第3章 数据的整理与显示
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第三章统计数据的整理和显示习题
第三章统计数据的整理和显示练习题一、填空题1.统计数据分组的关键在于。
2.一般说来，统计分组用于三方面：(1>；<2）；<3）。
3.根据分组标志的不同，统计分组可以有分组和分组。
4.按每个变量值分别列组所编制的变量分布数列叫，其组数等于。
5.在组距式数列中，表示各组界限的变量值叫。
各组中点位置上的变量值叫。
6.组距式变量数列，根据各组的组距是否相等可以分为和。
7.已知一个变量数列最后一组的下限为900，其邻组的组中值为850，则最后一组的上限和组中值分别为和。
b5E2RGbCAP8.统计资料的表现形式主要有和。
9.从形式上看，统计表主要由、、和四部分组成；从内容上看，统计表由和两部分组成。
10.统计数据整理就是对搜集得到的进行审核、分组、汇总，使之条理化、系统化，变成能反映总体特征的的工作过程。
p1EanqFDPw11.数据的预处理是数据整理先行步骤，它是在对数据分类或分组之前对和所做的必要处理，包括对数据的、和。
12.直方图是用的宽度和高度来表示频数分布的图形。
13.雷达图是一种的图示方法。
二、单项选择题1.统计分组的关键问题是( >A正确选择分组标志 B确定组距和组数C确定组距和组中值 D确定全距和组距2.为了反映我国经济中所有制成份的构成情况需要进行( >A经济成份分类B登记注册类型分类C三次产业分类 D国民经济行业分类3.按品质标志分组，分组界限的确定有时会发生困难，这是由于( >A组数较多 B标志变异不明显C两种性质变异间存在过渡形态 D分组有粗有细4.某连续变量数列，其末组为开口组，下限为200，又知其邻组的组中值为170，则末组组中值为( >A260 B 215 C 230 D 1855.下列分组中按品质标志分组的是( >A人口按年龄分组 B产品按质量优劣分组C企业按固定资产原值分组 D乡镇按工业产值分组6.对企业先按经济类型分组，再按企业规模分组，这样的分组，属于( >A简单分组 B平行分组C复合分组 D分组体系7.用组中值代表各组内的一般水平的假定条件是( >A各组的次数均相等 B各组的组距均相等C各组的变量值均相等 D各组次数在本组内呈均匀分布8.对统计总体按两个及以上标志分组后形成的统计表叫( >A简单表 B简单分组表C复合分组表 D汇总表9.对某地区的全部商业企业按实现的销售额多少进行分组，这种分组属于( >A变量分组 B属性分组C分组体系 D复合分组10.在频数分布中，频率是指( >A各组频数之比 B各组频率之比C各组频数与总频数之比 D各组频数与各组次数之比11.频数分布用来表明( >A总体单位在各组的分布状况 B各组变量值构成情况C各组标志值分布情况 D各组变量值的变动程度12.在分组时，若有某单位的变量值正好等于某组的下限时，一般应将其归在( >A上限所在组 B下限所在组C任意一组均可 D另设新组13.在编制组距数列时，当全距不变的情况下，组距与组数的关系是( >A正比例关系 B反比例关系C乘积关系 D毫无关系14.统计表的宾词是用来说明总体特征的( >A标志 B总体单位C统计指标 D统计对象15.统计表的主词是统计表所要说明的对象，一般排在统计表的( >A左方 B上端中部 C右方 D下方16.用组中值与次数求坐标点连接而成的统计图是( >A直方图 B条形图 C曲线图 D折线图17.按字母的顺序或笔画数的多少顺序排序的统计数据一般是( >A定类型数据 B定距数据C定比数据 D定序数据18.多指标的图示方法是( >A直方图 B条形图 C环行图 D雷达图19.变量数列的构成要素是< ）A分组标志和指标B分组标志和次数C数量分组标志数值和频数D品质分组标志属性和频数20.下列哪一种资料，适合编制单项数列< ）A连续型变量且各变量值变动比较均匀B离散型变量且变量值的种类数较少C连续型变量且各变量值变动幅度较大D离散型变量且各变量值变动幅度较大21.某组向上累计次数表示< ）A大于该组上限的次数有多少B大于该组下限的次数有多少C小于该组上限的次数有多少D小于该组下限的次数有多少三、多项选择题1．统计分组的主要应用有(>A区分现象的类型 B反映现象总体的内部结构C比较现象间的一般水平 D分析现象的变化关系E研究现象之间的数量依存关系2.指出下表表示的分布数列所属的类型( >A品质数列 B变量数列C分组数列 D组距数列E等距数列3.指出下列分组哪些是属性分组( >A人口按性别分组 B企业按产值多少分组C家庭按收入水平分组 D在业人口按文化程度分组 E宾馆按星级分组4.对统计数据准确性审核的方法有( >A计算检查 B逻辑检查C时间检查 D调查检查E平衡检查5.统计数据的预处理，包括( >A数据分类 B数据筛选C数据审核 D数据订正E数据排序6.从形式上看，统计表由哪些部分构成( >A总标题 B主词 C纵栏标题D横行标题 E宾词7.按主词是否分组，统计表可分为( >A单一表 B简单表 C分组表D复合表 E综合表8.统计数据的审核主要是审核数据的( >A准确性 B及时性 C完整性D适用性 E代表性9.统计数据整理的内容一般有( >A对原始数据进行预处理 B对统计数据进行分组C对统计数据进行汇总 D对统计数据进行分析E编制统计表、绘制统计图10.国民经济中常用的统计分组有( >A经济成分分组 B登记注册类型分组C国民经济行业分类 D三次产业分类E机构部门分类11.某厂100名工人按工资额分为800以下、800-1000、1000-1200、1200-1400、1400以上等五个组。
统计学第3章统计数据整理与显示
第三章
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
2013-11-21
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
2013-11-21
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）
2013-11-21
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
2013-11-21
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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
2013-11-21
统计学习题答案 4~9章
经管类 核心课程
统计学
第4章 数据分布特征的测度
4.1 一家汽车零售店的10名销售人员5月份销售的汽 车数量(单位：台)排序后如下： 2 4 7 10 10 10 12 12 14 15 要求： (1)计算汽车销售量的众数、中位数和平均数； M 0 10，M e 10，x 9.6， (2)根据定义公式计算四分位数；QL 5.5，QU 12， (3)计算销售量的标准差；
n ( xi x )3 1.08
(4)计算偏态系数和峰态系数；
(n 1)(n 2) s 4 2 2 n(n 1) ( xi x ) 3[ ( xi x ) ] (n 1)
3
(n 1)(n 2)(n 3)s
4
0.77
(5)对网民年龄的分布特征进行综合分析。 样本数据的均值为24岁,但标准差较大,说明网民 年龄之间差异较大.
0
30
60
经管类 核心课程
统计学
第3章 数据的整理与显示
3.1 为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由 100家庭构成的一个样本。服务质量的等级分别 表示为：A.好；B.较好；C.一般；D.较差；E.差。 调查结果如下表：
B E C C A D C B A E
D
A B C D B
A
D A B A E
SK 0.203，K 0.688
600以上
合计
11
120
(2) 计算分布的偏态系数和峰态系数。
经管类 核心课程
统计学
第4章 数据分布特征的测度
4.7 为研究少年儿童的成长发育状况，某研究所的 一位调查人员在某城市抽取100名7～17岁的少 年儿童作为样本，另一位调查人员则抽取了 1000名7~17岁的少年儿童作为样本。请回答下 面的问题，并解释其原因。 (1)哪一位调查研究人员在其所抽取的样本中得到的 少年儿童的平均身高较大？或者这两组样本的 平均身高相同？ (2)哪一位调查研究人员在其所抽取的样本中得到的 少年儿童身高的标准差较大？或者这两组样本 的标准差相同？
统计学
第4章 数据分布特征的测度
4.1 一家汽车零售店的10名销售人员5月份销售的汽 车数量(单位：台)排序后如下： 2 4 7 10 10 10 12 12 14 15 要求： (1)计算汽车销售量的众数、中位数和平均数； M 0 10，M e 10，x 9.6， (2)根据定义公式计算四分位数；QL 5.5，QU 12， (3)计算销售量的标准差；
n ( xi x )3 1.08
(4)计算偏态系数和峰态系数；
(n 1)(n 2) s 4 2 2 n(n 1) ( xi x ) 3[ ( xi x ) ] (n 1)
3
(n 1)(n 2)(n 3)s
4
0.77
(5)对网民年龄的分布特征进行综合分析。 样本数据的均值为24岁,但标准差较大,说明网民 年龄之间差异较大.
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第3章 数据的整理与显示
3.1 为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由 100家庭构成的一个样本。服务质量的等级分别 表示为：A.好；B.较好；C.一般；D.较差；E.差。 调查结果如下表：
B E C C A D C B A E
D
A B C D B
A
D A B A E
SK 0.203，K 0.688
600以上
合计
11
120
(2) 计算分布的偏态系数和峰态系数。
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第4章 数据分布特征的测度
4.7 为研究少年儿童的成长发育状况，某研究所的 一位调查人员在某城市抽取100名7～17岁的少 年儿童作为样本，另一位调查人员则抽取了 1000名7~17岁的少年儿童作为样本。请回答下 面的问题，并解释其原因。 (1)哪一位调查研究人员在其所抽取的样本中得到的 少年儿童的平均身高较大？或者这两组样本的 平均身高相同？ (2)哪一位调查研究人员在其所抽取的样本中得到的 少年儿童身高的标准差较大？或者这两组样本 的标准差相同？
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：
数据、模型与决策(03)第3章 数据的整理与显示讲解
1. 下限(low limit) ：一个组的最小值 2. 上限(upper limit) ：一个组的最大值 3. 组距(class width) ：上限与下限之差 4. 组中值(class midpoint) ：下限与上限之
间的中点值
组中值 = 下限值+上限值 2
3 - 38
统计学
(第二版)
【例】某电脑 公司2002年前 四个月各天的 销售量数据(单 位：台)。试对 数据进行分组 。
。右边就是记录的原始数 据
3 - 20
绿色
健康饮品
用Excel制作频数分布表
统计学 分类数据的图示—条形图
(第二版)
(bar Chart)
1. 用宽度相同的条形的高度或长短来表示 各类别数据的图形
2. 有单式条形图、复式条形图等形式
3. 主要用于反映分类数据的频数分布
4. 绘制时，各类别可以放在纵轴，称为条 形图，也可以放在横轴，称为柱形图
2. 不等距分组
各组频数的分布受组距大小不同的影响
各组绝对频数的多少不能反映频数分布的实际 状况
需要用频数密度（频数密度=频数/组距）反映 频数分布的实际状况
K 1 lg( n) lg( 2)
2. 确定组距：组距(Class Width)是一个组的上限与下 限之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分 的组数来确定，即
组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数 3. 统计出各组的频数并整理成频数分布表
3 - 37
统计学
(第二版)
组距分组
(几个概念)
一般
78 26.0 198 66.0 180 60.0
满意
64 21.3 262 87.3 102 34.0
统计学统计数据的整理和显示
组数
组中值：各组中点位置所对应的变量值。其计算公式为：
01
或= （适用上开口组）
03
组中值= （适用所有闭口组）
02
或= （适用下开口组）
表3—2 三次产业增加值结构变化 资料来源：《中国统计年鉴》《2003年中国发展报告》，国家统计局2003年版，中国统计出版社。
从表中可以看出，我国1998—2002年，GDP年均增长7.7%，其中第一产业增加之年均增加2.9%，第二产业、第三产业增加值分别增长8.9%和8.0%。反映在结构中，第一产业比重下降，二、三产业比重上升。其中第一产业比重从1997年的19.1%下降到2002年的14.5%，下降了4.6个百分点；第二产业从50%提高到51.8%，上升了1.8个百分点；第三产业从30.9%提高到33.7%，上升了2.8个百分点。它反映着我国产业结构的变化发展过程。
举例说明：
1
某工厂生产车间３０人工人日产量原始数据如下：
第三章 统计数据的整理和显示
本章主要内容
肆
叁
贰
壹
统计整理及其类型 统计整理：就是对搜集得到的初始数据进行审核、分组、汇总，使之条理化、系统化，变成能反映总体特征的综合数据的工作过程。包括（1）对统计调查所搜集到的各种数据进行分类和汇总；（2）对现成的综合统计资料的整理。本章指的是第一种整理。
第一节 统计数据整理概述
3.历史资料的审核：在利用历史资料（或其他间接资料）时，应审核资料的可靠程度、指标含义、所属时间与空间范围、计算方法和分组条件与规定的要求是否一致。一般可以从调查资料的历史背景、调查者搜集资料的目的以及资料来源等，来判断资料的可靠程度，也可以从指标间的相互关系以及指标的变动趋势来检查它的正确性。
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
《管理统计学》焦建玲 第03章 描述性统计分析
第三章 描述性统计分析
3.1 统计数据整理与显示
频数分布
【例3-1】以下是一个班级60名学生数学期末考试成绩，请编制 组距式变量数列。 90 78 81 64 83 75 78 79 81 82 91 93 95 94 84 64 61 87 70 60 20 65 77 73 78 92 88 73 86 73 64 76 71 67 63 69 70 89 90 83 74 79 76 99 75 38 55 82 93 98 85 78 89 66 71 84 70 68 72 80
第三章 描述性统计分析
3.1 统计数据整理与显示
统计分组
统计分组是根据统计研究的任务的要求和现象总体的内 在特点，按照一定的标志，将统计总体区分为不同类型或 不同性质的若干组成部分。这些组成部分中的每一个部分 就叫做一个分组，通过分组把总体内部不同性质的单位分 开，把性质相同的单位归并在一个组内，说明总体内部各 组之间的相互关系及其特征。
下限公式： 上限公式：
Me L
fi 2 Sm1 h fm
Me U
fi 2 Sm1 h fm
第三章 描述性统计分析
3.1 统计数据整理与显示
【例3-2】某高校随机抽取300名学生的身高样本资料，
并根据研究需求对样本进行分组，数据如表3-4所示，试
计算该校学生身高的中位数。
表3-4 某高校学生身高样本数据
第三章 描述性统计分析
3.1 统计数据整理与显示
频数分布
组限的具体形式有间断组限和重合组限，开口组限和闭口组限。 例如：企业职工按年龄分组，其 组限可表示为：30岁以下，30~39 岁，40~49岁，50~59岁，60岁以 上。
间断组限是每一组的组限与邻组的组限都是间断设置的。
统计数据的整理及其显示(ppt-107页)(共106张PPT)全篇
2、统计分组的原则
穷尽原则
互斥原则
注意：统计分组是对总体认识深化的手段，它是一切统计研究的基 础，应用于统计工作的全过程，是统计研究的基本方法。
⑴ 类型分组
揭露社会经济现象的类型，反映各类型的特点。
例
单位：亿元
类 型 1999年 2000年 2001年 2002年
农业 14 106.2 13 873.6 14 462.8 14 931.5
审核
对第二手数据： 完整性： 准确性： 适用性：数据的来源、口径以及
有关背景资料； 时效性：尽可能使用最新的数据。
（2）数据筛选
当数据中的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合 调查的要求而又无法弥补时，需要对数据进行筛选。
数据筛选的内容：
▪ 将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除；
例如：企业按人数分组
499及以下
500 ～ 999
1000 ～ 2999 3000及以上
工人按工资分组
600 ～ 700 700 ～ 800 800 ～ 1200
1200 ～ 1500
适用条件： 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场合。
注意：连续型变量的数值不能一一列举，故
例如：按以五分制计分的成绩对全班100名学生进行分组，宜单 变量数列；按以百分制计分的成绩对全班100名学生进行分组 ，宜组距式数列；
1. 定类数据的排序
▪ 字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯
上用升序
▪ 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列
，也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升 序降序之分
2. 定距和定比数据的排序
递递增增排排序序：后设可一表组示数为据：为X(1X)1<，X(X2)2<，……<X，(NX) N， 递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)
穷尽原则
互斥原则
注意：统计分组是对总体认识深化的手段，它是一切统计研究的基 础，应用于统计工作的全过程，是统计研究的基本方法。
⑴ 类型分组
揭露社会经济现象的类型，反映各类型的特点。
例
单位：亿元
类 型 1999年 2000年 2001年 2002年
农业 14 106.2 13 873.6 14 462.8 14 931.5
审核
对第二手数据： 完整性： 准确性： 适用性：数据的来源、口径以及
有关背景资料； 时效性：尽可能使用最新的数据。
（2）数据筛选
当数据中的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合 调查的要求而又无法弥补时，需要对数据进行筛选。
数据筛选的内容：
▪ 将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除；
例如：企业按人数分组
499及以下
500 ～ 999
1000 ～ 2999 3000及以上
工人按工资分组
600 ～ 700 700 ～ 800 800 ～ 1200
1200 ～ 1500
适用条件： 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场合。
注意：连续型变量的数值不能一一列举，故
例如：按以五分制计分的成绩对全班100名学生进行分组，宜单 变量数列；按以百分制计分的成绩对全班100名学生进行分组 ，宜组距式数列；
1. 定类数据的排序
▪ 字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯
上用升序
▪ 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列
，也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升 序降序之分
2. 定距和定比数据的排序
递递增增排排序序：后设可一表组示数为据：为X(1X)1<，X(X2)2<，……<X，(NX) N， 递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)
统计学(第3章)
第三章 统计数据的整理 6
4、定比尺度（比率尺度 ratio scale）
是对事物之间比值的一种测度，可用
于参数与非参数统计推断。 特征：
除区分事物的类别、进行排序、比较大 小，而且还可以进行加减乘除运算。 具有绝对零点，即“0”表示“没有” 或“不存在”。 所有统计量都可以对其进行分析。与定 距尺度的唯一区别是有绝对固定的零点。
第三章 统计数据的整理 10
3、观察数据和实验数据
观察数据：通过调查或观测而得 到的数据。 实验数据：通过控制实验对象而 收集的数据。
第三章 统计数据的整理
11
4、直接数据和间接数据
直接数据：即原始数据。
间接数据：已加工整理过的数据。
第三章 统计数据的整理
12
第二节 统计整理的含义和步骤
当异距分组时，各组的次数还受 到组距不同的影响。为消除异距 分组的这种影响，须计算频率密 度（或次数密度），计算公式： 频数密度 = 频数/组距 频率密度 = 频率/组距
第三章 统计数据的整理
36
二、分布数列的编制
将原始资料按其数值大小重新排列 2. 确定全距 3. 确定组距和组数 4. 确定组限 5. 编制变量数列 示例3-5
第三章 统计数据的整理
某地人口
21
（三）按分组标志的不同性质分
品质分组（属性分组）：是将总体按
品质（或属性）标志进行分组。如企 业按经济成份、企业规模，职工按性 别、文化程度分组等。 数量分组（变量分组）：是将总体按 数量标志进行分组，如企业按职工人 数、劳动生产率分组，职工按工龄、 工资分组等。
第三章 统计数据的整理 31
4、开口组的组距与组中值
4、定比尺度（比率尺度 ratio scale）
是对事物之间比值的一种测度，可用
于参数与非参数统计推断。 特征：
除区分事物的类别、进行排序、比较大 小，而且还可以进行加减乘除运算。 具有绝对零点，即“0”表示“没有” 或“不存在”。 所有统计量都可以对其进行分析。与定 距尺度的唯一区别是有绝对固定的零点。
第三章 统计数据的整理 10
3、观察数据和实验数据
观察数据：通过调查或观测而得 到的数据。 实验数据：通过控制实验对象而 收集的数据。
第三章 统计数据的整理
11
4、直接数据和间接数据
直接数据：即原始数据。
间接数据：已加工整理过的数据。
第三章 统计数据的整理
12
第二节 统计整理的含义和步骤
当异距分组时，各组的次数还受 到组距不同的影响。为消除异距 分组的这种影响，须计算频率密 度（或次数密度），计算公式： 频数密度 = 频数/组距 频率密度 = 频率/组距
第三章 统计数据的整理
36
二、分布数列的编制
将原始资料按其数值大小重新排列 2. 确定全距 3. 确定组距和组数 4. 确定组限 5. 编制变量数列 示例3-5
第三章 统计数据的整理
某地人口
21
（三）按分组标志的不同性质分
品质分组（属性分组）：是将总体按
品质（或属性）标志进行分组。如企 业按经济成份、企业规模，职工按性 别、文化程度分组等。 数量分组（变量分组）：是将总体按 数量标志进行分组，如企业按职工人 数、劳动生产率分组，职工按工龄、 工资分组等。
第三章 统计数据的整理 31
4、开口组的组距与组中值
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非常 不满意 一般 满意 不满意 (b)向上累积 甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布
非常 满意
研究贫富差别的基本方法：将人口按 统计学基础 收入水平等分为 5 组，观察收入差别。
成人教育系列
20% 20%
20%
20%
20%
中国九十年代：最富的20％家庭 拥有全部财富的48％，最穷的20％家 庭拥有全部财富的4％。
成人教育系列
分类数据的图示—条形图
(例题分析)
16 12 15 11 9 6 9
统计学基础
µ ý Æ Ê
8 4 0 É Ú ¿ ¿ É Ö ¿ À ñ Õ ý Ð È É ù è ª² Ù Â ©Ê É Ö ¿ À
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成人教育系列
环形图
(例题分析)
统计学基础
13% 10% 15% 21%
7% 8%
非常不满意
33% 不满意 一般 31%
36% 满意
非常满意
26% 甲乙两城市家庭对住房状况的评价
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统计学基础
3.3 数值型数据的整理与 显示
一. 数据分组 二. 数值型数据的图示
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统计学基础
分组方法
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分类数据的整理
(可计算的指标)
统计学基础
1. 频数(frequency) ：落在各类别中的数据个数 2. 比例(proportion) ：某一类别数据占全部数 据的比值 3. 百分比(percentage) ：将对比的基数作为100 而计算的比值 4. 比率(ratio) ：不同类别数 确认是否必要做进一步的加工整理
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数据筛选
(data filter)
统计学基础
1. 当数据中的错误不能予以纠正，或者有些 数据不符合调查的要求而又无法弥补时， 需要对数据进行筛选 2. 数据筛选的内容包括 将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除
将符合某种特定条件的数据筛选出来，而不 符合特定条件的数据予以剔除
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数据筛选
(data filter)
统计学基础
用Excel进行数据筛选
8名学生的考试成绩数据
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数据排序
(data rank)
统计学基础
1. 按一定顺序将数据排列，以发现一些明显 的特征或趋势，找到解决问题的线索
2. 排序有助于对数据检查纠错，以及为重新 归类或分组等提供依据 3. 在某些场合，排序本身就是分析的目的之 一 4. 排序可借助于计算机完成
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统计学基础
第 3 章 数据的整理与显示
数据的审核与编录 数据的整理 数据的显示 统计表
3.1 3.2 3.3 3.4
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统计学基础
学习目标
1. 2. 3. 4. 5.
了解数据预处理的内容和目的 掌握分类和顺序数据的整理与显示方法 掌握数值型数据的整理与显示方法 用Excel作频数分布表和形图 合理使用统计表
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统计学基础
成人教育系列
统计学基础
成人教育系列
统计学基础
顺序数据的整理与图示
成人教育系列
顺序数据的整理
(可计算的指标)
统计学基础
• 1. 累积频数(cumulative frequencies)：各类 别频数的逐级累加 • 2. 累积频率(cumulative percentages)：各类 别频率(百分比)的逐级累加
统计学基础
【例】在一项城 市住房问题的研 究中，研究人员 在甲乙两个城市 各抽样调查300户 ，其中的一个问 题是：“您对您 家庭目前的住房 状况是否满意？ 1．非常不 满意；2．不满意 ；3．一般；4． 满意；5．非常满 意。
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 合计
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顺序数据的频数分布表
绿色
健康饮品
用Excel制作频数分布表
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分类数据的图示—条形图
(bar Chart)
统计学基础
1. 用宽度相同的条形的高度或长短来表示 各类别数据的图形 2. 有单式条形图、复式条形图等形式 3. 主要用于反映分类数据的频数分布 4. 绘制时，各类别可以放在纵轴，称为条 形图，也可以放在横轴，称为柱形图
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统计学基础
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分类数据的图示—饼图
(pie Chart)
统计学基础
1. 也称圆形图，是用圆形及园内扇形的面积 来表示数值大小的图形 2. 主要用于表示总体或样本中各组成部分所 占的比例，对于研究结构性问题十分有用 3. 绘制圆形图时，总体中各部分所占的百分 比用园内的各个扇形面积表示，这些扇形 的 中 心 角 度 ， 是 按 各 部 分 数 据 百 分比 占 3600的相应比例确定的
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统计学基础
3.1 数据的预处理
一. 数据审核 二. 数据筛选 三. 数据排序
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统计学基础
数据的预处理
1. 数据的审核
检查数据中的错误
真实性 标准性 逻辑性 完整性
2. 审核的原则
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统计学基础
1.完整性审核 检查应调查的单位或个体是否有遗漏 所有的调查项目或指标是否填写齐全 2.准确性审核 检查数据是否真实反映客观实际情况，内容是否符合实 际 检查数据是否有错误，计算是否正确等
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数据的审核—一手数据
(raw data)
统计学基础
•
审核数据准确性的方法
逻辑检查
– – – – 从定性角度，审核数据是否符合逻辑，内容是否 合理，各项目或数字之间有无相互矛盾的现象 主要用于对分类和顺序据的审核
计算检查
检查调查表中的各项数据在计算结果和计算方法 上有无错误 主要用于对数值型数据的审核
环形图
(annular chart)
统计学基础
1. 环形图中间有一个“空洞”，总体中的每一 部分数据用环中的一段表示 2. 环形图与圆形图类似，但又有区别
– – 圆形图只能显示一个总体各部分所占的比例 环形图则可以同时绘制多个总体的数据系列， 每一个总体的数据系列为一个环
3. 环形图可用于结构比较研究 4. 环形图主要用于展示分类和顺序数据
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数据排序
(方法)
统计学基础
1. 分类数据的排序 字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯上
用升序 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列， 也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升序降 序之分
2. 数值型数据的排序
–
–
递增排序：设一组数据为x1，x2，…，xn，递增 排序后可表示为：x(1)<x(2)<…<x(n) 递减排序：可表示为：x(1)>x(2)>…>x(n)
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统计学基础
数据的编码
• 对调查表的编码 • 对封闭式问答的编码 •
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统计学基础
3.2 分类和顺序数据的整理与 显示
分类数据的整理与显示
一.
二. 顺序数据的整理与显示
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数据的整理与显示
(基本问题)
统计学基础
1. 要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的 数据，所采取的处理方式和方法是不同的 2. 对分类数据和顺序数据主要是做分类整理 3. 对数值型数据则主要是做分组整理
lg( n) K 1 lg( 2)
2. 确定组距：组距(Class Width)是一个组的上限与下 限之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分 的组数来确定，即 组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数 3. 统计出各组的频数并整理成频数分布表
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组距分组
(几个概念)
统计学基础
• • • •
1. 下限(low limit) ：一个组的最小值 2. 上限(upper limit) ：一个组的最大值 3. 组距(class width) ：上限与下限之差 4. 组中值(class midpoint) ：下限与上限 之间的中点值
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数据审核—一手数据
(raw data)
统计学基础
• • •
审核的内容 观察法数据 访问法和问卷法数据
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数据的审核—二手数据
(second hand data)
统计学基础
1. 适用性审核
– 弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的 背景材料 确定数据是否符合自己分析研究的需要 尽可能使用最新的数据
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 合计
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顺序数据的图示—累计频数分布图
统计学基础
(例题分析)
累 积 300 户 数 200 （户） 100 0 24 132
400
225
270 300
累 积 300 户 300 数 200 （户） 100 0
400
276
168
75
30
非常 满意
非常 不满意 一般 满意 (a)向下累积 不满意
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顺序数据的频数分布表
(例题分析)
甲城市家庭对住房状况评价的频数分布 甲城市 回答类别 户数 (户) 24 108 93 45 30 300 百分比 (%) 8 36 31 15 10 100.0 向上累积 户数 (户) 24 132 225 270 300 — 百分比 (%) 8.0 44.0 75.0 90.0 100.0 — 向下累积 户数 (户) 300 276 168 75 30 — 百分比 (%) 100.0 92 56 25 10 —