数据的收集描述与分析
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。
统计学中的数据收集与统计分析
统计学中的数据收集与统计分析在统计学中，数据收集和统计分析是两个核心环节，为了得到准确可靠的结果，正确的数据收集和科学的统计分析方法是必不可少的。
本文将讨论数据收集的方法和统计分析的重要性，帮助读者深入了解统计学的精髓。
一、数据收集方法1. 抽样调查抽样调查是一种常见的数据收集方法，通过从总体中随机选取一部分样本，再对这些样本进行调查和统计分析，从而推断总体的特征。
抽样调查的优势在于它可以节约时间和成本，同时能够较为准确地反映总体状况。
2. 实验设计实验设计是一种通过控制和观察变量的方法来收集数据的技术。
通过对实验组和对照组的比较，可以得出不同变量对结果的影响程度。
实验设计在科学研究和医学领域中广泛应用，能够获得较高的实验可靠性。
3. 调查问卷调查问卷是一种搜集大量信息的有效手段，可以通过面对面、电话、网络等方式发放问卷。
通过合理设计问题和选取样本，可以获得广泛的信息，为统计分析提供强有力的依据。
二、统计分析的重要性1. 描述统计统计分析可以通过描述统计指标，如均值、中位数、标准差等，对数据进行总结和描述。
这些指标能够反映出数据的分布和趋势，为决策提供有价值的参考。
2. 推论统计推论统计是利用抽样调查结果对总体进行推断的方法。
通过分析样本数据，可以得出关于总体的概率推断，包括置信区间估计、假设检验等。
推论统计能够帮助我们判断样本结果是否具有统计学意义，为决策提供科学依据。
3. 数据挖掘数据挖掘是从大规模数据集中发现未知模式和知识的过程。
通过应用统计学的方法，可以从海量数据中提取有用的信息，如关联规则、分类、聚类等。
数据挖掘在商业、金融等领域具有广泛应用，能够帮助决策者发现隐藏在数据中的商机和风险。
三、总结统计学中的数据收集和统计分析是实现科学决策和深入研究的基础工作。
通过合理选择数据收集方法和有效应用统计分析技术，可以为问题的解决提供可靠的依据。
因此，学习和掌握统计学的基本原理和方法对于提升数据分析能力和科学水平至关重要。
中考数学复习专项知识总结—数据的收集、整理、描述与分析(中考必备)
中考数学复习专项知识总结—数据的收集、整理、描述与分析（中考必备）1、全面调查与抽样调查全面调查：考察全体对象的调查叫做全面调查。
抽样调查：只抽取一部分对象进行调查，然后根据调查数据推断全体对象的情况，这种调查方法叫做抽样调查。
2、总体、个体及样本总体是要考察的全体对象。
其中每一个考察对象叫做个体。
当总体中个体数目较多时，一般从总体中抽取一部分个体，这部分个体叫做总体的样本。
样本中个体的数目叫做样本容量。
3、常见统计图表直方图、扇形图、条形图、折线图。
4、平均数 平均数：)(121n x x x nx +++=加权平均数：nnn k k k k x k x k x x ++++++=212211（1x 、2x …n x 的权分别是1k 、2k …n k ）5、众数与中位数众数：一组数据中出现次数最多的数据称为这组数据的众数。
中位数：将一组数据按由小到大(或由大到小)的顺序排列。
如果数据的个数是奇数，则称处于中间位置的数为这组数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则称中间两个数据的平均数为这组数据的中位数。
6、方差方差：])()()[(1222212x x x x x x ns n -++-+-=方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动越小。
1、经历收集、整理、描述和分析数据的活动，了解数据处理的过程；能用计算器处理较为复杂的数据。
2、体会抽样的必要性，通过实例了解简单随机抽样。
3、会制作扇形统计图，能用统计图直观、有效地描述数据。
4、理解平均数的意义，能计算中位数、众数、加权平均数，了解它们是数据集中趋势的描述。
5、体会刻画数据离散程度的意义，会计算简单数据的方差。
6、通过实例，了解频数和频数分布的意义，能画频数直方图，能利用频数直方图解释数据中蕴涵的信息。
7、体会样本与总体的关系，知道可以通过样本平均数、样本方差推断总体平均数、总体方差。
8、能解释统计结果，根据结果作出简单的判断和预测，并能进行交流。
统计学基础数据的收集与分析
统计学基础数据的收集与分析统计学是一门重要的学科，它的应用范围广泛，可以帮助人们更好地理解和解释数据。
数据的收集和分析是统计学的基础，本文将探讨统计学基础数据的收集与分析方法。
一、数据收集数据收集是统计学研究中的第一步，它对于后续的数据分析极为重要。
以下是常见的数据收集方法：1. 直接观察法：通过直接观察现象来收集数据，如实地调查、实验等。
这种方法收集到的数据具有直接性和真实性，例如测量一个物体的长度、观察患者的症状等。
2. 抽样调查法：通过对样本进行调查和研究来推断总体的情况。
抽样调查可以提高效率，减少成本，并确保结果的可靠性。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样和分层抽样等。
3. 实验法：通过人为干预而产生的数据，以研究不同变量之间的关系。
实验法可以用于观察因果关系，例如对新药的疗效进行实验。
二、数据分析数据分析是通过统计方法对收集到的数据进行处理和解读的过程。
以下是常见的数据分析方法：1. 描述统计分析：用来总结和描述数据的特征，常见的描述统计方法包括频数分布表、直方图、条形图和饼图等。
它们可以帮助我们更好地理解数据的分布、中心趋势和变异性。
2. 探索性数据分析：用来发现数据中的模式和关联，并提取隐藏的信息。
探索性数据分析方法包括散点图、相关分析和回归分析等。
通过这些方法，我们可以发现变量之间的关系，从而为后续的分析提供基础。
3. 推断统计分析：基于样本数据对总体进行推断。
推断统计分析可以通过假设检验和置信区间等方法来判断样本与总体的关系。
例如，通过样本调查判断某个产品在整个市场中的受欢迎程度。
三、常用的数据分析工具1. Excel：Excel是最常用的数据分析工具之一，它提供了各种功能和图表，可以进行简单的统计分析。
2. SPSS：SPSS是一种统计分析软件，具有强大的数据处理和分析能力，可以进行多变量分析、因子分析和生存分析等。
3. Python和R语言：Python和R语言是编程语言，拥有丰富的统计分析库和工具包，适用于对大量数据进行复杂的统计分析和建模。
数据的收集和统计分析方法
数据的收集和统计分析方法数据在现代社会中扮演着至关重要的角色。
无论是在科研领域，商业决策还是政策制定中，数据的收集和统计分析都是必不可少的步骤。
本文将介绍一些常见的数据收集方法和统计分析方法，并讨论它们的优缺点。
一、数据的收集方法1. 实地调研实地调研是一种经典的数据收集方法。
通过实地走访、观察和访谈，可以直接获取目标对象的数据。
实地调研的优点是能够获取全面、真实的数据，有助于深入了解问题的本质。
然而，实地调研也存在一些问题，比如时间成本高、样本量有限等。
2. 问卷调查问卷调查是一种常见的数据收集方法。
通过设计合理的问卷，可以快速获取大量数据。
问卷调查的优点是成本相对较低，样本量可以很大，但也存在一些问题，比如被调查者可能存在回答不准确或有偏好的情况。
3. 实验研究实验研究是一种控制变量来观察现象的数据收集方法。
通过在实验条件下观测数据，可以得出因果关系。
实验研究的优点是能够控制其他因素对结果的干扰，但由于实验条件的复杂性和受试者的限制，实验研究可能存在一定的局限性。
二、统计分析方法1. 描述统计分析描述统计分析是对数据进行整理、概括和描述的方法。
常见的描述统计量包括均值、中位数、标准差等。
通过描述统计分析，可以从整体上了解数据的分布情况，揭示数据的一些基本特征。
2. 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是一种通过可视化和统计方法，发现数据中的模式、异常和趋势的方法。
通过EDA，可以对数据进行初步的探索性判断，为后续的分析提供建议。
3. 假设检验假设检验是一种通过对样本数据进行统计推断，判断所提出的假设是否成立的方法。
通过假设检验，可以判断不同样本之间的显著差异，帮助做出科学的决策。
4. 回归分析回归分析是一种建立数学模型，研究自变量和因变量之间关系的方法。
通过回归分析，可以预测和解释数据的变化趋势，为决策提供有力的支持。
5. 非参数统计方法非参数统计方法是一种不依赖于总体分布假设的统计分析方法。
论文写作中的数据收集和分析方法
论文写作中的数据收集和分析方法写作论文是学术研究的一项重要任务。
在论文写作过程中，数据的收集和分析是必不可少的步骤。
本文将介绍一些常用的数据收集和分析方法，以帮助学术研究者更好地完成自己的论文。
一、数据收集方法1.问卷调查：问卷调查是一种常见的数据收集方法。
研究者可以设计一份问卷，通过面对面、电话、在线等方式向被调查者提问。
问卷调查可以快速收集大量的数据，并且可以根据需求设计不同类型的问题（如单选题、多选题、开放式问题等），以获取详细的信息。
2.实地观察：实地观察是指研究者亲自到研究对象所在的现场进行观察和记录。
通过实地观察，研究者可以直接获取信息，并且可以观察到被研究对象的真实行为和环境。
实地观察通常适用于对现象与行为进行细致观察的情况，如社会学、人类学等领域的研究。
3.文献调研：文献调研是指通过查阅相关的文献和资料，收集并分析已有的研究成果。
研究者可以通过图书馆、学术数据库、互联网等渠道获取相关的研究文献，并据此进行分析。
文献调研可以帮助研究者建立理论基础，并了解前人的研究方法与结论。
二、数据分析方法1.统计分析：统计分析是指利用统计学方法对收集到的数据进行整理、描述和推断的过程。
常用的统计分析方法包括描述统计、假设检验、相关分析、回归分析等。
研究者可以使用统计软件（如SPSS、Excel等）来进行统计分析，并根据结果得出相应的结论。
2.内容分析：内容分析是对文本数据进行定性或定量分析的方法。
研究者可以通过对文本进行编码和分类，从而识别出其中的模式和主题。
内容分析通常适用于对大量文本进行分析，如新闻报道、社交媒体文本等。
3.质性研究方法：质性研究方法是一种基于叙事和描述的研究方法，主要关注个案的深入分析和理解。
常用的质性研究方法包括访谈、焦点小组讨论、案例研究等。
通过质性研究方法，研究者可以获取详细的个体经验和意见，从而深入理解研究对象。
总结：数据收集和分析是论文写作过程中不可或缺的重要环节。
市场调研的数据收集和分析方法
市场调研的数据收集和分析方法市场调研是指企业或组织通过对目标市场进行数据收集和分析，以了解市场需求、竞争情况等相关信息的过程。
它是市场营销决策的重要依据之一，有助于企业制定合适的营销策略，提高产品或服务的竞争力。
在进行市场调研时，数据收集和分析是不可或缺的环节。
本文将详细介绍市场调研的数据收集和分析方法，并分点列出具体步骤。
一、数据收集方法1.1 二手资料收集：通过收集已公开发布的报告、统计数据、研究论文等二手资料，获取相关市场信息。
这些资料通常由政府部门、市场研究机构、行业协会等发布，具有一定的可信度和权威性。
1.2 市场观察法：通过实地观察市场，了解消费者的购买行为、消费习惯等信息。
可以通过店面观察、产品展示会、市场调查等方法进行市场观察，从而获取一手的市场信息。
1.3问卷调查法：通过设计并发放问卷调查，收集消费者的意见、偏好、购买行为等数据。
问卷调查可以通过线上或线下方式进行，比如通过邮件、手机短信、微信群发等方式发布问卷，也可以通过面对面的实地调查方式进行。
1.4重点访谈法：通过与相关专家、行业从业者、业内人士进行深入交流，获取有关市场的专业见解和经验。
重点访谈法适用于一些特定的领域或行业，可以获取到更加精准和深入的市场信息。
二、数据分析方法2.1 描述性分析：对收集到的数据进行整理、分类、总结，形成表格、图表等视觉化展示形式。
描述性分析可以帮助快速了解市场现状和趋势，比如通过制作统计表和统计图，可以直观地展示市场规模、增长率、市场份额等方面的数据。
2.2 相关性分析：通过分析市场调研数据中的各个因素之间的相关性，找出影响市场需求、竞争状况的主要因素。
常用的相关性分析方法包括回归分析、相关系数分析等，通过这些方法，可以深入了解不同因素之间的关联程度及影响力。
2.3 传统统计分析：使用统计学方法对市场调研数据进行统计分析，如平均值、中位数、百分比、标准差等等。
传统统计分析可以通过对数据的计算和比较，获得更多关于市场的深入洞察。
数据的收集和分析
数据的收集和分析数据的收集和分析在现代社会中变得越来越重要。
随着信息技术的发展，大量的数据被产生并储存下来。
这些数据包含了丰富的信息，能够帮助我们深入理解现实世界的各个方面。
本文将探讨数据的收集和分析的重要性以及相关的技术和方法。
一、数据的收集数据的收集是获取可分析信息的关键步骤。
为了能够得到有用的数据，我们需要采取有效的方法来收集。
以下是一些常见的数据收集方法：1. 调查问卷：通过向受访者提供一系列问题，调查问卷可以帮助我们了解他们的观点、态度和行为。
这种方法通常用于市场研究和社会调查。
2.观察：通过直接观察和记录现象，我们可以收集到客观的数据。
例如，通过观察消费者在商店内的行为和购买决策，我们可以获得有关他们喜好和购买习惯的信息。
3.实验：实验是一种控制变量来收集数据的方法。
通过在控制组和实验组之间引入不同的条件，我们可以观察到不同变量对结果的影响。
这种方法通常应用于科学研究和产品测试。
二、数据的分析数据的分析是将收集到的数据进行整理、解释和利用的过程。
通过数据分析，我们可以揭示数据背后的规律和趋势，从而做出有针对性的决策。
以下是一些常见的数据分析方法：1. 描述性统计：描述性统计包括平均值、中位数、标准差等对数据进行总结和描述的方法。
通过这些统计指标，我们可以了解数据的分布和变化情况。
2. 数据可视化：数据可视化是使用图表、图形等可视化工具将数据呈现出来，以便更好地理解和解释数据。
常用的数据可视化工具包括柱状图、折线图和散点图等。
3. 预测与建模：预测与建模是利用历史数据和统计模型来预测未来趋势和结果。
通过建立数学模型和算法，我们可以利用已有的数据来预测未来的销售额、市场需求等。
4. 数据挖掘：数据挖掘是从大规模数据集中发现隐藏的模式和关联规则的过程。
通过应用机器学习和统计分析的技术，数据挖掘能够帮助我们发现数据中的价值信息。
三、数据的应用数据的收集和分析在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的领域：1. 商业决策：通过对市场和消费者行为的数据进行分析，企业可以制定更具针对性的战略和营销计划，提高竞争力和效益。
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【问题】统计调查的一般过程是什么？统计调查对我们有什么帮助？统计调查一般包括收集数据、整理数据、 描述数据和分析数据等过程；可以帮助我们更好地了解周围世界，对未知的事物作出合理的推断和预测. 一、数据处理的一般程序
全面调查 抽样调查
收
整
描
集 制表 数
理 数 绘图
平均身高、平均体重等.主要缺点是易受极端值的影响，这里的极端值是指偏大或偏小数，当出现偏大数时，
平均数将会被抬高，当出现偏小数时，平均数会降低.反映了一组数据的平均大小，常用来一代表数据的总体
“平均水平”.是一个“虚拟”的数，是通过计算得到的，它不是数据中的原始数据.
加 权 平 均 数 ： 如 果 在 n 个 数 中 , x1 出 现 次 f1 次 , x2 出 现 次 f2 次 , … … ， xk 出 现 次 fk 次 , （ 这 里
⑵中位数：将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的 数就是这组数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数.——唯一 且带有单位.
中位数作为一组数据的代表，可靠性比较差，因为它只利用了部分数据.但当一组数据的个别数据偏大或 偏小时，用中位数来描述该组数据的集中趋势就比较合适.
以 8，可以得到最终答案：80.75.
例 2：某生期中考试中，语、数、英三科的平均分为 78 分，物理、政治两科的平均分为80 ，则该生这 5 门学
科的平均分为
.
【分析】由部分的平均分求整体的平均分，可列式 783 80 2 得到 5 科平均分：78.8. 32
例 3：某中学规定学期总评成绩评定标准为：平时 30％，期中 30%，期末 40％，小明平时成绩为 95 分，期中
（4）直方图
图形：
频数/组距 7 6
5 4
3 2 1 0
149 152 155 158 161 164 167 170 173 身高（㎝）
特点：能够显示各组频数分布的情况、易于显示各组之间频数的差别；
绘制频数分布直方图的步骤：
①计算最大值与最小值的差；——变化范围
②决定组距与组数；——组内数据的取值范围
,
x3,……xn
,有
x
1 n
(x1
x2
x3
……+xn
)
，那么
x
叫做这
n
个数的算术平均数.
①平均数常用来反映一组数据的平均水平或反映这组数据的总体集中趋势， 但容易受到极端值的影响.
②平均数是唯一的（由于平均数是通过计算得到的，因此平均数会因为每一个数据的变化而变化，而不
会受个别数据较大或较小的影响）
③列频数分布表；——将一组数据分组后落在各个小组内数据的个数叫做小组的频数
④画频数分布直方图；
注意：组距与组数的确定没有固定的标准，要凭借经验和研究的具体问题来确定。通常数据越多，分成的组数
也越多，当数据在100个以内时，根据数据的多少通常分成 5 12 个组。小长方形的面积 = 频数 = 频数
中位数与数据的排列位置有关，而某些数据的变动对它没有影响；它是一组数据中间位置上的代表值，
不易受数据极端值的影响.
中位数像一条分界线，将数据分成前半部分和后半部分，因此用来代表一组数据的“中等水平”.中位数
是一个不完全“虚拟”的数.当一组数据有奇数个时，它就是该组数据排序后最中间的那个数据，是这组数据
③选择调查方法；——采用民主推荐的调查方法
④展开调查；——每位同学将自己心目中认为最合适的写在纸上，投入推荐箱
⑤统计整理调查结果；——由一位同学唱票，另一位同学记票（划正字），第三位同学在旁边监督。
⑥分析数据的记录结果，作出合理的判断和决策；
3、收集数据的调查方式
（1）全面调查
定义：考察全体对象的调查叫做全面调查。
平均数的大小与每一个数据都有关，任何一个数的波动都会引起平均数的波动，当一组数据中有个别数据较
大或较小，用平均数来描述整体趋势则不合适，用中位数或众数则较合适.中位数与数据排列有关，个别数据的
波动对中位数没影响；当一组数据中不少数据多次重复出现时，可用众数来描述.
⑴平均数：一般地，如果
n
个数
x1,
x2
【分析】这是一道用直方图展现出来的考查加权平均数“权”的第三种类型：数字（人数、次数……）的题目，
把每一个分组的头尾两数的平均数作为组中值，则每一分组的组中值分别为 55、65、75、85、95，可算出平
均分为 5510 65 25 7535 85 25 955 74 . 10 25 35 25 5
③民意调查法：如投票选举。
④实地调查法：如现场进行观察、收集和统计数据。
例 1、调查下列问题，选择哪种方法比较恰当。
①班里谁最适合当班长（
） ②正在播出的某电视节目收视率（
）
③本班同学早上的起床时间（
） ④黄河某段水域的水污染情况（
）
2、收集数据的一般步骤：
①明确调查的问题；——谁当班长最合适
②确定调查对象；——全班同学
③计算平均数时,若没有特别说明,计算的结果保留的位数与原数据相同.
④平均数是统计中最常用的数据代表值，比较可靠和稳定，因为它与每一个数据都有关，反映出来的信
息最充分.其中任何数据的变动都会相应引起平均数的变动.平均数既可以描述一组数据本身的整体平均情况，
也可以用来作为不同组数据比较的一个标准.因此，它在生活中应用最广泛，比如我们经常所说的平均成绩、
成绩为 85 分，期末成绩为 95 分，则小明的学期总评成绩为
.
【分析】本题考查加权平均数“权”的第一种类型：百分数，可列式 9530% 8530% 95 40% 92 . 30% 30% 40%
例 4：某生在英语技能水平测试中，听、说、读、写四方面的成绩分别为 85、83、88、80，请你按听：说：
10％ 新闻 45% 25％
20%
体育
特点：扇形图能够用扇形的面积表示出各部分在总体中所占的百分比、易于显示每组数据相对于总数的大小；
优点：能够清楚地表示出各部分在总体中所占的百分比（表明百分比）；
缺点：不能从统计图中看出每个项目的具体数量； 步骤：①计算百分数；②计算圆心角；③画出圆和扇形并标明百分数；（用整个圆表示总体，每个扇形代表总
组距
数据的分析——备课人：李发
本章是属于“统计与概率”领域的内容，是我们在七年级下册学习了“数据的收集、整理与描述”之后， 对数据统计的进一步的认识，为初三学习概率做好铺垫.
在前面的学习中，我们学习了收集、整理和描述数据的常用方法，将收集到的数据进行分组、列表、绘图 等处理工作后，数据分布的一些面貌和特征可以通过统计图表等反映出来.为了进一步了解数据分布的特征和规 律，还需计算出一些代表数据一般水平或分布状况的特征量.
对于统计数据的分布的特征，可以从两个方面来分析： 一是分析数据分布的集中趋势，反映数据向其中心值（平均数）靠拢或聚集的程度； 二是分析数据分布的离散程度，反映数据远离其中. 这两个方面分别反映了数据分布特征的不同侧面.本章主要从前两个方面来研究数据的分布特征，集中学习 分析数据的集中趋势和离散程度的常用方法.
〔4〕请指出下列哪些抽查的样本缺少代表性：
①在大学生中调查我国青年的上网情况；
②从具有不同文化层次的市民中，调查市民的法治意识；
③抽查电信部门的家属，了解市民对电信服务的满意程度。
Ⅱ、数据的整理 1、表格整理
2、划记法
Ⅲ、数据的描述 1、统计表
定义：将要统计的数据填入相应的表格内，利用表格统计法可以很好地整理数据； 优点：统计表中的数据比较准确、详实，可以清楚地反映各个量之间的真实情况； 缺点：统计表得到的信息需要进行分析，表达不够直观； 2、统计图 （1）条形统计图 定义：用一个单位长度在坐标系中表示一定的数量，根据数量的多少画出长短不同的直线； 图形：
读：写＝3：3：2：2 的比例算出他的成绩.
【分析】本题考查加权平均数“权”的第二种类型：比例，即： 853 833 88 2 80 2 84 为所求.
3322
例 5：某区参加希望杯数学邀请赛，成绩人如图所示：则竞赛成绩的平均数为 35 数
25
10 5 O 50 60 70 80 90 100 成绩（分）
①调查七年级十班学生的视力情况；②调查全国农民的年收入状况；
③调查一批刚出厂的灯泡的寿命；④调查各省市感染禽流感的病例。
〔3〕为了了解某七年级 2000 名学生的身高，从中抽取 500 名学生进行测量，对这个问题，下面的说法正
确的是〔 〕
A、2000 名学生是总体 B、每个学生是个体 C、抽取的 500 名学生是样本 D、样本容量是 500
全面调查的常见方法：①问卷调查法；②访问调查法；③电话调查法； 特点：收集到的数据全面、准确，但花费多、耗时长、而且某些具有破坏性的调查不宜用全面调查； （2）抽样调查 定义：只抽取一部分对象进行调查，然后根据调查数据来推断全体对象的情况，这种方法是抽样调查。 总体：要考察的全体对象叫做总体； 个体：组成总体的每一个考察对象叫做个体； 样本：从总体中抽取的那一部分个体叫做样本。 样本容量：样本中个体的数目叫做样本容量（样本容量没有单位）； 特点：省时省钱，调查对象涉及面广，容易受客观条件的限制，结果往往不如全面调查准确，且样本选取不 当，会增大估计总体的误差。 性质：具有代表性与广泛性，即样本的选取要恰当，样本容量越大，越能较好地反映总体的情况。（代表性： 总体是由有明显差异的几个部分组成时，每一个部分都应该按照一定的比例抽取到） （3）实际调查中常常采用抽样调查的方法获取数据，抽样调查的要求是什么？
述 数
据
据
据
分
得
析
出