数据整理与统计图表
数据统计与图表分析
数据统计与图表分析数据统计和图表分析是一种常见的方法，用于整理和呈现大量数据，以便更好地理解和解释数据的趋势和关系。
在各个领域，从商业到科学研究，数据统计和图表分析都扮演着重要的角色。
本文将探讨数据统计和图表分析的意义、常用的统计方法和图表类型，以及如何正确地解读和分析数据。
一、数据统计的意义数据统计是一种收集、整理和分析数据的方法。
通过数据统计，我们可以从大量的数据中提取有用的信息，并帮助我们做出明智的决策。
数据统计不仅可以帮助我们了解数据的分布和趋势，还可以发现数据之间的关系和规律。
例如，在市场调研中，通过统计销售数据，我们可以了解产品的受欢迎程度和市场需求，从而制定更有效的营销策略。
二、常用的统计方法在数据统计中，有许多常用的统计方法，用于对数据进行分析和解释。
其中一些方法包括：1. 描述统计：描述统计是一种对数据进行总结和描述的方法。
通过计算平均值、中位数、标准差等指标，我们可以了解数据的中心趋势、离散程度和分布形状。
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探索数据的方法。
通过绘制直方图、散点图等图表，我们可以观察数据的分布、异常值和相关性。
3. 假设检验：假设检验是一种用于验证假设的方法。
通过对样本数据进行统计分析，我们可以判断某个假设是否成立。
例如，在医学研究中，我们可以通过假设检验来判断某种药物是否有效。
三、常用的图表类型图表是一种常用的数据可视化工具，用于将数据以图形的形式展示出来。
常见的图表类型包括：1. 条形图：条形图用于比较不同类别或组之间的数据。
通过绘制不同长度的条形，我们可以直观地比较数据的大小。
2. 折线图：折线图用于显示数据随时间或其他变量的变化趋势。
通过绘制折线，我们可以观察数据的趋势和周期性。
3. 散点图：散点图用于显示两个变量之间的关系。
通过绘制散点，我们可以观察数据的分布和相关性。
4. 饼图：饼图用于显示不同类别的数据在总体中的占比。
通过绘制不同大小的扇形，我们可以直观地比较不同类别的重要性。
报告的实证研究结果的数据整理与图表展示
报告的实证研究结果的数据整理与图表展示在进行实证研究的过程中，数据整理与图表展示是不可或缺的环节。
通过对大量数据的整理和直观的图表展示，研究者能够更清晰地了解研究结果，发现规律和结论。
本文将从数据整理的重要性、常用的数据整理方法以及图表展示的技巧等多个角度进行论述，以期为实证研究者提供一定的参考。
一、数据整理的重要性数据整理是实证研究中至关重要的一环。
首先，数据整理可以确保数据的准确性和可用性。
在实证研究中，数据的准确性和可靠性是研究结论得以成立的基础。
通过对原始数据进行整理，研究者可以排除异常值、纠正错误、填补缺失值等操作，保证数据的可靠性。
其次，数据整理可以使得数据具备可比较性。
在实证研究中，数据之间的比较是得出结论和发现规律的前提。
通过对数据进行整理和转换，可以使得不同数据间具备可比较性，提升研究的可信度。
最后，数据整理可以帮助研究者发现数据的规律和趋势。
通过整理和加工数据，研究者可以提炼出隐藏在海量数据背后的信息，揭示数据背后的内在关系，从而为研究结果的解读提供依据。
二、数据整理方法对于不同类型的数据，可以采用不同的数据整理方法。
下面将介绍一些常用的数据整理方法。
1. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行筛选、去噪和纠错等操作，以消除数据中的错误、异常和冗余。
在进行数据清洗时，研究者应该设定合理的规则，对数据进行筛选和修正。
常用的数据清洗方法包括去除重复数据、删除异常值、纠正错误等。
2. 数据转换数据转换是指对原始数据进行加工和转换，以适应研究的需要。
数据转换可以包括变量重编码、数据格式转换、数据标准化等操作。
例如，在进行统计分析时，可以将定性数据转换为定量数据，以便进行统计计算和比较分析。
3. 数据合并数据合并是指将来自不同来源或不同样本的数据进行整合和合并。
在实证研究中，研究者常常需要对来自不同渠道的数据进行整合和分析。
通过数据合并，研究者可以获得更全面、更准确的数据，提升研究的可信度。
使用Word进行数据统计和图表分析
使用Word进行数据统计和图表分析在现代社会，数据统计和图表分析已经成为各个领域中不可或缺的一部分。
无论是在学术研究、商业决策还是日常生活中，我们都需要对大量的数据进行整理和分析，以便更好地理解和应用这些信息。
而对于很多人来说，Microsoft Word这个常用的文字处理软件并不仅仅是用于编辑文档的工具，它还提供了一些强大的功能，可以帮助我们进行数据统计和图表分析。
一、数据统计在Word中，我们可以使用表格功能来进行数据统计。
首先，我们需要将数据整理成表格的形式，然后选择插入表格的选项。
在插入表格的弹窗中，我们可以选择表格的行数和列数，以适应不同的数据量。
接下来，我们可以在表格中输入数据，并使用公式来进行统计计算。
例如，我们可以使用SUM函数来计算某一列或某一行的总和，使用AVERAGE函数来计算某一列或某一行的平均值，使用COUNT函数来计算某一列或某一行的数量等等。
通过这些函数的组合和运用，我们可以得到更加全面和准确的数据统计结果。
除了基本的统计函数，Word还提供了一些高级的数据统计功能。
例如，我们可以使用排序功能来对数据进行排序，按照某一列或某一行的数值大小进行升序或降序排列。
我们还可以使用筛选功能来筛选出符合特定条件的数据，以便更好地进行分析。
这些功能的使用可以大大提高数据统计的效率和准确性。
二、图表分析在Word中，我们可以使用插入图表的功能来进行图表分析。
通过将数据转化为图表的形式，我们可以更直观地展示数据的分布和趋势，帮助我们更好地理解和解读数据。
在插入图表的过程中，Word提供了多种不同类型的图表供我们选择。
例如，我们可以选择柱状图来比较不同类别或不同时间点的数据；我们可以选择折线图来展示数据的变化趋势；我们可以选择饼图来显示不同类别的占比情况等等。
通过选择合适的图表类型，并进行相应的设置和调整，我们可以得到清晰、美观且易于理解的图表结果。
在插入图表后，我们还可以对图表进行进一步的编辑和调整。
数据的统计与图表分析
数据的统计与图表分析数据的统计和图表分析是一种常见的数据处理和展示方式，能够帮助我们更好地理解和解释数据。
通过运用适当的统计方法和绘制合适的图表，我们能够更加直观地呈现出数据的规律和趋势，为决策提供有力的支持。
数据统计是对收集到的数据进行整理、分类和计算的过程，通过对数据的搜集和整理，我们可以了解到不同变量之间的相关性，以及其对研究问题的影响。
数据统计可以分为描述统计和推断统计两种方法。
描述统计是对已有数据进行总结和描述的方法，常用的统计指标包括平均值、中位数、众数、标准差等。
例如，当我们对某个班级的学生成绩进行描述统计时，可以计算出学生的平均分数，以及其它分数指标，从而了解整体学生的学习情况。
推断统计是通过对样本数据的统计推断来推断总体的特征和参数。
在进行推断统计时，我们需要从总体中随机选择样本，并基于样本的数据进行统计分析，然后推断出总体的特征。
例如，在市场调查中，我们通过对抽样的顾客进行调查，然后根据调查结果推断出整个市场的偏好和需求。
图表分析是将数据可视化，以图表的形式展示数据的分布和趋势，增强数据的识别和理解能力。
常见的图表包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。
每种图表都有其适用的情境和目的，我们需要根据数据的特点选择合适的图表进行展示。
柱状图是用来比较不同类别或因素之间的数量差异，可以清晰地展示类别之间的大小关系。
折线图则适用于表示事物随时间变化的趋势，可以帮助我们观察和预测数据的变化趋势。
饼图则适用于展示不同类别在整体中所占的比例，更直观地表现出各个部分之间的占比关系。
散点图则适用于表示两个变量之间的相关关系，帮助我们判断两个变量之间的线性关系。
为了确保统计和分析结果的准确性，我们需要注意数据的采集、处理和分析过程中的各个环节。
首先，我们需要确保数据的采样过程是随机的，并且样本的大小和特征能够代表总体的特点。
其次，在进行统计计算和图表绘制时，需要注意方法和步骤的正确性，避免数据的误解和误导。
第二讲统计图表
•表B 高一班成绩表
第二讲统计图表
•3、标目 作用：说明统计数字意义
•标目位置
•横标目 •纵标目的总标目 •总标目 •纵标目
横标目
•横 纵标目 •标
•目
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第二讲统计图表
•4、数字 意义：统计表的基本语言。
l 原则 阿拉伯数字 数位对齐 不留空格 不带单位或% （放在标目中）
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•图2-1 某班参加课外学艺人数统计图
•图 第二讲题统计图表
第二节 次数分布表
一. 简单次数分布表 二. 分组次数分布表的编制
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第二讲统计图表
l
次数分布（frequency distribution）显示
初步整理后一组数据的分布情况，如：同一观测
值出现的次数，每一个分数区间内包含的观测分
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第二讲统计图表
一、数据排序
l 数据排序（order）就是按照某种标准，对收集到 的杂乱无章的数据按照一定顺序标准进行排列。
l 排列后会使数据之间的某种关系有所显示。 l 数据排序是整理数据最简单的方法。 l 排序方法：升序和降序。
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第二讲统计图表
不同数据的排序
（一）字符型数据 汉字按拼音或笔画；英文按字母顺序。
成了分组次数分布表。
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第二讲统计图表
（一）次数分布表的编制
1、求全距(range)：全部数据的距离，即极差。
Rg=Xmax－Xmin
•Rg=98－62=36
2、定组数（k）——分组的个数。
和组距(interval)（i）——每组包含的数据 单位。
经验法
EXCEL的基本统计功能
EXCEL的基本统计功能Excel是一款功能强大的电子数据表格软件，提供了丰富的数据分析和统计功能。
下面将详细介绍Excel的基本统计功能，包括数据整理、汇总、排序、筛选、格式化、图表和函数等。
一、数据整理和汇总1. 数据输入：Excel提供了方便的数据输入方式，可以直接在单元格中输入数据，也可以从其他外部数据源导入数据。
2. 数据自动填充：对于一系列连续的数据，可以利用Excel的自动填充功能快速填充数据。
3.单元格引用：可以在单元格中引用其他单元格的数据，实现数据的自动计算和更新。
4. 数据排序：Excel可以对数据进行升序或降序排序，方便查看和分析。
5. 数据筛选：Excel提供了筛选功能，可以根据条件快速筛选出需要的数据，从而更好地进行分析和统计。
6. 数据汇总：Excel提供了各种汇总功能，如求和、平均值、最大值、最小值等，方便进行数据分析和统计。
二、数据格式化和图表1. 数据格式化：Excel提供了丰富的数据格式化选项，可以对数据进行数字格式、日期格式、货币格式、文本格式等的设定，使数据更加直观和易读。
2. 条件格式化：Excel支持根据条件对数据进行格式化，如将满足其中一条件的数据标记为红色，方便进行数据的分析和比较。
3. 数据图表：Excel提供了多种数据可视化方式，如柱状图、折线图、饼图等，可以将数据直观地展示出来，帮助更好地理解和分析数据。
三、函数的使用1. 基本函数：Excel提供了丰富的基本函数，如SUM、AVERAGE、MAX、MIN等，可以直接对数据进行求和、平均值、最大值、最小值等统计操作。
2. 条件函数：Excel提供了各种条件函数，如IF、COUNTIF、SUMIF 等，可以根据条件进行数据的筛选和计算。
3. 数据查询函数：Excel提供了VLOOKUP和HLOOKUP等函数，可以在数据表格中进行查找和查询操作。
4. 数据透视表：Excel提供了数据透视表功能，可以对大量数据进行汇总和分析，快速生成汇总报表。
第二章统计图表解析
3.4
资料来源：见《心理学报》1979年第1期103页，选部分引用
四、统计图 统计图一般采用直角坐标系，通常横坐标或横
轴表示事物的组别或自变量X，称为分类轴； 纵坐标或纵轴表示事物出现的次数或因变量Y， 称为数值轴。
圆形图——角度坐标
统计图一般由图号及图题、图目、图尺、图形、 图例、图注等构成。
缺失：指数据不全或缺项未填；例如一份资料 中未回答的问题占10％以上，或者缺少关键性 资料。
可疑：指难以辨认或怀疑其真实性的数据；例 如，有的被试填答的问卷全部选同一个选项 （如全选A或全选B）；有的被试填答的结果可 以看到是一种规则的排列方式（如A B C D E D B C A B C D E……）。
失误：指存在明确差错的数据或答案。
在剔除数据的过程中，注意不能把一些不符合 自己主观假设的数据随意去掉。因此这项工作 一定要非常慎重。对于个别极端数据是否该剔 除，应遵循三个标准差法则。
（二）统计分组应注意的问题 1.分组要以被研究对象的本质特性为基础 2.分类标志要明确，要能包括所有的数据
最高组或最低组的下限最好是组距i的整数倍； 各分组区间一般在纵坐标上按顺序排列，数值大的
分组区间排在上面，数值小的分组区间排在下面；
在呈现表格时，各分组区间使用表述组限，并且为 了书写方便，通常只用整数写下限值，然后在右侧 画一横线。
登记次数：要特别注意处于分组区间分界点 上的几个值
计算次数f 编制分组次数分布表
2
K =1.87(N 1)5
N 为数据个数，K 取近似整数。
列出分组区间 分组区间：组限，一个组的起点值和终点值之间的
距离。起点值称组下限，终点值称组上限。组限有 表述组限和精确组限两种。
数据统计与图表分析
数据统计与图表分析数据统计和图表分析是在各个领域中进行研究和决策制定的重要工具。
通过收集和分析数据，并将结果用图表形式呈现出来，可以帮助我们更好地了解数据的趋势、关联以及潜在的模式。
本文将介绍数据统计和图表分析的意义、方法以及常用的图表类型。
一、数据统计的意义数据统计是指通过收集、整理和分析数据，以获得有关某一现象或问题的定量信息。
它可以帮助我们揭示事物背后的规律和关系，从而提供决策制定和问题解决的依据。
数据统计的意义在于：1. 提供信息支持：数据统计能够提供大量的信息，我们可以通过对数据的全面分析，了解特定领域的情况和趋势，为决策提供科学的依据。
2. 发现问题和解决问题：通过对数据进行统计，我们可以发现存在的问题，比如某一产品的销量下滑或者某一区域的疾病发病率增加。
在发现问题后，我们可以通过数据的分析和比较，找到解决问题的方法和策略。
3. 预测和规划：数据统计可以分析过去和现在的数据，从而预测未来的趋势和可能的发展情况。
基于这些预测结果，我们可以制定相应的规划和策略，为未来的发展提供指导。
二、数据统计的方法数据统计的方法包括数据收集、数据整理和数据分析。
1. 数据收集：数据收集是指通过各种手段收集所需的数据。
常用的数据收集方法包括问卷调查、实地观察、实验研究等。
在数据收集过程中，需要确保样本的代表性和数据的准确性。
2. 数据整理：数据整理是指对收集到的数据进行清理和整理，去除异常值和错误数据，并对数据进行分类和归档。
数据整理的目的是为了保证数据的准确性和可靠性。
3. 数据分析：数据分析是对整理后的数据进行统计和计算，以提取有关现象的定量信息。
常用的数据分析方法包括描述统计分析、推断统计分析、相关性分析等。
通过数据分析，我们可以得出结论和发现数据背后的规律。
三、常用的图表类型在数据统计和图表分析中，图表是一种直观且易于理解的方式来呈现数据和分析结果。
下面介绍几种常用的图表类型。
1. 条形图：条形图可以用于比较不同类别之间的数量或者频率。
指点迷津(四) 统计数据与图表分析
易损零件,为此搜集并整理了100台这种机器在三年使用期内更换的易损零件数,
得下面柱状图.
记x表示1台机器在三年使用期内需更换的易损零件数,y表示1台机器在购
买易损零件上所需的费用(单位:元),n表示购机的同时购买的易损零件数.
根据题意,该市居民该月的人均水费估计为
0.1×4+0.15×6+0.2×8+0.25×10+0.15×12+0.05×17+0.05×22+0.05×27
=10.5(元).
解题指导过图表关.审图表、明数据,能从所给图表中正确提取解题所需要
的信息来攻克审题问题,频率分布直方图是考查数据收集和整理的常用载
指点迷津(四) 统计数据与图表分析
概率统计综合问题是高考应用型问题,解决问题需要经历收集数据、整理数
据、分析数据、处理数据、得出有用的结论几个复杂过程.如果这几个过程
书写步骤缺失则会造成丢分;如果数据处理不当则会陷入庞大的数据运算中,
因此解决这类问题首先需要根据题目条件提取有用数据,然后根据统计思想
还要能从提供的数据的趋势分析预测结果.茎叶图数据很具体,常联系古典
概型进行考查,此时则需建模古典概型模型,根据所给定的条件进行计数求
解.
类型三 与柱状图有关的审题技巧
【例3】某公司计划购买1台机器,该种机器使用三年后即被淘汰.机器有一易损
零件,在购进机器时,可以额外购买这种零件作为备件,每个200元.在机器使用期
换,构造熟悉的一元线性回归模型,从而达到解题目的.
类型一 与频率分布直方图有关的题型的审题技巧
【例1】某市居民用水拟实行阶梯水价.
数据的统计与图表的制作
数据的统计与图表的制作在当今数字化的时代，数据无处不在。
从企业的运营管理到个人的日常生活，我们都在不断地产生和处理着各种数据。
而要从这些海量的数据中提取有价值的信息，就离不开数据的统计与图表的制作。
数据统计是对数据进行收集、整理、分析和解释的过程。
它的目的是通过对数据的处理，发现数据中的规律、趋势和关系，为决策提供依据。
例如，一家企业想要了解其产品在不同地区的销售情况，就需要对销售数据进行统计。
通过统计不同地区的销售额、销售量等指标，可以清晰地看到哪些地区的市场表现较好，哪些地区需要进一步拓展。
数据的收集是统计的第一步。
这要求我们明确收集数据的目的，确定需要收集哪些数据以及从何处收集。
数据的来源可以多种多样，如调查问卷、数据库、传感器等。
在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性，否则后续的分析将失去意义。
整理数据则是将收集到的数据进行分类、编码和录入，使其具有一致性和可用性。
这一步骤就像是给杂乱无章的物品进行分类整理，以便我们能够更方便地找到和使用它们。
分析数据是统计的核心环节。
在这个阶段，我们运用各种统计方法和工具，对整理好的数据进行计算和处理。
常见的统计方法包括描述性统计（如均值、中位数、标准差等）、推断性统计（如假设检验、回归分析等）。
通过这些分析，我们可以得出关于数据的特征和规律的结论。
解释数据是将分析的结果以通俗易懂的方式呈现出来，让决策者能够理解和运用。
这需要我们将统计术语转化为日常语言，让数据背后的信息清晰可见。
图表制作则是将统计结果以直观的形式展示出来的重要手段。
图表能够让复杂的数据变得易于理解，帮助我们更快地发现数据中的模式和趋势。
常见的图表类型有柱状图、折线图、饼图、散点图等。
柱状图适用于比较不同类别之间的数据差异；折线图则擅长展示数据随时间的变化趋势；饼图用于显示各部分在总体中所占的比例；散点图则有助于观察两个变量之间的关系。
在制作图表时，首先要明确图表的目的，选择最适合表达数据的图表类型。
统计图表的绘制与数据分析方法
统计图表的绘制与数据分析方法统计图表是一种直观、清晰地展示数据的方法，它能够帮助我们更好地理解和分析数据。
在今天的信息时代，统计图表的绘制与数据分析方法变得越来越重要。
本文将介绍一些常见的统计图表的绘制方法以及数据分析的一些基本技巧。
一、折线图折线图是一种常见的统计图表，它通过连接数据点来显示数据的变化趋势。
折线图通常用于展示随时间变化的数据，比如股票价格、气温变化等。
绘制折线图时，我们需要将时间作为横轴，数据值作为纵轴，然后通过连接数据点来描绘出数据的变化趋势。
通过观察折线图，我们可以直观地了解数据的变化规律，从而做出相应的分析和决策。
二、柱状图柱状图是一种常见的统计图表，它通过不同长度的竖直柱来表示数据的大小。
柱状图通常用于比较不同类别的数据，比如不同城市的人口数量、不同产品的销售额等。
绘制柱状图时，我们需要将不同类别的数据作为横轴，数据值作为纵轴，然后通过绘制不同长度的柱来表示数据的大小。
通过观察柱状图，我们可以直观地比较不同类别的数据，从而找出数据的差异和规律。
三、饼图饼图是一种常见的统计图表，它通过不同扇形的面积来表示数据的比例。
饼图通常用于展示数据的组成部分，比如不同产品的市场份额、不同国家的能源消耗比例等。
绘制饼图时，我们需要将各个数据的比例转化为相应的扇形面积，然后通过绘制不同扇形来表示数据的比例。
通过观察饼图，我们可以直观地了解各个数据的比例关系，从而做出相应的分析和决策。
四、散点图散点图是一种常见的统计图表，它通过不同的数据点在坐标系中的位置来表示数据的关系。
散点图通常用于研究两个变量之间的关系，比如身高和体重的关系、学习时间和考试成绩的关系等。
绘制散点图时，我们需要将两个变量的取值分别作为横轴和纵轴，然后通过绘制不同的数据点来表示数据的关系。
通过观察散点图，我们可以直观地了解两个变量之间的关系，从而找出数据的规律和趋势。
数据分析是统计图表的重要应用领域之一，它通过对数据的整理、分析和解释，帮助我们更好地理解数据，并从中提取有用的信息。
数据整理与统计图表
数据的初步整理
统计表和统计图是对数据进行初步整理，以简 化的形式加以表现的两种最简单的方式。 在对数据进行统计分类以后，得到的各种数量 结果称为统计指标。 统计指标和被说明的事物之间的关系用表格的 形式表示就成为统计表。统计表具有简明、清晰、 准确的特点。 统计图是依据数字资料，应用点、线、面、体、 色等描绘制成的图形，是统计数据资料的可视化显 示方式。统计图比统计表更为具体形象。
5
二、 统计分组
能地消除记 录误差，同时按照一定的原则，剔除异常数据。 （二）分组应注意的问题 分组要以被研究对象的本质特性为基础。
分类标志要明确，要满足周延原则和互斥原则。
6
（一）统计表的结构
表2-1 1989年全国培养研究生情况 （单位：万人）
法有很多，所以要弄清楚每组的实上限和实下限）
表2.2 某班《教育统计学》成绩 分数 60以下 60~70 70~80 80~90 90~100 总计 人数 1 3 8 12 14 15 38
60~70 这一组的实下限为 59.5,实上限为69.5.它是左 闭右开的区间:[59.5,69.5）
分组次数分布表的绘制(续)
矩形下 的面积 和为1
图2.1《教育统计学》成绩的直方图
22
直方图
(异常值)
20
人 数
一组资料的任何 图形的异常值 （outlier），是指 落在图形一般形 态之外的观测值。 如左图中，有两 组的人数特别少。 这两组分别是45 和100这两组
9
（三）统计表的编制要求
10
（四）常用统计表的编制
简单次数分布表 分组次数分布表 累积（累加）次数分布表
11
如何进行有效的数据整理和统计分析
如何进行有效的数据整理和统计分析数据整理和统计分析是现代社会中不可或缺的一部分。
通过对数据的整理和统计分析，可以揭示出隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策提供科学依据。
在本篇文章中，将介绍几种有效的数据整理和统计分析方法，帮助读者更好地处理和利用数据。
一、数据整理数据整理是进行统计分析的前提，只有经过合理的整理，数据才能真正发挥作用。
下面，将介绍一些常见的数据整理技巧。
1. 数据清洗在进行数据整理之前，首先需要对数据进行清洗。
数据清洗包括删除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。
通过数据清洗，可以减少数据的干扰，提高数据的质量。
2. 数据格式化在进行数据整理过程中，需要统一数据的格式。
例如，将日期格式转换为标准的日期格式，将文本格式转换为数字格式等。
通过数据格式化，可以便于后续的分析处理。
3. 数据归类和排序对于大量的数据，需要进行分类和排序。
通过将数据按照特定的条件进行归类和排序，可以更好地理解数据的分布特点，便于后续的统计分析。
二、统计分析数据经过整理之后，接下来就可以进行统计分析了。
统计分析是揭示数据规律和趋势的重要手段，下面将介绍几种常见的统计分析方法。
1. 描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
通过计算数据的均值、中位数、标准差等指标，可以了解数据的集中趋势和离散程度，进而对数据进行描述和比较。
2. 相关分析相关分析是研究两个或多个变量之间关系的统计方法。
通过计算相关系数，可以判断变量之间的相关性强弱和正负相关程度。
相关分析可以帮助我们理解变量之间的相互关系，为后续的预测和决策提供依据。
3. 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的方法。
通过建立回归模型，可以揭示因变量与自变量之间的函数关系。
回归分析可以用于预测和控制因变量的变化，帮助我们进行决策和优化。
4. 统计图表统计图表是将数据以图形形式展示的方法。
通过绘制柱状图、折线图、饼图等图表，可以直观地显示数据的分布和变化趋势。
第二章--统计图表
• 图尺 在统计图的横坐标及纵坐标上都要用一定 的距离表示各种单位，这些单位称为图尺(ruler或 scale)。图尺分点(tick)要清楚，整个图尺大小要 包括所有的数据值，如果数据值大小相差悬殊， 图尺可用断尺法或回尺法，减少图幅。
• 图形 是图的主要部分，图形线条要清晰，一般 除图形线外，避免书写文字。要表示不同的结果， 用不同的图形线以示区别。
• 数字 数字是统计表的语言，又称统计指标。数 字应以个数位(或小数点)对准上下对齐，缺数字 的项要划“一”。表中的数字一般不带单位、％ (百分号)等，单位和％一般归在标目中。表中的 数字构成了表体。
• 表注 写于表的下面，是对统计表或者表内的某 些内容进行补充说明和解释。数据来源、附记等 都可作为表注的内容，文字可长可短。
2021/4/6
11
表2—1 80名员工对部门主管尽职程 度调查结果
• 员工对主管尽职情况的评定 • ①非常不尽职 • ②不尽职 • ③不置可否 • ④尽职 • ⑤非常尽职 • 总计
人数 9 30 10 25 6 80
• 图例 用来表示并标明各种图形的含义。图例 (legend)的位置可选图中或图外适当的地方，注 意保证整个统计图的和谐美观和均衡。
• 图注 凡是图形中需要借助文字或数字加以补充
说明的，均称为图注。图注部分的文字要少，字
2021号/4/6要小。
9
统计图的结构和组成要素如图2—2 所示：
2021/4/6
• 名称 又称标题，是一个表格的名称，应写在表 的上方。标题用语要简练扼要，准确得体，一望 即知该表的内容。
2021/4/6
5
• 标目 即分类的项目。标目一般在表的上面一行 (tablespanner)或左侧一列(stub column)。如果分 类的标志只有一个，写在表的上行或左列都可以。 如果分类的标志有两个，且二者没有隶属关系， 则左列与上行各一个。如果两个分类标志有隶属 关系，则要放在一个方向(或上面或左侧)分两行 分述。标目确立了数据组织的逻辑，并确定了栏 目下数据栏的性质。
统计学 数据的整理及图表展示
– 饼图只能显示一个总体各部分所占的比例 – 环形图则可以同时绘制多个总体的数据系
列，每一个总体的数据系列为一个环
3. 环形图可用于进行比较研究 4. 环形图可用于展示分类数据和顺序数据
13%
7%
10% 8%
15% 21%
33% 36%
31% 26%
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意
组中值＝ 下限值+上限值 2
组距分组
第1步：排序，确定组数（K）
5≤K≤15
K 1 lg n
能够显示数据的分布特征和规律
lg 2
第2步：确定组距 组距＝（最大值－最小值）÷组数
★ 组距宜取5或10的倍数
◆第一组的下限应低于最小值， ◆最后一组的上限应高于最大值。 遵循“不重不漏”的原则
上组限不在内
按零件数分组
频数（人）
频率（%）
110以下
3
6
110~115
5
10
115~120
8
16
120~125
14
28
125~130
10
20
130~135
6
12
135以上
4
8
合计
50
100
用Excel制作数值型数据的频数分布表
【工具】 ——【数据分析】 ——【直方图】 【输入区域】：输入原始数据区域 【接收区域】：输入各组的上限值 【输出区域】：选择一个空白单元格（想要
（上下组限重叠）
表3-5 某车间50名工人日加工零件数分组表
按零件数分组
频数（人）
频率（%）
105~110
3
6
如何使用Excel进行数据的汇总和统计
如何使用Excel进行数据的汇总和统计在日常工作和学习中，我们经常需要处理大量的数据。
Excel是一个强大的数据处理工具，它能够帮助我们进行数据的汇总和统计。
本文将介绍如何使用Excel进行数据的汇总和统计，并提供一些实用的技巧和建议。
一、数据的导入与整理在使用Excel进行数据的汇总和统计之前，我们首先需要将数据导入到Excel中，并对数据进行整理。
以下是一些常用的方法：1. 打开Excel，并新建一个工作表。
2. 将需要导入的数据复制到Excel的工作表中，确保每一列代表一个特定的数据字段，每一行代表一个数据记录。
3. 如果数据中存在异常值或空白值，可以进行数据清洗，删除或填充相应的数据。
二、数据的汇总Excel提供了多种方法来进行数据的汇总，下面介绍两种常见的方式：1. 使用函数进行汇总：Excel中的函数能够自动计算数据的总和、平均值、最大值、最小值等，极大地简化了数据汇总的过程。
例如，要计算数据范围A1到A10的总和，可以使用函数`=SUM(A1:A10)`。
2. 使用数据透视表进行汇总：数据透视表是Excel中极为强大的功能之一，它能够按照不同的字段对数据进行分类、汇总和分析。
只需选中数据范围，然后在菜单栏选择“数据”→“数据透视表”，根据需要设置行列和汇总字段，即可生成数据透视表。
三、数据的统计Excel提供了丰富的统计功能，可以帮助我们深入了解数据的分布和趋势。
以下是一些常用的统计方法：1. 频率分布：可以使用Excel的“频率”函数来计算数据的频率分布，便于分析数据的分布特征。
例如，要计算数据范围A1到A10的频率分布，可以使用函数`=FREQUENCY(A1:A10,B1:B5)`，其中B1:B5为用于划分频率的区间。
2. 直方图：Excel中的直方图功能可以图形化地展示数据的频率分布情况。
选中数据范围，然后在菜单栏选择“插入”→“统计图表”→“柱形图”→“直方图”，即可生成直方图。
人教版七下数学第20讲 数据的收集与整理统计图表的综合运用(学生版)
第20讲统计图表的综合运用（原卷版）类型一统计表与统计图的综合（1）统计表与扇形统计图的综合典例1（2020•大连二模）2020年初我国爆发了新冠肺炎疫情，为了增加学生对疫情和肺炎的预防知识的了解，某学校利用网络开展了相关知识的宣传教育活动，为了解这次的宣传效果，学校从全校3600名学生中随机抽取200名学生进行知识测试（满分100分，得分均为整数），并根据这200人的测试成绩，制订如下统计图表：200名学生成绩的频数表等级成绩/分频数/人E50≤a＜6020D60≤a＜7030C70≤a＜80mB80≤a＜90nA90≤a≤10030（1）被抽取的学生中，成绩为A的人数为30人，成绩等级为B的人数占被抽取的学生总人数的百分比为%．（2）m＝，n＝；（3）如果80分以上为优秀，请估计全校3600名学生中成绩优秀的人数．针对练习11．（2020•绍兴）一只羽毛球的重量合格标准是5.0克～5.2克（含5.0克，不含5.2克），某厂对4月份生产的羽毛球重量进行抽样检验，并将所得数据绘制成如图统计图表．4月份生产的羽毛球重量统计表组别重量x（克）数量（只）A x＜5.0mB 5.0≤x＜5.1400C 5.1≤x＜5.2550D x≥5.230（1）求表中m的值及图中B组扇形的圆心角的度数．（2）问这些抽样检验的羽毛球中，合格率是多少？如果购得4月份生产的羽毛球10筒（每筒12只），估计所购得的羽毛球中，非合格品的羽毛球有多少只？（2）统计表与条形统计图的综合典例2（2021秋•崂山区期末）某校对七年级300名学生进行了教学质量检测（满分100分），现从中随机抽取部分学生的成绩进行整理，并绘制成如图不完整的统计表和统计图：等级频数频率（频率＝频数÷总数）不及格10.05及格20.10良好a0.45优秀8b注：60分以下为：“不及格”，60～69分为“及格”，70～79分为“良好，80分以上为“优秀”请根据以上信息回答下列问题：（1）求出a，b值，并补全统计图；（2）若用扇形统计图表示统计结果，则“良好”所对应扇形的圆心角为多少度？（3）请估计该校七年级本次监测成绩为70分以上的学生共有多少人？针对练习23．（2021秋•金水区校级期末）今年12月4日是第八个国家宪法日，宪法是国家的根本大法，是治国安邦的总章程．为贯彻落实习近平总书记关于宪法学习宣传教育的系列重要指示精神，某校开展了丰富多彩的宪法宣传教育活动，并分别在活动前后举办了有关学宪法的知识竞赛（百分制），活动结束后，在七年级随机抽取25名学生活动前后的竞赛成绩进行整理和描述，下面给出部分信息：活动后被抽取学生竞赛成绩为：82，88，96，98，84，86，89，99，94，90，79，91，99，98，87，92，86，99，98，84，93，88，94，89，98．活动后被抽取学生竞赛成绩频数分布表成绩x（分）频数（人）75≤x＜80180≤x＜85385≤x＜90790≤x＜95m95≤x＜100n请你根据以上信息解决下列问题：（1）本次调查的样本容量是，表中m＝；n＝；（2）若想直观地反映出活动前后被抽取学生竞赛成绩的变化情况，应该把数据整理，绘制成折线统计图；（填“扇形”“条形”或“折线”）（3）若90分及以上都属于A等级，根据调查结果，请估计该校2000名同学中活动后的竞赛成绩为A 等级的学生有多少人？。
统计图表的绘制与数据分析
统计图表的绘制与数据分析统计图表是一种常用的数据可视化工具，能够直观地展示数据的分布、趋势和关系。
在数据分析中，统计图表起着至关重要的作用，它们不仅能够帮助我们更好地理解数据，还能够帮助我们发现数据中的规律和异常。
本文将介绍统计图表的绘制方法和数据分析技巧。
一、折线图折线图是一种常用的统计图表，用于展示数据随时间、变量或条件的变化趋势。
绘制折线图时，我们需要首先确定横轴和纵轴的标尺，然后根据数据绘制折线。
通过观察折线的走势，我们可以得出数据的变化规律。
折线图常用于分析销售趋势、股票走势等。
二、柱状图柱状图是一种常用的统计图表，用于比较不同类别或组之间的数据大小。
绘制柱状图时，我们需要确定横轴和纵轴的标尺，然后根据数据绘制柱状图。
柱状图的高度代表数据的大小，不同类别或组的柱状图可以并列或堆叠在一起，以便于比较数据的差异。
柱状图常用于分析销售额、人口比例等。
三、饼图饼图是一种常用的统计图表，用于展示不同类别或组的数据占比关系。
绘制饼图时，我们需要根据数据计算出各个类别或组的百分比，然后根据百分比绘制饼图。
饼图的扇形角度代表数据的占比，不同类别或组的扇形可以按照顺时针或逆时针的方向排列。
饼图常用于分析市场份额、人口分布等。
四、散点图散点图是一种常用的统计图表，用于展示两个变量之间的关系。
绘制散点图时，我们需要确定横轴和纵轴的标尺，然后根据数据绘制散点。
通过观察散点的分布，我们可以得出两个变量之间的关系，如正相关、负相关或无关。
散点图常用于分析身高与体重的关系、温度与销售额的关系等。
五、雷达图雷达图是一种常用的统计图表，用于展示多个变量之间的相对大小。
绘制雷达图时，我们需要确定各个变量的标尺，并将其表示成一个多边形，然后根据数据绘制雷达图。
雷达图的边长代表数据的大小，不同变量的雷达图可以并列或叠加在一起，以便于比较数据的差异。
雷达图常用于分析产品特性、个人能力等。
六、数据分析技巧除了绘制统计图表，数据分析还需要运用一些技巧来发现数据中的规律和异常。
小学数学课教案：数据统计与图表分析
小学数学课教案：数据统计与图表分析数据统计与图表分析一、引言数据统计与图表分析是小学数学教育中重要的内容之一。
通过数据的收集、整理和展示，可以帮助学生培养观察、分析和推理的能力，提高他们对现实世界的认知和理解。
本课教案旨在帮助小学生掌握数据统计和图表分析的基本方法和技巧。
二、基本概念1. 数据：数据是由事物或现象经过测量、观察或调查获得的信息。
例如，人口数量、销售额、温度等都可以作为数据。
2. 统计：统计是对收集到的数据进行整理、总结和归纳，以便更好地了解事物或现象之间的关系。
3. 图表：图表是一种可视化工具，用于将数据以图形方式展示出来，方便观察者进行比较和分析。
三、课堂活动1. 收集数据：首先，请学生们选择一个自己感兴趣的话题（如食物喜好、运动爱好等），并设计一个简单问题来询问同学们。
例如，“你最喜欢的水果是什么？”请每个学生向同学们收集答案，并记录在名单上。
2. 整理数据：将学生们收集到的答案整理成表格或条形图。
首先，根据学生们的回答，列出不同水果的种类。
然后，统计每个水果的个数，并在图表中展示出来。
3. 分析数据：引导学生们观察图表，寻找其中的规律和关系。
例如，哪种水果最受欢迎？有多少人选择了某种水果？通过这些问题，帮助学生们发现数据背后的信息。
4. 绘制不同类型的图表：为了帮助学生们更好地理解数据并分析它们之间的关系，引导他们尝试使用不同类型的图表来展示同一个数据集。
例如，柱状图、折线图、饼状图等。
让学生们比较各种图表类型的优缺点。
5. 比较与分析：引导学生们利用所绘制的不同类型图表进行比较和分析。
例如，柱状图可以清楚地显示出不同水果的数量比较；饼状图可以直观地展示各个水果占总数的比例；折线图可以揭示随时间推移人们喜欢不同水果的变化趋势等。
6. 总结与反思：教师引导学生们总结本节课的学习内容，并进行反思。
例如，他们通过数据统计和图表分析了解了哪些新知识？觉得哪种图表类型最容易理解？有没有遇到什么困难？四、拓展活动1. 以日常生活为背景，设计更多的数据统计与图表分析问题。
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矩形下的 面积和为1
图2.1《教育统计学》成绩的直方图
21
20
人 数
一组资料的任何图形的
异常值（outlier），是
指落在图形一般形态之
10
外的观测值。如左图中，
有两组的人数特别少。
这两组分别是45和100
这两组
0
45.0
50.0
55.0
60.0
65.0
70.0
75.0
80.0
85.0
❖ 直方图 ❖ 次数多边图 ❖ 累积次数分布图
1. 用矩形的宽度和高度来表示频数分布的图形，实 际上是用矩形的面积来表示各组的频数分布
2. 在直角坐标中，用横轴表示数据分组，纵轴表示 频数或频率，各组与相应的频数就形成了一个矩 形，即直方图(Histogram)
3. 直方图下的总面积等于1
20
一眼就可以看出大 多数学生的成绩在
80~ 14 0.20 26 0.39
76~ 15 0.21 41 0.61
72~ 13 0.19 54 0.81
68~
8 0.11 62 0.93
64~
4 0.06 66 0.99
56~
1 0.01 67 1.00
总15计
67
1
表2.4《教育统计学》成绩累积次数分布表 分数区间 次数 向下累积次数 向上累积次数
10
❖ 依据每一个分数值在一列数据中出现的次数 或总计数资料编制成的统计表。常用于离散 数据类型。
11
12
主要用来表示连续数据在各个分组区间内的散布情况
编制次数分 布表的步骤
求 定定 全 组组 距 数距
求求 组组 限中
值
13
归登 类记 划次 记数
Rxmaxxmin
❖ 全距（R）
❖ 定组数（k）经i验全 组数距 /5k-20;或 ❖ 求组距（i）
❖ 排序按升序还是降序，要视数据及所反映的事物本身 的性质和研究目的而定。
4
二、 统计分组
（一）统计分组前的准备 ❖ 先对数据做进一步的校对和校验，尽可能地消除记录
误差，同时按照一定的原则，剔除异常数据。 （二）分组应注意的问题 ❖ 分组要以被研究对象的本质特性为基础。 ❖ 分类标志要明确，要满足周延原则和互斥原则。
12
90~100 总计
14 38 14
表2.3《教育统计学》成绩次数分布表
❖ 求组中值
相对 累积 累积相
组中值 实下限 实上限 2
分数区间 96~
次数 1
次数 0.01
次数 对次数 1 0.01
92~
2 0.03 3 0.04
❖ 归类划记 ❖ 登记次数
88~
3 0.04 6 0.08
84~
6 0.09 12 0.17
5
（一）统计表的结构
表2-1 1989年全国培养研究生情况 （单位：万人）
注： 资料来源：《1989中国教育统计年鉴》，人民教育出版社出版
6
表2-2 高考河南省英语各种题型得分率(理科)
客观题
主观题
全卷
1993年 1994年 1993年 1994年 1993年 1994年
题量 85
80
1
16
86
96~
1
1
67
92~
2
3
66
88~
3
6
64
84~
6
12
61
80~
14
26
55
76~
15
41
41
72~
13
54
26
68~
8
62
13
64~
4
66
5
56~
1
6716
1
练习
❖ Ｐ27第１题资料，编制： 分组次数分布表 累加次数分布表 累加百分数表
17
四、 统计图 （一）统计图的结构
18
（二）几种常用统计图
86
分值 85
110
15
40
100
150
平均分 52.36 63.63
7.36
17.4 61.92 81.03
得分率 0.616
0.578
0.491 0.435
0.619 0.540
7
三、统计表 （一）统计表的结构
其中，表号、名称、标目、数字8 、线条必不可少。
（三）统计表的编制要求
9
（四）常用统计表的编制 ❖ 简单次数分布表 ❖ 分组次数分布表 ❖ 累积（累加）次数分布表
90.0
分数 95.0 100.0 105.0 110.0
图2.2《教育统计学》成绩的直方图
22
1. 在直方图的基础上，把直方图顶部的中点(组中值) 用直线连接起来，再把原来的直方图抹掉
2. 折线图的两个终点要与横轴相交，具体的做法是
▪ 在下端和上端分别增加一个组 ▪ 折线图下所围成的面积与直方图的面积相等，
k1.8(7N1)2/5
❖ 写出组限 （组限是每个组的起始点界限，组限的表述方法
有很多，表所2.2以某要班弄《教清育楚统每计组学的》成实绩上限和6实0~下70限这）一组的实下限为
分数
左
60以下
1
闭右开的区间:[59.5,69.5）
60~70
3
70~80
8
80~90
26
同次数多边 形一样，不 同的是，横 坐标为每分 组区间的精 确上下限， 纵坐标是累 积次数。
（三）其他类型的统计分析图
▪ 条形图 ▪ 直方图 ▪ 圆形图 ▪ 线形图 ▪ 茎叶图 ▪ 箱形图 ▪ 散点图
27
1. 条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数 据变动的图形
内容提要
数据初步整理 统计表
统计表的结构 统计表的分类 常用统计表的编制
统计图
统计图的结构 几种常用统计图介绍 其他类型统计图 数据类型与统计图选用
1
思考
❖ 某校学生的心理与教育统计成绩如下，根据 这些分数向上级部门提交一份报告。 71，81，74，61，78，79，68，67，81，79， 61，81，70，64，90，62，73，73，56，52， 79，70，69，63，74，87，52，57，66，72， 54，76，75，88，81，80，60，63，80，74， 77，69，53，48，66，83，81，45，78，71
二者所表示的频数分布是一致的
23
图2.3《教育统计学》成绩的折线图
24
70 60
50
40 30
20 10
56 64 68 72 76 80 84 88 92 96 100
图2.4《教育统计学》成绩的累积次数直方图
25
同直方图 一样绘制， 不同的是 纵坐标为 累积次数
图2.5《教育统计学》成绩的累积次数分布曲线
2
数据的初步整理
3
数据的初步整理
数据整理的基本方式有两种：排序和统计分组。
一、 数据排序
❖ 将一组数据按照数值大小、高低、长短、多少等，依 升序或降序排列，就可显示出数据的分布情况。
❖ 对字符型数据，如性别、职业类别等，汉字可依照汉 语拼音、笔画数等排序，英文可按字母顺序排序。
❖ 数据排序后，还可进一步划分等级，如考试分数排序 后可转化为优良中差等级别，也可确定名次。