第3章 数据整理
第三章统计数据的整理和显示习题
第三章统计数据的整理和显示习题部门： xxx时间： xxx整理范文，仅供参考，可下载自行编辑第三章统计数据的整理和显示练习题一、填空题1.统计数据分组的关键在于。
2.一般说来，统计分组用于三方面：(1>；<2）；<3）。
3.根据分组标志的不同，统计分组可以有分组和分组。
4.按每个变量值分别列组所编制的变量分布数列叫，其组数等于。
5.在组距式数列中，表示各组界限的变量值叫。
各组中点位置上的变量值叫。
6.组距式变量数列，根据各组的组距是否相等可以分为和。
7.已知一个变量数列最后一组的下限为900，其邻组的组中值为850，则最后一组的上限和组中值分别为和。
b5E2RGbCAP8.统计资料的表现形式主要有和。
9.从形式上看，统计表主要由、、和四部分组成；从内容上看，统计表由和两部分组成。
10.统计数据整理就是对搜集得到的进行审核、分组、汇总，使之条理化、系统化，变成能反映总体特征的的工作过程。
p1EanqFDPw11.数据的预处理是数据整理先行步骤，它是在对数据分类或分组之前对和所做的必要处理，包括对数据的、和。
12.直方图是用的宽度和高度来表示频数分布的图形。
13.雷达图是一种的图示方法。
二、单项选择题1.统计分组的关键问题是( >A正确选择分组标志 B确定组距和组数C确定组距和组中值 D确定全距和组距2.为了反映我国经济中所有制成份的构成情况需要进行( >A经济成份分类B登记注册类型分类C三次产业分类 D国民经济行业分类3.按品质标志分组，分组界限的确定有时会发生困难，这是由于( >A组数较多 B标志变异不明显C两种性质变异间存在过渡形态 D分组有粗有细4.某连续变量数列，其末组为开口组，下限为200，又知其邻组的组中值为170，则末组组中值为( >A260 B 215 C 230 D 1855.下列分组中按品质标志分组的是( >A人口按年龄分组 B产品按质量优劣分组C企业按固定资产原值分组 D乡镇按工业产值分组6.对企业先按经济类型分组，再按企业规模分组，这样的分组，属于( >A简单分组 B平行分组C复合分组 D分组体系7.用组中值代表各组内的一般水平的假定条件是( >A各组的次数均相等 B各组的组距均相等C各组的变量值均相等 D各组次数在本组内呈均匀分布8.对统计总体按两个及以上标志分组后形成的统计表叫( >A简单表 B简单分组表C复合分组表 D汇总表9.对某地区的全部商业企业按实现的销售额多少进行分组，这种分组属于( >A变量分组 B属性分组C分组体系 D复合分组10.在频数分布中，频率是指( >A各组频数之比 B各组频率之比C各组频数与总频数之比 D各组频数与各组次数之比11.频数分布用来表明( >A总体单位在各组的分布状况 B各组变量值构成情况C各组标志值分布情况 D各组变量值的变动程度12.在分组时，若有某单位的变量值正好等于某组的下限时，一般应将其归在( >A上限所在组 B下限所在组C任意一组均可 D另设新组13.在编制组距数列时，当全距不变的情况下，组距与组数的关系是( >A正比例关系 B反比例关系C乘积关系 D毫无关系14.统计表的宾词是用来说明总体特征的( >A标志 B总体单位C统计指标 D统计对象15.统计表的主词是统计表所要说明的对象，一般排在统计表的( >A左方 B上端中部 C右方 D下方16.用组中值与次数求坐标点连接而成的统计图是( >A直方图 B条形图 C曲线图 D折线图17.按字母的顺序或笔画数的多少顺序排序的统计数据一般是( >A定类型数据 B定距数据C定比数据 D定序数据18.多指标的图示方法是( >A直方图 B条形图 C环行图 D雷达图19.变量数列的构成要素是< ）A分组标志和指标B分组标志和次数C数量分组标志数值和频数D品质分组标志属性和频数20.下列哪一种资料，适合编制单项数列< ）A连续型变量且各变量值变动比较均匀B离散型变量且变量值的种类数较少C连续型变量且各变量值变动幅度较大D离散型变量且各变量值变动幅度较大21.某组向上累计次数表示< ）A大于该组上限的次数有多少B大于该组下限的次数有多少C小于该组上限的次数有多少D小于该组下限的次数有多少三、多项选择题1．统计分组的主要应用有(>A区分现象的类型 B反映现象总体的内部结构C比较现象间的一般水平 D分析现象的变化关系E研究现象之间的数量依存关系2.指出下表表示的分布数列所属的类型( >A品质数列 B变量数列C分组数列 D组距数列E等距数列3.指出下列分组哪些是属性分组( >A人口按性别分组 B企业按产值多少分组C家庭按收入水平分组 D在业人口按文化程度分组 E宾馆按星级分组4.对统计数据准确性审核的方法有( >A计算检查 B逻辑检查C时间检查 D调查检查E平衡检查5.统计数据的预处理，包括( >A数据分类 B数据筛选C数据审核 D数据订正E数据排序6.从形式上看，统计表由哪些部分构成( >A总标题 B主词 C纵栏标题D横行标题 E宾词7.按主词是否分组，统计表可分为( >A单一表 B简单表 C分组表D复合表 E综合表8.统计数据的审核主要是审核数据的( >A准确性 B及时性 C完整性D适用性 E代表性9.统计数据整理的内容一般有( >A对原始数据进行预处理 B对统计数据进行分组C对统计数据进行汇总 D对统计数据进行分析E编制统计表、绘制统计图10.国民经济中常用的统计分组有( >A经济成分分组 B登记注册类型分组C国民经济行业分类 D三次产业分类E机构部门分类11.某厂100名工人按工资额分为800以下、800-1000、1000-1200、1200-1400、1400以上等五个组。
第3章数据处理与应用3.2数据采集与整理 高中教学同步《信息技术-数据与计算》(教案)
调研并撰写报告，主题为“物联网技术在数据采集中的应用”。请举例说明物联网技术如何改变了特定行业（如农业、制造业或医疗）的数据采集方式。
探索当前的数据安全威胁，并提出针对个人和企业的数据保护措施。
板书设计
3.2数据采集与整理
3.2.1数据采集
定义:根据需求采用适当的方法和工具获取所需数据。
目的:为数据分析及获取有价值信息奠定基础。
教学难点：
数据采集方法的选择与实施：学生可能难以理解在不同情况下如何选择最合适的数据采集方法和工具。需要通过实际案例让学生理解不同方法的适用场景和优缺点。
数据整理的技术实现：数据整理涉及具体的技术操作，如使用Python进行数据处理，这对学生来说可能较为复杂。教师需要详细解释代码逻辑并提供充足的练习机会。
数据文件：使用CSV格式的数据文件来演示数据整理的过程，让学生实际操作并观察数据处理的结果，增强学习的互动性和实用性。
多媒体内容：可能包括视频或音频材料，用于介绍数据安全的重要性、数据保护的方法等内容，以增强学生的学习兴趣和理解深度。
教学过程
教学环节
教师活动设计
学生活动设计
设计意图
活动一：
创设情境
生成问题
增强实操环节：针对学生在编程实操中的困难，应设计更多分层次的练习，从简到难逐步提升学生的编程能力。
强化数据安全教育：考虑开设专题讲座，邀请业界专家讲解最新的数据安全动态和防护技术，增强学生的数据安全实战能力。
总体来说，本章的教学达到了预期目标，但在实操能力和数据安全教育的深度上还有待提高。希望在未来的教学中能够不断优化改进，使学生能够在快速发展的数据时代中更好地适应和创新。
实践是检验真理的唯一标准。通过实际操作，学生可以将理论知识应用于实际问题中，加深理解。
高中数学中的数据整理教案
高中数学中的数据整理教案
教学目标：
1. 了解数据整理的基本概念和方法；
2. 掌握数据整理中的常用技巧和工具；
3. 能够对数据进行合理的整理和分析。
教学内容：
1. 数据的收集和分类；
2. 数据的整理和清洗；
3. 数据的可视化展示。
教学步骤：
一、导入
教师通过举例介绍数据整理的重要性和应用价值，引导学生了解数据整理的基本概念。
二、讲解
1. 数据的收集和分类：教师介绍不同类型的数据收集方法，如问卷调查、实地观察等，并讲解数据的分类方法。
2. 数据的整理和清洗：教师示范如何对收集到的数据进行整理和清洗，去除异常值和重复数据。
3. 数据的可视化展示：教师介绍数据可视化的重要性，示范如何使用图表和统计工具展示数据。
三、练习
学生根据教师提供的数据，分组进行数据整理和分析，利用Excel等工具绘制图表展示数据。
四、总结
教师与学生一起总结本节课的学习重点和技巧，强调数据整理的重要性和应用。
五、作业
学生完成课堂练习，对一组数据进行整理和分析，并撰写简要报告。
教学评价：
1. 学生能够灵活运用数据整理的方法和技巧；
2. 学生能够合理对数据进行分析和展示；
3. 学生能够认识到数据整理在日常生活和学习中的重要性。
扩展延伸：
教师可以引导学生利用实际数据进行研究和分析，提升学生的数据整理和分析能力。
同时，教师可以介绍数据挖掘和大数据处理的相关知识，拓展学生的数学视野。
统计学基础知识要点
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：抽样调查、普查、统计报表等。
统计学第三章(统计资料的整理与展示)
第三章统计数据的整理与显示一、单项选择题：1.将统计总体按某一标志进行分组后，其结果是（）。
A.组内同质性，组间同质性B.组内差异性，组间差异性C.组内同质性，组间差异性D.组内差异性，组间同质性2.在组距数列中，当全距确定时，组距与组数的关系是（）。
A.组距越大，组数越小B.组距越大，组数越大C.组距越小，组数越小D.组距与组数的关系不确定3.连续型量在确定组限时，相邻组的组限必须（）。
A.间断B.重叠C.相等D.不等4.变量数列中，各组频率的合计数应该为（）。
A.大于1B.等于1C.小于1D.不等于15.在异距数列中，要准确反映其分布状况，必须采用（）。
A.向上累计B.向下累计C.频数D.频率密度6.计算向上累计次数或频数时，其计数表达的意义是（）。
A.上限以下的累计次数或频数B.上限以上的累计次数或频数C.下限以下的累计次数或频数D.上限以上的累计次数或频数7.在统计表中，说明统计表名称的词语是（）。
A.主词B.宾词C.总标题D.横行标题8.次数分布的特征是：两头小，中间大。
即靠近中间的变量值分布的次数多，靠近两边的变量值分布的次数少。
这种次数分布是（）。
A.正态分布B.U形分布C.正J形分布D.反J形分布9.类似于直方图，与直方图比较，其构造更容易，且能显示变量的实际值，从而不会因数据分组将具体的数值信息丢失，这种图是（）。
A.折线图B.曲线图C.茎叶图D.帕拉图10.填写统计表时，当某一位置不应该有数字，应用的符号是（）。
A.0B.×C.…D.–二、多项选择题：1.在统计数据整理之前，要对统计数据进行审核。
审核的主要内容是（）。
A.数据的准确性B.数据的及时性C.数据的系统性D.数据的完整性E.数据的客观性2.统计分组的作用是（）。
A.划分社会经济现象的类型B.刻画总体具有的特征C.揭示社会经济现象的内部构成D.反映总体单位的分布情况E.分析社会经济现象之间的依存关系3.在组距数列中，组中值是（）。
第3章数据管理3.2设计逻辑结构与建立数据库-高中教学同步《信息技术数据管理与分析》(教案)
关系模式：关系名（属性1，属性2，...）
实例：世界杯（届次，年份，地点，冠军）
3.逻辑结构设计
E-R图到关系模型的转换
实体的转换：实体→关系模式
联系的转换：
m:n联系→独立关系模式
1:n联系→独立关系模式/合并到n端实体关系模式
1:1联系→独立关系模式/合并到任意一端实体关系模式
通过小组讨论和团队协作，培养学生的团队协作能力和沟通能力。
引导学生自主学习和探索，培养学生的自主学习能力和创新精神。
情感态度与价值观目标：
激发学生对数据库学习和应用的兴趣，培养学生的信息素养和终身学习的意识。
培养学生的责任感和使命感，理解数据库技术在现代社会中的重要地位和作用。
培养学生的职业道德和规范意识，引导学生正确、合法地使用数据库技术。
准备课后反馈渠道，如电子邮件、在线论坛等，以便学生提出问题和建议。
教学媒体
教学PPT或幻灯片：用于展示课程大纲、关键概念、步骤说明、示例图（如E-R图转换为关系模型的图表）、流程图等。这些视觉元素有助于学生理解和记忆复杂的概念和过程。
数据库管理系统软件：如MySQL或Navicat for MySQL，用于演示如何在实际环境中创建、查看、修改和删除数据库及数据表，以及导入和导出数据。这些软件为学生提供了真实的操作体验。
遇到问题及时寻求帮助，与同学和教师交流。
通过实践操作，使学生掌握在MySQL控制台和Navicat for MySQL中创建和查看数据库的方法，培养学生的动手能力和实践能力。
活动四：
巩固练习
素质提升
讲解数据表创建规则：介绍创建数据表时需要注意的事项，如字段命名规则、数据类型选择等。
演示数据表操作：在Navicat for MySQL中演示如何创建、查看、修改和删除数据表。
数据整理大班数学教案
数据整理大班数学教案一、引言数据整理是数学学科中重要的内容之一。
掌握数据整理的方法和技巧，能够帮助学生更好地理解和分析数据，提高他们的数据处理能力和思维逻辑能力。
本教案将以大班数学教学为背景，针对数据整理的教学目标和内容进行详细的阐述和拓展。
二、教学目标1. 知识目标：- 掌握数据整理的基本概念，包括调查、统计和数据展示等。
- 熟悉常见的数据整理方法，如制作频数表、绘制条形图等。
- 理解数据整理在实际生活中的应用价值。
2. 能力目标：- 能够运用所学方法，整理、分类和分析一定数量的数据。
- 能够有效地运用数据整理技巧，综合利用数据信息，解决数学问题。
3. 情感目标：- 培养学生对数据整理的兴趣和积极参与的态度。
- 培养学生的观察力、分析能力和创新思维能力。
三、教学内容1. 数据整理的基本概念数据整理是指对已经获得的数据进行整理、归纳、分类、统计和展示等处理的过程。
数据整理是了解事物的发展脉络和规律性的重要手段。
2. 数据整理的方法和技巧2.1 调查和统计在数据整理过程中，我们需要通过调查和统计的方式来获得所需数据。
调查是指通过问卷调查、观察等方式收集数据，而统计是指将所获得的数据以数量或频数的形式进行整理和汇总。
2.2 数据的分类和分组在对数据进行整理时，我们可以根据不同的特征和属性，将数据进行分类和分组。
通过分类和分组，可以使数据整理更加有效和有序。
2.3 数据的展示和呈现通过数据的展示和呈现，可以使得数据更加直观和易于理解。
常见的数据展示方式包括制作频数表、绘制条形图、折线图等。
3. 数据整理的实际应用数据整理不仅仅是学科知识，还广泛应用于各个领域。
例如，在市场调研中，需要通过调查和整理数据来了解消费者的需求；在科学实验中，需要通过数据整理来分析实验结果。
因此，数据整理对于培养学生的应用能力和创新能力具有重要意义。
四、教学方法1. 探究式教学法引导学生通过实际操作和讨论，参与到数据整理的过程中去，并激发他们的探索欲望，培养他们的动手实践和解决问题的能力。
审计数据采集与整理
数据采集与数据整理（二))第3章数据采集与数据整理（二——审计数据整理与验证、审计数据安全章节要点财务数据的获取不同数据库数据的采集与转换生成审计数据库数据采集安全五、数据整理与验证数据清理是指对被审计数据进行检查、分析和验证，有效控制审计数据的质量，并在数据上发现审计线索，清理数据质量问题，为后续的审计数据分析服务的一系列过程。
1、数据清理数据清理的主要任务是将与审计工作无关的或者冗余的数据删除。
数据清理是计算机数据审计中的重要一环。
由于被审计单位数据来源众多、种类繁杂，往往会存在不少数据质量问题，这些问题将直接影响后续审计工作所得出的审计结论的准确性。
因此，数据采集后，审计人员必须对从被审计单位获得的原始电子数据进行清理。
数据清理可以在数据转换之前进行，也可在数据转换之后进行。
（1）为什么要进行数据清理①值缺失限制了审计人员的数据分析工作被审计数据的形成，最初的目的是要满足被审计单位管理经济业务的需要。
所以，操作人员在对多条连续记录中存在的相同数据值进行录入时，往往会只录入第一条记录的数据值，而省略后续记录的相同数据值的录入，导致数据不完整。
不完整数据的存在，限制了审计人员按这一数据值的某一特性对被审计数据进行分析(如查询、筛选、汇总)。
②数据表中的空值直接影响了数据分析结果的准确性被审计数据中常常会存在部分数据值为空(Null)的现象。
在进行数据分析时，原始数据中为空的数值型字段值并不等同于“0”，不能参加运算、比较大小等分析，必须对这部分空值进行数据清理。
③大量的冗余数据降低了数据分析的效率这里说的数据冗余主要是指审计人员采集到的数据表中存在大量原本就没有使用或存储辅助信息的字段和记录。
这些字段和记录对于审计人员来说，可能是多余的，没有任何意义。
大量的冗余数据的存在不仅占据了审计人员本来就十分有限的硬盘空间，而且还会大大降低审计人员以数据查询为主的数据分析的效率。
因此，必须对冗余数据进行清理。
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第 3 章 数据整理通常在数据文件建立之后，我们还不能直接对数据进行统计分析，还必须对数据进行必要的整理。
数据整理从广义上来讲，包括两种整理。
第一种是对统计调查所搜集到的各种数据进行分类和汇总，称为汇总性整理；第二种是对现成的综合统计资料的整理。
在实践中，这些步骤可能要花费从原始数据的获得到分析结果的得出所需总精力的一大部分。
在SPSS 中，数据整理的功能主要集中在Data和Transform两个主菜单下。
3.1数据排序对数据按照某一个或多个变量的大小排序将有利于对数据的总体浏览。
如对补钙产品市场调查的数据可以对“问卷编号”进行排序，可按下面的步骤来执行。
1. 选择菜单Data→Sort Case，调出Sort Case对话框，如图 3-1。
对话框中各选项的意义如下：Sort by列表框：选择排序变量。
数据将按该变量的大小进行排序。
Sort order选项栏：指定排序的方式。
其中，Ascending是按排序变量的升序排列，Descending是按降序排列。
图 3-1 Sort Case对话框2. 把排序变量“问卷编号”移到右边的Sort by列表框中。
3. 在Sort by选项栏中选择Ascending，将数据按问卷编号从小到大排列。
4. 单击OK按钮，执行排序命令。
用户还可以按照多个排序变量进行排序。
例如，可以先按性别排序，对性别相同的观测再按问卷编号排序。
这时，需要先将“性别”变量，然后将“问卷编号”变量移入Sort by 列表框，单击OK按钮。
排序后的数据文件如图 3-2所示。
图 3-2 按双重变量排序3.2数据排秩所谓“秩”，是指对变量排序之后观测的顺序号。
在很多非参数检验的方法中都要运用到变量的秩。
SPSS可以实现自动计算变量的秩，并生成新的秩变量。
下面以补钙产品数据为例来介绍对数据排序的步骤。
1. 选择菜单Transform→Rank Cases，打开Rank Cases对话框，如图 3-3。
图 3-3 Rank Cases对话框2. 选择排秩变量将排秩变量选入Variables列表框。
这里我们选择求居住时间（time）的秩。
3. 选择排秩方式在Assign Rank 1 to（把秩值1分配给）选项栏中有两个选项，选择Smallest value意味着将秩值1非配给最小的值，即按升序排秩；选项Largest value意味着将秩值1非配给最大的值，即按降序排秩。
这里我们选择按居住时间的升序排秩。
4. 选择秩变量的类型单击Rank Types按钮，调出Types子对话框，如图 3-4。
该子对话框用于指定生成的新变量的计算方式，默认选项为Rank，即生成的新变量就是排秩变量的秩，变量名为排秩变量名前加“s”。
其余的选项并不常用，如Savage Score表示新生成的变量为依据指数分布所得的原始分数，Sum of case weights表示新生成的变量值等于各观测量权重之和，等等。
这里我们保持系统的默认选项。
图 3-4 Types子对话框5. 选择相同值的秩的取值方法单击Ties按钮，调出Ties子对话框，如图 3-5。
选项栏中各选项的意义如下：Means：相同值的秩取平均值。
Low：相同值的秩取最小秩值。
High：相同值的秩取最大秩值。
Sequential ranks to unique values：相同值的秩取第一个出现的秩值。
这里我们取系统默认值。
图 3-5 Ties子对话框上述操作完成之后，单击OK按钮，执行数据排秩的命令。
则在数据文件中多了一个变量名为“rtime”的新的秩变量，以后用户就可以利用这个变量进行各种分析。
另外，如果用户想要对变量分组排秩，如对男、女性被调查者的居住时间分别排秩，则可以通过将gender变量选入By列表框中来实现。
3.3数据转置有时需要将数据文件进行转置，即把变量和观测进行互换。
这可以用SPSS的Transpose 过程来实现。
方法如下：1. 选择菜单Data→Transpose，调出Transpose对话框，如图 3-6。
2. 将需要转置的变量移入Variable列表框中。
3. 如果在数据文件中有一个变量是代表转置后各变量的变量名，则将该变量移入Name Variable框中，否则，转置后的数据的变量被分别命名为：“var001”、“var002”、“var03”……。
4. 单击OK按钮，执行数据转置命令。
图 3-6 Transpose对话框3.4选择观测的子集在统计分析的过程中，有时并不需要对所有的观测进行分析，而可能只对某些特定的对象有兴趣。
例如，在补钙产品的市场调查中，只对女性被调查者的情况感兴趣，或者只有在本市居住时间超过3年的被调查者才具有统计分析价值。
另一种情况是我们可能只想在全部观测中抽取一小部份的样本进行分析。
利用SPSS的Select Cases命令可以实现这种样本筛选的功能。
仍以补钙产品数据为例来说明选择观测子集的实现步骤。
1. 选择菜单Data→Select Cases，调出Select Cases对话框，如图 3-7。
图 3-7 Select Cases对话框2. 指定样本筛选的方式在Select Cases对话框的Select选项栏中有5种样本筛选的方式，分别介绍如下：All cases：不进行筛选，对数据文件中的所有观测进行分析。
If condition is satisfied：按指定条件筛选。
点击下面的if按钮，在调出的if子对话框中可以设置样本筛选的条件，如图 3-8。
在子对话框右上方的输入框中输入条件表达式。
条件表达式可以用键盘直接输入，也可以通过鼠标从左侧的变量列表中选择变量，从下面的按钮面板中选择数值和符号。
在右下方的Functions列表中有SPSS的常用函数供用户选择。
在本例中，如果我们只想对在本市居住超过3年的被调查者进行分析，则在输入框中输入表达式：“time>3”。
Random sample of cases：随机抽取观测。
点击Sample按钮，可以在调出Random sample子对话框中设定随即抽取的观测数。
有两个选项可以选择：一个是按某个百分比近似抽取，另一种是从前n个观测中随机精确抽取一定数量的观测。
在本例中，如果我们想从所有的观测种随即抽取30％进行分析，则在Approximately后的输入框中输入30。
Based on time or case range：按顺序抽样。
单击Range按钮，调出Range子对话框，如图 3-10。
在该对话框中可以设定被筛选观测的起止序号。
Use filter variable：用指定的过滤变量进行观测筛选。
选择这一选项的前提是数据文件中已经存在一个过滤变量。
所谓过滤变量是指只有0和1两种取值的变量。
如果使用过滤变量进行观测筛选，则过滤变量取值为1的观测将被选择，而取值为0的观测将不会被选择。
图 3-8 if子对话框图 3-9 Random sample子对话框图 3-10 Range 子对话框3. 确定未被选择的观测的处理办法在Select Cases 对话框的Unselected Cases Are 选项栏中有两个选项。
若选择Filter ，则在数据文件中根据用户定义的选择条件自动生成一个变量名为“filter_&” 的新筛选变量。
同时，未被选择的观测左端的观测序号上将被打上一个斜线，如图 3-11，以后的分析将把这些观测排除在外，但这些观测并没有从数据文件中被删除。
若选择Delete ，则未被选择的观测将被从数据文件中删除，所以，在做这个选择时需要当心，以免误删数据。
这里我们选择Filter 。
4. 单击OK 按钮，执行操作。
此时，用户可以在数据文件中发现一个新生成的筛选变量。
图 3-11 未被选择的观测被打上斜线3.5 数据分类汇总对数据进行分类汇总是指以指定的一个或多个分类变量为分类依据，将另一个或多个变量的Aggregate 对话框，如图 3-12。
数值按照分类结果进行描述统计，并将统计结果生成新的数据文件。
在生成的新的数据文件里，每一类成为一个观测。
例如，在补钙产品的市场调查中，我们想要知道按性别分类后，男性和女性被调查者分别的平均年龄、平均年收入以及收入差距的大小。
在SPSS 中，数据分类汇总的操作步骤如下：1. 选择菜单Data →Aggregate ，打开图 3-12 Aggregate对话框2. 选择分类变量把分类变量移入Break Variables列表框中。
这里，我们把变量gender作为分类变量。
3. 选择汇总变量，即想要对其计算描述性统计量的变量这里我们把变量age和income移入Aggregate Variable列表框中。
由于对收入要计算均值和标准差两个统计量，所以这里需要将income变量移入两次。
需要注意的是，在进行分类汇总时，分类变量一般是离散型变量，而汇总变量一般是连续型变量。
3. 选择要计算的统计量系统默认计算的统计量是均值（mean）。
要想改变计算的统计量，单击Aggregate Variable 列表框中某个变量，再单击Functions按钮，调出Aggregate Function子对话框，如图 3-13。
Aggregate Function子对话框中给出了5组统计量供选择。
Summary：为最常用的均值、组中值、组数据和、标准差等统计量。
Specific Value：给出组内某个特别的观测值，如第一个和最后一个观测值、最小值和最大值。
Number of cases：给出分组后各组的观测数。
Percentages和Fractions：分别给出处于某个取值区间的观测占各组观测总数的百分比和比率。
例如，我们可以计算男性和女性被调查者分别有多少人的年龄超过40岁。
在本例中，我们分别选取age的均值、income的均值和income的标准差为待计算的统计量。
图 3-13 Aggregate Function 子对话框4. 可以通过点击Name & Label 按钮来对产生的新变量重新命名。
5. 可以通过选择Save number of cases in break group as variable 复选框把各组的观测个数作为新变量来保存。
这里产生的新变量与Aggregate Function 子对话框中Number of cases 选项 file ：建立新的数据文件。
单击后面的File 按钮，选择新数据文件个变量都移入Break Variables 列表框，其余步骤不变，生成的新的数据文件如图 3-14。
组里的Unweighted 选项产生的新变量相同。
6. 选择新生成的数据文件的保存方式。
有两个选项：Create new data 的保存目录。