最新三章节统计数据整理与显示

按商品销售额分组(万元) 商店数(个)
100以下
25
100500
70
500 1000
130
1000 3000
75
3000 5000
40
5000 10000
18
10000以上
10
流通费用率(%)
11.2 10.6 9.9 8.7 7.8 7.0 6.3
三、统计分组的种类
• 按分组的作用或目的不同分为：类型分组、 结构分组和分析分组
–第一组开口（多少以下），组中值＝上限－相邻组组距/2 –最后一组开口（多少以上），组中值＝下限+相邻组组距/2
第四节 统计汇总
一、统计汇总：即在统计分组的基础上，将统计资料
归并到各组中去，并计算各组和总体的合计数（包 括单位总数和标志总量）的工作过程。
二、统计汇总的形式：
• 1、逐级汇总 • 2、集中汇总 • 3、汇审汇编 • 4、综合汇总
2.变量数列例：
按月工资收入分组 1000元以下 1000-1500 1500-2000 2000-2500 2500-3000 3000元以上 合计
人数（人） 80 150 230 340 150 50
1000
所占（％） 8 15 23 34 15 5 100
各组名称
次数（频数）
频率
按照分组形式不同分为单项式数列和组距式数列
• 按分组标志多少，分为：简单分组、复合分 组和并列分组。
• 按分组标志的性质分为品质分组和数量分组
四、分组标志的选择
1. 分组标志：是指将总体划分为性质不同 的组的标准或依据。
2. 分组标志选择的要求：
–要符合统计研究的目的和要求 –必须选择最主要的标志作为分组依据 –要考虑社会经济现象所处的具体历史条件
农副产品 农副产品加工品 工矿产品
57.5
33.2
9.3
31.0
42.3
26.7
36.7
37.7
25.6
18.7
29.5
51.8
17.5
26.9
55.6
13.0
29.2
57.8
7.3
26.2
66.5
5.2
25.1
69.7
合计
100 100 100 100 100 100 100 100
划分社会现象的依存关系
小标志值（下限） 在等距分组的条件下,组数等于全距除以组距
2.组数、组距确定的斯特杰斯经验公式
n13.3lgN dRXmaxXmin
n 13.3lgN n:组数N， ：总体单位 d：数 组， 距 R： ，全距 Xma： x 最大变量 Xm值 i： n，最小变量值
N 15-24 25-44 45-89 90-179 180-359 360-719
三章节统计数据整理与显 示
第一节 统计整理的意义和程序
一、统计整理的意义
二、统计整理的程序
统计整理是承 上启下的过程， 是统计调查的 继续也是统计 分析的基础。
二、统计分组的作用
• 划分社会经济现象的不同类型 • 揭示社会现象的内部结构 • 分析社会现象之间的依存关系
划分社会不同类型
（1）单项式数列：各组由一个具体的变量值 （单项）来表示的数列。
• 单项式分组一般适用于离散型变量且变量 变动范围不大的场合。
单项分组举例
编制条件:
变量是离散变量 变量的不同取值个数较少
【例】己知某车间有24名工人，他们的日产量（件） 分别是：20，23，20，24，23，21，22，25，26，20， 21，21，22，22，23，22，22，24，25，21，22，21， 24，23.要求根据以上资料编制变量数列。
按商品分类分组 食品类 衣着类 家庭设备用品类 文化娱乐用品类 交通通讯类 医疗保健类 居住类 杂项商品类 合计
构成(%) 40.6 4.7 7.5 11.6 10.8 4.7 14.4 5.7 100
揭示社会经济现象的内部结构
我国出口商品构成(%)
年份
1950 1960 1970 1980 1985 1990 1995 1999
数
偏态分布 左偏分布
列 按次数分布特征
右偏分布
U形分布数列
J形分布数列 J形
倒J形
按分组形式 单项式数列
组距式数列 等距数列
异距数列
•
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按分组标志不同分为品质数列和变量数列
• 1.品质分布数列例：
按性别分组 男性 女性
合计
人数 600 400
1000
所占％ 60 40
100
各组名称 次数（频数）
频率
三、统计汇总的技术
• 1、手工汇总 • 2、电子计算机汇总
第五节 分布数列
• 分布数列——也称次数分布或次数分配，指反映 总体单位在各组分布状况的一系列数字。
• 分布数列组成要素： • 1、组的名称 • 2、各组次数（也称频数）或频率
分布数列的分类
按分组标志 品质数列
变量数列
分
布
钟形分布数列 正态分布
n5
6
7
8
9
10
适用条件：
1.近似正态分布
2.现象特性适合等距分组
组限
组限：指每组两端数值。分为上限和下限。 上限：每组的终点数值（最大值）。 下限：每组的起点数值（最小值）。 组限的形式:与变量的特点有关,重合式和不重合式
1、重合式：
• 指相邻两组中，前一组的上限和后一组的下限数值重合。 • 一般用于连续型变量。 • 组距=上限－下限 • 例如：身高1.60m～1.70m、1.70～1.80m、 1.80～
• 组中值：各组上下限的中点值，代表组内各标志值的一般水平。 • 重合式组限时：
–组 距=上限－下限 –组中值=（上限＋下限）÷2
=下限＋组距/2=上限－组距/2 • 不重合式组限时：
–组 距=下组下限－本组下限=本组上限－前组上限 –组中值=(本组下限＋下一组下限) ÷2
=本组下限＋组距/2=下组下限－组距/2 • 组距式分组中：
五、组数、组距、组限、组中值
• 组数：即将总体分为几组。 • 组数的确定分下面两种情况： （一）品质分组的组数
由两个因素决定： • 1、事物本身的属性特征 • 2、统计研究的要求
（二）数量分组的组数和组距
1.组数由两个因素决定：
• 总体的全距R
• 组距(class width)
全距R = 最大标志值－最小标志值 组距 = 各组最大标志值（上限）－各组最
1.90m……… • 所谓重合只是形式上相重,实际上两组没重合,一般采用“含下
2、不重合式
指前一组的上限与后一组的下限，两值紧密相连而不相重 复。
一般用于离散型变量。 组距=下组下限－本组下限=本组上限－前组上限 例：人口普查时，按照家庭人口数分组：1-2，3-4，5-6，
7和7以上
组 中值