数据的整理与显示-统计学.ppt
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《统计学》完整袁卫-贾俊平PPT课件
定比数据
定距测定的量可以进行加或减的运算，但 却不能进行乘或除的运算。
也称比率数据，是比定距数据更高一级的 定量数据。它不仅可以进行加减运算，而 且还可以作乘除运算。
如产量、产值、固定资产投资额、居民
货币收入和支出、银行存款余额等。
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统计数据四个层次的概括
测定层次 特征
运算功能 举例
1. 定类测定 分类
计数
产业分类
2. 定序测定 分类；排序 计数；排序 企业等级
3. 定距测定 分类；排序； 计数；排序；温度
有基本测量单位 加减
4. 定比测定 分类；排序； 计数；排序；商品销售
有基本测量单位；加减
额
有绝对零点 乘除
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4. 截面数据和时间序列数据
截面数据：所搜集的不同单位在同一时间的数据。例 如，所有上市公司公布的2004年年度的净利润。
（三）数据的类型
1. 定性数据和定量数据 定性数据：用文字描述的 。
如在本章的“统计引例”中消费者对永美所提供服 务的总体评价等都属于文字描述的定性数据。
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定量数据：用数字描述的。
如企业的净资产额、净利润额等。 2. 离散型数据和连续型数据
变量 若我们所研究现象的属性和特征的具体表现在 不同时间、不同空间或不同单位之间可取不同 的数值，则可称这种数据为变量。
定序数据，也称序列数据，是对事物所具 有的属性顺序进行描述。
例如，对企业按经营管理的水平和取得 的效益划分为一级企业、二级企业等。
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定距数据
也称间距数据，是比定序数据的描述功能 更好一些的定量数据。
如10℃、20℃等。它不仅有明确的高低 之分，而且可以计算差距，如20℃比 10℃高10℃，比5℃高15℃等。
第三章 统计数据的整理与显示
30 10.0 300 100.0 30 10.0
300 100.0 —
———
表３－３ 乙城市家庭对住房状况的评价
回答类别
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 合计
乙城市
向上累积
向下累积
户数 百分比
（户） （%） 户数 百分比 户数 百分比
（户） （%） （户） （%）
21 7.0
21 7.0 300 100.0
日加工零件数（个） 图３－6 某车间工人日加工零件数的折线图
㈡、未分组数据：茎叶图和箱线图 １．茎叶图 ⑴．由“茎”和“叶”两部分组成，按“茎”把一组数 据分为 若干行，“茎”相同的数据分在同一行 ⑵．把尾数作为叶，其余数作为茎
⑶．对数据个数为ｎ的一组数据，当 20≤ｎ≤300 时， 可按经验公式确定茎叶图的行数L
例３．３ 某生产车间５０名工人日加工零件 数（单位：个）如下。试采用单变量值对数据进行分 组。
117 122 124 129 139 108 131 125 117 122 110 118 123 126 133 112 134 127 123 119 137 114 120 128 124
107 117 130 122 125 133 126 122 118 108 134 127 123 118 112 113 120 123 127 135 115 139 128 124 121
下限＝组中值－ d ，上限＝组中值＋ d
2
2
即
组距＝上限－下限，组中值＝ 下限 上限
2
３．归组 把数据归组后得频数分布表
表３－５ 某车间５０名工人日加工零件数分组表
按零件数分组（个） 105~110 110~115 115~120
统计学 第二章 统计数据的搜集、整理和显示
（二）实验方式
所谓实验方式，就是运用自然科学的试验 法，通过观测人为安排条件下试验产生的各种 结果并加以记录的方式来获取数据，或通过人 为安排条件下的试验来探求某个或某些因素对 所研究事物的数量影响程度和作用方式，凭借 实验结果来揭示所考察因素与所研究事物之间 的数量因果关系。
1、实验的原则
运用实验方式需要遵循下列两个原则：均衡分散
1、普查
普查是根据特定的统计研究目的而专门组织的 一次性的全面调查，用以收集所研究现象总体的全 面资料（即总体中的所有个体都是观测单位）。 普查的组织方式一般有两种：一是建立专门的 普查机构，配备一定数量的普查人员，对观测单位 直接进行登记。如我国历次的人口普查等。二是利 用观测单位的原始记录和核算资料，颁发调查表， 由观测单位按要求填报。如物资库存普查等。
重点调查的单位可以是一些企业、行业、 也可以是一些地区、城市。此种调查方式的优点是， 所投入的人力、物力少，而又较快地搜集到统计 信息资料。一般来讲，在调查任务只要求掌握基 本情况，而部分单位又能比较集中反映研究项目 和指标时，就可以采用重点调查。
在下列问题中为了得到数据，采用什么调查? • 为了买校服，了解每个学生衣服的尺寸。 • 商检人员在某超市检查出售的饮料的合格率。 • 对占全市工业总产值五分之一的六个大型企 业进行调查，以了解全市工业总产值的基本 情况。
观测性误差
数 据 收 集 误 差
也叫登记性误差或调查性误差，它 是在调查观测的各个环节因工作粗 心或被观测者不愿很好配合而造成 的所收集数据与实际情况不符的误 差，包括计量错误、记录错误、计 算错误、抄写错误、汇总错误、计 算机输入误差等工作误差，以及被 调查者不愿或难以提供真实情况的 误差，有时还存在调查人员弄虚作 假的误差和各种人为因素干扰的误 差。 这部分误差通常是人为造成的，通 过对统计调查资料的严密审核，是 可以发现并加以更正的。观测性误 差则可能存在于任何统计调查。 因样本不能完全代表总体而产生 的估计结果与总体真实数量特征 不符的误差。根据样本不能完全 代表总体的原因不同，代表性误 差又分为系统性代表性误差和偶 然性代表性误差两种。
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。
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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：
统计学 第2章 统计数据的收集整理与显示(第二部分)
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3．曲线图
当变量数列的组数无限增多时，折线便近似地表现为一条平
滑曲线。
乡 镇 数
12 10 8 15 6 10 4 2 0 700 800 900 5 25
20
频 率 (%)
0 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700
财政收入
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累计分布（曲线）图
向上累计频数（频率）分布图
直角坐标系下，将各组组距的上限与相应的累 计频数（频率）构成坐标点，依次用折线（光滑曲线） 相连 向下累计频数（频率）分布图 直角坐标系下，将各组组距的下限与相应的累 计频数（频率）构成坐标点，依次用折线（光滑曲线） 相连 以分组变量为横轴，累计频数（频率）为纵轴。 组的次数（频率）越少，曲线越平缓，相反，越陡 峭。
税收按税种分组 工 商 税 税 1999 年总额 8 885.44 562.23 423.50 639.00 172.41 10 682.58 速度（%） 2000 年总额 （ 以 上 年 为 100） 10 366.09 750.48 465.31 827.41 172.22 12 581.51 116.7 纵栏 标题
27
遵循的固定法则。一般而言，数据量大时，分组数 可多些（组距可以小些），数据较少时，分组数应 少些（组距大些）。 经验公式：组数=1+3.3logN 组距=全距/组数
21
注意：所算得的组距可能是一个分数，不方便应用，
此时，须采用它最接近的那个整数。 通常，为了分布列一目了然，人们还要人为的把这 些数字改得更为“整齐”一些。 常见用作组距的形如1,5,10,15,20,25,30等一些“整 5”“整10”的数字。
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3．曲线图
当变量数列的组数无限增多时，折线便近似地表现为一条平
滑曲线。
乡 镇 数
12 10 8 15 6 10 4 2 0 700 800 900 5 25
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频 率 (%)
0 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700
财政收入
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累计分布（曲线）图
向上累计频数（频率）分布图
直角坐标系下，将各组组距的上限与相应的累 计频数（频率）构成坐标点，依次用折线（光滑曲线） 相连 向下累计频数（频率）分布图 直角坐标系下，将各组组距的下限与相应的累 计频数（频率）构成坐标点，依次用折线（光滑曲线） 相连 以分组变量为横轴，累计频数（频率）为纵轴。 组的次数（频率）越少，曲线越平缓，相反，越陡 峭。
税收按税种分组 工 商 税 税 1999 年总额 8 885.44 562.23 423.50 639.00 172.41 10 682.58 速度（%） 2000 年总额 （ 以 上 年 为 100） 10 366.09 750.48 465.31 827.41 172.22 12 581.51 116.7 纵栏 标题
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遵循的固定法则。一般而言，数据量大时，分组数 可多些（组距可以小些），数据较少时，分组数应 少些（组距大些）。 经验公式：组数=1+3.3logN 组距=全距/组数
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注意：所算得的组距可能是一个分数，不方便应用，
此时，须采用它最接近的那个整数。 通常，为了分布列一目了然，人们还要人为的把这 些数字改得更为“整齐”一些。 常见用作组距的形如1,5,10,15,20,25,30等一些“整 5”“整10”的数字。
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第1章 绪论 《统计学概论》PPT课件
Copyright 1994-2000 Encyclopaedia Britannica, Inc.
（不列颠百科全书)
统计研究的过程
实际问题
收集数据 (取得数据)
解释数据 (结果说明)
整理与显 示数据
(处理数据)
分析数据 (研究数据)
二、统计学的含义
收集、整理与显示、分析、解释数据并从数据中得
（5）统计模型法
对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某 一（些）现象数量变动与另一（些）现象数量变动之间的关系 及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时，需要根据具 体的研究对象和一定的假设条件，用合适的数学方程来进行模 拟，这种方法我们称之为统计模型法。如相关分析法、回归分 析法和统计预测法。
以探索出其内在的数量规律性 。
二、数据的分类
按计量尺度分
1. 分类数据(categorical data)
只能归于某一类别的非数字型数据 对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述 例如，人口按性别分为男、女两类
2. 顺序数据(rank data)
只能归于某一有序类别的非数字型数据 对事物类别顺序的测度，数据表现为类别，用文字来表述 例如，产品分为一等品、二等品、三等品、次品等
定比数据
也称定比尺度 对事物的准确测度 与定距尺度处于同一层次 数据表现为“数值” 有绝对零点 具有 或 的数学特性 如：收入、身高、产量
按时间状况分
➢ 截面数据(cross-sectional data)
在相同或近似相同的时间点上收集的数据 描述现象在某一时刻的变化情况 比如，2005年我国各地区的国内生产总值数据
2.社会统计学派
创始人：德国大学教授克尼斯 代表人物：恩格尔（C.L.E.Engel）和梅尔
（不列颠百科全书)
统计研究的过程
实际问题
收集数据 (取得数据)
解释数据 (结果说明)
整理与显 示数据
(处理数据)
分析数据 (研究数据)
二、统计学的含义
收集、整理与显示、分析、解释数据并从数据中得
（5）统计模型法
对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某 一（些）现象数量变动与另一（些）现象数量变动之间的关系 及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时，需要根据具 体的研究对象和一定的假设条件，用合适的数学方程来进行模 拟，这种方法我们称之为统计模型法。如相关分析法、回归分 析法和统计预测法。
以探索出其内在的数量规律性 。
二、数据的分类
按计量尺度分
1. 分类数据(categorical data)
只能归于某一类别的非数字型数据 对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述 例如，人口按性别分为男、女两类
2. 顺序数据(rank data)
只能归于某一有序类别的非数字型数据 对事物类别顺序的测度，数据表现为类别，用文字来表述 例如，产品分为一等品、二等品、三等品、次品等
定比数据
也称定比尺度 对事物的准确测度 与定距尺度处于同一层次 数据表现为“数值” 有绝对零点 具有 或 的数学特性 如：收入、身高、产量
按时间状况分
➢ 截面数据(cross-sectional data)
在相同或近似相同的时间点上收集的数据 描述现象在某一时刻的变化情况 比如，2005年我国各地区的国内生产总值数据
2.社会统计学派
创始人：德国大学教授克尼斯 代表人物：恩格尔（C.L.E.Engel）和梅尔
数据分类整理 ppt课件
06
实际应用与案例分析
电商行业数据分类整理案例
总结词
通过数据分类整理，提升电商平台的运营效率。
详细描述
电商平台每天都会产生大量的用户行为数据，包括浏览、搜索、购买等。通过对这些数据进行分类整理，可以更 好地理解用户需求，优化产品推荐，提高转化率。例如，可以将用户行为数据按照购买意向、购买习惯、浏览习 惯等维度进行分类，以便更好地为用户提供个性化服务。
缺失值处理
对缺失数据进行填充或删除。
异常值处理
识别并处理异常值。
数据标准化
将数据转换为统一标准，便于 比较和分析。
数据去重
去除重复数据，确保数据准确 性。
数据编码与转换
分类数据编码
将分类数据转换为数值型数据。
数据类型转换
根据分析需求，将数据转换为适当的数据类 型。
连续型数据离散化
将连续型数据划分为区间或等级。
案例三
某金融公司的数据可视化 ，通过数据可视化分析股 票价格和交G
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
05
数据分类整理的挑战与 解决方案
数据不一致性问题
数据不一致性是指数据在不同来源或不同时间点上存在差异，可能导致分析结果 的不准确。
在处理大量数据时，经常遇到数据不一致的问题，如数据格式不统一、数据值误 差等。为解决这一问题，需要进行数据清洗和校验，确保数据的准确性和一致性 。
数据组织
按照一定的逻辑和结构，将分 类后的数据进行有序的组织和 排列。
数据收集
收集需要分类整理的数据，确 保数据的完整性和准确性。
数据分类
根据数据的特征和属性，将数 据划分到不同的类别中。
数据存储
将整理后的数据存储在适当的 存储介质中，以便于后续的数 据查询和使用。
西南财经大学向蓉美、王青华《统计学》第三版——第2章：统计数据的收集、整理与显示
– 调查内容详细、提供重要国情国力资料、数 据的规范化程度较高
提供抽样框
总
– 特别注意
体
• 必须规定标准时间 • 在规定时间内统一进行
• 基本内容和指标解释统一并相对稳定
• 需要PPT配套视频，请加VX：1033604968 11
Statistics
2.统计报表 –概念 • 按照国家有关法规的规定、自上而下地统一 布置、自下而上地逐级提供基本统计数据。 –特点 • 全面性、稳定性、连续性、可比性 • 曾经是我国数据收集的主要方式 • 耗费大、数据质量差等等。
3
Statistics
§2.1.2 统计调查方案
调查方案的内容
调
调查
调查
查
对象
项目
其
目
调查
和调
的
单位
查表
他
4
Statistics
1.确定调查目的
调查要达到的具体目标 回答“为什么调查？” 调查之前必须明确
5
Statistics
2.确定调查对象和调查单位
调查对象：调查研究的总体或调查范围 调查单位：需要对之进行调查的单位。可以是调查
12
Statistics
第二次全国经济普查的标准时点是2008年12月31日，时
期资料为2008年度。
第六次quanguo人口普查
主要目的:人口普查是一项重大的国情国力调查。组织开
展第六次全国人口普查，将查清十年来我国人口在数量、结构、
分布和居住环境等方面的变化情况，为科学制定国民经济和社
会发展规划，统筹安排人民的物质和文化生活，实现可持续发
重点单位——标志值在总体标志总量中占有 较大比重的单位
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)
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。