数据表现形式统计数据的收集与整理
数据的收集与统计
数据的收集与统计数据的收集与统计是现代社会中重要的工作之一。
通过有效地收集和统计数据，我们能够了解并分析各种现象和趋势，为决策提供科学的依据。
本文将从数据的收集和统计方法、数据的应用以及数据分析的挑战等方面进行论述。
一、数据的收集方法数据的收集是用户了解和掌握所需的基本数据的过程。
为了保证数据的准确性和完整性，以下是一些常见的数据收集方法：1.问卷调查：通过设计问题和分发问卷来获取被调查者的意见和看法。
问卷调查可以通过线上或线下方式进行，确保样本的广泛性和代表性。
2.观察法：直接观察现象并记录下相关数据。
观察可以是主动的，也可以是被动的，取决于研究的目标和对象。
3.访谈法：与个人或群体进行面对面的交流，并记录相关数据。
访谈可以是结构化的，按照事先准备好的问题进行；也可以是非结构化的，根据实际情况自由对话。
4.文献研究法：收集已有的文献、报告或统计数据，并进行分析总结。
这种方法适用于已有大量研究成果的领域，并可以作为研究的参考。
二、数据的统计方法数据的统计是对收集到的数据进行处理和分析的过程。
以下是一些常见的数据统计方法：1.描述性统计：对数据进行整理、分类、归纳和描述。
常见的描述性统计方法包括频数分布、均值、中位数、众数和标准差等。
2.推论统计：通过对样本数据的分析得出总体特征的推断。
推论统计通常使用抽样方法，如随机抽样、系统抽样和分层抽样等。
3.回归分析：通过建立数学模型，研究自变量和因变量之间的关系。
回归分析可以用于预测和解释变量之间的相互影响。
4.因子分析：用于分析变量之间的相关关系，从而确定主要因素。
因子分析可以帮助理解复杂的数据结构和变量之间的相互作用。
三、数据的应用数据的应用涉及各个领域，以下是一些数据应用的例子：1.市场调研：通过分析市场数据，了解产品需求、竞争态势和消费者行为，为企业制定市场策略提供依据。
2.医学研究：通过统计疾病发生率、死亡率和治疗效果等数据，推导出有效的预防和治疗方法，促进健康和医疗的发展。
统计学 第二章 统计数据的搜集、整理和显示
（二）实验方式
所谓实验方式，就是运用自然科学的试验 法，通过观测人为安排条件下试验产生的各种 结果并加以记录的方式来获取数据，或通过人 为安排条件下的试验来探求某个或某些因素对 所研究事物的数量影响程度和作用方式，凭借 实验结果来揭示所考察因素与所研究事物之间 的数量因果关系。
1、实验的原则
运用实验方式需要遵循下列两个原则：均衡分散
1、普查
普查是根据特定的统计研究目的而专门组织的 一次性的全面调查，用以收集所研究现象总体的全 面资料（即总体中的所有个体都是观测单位）。 普查的组织方式一般有两种：一是建立专门的 普查机构，配备一定数量的普查人员，对观测单位 直接进行登记。如我国历次的人口普查等。二是利 用观测单位的原始记录和核算资料，颁发调查表， 由观测单位按要求填报。如物资库存普查等。
重点调查的单位可以是一些企业、行业、 也可以是一些地区、城市。此种调查方式的优点是， 所投入的人力、物力少，而又较快地搜集到统计 信息资料。一般来讲，在调查任务只要求掌握基 本情况，而部分单位又能比较集中反映研究项目 和指标时，就可以采用重点调查。
在下列问题中为了得到数据，采用什么调查? • 为了买校服，了解每个学生衣服的尺寸。 • 商检人员在某超市检查出售的饮料的合格率。 • 对占全市工业总产值五分之一的六个大型企 业进行调查，以了解全市工业总产值的基本 情况。
观测性误差
数 据 收 集 误 差
也叫登记性误差或调查性误差，它 是在调查观测的各个环节因工作粗 心或被观测者不愿很好配合而造成 的所收集数据与实际情况不符的误 差，包括计量错误、记录错误、计 算错误、抄写错误、汇总错误、计 算机输入误差等工作误差，以及被 调查者不愿或难以提供真实情况的 误差，有时还存在调查人员弄虚作 假的误差和各种人为因素干扰的误 差。 这部分误差通常是人为造成的，通 过对统计调查资料的严密审核，是 可以发现并加以更正的。观测性误 差则可能存在于任何统计调查。 因样本不能完全代表总体而产生 的估计结果与总体真实数量特征 不符的误差。根据样本不能完全 代表总体的原因不同，代表性误 差又分为系统性代表性误差和偶 然性代表性误差两种。
数据的收集与整理统计与分析数据
数据的收集与整理统计与分析数据数据的收集与整理统计与分析数据数据在当今社会中扮演着重要的角色。
无论是科学研究、经济决策、市场营销还是社会调查，数据的收集、整理、统计和分析都是必不可少的环节。
本文将介绍数据的收集与整理的重要性以及统计与分析数据的方法。
一、数据的收集与整理数据的收集是指通过各种方式和途径，搜集和获取所需的信息。
数据收集的方式主要有问卷调查、访谈、观察、实验等。
在进行数据收集之前，需要明确研究目的，确定数据收集的范围和内容，制定相应的调查方案。
在收集数据过程中，需要注意数据的来源和可靠性，确保数据的真实性和准确性。
数据的整理是对收集到的原始数据进行筛选、清洗和编码。
在整理数据时，首先需要对原始数据进行初步筛选，去除不符合要求的数据，筛选出有用的数据。
然后，对筛选后的数据进行清洗，处理缺失值、异常值等，确保数据的完整性和一致性。
最后，对清洗后的数据进行编码，方便后续的统计和分析。
二、统计与分析数据统计与分析数据是通过对已经整理好的数据进行计算、分析和解释，得出相关结果和结论。
统计与分析数据的目的是揭示数据之间的内在规律、趋势和关联性。
统计数据的方法主要有描述统计和推断统计。
描述统计是对数据进行整体的描述和总结，包括计数、计算中心趋势和变异程度等。
常用的描述统计方法有频数、平均数、中位数、标准差等。
推断统计是通过对样本数据进行推断，从而得出总体的估计和推断。
常用的推断统计方法有假设检验、相关分析、回归分析等。
分析数据是指对数据进行深入的解读和分析，揭示其内在原因和机制。
分析数据的方法主要有因果分析、比较分析和趋势分析等。
因果分析是通过控制其他可能影响结果的因素，确定特定因素对结果的影响程度。
比较分析是将不同组别或不同时间的数据进行对比，分析其差异和变化趋势。
趋势分析是通过对时间序列数据进行分析，揭示数据的变化趋势和周期性。
三、数据应用的意义与挑战数据的收集与整理、统计与分析在各个领域都有重要的应用意义。
数据的收集与整理大班数学教案
数据的收集与整理大班数学教案最近，数据的收集和整理在各个领域中变得越来越重要。
在教育领域中，大班数学教案的制定离不开准确的数据收集和整理。
本文将探讨数据的收集与整理在大班数学教案中的重要性以及如何进行有效的数据收集和整理。
一、数据的收集数据的收集是为了获取相关信息和统计数据以支持教学活动和教学决策。
在大班数学教案中，数据的收集可以通过多种方式进行，包括课堂观察、学生作业、小组讨论和标准化测试等。
首先，课堂观察是一种重要的数据收集方式。
教师可以通过观察学生在课堂上的表现来了解他们的学习情况和掌握程度。
例如，通过观察学生的参与度、回答问题的准确性和对数学概念的理解程度等，教师可以获得关于学生学习情况的有价值的数据。
其次，学生作业也是收集数据的重要来源。
学生的作业可以反映他们对数学知识和技能的理解程度。
通过仔细审查学生的作业，并记录他们的表现情况，教师可以发现学生在数学学习中存在的问题和困难，从而有针对性地制定教学计划和教学策略。
此外，小组讨论也可以用于数据收集。
在小组讨论中，学生可以相互交流和分享他们的思考和解决问题的方法。
通过观察和记录小组讨论的过程和结果，教师可以获得学生的思维方式和能力等方面的有用数据。
最后，标准化测试可以提供全面的数据信息。
这些测试由专业机构设计和实施，能够全面评估学生的数学水平和能力。
通过定期进行标准化测试，教师可以及时了解学生的整体学习情况，并对教学内容和方法进行调整和优化。
二、数据的整理数据的整理是将收集到的数据进行分类、总结和分析的过程，以便更好地支持教学决策和制定教学计划。
在大班数学教案中，数据的整理可以通过整理表格、绘制图表和进行统计分析等方式进行。
首先，整理表格是一种常见的数据整理方式。
可以根据所收集到的数据特点和内容，设计合适的表格，将数据按照不同的分类指标进行整理和总结。
例如，可以按照学生的姓名、学习进度、错误类型等来整理数据，以便更好地了解学生的学习情况和表现。
统计调查数据的收集整理与描述
统计调查数据的收集整理与描述引言统计调查是一种重要的研究方法，通过对数据的收集、整理和描述来揭示问题的本质和规律。
本文将介绍统计调查数据的收集、整理和描述的基本步骤和技巧，帮助读者更好地进行统计调查研究。
数据的收集数据的收集是统计调查的第一步，它决定了后续分析的可靠性和准确性。
数据的收集可以通过多种方式进行，包括问卷调查、实地观察、实验设计等。
问卷调查问卷调查是一种常用的数据收集方法，通过向被调查者发放问卷，收集他们的观点、态度、行为等信息。
在进行问卷调查时，需要注意以下几点：•设计合理的问卷：问卷应该具有良好的结构和逻辑，问题应该清晰明了，避免使用含混或引导性的问题。
•确定合适的样本：样本的选择要具有代表性，能够反映出总体的特征。
可以通过随机抽样或分层抽样等方法来获得样本。
•提高回收率：回收率是衡量问卷调查成功与否的重要指标。
可以通过提供奖励、提高问卷的可读性等方式来提高回收率。
实地观察实地观察是通过直接观察被研究对象的行为和环境来收集数据。
在进行实地观察时，需要注意以下几点：•制定观察方案：明确观察对象、观察的时间和地点，制定观察表格或记录表，确保观察的准确性和全面性。
•实施观察：根据观察方案进行实地观察，记录被观察对象的行为、态度和环境等信息。
•提高观察的客观性：观察者应该尽量客观公正地进行观察，避免主观偏见的干扰。
实验设计实验设计是一种控制变量的方法，通过对实验组和对照组的比较来获取数据。
在进行实验设计时，需要注意以下几点：•确定实验目的：明确实验的目的和研究的问题，根据目的选择适当的实验设计方法。
•设计合理的实验组和对照组：实验组和对照组应该具有相似的特性，只在某一变量上存在差异，以便进行比较。
•控制变量：除了要比较的变量外，其他变量应该尽可能保持一致，避免对实验结果的干扰。
数据的整理数据的整理是对收集到的原始数据进行加工和整理，使其更加便于分析和描述。
数据的整理包括数据清洗、数据编码和数据归纳等步骤。
统计数据的收集和整理
统计数据的收集和整理统计数据的收集和整理是在各个领域中十分重要的工作。
通过收集和整理统计数据，我们可以了解各种现象、趋势和规律，为决策提供依据。
本文将探讨统计数据的收集和整理的重要性以及常用的方法和技巧。
一、统计数据的收集统计数据的收集是指通过对相关信息的搜集和归纳，获取有关个体、群体或事件的数据。
以下是常见的统计数据收集的方法：1. 问卷调查：问卷调查是最常见也是最直接的数据收集方法之一。
通过设计合理的问卷，我们可以收集到被调查者的意见、看法和行为数据。
在进行问卷调查时，我们需要确定目标群体，编制问题，并注意保证样本的代表性。
2. 访谈调研：访谈调研是通过与被调查者进行交流，深入了解其观点、经验和行为。
访谈调研通常应该具有一定的针对性和深度，以确保获得准确和详细的数据。
3. 参与观察：参与观察是直接观察和记录个体或群体的行为和活动。
通过在实地进行观察，我们可以获取到一些实时和客观的数据，进一步了解现象的特征和规律。
4. 文献研究：文献研究是通过阅读已有的书籍、论文、报告等来收集数据。
这种方法适用于已有大量相关资料的研究领域，可以迅速获取到丰富的数据。
二、统计数据的整理统计数据的整理是指对收集到的数据进行分类、归纳和分析，以便更好地理解数据的含义和趋势。
以下是常用的统计数据整理的方法和技巧：1. 数据分类：根据收集到的数据的特点和目的，进行分类整理。
可以根据时间、地区、性别、年龄等因素对数据进行分类，以便更好地进行数据分析和比较。
2. 数据归纳：将大量的数据进行归纳整理，可以用表格、图表、统计指标等形式进行展示。
通过对数据的归纳，可以更加直观地看出数据的分布和变化趋势，发现其中的规律和相关性。
3. 数据分析：对整理好的数据进行进一步的分析，可以应用统计学和数据分析方法，挖掘数据中的深层次信息。
通过数据分析，可以得出结论、提出问题，并为进一步研究和决策提供依据。
4. 数据可视化：使用图表、地图、折线图等工具将数据以可视化的方式呈现出来，可以帮助更好地理解数据。
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
数据的收集与整理调查与统计
数据的收集与整理调查与统计数据的收集与整理：调查与统计数据的收集与整理是现代社会中非常重要的一个环节。
在各个领域，无论是商业、科学、教育还是政府，收集并整理数据都是进行决策和制定政策的基础。
在本文中，我们将讨论数据的收集与整理的重要性以及一些常见的调查与统计方法。
一、数据的收集数据的收集是指通过不同的手段和方式，获取关于特定主题或事件的信息。
数据的收集可以通过以下几种方法实现：1.问卷调查：通过设计和分发调查问卷，收集受访者的意见和观点。
这可以用于了解受访者对某个产品、服务或政策的看法，或者用于研究特定群体的行为模式。
2.观察法：通过直接观察事件或现象，收集相关数据。
例如，在市场调研中，观察员可以通过观察消费者的购买行为、产品陈列位置等来获取相关数据。
3.实验法：通过设计实验，并对实验结果进行数据收集。
例如，在药品研发中，科学家可以设计实验，并记录不同药物对患者的疗效，以收集相关数据。
4.文献研究：通过查阅已有的文献、报告和文件，收集数据。
这对于历史研究或综述性研究非常有用，可以从已有的数据中梳理出相关信息。
二、数据的整理数据的整理是将收集到的原始数据进行组织、清洗和归类的过程。
数据整理的目的是为了使得数据更易于理解和分析。
以下是常见的数据整理方法：1.数据清洗：清洗数据是指去除冗余、错误和不完整的数据。
在数据收集过程中，常常会出现数据录入错误或缺失的情况，因此需要进行数据清洗，以确保数据的准确性和完整性。
2.数据归类：将数据按照特定的标准进行分类，使得数据更易于理解和分析。
例如，在市场调研中，可以将消费者按照年龄、性别、地区等因素进行分类，以了解不同群体的需求差异。
3.数据可视化：通过图表、统计图等方式，将数据可视化呈现。
数据可视化可以使得数据更加直观和易于理解。
例如，利用柱状图可以比较不同产品的销售量，利用饼图可以表示不同地区的市场份额。
三、调查与统计方法调查和统计是数据收集与整理过程中常用的方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
构性问题十分有用 在绘制圆形图时，总体中各部分所占的百分比用圆内的各
个扇形面积表示，这些扇形的中心角度，是按各部分百分 比占3600的相应比例确定的。
北京理工大学管理与经济学院 16
人力资源管理
例2.3.3 某课题组为了科学评价某高校学科建设项目的绩 效，对构建的学科建设绩效评估指标权重进行了问卷调查，累 计发放问卷调查表243份，回收有效问卷223份，其中，教授占 65%，研究员占1%，副教授占12%，副研究员占1%，讲师占 20%，助教占1%，则样本职称分布如图2.4.4所示。
人力资源管理
Statistics
北京理工大学管理与经济学院 1
人力资源管理
第三节 统计数据表现形式
北京理工大学管理与经济学院 2
人力资源管理
1.统计表
统计表的概念 广义：统计工作各阶段所用的一切表格。 狭义：表现经过整理的统计数据的表格。 统计数据最规范的表现形式。
北京理工大学管理与经济学院 3
联合国有关组织规定：G小于0.2表示收入绝对平均，在 0.2~0.3之间表示比较平均，在0.3~0.4之间表示相对合理，在 0.4~0.5之间表示收入差距较大，大于0.6表示收入差距悬殊。基 尼系数0.4为国际警戒线，超过了0.4则应采取措施缩小收入差距。
人力资源管理
（一）统计表的结构 统计表从形式上看由以下四个部分构成。
总标题：即表的名称，用以概括说明统计表中的全部 内容。
横行标题：说明横行各组的名称。 纵栏标题：说明纵栏内容的名称。 指标数值：即统计表中的数字资料。
北京理工大学管理与经济学院 4
人力资源管理
我国2000年国内生产总值
组别 第一产业
人力资源管理
直方图（Histogram）
直方图表征数据的频数分布特征，它与条形图在形式上有 类似之处，都是用条形来表示数据特征，但直方图中的条形之间 是没有间隔的。
直方图一般表示数值型数据，用面积表示频数的大小。等距 数列一般以组距为底，频数为高；异距数列应将频数换算成统一 的单位组距频数。
北京理工大学管理与经济学院 12
我国2000年国内生产总值
组别 第ห้องสมุดไป่ตู้产业
第二产业
第三产业 合计
增加值（亿元） 14628
44935
29879 89442
比重（％） 16.3
50.3
33.4 100.0
主词
宾词
北京理工大学管理与经济学院 7
人力资源管理
（统二）计统表计按表的分种组类情况不同，可分为：
简单表：是统计总体未经任何分组的统计表。 简单分组表：是指统计总体仅按一个标志进行分组
研究员 助教 1% 1%
副教授 12%
副研究员 1%
讲师 20%
教授 65%
图 2.4.4 学科建设项目绩效评估指标权重问卷调查样本分布图
北京理工大学管理与经济学院 17
人力资源管理
洛伦茨曲线
洛伦茨曲线是20世纪初美国经济学家、统计学家洛伦兹 （M.E.Lorentz）绘制成的描述收入和财富分配性质的曲线，洛 伦兹曲线如图2.3.5所示。
增加值（亿元）
14628
比重（％）
16.3
第二产业 第三产业
合计
44935 29879 89442
50.3
指标
数值
33.4
100.0
北京理工大学管理与经济学院 5
人力资源管理
统计表从内容上来看，由以下两个部分构成。 主词：即组的名称 宾词：说明总体特征的各项指标
北京理工大学管理与经济学院 6
人力资源管理
人力资源管理
直方图（Histogram）
解：应用Spss软件中的“Gragh”功能绘制的直方图， 如图2.3.3所示。
a) 显示正态曲线的直方图
b)不显示正态曲线的直方图
图 2.4.3 销售计划完成程度直方图
北京理工大学管理与经济学院 14
异人距力分资组源绘管理制直方图
例题：居委会想调查某小 区常住人口的年龄分布情 况，得到下表的数据：
北京理工大学管理与经济学院 9
人力资源管理
例2.3.1 某高校2005年各院教师在国内核心杂志上发表论文情况，如表2.3.5 所示
表 2.4.2
院编号 一院 二院 三院 四院 五院 六院
某高校 2005 年各学院教师发表核心期刊论文情况
院名
论文数
自动化学院
280
经济管理学院
240
人文学院
200
信息科学与技术学院
的统计表。 复合分组表：是指统计总体按两个以上标志进行重
叠分组的统计表。 表例见课本
北京理工大学管理与经济学院 8
人力资源管理
二、统计图 条形图（Bar chart）
条形图常用于描述离散型数据的情况，是我们经常见到的一 种图形，它是用宽度相等而高度为频数(率)来表示各类数据的大 小。
绘制时，各类别可以放在纵轴，称为条形图，也 可以放在横轴，称为柱形图
160
理学院
80
机电学院
120
北京理工大学管理与经济学院 10
人力资源管理
条形图（Bar chart）
解：由表2.3.5中的数据应用Excel软件中的“插入”功能中的“图表” 功能绘成的条形图如图2.3.2所示。
论文数 300
250
200
150 100
50
0 一院
二院
三院
四院
五院
六院 院编号
北京理工大学管理与经济学院 11
人力资源管理
例2.3.2 某连锁企业2010年度各分公司完成销售计划如表2.3.6所示，试 绘制直方图。
表 2.4.3 销售计划完成程度的变量分配数列
分组名 按销售计划完成程度分组（%） 企业数
0
60~80
3
1
80~100
5
2
100~120
6
3
120~140
11
4
140~160
5
北京理工大学管理与经济学院 13
小区常住人口年龄分布数 列
年龄 人数 频数密度
0-20 15 0.75
20-30 30
3
30-40 45
4.5
40-45 5
1
计算单位组距频数，即频数密度=频数/组距 黑板作图
北京理工大学管理与经济学院 15
人力资源管理
饼分图（Pie chart） 圆形图又称饼图，是用圆形及圆内扇形的面积来表示数值
收入累计百分比(%)
100
T
50
洛伦茨曲线 L
SA
SB
Ｏ
50
100 人口累计百分比（%）
图 2.4.5 洛伦茨曲线
北京理工大学管理与经济学院 18
人力资源管理
洛伦茨曲线
为了更准确地反映收入分配的变化程度，20世纪初意大利 经济学家基尼（Gini）根据洛伦茨曲线，提出了计算收入分配 公平程度的统计指标，称为基尼系数。其公式为：