调查资料的整理方法
调查资料的整理与分析

调查资料的整理与分析一、调查资料的整理1.数据清洗:在调查过程中,可能会遇到数据异常、缺失或重复等问题,需要对原始数据进行清洗。
清洗的方法包括删除重复数据、填充缺失数据、修复错误数据等。
2.数据分类:将调查数据按照一定的分类标准进行分类,有助于后续的分析和理解。
分类可以按照调查对象、调查时间、地域等因素进行。
3.数据归档:为了方便后续查询和使用,可以将整理好的数据进行归档存储。
可以使用电子表格、数据库或档案等形式进行归档。
二、调查资料的分析1.统计分析:统计分析是最常见的数据分析方法。
通过基本统计指标,如均值、中位数、众数、标准差、相关系数等,可以对数据进行整体概括和比较。
2.图表分析:图表分析可以更直观地展示数据的特征和规律。
可以使用直方图、饼图、折线图、散点图等不同类型的图表进行分析。
3.趋势分析:通过对数据的时间序列进行分析,可以揭示出数据的趋势和周期。
可以使用折线图或柱状图进行趋势分析。
4.案例比较:将不同案例的数据进行比较分析,找出其中的规律和异同之处。
可以通过对比不同地区、不同时间或不同群体的数据进行分析。
5.交叉分析:交叉分析是通过对两个或多个变量进行分析,寻找它们之间的关系和相互作用。
可以使用交叉表、散点图等方法进行交叉分析。
三、调查资料整理与分析的技巧1.针对研究问题:在进行整理和分析之前,要明确研究问题或分析目标。
根据研究问题的不同,可能需要采用不同的方法和技巧进行分析。
3. 利用工具:在进行数据整理和分析时,可以借助各种工具和软件,如Excel、SPSS、Python等。
这些工具可以加快数据处理的速度和提高分析的精度。
4.注意数据的质量:在进行整理和分析时,要注意数据的质量问题。
要检查数据的准确性、可靠性和一致性,避免因数据质量问题而导致分析结果的偏差。
总之,调查资料的整理与分析是研究过程中的关键环节,可以帮助研究者从海量的数据中提取有价值的信息和结论。
通过合理的整理和分析方法,可以使调查资料发挥最大的作用,为科学研究、市场调研或政策制定提供有力的支持。
调查资料的整理步骤

调查资料的整理步骤篇一:档案归档整理流程档案归档整理流程一、收集收集工作作为档案管理的第一个步骤,由于涉及到最后档案的归档的齐全完整和有效利用,目前将其划分为两个步骤:文件判断和确定期限。
1、文件判断。
文件判断主要是对于现有文件的归档范围进行确定,首先需要与各单位进行沟通和深入调研,根据实际情况划定合理的归档范围。
2、期限期限。
根据文件的使用频率,重要程度等划分对应的保管期限,根据不同的保管期限进行相应的管理,主要体现在年度鉴定和保管期限到期后的销毁工作上。
二、分类归档文件范围和保管期限表上对于各类档案进行了细致的划分,应对照表格对于收集文件进行类别的划分。
三、编制页码注意编制页码的时候不漏页、不重页,案卷封面、卷内目录、备考表不编页码,卷内文件在右上角开始标号,从“001”开始,遇有正反双面在反页左上角标出。
四、装订用不锈钢钉逐件装订或者组卷装订,避免生锈腐蚀文件。
五、排序对于同一类别的文件按照时间的先后顺序排列。
六、档号标识对于排列好的文件依次标出档号,做到不重复,不断号,保持档案编号的自然连续性。
七、著录著录是指对档案内容和形式特征进行分析、选择和记录的过程,著录是为了满足检索查找提供利用的需要。
八、装盒即同“组卷”,将具有相同联系的文件放置在同一盒子里,对于案卷(盒子)进行编号。
案卷除包含排列好的文件外还应包括案卷封面和备考表,案卷封面反映文件内容,备考表则对于案卷组卷情况进行说明,包括案卷包内容,日常使用、变更情况,组卷时间,组卷人和审核人等。
案卷封面置于文件前面,备考表置于文件之后,二者不进行页码的标识。
九、打印目录包括卷内文件目录和案卷目录,注意按照文件的保管期限进行区分汇总。
十、编制检索工具对于准备好的各类目录进行整理,编制目录汇总表,提供日常利用。
档案归档整理流程图篇二:资料整理方法资料整理所谓资料整理主要是指对文字资料和对数字资料的整理。
目录1基本介绍2整理分类3怎么整理资料1基本介绍资料整理是根据调查研究的目的,运用科学的方法,对调查所获得的资料进行审查、检验,分类、汇总等初步加工,使之系统化和条理化,并以集中、简明的方式反映调查对象总体情况的过程。
调查资料的整理方法

短缺、余冗等现象。需,保证资料的真实、准确和完整。
– 是进一步分析研究资料的基础。对分散、零碎的资料进行加
工整理,使之系统化、条理化,在此基础上,对资料的分析研究 才成为可能。
– 是保存资料的客观要求。对资料进行整理后能使原始资料具
下限在内,上限不在内原则
等距分组
各组组距相等的分组称为等 距分组。
异距分组
各组组距不全相等的分组称 为异距分组。
四、分配数列
在统计分组基础上,将总体所有单位按
分配数列 组归并排列,形成总体中各个单位在
各组间的分布,称为分配数列.
构成要素
总体按某标志所分的组 各组的次数或频数
分 类
品质数列 变量数列
三、资料整理的一般步骤(续)
3.资料的分组:根据调
查的目的和任务及分析研 究对象的需要,确定分组 标志,对原始资料进行分 组整理与统计。
三、资料整理的一般步骤(续)
4.资料的汇总:将分散资料以集中的形式显示出来。全
部数据汇总,或在分组基础上汇总。
5.制作统计表和统计图:以统计表和统计图的形式,
集中、简明、直观的显示汇总资料。
651990
601998
人均纯收入(元)
126.01
63.9
332255..2244 63.6 586.73 586.73
1801.17
61.3 1801.17
552002
2097.58
恩格尔系数(%)
74.0
63.9
63.6
55.8
2097.5681.3 52.5
55.82214.55
52.2 2873.83
研究资料整理分析的方法

研究资料整理分析的方法
1、搜集资料
在进行研究的时候,最重要的一步就是搜集资料。
搜集的资料对研究的成功关系至关重要,因此我们应当从多方面搜集有价值的资料。
可以采用网络搜集,比如从网上可以搜集到大量的文献性质的信息,包括过去的研究论文、专家学者的文章、专业书籍等,这些文献性信息往往都有较高的研究价值。
此外,可以采取实地调研的方式,比如调查、采访,也可以获得有价值的信息。
2、资料整理
获取足够的有价值的资料之后,就需要整理这些资料,这样可以更好地获取有价值的信息,同时也可以减少重复和无效的信息。
首先,可以将所有的资料根据主题等因素进行归类整理,这样可以方便进行更加系统的查找,避免耗费太多的时间去查找信息。
其次,可以将收集到的资料进行深入的分析,将各种类型的资料整合在一起,如文字、图片、视频等,以便更好地获取有价值的信息。
3、资料分析
对收集到的资料进行整理之后,就可以开始分析这些资料,以便更好地了解资料所包含的信息。
有时候,我们可以使用一些统计分析方法,如回归分析、分类分析等,以便更好地理解资料。
调研报告的数据收集与整理方法

调研报告的数据收集与整理方法在进行调研报告撰写之前,数据的收集与整理是至关重要的步骤。
本文将介绍一些常用的数据收集与整理方法,以帮助读者高效地完成调研报告的撰写。
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,适用于大规模的数据收集。
可以通过在线调查平台或纸质问卷的形式进行,以收集受访者的意见、观点和行为习惯等信息。
在设计问卷时,应注意问题的清晰明了,选项的全面准确,以确保获得可靠的数据。
2.访谈:访谈是一种深入了解受访者观点和经验的方法。
可以通过面对面的访谈、电话访谈或在线视频访谈的形式进行。
在进行访谈时,应事先准备好问题,确保问题的开放性和针对性,以便获取详细的信息。
3.观察:观察是一种直接观察和记录现象的方法。
可以通过实地观察或视频观察的方式进行。
在进行观察时,应尽量客观记录所观察到的现象,避免主观偏见的影响。
4.文献研究:文献研究是通过查阅已有的文献资料来获取信息的方法。
可以通过图书馆、学术数据库或互联网等渠道进行文献检索。
在进行文献研究时,应注意选择权威可靠的文献资料,确保所引用的资料来源可信。
二、数据整理方法1.分类整理:将收集到的数据按照不同的类别进行整理,以便后续的分析和归纳。
可以使用电子表格软件或数据库软件来进行数据的分类整理,如Excel、SPSS 等。
2.统计分析:对收集到的数据进行统计分析,以获取更深入的洞察和结论。
可以使用统计软件或数据分析工具来进行数据的统计分析,如SPSS、R、Python等。
3.图表展示:使用图表的方式将整理和分析后的数据进行展示,以便读者更直观地理解和理解数据。
常用的图表包括柱状图、折线图、饼图等,可以使用图表制作工具或办公软件来制作图表,如Excel、Tableau等。
4.撰写报告:根据整理和分析后的数据,撰写调研报告。
报告的撰写应遵循清晰简洁、逻辑严谨的原则,确保报告的可读性和可理解性。
可以根据需要使用标题、小节、段落等方式来组织报告的结构,以使报告更具层次感和逻辑性。
资料的整理与分析方法

资料的整理与分析方法资料的整理与分析是指将杂乱的信息进行系统化的整合和深入的分析,以便更好地理解、利用和应用这些信息。
在各类研究、调查、统计等工作中,资料的整理与分析是必不可少的环节。
下面将介绍几种常见的资料整理与分析方法。
一、文件整理法文件整理法主要适用于大量的文本资料整理。
首先,要对收集到的文本资料进行逐一浏览,将其中的关键信息摘录出来并分类,形成一个整体的文件目录结构;然后,进一步对摘录出来的信息进行归纳、概括和总结,以形成完整的分析报告。
二、图表整理法图表整理法主要适用于大量的数字资料整理。
首先,要对收集到的数字资料进行整理和汇总,可以采用表格、图表等形式进行展示;然后,可以通过比较、排列、计算等方式对数据进行分析,找出数据之间的规律和趋势,并进一步对其进行解释和解读。
三、统计分析法统计分析法主要适用于大量的数字资料分析。
首先,要对收集到的数据进行统计,包括计数、计量、计算等操作,以获取数据的基本特征;然后,可以通过描述统计分析、相关性分析、回归分析等方法对数据进行进一步的分析,以获取更深入的认识和理解。
四、内容分析法内容分析法主要适用于大量的文本资料分析。
通过对文本的关键词、主题、情感等进行提取和分析,可以揭示出文本的内在含义和特征。
内容分析法通常可以分为定性内容分析和定量内容分析两种方法,前者主要侧重于理解和解释,后者主要侧重于测量和比较。
五、主成分分析法主成分分析法主要用于多变量数据的降维和简化。
通过对多个变量进行综合分析,找出其中的主要因素和结构,以便更好地进行数据压缩、模型建立和预测分析。
主成分分析法可以帮助我们理清复杂数据之间的关系,并提取出最具代表性的因子和维度。
六、SWOT分析法SWOT分析法主要用于组织、企业或个人的战略规划和决策分析。
通过分析组织、企业或个人的优势、劣势、机会和威胁,可以帮助制定相应的发展战略和应对措施。
SWOT分析法的核心是明确内外部环境中的关键因素,并对其进行综合和评估。
数据整理收集的方法

数据整理收集的方法数据整理收集是指将散乱的数据按照一定的规则进行分类、排序、清理和组织,以便更好地进行数据分析和利用的过程。
数据整理收集的方法有很多种,下面将介绍一些常用的方法。
1.问卷调查问卷调查是一种常用的数据收集方法,可以通过编制问卷,将问题发送给被调查者进行回答。
问卷调查可以收集大量的数据,并可以定量化分析结果,但是需要注意问卷设计的科学性和问题的准确性。
2.观察法观察法是指通过观察被研究对象的行为、状态和环境等,收集相关的数据信息。
观察法可以直接获取真实的数据,但是需要注意观察者的主观性和客观性之间的平衡。
3.实验法实验法是通过人为控制实验条件,观察和记录变量之间的关系,以收集相关的数据。
实验法可以控制干扰因素,确保数据的可靠性,但是需要注意实验设计的科学性和结果的解释。
4.抽样调查法抽样调查法是指通过从总体中选择一部分样本进行调查,然后将样本调查结果推广到总体。
抽样调查法可以节约时间和资源,但是需要注意抽样的随机性和样本的代表性。
5.文献调查法文献调查法是指通过查阅相关的文献、报告、研究论文等收集数据。
文献调查法可以获得许多历史数据和信息,但是需要注意文献的权威性和可靠性。
6.案例研究法案例研究法是通过对少量典型对象进行深入调查和研究,以收集细致的数据。
案例研究法可以获得详细的数据和信息,但是需要注意案例的选择和结果的推广性。
7.网络调查法网络调查法是指通过互联网和在线平台进行调查和收集数据。
网络调查法可以快速、高效地获得大量的数据,但是需要注意样本的选择和网络调查的可信度。
8.面访调查法面访调查法是指研究员亲自到被调查者的现场进行访问和调查,以获得详细的数据和信息。
面访调查法可以深入了解被调查对象的情况,但是需要注意面访的难度和样本的选择。
9.焦点小组讨论法焦点小组讨论法是指通过组织一些具有相关经验或观点的人进行集体讨论,以收集数据。
焦点小组讨论法可以获得不同人群的观点和意见,但是需要注意讨论的主题和结果的解释。
调查报告数据收集与整理方法

调查报告数据收集与整理方法在进行调查报告时,数据的收集和整理是非常重要的步骤。
正确的数据收集和整理方法可以确保调查结果的准确性和可信度。
本文将介绍一些常用的数据收集和整理方法,以帮助您在撰写调查报告时获得准确和有用的数据。
一、数据收集方法1.问卷调查:问卷调查是最常见的数据收集方法之一。
通过设计合理的问卷,可以收集到大量的数据。
在设计问卷时,需要注意问题的清晰度和可理解性,避免主观性和引导性的问题。
此外,选择合适的调查对象和样本数量也是关键。
2.访谈调查:访谈调查是一种直接与被调查对象进行交流的方法。
通过面对面或电话访谈,可以深入了解被调查对象的观点和意见。
在进行访谈时,需要提前准备好问题,并确保访谈的环境舒适和私密。
3.观察法:观察法是通过观察被调查对象的行为和环境来收集数据。
观察可以是直接观察,也可以是间接观察。
直接观察需要亲自到被调查对象所在的场所进行观察,而间接观察则可以通过录像、照片等方式进行。
4.文献研究:文献研究是通过查阅相关文献和资料来收集数据。
可以通过图书馆、互联网等渠道获取相关文献和资料。
在进行文献研究时,需要注意文献的来源和可信度,避免引用不准确或不可靠的数据。
二、数据整理方法1.数据清洗:在数据收集后,需要对数据进行清洗和筛选。
清洗数据是为了去除重复、错误或不完整的数据,确保数据的准确性和完整性。
可以使用电子表格软件或统计软件进行数据清洗。
2.数据编码:数据编码是将原始数据转化为可统计和分析的形式。
可以为不同的变量和分类设置编码规则,便于后续的数据分析和比较。
编码时需要保持一致性和准确性,避免混淆或错误。
3.数据分析:数据分析是对整理后的数据进行统计和分析。
可以使用统计软件进行数据分析,如SPSS、Excel等。
常用的数据分析方法包括描述性统计、相关分析、回归分析等。
根据研究目的和问题,选择合适的数据分析方法。
4.结果呈现:在整理和分析完数据后,需要将结果进行呈现。
可以使用表格、图表、图形等形式展示数据结果,使其更加清晰和易于理解。
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工整理,使之系统化、条理化,在此基础上,对资料的分析研究 才成为可能。
– 是保存资料的客观要求。对资料进行整理后能使原始资料具
有真实性和可靠性,使原始资料具有长期保存和利用的价值。
a
4
二、资料整理的原则
– 真实性。这是资料整理必须遵循的最基本原则。
1.划分现象类型
例:按所有制性质划分,我国现有8种经济类型: 国有经济;集体经济;私营经济;个体经济联营经济;
股份制经济;外商投资经济;港澳台投资经济。
2·研究总体结构
例:上海市按GDP计算的三次产业结构(%)
1980年 1990年 1996年 2010年
GDP 100
100 100
100
第一产业 3.2
来。
a
5
三、资料整理的一般步骤
资料的审核 资料的编码 资料的分组
资料的汇总
制作统计表和统计图
a
6
三、资料整理的一般步骤(续)
1.资料的审核:审查资料 的真实性、准确性和完整 性,发现问题,及时解决。
2.资料的编码:如果所收集 的资料要输入计算机处理, 必须对原始资料进行编码。
a
7
三、资料整理的一般步骤(续)
组中值为 (90+100)÷2=95
下限在内,上限不在内原则
等距分组
各组组距相等的分组称为等 距分组。
异距分组
各组组距不全相等的分组称 为异距分组a。
50以下 10
14.2
50~100 20
11.4
100~200
下组限L
200~300 300以上
30 25
如:组19中0..21值x=(U+L)/2
15
8=.5(100+200)/2
=150(万元)
a
32
例如
60分以下 60—70分 70—80分 80—90分 90分以上
组中值为 (60+50)÷2=55
第10章 调查资料的整理方法
第一节 第二节 第三节 第四节
资料整理的意义和一般步骤 资料的审核与汇总 资料的分组 制作统计表和统计图
a
1
第一节 资料整理的意义和步骤
一、资料整理的涵义和作用 二、资料整理的原则 三、资料整理的一般步骤
a
2
一、资料整理的涵义和作用
资料整理:是指运用科学的方法,将调查所得的原始资料
3.资料的分组:根据调
查的目的和任务及分析研 究对象的需要,确定分组 标志,对原始资料进行分 组整理与统计。
a
8
三、资料整理的一般步骤(续)
4.资料的汇总:将分散资料以集中的形式显示出来。全
部数据汇总,或在分组基础上汇总。
5.制作统计表和统计图:以统计表和统计图的形式,
集中、简明、直观的显示汇总资料。
组距 每一组的区间长度 组距=上限-下限
每一组中点位置的数值
组中值 组中值=(上限+下限)÷2
开口组 缺少上限数值或下限数值的组
注意
开口组以相邻组的组距作为该组的组距,
确定其下限或上限,再计算组中值。
a
31
某地区100个国有企业 月销售额与流通费用情况
销售额
上组限U (万元)
商店数 (个)
每百元商如品:销组距d=U-L 售流额通=中费1支(00付 元-5的 )0=50(万元
—对于计划用计算机处理的数据资料,事先可在问卷上写上 编码。
—编码的技术或技巧。
a
13
第二节 资料的审核与汇总
四、资料的汇总
• 资料的汇总:根据调查研究的目的,将资料中的各种分
散的数据汇聚起来,以集中的形式反映调查单位的总体状 况以及调查总体的内部数量结构的一项工作。 • 资料的汇总分为:
—总体汇总是为了了解总体情况和总体发展趋势的。 —分组汇总是为了了解总体内部的结构和差异的。
26
按数量标志分组的形式
单项式分组
指用单一的数值作为分组标志的分 组。每个数值作为一个组。
某班学生按年龄分组:
年龄
人数
17岁
2
18岁
6
19岁
8
20岁
10
21岁
11
22岁
12
合计
49
a
27
例:某车间20名工人日加工零件数如下:
23 23 20 22 26 21 25 22 23 23 22 25 21 23 22 21 23 22 23 22
– 同总体的几个简单分组按某一规定排列起来就构成了一个平行 分组体系。人口按性别、年龄、民族等标志进行分组,这些简 单分组排列起来,就是平行分组体系 。
– 复合分组:用两个或两个以上的标志对调查对象依次进行的分 组。
– 复合分组时,先按一个标志分组,然后,再对每一个组别按另一个标志作进一步分
组。复合复合分组在分组时,应根据分析的要求,确定分组标志的主次顺序,主要
751978 126.01 701985
651990
601998
人均纯收入(元)
126.01
63.9
332255..2244 63.6 586.73 586.73
1801.17
61.3 1801.17
552002
2097.58
恩格尔系数(%)
74.0
63.9
63.6
55.8
2097.5681.3 52.5
采用单项式分组,可形成下表的频数分布:
日加工零件数
20 21 22 23 25 26
频数(人)
1
36
72
1
但对于数据较多,或连续型变量则无法采用这种分组方法, 而应采用组距分组。
a
28
组距式分组
将作为分组依据的数量标志的整个取值范 围依次划分为若干个满足互斥性和包容性 的区间,用这些数值区间作为组的名称。
– 采用组距分组时,需要遵循“不重不漏”的原则。(“上组限(组
内最大值)不在内” )
a
24
统计分组的程序与原则
选择分 确定分 总体单 组标志 组体系 位归类
科学性: 组间差异 大,组内 差异小。
完备性和互斥性: 每个单位均能且 只能归到某个组 中。
a
25
拟定分组数目ຫໍສະໝຸດ 即决定分成哪些组,各组的内容、 名称和界限。
互斥性
指各组之间界限明确,总体中的每一 个单位,都只应属于其中的一个组。
包容性
指在一个分组方案中拟定的所有组,能 够包容总体的全部单位,不能排斥和遗
漏任何一个单位。
按品质标志分组
选择反映事物属性差异的标志作为分 组依据。 性别 数量
女生 18 男生 16
按数量标志分组
选择反映事物数量方面的差别
的标志a 作为分组依据
– 按数量标志分组,必须以分组结果能够反映被研究现 象的不同类型和性质差异为前提。
a
21
三、分组的类型
(二)按分组标志数量的多少划分 :
– 简单分组:对调查对象只按一个标志进行的分组。
– 如农村居民按家庭人均收入分组,妇女按初婚年龄分组,职工按性别分组等。 – 它们分别只能从一个角度说明现象的分布状况和内部构成。
a
12
第二节 资料的审核与汇总
三、资料的编码
• 整理后的资料一般均要使用计算机进行数据处理,在资料 的整理工作中须对资料进行编码,即将问卷或调查表中的 信息转化成计算机能识别的数字符号。
• 多用于结构性调查,如结构式问卷。 —对于问卷表或调查表中的少数开放式问题,可在对所有回
答进行分类的基础上,给每一类回答定一个代号,制成编 码表。
中的各个单位划分为若干性质不同的组成部分;
• 从现象个体角度看,它又是“合”的过程,是把现象总
体中性质相同的单位组合成一组。
a
19
二、分组标志的选择
•所谓标志,是指反映事物属性或特征的名称。
选择分组标志的原则
根据统计研究的目的选择分组标志
根据现象的本质特征选择分组标志
考虑现象所处的具体时空条件。
关键:服从研究任务需要,反映总体本质特征
4.3
2.5 0.7
第二产业 75.7 63.8 54.5 42.3
第三产业 21.1
31.9 a 43.0 57.0
17
资料分组的作用(续)
3·研究现象之间的依存关系
例:中国农村家庭人均收入与恩格尔系数的关系
恩格尔系数
年 份 农村农居村民家庭家人庭均月收入与恩格尔农系村数居的关民系家图庭
74.0
a
9
第二节 资料的审核与汇总
一、资料审核的一般要求 二、资料审核的方法 三、资料的编码 四、资料的汇总
a
10
第二节 资料的审核与汇总
一、资料审核的一般要求
真实性:调查资料来源的客观性;调查资料本身的真实性. 准确性:着重检查那些含糊不清的、笼笼统统的以及相互
矛盾的资料。
完整性:调查资料总体的完整性,即检查是否按设计过程
55.82214.55
52.2 2873.83
53.3 4126.21
502003
2214.55
52.5
20061978 21897835.831990 1998 2002 522.2003 2006 2008
a
18
2008
4126.21
年份 53.3
• 资料分组具有两方面的含义: • 从现象总体角度看,它是“分”的过程,是将现象总体
a
14
第三节 资料的分组
一、资料分组的涵义和作用 二、分组标志的选择 三、分组的类型 四、分配数列 五、频率与累积频率