义数据、序数数据、区间数据和比率数据。

名义数据是表示对象不同之处的，仅表明事物的种类，如性别、颜色等；序数数据是数据的排列顺序有意义的，如学历、职位等；区间数据表示数据之间的间隔是有意义的，但没有零点，如温度；比率数据是有意义的零点，可以进行比较的，如比率、百分数等。

二、数据收集1. 数据的收集方式主要包括调查、实验和观察。

调查是采用问卷、访谈等方式获取信息；实验是通过控制变量来观察和测量影响结果的因素；观察是直接观察对象的状态和行为来获取数据。

2. 数据的收集过程中需要考虑样本的选择、样本量的确定、数据的准确性和可靠性等因素。

三、描述统计描述统计是研究数据分布的综合统计分析方法，主要包括中心趋势和离散程度两个方面。

1. 中心趋势主要包括均值、中位数和众数。

均值是所有数据的平均值，具有良好的代表性；中位数是将数据按大小排序后位于中间的数值；众数是数据集中出现频率最高的值。

2. 离散程度主要包括极差、方差和标准差。

极差是最大值与最小值之差；方差是各个数据与均值的差的平方和的平均值；标准差是方差的平方根，用来度量数据的波动程度。

四、概率概率是统计学中的一个重要概念，用来描述事物发生的可能性。

概率的计算方法主要包括古典概率、几何概率和条件概率。

1. 古典概率是指事件发生的概率等于有利事件的数量除以样本空间的数量，即P(A) =n(A)/n(S)。

统计基础知识项目三统计整理电子教案

项目三统计整理教学要求学习目标：认识统计整理的意义、步骤和审核；认识统计分组的作用和标志；理解频数分布的概念和种类、定性数据和定量数据的频数分布；理解统计汇总的相关知识，掌握统计表和统计图的概念、结构与分类。

教学重点统计表和统计图的结构与分类。

教学难点统计分组、频数分布。

课时安排本章安排4课时。

教学内容模块一统计整理概述一、统计整理的概念及意义（一）统计整理的概念统计整理即统计数据整理，是根据统计研究的目的和任务，对收集到的多项原始资料进行科学的分类、汇总和加工，使之系统化、条理化的工作过程。

（二）统计整理的意义统计整理具有以下几方面的意义：（1）通过对统计资料的加工整理，使之系统化、条理化，可以利用综合指标对总体做出概括性说明，进而揭示总体的内在特征。

（2）在调查统计中获得的资料和数据，只有通过整理工作，经过科学的审核、分类、汇总等环节，才能使统计在认识社会的过程中实现由个例到整体、由现象到本质、由特殊到一般、由感性到理性的转化，才能从整体上反映出事物的数量特征。

（3）统计研究中经常要进行动态分析，这就需要有长期累积的历史资料。

二、统计整理的步骤（1）设计方案。

（2）资料审核。

（3）统计分组。

（4）统计汇总。

（5）编制统计表和绘制统计图。

三、统计数据的审核数据审核是统计整理的初始阶段，也是展开整个工作的基础。

1. 数据检查数据检查是指检查所收集数据的完整性和准确性。

数据检查主要包括以下步骤：（1）根据事先制订好的检查规则，对每一份问卷进行检查。

（2）按照检查规则将所有问卷分为三类：可以接受的、明显要作废的、有疑问的。

（3）对可以接受的问卷和有疑问的问卷进行进一步校订。

2. 数据校订数据校订是指根据研究目的和研究设计，对数据做进一步的补充和修正，以满足统计研究的要求。

以调查问卷为例，调查问卷的数据校订包括以下步骤：（1）查看每一份问卷，检查出不满意的答案。

（2）处理不满意答案。

处理不满意答案有两种方法：按缺失值处理、整个问卷作废。

《统计基础》教案第3章统计数据的整理与显示(中职教育).docx

第3章统计数据的整理与显示【学习目标】木章主要介绍了统计整理是统计调查的继续，又是统计分析的前捉。

介绍了统计整理的概念和内容，统计分组的方法，分配数列的概念、种类以及编制分配数列的基本步骤。

统计资料汇总的组织形式和具体方法。

【基木要求】学习本章内容，耍求学习者注意统计资料整个工作过程的有关问题，掌握统计资料整理的程序、步骤和方法，绘制统计图，编制统计表。

通过各种渠道将统计数据搜集上来之后，首先应对这些数据进行加工整理，使之系统化、条理化，以符合分析的需要。

通过整理可以大人简化数据，使我们更容易理解和分析。

数据整理通常包括数据的预处理、分类或分组、汇总等几个方面的内容，它是统计分析Z前的必要步骤。

【学习内容】3.1数据的预处理数据的预处理是数据整理的先前步骤，是在対数据分类或分组之前所做的必要处理，包括数据的审核、筛选、排序等。

3.1.1数据的审核与筛选在对统计数据进行整理时，首先要进行审核，以保证数据的质量，为进一步的整理与分析打下基础。

从不同渠道取得的统计数据，其审核内容和方法有所不同，不同类型的统计数据在审核内容和方法上也冇所差异。

对于通过肓接调查取得的原始数据，应主要从完整性和准确性两个方面去审核。

完整性审核主要是检查应调查的单位或个体是否有遗漏，所有的调查项目或指标是否填写齐全等。

准确性审核主要包括两个方面：一是检查数据资料是否真实地反映了客观实际悄况，内容是否符合实际；二是检杏数据是否有错谋，计算是否正确等。

审核数据准确性的方法主要有逻辑检杳和计算检查。

逻辑检查主要是从定性角度审核数据是否符合逻辑，内容是否合理，各项F1或数字Z间有无相互矛盾的现象。

比如中学文化程度的人所填的职业是大学教师，对于这种违背逻辑的项冃应予以纠正。

逻辑检查主要用于对定类数据和定序数据的审核。

计算检查是检查调查表屮的各项数据在计算结果和计算方法上有无错课。

比如各分项数字之和是否等于札I应的合计数，各结构比例之和是否等于1或1()()%,出现在不同表格上的同一指标数值是否相同，等等。

统计技术归类

10直方图
直方图是用一系列等宽不等高的长方形不间断的排列在一起的图形，其宽度表示数据间隔范围，高度表示在此范围内数据出现的频数，高低不同的变化形态描述了数据的分布情况。
直方图表达了过程的质量信息：
——直方图的形状和位置表明过程质量的分布情况
——直方图的形状和位置与质量的要求范围比较可以估计不合格品率情况。
从总体抽取的一部分个体叫样本。样本中所含个体的多少叫样本量。
7用样本的典型数据特性来描述数据的分布情况
一组数据有两个特征值，一是分布的中心位置，二是分布的离散程度。
8标准差s
标准差s的值小，表示数据的离散程度小；反之，标准差s的值大，表示数据的离散程度大。
9极差R
极差R的值小，表示数据的离散程度小，反之，极差R的值大，表示数据的离散程度大。
⑥更多的根据实践经验，而不是单纯依靠数理统计学来确定批量与样本之间的关系。对于从大批量产品中抽取随机样本的困难和错判为接收或拒收的一大批产品带来的严重后果，给予了足够的重视。
（2）设计抽样表的目的及其适用场合
设计抽样表的目的是：
——调整检验的严格程度，促使生产方改进和提高产品质量
——使用方可按质量的好坏选择供方
PC=6。
2过程能力指数Cp
Cp=标准要求/过程能力=T/6。
3根据Cp大小判断状态，采取措施（重要，表6-1）主要比较为：
大于1.67，过程能力非常充足
在1.67和1.33之间，过程能力充足，
在1.33和1之间，过程能力尚可
在1和0.67之间，过程能力不足
小于0.67，过程能力严重不足。
4实际过程能力指数Cpk
B类不合格：单位产品的重要特性不符合规定，或单位产品的质量特性严重不符合规定，称为B类不合格；

统计学基础必学知识点

统计学基础必学知识点1. 数据的类型：数据可以分为定量数据和定性数据。

定量数据是以数字形式表示的数据，可以进行运算和统计分析，例如身高、体重等；定性数据是以非数字形式表示的数据，通常是描述性的，例如性别、颜色等。

2. 数据的分布：数据的分布描述了数据的值在取值上的分布情况。

常见的数据分布有正态分布、均匀分布、偏态分布等。

3. 描述统计学：描述统计学是研究如何使用统计方法来描述和总结数据的学科。

常用的描述性统计方法包括测量中心趋势的平均数、中位数、众数，以及测量数据分散程度的标准差、方差等。

4. 统计推断：统计推断是研究如何利用样本数据对总体进行推断的学科。

常用的统计推断方法包括参数估计和假设检验。

参数估计是利用样本数据估计总体参数的值，例如利用样本均值估计总体均值；假设检验是对总体参数假设进行推断的方法，例如检验总体均值是否等于某个特定值。

5. 概率：概率是描述事件发生可能性的数值，介于0和1之间。

概率论是研究随机现象的数学理论。

常用的概率计算方法包括计数法、频率法、几何法等。

6. 抽样方法：抽样是从总体中选择部分个体进行观察和分析的方法。

常用的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、整群抽样等。

7. 参数和统计量：参数是指总体的某种特征值，例如总体均值、总体方差等；统计量是根据样本数据计算得到的总体参数的估计值，例如样本均值、样本方差等。

8. 假设检验：假设检验是通过比较样本数据与给定假设之间的差异来判断假设是否成立的方法。

常用的假设检验方法有正态总体均值的检验、两个总体均值的检验、总体方差的检验等。

9. 相关分析：相关分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。

常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。

10. 回归分析：回归分析是研究变量之间关系的方法，可以用于预测和解释变量之间的关联关系。

常用的回归分析方法包括简单线性回归分析、多元线性回归等。

以上是统计学基础中的一些必学知识点，通过学习和掌握这些知识点，可以帮助我们理解和分析数据，从而做出科学的统计推断。

统计基础知识--模块3统计整理内容和方法运用

X ㈠统计分组的概念
1.统计分组同时具有两方面的含义： ①对总体而言是“分”, 即将总体区分为性质不同的若干部分； ②对个体而言是“组”(合)，即将性质相同的总体单位组合起来。 2.统计分组的两项基本原则： ①保持组内同质性； ②显示组间差异性。 3.统计分组应遵循两个要求： ①互斥原则：一个单位只能分配到一个组内. ②穷举原则：使所有单位都有组可归。。
3)统计汇总
㈠统计汇总的意义
统计汇总就是根据整理方案确定
X
的指标体系的要求，计算出各组的和总体的各项指标数值的工作
过程。
统计汇总所取得的是反映总体及
其各组成部分绝对数量的总量指
标，这些总量指标是下一步进行
统计分析的基础。
统计汇总是统计整理出成果的阶
段，因而是整个统计整理工作的
中心内容。
X ㈡统计汇总的组织形式
Fighting
Every dream is worthy of respecting
㈢统计汇总的技术方法
1.手工汇总：是利用算盘或小型计算器等以手工操作方
式对调查资料进行汇总。
常用的手工汇总方法有五种：
年份产业
第一产业
第二产业
第三产业
合计
我国三次产业从业人员构成情况
单位：%
2000 2001 2002 2003 2004 2005
50.0 50.0 50.0 49.1 46.9 44.8
22.5 22.3 21.4 21.6 22.5 23.8
27.5 27.7 28.6 29.3 30.6 31.4
执行。
组数和组限的确定
● 2.变量分组是指选择反映事物数量特征的数量标志（变量）对总体进行的分组。

统计学的三个基本特点

统计学的三个基本特点统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。

它在各个领域中都有着广泛的应用，包括经济学、社会学、医学等。

统计学的基本特点有三个，分别是描述性统计、概率统计和推断统计。

一、描述性统计描述性统计是统计学的基础，它主要关注对数据的整理、总结和描述。

描述性统计的目的是通过对数据的统计量进行分析，揭示数据的特征和规律。

常见的描述性统计方法包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。

这些统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态等信息，并进行对比和总结。

通过描述性统计，我们可以更好地理解和解释数据的含义，为后续的分析和决策提供基础。

描述性统计的一个重要应用是数据可视化。

通过绘制图表和图形，可以直观地展示数据的分布和趋势。

常见的数据可视化方法包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。

数据可视化不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以帮助我们发现数据中的规律和异常值，从而指导我们的决策和行动。

二、概率统计概率统计是统计学的另一个重要分支，它研究的是随机事件的概率和规律。

概率统计是建立在概率论的基础上的，它通过对随机变量的分布进行建模，从而研究和预测随机事件的可能性。

概率统计的核心概念是概率，它表示一个事件发生的可能性大小。

概率统计可以帮助我们量化不确定性，并进行风险评估和决策分析。

概率统计的一个重要应用是假设检验。

假设检验是一种用来验证统计推断的方法，它通过对样本数据进行分析，判断样本结果与总体假设之间的差异是否显著。

假设检验可以帮助我们判断观察到的差异是否由随机因素引起，从而进行科学的推断和决策。

三、推断统计推断统计是统计学的核心内容，它通过对样本数据的分析，推断总体参数的值。

推断统计的目的是通过样本数据来推断总体的特征和规律，并对推断结果进行可靠性评估。

推断统计的方法主要包括点估计和区间估计。

点估计是通过样本数据来估计总体参数的值。

常见的点估计方法包括最大似然估计和矩估计。

点估计可以帮助我们从样本中获取总体的估计值，从而进行决策和预测。