资料分析的基础工作讲义(ppt 65页)
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寒假来临，不少的高中毕业生和大学 在校生 都选择 去打工 。准备 过一个 充实而 有意义 的寒假 。但是 ，目前 社会上 寒假招 工的陷 阱很多
◆“三角上溯”模型
【例】下表显示某国2004、2005、2006三 年GNP变化情况：
2004
2005
2006
GNP（亿美元）
GNP增长率（％）
GNP增长率变化 分点
人，则今年的减幅为？ 【解】2400－1800＝600，600÷2400×100%＝
25% 【注】很明显，“减少率”本质上就ห้องสมุดไป่ตู้一种未带负号的
“增长率”
寒假来临，不少的高中毕业生和大学 在校生 都选择 去打工 。准备 过一个 充实而 有意义 的寒假 。但是 ，目前 社会上 寒假招 工的陷 阱很多
X
Y
r
1500 20
降低了5 个百
问:请问该国2004年GNP为多少？
寒假来临，不少的高中毕业生和大学 在校生 都选择 去打工 。准备 过一个 充实而 有意义 的寒假 。但是 ，目前 社会上 寒假招 工的陷 阱很多
◇GDP（国内生产总值）
GDP是英文（Gross Domestic Product） 的缩写，也即国内生产总值。它是指一个 国家（或地区）所有常住单位在一定时期 内生产的最终产品和服务价值的总和。
8400 ÷ 4000×100=210
寒假来临，不少的高中毕业生和大学 在校生 都选择 去打工 。准备 过一个 充实而 有意义 的寒假 。但是 ，目前 社会上 寒假招 工的陷 阱很多
◆指数
提示： 相应两期实际值的比＝相应两期指数的比。 指数的增长率＝实际值的增长率。 指数一般表示的是那些我们并不关心其绝
◇环比
《资料分析讲义》课件
SPSS在资料分析中的应用
总结词
界面友好、统计分析功能强大、适合专业分 析
详细描述
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专门为社会科学领域研究 人员设计的统计分析软件。它具有友好的用 户界面，提供了丰富的统计分析方法，包括 描述性统计、推论性统计、多元统计分析等 。适用于需要进行深入统计分析的场景，是
结构方程模型是一种多元统计 分析方法，用于检验和估计一 组关于特定理论或假设的因果
关系。
它结合了因素分析和回归分析 的功能，同时考虑了测量误差
和复杂因果关系。
结构方程模型能够估计一组潜 在变量之间的关系，并检验关 于这些关系的假设。
在心理学、社会学、经济学和 市场营销等领域，结构方程模 型被广泛应用于理论构建和实 证研究。
06
数据分析软件介绍
Excel在资料分析中的应用
总结词
功能强大、普及度高、适合初学者
详细描述
Excel是一款功能强大的电子表格软件，广 泛应用于数据处理和分析领域。它提供了丰 富的函数和工具，可以进行数据清洗、整理 、可视化以及简单的统计分析。由于其普及 度高，操作简便，成为许多数据分析初学者 的首选工具。
索潜在的结构和关系。
聚类分析
聚类分析是一种无监督学习方法，用 于将相似的对象组合在一起，形成不 同的群组或聚类。
常见的聚类方法包括层次聚类、K均 值聚类和密度聚类等。
它基于对象之间的相似性或差异性进 行分组，使得同一聚类中的对象尽可 能相似，不同聚类之间的对象尽可能 不同。
聚类分析在数据挖掘、市场细分和图 像处理等领域有广泛应用。
频数分布直方图
将频数分布的结果以直方 图的形式呈现，可以更直 观地展示数据的分布情况 。
资料分析——讲义
非金属矿制品业投资 1890 亿元，增长 50.9 ％ ；黑色金属矿冶炼及压延加工业投资 1741 亿元， 增长 13.0％；有色金属矿冶炼及压延加工业投资 864亿元，增长31.2％。从注册类型看，内资企业 投资 69502 亿元，同比增长 26.8% ；港澳台商投资 和外商投资分别完成 3742 亿元和 4648 亿元，分别 增长 31.5 ％和 18.7 ％。从施工和新开工项目情况 看，截止到9月底，城镇50万元以上施工项目累计 259083个，同比增加27901个；施工项目计划总投 资 222439 亿 元 ， 同 比 增 长 18.2% ； 新 开 工 项 目 170123个，同比增加18151个；新开工项目计划总 投资 60309 亿元，同比增长 24.2% 。从到位资金情 况看，城镇投资到位资金 88764 亿元，同比增长 27.8% 。其中，国内贷款增长 14.5% ，利用外资增 长15.5%，自筹资金增长32.2%。
1328.54 B. 47.01
资料分析
华图教育集团
资料分析主要测查报考者对各种形式的 文字、图表等资料的综合理解与分析加工的 能力，这部分内容通常由统计性的图表、数 字及文字材料构成。针对一段资料一般有1～ 5个问题，报考者需要根据资料所提供的信息 进行分析、比较、推测和计算，从四个备选
答案中选出符合题意的答案。
第一章 统计术语
21.4 11.8 14.7 17.7 18.9 18.6 23.5 21.1
9.4 4.1 8.0 7.7
12.0 10.8 12.7 10.3 18.2 9.7 22.6 23.8
16.8 10.1 18.2 18.4 24.4 11.7 21.7 18.4 4.8 19.9 12.8 17.4
资料的分析演示课件.ppt
四、统计表、统计图
精选课件
（一）计量资料常用的统计学分析方法 1.统计描述：正态分布：均数± 标准差
偏态分布：中位数、四分位数间距
2.比较差异：两个独立样本 t检验； 配对t检验
多个独立样本：单因素方差分析
1班：75.26 ±2.36
2班： 85.26 ±5.36
精选课件
3.t检验（t test）,在比较两样本均数或样本均数与 总体均数之间差异时，常用t检验。
7.11 ＜0.00
精选课件
1.课题为“冠心病患者生活质量与社会支持的相关性研 究”，首先选择下列哪一种统计学方法（ ）
A．x2检验 C．秩和检验
B．t检验 D．相关分析
精选课件
2．某医院各抽出30名外科和内科护士进行技术考核， 其中外科考核平均分为82.08±5.13分，内科考核平
均分为86.15±4.24分，若两组数据均呈正态分布，
组别 对照组 实验组 t p
表1 两组理论测试和操作考核成绩的比较 (分)
理论考试
操作考试
20.22±3.70
76.14±6.49
24.89±2.72
81.23±6.63
8.11
4.37
＜0.00
＜0.00
精选课件
统计图要求
要求 ①选择图形 根据资料性质和分析目的
②图号和图题 写在图的下方
③横轴和 纵轴
A.χ2检验 B.t检验
C.相关分析 D.方差分析
精选课件
（二）计数资料常用的统计学分析方法 1．率： 常用百分率(％)、千分率(‰)。 2．构成比：指一事物内部某一组成部分的观察单位数与该
事物各组成部分的观察单位总数之比，用来说明一事物 内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示。 3.相对比：两个有关联的指标之比，常以倍数或百分数表 示。
精选课件
（一）计量资料常用的统计学分析方法 1.统计描述：正态分布：均数± 标准差
偏态分布：中位数、四分位数间距
2.比较差异：两个独立样本 t检验； 配对t检验
多个独立样本：单因素方差分析
1班：75.26 ±2.36
2班： 85.26 ±5.36
精选课件
3.t检验（t test）,在比较两样本均数或样本均数与 总体均数之间差异时，常用t检验。
7.11 ＜0.00
精选课件
1.课题为“冠心病患者生活质量与社会支持的相关性研 究”，首先选择下列哪一种统计学方法（ ）
A．x2检验 C．秩和检验
B．t检验 D．相关分析
精选课件
2．某医院各抽出30名外科和内科护士进行技术考核， 其中外科考核平均分为82.08±5.13分，内科考核平
均分为86.15±4.24分，若两组数据均呈正态分布，
组别 对照组 实验组 t p
表1 两组理论测试和操作考核成绩的比较 (分)
理论考试
操作考试
20.22±3.70
76.14±6.49
24.89±2.72
81.23±6.63
8.11
4.37
＜0.00
＜0.00
精选课件
统计图要求
要求 ①选择图形 根据资料性质和分析目的
②图号和图题 写在图的下方
③横轴和 纵轴
A.χ2检验 B.t检验
C.相关分析 D.方差分析
精选课件
（二）计数资料常用的统计学分析方法 1．率： 常用百分率(％)、千分率(‰)。 2．构成比：指一事物内部某一组成部分的观察单位数与该
事物各组成部分的观察单位总数之比，用来说明一事物 内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示。 3.相对比：两个有关联的指标之比，常以倍数或百分数表 示。
资料分析讲义2015
资料分析讲义一、资料分析的题型资料分析主要包括三种题型：文字资料、统计图和统计表。
文字资料：分为多段文字和一整段统计图：又可分为条形统计图（柱状图）、坐标趋势图（曲线图）、圆形百分比图（饼图）等。
近年来资料分析一直在加大对于混合题型的考查，即文字资料、统计表和统计图混合出现的题目。
二、做题顺序做题流程：阅读材料、阅读题干寻找数据、数据处理、对应表述选定选项。
（一）阅读1、文字资料阅读方法：圈阅法总结：名词和形容词最重要，用圈框标记；数据不要读，也不要做标记；初读材料时对“增加”或“下降”漠不关心，跳过不读。
①多段文字：每段的关键词，基本上是数据前面的名词。
②整段文字：找句号读每一句的关键词，数据前面的词，有“其中”的话表示对上一个话题的延续，跳过不读。
2、统计表读材料时要关注标题（时间）、横标目、纵标目、材料注释、单位，搞清楚横标目和纵标目之间的逻辑关系（并列、包含、占比），不读数据。
3、统计图：读横标轴、纵标轴、图示和单位。
柱状图（条形图）：数据的绝对量，直观，合理利用直尺。
坐标趋势图（曲线图）：百分比等相对值的变化趋势。
圆形百分比图（饼图）：围绕圈读一遍，合理使用量角器。
4、混合资料前后找。
（二）根据选项查找数据查找要点：查找要根据题干及选项涉及的查找。
1、文字型：查找之前阅读做的标记，以及一些特殊标杆，如“”。
2、表格型：用直尺辅助查找。
3、图形型：建立视线流程，备用直尺、量角器。
三、数据处理（专讲）（一）高频术语，（二）增长率计算是用于列式子，（三）计算技巧，（四）实战技巧是用于快速计算。
（一）高频术语对某项产品生产和销售情况的统计分析：增长率、同比、环比某项产品进出口贸易情况分析：净出口、顺差、逆差某项事物的分布情况分析：平均、总值、比重1、国内生产总值和三大产业国内生产总值（简称GDP）：是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
资料分析ppt课件
详细描述
推断性统计分析需要基于一定的假设和前提条件，因此需 要注意其适用范围和局限性，同时还需要考虑数据的代表 性和可靠性等问题。
机器学习与数据挖掘
机器学习与数据挖掘是利用计算机算法和模型，从大 量数据中提取有用信息和知识的方法。
输入 标题
详细描述
机器学习与数据挖掘包括分类、聚类、关联规则挖掘 、序列挖掘等，这些方法可以帮助我们发现数据中的 潜在规律和模式，为决策提供支持。
总结词
总结词
机器学习与数据挖掘需要基于大量的数据和复杂的算 法，因此需要专业的技能和经验，同时还需要注意其
可解释性和实际应用价值等问题。
详细描述
机器学习与数据挖掘是数据分析的高级阶段，能够提 供对数据更深入的挖掘和理解，为创新和发现提供支 持。
PART 05
数据分析结果解读与报告 撰写
结果解读与解释
PART 02
资料分析方法
定性分析方法
01
02
03
04
归纳法
通过收集和整理资料，归纳出 事物的内在本质和发展规律。
演绎法
根据已有的理论或假设，对资 料进行分析和推理，得出结论
。
结构化访谈法
通过访谈方式，对研究对象进 行深入了解，获取详细的信息
和经验。
小组讨论法
组织多个研究者或专家，对某 一主题进行深入探讨，形成共
随着数据来源和类型的不断增加，资料分析的方法和技术也需要不断更 新和完善，未来的发展将更加注重数据挖掘和机器学习等先进技术的应
用。
随着数据安全和隐私保护的日益重要，资料分析需要更加注重数据安全 和隐私保护的问题，未来的发展将更加注重数据安全和隐私保护的法律 法规和技术标准的制定和实施。
2023-2026
推断性统计分析需要基于一定的假设和前提条件，因此需 要注意其适用范围和局限性，同时还需要考虑数据的代表 性和可靠性等问题。
机器学习与数据挖掘
机器学习与数据挖掘是利用计算机算法和模型，从大 量数据中提取有用信息和知识的方法。
输入 标题
详细描述
机器学习与数据挖掘包括分类、聚类、关联规则挖掘 、序列挖掘等，这些方法可以帮助我们发现数据中的 潜在规律和模式，为决策提供支持。
总结词
总结词
机器学习与数据挖掘需要基于大量的数据和复杂的算 法，因此需要专业的技能和经验，同时还需要注意其
可解释性和实际应用价值等问题。
详细描述
机器学习与数据挖掘是数据分析的高级阶段，能够提 供对数据更深入的挖掘和理解，为创新和发现提供支 持。
PART 05
数据分析结果解读与报告 撰写
结果解读与解释
PART 02
资料分析方法
定性分析方法
01
02
03
04
归纳法
通过收集和整理资料，归纳出 事物的内在本质和发展规律。
演绎法
根据已有的理论或假设，对资 料进行分析和推理，得出结论
。
结构化访谈法
通过访谈方式，对研究对象进 行深入了解，获取详细的信息
和经验。
小组讨论法
组织多个研究者或专家，对某 一主题进行深入探讨，形成共
随着数据来源和类型的不断增加，资料分析的方法和技术也需要不断更 新和完善，未来的发展将更加注重数据挖掘和机器学习等先进技术的应
用。
随着数据安全和隐私保护的日益重要，资料分析需要更加注重数据安全 和隐私保护的问题，未来的发展将更加注重数据安全和隐私保护的法律 法规和技术标准的制定和实施。
2023-2026
《资料的与分析》课件
数据分析的步骤
数据收集
根据研究目的和问题收集相关数据，确保数 据的准确性和完整性。
数据清洗
对数据进行预处理，如缺失值处理、异常值处 理等，以提高数据质量。
数据探索
初步探索和分析数据，了解数据的分布、特征和 规律。
数据转换
将数据转换为适合分析的形式，如标准化、归一化 等。
数据分析
运用适当的统计方法对数据进行深入分析。
总结词
通过对销售数据的整理和分析， 了解产品销售情况，优化销售策
略，提高销售额。
数据分析
运用统计分析方法，如趋势分析 、关联分析、预测分析等，对整 理后的销售数据进行深入分析。
结果应用
根据分析结果，了解产品销售情 况和市场趋势，优化销售策略， 提高销售额。
案例三：社交媒体数据分析
01 总结词
02 数据收集
Power BI
Power BI是微软开发的一款商 业智能工具，也提供了数据可 视化和分析功能。
数据可视化的技巧与原则
选择合适的图表类型
根据数据的类型和目的选择合适的图表类型，如 柱状图、折线图、饼图、散点图等。
保持简洁
避免在图表中添加过多的元素和信息，保持简洁 明了。
ABCD
突出重点
在可视化中突出重要的数据点和趋势，使观众更 容易关注到关键信息。
根据分析结果，了解用户 需求和行为特点，优化产 品和服务，提高用户满意 度和忠诚度。同时还可以 发现潜在的用户需求和市 场机会，为产品创新和市 场拓展提供支持。
05
总结与展望
总结资料整理与分析的方法与技巧
总结1
掌握资料整理的基本步骤，如收集、筛选、分类、编码和组织资料。
总结2
熟悉各种资料分析方法，如定量分析、定性分析和内容分析等。
chapter8资料分析的基础工作
群体的流动性及替代者的代表性 对象的厌倦与熟练性
•纵向调研设计应 用：请参阅教材 P263-266 消费者 固定样本连续调 查
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chapter8资料分析的基础工作
主要内容
8.1 资料的整理 8.2 资料的分析与解释概述 8.3 资料的表格化与图形化初步分析 8.4 资料的解释
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表8-8 驾驶者的事故率
项目 开车无事故
百分比（%） 61
开车时至少出过一次事故 样本数量(人)
39 17 800
表8-9 男女驾驶者的事故率
开车无事故 开车至少出过一次事故
样本数量(人)
男性(%)
56 44 9 320
女性(%)
66 34 8 480
☻结论：男性开车比女性容易出事故？
表8-10 不同驾驶距离下的事故率
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chapter8资料分析的基础工作
补充：市场调查设计
o 横截面调研设计 Vs. 纵向调研设计
横截面调研设计因为是对不同应答者样本的衡 量，可能会误导调研结果；
纵向调研设计由于是对相同应答者样本的重复 衡量，可以更准确地衡量变化和发展趋势。
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chapter8资料分析的基础工作
一、单变量描述统计(univariate descriptive statistics)
1. 频数和频率分布 2. 集中趋势(central tendency)——众数(mode)、
中位数(median)和平均数(mean) 3. 离散趋势(dispersion tendency)——极差(range)、
1. 对量化资料进行分类编号
分类间隔相互排斥 分类间隔数不宜太少 间隔区间设置应有利于数据分析
•纵向调研设计应 用：请参阅教材 P263-266 消费者 固定样本连续调 查
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chapter8资料分析的基础工作
主要内容
8.1 资料的整理 8.2 资料的分析与解释概述 8.3 资料的表格化与图形化初步分析 8.4 资料的解释
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表8-8 驾驶者的事故率
项目 开车无事故
百分比（%） 61
开车时至少出过一次事故 样本数量(人)
39 17 800
表8-9 男女驾驶者的事故率
开车无事故 开车至少出过一次事故
样本数量(人)
男性(%)
56 44 9 320
女性(%)
66 34 8 480
☻结论：男性开车比女性容易出事故？
表8-10 不同驾驶距离下的事故率
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chapter8资料分析的基础工作
补充：市场调查设计
o 横截面调研设计 Vs. 纵向调研设计
横截面调研设计因为是对不同应答者样本的衡 量，可能会误导调研结果；
纵向调研设计由于是对相同应答者样本的重复 衡量，可以更准确地衡量变化和发展趋势。
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chapter8资料分析的基础工作
一、单变量描述统计(univariate descriptive statistics)
1. 频数和频率分布 2. 集中趋势(central tendency)——众数(mode)、
中位数(median)和平均数(mean) 3. 离散趋势(dispersion tendency)——极差(range)、
1. 对量化资料进行分类编号
分类间隔相互排斥 分类间隔数不宜太少 间隔区间设置应有利于数据分析
D6资料分析与解释PPT教学课件
0表
DVD
示该 17 盘的
题无
主要
回答
来源
2020/12/12
22
3、排序题的编码设计
Q12 请您根据信任程度由大到小对下列广告进行排 序，信任程度最高填1，其次信任的广告填2，依此 类推，最不信任的广告填5：
2020/12/12
13
第二节 资料的编码
• 编码的概念 • 编码的基本原则 • 编码设计的内容与分类 • 实践中的编码技巧 • 缺失数据的处理
2020/12/12
14
一、编码的概念
编码，就是将问卷信息转化为统一设计的计 算机可识别的代码，以便于对其进行数据整 理与分析。
2020/12/12
15
第六章 资料的整理与分析
2020/12/12
1
第一节 问卷的回收与审核
• 资料整理的意义 • 资料整理的步骤 • 问卷的回收 • 问卷的审核
2020/12/12
2
一、资料整理的意义
1、数据整理是提高数据质量的必要步骤 2、数据整理是分析数据的重要基础 3、数据整理便于今后对数据的保存和研究
2020/12/12
3
二、资料整理的步骤
1、对原始资料进行审核、订正 2、编码 3、数据的录入 4、数据的清洁 5、对数据进行统计预处理
2020/12/12
4
三、问卷的回收
1、与资料收集工作相配合，掌握每天完成的问卷 数
和接收的问卷数。
2、在完成的问卷后面记录下问卷完成的日期和接 收
的日期，以便有必要时在分析过程中对先接收的资
拿着哪些原始文件。
6、要让所有参与资料整理工作的人员都知道，他 们
不仅负有保证工作质量的责任，还负有保证不丢失
《资料分析讲义》课件
大数据技术
掌握Hadoop、Spark等大数据 处理框架 了解数据仓库、数据湖等概念
数据可视化
学习D3.js、Flourish等可视化 工具 掌握数据设计原则和图表设计 技巧
数据安全与隐私保护
学习数据加密、隐私保护技术 了解GDPR、CCPA等数据保护 法规
数据科学家的职 业前景
数据科学家是当今最吃香的职业之一，他们通过数据分析 和挖掘为企业提供决策支持，市场需求持续增长。
资料分析讲义
制作人：PPT制作者 时间：2024年X月
第1章 简介 第2章 数据收集 第3章 数据分析 第4章 数据可视化 第5章 实例分析 第6章 总结
目录
● 01
第一章 简介
课程目标
本课程旨在帮助学员了解资料分析的概念，掌握资料分析 的基本流程，并认识资料分析在实际应用中的重要性。通 过学习本课程，学员将能够熟练进行数据收集、数据清洗、 数据分析以及数据可视化。
决策支持
提供数据可视化支持决策制定 帮助分析问题和趋势
战略规划
帮助制定战略发展规划 展现发展方向
数据呈现
将复杂数据转化为易懂图表 提升数据传达效果
01 多维分析
从多个角度分析数据
02 交互式可视化
用户可与数据进行互动
03 实时监控
随时掌握最新数据动态
结尾
数据可视化在现代数据分析领域扮演着重要角色，通过图表 和可视化工具，数据变得更加易于理解和分析。不同的可视 化应用和工具可以帮助企业做出更明智的决策，指导业务发 展。同时，不断关注可视化趋势，掌握最新技术和方法，可 以更好地应用于不同领域的数据分析工作中。
数据预处理
数据切割
将数据集划分Βιβλιοθήκη 训 练集和测试集数据标准化
- 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、"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、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)。
注意同步分析中选取因素的相关性。
经济与管理学院 雷晶
8.3 资料的表格化与图形化初步分析
4. 横列表的局限性
多因素分析困难； 可能遗漏需要分析的因素； 关键因素的选择比较困难。
经济与管理学院 雷晶
8.3 资料的表格化与图形化初步分析
三、数据分析
数据分析(data analysis)是从实际观测数据中 发现变量的特征、变化规则以及变量之间关 联的过程。
＞1万公 ＜1万公
里
里
51
73
50
73
49
27
50
27
7 170 2 150 2 430 6 050
☻结论：事故率是与驾驶里程数相关，而不是性别。
8.3 资料的表格化与图形化初步分析
1. 横列表中使用因素的选择 横列表使用的成功，取决于研究者选择的关键
因素，以及根据这些因素组成横列表的能力。
a) 简单的事实收集 b) 描述性研究 c) 探索性研究
经济与管理学院 雷晶
主要内容
8.1 资料的整理 8.2 资料的分析与解释概述 8.3 资料的表格化与图形化初步分析 8.4 资料的解释
经济与管理学院 雷晶
8.3 资料的表格化与图形化初步分析
一、每个问题的表格化和图形化分析工作
1. 频率分布分析 2. 平均值分析——算术平均数、中位数和众数
平均值分析与频率分布分析相比，往往会“吞” 掉一些信息，故而不一定是很好的数据处理指 标。
100 400 500
100 400 500
时段2考察
100 400 500
100 400 500
时段2典型对象报告 品牌A 购买 不购买 总计
时段2典型对象报告 品牌B 购买 不购买 总计
纵向数据
时段1典型对象报告
品牌A
购买
不购买
100 0 100
购买
0 400 400 品牌B 不购买
0
100
100
经济与管理学院 雷晶
主要内容
如：公司员工平均收入 Vs. 各阶层收入及频率
经济与管理学院 雷晶
中位数的应用——区间型定序尺度的描述
管理研究常把变量属性集结成组，然后给出每组 的属性频率，如：
花销范围 <100
101～200 201～300 301～400
>400
学生人数 75 97 76 66 36
累计人数 75 172 248 314 350
如何确定学生每月花销的具体数据呢？
Md LN 2cf f
Md——中位数； L ——中位数所在属性组的下限； N ——样本总数； cf ——中位数所在组以下的累计数； f ——中位数所在组的样本数； ω ——中位数所在组的属性间距。
1. 先找出中位数所在的属性组
总和
2,431 2,064 1,976
分组随机实验，但分析不深入，得出了错误的结论。
补充：市场调查设计
总结性调查
总结性调查（描述性调查和因果性调查）普遍 使用横截面市场调研设计。
横截面调研设计，也就是在一个时间点抽取一 个人口样本，通常称为“调研考察设计”。
特点：准确性、可靠性要求高
补充：市场调查设计
横截面调研设计 Vs. 纵向调研设计
横截面调研设计因为是对不同应答者样本的衡 量，可能会误导调研结果；
纵向调研设计由于是对相同应答者样本的重复 衡量，可以更准确地衡量变化和发展趋势。
经济与管理学院 雷晶
品牌A 购买 不购买 总计 品牌B 购买 不购买 总计
横截面数据 时段1考察
一、分析与解释的定义
分析是以某种有意义的形式或次序把收集的资 料重新展现出来。
解释是指在资料进行分析后找出信息块之间或 与其他已知信息之间的联系。
解释是把分析的资料、数据转变成信息的过程。
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前述案例，研究“性别”与“每周买报的个人花费” 之间的关系。
Analyze——Compare Means——Means
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8.3 资料的表格化与图形化初步分析
2. 从横列表里发现含义 阅读教材P157 案例8-3 谁是常看电影的人?
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8.3 资料的表格化与图形化初步分析
3. 同步分析与顺序分析
顺序分析简单,但是容易导致错误结论； 同步分析善于解释事物之间的真实关系，但要
三、表格化
开放式问题分类归档的应用
阅读教材P164 案例1 对市长的评价，思考对开 放式问题进行归档处理应注意的问题
经济与管理学院 雷晶
主要内容
8.1 资料的整理 8.2 资料的分析与解释概述 8.3 资料的表格化与图形化初步分析 8.4 资料的解释
经济与管理学院 雷晶
8.2 资料的分析与解释概述
1,350
2
193,500
3,300
3
171,000
15,900
4
154,000
37,950
1
151,500
60,000
2
145,500
69,600
3
132,000
79,500
4
121,500
91,500
结论：新产品可以替代老产品，老产品可以退市了。
案例8-1 如何正确分析不同广告的效果？
东风汽车公司要对3种广告设计进行测试，以判定哪一 种设计方案对提高汽车销量最有效。研究人员在不同时间 里分别选择在4个不同城市进行了市场试验，结果如表8-4。
300
100
400
总计
100 400 500
总计
100 400 500
补充：市场调查设计
纵向调研设计的特点
优点：准确性高、低成本
群体相对稳定，具有长期合作性 数据收集技术相对专业、先进
缺点：代表性差和应答偏差
群体的流动性及替代者的代表性 对象的厌倦与熟练性
纵向调研设计应 用：请参阅教材 P263-266 消费者 固定样本连续调 查
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补充：市场调查设计
业绩监控调查
业绩监控调查普遍使用纵向市场调研设计。 纵向市场调研设计一般适用于连续的业绩监控
需要，基本思路就是对固定人口样本(panel sample)进行反复衡量，所以经常被称为“典型 对象调研设计”。 特点：连续性、常规性，可比性高
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数据分析包括：描述统计 & 推断统计
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I. 描述统计(descriptive statistics)
一、单变量描述统计(univariate descriptive statistics)
1. 频数和频率分布 2. 集中趋势(central tendency)——众数(mode)、
③ 对全部答案分布表进行挑选归并，确定可以接受的 分组数；
④ 根据分类归纳的结果，制成正式的答案分布表。
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被调查者对XXX的看法分布
看法分类
答案人数
符合环保要求
325
符合时代潮流
286
符合消费需求
316
希望尽快推出
198
有可能实现
312
不可能实现
350
难以评价
213
合计
2000
比重(%) 16.25 14.30 15.8 9.90 15.6 17.50 10.65 100.00
Scale
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三、表格化
表格化是使答案以某种报告的形式出现，最 常见的表格化形式是频率分布和百分比分布。
您是否会买这种产品? 绝对会买
很可能会买 不知道
很可能不买 绝对不买 总和
Hale Waihona Puke 数值(频率) 124 211 376 204 200 1115
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百分比(%) 11.1% 18.9% 33.7% 18.3% 17.9% 100.0%
1. 多变量关联表 2. 偏相关分析和多元回归分析 3. 因子分析
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II. 推断统计(inferential statistics)
一、参数估计
1. 点估计 2. 区间估计
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II. 推断统计(inferential statistics)
二、假设检验
1. 对立假设 2. 显著性实验 3. 参数和非参数检验
中位数(median)和平均数(mean) 3. 离散趋势(dispersion tendency)——极差(range)、
四分互差(quartile deviation)、标准差(standard deviation)
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I. 描述统计(descriptive statistics)
二、双变量描述统计(bivariate descriptive statistics)
1. 定类和定序变量的关联分析——关联表、关联 性分析
2. 定距和定比变量的关联分析——回归分析、相 关分析
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I. 描述统计(descriptive statistics)
三、多变量描述统计(bivariate descriptive statistics)
35 1 0 /2 17 55
2. 计算中位数
Md L N 2cf f
201 3250 1727699 205
3. 结果：被抽查的350名学生的平均花销为205元
8.3 资料的表格化与图形化初步分析
二、多问题和多因素的综合分析——横列表法
39 17 800
表8-9 男女驾驶者的事故率
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8.3 资料的表格化与图形化初步分析
4. 横列表的局限性
多因素分析困难； 可能遗漏需要分析的因素； 关键因素的选择比较困难。
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8.3 资料的表格化与图形化初步分析
三、数据分析
数据分析(data analysis)是从实际观测数据中 发现变量的特征、变化规则以及变量之间关 联的过程。
＞1万公 ＜1万公
里
里
51
73
50
73
49
27
50
27
7 170 2 150 2 430 6 050
☻结论：事故率是与驾驶里程数相关，而不是性别。
8.3 资料的表格化与图形化初步分析
1. 横列表中使用因素的选择 横列表使用的成功，取决于研究者选择的关键
因素，以及根据这些因素组成横列表的能力。
a) 简单的事实收集 b) 描述性研究 c) 探索性研究
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主要内容
8.1 资料的整理 8.2 资料的分析与解释概述 8.3 资料的表格化与图形化初步分析 8.4 资料的解释
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8.3 资料的表格化与图形化初步分析
一、每个问题的表格化和图形化分析工作
1. 频率分布分析 2. 平均值分析——算术平均数、中位数和众数
平均值分析与频率分布分析相比，往往会“吞” 掉一些信息，故而不一定是很好的数据处理指 标。
100 400 500
100 400 500
时段2考察
100 400 500
100 400 500
时段2典型对象报告 品牌A 购买 不购买 总计
时段2典型对象报告 品牌B 购买 不购买 总计
纵向数据
时段1典型对象报告
品牌A
购买
不购买
100 0 100
购买
0 400 400 品牌B 不购买
0
100
100
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主要内容
如：公司员工平均收入 Vs. 各阶层收入及频率
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中位数的应用——区间型定序尺度的描述
管理研究常把变量属性集结成组，然后给出每组 的属性频率，如：
花销范围 <100
101～200 201～300 301～400
>400
学生人数 75 97 76 66 36
累计人数 75 172 248 314 350
如何确定学生每月花销的具体数据呢？
Md LN 2cf f
Md——中位数； L ——中位数所在属性组的下限； N ——样本总数； cf ——中位数所在组以下的累计数； f ——中位数所在组的样本数； ω ——中位数所在组的属性间距。
1. 先找出中位数所在的属性组
总和
2,431 2,064 1,976
分组随机实验，但分析不深入，得出了错误的结论。
补充：市场调查设计
总结性调查
总结性调查（描述性调查和因果性调查）普遍 使用横截面市场调研设计。
横截面调研设计，也就是在一个时间点抽取一 个人口样本，通常称为“调研考察设计”。
特点：准确性、可靠性要求高
补充：市场调查设计
横截面调研设计 Vs. 纵向调研设计
横截面调研设计因为是对不同应答者样本的衡 量，可能会误导调研结果；
纵向调研设计由于是对相同应答者样本的重复 衡量，可以更准确地衡量变化和发展趋势。
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品牌A 购买 不购买 总计 品牌B 购买 不购买 总计
横截面数据 时段1考察
一、分析与解释的定义
分析是以某种有意义的形式或次序把收集的资 料重新展现出来。
解释是指在资料进行分析后找出信息块之间或 与其他已知信息之间的联系。
解释是把分析的资料、数据转变成信息的过程。
经济与管理学院 雷晶
前述案例，研究“性别”与“每周买报的个人花费” 之间的关系。
Analyze——Compare Means——Means
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8.3 资料的表格化与图形化初步分析
2. 从横列表里发现含义 阅读教材P157 案例8-3 谁是常看电影的人?
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8.3 资料的表格化与图形化初步分析
3. 同步分析与顺序分析
顺序分析简单,但是容易导致错误结论； 同步分析善于解释事物之间的真实关系，但要
三、表格化
开放式问题分类归档的应用
阅读教材P164 案例1 对市长的评价，思考对开 放式问题进行归档处理应注意的问题
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主要内容
8.1 资料的整理 8.2 资料的分析与解释概述 8.3 资料的表格化与图形化初步分析 8.4 资料的解释
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8.2 资料的分析与解释概述
1,350
2
193,500
3,300
3
171,000
15,900
4
154,000
37,950
1
151,500
60,000
2
145,500
69,600
3
132,000
79,500
4
121,500
91,500
结论：新产品可以替代老产品，老产品可以退市了。
案例8-1 如何正确分析不同广告的效果？
东风汽车公司要对3种广告设计进行测试，以判定哪一 种设计方案对提高汽车销量最有效。研究人员在不同时间 里分别选择在4个不同城市进行了市场试验，结果如表8-4。
300
100
400
总计
100 400 500
总计
100 400 500
补充：市场调查设计
纵向调研设计的特点
优点：准确性高、低成本
群体相对稳定，具有长期合作性 数据收集技术相对专业、先进
缺点：代表性差和应答偏差
群体的流动性及替代者的代表性 对象的厌倦与熟练性
纵向调研设计应 用：请参阅教材 P263-266 消费者 固定样本连续调 查
经济与管理学院 雷晶
补充：市场调查设计
业绩监控调查
业绩监控调查普遍使用纵向市场调研设计。 纵向市场调研设计一般适用于连续的业绩监控
需要，基本思路就是对固定人口样本(panel sample)进行反复衡量，所以经常被称为“典型 对象调研设计”。 特点：连续性、常规性，可比性高
经济与管理学院 雷晶
数据分析包括：描述统计 & 推断统计
经济与管理学院 雷晶
I. 描述统计(descriptive statistics)
一、单变量描述统计(univariate descriptive statistics)
1. 频数和频率分布 2. 集中趋势(central tendency)——众数(mode)、
③ 对全部答案分布表进行挑选归并，确定可以接受的 分组数；
④ 根据分类归纳的结果，制成正式的答案分布表。
经济与管理学院 雷晶
被调查者对XXX的看法分布
看法分类
答案人数
符合环保要求
325
符合时代潮流
286
符合消费需求
316
希望尽快推出
198
有可能实现
312
不可能实现
350
难以评价
213
合计
2000
比重(%) 16.25 14.30 15.8 9.90 15.6 17.50 10.65 100.00
Scale
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三、表格化
表格化是使答案以某种报告的形式出现，最 常见的表格化形式是频率分布和百分比分布。
您是否会买这种产品? 绝对会买
很可能会买 不知道
很可能不买 绝对不买 总和
Hale Waihona Puke 数值(频率) 124 211 376 204 200 1115
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百分比(%) 11.1% 18.9% 33.7% 18.3% 17.9% 100.0%
1. 多变量关联表 2. 偏相关分析和多元回归分析 3. 因子分析
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II. 推断统计(inferential statistics)
一、参数估计
1. 点估计 2. 区间估计
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II. 推断统计(inferential statistics)
二、假设检验
1. 对立假设 2. 显著性实验 3. 参数和非参数检验
中位数(median)和平均数(mean) 3. 离散趋势(dispersion tendency)——极差(range)、
四分互差(quartile deviation)、标准差(standard deviation)
经济与管理学院 雷晶
I. 描述统计(descriptive statistics)
二、双变量描述统计(bivariate descriptive statistics)
1. 定类和定序变量的关联分析——关联表、关联 性分析
2. 定距和定比变量的关联分析——回归分析、相 关分析
经济与管理学院 雷晶
I. 描述统计(descriptive statistics)
三、多变量描述统计(bivariate descriptive statistics)
35 1 0 /2 17 55
2. 计算中位数
Md L N 2cf f
201 3250 1727699 205
3. 结果：被抽查的350名学生的平均花销为205元
8.3 资料的表格化与图形化初步分析
二、多问题和多因素的综合分析——横列表法
39 17 800
表8-9 男女驾驶者的事故率