调查资料的统计处理与显
行业调查报告中的数据处理与统计分析技巧
行业调查报告中的数据处理与统计分析技巧数据处理与统计分析技巧是行业调查报告中不可或缺的重要环节。
通过科学、准确地对数据进行处理和分析，可以为报告提供可靠的证据和有力的支持，从而增强报告的可信度和说服力。
本文将介绍一些常用的数据处理和统计分析技巧，以帮助你在撰写行业调查报告时运用到这些技巧。
一、数据清洗与整理数据清洗是数据处理的首要步骤。
在进行统计分析之前，需要清理数据集中的错误、缺失、异常值等问题，以确保数据的准确性和完整性。
首先，对于错误数据，应及时进行修正。
例如，如果在收集数据的过程中，有人输错了数字，导致数据集中出现明显的错误，应该及时予以更正，避免影响后续的分析。
其次，对于缺失值，应采取合适的方法进行填充。
缺失值的存在会对统计分析产生一定的影响，因此我们可以选择使用平均值、中位数或者利用插值方法来填补缺失值，以提升数据的完整性。
另外，还需要关注异常值的处理。
异常值是指与其他数据显著不同的极端观测值。
处理异常值时，可以使用平均绝对偏差、Z得分等方法进行识别和剔除，以避免异常值对统计分析结果的干扰。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行概括性描述的过程，主要通过计算各种统计量来描述数据的分布、中心和离散度。
在行业调查报告中，我们可以使用均值、中位数、众数等统计量来描述数据的中心趋势。
均值可以反映总体平均水平，中位数可以消除极端值的影响，众数可以展示数据中出现频率最高的值。
此外，通过标准差、方差、百分位数等统计量，可以描述数据的离散度。
标准差和方差可以反映数据的整体分散程度，百分位数可以展示数据分布的位置情况。
三、相关性分析在行业调查报告中，经常需要研究不同变量之间的关系。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的联系和相互作用。
常用的方法包括Pearson相关系数、Spearman等级相关系数等。
通过计算这些相关系数，可以判断两个变量之间是否存在线性关系，并评估这种关系的强度和方向。
相关性分析还可以通过绘制散点图、柱状图等图表形式，直观地展示不同变量之间的关系。
调查资料的处理与分析
第七章 调查资料的处理与分析
1
一、 调查资料的处理与分析
13
第四种：表意文字编码法（记忆编码法）
用数字、文字、符号等表明编码对象的原理，并 按此进行信息资料编码。 如：用20TVC表示20英寸彩色电视机，其中： “20”表示规格，TV表示电视机。C代表彩色。 直观，易理解，便记忆。
第五种：缩写编号法
把惯用的缩写字直接用作代码进行编码。 如： LB KG YD CM 磅 千克 码 厘米
2
(一)资料处理与分析的基本意
义原则
资料处理与分析的概念： 是指将收集到的各类信息资料，按照一 定的程序和方法，进行分类、计算、分 析和选择等使之成为适用的信息资料的 过程。
3
1、资料处理的基本原则 及时 在处理与分析过程中要强调时间性，提高处
理速度。因为信息资料都有一定的时效性。 准确 这是资料工作的生命。即一要真实，二要 准确。真实，是定性要求，即处理的是真的情报、 信息。准确是定量的要求，适量减少误差和模糊 度。 系统 即在处理与分析过程中必须强调全面客观 地反映市场的变化和特征，形成系统化的信息资
小于13 年 13—30年 30年以上
行合计
33. 6 % 39.4%
25.4% 40.1%
41.0% 20.5%
100% 100%
28
4、 三变量交叉列表分析法 在双变量交叉列表分析的基础上，加入第三 变量作进一步分析，分析结果可能出现四种 可能： 更精确地反映双变量之间的联系； 原有双变量之间不相关； 使在双变量条件下的不相关结论变为相关； 可能显示原有的联系没有改变；
统计报告的数据处理和解读
统计报告的数据处理和解读随着信息时代的到来，各行各业都在不断产生大量的数据，而统计报告成为人们了解和分析这些数据的重要工具。
统计报告中的数据处理和解读直接影响着决策的准确性和科学性。
本文将从数据收集、数据处理、数据展示、数据解读等多个方面论述统计报告的数据处理和解读。
一、数据收集数据收集是进行统计报告的第一步，数据的质量和准确性对于后续的数据处理和解读至关重要。
数据收集过程中需要确保数据来源的可靠性和充分性，避免数据的偏倚和不完整。
同时，在数据收集的过程中，应该注重保护数据的隐私和安全，遵循相关法律法规，确保数据使用的合法性和合规性。
二、数据处理数据处理是将收集到的原始数据进行整理和清洗的过程，其目的是为了提高数据的可理解性和可分析性。
数据处理包括数据清洗、数据转换、数据归纳等环节。
数据清洗是去除数据中的异常值和缺失值，确保数据的准确性；数据转换是将数据进行格式转换和规范化，以便于后续的统计分析；数据归纳是将数据进行分类和汇总，提取出有用的信息。
三、数据展示数据展示是将处理后的数据以图表、报告等形式进行展示的过程，其目的是为了直观、清晰地呈现数据的特征和规律。
常见的数据展示方式包括折线图、柱状图、饼图等。
在数据展示过程中，应该注意选择合适的图表类型，避免图表的误导性和混淆性。
同时，数据展示还可以结合文字、标注和说明，对数据进行详细的解读和说明。
四、数据解读数据解读是根据统计报告中的数据，分析和推断数据背后的含义和实际意义。
数据解读需要考虑数据的背景和相关因素，避免片面和误导的解读。
数据解读还需要结合实际情况和专业知识，提出合理的建议和决策，帮助人们进行正确的决策和判断。
五、数据分析工具为了更好地进行数据处理和解读，人们可以借助各种数据分析工具。
数据分析工具可以帮助人们更高效、准确地进行数据处理和解读，提供更多的分析维度和功能。
常见的数据分析工具有Excel、SPSS、Python等。
在选择数据分析工具时，应根据实际需求和个人能力进行选择，合理利用工具的功能和特点，提升数据处理和解读的效率和准确性。
调查资料的统计处理与显示
结果解读与呈现
将处理后的结果进行解 读和可视化呈现，便于
理解和应用。
02
数据收集与整理
数据收集的方法
01
02
03
04
问卷调查
通过设计问卷，向目标人群发 放并回收，获取第一手数据。
观察法
通过实地观察记录目标对象的 行为、特征等信息。
实验法
通过控制实验条件，观察实验 组和对照组的变化，获取因果
关系数据。
相关与回归分析
相关系数
衡量两个变量之间的线性相关程度，如皮尔逊相关系数。
回归分析
基于一个或多个自变量预测因变量的值，并评估预测的准确性和可靠性。
05
数据可视化技术
图表类型选择
柱状图
用于比较不同类别之间的数据，便于观察数 据之间的差异。
饼图
用于表示各部分在总体中所占的比例，便于 观察各部分的占比。
假设检验
零假设与对立假设
提出假设检验中的零假设和与之对立 的假设，零假设通常为无差异或无关 系。
显著性水平
假设检验中设定的一个概率值，用于 判断样本数据是否拒绝零假设。
方差分析
变异分解
将数据变异分解为组间变异和组内变异，以评估不同因素对数据变异的影响。
主效应与交互效应
分析各因素的主效应以及因素之间的交互效应对数据的影响。
数据的偏态和峰态
偏态
描述数据分布的不对称性，可以通过计算偏态系数来衡量。
峰态
描述数据分布的尖锐程度，可以通过计算峰态系数来衡量。
04
数据的推论性统计
参数估计
点估计
通过样本数据直接给出总体参数的估计值，如样本均值的点估计。
区间估计
基于样本数据和一定的置信水平，给出总体参数的可能取值范围，如总体均值的 95%置信区间。
市场调查 第八章 调查资料的处理与分析
分组原则： ①根据调查的目的来选择分组标志
②选择最终能反映(fǎnyìng)事物本质特征的标志 ③根据经济发展变化及历史条件选择分组标志
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（2）分组标准(biāozhǔn)与方法 标准(biāozhǔn): ①按品质标志分组 ②按数量标志分组 ③按时间标志分组 ②按空间标志分组
b. 担心青黄不接影响工作 ( )
c. 无所事事空虚苦闷 ( ) d. 认为退休办理得不合理,等待新精神 ( )
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格 1-5 6-7 8-10 11
12
13
表11-1 编码手册示例(shìlì)片段
问题号码 1 2 3
4
项目名称 姓名 年龄
业务专长
家庭居住面积
5
是否退休
6
不愿退休的理由
内容说明
一、变量序列及其种类 1.变量序列的概念 变量序列是按照某种数量特征(tèzhēng)对总体
进行分组，将分组后所形成的变量值按大小顺序 排列所得到的序列。
构成要素： ①按分组变量进行分组所形成的各组变量值（x
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案例：对50名顾客(gùkè)有关“饮料品牌”选择的调 查
饮料品牌
可口可乐 旭日升冰茶 百事可乐 汇源果汁 露露
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4）空间属性分布数列(shùliè)是以调查问卷中的某些具有空间属性 的调查项目作为分组标志而形成的空间数列(shùliè)。如表6-5。
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• 2、平行分组处理 • 平行分组处理是对总体各单位或样本各单位同
时采用两个或两个以上的标志或标准进行平行排 列(páiliè)的分组，所编制的分组数列称为平行 分组数列。
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3、交叉分组处理 交叉分组处理是对总体各单位或样本各单位采 用两个或两个以上的标志或调查项目进行交叉分 组，所编制(biānzhì)的数列一般表现为相关分 组数列或复合分组数列。
资料的统计处理和结果分析
资料的统计处理和结果分析（资料）在采用各种各样的研究学习方法后，同学们获取了各种研究资料和信息。
这里的资料不仅包括研究所需的数量型资料，而且包括大量非数量型的文字背景资料。
然而，如果这些资料未经整理就进行分析，是没有实际的应用价值和科学意义的。
对所获取的数量型资料进行分析，主要是采取统计学上的一些方法。
对非数量型资料进行分析，则可以采用概念、判断、推理、归纳、演绎等方式进行分析研究。
统计学(Statistics)是研究统计原理和方法的科学。
在对数据进行统计处理时，涉及的内容包括三部分：描述统计、推断统计和实验设计。
描述统计是指对所搜集的大量数字资料进行整理、概括，寻找数据的分布特征，用以反映研究对象的内容和实质的统计方法。
例如，对原始数据资料用归组、列表、图示等方法加以归纳、整理，为进一步处理数据资料做好准备工作。
计算集中量指标(如算术平均数、中位数)来反映数据的集中趋势；计算差异量数指标(如标准差、百分位距)来反映数据的离散程度；计算相关量数指标(如相关系数)来反映数据的相关程度。
描述统计可使无序而庞杂的数字资料成为有序而清晰的信息资料。
推断统计是指根据来自样本的数据推断总体的性质，并标明可能发生的误差，以对随机现象作出估计、推断的统计方法。
例如，对总体参数值(如总体平均数，总体标准差)的估计，推断统计可根据已知材料，去估计、推测未知的可能性大小。
实验设计是指研究者为揭示自变量与因变量的关系，验证假设之前所制定的实验计划。
内容包括研究步骤的制定、抽样、实验变量及实验条件的控制、对结果的统计处理方法等。
对所获取的资料进行定性与定量分析后，得到的结果可以给出结论。
但结论必须从事实出发，事实求是，切忌"可能"、"或许"之类不确定性的语句，否则就失去了研究的价值，因为花费了大量的劳动，最后得到的是一个不确定性的结论，是不会令人满意的，这也就是失败的、不成功的研究。
调查数据的分析与统计
调查数据的处理与分析一、数据处理1．数据录入。
数据录入是将在问卷编码部分所标记的符码及文字输入到计算机中，形成可供统计软件处理的文件格式的过程。
因此，保证这一过程的完整性、准确性及标准化是其最基本的原则。
遗漏问卷信息、录入错误、变量赋值不统一等问题是问卷录入中比较容易犯的错误，它在很大程度上影响了后续研究的科学性。
在数据录入前，首先要检查回收的问卷，看问卷、访问记录与各项表格是否有缺漏。
然后创建编码手册，以便为录入工作提供一个统一的标准，也为此后的数据核查及研究工作提供依据。
此外，我们要对问卷进行审核和编码，尤其要在审核中检查跳答或其它特殊编码的一致性。
实际录入时，可以通过试录，检查编码手册及录入程序等的周全无误；并编写录入说明，建立标准工作流程；录入前要对录入人员进行培训，以统一操作规范；在录入中要设计工作记录表，使录入工作责任到人，避免重复作业和掌握进度。
目前许多大型社会调查还采用双录核查，即对一份问卷由不同的录入员录入两次，比对两次录入数据并核对问卷，找出错误原因。
双录入的方法基本上可以消除了录入环节的手工误差。
2．数据清理与校验。
一份调查数据的产生，经过较多环节，各环节的错误都会反映在数据中。
所以当录入完成后，必须对数据进行核查，既要发现录入中存在的问题，检查数据与问卷记录的信息是否一致，也要检查其他原因造成的错误。
数据核查包括：检查录入的原始数据文件的记录数与问卷份数是否一致；检查原始数据文件变量顺序与问卷题目顺序是否一致；核查样本编号；不合理值核查；逻辑一致性核查。
其中，重点是检查样本编号、非法值、极值和变量间的逻辑。
3．数据归档。
一项调查结束后，在研究人员进行分析数据以前，还需要对调查的数据建立相应的“档案”资料，同数据一起交给研究人员。
这样，随着时间的推移，其他研究人员可以通过原始数据及其数据档案了解相应数据的背景信息，这项工作也称为“数据归档”。
另外，随着研究的展开，可以将与该项调查有关的研究报告、发表论文等相关信息也逐渐补充到数据档案中，为进一步研究提供翔实的信息。
6调查资料的处理与分析描述
高中
大专 本科 研究生 合 计
7
723
32
619
12
380
38
535
40
572
78
760
87
532
166
661
460
4785
二、三向交叉列表
三向交叉列表是在双向交叉列表的基础上，加入第三个变 量作进一步分析的方法。 编制步骤: ①选中一个变量，将其值稳定在各种变量值中的一个值上，
②将另一个自变量和因变量作双向交叉分组；
家庭收入基本状况累积表
按家庭年收入分组 家庭数（户） x f 比重 （% ） w 向上累积 f w 向下累积 f w
（甲）
10000以下 10000～20000 20000～30000 30000～40000 40000～50000 50000～60000 60000以上
⑴
10 30 40 60 30 20 10
③预留足够位置原则
④标准化原则 ⑤兼容性和通用性原则 ⑵编码的类型 ①事前编码
②事后编码
3.汇总
汇总是指按照调查的目的和要求，对分组后的调查资料、数
据进行计算汇总和编辑，使之成为能系统、完整、集中、简明地 反映调查对象客观情况的材料。 任务: ⑴按分组特征将总体各单位分别归类； ⑵将总体单位的数量标志值分组汇总。 方式： ⑴手工汇总技术
三、累积次数与累积频率
1.向上累计(以下累计或称较小制累计) 将各组频数和比率，由变量值低的组向变量值高的组逐组
累计。
组距序列中的向上累计，表明各组上限以下总共所包含的 总体频数和比率有多少。 2.向下累计(以上累计或称较大制累计) 将各组频数和比率，由变量值高的组向变量值低的组逐组 累计。 组距序列中的向下累计，表明各组下限以上总共所包含的 总体频数和比率有多少。
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2009-3-7
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2、资料的准确性审核
主要检查那些含混不清的、不具体的以 及相互矛盾的资料。为此可采用以下方法， 第一，逻辑检查，即从资料的逻辑关系来检 验其是否正确真实。第二，计算检查，就是 通过各种数字运算来检查各项数字的正确性。
10
1、实地审核
整个审核工作要经历三个阶段：第一阶段， 是由调查员进行审查。第二阶段，由现场专职 的检察员进行检查。第三阶段，是在调查结束 后由调查组织机关的检查员进行检查，重点是 检查回答登记错误，计算错误及调查员是否对 应调查对象进行了调查，有无作弊等。
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第二节 资料编码
编码是给每个问题及答案一个数字作 为它的代码。从资料处理的角度看，编码 就是用阿拉伯数字来代替问卷中每一个问 题的回答，或者说是将问卷中的答案转换 成数字的过程。
2009-3-7
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二、资料审核的方式
1、实地审核 2、集中审核 3、审核结果的处理
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2009-3-7
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第一节 资料审核
资料的审核是指研究者对所收集的原始资 料（主要是问卷）进行初步的审阅，校正错填、 误填的答案，剔除乱填、空白和严重缺答的废 卷。其目的是使得原始资料具有较好的准确性、 完整性和真实性，从而为后续资料整理录入与 统计分析工作打下较好的基础。
2009-3-7
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3、资料的真实性审核
资料的真实性审核包括两个方面的内容： 一是资料来源的客观性，即调查资料确实是 调查者通过实地调查获得的资料，而不是调 查者主观杜撰的东西。二是资料本身的真实 性问题。
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一、资料审核的内容
1、资料的完整性审核 2、资料的准确性审核 3、资料的真实性审核
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1、资料的完整性审核
对资料的完整性审核，主要是检查应该 进行调查的单位或个体是否都进行了调查； 检查问卷是否填写完整以及数据质量是否符 合要求；检查所有调查项目或指标是否填写 齐全，是否出现错填、误填、乱填的情况。
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第一节 资料审核
一、资料审核的内容 二、资料审核的方式
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3、审核结果的处理
审核结果的处理通常有两种方式：一种是 问卷的回访，研究者在回收调查资料后，由 其他人对所调查的样本中的一部分个案进行 第二次调查，以检查和核实第一次调查的质 量。另一种是对于审核的结果进行筛选和剔 除。
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第二节 资料编码
一、编码方式 二、答案代码的确定 三、编码的具体方法 四、编制编码手册
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一、编码方式
对资料编码的方法，主要有三种：预编码、 后编码和边缘编码。
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第七章 调查资料的统计处理与显示
问卷资料是以定量地把握社会现象和人们 的态度为目的而收集的，因此，整理要求更 细心，人手更多和没有误差的客观化程序， 其过程通常分为资料审核、资料编码、数据 输入、数据清理及数据汇总五个阶段。
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一、编码方式
（1）预编码。预编码的方法，是在设计问卷 时对回答的每一个种类都指定好其编码值， 并印在问卷上。预编码主要限于回答类别事 先已知的问题，这些问题主要是封闭性问题， 或回答已经是数字而不需作转换的问题。如， 调查高中生高考的志愿.
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2、集中审核
整个审核工作是先将资料全部收回，然后 集中时间进行审核，主要由调查的组织者进 行审核。优点是便于统一组织安排和管理， 审核标准一致，检查质量相对好些。
2009-3-7
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第七章 调查资料的统计处理与显示
2009-3-7
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1Байду номын сангаас
第七章 调查资料的统计处理与显示
定量资料的来源有两个，一是实地源，二 是文献源。前者包括问卷资料、结构性访问 和观察的记录等等，后者主要是统计资料。 由于统计资料的整理较问卷资料和结构性观 察资料要简单，步骤要少。