统计数据整理的步骤
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。
第二章第二节 统计整理
第二节统计整理一、统计整理的概念和意义统计整理是指根据统计研究的目的和任务，对统计调查或科学实验获得的大量原始资料进行科学的分类、汇总，或对已经加工过的资料进行再加工，使之成为系统化、条理化、标准化的能反映总体特征的综合统计资料的工作过程。
通过统计调查或实验，我们取得了大量的原始资料，但这些原始资料一般是分散的、不系统的个体资料。
它们只能说明总体各单位的具体情况，而不能说明总体特征，难以反映总体的全貌情况。
用这样的资料，无法从总体上认识和研究社会经济现象的数量表现，无法揭示社会经济现象发展变化的本质和规律。
因此，必须对这些分散的、不系统的个体资料采用科学的方法进行加工、整理、汇总，使之成为系统化、条理化、标准化的能反映总体特征的综合统计资料，并以此计算各种反映总体特征的综合指标，认识社会经济现象的总体特征和全貌，认识、分析社会经济现象的本质和发展变化规律。
可见，统计整理不是单纯的数据汇总，而是运用科学的方法，对调查资料进行分类和综合，从感性认识上升到理性认识。
它是从对社会经济现象个体量的认识到社会经济现象总体量的认识的连接点，是统计调查的继续，是统计显示与分析的前提和基础，在整个统计工作中起着承前启后的作用。
统计数据整理的质量，直接影响着统计工作的成果。
二、统计整理的内容统计整理的内容，主要包括以下几个方面：(1)对原始资料进行审核与检查，如果发现被调查单位的资料不齐全或有差错，要及时查询订正。
(2)对各项指标进行综合汇总，并按调查和分析目的的要求进行各种分组，汇总出各组单位数和各项指标的总数。
(3)将汇总的结果编制成统计表与统计图，以便进一步分析和应用。
三、统计整理的方法与步骤(一)统计分组统计分组是根据研究的任务和对象的特点，按照某种分组标志将统计总体分为若干组成部分。
理解统计分组的概念要注意三点：(1)统计分组的对象是总体。
(2)统计分组应有分组标志。
(3)统计分组对总体而言是“分”，对总体单位而言是“合”。
统计学第3章统计数据整理与显示
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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
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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
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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）
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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
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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：
统计数据整理的一般问题
浅谈统计数据整理的一般问题摘要通过各种渠道将统计数据搜集上来，首先应对这些数据进行加工整理，使之系统化、条理化，以符合统计分析的要求，关键词：统计数据整理；概念；步骤一、统计整理的一些基本概念1 总体和总体单位(1)总体和总体单位密切联系在一起，但两者不是固定不变的，随着研究目的和任务的改变，总体和总体单位就会发生变化。
例如，调查全县各镇的工业生产情况，则全县的所有镇构成总体，每个镇是总体单位。
如果任务是调查了解某个镇的工业生产情况，则该镇的每个工业企业是总体单位，该镇的所有工业企业构成总体，对这个镇来说，在前一个调查任务中，它是总体单位，而在后一个调查任务中，它是总体。
(2)总体的特征①同质性。
是指构成总体的各个单位必须在某一(些)方面是相同的。
例如，调查了解某镇工业生产情况，那么构成总体的每个单位必须有共同性，即每个总体单位必须是工业企业并且是该镇所属。
同质性是构成总体的首要条件。
②大量性。
统计总体必须由足够多的单位组成，仅是个别单位或少数单位不能形成总体。
因为统计研究的目的是为了从数量方面揭示社会经济现象的本质特征和规律性，只有从大量现象的普遍联系中才能表现出来，个别单位和少数单位的特征难以反映现象的本质和规律性。
③变异性。
构成总体的各个单位在某些方面是相同的，但在其他方面则各不相同，具有质的差别和量的差别，这种差别称为变异。
(3)总体的分类。
统计总体按其包括的单位数的限度，可分为有限总体和无限总体。
一个统计总体中包括的单位数如果是有限的，称为有限总体。
例如，某厂职工人数、某市工业企业个数、某市人口总数等都是有限总体。
一个统计总体中包括的单位数如果是无限的或者在一定的条件下是无法确定的，则称为无限总体。
例如，某种野生动物的数量是难以确定的，则可以称为无限总体。
对无限总体无法进行全面调查了解。
2 标志和标志值标志是说明总体单位特征的名称。
标志的具体表现称为标志值。
如职工的年龄有18岁、19岁、21岁……。
3统计资料整理
使用时间 0 包退、换 7天
免费（免费）
3年
10年 淘汰
保修（收费）
对产品故障浴缸曲线的说明
产品的故障率受产品自身缺陷和老化两个因素影响： 在使用初期，由于产品自身缺陷造成的故障率较高，在 使用后期，由于老化引起的故障率较高，中间阶段则正 好处于两个故障率均较低的阶段。 浴缸曲线对厂商制定服务政策有重要的借鉴意义。
（三）J形分布 正J形分布
累 计 收 入 比 重 （ % ） 累计家庭户数比重（%） 资产规模（个） 企 业 数
反J形分布
收入分配的洛伦滋曲线
企业数按资产规模分布
任务四 统计表和统计图
一、统计表的意义和结构 （一）统计表的意义 1、含义 用纵横交错的线条绘制出来的、表现统计资 料的表格。 广义的统计表包括在统计调查、统计整理和统 计分析等统计活动各个阶段使用的表格； 狭义的统计表特指在统计整理过程中使用的 统计表，即统计汇总表。
（2）分组形式
简单分组：选择一个标志对总体进行的分组。
某班级学生构成情况
年龄
20岁以下
人数 （人） 10 30
10 50
比重 （%） 20 60
20 100
20-22
22岁以上 合 计
复合分组 选择两个或两个以上的标志并将它们层叠起来对总体进 行的分组。 例：某班级学生构成情况
人数（人） 20岁以下 男 其中： 女 20—25岁 其中：男 女 合 计 20 12 8 30 20 10 50 比重（%） 40.0 60.0 40.0 60.0 66.6 33.3 100
20
13 50
37
50 ——
74
100 ——
（2）向下累计 某班50名学生按成绩分布 成绩 60以下 60—80 80—90 90以上 合 计 人数 （人） 2 15 20 13 50 累计人数 （人） 50 48 33 13 —— 累计比重 （%） 100 96 66 26 ——
数据的搜集与整理技巧
数据的搜集与整理技巧在当今信息爆炸的时代，数据搜集和整理技巧成为了我们日常工作和生活中不可或缺的一部分。
对于个人、企业和学术界来说，有效地收集和整理数据能够提供有用的信息，帮助我们做出更好的决策和判断。
本文将介绍一些常用的数据搜集和整理技巧，以便读者能够更好地掌握并利用数据。
一、确定数据需求在开始搜集和整理数据之前，我们首先需要明确自己的数据需求。
明确的数据需求能够帮助我们更有针对性地去搜集和整理数据，避免浪费时间和资源。
我们可以思考以下问题来确定数据需求：我需要什么类型的数据？数据的来源是什么？我需要多少数据？数据的更新频率是多久？明确了这些问题后，我们就可以更加有目的地去搜集和整理数据。
二、选择合适的搜集方法针对不同的数据需求，我们可以选择不同的搜集方法。
以下介绍几种常用的搜集方法。
1. 问卷调查：通过设计和发放问卷，可以搜集到大量的主观数据和量化数据。
在设计问卷时，需要注意问题的合理性和选项的多样性，以便得到客观准确的数据。
2. 实地观察：直接去现场进行数据的观察和记录，可以获得真实和直观的数据。
实地观察通常适用于需要了解特定环境或行为的数据需求。
3. 文献研究：通过查阅已有的文献资料，可以获取到相关领域的研究成果和统计数据。
这种方法适用于需要进行背景研究和综合分析的数据需求。
4. 数据库检索：利用各类数据库进行数据检索，可以获取到大量的统计数据和实证研究成果。
在进行数据库检索时，需要根据自己的数据需求选择合适的数据库和检索关键词。
三、整理数据的基本步骤当我们搜集到一定量的数据后，就需要进行数据的整理和整合，以便我们更好地理解和分析数据。
以下是数据整理的基本步骤。
1. 数据清洗：将收集到的原始数据进行筛选和清理，剔除错误、无效或重复的数据。
数据清洗是保证后续分析的数据准确性和可靠性的重要步骤。
2. 数据归类：将数据按照特定的分类标准进行分组和归类。
通过归类可以使数据更具有结构性，便于我们后续的分析和使用。
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
简述统计的工作过程
简述统计的工作过程
统计的工作过程可以分为以下几个步骤：
1. 确定目标：首先需要明确统计的目标和目的。
确定要研究的问题是什么，需要收集哪些数据，以及想要得到什么样的结果。
2. 收集数据：根据确定的目标，收集与问题相关的数据。
数据可以通过实地调查、问卷调查、观察、实验等方式获得。
在收集数据的过程中，需要注意数据的准确性和完整性。
3. 数据整理和清洗：收集到的数据可能存在错误、缺失或不完整的情况。
在进行统计分析之前，需要对数据进行整理和清洗，包括删除重复数据、修正错误数据、填充缺失值等操作。
4. 数据分析：使用统计学方法对整理后的数据进行分析。
常用的统计分析方法包括描述统计、推断统计、回归分析、方差分析等。
根据具体的问题和数据类型选择合适的统计方法进行分析。
5. 结果解释和报告：对分析结果进行解释，得出结论，并撰写统计报告。
报告应包括数据的描述、分析方法、结果和结论，以及可能的局限性和建议等内容。
6. 结果应用：根据统计分析的结果，对问题进行决策或采取相应的行动。
统计结果可以用于支持政策制定、市场调研、产品改进等决策过程。
统计的工作过程是一个从确定目标、收集数据、整理清洗数据、进行统计分析、解释结果和应用结果的过程。
通过这个过程，可以对问题进行客观、科学的研究和分析。
第三章统计整理
按照习惯，成绩一般分为不及格、及格、 按照习惯，成绩一般分为不及格、及格、中 良好、 等、良好、优秀
即 组限 60分以下 60~70 70~80 80~90 90分以上 65 75 85 组中值
上组限不在内
利用Excel Excel进行分组 ㈢ 利用Excel进行分组
数据分析” 直方图 直方图” 选“工具”-“数据分析”-“直方图” 工具” 数据分析 定义“输入区域” 数据 定义“输入区域”—数据 分组中每组上限， “接收区域”—分组中每组上限，包括在本组 接收区域” 分组中每组上限 内 “输出区域”—结果 输出区域” 结果
编制结果如下： 编制结果如下：
日产量（件）X 日产量（件）X 20 21 22 23 24 25 26 合计 工人数（人) 工人数（人) f 3 5 6 4 3 2 1 24
组距数列
指每个组的变量值用一个区间来表现 的变量数列
编制条件:
变量是连续变量； 变量是连续变量； 或：总体单位数较多，变量不同取值个数 总体单位数较多， 也较多的离散变量。 也较多的离散变量。
复合分组
按性别 分类
对教师 的分类
共计12组 共计 组 × × 男 2×3×2
女 高级 中级 初级 青年 中年
按职称 分类 按年龄 分类
第三节 次数分布 ★ 一、分布数列的概念及种类
二、组距数列的编制 三、累计次数与累计频率
将总体各单位按分组标志分组后， 将总体各单位按分组标志分组后， 次数分布 形成的各单位在各组的分布
地位
统计整理的步骤
拟定统计整理方案 统计资料的预处理 数据处理 制作统计表或统计图
第二节 统计分组
将总体中所有单位按一定的标志划 统计分组 分为类型或性质不同的若干部分的 过程 统计分组的作用: 划分现象的类型 反映现象内部结构 分析现象之间的依存关系
第九章统计整理
（2）请问您的年龄是：————周岁
（3）请问您的最高学历是：
1.小学及小学以下 2.初中 3.高中
4.大学专科 5.大学本科 6.研究生或研究生以上
（4）请问您的个人月平均收入大约在：
1.500元及以下 2.501~700元 3.701~1000元
4.1001~1500元 5.1501~2000元 6.2000元以上
商店数 （个）
10 20 30 25 15
每百元18商.3 品销售额中支 付的16流.9 通费（元） 17.2 15.6 14.2 14.7 11.4 14.2 10.1 13.6 9.2 12.9 8.5 … 8.2 7.1 7.6
统计表的编制规则
选择合适的总标题； 主词栏与宾词栏要各归其位，相互对 应； 表的上、下端用粗线或双线封口，左 右两端一般不封口； 可在各列的文字标题下面设置编号加 以标识； 数据栏不能有空白。
相关概念
组限
指每组两端表示各组界限的变量值， 各组的最小值为下限，最大值为上限
组距
每组变量值变动区间的长度，为上 下限之差
组中值 每组变量取值范围的中点数值
组中值=
上限 2
下限
某地区100个百货商店 月销售额与流通费用情况
销售额（万
元）
上组限U
50以下 50～100 100～200 200～300
处理方法： ★用一个中间值代替，通常是用该变量的平均值
来代替。 ★用一个估算的答案来代替 。
★个案删除。
★配对删除。
四、制成统计图或统计表
统计图或统计表是市场调查资料常用 的表现形式。
第二节 市场调研资料分组
一、市场调研资料分组的意义 二、市场调研资料分组的原则 三、市场调研资料分组的方法
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。
第三章统计整理
统计整理
第一节 统计整理的意义和步骤
第二节 统计分组
第三节 分配数列 第四节 统计表和统计图
本章的教学目的、要求及内容
一般了解统计整理的概念和内容、统计分组、分配 数列及统计表等概念和内容。
重点与难点：重点掌握统计分组的方法，在分组的 基础上进行次数分配数列的编制，并学会用统计表 来表示统计资料。
预处理
分组汇总
编制表图
数据的预处理
数据的预处理，主要包括三个方面： 1. 数据的审核 2. 数据的筛选 3. 数据的排序
统计数据资料整理的内容
统计整理的步骤：
（1）拟定统计整理方案 （2）审查原始资料 （3）对各项原始资料分组、汇总，计算总体总量指标 （4）将汇总的结果，以统计表或统计图的形式表现出 来 （5）将统计资料进行系统积累
统计分组的作用 3、揭示现象的内部结构
现象的内部结构是表明现象本质特点的一个重要方面，将同 一总体不同时期的结构联系起来，还可以看到现象的发展趋 势和规律。 “九五”期间我国国内生产总值构成（%）
年
份
1996
20.4
1997 1998
19.1 18.6
1999
17.6
2000
15.9
第一产业
第二产业
分配数列表
频数
分布数列的种类
分布数列以分组标志特征不同可以 分为： 品质数列
Байду номын сангаас
变量数列
品质数列
品质数列：按品质标志分配而形成的数列叫属性 分配数列，简称品质数列。用来观察总体单位中 不同属性的单位分布情况。
例 某班学生的性别构成情况
按性别分 组 男 女 合计
绝对数人 比重(%) 数 30 75 10 40 25 100
数据统计学处理的基本步骤
数据统计学处理的基本步骤数据统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
在当今信息化的时代，数据处理已成为各行各业的重要工作之一。
因此，学习数据统计学处理的基本步骤对于我们更好地应对现实生活和工作中的数据处理问题具有重要的意义。
一、数据的收集数据的收集是数据统计学处理的第一步。
在数据收集过程中，我们需要明确数据收集的目的和数据来源，以及数据的类型和数量。
数据的收集方式多种多样，例如问卷调查、实验观测、统计报表等。
在收集数据的过程中，我们需要注意数据的真实性、准确性和完整性，以保证后续的数据处理结果的可靠性。
二、数据的整理与清洗数据的整理与清洗是数据统计学处理的第二步。
在数据整理与清洗过程中，我们需要对收集到的数据进行初步的整理和清洗，以确保数据的规范化和标准化。
具体来说，我们需要对数据进行分类、排序、筛选、填充等操作，以确保数据的完整性和一致性。
同时，我们还需要进行数据的去重和异常值的处理，以消除数据中可能存在的噪声和错误。
三、数据的分析与处理数据的分析与处理是数据统计学处理的核心步骤。
在数据分析和处理过程中，我们需要根据数据的类型和分布特征，选择适当的统计方法和工具，对数据进行分析和处理。
具体来说，我们可以采用描述性统计、推断性统计、回归分析、聚类分析等方法，对数据进行分组、统计、比较、预测等操作，以获取数据的特征、趋势和规律。
四、数据的解释与应用数据的解释与应用是数据统计学处理的最终目的。
在数据解释和应用过程中，我们需要将数据处理结果进行解释和说明，以便于更好地理解数据的含义和价值。
同时，我们还需要将数据处理结果应用到实际问题中，以解决现实生活和工作中的实际问题。
例如，我们可以利用数据分析结果进行市场调研、产品设计、生产管理、财务决策等方面的应用。
总之，数据统计学处理是一门非常重要的学科，它可以帮助我们更好地理解和处理数据，解决实际生活和工作中的问题。
在学习数据统计学处理的过程中，我们需要掌握数据的收集、整理、分析和解释等基本步骤，以及相应的方法和工具。
统计整理的意义、原则与步骤
条形图
（由 Excel 绘制的条形图）
其他广告 2
招生招聘广告 10
广 房地产广告
16
告 类 金融广告 9
型 服务广告
51
112
商品广告
0
40
80 人数（人）120
某城市居民关注不同类型广告的人数分布
圆形图
1. 也称饼图，是用圆形及园内扇形的面积来表示数 值大小的图形
2. 主要用于表示总体中各组成部分所占的比例，对 于研究结构性问题十分有用
.
例如， 某班50名学生，调查其考分资料如下： 77 65 83 56 68 70 99 65 73 72 88 66 74 63 71 84 62 52 80 78 84 79 81 64 58 82 76 62 73 75 89 79 61 65 54 92 86 73 68 51 69 64 78 63 76 68 72 77 81 76 上述这些考分（原始资料）的特点是零星分散、 不系统、无规律，不能反映学生总体的学习情况。
如产品按用途分组、商品零售额按城乡分组、工
业部门的细分类等，为此必须制定各类统计标准。
.
见前面品质分组的概念
.
数量分组
数量（变量）分组是按数量标志进行的分组。
例如， 学生按考分分组（分）
60以下 60 ～ 70 70 ～ 80 80 ～ 90 90 ～ 100
用数量来 表示各组 性质上的 差别
注意：进行数量（变量）分组时，必须首先
三 统计表的分类
简单表 总体未分组
分组表 总体按一个标志进行分组
复合表 总体按二个或二个以上标志进 行复合分组
例
某年某公司所属两企业自行车合格品数量表
例 某年某地区工业增加值和职工人数
第三章统计整理
3、分 类
品质数列 变量数列
单值数列
组距数列
等距数列 异距数列
二、变量数列的编制
编制变量数 列的步骤
确 定 组 数 确 定 组 距 计 算 频 数 编 制 表 格
（一）品质数列:
将总体按品质标志分组形成的分布数列 例
某班学生的性别构成情况
按性别分组 绝对数人数 比重(%)
男 女 30 10 75 25
1、定义
2、作用
是统计调查的继续，统计分析的 前提和基础 (承上启下）
3、统计整理的步骤
1．数据的预处理
2.统计分组
3．编制分配数列
4．汇总统计资料
5．制作统计表或统计图
2008-1-4 5
第二节 统计分组
33 ％
25％
42％
分组前
分组后
2008-1-4
6
一、统计分组的含义与性质
1.含义 根据统计研究任务的要求和现象总体的内在 特点，把统计总体按照某一标志划分为若干性 质不同而又有联系的几个部分的统计方法，称 为统计分组。 2.性质 分与合 、穷尽与互斥、反映本质差异、可能 掩盖差异、关键是分组标志的选择和分组界限 的确定
单位：亿元
例
类 型 1999年 2000年 2001年 2002年 农业 14106.2 13873.6 14462.8 14931.5 林业 886.3 936.5 938.8 2 815.0 1 033.5
牧业
渔业
6 997.6
7 393.1 7 963.1
8 454.6
2 971.1
2 539.0 2 712.6
张桂平 刘汉 马云 李非列 宋卫平 孙广信 杨孙西 李彦宏 张力 李思廉 李金元 陈发树
第三章 统计数据的整理和显示
发现数据 的规律性， 作进一步的 统计分析
二、统计整理的步骤
1.统计资料的审核
包括对资料的完整性和准确性审核。
2.统计资料的分组和汇总
分组和汇总是统计整理的中心工作
3.编制统计图表
统计图表是统计整理成果最常用的表现形式，
举例
男
政治面貌
中共党员 团员 中共党员 团员
按别
女
政治面貌
3.
按分组的作用分
类型分组 结构分组 分析分组
四、分组体系
1.概念：统计分组体系是指在统计整理中，为研究现 象总体的情况而运用多个分组标志对总体进行分组，从而 形成一系列相互联系、相互补充的分组体系。 2.分类：平行分组体系和复合分组体系。 平行分组体系就是对同一总体进行若干次简单分组。 复合分组体系就是对某一总体进行某种复合分组。 汉族12人，占60％ 1.按民族分组 回族5人，占25％ 平 满族3人，占15％ 行 20岁5人，占25％ 分 21岁5人，占25％ 组 2.按年龄分组 22岁2人，占10％ 体 23岁8人，占40％ 系 中共党员8人，占40％ 3.按政治面貌分组 团员12人，占60％
一、统计整理的意义
统计整理：根据统计研究的目的，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。
意义：整个统计工作和研究过程的中间
环节，起着承前启后的作用。统计整 理是统计调查的继续，又是统计分析 的基础。
适用于连续型变量 变动范围比较大的离散型变量
某班考试成绩统计表
统计工作的步骤第一步研究设计第二步收集资料第三步整理
几何平均数
适用于变量为对数正态分布，经对数转换 后呈正态分布的资料
n
G n x1 x2 xn n xi i 1
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极差(R)
它由两个极端观察值决定，受资料中不正常 的极端值的影响大，没有充分利用资料的全 部信息，不能精确表示资料的变异度。
R xmax xmin
42
每个观察值与平均数之差即离均差；表示观察值 偏离平均数的距离。 离均差的平方再求和简称平方和(sum of square)。 记为SS。 样本容量除离均差平均和，得到平均的平方和， 简称方差(variance)或均方(mean square，MS )。
8
3. 三类资料间关系
例：一组2040岁成年人的血压
<8 低血压
质
8 正常血压
计量资料
量
12 轻度高血压
资
15 中度高血压
料
17 重度高血压
计数资料
以12kPa为界分为正常与异常两组，统计每组例数
9
（二）试验资料的搜集
调查
✓ 普查 ✓ 抽样调查
随机抽查的条件：概率相等、样本独立
试验
✓ 随机 ✓ 重复 ✓ 独立 无论哪种方式都力求完整、准确。
2. 计数资料 3. 质量资料 4. 三类资料间关系
4
观察单位 observations
Units；elements
变量 variables
住院号 年龄 身高 体重 住院天数
2025655 27 165 71.5
5
职业 无
文化程度 妊娠结局
中学
足月
某 医
2025653 22 160 74.0
5
无
小学
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统计数据整理的步骤
数据是现代社会中不可或缺的一部分，通过对数据的统计和整理可以帮助我们了解事物的发展趋势、分析问题的原因和解决方法。
而在进行统计数据整理时，我们需要按照一定的步骤进行，以确保数据的准确性和可靠性。
下面将介绍统计数据整理的主要步骤。
一、确定统计目的和对象
在进行统计数据整理之前，我们首先需要明确统计的目的和对象。
明确统计目的能帮助我们更准确地选择和运用统计方法，而明确统计对象则是为了确定需要收集哪些数据。
二、收集数据
收集数据是统计数据整理的重要一步。
我们可以通过调查问卷、实地调研、网络搜索等方式来收集数据。
在收集数据时，需要注意数据的来源和可靠性，避免出现虚假或不准确的数据。
三、清洗数据
在收集到数据之后，我们需要对数据进行清洗。
清洗数据是为了排除掉错误的数据和异常值，以确保数据的准确性。
清洗数据的过程包括查找和修正错误数据、删除重复数据、处理缺失值等。
四、整理数据
整理数据是将收集到的数据按照一定的规则和格式进行整理。
首先，
我们需要对数据进行分类，将不同类型的数据分开存放。
其次，可以对数据进行编码和标记，以便后续的分析和使用。
最后，还可以对数据进行归纳和汇总，以便更好地理解和解释数据。
五、分析数据
分析数据是统计数据整理的核心步骤。
通过对数据的分析，我们可以发现数据中的规律和趋势，为后续的决策和规划提供依据。
分析数据的方法包括描述统计、推断统计、回归分析、时间序列分析等。
六、呈现数据
数据的呈现是将统计结果以图表、表格、报告等形式展示出来，以便更直观地传达统计结果。
在呈现数据时，需要选择合适的图表和表格类型，并注意图表和表格的标签、标题和注释，使其更易于理解和解读。
七、解释数据
解释数据是对统计结果进行分析和说明，以便他人能够理解和应用统计结果。
在解释数据时，需要注意数据的背景和前提条件，避免误导或歧义。
八、验证数据
验证数据是为了确保统计结果的准确性和可靠性。
我们可以通过对数据进行重复统计、比较不同统计方法的结果、进行抽样调查等方式来验证数据的正确性。
九、总结和反思
在完成统计数据整理后，我们需要对整个过程进行总结和反思。
总结是为了总结经验和教训，为以后的统计工作提供参考。
反思是为了发现和改进统计数据整理的不足之处，提高统计工作的质量和效率。
通过以上的步骤，我们可以对统计数据进行科学、系统的整理，为后续的分析和决策提供准确、可靠的依据。
统计数据整理虽然是繁琐的工作，但却是非常重要的一环，只有通过科学的统计数据整理，才能使数据发挥最大的价值，为社会的发展和进步做出贡献。