统计学统计数据的搜集整理

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统计学第2章 统计数据的搜集、整理和显示

统计学第2章 统计数据的搜集、整理和显示

第二节 数据整理

三、统计指标

(二)统计指标的分类

1. 数量(总量)指标

作用:反映现象的总规模、总水平或工作总量 以绝对数表示(国内生产总值、人口总数、工资总额等) 分类 总体单位数、总体标志总量 时期指标、时点指标 实物指标、价值指标和劳动量指标
第二节 数据整理

三、统计指标

搜集数据的两条途径:统计调查 + 实验 统计调查 —— 调查数据;实验 —— 实验数据 1. 确定调查目的 2. 确定调查对象和调查单位 3. 确定调查项目 4. 调查表格和问卷设计(一览表、单一表,要求简明扼要) 5. 确定调查时间(调查时间、调查期限) 6. 确定调查的组织实施计划

(三)统计调查的方案设计

上限不在内
等距分组与异距分组

等距分组

各组的标志值变动都限于相同的范围 优点:便于计算、绘制统计图 适用场合


异距分组

第一,标志值分布很不均匀的场合 第二,标志值相等的量具有不同意义的场合 第三,标志值按一定比例发展变化的场合
品质分组 单项式分组 间断组距式分组 数量分组 组限 连续组距式分组 组距式分组 等距式分组
6组:530 530 530 540 620 620 620 620 720 720 7组:720 720 630 630 630 630 620 620 620 620
8组:650 650 650 650 650 650 650 650 650 650
提问:从上述资料中,同学们能否直接看出该车间总的生产完成
类型分组
“日产量”分组
500以下 500 500以上 合计

统计数据的采集整理与处理方法

统计数据的采集整理与处理方法

统计数据的采集整理与处理方法统计数据的采集、整理与处理方法在各个领域中扮演着重要的角色,它们为研究人员、决策者以及企业提供了有力的支持。

本文将介绍几种常见的统计数据的采集、整理与处理方法,并探讨它们的优缺点以及适用场景。

一、问卷调查法问卷调查是一种常见的统计数据采集方法,通过向被调查者提出特定问题,收集他们的意见和观点。

问卷调查既可以是纸质问卷,也可以是在线调查。

在实施问卷调查时,应注意设计合理的问题,并确保样本的代表性。

问卷调查的优点是能够快速收集大量的数据,但缺点是容易受到被调查者主观因素的影响,结果可能不够客观。

二、抽样调查法抽样调查法是一种通过对部分样本进行研究,推断总体特征的方法。

抽样调查需要根据目标总体的特点来选择合适的抽样方法,常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样和整群抽样等。

抽样调查的优点是能够通过有限的样本获得总体特征,并减少成本和时间,但也存在样本偏差的风险。

三、观察法观察法是通过观察和记录来收集统计数据的方法。

观察法分为实验观察和非实验观察两种形式。

实验观察是在控制条件下对被观察对象进行观察,非实验观察是在自然条件下进行观察。

观察法的优点是能够直接观察对象的行为和现象,但也受到观察者主观因素和环境变量的影响。

四、文献资料法文献资料法是通过收集、整理和分析已有的文献材料来获取统计数据的方法。

文献资料可以是书籍、论文、报告、统计年鉴等,通过对文献资料的综合分析和归纳总结,可以得出有关统计数据的结论。

文献资料法的优点是可以利用已有的资源进行分析,但也面临数据更新不及时和数据可信度的问题。

五、统计软件和工具随着计算机技术的发展,统计软件和工具成为统计数据采集、整理与处理的重要工具。

常见的统计软件包括SPSS、Excel、R等,它们提供了丰富的统计分析方法和数据处理函数,可以有效地处理大规模数据和进行复杂的统计计算。

使用统计软件和工具的优点是提高了工作效率和准确性,但也需要熟悉相应的软件操作和统计方法。

统计学 第二章 统计数据的搜集、整理和显示

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。

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。

统计学中的数据整理与分析方法

统计学中的数据整理与分析方法

统计学中的数据整理与分析方法导言:统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。

数据整理和分析是统计学的两个核心环节,它们对于获取有效信息、发现规律和做出准确预测具有重要意义。

本文将介绍统计学中常用的数据整理和分析方法,包括数据收集、清洗、描述统计、推断统计以及回归分析等。

一、数据收集数据收集是统计学中的重要一环,它决定了后续的数据处理和分析质量。

常见的数据收集方法包括调查问卷、实验观测、抽样调查等。

在进行数据收集时,需要保证样本的代表性和完整性,以确保数据的可靠性和有效性。

二、数据清洗数据清洗是指对收集到的原始数据进行筛选、删除、纠错和变换等操作,以消除数据中的噪声、异常值和缺失值,确保数据的准确性和一致性。

常用的数据清洗方法包括去重、填补缺失值、平滑处理、异常值检测与处理等。

三、描述统计描述统计是对数据进行总结和描述的统计方法,旨在揭示数据的基本特征和分布情况。

常见的描述统计指标包括平均数、中位数、众数、标准差、方差、频数等。

通过描述统计,我们可以直观地了解数据的集中趋势、离散程度、分布形态等,为后续的分析提供基础。

四、推断统计推断统计是在有限样本的基础上对总体进行推断和判断的统计方法。

通过推断统计,我们可以利用样本数据对总体参数进行估计、进行假设检验以及进行置信区间估计等。

常见的推断统计方法包括假设检验、方差分析、相关分析等。

五、回归分析回归分析是一种建立因果关系模型的统计方法,用于研究因变量与自变量之间的关系。

回归分析可以分为线性回归和非线性回归,它们可用于预测、控制和解释变量之间的关系。

常用的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。

六、数据可视化数据可视化是将数据转化为图形或图表来传达信息和展示结果的方法。

通过数据可视化,我们可以直观地理解数据的分布、趋势和关系,从而更好地进行数据分析和决策。

常用的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图、饼图、箱线图等。

结论:数据整理与分析是统计学中不可或缺的环节,它们为我们理解数据、发现规律和做出准确预测提供了强有力的工具和方法。

统计师工作中的数据收集和整理方法

统计师工作中的数据收集和整理方法

统计师工作中的数据收集和整理方法在统计师工作中,数据收集和整理是非常重要的环节。

准确和全面地收集和整理数据对于完成统计报告、分析数据趋势和做出决策都具有重要意义。

那么,在统计师工作中,我们应该如何进行数据收集和整理呢?本文将探讨几种常见的方法。

一、问卷调查法问卷调查是一种常见的数据收集方法。

统计师可以设计和发放问卷,通过收集受访者的回答来获取数据。

在设计问卷时,需要合理安排问题的顺序和类型,确保问题清晰明了,并且考虑到可能出现的答案。

此外,还需要制定有效的答题规则和选择题的选项,并设置必填项或选答数量的限制。

二、观察法观察法是指统计师通过直接观察来收集数据。

这种方法适用于需要观察某些现象、过程或行为的情况。

通过观察,统计师可以获取真实、客观的数据,尤其是在实地调研或对于实验数据的收集。

在进行观察时,需要记录下所观察到的内容和数据,并尽量避免主观偏见的产生。

三、抽样调查法抽样调查是一种将总体数据中的一部分作为样本进行调查的方法。

通过抽样,我们可以更高效、更经济地收集数据。

在进行抽样调查时,需要根据研究目的和总体特点选择合适的抽样方法,比如简单随机抽样、分层抽样等。

同时,还需要控制好样本数量和样本质量,确保代表性和可靠性。

四、文献资料法文献资料法是指通过查阅和分析相关的文献资料来收集数据。

这种方法适用于需要获取历史数据、背景资料或者特定领域知识的情况。

在进行文献资料调研时,需要选择权威、可靠的来源,并进行全面而系统地搜集、整理和分析数据。

同时,还需要注意文献资料的时效性和适用性,避免使用过时或不相关的资料。

五、网络调查法随着互联网的发展,网络调查成为一种便捷、快速的数据收集方法。

统计师可以通过设计在线调查表格或者利用社交媒体平台等渠道来进行网络调查。

在进行网络调查时,需要确保问卷的可用性、信息保密性和回答者的真实性。

同时,还需要针对网络调查的特点,注意样本的代表性和数据的真实性。

六、数据整理方法在数据收集完成后,统计师还需要进行数据整理工作。

数据统计学习如何收集整理和分析数据

数据统计学习如何收集整理和分析数据

数据统计学习如何收集整理和分析数据数据统计学是一门关于收集、整理和分析数据的学科。

在当今大数据时代,数据统计学具有重要意义,它帮助我们从复杂的数据中提取有用的信息,为决策提供依据。

本文将介绍数据统计学的基础知识,包括数据收集、整理和分析的方法和技巧,以及如何应用这些技术来解决实际问题。

一、数据收集数据收集是数据统计学的第一步,数据的质量和知源决定了分析结果的准确性和可行性。

数据可以通过多种途径收集,包括实地调查、问卷调查、实验和网络爬虫等。

不同的数据收集方法适用于不同的场景和目的。

实地调查是一种常用的数据收集方法,适用于需要直接观察和记录数据的情况。

例如,一个市场调查可以通过实地访问不同的商店和消费者来了解市场需求。

此外,问卷调查也是常见的数据收集方法。

通过设计合理的问卷,可以收集到大量的数据,并对大众的意见和观点进行调查。

实验是一种更为严谨的数据收集方法,适用于需要验证因果关系的场景。

在实验中,研究人员可以对研究对象进行控制和观察,收集到更准确可靠的数据。

例如,药物研发领域常用的临床试验就是一种实验设计。

网络爬虫是一种收集网络数据的方法,通过自动化程序访问互联网上的网页,并提取需要的数据。

网络爬虫技术可以帮助我们从海量的数据中快速收集和提取有用的信息。

然而,网络爬虫也需要遵循一定的规范和法律法规,确保数据的合法性和安全性。

二、数据整理数据整理是将收集到的数据进行清洗、转换和格式化,使其适合后续的数据分析。

数据整理过程中,需要注意数据的完整性、准确性和一致性,以保证得到可靠的分析结果。

数据清洗是数据整理的第一步,它包括删除重复数据、处理缺失数据和纠正错误数据等。

重复数据可能会导致分析结果的偏差,而缺失数据和错误数据则会对模型的拟合产生负面影响。

因此,数据清洗是保证数据质量的关键步骤。

数据转换是将数据从一种格式转换为另一种格式,以适应不同的分析需求。

例如,将文本数据转换为数值数据,或者将时间数据转换为时间序列数据。

统计学第二章数据搜集整理

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
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二、统计分组
(一)统计分组的概念与种类
1.统计分组的概念 组内一致性,组间差异性 2.统计分组的原则
穷尽原则:不漏 互斥原则:不重
3.统计分组的种类
1)按分组标志的多少,可分为简单 分组和复合分组。
2)按分组的标志的性质不同,分为 品质分组(或称属性分组)和数量分 组(或称变量分组)。
3)按分组的作用和任务不同,分为 类型分组、结构分组和分析分组。
(二)连续性调查与非连续性调 查
统计调查按时间标志可分为连续性(经 常性)和不连续性(一次性)调查两大 类。
1.连续性(经常性)调查:是指随着研 究现象的变化,连续不断地进行调查登 记。
2.不连续性(一次性)调查:是指间隔 一段较长的时间对事物的变化进行一次 性调查。
( 三)定期报表形式与专门调查 1.定期报表制度是按国家统一规定的表 式和内容,定期地向各级领导机构报送 统计资料的一种调查形式。
(一)全面调查与非全面调查
1.全面调查是对调查对象的所有单位 一一进行调查。
1)普查census 普查是专门组织的一种全面调查,它 主要是用以调查某些不能或不宜用定 期的全面报表搜集的统计资料。
普查的主要特点:
第一,它是一次性(非连续性)的调 查,一般间隔较长时间。
第二,它是一种全面调查,可获得大 量详细、全面的资料。
4)等距分组与异距分组
等距分组:标志值在各组保持相等的 组距,即各组的标志值变动都限于相 同的范围。
异距分组:各组的组距不相等。
5)组距与组中值的计算
连续式分组的组距计算公式:
distance组距=本组上限–本组下限
间断式分组的组距计算公式:
组距=本组上限–本组下限+1
开口组的组距:以相邻组的组距为本
例: 1,要对某企业的生产设备的实际生产能力进 行调查,则该企业的生产设备是( ) A调查对象 B调查单位 C调查项目 D报告单位
2,调查某市工业企业资产负债的分布状况, 则工业企业是( ) A调查对象和报告单位 B调查单位和报告单位 C报告单位和填报单位 D填报单位和调查对象
二、统计调查的组织形式
1.确定调查目的. 2.确定调查对象和调查单位(P22) 调查对象:要调查的现象总体,该总体 是由许多性质相同的调查单位组成的。
调查单位:所要调查的具体单位,是进 行调查登记的标志的承担者
报告单位/填报单位:负责向上报告调 查内容,提交统计资料的单位
定调查项目:标志。 4.调查表格和问卷的设计。 5.确定调查时间(时期,时点)和调查 期限. 6.统计调查的组织实施计划
3)间断组距式分组和连续组距式分组 主要概念:下限和上限、组距、组限 间断组距式分组:组限不相连的组距式 分组
连续组距式分组:组限相连(或称相 重叠的),即以同一数值作为相邻两 组的共同界限的组距式分组。
“上限在不内”原则:在连续组距式 分组中,以同一个数值作为相邻两组 共同的界限,我国统计制度规定,凡 是总体某一个单位的变量值是相邻两 组的界限值,这一个单位归入作为下 限值的那一组内。 (六十分万岁!)
2.非全面调查:对调查对象其中的一部分单 位进行调查。
1 ) 抽 样 调 查 sampling , 是 从 调 查 对 象 中 抽 取一部分单位作为样本进行观察,然后根据 所获得的样本数据,对调查对象总体特征作 出具有一定可靠程度的推算或对总体进行了 解。
A)特点:
第一,按随机原则抽取样本。
第二,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(统计推断)。
2.专门调查是为某一专题研究而组织 的专项调查。
三、统计调查体系
建立以必要的周期性的普查为基础, 经常性的抽样调查为主体,同时辅之 以重点调查、科学推算和少量的全面 报表综合运用的统计调查方法体系。
四、统计调查误差error
第二节 数据整理
一、数据整理的内容与程序
1.统计数据整理的内容: 统计分组和统计指标是统计整理的中心 工作。 2.数据整理的程序。
(二)统计分组的方法
1.品质分组的方法 2.数量分组的方法 1)应注意的问题: A)分组时各组数量界限的确定必须能反 映事物质的差别。
B)应根据被研究的现象总体的数量特征, 采用适当的分组形式,确定相宜的组距、 组限。
2)单项式分组与组距式分组 A)单项式分组 B)组距式分组:
连续型变量或者变动范围较大的离散型 变量,适宜采用组距式分组。
第三,抽样误差可以事先计算并加以控制。
B)适用范围: 第一,不可能或不必要进行全面调 查的社会现象。例如,破坏性的产 品质量检查
第二,对普查资料进行必要的修正。
2)重点调查 重点调查:是指在调查对象中,只选 择一部分重点单位进行的非全面调查。
3)典型调查 典型调查是一种专门组织的非全面调 查。根据调查的目的,在对所研究的 对象进行初步分析的基础上,有意识 地选取若干具有代表性的单位进行调 查和研究,借以认识事物发展变化的 规律。
组的组距。上限 组中值 =
下限
2
6)组数的计算: 组数=全距/组距 斯特杰斯Sturges经验公式(P31): 组数=1+3.3 Lg N 由此推出,组距=(最大变量值-最小 变量值)/(1+3.3Lg N )
三、统计指标Index, Indicator
(一)指标的定义 描述总体的数量特征。标志是描述个体 的。
例如,人口普查,经济普查
2)全面统计报表制度
statistical yearbook A) 定义 :自上而下…自下而上… B)统计报表的主要特点: 第一,资料来源于各个基层单位的原始 记录。
第二,逐级上报和汇总的。
第三,属于经常性(连续性)调查,调 查项目相对稳定,有利于积累资料,并 进行动态对比分析。
(二)指标的分类 1.数量指标:GDP 2.质量指标: CPI,Engel coefficient系 数
第一节 统计数据的 搜集
一、统计数据搜集的基本理论
(一)定义
1.根据统计研究预定的目的要求和 任务,运用相应的科学的调查方法 与手段,有计划、有组织地向客观 实际搜集数字(原始)资料。 2.搜集数据的途径:调查与实验
(二)调查数据与实验数据
1.调查数据 2.实验数据,自然科学
(三)统计调查的方案设计PLAN
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