抽样调查资料可以做哪些统计分析
沈浩老师《调查研究中的统计分析法》考点整理
沈浩老师《调查研究中的统计分析法》考点整理1.社会科学的研究方法主要有：实验控制法、调查方法(普查与抽样)、内容分析法、实地观察法、个案研究法。
2.你上课所了解到的统计软件都有那几个：SPSS、SAS、EXCEL、ACCESS、LISREL、PCEDIT。
2.现代统计学理论完善体现在：从线性到非线性、从低维到高维、从显在到潜在、从连续到离散。
3.除了《调查研究中的统计分析法》外，其他还有：传播统计学、《民意调查实务》、《大众传播调查方法》、《传播统计学》、《市场调查与分析》(任选即可)。
4.狭义的社会调查或研究更侧重于信息的：收集、整理和分析。
5.为了获取所需的信息，社会调查必须遵循科学性和客观性的原则。
6.一般的社会调查被访者的匿名权要受到严格的保护。
6.从一般推证总体叫演绎法，从特殊推证一般叫归纳法。
7.定量调查的方法主要有哪些：邮递调查、电话调查、街道或商城拦截面访、网上调查、中心地调查、(其他：入户面访、借助其他电子手段(传真、邮件)的调查等)。
8.定性调查主要方法：座谈会、深层访谈、德尔菲法、投影法、观察法9.随机抽样的基本原则是：一是实现抽样的随机性原则，即等概率、不等概率抽样；二是实现抽样效果最佳原则，即固定费用下抽样误差最小；确定精度下，研究费用小。
10.在非常简单随机抽样中，调查1067个样本，则在95%的置信度下，对总体的推断绝对误差不超过3%。
11.如果采用和定性研究小组座谈会(焦点团体)方法，一般正式参加人数是6-8人。
12.随机化实验是一种双盲实验，通过随机化设置对照组，使实验设计去掉偏差。
13.用样本估计总体肯定会产生误差，这类误差叫抽样误差，是可以计算并加以控制的。
14.简单随机抽样是无放回的抽样，非常简单随机抽样是有放回的抽样。
14.分层抽样的基本原则是层内差异小，层间差异大；整体抽样的基本原则是群内差异大，群间差异小15.有放回的按与抽样单元的"大小"成比例的概率来抽取的方法叫不等概率抽样(PPS法)。
社会实践中的统计数据分析方法
社会实践中的统计数据分析方法统计学作为一门科学，广泛应用于社会实践中的各个领域。
它通过收集、整理和分析数据，帮助我们了解现象背后的规律，并为决策提供依据。
在本文中，我们将探讨社会实践中的统计数据分析方法。
一、数据收集与整理在进行统计数据分析之前，首先需要进行数据的收集与整理。
数据的收集可以通过问卷调查、实地观察、实验研究等方式进行。
在选择数据收集方法时，需要根据研究目的和数据的可行性进行合理选择。
而数据的整理则是将收集到的数据进行分类、筛选、清洗和归档，以便后续的分析工作。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
它通过计算数据的中心趋势（如均值、中位数、众数）、离散程度（如标准差、极差）和数据的分布情况（如频数分布、百分位数）等指标，来描述数据的特征。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的基本情况，为后续的推断性统计分析提供参考。
三、推断性统计分析推断性统计分析是基于样本数据对总体进行推断的方法。
它通过对样本数据进行抽样分析，得出关于总体的概率推断。
常见的推断性统计分析方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验通过对样本数据进行假设检验，判断总体参数是否符合某种假设；置信区间估计则是通过对样本数据进行分析，给出总体参数的一个区间估计，以反映估计结果的不确定性。
四、相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
它通过计算相关系数来衡量变量之间的相关程度。
常见的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相关性质，从而为决策提供依据。
五、回归分析回归分析是研究因果关系的方法。
它通过建立统计模型，分析自变量对因变量的影响程度。
回归分析可以帮助我们预测和解释变量之间的关系，并从中找出影响因素。
常见的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归和多元回归等。
六、时间序列分析时间序列分析是研究时间上变化的方法。
它通过对时间序列数据进行建模和分析，揭示数据随时间变化的规律。
社会实践中有效的数据分析方法
社会实践中有效的数据分析方法在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
无论是企业经营还是科学研究，数据分析都扮演着重要的角色。
社会实践中，有效的数据分析方法可以帮助我们更好地了解社会现象、解决问题、制定决策。
本文将介绍一些在社会实践中常用的有效数据分析方法。
一、问卷调查分析问卷调查是社会实践中常用的数据收集方法之一，通过问卷调查可以收集到大量的数据。
在进行问卷调查分析时，我们可以使用一些统计方法，如频数分析、交叉分析等。
频数分析可以帮助我们了解被调查者的基本情况和态度倾向，交叉分析可以帮助我们发现不同变量之间的关系。
通过问卷调查分析，我们可以更好地了解社会群体的需求和意见，为社会实践提供有力的数据支持。
二、质性数据分析除了量化的数据分析方法，质性数据分析也在社会实践中发挥着重要的作用。
质性数据指的是非结构化的数据，如访谈记录、观察记录等。
在进行质性数据分析时，我们可以使用内容分析、主题分析等方法。
内容分析可以帮助我们对文本材料进行分类和统计，主题分析可以帮助我们发现文本材料中的重要主题。
通过质性数据分析，我们可以深入了解社会现象的背后原因和动因，为社会实践提供更加全面的分析结果。
三、时间序列分析在社会实践中，时间序列数据是非常常见的。
时间序列数据指的是按时间顺序排列的数据，如股票价格、销售数据等。
时间序列分析可以帮助我们研究数据随时间变化的趋势和规律。
在进行时间序列分析时，我们可以使用趋势分析、季节性分析等方法。
趋势分析可以帮助我们判断数据的增长或下降趋势，季节性分析可以帮助我们发现数据中的周期性变化。
通过时间序列分析，我们可以预测未来的趋势和变化，为社会实践提供有针对性的建议。
四、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。
在社会实践中，我们经常需要研究某些因素对某个结果的影响程度。
回归分析可以帮助我们建立数学模型，量化各个因素对结果的影响程度。
在进行回归分析时，我们可以使用简单线性回归、多元线性回归等方法。
统计调查方法与抽样调查技术介绍-新进公务员
第二种是具有统计特征的划类选点典型调查，即将调 查总体划分为若干个类，再从每类中选择若干个典型进行 调查，以说明各类的情况。如2011年开展的《未成年人思 想道德情况调查》时，就分别选择了若干高中、初中、职 业技术学校、小学，开展相关调查。
例如：在取得总体单位的名单或名册后，先给每个单 位编上一个号码，然后使用随机数表，查出所需抽选的调 查样本，或将总体各单位的号码或名称，逐个写在纸条或 卡片上，再在全部纸条或卡片中随机抽选出所需调查的样 本。
4、普查的优缺点
（1）优点：收集的信息资料比较全面、系统、准确 可靠；
（2）不足：涉及面广、工作量大、时间较长，而且 需要大量的人力和物力、组织工作较为繁重。
（三）重点调查
1、重点调查的概念
重点调查是一种非全面调查，它是在调查对象中，选 择一部分重点单位作为样本进行调查。所选择的重点单位 虽然只是全部单位中的一小部分，但它们在所调查的某一 主要标志总量方面在总体中占绝大比重。
3、重点调查的特点
重点调查的主要特点是：投入少、调查速度快、所反 映的主要情况或基本趋势比较准确。
（四）典型调查 1、典型调查的概念 典型调查也是一种非全面调查，它是从众多的调查研
究对象中，有意识地选择若干个具有代表性的典型单位进 行深入、周密、系统地调查研究。
进行典型调查的主要目的不在于取得社会经济现象的 总体数值，而在于了解与有关数字相关的生动具体情况。
5、置信度：置信度也称为可靠度，或置信水平、置信系数，即在对总体 参数作出估计时，由于样本的随机性，其结论总是不确定的。因此，采用一 种概率的陈述方法，也就是数理统计中的区间估计法，即估计值与总体参数 在一定允许的误差范围以内，其相应的概率有多大，这个相应的概、样本：样本是总体的一部分，它是由从总体中按一定程序抽 选出来的那部分总体单位所作成的集合。
对统计结果进行分析
对统计结果进行分析统计数据是指通过对一定数量的样本进行调查、观察或实验，得出的有关现象、事物或问题的一些特征的计数或测量值的结果。
统计数据的分析是对统计结果进行处理、比较、归纳、推断等，以揭示出其中包含的信息和规律。
下面对统计结果进行分析。
首先，我们需要对收集到的统计数据进行整理和描述。
统计数据通常以表格、图表等形式呈现。
在整理数据时，我们可以计算出各项指标的平均值、中位数、标准差等，以便更好地理解数据的总体分布和变异程度。
同时，我们还可以基于数据的特点和背景，对数据进行分类，比如按时间、地区、性别、年龄等因素对数据进行分组。
接下来，我们需要对统计数据进行分析和解释。
在统计分析过程中，最常用的方法是描述统计和推断统计。
描述统计主要包括对数据的统计特征进行描述和分布的整体特征进行概括。
推断统计则通过对样本数据进行分析和推断来推测总体的特征。
常用的推断统计方法有假设检验、置信区间估计等。
对于描述统计，我们可以通过计算平均值、中位数和众数来了解数据的集中趋势；通过计算方差和标准差来了解数据的离散程度；通过绘制统计图表来展示数据的分布情况。
在分析整体特征时，我们可以统计各个类别的频数、频率、百分比等，以对样本数据的比例和比重进行分析。
对于推断统计，我们可以使用假设检验方法来检验两个或多个样本之间的差异是否具有统计学意义。
通过设立原假设和备择假设，并计算出检验统计量的值，来决定是否拒绝原假设。
在假设检验中，我们可以利用已知的统计分布来计算出显著性水平，以判断样本之间的差异是否显著。
此外，我们还可以利用置信区间估计方法来估计总体参数的取值范围。
在对统计数据进行分析时，还需要注意数据的质量和可信度。
我们需要对数据进行合理的采样和抽样，确保样本的代表性和可靠性。
同时，我们还需要注意数据收集的过程中是否出现了误差和偏差，以及数据本身是否存在异常值和缺失值，从而确保分析结果的准确性和有效性。
总之，对统计结果的分析是对收集到的数据进行整理、描述、分析和解释的过程。
医学统计学复习思考题
医学统计学复习思考题一、名词解释1.同质与变异：2.总体和样本3.参数和统计量4.过失误差5.抽样误差6.随机测量误差7.概率 8.计量资料 9.计数资料10.等级资料 11.平均数 12.标准差13.标准正态分布 14.参考值范围 15标准误16.相对数 17 率 18构成比19.相对比 20.标准化率法 21 X²检验22.参数统计 23.非参数统计 24.回归系数25相关系数二、问答题1.均数﹑几何均数和中位数的适用范围有何异同？2.中位数与百分位数在意义上﹑计算和应用上有何区别与联系3.医学中参考值范围的含义是什么？确定的原则和方法是什么？4.标准差和标准误有何区别和联系？5.可信区间和参考值范围有何不同？6.假设检验和区间估计有何联系？7.t检验和方差分析的应用条件有何异同？8.检验假设中α和P的区别何在？9.常用的相对数指标有那些？它们的意义和计算上有何不同？为什么不能以比代率？请联系实际加以说明。
10.X²检验适用于解决那些问题？对资料的设计类型和应用条件有何不同要求？11.应用相对数时应注意哪些问题？12.什么情况下需要进行率的标准化？标准化的方法有那些？13.X2检验的基本思想是什么？14.四表格资料在何种情况下需要进行校正？为什么？15.行X列表X2检验的注意事项有哪些？16.非参数检验适用那些情况？17.相关系数与回归系数的区别与联系?18.应用直线回归和相关分析时应注意那些问题？19.列表的原则和基本要求是什么？20.常用的统计图有哪几种？他们的适用条件是什么？21.调查研究和实验研究的主要区别何在？22.调查中非抽样误差的来源有哪些？如何控制？如何评价调查质量？三.计算题1.某地101例30～49岁健康男子血清总胆固醇值（mmol/L）测定结果如下：4.77 3.37 6.14 3.95 3.56 4.23 4.31 4.715.69 4.12 4.56 4.375.396.30 5.217.22 5.54 3.93 5.21 6.51 5.18 5.77 4.79 5.125.20 5.10 4.70 4.07 3.50 4.69 4.38 4.896.25 5.32 4.50 4.633.614.44 4.43 4.25 4.035.85 4.09 3.35 4.08 4.79 5.30 4.973.18 3.97 5.16 5.10 5.864.795.34 4.24 4.32 4.776.36 6.384.865.55 3.04 4.55 3.35 4.87 4.17 5.85 5.16 5.09 4.52 4.384.31 4.585.726.55 4.76 4.61 4.17 4.03 4.47 3.04 3.91 2.704.60 4.095.96 5.48 4.40 4.55 5.38 3.89 4.60 4.47 3.64 4.345.186.14 3.24 4.90 3.05（1）编制频数分布表并绘制直方图，简述其分布特征。
工作报告的数据收集与统计分析
工作报告的数据收集与统计分析一、数据收集的重要性数据收集是进行工作报告的基础，它可以为我们提供大量的信息，帮助我们做出准确的决策。
数据的准确性和全面性是保证数据分析的重要基础。
二、数据来源在进行数据收集时，我们可以从多个来源获取所需数据。
其中一种方式是通过调查问卷，收集被调查者的意见和反馈。
另外，我们还可以通过观察和记录，将所需数据直接收集到。
此外，我们还可以从文献和档案资料中获取相关数据。
三、数据收集的方法数据收集的方法也有多种多样。
在进行调查问卷时，我们可以通过面对面的访谈方式或者在线调查的方式获取数据。
在进行观察和记录时，我们可以通过实地观察或者记录下所需要的信息。
四、数据处理与整理数据收集完成后，我们需要对收集到的数据进行处理和整理。
首先，我们需要将数据进行分类，然后对数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和可靠性。
此外，在进行数据整理时，我们还需要对数据进行编码和脱敏处理，以保护相关信息的安全性。
五、数据分析的方法在进行数据分析时，我们可以使用统计学方法来进一步分析数据。
统计学方法包括描述性统计和推论性统计。
描述性统计可以帮助我们了解数据的分布情况，而推论性统计可以帮助我们推断总体的属性。
六、数据分析的工具在进行数据分析时，我们可以使用一些专业的数据分析工具来辅助我们的工作。
常见的数据分析工具包括Microsoft Excel、SPSS等。
这些工具可以帮助我们对数据进行可视化展示和统计分析。
七、数据分析的目的数据的收集和分析不仅仅是为了了解现状，更重要的是为了帮助我们做出决策。
通过数据的分析，我们可以发现问题、寻找解决方案，并对未来的发展进行预测。
八、数据分析的局限性虽然数据分析可以为我们提供大量的信息，但是我们也需要注意数据分析的局限性。
数据只是客观存在的现象的表象，我们需要对数据进行合理解读，并结合实际情况进行分析。
九、数据分析的应用数据分析广泛应用于各行各业。
在市场营销领域，数据分析可以帮助我们了解消费者需求和市场趋势，指导产品的开发和市场推广。
统计资料的设计方案类型
统计资料的设计方案类型统计资料的设计方案类型统计资料的设计方案是指在进行统计调查或研究时，为了收集和整理数据，而制定的一套有序的步骤和方法。
它涉及到数据收集、数据处理和数据分析等环节，对于统计结果的准确性和可靠性起着重要的作用。
以下是一些常见的统计资料设计方案类型。
1. 抽样调查设计方案抽样调查是统计学中常用的数据收集方式，通过从总体中选取一部分样本进行调查，从而推断总体的特征。
抽样调查设计方案包括总体的选择、样本量的确定、抽样方法的选择等。
常见的抽样方法有简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
2. 调查问卷设计方案问卷调查是一种常见的数据收集方式，通过向被调查对象发放问卷，收集他们的观点、意见和行为数据。
调查问卷设计方案包括问题的选取、问题的顺序和布局、答题方式的确定等。
设计良好的调查问卷可以确保被调查对象理解问题，并提供准确的回答。
3. 实验设计方案实验设计是为了验证某种因果关系而进行的一种研究方法。
实验设计方案包括实验变量的选择、实验组和对照组的确定、实验过程的控制等。
良好的实验设计可以降低实验误差，提高实验结果的可解释性。
4. 统计数据处理方案在数据收集完成后，需要对数据进行处理和整理，以便进行后续的数据分析。
数据处理方案包括数据清洗、数据编码、数据录入和数据校验等。
合理的数据处理方案可以提高数据的准确性和完整性，减少数据分析中的偏差。
5. 数据分析方案数据分析是根据收集到的数据进行推断、总结和解释的过程。
数据分析方案包括数据分布的描述统计、假设检验、回归分析等。
合理的数据分析方案可以帮助研究者得到准确的结果和可靠的结论。
统计资料的设计方案类型多种多样，根据不同的研究目的和数据特点选择适合的方案是非常重要的。
在进行统计调查或研究时，研究者应根据实际情况制定合理的设计方案，以确保数据的准确性和可靠性。
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抽样调查资料可以做哪些统计分析篇一：以下内容是某地区对居民消费支出抽样调查汇总资料进行分析的结果,其中不属一、整体解读试卷紧扣教材和考试说明，从考生熟悉的基础知识入手，多角度、多层次地考查了学生的数学理性思维能力及对数学本质的理解能力，立足基础，先易后难，难易适中，强调应用，不偏不怪，达到了“考基础、考能力、考素质”的目标。
试卷所涉及的知识内容都在考试大纲的范围内，几乎覆盖了高中所学知识的全部重要内容，体现了“重点知识重点考查”的原则。
1．回归教材，注重基础试卷遵循了考查基础知识为主体的原则，尤其是考试说明中的大部分知识点均有涉及，其中应用题与抗战胜利70周年为背景，把爱国主义教育渗透到试题当中，使学生感受到了数学的育才价值，所有这些题目的设计都回归教材和中学教学实际，操作性强。
2．适当设置题目难度与区分度选择题第12题和填空题第16题以及解答题的第21题，都是综合性问题，难度较大，学生不仅要有较强的分析问题和解决问题的能力，以及扎实深厚的数学基本功，而且还要掌握必须的数学思想与方法，否则在有限的时间内，很难完成。
3．布局合理，考查全面，着重数学方法和数学思想的考察在选择题，填空题，解答题和三选一问题中，试卷均对高中数学中的重点内容进行了反复考查。
包括函数，三角函数，数列、立体几何、概率统计、解析几何、导数等几大版块问题。
这些问题都是以知识为载体，立意于能力，让数学思想方法和数学思维方式贯穿于整个试题的解答过程之中。
篇二：如何做好统计结果分析如何做好统计结果分析在做社会科学研究的时候，调查是必不可少的一个环节。
我们做一个调查，花费了大量的人力、物力，得到了大量的一手数据，然而，如果我们在做数据分析的时候采取的方法不科学的话，可能会导致分析结果与真实情况存在偏差，甚至得到相反的结果。
举个简单的例子，某政府关于某个项目出台了A、B两套拟案，分别在甲、乙两个地区做民意调查，调查的数据统计如下表1所示：表1 两套拟案的满意度数据根据这个统计结果，哪个方案更让人们满意呢？我们来做个简单的分析。
我们计算出两个地区对A、B方案的满意度，如表2 所示：表2 满意度情况由满意度可以看出，无论是在甲地区还是在乙地区，方案A的满意度更高。
但是，如果我们不分地区的话，将数据合并起来分析，那么A方案在人们中的满意度为46.0%，B 方案的满意度为46.7%，那么我们又可以看出，方案B的满意度更高。
两种分析方案，得到的却是两种截然不同的结果，那么，究竟哪种分析方法更合理呢？为什么会得到两种不同的结果呢？在统计学里面对数据源的要求提到的一点就是“数据规模要大”。
那么，我们这个调查的数据是否太小了？假设真的是数据太小了，那么，我们将这些数据都等比例扩大，由数学知识可以知道，结果还是跟上面的结果一样的，也就是说，跟数据的大小没有关系了。
仔细分析，我们就可以看出问题所在了，对数据的采集不科学，我们在采集数据的时候对样本的抽取不科学，从表我们可以看出，无论是在甲地区还是乙地区，对A、B方案进行调查的人数差距太大，这违背了统计学的原理。
所以统计出来的结果也是没有太大的意义的。
再举另外的一个例子，某小区对所有的200名住户进行了上网情况的调查，数据如下表3所示：第1页，总2页表3 上网时间统计显而易见，不上网的人数占的比例最大。
但是，我们换另外的一种方式进行分析，如表表4 上网时间统计2由这个表可以看出，少量上网的人数占的比例又是最大的。
对于这个结果，又该如何解释呢？显然，这个不是取样的问题了。
我们可以看到，我们对一个类型进行定义的时候，是否考虑到合理性。
对于表3的结论，当我们下“不上网的人数占的比例最大”的结论的时候，我们是把上网时间以小时为区间分开。
对于结论“不上网的人数占的比例最大”的逆否结论就是“所占的比例最小的是上网的”，由数学知识可以知道它的逆否结论也是真的。
但实际上上网的人所占的比例是最大的。
我们将表3的数据绘制成折线图：时间-人数分布图4540353025人数XX10501234时间5678根据上网时间-人数折线图，人数随上网时间的增加的变化情况一目了然。
综合以上两个分析结果，我们是否觉得得出这样的结果更合理一点：上网时间在3小时以为的人数占的比例最大。
由上面两个例子我们可以看出，对于一个调查结果的数据分析，想要得到一个比较科的结果，我们需要满足两个条件： 1.对数据源的采集，我们要保证符合统计学原理，特别是抽样调查的时候，对样本的布置要均匀、合理。
2.对数据的分析时，对分类的定义要合适。
采用分类汇总统计时，分类的区间要合理。
第2页，总2页篇三：统计学文字简述题1、一个完整的统计调查方案包括哪些内容(1) 调查目的：调查目的要符合客观实际，是任何一套方案首先要明确的问题，是行动的指南。
(2) 调查对象和调查单位：调查对象即总体，调查单位即总体中的个体。
(3) 调查项目：即指对调查单位所要登记的内容。
(4) 调查表：就是将调查项目按一定的顺序所排列的一种表格形式。
调查表一般有两种形式：单一表和一览表。
一览表是把许多单位的项目放在一个表格中，它适用于调查项目不多时;单一表是在一个表格中只登记一个单位的内容。
(5) 调查方式和方法：调查的方式有普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表制度等。
具体收集统计资料的调查方法有：访问法、观察法、报告法等。
(6) 调查地点和调查时间：调查地点是指确定登记资料的地点;调查时间：涉及调查标准时间和调查期限。
(7) 组织计划：是指确保实施调查的具体工作计划。
一个完整的调查方案的内容有以下几个方面：①确定调查的目的和任务；②确定调查对象和调查单位；③确定调查内容，拟定调查表；④确定调查时间和调查期限；⑤确定调查方法；⑥确定调查的组织和实施计划。
2、抽样调查有哪些特点？有哪些优越性？答：抽样调查数据之所以能用来代表和推算总体，主要是因为抽样调查本身具有其它非全面调查所不具备的特点，主要是：(1)调查样本是按随机的原则抽取的，在总体中每一个单位被抽取的机会是均等的，因此，能够保证被抽中的单位在总体中的均匀分布，不致出现倾向性误差，代表性强。
(2)是以抽取的全部样本单位作为一个“代表团”，用整个“代表团”来代表总体。
而不是用随意挑选的个别单位代表总体。
(3)所抽选的调查样本数量，是根据调查误差的要求，经过科学的计算确定的，在调查样本的数量上有可靠的保证。
(4)抽样调查的误差，是在调查前就可以根据调查样本数量和总体中各单位之间的差异程度进行计算，并控制在允许范围以内，调查结果的准确程度较高。
抽样调查方式的优越性现在经济性、实效性。
准确性和灵活性等方面。
抽样调查是根据随机的原则从总体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标的一种统计分析方法。
3、什么叫统计分组？简述等距式组距分组的步骤及应注意的问题。
是根据统计研究的需要，将数据按照某种特征或标准分成不同的组别。
其作用有：①区分现象的类型；②揭示现象的内部结构；③显示现象间的相互依存关系。
步骤为：第一步，从小到大排序；第二步：确定组数，组数，其中N为数据的个数；第三步：确定各组的组距。
组距是一个组的上限和下限的差，即组距=（最大值-最小值）/组数；第四步：根据组数整理成频数分布表；第五步，根据频数分布表绘制直方图和折线图。
4、简述测定季节变动的“趋势-循环剔除法”的基本步骤和原理。
在具有明显的长期趋势变动的数列中，为了测定季节变动，必须先将趋势变动因素在数列中加以剔除，然后用平均的方法消除不规则变动，而后计算季节比率的，就称为趋势剔除法。
数列的长期趋势可用移动平均或趋势方程拟合法测定。
假定包含趋势变动的时间序列的各影响因素以乘法模型形式组合，其结构为Y=T·C·S·I，以移动平均法测定趋势值，则确定季节变动的步骤如下： (1）对原序列进行12个月（或4个季度）移动平均数，消除季节变动S和不规则变动I ，结果只包含趋势变动T和循环变动C ；（2）为剔除原数列中的趋势变动T和循环变动C ，将原数列各项除以移动平均数的对应时间数据（3）将消除趋势变动后的数列各年同月（或同季）的数据平均，消除不规则变动I，再分别除以总平均数，得季节指数S 。
（4）对季节指数再调整。
5、什么叫标准差系数？计算它有何意义又称离散系数，是用来对两组数据的差异程度进行相对比较的。
因为在比较相关的两组数据的差异程度时，方差和标准差是以均值为中心计算出来的，因而有时?s直接比较方差是不准确的，需要剔除均值大小不等的影响，计算并比较离散系数。
v??或v??计算公式为 xx6、平均指标指数是总指数还是一般相对数？可变构成指数、固定构成指数和结构变动影响指数三者在分析意义上有何区别，在数量上又有何联系？是一般的相对数，可变构成指数=固定构成指数×结构变动影响指数即?x1f1??x0f0?(x0f1?x0f0)?(x1f1?x0f1)f1f0f1f0ff 0?07、什么叫相关分析、回归分析？简述相关分析与回归分析的关系。
二者是研究现象相关关系的基本方法。
（1）相关分析（狭义）指用一个指标表明现象间相互依存关系的密切程度。
（2）回归分析：根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型来近似表达变量间的平均变化关系。
二者有着密切的联系，它们具有共同的研究对象，在具体运用时需要互相补充。
具体：（1）相关分析需要依靠回归分析表明现象数量相关的具体形式；（2）回归分析需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度，只有变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
因此，回归分析和相关分析也合并称为相关关系分析或广义的相关分析。
在研究目的和具体的研究方法上是有明显区别的，两者的主要区别在于：（1）相关分析研究变量间相关方向、程度，不能指出变量间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化推测另一个变量的变化情况；而回归分析能确切地指出变量之间相互关系的具体形式，它可根据回归模型从已知量估计和预测未知量。
（2）在相关分析中，不必确定自变量和因变量；而在回归分析中，必须事先确定哪个为自变量，哪个为因变量，而且只能从自变量去推测因变量，而不能从因变量去推断自变量。
（3）相关分析所涉及的变量一般都是随机变量；而回归分析中因变量是随机的，自变量则作为研究时给定的非随机变量。
8、简述测定季节变动的原始资料平均法的基本步骤和原理。
又称按月（或季）平均法，这种方法不考虑长期趋势影响，根据原始数据直接计算季节指数，测定季节变动。
（1）计算各年同月(季)的平均数 (i=1~12月或i=1~4季)，目的消除各年同一季度（月份）数据上的不规则变动；（2）计算全部数据的总平均数，找出整个数列的水平趋势；（3）计算季节指数S i(i=1~12月或i=1~49、什么叫估计量？评价估计量的标准有哪些？（1）无偏性，指估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数。