统计学 数据的整理及图表展示 PPT
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贾俊平统计学ppt正式完整版
假设检验
假设检验的基本思想
单样本t检验
阐述假设检验的原理、步骤和类型，包括原 假设和备择假设的设立、检验统计量的选择 等。
介绍单样本t检验的原理、方法和应用场景， 包括检验步骤、p值的计算和解释等。
双样本t检验
方差分析
阐述双样本t检验的原理、方法和应用场景， 包括独立双样本t检验和配对双样本t检验的 区别和联系。
要点三
其他综合评价方法的 比较
除了上述方法外，还有如层次分析法、 模糊综合评价法等多种综合评价方法。 这些方法在原理、适用范围和优缺点等 方面各有不同，需要根据具体问题和需 求进行选择和使用。
THANKS
感谢观看
数据分析流程
明确分析目的、收集数据、 数据预处理、数据分析、 结果呈现。
统计软件简介
常用统计软件
01
SPSS、SAS、Stata、Excel等。
软件选择原则
02
根据分析目的、数据类型和统计分析方法选择合适的统计软件。
软件使用技巧
03
熟练掌握软件的基本操作，了解常用命令和函数，注意数据的
导入和导出格式。
08
统计指数与综合评价
Chapter
统计指数的编制原理与方法
统计指数的概念
统计指数是用于反映复杂现象总 体数量上的变动，分析现象总体 变动中受各个因素变动影响的程 度。
统计指数的编制原理
统计指数编制的基本原理是综合 比较法和平均法。通过选定同度 量因素，对不能直接相加的现象 进行过渡性综合，以得到总量指 标，再通过对比分析揭示现象之 间的数量差异和程度。
几种常见的综合评价方法比较
要点一
主成分分析法与因子 分析法的比较
主成分分析法通过降维技术将多个指标 转化为少数几个综合指标，而因子分析 法则是通过寻找公共因子来解释原始变 量之间的相关关系。两种方法在原理和 目的上有所不同，但都可以用于综合评 价。
统计学 第3章 统计数据的整理
统计分组的标志
第三章 统计数据的整理
统计分组的标志：分组标志就是将总体分为各个性质不同的标准或根据。
根
据分组标志的特征不同，总体可按属性标志分组，也可按数量标志分组。
1.按属性标志分组
以属性标志作为分组标志，并在属性标志的变异范围内划分各组界限，将总体 分为若干组。属性标志划分，概念明确，容易确定分组组数，如性别。
2.按数量标志分组
以数量标志作为分组标志，并在数量标志的变异范围内划分各组界限，将总体 分为若干组。如工资。
第三章 统计数据的整理
（五）简单分组和复合分组
在统计分组时，根据统计研究目的不同，分组标志的选择可以是一个标志，也可以是 两个或两个以上的标志，这样就有简单分组和复合分组之分：
1．简单分组 对总体只按一个标志分组称为简单分组。
第三章 统计数据的整理
数量次数分布的编制方法
在组距次数分布中，各组组距相同的次数分布称为等距次数分 布（表3－8）。各组组距不同的次数分布称为异距次数分布。
等距次数分布一般在现象性质差异变动比较均衡的条件下使用。
优点：
• 易于掌握次数分布的特性。
• 各组次数可以直接比较。
组数＝ 全距/组距
组距＝全距/组数
100.00
提问：这是单 项次数分布还 是组距次数分 布？
第三章 统计数据的整理
数量次数分布的编制方法
例：对某工厂某月50名工人装配零件（件）情况进行调查， 得到下列初级资料：
106 81 98 111 91 107 86 105 93 106 82 108 114 122 109 104 125 103 113 102 106 84 128 104 91 112 85 96 115 89 97 105 92 111 107 97 105 124 106 86 96 110 112 103 108 110 109 125 101 119
统计学复习ppt第3章++数据的图表展示
▪ 升序和降序 ▪ 寻找数据的基本特征
4. 数据透视
按需要汇总
统计学
STATISTICS (第二版)
数据审核
3 -8
统计学
STATISTICS (第二版)
数据审核—原始数据
(raw data)
1. 完整性审核
应调查的单位或个体是否有遗漏 所有的调查项目或变量是否填写齐全
2. 准确性审核
数据是否真实反映实际情况，内容是否符合 实际
3 -5
统计学
STATISTICS (第二版)
3.1 数据的预处理
3.1.1 3.1.2 3.1.3 3.1.4
数据审核 数据筛选 数据排序 数据透视表
3 -6
统计学
STATISTICS (第二版)
3 -7
数据的预处理
1. 数据审核
▪ 检查数据中的错误
2. 数据筛选
▪ 找出符合条件的数据
3. 数据排序
3 - 17
统计学
STATISTICS (第二版)
数据透视表
(用Excel创建数据透视表)
第1步：在Excel工作表中建立数据清单 第2步：选中数据清单中的任意单元格，并选择【数据】菜单
中的【数据透视表和数据透视图】 第3步：确定数据源区域 第4步：在【向导—3步骤之3】中选择数据透视表的输出位置，
统计函数—COUNTIF
统计学
STATISTICS (第二版)
分类数据的图示—条形图
(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 (column chart)
4. 数据透视
按需要汇总
统计学
STATISTICS (第二版)
数据审核
3 -8
统计学
STATISTICS (第二版)
数据审核—原始数据
(raw data)
1. 完整性审核
应调查的单位或个体是否有遗漏 所有的调查项目或变量是否填写齐全
2. 准确性审核
数据是否真实反映实际情况，内容是否符合 实际
3 -5
统计学
STATISTICS (第二版)
3.1 数据的预处理
3.1.1 3.1.2 3.1.3 3.1.4
数据审核 数据筛选 数据排序 数据透视表
3 -6
统计学
STATISTICS (第二版)
3 -7
数据的预处理
1. 数据审核
▪ 检查数据中的错误
2. 数据筛选
▪ 找出符合条件的数据
3. 数据排序
3 - 17
统计学
STATISTICS (第二版)
数据透视表
(用Excel创建数据透视表)
第1步：在Excel工作表中建立数据清单 第2步：选中数据清单中的任意单元格，并选择【数据】菜单
中的【数据透视表和数据透视图】 第3步：确定数据源区域 第4步：在【向导—3步骤之3】中选择数据透视表的输出位置，
统计函数—COUNTIF
统计学
STATISTICS (第二版)
分类数据的图示—条形图
(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 (column chart)
统计整理ppt课件
显著性水平与临界值
显著性水平是用来判断假设是否成立的概率标准，临界值 则是用来判断数据是否拒通过比较不同组数据 的均值是否存在显著差异来判断 因素对数据的影响，常用的方法 有单因素方差分析、多因素方差
分析和协方差分析。
前提条件
方差分析的前提条件包括各组数 据的独立性、正态性和方差齐性。
适用范围 适用于科研、企事业单位的数据 分析。
R在统计整理中的应用
总结词
R是一款开源的统计分析软件，具有强大的统计计算和图形展示功能。
详细描述
R拥有丰富的统计分析包和函数库，支持各种统计分析方法，如回归 分析、聚类分析、主成分分析等，能够绘制各种统计图形。
适用范围
适用于需要进行复杂统计分析的场景。
操作难度
相对较高，需要一定的编程基础和统计学知识。
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标准差
方差的平方根，也是表示 数据离散程度的量。
变异系数
标准差与均值的比值，用 于消除数据规模的影响， 更好地比较不同数据的离 散程度。
偏度、峰度、四分位数
偏度
四分位数
描述数据分布对称性的量，正偏表示 数据向右偏移，负偏表示数据向左偏 移。
将数据分为四个等份，分别对应于下 四分位数、中位数、上四分位数和上 上四分位数。
保证统计资料的科学性。
及时性原则
及时对调查资料进行整理，保 证统计资料的时效性。
完整性原则
对调查资料进行全面、完整的 整理，避免遗漏和缺失。
02 数据收集与整理
数据来源与收集方法
调查问卷
通过设计问卷，向目标人群发放 并收集数据。
数据库
利用现有数据库，从中提取相关 数据。
显著性水平是用来判断假设是否成立的概率标准，临界值 则是用来判断数据是否拒通过比较不同组数据 的均值是否存在显著差异来判断 因素对数据的影响，常用的方法 有单因素方差分析、多因素方差
分析和协方差分析。
前提条件
方差分析的前提条件包括各组数 据的独立性、正态性和方差齐性。
适用范围 适用于科研、企事业单位的数据 分析。
R在统计整理中的应用
总结词
R是一款开源的统计分析软件，具有强大的统计计算和图形展示功能。
详细描述
R拥有丰富的统计分析包和函数库，支持各种统计分析方法，如回归 分析、聚类分析、主成分分析等，能够绘制各种统计图形。
适用范围
适用于需要进行复杂统计分析的场景。
操作难度
相对较高，需要一定的编程基础和统计学知识。
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标准差
方差的平方根，也是表示 数据离散程度的量。
变异系数
标准差与均值的比值，用 于消除数据规模的影响， 更好地比较不同数据的离 散程度。
偏度、峰度、四分位数
偏度
四分位数
描述数据分布对称性的量，正偏表示 数据向右偏移，负偏表示数据向左偏 移。
将数据分为四个等份，分别对应于下 四分位数、中位数、上四分位数和上 上四分位数。
保证统计资料的科学性。
及时性原则
及时对调查资料进行整理，保 证统计资料的时效性。
完整性原则
对调查资料进行全面、完整的 整理，避免遗漏和缺失。
02 数据收集与整理
数据来源与收集方法
调查问卷
通过设计问卷，向目标人群发放 并收集数据。
数据库
利用现有数据库，从中提取相关 数据。
第四章 统计整理 《应用统计学——以Excel为分析工具》PPT课件
• （1） 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)。
• （2）递减排序：可表示为： x(1)>x(2)>…>x(n)。
• 无论是定性数据还是定量数据，其排序均 可借助EXCEL完成。下面通过实例说明 EXCEL2007中进行数据排序的操作。
• 编制好的统计台账和加工整理后的统计资料，必须 妥善保管，不得损坏和遗失。
• 以上五个方面是相互衔接的，其中，统计分组是统 计整理的基础，统计汇总是统计整理的中心内容， 统计表和统计图是统计整理结果的表现形式。
第二节 统计调查资料的预处理
• 统 计 调 查 资 料 的 预 处 理 (Statistical data pretreatment) 是 数 据 分 组 整 理 的 先 前 步 骤 ，内容包括调查数据的审核与插补、筛选 （第三章已经介绍）、排序、分类汇总等 过程
一、统计分组的含义
• 统计分组是根据统计研究的目的和任务要 求，按照统计分组标志将总体划分成性质 不同的若干个部分或组别，使组和组之间 具有差异性，而同一组内具有同质性。
二、统计分组的作用
• 1、区分事物的性质 • 如企业按照经济性质分组，分为国有经济、集体
经济、私营经济、个体经济、外商投资经济、港 澳台经济。 • 2、研究事物内部结构 • 如将国民生产总值按照三次产业划分，计算出各 个产业所占比重，以便研究内部结构是否合理。 • 3、研究现象之间的关系 • 在统计分作的基础上，研究现象和现象之间的相 互依存关系。如施肥量和亩产量之间的关系；商 业企业规模和商品流通费用率之间的关系等。
三、统计调查资料的分类汇总
• 在对数据进行预处理时，有时需要对某些 字段按条件进行汇总，称为数据的分类汇 总。如果只是针对一个字段进行分类汇总 ，称为单字段分类汇总；如果同时对两个 及两个以上字段进行分类汇总称为多字段 分类汇总。
• （2）递减排序：可表示为： x(1)>x(2)>…>x(n)。
• 无论是定性数据还是定量数据，其排序均 可借助EXCEL完成。下面通过实例说明 EXCEL2007中进行数据排序的操作。
• 编制好的统计台账和加工整理后的统计资料，必须 妥善保管，不得损坏和遗失。
• 以上五个方面是相互衔接的，其中，统计分组是统 计整理的基础，统计汇总是统计整理的中心内容， 统计表和统计图是统计整理结果的表现形式。
第二节 统计调查资料的预处理
• 统 计 调 查 资 料 的 预 处 理 (Statistical data pretreatment) 是 数 据 分 组 整 理 的 先 前 步 骤 ，内容包括调查数据的审核与插补、筛选 （第三章已经介绍）、排序、分类汇总等 过程
一、统计分组的含义
• 统计分组是根据统计研究的目的和任务要 求，按照统计分组标志将总体划分成性质 不同的若干个部分或组别，使组和组之间 具有差异性，而同一组内具有同质性。
二、统计分组的作用
• 1、区分事物的性质 • 如企业按照经济性质分组，分为国有经济、集体
经济、私营经济、个体经济、外商投资经济、港 澳台经济。 • 2、研究事物内部结构 • 如将国民生产总值按照三次产业划分，计算出各 个产业所占比重，以便研究内部结构是否合理。 • 3、研究现象之间的关系 • 在统计分作的基础上，研究现象和现象之间的相 互依存关系。如施肥量和亩产量之间的关系；商 业企业规模和商品流通费用率之间的关系等。
三、统计调查资料的分类汇总
• 在对数据进行预处理时，有时需要对某些 字段按条件进行汇总，称为数据的分类汇 总。如果只是针对一个字段进行分类汇总 ，称为单字段分类汇总；如果同时对两个 及两个以上字段进行分类汇总称为多字段 分类汇总。
统计知识讲座PPT课件
图表设计原则与规范
01
02
03
04
简洁明了
图表设计应简洁明了，避免过 多的装饰和复杂的背景，突出
数据本身的特点。
一致性
在同一份报告中，应保持图表 风格、字体、颜色等要素的一
致性，提高整体美观度。
数据准确性
图表中的数据应准确无误，来 源可靠，避免误导读者。
注解清晰
对于图表中的重要信息，应提 供清晰的注解和说明，帮助读
标准差
方差的算术平方根，反映 数据波动程度，标准差越 小，数据越稳定。
数据分布形态的描述
偏态分布
正态分布
数据分布不对称，偏向某一方向，可 分为左偏和右偏。
一种对称分布，其形态由均值和标准 差决定，具有广泛的应用。
峰态分布
数据分布的尖峭或扁平程度，峰度越 高，数据分布越尖峭；峰度越低，数 据分布越扁平。
假设检验与显著性水平
假设检验
先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。假设 检验包括原假设和备择假设的设立、检验统计量的选择、显著性水平的确一类错误的概率。通常取0.05或0.01等小概率值作为显 著性水平，表示在原假设为真时，拒绝原假设的最大允许概率。
对收集到的数据进行预处理，包括数据筛 选、缺失值处理、异常值处理等。
数据分析
结果呈现
运用统计学方法对数据进行描述性分析和 推断性分析，如均值、方差、假设检验等 。
将分析结果以图表、报告等形式呈现，为 市场决策提供支持。
案例二：医学实验数据处理
实验设计
根据研究目的和实验条件，设计合理的实验 方案和数据收集计划。
数据可视化
Python的matplotlib、seaborn等库 提供丰富的数据可视化功能，可绘制 各种静态、动态、交互式的图表。
2024版统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件
统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件•引言•数据收集与整理•描述性统计分析目录•概率论基础•推断性统计分析•方差分析与回归分析•时间序列分析与预测•统计决策与风险管理目录•总结与展望01引言统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学。
统计学的定义统计学的历史统计学的分支统计学的发展经历了古典统计学、近代统计学和现代统计学三个阶段。
统计学可以分为描述统计学和推断统计学两大分支。
030201统计学概述社会科学医学与健康工程与技术商业与经济统计学应用领域01020304在社会科学领域，统计学被广泛应用于调查研究、民意测验、市场分析等方面。
在医学和健康领域，统计学被用于临床试验、流行病学研究、健康风险评估等方面。
在工程和技术领域，统计学被用于质量控制、可靠性分析、信号处理等方面。
在商业和经济领域，统计学被用于市场分析、财务分析、经济预测等方面。
通过学习，学生应掌握统计学的基本概念和方法，包括数据收集、整理、描述和分析等方面的内容。
掌握统计学基本概念和方法具备数据处理和分析能力了解统计学的应用领域培养批判性思维学生应具备独立处理和分析数据的能力，能够运用适当的统计方法进行数据分析和解释。
学生应了解统计学的应用领域，能够运用所学知识解决实际问题。
学生应培养批判性思维，能够对统计结果进行合理的解释和评估。
学习目标与要求02数据收集与整理数据来源及类型数据来源包括原始数据和二手数据，原始数据是通过直接调查、实验或观察获得的数据；二手数据则是已经经过他人收集、整理和处理过的数据。
数据类型包括定性数据和定量数据，定性数据是描述性的、非数值的，如文字、图像等；定量数据则是可以用数值表示的，如年龄、收入等。
此外，还可以根据数据的测量尺度将其分为名义型数据、顺序型数据、间隔型数据和比率型数据。
调查法实验法观察法大数据收集数据收集方法通过问卷、访谈、电话调查等方式收集数据，可以获取大量的、详细的信息。
直接观察研究对象的行为、状态等，记录相关数据，适用于无法控制或干预的情况。
心理与教育统计学课件(张厚粲版)ch2统计图表
40 35 30 25 20 15 10 5 0 一年级 二年级 三年级 四年级 女生 男生
图2-1 某高校教育系各年级男女生人数
资料来源:表2-6
表2-6 某高校教育系各年级男女生人数统计表
一年级 二年级 三年级 四年级
女
人数
男
女
男
女
男
女
男
26
33
26
36
24
37
25
35
（二）统计图的种类
1.条形图（又称直条图） 条形图按图形中被比资料的组数不同，可 分为单式条形图和复式条形图；按条形 图的排列的方向不同，可分为纵条图和 横条图。
二、次数分布图
（一）直方图 （二）次数多边图 （三）累积次数分布图
㈠直方图
25 20 15 10 5 0
图2-7a 初二100名学生数学测验分数的次数直方图
㈡次数多边图
25 20 15 10 5 0 37 42 47 52 57 62 67 72 77 82 87 92 97
图2-7b 初二100名学生数学测验分数的次数多边图
复式横条图
优
良 女生 男生 中
差 0 5 10 15
图2-3b 某校初二.三班男女生学习成绩和人数
2.圆形图
优 良 中 差
图2-4 某校初二.三班学习成绩比较图
3.线形图
7 6 5 4 3 2 1 0 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 男生 女生
图2-5 我国城市7~18岁学生身高年增长情况
㈢累加次数分布图
120 100 80 60 40 20 0 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95
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条形图
条形图是用宽度相同的条形的高度 或长短来表示数据多少的图形
★ 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
★ 对比条形图（复式条形图）： 显示分类 变量在不同时间或不同空间上的差异或 变化
其他广告 招生招聘广告
房地产广告 金融广告 服务广告 商品广告
0
5 8 9 9
10
条形图
不满意
(b)向下累积
非常 满意
甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布图
3.3 数值型数据的整理与显示
3.3.1 数据的分组
分组方法
单变量值分组
组距分组 等距分组 异距分组
单变量值分组 （要点）
★ 适合于离散变量
☺
☺ ★ 适合于变量值较少的情况
步骤：
☺
排序
将一个变量 值作为一组
☺
【 例 3.6】 某 生 产 车 间 50 名工人日加 工零件数如 下（单位： 个）。试采 用单变量值 对数据进行 分组。
三维饼图
8%
5%
9%
9% 22%
商品广告
47%
服务广告
金融广告
房地产广告
招生招聘广告
其他广告
环形图
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. 环形图与饼图类似，但又有区别
– 饼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
22
20
30
频数
47
40
50
50 47
40
30 20 10
0
22
9
商品广告
服务广告
金融广告 房地产广告 招生招聘广告
其他广告
柱形图
9
8
5
频数
复式条形图
对比条形图
分类数据的图示—帕累托图
1. 按各类别 数据出现 的频数多 少排序后 绘制的柱 形图
2. 主要用于 展示分类 数据的分 布
频数
16
15
117 122 124 129 139 107 117 130 122 125 108 131 125 117 122 133 126 122 118 108 110 118 123 126 133 134 127 123 118 112 112 134 127 123 119 113 120 123 127 135 137 114 120 128 124 115 139 128 124 121
4.比 率：不同类别数值之间的比值
【例3.3】一家市场调查公司为研究不同品牌
饮料的市场占有率，对随机抽取的一家超市 进行调查。调查员随机观察了50名顾客购
买饮料类型及购买者性别，并进行了记录， 如果一个顾客购买某一品牌的饮料，就将这 一饮料的品牌名字记录一次。数据见Excel
表。要求：对饮料类型和顾客性别的分布状 况进行描述分析，求不同品牌来自料的频数分 布、比例和百分比。
1．非常不满意；
2．不满意；
3．一般；
4．满意；
5．非常满意。
400 累 积 300 户 数 200
（户） 100
400 累
225 270 300
积 300
户
276 300
数 200
168
132
（户） 100
75
24 0
30 0
非常 不满意 一般 满意
不满意 (a)向上累积
非常 满意
非常 不满意 一般 满意
方法一：数据透视表方法
• 利用数据透视表功能，进行频数分析。 在数据透视表【布局】对话框中，依次
将“饮料类型”拖到“行”区域以及“数据 ”区域，将“顾客性别”拖到“列”区域。
方法二：EXCEL中的函数功能
插入 —— 函数 —— COUNTIF
数一数 COUNT IF要计算某一类别的频数
分类数据的图示
3. 环形图可用于进行比较研究 4. 环形图可用于展示分类数据和顺序数据
13%
7%
10% 8%
15% 21%
33% 36%
31% 26%
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意
图3-4 甲乙两城市家庭对住房状况的评价
3.2.2 顺序数据的整理与图示
1. 累积频数：将各有序类别的频数逐级累 加起来得到的频数。
3.2 品质数据的整理与展示
3.2.1 分类数据的整理与图示
1. 列出各类别 2. 计算各类别的频数 3. 制作频数分布表 4. 用图形展示
分类数据中需要计算的指标
1.频 数：落在各类别中的数据个数 频数分布：把各个类别及落在其中的相应频 数全部列出，并用表格形式表现出来。
2.比 例：某一类别数据占全部数据的比值 3.百分比：将对比的基数作为100而计算的比值
12
11
9
9
8
6
4
0 可口可乐 旭日升冰茶 百事可乐
露露
不同品牌饮料的帕累托图
汇源果汁
品牌
饼图
1. 饼图：用圆形及圆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. 在绘制圆形图时，总体中各部分所占的 百分比用圆内的各个扇形面积表示，这 些扇形的中心角度，是按各部分百分比 占3600的相应比例确定的
2. 数值型数据的排序
分类汇总
根据不同的研究目的，按照某个类别进 行汇总分析。
分类汇总之前要先按分类项排序。
简单分类汇总 多级分类汇总
数据透视表
利用数据透视表可以按照研究目的不同， 进行交叉汇总分析，使研究者可以从各种 角度、维度去查看分析数据，从繁杂的数 据中挖掘和整合数据。
[例3.2] 在某大学随机抽取30名学生，调查 他们的性别、家庭所在地、平均月生活费 支出、平均每月购买衣物支出和购买衣物 时所考虑的首选因素等，得到的数据如表 3-2，试建立一个数据透视表，在表的行变 量中给出性别和买衣物的首选因素，在列 变量中给出学生的家庭所在地区，对平均 月生活费和月平均衣物支出进行交叉汇总 。
（1）统计学成绩等于80分的学生 （2）数学成绩最高的前三名学生，英语成绩
最低的三名学生 （3）统计学成绩在80-90之间的学生 （4）四门课程成绩都大于70分的学生
数据排序
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
第3章 数据的整理与 图表展示
3.1 数据的预处理 3.2 品质数据的整理与展示 3.3 数值型数据的整理与展示
大家好
1
3.1 数据的预处理
1. 数据审核
■ 发现数据中的错误
2. 数据筛选
■ 找出符合条件的数据
3. 数据排序
▪ 发现数据的基本特征 ▪ 升序和降序
数据筛选
例3.1 表3-1是8名学生4门课程的考试成绩 数据（单位：分）。试找出
向上累积：从类别顺序的开始一方，向类别 顺序的最后一方累加频数； 向下累积：从类别顺序的最后一方，向类别 顺序的开始一方累加频数。
2. 累积频率：将各类别的百分比逐级累加
【例3.5】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？
条形图是用宽度相同的条形的高度 或长短来表示数据多少的图形
★ 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
★ 对比条形图（复式条形图）： 显示分类 变量在不同时间或不同空间上的差异或 变化
其他广告 招生招聘广告
房地产广告 金融广告 服务广告 商品广告
0
5 8 9 9
10
条形图
不满意
(b)向下累积
非常 满意
甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布图
3.3 数值型数据的整理与显示
3.3.1 数据的分组
分组方法
单变量值分组
组距分组 等距分组 异距分组
单变量值分组 （要点）
★ 适合于离散变量
☺
☺ ★ 适合于变量值较少的情况
步骤：
☺
排序
将一个变量 值作为一组
☺
【 例 3.6】 某 生 产 车 间 50 名工人日加 工零件数如 下（单位： 个）。试采 用单变量值 对数据进行 分组。
三维饼图
8%
5%
9%
9% 22%
商品广告
47%
服务广告
金融广告
房地产广告
招生招聘广告
其他广告
环形图
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. 环形图与饼图类似，但又有区别
– 饼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
22
20
30
频数
47
40
50
50 47
40
30 20 10
0
22
9
商品广告
服务广告
金融广告 房地产广告 招生招聘广告
其他广告
柱形图
9
8
5
频数
复式条形图
对比条形图
分类数据的图示—帕累托图
1. 按各类别 数据出现 的频数多 少排序后 绘制的柱 形图
2. 主要用于 展示分类 数据的分 布
频数
16
15
117 122 124 129 139 107 117 130 122 125 108 131 125 117 122 133 126 122 118 108 110 118 123 126 133 134 127 123 118 112 112 134 127 123 119 113 120 123 127 135 137 114 120 128 124 115 139 128 124 121
4.比 率：不同类别数值之间的比值
【例3.3】一家市场调查公司为研究不同品牌
饮料的市场占有率，对随机抽取的一家超市 进行调查。调查员随机观察了50名顾客购
买饮料类型及购买者性别，并进行了记录， 如果一个顾客购买某一品牌的饮料，就将这 一饮料的品牌名字记录一次。数据见Excel
表。要求：对饮料类型和顾客性别的分布状 况进行描述分析，求不同品牌来自料的频数分 布、比例和百分比。
1．非常不满意；
2．不满意；
3．一般；
4．满意；
5．非常满意。
400 累 积 300 户 数 200
（户） 100
400 累
225 270 300
积 300
户
276 300
数 200
168
132
（户） 100
75
24 0
30 0
非常 不满意 一般 满意
不满意 (a)向上累积
非常 满意
非常 不满意 一般 满意
方法一：数据透视表方法
• 利用数据透视表功能，进行频数分析。 在数据透视表【布局】对话框中，依次
将“饮料类型”拖到“行”区域以及“数据 ”区域，将“顾客性别”拖到“列”区域。
方法二：EXCEL中的函数功能
插入 —— 函数 —— COUNTIF
数一数 COUNT IF要计算某一类别的频数
分类数据的图示
3. 环形图可用于进行比较研究 4. 环形图可用于展示分类数据和顺序数据
13%
7%
10% 8%
15% 21%
33% 36%
31% 26%
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意
图3-4 甲乙两城市家庭对住房状况的评价
3.2.2 顺序数据的整理与图示
1. 累积频数：将各有序类别的频数逐级累 加起来得到的频数。
3.2 品质数据的整理与展示
3.2.1 分类数据的整理与图示
1. 列出各类别 2. 计算各类别的频数 3. 制作频数分布表 4. 用图形展示
分类数据中需要计算的指标
1.频 数：落在各类别中的数据个数 频数分布：把各个类别及落在其中的相应频 数全部列出，并用表格形式表现出来。
2.比 例：某一类别数据占全部数据的比值 3.百分比：将对比的基数作为100而计算的比值
12
11
9
9
8
6
4
0 可口可乐 旭日升冰茶 百事可乐
露露
不同品牌饮料的帕累托图
汇源果汁
品牌
饼图
1. 饼图：用圆形及圆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. 在绘制圆形图时，总体中各部分所占的 百分比用圆内的各个扇形面积表示，这 些扇形的中心角度，是按各部分百分比 占3600的相应比例确定的
2. 数值型数据的排序
分类汇总
根据不同的研究目的，按照某个类别进 行汇总分析。
分类汇总之前要先按分类项排序。
简单分类汇总 多级分类汇总
数据透视表
利用数据透视表可以按照研究目的不同， 进行交叉汇总分析，使研究者可以从各种 角度、维度去查看分析数据，从繁杂的数 据中挖掘和整合数据。
[例3.2] 在某大学随机抽取30名学生，调查 他们的性别、家庭所在地、平均月生活费 支出、平均每月购买衣物支出和购买衣物 时所考虑的首选因素等，得到的数据如表 3-2，试建立一个数据透视表，在表的行变 量中给出性别和买衣物的首选因素，在列 变量中给出学生的家庭所在地区，对平均 月生活费和月平均衣物支出进行交叉汇总 。
（1）统计学成绩等于80分的学生 （2）数学成绩最高的前三名学生，英语成绩
最低的三名学生 （3）统计学成绩在80-90之间的学生 （4）四门课程成绩都大于70分的学生
数据排序
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
第3章 数据的整理与 图表展示
3.1 数据的预处理 3.2 品质数据的整理与展示 3.3 数值型数据的整理与展示
大家好
1
3.1 数据的预处理
1. 数据审核
■ 发现数据中的错误
2. 数据筛选
■ 找出符合条件的数据
3. 数据排序
▪ 发现数据的基本特征 ▪ 升序和降序
数据筛选
例3.1 表3-1是8名学生4门课程的考试成绩 数据（单位：分）。试找出
向上累积：从类别顺序的开始一方，向类别 顺序的最后一方累加频数； 向下累积：从类别顺序的最后一方，向类别 顺序的开始一方累加频数。
2. 累积频率：将各类别的百分比逐级累加
【例3.5】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？