统计学第二章

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《统计学》第二章 统计数据的搜集、整理(1)

《统计学》第二章 统计数据的搜集、整理(1)

2.非全面调查 : 对调查对象其中的一部分单 非全面调查: 非全面调查 位进行调查。 1) 抽样调查 ) 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: 特点: 特点 第一,按随机原则抽取样本。 , 第二, 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)。 第三, 第三,抽样误差可以事先计算并加以控制。
2.统计表的结构 统计表的结构(P41,表2-5) 统计表的结构 , 1) 从表式上看 ) 从表式上看,表格包括总标题、 横行标题、纵栏标题和指标数值四 个部分。 2 ) 从内容上看,统计表由主词栏和 2) 从内容上看 宾词栏两个部分组成。
(二)统计表的分类
1.按主词的结构分类 按主词的结构分类 1)简单表list 2)分组表 3)复合表 2. 按宾词设计分类 1)宾词简单排列表 2)宾词分组平行排列表。
(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 全面调查是对调查对象的所有单位 一一进行调查。 一一进行调查。 1)普查 )普查census 普查是专门组织的一种全面调查,它 普查 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: 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。 例如,人口普查,经济普查
(二)统计分组的方法
1.品质分组的方法 品质分组的方法 2.数量分组的方法 数量分组的方法 1)应注意的问题: )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。

统计学原理(第二章)

统计学原理(第二章)

数据的计量和类型
一、数据的计量尺度 4.定比尺度:又称为比例尺度或是比较水平, 是对事物之间比值的一种测度,它是最高层 次的测量,可用于参数和非参数统计推断。 它是与定距尺度属于同一层次的一种计量尺 度,但其功能比定距尺度更强一些。
在日常生活中,大多数情况下使用的都是 定比尺度。例如,年龄、收入、某地区每年的 失业人数、罪犯人数等。
数值数据的描述
一、数值数据的 分组
为什么要进行数据的分组?
品质数据的描述
某电脑公司50名销售代表某季度电脑销售量按从小 到大排序如下表:
107 108 108 110 112 112 113 114 115 117 117 117 118 118 118 119 120 120 121 122 122 122 122 123 123 123 123 124 124 124 125 125 126 126 126 127 127 128 128 129 130 131 133 133 134 134 135 139 139 139
204 80.00% 105 41.17%
235 92.16% 51 20%
255 100% 20 7.84%
— 100% —
品质数据的描述
二、品质数据的 图示 1.条形图:是用宽度相同的条形的高度或长 短来表示数据变动的图形,横置的称为带形 图,纵置的称为柱形图(直方图)。
柱形图(直方图)
120 100 80 60 40 20
定类变量、定序变量、 数值型变量(离散变量、连续变量)
第二节 品质数据的描述
一、品质数据的描述 二、数据的类型品质数据的图示 三、品质数据的分布特征描述
品质数据的描述
一、品质数据的 描述 1.频数:是落在某一特定类别(或组)中的 数据的个数。把各个类别及其相应的频数全 部列出来则形成频数分布。

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。

统计学第二章计量资料的统计描述

统计学第二章计量资料的统计描述
数据。同时,还需要对数据进行质量控制和预处理,以消除误差和异常值的影响。
02
统计数据整理与展示方法
数据清洗与预处理技巧
80%
缺失值处理
根据数据的分布情况和实际背景 ,选择合适的缺失值填充方法, 如均值、中位数、众数等。
100%
异常值处理
采用箱线图、散点图等方法识别 异常值,并根据实际情况选择删 除、替换或保留。
分类
根据测量水平的不同,计量资料可分为离散型和连续型两类。离 散型数据只能取整数值,如人口数、医院床位数等;连续型数据 则可以取实数范围内的任何值,如身高、体重等。
计量资料特点分析
数值性
计量资料以数值形式表示,具有数量化的特点,便 于进行数学运算和统计分析。
连续性
连续型计量资料在实数范围内可以取任意值,数据 分布的连续性使得统计推断更为精确。
06
统计图表在数据可视化中应用
常见统计图表类型介绍
条形图(Bar Chart)
用于展示分类数据之间的比较,横轴表示分类,纵轴表示数量或比例。
折线图(Line Chart)
用于展示时间序列数据或连续性数据的趋势变化,横轴表示时间或类 别,纵轴表示数量或比例。
散点图(Scatter Plot)
用于展示两个变量之间的关系,横轴和纵轴分别表示两个变量,点的 位置表示变量的取值。
一组观察值中出现次数最多的数。
计算方法
应用场景
中位数计算需先将数据排序,然后取中间 位置的数;众数计算则是统计各数值出现 的次数,取出现次数最多的数。
适用于各种类型的数据,尤其适用于偏态 分布数据。中位数和众数对极端值不敏感 ,因此能较好地反映数据的集中趋势。
不同集中趋势指标比较
算术平均数、中位数和 众数都是描述数据集中 趋势的指标,但各有特 点。

统计学第二章

统计学第二章

按性别分组 男生 女生 合计
人数 30 20 50
百分比 % 60 40 100

三、按数量标志分组
按照数量或数值等定量指标分组,称为按数量 标志分组。
(1)单变量分组:一个变量值为一组,适合离散 变量,且变量值较少。步骤是先排序再分组。 (2)组距分组:
将全部变量值划分为若干区间,并将这一区间的变量值 作为一组,适用于连续变量或变量值较多的情况。 需要遵循“不重不漏”的原则,可采用等距分组,也可 采用不等距分组。
2.1 统计数据的整理
2.1.0 2.1.1 2.1.2 2.1.3 2.1.4 数据的预处理 统计数据的分组 次数分配 次数分配直方图 洛伦茨曲线
2.1.0 数据的预处理
一、数据的审核 对原始数据,审核完整性和准确性。前者指 调查单位是否遗漏、项目是否齐全等;后者 指数据是否真实、是否错误等。方法是逻辑 检查和计算检查。 对二手数据审核完整性和准确性外,着重审 核数据的适用性和时效性。前者应清楚数据 的来源、口径和背景,后者应注意数据的时 间,使用最新的数据。
当f-1=f+1时如图(a),当f-1>f+1时如图(b), 当f-1<f+1时如图(c)。
(a)
(b)
(c)
②公式计算:
上限公式
f f 1 M0 U ( f f 1) ( f f f f 1 M0 L ( f f 1) ( f f
1
2.1.2 次数分配
对于例2-1采用组距分组,计算组数K=1+1g30/ 1g2=5(组),组距 =(128-84)/ 5=8.8,组距取10件,整理成频数分布表2-3。

统计学 第二章 数据频数的分布

统计学 第二章 数据频数的分布

第二章 数据频数的分布第一节 数据的预处理与统计分组一、数据的预处理 (主要包括三个方面内容) (一)数据审核——针对可修补的数据1.准确性审核审核的对象:登记性误差(非抽样误差),这是审核的重点 。

审核方法:逻辑检查和计算检查 。

2.全面性审核:是否有遗漏,应调查的内容是否齐全。

3.及时性审核:是否按规定的时间获取数据资料。

(二)数据筛选——针对不可修补的数据 (三)数据排序 二、统计分组(一)统计分组的意义1.含义:使组与组之间具有差异性(对客观现象总体而言是“分”),而同一组内保持相对的同质性(对构成总体的每个个体而言是“合”) 2.作用:①划分现象类型②研究现象的内部结构③分析现象之间的依存关系 (二)统计分组的原则1.组内同质性和组间差异性原则;2.“穷举”性原则;3.“互斥”性原则。

(三)统计分组的方法1.定性数据分组和定量数据分组A 定性数据分组:根据分析研究目的科学合理的列出所分的类别B 定量数据分组:(1)单变量值分组——适用于离散型变量、变量较少(2)组距分组——适用于连续型变量,但往往以离散型变量值的形式出现①确定组数:N K lg 32.31+= N :总体容量或总体数据个数 K :先取整再+1 ②确定组距(一个组的上限和下限之差)等距分组(多为自然现象):Nxx K R d lg 32.31min max +-==R :全距 异距分组(多为社会现象) ③确定组限组中值:每组上、下限之间的中点位置的变量值闭口组:组中值=(上限+下限)÷2开口组:首组开口组组中值=首组上限-邻组组距/2末组开口组组中值=末组下限+邻组组距/2 ④统计频数:“不重不漏”的总原则,“上限不在内”的处理方法2.简单分组和复合分组第二节 一、频数分布1.含义: 把数据分成的各个组以及相应的频数依一定的次序全部列出来,就形成了频数分布,又称为次数分布。

2.两个基本构成要素:(1)对现象总体的分组(2)各组所出现的元素数或数据数,即频数3.百分比形式——频率(1)含义:频数以相对数的形式,即各组频数占频数之和比重的形式出现,这种频数被称为频率 (2)作用:映了各组频数的大小对总体所起作用的相对强度 (3)性质:①任何频率都介于0和1之间 ②各组频率之和等于1。

统计学第二章统计调查与统计整理

统计学第二章统计调查与统计整理
1、调查项目少而精; 2、本着需要和可能的原则,选择能得到准确 答案的项目; 3、重要项目从多层面进行调查,以便调查数 据能够相互印证; 4、对于“封闭式问题”尽可能采用“选择式” 答案形式,以便于统计分析。
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四、确定调查时间和调查期限(When)
1、调查时间:调查资料所属的时间。 调查时间有两种含义: ①如果所要调查的是时期现象,就要明确规定 搜集数据的起止时间; ②如果所要调查的是时点现象,就要明确规定 统一的标准时点。 2、调查期限:是指调查工作开始和结束的具 体时间要求。
课号课序号:072000091 1 2 3 张三 李四 王五 课程名:统计学
1 2 3 4
学分:3
5 6 7
页码:1
… … 18 备注
序号 学号 姓名 期末成绩 总成绩
4ห้องสมุดไป่ตู้
5 7
一览表:把多项调查单位和调查项目按次 如考试成绩登记表、教学记录登记表等。
刘六
6 序登记在一张表格里的统计表称为一览表。
8
9 10
第二章
第一节
统计调查与整理
统计调查的意义和种类

※ ※
第二节
第三节
统计调查方案的设计
统计调查的组织方式
第四节
第五节
统计分组
分配数列
第六节
统计表
1
第一节 统计调查的意义和种类 一、统计调查的意义
(一)统计调查的概念 按照统计任务的要求,运用科学的调查方法,
有组织地向社会实际搜集各项原始资料的过程。
(二)统计调查的意义 1)认识社会的基本方式
三、确定调查项目(what)
四、确定调查时间和调查期限(When) 五、确定调查的组织实施计划

统计学第二章

统计学第二章

一、统计数据的类型和来源
1. 统计调查概述
(1)统计调查的定义和意义。 ①统计调查的定义。统计调查是按照统计任务的要求, 运用科学的调查方法,有计划、有组织地向社会实际收集各项 资料的过程。统计资料的收集内容有两方面:一是直接收集反 映被调查者的个体原始资料(又称初级资料);二是根据研究 的目的,收集已经加工、整理出来的,说明现象总体的第二手 资料(又称次级资料)。由于第二手资料来源于原始资料,因 而,统计调查的基本任务是收集社会经济现象的原始资料。
前两类数据也称定性数据或品质数据,后两类数据也称 定量数据或数量数据。
一、统计数据的类型和来源
二、 统计数据的直接来源
统计数据的直接来源主要有两个:一是专门组织 的调查,二是科学试验。专门调查有统计部门进行的 统计调查,也有其他部门或机构为特定目的而进行的 调查,如新产品投放市场前所做的市场调查。专门调 查是取得社会经济数据的重要手段,而科学试验是取 得自然科学数据的主要手段。
一、统计数据的类型和来源
(1)定类尺度。定类尺度也称类别尺度或列名尺度, 是最粗略、最低层次的计量尺度。这种计量尺度只能按照事 物的某种属性对其进行平行的分类或分组。
(2)定序尺度。定序尺度又称顺序尺度,是对客观现 象之间等级差别或顺序差别的一种测度。这种计量尺度不仅 可以将客观现象分成不同的类别,还可以确定这些类别的优 劣或顺序。
一、统计数据的类型和来源
(3)定距数据。定距数据也称区间类别数据,说明的是 事物的数量特征,能够用数值表示。其结果是由定距尺度计量 形成的,表现为数值,可进行加、减运算。
(4)定比数据。定比数据也称比率类别数据,说明的也 是事物的数量特征,能够用数值表示。其结果是由定比尺度计 量形成的,表现为数值,可进行加、减、乘、除运算。
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EXAMPLE – Creating a Frequency Distribution Table
Ms. Kathryn Ball of AutoUSA wants to develop tables, charts, and graphs to show the typical selling price on various dealer lots. The table on the right reports only the price of the 80 vehicles sold last month at Whitner Autoplex.
Step 3: Set the individual class limits
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Constructing a Frequency Table
Step 4: Tally the vehicle selling prices into the classes.
Step 5: Count the number of items in each class.
Step 2: Determine the class interval or width. The formula is: i ≥ (H-L)/k where i is the class interval, H is the highest observed value, L is the lowest observed value, and k is the number of classes.
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Bar Charts
3
Pie Charts
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Pie Chart Using Excel
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Frequency Distribution
A Frequency distribution is a grouping of data into mutually exclusive categories showing the number of observations in each class.
There were 80 vehicles sold. So n = 80. If we try k = 6, which means we would use 6 classes, then 26 = 64, somewhat less than 80. Hence, 6 is not enough classes. If we let k = 7, then 27 128, which is greater than 80. So the recommended number of classes is 7.
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Frequency Table
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Relative Class Frequencies
Class frequencies can be converted to relative class frequencies to show the fraction of the total number of observations in each class. A relative frequency captures the relationship between a class total and the total number of observations.
($35,925 - $15,546)/7 = $2,911 Round up to some convenient number, such as a multiple of 10 or 100. Use a class width of $3,000
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Constructing a Frequency Table Example
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Graphic Presentation of a Frequency Distribution
The three commonly used graphic forms are:
Histograms Frequency polygons Cumulative frequency distributions
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Constructing a Frequency Table Example
Step 1: Decide on the number of classes. A useful recipe to determine the number of classes (k) is the “2 to the k rule.” such that 2k > n.
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Frequency Distribution
Class midpoint: A point that divides a class into two equal parts. This is the average of the upper and lower class limits. Class frequency: The number of observations in each class. Class interval: The class interval is obtained by subtracting the lower limit of a class from the lower limit of the next class.
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Relative Frequency Distribution
To convert a frequency distribution to a relative frequency distribution, each of the class frequencies is divided by the total number of observations.
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Histogram
Histogram for a frequency distribution based on quantitative data is very similar to the bar chart showing the distribution of qualitative data. The classes are marked on the horizontal axis and the class frequencies on the vertical axis. The class frequencies are represented by the heights of the bars.
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Histogram Usigon
A frequency polygon also shows the shape of a distribution and is similar to a histogram. It consists of line segments connecting the points formed by the intersections of the class midpoints and the class frequencies.
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Cumulative Frequency Distribution
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Cumulative Frequency Distribution
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End of Chapter 2
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•Organize qualitative data into a frequency table. •Present a frequency table as a bar chart or a pie chart. •Organize quantitative data into a frequency distribution. •Present a frequency distribution for quantitative data using histograms, frequency polygons, and cumulative frequency polygons.
Describing Data: Frequency Tables, Frequency Distributions, and Graphic Presentation
Chapter 2
McGraw-Hill/Irwin
©The McGraw-Hill Companies, Inc. 2008
GOALS
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