统计学基础知识培训PPT课件
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统计培训课件
统计学的应用领域
社会科学
用于研究社会现象、人类行为 和社会问题，如社会调查、心
理学、经济学等。
自然科学
用于研究自然现象、物体和现象 之间的关系，如生物医学、物理 化学等。
工程学
用于研究工程设计、制造和检测等 方面，如质量控制、生产管理等。
统计学的发展历程
起源
统计学起源于17世纪英国，当时 是为了研究国家财富和人口而建 立的一种收集和整理数据的制度 。
数据处理
Python可以通过编写程序来自动化数据处理和分析任务，例如读取和整理数据、数据清洗和筛选、数据转换等。
结果可视化
Python的matplotlib库可以帮助我们将统计分析结果以图形化的方式呈现，可以制作各种统计图表并对数据进行可视化。
04
统计推断
参数估计与置信区间
参数估计方法
点估计和区间估计
第一类错误和第二类错误的概念及避免方法
方差分析
方差分析的基本思想：将多组数据的均值进行比较， 分析各组之间的差异是否显著
方差分析的假设条件及满足条件的重要性
方差分析的原理及步骤：将数据分组，计算各组的均 值和方差，再进行方差分析
方差分析的应用领域及注意事项
卡方检验与相关检验
卡方检验的基本思想
通过样本数据来检验两个分类变量之间的关 系是否显著
统计分析技巧
包括数据清洗、异常值处理、缺失值填充、可视化呈现等
03
统计分析工具
Excel在统计分析中的应用
基础操作
Excel提供了大量的基础操作， 例如创建和编辑单元格、使用 公式和函数等，可以方便地记
录和分析数据。
数据整理
Excel中的数据整理功能可以帮 助我们将数据分组、筛选、排 序和合并，使得数据更加易于
基础统计培训课件
基础统计培训课件xx年xx月xx日CATALOGUE目录•引言•统计学基础知识•描述性统计学•概率论与推断统计学•统计实验设计•数据分析与展示•常用统计分析软件介绍•实践案例分析01引言理解统计学的基本概念和原理掌握常用的统计方法和工具能够运用统计学知识进行数据分析和解决实际问题课程目标课程大纲•统计学的基本概念和原理•数据分布特征的描述•概率和概率分布•抽样分布和中心极限定理•参数估计•假设检验•方差分析•相关分析和回归分析学习方法通过实例和实际数据进行理解和应用系统学习和理解统计学的基本概念和原理使用教学视频和资料进行辅助学习注重实践和案例分析02统计学基础知识统计学的定义统计学是一门收集、整理、分析和解释数据的科学。
统计学的起源与发展统计学最早起源于政治和军事，用来分析和预测人口、资源、贸易等方面的情况。
现代统计学得到了更广泛的应用和发展。
统计学的定义1 2 3社会科学中的许多研究领域都需要用到统计学，如社会学、心理学、经济学、政治学等。
社会科学生物医学研究中的许多方面都需要用到统计学，如临床试验、流行病学、病因学等。
生物医学工程和技术中的许多领域都需要用到统计学，如质量控制、可靠性工程、机器学习等。
工程和技术数据数据是统计学的基础，包括定量数据和定性数据。
定量数据可以用数字表示，如年龄、身高、体重等；定性数据则可以用文字表示，如性别、血型、职业等。
总体和样本总体是所要研究对象的全体，样本则是从总体中抽取的一部分数据。
通过对样本的研究，可以对总体进行推断和估计。
概率概率是描述事件发生可能性大小的数值，通常用小数表示。
事件发生的可能性越大，概率就越大。
03描述性统计学分别表示每个数据值出现的次数和所占比例。
数据分布频数与频率用直条矩形面积代表各组频数，各矩形面积总和代表频数的总和。
直方图用一组数据的最大值、最小值、中位数和四分位数来描述数据的分散程度。
箱线图中位数将数据按大小排序后，处于中间位置的数值。
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实时分析
随着数据处理速度的提升，统 计学将更加注重实时数据分析 ，以满足快速变化的数据需求
。
提高统计素养的意义与途径
2. 实践应用
1. 教育培养
加强统计学教育，提高大众对统 计学的认知和理解。
通过实际项目和案例，培养统计 思维和技能，提高解决实际问题 的能力。
3. 持续学习
关注统计学的新发展、新方法和 新技术，不断更新知识体系。
时间序列分析
总结词
研究时间序列数据的内在规律和特点。
详细描述
通过分析时间序列数据的趋势、季节性、周期性和随机性等特点，揭示数据的变 化规律和预测未来的发展趋势。
聚类分析
总结词
将相似的对象归为同一类，不同类的对象尽量保持差异。
详细描述
通过计算对象之间的相似性或距离，将相似的对象归为同一 类，不同类的对象尽量保持差异，从而将数据划分为若干个 有意义的群组。
描述性统计
数据收集与整理
描述性统计是通过对数据进行整理、分类和总结，以描述 数据的基本特征和分布情况。
均值、中位数和众数
均值是所有数据之和除以数据量的结果，中位数是将数据 按大小排序后位于中间位置的数值，众数则是出现次数最 多的数值。
方差、标准差和变异系数
方差是描述数据离散程度的指标，标准差是方差的平方根 ，变异系数则是标准差与均值的比值。
03
统计分析方法
方差分析
总结词
用于比较不同组数据的均值是否 存在显著差异。
详细描述
通过比较不同组的变异来源，确 定组间差异和组内差异对总变异 的贡献，从而判断各组的均值是 否存在显著差异。
相关与回归分析
总结词
研究两个或多个变量之间的相关关系。
详细描述
随着数据处理速度的提升，统 计学将更加注重实时数据分析 ，以满足快速变化的数据需求
。
提高统计素养的意义与途径
2. 实践应用
1. 教育培养
加强统计学教育，提高大众对统 计学的认知和理解。
通过实际项目和案例，培养统计 思维和技能，提高解决实际问题 的能力。
3. 持续学习
关注统计学的新发展、新方法和 新技术，不断更新知识体系。
时间序列分析
总结词
研究时间序列数据的内在规律和特点。
详细描述
通过分析时间序列数据的趋势、季节性、周期性和随机性等特点，揭示数据的变 化规律和预测未来的发展趋势。
聚类分析
总结词
将相似的对象归为同一类，不同类的对象尽量保持差异。
详细描述
通过计算对象之间的相似性或距离，将相似的对象归为同一 类，不同类的对象尽量保持差异，从而将数据划分为若干个 有意义的群组。
描述性统计
数据收集与整理
描述性统计是通过对数据进行整理、分类和总结，以描述 数据的基本特征和分布情况。
均值、中位数和众数
均值是所有数据之和除以数据量的结果，中位数是将数据 按大小排序后位于中间位置的数值，众数则是出现次数最 多的数值。
方差、标准差和变异系数
方差是描述数据离散程度的指标，标准差是方差的平方根 ，变异系数则是标准差与均值的比值。
03
统计分析方法
方差分析
总结词
用于比较不同组数据的均值是否 存在显著差异。
详细描述
通过比较不同组的变异来源，确 定组间差异和组内差异对总变异 的贡献，从而判断各组的均值是 否存在显著差异。
相关与回归分析
总结词
研究两个或多个变量之间的相关关系。
详细描述
统计基础知识ppt课件
统计基础知识ppt课件
目录
• 统计概述 • 描述性统计方法 • 概率论基础 • 推断性统计方法 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实例分析
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据 ，以揭示其数量特征和规律性的科学 。
统计作用
统计在各个领域都有广泛应用，如经 济、社会、医学、环境等。通过统计 ，我们可以更好地了解事物的数量特 征和规律，为决策提供依据。
演示如何对数据进行编码、转换 和标准化等预处理操作，以便进
行后续的统计分析。
基于实例数据的描述性统计结果展示
01
集中趋势度量
计算并展示实例数据的均值、中 位数和众数等集中趋势指标。
03
分布形态描述
通过绘制直方图、箱线图等图形 ，直观展示实例数据的分布形态
。
02
离散程度度量
计算并展示实例数据的标准差、 方差和四分位距等离散程度指标
03
概率论基础
事件与概率概念
事件定义与分类
事件是在一定条件下，所关心的某种 结果或某种现象的发生。根据事件之 间的关系，可以将其分为互斥事件、 对立事件、独立事件等。
概率定义与性质
古典概型与几何概型
古典概型是指具有有限个可能结果的 概率模型，几何概型是指具有无限多 个可能结果，且每个结果发生的可能 性相等的概率模型。
对模型进行检验和评估，确定 模型有效性
利用模型进行长期趋势预测并 输出结果
07
统计软件应用与实例 分析
常用统计软件介绍及功能比较
01
02
03
04
SPSS
适合社会科学领域的数据分析 ，提供丰富的统计方法和图形
目录
• 统计概述 • 描述性统计方法 • 概率论基础 • 推断性统计方法 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实例分析
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据 ，以揭示其数量特征和规律性的科学 。
统计作用
统计在各个领域都有广泛应用，如经 济、社会、医学、环境等。通过统计 ，我们可以更好地了解事物的数量特 征和规律，为决策提供依据。
演示如何对数据进行编码、转换 和标准化等预处理操作，以便进
行后续的统计分析。
基于实例数据的描述性统计结果展示
01
集中趋势度量
计算并展示实例数据的均值、中 位数和众数等集中趋势指标。
03
分布形态描述
通过绘制直方图、箱线图等图形 ，直观展示实例数据的分布形态
。
02
离散程度度量
计算并展示实例数据的标准差、 方差和四分位距等离散程度指标
03
概率论基础
事件与概率概念
事件定义与分类
事件是在一定条件下，所关心的某种 结果或某种现象的发生。根据事件之 间的关系，可以将其分为互斥事件、 对立事件、独立事件等。
概率定义与性质
古典概型与几何概型
古典概型是指具有有限个可能结果的 概率模型，几何概型是指具有无限多 个可能结果，且每个结果发生的可能 性相等的概率模型。
对模型进行检验和评估，确定 模型有效性
利用模型进行长期趋势预测并 输出结果
07
统计软件应用与实例 分析
常用统计软件介绍及功能比较
01
02
03
04
SPSS
适合社会科学领域的数据分析 ，提供丰富的统计方法和图形
《统计学基础》PPT课件1
任务二 统计学研究对象和作用
本节的重点： 统计研究对象及其特点 统计的作用
本节的难点： 统计研究对象的特点
27
一、统计学的研究对象及其特点
（一）统计学的研究对象 社会经济统计学的研究对象，是社会经济现象
的总体的数量方面，即社会经济现象总体的数 量特征和数量关系。 就是通过特有的统计指标和统计指标体系来表 明社会经济现象的规模、水平、速度、比例和 效益等，揭示现象发展的本质规律。
概率论 （包括分布理论、大数定律
和中心极限定理等）
反映客观 现象的数
据
样本数据
描述统计
（统计数据的搜集、整
总体数据 理、显示和分析等）
推断统计
（利用样本信息和概率 论对总体的数量特征进
行估计和检验等）
总体内在的 数量规律性
统计学探索现象数量规律性的过程
理论统计与应用统计
理论统计
▪ 研究统计学的一般理论 ▪ 研究统计方法的数学原理
23
三、统计学与其他学科的关系
（三）统计学与数学的关系 数学是统计学的研究工具，统计研究要
运用大量的数学知识，研究理论统计学 的人需要较深的数学功底，使用统计方 法的人要具有良好的数学基础。统计学 与数学又有着本质的区别
24
三、统计学与其他学科的关系
（四）统计学与数理统计学的关系 一方面，统计学的产生先于数理统计学，从一
12
历史上各国对统计学的译法
法国: Statistique
意大利: Statistica
英国:
Statistics
日本:
政表、政算、国势、形势等
中国: ,,,,,,,,,,统计（钮永建、林卓南于1903译）
13
《统计学》完整ppt课件
秩和检验的应用场景
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
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客观性
避免主观臆断和偏见 ，客观地分析和解读 数据。
可读性
确保报告的清晰易懂 ，避免使用过于专业 或复杂的术语。
及时性
及时更新和发布数据 报告，以便决策者和 相关人员及时了解和 利用。
06
统计误区的识别与避免
常见的统计误区
样本偏差
由于样本选取不当，导致对总体特征的估 计出现偏差。
回归问题
在回归分析中，因变量的预测受到自变量 之外其他因素的影响。
04
数据可视化
通过图表、表格等形式将数据呈现出 来，以便更好地理解和解释数据的特 征和趋势。
06
结果报告
将数据分析结果以书面或口头形式报告出来， 包括数据解读、结论和建议等，以便决策者和 相关人员参考和应用。
解读与报告数据的注意事项
准确性
确保数据的准确性和 可靠性，避免误导和 错误解读。
完整性
全面收集和呈现数据 ，避免遗漏重要信息 。
03
02
了解基本概念
掌握统计学的基本概念和原理，能 够识别常见的误区。
实践检验
将统计结论与实际情况进行对比， 验证其是否符合实际情况。
04
如何避免统计误区
数据全面分析
强化变量控制
在实验或调查中，对变量进行严 格控制，避免混淆因果关系。
对数据进行全面分析，不只关注 部分数据或成功案例。
正确解读数据
对数据进行综合分析和解读，避 免片面或错误的结论。
文献法
通过查阅文献资料获取数据，适用于历史数 据和二手数据的收集。
数据收集的步骤
确定研究目的和问题
设计数据收集方案
明确研究目标和需要解决的问题，为数据 收集提供方向。
根据研究目的和问题，选择合适的数据收 集方法、工具和样本。
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02
统计数据与数据来源
数据类型与数据来源
按数据来源分类
分为一手数据和二手数据。一手数据是指从调查、实验、观 察等活动中收集到的原始数据；二手数据是指已经收集、整 理、分析过的数据，如公开的统计数据、研究报告等。
按数据性质分类
分为定量数据和定性数据。定量数据是指可以测量和用数值 表示的数据，如收入、年龄等；定性数据是指无法用数值表 示的数据，如性别、职业等。
数据的收集与整理
数据收集方法
包括问卷调查、实地访谈、实验设计等。问卷调查是最常用的数据收集方法，可以通过网络、电话、邮件等方式 进行；实地访谈可以深入了解研究对象的情况，但需要较高的访谈技巧和经验；实验设计可以控制实验条件，但 可能存在伦理和道德问题。
数据整理步骤
包括数据清洗、数据转换、数据分组等。数据清洗可以去掉异常值、缺失值和重复值，保证数据质量；数据转换 可以将数据进行标准化处理，便于分析比较；数据分组可以根据研究目的将数据进行分类，便于观察和分析。
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汇报人： 日期:
contents
目录
• 统计概述 • 统计数据与数据来源 • 描述性统计 • 概率论基础 • 参数估计 • 回归分析 • 时间序列分析 • 统计在日常生活中的应用
01
统计概述
统计的定义与意义
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据的过程，旨在提取有价值的信息，回答特 定问题。
指数平滑预测
利用历史数据的指数加权平均值，预测未来 数据。
神经网络预测
利用神经网络的学习和预测能力，对时间序 列数据进行拟合和预测。
08
统计在日常生活中的应 用
在社会科学中的应用
人口统计学
通过统计方法研究人口增长、结构、迁移等方面的问题，为政府制 定社会福利、城市规划等政策提供依据。
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按收集 资料的 方式分
全
非统
专
经
面
全计
门
常
调 查
面 调
报
查表
调 查
性 调 查
一
直 访报
次
接 问告
性 调
观 察法法源自查法302、统计调查方案
一份完整的调查方案包括：
（1）确定调查任务与目的 注意：抓住当前最迫切需要解决的问题； 把需要与可能相结合
（2）确定调查对象、调查单位、报告单位 调查对象：调查研究的总体或调查范围。 调查单位：所要调查的具体单位。 报告单位：负责向统计调查机关提交调查资料的单位。
特例：人的年龄是连续变量但常用整数统计
23
变量的分类：
❖ 变量按其受影响因素的不同，可分为确定性变量和随机 变量两种。
❖ 受确定性因素影响的变量称为确定性变量，这种影响变 量值变化的因素是明显的、可以解释的，其影响变量值 变化的大小、方向都可以确定。
❖ 如：产品总成本的变化，受产品产量和单价两个因素的 影响。
❖ 不变标志：指某个标志在所有总体单位的具体表现都相同。 ❖ 可变标志：指某个标志在各总体单位的具体表现不相同。
10
2、 统计的基本概念
（3）变异和变量
变异：是有差别的意思，分为质的差异和量的差异。
例如：民营企业职工：性别标志有男女之分；年龄标志有数 量的大小之差，前者是属性变异，后者是数量变异。
省 级： 一等奖 项；二等奖 项；三等奖 项
质量指标
国家：
个； 省：
个
国家：
个； 省：
个
个
个
认证（是、否）
认证（是、否）
采用国际标准认可证书
项；
使用采标标志
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统计在政府决策中的应用
政府决策需要数据支持
统计数据为政府决策提供 客观依据
统计在政策制定和评估中 的作用
统计在公共服务领域的应 用
感谢观看
汇报人：XXX
统计在人力资源管理中的应用：通过员工绩 效、培训和招聘等方面的数据统计，企业可 以更好地了解员工需求和表现，从而制定更 加合理的人力资源管理策略。
添加 标题
添加 标题
统计在市场营销中的应用：通过市场调查和 数据分析，企业可以了解市场需求、消费者 行为和竞争状况等信息，从而制定更加精准 的市场营销策略。
社会科学统 计：用于社 会学、心理 学、经济学 等领域的研 究，如社会 调查、民意 测验等
自然科学技 术统计：用 于自然科学 领域的研究， 如物理学、 化学、生物 学等
03
统计数据的收集
统计数据的来源
统计报表：定期收集数据，包括定期普查、调查表等 数据库：已有的数据存储在数据库中，可以通过查询获取 互联网：通过搜索引擎、社交媒体等途径获取数据 其他来源：包括公开出版物、研究报告等
统计数据的整理方法
分类整理：按照不同的分类标准对数据进 行整理，如按照性质、来源、表现形态等 进行分类。
汇总整理：将分类后的数据进行汇总，计 算出各类数据的总数、平均数、众数等统 计指标。
图表整理：将数据以图表的形式进行整理， 如柱状图、折线图、饼图等，以便更直观 地展示数据。
数据分析：对整理后的数据进行进一步 的分析，如相关性分析、回归分析、聚 类分析等，以发现数据中的规律和趋势。
据。
统计在债券投资 中的应用：通过 统计方法评估债 券信用风险、利 率风险和市场风 险，为投资者提 供债券投资策略。
统计在基金投资 中的应用：通过 统计手段分析基 金业绩、基金经 理和市场趋势， 为投资者选择合 适的基金产品提
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距，频数密度才能准确反映频数分布的实际情况。 返回
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13
连续数值型数据的显示方法
分组数据的图形显示——直方图 这是406例汽车的马力的直方图
60
40
20
0
50
100
150
200
汽车马力
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14
连续数值型数据的显示方法
未分组数据的显示方法——箱线图 箱线图是由一组数据的5个特征值绘制而成的，它由一个箱子和两条线段 组成，5个特征值为：最大值、最小值、中位数和两个四分位，下面是 406例产地为美国、欧洲和日本三个地区的汽车马力值的箱线图。欧洲箱 线图有两个离群点。
300
200
汽
车
马
力
285 283
100
0
N=
249
American
71
European
79
Japanese
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15
你有何种数据？
1.分类数据（定类、定序） 2.连续数值型数据（定距、定比）
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16
分类数据分布的统计量指标
1.集中趋势：计算众数、中位数
众数是一组数据中出现次数最多的变量值；
SPSS实现：Analyze—Descriptive Statistics—
Descriptives
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12
数据分组法
数据分组包括单变量分组和组距分组两种，单变量适合离散变量分 组，一般数据都使用组距分组。
数据分组的步骤：
1.确定组数，可以按斯特奇斯（Sturges）提出的经验公式来确定组 数K；K=1+lgn/lg2。n为数据的个数,对结果四舍五入即为组数；
员工级别
年龄段
Analyze——Descriptive Statistics——Crosstabs
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8
比率值的计算及显示
Analyze——Reports——Case summaries
员工级别
<30 岁
30-39 岁
40-49 岁
49-50 岁
<40岁在本 级别中的比 率
合计
员工
1.统计量：度量集中趋势的统计量包括平 均数、几何平均；度量离散趋势的统计 量包括极差、方差和标准差等。
3.数据分组：分组是根据统计分析的需要， 将原始数据按照某种标准划分成不同的 组别，形成分组数据，分组后计算数据 出现的频数，形成频数分布表。
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11
各常用统计量的计算方法
平均值(mean)：一组数据之和除以数据个数；
注：1.本表纯属虚构，如有雷同实属巧合；2.性别栏0代表男，1代表女；级 别栏0代表员工，1代表领班，2代表主管；3.绩效栏10分为满分。
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2
数据的分类
•根据数据测量的尺度：分为定类数据、定 序数据、定距数据、定比数据
•根据描述对象与时间的关系：分为截面数 据和时间序列数据
•根据统计数据的收集方法：分为观测数据 和实验数据
员工级别
<3 0岁
30-39 岁
40-49 岁
4950岁
合计
员工
47 20
领班
7
5
主管
2
2
经理助理
— —
1
6
2 75
2
1 15
3
18
1 —— 2
合计
56 28 12 4 100
员工 领班 主管 经理助理
<30岁 30-39岁
40频数
20 10 0
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5
你想如何归纳整理数据？
1.分类计算频数和百分比
2.计算两分类变量下的频数和百分比
3.计算比率值：比率是各不同类别数值之 间的比值
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6
分类变量的图形及图表显示
员工级别
员工 领班 主管 经理助理 合计
频数
75 15 8 2 100
百分 （%）
累积百 分比 （%）
几何平均值：用于计算比率的平均，实际应用 中，主要用于社会经济现象的年平均增长率；
极差(Range)：也称全距，是一组数据的最大 值和最小值之差；
方差：各变量与其均值离差平方的平均数；
标准差(std.Deviation)：即是方差的平方根； 与方差不同的是，标准差具有与变量值一样的 量纲，实际的意义要比方差清楚。
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2007年5月
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1
根据测量尺度数据的分类
姓名 甲 乙 丙 丁 戊 戌
1999年某公司员工情况明细表
性别
级别
年龄 绩效分数
1
0
21
8.6
1
0
25
7.8
0
0
26
9.2
1
1
27
7.9
1
1
25
8.9
0
2
31
8.4
月均收入
2479 2345 2547 2689 2776 3124
中位数是一组数据排序后，处于中间位置的变量值 ；
2.离散趋势：异众比率、四分位差
异众比率是指非众数组的频数占总频数的比率，用Vr表示，Vr= （Σfi-fm）/Σfi。 四分位差也称内距或者四分间距，计算方法：Qd= QU - Ql。四分 位差反映的是50%数据的离散程度，其数值越小，说明中间数据
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3
你想要干什么？
一.归纳、描述或者显示数据 二.观察变量和数据的分布 三.比较组间数据的不同 四.变量之间显著性关系的测度 五.相似数据分组的测度 六.相似变量的压缩测度
统计学基础知识培训
结束
4
你要归纳整理的是什么类型的数 据？
1.已分类数据（定类、定序） 2.连续、数值型数据（定距、定比）
2.确定各组的组距。组距是上限与下限的差，组距=（最大值-最小 值）/组数；
3.根据分组整理成频数分布表。
分组需要“不重不漏”，因此习惯上规定“上组限不在内”。若有 的值过大，可以设置开口组。等距分组由于各组的组距相等，各组频 数分布不受组距大小的影响，可以从频数分布中直接观察频数分布的
特征和规律，而不等距分组就必须计算频数密度,频数密度=频数/组
75% 75.00%
15% 90.00%
8% 98.00%
2% 100%
100% ——
频数
各级别员工人数表
80
频数
70
60
50
40
30
20
10
0
员工 领班 主管 经理助理
Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies
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返回
7
两分类变量数据的图表及图形 显示
47
20
领班
7
5
主管
2
2
经理助理 —— 1
6
2
2
1
3
1
1 ——
89.33% 75
80%
15
50%
8
50%
2
合计
56
28 12 4
84% 100
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返回
9
如何整理连续数值型数据？
1.描述连续数值型数据的统计量及数据分 组法
2.图表显示
统计学基础知识培训
返回
10
连续数值型数据统计量及数据 分组法
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13
连续数值型数据的显示方法
分组数据的图形显示——直方图 这是406例汽车的马力的直方图
60
40
20
0
50
100
150
200
汽车马力
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14
连续数值型数据的显示方法
未分组数据的显示方法——箱线图 箱线图是由一组数据的5个特征值绘制而成的，它由一个箱子和两条线段 组成，5个特征值为：最大值、最小值、中位数和两个四分位，下面是 406例产地为美国、欧洲和日本三个地区的汽车马力值的箱线图。欧洲箱 线图有两个离群点。
300
200
汽
车
马
力
285 283
100
0
N=
249
American
71
European
79
Japanese
统计学基础知识培国训别
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15
你有何种数据？
1.分类数据（定类、定序） 2.连续数值型数据（定距、定比）
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16
分类数据分布的统计量指标
1.集中趋势：计算众数、中位数
众数是一组数据中出现次数最多的变量值；
SPSS实现：Analyze—Descriptive Statistics—
Descriptives
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12
数据分组法
数据分组包括单变量分组和组距分组两种，单变量适合离散变量分 组，一般数据都使用组距分组。
数据分组的步骤：
1.确定组数，可以按斯特奇斯（Sturges）提出的经验公式来确定组 数K；K=1+lgn/lg2。n为数据的个数,对结果四舍五入即为组数；
员工级别
年龄段
Analyze——Descriptive Statistics——Crosstabs
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8
比率值的计算及显示
Analyze——Reports——Case summaries
员工级别
<30 岁
30-39 岁
40-49 岁
49-50 岁
<40岁在本 级别中的比 率
合计
员工
1.统计量：度量集中趋势的统计量包括平 均数、几何平均；度量离散趋势的统计 量包括极差、方差和标准差等。
3.数据分组：分组是根据统计分析的需要， 将原始数据按照某种标准划分成不同的 组别，形成分组数据，分组后计算数据 出现的频数，形成频数分布表。
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11
各常用统计量的计算方法
平均值(mean)：一组数据之和除以数据个数；
注：1.本表纯属虚构，如有雷同实属巧合；2.性别栏0代表男，1代表女；级 别栏0代表员工，1代表领班，2代表主管；3.绩效栏10分为满分。
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2
数据的分类
•根据数据测量的尺度：分为定类数据、定 序数据、定距数据、定比数据
•根据描述对象与时间的关系：分为截面数 据和时间序列数据
•根据统计数据的收集方法：分为观测数据 和实验数据
员工级别
<3 0岁
30-39 岁
40-49 岁
4950岁
合计
员工
47 20
领班
7
5
主管
2
2
经理助理
— —
1
6
2 75
2
1 15
3
18
1 —— 2
合计
56 28 12 4 100
员工 领班 主管 经理助理
<30岁 30-39岁
40频数
20 10 0
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5
你想如何归纳整理数据？
1.分类计算频数和百分比
2.计算两分类变量下的频数和百分比
3.计算比率值：比率是各不同类别数值之 间的比值
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6
分类变量的图形及图表显示
员工级别
员工 领班 主管 经理助理 合计
频数
75 15 8 2 100
百分 （%）
累积百 分比 （%）
几何平均值：用于计算比率的平均，实际应用 中，主要用于社会经济现象的年平均增长率；
极差(Range)：也称全距，是一组数据的最大 值和最小值之差；
方差：各变量与其均值离差平方的平均数；
标准差(std.Deviation)：即是方差的平方根； 与方差不同的是，标准差具有与变量值一样的 量纲，实际的意义要比方差清楚。
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2007年5月
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1
根据测量尺度数据的分类
姓名 甲 乙 丙 丁 戊 戌
1999年某公司员工情况明细表
性别
级别
年龄 绩效分数
1
0
21
8.6
1
0
25
7.8
0
0
26
9.2
1
1
27
7.9
1
1
25
8.9
0
2
31
8.4
月均收入
2479 2345 2547 2689 2776 3124
中位数是一组数据排序后，处于中间位置的变量值 ；
2.离散趋势：异众比率、四分位差
异众比率是指非众数组的频数占总频数的比率，用Vr表示，Vr= （Σfi-fm）/Σfi。 四分位差也称内距或者四分间距，计算方法：Qd= QU - Ql。四分 位差反映的是50%数据的离散程度，其数值越小，说明中间数据
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3
你想要干什么？
一.归纳、描述或者显示数据 二.观察变量和数据的分布 三.比较组间数据的不同 四.变量之间显著性关系的测度 五.相似数据分组的测度 六.相似变量的压缩测度
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结束
4
你要归纳整理的是什么类型的数 据？
1.已分类数据（定类、定序） 2.连续、数值型数据（定距、定比）
2.确定各组的组距。组距是上限与下限的差，组距=（最大值-最小 值）/组数；
3.根据分组整理成频数分布表。
分组需要“不重不漏”，因此习惯上规定“上组限不在内”。若有 的值过大，可以设置开口组。等距分组由于各组的组距相等，各组频 数分布不受组距大小的影响，可以从频数分布中直接观察频数分布的
特征和规律，而不等距分组就必须计算频数密度,频数密度=频数/组
75% 75.00%
15% 90.00%
8% 98.00%
2% 100%
100% ——
频数
各级别员工人数表
80
频数
70
60
50
40
30
20
10
0
员工 领班 主管 经理助理
Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies
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7
两分类变量数据的图表及图形 显示
47
20
领班
7
5
主管
2
2
经理助理 —— 1
6
2
2
1
3
1
1 ——
89.33% 75
80%
15
50%
8
50%
2
合计
56
28 12 4
84% 100
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9
如何整理连续数值型数据？
1.描述连续数值型数据的统计量及数据分 组法
2.图表显示
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10
连续数值型数据统计量及数据 分组法