第2章 数据的整理与展示
第二章 数据的描述性分析 图表展示

例:对学生成绩的分组可以分为0~20分、20~40分、
40~60分、60~80分、80~100组
• 不等距分组 适用于变动很不均匀,且变动幅度大 例:学生成绩分组也可分为0~60(D)、 60~80(C) 80~90(B)、90~100(A) 关键问题:分组数目的确定/组距的确定
3.2.1 数据分组
21
7.0 300 100.0
99
33.0
120
40.0 279
93.0
78
26.0
198
66.0 180
60.0
64
21.3
262
87.3 102
34.0
38
12.7
300
100.0
38
12.7
300 100.0
—
—
—
—
顺序数据的图示—累计频数分布图
400 累 积 300 户 数 200
(户1)00
根据上述资料编制频数分布表,向上向下累计频数,频率 分布表
居民户月消费品 支出额
751~800 801~850 851~900 901~950 951~1000 1001~1050 1051~1100 1101~1150
合计
频数
1 4 12 18 8 4 1 2 50
频率%
2 8 24 36 16 8 2 4 100
(1)表中数据属于顺序数据
(2)
学历 初中 高中或中专 本科 研究生及以上 合计
频数(人) 13 31 27 29 100
(3) 绘制条形图
学历分布
31
27
29
13
初中
高中或中专
本科
研究生及以上
第二章第二节 统计整理

第二节统计整理一、统计整理的概念和意义统计整理是指根据统计研究的目的和任务,对统计调查或科学实验获得的大量原始资料进行科学的分类、汇总,或对已经加工过的资料进行再加工,使之成为系统化、条理化、标准化的能反映总体特征的综合统计资料的工作过程。
通过统计调查或实验,我们取得了大量的原始资料,但这些原始资料一般是分散的、不系统的个体资料。
它们只能说明总体各单位的具体情况,而不能说明总体特征,难以反映总体的全貌情况。
用这样的资料,无法从总体上认识和研究社会经济现象的数量表现,无法揭示社会经济现象发展变化的本质和规律。
因此,必须对这些分散的、不系统的个体资料采用科学的方法进行加工、整理、汇总,使之成为系统化、条理化、标准化的能反映总体特征的综合统计资料,并以此计算各种反映总体特征的综合指标,认识社会经济现象的总体特征和全貌,认识、分析社会经济现象的本质和发展变化规律。
可见,统计整理不是单纯的数据汇总,而是运用科学的方法,对调查资料进行分类和综合,从感性认识上升到理性认识。
它是从对社会经济现象个体量的认识到社会经济现象总体量的认识的连接点,是统计调查的继续,是统计显示与分析的前提和基础,在整个统计工作中起着承前启后的作用。
统计数据整理的质量,直接影响着统计工作的成果。
二、统计整理的内容统计整理的内容,主要包括以下几个方面:(1)对原始资料进行审核与检查,如果发现被调查单位的资料不齐全或有差错,要及时查询订正。
(2)对各项指标进行综合汇总,并按调查和分析目的的要求进行各种分组,汇总出各组单位数和各项指标的总数。
(3)将汇总的结果编制成统计表与统计图,以便进一步分析和应用。
三、统计整理的方法与步骤(一)统计分组统计分组是根据研究的任务和对象的特点,按照某种分组标志将统计总体分为若干组成部分。
理解统计分组的概念要注意三点:(1)统计分组的对象是总体。
(2)统计分组应有分组标志。
(3)统计分组对总体而言是“分”,对总体单位而言是“合”。
《数据收集》教案设计范文

《数据收集整理》教案设计范文第一章:数据收集与整理概述1.1 数据收集的意义与目的解释数据收集在学习和生活中的重要性探讨数据收集的方法和途径1.2 数据整理的基本概念介绍数据整理的定义和作用解释数据分类、排序和筛选的方法第二章:数据收集的方法与技巧2.1 问卷调查法介绍问卷调查的步骤和注意事项分析问卷设计的原则和方法2.2 观察法探讨观察法的优点和局限性讲解观察法的实施技巧第三章:数据整理与分析3.1 数据清洗解释数据清洗的重要性介绍数据清洗的方法和工具3.2 数据整理与展示讲解数据整理的步骤和技巧探讨数据可视化的方法和工具第四章:数据分析方法与应用4.1 描述性统计分析解释描述性统计分析的概念和作用介绍描述性统计分析的方法和工具4.2 推断性统计分析探讨推断性统计分析的方法和步骤分析推断性统计分析在实际应用中的意义第五章:数据收集整理的综合案例5.1 案例介绍提供一个实际的数据收集整理案例分析案例中的数据收集整理方法和过程5.2 案例分析与讨论引导学生进行案例分析和讨论探讨如何从案例中吸取经验和教训第六章:使用计算机软件进行数据整理6.1 数据整理软件介绍介绍常用的数据整理软件(如Excel、Google Sheets等)解释这些软件在数据整理中的作用和功能6.2 数据整理软件的操作技巧讲解数据导入、数据清洗、数据排序等基本操作探讨如何利用软件进行高级数据整理和分析7.1 数据可视化基本概念解释数据可视化的意义和目的介绍常用的数据可视化工具(如Tableau、Power BI等)讲解数据报告的结构和要素第八章:数据隐私与伦理8.1 数据隐私的基本概念解释数据隐私的重要性介绍保护数据隐私的方法和措施8.2 数据伦理considerations探讨数据伦理在数据收集整理中的重要性分析数据伦理在实际应用中的案例和问题第九章:数据收集整理的实践项目9.1 项目设计提供数据收集整理的实际项目案例分析项目的目标、方法和步骤9.2 项目实施与评估引导学生进行项目实施和评估探讨如何从项目中吸取经验和教训第十章:总结与展望10.1 课程总结回顾整个数据收集整理教案的要点和内容强调数据收集整理在学习和生活中的重要性10.2 展望未来探讨数据收集整理的发展趋势和未来方向引导学生对未来数据收集整理的思考和规划重点和难点解析重点环节1:数据收集的意义与目的数据收集是整个教案的核心部分,需要重点关注。
商务数据分析与应用 教案

商务数据分析与应用教案第一章:商务数据分析概述1.1 商务数据分析的定义与重要性解释商务数据分析的概念强调商务数据分析在企业运营中的重要性引发学生对商务数据分析的兴趣和热情1.2 商务数据分析的基本流程介绍商务数据分析的基本流程,包括数据收集、数据整理、数据分析和数据解释等步骤解释每个步骤的目的和意义引导学生了解商务数据分析的操作流程和方法1.3 商务数据分析的方法和技术介绍常用的商务数据分析方法,如描述性分析、因果分析、预测分析和优化分析等介绍常用的商务数据分析技术,如统计学、机器学习和数据挖掘等引导学生了解不同的商务数据分析方法和技术,并选择合适的工具进行数据分析第二章:数据整理与展示2.1 数据整理的基本概念解释数据整理的概念和重要性介绍数据整理的基本步骤,包括数据清洗、数据转换和数据整合等引导学生了解数据整理的操作流程和方法2.2 数据整理的工具和技术介绍常用的数据整理工具和技术,如Excel、Python和R等介绍数据整理的技术,如数据清洗、数据转换和数据整合等引导学生了解不同的数据整理工具和技术,并选择合适的工具进行数据整理2.3 数据展示的基本概念解释数据展示的概念和重要性介绍数据展示的基本方法,如图表、可视化和报告等引导学生了解数据展示的操作流程和方法第三章:描述性分析3.1 描述性分析的定义与目的解释描述性分析的概念和目的强调描述性分析在商务数据分析中的重要性引发学生对描述性分析的兴趣和热情3.2 描述性统计分析方法介绍常用的描述性统计分析方法,如均值、中位数、众数、标准差、方差分析等解释每个方法的含义和应用场景引导学生了解不同的描述性统计分析方法,并选择合适的方法进行数据分析3.3 数据可视化与展示强调数据可视化在描述性分析中的重要性介绍常用的数据可视化工具和技术,如图表、柱状图、折线图、饼图等引导学生了解不同的数据可视化工具和技术,并选择合适的工具进行数据展示第四章:商务数据分析案例研究4.1 商务数据分析案例的选择与分析目标解释商务数据分析案例的选择原则和重要性介绍商务数据分析案例研究的基本流程,包括案例选择、数据收集、数据整理和数据分析等步骤引导学生了解商务数据分析案例研究的操作流程和方法4.2 商务数据分析案例的深入分析分析案例中的商务数据,包括描述性分析、因果分析和预测分析等解释分析结果的含义和启示引导学生了解商务数据分析的方法和技术,并运用到实际案例中介绍商务数据分析案例报告的基本结构和内容强调报告的可读性和清晰性第五章:因果分析5.1 因果分析的概念与重要性解释因果分析的概念和重要性强调因果分析在商务数据分析中的作用引发学生对因果分析的兴趣和热情5.2 回归分析方法介绍常用的回归分析方法,如线性回归、多元回归和逻辑回归等解释每个方法的含义和应用场景引导学生了解不同的回归分析方法,并选择合适的方法进行数据分析5.3 因果分析的应用案例通过案例分析,展示因果分析在商务决策中的应用解释案例中的因果关系和分析结果引导学生了解如何将因果分析应用到实际商务场景中第六章:预测分析6.1 预测分析的定义与目的解释预测分析的概念和目的强调预测分析在商务数据分析中的重要性引发学生对预测分析的兴趣和热情6.2 时间序列分析方法介绍常用的时间序列分析方法,如ARIMA、季节性分解和趋势分析等解释每个方法的含义和应用场景引导学生了解不同的时间序列分析方法,并选择合适的方法进行数据分析6.3 预测分析的应用案例通过案例分析,展示预测分析在商务决策中的应用解释案例中的预测结果和分析意义引导学生了解如何将预测分析应用到实际商务场景中第七章:优化分析7.1 优化分析的概念与目的解释优化分析的概念和目的强调优化分析在商务数据分析中的重要性引发学生对优化分析的兴趣和热情7.2 线性规划与网络优化介绍线性规划和技术,如最大收益问题和资源分配问题介绍网络优化技术,如最短路径问题和最大流问题引导学生了解不同的优化分析方法,并选择合适的方法进行数据分析7.3 优化分析的应用案例通过案例分析,展示优化分析在商务决策中的应用解释案例中的优化结果和分析意义引导学生了解如何将优化分析应用到实际商务场景中8.1 商务数据分析报告的结构与内容介绍商务数据分析报告的基本结构和内容强调报告的可读性和清晰性8.2 数据可视化与报告呈现强调数据可视化在报告呈现中的重要性介绍常用的数据可视化工具和技术,如图表、柱状图、折线图、饼图等引导学生了解不同的数据可视化工具和技术,并选择合适的工具进行报告呈现强调报告的逻辑性和条理性第九章:商务数据分析项目管理与团队协作9.1 商务数据分析项目管理的重要性解释商务数据分析项目管理的概念和重要性强调项目管理在商务数据分析中的作用引发学生对商务数据分析项目管理的兴趣和热情9.2 项目管理的基本流程与工具介绍项目管理的基本流程,如项目规划、项目执行和项目监控等介绍常用的项目管理工具,如Gantt图、敏捷看板和项目管理软件等引导学生了解不同的项目管理流程和工具,并选择合适的工具进行项目管理9.3 团队协作与沟通技巧强调团队协作在商务数据分析项目中的重要性介绍有效的团队协作和沟通技巧引导学生了解如何在团队中进行有效的协作和沟通第十章:商务数据分析的未来趋势与挑战10.1 商务数据分析的未来趋势探讨商务数据分析的未来发展趋势,如大数据分析、和物联网等强调学生了解商务数据分析的最新动态和发展方向引发学生对商务数据分析未来趋势的兴趣和热情10.2 商务数据分析的挑战与应对策略讨论商务数据分析面临的挑战,如数据质量、数据隐私和技术更新等介绍应对这些挑战的策略和方法引导学生了解如何应对商务数据分析中的挑战,并持续改进数据分析能力10.3 职业发展指导与建议提供商务数据分析领域的职业发展指导和建议强调学生提升数据分析能力和持续学习的重要性引导学生了解如何在商务数据分析领域取得成功并实现职业发展重点和难点解析重点环节1:商务数据分析的定义与重要性需要重点关注的概念是商务数据分析的定义和其在企业运营中的重要性。
体育统计第二章资料的收集与整理

实验法在体育统计中应用
实验法定义
实验法是通过人为控制实验条件,对研究对象进行干预或处理,然后观察其变化并收集数据的方 法。
实验法在体育统计中的应用举例
研究不同训练方法或营养补充对运动员体能、技能的影响。
实验法的优缺点
优点在于可以严格控制实验条件,探究因果关系,缺点在于实验环境可能与实际情况存在差异, 且实验对象数量有限,可能存在抽样误差。
数据筛选失误
在对数据进行筛选处理时,可能由于筛选条件设 置不当或误删重要数据等原因,导致分析结果失 真。
提高数据质量和可靠性的措施
加强培训和管理
对观察员和录入员进行专业培 训,提高其业务水平和责任意 识;同时建立完善的管理制度 ,对数据收集、整理、分析等 各个环节进行严格把关。
采用先进技术和方 法
体育统计第二章资料的收集与整理
目录
• 体育统计资料概述 • 体育统计资料收集方法 • 体育统计资料整理步骤 • 常见错误及避免方法 • 案例分析:某次比赛成绩统计资料收集与
整理 • 总结与展望
01 体育统计资料概述
体育统计资料定义与重要性
定义
体育统计资料是反映体育现象数量特 征的数据和信息,是进行体育科学研 究的基础。
重要性
体育统计资料对于了解体育现象的本 质和规律,预测体育发展趋势,制定 体育政策,评估体育工作效果等具有 重要意义。
体育统计资料来源与分类
来源
体育统计资料主要来源于各类体育比 赛、体育活动、体育组织、体育科研 等方面的原始记录和统计数据。
分类
根据不同的标准,体育统计资料可分 为不同的类型,如按照时间可分为定 期资料和不定期资料,按照性质可分 为数量资料和质量资料等。
分析结果
统计数据的整理和显(1)

分组的原则:穷尽和互斥
1.按品质标志分组或按数量标志分组,或用两 种标志结合分组 2.按主要标志与辅助标志分组
(四)统计分组体系
1.简单分组与平行分组
标 按性别分组
志 男性 女性
(二)统计分组的作用
1.划分性质不同的各种类型,研究其特征和规律性
表1 我国近几年农业总产值情况 单位:亿元
类型 1995年 1996年 1997年 1998年
农业 11884.6 13539.8 13866.9 14099.3
林业
709.9
778 817.8 848.7
牧业
6044.9 7083 7620.3 7729.8
如:某校按学生人数分组,其组限为: 100人以下 101—200 201—300 301人以上
组距分组中,上述分组都是等距分组,即各组组 距相等,其特点是:
由于各组组距相等,各组次数的分布不受组距大 小的影响,它消除了组距对其分布的影响,与次数 密度的分布是一致的,一般呈正态分布。
同时也存在不等距分组即只要有一组组距不相等的 分组,也称异距分组。例如学生年龄18岁以下,1920,21-24,25岁以上等。其特点是:
60—70
—60
70以上等
61人以上等
我们把这种分组形式称为开口组。“以下”称之 为下开口,“以上”称之为上开口。
下开口的组中值=本组上限-(1/2)*相邻组 的组距
上开口的组中值=本组下限+(1/2)*相邻组 的组距
例如结合上面学生成绩的分布计算其组中值 下开口组中值=60-(1/2)×(70-60)=55 上开口组中值=70+(1/2)×(70-60)=75
统计学知识点(前四章)

统计学知识点(前四章)第1章导论1.统计学:收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2.按数据分析方法分类:↗描述统计—数据收集、处理、汇总、图表描述↘推断统计—利用样本数据推断总体特征3.统计数据是对现象进行测量的结果。
4.按照计量尺度的不同,将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。
1)分类数据:对事物分类的结果,用文字表述,数据表现为类别(男女);2)顺序数据:有序的类别,如,一等品二等品、小学初中高中、同意;3)数值型数据:按数字尺度测量的观察值,具体的数值。
5.数据的计量尺度:1)定/分类尺度:数据表现为类别,按照事物的属性平行的分类,计量层次最低,具有“=”或“≠”的数学特性;2)定/顺序尺度:数据表现为有序的类别,具有“>”或“<”的数学特性;3)定距/间隔尺度:数据表现为数字,没有绝对零点;4)定比/比率尺度:数据表现为数字,有绝对零点。
3、4统称数值型数据。
6.定性/品质数据:分类数据和顺序数据统称。
定量/数量数据:数值型数据。
7.按照数据的收集方法:观测数据和实验数据。
按时间状况:截面数据和时间序列数据。
(统计数据的分类)8.总体:是包含所研究的全部个体(数据)的集合。
组成总体的每个元素成为个体。
按包含数目是否可数,分为有限总体和无限总体。
9.样本:是从总体中抽取的一部分元素的集合。
构成样本的元素的数目成为样本量。
抽样的目的是为了根据样本提供的信息推断总体的特征。
10.参数:是用来描述总体特征的概括性数字度量。
是研究者想要了解的总体的某种特征值,如,总体平均数μ、总体标准差σ。
11.统计量:是用来描述样本特征的概括性数字度量。
是根据样本数据计算出来的量,如,样本平均数χ 、样本标准差s。
12.变量:是说明现象某种特征的概念。
如,商品销售额、受教育程度。
变量的具体值称为变量值,比如商品的销售额可以是20万、30万。
13.变量的分类——分类变量:性别、行业;顺序变量:产品等级、受教育程度;数值型变量:↗离散型变量:产品数量、企业数(取值以整数位断开)↘连续性变量:年龄、温度、零件尺寸(取值连续不断)随机变量和非随机变量,经验变量和理论变量第2章数据的搜集1.数据的来源:间接来源和直接来源2.间接来源的数据:对原信息重新加工、整理,数据可以取自系统外部或内部。
《统计学原理》教案

《统计学原理》教案第一章:统计学概述1.1 统计学的定义解释统计学是研究数据收集、分析、解释和展示的科学。
强调统计学在决策和科学研究中的重要性。
1.2 统计学的应用领域介绍统计学在各个领域的应用,如经济学、生物学、医学、社会科学等。
引导学生思考统计学在解决实际问题中的作用。
1.3 统计学的基本概念介绍数据、样本、总体、变量等基本概念。
解释定量变量和定性变量的区别。
第二章:数据的收集与整理2.1 数据的收集方法介绍调查问卷、实验设计、观察法等数据收集方法。
强调数据收集过程中应考虑的伦理和有效性问题。
2.2 数据的整理与描述介绍数据的整理过程,包括数据清洗、数据排序等。
介绍频数、频率、图表等数据描述方法。
2.3 数据的可视化介绍条形图、折线图、饼图等数据可视化方法。
强调数据可视化在数据理解和交流中的重要性。
第三章:概率与随机变量3.1 概率的基本概念介绍事件的概率、条件概率、独立事件等概念。
解释概率的计算方法和概率论的基本原理。
3.2 随机变量的定义与分类介绍随机变量的概念,包括离散随机变量和连续随机变量。
解释随机变量的期望、方差等统计特性。
3.3 概率分布与概率质量函数介绍概率分布的概念,包括二项分布、正态分布等。
解释概率质量函数的定义和作用。
第四章:统计推断与假设检验4.1 统计推断的基本概念介绍统计推断的目的是根据样本数据推断总体特性。
解释点估计、置信区间、假设检验等概念。
4.2 假设检验的方法与步骤介绍常见的假设检验方法,如t检验、卡方检验、F检验等。
解释假设检验的步骤,包括设定假设、计算统计量、判断结论等。
4.3 置信区间的估计与推断介绍置信区间的概念和计算方法。
强调置信区间在统计推断中的作用和限制。
第五章:回归分析与相关分析5.1 回归分析的基本概念介绍回归分析的目的是研究两个或多个变量之间的关系。
解释线性回归、多元回归等概念。
5.2 线性回归模型的建立与评估介绍线性回归模型的建立过程,包括模型选择、参数估计等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
身高(height)
76,59,67,65,63,72,70,68,69,74,68,63
参加活动以前的体重(before)
185 113 145 156 109 191 155 165 175 180 135 118
参加活动以后的体重(after)
YEARFRAC(begindata,enddate,1)
2.1.1 数据的录入技术
在Excel中录入下表中的数据:
2.1.1 数据的录入技术
(1)编号输入: 手工输入前两个编号01001和01002,利用拖动复制 功能即可完成01003、01004等的自动输入。 (2)性别输入: 性别为身份证的第17位数字信息,利用字符串截取 函数提取,如果除以2的余数为0则判断为“女”, 否则为男。C3单元格为身份证号,则性别提取公式 为:
2.2.2数据分组的种类
2、复合分组 使用两个或以上的特征标志对研究对象进行分组并且
以层叠方式排列 。
2.2.3数据分组时组限的表示方法
1、单项式 各组均用一个数值表示; 适合数据为离散型数据且变量值个数不多的情形。 2、组距式 (变量值较多) 各组用一个数量范围表示。 前后两组可以用开区间。 各组组距可以相同或不全相同时。
码,然后单击确定。
6对其他分类变量重复这个过程
输入数据
• 也可以从其他数据库中传输数据 • 还可使用Stat/Transfer工具包进行数据转换,
包括Excel、Lotus、 Paradox 、Dbase和 Quattro Pro。
• 读入文本数据: 文件 打开文本数据
数据形态
• SPSS通常需要宽格式的数据 • 每行表示不同个案(例如每个病人一行) • 每列表示不同的变量
分组的组数 组数要适中,太少则数据分布会过于集中,太多 则数据分布会过于分散,都不利于考察数据分布的 规律。 在有经验可以遵循时依据经验划分! 无先验性分组时,采用以下Sturges经验公式:
K ≈ 1+3.322 lgN 其中,K为组数,N为不同数据的个数,lg为常用 对数。
2.3数据的汇总技术
2.1.4 数据的排序
3.SPSS 排序:选择字段->鼠标右键功能->升序 或降序
SPSS输入数据
• 读入Excel数据两种方式: 1 –将excel中数据复制并直接粘贴到数据视图屏幕中 2 –读入excel 格式文件(.xls)
• 注意: 注意: • SPSS 更擅长处理数字变量,而弱于处理字符串变量(分类
2.1.1 数据的录入技术
函数举例
字符串截取: MID(text,start_num,num_chars) 求余: MOD(number,divisor) 条件判断: IF(Logical-test,value-if-true,value-if-false) 日期组合: DATE(year,month,day) 日期差比较:
1.Excel的自动排序功能 数据清单的第一行要求是排序关键字。选择
“数据”—“排序”,进入对话框。
2.1.4 数据的排序
2.利用Excel的函数排序
RANK(number,ref,order)。其中 number为要排序的数;ref为排序所要参照的一 组数据或一个数据列表;order为排序方式参数, 0或忽略为降序,非零值为升序。 RANK(E1,E$1:E$10,1)
数据作为文本输入) • 要将数据从Excel传输到SPSS,最好将字符类数据(例如
:yes/no/don‘t/e/女性等)以数字类型(代码)而不是文 本形式输入到Excel中 • 例如可把‘No’设为0 ,‘Yes’=设为1,以此类推。
读入Excel数据
Option 1: 将excel表格中数据复制并直接粘贴到数据视图 屏幕中
回顾总结 (计量尺度、获取方法、时间空间、范围)
• 数据的类型
计量尺度粗到细
(定类尺度→定序尺度→定距尺度和定比尺度) 获取方法(观测数据\实验数据) 时间空间(截面数据\时间序列数据\面板数据 ) 范围(总体数据\样本数据)
• 数据的来源 (直接、间接 )
• 数据分析的步骤 目的、数据收集、数据整理(预处理)、 数据分析(方法)、结果展现报告 )
单个数值型数据的计数汇总 70 83 77 69 52 54 70 74 85 92
例某班31名学生考试分数见
76 48 71 73 93 73 67 90 78 69 77 72 53 82 68 92 54 94 64 50
2.2.2数据分组的种类
1、简单分组
使用一个特征标志对研究对象进行的分组称为简单 分组,比如:员工按性别分组,按工资分组,按年龄分组, 等等。下表为两个简单分组的并列。
员工分组
总计
其中:按月工资分 3000 元以下
3000-5000 元
5000 元以上
其中:按性别分
男
女
员工人数 79 23 44 12 51 28
SPSS 数据的录入及保存
数据的定义
11
输入数据时候应该注意问题
• 字符型数据
–在SPSS中,字符型数据值是区分大小写的,小写的m和大 写的M是不一样的。
–字符型数据也可以设置值标签。例如,“sex”变量的两个 取值为M,F,他们的值标签分别为Female, Male。
–如果值标签为英语,可以单击“拼写”进行拼写检查,以 检查值标签的英文拼写。
Option 2:2 –读入excel 格式文件(.xls) 1 启动 SPSS. 2 选择文件 → 打开 → 数据 3 修改文件类型为Excel(*.xls)后,会显示所有该类文件。 4选择需要的Excel 的文件,点击打开按钮 5勾选“从第一行数据读取变量名”的复选框,然后单击确定
(如果excel中的第一行包含变量名,否则就不勾选了) 6数据将出现在SPSS数据编辑器中.
2.2.1数据分组的作用
1、划分现象的类型 比如,根据人均收入的数据分组,可以将不
同的国家划分为高、中、低收入国家。 2、研究现象的内部结构
比如,对人口按年龄分组,可以考察人口的 年龄结构。 3、研究现象之间的依存关系
比如,对家电企业按销售额分为若干组,观 察各组企业的流通费用率,可以发现销售额越高, 流通费用率越低。
2.1.2 录入数据的逻辑审核
例如 : 1.身份证位数的审核 选中身份证所在C列,选择“数据”—“有效性”— “设置”,在“有效性条件”选项中,选取“允许”、 “数据”和“长度”分别选取“文本长度”、“等 于”和“18”即可。
2.年龄区间的审核
选中年龄所在I列中,在有效性设置的“条件”选 项中,选取“允许”、为 “自定义”,在“公式” 栏中输入">=18"and"<=60"即可。
=IF(MOD(MID(C3,17,1),2)=1,”男”,”女”)
2.1.1 数据的录入技术
(3)出生日期输入: 出生日期为身份证从第7位数字共8个数表示年月日, 利用日期组合函数提取生日的组合公式: =DATE(MID(C3,7,4),MID(C3,11,2),MID(C3,13,2)))
(4)学历和部门输入:(可选固定项) 选中F列中需要输入学历的单元格,选择“数据”—“有 效性”—“设置”,在“有效性条件”选项中,选取 “序列”,在“来源”中输入硕士,本科,大专(注意:用 逗号隔开)。 同学练习部门输入
176 90 140 135 100 184 130 158 165 172 120 102
政治派别(party)
211112221122
8个有关性格的问题(分别记为e1到e8)随机填
2.1.3 数据的筛选
筛选出工龄20年以上的员工 1、自动筛选
将光标定位在A到J列数据清单的任一单元格 内,选择“数据”—“筛选”—“自动筛选”后,数 据清单的每一列第一行的标题单元格右方将出现下 拉按钮,点击工龄后的下拉按钮,选择“自定义”, 进入对话框后选择和输入相应条件即可。
• 数据同类的汇总---求和
单个分类数据的计数汇总
1.列出各类别 2.计算各类别的频数 3.制作频数分布表 4.用图形显示数据
分类
A B C D E
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
频数
相对频 百分比频
数
数
分类数据例
例对以下所列血型资料C
O O A B A O B O B O O A
A A AB A B A 解O 答O:排序A 归类A A O
• 2.3.1数据的计数 • 2.3.2数据的求和
2.3数据的汇总技术
• 分组(分类)后汇总(观察总数为n)
频数分布:将数据分成不重叠的几个部分,统计每 一部份出现的次数及占比等情况。
频数(每组的数量)---计数 相对频数---每组频数占总数比= 每组频数/n 百分比频数=相对频数*100 频数分布表,用表格形式列出频数分布信息
2.1.3 数据的筛选
2、高级筛选 首先建立筛选条件,条件区域首行为条件字
段名称,第二行为条件; 若是“与”的多个条件则在同一行并行设置,
如果是“或”的多个条件,则是在不同行设置。
2.1.4 数据的排序
排序:按规则将数据排列; 确定各数据的相对位置。
目的:分析比较 排序顺序可选, 习惯升序
2.1.4 数据的排序
2.2.3数据分组时组限的表示方法
连续型变量组限的表达: 2000以下为缺下限的开口组,5000以下为缺上 限的开口组,组距均为1000(相邻组组距)
2.2.3数据分组时组限的表示方法
离散型变量组限的表达:
注意0-99组的组距为100,100-999组组距为 900(范围为100人至999人)
2.2.4数据分组的组数与组距