2.1试验资料的收集与整理
2.1试验资料的收集与整理详解
小题教学计2.1试验资料的收集与整理在试验中通过观测、测量获得大量的数据，如何获得大量的数据，如何从这些数据中获得有价值的信息，就要对其进行初步整理，找出内在规律、特征，这对于做好试验结果的统计分析有重要的意义。
一、常用的统计术语资料：在试验中，通过调查和记载得到的数据称为资料。
观察值：每一个体的某一性状的测定数值叫观察值。
变数：组成总体或样本的一群观察值称为变数。
又叫做随机变数。
参数：由总体的全部观察值计算得到的总体特征数称为参数。
它是该总体的真正的值。
是固定不变的。
统计数：由样本观察值计算得到的样本特征数叫做统计数。
总体的参数不易获得，通常用统计数估计参数，一般的参数用希腊字母表示，统计数用拉丁字母表示。
如总体平均数用卩表示。
样本平均数用X表示用X估计卩。
二、资料的整理（一）试验资料的类别根据试验资料性质可分为数量性状资料、质量性状的资料。
1、数量性状资料指能够测量、称量、度量或计数的方法所获得的资料，这类资料有两种（1）连续性变数资料是指由称量、度量、或测量等方法得到的资料，各个观察值不限于整数，在两个相邻数之间，可以有小数的存在。
例如：株高、产量、千粒重等。
（2）非连续性变数资料也称间断性变数资料，指用计数的方法得到的资料，各个观察值必须是整数，如株数、籽粒数、叶片数、单株结果数等。
2、质量性状资料指能观察不能测量的性状，又称属性性状，如花色、叶色、品种的抗病性等。
从这类性状获得资料，可采用两种方法统计。
（1）统计次数的方法在总体内，统计具有某性状的个体数目及具有不同性状的个体数目，按类别统计其次数或相对次数。
例如在929 株豌豆中，705 株开红花，224 株开白花。
红花占75.89% ，白花占24.11% 。
这类资料称为次数资料。
2）给予每类性状相当数量的方法如苹果越冬伤害调查记载刀（冻害级株数？代表级值）冻害指数= ? 100调查总株数？受冻害最高一级的代表值可以将受冻情况分为5个等级，0、1、2、3、4级，抗病性可用病情指数表示：可按病叶多少、病斑大小将植株分成4个级别，其代表值分别为0、1、3、5，不发病为0级，少数叶上有病为1级，部分叶有小斑或中斑，病叶数不超过全株的1/2，为3级，病斑大病叶数超过全株的1/2，为5级。
生物统计学：第二章 试验资料整理与特征数计算
在归组划线时应注意，不要重复或遗漏，归组划 线后将各组的次数相加，结果应与样本含量相等。
在分组后所得实际组数，有时和最初确定的组数 不同。如第一组下限和资料中的最小值相差较大或实 际组距比计算的组距为小，则实际分组的组数将比原 定组数多；反之则少。
（三）质量性状资料、半定量（等级）资料的整理 可按性状或等级进行分组，分别统计各组的次数，然 后制成次数分布表。
第一组的下限为： 37.5-(1/2)×3.0＝36.0；
第一组的上限也就是第二组的下限为： 36.0+3.0=39.0；
第二组的上限也就是第三组的下限为： 39.0+3.0=42.0，……，
以此类推，一直到某一组的上限大于资料中的最 大值为止。 于是可分组为：
36.0 39.0，39.0 42.0，……。
组距确定后，首先要选定第一组的组中值。在分 组时为了避免第一组中观察值过多，一般第一组的组 中值以接近或等于资料中的最小值为好。第一组组中 值确定后，该组组限即可确定，其余各组的组中值和 组限也可相继确定。注意，最末一组的上限应大于资 料中的最大值。
表2.4中，最小值为37.0，第一组的组中值取37.5， 因组距已确定为3.0，所以
表2.5 样本含量与组数 本例中，n＝126，确定组数为10组。
3、确定组距
每组最大值与最小值之差称为组距（i）。分组时 要求各组的组距相等。
组距(i)＝全距／组数
本例
i＝28.0／10≈3.0
4、确定组限及组中值 各组的最大值与最小值称为组限。每一组的中点 值称为组中值，它是该组的代表值。组中值与组限、 组距的关系如下： 组中值＝(组下限＋组上限)/2
表2.7 F2代山羊的有角无角分离情况
三 常用统计表与统计图
小学科学实验数据的收集整理与分析
小学科学实验数据的收集整理与分析一、实验数据的收集实验数据的收集是一项非常重要的工作，只有收集到准确、全面的数据，才能充分开展科学研究工作。
对于小学科学实验来说，也是一样的。
下面我们来看看小学科学实验数据的收集工作。
1.实验前的准备工作在进行实验之前，首先需要进行实验前的准备工作。
比如，准确了解实验教材的实验内容、原理和目的，详细掌握实验所需要的实验器材、物质以及实验步骤等。
在进行实验的过程中，需要认真确认每一个实验环节的数据要求。
一般来说，小学实验的数据收集主要包含以下几个方面：（1）实验用品的数量、大小和特征。
（2）实验过程中物质的状态变化、量和质的变化。
（3）记录实验结果的数值。
（4）记录实验的时间和温度等参数。
（5）记录仪器读数和实验所得数据。
在数据收集后，需要将数据进行记录，以方便后续的整理和分析工作。
一般采用笔和本子记录的方式，也可以利用电脑软件等进行记录。
实验数据的整理与分析是进行科学研究的重要步骤。
这一环节需要认真仔细地进行，以确保分析和评价的准确性和科学性。
下面我们来看看小学科学实验数据的整理与分析过程。
1.数据的整理（1）将原始数据进行数据整合，筛选出实验所需的数据，有助于更好地理清实验步骤。
（2）详细列出实验所需的各种数据，并按照时间、温度等参数进行排序。
（3）对实验数据进行清晰、准确、完整的记录。
2.数据的分析实验数据的分析主要是通过各种方法和方式对实验数据进行加工处理，从而得到更具有科学和技术价值的数据。
下面我们来看看小学科学实验数据的分析过程。
（1）引入理论知识，对实验数据进行分析。
（2）根据实验结果和理论知识推测出未知实验原理，从而进行推理。
（3）根据实验数据的不同特点和实验条件，采用不同的数据分析方法，如平均值分析、比例分析和趋势分析等。
（4）将实验数据的分析结果与已有实验结果进行比较，从而评估实验结果的准确性。
总之，科学实验的数据收集、整理和分析是科学实验不可或缺的重要环节。
实验数据的收集与整理科学研究的基础工作
实验数据的收集与整理科学研究的基础工作科学研究中，实验数据的收集与整理是非常重要的基础工作，它对于研究结果的准确性和可靠性起着决定性的作用。
本文将从实验数据的收集、整理以及数据分析的重要性等方面进行论述。
一、实验数据的收集实验数据的收集是科学研究中最基本的环节之一，它需要科学家们进行系统性的数据采集和记录工作。
在实验过程中，科学家们需要精确地记录实验的各个环节，包括实验对象、实验条件、实验参数等。
为了确保数据的准确性和可靠性，科学家们需要进行数据的多次重复采集，以减小误差的发生。
实验数据的收集可以通过仪器设备的监测、观察以及调查问卷等方式进行。
二、实验数据的整理实验数据的整理是实验数据收集后的下一步工作，而且也是非常重要的一环。
只有经过整理的数据，才能更好地展示实验的结果和实验数据之间的关系。
在整理实验数据时，科学家们需要对数据进行分类、筛选和汇总，以便于后续的数据分析。
此外，还需要根据实验的目的和需求，对数据进行加工处理，比如进行统计分析、计算平均值、制作图表等。
三、数据分析的重要性实验数据的收集和整理只是科学研究的前期准备工作，真正发挥其作用的是数据分析。
数据分析可以帮助科学家们深入理解实验结果，发现数据之间的规律和关联。
通过数据分析，科学家们可以对实验结果进行验证、评估和解释，进而得出科学研究的结论和推断。
数据分析的方法多种多样，可以采用经验统计分析、回归分析、方差分析等。
科学家们需要根据实际需要选择适合的分析方法，以确保数据分析的准确性和可靠性。
四、实验数据的保管与共享实验数据的保管与共享对科学研究的进行和发展也是至关重要的。
科学家们需要对实验数据进行妥善的保存和管理，防止数据的丢失和篡改。
可以采用电子存储、云端存储等方式，确保数据的安全可靠。
此外，科学家们应该鼓励实验数据的共享，通过数据共享可以使更多的科研人员受益，推动科学研究的进一步发展。
总结：实验数据的收集与整理是科学研究的基础工作，它直接关系到研究结果的准确性和可靠性。
小学科学实验数据的收集整理与分析
小学科学实验数据的收集整理与分析一、引言科学实验是小学科学教学中不可或缺的一部分，通过实验可以让学生们亲身体验科学知识，提高他们的动手能力和实践能力。
科学实验的数据收集、整理与分析是实验的重要环节，通过对实验数据的分析可以帮助学生更好地理解实验结果，提高他们的科学素养。
本文将介绍小学科学实验数据的收集、整理与分析的方法，并给出一些实际的案例以供参考。
二、数据收集1. 实验设计在进行科学实验之前，首先要进行实验设计。
实验设计包括确定实验的目的、方法、步骤和所需材料等。
在实验设计的过程中，要充分考虑到数据的收集和记录，确保实验数据的准确性和完整性。
2. 数据的收集数据的收集是实验的重要环节，要求学生在实验过程中认真观察、仔细记录。
在进行生长发育实验时，可以记录每天植物的生长情况；在进行物质的性质实验时，可以记录物质的颜色、形状、气味等特征。
3. 数据的记录为了保证数据的真实性和可靠性，在实验过程中要求学生进行数据的记录。
可以使用实验记录表或者实验笔记本进行记录，对于重要的数据还可以进行拍照或者录像。
三、数据整理1. 数据的归类在进行实验数据整理时，首先要对数据进行归类。
将数据按照实验的不同变量进行分类，例如在实验观察植物生长发育的实验中，可以将数据按照不同的生长阶段进行分类。
2. 数据的整理将收集到的数据进行整理，包括数据的排序、编码、对数据的描述和总结，还可以制作表格、图表进行数据的清晰展示。
3. 数据的检查在进行数据整理的过程中，要对数据进行检查，确保数据的准确性和完整性。
如果发现数据有误，要及时进行修改和补充，保证整理出的数据是可信的。
四、数据分析1. 数据的比较在数据分析的过程中，可以对不同的数据进行比较。
对不同实验组的数据进行比较，找出它们之间的差异和联系，进行原因的探究。
2. 数据的总结将整理出的数据进行总结，对数据进行描述和分析。
通过对数据的总结，可以发现实验的规律性和趋势性，使学生更好地理解实验结果。
实验数据整理与归类
实验数据整理与归类1. 数据收集在进行实验数据整理与归类之前，首先需要收集相关的实验数据。
实验数据可以来源于各种实验设备、实验问卷、实验观察等。
在收集数据时，需要注意以下几点：- 确保数据的准确性和可靠性，避免数据错误或遗漏。
- 记录数据的来源和采集方式，以便后续的核实和追溯。
- 保护实验参与者的隐私和权益，遵守相关的伦理规范。
2. 数据预处理收集到的实验数据往往需要进行预处理，以消除数据中的噪声和不一致性。
数据预处理包括以下几个步骤：- 数据清洗：去除无关数据、纠正错误数据、填补缺失数据等。
- 数据转换：将数据格式统一、转换数据单位、归一化数据等。
- 数据审核：检查数据的一致性和完整性，剔除异常数据等。
3. 数据分类在实验数据预处理完成后，需要将数据进行分类。
数据分类可以根据实验目的和需求进行，例如按照实验组别、实验时间、实验变量等分类。
数据分类的目的是为了方便后续的数据分析和解读。
- 实验组别：将数据按照实验组别进行分类，以便比较不同实验组别之间的差异。
- 实验时间：将数据按照实验时间进行分类，以便分析实验结果随时间的变化趋势。
- 实验变量：将数据按照实验变量进行分类，以便分析不同实验变量对实验结果的影响。
4. 数据存储在实验数据分类完成后，需要将数据进行存储，以便后续的数据分析和使用。
数据存储可以选择电子表格、数据库、数据文件等方式。
在存储数据时，需要注意以下几点：- 选择合适的数据存储格式，以便后续的数据处理和分析。
- 建立数据索引和元数据，方便数据的检索和引用。
- 确保数据的安全性和可靠性，避免数据丢失或损坏。
5. 数据分析和解读在实验数据存储完成后，需要对数据进行分析和解读。
数据分析和解读包括以下几个步骤：- 数据统计：对数据进行描述性统计和推断性统计，得出数据的中心趋势、离散程度、相关性等。
- 数据分析：运用适当的分析方法，如回归分析、方差分析、非参数检验等，分析数据之间的因果关系和关联性。
小学科学实验数据的收集整理与分析
小学科学实验数据的收集整理与分析
科学实验是培养学生科学思维和科学素养的重要途径，通过实验可以观察现象、收集数据，并进行整理与分析。
下面就小学科学实验数据的收集整理与分析进行更详细地探讨。
一、数据的收集：
1. 实验前准备：学生要了解实验的目的和步骤，并提前准备好实验所需的材料和器材。
2. 实验过程：学生按照实验步骤进行操作，并及时记录实验中观察到的现象和结果。
3. 数据记录：学生可以使用表格、图表等形式将数据记录下来，以备后续的整理与分析。
二、数据的整理：
1. 数据的分类：将采集到的数据按照不同的特征进行分类，例如按照时间、重量、长度等进行分类。
2. 数据的排序：将同一类别的数据进行排序，以便后续的分析和对比。
3. 数据的归纳：将同一类别的数据进行归纳整理，可以使用表格、图表等形式进行展示，以便更清晰地呈现数据的特点和规律。
三、数据的分析：
1. 数据的统计：对采集到的数据进行统计，可以计算数据的总和、平均值、最大值和最小值等，以便更好地了解数据的整体情况。
2. 数据的比较：将不同组别或不同条件下的数据进行比较，寻找其中的差异和规律。
3. 数据的解释：根据实验的目的和结果，对数据进行解释和分析，找出数据之间的因果关系，并得出结论。
四、数据的应用：
1. 实验结论的推论：根据数据的分析结果，进一步推论出可能的规律和结论，并探索其应用价值。
2. 问题的解决方案：根据数据的分析结果，提出解决实际问题的方案和建议。
3. 实验的改进和拓展：根据数据的分析结果，对实验方法和步骤进行改进和拓展，以提高实验的准确性和可重复性。
小学科学实验数据的收集整理与分析
小学科学实验数据的收集整理与分析科学实验是小学教育中非常重要的一部分，它能够培养学生的观察、实验、推理和分析能力，提高学生的科学素养。
在进行科学实验时，数据的收集、整理与分析是非常重要的环节，它能够帮助学生更好地理解实验现象、发现规律、得出结论。
本文将重点介绍小学科学实验数据的收集整理与分析的方法和步骤。
一、数据的收集1. 观察和记录在进行科学实验时，学生首先要进行观察和记录实验现象。
观察应该是有目的、有计划、有系统地进行的，学生要仔细观察实验现象，记录下每一个细节，包括颜色、形状、大小、数量等。
记录可以通过文字、图片、图表等方式进行，使得数据更加直观、清晰。
2. 测量和记录在一些物理、化学实验中，需要进行测量的数据收集。
学生应该学会使用测量工具进行测量，比如尺子、量筒、天平等，然后将测量结果准确地记录下来。
需要注意的是，测量时要注意准确度和精度，减小误差，保证数据的准确性。
3. 实验记录在整个实验过程中，学生还应该做好实验记录，包括实验的目的、过程、结果、分析和总结等。
记录实验过程中的每一个细节，对实验现象进行反复观察和记录，有助于找出规律和得出结论。
二、数据的整理1. 数据的分类在数据的整理过程中，学生要学会将收集到的数据进行分类整理。
依据实验的不同目的和要求，将数据进行分类归纳，使得数据更加清晰明了。
可以按照颜色、形状、大小、数量等特征进行分类，对数据进行编码命名，方便后续的数据分析。
2. 数据的处理在整理数据时，有时候会出现一些数据的不确定性或异常值，此时需要对数据进行处理。
可以选择合并一些相近的数据，排除一些异常值，以保证数据的可靠性。
对数据进行计算、统计，得出平均值、波动范围等，帮助学生更好地理解数据。
三、数据的分析1. 数据的比较在数据分析过程中，学生可以将不同实验条件下的数据进行比较。
通过观察和分析比较的结果，找出数据之间的差异和联系，推测实验变量对实验现象的影响。
这样可以帮助学生更好地理解实验规律，得出合理的结论。
实验数据的收集与整理
实验数据的收集与整理概述实验数据的收集与整理是科学研究和实验工作中非常重要的一步。
通过准确收集和整理数据，研究者可以得到可靠的结果并做出合理的结论。
数据收集1. 在进行实验之前，应明确需要收集的数据类型和参数。
可以编制一个数据收集计划，包括数据的具体内容、采集方式、频率和持续时间等信息。
2. 在数据收集过程中，应遵循科学严谨的原则，确保数据的准确性和可靠性。
可以使用专业的仪器设备进行测量和记录，或者依靠观察、问卷调查等方法收集数据。
3. 在记录数据时，应使用统一的数据记录表或者电子数据采集系统，确保数据的一致性和易于管理。
同时，要及时标注每个数据点的相关信息，如时间、实验条件等，以便后续分析和比较。
数据整理1. 数据整理是指对收集的数据进行分类、清理和整合的过程。
首先，应将数据按照实验目的和不同变量进行分类，形成一定的数据结构。
2. 在数据清理过程中，需要检查数据的完整性和一致性。
可以删除重复数据、处理异常值和缺失数据等。
需要注意的是，在进行数据清理时要保持透明度，记录清理的过程和原因，以保证数据的可信度。
3. 数据整合是指将多个数据来源或不同时间点的数据结合在一起，做出综合性分析和总结。
可以使用统计软件或数据分析工具对数据进行处理和统计，得出统计指标和图表，以便更好地理解和展示数据。
数据保存1. 收集和整理好的数据应保存在可靠和安全的媒介上，以防止数据丢失或损坏。
可以选择使用云存储、外部硬盘或纸质备份等方式进行数据备份。
2. 在保存数据时，应注意数据的保密性和隐私保护。
根据实验的特性和法律法规，对于涉及个人信息或商业机密的数据，需要进行适当的安全措施和权限管理。
数据文档化1. 为了便于共享和查阅，数据应文档化并进行适当的描述和注释。
可以编写数据报告或实验方法，并附上数据的图表、图像和相关分析结果。
2. 文档化的数据应尽量遵循一定的标准和规范，确保数据的可读性和可复用性。
可以参考相关领域的数据管理和共享规范，如数据存储格式、元数据描述等。
小学科学实验数据的收集整理与分析
小学科学实验数据的收集整理与分析
为了更好地教授小学生科学知识，提高他们的科学素养，我们经常会进行一些简单的科学实验。
而对于这些实验的数据的收集、整理和分析，是非常重要的。
下面我将介绍一种收集、整理和分析小学科学实验数据的方法。
我们需要一个数据收集表。
这个表应包含实验的目的、实验步骤、实验结果和实验结论等信息。
在实验过程中，我们可以用这个表记录实验的各个环节和结果，以便后续的整理和分析。
我们需要培养小学生的观察力和记录能力。
在实验过程中，我们可以要求学生观察实验现象，进行记录。
学生可以用文字、图画或者照片等形式记录实验的过程和结果。
这样可以帮助他们更好地理解实验的原理和过程，并培养他们的观察和分析能力。
接下来，我们需要收集和整理实验数据。
一般来说，我们可以将学生的记录整理成表格或图表的形式，以便更好地展示和分析数据。
可以使用Excel等软件对数据进行整理和统计。
对于一些简单的实验，我们可以直接用纸和铅笔进行整理和统计。
在数据整理的过程中，我们可以找出实验中的规律和变化趋势。
我们可以画出实验结果随时间的变化曲线，或者比较不同条件下的实验结果的差异。
通过对数据的分析，我们可以更好地理解实验的原理和现象，培养学生的科学思维和创造力。
我们需要根据数据的分析，总结实验的结论。
通过分析实验数据，我们可以得出实验结果的规律和结论，验证或推翻我们的假设。
我们还可以对实验结果进行解释，探讨实验结果背后的原理和原因。
小学科学实验数据的收集整理与分析
小学科学实验数据的收集整理与分析实验是科学学习过程中不可或缺的一部分，通过实验可以让学生更深入地了解科学知识和科学方法。
而数据的收集整理与分析则是实验的重要环节，下面将从以下几方面对小学科学实验数据的收集整理与分析进行探讨。
一、实验数据的收集实验数据的收集是实验中不可或缺的环节，只有准确收集到实验数据，才能进行后续的分析和结论。
实验数据的收集需要注意以下几点：1.记录数据时必须要准确在实验中，记录数据时一定要准确无误，因为数据中即使存在一个小错误，也可能会导致最终结论的偏差，甚至带来错误的结论。
所以在数据的记录中，一定要认真仔细，尽可能地准确记录数据。
2.要统一记录方式在记录数据时，要尽量使用统一的方式记录数据。
比如，在长度的记录中，统一使用米或厘米等单位。
这样利于后续对数据的比较和分析。
3.要记录完整实验过程在记录数据时，要尽可能地记录完整的实验过程。
因为不仅要记录最终测试结果，还要记录实验不同阶段的数据。
这样有利于分析实验结果，了解实验过程，提高科学素养。
数据整理是为了更好地对实验数据进行分析和比较。
实验数据整理需要注意以下几点： 1.要制作数据图表数据图表能够更直观地表现出数据的变化趋势，同时对于各实验数据之间的比较和分析也非常有帮助。
如：制作柱状图、折线图、饼图等。
2.要分类别整理数据在实验数据整理时，要统计不同分类的数据。
如：按照实验时间顺序整理、按照实验对象性别分类整理等等。
这样能让我们对数据进行更深入、全面的了解，提高实验数据的效益。
数据的分析是实验的最终目的，目的是为了进一步了解实验数据背后的规律和作用。
实验数据的分析需要注意以下几点：1.要寻找总体规律在分析数据时，要寻找总体规律。
不仅要观察每个实验数据，还要进行比较、分析，探寻背后的原因。
只有理清规律，才能对实验结果进行科学的解释和分析。
2.要根据实验目的进行分析在分析实验数据时，要始终以实验目的为出发点，找到数据和实验的联系。
试验资料的整理与特征数的计
2、抽样调查
是根据一定的原则从研究对象中抽取一部分具有代表性的个体进行调查的方 法。生物学研究中，进行普查的情况较少，多数情况下还是进行抽样调查。
随机抽样必须满足2个条件： 一是总体中每个个体被抽中的机会是均等的； 二是总体中任意一个个体是相互独立的，是否被抽中不受其他个体的影响。
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（2） 确定组数和组距（class boundary） 组数是根据样本观测数的多少及组距的大小来
确定的，同时考虑到对资料要求的精确度以及进一 步计算是否方便。
组数 多
组距 小
统计数精确，计算不方便
少
大
统计数不精确，计算方便
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表2-5 样本容量与分组数的关系
样本容量 30～60 60 ～ 100
63 57 65 85 59 58 54 62 48 63 46 61 62 57 38 58 52 54 55 66 52 48 56 75 72 57 37 46 76 56 63 75 65 48 52 55 54 62 71 48 62 58 46 57 38
R=Xmax- Xmin =85-37
47.5
17
0.1133
0.1600
50~
52.5
28
0.1867
0.3467
55~
57.5
40
0.2666
0.6133
60~
62.5
25
0.1667
0.7800
65~
67.5
17
0.1133
0.8973
70~
72.5
6
0.0400
0.9333
75~
77.5
1 实验数据的收集、整理ppt课件
一、攻关目标
5
第一节 资料的分类 2、间断型数据（discrete variable）： 是指由计数方法所获得的数据，
其各个数据必须以整数表示，在两个相邻的整数间不能有带小数的数值 存建在立。节由水于型两的个优整质数高间效是农不业连发续展的模故式称。为不连续型或间断型数据。 如提动高物区头域数农、业穗水数资、源每利穗用粒率数及等生。产效率。
确定组距。指每个组区间的高限和低限的差值，组距的大小由全距与组数确定， 记作i。
i =极差/分组数 以140行水稻产量为例，样本内观察值的个数为140，查表可分为8 -16组， 假定分为12组，则组距为
i＝179/12 = 14.9g≈15g 以15g作为组距，方便分组。
23
第四节 资料的整理和分组
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第四节 资料的整理和分组
3. 确定组数和组距： 在确定组数和组距时应考虑: (1)数据个数的多少； (2)极差的大小； (3)便于计算； (4)能反映出资料的真实面貌等方面。
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第四节 资料的整理和分组 样本大小（即样本内包含观察值个数的多少）与组数多少的关系可参照下表来 确定。
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第四节 资料的整理和分组
一、攻关目标
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第四节 资料的整理和分组
次(频)数分布表的制作步骤： 1. 数据排序：将所取得的数据按从小到大排列(升序)或从大到小排列(降序)。 2.求极差R：资料中最大观察值与最小观察值之差，即整个样本的变异幅度。 用R表示，即
R=Ymax-Ymin 从表中查到最大观察值为254g，最小观察值为75g，极差为：
一、攻关目标
第四节 资料的整理和分组
试验或调查研究所得资料，经检查核对后，根据资料中观测值的多少确定是否 分组。 当观测值不多(n≤30)时，不必分组，直接进行统计分析。 倘包含很多观察值，未加整理很难得到明确的概念。如果把这些观察值按数值 大小或数据的类别进行分组，制成不同组别或不同分类单位的频数分布表，就 可以看出资料中不同表现的观察值与其频率间的规律性，即可以看出资料的频 率分布的初步情况，从而对资料得到一个初步概念，以便统计分析。
田间试验与统计分析第二章试验数据收集、整理与特征数
目录
• 试验数据收集 • 试验数据整理 • 试验数据特征数 • 试验数据可视化 • 试验数据质量评估
01
CATALOGUE
试验数据收集
数据收集方法
观察法
通过观察记录试验对象的表现和反应，适用 于记录生长情况、病虫害症状等。
实验法
通过控制试验条件来获取数据，适用于探究 不同处理对试验结果的影响。
SPSS
专业的统计分析软件，可用于数据的整理、描 述性分析、高级统计分析等。
Python
编程语言，可用于数据的处理、清洗、分析和可视化等。
03
CATALOGUE
试验数据特征数
平均数
平均数
计算方法
表示一组数据的总体“平均水平”的统计 量。
将一组数据加起来后除以数据的个数。
类型
用途
算术平均数、几何平均数、调和平均数等 。
保护受试者的权益，遵循伦理原则和 法律法规。
合理利用资源
合理安排人力、物力和财力，提高数 据收集效率。
数据收集工具纸质记录工具如笔来自本、表格等，适用于现 场实时记录。
电子记录工具
如平板电脑、手机等，便于存 储、整理和传输数据。
测量仪器和工具
如温度计、湿度计、天平等， 用于测量和记录试验数据。
数据处理软件
记录
详细记录异常值的处理方法和结果，以便后 续分析和解释。
数据缺失值处理
处理
根据实际情况，对缺失值进行填充、删除或 保留等处理。
识别
通过统计检验、专业知识和经验，识别出缺 失值。
记录
详细记录缺失值的处理方法和结果，以便后 续分析和解释。
THANKS
报告中如何准确收集和整理实验数据
报告中如何准确收集和整理实验数据一、引言在科学研究和实验中，准确收集和整理实验数据是非常重要的。
只有准确的数据才能支持研究结论的有效性和可靠性。
因此，本文将以准确收集和整理实验数据为主题，从以下六个方面进行论述。
二、选择合适的数据收集方法数据收集是实验研究的关键步骤之一。
在进行数据收集之前，首先需要选择合适的数据收集方法。
常见的数据收集方法包括问卷调查、观察法、实地调查等。
根据具体实验的需求，我们应选择适合且科学的方法来收集数据。
三、设计适当的数据收集工具在数据收集过程中，设计适当的数据收集工具是至关重要的。
数据收集工具可以是问卷、实验记录表、观察记录表等。
为了准确收集数据，我们应该根据实验的目的和研究问题来设计合理、简明的数据收集工具，确保数据的完整和准确性。
四、严谨的数据收集过程数据收集过程应该严谨和规范。
首先，确保实验环境的恒定性，在同等条件下进行多次实验，以减小误差。
其次，为了保证数据的准确性，实验人员应接受专业培训，并按照操作规程进行实验操作。
最后，在数据采集过程中，要及时记录、整理和保存数据，避免数据的丢失和混淆。
五、数据整理和分析在数据收集完成后，需要对数据进行整理和分析。
首先，将收集到的原始数据进行清洗和校验，排除异常值和错误数据。
然后，按照一定的规则和方法对数据进行整理和分类，形成数据库或数据表。
最后，运用统计学方法对数据进行分析，得出结论并进行可视化呈现，如绘制图表或制作图示。
六、数据质量控制为了保证数据的质量和可靠性，我们需要进行数据质量控制。
首先，对数据进行质量检查和审核，确保数据的准确性和完整性。
其次，可以进行数据重复性检验，通过重复实验来验证数据的可靠性。
此外，还可以进行数据对比和交叉验证，以进一步提高数据的可信度。
七、结论在报告中准确收集和整理实验数据对于支持研究结论的有效性和可靠性至关重要。
通过选择合适的数据收集方法和设计适当的数据收集工具，严谨的数据收集过程以及数据整理和分析的科学方法，可以保证实验数据的准确性和可靠性。
医学动物实验资料的收集和整理
原始资料是否存在缺点和错误，在整理之前，必须 做详细检查，特别注意以下几点：
1、资料的完整性：预计需要调查或观察的单位是否 均已包括在内，各个调查或观察项目是否已填齐无缺。
2、资料的正确性：各个项目的记录是否正确？包 括判断标准的正确性（阳性、阴性）。各个项目之间 有无矛盾？数字有无不合理处？SHR大鼠的血压标准： 收缩压/舒张压白昼大于150/100mmHg；收缩压/舒张压 夜间大于140/90mmHg。
收集资料是进行统计的第一步，也是最重要的一步。 如果收集资料计划不妥善，原始资料残缺不全，
内容不够正确或代表性差，往往造成整理分析困难， 所得资料资料不说明问题。应认真考虑资料的收集， 有计划的收集资料。 （一）资料来源：主要来源实验记录和日常工作记录。
（二）资料分类：按研究工作的不同点分为两点。
实验动物统计资料的整理是通过科学的分组归纳使资料系统化便于进一步反映被研究事物的规律一检查资料原始资料是否存在缺点和错误在整理之前必须做详细检查特别注意以下几点
医学动物实验资料的收集和整理
资料的整理，有共性又有其特性，核心杂志对统计 表有严格规定。动物实验的统计工作一般分为三个基本 步骤：收集资料、整理资料和分析资料。三个阶段密切 联系，哪一个环节出现差错，都会影响全局，以防实验 好，统计差。资料的真实性和数字的准确性是十分重要 的。 一、动物实验资料的收集
一般检查数据本身是否有错误？取样是否 有差错等确认性工作。 （二）数据缺项与差错处理 由于种种原因会造成实验数据缺项和一些 差错，作好合理性的剔除。对于非人为 造成差错或可疑值用统计学方法决定取 舍。不同类型数据采用不同的整理方法。
1．计数资料 用计数方法获得的资料。 这类资料每个变量或变数都以整数表示， 在相邻的整数间不含带小数的数值存在， 如产崽数、成活数等。 2．计量资料 通过直接计量而得来以数 量为特征的资料，如体长、肺活量和体 重等。
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小题教学计
2.1试验资料的收集与整理
在试验中通过观测、测量获得大量的数据，如何获得大量的数据，
如何从这些数据中获得有价值的信息，就要对其进行初步整理，找出内在规律、特征，这对于做好试验结果的统计分析有重要的意义。
一、常用的统计术语
资料：在试验中，通过调查和记载得到的数据称为资料。
观察值：每一个体的某一性状的测定数值叫观察值。
变数：组成总体或样本的一群观察值称为变数。
又叫做随机变数。
参数：由总体的全部观察值计算得到的总体特征数称为参数。
它是该总体的真
正的值。
是固定不变的。
统计数：由样本观察值计算得到的样本特征数叫做统计数。
总体的参数不易获得，通常用统计数估计参数，一般的参数用希腊字母表示，统计数用拉丁字母表示。
如总体平均数用μ表示。
样本平均数用X表示
用X估计μ。
二、资料的整理
（一）试验资料的类别
根据试验资料性质可分为数量性状资料、质量性状的资料。
1、数量性状资料
指能够测量、称量、度量或计数的方法所获得的资料，这类资料有两种
（1）连续性变数资料
是指由称量、度量、或测量等方法得到的资料，各个观察值不限于整数，在两个相邻数之间，可以有小数的存在。
例如：株高、产量、千粒重等。
（2）非连续性变数资料
也称间断性变数资料，指用计数的方法得到的资料，各个观察值必须是整数，如株数、籽粒数、叶片数、单株结果数等。
2、质量性状资料
指能观察不能测量的性状，又称属性性状，如花色、叶色、品种的抗病性等。
从这类性状获得资料，可采用两种方法统计。
（1）统计次数的方法
在总体内，统计具有某性状的个体数目及具有不同性状的个体数目，按类别统计其次数或相对次数。
例如在929株豌豆中，705株开红花，224株开白花。
红花占75.89%，白花占24.11%。
这类资料称为次数资料。
（2）给予每类性状相当数量的方法
如苹果越冬伤害调查记载
∑（冻害级株数☓代表级值）
冻害指数= ☓100
调查总株数☓受冻害最高一级的代表值
可以将受冻情况分为5个等级，0、1、2、3、4级，
抗病性可用病情指数表示：
可按病叶多少、病斑大小将植株分成4个级别，其代表值分别为0、1、3、5，不发病为0级，少数叶上有病为1级，部分叶有小斑或中斑，病叶数不超过全株的1/2，为3级，病斑大病叶数超过全株的1/2，为5级。
∑（病级株数☓病级代表值）
病情指数= ☓100
调查总株数☓病情最重级代表值
果实着色指数等。
（二）资料的整理
1、次数分布表
1.1连续性变数资料的整理
将观察值按大小进行分组统计次数，编制成表格形式即为次数分
布表。
例题：调查某园金冠苹果盛果期树的新梢长度，所得资料如下表：表1 金冠盛果期数100个新梢长度记载表（cm）
整理的方法步骤如下：
第一步：整列，将表中的100个观察值由小到大依次排列，作成依次表
第二步：求极差（R）。
极差又称全距或范围是资料中最大值与最小值之差。
表2 金冠盛果期树100个新稍长度依次表（单位：c m）
本例R=64-21=43（cm）
第三步：分组
（1）确定组数分组数能充分揭示变数分布和变异的特点。
不能过多，也不能过少。
大样本资料分6—20个为宜。
表3 样本大小与分组数
（2）确定组距（i ）
i R/组数
组距应取整数以便于计算。
本例 i=43/9=4.8
经过调整，组距可确定为5。
（3）确定组限和组中值（m ）
组限是各组数值的起止范围，分为 上限（U ）也称高限，是组内最大值。
下限（L ）也称低限，是组内最小值。
组中值（m ）也称组值，是各组上限和下限的平均值，即 m=
2
1
（L+U ） 首先，确定第一组（数值最小的组）的组限和组中值。
一般取比资料中变量略小的数为第一组的下限。
本例最小观察值为21，故取
19.5为下限。
于是，其上限U=L+i=19.5+5=24.5，其组中值
m=
21（L+U ）=2
1
（19.5+24.5）=22。
依次类推，确定各组的组中值、组限。
第四步：列次数分布表，统计各组观察值出现的次数、频率和累积频率。
表4 次数分布表
组 限 组中值 划号计数 次数 频率 累积频率 （m ） （f ） （%） （%） 19.5~24.5 22 正=- 8 8 8
24.5~29.5 27 正正一
11 11
19
29.5~34.5 32 正正== 13 13 32
34.5~39.5 37 正正正= 17 17 49
39.5~44.5 42 正正正== 19 19。