统计学-数据的收集与整理
数据的收集和整理方法知识点总结
数据的收集和整理方法知识点总结数据的收集和整理是数据分析的基础，对于从海量数据中获取真实、准确的信息至关重要。
本文将从数据的收集和整理方法两方面进行知识点总结，帮助读者更好地了解和应用数据处理的技巧。
一、数据的收集方法在进行数据收集前，我们需要明确数据收集的目的和内容，并选择适当的数据来源和收集方式。
下面是几种常见的数据收集方法：1. 问卷调查：通过设计合理的问卷，向被访者提出问题，获取其回答结果。
问卷调查适用于大规模数据收集和获取主观意见的情况。
2. 实地观察：直接前往研究对象所在地进行观察、测量和记录，可以获得真实、客观的数据。
实地观察适用于需要直接观察对象行为或环境状况的情况。
3. 实验研究：通过对不同组的观测对象进行干预或处理，收集数据并进行比较分析。
实验研究适用于需要验证因果关系的情况。
4. 面访调查：通过直接与被访者进行面对面的交流，让其回答问题或者参与讨论，获取详细的信息。
面访调查适用于需要深入了解受访者想法或经验的情况。
5. 文献研究：通过阅读书籍、期刊、报纸等已经发表的文献资料，收集相关数据和信息。
文献研究适用于需要获取历史数据或结论的情况。
二、数据的整理方法数据整理是指对采集到的原始数据进行处理，以便更好地进行分析和应用。
下面是几种常见的数据整理方法：1. 数据清洗：通过去除重复数据、缺失数据和异常数据等，确保数据的准确性和完整性。
清洗后的数据能提高后续分析的准确性和可信度。
2. 数据转换：将不同格式和结构的数据转化为统一的格式，便于分析和处理。
常见的数据转换操作包括合并、拆分、重新编码等。
3. 数据归类：将数据按照一定的标准进行分类和分组，方便后续的统计和分析。
归类可以基于数据的特征、属性或目标进行。
4. 数据标准化：对数据进行归一化处理，消除数值间的差异，以适应统一的分析需求。
标准化方法包括最小-最大标准化、z-score标准化等。
5. 数据分析：根据数据的特点和需求，运用统计学、数据挖掘等技术进行深入分析，并得出有价值的结论。
探索初中统计学数据的收集整理与分析
探索初中统计学数据的收集整理与分析统计学是一门研究数据收集、整理和分析的科学，无论是在学术研究领域还是实际应用中，数据的准确性和可靠性都至关重要。
初中阶段是学生们接触统计学的重要时期，通过正确地收集、整理和分析数据，可以培养学生的数据观察能力和数据分析能力。
本文将探讨初中阶段统计学数据的收集、整理与分析方法。
一、数据的收集数据收集是统计学的基础工作，它要求我们准确地获取并记录有关事物的各种信息。
在初中阶段，学生可以利用问卷调查、观察记录等方式收集数据。
1. 问卷调查问卷调查是一种常用的数据收集方法，通过设计问题并向一定数量的人群发放问卷，以获取关于某个问题的信息。
在进行问卷调查时，应该明确调查的目的，并设计合理的问题，保证问题的准确性和可理解性。
此外，还应注意样本的选择，以保证调查结果的代表性。
2. 观察记录观察记录是另一种常用的数据收集方法，通过观察并记录事物的各种特征和变化，获取有关数据。
在进行观察记录时，应该选择合适的观察对象和观察方法，准确记录观察到的信息，并避免主观判断的偏差。
二、数据的整理数据整理是将收集到的数据进行整理和分类，使之更易于理解和分析。
在初中阶段，学生可以运用表格、图表等工具对数据进行整理。
1. 表格整理表格是一种常见的数据整理工具，可以将数据按照不同的分类指标进行归类，形成清晰明了的结构。
在制作表格时，应该选择合适的分类指标并明确列的含义，适当加入统计指标和注释，以帮助读者快速理解和分析数据。
2. 图表展示图表是将数据进行可视化展示的工具，可以更直观地表达数据之间的关系和变化趋势。
常见的图表形式包括柱状图、折线图、饼图等，学生可以选择合适的图表形式来展示数据，并注意选择合适的比例和刻度，以确保图表的准确性和易读性。
三、数据的分析数据分析是对整理好的数据进行深入研究和解读的过程，通过分析数据可以揭示出数据之间的关系、变化趋势和规律性。
在初中阶段，学生可以运用基本的统计方法对数据进行分析。
数据收集与整理在统计学中的重要性
数据收集与整理在统计学中的重要性数据收集与整理在统计学中起着至关重要的作用。
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它的发展离不开数据的支持。
数据收集与整理是统计学的基础，对于得出准确、可靠的结论至关重要。
数据收集是指通过不同的方法和途径获取统计学研究所需的数据。
数据的来源可以是调查问卷、实验、观察、抽样调查等等。
数据收集需要严格的设计和筹划，以确保数据的合理性和可靠性。
一个好的数据收集过程可以提供高质量的数据，为后续的分析和研究提供可靠的基础。
数据整理是指对收集到的数据进行清理、整理、编码等一系列处理过程。
这个过程包括数据的录入、校验、清洗、缺失值的处理等。
数据整理的目的是保证数据的准确性和一致性，使得数据能够被后续的分析工作所应用。
一个完善的数据整理过程能够有效地提升数据的可靠性和可用性，为统计学研究提供有力的支持。
数据收集与整理在统计学中的重要性体现在以下几个方面：1. 数据收集与整理是统计学研究的基础。
统计学的研究是建立在数据的基础之上的，只有获得准确、全面的数据，才能进行有效的统计分析和推断。
数据收集与整理是确保数据质量的重要环节，对后续的统计学研究起着决定性的作用。
2. 数据收集与整理决定了统计学研究的可靠性和有效性。
只有通过科学合理的数据收集与整理过程，才能确保数据的准确性和可信度。
在数据收集过程中，需要采用适当的方法和技术，避免数据损失和变形。
在数据整理过程中，需要对数据进行清洗和校验，保证数据的一致性和完整性。
只有在数据收集与整理工作做得好的前提下，统计分析的结论才能具有科学性和可信度。
3. 数据收集与整理为统计学研究提供了有力的支持。
准确完整的数据是开展统计学研究的重要资源，它为研究者提供了丰富的信息和材料。
在数据收集与整理过程中，可以通过数据的分类整理、标准化处理等手段，为后续的统计学分析提供更多的思路和方法。
数据的收集与整理也有助于发现数据之间的联系和规律，为统计学研究提供更多的灵感和启示。
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。
数据收集和整理
写出分组步骤；
编制频数表
练习要求：编制等距分组的频数表
频数分布表的编制 (步骤) 确定组数：根据 Sturges 提出的经验公式得组数K为： 确定各组的组距： 组距＝( 237 - 141)÷ 10=9.6 10 用Excel制作频数分布表
公开出版物: 《中国统计年鉴》 《中国工业经济统计年鉴》 《中国金融统计年鉴》 《地方统计年鉴》 《世界统计年鉴》，……;
有关网站：
中国统计信息网：
国研网：
中国经济信息网:
美国国家统计局:
日本国家统计局:
台湾统计局：
第一步，确定组数(Number of classes)。组数的确定一般视数据本身的特点及数据的多少而定。
经验上以5~20之间为好，尤其注意不要确定太多的组数，使得每组包含的数据太少。 实际分组时常按斯特格斯（Sturges）提出的经验公式来确定组数K：
其中N为数据的个数（总体单位数或样本数），一般对结果取整数。
例子： CRSP（Center for Research in Securities Prices) The Center for Research in Security Prices (CRSP®) is a financial research center at the University of Chicago Graduate School of Business. CRSP creates and maintains premier historical US databases for stock (NASDAQ, AMEX, NYSE), indices, bond, and mutual fund securities. These databases are used by leaders in academic and corporate communities for financial, economic, and accounting research.
数据收集和整理在统计学中的重要性
数据收集和整理在统计学中的重要性统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
数据的准确性和完整性对于得出可靠的统计结果至关重要。
在统计学中，数据收集和整理是最基础、最关键的环节，它们直接影响到后续的统计分析和决策制定过程。
本文将探讨数据收集和整理在统计学中的重要性，并针对不同的数据类型和收集方式提供相应的整理技巧。
一、数据收集数据收集是指通过不同的手段和方法获取数据的过程。
该过程的质量和效率直接影响到后续的数据整理和分析工作。
数据收集可以采用多种方式，如问卷调查、实验观察、抽样调查等。
以下是几种常见的数据收集方法：1. 问卷调查：通过编制问卷，结构化地收集受访者的意见、看法或者实际情况。
在进行问卷调查时，需要注意设计合理的问题、确保样本的代表性，并合理安排调查的时间和地点。
2. 实验观察：通过设置实验条件和观察指标，收集实验数据。
实验观察需要严格控制变量，保证实验过程的可重复性和可比性。
同时，还需要注意实验对象的选择和实验设置的科学性。
3. 抽样调查：通过抽取一部分样本，代表性地反映全体个体的情况。
抽样调查需要选择合适的抽样方法，如随机抽样、分层抽样等，并保证样本数量足够大，以提高统计结果的可信度。
二、数据整理数据整理是指将收集到的原始数据进行归类、分类、清理和转换的过程，以便后续的统计分析和解释。
数据整理的目标是使数据更易于理解和使用，同时保证数据的准确性和可靠性。
以下是几种常见的数据整理技巧：1. 数据验证：对收集到的数据进行验证，确保数据的准确性和完整性。
验证的方式包括比对、重复录入和查找异常值等。
2. 数据分类和归档：将数据按照不同的特征和属性进行分类和归档，方便后续的数据分析和筛选。
分类的方式可以根据数据的时间、地区、性别、年龄等因素进行。
3. 数据清洗：清洗数据是指排除异常值、缺失值和重复值等不符合要求的数据。
清洗数据有助于提高数据的质量和准确性。
4. 数据转换：如果原始数据不符合统计分析的要求，需要进行数据转换。
统计学第二章数据搜集整理
普查的规定
• • • • 规定统一的调查项目 规定统一的标准时点 规定统一的普查周期 例如：第六次人口普查，调查表，性别、年龄、 民族、受教育程度、行业、职业、迁移流动、社 会保障、婚姻生育、死亡、住房情况等 • 截止时间，标准时点是2010年11月1日零时 • 人口普查的周期是10年，2000年，2010年
频率
fi
fi
fi ：第i组频数
32
（2）频率的性质 （A ）
0
fi
1 fi
（B ） （3）频数密度与频率密度(消除异距分组对频数影响) （A） （2.7） 频数密度=频数/组距 （B） （2.8） 频率密度=频率/组距 各组频数密度与各组组距乘积之和等于总体单位数，各 组频率密度与各组组距乘积之和等于1.
29
组数的确定(H.A.Struges经验公 式）
•
n = 1 + 3.3logN
N – 24 – 44 – 89 – 170 – 359 n 5 6 7 8 9
(斯特杰斯)
• • 15 • 25 • 45 • 90 • 180 • 组距=
30
四、频数（次数）分布
1．频数分布的基本理论
（1）频数分布的定义 在统计分组的基础上，将总体所有单位按某一标志 归类排列，并计算其相应出现的次数。 频数分布是统计整理的重要形式，通过对零乱的、 分散的原始资料进行有次序的整理，形成一系列反映 总体各组之间单位分布状况的数列，即分布数列。
10
• 概率抽样的特点： 1、样本单位按随机原则抽取，排除了主观因素对 选样的影响。 2、根据部分调查的实际资料对调查对象总体的数 量特征作出估计。 3、抽样误差可以事先计算并加以控制。 • 抽样调查的适用场合
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。
教育统计学教案
教育统计学教案教育统计学教案一课题：数据的收集与整理教学目标：1. 让学生了解教育统计学中数据收集的方法和重要性。
2. 掌握数据整理的基本步骤和方法，学会制作简单的统计图表。
3. 通过实际操作培养学生的动手能力和数据分析意识。
教学重点&难点：重点：数据收集的方法和数据整理的步骤。
难点：如何根据实际情况选择合适的数据收集方法。
教学方法：探究式学习、小组合作学习教学过程：教师：同学们，今天我们来学习教育统计学中非常基础但又很重要的一部分——数据的收集与整理。
大家想想，在我们的日常生活中，什么时候会用到数据收集呢？（引导学生思考并回答）学生：做调查的时候，比如了解同学们喜欢的科目。
教师：非常好！那我们来看看数据收集都有哪些方法。
（展示相关内容）比如普查，就是对研究对象的每一个个体都进行调查。
还有抽样调查，从总体中抽取一部分个体进行调查。
那么，大家说说这两种方法各有什么优缺点呢？（组织学生讨论）学生：普查能得到全面准确的信息，但花费时间和精力多；抽样调查比较节省，但可能有误差。
教师：说得很对！那我们在实际中要根据具体情况选择合适的方法。
接下来我们学习数据整理。
大家分组，完成一个小任务。
（给每个小组发放一些杂乱的数据）请你们把这些数据进行整理，并用合适的统计图表表示出来。
（巡视指导各小组）小组代表：我们组整理出来了，用柱状图表示不同数据的数量。
教师：很好，其他组也展示一下你们的成果。
（各小组展示交流）教材分析：本部分内容是教育统计学的基础，通过让学生了解数据收集和整理的方法，为后续的数据分析和推断打下基础。
在教材中，通过实例和实际操作，引导学生逐步掌握相关知识和技能。
作业设计：让学生自己设计一个简单的数据收集方案，并进行数据整理和分析，制作成报告。
结语：通过今天的学习，同学们对数据的收集与整理有了初步的认识和掌握，希望大家在今后的学习和生活中，能够运用这些知识解决实际问题。
教育统计学教案二课题：集中趋势的度量教学目标：1. 理解平均数、中位数和众数的概念和意义。
统计学中的数据收集与处理方法
统计学中的数据收集与处理方法数据是统计学中最基础、最重要的要素之一，它们提供了关于现象、事件或群体的信息。
而为了准确地进行统计分析，我们需要使用正确的方法来收集和处理数据。
本文将介绍几种在统计学中常用的数据收集与处理方法。
一、数据收集方法1. 实验法实验法是通过设计实验来收集数据的方法。
研究者可以在实验中控制和操作自变量，并观察因变量的变化，从而获得所需的数据。
实验法适用于对因果关系进行研究，但也需要注意实验的设计和操作过程。
2. 调查法调查法是通过问卷、访谈等方式主动收集数据的方法。
研究者可以设计问题并直接向被调查对象收集信息。
调查法适用于研究人类行为、态度和观点等主观性数据，但需要注意样本的选择和调查过程的严谨性。
3. 抽样法抽样法是通过从总体中选取一部分样本进行观察和调查，然后根据样本的特征推断总体的方法。
抽样法可以降低数据收集的时间和成本，同时提高数据的可行性。
常见的抽样方法包括随机抽样、分层抽样和整群抽样等。
二、数据处理方法1. 描述统计分析描述统计分析是对收集到的数据进行整理、归纳和总结的过程，目的是描述数据的特征和分布情况。
常见的描述统计指标包括平均值、中位数、众数、标准差等，通过这些指标可以客观地描述数据的特征。
2. 推论统计分析推论统计分析是通过对样本数据进行分析和推断，从而对总体进行推断和判断的过程。
推论统计分析的方法包括假设检验、置信区间估计等。
通过这些方法，可以对总体的特征或参数进行估计和推断。
3. 相关分析相关分析是研究变量之间关系的方法。
通过计算变量之间的相关系数，可以了解它们之间的相关程度和方向。
常见的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。
4. 回归分析回归分析是确定变量之间关系的方法。
通过建立回归模型，可以通过自变量对因变量的影响程度和方向进行分析。
常见的回归分析方法包括线性回归和多元回归等。
5. 方差分析方差分析是研究不同因素对观测数据差异的方法。
统计学研究的内容
统计学研究的内容
统计学是一门研究如何从数据中获取信息的学科，其主要内容包括：
1. 数据收集和整理：统计学研究的第一步就是数据的收集和整理。
数据可以通过采样、调查等方式获得，然后需要进行整理、清洗、分类等处理，以便后续的分析。
2. 描述性统计：通过对数据进行概括性描述，包括平均值、中位数、标准差等，来了解数据的分布情况和基本特征。
3. 统计推断：统计推断是指通过对样本数据的分析，推断出总体的性质和特征。
这里涉及到了抽样、假设检验、置信区间等概念和方法。
4. 回归分析：回归分析是一种用于研究变量间关系的方法。
通过建立数学模型，探究自变量和因变量之间的关系，并进行预测和解释。
5. 方差分析：方差分析是一种用于分析多个样本之间差异的方法。
通过比较不同变量对总变异的贡献，来确定各因素对结果的影响程度。
6. 时间序列分析：时间序列分析是对一系列时间上连续观测值进行分析的方法。
通过对趋势、季节性、周期性等因素进行分析，来预测未来的趋势和变化。
综上所述，统计学研究的内容非常广泛，包括数据收集、整理、描述性统计、统计推断、回归分析、方差分析、时间序列分析等多个
方面。
这些方法和技术在各个领域都有广泛的应用，是现代社会不可或缺的一部分。
七年级数学《数据的收集和整理》统计学基础教案
七年级数学《数据的收集和整理》统计学基础教案教学目标：1. 了解数据的概念，明确数据在日常生活和数学中的重要性。
2. 学习数据的收集方法，包括调查问卷和观察记录。
3. 掌握数据的整理和分类方法，包括制表和绘制图表。
4. 培养学生的数据分析和解决问题的能力。
教学内容：1. 数据的概念和重要性- 引导学生思考数据的含义，并解释数据在生活和数学中的应用。
2. 数据的收集方法- 调查问卷：介绍调查问卷的设计和使用方法，学生可以设计自己的问卷，并收集数据。
- 观察记录：引导学生通过观察环境、实物等进行数据收集，并进行整理和分类。
3. 数据的整理和分类方法- 制表：教授学生制作简单的表格，并教导他们如何整理和分类数据，以便更好地理解和分析。
- 绘制图表：介绍不同类型的图表，如条形图、折线图等，并帮助学生选择合适的图表形式来展示数据。
4. 数据分析和问题解决能力的培养- 指导学生通过对数据的分析，提出问题并找到解决方法。
- 鼓励学生进行实际问题的探究和讨论，并引导他们运用统计学基础知识进行分析和推理。
教学步骤：一、导入（5分钟）- 利用日常生活中的例子引起学生对数据的注意，并让他们思考数据的重要性和应用。
- 引出本节课的主题：数据的收集和整理。
二、数据的概念和重要性（10分钟）- 讲解数据的概念，帮助学生理解数据的含义和作用。
- 举例说明数据在生活中的应用，如天气预报、人口统计等。
三、数据的收集方法（20分钟）1. 调查问卷- 介绍调查问卷的设计和使用方法，例如编写问题、选择样本等。
- 学生分组设计自己的问卷，并互相收集数据。
2. 观察记录- 引导学生通过观察环境或实物进行数据收集，并进行整理和分类。
- 学生们可以自由选择观察的对象，例如班级同学的身高、体重等。
四、数据的整理和分类方法（25分钟）1. 制表- 教导学生如何制作简单的表格以便整理和分类数据。
- 引导学生使用表格来记录和分析他们收集到的数据。
2. 绘制图表- 介绍不同类型的图表，如条形图、折线图等。
统计学与数据分析的基础要点
统计学与数据分析的基础要点统计学和数据分析是现代社会中非常重要的学科和技能。
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，而数据分析是利用统计学方法对数据进行探索和推断的过程。
统计学和数据分析的基础要点涵盖了数据的收集、整理、描述统计、概率与概率分布、假设检验和回归分析等内容。
本文将详细介绍统计学和数据分析的基础要点。
一、数据的收集与整理数据的收集与整理是进行统计学和数据分析的第一步。
在数据收集过程中，需要确定研究的目的，并设计合适的数据收集方法，如问卷调查、观察、实验等。
同时，还需要注意数据的可靠性和有效性，确保数据的准确性和完整性。
数据的整理包括数据输入、清洗和转换。
数据输入是将原始数据录入电子表格或统计软件中，确保数据的准确性。
数据清洗是对数据进行检查和修改，去除错误数据和异常值。
数据转换是将数据进行编码或转化为适合分析的形式，如将文本数据转化为数值数据。
二、描述统计描述统计是对数据进行整体和局部的描述和总结。
常用的描述统计方法包括中心趋势度量和离散程度度量。
中心趋势度量主要包括均值、中位数和众数。
均值是所有观察值的平均数，中位数是将所有观察值按大小排列后的中间值，众数是出现次数最多的观察值。
离散程度度量主要包括标准差和方差。
标准差是观察值与均值之间的平均偏离程度的度量，方差是观察值与均值之间偏离程度的平方和的度量。
三、概率与概率分布概率是描述随机事件发生可能性的数值。
概率分布是随机变量可能取值及其对应概率的分布。
常用的概率分布包括正态分布、二项分布和泊松分布。
正态分布是一种对称的连续概率分布，适用于许多自然和社会现象的描述。
二项分布是一种离散概率分布，适用于只有两个可能结果的试验。
泊松分布是一种离散概率分布，适用于描述单位时间内某事件发生次数的概率。
四、假设检验假设检验是通过样本数据对总体参数进行推断和判断的方法。
假设检验分为参数检验和非参数检验。
参数检验是基于总体参数的已知值进行推断，常用的参数检验包括单样本均值检验、两样本均值检验和方差分析等。
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，
管理统计学 第2版 第二章 统计数据的收集整理与显示
（4）系统抽样
首先将总体中各 单位按一定顺序 排列，根据样本 容量要求确定抽 选间隔，然后随 机确定起点，每 隔一定的间隔抽 取一个单位的一 种抽样方式。是 纯随机抽样的变
种
最主要的优势就 是经济性。最大 的缺陷在于总体 单位的排列上。 一些总体单位数 可能包含隐蔽的 形态或者是“不 合格样本”，调 查者可能疏忽， 把它们抽选为样
• 普查需要规定标准的时点：如第五次人口普查规定的标准时间 为2010年11月1日零时为标准时间。
统计报表
• 统计报表是按照国家有关的规定，自上而下同一布置，自下而上逐级 提供统计资料的调查组织方式。
• 统计报表是我国特有的一种统计调查方式，是建立在各基层单位原始 记录的基础上的一种统计调查方式，由于统计报表是逐级上报和汇总 的，有利于各级部门了解本地区、本部门或本行的的社会和经济发展 现状。
2.1 统计数据的收集
数据的来源
• 间接来源 研究者直接从公开出版物或通过网络渠道获取
所需数据，如《中国统计年鉴》、《中国统计摘 要》、《中国社会统计年鉴》 • 直接来源
研究者直接通过调查取得研究所需数据资料
2.1 统计数据的收集
普查
常用的统计 调查方式
抽样调查
重点调查
典型调查
简单随 机抽样
分层抽样
抽样调查
• 抽样调查是取得数据资料的最主要的一种方式，它是按照 随机原则从总体中抽取部分单位组成样本，对样本指标进 行测定，根据样本指标推断总体指标的一种非全面调查。
抽样调查的具体组织形式 抽样调查
简单随 机抽样
分层抽样
等距抽 样
整群抽样
（1）简单随机抽样
从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本, 使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种 抽样方式
统计学的数据收集与处理
统计学的数据收集与处理统计学是一门专注于收集和处理数据的学科，它在各个领域中都扮演着重要的角色。
数据的收集与处理是统计学的核心内容之一，它涉及到数据的获取、整理、分析与解释。
本文将探讨统计学中数据收集与处理的基本原则和方法。
一、数据的收集数据的收集是统计学中最基础的一步，它直接关系到后续的数据处理与分析过程。
数据的收集方法多种多样，可以通过调查问卷、实验观测、统计报表等途径获取。
以下是一些常见的数据收集方法：1. 调查问卷：调查问卷是一种常用的数据收集工具，可通过面对面、电话、邮件等方式进行。
在设计问卷时，需要注意问题的清晰度、选项的多样性和逻辑的合理性，以确保获得准确和全面的数据。
2. 实验观测：实验观测是通过精心设计的实验来收集数据。
在实验设计中，需要明确实验目的、控制变量、选择合适的样本容量和观测方法，以减少误差和偏差，获得可靠的数据结果。
3. 统计报表：统计报表是从各个机构、组织或者公共数据库中获取的数据。
这些数据通常是经过真实记录和整理的，具有一定的可信度。
在使用统计报表时，需要注意数据的来源、有效性和适用性。
二、数据的处理数据的处理是将原始数据进行整理、清洗和转化，以便于后续的分析和解释。
数据处理的过程中，需要确保数据的准确性、完整性和一致性。
以下是一些常见的数据处理方法：1. 数据的清洗：数据清洗是指去除数据中的错误、无效和缺失值，以得到准确和完整的数据。
在数据清洗过程中，可以使用各种统计方法和软件工具来检查数据的一致性和逻辑性，并进行适当的调整和修正。
2. 数据的整合：数据的整合是将多个数据源的信息进行整合和合并，以得到更全面和有关联的数据集。
在数据整合过程中，需要确保不同数据源的数据字段和类型一致，采用适当的数据连接和合并方法，避免数据冗余和重复。
3. 数据的转化：数据的转化是将原始的数据转化为可分析和解释的形式。
常见的数据转化方法包括数据的排序、分类、求和、平均、比例计算等。
统计学原理教案中的数据收集与整理解析学生如何收集和整理可靠的统计数据
统计学原理教案中的数据收集与整理解析学生如何收集和整理可靠的统计数据统计学是一门研究数据收集、整理和分析的学科。
在实际应用中，收集和整理可靠的统计数据对于准确分析和推断结论至关重要。
本文将介绍统计学原理教案中学生如何收集和整理可靠的统计数据。
一、数据收集方法1. 问卷调查：学生可以设计和分发问卷来收集数据。
问卷应该具有合适的问题和选项，以确保数据能够全面反映研究主题。
此外，学生还应考虑样本的数量和代表性，以避免采样偏差。
2. 观察法：学生可以通过观察事件、行为或现象来收集数据。
观察需要进行合理的记录和分类，以确保数据的准确性和可靠性。
3. 实验法：学生可以设计和执行实验来收集数据。
在实验中，学生需要控制和调整变量，以确定不同因素对结果的影响。
正确的实验设置和数据记录是确保数据可靠性的关键。
二、数据整理与清洗1. 数据录入：学生需要将收集到的原始数据进行录入，并确保数据的准确无误。
可以利用计算机软件或电子表格来进行数据录入和管理，这样可以提高效率和减少错误。
2. 数据清洗：在数据收集过程中，可能会出现错误、缺失或异常值。
学生需要进行数据清洗，即检查和修正数据中的错误和异常值，填补缺失值。
这样可以确保数据集的准确性和一致性，以便进行后续的分析和解释。
三、数据分析与解释1. 描述性统计：学生可以使用描述性统计方法对收集到的数据进行总结和描述。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差等，它们可以帮助学生了解数据的分布和特征。
2. 推论统计：学生可以运用推论统计方法对收集到的数据进行推断和推断结论。
推论统计主要包括假设检验和置信区间估计，它们能够帮助学生从有限的样本中推断总体的特征和关系。
3. 数据可视化：学生可以利用图表、图形和图像等方法将数据可视化，以便更直观地呈现数据的模式和趋势。
数据可视化可以帮助学生更好地解释和传达统计结果。
总结：在统计学原理教案中，学生需要学习如何收集、整理和解释可靠的统计数据。
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–总体内单位数过多,而抽取的样本又较多时. –总体内的单位数不能确定时(例如抽取学号最
后一位为8的学生进行调查).
(Ⅲ)分层抽样 (Stratified Sampling)
• 也称类型抽样.即先将总体所有单位按某种标志划分 为若干层,然后从各层中随机抽取一定数目的单位构 成样本,根据各层样本汇总对总体指标作出估计的一 种抽样方式.
普查
普查（Census）是对调查对象的全 部调查单位逐一进行的调查。其特点： 是一次性调查，是专门组织的全面调查， 即普查主要用来调查属于一定时点上的 现象总量。 关键词：全面调查、一次性、时点资料
美国普查局 /
美国普查局
抽样调查
抽样调查（Sampling Survey）是 一种非全面调查，它是在全部调查单 位中抽取一部分单位作为样本进行调 查，再根据调查结果推断总体的一种 调查方法。
实际实施中有一定困难,加之没有利用其他辅助信息 提高估计的效率,所以大规模调查中很少直接采用.
(Ⅱ)系统抽样 (Systematic Sampling)
• 系统抽样(也称机械抽样):将总体N个单位按某种顺序排列,在规
定的范围内随机抽取起始单元,然后按一套规则确定其他样本单 元的一种抽样方法. • 最简单的系统抽样是等距抽样.下面介绍直线等距抽样:
数据的收集、整理
学习目标
1.理解数据的来源,理解五种统计调查方式, 掌握五种概率抽样方法的定义,理解五种统 计调查方法.理解抽样误差的定义,了解非抽 样误差. 会撰写统计调查方案。 2.了解统计整理的概念;了解统计分组的定 义、作用,理解统计分组的原则、种类;掌握 组距数列的编制步骤;掌握洛伦兹曲线和基 尼系数的含义与用途. 3.准确应用统计图和统计表显示统计数据的 数量特征.
– 总体名单不易获得时 – 为节省调查成本时 – 群内差异大,而群间的变异小时
(Ⅴ) 多阶段抽样(muti-stage Sam若干二级单位, …,如此下去直至抽取所 要调查的基本单位的抽样方法.
• 例如: [统计年鉴2004指出] 2003年人口变动情况 抽样调查是以全国为总体,各省、自治区、直辖市 为次总体,采用分层、等距、整群概率比例抽样方 法,在全国31个省、自治区、直辖市抽取了990个 县(市、区)、3734个乡(镇、街道)、6544个调查 小区的126万人.
多阶段抽样的特点
• 适用于总体分布很广,不可能从总体中直接抽取样本 单位的情况.
• 不需要全部低级单位的抽样框,节省了调查费用. • 方法灵活多样.
抽样调查的组织方式完全取决于调查研究的目的要求、调查对 象的特点和客观的条件.凡是能够最经济、最省时而又能够满足 预期精确度和可靠性的组织方式,便是一种好的组织方式,这也 是抽样设计的最根本的原则.
概率抽样和非概率抽样
根据抽选样本的方法,抽样调查可以分为：
概率抽样:也称随机抽样,是按照随机原则抽选样本
的抽样方式,抽样时每个样本单位被选中的概率是已 知.概率抽样中可以对抽样误差进行控制.在我国,习 惯上将概率抽样称为抽样调查.
不满足概率抽样要求的抽样都被归为非概率抽样.非
概率抽样单个单位被选中的概率是不可知的,不能从 概率意义上控制抽样误差.
抽样调查方法的分类
抽样单元和抽样框
• 在抽样调查中可以把总体分成若干个互不重叠又穷尽 的有限个部分,每个部分称为一个抽样单位(抽样单元 ,Sampling unit).
• 抽样单位可以是一个总体单位,也可以包含多个个体. • 所有抽样单位的名单称为抽样框(Sampling Frame).
抽样框应尽可能与目标总体相一致. 抽样框有以下形式:
①名单抽样框,即以名册或清单形式列出总体所有单位
例如,学生名册、企业名录、职工名单、住户名单、 村庄名单、社区名单等等.
②区域抽样框,按自然地域划分并排列出总体所有单位. 例如,一片土地划分为若干地块并编号、一片森林划分 为若干林区并编号等. ③时间表抽样框,按时间顺序排列总体单位. 例如,流水线生产的产品质量检验,把一天划分为若干时 段并按顺序排列.
• 也译为便利抽样、偶遇抽样.
• 例如: –在街头的拦截式访问. –登在报刊、网上的问卷.
判断抽样 (Judgment Sampling)
• 调查者根据主观经验和判断从总体中选取有代表性 的单位构成样本.
–精度取决于抽样者的经验. –不能获得估计值的精度.
后对抽中的群的所有单位都进行调查的抽样方式.
随机选择2个 群构成样本
总体分成4 个群
整群抽样的特点
• 不需要所有总体单位的抽样框. • 由于样本单位不能均匀的分布在总体中,所以样本
的代表性要差一些(对策:增大样本容量). • 抽样误差受群间方差的影响,不受群内方差的影响.
分群时应使群间方差小. • 最适用的场合:
• 在有些情况下为了降低抽样误差或者对各层的参数 进行较好的估计,需要采用不按比例分层抽样.
–在不按比例的分层抽样中如果要用样本资料推断 总体,需要对各层的数据资料进行加权处理.
不按比例分层抽样(不等概率抽样)的例子
假设要从1000亩农田中抽取100亩调查小麦的平 均亩产.1000亩耕地中有600亩为平原,400亩为丘陵 ;平原地区的亩产量相差不大(方差很小),而丘陵地 区亩产量的差别很大(方差大). –按比例抽样:平原和丘陵各抽60亩和40亩. –不按比例抽样:为了更准确地估计丘陵地区的平
02 89 08 16 94 85 53 83 29 95 56 27 09 24 43 … … ……………………………………………
简单随机抽样最适用的场合
• 当总体内样本单位不多,且有完备名册,可用于编号时 • 对研究的目的而言,总体内样本单位间的差异不大时. • 无法充分获得总体信息时 • 由于编制抽样框及抽取的样本可能过于分散等原因在
概率抽样中的随机原则
• 随机原则:在抽选样本时排除主观因素的影响(不是有 意识的抽选某些单位),使每个单位都有一定的机会被 抽中. –等概率抽样:抽样时每个单位被选中的概率都相等. –不等概率抽样:抽样时不是每个单位被选中的概率 都相等.
抽样调查
概率抽样 非概率抽样
等概率抽样 不等概率抽样
抽样调查的特点
男生
样本 女生
分层抽样的特点
可以提高样本的代表性,提高估计的精度. 抽样误差只受层内方差的影响,分层时应使层间方 差大、层内方差小. 最适用的场合:
–当总体内样本单位的差异较大时; –分层后能达到层间差异大,层内差异小的原则时
.
按比例分层抽样和不按比例分层抽样
• 按比例分层抽样:按各层单元数占总体单元数的比例 进行分配.
随机数表举例
39 65 76 45 45 19 90 69 64 61 20 26 36 31 62 … 73 71 23 70 90 65 97 60 12 11 98 40 07 17 66 … 72 20 47 33 84 51 67 47 97 19 98 40 07 17 66 … 75 17 25 69 17 17 95 21 78 58 24 33 45 77 48 … 37 48 79 88 74 63 52 06 34 30 01 31 60 10 27 …
非概率抽样
不满足概率抽样要
非概率抽样
求的抽样都被归为非概
率抽样.非概率抽样中单 方 判 配 雪
便
个单位被选中的概率是 抽
断 抽
额 抽
球 抽
不可知的,无法根据样本 样 样 样 样
计算抽样误差.
方便抽样(Convenience sampling)
• 纯粹以方便为基本着眼点的抽样方法,事先不预定 样本,碰到即问或被调查者主动回答问题.
第二手数据是已经存在的经他人整理分析过的资料.数 据的间接来源常用的有以下一些:①公开出版的统计数 据,主要来自官方的统计部门和政府、组织、学校和科 研机构. ②尚未公开发表的数据,如各企业的经营报表 数据.
使用第二手数据需要注意的问题 • 应注意数据的含义、计算口径和计算方法,避免误用 或滥用; • 注意第二手数据的时间性,不能用过时的数据; • 应充分搞清这些数据的来源和可靠程度; • 应注明数据的出处,以尊重他人的劳动成果.
• 是实际中应用最广泛的一种调查方式.1992年我国的国 家调查系统将抽样调查列为统计调查的主体.
• 与全面调查相比,它具有以下明显的特点： –经济性.普查需要花费大量人力、财力,而采用抽样 调查则可取得事半功倍的效果. –时效性强 .可以迅速及时地获得信息. –适应面广 .对于某些不可能进行普查的现象,只能通 过抽样调查获取这些现象的部分数据. –有可能获得比普查更高的数据质量.普查中工作量大 、环节多,登记性误差往往很大.
内容安排
一、 数据的收集 二、 数据的整理 三、 统计表与统计图
数据的收集
统计资料收集是根据统计研究的目 的要求，采用一定组织形式与科学方法， 进行采集与研究问题有关的各类信息资 料的工作过程。
1.数据的来源
（1）第一手数据
（2）第二手数据
第一手数据是反映被调查对象原始状况的资料,如原始 记录、统计台账、调查问卷答案、实验结果等. 统计调查或进行实验是数据的直接来源.原始数据是统 计数据的最基本的来源.
抽样框的编制是抽样调查的前提条件,要求不重不漏来 保证样本对总体的代表性.
概率抽样调查的方式主要有以下五种:
(Ⅰ)简单随机抽样 (Simple Random Sampling)
• 也称纯随机抽样.直接从总体单位中抽选样本单位, 每个个体被选入样本的概率都相等.可分为有放回 和无放回两种方式.
• 是最基本的抽样方法,许多抽样方法都是在它的基 础上发展起来的.其数学性质简单,理论也最为成熟.
• 从N个总体单位中抽选n个单位组成样本,可以先将N 个单位编号,若抽到某个号则对应的单位入样.通常 有抽签法和随机数法两种抽选方法.