统计数据整理的步骤
统计学基础第三章统计整理
第三章统计整理【教学目的】1. 深刻理解统计分组的作用，并且能够对不同的社会经济现象进行统计分组2. 运用分配数列对原始数据进行系统整理3. 制作统计表，运用计算机绘制统计图【教学重点】1. 能够对不同的社会经济现象进行统计分组2. 运用分配数列对原始数据进行系统整理3. 制作统计表，运用计算机绘制统计图【教学难点】1. 运用分配数列对原始数据进行系统整理2. 制作统计表，运用计算机绘制统计图【教学时数】教学学时为8 课时【教学内容参考】第一节统计整理的意义一、统计整理的意义统计整理，就是根据统计研究的目的和任务的要求，对统计调查所搜集到的原始资料进行分组、汇总，使其条理化、系统化，从而得到表现总体特征的综合统计资料的工作过程。
对于已整理过的初级资料进行再整理，也属于统计整理。
统计调查取得的各种原始资料是分散的、不系统的，只能表明各个被调查单位的具体情况，反映事物的表面现象或一个侧面，不能说明事物的总体情况与全貌。
因此，只有对这些资料进行加工、整理，才能认识事物的总体及其内部联系。
例如，工业企业普查中，所调查的每个工业企业资料，只能说明每个工业企业的经济类型、注册资本、职工人数、工业总产值、工业增加值、实现利税等具体情况。
必须通过对所有资料进行分组、汇总等加工处理后，才能得到全国工业企业的综合情况，从而分析工业企业的构成、经营状况等，达到对全国工业企业的全面的、系统的认识。
统计整理是统计调查的继续，也是统计分析的前提，它在统计研究中起着承前启后的作用。
因此，资料整理得是否正确，直接决定着整个统计研究任务的完成，不恰当的加工整理，不完善的整理方法，往往使调查得来的丰富、完备的资料失去价值。
因此，必须十分重视统计整理工作。
二、统计整理的步骤统计整理的基本步骤是：（一）对原始资料进行审查。
1. 审查被调查单位的资料是否齐全；2. 应审查数据是否准确。
审查的办法主要有：①逻辑审查：主要是从定性角度审查数据是否符合逻辑，内容是否合理，各项目或数量之间有无相互矛盾的现象。
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”。
统计学第3章统计数据整理与显示
2013-11-21
本 章 内 容
第一节 统计数据整理概述 第二节 统计分组与频数分布数列
第三节 统计数据的显示
第四节
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EXCEL在数据整理应用示例
第一节 统计数据整理概述
一、统计数据整理的含义与要求
二、统计数据整理的步骤
三、统计数据的预处理
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一、统计数据整理的含义与要求
个体企业 其它企业
70～80分 （中等） 80～90分 （良好） 90～100分（优秀）
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统计分组是在总体内部进行的一种定性分类，把 总体划分为一个个性质不同，范围更小的总体。
统计分组有两个方面的含义，即：
是“分” 即将总体区分为性质 不同的若干组成部分
统计 分组
是“合” 即将性质相同的总 体单位合为一组
每一组中的最大变量值称为上限，每组最小变量值
称为下限。
重叠组限 在统计时 遵循“上 限不在内” 的原则。
工人按工资分组：
600 700 800 1200 ～ 700 ～ 800 ～ 1200 ～ 1500
企业按人数分组：
1 ～ 499 500 ～ 999 1000 ～ 2999 3000 ～ 3499
（4）按数量标志分组
数量标志分组，即变量分组。 例如， 按考分分组（分） 60以下 用数量来 60 ～ 70 表示各组 70 ～ 80 性质上的 80 ～ 90 差别 90 ～ 100 注意：第一，明确分组的目的，. 即通过数量的变化来区 分各组质的差别，而不是单纯的数量差别。 第二，采用适当的分组形式， 即要以什么样的数量作 为划分标准。是单项式或是组距式？如果是组距式分
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统计学原理 第三章 数据整理与显示
4.数量（变量）分组
如，企业按产值分组
按数量标志进行的分组。
100万元以下 100 ～ 500 500 ～ 1000 1000万元以上
单项式分组 数量（变量）分组 组距式分组
单项式分组： 在变量分组中， 一个组只有一个变量值。
如，居民家庭按子女数分组： 0 1 2 3 单项式分组适用于变量值变化范围不大、不同变量值个数 较少的离散型变量的场合。
10
22
20
22
30
27
主要步骤：数据------数据透视表------布局
EXCELL应用：单项式分组及汇总 日产量 22 23 24 25 26 工人人数 6 8 10 1 3 比重 20.00% 26.67% 33.33% 3.33% 10.00%
27
总计
2
30
6.67%
100.00%
主要步骤：数据------数据透视表------布局
600 ～ 700 700 ～ 800 800 ～ 1200 1200 ～1500
组 限 重 叠
499以下 500 ～ 999 1000 ～ 1999 2000 ～ 2999 3000及以上
组 限 不 重 叠
组限的划 分方法
不重叠组限（只适用于离散型变量） 重叠组限（适用于连续型变量和离散型变量）
当为重叠组限时，交叉组限值遵循 “上限不在其内”的原则。
它适用于变量值变化范围较大、不同变量值个数较多 的离散型变量及连续型变量的情形。
组距式分组最为常见，进行分组涉及以下几个问题
（1）组限及划分方法
（2）组距与组数 （3）等距分组与不等距分组 （4）组中值
组距式分组的组限及划分方法
每组起点值称为上限，终点值称为下限。 工人按工资分组： 企业按人数分组：
统计数据整理的一般问题
浅谈统计数据整理的一般问题摘要通过各种渠道将统计数据搜集上来，首先应对这些数据进行加工整理，使之系统化、条理化，以符合统计分析的要求，关键词：统计数据整理；概念；步骤一、统计整理的一些基本概念1 总体和总体单位(1)总体和总体单位密切联系在一起，但两者不是固定不变的，随着研究目的和任务的改变，总体和总体单位就会发生变化。
例如，调查全县各镇的工业生产情况，则全县的所有镇构成总体，每个镇是总体单位。
如果任务是调查了解某个镇的工业生产情况，则该镇的每个工业企业是总体单位，该镇的所有工业企业构成总体，对这个镇来说，在前一个调查任务中，它是总体单位，而在后一个调查任务中，它是总体。
(2)总体的特征①同质性。
是指构成总体的各个单位必须在某一(些)方面是相同的。
例如，调查了解某镇工业生产情况，那么构成总体的每个单位必须有共同性，即每个总体单位必须是工业企业并且是该镇所属。
同质性是构成总体的首要条件。
②大量性。
统计总体必须由足够多的单位组成，仅是个别单位或少数单位不能形成总体。
因为统计研究的目的是为了从数量方面揭示社会经济现象的本质特征和规律性，只有从大量现象的普遍联系中才能表现出来，个别单位和少数单位的特征难以反映现象的本质和规律性。
③变异性。
构成总体的各个单位在某些方面是相同的，但在其他方面则各不相同，具有质的差别和量的差别，这种差别称为变异。
(3)总体的分类。
统计总体按其包括的单位数的限度，可分为有限总体和无限总体。
一个统计总体中包括的单位数如果是有限的，称为有限总体。
例如，某厂职工人数、某市工业企业个数、某市人口总数等都是有限总体。
一个统计总体中包括的单位数如果是无限的或者在一定的条件下是无法确定的，则称为无限总体。
例如，某种野生动物的数量是难以确定的，则可以称为无限总体。
对无限总体无法进行全面调查了解。
2 标志和标志值标志是说明总体单位特征的名称。
标志的具体表现称为标志值。
如职工的年龄有18岁、19岁、21岁……。
3统计资料整理
使用时间 0 包退、换 7天
免费（免费）
3年
10年 淘汰
保修（收费）
对产品故障浴缸曲线的说明
产品的故障率受产品自身缺陷和老化两个因素影响： 在使用初期，由于产品自身缺陷造成的故障率较高，在 使用后期，由于老化引起的故障率较高，中间阶段则正 好处于两个故障率均较低的阶段。 浴缸曲线对厂商制定服务政策有重要的借鉴意义。
（三）J形分布 正J形分布
累 计 收 入 比 重 （ % ） 累计家庭户数比重（%） 资产规模（个） 企 业 数
反J形分布
收入分配的洛伦滋曲线
企业数按资产规模分布
任务四 统计表和统计图
一、统计表的意义和结构 （一）统计表的意义 1、含义 用纵横交错的线条绘制出来的、表现统计资 料的表格。 广义的统计表包括在统计调查、统计整理和统 计分析等统计活动各个阶段使用的表格； 狭义的统计表特指在统计整理过程中使用的 统计表，即统计汇总表。
（2）分组形式
简单分组：选择一个标志对总体进行的分组。
某班级学生构成情况
年龄
20岁以下
人数 （人） 10 30
10 50
比重 （%） 20 60
20 100
20-22
22岁以上 合 计
复合分组 选择两个或两个以上的标志并将它们层叠起来对总体进 行的分组。 例：某班级学生构成情况
人数（人） 20岁以下 男 其中： 女 20—25岁 其中：男 女 合 计 20 12 8 30 20 10 50 比重（%） 40.0 60.0 40.0 60.0 66.6 33.3 100
20
13 50
37
50 ——
74
100 ——
（2）向下累计 某班50名学生按成绩分布 成绩 60以下 60—80 80—90 90以上 合 计 人数 （人） 2 15 20 13 50 累计人数 （人） 50 48 33 13 —— 累计比重 （%） 100 96 66 26 ——
数据的搜集与整理技巧
数据的搜集与整理技巧在当今信息爆炸的时代，数据搜集和整理技巧成为了我们日常工作和生活中不可或缺的一部分。
对于个人、企业和学术界来说，有效地收集和整理数据能够提供有用的信息，帮助我们做出更好的决策和判断。
本文将介绍一些常用的数据搜集和整理技巧，以便读者能够更好地掌握并利用数据。
一、确定数据需求在开始搜集和整理数据之前，我们首先需要明确自己的数据需求。
明确的数据需求能够帮助我们更有针对性地去搜集和整理数据，避免浪费时间和资源。
我们可以思考以下问题来确定数据需求：我需要什么类型的数据？数据的来源是什么？我需要多少数据？数据的更新频率是多久？明确了这些问题后，我们就可以更加有目的地去搜集和整理数据。
二、选择合适的搜集方法针对不同的数据需求，我们可以选择不同的搜集方法。
以下介绍几种常用的搜集方法。
1. 问卷调查：通过设计和发放问卷，可以搜集到大量的主观数据和量化数据。
在设计问卷时，需要注意问题的合理性和选项的多样性，以便得到客观准确的数据。
2. 实地观察：直接去现场进行数据的观察和记录，可以获得真实和直观的数据。
实地观察通常适用于需要了解特定环境或行为的数据需求。
3. 文献研究：通过查阅已有的文献资料，可以获取到相关领域的研究成果和统计数据。
这种方法适用于需要进行背景研究和综合分析的数据需求。
4. 数据库检索：利用各类数据库进行数据检索，可以获取到大量的统计数据和实证研究成果。
在进行数据库检索时，需要根据自己的数据需求选择合适的数据库和检索关键词。
三、整理数据的基本步骤当我们搜集到一定量的数据后，就需要进行数据的整理和整合，以便我们更好地理解和分析数据。
以下是数据整理的基本步骤。
1. 数据清洗：将收集到的原始数据进行筛选和清理，剔除错误、无效或重复的数据。
数据清洗是保证后续分析的数据准确性和可靠性的重要步骤。
2. 数据归类：将数据按照特定的分类标准进行分组和归类。
通过归类可以使数据更具有结构性，便于我们后续的分析和使用。
第三章统计数据的整理与显示
统计整理方案 1、 确定汇总的统计指标和
综合表； 2、 确定分组方法； 3、 确定汇总资料的形式； 4、 确定资料的审查内容和
审查方法。
第三章 统计数据整理与显示
§2 统计分组 一、统计分组意义和作用 1、概念：它是根据统计研究的需要，将
统计总体按照一定的标志分成若干 个不同的组别。 对总体而言是“分”，对个体而言是“合”。 2、统计分组的原则
第三章 统计数据的整理 与显示
➢ 数量分组的方法 ➢ 分配数列的编制
§1 统计数据整理
一、统计整理的意义和内容 统计整理在统计工作中处于中间阶段，
起着承前启后的作用。通过数据整理，可 以使混乱、缺乏条理性的资料变成有条理 性、在某种程度上能够说明总体特征的有 用的资料。
它是根据统计研究的任务，对调查阶 段所搜集到的大量的原始资料进行加工汇 总，使其系统化、条理化、科学化，以反 映总体综合特征的资料的工作过程。
试将工人分成5组
其基本步骤为： 第一步：将原始资料按数值大小依次排列。 全距(Range)=最大变量值—最小变量值。
=576-432=144
第二步：确定变量的类型和分组方法（单 变量分组或组距分组）。
第三步：确定组数和组距（interval)。当 组数确定后，组距可计算得到： 组距=全距/组数
原则： 应将总体单位分别的特点显示出来 要考虑到原始资料的集中程度 要考虑到所研究对象的实际情况，考
例：重庆市按GDP计算的三次产业结构（%）
1980年
GDP
100
第一产业 38.4
第二产业 44.6
第三产业 17
1990年 100 33.4 39.7 26.9
2000年 100 17.8 41.4 40.8
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统计数据整理的步骤
统计数据整理是处理大量数据的过程，它对于提取有效信息、制定决策和解决问题至关重要。
以下是一些重要的步骤，帮助您进行数据整理，以便更好地理解和利用数据。
第一步：明确目标和问题
在进行数据整理之前，首先要明确您的目标和问题。
确定您希望从数据中了解的事实、想要解决的问题，这将有助于您确定数据整理的重点和方向。
第二步：收集数据
收集数据是整理数据的起点。
根据您的目标和问题，确定合适的数据源，并收集所需的数据。
这可以包括从调查问卷、数据库、互联网、实地采样等方式获取数据。
第三步：数据清理
在数据整理过程中，数据清理是一个至关重要的步骤。
这包括删除重复数据、处理缺失数据、纠正错误数据等。
确保数据准确无误，以避免在后续处理过程中产生误导性的结果。
第四步：数据整理和转换
在数据整理过程中，需要将数据转换为可分析的形式。
这可能包括将数据进行分类、计算平均数、合并表格等操作。
此外，根据您的
目标，还可以通过创建新变量、进行分组等方法来进行数据整理和转换。
第五步：数据分析和解读
完成数据整理后，进行数据分析是很重要的。
通过应用统计方法
和数据可视化技术，对数据进行探索和解读，以从中提取有意义的信
息和洞见。
这有助于回答问题、得出结论，并为后续的决策和行动计
划提供指导。
第六步：报告和共享结果
最后一步是将整理好的数据和分析结果报告和共享给相关的利益
相关者。
这可以通过撰写报告、制作演示文稿、创建可视化图表等方
式来完成。
确保以简洁明了的方式呈现数据和结果，以便受众能够理
解和利用这些信息。
综上所述，数据整理是一个系统性的工作过程，需要经过明确目
标和问题、数据收集、数据清理、数据整理和转换、数据分析和解读、报告和共享结果等多个步骤。
遵循这些步骤，可以确保您能够高效地
整理数据，并从中获得有用的信息，为决策和解决问题提供指导。