数值数据的整理与显示
湘教版九年级上册教案 4.2统计数据的整理与显示
统计数据的整理与显示统计数据收集上来之后，首先应对这些数据进行加工整理，使之系统化、条理化，以符合分析的需要。
数据整理是统计分析之前的必要步骤，通过加工整理可以简化数据，使我们更容易理解和分析。
不同类型的数据，所采取的处理方式和所适用的处理方法是不同的。
分类数据和顺序数据主要是做分类整理，数值型数据则主要是做分组整理。
数据经过整理后，可以用图形将其显示出来，以便对数据的特征有一个初步的了解。
（一）分类数据的整理和图示分类数据本身就是对事物的一种分类，因此，在整理时我们除了列出所分的类别外，还要计算出每一类别的频数、频率或比例、比率，同时选择适当的图形进行显示，以便对数据及其特征有一个初步的了解。
1.分类数据的整理分类数据的整理通常要计算下面的一些指标。
（1）频数与频数分布。
频数也称次数，它是落在各类别中的数据个数。
我们把各个类别及其相应的频数全部列出来就是频数分布或称次数分布。
将频数分布用表格的形式表现出来就是频数分布表。
例如，为研究广告市场的状况，一家广告公司在某城市随机抽取200人就广告问题做了邮寄问卷调查，其中的一个问题是：“您比较关心下列哪一类广告？”1.商品广告；2.服务广告；3.金融广告；4.房地产广告；5.招生招聘广告；6.其他广告。
这里的变量就是“广告类型”，不同类型的广告就是变量值。
调查数据经整理分类后形成表的频数分布表。
很显然，如果我们不做分类整理，观察200个人对不同广告的关注情况，既不便于理解，也不便于分析。
经分类整理后，可以大大简化数据，我们可以很容易看出，关注“商品广告”的人数最多，而关注“其他广告”的人数最少。
（2）比例。
比例是一个总体中各个部分的数量占总体数量的比重，通常用于反映总体的构成或结构。
假定总体数量N 被分成K 个部分，每一部分的数量分别为1N ，2N ，…，k N ，则比例定义为N N i /。
显然，各部分的比例之和等于1，即121=+++NNN N N N K K比例是将总体中各个部分的数值都变成同一个基数，也就是都以1为基数。
定类数据的整理和显示方法
定类数据的整理和显示方法
定类数据整理主要可运用直方图分析工具；
1、数据的分组：观察数据的分布特征
单变量值分组：适用于离散变量，其变量值较少。
组距分组：适用于连续性型变量，其变量值较多。
ex：分组方法及其制表过程
step1:确定组数。
组数的确定主要是用于数据特征的观测，因此具体需视其数据特征而定。
step2:确定各组的组距。
组距=组的上限-组的下限。
组距的确定：（全部数据的上限-全部数据的下限）/组数
step3:根据分组整理成频数分布表。
2、数值型数据的图示
分组数据：直方图
未分组数据：茎叶图、箱线图
茎叶图：反映原始数据分布形状、离散状况（是否对称、集中、存在离群点）
工具：excel、spss都很方便
箱线图：由一组数据的的最大值、最小值、中位数、两个四分位数。
统计学 数据的整理及图表展示
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
110~115
5
10
115~120
8
16
120~125
14
28
125~130
10
20
130~135
6
12
135~140
4
8
合计
50
100
等距分组表
（使用开口组）
表3-7 某车间50名工人日加工零件数分组表
1．非常不满意；
2．不满意；
3．一般；
4．满意；
5．非常满意。
甲城市家庭对住房状况评价的频数分布
甲城市
回答类别
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) (%)
非常不满意 24
8
24 8.0 300 100.0
不满意
108 36 132 44.0 276 92
条形图
条形图是用宽度相同的条形的高度 或长短来表示数据多少的图形
★ 各类别可以放在纵轴，称为条形图，也 可以放在横轴，称为柱形图
★ 对比条形图（复式条形图）： 显示分类 变量在不同时间或不同空间上的差异或 变化
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
按零件数分组
频数（人）
频率（%）
110以下
3
6
110~115
5
10
115~120
8
16
初级经济师-经济基础知识-基础练习题(参考)-第四部分统计-第二十章统计数据的整理与显示
初级经济师-经济基础知识-基础练习题（参考）-第四部分统计-第二十章统计数据的整理与显示[单选题]1.主要进行分组整理的数据是()。
A.分类数据B.顺序数据C.品质数据D.数值型数据（江南博哥）正确答案：D参考解析：本题考查品质数据的整理与显示。
对品质数据主要是做分类整理，对数值型数据主要是做分组整理。
掌握“品质数据的整理与显示”知识点。
[单选题]3.下列数据整理和显示方法中，取值不可能大于1的是()。
A.比率B.频数C.累积频数D.比例正确答案：D参考解析：本题考查分类数据的整理与显示。
比例是一个总体中各个部分的数量占总体数量的比重，通常用于反映总体的构成或结构。
各部分的比例之和等于1，不可能大于1。
掌握“品质数据的整理与显示”知识点。
[单选题]4.某社区服务满意度调查中，调查人员在某居民小区抽样调查100户，得到下表所列调查结果，其中回答“满意”的占()。
某居民小区对社区服务的评价A.8%B.82%C.92%D.10%正确答案：D参考解析：本题考查顺序数据的整理与显示。
从类别顺序的开始一方向类别顺序的最后一方累加频数（数值型数据则是从变量值小的一方向变量值大的一方累加频数），称为向上累积。
从调查结果可知，回答“满意”的占比=92%－82%=10%。
掌握“品质数据的整理与显示”知识点。
[单选题]5.()是将全部变量值依次划分为若干个区间，并将这一区间的变量值作为一组。
A.频数分布B.累积频率C.数据分组D.组距分组正确答案：D参考解析：本题考查组距分组。
组距分组是将全部变量值依次划分为若干个区间，并将这一区间的变量值作为一组。
掌握“数值型数据的整理与显示”知识点。
[单选题]6.在组距分组中，上限与下限的差值称为()。
A.组数B.极差C.组距D.组中值正确答案：C参考解析：本题考查数据的分组。
组距是每组观察值的最大差，即每组的上限值与下限值之间的差。
掌握“数值型数据的整理与显示”知识点。
[单选题]7.如果一组数据中，最大值为80，最小值为20，这组数据分为5组，那么每组的组距是()。
数据、模型与决策(03)第3章 数据的整理与显示讲解
1. 下限(low limit) ：一个组的最小值 2. 上限(upper limit) ：一个组的最大值 3. 组距(class width) ：上限与下限之差 4. 组中值(class midpoint) ：下限与上限之
间的中点值
组中值 = 下限值+上限值 2
3 - 38
统计学
(第二版)
【例】某电脑 公司2002年前 四个月各天的 销售量数据(单 位：台)。试对 数据进行分组 。
。右边就是记录的原始数 据
3 - 20
绿色
健康饮品
用Excel制作频数分布表
统计学 分类数据的图示—条形图
(第二版)
(bar Chart)
1. 用宽度相同的条形的高度或长短来表示 各类别数据的图形
2. 有单式条形图、复式条形图等形式
3. 主要用于反映分类数据的频数分布
4. 绘制时，各类别可以放在纵轴，称为条 形图，也可以放在横轴，称为柱形图
2. 不等距分组
各组频数的分布受组距大小不同的影响
各组绝对频数的多少不能反映频数分布的实际 状况
需要用频数密度（频数密度=频数/组距）反映 频数分布的实际状况
K 1 lg( n) lg( 2)
2. 确定组距：组距(Class Width)是一个组的上限与下 限之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分 的组数来确定，即
组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数 3. 统计出各组的频数并整理成频数分布表
3 - 37
统计学
(第二版)
组距分组
(几个概念)
一般
78 26.0 198 66.0 180 60.0
满意
64 21.3 262 87.3 102 34.0
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。
统计学实验报告
统计实验一：数据的整理与显示一、实验目的及要求(一)目的⑴掌握EXCEL用于数据预处理的基本菜单操作及命令；⑵掌握EXCEL用于整理与显示的基本菜单操作及命令。
⑶能够根据实际中的数据特点选择最优的图形进行数据的展示。
(二)内容及要求1为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100家庭构成的一个样本。
服务质量的等级分别表示为：A.好；B.较好；C.一般；D.差；E.较差。
调查结果见book3.01。
要求：1)指出上面的数据属于什么类型？2)用Excel制作一张频数分布表；3)绘制一张条形图，反映评价等级的分布。
B EC C AD C B A ED A C B C DE C E EA DBC C A ED C BB ACDE A B D D CC B C ED B C C B CD A C B C DE C E BB EC C AD C B A EB ACDE A B D D CA DBC C A ED C BC B C ED B C C B C21978～2009年我国的国内生产总值数据如下(按当年价格计算，单位：亿元)见3.11。
1)制第一、二、三产业国内生产总值的线图；2)根据2009年的国内生产总值及其构成数据制图分析其构成状况.本表按当年价格计算。
单位：亿元年份国民国内生产人均国内总收入总值第一产业第二产业第三产业生产总值工业建筑业(元)1978 3645.2 3645.2 1027.5 1745.2 1607.0 138.2 872.5 381 1979 4062.6 4062.6 1270.2 1913.5 1769.7 143.8 878.9 419 1980 4545.6 4545.6 1371.6 2192.0 1996.5 195.5 982.0 463 1981 4889.5 4891.6 1559.5 2255.5 2048.4 207.1 1076.6 492 1982 5330.5 5323.4 1777.4 2383.0 2162.3 220.7 1163.0 528 1983 5985.6 5962.7 1978.4 2646.2 2375.6 270.6 1338.1 583 1984 7243.8 7208.1 2316.1 3105.7 2789.0 316.7 1786.3 695 1985 9040.7 9016.0 2564.4 3866.6 3448.7 417.9 2585.0 8581986 10274.4 10275.2 2788.7 4492.7 3967.0 525.7 2993.8 963 1987 12050.6 12058.6 3233.0 5251.6 4585.8 665.8 3574.0 1112 1988 15036.8 15042.8 3865.4 6587.2 5777.2 810.0 4590.3 1366 1989 17000.9 16992.3 4265.9 7278.0 6484.0 794.0 5448.4 1519 1990 18718.3 18667.8 5062.0 7717.4 6858.0 859.4 5888.4 1644 1991 21826.2 21781.5 5342.2 9102.2 8087.1 1015.1 7337.1 1893 1992 26937.3 26923.5 5866.6 11699.5 10284.5 1415.0 9357.4 2311 1993 35260.0 35333.9 6963.8 16454.4 14188.0 2266.5 11915.7 2998 1994 48108.5 48197.9 9572.7 22445.4 19480.7 2964.7 16179.8 4044 1995 59810.5 60793.7 12135.8 28679.5 24950.6 3728.8 19978.5 5046 1996 70142.5 71176.6 14015.4 33835.0 29447.6 4387.4 23326.2 5846 1997 78060.8 78973.0 14441.9 37543.0 32921.4 4621.6 26988.1 6420 1998 83024.3 84402.3 14817.6 39004.2 34018.4 4985.8 30580.5 6796 1999 88479.2 89677.1 14770.0 41033.6 35861.5 5172.1 33873.4 7159 2000 98000.5 99214.6 14944.7 45555.9 40033.6 5522.3 38714.0 7858 2001 108068.2 109655.2 15781.3 49512.3 43580.6 5931.7 44361.6 8622 2002 119095.7 120332.7 16537.0 53896.8 47431.3 6465.5 49898.9 9398 2003 135174.0 135822.8 17381.7 62436.3 54945.5 7490.8 56004.7 10542 2004 159586.7 159878.3 21412.7 73904.3 65210.0 8694.3 64561.3 12336 2005 185808.6 184937.4 22420.0 87598.1 77230.8 10367.3 74919.3 14185 2006 217522.7 216314.4 24040.0 103719.5 91310.9 12408.6 88554.9 16500 2007 267763.7 265810.3 28627.0 125831.4 110534.9 15296.5 111351.9 20169 2008 316228.8 314045.4 33702.0 149003.4 130260.2 18743.2 131340.0 23708 2009 343464.7 340506.9 35226.0 157638.8 135239.9 22398.8 147642.1 255753.表格数据为一公司在英美两国分公司销售人员获得的全年订单情况，见book3.12。
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
数值数据的整理
频 30 数 25 (天) 20
15
10
5
折线图与直方图 下的面积相等！
140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240
某电脑公司销售量分布的折线图
1 - 20
！
（三）茎叶图
1. 用于显示未分组的原始数据的分布 2. 由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字组成的 3. 以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶 4. 树叶上只保留一位数字 5. 对于n(20 n 300)个数据，茎叶图最大行数不超过
2、组限的确定一般要根据资料的分布而定，若资料分布均匀，可依据事 先确定好的组数和组距，从最小值开始按组距大小依次断开来确定各 组的上下限。若资料存在着有规律的密集现象，则应以这些密集点作 为中点确定上下限，并注意把最大值和最小值均包括进去。
3、不确定组限：一般用“xxx以上”或“xxx以下”的形式表示。统计分 析时，需要计算假定的组限。 假定下限=本组上限-邻组组距 假定上限=本组下限+邻组组距
1 - 10
！
例题分析 （原始数据）
【例】某电脑 公 司 2002 年 前 四个月各天的 销售量数据 （单位：台）。 试对数据进行 分组整理。
1 - 11
！
等距式分组表 （上下组限 重叠）
1 - 12
！
等距式分组表 （上下组限 间断）
1 - 13
！
等距式分组表 （开口组）
1 - 14
！
二、数值数据频数分布的图示
组＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数 第四步，确定组限；
第五步，统计出各组的频数并整理成频数分布表。
1-8
！
3、组距式分组的组限
统计学(4)
.
第一节 数据的收集
统计报表
按实施 范围分
按调查 范围分
按主管 系统分
按填报 单位分
按报送 方式分
国部地 全 非 基 专 基 综 电 书 家门方 面 全本 业 层 合 讯 面 统统统 统 面统 统 报 报 报 报 计计计 计 统计 计 表 表 表 表 报报报 报 计 报 表 表表表 表 报表 报
明确规定调查资料的起止时间； 调查资料登记时间：是指对调查单位进行调查并取得调
查资料的时间； 调查工作期限：是指从调查工作开始到调查工作结束所
经历的全部时间。 2.调查空间： 调查单位应在什么地点接受调查。
.
第一节 数据的收集
（五）制定调查的组织实施计划 调查的组织计划，是指为确保实施调查的具体工作计划。 调查的组织实施计划应包括以下内容： ➢ 建立调查工作的组织领导机构，做好人员的配备与分工； ➢ 做好调查前的准备工作。如宣传教育、人员培训、文件
重点单位：是指这些单位的标志总量在总体标志总量中占 有绝大比重的单位。
选取重点单位的原则：根据调查任务和调查对象的基本情 况确定选取的重点单位及数量；也要注意选取管理比较健全、 业务能力强、统计工作基础好的单位为重点单位。
特点：调查单位少；调查对象的标志值比较集中于某些单 位的场合。
注意：重点单位的选择是客观的。只适用于客观存在着重 点单位的情况。
注：1.资料来源于《世界概况》，由美国中央情报局（CIA出版）最权威报道； 2.中国2010年人均GDP为4283美元，居世界182个国家的95位。
.
第一节 数据的收集
1.定类尺度（类别尺度、列名尺度） 是对统计客体类别差异所作的反映，是最粗略、计量层次 最低的测量尺度。
第2章 统计数据的收集整理与显示
A：您至今未买电脑的原因是什么？（单选不可以，多 选可以） （a）买不起（b）没有用（c）不懂（d）其它
(3) 无论多／单选题，任一个备选答案都不能有多 重含义。 A.您选择信息专业的目的是：
（a)自己喜欢，好就业（b)„„
(4) 无论多／单选题，备选答案之间不能有包含关 系。 A.您上大学的目的是：
例2.1 某车间50个工人看管机床台数资料如下：
3 6 2 4 3 2 6 4 3 2 4 2 5 2 6 2 3 5 4 3 2 3 6 5 4 2 4 3 2 2 3 5 4 5 6 2 2 6 4 3 2 6 3 4 5 4 5 2 3 5
试对数据进行分组。 解：由于机器台数属于离散型变量，因此使用单项式分 组方法。将原始资料按变量值升序排列，然后将相同变 量值分为一组，最后将资料分成若干组。
2．按数量标志分组 数值型数据：主要是按照数值进行分组。 例：对学生成绩分组，可分为60分以下、60～70分、 70～80分、80～90分、90分以上5个组。
单项式分组 按数量标志分组的方法： 组距式分组
单项式分组：把每一个变量值作为一组。 适用条件：通常只适于离散变量且变量值较少的情况
表2-2 变量编码表
NUM SEX JOB A11 A12 A13 A14 A15 A21 A22 A23 A24
001
002
1
1
1
210来自001
1
1
1
0
1
1
1
1
0
0
0
1
0
编码表说明：
NUM- 编码 SEX- 性别 jOB- 职务 A11～A15代表第一题中5个选项，选中者输入1， 未选中者输入0。 A21～A24代表第二题中4个选项，选中者输入1， 未选中者输入0。
初级经济师基础统计数据的整理与显示知识点
统计数据的整理与显示本章知识点【知识点一】质量数据的整理与显示★★★【知识点二】数值型数据的整理与显示★★★【知识点三】统计表★【知识点一】质量数据的整理与显示不一样种类的数据，采纳的办理方式是不一样的。
【总结】合用于初级数据的方法必定合用于高级数据，合用于高级数据的方法不必定合用于初级数据。
（一）分类数据的整理与显示1.频数与频数散布（1）频数（次数）：是落在各种型中的数据个数。
（2）频数散布（次数散布）：把各个类型及其相应的频数所有列出来。
（3）频数散布表：将频数散布用表格的形式表现出来。
分类数据整理经常用的指标是一个整体中各个部分的数目占整体数目的比重，往常用于反应整体比率的构成或构造。
各部分的比率之和等于 1将比率乘以 100 就是百分比或百分数，用%表示。
是一个更加标准化百分比的数值，好多相对数都用百分比表示是各不一样类其余数目的比值，能够是一个整体中各不一样部分的数目对照率比。
如经济学中积累与花费之比、国内生产总值中第一、二、三家产产值之比。
比率的值可能大于 1【总结】比率 VS比率：比率是部分比整体；比率是部分比部分。
【比如】一个班60 个人，男生 20 个，女生 40 个。
男生的比率 20／ 60，女生的比率 40／60。
男生的百分比 33.33%，女生的百分比66.67%。
男生女生的比率20：40。
【注意】人口的性别比就用每100 名女性人口所对应的男性人口来表示，如性别比为105： 100。
2.分类数据的图示条形图圆形图是用宽度同样的条形的也称饼图，是用圆形及圆内扇形的面积来表示定义高度或长短来表示数据数值大小的图形改动的图形在表示定类数据的散布时，用条形图的高度来主要用于表示整体中各构成部分所占的比率，作用表示各种型数据的频数对于研究构造性问题十分实用或频次各种型能够放在纵轴，整体中各部分所占的百分比用圆内的各个扇绘制称为条形图；也能够放形面积表示，扇形的中心角度是按各部分百分在横轴，称为柱形图比占 360°的相应比率确立的（二）次序数据的整理与显示方法1.积累频数和积累频次从类型次序的开始一方向类型次序的最后一方累加频向上积累数（数值型数据则是从变量值小的一方向变量值大的一方累加频数）积累频数从类型次序的最后一方向类型次序的开始一方累加频向下积累数（数值型数据则是从变量值大的一方向变量值小的一方累加频数）就是将各种其余百分比逐级累加起来，也有向上积累和向下积累两积累频次种方法某国有公司工人薪资状况薪资等工人数（人）百分向上积累向下积累级比工人数（人）百分比（ %）工人数（人）百分比（ %）（%）一级100 100 530二级125 225 430三级105 330 305四级80 410 200五级50 460 120六级35 495 70七级25 520 35八级10 530 10共计530 ————2.次序数据的图示——积累频数散布图【例题·多项选择题】（ 2017 年） 2016 年年终，全国共有基层医疗卫活力构93.1 万个，其中乡镇卫生院 3.7 万个，社区卫生服务中心（站） 3.5 万个，门诊部（所） 21.7 万个，村卫生室 64.2 万个。
统计数据的整理及其显示(ppt-107页)(共106张PPT)全篇
穷尽原则
互斥原则
注意：统计分组是对总体认识深化的手段，它是一切统计研究的基 础，应用于统计工作的全过程，是统计研究的基本方法。
⑴ 类型分组
揭露社会经济现象的类型，反映各类型的特点。
例
单位：亿元
类 型 1999年 2000年 2001年 2002年
农业 14 106.2 13 873.6 14 462.8 14 931.5
审核
对第二手数据： 完整性： 准确性： 适用性：数据的来源、口径以及
有关背景资料； 时效性：尽可能使用最新的数据。
（2）数据筛选
当数据中的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合 调查的要求而又无法弥补时，需要对数据进行筛选。
数据筛选的内容：
▪ 将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除；
例如：企业按人数分组
499及以下
500 ～ 999
1000 ～ 2999 3000及以上
工人按工资分组
600 ～ 700 700 ～ 800 800 ～ 1200
1200 ～ 1500
适用条件： 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场合。
注意：连续型变量的数值不能一一列举，故
例如：按以五分制计分的成绩对全班100名学生进行分组，宜单 变量数列；按以百分制计分的成绩对全班100名学生进行分组 ，宜组距式数列；
1. 定类数据的排序
▪ 字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯
上用升序
▪ 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列
，也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升 序降序之分
2. 定距和定比数据的排序
递递增增排排序序：后设可一表组示数为据：为X(1X)1<，X(X2)2<，……<X，(NX) N， 递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)
统计学基础(第三章)
7.0 40.0 66.0 87.3 100.0 —
300 279 180 102 38 —
100.0 93.0 60.0 34.0 12.7 —
statistics
统计学——第三章数据整理与显示 数值数据（定距数据）的分组
单项分组：每一个组中只有一个变量值,适用于离散型变量 的数据、并且数据的范围不太大情况下的分组。 组距分组：每个分组是一个数值区间。它适用于连续型变量 或变动范围较大的离散型变量的数据分组。
statistics
统计学——第三章数据整理与显示
具体步骤：
（1）打开Excel工作表中“工具”下拉菜单中的“数据分析”选项。
（2）在“数据分析”对话框中选择“直方图”命令，并点击“确定”按钮。 （3）在该对话框中“输入区域”一栏填入数据区域B2：B41；在“接收区域” 一栏填入代码区域C2：C5；在“输出区域”一栏填入结果输出的区域；其他 选项根据需要选择。点击“确定”按钮，得结果。 （4）对输出结果进行还原并适当改造，即可得频数分布。
统计学——第三章数据整理与显示
第四节 统 计 图
statistics
统计学——第三章数据整理与显示
统计图的结构
标题 一般包括图表标题、数值轴（X，Y）标题 坐标轴和网格线 坐标轴和网格线构造了绘图区的骨架， 借助坐标轴和网格线，可以更容易读懂统计图。 图表区和绘图区 统计表的所有内容都在图表区内，包括 绘图区。统计图绘制在绘图区内。 图例 用来标明图表中的数据系列。
答：调查整理的结果为
甲城市 回答类别 非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 合计 户数/户 24 108 93 45 30 300 百分比/% 8 36 31 15 10 100 向上累积 24 132 225 270 300 — 8.0 44.0 75.0 90.0 100.0 — 向下累积 百分比/% 100 92 56 25 10 — 300 276 168 75 30 — 户数/户 百分比/% 户数/户
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
《统计基础》教案第3章统计数据的整理与显示(中职教育).docx
第3章统计数据的整理与显示【学习目标】木章主要介绍了统计整理是统计调查的继续，又是统计分析的前捉。
介绍了统计整理的概念和内容，统计分组的方法，分配数列的概念、种类以及编制分配数列的基本步骤。
统计资料汇总的组织形式和具体方法。
【基木要求】学习本章内容，耍求学习者注意统计资料整个工作过程的有关问题，掌握统计资料整理的程序、步骤和方法，绘制统计图，编制统计表。
通过各种渠道将统计数据搜集上来之后，首先应对这些数据进行加工整理，使之系统化、条理化，以符合分析的需要。
通过整理可以大人简化数据，使我们更容易理解和分析。
数据整理通常包括数据的预处理、分类或分组、汇总等几个方面的内容，它是统计分析Z前的必要步骤。
【学习内容】3.1数据的预处理数据的预处理是数据整理的先前步骤，是在対数据分类或分组之前所做的必要处理，包括数据的审核、筛选、排序等。
3.1.1数据的审核与筛选在对统计数据进行整理时，首先要进行审核，以保证数据的质量，为进一步的整理与分析打下基础。
从不同渠道取得的统计数据，其审核内容和方法有所不同，不同类型的统计数据在审核内容和方法上也冇所差异。
对于通过肓接调查取得的原始数据，应主要从完整性和准确性两个方面去审核。
完整性审核主要是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等。
准确性审核主要包括两个方面：一是检查数据资料是否真实地反映了客观实际悄况，内容是否符合实际；二是检杏数据是否有错谋，计算是否正确等。
审核数据准确性的方法主要有逻辑检杳和计算检查。
逻辑检查主要是从定性角度审核数据是否符合逻辑，内容是否合理，各项F1或数字Z间有无相互矛盾的现象。
比如中学文化程度的人所填的职业是大学教师，对于这种违背逻辑的项冃应予以纠正。
逻辑检查主要用于对定类数据和定序数据的审核。
计算检查是检查调查表屮的各项数据在计算结果和计算方法上有无错课。
比如各分项数字之和是否等于札I应的合计数，各结构比例之和是否等于1或1()()%,出现在不同表格上的同一指标数值是否相同，等等。
数据的整理与统计
数据的整理与统计数据整理和统计是科学研究、商业决策以及许多其他领域中不可或缺的环节。
通过正确地整理和统计数据，我们能够得出有效的结论和决策，为进一步的发展提供支持。
本文将探讨数据的整理和统计方法，并提供一些实用的技巧和建议。
一、数据整理数据整理是为了将原始数据进行规范化和清洗，以便进一步的处理和分析。
以下是一些常用的数据整理方法：1. 数据清洗：清洗是指对数据进行初步的筛选和处理，去除无效或错误的数据。
例如，去除重复数据、填充缺失值、处理异常值等。
2. 数据格式化：将数据转换为统一的格式，以便后续的计算和比较。
例如，将文本数据转换为数值数据、将日期数据格式化等。
3. 数据转换：对数据进行转换，以满足分析的需求。
例如，计算百分数、求平均值、计算增长率等。
4. 数据合并：将多个数据源的数据进行整合，以便进行综合分析。
例如，合并不同时间段的销售数据、合并不同部门的业绩数据等。
二、数据统计数据统计是通过数据的描述和分析，揭示数据的规律和趋势，提供决策依据。
以下是一些常用的数据统计方法：1. 描述统计：描述统计是对数据进行描述和概括，包括计数、求和、平均值、中位数、方差等。
通过描述统计，我们可以了解数据的基本特征和分布情况。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析是通过图表和可视化手段，揭示数据之间的关系和趋势。
例如，绘制柱状图、折线图、散点图等，可以直观地显示数据的变化和相关性。
3. 统计推断：统计推断是通过对样本数据进行统计分析，推断总体的特征和参数。
例如，利用样本数据估计总体平均值、总体方差等。
4. 假设检验：假设检验是用于验证假设是否成立的方法。
通过比较实际观测值与理论预期值的差异，判断结果的显著性。
例如，判断广告效果是否显著、判断两种产品的销售差异是否显著等。
三、数据整理与统计的技巧和建议为了正确地进行数据整理和统计，以下是一些实用的技巧和建议：1. 清晰明确的目标：在开始整理和统计数据之前，明确研究或决策的目标和问题，确定所需的数据和指标。
统计学 第3章 数据的整理与显示
主讲：王光玲，济南大学商学院 45
2.统计分组的方法
2）数量标志分组 ——按表现总体单位数量特征的标 志进行的分组 。
例如，按职工人数分组、按人口年龄分组、按工资收 入水平分组、按销售额分组等
（1）单项式分组：每组变量值是一个值 （2）组距式分组：每组变量值是一个区间。
2020/5/14
46
小作业：课后将课本P50的例3-1和3-2的例子演示
一遍！
2020/5/14
39
3.2 统计分组与频数分布
3.2.1 统计分组 3.2.2 频数分布及统计图
主讲：王光玲，济南大学经济学院
3.2.1 统计分组
主讲：王光玲，济南大学经济学院
1、统计分组（见P52）
概念：根据统计研究的目的和客观现象的内在特点，按 照一定的标志把被研究总体划分为若干个性质不同但又 有联系的组，称为统计分组。
某单位共有1000名职工，每名职工的文化程度、月收入、 婚姻状况等个体特征都有所不同（变异）。若该单位领导 想从总体上了解职工队伍的文化程度、月收入、婚姻状况 等情况，则可先要通过登记方法获得每个职工的资料，对 这些描述每名职工个体特征的资料进行分类汇总和分析计 算，就可以了解该单位全部职工中有多少人未婚、多少人 已婚、多少人离婚、多少人丧偶，各自所占的百分比是多 少；也可以了解研究生、大学、中专（高中）等不同文化 程度职工的人数及比重；还可以了解职工月平均工资、各 类职工的工资水平、职工工资分布的均衡性等等，以上内 容均为统计整理的有效信息，这些统计信息对于制定企业 的人力资源计划是十分必要的。
2020/5/14
43
2.统计分组的方法
1）品质标志分组 ——按研究对象的某种属性特征分组。
（2）复合分组：对总体按两个或两个以上的标志进 行的重叠式分组。
教案3统计数据的整理与显示分类数据的整理与展示
ADCBAEECC
EABDACBAC
EABBDCBAA
DBCCBCCBA
DBCCBCCBC
CBECEEDAC
CAADCBADB
（三）分类数据的图示—条形图（10分钟）
问：在上述条形图中，条形图的宽度一定是一样的吗？会不会有宽有窄？条形图是否宽度越宽数值越大？
用宽度相同的条形的高度或长短来表示各类别数据多少的图形。有单式条形图、复式条形图等形式
主要用于反映分类数据的频数分布
绘制时，各类别可以放在纵轴，称为条形图，也可以放在横轴，称为柱形图(column chart)
1.要弄清所面对的数据类型
不同类型的数据，采取不同的处理方式和方法
2.对分类数据和顺序数据主要是作分类整理；
对数值型数据则主要是作分组整理。
3.适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据；但适合于高层次数据的整理和显示方法并不适合于低层次的数据。
二、分类数据的整理与显示
（一）频数与频数分布（15分钟）
教学内容
第二章统计数据的整理与显示
分类数据的整理与展示
课次/学时
3/2
教学目的要求
掌握分类数据频数分布表的编制；
掌握分类数据各种图形展示方法；
教学重点
编制分类数据的频数及频数分布表；
绘制分类数据的条形图、饼图；
教学难点
编制分类数据的频数及频数分布表；
绘制分类数据的条形图、饼图；
教学内容、设计与时间安排：
A.课程导入（5分钟）
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• 16 • 17 • 18 • 19
. . . .
0358 01255667788 012356 0
4 11 6 1
未分组数据— 未分组数据—单批数据箱线图
(箱线图的构成) 箱线图的构成)
X 最小值 QL 中位数
QU
X 最大值
4
6
8
10
12
简单箱线图
未分组数据— 未分组数据—单批数据箱线图
(例题分析) 例题分析)
首先要依据数据的大小范围，确定“茎”的数字位和“叶”的 数字位。 确定“茎”的数字位时，要遵循“数据的‘茎’必须有变化 的原则”。 其次，将全部数据分成“茎”和“叶”两部分，“茎”在左， “叶”在右。“茎”“叶”之间用小数点隔开。 再次，把样本数据所有的茎，从小到大，从上到下纵向排列， 并在“茎”后标出小数点，小数点要纵向对齐。 • 树茎 树叶 数据个数
等距分组表
(上下组限重叠) 上下组限重叠)
等距分组表
(上下组限间断) 上下组限间断)
等距分组表
(使用开口组) 使用开口组)
数值型数据的图示
分组数据—直方图和折线图 分组数据—
分布图
直 方 图
折 线 图
曲 线 图
Exc el
分组数据— 分组数据—直方图
(histogram)
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 3. 直方图下的总面积等于1
最小值 141 下四分位数 中位数 170.25 182 上四分位数 197 最大值 237
140
150
160
170
180
190
200
210
220
230 240
某电脑公司销售量数据的箱线图
未分组数据— 未分组数据—多批数据箱线图 (例题分析) 例题分析)
105 95 85 75 65 55 45
英英
组距分组
(要点) 要点)
1. 2. 3. 4. 5. 将变量值的一个区间作为一组 适合于连续变量 适合于变量值较多的情况 ☺~☺ 需要遵循“不重不漏” 需要遵循“不重不漏”的原则 ☺~☺ 可采用等距分组， 可采用等距分组 ， 也可采用不 ☺~☺ 等距分组
☺~☺ ☺~☺
例：组距数列 总体按组距式分组而形成的变量数列， 组距式分组而形成的变量数列 总体按组距式分组而形成的变量数列，每个组是由若干个变 量值形成的区间表示，在变量个数较多、变动幅度较大时采用。 量值形成的区间表示，在变量个数较多、变动幅度较大时采用。 如： 总体单位数 各组变量值
– 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
–
分组数据的图示
(折线图的绘制) 折线图的绘制)
折线图与直方图 下的面积相等！
频 数
30 25
(天) 20 15 10 5
分组数据的图示
(直方图的绘制) 直方图的绘制)
我一眼就看出 来了， 来了 ， 销售量 在 170 ～ 180 之间的天数最 多!
频 数
30 25
直方图下的面 积之和等于1
(天) 20 15 10 5
140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240
某电脑公司销售量分布的直方图
分组数据— 分组数据—折线图
1. 折线图也称频数多边形图 折线图也称频数多边形图 2. 是在直方图的基础上，把直方图顶部的中点(组 是在直方图的基础上 ， 把直方图顶部的中点 组 中值)用直线连接起来 用直线连接起来， 中值 用直线连接起来，再把原来的直方图抹掉 3. 折线图的两个终点要与横轴相交，具体的做法是 折线图的两个终点要与横轴相交，
分组数据— 分组数据—直方图
(直方图与条形图的区别) 直方图与条形图的区别)
1. 条形图是用条形的长度(横置时 表示各类别频数 条形图是用条形的长度 横置时 是用条形的长度 横置时)表示各类别频数 的多少，其宽度(表示类别 表示类别)则是固定的 的多少，其宽度 表示类别 则是固定的 2. 直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高 直方图是用面积表示各组频数的多少 是用面积表示各组频数的多少， 度表示每一组的频数或百分比， 度表示每一组的频数或百分比，宽度则表示各组 的组距， 的组距，其高度与宽度均有意义 3. 直方图的各矩形通常是连续排列，条形图则是分 直方图的各矩形通常是连续排列， 开排列 4. 条形图主要用于展示分类数据，直方图则主要用 条形图主要用于展示分类数据， 于展示数值型数据
4. 划分组限，上组限、下组限、组中值 划分组限，上组限、下组限、
5. 计出各组的频数并整理成频数分布表
确定组数和组距 注意： 注意： A B C
K*i=R
必须把原资料全部变量值都包括在所分各组内，不能有任 何遗漏。 组距尽可能取整数，不要小数。 各组的组距尽可能相等，少用不等距分组，因为等距分组 便于作统计分析
上组限 + 下组限 组中值＝ 2
缺上限组中值 = 下限 + 邻组组距 2 邻组组距 缺下限组中值 = 上限 − 2
对于开口组， 对于开口组，采用估计方法进行
如企业按完成净产值（万元）分组如下： 如企业按完成净产值（万元）分组如下： 10以下，10－20,20－30,30－40,40－70,70以上。 以下， － 以上。 以下 － － － 以上
经经数经
西方经经经
市市市市经
频数分布表的编制
(例题分析) 例题分析)
【 例 】 某电脑 公司2002 年前 公司 2002年前 四个月各天的 销售量数据（ 销售量数据 （ 单位：台） 单位：台 ） 。 试对数据进行 分组。 分组。
频数分布表的编制
(步骤) 步骤)
1. 确定组数：根据 Sturges 提出的经验公式得 组数K为： lg 120) ( K =1+ ≈ 8 ⇒10 lg( 2) 2. 确定各组的组距： 组距＝( 237 - 141)÷ 10=9.6 ⇒ 10 141) 10= 组距＝ 3. 用Excel制作频数分布表 Excel制作频数分布表
3.3数量数据的整理与显示 3.3数量数据的整理与显示
• 一、静态数值型数据的整理与显示 • 1.数据分组与变量数列 数据分组与变量数列 • 2. 静态数值型数据的图示 • 二、 时间型数据的整理与显示
•一、静态数值型数据的整理与显示 一
单项式分组 数据分组 定义、适用条 件 定义 静态数值 型数据 适用条件 等距 分组形式 频数分布表 数据显示 统计图 分组数据 分组原则 直方图 折线图 茎叶图 箱线图 异距
组距分组
(几个概念) 几个概念)
• 下限：一个组的最小值 下限： • 上限：一个组的最大值 上限： • 组距：上限与下限之差 组距： • 组中值：下限与上限之间的中点值 组中值： 下限值+ 下限值+上限值 2
组中值 =
组限和组中值 组限：开口组、闭口组。 组限：开口组、闭口组。 常用的组限的表示方法为： 常用的组限的表示方法为： 重叠组限， （1）连续变量分组可采用重叠组限，通常按“上组限不在内”原 ）连续变量分组可采用重叠组限 通常按“上组限不在内” 则确定相邻两组的实际界限。 则确定相邻两组的实际界限。 断开组限， （2）离散变量分组时可采用断开组限，也可采用重叠组限。 ）离散变量分组时可采用断开组限 也可采用重叠组限。 组中值：为各组变量范围的中间数值，可按以下公式计算： 组中值：为各组变量范围的中间数值，可按以下公式计算：
下限
上限
加工量（公斤） 105-110 110-115 115-120 120-125 125-130 130-135 135合计
人数 3 5 8 14 10 6 4 50
组距分组(步骤) 组距分组(步骤)
1、按顺序排列。 、按顺序排列。 确定max、min、全距（极差）R 、 确定 、全距（极差）
连续分组数列：就是以同一个变量值为前后两组的上下限。 连续分组数列：就是以同一个变量值为前后两组的上下限。 不连续分组数列：是分别以两个变量值为前后两组的上下限。 不连续分组数列：是分别以两个变量值为前后两组的上下限。 开口数列：数列中有缺上限或缺下限的组。 开口数列：数列中有缺上限或缺下限的组。 闭口数列：上下限都完整的数列。 闭口数列：上下限都完整的数列。 注意： 开口组的组距等于临近组的组距。 注意：①开口组的组距等于临近组的组距。 组距分组的原则：不重复、不遗漏；上组限不在内。 ②组距分组的原则：不重复、不遗漏；上组限不在内
(4) 分组方法
• 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) 要点)
• 1. • 2. • 3. 将一个变量值作为一组 适合于离散变量 适合于变量值较少的情况
☺ ☺ ☺ ☺
• 例：单项数列： • 总体按单项式分组 单项式分组而形成的变量数列，每个变量值 单项式分组 是一个组，按顺序排列。如： 工人平均日产 量（件） 2 3 4 5 6 合计 工 人 数 绝对数 比重（%） 10 8.7 15 13.0 30 26.1 40 34.8 20 17.4 115 100.0
变量数列的涵义、 要素、 种类 变量数列按数量标志分组，形成的总体单位数 （即频数）在各组之间分布的统计表叫变量分布数 列，简称变量数列 。 (2)构成要素 构成要素 各组的变量值 x 绝对次数f 各组的次数 相对比重 f/∑f
(3)种类 种类 单项数列……………. 数值变 幅小 离散型 变量数列 数值变幅大 等距数列 组距数列 连续型 异距数列