基本统计分析
基本统计分析
（SPSS讲义）
公共卫生学院袁秀琴
统计分析包括两个方面：①统计描述（statistical description）②统计推断（statistical inference）。统计描述指选用恰当的统计指标，通常称为统计量（statistic），选用合适的统计表与统计图，对资料的数量特征及其分布规律进行测定和描述。统计描述是统计分析的第一步，为正确进行统计推断提供线索和依据。
在SPSS中，用于统计描述的统计量主要有以下几类：
1）描述集中趋势的指标：常用的有算术均数(mean)、几何均数(geometric mean) 和中位数(median)。其中算术均数适用于正态分布和对称分布的资料；几何均数适用于经对数转换后呈对称分布的资料，它不能用本章讲解的模块直接求出；中位数适用于各种分布类型的资料，尤其是偏态分布资料和一端或两端无确切数值的资料。
2）描述离散趋势的指标：常用的有极差(range)、四分位数间距(quartile range)、方差(variance)、标准差(standard deviation)等。极差反映一组变量值最大值和最小值之差；四分位数间距一般和中位数一起描述偏态分布资料的分布特征；方差和标准差只适合于正态分布的资料。
3）百分位数指标(percentile)：是一种位置指标，适合于各种分布类型的资料。
4）描述数据分布的统计量（Distribution）：偏度系数、峰度系数。用来说明数据偏离正态分布的程度。
SPSS中的Descriptive Statistics菜单可以计算上述各种统计量并可绘出统计图表来实现统计描述，它主要包含以下几大模块：
1）Frequencies过程：主要用于产生频数表；
2）Descriptives过程：可对变量进行描述性统计分析，计算出一系列相应的统计指标；
3）Explore过程：可对变量进行更为深入的描述性统计分析，又称为探索性分析。主要用于对资料性质、分布特点不清楚时。
一、频数分布分析
频数分布分析(Frequencies)可以产生详细的频数表，并可以按要求给出条图、直方图以及集中趋势和离散趋势的各种统计量，描述数据的分布特征。此处要注意的是，该模块所给出的频数表，是全部数值的精确列表，实际上就是相同变量值个数的组合，并非是按规定的组距划分组段。如果想绘制我们熟悉的频数表，要使用Recode过程产生新变量来代替各组段。
例5－1从某单位1999年的职工体检资料中获得101名正常成年女子的血清总胆固醇（mmol/L）的测量结果如下，试编制频数分布表。（孙振球主编.医学统计学/第二版.北京：人民卫生出版社，2005：P13.）
2.35 4.21
3.32 5.35
4.17 4.13 2.78 4.26 3.58 4.34 4.84 4.41
4.78 3.95 3.92 3.58 3.66 4.28 3.26 3.50 2.70 4.61 4.75 2.91
3.91
4.59 4.19 2.68 4.52 4.91 3.18 3.68 4.83 3.87 3.95 3.91
4.15 4.55 4.80 3.41 4.12 3.95
5.08 4.53 3.92 3.58 5.35 3.84
3.60 3.51
4.06 3.07 3.55 4.23 3.57 4.83 3.52 3.84 4.50 3.96
4.50 3.27 4.52 3.19 4.59 3.75 3.98 4.13 4.26 3.63 3.87
5.71
3.30
4.73 4.17
5.13 3.78 4.57 3.80 3.93 3.78 3.99 4.48 4.28
4.06
5.26 5.25 3.98 5.03 3.51 3.86 3.02 3.70 4.33 3.29 3.25
4.15 4.36 4.95 3.00 3.26
SPSS操作分析步骤：
1.建立数据文件“胆固醇.sav”：将101个胆固醇值输成1列数值变量。
2．统计分析：
（1）菜单选择
Analyze
Descriptive Statistics
Frequencies
弹出频数分布分析“Frequencies”对话框，如图5-1所示。在主对话框中有【Statistics】(见图5－2)、【Charts】（见图5－3）、【Format】（见图5－4）子对话框，各对话框的说明见表5－1、5－2、5－3。
Display frequencies table：显示频数分布表。
表5－1 Statistics子对话框说明
选项说明备注
Percentile 定义需要输出的百分位数本例全选
Central tendency 用于定义描述集中趋势的一组指标：均数
（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode）、
总和(Sum)。
本例全选
Dispersion 用于定义描述离散趋势的一组指标：标准
差(Std. Deviation)、方差(V ariance)、全距
(Range)、最小值(Minimum)、最大值
(maximum)、标准误(S.E. mean)
本例全选
Distribution 用于定义描述分布特征的两个指标：偏度
系数(Skewness)、峰度系数(Kurtosis)
本例全选
Values are group midpoints 输出分组频数数据，具体数值为组中值，
选中该框，则在计算百分位数时会将数据
按频数表处理。
本例采用系统默认方法表5－2 Charts子对话框说明
选项说明备注
Chart type 定义统计图类型：无、条图(Bar charts)、
圆图(Pie charts)、直方图(Histograms)，直
方图还可选择是否绘正态曲线(With
normal curve)。本例选择直方图，加上正态曲线。
Chart values 选择条图及圆图时，定义是按频数还是百
分比作图。本例因绘制直方图，不作选择。
表5－3 Format子对话框说明
选项说明备注
Order by 定义频数表的排列顺序。Ascending values
根据数值按升序作频数分布。:Descending
values:根据数值按降序作频数分布。
Ascending counts:根据频数按升序作频
数分布。Descending counts:根据频数按
降序作频数分布。
本例采用系统默认方法
Multiple variables 如选择两个以上变量作频数表，Compare
variables可以将结果在同一表格中输出，
便于比较；Organize output variables则将
结果在不同表格中输出。
本例采用系统默认方法
Suppresstables more than 当频数表分组数大于设定数值，禁止它在
结果中输出，避免产生过大表格。
本例选择100。
（2）SPSS程序
FREQUENCIES
VARIABLES=胆固醇
/FORMAT=LIMIT(100)
/NTILES= 4
/NTILES= 10
/PERCENTILES= 10
/STATISTICS=STDDEV VARIANCE RANGE MINIMUM MAXIMUM SEMEAN MEAN MEDIANMODE
SUM SKEWNESS SESKEW KURTOSIS SEKURT
/HISTOGRAM NORMAL
/ORDER= ANALYSIS .
3．主要输出结果及解释：
主要输出结果有：统计量，如图5-5所示；频数表，如图5-6所示；直方图，如图5-7所示。
二、描述性统计分析
描述性统计分析（Descriptives）主要用以描述集中趋势和离散趋势的各种统计量，还有一个特殊功能，就是可对变量进行标准化处理。
例5－2对例题5-1中的资料，求集中趋势和离散趋势的统计量。
SPSS操作分析步骤：
1.打开数据文件“胆固醇.sav”。
2. 统计分析：
（1）菜单选择
Analyze
Descriptive Statistics
Descriptives
弹出Descriptives主对话框，如图5－8所示。
Save standardized values as variables：对分析变量进行标准化处理，可产生一个标准化值（z分），并将z分在数据文件中存为新变量。
【Options子对话框】：选择单击“Options”按钮，弹出“Options”对话
框，如图5－9所示。
图中大部分内容在Frequencies过程中的Statistics对话框见过。最下方的Display order 是新出现的，可以用它选择变量列表顺序、字母顺序、均数升序或降序。
（2）SPSS程序
DESCRIPTIVES
VARIABLES=胆固醇 /SAVE
/STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX .
3.主要输出结果：见图5－10。
三、探索性分析
探索性分析（Explore）的目的：对数据进行初步检查，判断有无奇异值（Outliers）和/或极端值（Extreme values）；判断变量值是否服从正态分布；对数据规律的初步考察。
例5－3对例5- 1中的资料，进行初步的探索性分析。
SPSS操作分析步骤：
1. 打开数据文件“胆固醇.sav”。
2. 统计分析：
（1）菜单选择
Analyze
Descriptive Statistics
Explore
弹出“Explore”主对话框，见图5－11。在主对话框中有【Statistics子对话框】（见图5－12），【Plots子对话框】（见图5－13），【Options子对话框】。各对话框说明见表5－4、5－5。
表5－4 Statistics子对话框说明
选项说明备注
Descriptives 输出均数、中位数、众数、5％修正数、
本例选择描述。
标准误、方差、标准差、最小值、最大值、
全距、四分位数间距、峰度系数、峰度系
数的标准误、偏度系数、偏度系数标准误
及指定均数的可信区间。
M-estimators 集中趋势的最大稳健估计。本例没有选择。
Outliers 输出5个最大值和5个最小值。本例选择输出。
Percentiles 输出第5％、10％、25％、50％、75％、
90％、95％百分位数。
本例没有选择。
表5－5 Plots子对话框说明
选项说明备注
Boxplots 确定箱式图的绘制方式。本例选择分组绘制箱式
图。
Descriptive 选择绘制茎叶图（Stem-and-leaf）和直方
图(Histogram)。
本例选择绘制茎叶图。
Normality plots with test 绘制正态分布图。本例选择绘制正态分布
图。
Spread vs. level with
levene test
方差齐性检验。本例没有选择。
【Options子对话框】：用于选择对缺失值的处理方式，可以不分析有缺失值的记录，不分析某统计量有缺失值的记录，或报告缺失值。
（2）SPSS程序
EXAMINE
VARIABLES=胆固醇
/PLOT BOXPLOT STEMLEAF NPPLOT
/COMPARE GROUP
/STATISTICS DESCRIPTIVES EXTREME
/CINTERVAL 95
/MISSING LISTWISE
/NOTOTAL.
3.主要输出结果及解释
主要输出结果有：描述性统计量，如图5-14所示；极端值，如图5-15所示；正态性检验结果，如图5-16和图5-17所示；茎叶图，如图5-18所示；箱图，如图5-19所示。
说明：·Sig·（significant level）即P值，本例P=0.200，说明101名正常成年女子的血清总胆固醇值呈正态分布。一般来说，P值越大，越支持资料服从正态分布。
说明：如资料服从正态分布，则散点的分布接近于一条直线，本例支持正态分布。
说明：图中“3.00 2. 677”表示胆固醇值2.6mmol/L的1例，胆固醇值2.7mmol/L的2例，共3例。
说明：
1. 矩形框是箱图的主体,上中下三条线分别表示变量值的第75、50、25百分位数。
2. 触须线，是中间的纵向直线。上截止横线是变量值本体最大值；下截止线是变量值本体最小值。本体值即除奇异值以外的变量值称为本体值。
3. 奇异值，使用“0”标记，分大小两种。箱体上方的用“0”标记的点，其变量值超过了第75百分位数与第25百分位数上的变量差值的1.5倍。箱体下方的用“0”标记的点，其变量值小于第75百分位数与第25百分位数上的变量差值的1.5倍。
4. 极值，使用“*”标记。上极值点上的变量值超过了第75百分位数与第25百分位数上的变量差值的3倍；下极值点上的变量值超过了第75百分位数与第25百分位数上的变量差值的3倍。
统计学基础知识要点 很重要
第一章：导论 1、什么是统计学？统计方法可以分为哪两大类？ 统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。统计方法可分为描述统计方法和推断统计方法。 2、统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？ 按照所采用的计量尺度不同，分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照统计数据的收集方法，分为观测的数据和实验的数据；按照被描述的对象与时间的关系，分为截面数据和时间序列数据。 按计量尺度分时：分数数据中各类别之间是平等的并列关系，各类别之间的顺序是可以任意改变的；顺序数据的类别之间是可以比较顺序的；数值型数据其结果表现为具体的数值。按收集方法分时：观测数据是在没 有对事物进行人为控制的 条件下等到的；实验数据的 在实验中控制实验对象而 收集到的数据。按被描述的 对象与时间关系分时：截面 数据所描述的是现象在某 一时刻的变化情况；时间序 列数据所描述的是现象随 时间而变化的情况。 3、举例说明总体、样本、 参数、统计量、变量这几个 概念。 总体是包含研究的全部个 体的集合。比如要检验一批 灯泡的使用寿命，这一批灯 泡构成的集合就是总体。样 本是从总体中抽取的一部 分元素的集合。比如从一批 灯泡中随机抽取100个，这 100个灯泡就构成了一个样 本。参数是用来描述总体特 征的概括性数字度量。比如 要调查一个地区所有人口 的平均年龄，“平均年龄” 即为一个参数。统计量是用 来描述样本特征的概括性 数字度量。比如要抽样调查 一个地区所有人口的平均 年龄，样本中的“平均年龄” 即为一个统计量。变量是说 明现象某种特征的概念。比 如商品的销售额是不确定 的，这销售额就是变量。 第二章：数据的收集 1、调查方案包括哪几个方 面的内容？ 调查目的，是调查所要达到 的具体目标。调查对象和调 查单位，是根据调查目的确 定的调查研究的总体或调 查范围。调查项目和调查 表，要解决的是调查的内 容。 2、数据的间接来源（二手 数据）主要是公开出版或公 开报道的数据；数据的直接 来源一是调查或观察，二是 实验。 3、统计调查方式：抽样调
大数据的统计分析方法
统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。
统计学基础 第一章 统计概述
第一章统计概述 【教学目的】 1.明确统计的含义、方法及职能 2.能够灵活运用统计资料反映社会经济现象的数量方面 3.重点理解统计的基本概念及各概念之间的区别与联系 【教学重点】 1.能够运用统计资料反映社会经济现象的数量方面 2.重点理解统计的基本概念及各概念之间的区别与联系 【教学难点】 难点为理解统计的基本概念及各概念之间的区别与联系 【教学时数】 教学学时为4课时 【教学内容参考】 第一节统计的研究对象 一、统计的含义 【引言】 当我们跨入新世纪的时候，人们已经对这个时代的特征作了概括性的描述，这就是信息时代。面对来自方方面面的各种信息，我们只有利用统计这一工具，才能理解世界的精彩，了解世界宏微观的经济运行状况。为了管理好国家，搞好企业的生产经营，政府和企业都设立了专门的统计机构，或专门成立企业营销组织、营销策划等机构，由专门的统计人员或营销策划人员负责国民经济各行各业的信息搜集、整理、分析工作，为国家和企业进行各项决策提供可靠、及时的统计信息。 【案例】 据统计，2008年国内生产总值300670亿元，比上年增长9.0%。分产业看，第一产业增加值34000亿元，增长5.5%；第二产业增加值146183亿元，增长9.3%；第三产业增加值120487亿元，增长9.5%。第一产业增加值占国内生产总值的比重为11.3%，比上年上升0.2个百分点；第二产业增加值比重为48.6%，上升0.1个百分点；第三产业增加值比重为40.1%，下降0.3个百分点。年末全国就业人员77480万人，比上年末增加490万人。其中城镇就业人员30210万人，净增加860万人，新增加1113万人。年末城镇登记失业率为4.2%，比上年末上升0.2个百分点。这些都是统计信息的基本表现形式。 因此，我们将统计的含义概括为统计资料、统计工作和统计学。 反映社会经济现象情况和特征的数字及文字材料，称为统计资料； 对统计资料的搜集、整理、分析的工作总称，称为统计工作（或统计活动）。 统计过程包括统计设计、统计调查、统计整理与统计分析； 系统论述统计工作的学科，称为统计学。 三者之间的关系比较密切。统计资料是统计工作的成果，统计学与统计工作是理论与实践的辩证关系。了解和掌握统计学的基本理论和方法，是做好统计工作、取得有效统计资料的基础。 二、统计的研究对象 社会经济统计的研究对象是社会经济现象的总体数量方面，即以统计资料为依据具体说明社会经济现象总体的数量特征、数量关系及数量界限。下面举例说明如何根据统计资料说明社会经济现象的数量特征、数量关系及数量界限。 【案例】
统计学基础
一、单项选择题（共10道小题，共100.0分） 1.在下列调查中．调查单位与填报单位一致的是( )。 A. 公司设备调查 B. 农村耕地调查 C. 学生学习情况调查 D. 汽车养护情况调查 2. 3.在统计调查中，调查标志的承担者是( )。 A. 调查对象 B. 调查单位 C. 填报单位 D. 调查表 4. 5.填报单位( )。 A. 是调查标志的承担者 B. 是负责向上报告调查内容的单位 C. 是构成调查对象的每一单位 D. 即是总体单位 6. 7.变量数列中各组频率之和是( )。 A. 不等于l B. 大于1 C. 小于1 D. 等于l
8. 9. 统计表的结构，从其外形看，是由( )。 A. 标题和数字资料两部分构成 B. 标题、横行、纵栏标目三部分构成 C. 横行和纵栏数字资料构成 D. 标题、横纵、纵栏、数字资料等部分构成 10. 11.有20个工人看管机器台数资料如下：2、5、4、4、3、4、3、4、4、2、2、 4、3、4、6、3、4、 5、2、4，按以上资料编制分配数列，应采用( )。 A. 单项式分组 B. 等距分组 C. 不等距分组 D. 以上几种分组均可 12. 13.某厂劳动生产率计划在去年的基础上提高8%，执行结果仅比去年提高4%， 则劳动生产率的计划完成相对数算式为( )。 A. 4%÷8% B. 8%÷4% C. (100%+4%)÷(100%+8%) D. (1+8%÷1+4%) 14. 15. (错误) 下面属于结构相对指标的是( )。
A. 招生录取率 B. 人均钢产量 C. 轻重工业比例 D. 人均国民收入 16.对全市科技人员进行调查，每位科技人员是总体单位，科技人员的职称是 ( )。 A. 品质标志 B. 变量 C. 变量值 D. 标志值 17. 18.某学生某门课成绩为80分，则该成绩是( )。 A. 品质标志 B. 数量标志 C. 变量 D. 指标 1.设2000~2004年各年的环比增长速度为6％、7％、8%、9％和10％，则平均增长速度为 ( )。 A. B. C.
数据统计与分析(SPSS).
数据统计与分析（SPSS） 一、课程属性说明 适用对象：教育技术学专业，电子信息科学与技术专业，广告学专业 课程代码：11200913 课程类别：专业任选课 所属学科：计算机科学与技术 授课学期：第8学期 学时：讲授54学时，实验34时 学分：3 教材： 《SPSS for Windows 统计与分析》，卢纹岱主编，电子工业版社，2000年版参考书： 考核方式：考查 评分方法：试验报告20%，上机考试 80% 前导课程：计算机基础，线性代数，概率统计
二、大纲制定依据 对数据进行统计分析是一种十分重要的信息获得的方法，很多领域均需要做这方面的工作。传统的统计分析是由人工计算求解；现在随着计算机应用的普及，越来越多的统计分析工作是由计算机来完成的，现在最为流行也最容易被广大用户接受的统计分析软件是SPSS，本课程就以介绍该软件为核心，并渗透介绍一些统计分析的数学方法，从而满足各专业学生对数据统计分析知识和技能的需求。 三、课程概要与目的任务 1.课程概要 本课程主要由三大部分构成：（1）基本概念和基本操作，其中包括SPSS概述、系统运行管理方式、数据统计处理、数据文件的建立与编辑、文件操作与文本文件编辑；（2）统计分析过程，其中包括统计分析概述、基本统计分析、相关分析均值比较与检验、方差分析、回归分析、据类分析与辨别分析、因子分析、非参数检验、生存分析；（3）统计图形生成与编辑，其中包括生成统计图形、编辑统计图形，创建交互式图形、修饰交互图形 2.课程目的和任务 本课程的目的和任务是使学生理解SPSS软件的功能和应用方法，并能开展简单的数据统计与分析工作。
大数据思维在统计分析中的运用研究
大数据思维在统计分析中的运用研究 摘要：统计分析在各时期发展中都具有重要地位，其主要核心目的就是促进时代发展。而经济社会快速发展，还需对统计分析模式不断创新。本文主要分析大数据思维在统计分析中的运用研究关键词：大数据思维；统计分析；运用 引言 通过大数据思维与统计分析融合，为统计分析创建发展平台，以大数据思维信息化、广泛性等特点，实时获取社会信息，并且还可以把获取到的信息数据按照类别储存、管理。大数据管理平台自身就能够容乃海量信息，满足统计分析工作信息数据储存要求，其以统计分析结果为基础，时刻掌握各时代发展情况，从而全面提升统计分析工作质量与效率。 1、对大数据的认知与理解 大数据，指无法在一定时间范围内使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样性的信息资产。在大数据时代，企业资产不再仅仅局限于人员、财力、物质，数据作为新型企业资产，已经成为企业快速发展最为核心的竞争因素，在企业的发展中发挥着举足轻重的作用。大数据基于自身数据量大、数据多样性、处理速度快等特点将构建新的经济增长模式，激发各行各业经济增长的巨大潜力。目前，我国烟草行业存在
庞大的数据资源，但对数据的挖掘，更多集中在商业领域的物流运输、精准营销等，大数据深度挖掘仍然处于起步阶段，并未发挥出大数据应有的作用。卷烟生产企业数据量庞大，数据结构复杂，但是这部分数据很少纳入大数据分析和应用，更多的是基于小样本数据进行统计分析，还没有应用到企业各环节并成系统地构建。基于上述，通过数据驱动管理，清除管理死角，提升生产制造管理水平，构建生产组织大数据分析决策系统，已然是管理工作的核心。 2、统计分析中应用大数据思维的重要性 2.1解决各项限制因素影响问题 统计分析工作开展，通过搜集与分析各类信息数据，及具体工作提供重要信息数据。在以往发展过程中，统计分析工作模式是单一化的，需要在指定时间、要求等条件下，才能对具体信息数据进行搜集、整理、分析等，从而影响整体工作效率。针对大数据思维应用，借助大数据技术，可以使统计分析工作不再受时间、空间及各项因素限制与影响，还可以根据具体工作要求随时开展统计分析工作。同时，还可针对各时期信息数据详细分析，扩大统计分析工作影响范围，满足信息数据实时传输要求，有效解决各项限制因素影响问题。 2.2突出统计分析特点 统计分析工作在以往开展过程中，主要是以文本方式体现具体信息数据，不仅需要大量人力，而且还无法提升工作效率。随着时代快速发展，为确保统计分析工作顺利开展与实施，还需对其工作
统计学基础知识及其概念
一、概念篇 总体：总体是指客观存在的，在同一性质基础上结合起来的许多个别事务的整体，亦称统计总体。 总体单位：总体单位是指构成统计总体的个别事物的总称。 指标：指标是反映总体现象数量特征的概念。 标志：标志是说明总体单位特征的名称。 统计调查：是按照预定的目的和任务，运用科学的统计调查方法，有计划有组织地向客观实际搜集统计资料的过程。 调查对象：是根据调查目的、任务确定的调查的范围，即所要调查的总体，它是由某些性质上相同的许多调查单位所组成的。 调查单位：是所要调查的现象总体中的个体，即调查对象中的一个一个具体单位，它是调查中要调查登记的各个调查项目的承担者。 报告单位：是负责向统计调查机关提交调查资料的单位。 普查：是专门组织的一次性的全面调查，用来调查属于一定时点上或时期内的现象的总量。 抽样调查：是从研究的总体中按随机原则抽取部分单位作为样本进行观察研究，并根据这部分单位的调查结果来推断总体，以达到认识总体的一种统计调查方法。抽样调查又称为概率抽样或称为随机抽样。 抽样调查是抽取总体重的部分单位，收集这些单位的信息，用来对总体进行推断的调查方法。这里的总体是指抽样推断所要认识的研究对象的整体，它是由所要研究的范围内具同一性质的全体单位所组成的整体。被抽中的部分单位构成样本。一般的，将总体记作N，将样本记作n。 面谈访问法：是由访问员与被调查者见面，通过直接访问来填写调查问卷的方法。 统计整理：是统计工作的一个重要环节，它是根据统计研究的任务与要求，对调查所取得的各种原始资料，进行审核、分组、汇总，使之系统化、条理化，从而得到反映总体特征的综合资料的过程。 复合分组：对同一总体选择两个或两个以上的标志重叠起来进行分组。 复合分组体系：多个复合分组组成的分组体系。 频数：是指分配数列中各组的单位数，也称次数。 频率：是将跟组的单位数（频数）与总体单位数相比，求得的用百分比表示的相对数，也称比率或比重。 统计指标：是反映总体现象数量特征的基本概念及其具体数值的总称。 总量指标：是反映总体规模的统计指标，表明现象总体发展的结果。 平均指标：是总体各单位某一数量标志一般水平的统计指标。 是将一个总体内各个单位在某个数量标志上的差异抽象化，以反映总体的一般水平的综合指标。 标志变异指标：是表明总体各个单位标志值的差异程度（离散程度）的指标。 强度相对指标：是不属于同一总体的两个性质不同但相互间有联系的总量指标对比的比值，是用来反映现象的强度、密度和普遍程度、利用程度的综合指标。 加权算数平均数：是在总体经过分组形成变量数列（包括单项数列和组距数列），有变量值和次数的情况下，将各组变量值分别与其次数相乘后加总求得标志总量，再除以总体单位数（即次数总和）而求得的数值。 标准差：是总体各单位变量值与其平均数的离差平方的算术平均数的平方根。 发展速度：是表明社会经济现象发展程度的相对指标，它是根据两个不同时期发展水平对比求得，说明报告期水平是基期水平的几倍或百分之几，常用倍数或百分数来表示。由于所采用的基期不同，发展速度又可分为定基发展速度和环比发展速度。 概率抽样：概率抽样在抽取样本时不带有任何倾向性，它通过从总体中随机抽选单位来避免这种偏差，因而对总体的推断更具代表性。 比例分析法：比例分析法又名“比率分析法”，是用倍数或百分比表示的分数式，即通过计算相关指标之间的相对比值，来揭示和对比不同规模、不同性质事物的水平和效益的好坏，或分析部分和整体之间比例关系的分析方法。 国家统计报表制度：国家统计报表制度是各级政府统计部门实施国家统计调查项目的业务工作方案，由国家统计局制定，或者由国家统计局和国务院有关部门共同制定。 现行国家统计报表制度分为周期性普查制度、经常调查制度和非经常性调查制度三大类。 周期性普查制度：是国家统计报表制度的一个类型，是就我国社会经济发展的状况，由国务院组织，每隔一段时
统计学基础知识
一、数据的特征值 （一）数据的位置特征值 1）平均值 如果从总体中抽取一个样本，得到一批数据x 1，x 2，x 3….x n ，则样本的平均值x 为： n-数据个数； x i -第i 个数据数； ∑-求和。 2）中位数 有时，为减少计算，将数据x 1，x 2，x 3….x n 按大小次序排列，用位居于正中的那个数或中间两个数的平均值（当数据为偶数时）表示数据的总体平均水平。 3）中值M 测定值中的最大值x max 与最小值x min 的平均值，用M 表示。 4）众数 在用频数分布表示测定值时，频数最多的值即为众数。若测定值按区间做频数分布时，频数最多的区间代表值（一般取区间中值）也称众数。 （二）数据的离散特征值 1）极差R 测定值中的最大值x max 与最小值x min 之差称为极差。通常R 用于个数n 小于10的情况下，n 大于10时，一般采用标准偏差s 表示。 2）偏差平方和S 各测定值x i 与平均值 之差称为偏差。各测定值的偏差平方和称为偏差平方和，简称平方和，用S 表示。 无偏方差 各个测定值的偏差平方和除以（n-1）后所得的值称为无偏方差（简称方差），用s 2表示： ~ x _x _ x ∑ =--=-=n i i x x n n S s 1 2 _2)(1112 _ 2 _ 22 _ 1)(...) () (x x x x x x n -+-+-∑=-n i i x x 1 2 _ )(S = =
标准偏差s 2 （三）变异系数 以上反映数据离散程度的特征值，只反映产品质量的绝对波动大小。在工程实践中，测量较大的产品，绝对误差一般较大，反之亦然。因此要考虑相对波动的大小，在统计技术上 上式中σ和μ为总体均值和总体标准差，当过程在受控状态下，且样本容差较大时，可用样本标准差s 和样本均值 估计。 _x
大数据时代人力资源数据统计分析研究
大数据时代人力资源数据统计分析研究 摘要：大数据环境下，具备大数据处理能力的企业也不断增多。大数据时代的到来和发展对企业经营管理活动而言，尤其是针对企业人力资源管理活动产生了巨大的影响。各企业需要重视顺应时代发展潮流，积极引进并合理应用大数据，有助于推动人力资源管理及企业发展。基于此，本篇文章对大数据时代人力资源数据统计分进行研究，以供参考。 关键词：大数据；人力资源；数据分析 引言 大数据技术能够精准筛选并处理海量数据，有效将数据转化为信息知识。对于企业来说想要跟紧时代步伐则需要对大数据特点进行充分掌握，才能促进企业得到良性长远的发展。现阶段大数据技术已经实现了在各行各业中的充分应用，怎样应用大数据技术展开人力资源管理工作成为现阶段企业的关注重点，同时也是企业重点探究的内容。企业需要在人力资源管理中运用大数据便捷且高效的特点，从而为人力资源管理工作的深入展开提供支持。因此，在未来发展中人力资源管理将有效与信息网络技术进行结合，这有助于提高人力资源管理的效率与质量。 一、大数据概述 大数据的出现和发展推动了物联网及云计算等技术的发展，人类对各类新兴技术的依赖程度越来越高。大数据主要是指在短时间内难以收集、管理和处理的数据收集。它是一种具有高增长率、海量性和多样化特点的信息资源，需要依靠新兴的处理模式来发挥优秀的优化能力和强大的决策能力。主要特点包括：价值高、数量大、精准性等，现阶段在诸多领域中均具有广泛应用，未来发展前景优良。 二、人力资源数据统计分析系统 人力资源数据统计分析系统是指在其他系统正常运行的条件下，对公司的员工进行年龄、能力、职称、教育和工作经历等方面的全方位的了解，从而对员工进行相关系统的分析。以此为根据来进行企业的人力资源管理，企业的相关工作做好调整和完善的准备工作。 三、现阶段我国企业人力资源管理工作中存在的问题 （一）缺乏先进管理理念。 现阶段大数据技术的深入发展很大程度上促进了其他行业变革，企业为了能够实现更好的发展必须要与时俱进，结合大数据时代特征实施针对性措施促进企业变革，尤其是人力资源管理工作。当前很多企业在运营发展中仍然使用传统管理理念，通过管理者展开管理工作，这种模式对虽然能够起到一定效果与作用，但是却无法与新时代发展需求相适应。在激烈市场竞争中，传统管理理念不能促进企业优势的充分发挥，从而降低了企业的综合实力与整体竞争力。所以，企业发展中必须要确保管理者能够更新自身管理理念，对大数据时代下人力资源管理的必要性与重要性给予充分认识，从而推动企业进一步发展。 （二）缺乏长效人力资源战略规划 在大数据时代，实现长效稳定发展是企业的核心目标，因此很多企业都有意识制定长期发展计划。但是该计划仅仅停留在经营模式、市场分析和品牌战略方面，企业往往忽略了要实现该远期计划所需的人力资源储备。这就导致了很多企业在临时需要人的时候才要求人力资源部门人员紧急招聘，无论是效率还是质量
统计学基础课后全部详细答案与讲解
统计学第一至四章答案 第一章 一、思考题 1.统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科 学。 统计方法可分为描述统计和推断统计。 2.统计数据的分类：按计量尺度：分类数据、顺序数据和数值型数据按获取数据的方式：观测数据和实验数据按数据与时间的关系：截面数据和时间序列数据特点：分类数据各类别之间是平等的并列关系，各类别之间的顺序可以任意改变；顺序数据的分类是有序的；数值型数据说明的是现象的数量特征，是定量数据；观测数据是通过调查或观测而收集到的数据，是在没有对事物进行人为控制的条件下得到的；实验数据是在实验中控制实验对象而收集到的数据；截面数据也称静态数据，描述的是现象在某一时刻的变化情况；时间序列数据也称动态数据，描述的是现象随时间的变化情况。 3.对武昌分校的全体教师进行工资调查，那么全体教师就是总体，从中抽取五十名教师进行调查，这五十名教师的集合就是样本，全体教师工资的总体平均值和总体标准差等描述特征的数值就是参数，五十名教师工资的样本平均值和样本标准差等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说教师的工资。 4.有限总体：指总体的围能够明确确定，而且元素的数目是有限可数的。例如：武昌分校10 级金融专业学生 无限总体：指总体所包含的元素是无限的、不可数的。例如：整个宇宙的星
球 5.变量可分为分类变量、顺序变量、数值型变量。同时数值型变量可分为离散型变量和连续型变量。 6.离散型变量只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，可以一一列举，例如“产品数量” 、“企业数”。连续型变量的取值指连续不断的，不能一一列举。例如“温度” 、“年龄”。 二、练习题 1.（1）数值型变量（2）分类变量（3）数值型变量 （4）顺序变量（5）分类变量 2.（1）这一研究的总体是IT 从业者，样本是从IT 从业者中抽取的1000 人，样本量是1000 （2）“月收入”是数值型变量 （3）“消费支付方式”是分类变量 3.（1）这一研究的总体是所有的网上购物者 （2）“消费者在网上购物的原因”是分类变量 第二章 一、思考题 1:答：1:普查的特点：①：普查通常是一次性的或周期性的； ②：普查一般需要规定统一的调查时间；③：普查的数据一般比 较准确；4：普查的使用围比较狭窄，只能调查一些最基本的、 特定的现象。2 :抽样调查的特点：①：经济性；②：时效性强; ③：适应面广；④：准确性高。
数据的基本统计分析
数据的基本统计分析 数据的基本统计分析 1．数据的描述性统计分析 通常在得到数据并对数据进行除错的预处理后，需要对数据进行描述性的统计分析。比如：对数据中变量的最小值、最大值、中位数、平均值、标准差、偏度、峰度以及正态性检验等进行分析。对于这些经常性遇到的重复过程，我们可以自己编写函数，将函数保存在MATLAB自动搜索文件夹下，然后就可以直接调用自己定义的函数了。对于上述描述性统计分析，我们可以在MATLAB命令窗口中输入：edit description，然后在弹出的窗口中选择yes，就创建了一个文件名为description的M文件。然后在弹出的空白文件中编写以下M函数： function D=description(x) %descriptive statistic analysis %input: %x is a matrix, and each colummn stands for a variable %output: %D:structure variable,denotes Minimium,Maximium,Mean,Median, %Standard_deviation,Skewness,Kurtosis,and normal distribution test,respectively. %notes:when the number of oberservations of the colummn variables less than 30, %Lilliefors test is used for normal distribution test,and output D.LSTA denotes %test statistic and D.LCV denote critical value under 5% significant level; %otherwise, Jarque-Bera test is used, and output D.JBSTA denotes test statistic %and D.JBCV denote critical value under 5% significant level.If test statistic is %less than critical value,the null hypothesis (normal distribution) can not %be rejected under 5% significant level. D.Minimium=min(x); D.Maximium=max(x); D.Mean=mean(x); D.Median=median(x); D.Standard_deviation=std(x); D.Skewness=skewness(x); D.Kurtosis=kurtosis(x); if size(x,1)<30 disp('small observations,turn to Lilliefors test for normal distribution') for i=1:size(x,2) [h(i),p(i),Lilliefors(i),LCV(i)]=lillietest(x(:,i),0.05); end
应用T检验方法进行数据统计分析的研究
应用T 检验方法进行数据统计分析的研究 T 检验是在正态分布条件下，当方差未知时，以T 分布为依据时对总体均值作检验的方法，属于参数检验的范畴。t 检验是用t 分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。在统计假设检验中，当总体的标准差未知时，需要用样本标准差来代理总体的标准差，统计量不再服从标准正态分布，而服从于另一种概率分布，称为Ｔ分布。 本文交代Ｔ检验方法应用的基本思想、发生的条件、操作步骤，T 检验的目的和意义。并通过对学生成绩T 检验的实例引入，判断了科目对学生的分数有无显著性影响，进而向大家介绍一种统计学方法T 检验。以便让大家对T 检验有所掌握了解，如何使用T 检验方法分析相关数据。 选题的目的和意义 众所周知，在教育中，成绩可以反映出学生在最近的学习情况，但是不能只看单次的考试来评价一个学生，所以我们要科学，合理的分析成绩来发现学生的不足，然后共同努力弥补。 Ｔ检验分析实例 （1）相关样本，容量小于30的T 检验 同一批学生在实验前后进行两次测试得到两次成绩，若把这两次成绩看成两个样本的话，则这两个样本之间相互不是独立的，称为相关样本。 在五年级（3）班进行《语文口头作文对语文成绩影响的实验研究》，每节课用10分钟的时间让学生进行口头小作文比赛，实验前进行一次语文成绩测试，随机抽取10名学生语文成绩（实验前成绩）记录如表，一个学期后用同样难度的试题又进行测试记录这10名学生的语文成绩（实验后成绩）记录如表。 后五年级（3）班随机抽取10名学生语文成绩有无显著性差异。 样本1（实验前）成绩总和∑X 1=710 样本2（实验后）成绩总和∑X 2=795 d =∣2X -1X ∣=∣ n X X 21 ∑∑-∣=∣10795710-∣=8.5 样本1（实验前）和样本2（实验后）第i 个学生成绩差：d=X2-X1 ∑d 2=∑-）（X X 122=1267 （∑d ）2=85
matlab数据的基本统计分析
第四讲 数据的基本统计分析 数据的基本统计分析 1．数据的描述性统计分析 通常在得到数据并对数据进行除错的预处理后，需要对数据进行描述性的统计分析。比如：对数据中变量的最小值、最大值、中位数、平均值、标准差、偏度、峰度以及正态性检验等进行分析。对于这些经常性遇到的重复过程，我们可以自己编写函数，将函数保存在MATLAB自动搜索文件夹下，然后就可以直接调用自己定义的函数了。对于上述描述性统计分析，我们可以在MATLAB命令窗口中输入：edit discription，然后在弹出的窗口中选择yes，就创建了一个文件名为discription的M文件。然后在弹出的空白文件中编写以下M函数： function D=discription(x) %descriptive statistic analysis %input: %x is a matrix, and each colummn stands for a variable %output: %D:structure variable,denotes Minimium,Maximium,Mean,Median, %Standard_deviation,Skewness,Kurtosis,and normal distribution test,respectively. %notes:when the number of oberservations of the colummn variables less than 30, %Lilliefors test is used for normal distribution test,and output D.LSTA denotes %test statistic and D.LCV denote critical value under 5% significant level; %otherwise, Jarque-Bera test is used, and output D.JBSTA denotes test statistic %and D.JBCV denote critical value under 5% significant level.If test statistic is %less than critical value,the null hypothesis (normal distribution) can not %be rejected under 5% significant level. D.Minimium=min(x); D.Maximium=max(x); D.Mean=mean(x); D.Median=median(x); D.Standard_deviation=std(x); D.Skewness=skewness(x); D.Kurtosis=kurtosis(x); if size(x,1)<30 disp('small observations,turn to Lilliefors test for normal distribution') for i=1:size(x,2) [h(i),p(i),Lilliefors(i),LCV(i)]=lillietest(x(:,i),0.05); end
统计学基础第一次作业
统计学基础第一次作业 一、填空题 1、按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为_分类数据_、_顺序数据_和_数值型 数据_。 2、按照数据的收集方法的不同，可将统计数据分为_观测数据_和__实验数据_。 3、按照被描述的对象与时间的关系，可将统计数据分为_截面数据__和_时间序列数 4、体重的数据类型是：clear all。 5、民族的数据类型是：CHAR。 6、空调销量的数据类型是：电器。 7、支付方式（购买商品）的数据类型是：分类变量。 8、学生对教学改革的态度（赞同、中立、反对）的数据类型是：顺序数据。 9、从总体中抽出的一部分元素的集合，称为___样本_____。 10、参数是用来描述_总体特征_______的概括性数字度量；而用来描述样本特征的概括 性数字度量，称为___统计量_____。 11、参数是用来描述_总体特征_的概括性数字度量；而用来描述样本特征的概括性数字 度量，称为_统计量_。 12、统计数据有两种不同来源：一是_直接来源__，二是__间接来源___。 13、统计数据的误差有两种类型，即__抽样误差_和_非抽样误差。 14、统计表由_数据__、__表头__、___行标题_和__列标题__四个部分组成。 15、统计分组应遵循“不____重_____不__漏_______”、“___上限______不在组内”的 原则。 16、按取值的不同，数值型变量可分为_离散型变量__和_连续型变量_。 17、在数据分组中，_离散型变量_______可以进行单变量值分组，也可以进行组距分组， 而___连续型变量_____只能进行组距式分组。 18、组距分组中，向上累积频数是指某组_上限以下_的频数之和。 19、将某地区100个工厂按产值多少分组而编制的频数分布中，频数是_各组的工厂数 __。 20、频数分布中，靠近中间的变量值分布的频数少，靠近两端的变量值分布频数多，这
人体测量数据统计分析与研究
人体测量数据统计分析与研究 菲菲洋洋 (**安全科学与工程学院，辽宁省阜新市123000) 摘要：人体身高数据在机械设备研发，服装设计等方面有很重要的作用，因此有必要对人体的有关参数进行研究，本文运用人体测量学、数据处理等知识，结合文献调查法、数据统计分析法，调查了安全学院100名男生的身高，对测量获得的数据进行统计、方差计算，同时对所获得的数据进行分析，分析与国家标准的差异、分地区分析人体尺寸的变化、不同地区平均身高上的差异，以及是否符合原国家标准的规定、分析差异存在原因。 关键词：人体测量数据；人体测量学；调查法；数据分析 引言 为了使各种与人有关的机械、设备、产品等能够在安全的前提下高效率的工作，实现人机的最优结合，并使人在使用时处于安全、舒适的状态和无害、宜人的环境之中，现代设计必须充分考虑人体的各种人机学参数，因此有必要对人体的有关参数进行研究。近10年来 ,我国经济迅猛发展 ,人们的生活水平大幅度提高，人们的身体状况是也发生了相应改变，为了更好的了解学生身体状况变化情况 ,本设计对100名学生的身高进行调查，对测试结果内容的分析与探讨,找出存在的主要问题。 1 人体测量的基本知识 1.1 人体测量学 人体测量是一门新兴学科，它所涉及的是一个特定的群体而非个人，选择样本必须考虑有代表性的群体，测量的结果要经过数据统计处理，以反映该群体的形态差异与差异程度。它是通过测量各部位尺寸来确定个体之间和群体之间在人体尺寸上的差别。用以研究人的形态特征，从而为各种安全设计、工业设计和工程设计提供人体测量数据[1]。 1.2 人体测量的主要方法 普通测量法、摄影法、三维数学测量法 1.3人体测量的基本术语 (1)被测者姿势 a立姿 指被测者挺胸直立，头部以眼耳平面定位，眼睛平视前方，肩部放松，上肢自然下垂，手指直，手掌朝向体侧，手指轻贴大腿侧面，自然伸直，左、右足后跟并拢，两足前段分开大致成450夹角，体重均匀分布于两足。 b坐姿 被测者挺胸坐在被调节到肋骨头高度的平面上，头部以眼耳平面定位，眼睛平视前方，左、右大腿大致平行，膝弯曲大致成900，足平放在地面上，手轻放在大腿上。 （2）测量基准面。人体测量基准面是由3个互相垂直的轴来决定的。
第4章 SPSS基本统计分析(课后练习参考)
第三章 1、利用习题二第6题数据，采用SPSS数据筛选功能将数据分成两份文件。其中，第一份数据文件存储常住地是“沿海或中心繁华城市”且本次存款金额在1000至5000之间的调查数据；第二份数据文件是按照简单随机抽样所选取的70%的样本数据。 第一份文件：选取数据数据——选择个案——如果条件满足——存款>=1000&存款<5000&常住地=沿海或中心繁华城市。 第二份文件：选取数据数据——选择个案——随机个案样本——输入70。 2、利用习题二第6题数据，将其按常住地（升序）、收入水平（升序）、存款金额（降序）进行多重排序。 排序数据——排序个案——把常住地、收入水平、存款金额作为排序依据分别设置排列顺序。 3、利用习题二第4题的完整数据，对每个学生计算得优课程数和得良课程数，并按得优课程数的降序排序。 计算转换——对个案内的值计数输入目标变量及目标标签，把所有课程选取到数字变量，定义值——设分数的区间，之后再排序。 4、利用习题二第4题的完整数据，计算每个学生课程的平均分以及标准差。同时，计算男生和女生各科成绩的平均分。 方法一：利用描述性统计，数据——转置学号放在名称变量，全部课程放在变量框中，确定后，完成转置。分析——描述统计——描述，将所有学生变量全选到变量框中，点击选项——勾选均值、标准差。先拆分数据——拆分文件按性别拆分，分析——描述统计——描述，全部课程放在变量框中，选项——均值。方法二：利用变量计算，转换——计算变量分别输入目标变量名称及标签——均值用函数mean完成平均分的计算，标准差用函数SD完成标准差的计算。数据——分类汇总——性别作为分组变量、全部课程作为变量摘要、（创建只包含汇总变量的新数据集并命名）——确定 5、利用习题二第6题数据，大致浏览存款金额的数据分布状况，并选择恰当的组限和组距进行组距分组。 根据存款金额排序，观察其最大值与最小值，算出组数和组距。转换——重新编码为其他变量——将存款金额作为输出变量——定义输出变量的名称及标签——设定旧值和新值. 6、在习题二第6题数据中，如果认为调查中“今年的收入比去年增加”且“预计未来一两年收入仍会增加”的人是对自己收入比较满意和乐观的人，请利用SPSS的计数和数据筛选功能找到这些人。 转换——对个案的值计数——设定目标变量及标签——将“今年的收入比去年增加”和“预计未来一两年收入仍会增加”两个变量选中——定义值。 7、对习题二第5题数据，选择恰当的加权变量进行加权处理进而还原为原始数据为后续分析做准备。 数据——加权个案——点击加权个案——将人数作为频率变量——确定。 第四章
统计分析方法概述
统计分析方法概述 一、统计总体与样本 统计总体必须有下面三个性质： 1、同质性 即总体由具有某一共同性质表现的基本单位所组成。例如，工业企业作为总体，是因为每个工业企业都是从事工业生产活动的单位，具有相同的经济职能。 2、大量性 由统计研究的目的决定，我们只有通过大量事物的观察、分析和研究，才能发现从其普遍联系中表现出来的规律。 3、变异性 总体各单位除了必须有某一共同标志表现作为它们形成统计总体和客观依据以外，还必须要在所研究标志上存在变异。例如，高等院校这个统计总体，除了都是从事高等教育的教学活动这一共同性质之外，各高等院校在隶属主管部门、院校性质、招生规模和专业设置等各方面又有所差异。 样本是指从统计总体中抽取出来作为代表这一总体的部分单位组成的集合体。样本有下列4个特点： 1、代表性 样本代表总体的程度越高，样本计算的抽样指标与总体指标的误差就越小 2、客观性 从总体中抽取样本时，必须排除主观因素的影响，保证样本的中选或不中选不受调查者或被调查者的主观影响 3、随机性 一个统计总体可以抽取不同的许多样本，至于到底抽取样本是哪一个，完全取决于样本的随机性 4、排他性
样本单位必须抽取自总体内部，而不能抽取总体外部的单位 二、统计数据收集方案 统计数据收集方案也称为统计调查方案。它是在收集统计数据之前，制定出一个周密、完整的调查方案，用以指导这个调查工作，使调查得以顺利实施和完成的计划。 一个完整的统计数据收集方案通常包括以下积分方面的内容：调查目的、调查对象和调查单位、调查项目和调查表、调查时间和期限、调查的组织工作等。 1、调查目的 调查研究所要解决的问题，它所回答的是“为什么调查”、“调查要解决什么样的问题”。调查的目的应该尽可能规定得具体明确，突出中心，它是确定调查对象、调查项目等的基础。 2、调查对象和调查单位 调查对象是根据调查目的确定的调查研究的总体和调查范围。调查单位是构成调查对象中的每一个单位，它是调查项目和调查内容的承担者和载体，也是我们收集数据、分析数据的基本单位。 3、调查项目 调查项目要解决的问题是“调查什么”，也就是调查的具体内容。通俗地说，调查项目就是一份在调查过程中应该获得答案的各种问题的清单。 4、调查时间和时限 调查时间是调查资料所属的时间，即所谓的客观时间。如果所要调查的是时期现象，调查时间就是资料所反映的起止时间；如果所调查的对象是时点现象，调查时间就是规定的统一标准时间。 调查时限是进行调查工作的期限，包括搜集资料和保送资料的整个工作所需要的时间，即所谓的主观时间。 5、调查的组织工作 调查的工作组织计划使调查工作在业务组织上、措施上得到有力的保证。组织工作计划包括明确调查机构、调查地点和选择调查方法等问题。
统计学基础复习大纲
统计学基础复习大纲 统计学基础复习大纲一、单项选择题 1.下列分组中，按数量标志分组的是 A.人口按性别分组B.学生按学习成绩分组 C.产品按质量分组 D.企业按行业分组 2. 某省教育主管部门要了解所属高校教学设备的使用状况,则统计研究的总体单位是A.该省每一所高校 B.该省全部高校的全部设备 C.该省每一所高校的每一台设备 D.该省每一所高校的每一台教学设备3、要研究某校学生的学习情况，则总体是A某校的全部学生B某校的每个学生C某校学生的学习情况D某校某个学生的学习情况4、了解某市工业企业的经营状况，则总体是A某市的所有企业B某市的每一家企业C某市的所有工业企业D某市的每一家
工业企业5、在全国人口普查中() A.男性是品质标志 B.人的年龄是变量C.人口的平均寿命是数量标志 D.全国的人口是统计指标6、统计指标按其反映的时间特点不同，分为( ) A.数量指标与质量指标 B.时点指标与时期指标 C.主观指标与客观指标 D.实物指标与价值指标7. 某商场销售电视机，2004年共销售6000台，年末库存100台。这两个指标是() A.时期指标B.时点指标 C.前者是时期指标，后者是时点指标 D.前者是时点指标，后者是时期指标8. 下列调查方法中，主要用于推算总体指标的调查方法是 A.重点调查 B.典型调查 C.抽样调查 D.普查9. 在同一变量数列中,组距的大小与组数的多少之间的关系是A.成正比 B.成反比 C.不确定D.无关10. 在进行组距式分组时，凡遇到某单位的标志值刚好等于相
邻两组上下限时，一般的做法是() A.将此值归入上限所在组 B.将此值归入下限所在组 C.将此值归入上限所在组或下限所在组均可D.另行分组11. 对某企业职工情况进行调查，调查对象是()。 A.该企业每一个职工 B.该企业全部职工 C.该企业每一个职工的情况 D.该企业所有职工的情况12、某公司职工月奖金额最高为450元，最低为150元，据此资料分为6组，形成等距数列，则各组组距应为( ) 13、要检验某种产品的质量，一般采用 A.重点调查 B.典型调查 C.统计调查 D.抽样调查14、某企业职工工资总额计划比去年提高12%，实际提高14%，则其计划完成程度为% % % % 15. 某地区粮食产量与人口数对比的结果是 A.算术平均数B.比较相对数 C.比例相对数 D.强度相对数16. 分配数列各组