定类数据,定序数据,定距数据,定比数据各举一个例子
第四章离散程度ppt课件
方差
(数学性质) 各变量值对均值的方差小于对任意值
的方差
4 - 20
相对离散程度：离散系数
4 - 21
离散系数
(概念要点和计算公式)
1. 标准差与其相应的均值之比
2. 消除了数据水平高低和计量单位的影响
3. 测度了数据的相对离散程度
4. 用于对不同组别数据离散程度的比较
=1-
112 200
= 0.44 = 44%
在所调查的200人当中，关注非 商品广告的人数占44%，异众比 率还是比较大。因此，用“商品 广告”来反映城市居民对广告关 注的一般趋势，其代表性不是很 好
定序数据：四分位差
4 -7
四分位差
(概念要点)
1. 离散程度的测度值之一 2. 也称为内距或四分间距 3. 上四分位数与下四分位数之差
一般
93
225
满意
45
270
非常满意
30
300
4 - 不满意为2, 一般为3, 满 意 为 4, 非 常 满 意 为 5 已知 QL = 不满意 = 2，
QU = 一般 = 3
四分位差：
QD = QU - QL
=3–2 =1
定距数据：方差和标准差
4 - 10
全距
K
Fi
i 1
4 - 15
标准差的计算公式
未分组数据：
N
(Xi X )2
i1
N
组距分组数据：
K
( X i X )2 Fi
i 1
K
Fi
i 1
方差或标准差的另一种意义： 用均值做估计或者预测变量值时所犯
错误的大小。
4 - 16
0750班同学暑期调查发放问卷数量分组表
大学统计学测试题
1.判断数据类型，三者的层次关系。
①分类数据（=、≠）：只能分类。
EG.性别（男为0，女为1）、水果种类。
②顺序数据（＞、＜）：可进行类别排序，但是类别间尺度不定。
顺序数据虽然有类别，但是这些类别是有序的。
EG.文化程度（小学、初中、高中、大学）、获奖（一等奖、二等奖、三等奖），身高（160—170、170—180、180—190）。
③数值型数据（+、-）：按数字尺度测量的观察值，计算两个测度之间的差值。
类别排序是根据一定的尺度来进行的。
EG.身高（168、170、178、189）、年龄、收入。
①—③是从低层次数据（包含的信息量少）到高层次数据（包含的信息量多）。
定类数据与定序数据是品质数据（定性数据），定距数据是数量数据（定量数据）。
定类数据包含了定序数据，定序数据包含了定距数据。
所以定距数据涵盖的信息量最多。
2.总体分布、样本分布、抽样（样本统计量）分布总体：是包含所研究的全部个体（数据）的集合。
总体中的每一个个体都是总体单位。
有限总体（抽样中每次抽取后不放回）、无限总体（抽取后放回）样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
构成样本元素的数目叫样本量（样本中有几个元素）。
3.参数、统计量参数：描述总体特征的概括性数字度量。
EG.总体平均数、总体标准差、总体比例。
统计量：描述样本特征的概括性数字度量。
EG.样本平均数、样本标准差。
4.变量、变量值、指标指标：反映统计总体数量特征的概念和数值。
（指标值是由变量值综合计算得到的。
）变量：总体单位普遍具有的属性和特征。
（分类变量、顺序变量、数值型变量『离散型变量EG.自然数，可以一一列举；连续型变量EG.实数，不能一一列举』）变量值：变量的具体取值就是变量值。
5.各特点、辨别应使用的抽样方式概率抽样（随机抽样）：1) 简单随机抽样：从总体N的样本框中随机、一个个地抽取n个单位作为样本，每个单位的入样概率是相等的。
（简单直观，计算估计量误差方便；N较大时，构建抽样框不易且抽取过程繁琐，实施调查有困难。
统计数据的类型和来源
一、统计数据的类型和来源
综上所述，统计调查资料的准确性、 及时性、完整性和经济性，是对统计工作 的基本要求，它们之间存在着有机联系。 以上要求中，准确性是基础，要在准确中 求及时、（3）统计调查的分类。 ①按被调查者包括的范围不同，统计调查可分为全面调
查和非全面调查。 a.全面调查。全面调查是指对调查对象中的全部单位都无
一、统计数据的类型和来源
②统计调查的意义。统计调查担负着提供基础资料的任务， 是统计工作的基础环节，是决定整个统计工作质量的重要环节， 也是统计整理和分析的前提。如果统计调查工作做得好，能准确、 及时、全面、系统地占有丰富的统计资料，那么就为统计整理和 分析打下了坚实的基础，从而有利于正确认识被研究现象的本质 及其规律性；反之，若调查工作做得不好，所得到的资料不完整、 不真实或不及时，即使是经过科学的整理、严谨周密的分析，也 不能得到正确的判断，这将直接影响整个统计工作的成果。因此， 调查工作的好坏及取得的资料是否完整、准确和及时，将直接影 响以后各个阶段工作的好坏，从而影响整个统计工作任务的完成。
一、统计数据的类型和来源
（1）定类尺度。定类尺度也称类别尺度或列名尺度， 是最粗略、最低层次的计量尺度。这种计量尺度只能按照事 物的某种属性对其进行平行的分类或分组。
（2）定序尺度。定序尺度又称顺序尺度，是对客观现 象之间等级差别或顺序差别的一种测度。这种计量尺度不仅 可以将客观现象分成不同的类别，还可以确定这些类别的优 劣或顺序。
一、统计数据的类型和来源
1. 统计调查概述
（1）统计调查的定义和意义。 ①统计调查的定义。统计调查是按照统计任务的要求， 运用科学的调查方法，有计划、有组织地向社会实际收集各项 资料的过程。统计资料的收集内容有两方面：一是直接收集反 映被调查者的个体原始资料（又称初级资料）；二是根据研究 的目的，收集已经加工、整理出来的，说明现象总体的第二手 资料（又称次级资料）。由于第二手资料来源于原始资料，因 而，统计调查的基本任务是收集社会经济现象的原始资料。
统计学原理(第三章)
3.4数据资料的展示
3.4.1定类数据的展示 3.4.2定序数据的展示 3.4.3定距数据的展示 3.4.4定比数据的展示
3.4.1定类数据的展示
1）条形图：适合于展示分类型数据 条形图是用宽度相同的条形的长短来表 示数据的变动。 2）圆形图：适合于展示结构型数据 又称饼图，是用圆形及圆内扇形的面积 来表示数值大小的图形。
品质数列 分配数列 变量数列 组距数列 不等距数列 单项数列 等距数列
3.3.1分配数列
品质数列：按品质标志分组后，再按一定顺序排列， 所组成的数列。如表3-2所示。
表3-2 某商学院新生按专业分组表
按专业分组 金融学 会计学 工程管理 工商管理 国际贸易 财务管理
人数（人） 56 55 50 58 54 40
1）钟型分布 2）U型分布 3）J型分布
钟型分布
钟型分布又叫正态分布，其特征是“两头 小，中间大”，分布曲线图宛如一口古钟。
钟型分布的类型
对称的钟型分布 非对称的钟型分布
U型分布
U型分布的特征是“两头大，中间小”， 分布曲线图宛如英文字母U。
J型分布
J型分布的特征是“一边大，一边小”，分 布曲线图宛如英文字母J。 1）正J型分布：次数与变量值同向变化 2）反J型分布：次数与变量值反向变化
频数（人）
3 5 8 14 10 6 4 50
频率（%）
6 10 16 28 20 12 8 100
合计
3.3.1分配数列
不等距数列 表3-7 某企业职工月收入分组
按月收入分组 人数（人） 频率（%）
500以下
500—800 800—1000 1000—1500 1500以上
10
15 25 12 8
统计学中的定序数据分析方法与应用
统计学中的定序数据分析方法与应用统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域中都扮演着重要的角色。
在统计学中，定序数据是一种特殊的数据类型，它包含了一些有序的类别或变量。
本文将介绍定序数据的分析方法和应用。
一、定序数据的定义和特点定序数据是一种有序的数据类型，它包含了一些有序的类别或变量。
与定量数据相比，定序数据不能进行数值计算，但它们仍然包含有用的信息。
定序数据的特点是有序性和等距性，即不同类别之间存在一定的顺序关系，并且类别之间的间隔是相等的。
二、定序数据的分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是对定序数据进行总结和描述的方法。
常用的描述性统计分析方法包括频数分布、百分比和累计百分比等。
通过这些方法，我们可以了解定序数据的分布情况和特征。
2. 排序方法排序方法是一种常用的定序数据分析方法，它可以将定序数据按照一定的规则进行排序。
常用的排序方法包括等级和秩次排序。
等级排序是根据定序数据的大小将其分为不同的等级，而秩次排序是根据定序数据的大小为其分配一个秩次。
3. 等级相关系数分析等级相关系数分析是一种用于测量定序数据之间相关性的方法。
常用的等级相关系数包括斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数。
这些系数可以帮助我们判断定序数据之间的相关性强度和方向。
4. 非参数检验方法非参数检验方法是一种用于比较定序数据之间差异的方法，它不依赖于数据的分布假设。
常用的非参数检验方法包括符号检验、秩和检验和秩和检验等。
这些方法可以帮助我们判断定序数据之间是否存在显著差异。
三、定序数据的应用定序数据的分析方法在各个领域中都有广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：1. 医学研究在医学研究中，定序数据的分析方法可以用于评估不同治疗方法的效果。
例如，可以使用定序数据的等级相关系数分析方法来评估不同药物的疗效。
2. 企业管理在企业管理中，定序数据的分析方法可以用于评估员工的绩效。
例如，可以使用定序数据的排序方法来确定员工的等级和秩次。
第四讲感官分析方法学
某特性排序下的 某特性排序下的 分类，如态度 分类，如态度
0不表示 ““ 没有 ”” ， 0不表示 没有 ， 如温度 如温度
0表示 ““ 没有 ”” 0表示 没有
15
数据类型－统计方法 数据类型－统计方法
统计学
定类数据 定类数据
定序数据 定序数据
定距数据 定距数据
定比数据 定比数据
品质数据 品质数据
20
处理组
非处理 因素
对照组
非处理 因素
处理因素
比较结果
处理组与对照组之间 非处理因素均衡一致
21
3σ准则、格拉布斯(Grubbs)准则。
将一组数据从小到大排列
计算的平均值和标准偏差 异常值的剔除 计算统计量T
根据n和α查表，判断
α＝0.01
22
品评员 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 总计 平均数
甜味 3 2 2 3 2 2 2 2 3 2 2 1 2 1 2 31 2.07
松软性 2 2 2 2 1 2 2 3 2 2 1 2 3 2 2 30 2
滋润度 2 3 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 3 30 2 23
定序数据 定序数据
定距数据 定距数据
定比数据 定比数据
品评方法 品评方法//品评表格 品评表格
成对比较、评分（两个样品：二项分布，多个样品：方差分析） 成对比较、评分（两个样品：二项分布，多个样品：方差分析） 二三点法、三点法（二项分布） 二三点法、三点法（二项分布） A-非A、选择、分类（卡方） A-非A、选择、分类（卡方） 排序（秩和检验、Friedman、Page） 排序（秩和检验、Friedman、Page）
《出版物上数字用法》解读
30
例1 a 今年产值达到五亿多，比上年增加了1.24亿元。
b 今年产值达到5亿多，比上年增加了1.24亿元。
例2 a 这么大的孩子每天尿六七次或10余次都是正常的。 b 这么大的孩子每天尿六七次或十余次都是正常的。
例3
a 你等我1分钟，就1分钟，很快的！ b 你等我一分钟，就一分钟，很快的！
31
20
3
征求意见的对象：（1）出版社、（2）新闻媒体、（3）语
文教育界、（4）辞书研究和编纂机构、（5）语言文字研 究单位、（6）信息科学技术研究单位、（7）信息技术公 司、（8）海外相关研究机构 初稿（ 2008.2 ） 第1次征求意见 第2次征求意见 第3次征求意见 第4次征求意见 2008.4 — 2008.6 2008.10 — 2009.4 2009.11 — 2010.4 2010.6 — 2010.8 第1版修订稿（2008.8） 第2版修订稿（2009.9） 第3版修订稿（2010.5） 送审稿（2010.9）
64 个 问答
《〈出版物上数字用法〉解读》，上编，第1章，1.3 — 1.11
33
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
2003年餐饮消费增长幅度为16%，2004年1季度近20% •20几岁一定要知道的56个经济常识‣ × ?
√
打死9人，打伤数10人，抓走200余名乘客 ×
……收录诗人1பைடு நூலகம்余年200余首诗歌
•†出版物上数字用法‡解读‣语文出版社，2012年9
月出版。
3
/gjbzgg/201112/
/books/more.asp?id=181
4
• 开展广泛的调研 （2006年3月 —
第二章统计数据的采集
第二章统计数据的采集学习目标知识目标：了解统计数据的类型；掌握统计数据的搜集组织形式和方法，以及统计数据搜集方案、调查问卷的设计方法。
能力目标：能够设计统计数据搜集方案和调查问卷，并能组织实施统计调查。
第一节统计数据的类型关键词：统计数据；定类数据；定序数据；定距数据；定比数据一、统计数据的计量尺度统计数据是采用某种计量尺度对客观现象进行计量的结果，采用不同的计量尺度会得到不同类型的统计数据。
因而人们在搜集统计数据之前要先对客观现象进行计量或测量。
按照计量学的一般分类方法以及对事物计量的精确程度，可将计量尺度由低级到高级、由粗略到精确分为四个层次：定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。
对客观现象进行计量或测量时，采用不同的计量尺度可以得到不同类型的统计数据，而不同类型的统计数据需要用不同的统计分析方法来进行分析。
（一）定类尺度定类尺度也称类别尺度或列名尺度，是最粗略、最低层次的计量尺度。
这种计量尺度只能按照事物的某种属性对其进行平行的分类或分组。
例如，企业按组织形式分为独资企业、合伙企业和公司等。
这种计量尺度只能反映事物之间的类别差，对事物之间的其他差别不能反映。
因而，使用这种尺度对客观现象所作的分类，各类别之间只是并列关系，不能区分彼此的优劣或大小，各类别之间的顺序可以改变。
运用定类尺度计量出的统计数据，通常是通过计算出每一类别中各元素或个体出现的频数或频率来进行分析。
（二）定序尺度定序尺度又称顺序尺度,是对客观现象之间等级差别或顺序差别的一种测度。
这种计量尺度不仅可以将客观现象分成不同的类别，而且还可以确定这些类别的优劣或顺序。
定序尺度的计量结果也表现为类别，但与定类尺度测度的类别不一样，这些类别之间可以比较顺序。
例如，合格产品可以分为优等品、一等品、二等品、三等品等等。
定序尺度对事物的计量要比定类尺度精确一些，但它也只是测度了事物类别之间的顺序，并未测量出类别之间的准确差值。
定序尺度可用于分类，也可以用于统计分析中确定中位数、四分位数、众数等指标的位置。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
定类数据,定序数据,定距数据,定比数据各举一个例子定类，指规定的类别，品种。
例如我们是皮饰加工厂，专业生产各种皮类制品。
定序，指规定的程序，我们生产一段分为开料、备料、贴合、针车最后包装。
定距规定的距离，我们针车车物品时一般分为一寸5针。
定比也就是按规定的比例去调配或制作。
例如我们食用的调和油就是按1:1:1调配而成。
统计学中，统计数据主要可分为四种类型。
1.定类数据：名义级数据，数据的最低级，表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量，仅仅是一种标志，没有序次关系。
例如，”性别“，”男“编码为1，”女“编码为2。
2.定序数据: 数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。
例如，“受教育程度”，文盲半文盲=1，小学=2，初中=3，高中=4，大学=5，硕士研究生=6，博士及其以上=7。
3.定距数剧: 具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。
例如，温度。
4.定比变量: 数据的最高级，既有测量单位，也有绝对零点，例如职工人数，身高。
一般来说，数据的等级越高，应用范围越广泛，等级越低，应用范围越受限。
不同测度级别的数据，应用范围不同。
等级高的数据，可以兼有等级低的数据的功能，而等级低的数据，不能兼有等级高的数据的功能。