数据采集和抽样
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。
数据清洗与整理中的数据采样与抽样技术详解(八)
数据清洗与整理中的数据采样与抽样技术详解在数据分析的过程中，数据清洗与整理是非常重要的一环。
而数据采样与抽样技术则是其中的关键步骤，它能够有效地处理大量数据并提取出有用的信息。
本文将详细介绍数据清洗与整理中的数据采样与抽样技术。
一、数据清洗与整理的重要性数据清洗与整理是数据分析的基础，它包括去除重复数据、填充缺失数据、剔除异常值等操作。
在进行数据分析之前，我们需要对原始数据进行清洗与整理，以确保数据的准确性和一致性。
只有经过清洗整理的数据才能提供准确的分析结果。
二、数据采样技术1.随机采样随机采样是最常用的一种采样技术，它通过随机选择样本来代表整体数据。
随机采样可以保障样本的无偏性，即每个样本都有相同的选择概率。
2.系统采样系统采样是按照一定的规则选取数据样本，比如每隔固定的时间或间隔选取一个样本。
系统采样适用于数据有时序关系的情况，它能够反映出数据的变化趋势。
3.聚类采样聚类采样是首先将数据分成若干个簇，然后从每个簇中选取部分样本作为代表。
聚类采样适用于数据存在分组特征的情况，它可以提高样本的代表性。
三、数据抽样技术1.简单随机抽样简单随机抽样是从总体中随机选择样本，每个样本被选中的概率相等。
简单随机抽样适用于样本容量较小且样本间相互独立的情况。
2.分层抽样分层抽样是将总体分成若干层，然后从每一层中进行简单随机抽样。
分层抽样能够保证每一层都有样本参与，从而更好地代表总体。
3.整群抽样整群抽样是将总体分成若干个群体，然后随机选择部分群体，并对选中的群体进行调查。
整群抽样适用于群体内部差异较大的情况，可以提高抽样效率。
4.多阶段抽样多阶段抽样是将总体分为多个阶段，每个阶段进行一次简单随机抽样。
多阶段抽样适用于总体较大、分布复杂的情况，可以减少抽样误差。
四、数据处理与分析采集和抽样得到的数据需要进行进一步的处理与分析，以得出准确的结论。
1.数据预处理数据预处理包括数据清洗、数据转换和数据归一化等步骤。
银行工作中的数据质检步骤及要求
银行工作中的数据质检步骤及要求在现代社会中，数据质量对于银行业务来说至关重要。
银行作为金融机构，必须确保其数据的准确性和完整性，以便为客户提供安全和可靠的服务。
为此，银行工作中的数据质检步骤和要求被引入和实施。
本文将介绍银行工作中的数据质检步骤及其要求。
一、数据准备阶段数据准备是数据质检的首要步骤。
在这个阶段，银行需要明确数据质检的目标和范围，确定需要质检的数据类型，收集和整理数据样本，进行预处理和清洗。
在准备阶段，以下是银行工作中的数据质检步骤：1. 确定数据质检目标：银行应明确自身对于数据质量的要求，例如准确性、完整性、一致性等。
只有在确定了目标后，才能有针对性地进行质检。
2. 确定质检数据类型：银行经营涉及各个方面，如客户账户信息、贷款信息、资金流动情况等。
确定要检测的数据类型有助于提高效率和准确性。
3. 收集和整理数据样本：在质检之前，需要收集一定数量的数据样本，以便代表整体数据。
样本的选择要具有代表性，以确保结果的准确性。
4. 数据预处理和清洗：在进行质检之前，银行应进行数据预处理和清洗，以去除错误和异常数据，并将数据调整为统一的格式和标准，以确保后续分析和检测的准确性。
二、数据质检步骤在数据准备阶段完成后，接下来就是真正进行数据质检的步骤。
以下是银行工作中的数据质检步骤：1. 数据采集和抽样：从整体数据中，根据预设的要求和策略，进行数据采集和抽样。
采集的数据应具备代表性，以保证检测结果具有较高的可信度。
2. 数据比对和校验：将采集到的数据与已有的标准数据进行比对和校验，检查数据是否与标准数据一致，是否存在错误或缺失。
比对和校验的过程可以通过自动化工具或人工操作完成。
3. 数据完整性验证：对数据进行完整性验证，确保数据没有丢失或遗漏。
验证的方式包括检测数据是否存在缺失值、异常值或无效值等。
4. 数据准确性检查：通过对数据进行准确性检查，检测数据中是否存在错误、重复或无效信息。
可以对数据进行统计分析、逻辑验证和规则检测等方法来进行准确性检查。
精益六西格玛黑带课程-M阶段-数据收集与抽样
小结：有或无子组的系统抽样
DMAIC
无子组的
子组的
适于小批量流程 单元或测量值频繁地以‘每次一个 出现 频繁抽样 对于非时间序列的流程
(如. 服务,行政管理) 单值数据控制图
大规模生产 有合理的分组为基础
例如：电话服务中心每2小时抽 样5个(在 8.00,12.00,14.00等)
用组内变差的均值确定整体变差
DMAIC
表A
顾客总体的人口数据 (%)
年龄 30-45 45-60 M 10% 20% W 20% 50%
表B
样本的人口数据 (数量)
年龄 30-45 45-60 合计 M 250 250 500
W 250 250 500 合计 500 500 1000
性别 性别
抽样案例3– 电信公司新服务(继续)
DMAIC
用Minitab练习采集随机样本(续）
1. 随机产生3000个数据 N( 10, 10) 2. 从3000中随机抽取100个数据 3. 计算这两列的均值和标准偏差
DMAIC
简单随机抽样：随机样本具有的代表性
DMAIC
. 即使对于小样本，也有要素的大量组合方式 例如: 从100个单元中随机抽出10个单元的可能方法有1.73E13 (173亿)
练习 1: 抽样方法的选择
DMAIC
案例 1
肯德基在中国地区又推出一种新的快餐, 高层领导想知道 顾客对此新款快餐的满意度如何, 应采用什么抽样方法?
案例 2
某家电卖场想调查顾客从决定购买到拿到商品的时间, 用什么抽样方法?
案例 3
某手机制造公司过去半年积压了很多某型号的产品, 需要降价处理, 在卖给消费者之前需要对产品进行抽样检验, 应如何抽样? 对于公司正在生产的新型号产品又如何抽样检验产品质量?
系统抽样的实施步骤
系统抽样的实施步骤1. 概述系统抽样是一种常用的统计抽样方法，可以在大规模数据集中选择一部分样本进行分析，以代表整个数据集。
本文将介绍系统抽样的实施步骤，包括样本选取、样本规模确定和数据采集。
2. 样本选取系统抽样的样本选取是按照一定的规则从整个数据集中选择样本，以保证样本的代表性和随机性。
以下是系统抽样的样本选取步骤：1.确定数据集的总体规模和样本容量，假设数据集中有N个元素，需要选择n个样本。
2.计算抽样间距（k）的大小，抽样间距是指从第一个样本开始，每隔k个元素选择一个样本。
通常情况下，抽样间距可以计算为k = N / n。
3.随机生成一个起始位置（r），起始位置可以是从1到k之间的任意整数。
4.从起始位置（r）开始，每隔k个元素选择一个样本，直到选取n个样本为止。
样本选取的关键是要保证抽样间距和起始位置的随机性，以避免样本的偏倚。
3. 样本规模确定样本规模的确定是根据所需的置信水平和抽样误差来确定的。
以下是样本规模确定的步骤：1.确定所需的置信水平，即希望样本估计值与总体真值相符的程度。
常用的置信水平为95%。
2.确定抽样误差的允许范围，即样本估计值与总体真值之间的最大差异。
抽样误差的大小与样本规模成反比，即样本规模越大，抽样误差越小。
3.使用样本规模计算公式，计算所需的最小样本规模。
样本规模计算公式可以根据不同的研究设计和统计分析方法而有所不同。
样本规模的确定需要考虑到代表性和可靠性的平衡，以保证样本的有效性。
4. 数据采集数据采集是系统抽样的最后一步，也是整个实施过程中最关键的一步。
以下是数据采集的步骤：1.根据样本选取步骤中确定的抽样间距和起始位置，从数据集中选择样本。
2.对于每个选取的样本，进行数据采集，可以是通过实地调查、问卷调查、观察等方式获得数据。
3.确保数据采集的过程中减少误差和偏倚，包括保持调查问卷的一致性、减少非响应误差、控制观察偏差等。
数据采集的质量和准确性对最终的分析结果有重要影响，必须严格控制和监督。
数据采集中的抽样方法总结
数据采集中的抽样方法总结数据采集是数据分析中至关重要的一环，而抽样方法是进行数据采集的首要步骤之一。
抽样方法的选择和有效实施对数据采集的结果具有关键性影响。
为了帮助读者掌握数据采集中的抽样方法，本文将总结常用的抽样方法，并分析它们的优点和局限性。
一、简单随机抽样方法简单随机抽样方法是最基本、最常用的抽样方法之一。
在简单随机抽样中，每个样本单位都有相等的机会被选中，并且每个样本单位之间是相互独立的。
简单随机抽样方法的优点在于容易实施和计算，而且样本结果具有代表性。
然而，简单随机抽样方法也存在一些局限性，例如：1. 当样本容量较大时，数据采集的成本较高；2. 抽样误差较大，可能无法覆盖整个总体的特征。
二、系统抽样方法系统抽样方法是在总体中按照一定的顺序选取样本单位的方法。
例如，我们可以按照固定的间隔从总体中选取样本单位。
系统抽样方法相对于简单随机抽样方法具有一些便利性，如节省了样本选取的时间。
然而，如果总体中存在某种规律性的顺序，系统抽样方法可能无法保证样本的代表性。
三、分层抽样方法分层抽样方法是将总体分成若干层次，然后从每个层次中独立地进行抽样。
这种方法可以确保在样本中包含各个层次的样本单位，从而使得样本更具代表性。
分层抽样方法适用于总体中存在明显不同的层次，并且每个层次的差异相对较大的情况。
然而，分层抽样方法需要在预先了解总体的基础上，合理地划分层次，否则可能导致样本的偏倚。
四、整群抽样方法整群抽样方法是将总体划分为若干个互相独立的群组，然后从每个群组中选取一个或多个群组作为样本。
整群抽样方法适用于总体中群组间差异较小，而群组内差异较大的情况。
相较于分层抽样方法，整群抽样方法可以减少样本的数量和采集成本。
然而，如果群组内的差异较大，整群抽样方法可能无法保证样本的代表性。
除了上述常用的抽样方法，还有一些特殊的抽样方法，如整齐抽样、多阶段抽样和经验抽样等。
这些抽样方法在特定的研究领域和问题背景下具有一定的应用价值。
数据采集与数据采样方法比较
数据采集与数据采样方法比较数据采集是指从各种资源中收集和获取数据的过程，而数据采样是指从大量数据中选择部分样本进行测试、观察和分析的方法。
在数据科学和统计学领域，数据采集和数据采样是非常重要的步骤。
本文将比较数据采集与数据采样方法，并探讨其在不同场景下的应用。
一、数据采集方法1.问卷调查：问卷调查是一种主动收集数据的方法，通过编制问卷，向目标群体传递问题，以获取他们的观点和意见。
问卷可以通过传统方式（纸质问卷）或在线方式进行。
这种方法适用于大规模数据收集，但对样本的代表性和回应率有一定要求。
2.观察法：观察法是通过实地观察和记录来收集数据的方法。
它通常用于研究被观察对象的行为、环境或现象。
观察可以是直接观察或间接观察，可以通过观察表、摄像机记录或其他工具进行数据收集。
3.实验法：实验法是通过控制变量、操作因变量和自变量来收集数据的方法。
在实验设计中，研究者可以对一些特定变量进行操控，并观察其对因变量的影响。
由于实验条件可控，这种方法能够提供较高的数据可信度。
二、数据采样方法1.简单随机抽样：简单随机抽样是指在总体中随机选取若干个样本，每个样本的选取概率相等。
这种方法适用于总体分布均匀，并且样本之间相互独立的情况。
2.分层抽样：分层抽样是将总体分成若干个层次，从每个层次中随机抽取样本。
这种方法适用于总体具有明显的层次结构的情况，可以保证每个层次都有代表性的样本。
3.整群抽样：整群抽样是将总体分成若干个不重叠的群组，然后随机选择几个群组作为样本。
这种方法适用于总体的群组内相似性较高的情况，可以减少样本数量，提高效率。
4.多阶段抽样：多阶段抽样是将大总体分成多个相对小的子总体，在每个子总体中进行抽样。
这种方法适用于总体层次结构复杂的情况，可以分步骤逐渐缩小抽样范围。
三、应用比较数据采集和数据采样方法在不同场景下具有不同的优势和适用性。
数据采集方法适用于需要主动获取用户观点和意见的情况，如市场调研、用户调研等。
经济统计学中的数据采集与处理方法
经济统计学中的数据采集与处理方法数据采集与处理方法是经济统计学中的重要内容之一。
在进行经济数据分析和预测时，准确和有效地采集和处理数据是至关重要的。
本文将介绍经济统计学中常用的数据采集与处理方法，包括调查问卷、抽样调查、数据清洗和数据分析等。
一、调查问卷调查问卷是一种常用的数据采集方法。
在经济统计学中，调查问卷可以用于收集个体的经济行为数据和主观感受数据。
问卷可以设计成开放式问题和选择题，以获取被调查者的主观意见和客观情况。
通过对大量问卷数据的分析，可以了解到具体群体的经济状况和消费行为等。
二、抽样调查抽样调查是一种常用的数据采集方法，通过抽取一部分样本来代表整体群体进行数据分析。
在经济统计学中，抽样调查可以减少调查成本和时间，并且在一定程度上保证数据的代表性。
常用的抽样调查方法包括简单随机抽样、分层抽样和整群抽样等。
通过抽样调查得到的数据可以用于对总体经济状况和趋势进行分析和预测。
三、数据清洗数据清洗是指对采集到的数据进行预处理，剔除错误数据、填充缺失数据，以及对数据进行标准化等操作。
在经济统计学中，数据清洗是非常重要的环节，因为数据质量的好坏直接影响到后续的数据分析结果。
数据清洗可以采用人工清洗和计算机自动化清洗相结合的方式进行，通过识别和修复数据中的问题，保证数据的准确性和完整性。
四、数据分析数据分析是经济统计学中的核心环节之一。
在经济统计学中，常用的数据分析方法包括描述性统计、回归分析、时间序列分析和面板数据分析等。
描述性统计可以描绘数据的分布和趋势等，回归分析可以研究不同变量之间的关系，时间序列分析可以对经济变量的趋势和周期进行研究，面板数据分析可以考察个体和时间的交互作用。
通过数据分析，可以揭示经济现象背后的规律和关联性，对经济决策提供科学依据。
综上所述，数据采集与处理方法在经济统计学中起着至关重要的作用。
调查问卷和抽样调查可以获取原始数据，数据清洗可以剔除错误数据并保证数据质量，数据分析可以揭示数据背后的规律和关系。
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诊断
• 介定问题和后果 • 评估相关信息 • 确定和估计假设 • 显影和分析（二中择一）
临床医师的关注点
• 患者特点 • 临床症状 • 症状的严重性 • 治疗的可选手段 • 治疗的可能反应
正确诊断的可能性
• 与临床正常马匹比较 • 与其他相似病例比较 • 个体患病的几率不是0就是1 • 对于就诊者取其平均可能性 • 按群体中的百分比给出可能性
数据采集和抽样
临床途径和流行病学途径
Maria Correa-Prisant 博士 翻译 yitongjianghu(DXY) 校正 yitongjianghu(DXY)
学习目的
• 描述诊断过程中流行病学和统计学应用。 • 比较临床和流行病学中各自的方法。
医师目的：诊断治疗
• 收集，整理，分析数据 • 对数据做出结论。 • 作出预测推断。
随机筛选举例
• 380个绞痛病例 • 医院ID号 • 选择100个病例 • 投掷硬币 • 从“帽子”里选择号码 • 随机数表
系统法和偶然法
• 系统法 • 需要做出决断 • 与属性的分配状况无关 • 和随机筛选一样良好
• 偶然法 • 没有系统性 • 不推荐使用
样本容量
• 通过方程计算样本容量 • 简单抽样 • 使用你所拥有的 • 扩大样本容量 提高精确度 • 成本和精确性 • 如果是阴性结果；决定“权”
类误差װ类和ו
• 正确诊断的可能性 • 不正确诊断的可能性
医师的诊断
真实疾病情况 —— 是 不是
是 正确 类ו 误差
不是 类 װ正确 误差
正常值和本绞痛病例
——
正常值
本绞痛病例
直肠温度 99.0 —101.5F 101
呼吸速率 12 —18/min 24
心率
30—40/min
60
目标种群和研究种群
样本种群
• 必须能够代表研究种群 • 抽样方法和样本容量 • 内部有效性 • 内部有效性对外部有效性的影响
随机化抽样方法
• 选择个体 • 治疗群体的分配
• 随机就是每个个体 被选到的可能性相 .随机法 • 4.系统法 • 5.偶然法
•
贯标九千，飞越二千。下午5时17分36秒下午 5时17分17:17:3621.1.4
•
信誉来源于质量，质量来源于素质。2 1.1.421 .1.417: 1717:17 :3617:1 7:36Ja n-21
•
人类生活在质量的呵护之下。2021年1月4日 星期一5时17分 36秒M onday, January 04, 2021
• 先前身体状况
• 第一次出现症状的 时间
• 症状的严重程度和 进展
• 所给予的治疗 • 动物的价值
其他症状和实验室检验
• 呼吸速率 • 心率 • 黏膜 • 红细胞压积 • 白细胞计数 • 血液蛋白量
• pH
• 二氧化碳分压 • 碳酸氢根浓度 • 纳离子浓度 • 钾离子浓度 • 氯离子浓度 • 钙离子浓度 • 腹膜穿刺
数据收集
• 提出问题 • 获取信息 • 临床图表 • 实验室检测结果
临床症状—以马为例
• 出汗，鼻孔渐张 • 眼睛暗淡，眼睑下垂 • 踢腹，打滚 • 咬伤腹侧，摆头 • 胃鼻逆流，肠部有声音 • 直肠检查 • 皮肤皱缩
临床信息
• 马厩和周围环境 • 饲养状况 • 寄生虫控制状况 • 疫苗接种 • 医疗药物不良反应
这些数值是如何获得的呢
观察研究 • 描述 • 关联 • 病例对照研究 • 分类研究
实验研究 • 对照实验 • 两组或更多组 • 随机化 • 实验室研究
描述性研究
• 提出问题 • 对过去或预后作出判断 • 介定种群 • 获得临床信息
年龄，生育，性别 医疗，结果
种群
目标种群 研究种群 样本种群
有效结果 精确结果
•
勤检查，重整改，除隐患，保安全。21.1.421.1.4Monday, January 04, 2021
•
爱惜原料一点一滴，包装很重要。17:17:3617:17:3617:171/4/2021 5:17:36 PM
•
实施ISO9000标准，规范企业管理行 为。21.1.417:17:3617:17Jan-214-Jan- 21
•
疏忽一时痛苦一世。17:17:3617:17:3617:17M onday, January 04, 2021
•
安全的本质是生命，安全的意义是效 益。21.1.421.1.417:17:3617:17:36Januar y 4, 2021
•
安全来于警惕事故出于麻痹。2021年1月4日 下午5时 17分21.1.421.1.4
7.0-8.3g/dl
8.4
7-13mg/dl
8.1
正常值和其他的绞痛病例
——
正常值
其他绞痛病例
直肠温度 99.0 —101.5F
呼吸速率 12 —18/min
心率
30—40/min
红细胞
32-48%
血浆蛋白量 6.0-7.5g/dl
Ca 2+
9-13mg/dl
96—103.9 18—33 50-100+ 39-67 7-8.3 7-13
红细胞
32-48%
54
血浆蛋白量 6.0-7.5g/dl
8
Ca 2+
9-13mg/dl
8.1
其他绞痛病例和本绞痛病例
——
其他绞痛病例 本绞痛病例
直肠温度 呼吸速率 心率 红细胞 血浆蛋白量
Ca 2+
96.0 —103.9F 101
18 —33/min 24
50—100+/min 60
39-67%
54
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注意机械伤害，提防行车伤人，树立 法制观 念，坚 持安全 生产。21.1.42021年1月4日星 期一5时17分36秒21.1.4
谢谢大家！
•
潮水没过礁石终究要暴露，麻痹掩盖 隐患早 晚要伤 人。2021年1月 4日星 期一下 午5时17分36秒 17:17:3621.1.4
•
安全第一，预防为主，生命宝贵，安 全第一 。2021年1月下 午5时17分21.1.417:17Januar y 4, 2021
•
精益求精，铸造品质典范。2021年1月 4日星 期一5时 17分36秒17:17:364 January 2021