统计学数据的整理
统计学第2章 统计数据的搜集、整理和显示
第二节 数据整理
三、统计指标
（二）统计指标的分类
1. 数量（总量）指标
作用：反映现象的总规模、总水平或工作总量 以绝对数表示（国内生产总值、人口总数、工资总额等） 分类 总体单位数、总体标志总量 时期指标、时点指标 实物指标、价值指标和劳动量指标
第二节 数据整理
三、统计指标
搜集数据的两条途径：统计调查 + 实验 统计调查 —— 调查数据；实验 —— 实验数据 1. 确定调查目的 2. 确定调查对象和调查单位 3. 确定调查项目 4. 调查表格和问卷设计（一览表、单一表，要求简明扼要） 5. 确定调查时间（调查时间、调查期限） 6. 确定调查的组织实施计划
（三）统计调查的方案设计
上限不在内
等距分组与异距分组
等距分组
各组的标志值变动都限于相同的范围 优点：便于计算、绘制统计图 适用场合
异距分组
第一，标志值分布很不均匀的场合 第二，标志值相等的量具有不同意义的场合 第三，标志值按一定比例发展变化的场合
品质分组 单项式分组 间断组距式分组 数量分组 组限 连续组距式分组 组距式分组 等距式分组
6组：530 530 530 540 620 620 620 620 720 720 7组：720 720 630 630 630 630 620 620 620 620
8组：650 650 650 650 650 650 650 650 650 650
提问：从上述资料中，同学们能否直接看出该车间总的生产完成
类型分组
“日产量”分组
500以下 500 500以上 合计
统计学 第二章 统计数据的搜集、整理和显示
（二）实验方式
所谓实验方式，就是运用自然科学的试验 法，通过观测人为安排条件下试验产生的各种 结果并加以记录的方式来获取数据，或通过人 为安排条件下的试验来探求某个或某些因素对 所研究事物的数量影响程度和作用方式，凭借 实验结果来揭示所考察因素与所研究事物之间 的数量因果关系。
1、实验的原则
运用实验方式需要遵循下列两个原则：均衡分散
1、普查
普查是根据特定的统计研究目的而专门组织的 一次性的全面调查，用以收集所研究现象总体的全 面资料（即总体中的所有个体都是观测单位）。 普查的组织方式一般有两种：一是建立专门的 普查机构，配备一定数量的普查人员，对观测单位 直接进行登记。如我国历次的人口普查等。二是利 用观测单位的原始记录和核算资料，颁发调查表， 由观测单位按要求填报。如物资库存普查等。
重点调查的单位可以是一些企业、行业、 也可以是一些地区、城市。此种调查方式的优点是， 所投入的人力、物力少，而又较快地搜集到统计 信息资料。一般来讲，在调查任务只要求掌握基 本情况，而部分单位又能比较集中反映研究项目 和指标时，就可以采用重点调查。
在下列问题中为了得到数据，采用什么调查? • 为了买校服，了解每个学生衣服的尺寸。 • 商检人员在某超市检查出售的饮料的合格率。 • 对占全市工业总产值五分之一的六个大型企 业进行调查，以了解全市工业总产值的基本 情况。
观测性误差
数 据 收 集 误 差
也叫登记性误差或调查性误差，它 是在调查观测的各个环节因工作粗 心或被观测者不愿很好配合而造成 的所收集数据与实际情况不符的误 差，包括计量错误、记录错误、计 算错误、抄写错误、汇总错误、计 算机输入误差等工作误差，以及被 调查者不愿或难以提供真实情况的 误差，有时还存在调查人员弄虚作 假的误差和各种人为因素干扰的误 差。 这部分误差通常是人为造成的，通 过对统计调查资料的严密审核，是 可以发现并加以更正的。观测性误 差则可能存在于任何统计调查。 因样本不能完全代表总体而产生 的估计结果与总体真实数量特征 不符的误差。根据样本不能完全 代表总体的原因不同，代表性误 差又分为系统性代表性误差和偶 然性代表性误差两种。
统计学 第3章 统计数据的整理
统计分组的标志
第三章 统计数据的整理
统计分组的标志：分组标志就是将总体分为各个性质不同的标准或根据。
根
据分组标志的特征不同，总体可按属性标志分组，也可按数量标志分组。
1.按属性标志分组
以属性标志作为分组标志，并在属性标志的变异范围内划分各组界限，将总体 分为若干组。属性标志划分，概念明确，容易确定分组组数，如性别。
2.按数量标志分组
以数量标志作为分组标志，并在数量标志的变异范围内划分各组界限，将总体 分为若干组。如工资。
第三章 统计数据的整理
（五）简单分组和复合分组
在统计分组时，根据统计研究目的不同，分组标志的选择可以是一个标志，也可以是 两个或两个以上的标志，这样就有简单分组和复合分组之分：
1．简单分组 对总体只按一个标志分组称为简单分组。
第三章 统计数据的整理
数量次数分布的编制方法
在组距次数分布中，各组组距相同的次数分布称为等距次数分 布（表3－8）。各组组距不同的次数分布称为异距次数分布。
等距次数分布一般在现象性质差异变动比较均衡的条件下使用。
优点：
• 易于掌握次数分布的特性。
• 各组次数可以直接比较。
组数＝ 全距/组距
组距＝全距/组数
100.00
提问：这是单 项次数分布还 是组距次数分 布？
第三章 统计数据的整理
数量次数分布的编制方法
例：对某工厂某月50名工人装配零件（件）情况进行调查， 得到下列初级资料：
106 81 98 111 91 107 86 105 93 106 82 108 114 122 109 104 125 103 113 102 106 84 128 104 91 112 85 96 115 89 97 105 92 111 107 97 105 124 106 86 96 110 112 103 108 110 109 125 101 119
统计学数据整理实训报告
一、实验背景随着信息时代的到来，数据已成为企业、政府和社会各界决策的重要依据。
统计学作为一门研究数据的收集、整理、分析和解释的科学，在各个领域发挥着至关重要的作用。
为了提高对统计学数据整理方法的理解和应用能力，我们开展了此次数据整理实训。
二、实验目的1. 熟悉统计学数据整理的基本流程和步骤。
2. 掌握数据清洗、排序、分类、编码和汇总等数据整理方法。
3. 学会运用Excel等工具进行数据整理。
4. 提高数据分析的实际操作能力。
三、实验内容1. 数据收集实验数据来源于我国某城市的居民消费调查。
调查内容涉及居民的家庭人口、月收入、月支出、消费类别等。
2. 数据清洗（1）检查数据是否存在缺失值、异常值等，并进行处理。
（2）检查数据类型是否正确，如数值型数据应转换为数值类型。
3. 数据排序（1）根据需要排序的字段，如月收入、月支出等，进行排序。
（2）观察排序后的数据，检查是否存在重复数据。
4. 数据分类（1）根据消费类别对数据进行分类，如食品、衣着、居住、交通通信等。
（2）计算各类别消费金额占总消费金额的比例。
5. 数据编码（1）对家庭人口、消费类别等字段进行编码，便于后续数据分析。
（2）确保编码的唯一性和一致性。
6. 数据汇总（1）计算平均月收入、平均月支出等统计量。
（2）计算各类别消费金额的平均值、中位数等。
7. 数据可视化（1）绘制柱状图、折线图等，展示不同类别消费金额的变化趋势。
（2）分析数据，找出消费特点。
四、实验结果与分析1. 数据清洗在数据清洗过程中，我们发现部分数据存在缺失值和异常值。
针对缺失值，我们采用插值法进行处理；针对异常值，我们采用剔除法进行处理。
2. 数据排序经过排序，我们发现月收入较高的家庭，其消费金额也相对较高；而月收入较低的家庭，其消费金额也相对较低。
3. 数据分类根据消费类别进行分类后，我们发现食品、居住和交通通信是居民消费的主要类别，占总消费金额的70%以上。
4. 数据编码通过编码，我们确保了数据的一致性和唯一性，为后续数据分析奠定了基础。
统计学中的数据收集和整理技巧
统计学中的数据收集和整理技巧统计学是一门关于数据的科学，数据的准确收集和整理是进行统计分析的基础。
本文将介绍统计学中的数据收集和整理技巧，帮助读者更好地进行数据分析和研究。
一、数据收集技巧1.确定研究目标：在进行数据收集之前，首先需要明确研究目标。
明确研究问题，清楚需要收集哪些数据以回答研究问题。
2.选择适当的样本：在实际研究中，通常无法对全部个体进行数据收集，这时需要选择一个代表性的样本。
选择样本的关键是确保样本能够准确代表总体，并具有一定的随机性。
3.设计问卷和调查表：问卷调查是一种常见的数据收集方法。
设计问卷应注意问题的提问方式清晰明确，回答选项全面准确，并避免主观倾向的问题。
4.使用合适的实验设计：在实验研究中，应该选择适当的实验设计。
常见的实验设计包括完全随机设计、随机区组设计等，通过合理的实验设计可以减小误差，提高数据质量。
二、数据整理技巧1.数据清洗：数据清洗是指从原始数据中去除不符合预定标准的数据，如缺失值、异常值等。
清洗数据能够保证后续分析的准确性和可靠性。
2.数据编码：数据编码指将不同种类的数据转化为统一的编码形式。
编码使得数据更易于整理和分析，在进行编码时应遵循一定的标准和规范。
3.数据转换：数据转换是指将原始数据按照一定规则进行处理，使其符合分析要求。
常见的数据转换方法包括对数转换、标准化、离散化等。
4.数据整合：在实际研究中，可能需要整合不同来源、不同格式的数据。
数据整合需要确保数据的一致性和完整性，采用适当的统计方法对已整合的数据进行分析。
5.数据可视化：数据可视化是将数据以图表等形式呈现，使得数据更加直观和易于理解。
在数据整理过程中，可以使用数据可视化工具对数据进行探索性分析和展示。
总结：统计学中的数据收集和整理技巧对于正确分析和解释数据非常重要。
在进行数据收集时，需要确定研究目标、选择适当的样本和设计问卷；在数据整理过程中，要进行数据清洗、编码、转换、整合和可视化等步骤。
统计学中的数据整理与分析方法
统计学中的数据整理与分析方法导言：统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
数据整理和分析是统计学的两个核心环节，它们对于获取有效信息、发现规律和做出准确预测具有重要意义。
本文将介绍统计学中常用的数据整理和分析方法，包括数据收集、清洗、描述统计、推断统计以及回归分析等。
一、数据收集数据收集是统计学中的重要一环，它决定了后续的数据处理和分析质量。
常见的数据收集方法包括调查问卷、实验观测、抽样调查等。
在进行数据收集时，需要保证样本的代表性和完整性，以确保数据的可靠性和有效性。
二、数据清洗数据清洗是指对收集到的原始数据进行筛选、删除、纠错和变换等操作，以消除数据中的噪声、异常值和缺失值，确保数据的准确性和一致性。
常用的数据清洗方法包括去重、填补缺失值、平滑处理、异常值检测与处理等。
三、描述统计描述统计是对数据进行总结和描述的统计方法，旨在揭示数据的基本特征和分布情况。
常见的描述统计指标包括平均数、中位数、众数、标准差、方差、频数等。
通过描述统计，我们可以直观地了解数据的集中趋势、离散程度、分布形态等，为后续的分析提供基础。
四、推断统计推断统计是在有限样本的基础上对总体进行推断和判断的统计方法。
通过推断统计，我们可以利用样本数据对总体参数进行估计、进行假设检验以及进行置信区间估计等。
常见的推断统计方法包括假设检验、方差分析、相关分析等。
五、回归分析回归分析是一种建立因果关系模型的统计方法，用于研究因变量与自变量之间的关系。
回归分析可以分为线性回归和非线性回归，它们可用于预测、控制和解释变量之间的关系。
常用的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
六、数据可视化数据可视化是将数据转化为图形或图表来传达信息和展示结果的方法。
通过数据可视化，我们可以直观地理解数据的分布、趋势和关系，从而更好地进行数据分析和决策。
常用的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图、饼图、箱线图等。
结论：数据整理与分析是统计学中不可或缺的环节，它们为我们理解数据、发现规律和做出准确预测提供了强有力的工具和方法。
统计学统计数据的整理和显示
组数
组中值：各组中点位置所对应的变量值。其计算公式为：
01
或= （适用上开口组）
03
组中值= （适用所有闭口组）
02
或= （适用下开口组）
表3—2 三次产业增加值结构变化 资料来源：《中国统计年鉴》《2003年中国发展报告》，国家统计局2003年版，中国统计出版社。
从表中可以看出，我国1998—2002年，GDP年均增长7.7%，其中第一产业增加之年均增加2.9%，第二产业、第三产业增加值分别增长8.9%和8.0%。反映在结构中，第一产业比重下降，二、三产业比重上升。其中第一产业比重从1997年的19.1%下降到2002年的14.5%，下降了4.6个百分点；第二产业从50%提高到51.8%，上升了1.8个百分点；第三产业从30.9%提高到33.7%，上升了2.8个百分点。它反映着我国产业结构的变化发展过程。
举例说明：
1
某工厂生产车间３０人工人日产量原始数据如下：
第三章 统计数据的整理和显示
本章主要内容
肆
叁
贰
壹
统计整理及其类型 统计整理：就是对搜集得到的初始数据进行审核、分组、汇总，使之条理化、系统化，变成能反映总体特征的综合数据的工作过程。包括（1）对统计调查所搜集到的各种数据进行分类和汇总；（2）对现成的综合统计资料的整理。本章指的是第一种整理。
第一节 统计数据整理概述
3.历史资料的审核：在利用历史资料（或其他间接资料）时，应审核资料的可靠程度、指标含义、所属时间与空间范围、计算方法和分组条件与规定的要求是否一致。一般可以从调查资料的历史背景、调查者搜集资料的目的以及资料来源等，来判断资料的可靠程度，也可以从指标间的相互关系以及指标的变动趋势来检查它的正确性。
统计学第三章 统计数据的整理
汇总技术：
有传统手工汇总和现代电子计算机汇总两种技术。
（1）手工汇总。常用的汇总方式有四种： • 划记法。划“正”字符号计数，多用于对总体单位数或次数的简单汇总。
• 过录法。将原始资料分类过录到事先设计的汇总简表中，可用于对内容项 目较多的资料的汇总。
• 折叠法。将每张调查表中需要汇总的同类项目及数据折压一个印记，一张 一张的重叠在一起，再进行汇总。这种方法一次只能选择一个项目及其数 据进行汇总，故适用于数据较少的资料。
• 卡片法。将需要汇总的项目数据分类登记在卡片上，再汇总计算。这种方 法适用于总体单位数多、且多采用复合分组形式的事物，特别是设备、器 材类的实物资产的汇总。
（2）电子计算机汇总。其数据处理程序如下： • 第一步，编程。使用计算机语言编写出一套完整的数据处理程序。
• 第二步，数据录入。计算机自动按程序进行数据处理，并将数据处理结果 存储在磁盘、磁带等磁介质中。
树茎
数叶
数据 个数
10 7 8 8
3
11 0 2 2 3 4 5 7 7 7 8 8 8 9
13
向上累 计个数
3
16
12 0 0 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 5 5 6 6 7 7 7 8 8 9
24
40
13 0 1 3 3 4 4 5 7 9 9
10
50
14 0 0 1 3
16284
22.3
第三产业
20228
27.7
合计
73025
100.0
3、变量数列的编制
成绩 （分）
某班学生《统计学》考试成绩分布表
学生人数 频率 （人） （%）
向上累计
人
统计学中的数据收集与整理方法
统计学中的数据收集与整理方法数据在统计学中扮演着重要的角色，而数据的收集与整理方法对于统计结果的准确性和可靠性起着决定性的作用。
本文将就统计学中的数据收集与整理方法进行探讨。
一、数据收集方法1. 抽样调查法抽样调查法是一种常见的数据收集方法，通过从总体中选取样本进行调查和观察，以此来推断总体的特征。
常见的抽样调查方法有简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
2. 实验法实验法是通过对一定数量的个体或对象进行实验和观察得到数据。
实验法可以通过对实验组和对照组的比较来确定因果关系。
实验设计的合理性对于获得准确的实验结果至关重要。
3. 统计报表法统计报表法是通过对已有的统计数据进行整理和分析得到信息。
这种方法常用于对历史数据的分析和评估，可以有效地发现数据的规律和趋势。
二、数据整理方法1. 数据清洗数据清洗是指对收集到的原始数据进行初步处理和筛选，去除不符合要求或有错误的数据项。
常见的数据清洗方法有去重、去噪、填充缺失值等。
2. 数据编码数据编码是将数据进行分类标记和编号，以便于统计和分析。
数据编码可以采用数字编码、字母编码或符号编码等方式，使得数据具有一定的可比性和可读性。
3. 数据转换数据转换是将数据按照一定的规则和方法进行变换，以满足数据分析的需要。
数据转换可以包括数据的归一化、标准化、离散化等处理方法，使得数据更方便进行比较和分析。
4. 数据汇总数据汇总是将原始数据进行分类和汇总，计算出相应的统计指标。
数据汇总可以采用表格、图表等形式进行展示，使得数据更加直观和易于理解。
结语数据收集与整理是统计学中至关重要的环节，合理的数据收集与整理方法可以有效提高统计结果的可靠性和准确性。
在实际的数据处理过程中，需要根据具体问题选择合适的数据收集与整理方法，以获得高质量的统计结果。
通过不断的学习和实践，我们可以不断提高数据收集与整理的能力，为统计学的发展做出贡献。
统计学原理-数据的整理
向下累积 户数 (户) 300 279 180 102 38 — 百分比 (%) 100.0 93.0 60.0 34.0 12.7 —
பைடு நூலகம்
提取甲 乙百分比 及回答 类别共 3列 列
非常不满 不满意 一般 满意 非常满意 合计
主要是分组整理 三,数值型数据的整理与显示(主要是分组整理 数值型数据的整理与显示 主要是分组整理)
– 完整性审核
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
– 准确性审核
检查数据是否真实反映客观实际情况,内容是否符合实际 检查数据是否真实反映客观实际情况, 检查数据是否有错误,计算是否正确等 检查数据是否有错误, 审核数据准确性的方法
– 逻辑检查 从定性角度,审核数据是否符合逻辑,内容是否合理, 从定性角度,审核数据是否符合逻辑,内容是否合理, 各项目或数字之间有无相互矛盾的现象 主要用于对定类数据和定序数据的审核 – 计算检查 检查调查表中的各项数据在计算结果和计算方法上有无 错误 主要用于对定距和定比数据的审核
单变量值分组表
(实例)
表 某车间50名工人日加工零件数分组表
零件数 (个)
107 108 110 112 113 114 115 117 118
频数 (人)
1 2 1 2 1 1 1 3 3
零件数 (个)
119 120 121 122 123 124 125 126 127
频数 (人)
1 2 1 4 4 3 2 2 3
主要是分类整理 二,品质数据的整理与显示(主要是分类整理 品质数据的整理与显示 主要是分类整理)
一.分类数据的整理与显示 基本过程 分类数据的整理与显示(基本过程 分类数据的整理与显示 基本过程)
统计学-第三章 统计数据整理
2020/1/10
（三）分组标志的选择（关键）
（1）分组标志：进行统计分组的标准或根据。 （2）遵循的原则（三个）：
（a）符合统计研究的目的和要求； （b）必须选择最主要的、能反映总体本质特征的标志作为分组依据； （c）要考虑到社会经济现象所处的具体历史条件。
（四）统计分组的种类（两大类，五小类）
2020/1/10
引例 如何整理和显示数据？
为确定一批灯泡的使用寿命（单位：小时），质检人员在 该批灯泡中随机抽取100只进行测试，所得数据如下表3-1：
表3-1 100只灯泡使用寿命表 700 716 728 719 685 709 691 684 705 718 706 715 712 722 691 708 690 692 707 701 708 729 694 681 695 685 706 661 735 665 668 710 693 697 674 658 698 666 696 698 706 692 691 747 699 682 698 700 710 722 694 690 736 689 696 651 673 749 708 727 688 689 683 685 702 741 698 713 676 702 701 671 718 707 683 717 733 712 683 692 693 697 664 681 721 720 677 679 695 691 713 699 725 726 704 729 703 696 717 688
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第三节 频数分布（重点）
（一）分布数列的意义
2.分布数列的两要素（名称和频数）
（1）组的名称：按一定标志划分出来的各个组。按 数量标志分组表现为各组的变量值（标志值），常 用x表示。 （2）各组次数（频数）：落在各组中的总体单位个 数，绝对数。常用f表示。频率：各组频数f占总体 单位总数的比重，频数的相对数形式。反映总体的 构成,常用f/f表示。（频率分析）
统计学数据整理实习报告
一、实习背景随着我国经济的快速发展，数据已经成为企业、政府和社会各界进行决策的重要依据。
统计学作为一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，在各个领域都发挥着至关重要的作用。
为了提高自身的实践能力，我选择了统计学数据整理作为实习内容，希望通过实习，将所学理论知识与实际工作相结合，提高自己的数据处理能力。
二、实习目的1. 熟悉统计学数据整理的基本流程和方法；2. 掌握数据清洗、数据转换、数据汇总等基本技能；3. 提高数据分析能力，为后续研究打下坚实基础；4. 增强团队协作意识，提高沟通能力。
三、实习内容1. 数据收集在实习过程中，我首先学习了如何收集数据。
通过查阅相关资料、访问官方网站、联系相关人员等方式，收集到了大量与实习内容相关的数据。
2. 数据清洗数据清洗是数据整理的重要环节，它旨在去除数据中的错误、缺失和重复信息。
在实习过程中，我运用Python等编程语言，对收集到的数据进行清洗，确保数据质量。
3. 数据转换为了满足不同分析需求，需要对数据进行转换。
在实习过程中，我学习了如何将不同格式的数据进行转换，例如将文本数据转换为数值型数据，将日期数据转换为时间戳等。
4. 数据汇总数据汇总是将原始数据按照一定的规则进行合并、分组和计算，以得到更有价值的信息。
在实习过程中，我运用Excel等工具，对数据进行汇总，为后续分析提供数据支持。
5. 数据分析在完成数据整理后，我对整理好的数据进行了分析。
通过运用统计学方法，对数据进行了描述性统计、相关性分析和假设检验等，为实际问题提供了解决方案。
四、实习成果1. 掌握了统计学数据整理的基本流程和方法；2. 提高了数据清洗、数据转换、数据汇总等技能；3. 增强了数据分析能力，为后续研究奠定了基础；4. 培养了团队协作意识和沟通能力。
五、实习体会1. 数据整理工作看似简单，实则复杂。
在实际操作过程中，需要耐心和细心，才能确保数据质量；2. 统计学知识在实际工作中具有很高的应用价值，通过实习，我深刻体会到了统计学的重要性；3. 在实习过程中，与同事们的交流合作，使我学会了如何更好地与他人沟通，提高了团队协作能力。
统计学(第3章)
4、定比尺度（比率尺度 ratio scale）
是对事物之间比值的一种测度，可用
于参数与非参数统计推断。 特征：
除区分事物的类别、进行排序、比较大 小，而且还可以进行加减乘除运算。 具有绝对零点，即“0”表示“没有” 或“不存在”。 所有统计量都可以对其进行分析。与定 距尺度的唯一区别是有绝对固定的零点。
第三章 统计数据的整理 10
3、观察数据和实验数据
观察数据：通过调查或观测而得 到的数据。 实验数据：通过控制实验对象而 收集的数据。
第三章 统计数据的整理
11
4、直接数据和间接数据
直接数据：即原始数据。
间接数据：已加工整理过的数据。
第三章 统计数据的整理
12
第二节 统计整理的含义和步骤
当异距分组时，各组的次数还受 到组距不同的影响。为消除异距 分组的这种影响，须计算频率密 度（或次数密度），计算公式： 频数密度 = 频数/组距 频率密度 = 频率/组距
第三章 统计数据的整理
36
二、分布数列的编制
将原始资料按其数值大小重新排列 2. 确定全距 3. 确定组距和组数 4. 确定组限 5. 编制变量数列 示例3-5
第三章 统计数据的整理
某地人口
21
（三）按分组标志的不同性质分
品质分组（属性分组）：是将总体按
品质（或属性）标志进行分组。如企 业按经济成份、企业规模，职工按性 别、文化程度分组等。 数量分组（变量分组）：是将总体按 数量标志进行分组，如企业按职工人 数、劳动生产率分组，职工按工龄、 工资分组等。
第三章 统计数据的整理 31
4、开口组的组距与组中值
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
统计学-数据的收集与整理
以搜集某些不能或不宜用报表搜集的统计 资料。对国情国力的调查一般用普查，如人口、工业和
农业普查。
❖ 普查的特点：全面调查；非经常性调查。
❖ 我国的普查制度：
每逢末尾数字为“0”的年份进行人口普查； “1”或“6”的年份基本统计单位普查；“逢3、逢8的年份经济普查； “5”的年份工业普查；“7”的年份进行农业普查。
❖ 本报告研究的内容较敏感，在调查过程中，由于涉及标会 运作中的核心内容，实践小组受到当地标会保护势力的威 胁，几度要求收缴所有调研资料，但我们依靠勇敢和智慧 将大量的调查结果保留了下来，即本文所用到的珍贵数据 及图片材料。
❖ 数据整理分析……（统计分组、统计表、统计图）
统计研究的过程
统计设计
实际问题
3. 调查项目一经确定，不能随意改变或增减，以免影响 汇总总和，降低资料质量。
❖ 普查的组织形式：
▪ 专门组织普查机构并配普查人员直接登记（人口普查）； ▪ 利用原始资料由调查单位自填表格（物资库存普查）
第一节 统计数据的搜集
三、统计调查的各种形式：2、统计报表制度：
❖ 统计报表是依照国家有关法规（《中华人民共和 国统计法》），自上而下的统一布置，以一定的 原始记录为依据，按照统一的表式，统一的指标 项目，统一的报送时间和报送程序，自下而上地 逐级地定期提供统计数据的一种调查方式。是搜集
国民经济和社会发展状况统计数据的主要方式。
❖主要特点：
① 资料来源建立在基层单位的各种原始记录的基础 上，基层单位可利用其资料；
② 逐级上报和汇总，各级领导能了解其辖区的情况 ③ 属于经常性调查，项目相对稳定，利于积累资料，
统计学基础：数据采集、整理及分析方法
统计学基础：数据采集、整理及分析方法统计学作为一门重要的学科，在数据科学领域中扮演着非常关键的角色。
数据采集、整理和分析是统计学中最为重要的三个环节，他们合理的运用可以帮助我们从无数的数据中获取有用信息。
在数据科学迅速发展的今天，通过数据采集、整理及分析，人们对数据的准确性和可靠性有着越来越高的要求。
那么接下来我们就来了解一下基本的数据采集、整理及分析方法。
一、数据采集数据采集是统计学中最为基础的环节之一。
从几个的数据源收集数据，并将其集成为一个大型的、相关联的数据集合，然后进行后续的分析是数据科学的基本流程之一。
在进行数据采集的过程中，通常需要考虑以下几个因素。
1. 确定数据采集的目的在进行数据采集之前，需要先明确数据采集的目的。
这将有助于确定需要采集哪些数据、以及如何采集这些数据。
数据采集的目的与数据采集的方式和技术密切相关，需要根据具体情况加以区分。
2. 采集数据的方法数据采集可以采用许多不同的方法，包括观察、问卷调查、实地调查等等。
在采集数据之前需要根据实际情况，选择合适的采集数据的方法和技巧。
3. 数据的可靠性与精度在进行数据采集的过程中，要保证采集的数据具有良好的可靠性和精度。
这需要通过具体的采集方法和技巧，以及后续的数据处理方法来保证。
在数据采集的时候，需要采取有效措施防止或减少数据误差和不确定性。
二、数据整理数据整理是统计学中也非常重要的一个环节。
在数量庞大、来源广泛的数据集中，存在着大量的噪声和不用的数据，而数据整理可以将这些数据进行清洗、去除，修正，让数据的真正含义得以展现。
1. 数据清洗数据清洗是指通过对数据进行过滤、分析、处理等操作，以去除其中的无效数据、离群值或异常数据，以及不一致或错误的数据。
通过数据清洗后，可以得到更加准确、真实、完整和可信的数据。
2. 数据变换在数据整理的过程中，还需要进行数据变换，以提高数据的质量以及对数据的认识。
比如，可以对数据进行归一化处理，统一量纲，便于数据之间进行比较和分析。
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顺序的开始一方累加频数。
2. 累积频率：将各类别的百分比逐级累加
【例3.5】在一项城市住房问题的研 究中，研究人员在甲乙两个城市 各抽样调查300户，其中的一个问 题是：“您对您家庭目前的住房 状况是否满意？
107 108 108 110 112 112 113 114 115 117 117 117 118 118 118 119 120 120 121 122 122 122 122 123 123 123 123 124 124 124 125 125 126 126 127 127 127 128 128 129 130 131 133 133 134 134 135 137 139 139
某车间50名工人日加工零件数分组表
零件数 频数 零件数 频数 零件数 频数
(个)
(人)
(个)
(人)
(个)
(人)
107
1
119
1
128
2
108
2
120
2
129
1
110
1
121
1
130
1
112
2
122
4
131
1
113
1
123
4
133
2
114
1
124
3
134
2
115
1
125
2
135
1
117
3
126
2
137
分组方法
单变量值分组
组距分组 等距分组 异距分组
单变量值分组 （要点）
★ 适合于离散变量
☺
☺ ★ 适合于变量值较少的情况
步骤：
☺
排序
将一个变量 值作为一组
☺
【 例 3.6】 某 生 产 车 间 50 名工人日加 工零件数如 下（单位： 个）。试采 用单变量值 对数据进行 分组。
117 122 124 129 139 107 117 130 122 125 108 131 125 117 122 133 126 122 118 108 110 118 123 126 133 134 127 123 118 112 112 134 127 123 119 113 120 123 127 135 137 114 120 128 124 115 139 128 124 121
3.2.1 分类数据的整理与图示
1. 列出各类别 2. 计算各类别的频数 3. 制作频数分布表 4. 用图形展示
分类数据中需要计算的指标
1.频 数：落在各类别中的数据个数 频数分布：把各个类别及落在其中的相应频 数全部列出，并用表格形式表现出来。
2.比 例：某一类别数据占全部数据的比值 3.百分比：将对比的基数作为100而计算的比值
第3步：根据分组整理成频数分布表
等距分组表
（上下组限间断）
表3-6 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（%）
105~109
3
6
110~114
5
10
115~119
8
16
120~124
14
28
125~129
10
20
130~134
6
12
135~139
4
8
合计
50
100
等距分组表
三维饼图
8%
5%
9%
9% 22%
商品广告
47%
服务广告
金融广告
房地产广告
招生招聘广告
其他广告
环形图
1. 环形图中间有一个“空洞”，总体中的 每一部分数据用环中的一段表示
2. 环形图与饼图类似，但又有区别
– 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
225 270 300
积 300
户
276 300
数 200
168
132
（户） 100
75
24 0
30 0
非常 不满意 一般 满意
不满意 (a)向上累积
非常 满意
非常 不满意 一般 满意
不满意
(b)向下累积
非常 满意
甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布图
3.3 数值型数据的整理与显示
3.3.1 数据的分组
1
118
3
127
3
139
2
组距分组
（要点）
■ 适合于连续变量 适合于变量值较多的情况 将变量值的一个区间作为
一组 可采用等距分组，也可采
用不等距分组
☺~ ☺ ☺~ ☺ ☺~ ☺ ☺~ ☺ ☺~ ☺
组距分组
（几个概念）
1. 下 限：一个组的最小值 2. 上 限：一个组的最大值 3. 组 距：上限与下限之差 4. 组中值：下限与上限之间的中点值
24
8.0 300 100.0
132 44.0 276 92
225 75.0 168 56
270 90.0 75 25
300 100.0 30 10
合计
300 100.0 —
—
——
回答类别
乙城市家庭对住房状况评价的频数分布
乙城市
户数 百分比 (户) (%)
向上累积 户数 百分比 (户) (%)
向下累积 户数 百分比 (户) (%)
第3章 数据的整理与 图表展示
3.1 数据的预处理 3.2 品质数据的整理与展示 3.3 数值型数据的整理与展示
3.1 数据的预处理
1. 数据审核
■ 发现数据中的错误
2. 数据筛选
■ 找出符合条件的数据
3. 数据排序
▪ 发现数据的基本特征 ▪ 升序和降序
数据筛选
例3.1 表3-1是8名学生4门课程的考试成绩 数据（单位：分）。试找出
不满意
98 32.7 118 39.4 280 93.3
一般
120 40 238 79.4 182 60.6
满意
40 13.3 278 92.7 62 20.6
非常满意 22 7.3 300 100 22 7.3
合计
300 100.0 —
—
——
400 累 积 300 户 数 200
（户） 100
400 累
把输出的结果放在那里）
【柏拉图】、【累积百分率】（不需要时，可
不选）
选择【图表输出】
利用FREQUENCY函数，制作频数分布表
FREQUENCY（Data_array,Bins_array) Data_array为计算频数的数据区域或数组 Bins_array为数据接收区间的数组，即指定 的各分组的组上限值。
电脑品牌 联想 IBM 索尼 戴尔
一季度 二季度
290
387
217
307
387
452
438
560
销售量
对比条形图
电脑销售是的对比条形图
600 500 400 300 200 100
0 联想
IBM 电脑品牌
索尼
一季度 二季度 戴尔
分类数据的图示—帕累托图
1. 按各类别 数据出现 的频数多 少排序后 绘制的柱 形图
4.比 率：不同类别数值之间的比值
【例3.3】一家市场调查公司为研究不同品牌
饮料的市场占有率，对随机抽取的一家超市 进行调查。调查员在某天对50名顾客购买
饮料的品牌进行了记录，如果一个顾客购买 某一品牌的饮料，就将这一饮料的品牌名字 记录一次。数据见Excel表。要求：对数据
进行整理，求不同品牌饮料的频（%）
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
是
– 第一个矩形的顶部中点通过竖边中点（即该组频数一 半的位置）连接到横轴，最后一个矩形顶部中点与其 竖边中点连接到横轴
– 折线图下所围成的面积与直方图的面积相等，二者所 表示的频数分布是一致的
其他广告 招生招聘广告
房地产广告 金融广告 服务广告 商品广告
0
5 8 9 9
10
条形图
22
20
30
频数
47
40
50
50 47
40
30 20 10
0
22
9
商品广告
服务广告
金融广告 房地产广告 招生招聘广告
其他广告
柱形图
9
8
5
频数
对比条形图
对比分类变量 的取值在不同 时间或不同空 间上的差异或 变化趋势
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