统计常见问题

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统计工作中常见的错误有哪些

统计工作中常见的错误有哪些

统计工作中常见的错误有哪些在当今数据驱动决策的时代,统计工作的重要性日益凸显。

然而,在实际的统计工作中,由于各种原因,常常会出现一些错误。

这些错误可能会导致数据分析结果的偏差,进而影响决策的科学性和准确性。

下面,我们就来探讨一下统计工作中常见的一些错误。

一、数据收集阶段的错误1、样本选择偏差在收集数据时,如果样本不具有代表性,就会导致样本选择偏差。

例如,在调查消费者对某产品的满意度时,如果只选择了经常购买该产品的消费者作为样本,而忽略了偶尔购买或从未购买的消费者,那么得出的结论就可能高估了产品的满意度。

2、数据缺失数据缺失是数据收集过程中常见的问题。

如果缺失的数据量较大或者缺失的数据不是随机分布的,就会对统计分析产生影响。

例如,在调查员工的收入情况时,如果很多高收入员工拒绝提供数据,那么统计结果就会低估员工的平均收入。

3、测量误差在收集数据时,由于测量工具不准确、测量方法不正确或者测量人员的主观因素等,可能会导致测量误差。

例如,在测量物体的长度时,如果尺子的刻度不准确,那么测量结果就会存在误差。

二、数据处理阶段的错误1、数据录入错误在将收集到的数据录入到计算机系统时,可能会出现录入错误。

例如,将数字“12”误录为“21”,或者将“男性”误录为“女性”等。

这些错误如果不及时发现和纠正,就会影响后续的数据分析。

2、数据重复计算在对数据进行汇总和计算时,如果不小心对某些数据进行了重复计算,就会导致结果的偏差。

例如,在计算销售额时,如果将同一笔交易计算了两次,那么销售额就会被高估。

3、数据转换错误在对数据进行转换和标准化处理时,如果方法不正确,就会导致数据的失真。

例如,在将不同单位的数据转换为统一单位时,如果转换系数错误,那么转换后的数据就会不准确。

三、数据分析阶段的错误1、选择错误的统计方法不同的统计问题需要选择不同的统计方法。

如果选择了不恰当的统计方法,就可能得出错误的结论。

例如,在分析两组数据的差异时,如果数据不满足正态分布,却使用了 t 检验,那么得出的结论就可能不可靠。

统计学学生常见提问

统计学学生常见提问

统计学学生常见提问
1. 什么是统计学?
2. 统计学有哪些主要领域?
3. 统计学主要用于解决什么样的问题?
4. 统计学的基本概念有哪些?
5. 统计学的常见数据类型有哪些?
6. 统计学中的参数估计是什么意思?
7. 统计学中的假设检验是什么意思?
8. 如何选择适当的统计分析方法?
9. 统计学中的概率是什么意思?
10. 如何理解统计学中的抽样方法?
11. 统计学中常用的描述统计方法有哪些?
12. 推断统计学中常用的方法有哪些?
13. 如何解读统计学中的置信区间?
14. 统计学中常见的数据可视化方法有哪些?
15. 统计学中的回归分析是什么意思?
16. 统计学中如何处理缺失数据?
17. 如何评估统计分析结果的准确性?
18. 统计学中的样本大小和效应大小有什么关系?
19. 统计学中如何设计有效的实验?
20. 统计学是否适用于所有类型的数据?。

浅议企业统计工作中存在的问题及其对策

浅议企业统计工作中存在的问题及其对策

浅议企业统计工作中存在的问题及其对策引言统计工作在企业中具有重要的作用,可以为企业提供准确的数据支持和决策依据。

然而,在实际工作中,我们经常会遇到一些统计工作方面的问题,这些问题可能会影响到企业的数据分析和决策过程。

因此,本文将从几个方面浅议企业统计工作中存在的问题,并提出相应的对策。

问题一:数据质量问题企业的统计工作离不开大量的数据,但数据的质量往往会影响统计工作的准确性和可靠性。

以下是一些常见的数据质量问题:1.数据缺失:数据缺失是常见的问题,可能是由于数据采集过程中的错误、遗漏或技术问题导致的。

对于部分缺失的数据,我们可以采用插补或替代的方法来处理;对于大量缺失的数据,可以考虑重新采集或寻找替代数据。

2.数据错误:数据错误可能由于人为录入错误、传输错误或数据源本身的问题导致。

在进行统计工作之前,应该充分审查和验证数据的准确性,避免错误的数据影响到后续的统计分析和决策过程。

3.数据重复:数据重复是指在数据集中存在重复的记录或变量,这可能会导致统计结果失真。

避免数据重复的方法包括去重处理、数据合并和建立数据管理规范等。

对策:建立健全的数据管理体系,包括数据采集、清洗、存储和验证等环节。

在统计工作前,应充分审查和验证数据的准确性,并采取相应的处理措施来应对数据质量问题。

问题二:统计方法选择问题在实际的统计工作中,我们经常会面临选择合适的统计方法的问题。

以下是几个常见的统计方法选择问题:1.非代表性样本:在进行统计分析时,样本的选择非常重要。

如果样本不具有代表性,将导致统计结果的偏差。

因此,我们在进行统计分析前应充分考虑样本的选择和调整。

2.统计方法不匹配:不同的统计问题需要选择不同的统计方法,如果选择错误的方法,将导致分析结果的错误或失真。

因此,我们需要对不同的统计方法有一定的了解,并根据具体问题选择合适的方法。

对策:建立合理的样本选择机制,确保样本具有代表性和有效性。

对于不同的统计问题,我们应该充分了解不同的统计方法,并根据具体的情况选择合适的方法。

统计工作现存的问题与改进策略

统计工作现存的问题与改进策略

统计工作现存的问题与改进策略统计工作是组织管理的重要环节,它对于决策制定、资源调配和效果评估等都起到至关重要的作用。

在实际工作中,统计工作也存在一些问题,如数据不准确、数据更新不及时、统计分析能力不足等,影响了统计工作的效率和准确性。

接下来,我将详细介绍统计工作现存的问题,并提出相应的改进策略。

数据不准确是目前统计工作常见的问题之一。

由于统计数据的收集涉及到多个环节和多个部门,数据的准确性容易受到人为因素的影响。

有时候,为了满足上级要求或夸大工作业绩,统计人员可能会故意夸大数据,导致统计结果失真。

由于统计数据的收集和整理工作量较大,一些统计人员也可能会存在工作疏忽或马虎的情况,进而导致数据不准确。

要解决数据不准确的问题,首先需要加强对统计人员的培训和管理。

通过加强对统计人员的业务培训,提升他们的数据处理能力和数据准确性意识,同时建立严格的管理机制,对统计人员的工作进行监督和评估。

还可以引入现代信息技术,借助自动化的数据采集和处理工具,减少人为因素对数据准确性的影响。

数据更新不及时也是统计工作中常见的问题之一。

由于数据收集、整理和发布的周期比较长,数据更新不及时会导致决策者无法及时获得最新的数据信息,从而影响决策的准确性和及时性。

为解决数据更新不及时的问题,可以考虑采用实时统计系统。

通过引入现代信息技术,搭建统计数据库和实时数据监测平台,实现数据的实时采集、传输和分析。

还需要加强对统计工作的组织和协调,明确数据更新的责任单位和责任人,确保数据及时更新。

统计分析能力不足也是当前统计工作的一个突出问题。

随着社会经济的高速发展,统计数据的数量和复杂度不断增加,对统计人员的统计分析能力提出了更高的要求。

在实际工作中,一些统计人员的统计分析能力还比较薄弱,不能很好地应对复杂的数据分析需求。

为提升统计人员的统计分析能力,可以通过多种途径进行培训和提升。

可以组织专题培训,邀请具有丰富经验和优秀能力的专家进行培训讲座,分享经验和方法。

统计分析常见问题与解决方法

统计分析常见问题与解决方法
选择合适的置信水平、考虑样本量大小、检查模型假设等
统计图表与可视化
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常见统计图表类型
柱状图(Bar Chart)
用于比较不同类别数据的大小,可直观展示各类别之间的差异。
折线图(Line Chart)
用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
散点图(Scatter Plot)
用于展示两个变量之间的关系,可判断变量间是否存在相关性。
探究自变量与因变量之间的线性 或非线性关系,建立回归模型进 行预测和解释
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方差分析与回归分 析应用
实验设计、市场调研、经济预测 等领域
置信区间与预测区间
置信区间概念
用于估计参数真值所在范围的区间,具有一定置信水平
预测区间概念
用于预测未来观测值所在范围的区间,具有一定置信水平
置信区间与预测区间计算方法及注意事项
提供灵活的编程接口和丰富的可视化效果,可实现复杂的数据可视化 需求。
数据清洗与预处理
在进行数据可视化前,需要对数据进行清洗和预处理,以保证数据的 准确性和可靠性。
图表解读与误区提示
准确理解图表信息
避免误导性图表
在解读图表时,需要注意图表的标题、坐 标轴标签、图例等关键信息,以确保准确 理解图表所表达的内容。
有些图表可能会通过调整坐标轴比例、使 用不恰当的颜色等方式误导读者,因此需 要保持警惕并具备批判性思维。
注意数据异常值
结合实际情境分析
异常值可能会对图表的整体趋势产生显著 影响,因此在解读图表时需要注意异常值 的处理方式和影响。
不同的数据集和情境可能需要使用不同的 图表类型和可视化方式,因此需要根据实 际情况进行分析和选择。
统计软件与应用
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解决统计学中的问题

解决统计学中的问题

解决统计学中的问题统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科,它在各个领域都扮演着重要的角色。

然而,统计学也存在一些常见的问题,包括样本偏倚、数据挖掘和误差分析等。

本文将重点探讨如何解决统计学中的这些问题,并提出相应的解决方案。

一、样本偏倚的解决方法样本偏倚是指在统计分析中,由于样本抽取不具有代表性,导致结果与总体存在明显差异的情况。

为了解决这一问题,我们可以采取以下措施:1. 随机抽样:通过随机抽样的方式,确保每个个体以相等的概率被选入样本,从而减小样本偏倚的可能性。

2. 多元回归分析:在样本存在较大偏倚的情况下,可以通过多元回归分析来修正样本偏倚。

该方法考虑了多个自变量对结果的影响,从而提高结果的准确性。

二、数据挖掘的问题及解决方案数据挖掘是从大量数据中发现模式和规律的过程,但在实践过程中,也会面临以下问题:1. 维度灾难:当特征维度过高时,会导致模型复杂度的急剧增加,从而降低预测准确性。

为解决这一问题,可以使用特征选择算法来筛选出最相关的特征。

2. 过拟合和欠拟合:数据挖掘模型往往要对训练数据和测试数据进行拟合,但过拟合和欠拟合是常见的问题。

针对过拟合问题,可以采用交叉验证等方法,选择合适的模型参数。

而针对欠拟合问题,可以考虑增加特征或采集更多的数据。

三、误差分析的解决策略误差分析是评估模型准确性的重要手段,但在实际应用中,也存在一些需要解决的问题:1. 模型选择:误差分析中,我们需要选择合适的模型来解决特定问题。

正确选择模型是关键,可以采用交叉验证和网格搜索等方法,从多个模型中选择最佳模型。

2. 模型评估:误差分析时,我们需要选择合适的评估指标来评估模型性能。

常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

根据具体问题选择合适的评估指标,避免评估误差导致的不准确性。

四、统计学中的问题解决流程为了更好地解决统计学中的问题,可以按照以下流程进行操作:1. 确定问题和目标:明确需要解决的问题和目标。

几种常见错综复杂的数据统计问题解析

几种常见错综复杂的数据统计问题解析

几种常见错综复杂的数据统计问题解析数据统计是数学中的一个重要分支,它涉及到对数据的收集、整理、分析和解释。

在实际生活中,我们经常会遇到各种各样的数据统计问题,有些问题看似简单,但实际上却存在着错综复杂的情况。

本文将针对几种常见的数据统计问题进行解析,帮助中学生和他们的父母更好地理解和解决这些问题。

一、平均数的陷阱平均数是最常用的数据统计指标之一,它能够反映一组数据的集中趋势。

然而,在计算平均数时,有时候会遇到一些陷阱。

例如,某班级有10个学生,其中9个学生的成绩都在80分左右,而另外一个学生的成绩非常低,只有20分。

如果我们简单地计算这10个学生的平均成绩,结果会是(9*80+20)/10=74分,这样的平均数并不能准确地反映出班级的整体水平。

解决这个问题的方法是引入中位数。

中位数是将一组数据按照大小排列后,位于中间位置的数值。

在上述例子中,中位数为80分,更能够准确地反映出班级的整体水平。

因此,在遇到类似的情况时,我们应该综合考虑平均数和中位数,以获得更准确的结果。

二、误差的影响在实际的数据统计中,我们往往会遇到一些误差。

误差可能来自于测量的不准确性、数据的缺失或者数据的采样方法等。

这些误差会对数据的分析和解释产生一定的影响。

举个例子,某个城市的人口统计数据显示,该城市的人口数量在过去10年中保持稳定增长,但实际上,由于数据的误差,这个增长可能被放大或者缩小。

如果我们没有意识到这个误差,就可能对城市的发展做出错误的判断。

因此,在进行数据统计时,我们应该注意误差的存在,并且采取相应的措施来减小误差的影响。

比如,我们可以增加样本的数量,使用更准确的测量方法,或者进行数据的多次采集和比对等。

三、样本的代表性问题在进行数据统计时,我们通常会从总体中抽取一部分样本进行分析。

然而,样本的代表性是一个非常重要的问题。

如果样本没有代表性,那么对样本的分析结果就不能准确地推广到整个总体。

举个例子,某个商品公司想要了解消费者对他们产品的满意度。

工作数据统计不准问题及整改措施

工作数据统计不准问题及整改措施

工作数据统计不准问题及整改措施在现代企业管理中,数据统计扮演着至关重要的角色,为管理层提供决策依据和业务分析。

然而,在实际操作中,工作数据统计不准确的问题却时有发生。

本文将探讨工作数据统计不准的问题原因,并提出相应的整改措施,以确保数据的准确性和可靠性。

一、问题原因分析工作数据统计不准确可能出现的原因有多种,下面列举了几个常见的问题原因。

1. 人为差错:人为的数据录入错误、计算错误或者数据填写前后错位等问题,可能导致统计结果的不准确。

2. 系统漏洞:企业采用的数据统计系统可能存在漏洞,包括数据录入规范不明确、系统计算方式错误或者系统内部的技术故障等。

3. 数据丢失:数据在传输、存储或备份过程中出现丢失,导致统计结果缺失或不准确。

4. 数据源不可靠:如果数据源本身存在问题,例如数据来源不一致、不准确或者不能追溯等,那么统计结果自然不可信。

二、整改措施为了解决工作数据统计不准的问题,以下是一些可行的整改措施,可以根据实际情况选择合适的措施来进行改进。

1. 建立规范的数据录入流程:制定统一的数据录入规范,严格按照规范进行数据录入,包括数据格式、单位、标准等要求。

同时加强对数据录入人员的培训,提高其对数据录入工作的重视度和准确性。

2. 引入自动化数据统计系统:采用现代化的数据统计系统,能够减少人为因素对数据统计结果的影响。

确保系统的稳定性和准确性,以及数据的完整性和可追溯性。

3. 加强数据存储与备份:采取多重备份措施,确保数据在传输和存储过程中不丢失。

同时定期检查备份数据的完整性和准确性,以防止数据丢失问题。

4. 建立数据质量监控机制:建立数据质量监控体系,定期对数据源进行抽样检查,确保数据源的可靠性。

监控指标包括数据的准确性、一致性和完整性等。

5. 强化内部沟通与协作:加强不同部门之间的沟通与协作,确保数据共享和共同理解。

对于数据统计过程中的问题,及时进行沟通,解决分歧和疑问,以提高数据统计的准确性和一致性。

统计报表常见问题

统计报表常见问题

统计报表常见问题一、统计报表校核未通过(一)1表与2表、3表、4表总数不一致1表A14栏“本年底实有数”与2表、3表、4表统计的总数不一致。

以2表为例,如图3.1.1-1所示:3.1.1-1 1表A14栏“本年底实有数”与2表总数不一致1表A14栏“本年底实有数”与2表的“总计”结果不相等,这很可能是由于党员的工作岗位信息维护失误导致的。

2表是按照党员的工作岗位信息来统计党员的总数,若出现以下三种情况则会造成2表少统计:1.没有维护党员的工作岗位信息;2.工作岗位信息的开始日期在统计报告期截止日期以后;3.工作岗位信息在统计报告期开始日期前已截止。

出现这种问题,首先要确认2表缺少的是哪些人。

这里我们使用基层版中的【数据反查对照】(【统计报表】--【录改/直统】--【数据反查对照】)功能查找出没被统计的党员。

如图3.1.1-2所示:3.1.1-2 使用数据反查找出少统党员找到2表少统的党员(测试1、测试2)后,进入基层版【管理系统】-【日常管理】模块,以人员列表的模式找到少统党员,双击进入其党员卡片,查看他们的单位职务或职业信息。

如图3.1.1-3、3.1.1-4所示:3.1.1-3没有维护党员的工作岗位信息3.1.1-4工作岗位信息的开始日期在统计报告期截止日期以后找到工作岗位信息模块,将工作岗位信息重新维护正确后再进行直统即可。

如果2表、3表、4表分别和5表、6表的校核未通过,也很有可能是因为工作岗位信息维护失误造成的。

(二)2表、4表与14表校核未通过以2表为例,2表是党员基本情况表,统计的是实有党员数。

14表是发展党员情况(一)表,发展党员情况的统计原则是“在哪发展在哪统计”。

比如某支部在2010年发展一个党员,发展后又在2010年转出了组织关系,此时在2010年的报告期下,2表不会统计该党员,但14表会统计。

如图3.1.2-1所示:3.1.2-1 2表与14表校核未通过可以看到,14表比2表多统计了一个人,通过数据反查对照可以看到是少统了哪个人。

关于卫生统计数据质量存在的常见问题及改进意见

关于卫生统计数据质量存在的常见问题及改进意见

关于卫生统计数据质量存在的常见问题及改进意见随着卫生事业的不断发展,统计数据在监测和评估卫生工作的过程中起着至关重要的作用。

卫生统计数据质量存在一些常见问题,这些问题可能影响卫生政策的制定和执行,也可能对卫生工作的评估产生负面影响。

为提高卫生统计数据的质量,我们需要认真分析存在的问题,并提出切实可行的改进意见。

一、常见问题1. 数据来源不够准确:卫生统计数据通常来自医疗机构、卫生监测点和居民健康档案等。

在实际采集过程中,存在着数据采集不全、填报错误以及虚假报告等问题,导致统计数据来源不够准确。

2. 数据报送及时性欠佳:及时性是卫生统计数据质量的重要指标之一。

但是在实际操作中,一些医疗机构和卫生监测点未能按时报送数据,造成统计数据的延迟和缺失。

3. 数据一致性差:由于采集渠道的不同和采集标准的差异,统计数据的一致性也存在问题。

同一疾病的报告标准可能各不相同,导致了同类数据的一致性差。

4. 数据分析和利用不够充分:收集了大量的统计数据,却未能进行深入的分析和充分的利用,导致数据的实际价值得不到充分的发挥。

二、改进意见1. 完善数据采集和报送流程:建立健全的数据采集和报送流程,加强对医疗机构和卫生监测点的管理和监督,确保数据的准确性和及时性。

2. 提高数据采集者的专业水平:加强对数据采集者的培训和指导,提高其数据采集和报送的专业水平,减少填报错误和虚假报告。

3. 统一数据报告标准:建立统一的数据报告标准,明确各项统计指标的定义和统计口径,提高数据的一致性和可比性。

4. 强化数据分析和利用:建立健全的数据分析机制,加强对统计数据的分析和利用,提高数据的实际价值。

加强对数据的挖掘和应用,为卫生决策提供科学依据。

5. 加强信息化建设:推动卫生信息化建设,加强对卫生统计数据的数字化、信息化管理,提高数据的质量和可靠性。

7. 加强社会监督:倡导社会各界对卫生统计数据的监督和参与,加强对卫生统计数据的透明度和公开度。

关于卫生统计数据质量存在的常见问题及改进意见

关于卫生统计数据质量存在的常见问题及改进意见

关于卫生统计数据质量存在的常见问题及改进意见随着社会发展和经济增长,卫生统计数据在我们日常生活中扮演着越来越重要的角色。

它们对于政府决策、医疗资源分配、卫生政策指导等方面都起着关键作用。

卫生统计数据质量存在着一些常见问题,这些问题严重影响了数据的有效性和可靠性。

本文将重点讨论卫生统计数据质量存在的常见问题,并提出一些改进意见。

一、常见问题1. 数据不完整:卫生统计数据在收集和整理过程中,往往因为种种原因导致数据不完整。

部分地区或机构未能全面统计或报告数据,造成统计结果的失真。

2. 数据不准确:卫生统计数据可能存在错误的数据录入、统计口径不一致、统计方法不合理等问题,导致数据的准确性受到影响。

3. 数据不一致:不同来源的卫生统计数据可能存在不一致的情况,例如同一指标在不同统计年度的数据发生了较大的波动,这种情况使得数据的比较和分析变得困难。

4. 数据不可靠:部分卫生统计数据可能由于抽样误差、调查手段不当等原因而导致数据的可靠性受到质疑。

5. 数据滞后:一些卫生统计数据更新速度慢,滞后性较强,不能及时提供最新的数据支持。

以上问题的存在,给卫生统计数据的应用带来了一系列的问题和困难,影响了政府决策和卫生管理工作的开展。

二、改进意见1. 完善数据收集和监管制度:加强对卫生统计数据的收集和监管制度建设,明确数据来源、数据报送程序、数据录入审核流程等内容,建立健全的数据收集和管理制度,确保数据的可追溯和可信度。

2. 加强数据质量管理:建立完善的数据质量管理体系,包括数据质量评估、错误数据修正、异常数据监测等环节,通过严格的数据检查和核实,及时发现和纠正数据质量问题。

3. 统一数据标准和口径:针对卫生统计数据的口径、标准、统计时间等方面进行统一规范,消除不同数据来源和不同统计单位之间的数据差异,以提高数据的准确性和一致性。

4. 提高数据采集技术水平:引入先进的数据采集技术和设备,提高数据的准确性和完整性,例如利用信息化技术进行数据采集和管理,提高统计数据的效率和质量。

统计问题常见典型考题赏析

统计问题常见典型考题赏析

ʏ张文伟赵昆统计是高中数学的重要内容,在日常生活中有着广泛的应用, 新课标 下的高考,统计是重点考查的内容之一㊂下面就统计问题的常见典型考题进行举例展示,意在 抛砖引玉 ㊂题型一:简单随机抽样简单随机抽样需满足四点:抽取的个体数有限;逐个抽取;不放回抽取;等可能抽样㊂简单随机抽样常用抽签法(适用于总体的个数较少的情况)和随机数法(适用于总体的个数较多的情况)㊂提醒:简单随机抽样是指不放回抽取㊂例1下列抽样方法是简单随机抽样的是()㊂A.将500个零件逐个做质量检验B.课上,李老师在全班45名学生中点名表扬了3名发言积极的C.老师要求学生从实数集中逐个抽取10个分析奇偶性D.某运动员从8条跑道中随机抽取一条跑道试跑解:选项A是普查㊂对于B,老师表扬的是发言积极的,对每一个个体而言,不具备 等可能性 ㊂对于C,总体容量是无限的㊂应选D㊂跟踪训练1:下列问题中最适合用简单随机抽样方法的是()㊂A.某学校有学生1320人,卫生部门为了解学生身体发育情况,准备从中抽取一个容量为300的样本B.为了准备省政协会议,某政协委员计划从1135个村庄中抽取50个进行收入调查C.从全班30名学生中,任意选取5名进行家访D.为了解某地区癌症的发病情况,从该地区的5000人中抽取200人进行统计提示:A中不同年级的学生身体发育情况差别较大㊂B,D中的总体容量较大㊂C中的总体容量较小,适宜用简单随机抽样㊂应选C㊂题型二:抽签法与随机数法抽签法抽取样本应注意的问题:编号时,如果已有编号(如学号㊁标号等)可不必重新编号;号签要求大小㊁形状完全相同;号签要充分搅拌;抽取号签时要逐一㊁不放回抽取㊂随机数法应注意的问题:当总体容量较大,样本容量不大时,可用随机数法抽取样本;为了方便,在编号时最好统一编号的位数;掌握利用信息技术产生随机数的方法和规则㊂例2明德中学从40名学生中选1名学生作为男篮啦啦队成员,采用下面两种方法选取㊂方法一:将40名学生按1~40进行编号,相应制作1~40的40个号签,把这40个号签放在一个暗箱中搅拌均匀,最后随机地从中抽取1个号签,与这个号签号码一致的学生幸运入选㊂方法二:将39个白球与1个红球混合放在一个暗箱中搅匀,让40名学生逐一从中摸取1个球,摸到红球的学生成为啦啦队成员㊂试问这两种方法是否都是抽签法㊂为什么解:抽签法抽样时,总体中的N个个体编号各不相同,由此可知方法一是抽签法㊂因为抽签法要求所有的编号互不相同,而方法二中39个白球无法相互区分,所以方法二不是抽签法㊂这两种方法的相同之处是每个学生被选中的机会都相等㊂跟踪训练2:某省模拟考试共有53.3万名考生报名参加㊂为了估计他们的数学平均成绩,从中逐个抽取2000名考生的数学成绩作为样本进行统计分析㊂请回答以下问题㊂(1)本题中,总体㊁样本㊁样本容量各指什么?(2)本题中采用的抽样方法是简单随机抽样吗?如果是,请写出操作步骤㊂(3)假定考生甲参加了这次考试,那么他被选中的可能性有多大提示:(1)总体是指在模拟考试中,全省53.3万名考生的数学成绩㊂样本是指被抽取的2000名考生的数学成绩㊂样本容量是2000㊂(2)采用的抽样方法是简单随机抽样㊂由于总体容量与样本容量都较大,所以应采用随机数法㊂操作如下:①以全省考生的准考证号按由小到大的顺序重新编号为1,2,3, ,533000;②用计算机随机生成一个6位随机数;③如果这个6位数在1~533000范围内,就代表对应编号的学生被抽中,如果编号有重复就剔除编号并重新产生随机数,直到产生的不同编号个数等于2000㊂(3)甲被选中的可能性为2000533000=2533㊂题型三:获取数据的途径获取数据的基本途径:观察㊁查询㊁调查㊁试验㊂根据调查问题的特点,设计抽样调查的不同方案应遵循的原则:一要考虑如何保证调查内容的真实性;二要考虑如何合理地获取样本,以确保其典型性㊁代表性㊂例3下列数据是通过试验获取的是()㊂A.2021年济宁市的降雨量B.2021年全国新生儿人口数量C.某学校高一年级同学的数学测试成绩D.某种特效中成药的配方解:某种特效中成药的配方的数据是通过试验获得㊂应选D㊂跟踪训练3:下列调查所抽取的样本具有代表性的是()㊂A.利用某地七月份的日平均最高气温值估计该地全年的日平均最高气温B.在农村调查市民的平均寿命C.利用一块试验水稻田的产量估计水稻的实际产量D.为了解一批洗衣粉的质量情况,从仓库中任意抽取100袋进行检验提示:A中,某地七月份的日平均最高气温值不能代表全年的日平均最高气温㊂B 中,在农村调查得到的平均寿命不能代表市民的平均寿命㊂C中,试验田的产量与水稻的实际产量相差可能较大㊂只有D正确㊂应选D㊂题型四:分层随机抽样的应用分层随机抽样的特点:适用于总体由差异明显的几部分组成的情况;充分地反映了总体的情况;等概率抽样,每个个体被抽到的概率都相等㊂分层随机抽样中按比例分配计算时,用到的两个关系式:样本量n总体的个数N=该层抽取的个体数该层的个体数;总体中某两层的个体数之比等于样本中这两层抽取的个体数之比㊂在分层随机抽样中,如果第一层的样本量为m,平均值为x;第二层的样本量为n,平均值为y,则样本的平均值为m x+n ym+n㊂例4某学校为了调查高一年级学生的体育锻炼情况,从甲㊁乙㊁丙3个班中,按分层随机抽样的方法获得了部分学生一周的锻炼时间(单位:h),数据如表1所示㊂表1甲66.577.58乙6789101112丙34.567.5910.51213.5(1)求三个班中学生人数之比㊂(2)估计这个学校高一的学生中,一周的锻炼时间超过10h的百分比㊂(3)估计这个学校高一年级学生一周的平均锻炼时间㊂解:(1)由表1可知,甲班5人,乙班7人,丙班8人,故三个班学生人数之比为5ʒ7ʒ8㊂(2)由表1可知,抽取的20名学生中,一周的锻炼时间超过10h的有5人,故一周的锻炼时间超过10h的百分比为520=25%㊂(3)从甲班抽取的5名学生的总时间为6+6.5+7+7.5+8=35,从乙班抽取的7名学生的总时间为6+7+8+9+10+11+12=63,从丙班抽取的8名学生的总时间为3+4.5+6+7.5+9+10.5+12+13.5=66,则35+63+665+7+8=16420=8.2㊂故这个学校高一年级学生一周的平均锻炼时间为8.2h㊂跟踪训练4:一个单位有职工500人,其中不到35岁的有125人,35岁至49岁的有280人,50岁及50岁以上的有95人㊂为了解这个单位职工与身体状态有关的某项指标,要从中抽取100名职工作为样本,职工年龄与这项指标有关,应该怎样抽取?提示:由题意知,该抽样为比例分配的分层随机抽样,抽取步骤如下:①按年龄将500名职工分成3层,不到35岁的职工;35岁至49岁的职工;50岁及50岁以上的职工㊂②确定每层抽取个体的个数,抽样比为100500=15,在不到35岁的职工中抽取的人数为125ˑ15=25;在35岁至49岁的职工中抽取的人数为280ˑ15=56;在50岁及50岁以上的职工中抽取的人数为95ˑ15=19㊂③在各层按随机数法抽取样本㊂④汇总每层抽样,组成样本㊂题型五:百分位数求百分位数的注意点:一定要将数据按照从小到大的顺序排列;一定要确定i =n ˑp %的结果是否为整数㊂例5 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10的25%分位数为,75%分位数为,90%分位数为㊂解:因为数据个数为10,而且10ˑ25%=2.5,10ˑ75%=7.5,10ˑ90%=9,所以该组数据的25%分位数为x 3=3,75%分位数为x 8=8,90%分位数为x 9+x 102=9+102=9.5㊂跟踪训练5:某经销商从外地一水殖厂购进一批小龙虾,并随机抽取40只进行统计,按重量分类统计结果如图1所示㊂图1(1)估计这批小龙虾质量的第10百分位数与第90百分位数㊂(2)该经销商将这批小龙虾分成三个等级,如表2所示㊂表2等级三等品二等品一等品重量/g[5,25)[25,45)[45,55] 试估计这批小龙虾划为几等品比较合理㊂提示:(1)因为40ˑ10%=4,所以第10百分位数为第4项与第5项的平均数,在[5,15)范围内约为5+152=10㊂因为40ˑ90%=36,所以第90百分位数为第36项与第37项的平均数,在[35,55]范围内,约为35+552=45㊂故估计这批小龙虾重量的第10百分位数为10,第90百分位数为45㊂(2)由(1)知,这批小龙虾重量集中在[10,45]范围内,所以划为二等品比较合理㊂题型六:频率分布直方图的应用在频率分布直方图中,各个小长方形的面积等于各组的频率,各组频数之和等于样本容量,频率之和为1;频率组距ˑ组距=频率;频数样本容量=频率,即样本容量ˑ频率=频数㊂由频率分布直方图求百分位数的方法:频率分布直方图中小长方形的面积,就是数据落在该组的频率;设出第p 百分位数,根据其意义列出方程即可求解㊂例6 某高校对2021年该校强基计划招生的数据又做了新的研究,从考试成绩中随机抽取100名学生的笔试成绩,按成绩分组,得到的频率分布表,如表3所示㊂表3组号分组频数频率第1组[160,165)50.05第2组[165,170)①0.35第3组[170,175)30②第4组[175,180)200.2第5组[180,185]100.1合计1001 请求出频率分布表中①②处应填写的数据,并画出频率分布直方图㊂解:由题意可知,第2组的频数为0.35ˑ100=35,第3组的频率为30100=0.3,则①处填35,②处填0.3㊂画出的频率分布直方图,如图2所示㊂图2跟踪训练6:某大学艺术专业400名学生参加某次测评,根据男女学生人数比例,使用分层随机抽样的方法从中随机抽取了100名学生,记录他们的分数,将数据分成7组:[20,30),[30,40), ,[80,90],并整理得到的频率分布直方图,如图3所示㊂图3(1)估计总体400名学生中分数小于70的人数㊂(2)已知样本中分数小于40的学生有5人,试估计总体中分数在区间[40,50)内的人数㊂(3)根据该大学规定,把15%的学生划定为不及格,利用(2)中的数据,确定本次测试的及格分数线,低于及格分数线的学生需要补考㊂提示:(1)由频率分布直方图可知,样本中分数不小于70的频率为(0.02+0.04)ˑ10=0.6,所以样本中分数小于70的频率为1-0.6=0.4,所以估计总体400名学生中分数小于70的人数为400ˑ0.4=160㊂(2)由题意知,样本中分数不小于50的频率为(0.01+0.02+0.04+0.02)ˑ10=0.9,分数在区间[40,50)内的人数为100-100ˑ0.9-5=5,所以估计总体中分数在区间[40,50)内的人数为400ˑ5100=20㊂(3)设分数的第15百分位数为x ㊂分数小于50的频率为1-(0.01+0.02+0.04+0.02)ˑ10=0.1,分数小于60的频率为0.1+0.1=0.2,所以x ɪ[50,60),所以0.1+(x -50)ˑ0.01=0.15,解得x =55,即本次考试的及格分数线为55分㊂题型七:众数㊁中位数㊁平均数的计算与应用众数㊁中位数㊁平均数的计算方法与意义:样本的众数㊁中位数和平均数常用来表示样本数据的 中心值 ,众数和中位数可以将数据排序后计算㊁不受少数几个极端值的影响,但只能表达样本数据中的少量信息;平均数一般利用公式计算,代表了数据更多的信息,但受样本中每个数据的影响,越极端的数据对平均数的影响也越大㊂例7 如果5个数x 1,x 2,x 3,x 4,x 5的平均数是7,那么x 1+1,x 2+1,x 3+1,x 4+1,x 5+1这5个数的平均数是㊂解:依题意得x 1+x 2+ +x 5=35,所以(x 1+1)+(x 2+1)+ +(x 5+1)=40,故所求平均数为405=8㊂跟踪训练7:某小区广场上有甲㊁乙两群市民正在进行晨练,两群市民的年龄(单位:岁)如下㊂甲群:13,13,14,15,15,15,15,16,17,17㊂乙群:54,3,4,4,5,5,6,6,6,57㊂(1)甲群市民年龄的平均数㊁中位数和众数各是多少岁?其中哪个统计量能较好地反映甲群市民的年龄特征?(2)乙群市民年龄的平均数㊁中位数和众数各是多少岁?其中哪个统计量能较好地反映乙群市民的年龄特征提示:(1)甲群市民年龄的平均数为13+13+14+15+15+15+15+16+17+1710=15(岁),中位数为15岁,众数为15岁㊂由于平均数㊁中位数和众数相等,因此它们都能较好地反映甲群市民的年龄特征㊂(2)乙群市民年龄的平均数为54+3+4+4+5+5+6+6+6+5710=15(岁),中位数为5.5岁,众数为6岁㊂由于乙群市民大多数是儿童,所以中位数和众数能较好地反映乙群市民的年龄特征,而平均数的可靠性较差㊂题型八:总体集中趋势的估计在频率分布直方图中,最高小长方形底边中点的横坐标称为众数;把频率分布直方图划分为左右两个面积相等的部分的分界线与x轴交点的横坐标称为中位数;平均数是频率分布直方图的 重心 ,它等于频率分布直方图中每个小长方形的面积乘以小长方形底边中点的横坐标之和㊂例8某地遭遇严重干旱,乡政府计划向上级申请支援,为上报需水量,乡长事先抽样调查了100户村民的月均用水量,得到这100户村民月均用水量的频率分布表如表4所示(月均用水量的单位:t)㊂表4用水量分组频数频率[0.5,2.5)12[2.5,4.5)[4.5,6.5)40[6.5,8.5)0.18[8.5,10.5]6合计1001(1)请完成该频率分布表㊂(2)估计样本的中位数是多少㊂(3)已知上级将按每户月均用水量向该乡调水,若该乡共有1200户,请估计上级支援该乡的月调水量是多少吨?解:(1)完成的频率分布表,如表5所示㊂表5用水量分组频数频率[0.5,2.5)120.12[2.5,4.5)240.24[4.5,6.5)400.4[6.5,8.5)180.18[8.5,10.5]60.06合计1001(2)设中位数为x㊂因为月均用水量在[0.5,4.5)内的频率是0.12+0.24=0.36,月均用水量在[0.5,6.5)内的频率是0.12+ 0.24+0.4=0.76,所以xɪ[4.5,6.5),则(x-4.5)ˑ0.2=0.5-0.36,解得x=5.2,所以中位数是5.2㊂(3)估计该乡每户月均用水量为1.5ˑ0.12+3.5ˑ0.24+5.5ˑ0.4+7.5ˑ0.18+ 9.5ˑ0.06=5.14㊂因为5.14ˑ1200=6168,所以上级支援该乡的月调水量是6168t㊂跟踪训练8:某校从参加高一年级期末测试的学生中抽出80名学生,其数学成绩(均为整数)的频率分布直方图如图4所示㊂图4则这次测试数学成绩的众数㊁中位数㊁平均分分别为㊂提示:由图知众数为70+802=75㊂设中位数为x㊂前三个矩形面积之和为0.4,第4个矩形面积为0.3,且0.3+0.4> 0.5,因此中位数位于第4个矩形内㊂因为0.5-0.4=0.03(x-70),所以xʈ73.3㊂由平均数的定义得这次数学成绩的平均分为72分(计算过程略)㊂作者单位:河南省开封高中(责任编辑郭正华)。

企业统计工作中常见问题及解决方案

企业统计工作中常见问题及解决方案

企业统计工作中常见问题及解决方案企业在进行统计工作时,常常会遇到各种各样的问题。

这些问题可能会影响到企业的运营和发展。

为了解决这些问题,企业需要采取一些措施和方法,从而提升统计工作的有效性和可靠性。

下面,本文将为大家介绍一些企业统计工作中常见的问题及解决方案。

一、数据质量问题数据质量问题是企业统计工作中最为普遍的问题之一。

这些问题可能包括数据不准确、数据缺失、数据重复等问题。

这些问题可能会导致统计结果出现偏差,进而影响企业的决策。

企业可以采取一些方法来提升数据质量。

首先,企业需建立完善的数据质量管理制度,并对数据进行有效分类、归档和备份,以便于后期的审计和检查。

其次,企业需要加强对数据的收集和整理工作,以确保数据的真实性和完整性。

例如,可以采用数据清洗和数据验证等方法,排除掉不符合要求的数据。

此外,企业还需持续地对数据质量进行监控和改善,及时发现问题并加以解决。

二、人力资源问题在进行统计工作时,企业需要具备一定的人力资源,从而保证工作的顺利进行。

问题在于,很多企业在招聘和培养统计人才方面存在一定的困难。

这可能会导致企业的统计工作能力不足,无法满足业务需求。

为了解决人力资源问题,企业可以采取多种方法。

首先,企业可以加强对员工的培训和提升,帮助他们掌握相关技能和知识。

其次,企业可以与专业机构或高校合作,引入更多的优秀人才。

此外,企业还可以考虑使用辅助性工具或软件,以减轻工作压力和负担。

三、工作流程问题一个良好的统计工作流程,对于提升工作效率和减少错误非常重要。

然而,企业在进行统计工作时,常常会遇到多个工作流程之间的协调问题。

例如,在数据收集和分析过程中,不同团队之间可能出现信息传递不畅、数据错误传递等问题。

为了解决工作流程问题,企业可以采取一些协调手段。

首先,企业可以建立完善的工作流程管理制度,包括工作流程规范和标准操作流程等。

其次,企业可以加强沟通和协作,采用更为灵活和高效的工作方式,确保不同团队之间能够进行无缝对接和合作配合。

五年级奥数统计问题

五年级奥数统计问题

五年级奥数统计问题统计问题在奥数竞赛中是一类常见的题型,要求学生根据所给的数据进行分析和计算。

以下是一些五年级奥数中可能出现的统计问题。

1. 喜好颜色统计题目:小明问了他的同学们他们最喜欢的颜色是什么,他收集了以下数据:请帮助小明回答以下问题:- 有多少学生参与了调查?- 每种颜色最受欢迎的都有几个学生喜欢?解答:- 参与调查的学生总共有8个。

- 每种颜色的喜欢人数如下:- 红色:2个学生- 绿色:3个学生- 蓝色:2个学生- 黄色:1个学生2. 水果消费统计题目:某天学校的500名学生在食堂买水果的情况如下:- 100名学生选择了苹果- 200名学生选择了香蕉- 150名学生选择了橙子- 剩下的学生选择了其他水果请帮助回答以下问题:- 选择苹果的学生占总人数的百分比是多少?- 选择橙子的学生占总人数的百分比是多少?解答:- 选择苹果的学生占总人数的百分比为20%。

(100/500 * 100% = 20%)- 选择橙子的学生占总人数的百分比为30%。

(150/500 * 100% = 30%)3. 人数变化统计题目:一周内,某儿童乐园的游客数量如下:周一:200人周二:180人周三:220人周四:210人周五:190人请回答以下问题:- 这一周的平均每天游客数量是多少?- 游客数量变化最大的是哪一天?解答:- 这一周的平均每天游客数量为200人。

((200+180+220+210+190)/5 = 200)- 游客数量变化最大的是周三,变化量为20人。

企业统计工作中的问题及对策

企业统计工作中的问题及对策

企业统计工作中的问题及对策企业统计工作中面临的问题多种多样,需要针对不同情况采取不同的对策。

以下是一些常见的问题及对策。

问题一:数据质量问题数据质量低下是企业统计工作的一个常见问题。

数据质量不高会导致统计分析的结果不准确,给企业决策带来困扰。

对策一:建立数据质量管理制度企业应该建立一套全面的数据质量管理制度,包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析等各个环节的规范和流程。

建立数据质量监控机制,及时发现数据质量问题并进行处理。

对策二:加强数据采集和整理过程企业应该加强数据采集工作,确保数据源的准确性和完整性。

在数据整理过程中要进行有效的验证和筛选,将错误或异常数据进行排查和修正。

问题二:统计方法选择问题企业在进行统计分析时,常常面临统计方法选择的问题。

不同的统计方法适用于不同的情况,选择不当会影响结果的准确性。

对策一:进行统计方法培训和学习企业可以组织相关人员参加统计方法培训和学习,提高他们对统计方法的理解和运用能力。

建立相关的统计方法手册和指南,供人员参考和查询。

对策二:请专业人员进行咨询和指导企业可以请专业的统计人员或统计咨询机构进行咨询和指导,根据具体情况提供合适的统计方法建议。

这样可以避免盲目选择统计方法而导致分析结果不准确的问题。

问题三:信息安全问题在企业统计工作中,信息安全问题也是一个关键的挑战。

统计分析所涉及的数据可能包含敏感信息,一旦泄露或被恶意使用,将对企业造成严重的损失。

对策一:加强信息安全管理企业应该建立完善的信息安全管理制度,规范信息的收集、存储和传输流程。

要加强对信息系统的安全防护,如加密、权限控制、备份等措施,以确保信息的安全性。

对策二:提高员工信息安全意识企业应该加强对员工的信息安全教育,提高他们的信息安全意识。

员工要时刻注意个人信息的保护,妥善处理敏感信息,避免信息泄露的风险。

问题四:统计结果有效性问题有时企业在进行统计分析后,得到的结果可能并不准确,无法支持决策。

企业统计工作中的问题及对策

企业统计工作中的问题及对策

企业统计工作中的问题及对策企业统计工作是企业运营中至关重要的一环,通过对业务数据进行统计和分析,帮助企业领导层了解企业的运营状况和发展趋势,为企业的决策提供科学依据。

在实际的统计工作中,也会出现一些问题,阻碍统计工作的开展和统计数据的准确性,那么这些问题应该如何应对呢?下面就一起来看一下企业统计工作中常见的问题及对策。

问题一:数据来源不清晰在企业的统计工作中,数据的来源是至关重要的,如果数据来源不清晰,就会导致统计数据的准确性受到影响。

这种情况一般出现在不同部门之间数据共享不畅、数据管理不规范等情况下。

如何解决这个问题呢?企业需要建立完善的数据信息管理系统,明确各部门的数据来源和数据采集方式,确保数据的准确性和及时性;加强跨部门协作和信息共享,建立数据共享平台,定期进行数据对账和核查,保证数据的一致性和准确性。

问题二:数据分析方法不当企业统计工作的目的是为了通过数据分析得出有价值的结论,指导企业的发展和决策。

如果数据分析方法不当,就会导致结论的不准确,影响企业的决策效果。

对于这个问题,企业可以通过加强数据分析人员的培训和学习,提高他们的数据分析能力和水平,掌握合理的数据分析方法和工具,确保数据分析的准确性和科学性;也可以引入专业的数据分析软件或团队,使用先进的数据分析工具和技术,提高数据分析的效率和准确性。

问题三:数据安全风险在进行企业统计工作的过程中,数据安全风险是一个不容忽视的问题,一旦数据泄露或丢失,将会给企业带来巨大的损失。

面对这个问题,企业需要建立完善的数据安全管理制度,健全数据备份和恢复机制,保护数据的安全和完整性;同时加强对员工的数据安全意识培训,严格控制数据权限和访问权限,减少数据泄露的风险。

问题四:数据质量低企业统计工作的另一个常见问题就是数据质量低,即数据的准确性、完整性和一致性受到影响。

这可能是由于数据采集过程中存在错误或遗漏,也可能是由于数据处理过程中出现了问题。

为了解决这个问题,企业可以加强对数据采集和录入过程的管理,建立数据质量监控机制,及时发现和纠正数据质量问题;也可以引入数据质量管理工具和方法,对数据进行质量评估和清洗,提高数据的质量和准确性。

企业统计工作中存在的问题与应对

企业统计工作中存在的问题与应对

企业统计工作中存在的问题与应对【摘要】企业统计工作是企业运营和决策的重要依据,但在实际操作中常常面临一系列问题。

数据收集不完整导致统计结果不准确,数据统计过程中可能存在人为篡改,统计方法不当导致结果误差增大,数据分析能力不足影响统计结果的解读,统计数据保密性不足存在泄露风险。

为解决这些问题,应加强数据收集过程的管理和监督,建立完善的数据审核机制,加强统计方法培训和规范,提升员工数据分析能力,加强数据保密措施。

只有全面提升企业统计工作的质量,才能更好地指导企业发展和决策过程,确保统计数据的准确性和实用性。

【关键词】企业统计工作、数据收集、统计结果、人为篡改、统计方法、数据分析能力、数据保密性、管理、监督、数据审核机制、统计方法培训、数据分析能力、数据保密措施。

1. 引言1.1 背景介绍在企业统计工作中,数据的准确性和可靠性对于决策和规划至关重要。

在实际操作中,经常会出现数据收集、统计和分析中存在着一系列问题和挑战。

这些问题不仅影响着企业统计工作的结果准确性,还可能导致企业内部管理和发展的不确定性。

加强对企业统计工作中存在的问题的认识,并采取相应的对策和措施是非常必要的。

一方面,数据收集不完整可能导致统计结果的不准确性,影响企业对市场及竞争对手的分析和判断。

数据统计过程中可能存在人为篡改行为,使得统计结果失去客观性和可靠性。

统计方法不当使用也会导致结果误差增大,进而影响企业的决策和发展方向。

企业在进行统计工作时面临着诸多挑战和问题,如何有效地解决这些问题,提高统计数据的准确性和可靠性,成为当前企业管理者需要重点关注和处理的课题。

部分将就企业统计工作中存在的问题进行深入探讨,并尝试提出相应的解决方案。

1.2 问题提出在企业统计工作中,虽然数据统计和分析在决策制定中起着重要作用,但是也存在着一些问题和挑战。

这些问题可能会影响统计结果的准确性和可靠性,进而影响企业的发展方向和决策效果。

数据收集不完整可能导致统计结果不准确。

建筑业统计常见问题及工作建议

建筑业统计常见问题及工作建议

建筑业统计常见问题及工作建议建筑业作为一个庞大的行业,其统计工作对于行业发展、政策制定以及市场分析具有重要意义。

然而,在实际的统计工作中,往往会遇到一些常见问题,这些问题不仅影响了统计数据的准确性和可靠性,也制约了统计工作的进一步发展。

本文将对建筑业统计中常见的问题进行分析,并提出相应的工作建议。

一、常见问题1.数据来源不准确:建筑业统计涉及的数据种类繁多,包括工程数量、工程造价、施工进度等。

在实际统计中,由于数据来源的多样性和复杂性,往往存在数据不准确、不全面的问题。

例如,一些企业为了自身利益,可能会故意隐瞒或夸大数据,导致统计数据失真。

2.统计口径不一致:由于建筑业涉及多个领域和部门,不同部门和地区在统计口径上可能存在差异。

这种差异会导致统计数据的可比性和可信度降低,给行业分析和政策制定带来困难。

3.统计方法不科学:统计方法的科学性和合理性对于数据的准确性和可靠性至关重要。

然而,在实际的统计工作中,往往存在统计方法不科学、不合理的问题。

例如,一些统计人员可能缺乏专业知识,采用错误的统计方法或模型,导致数据失真或偏差。

4.数据更新不及时:建筑业是一个快速发展的行业,数据的变化和更新非常迅速。

然而,在实际的统计工作中,往往存在数据更新不及时的问题。

这会导致统计数据无法反映行业的最新动态和发展趋势,降低了统计数据的价值和应用效果。

二、工作建议1.加强数据源管理:为了解决数据不准确、不全面的问题,需要加强对数据源的管理。

一方面,要加强对企业报送数据的审核和监督,确保数据的真实性和完整性;另一方面,要拓展数据来源渠道,充分利用政府部门、行业协会、研究机构等多方面的数据资源,提高统计数据的全面性和准确性。

2.统一统计口径:为了解决统计口径不一致的问题,需要制定统一的统计口径和标准。

这需要政府部门、行业协会等相关部门加强协调和沟通,共同制定行业标准和规范,确保不同部门和地区在统计口径上的一致性。

同时,要加强对企业和统计人员的培训和指导,提高他们的统计意识和能力。

统计常见问题

统计常见问题

1•描述次数分配表的编制过程。

答:分为两个步骤:⑴按照统计研究的目的,将数据按分组标准进行分组。

① 按品质标志进行分组时,可将每一个具体的表现分为一组,或几个表现合并成一个组,这取决于分组的粗细。

② 按数量标志进行分组时,可分为单项式分组和组距式分组。

单项式分组将每一个变量作为一个组,组距式分组将变量的取值范围(区间)作为一个组。

统计分组应遵循不重不漏原则。

⑵将数据分配到各个组,统计各组的次数,编制次数分配表。

2•解释洛伦茨曲线及其用途。

答:洛伦茨曲线是20世纪初美国经济学家、统计学家洛伦茨根据意大利经济学家帕累托提出的“二八原理”和收入分配公式绘制成的描述收入和财富分配性质的曲线。

横轴是累积的人口百分比,纵轴是累积的收入或财富百分比。

显然,如果一个国家或地区的收入分配完全按人口平均分配,则此时同一累计百分比的人口就一定占有相同累计百分比的收入。

这是,该国的收入分配程度曲线就与绝对平均的对角线重合。

如果某国绝大多数人口占有很少的财富和收入,而一少部分人口占了绝大部分的收入,则该国的曲线就靠近下横轴和右纵轴。

用途:将任一国家和地区的收入分配情况绘制成洛伦茨曲线,就可以观察、分析该国家地区分配的平均程度。

3•说明基尼系数的含义和用途。

答:基尼系数=A/A+B (图1)A 表示实际收入曲线与绝对平均线(对角线)之间的面积;B 表示实际收入曲线与绝对不平均线之间的面积。

如果A=0,则基尼系数=0,表示收入绝对平均;如果B=0,则基尼系数=1,表示收入绝对不平均;如果基尼系数V0.2,表示分配平均但缺少效率;基尼系数在0.2〜0.4之间是比较适当的,即一个社会有效率有没有造成极大的分配不公; 基尼系数=0.4时,被认为是收入分配不公平的警戒线;基尼系数超过了0.6,则表示由于收入分配不公导致社会不稳定。

4•一组数据的分布特征可以从几个方面进行测度?答:集中趋势:中位数、分位数、均值、几何平均数、切尾均值。

关于卫生统计数据质量存在的常见问题及改进意见

关于卫生统计数据质量存在的常见问题及改进意见

关于卫生统计数据质量存在的常见问题及改进意见卫生统计数据质量是指数据是否真实可靠、准确、完整、标准化和及时。

在卫生领域中,统计数据质量的好坏直接关系到公共卫生监管、政策制定和决策实施等方面。

然而,由于多种因素的影响,卫生统计数据质量存在着一些常见问题。

一、数据真实性问题1. 薄弱的监督管理和信息核查体系。

2. 医务人员和卫生机构工作量过大,缺乏有效的监督和指导机制。

3. 工作人员操作技能不熟练,数据采集和统计出现了人为因素的干扰。

改进意见:1.实行全面的信息核查机制,确保数据的真实可靠性。

2.加大对医务人员和卫生机构工作量的监管力度,及时纠正其数据统计中的错误。

1. 统计口径的不规范,各单位统计口径及标准不同,导致数据存在差异。

2. 数据处理及统计时出现了偏差等问题。

3. 数据的缺乏或其它故障导致数据系统不完整。

1. 严格统计口径及标准,建立统一的口径规范和标准。

2. 聘请好的数据分析师,做好数据处理及统计工作,确保数据的准确性。

3. 建立完善的数据系统及备份机制,从而避免数据损失。

1. 数据收集不完整或数据来源、录入存在问题,导致数据缺陷。

2. 数据被意外删除或者损坏,导致数据不完整。

3. 统计数据时应按时按量对数据进行完整的统计。

四、标准化问题1.统计口径不一致,不同机构和个人统计口径不同,导致统计数据出现矛盾。

2. 指标标准不一致,导致统计数据结果相差甚微。

3. 数据不够全面,导致统计结果无法进行更完善的分析。

1. 建立统一的数据标准体系,统一定义统计口径及指标,确保机构之间的一致性。

2. 细化数据分析指标,确保数据分析更为精细。

3. 加强数据收集,提高数据的涵盖面,从而更为全面的进行数据分析。

综上所述,卫生统计数据质量存在一些常见问题,我们应该在日常工作中加强对统计数据的监督,建立健全数据标准体系,提供更好的数据采集、处理、统计、存储和应用的各方面支持,保证卫生统计数据质量的提高。

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一、为什么我安装了代码,代码检查也没有问题,却没有数据?没有数据说明百度统计的js代码没有运行,请检查百度统计代码之前是否有<noscript>标记,如果有,而且后续没有</noscript>结束标记,或者错写为</no script>,百度统计代码都不会执行。

将</no script>修改为</noscript>后,代码即可执行。

二、为什么明明已经添加代码系统还提示“未检测到代码”?如显示“未检测到代码”,可能的原因包括:1.状态还未更新,请点击“首页检查更新”按钮,进行重新检查。

2.您添加的代码不正确,请点击“获取代码”链接,重新添加代码。

3.如果您的网站打开速度很慢,也可能导致百度统计分析不到代码,而提示“未检测到代码”另外,如果您是通过JS调用的方式安装的代码,程序在页面上是分析不到安装代码的,提示“未检测到代码”属于正常现象。

此时“未检测到代码”并不影响统计代码统计数据。

三、如何确定我的代码安装正确?1.使用百度统计中的代码自动检查工具2. 查看源文件/源代码方式受网络环境影响,百度统计的代码检查工具可能无法成功检查全部页面,这种情况下,建议您通过查看页面源代码/源文件方式进行检查。

3. 使用火狐浏览器进行简洁的手动排查代码安装方法,火狐手动检测代码方法:/article/fd8044fa93de805030137a56.html四、为什么转化路径报告中数据不全这是因为缺失的步骤页面没有正确安装统计代码而导致的。

五、为什么有些流量数据显示“-”百度统计正在进行数据收集,尚未完成更新(百度统计中能看到最新15分钟前的流量数据)。

六、为什么页面被访问了,但“平均停留时间”显示为“-”百度统计根据访客浏览两个页面之间的时间间隔来计算页面停留时间。

如果访客访问一个页面后没有再访问下一个页面,百度统计便无法得知访客在该页面的停留时间,这时“平均停留时间”会显示为“-”。

七、为什么“转化次数”没有数据?转化的设置可能不正确,例如:您将包含动态参数的URL设为转化目标(比方说,在您的网站,用户注册后到达目标页面时URL上会带有动态生成的参数)。

此时请将URL中动态参数之前的部分设为转化目标,并设为部分匹配。

请参考:“完全匹配”和“部分匹配”有什么区别八、为什么推广报告中,只有点击、消费有数据,其他的都是“--”?可能的原因:1)代码未安装或安装有问题2)未开启推广跟踪3)推广页面存在跳转4)请确认在右上角正确选择了推广站点5)推广URL无法打开十一、为什么有点击量,但是统计后台实时访客无搜索推广带来的访客?推广url有跳转导致丢失来源,将跳转之后的url设置为推广url解决十二、为什么点击量与访客量不一致?点击量指点击广告的次数;而访客量,指一天之内您网站的独立访客数(以Cookie为依据),一天内同一访客多次访问您网站只计算1个访客(uv),但如果访客清除了Cookie,那就算一个新的访客了。

十三、为什么百度统计和其他流量统计软件的数据不一样?不同的流量统计软件实现原理可能存在差异,导致统计的数据结果有一定的区别。

为更有效地利用各种网站流量统计软件,我们建议您更加关注各种统计软件获取的数据的整体趋势,而不是数据本身。

以下一些方面是各统计软件可能存在的不同点:1. 定义不同:不同统计软件对各种关键指标的技术定义不同,这是最直接导致数据差异的原因。

例如,在百度统计中,当访客在未关闭浏览器的情况下30分钟内N次(N>1)进入您的网站,百度统计会视为1次访问,而很多其他统计软件会视为N次访问。

由于30分钟访客的连续访问表示访客并没有意愿终止访问,因此百度统计会视为1次访问,以帮助您更加客观地分析访客行为。

百度统计中所有指标的定义都从您的角度出发,尽最大可能保证定义的合理性,旨在客观的提供统计数据。

2.跟踪技术:目前主要有两种跟踪方式。

第一种基于COOKIE;另一种则基于IP+用户代理。

两种方式各有优劣。

基于COOKIE的跟踪方式依赖于浏览器设置COOKIE,如果浏览器禁用了COOKIE,则相应的统计软件无法获取访问数据,但是COOKIE的跟踪方式可以排除蜘蛛程序等来源的点击量。

IP+用户代理的方式,一般是分析日志文件来获取数据,但无法排除蜘蛛程序等来源的点击量,通常会比基于COOKIE的跟踪方式获取的流量数据更高。

3. 第一方COOKIE和第三方COOKIE:基于COOKIE跟踪技术的统计软件中,COOKIE本身也存在差异。

COOKIE分为第一方COOKIE和第三方COOKIE,第三方COOKIE中的域信息设置为被访网站之外的网站,因此通常会遇到浏览器和安全软件的拦截;而百度统计使用的是第一方COOKIE,从而能够尽量获取更准确的数据。

4.地域划分标准不统一:各统计软件采用的地域划分标准不一致。

百度对IP地域的划分已经做到高精度更新,但众所周知,目前国际国内尚无权威的地域IP划分标准,且存在动态IP等情况,故可能导致您在查看流量分地域报告时存在数据差异。

5.时间差异:各种统计软件依赖的时间标准可能不一致,从而导致分时或分日的数据存在差异。

6.浏览器设置:浏览器需要启用JavaScript、图片和COOKIE,优化助手才能获取相关数据,其他统计软件可能不受这些限制。

7.规则的设置差异:很多统计软件都提供了流量数据过滤设置功能,根据不同的过滤规则,各种统计软件最终获取的流量数据会存在差异。

8.跟踪代码添加问题:所有跟踪代码仅能够获取已安装代码的页面流量数据,如果各种监控代码所安装的页面范围存在差异,则获取的流量数据也会存在差异。

9.浏览器缓存问题:浏览器通常会缓存js文件:如果访问您网站的网民不手动去刷新一次页面,虽然百度统计的代码已经安装成功,但网民的浏览器没有更新js文件,这样该更新后的js文件就不会被触发,从而不能统计到这类网民的点击。

十四、为什么点击量与访问次数不一致?有点击不一定会产生访问次数,百度统计记录访客情况,是通过安装在客户网站上的代码进行捕获的,如果客户页面代码加载过慢,还没等到加载百度统计代码,访客就关闭了页面,这种情况,统计是没法捕捉到访客情况,也就无法统计访问次数。

推荐在页面安装异步代码,不影响页面加载,而且,由于安装在页头,统计也精准。

十五、为什么在全部来源中的访客数,与实时访客中的数量不一致?实时访客记录的是每次的访问情况,如果同一访客(指访客标识码相同)进行了两次访问,在实时访客中,会有两次记录,但全部来源中,却只会记录一次十六、为什么ip数和uv数不一致,有时大有时小?IP数小于uv数:在网吧或者学校等地,是共用一个IP上网的,但是实际访客数并不唯一,就可能出现IP数小于访客数IP数大于uv数:一般家庭电脑大多用ADSL拨号上网,也就是动态的IP 地址,一天可能拨好几次,但是实际访客数唯一,便会出现IP数大于uv数。

十七、为什么百度统计的搜索词与凤巢系统的搜索词不一样?统计后台的搜索词报告和凤巢后台的搜索词报告不是一个,凤巢后台的是安装凤巢的策略展示的,统计里边最近7天的就是7天内的搜索词是全部展示出来的。

策略不一样,凤巢是显示PV大于一定值的数据十八、推广时段问题:为什么某个时间段没有推广,或推广计划下线,但却有这个时间段的访问,而且显示是推广带来的?看下在推广时段里边,下线时段是否有点击消费,如果有的话,就是在搜索推广时段里边搜索出广告,非推广时段点击导致十九、为什么抵达率会超过100%为什么抵达率会超过100%,有以下情况:百度搜索推广和网盟推广会排除掉一部分恶意点击,由于抵达率=访问次数/点击次数,点击次数下降后,就会出现100%的情况二十、为什么分报告中不同维度的数据相加会大于网站概况的数据分报告表示在该维度所产生的数据,展示的数据结果以这个维度为单位。

例如:访客X 通过百度搜索进入网站后又通过直接访问进入网站,此时,“搜索引擎”报告和“直接访问”报告会各记录一个独立访客数据,但是网站概况中只会记录一个独立访客数据。

该情况也同样适用于包含多个维度报告的分报告,例如:“全部来源”报告数据与“搜索引擎”,“直接访问”和“外部链接”报告的数据不对等问题。

二一、为什么会出现“未知”的搜索词,有推广带来的,有其他途径带来的来源于搜索引擎的访问大部分都是来源于网盟,而网盟是没有搜索词的,所以搜索词未知的量较多,这属于正常现象二二、推广地域相关:百度统计数据展现问题客户目前推广地域只是深圳,但是通过其他地域也能进入客户的网站,而且都是推广带去的百度统计,商桥中的,“推广带来”是指点击百度推广结果给网站带来的访问(包括不计费的无效点击)。

如果推广带来显示为是,同时在分地域报告里边没有指定地域的消费,那就说明对应的访问是无效点击的访问,无效点击(模拟其他地域ip点击)凤巢会自动过滤不计费的,但是统计会记录到后续的访问数据,如果还怀疑有恶意点击情况,请联系区域支持排查。

二三、百度统计实时访客报告中,查看百度付费推广,但是搜索词都显示为“--”,检查了统计代码是正确的1.检索词过长,导致无法全部全部捕捉2.实时访客数据,所以存在网络因素导致的数据延迟3.用户配置的推广URL有跳转二四、为什么搜索消费的关键词与实时访客中的消费词不同?百度统计与凤巢后台数据不符。

搜索推广消费的词有四个,但是实时访客中的消费词只有2个,其他都是自然搜索和直接访问,不收取费用。

点击不等于访问,如果点击之后未到达网站的,是统计不到数据的。

如果相差特别大,请检查推广URL是否能正常访问,尽量提升推广URL的打开速度。

二五、百度统计中浏览量低于点击量很多,请问这个是什么原因?之前的数据是差不多的误差,但是最近的误差很大有推广移动站点,看数据的时候,需要区分计算机和移动设备,选择右上的移动站点,注意在高级筛选中,设备类型选择移动设备二六、趋势分析中的全部趋势和来源分析中全部来源里的数据对不上,两个数据中的UV和IP数对不上全部来源里边是多个纬度的,包含直接访问,搜索引擎,外链,这是不去重的,而趋势里边是去重的,所以数据不一致很正常二七、推广报告中,无点击、消费,但有pv是什么原因?1.点击为零,有PV的情况,凤巢那边有可能对有些点击进行了抛弃2.展现量为零,有点击的情况,凤巢对于一些小频道,展现数据是不披露的,点击是披露的,需要和凤巢那边确认是否是小频道引起的二八、访客识别码是什么?为什么会有同一访客标识码出现在不同的省份访客标识码是标记访客唯一身份的一串符号,类似于访客身份证。

如果在同一时段,出现了访客标识码相同,但IP地址不同,通常是恶意点击。

这类恶意点击,统计只是将所有到访的情况进行了记录,但凤巢后台并未计费二九、如果客户进入网站,看了一页面,就直接进了第三方沟通工具页面,这个算一个跳出么?不算。

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