如何分析样方法所搜集的数据
教科研基本步骤
教科研基本步骤哎，说到教科研，这可真是个让人头大的话题。
不过，别担心，咱们今天就来聊聊这事儿，用点大白话，让你感觉就像是在跟隔壁老王聊天一样轻松。
首先，咱们得明确，教科研，就是教育科学研究，听起来挺高大上的，其实就是研究怎么教书更有效，怎么学习更高效。
这事儿，说简单也简单，说复杂也复杂，关键看你怎么下手。
第一步：确定研究问题咱们得先搞清楚，你想研究啥。
比如，你发现学生上课老走神，那你就可以研究“如何提高学生课堂注意力”。
这问题得具体，别太宽泛，不然研究起来没头没尾的。
第二步：文献综述这一步，你得像个侦探一样，到处搜集资料。
看看别人是怎么解决这个问题的，有没有什么好方法。
这就像是去超市买东西，你得先看看别人都买了啥，哪些是好评，哪些是差评，这样你才能心里有数。
第三步：设计研究方案好了，现在你心里有数了，接下来就得动手了。
你得设计一个研究方案，就像做菜前你得先列个菜单一样。
这个方案得包括你打算怎么收集数据，怎么分析数据，最后怎么得出结论。
第四步：收集数据这一步，你得像个侦探一样，到处搜集证据。
比如，你要研究学生注意力，你就得观察学生上课的表现，或者做个问卷调查，看看他们上课时都在想啥。
第五步：分析数据收集完数据，你得像个侦探一样，分析这些数据。
看看哪些数据支持你的假设，哪些不支持。
这就像是拼图，你得把一块块拼图拼起来，看看最后能拼出个啥图案。
第六步：得出结论最后，你得根据你的分析，得出结论。
这就像是侦探破案，你得根据证据，得出谁是凶手。
你的结论得有理有据，不能凭空想象。
第七步：撰写报告得出结论后，你得把你的研究过程和结论写成报告。
这就像是写日记，你得把你的所见所闻都记录下来，让别人也能看懂你的研究。
第八步：分享交流最后，你得把你的研究成果分享给大家。
这就像是开party，你得把你的研究成果拿出来，让大家看看，听听大家的意见。
哎，教科研就是这么回事，听起来挺复杂的，但只要你一步步来，其实也没那么难。
关键是你得有耐心，得细心，得有恒心。
功能性分析法
在美国的企业人资管理中，经常用到功能性工作分析法。
这是由美国劳工部制订的，以需要员工发挥的功能与应尽职责为核心，列出了相应的搜集与分析信息，规定了工作分析的内容。
主要包括对工作的特点和担任该工作员工的特点进行分工作种类及材料/产品/知识等，则需要根据员工的具体工作来进行分类，这里就不罗列了。
——熟悉标准申请格式上项目的含义与内容；——熟悉食品安全法令政策；——熟悉其他与上述法规有关的政令。
必备技巧：——无需。
必备能力：——阅览并理解（如政令措施等）复杂指示；——阅览并了解各种手续及口头或书面指示，同时将其转换成适宜的行动；——将申请要件明白地告知他人。
体能要求：——习惯久坐。
环境条件：——无。
额外工作：——除下达或接受指示外，善于和同事相处。
兴趣范围：——传递资料；——和他人业务联系。
任务2：为客户解释其他有关政策规定，并将适合客户需要或便于获得作业常识的社会团体推荐给客户。
必备知识：——无需。
必备能力：——从口头交谈中明白客户需要；——下达简单口头或书面指示给他人的能力。
体能状况：——能够久坐。
任务3：应申请人所求解释政令规定，以确定其案件的合格性。
必备知识：——熟悉上级颁布的合格标准要点、规定与政策。
必备技巧：——无需。
必备能力：——对各项有关政令措施能解释、应用及简单口头表达；——能口头表达简单基本运算。
4优缺点功能性工作分析法有优缺点也是比较明显的，分别如下：优点就是适合于所有企业，由于搜集的信息较多、仔细，对所有工作也是适合的。
缺点就是信息量大，访谈和处理需要一定的能力和技巧，需要对搜集整理者进行专业的培训，比较耗时。
以上只是简单介绍，主要是想让大家知道还有这样一种工作分析方法，如果想了解更多相关内容，大家可以留言交流。
第二节统计研究的基本方法与过程
一、统计研究的过程
• 一个完整的统计工作过程一般可分为统 计设计、统计整理、统计调查、统计分析 四个主要阶段.
1、统计设计：指根据统计研究对象的性质和 研究目的,对统计工作的各个方面和各个环节 的通盘考虑和安排.统计设计在整个工作中具 有决定性的作用.
2、统计调查：即统计资料的搜集,它是根据统 计方案的要求,采用各种调查组织形式和调查 方法,有组织、有计划地对所研究总体的各个 单位进行观察、登记,准确、及时、系统、完 整地搜集资料的过程.统计调查是整个统计工 作的基础.
二 、统计研究的基本方法
大
统
综
统
归
量
计
合
计
纳
观
分
指
模
推
察
组
标
型
断
法
法
法法法来自综归合纳指是标一法种就从是个运别用到各一种般统,从计事综实合到指概标括来的反一映种和推研理方法, 统学统究研在推研从计方计社究统统将的断究某模程模会方计计总研是方种型去型经 法 分分体究大够通法意法模包济析.组单方量多过义. 指拟括现中法位法观数对上根现三象广.就按察的样说据实个总泛是照法单本,统一经基体 运根某就位数计定济本的用据种是进据工的现要一着所标对行的作经象素般各研志所观观搜济相：数种究划要察察集理互量综事分研并,的推论关特合物为究加资断和系征指的若的以料出假的和标特干事综都总定一数来点不物合是体条种量反和同的研样的件 研关映统性全究本数究,系总用计质.部资量方的体数研或或料特法究类足征,.样的型的任的务组, 内本部例资的如料各社：分种会人散数经口、量济按零关变年碎系量龄,必.、如分须基动组经本态、过关分企整系析业理式、按归、因经纳模素济才型分类能参析型据数、分此回类推、断国总民体 归的与经数相济量关按特分部征析门.所等分以.类归等纳. 推断法在统计分析中得到广泛应用.
《普查和抽样调查》数据的收集与整理
收集与整理2023-11-07•普查数据的收集与整理•抽样调查数据的收集与整理•数据的可视化展示目录•数据分析与解读•数据质量评估与控制•实际应用案例分析01普查数据的收集与整理03普查范围普查的范围一般包括本国或本地区内的所有常住人口、暂住人口以及军队等特殊群体。
普查概述01普查定义普查是指对国家或地区内的全体人口进行全面、统一的调查登记。
02普查目的普查的目的是为了获取全面、准确、详实的人口数据，为政府制定社会经济发展规划和政策提供基础数据支持。
普查时间普查的时间一般选择在人口流动较少、社会稳定的时候进行，如春节期间或国庆期间。
普查方式普查的方式一般采取入户调查、社区登记、单位协助等方式进行。
普查内容普查的内容一般包括人口的基本信息，如姓名、性别、年龄、民族、职业等，以及家庭成员关系、住房情况等。
普查方案设计数据收集数据收集是普查工作的核心环节，一般采取入户调查、社区登记、单位协助等方式进行。
在收集过程中，需要对调查人员进行培训，确保数据的准确性和完整性。
数据整理数据整理是普查工作的后续环节，包括数据的审核、汇总、分析等。
在整理过程中，需要对数据进行清洗和校对，确保数据的准确性和可信度。
同时，还需要对数据进行可视化处理，以便更好地呈现数据结果和发现问题。
普查数据的收集与整理方法02抽样调查数据的收集与整理抽样调查是一种以样本为基础的调查方法，通过对样本的调查来推断总体的特征。
定义通过对总体中的随机样本进行调查，以最小的成本获得关于总体的有价值的信息。
目的成本低、效率高、灵活性强、可重复性好。
优点存在抽样误差、对样本的依赖程度高、不适用于所有调查对象等。
缺点抽样调查概述0102确定调查目的和任务明确调查的目标和任务，确定需要收集的数据类型和调查的时间范围。
确定调查对象和范围确定调查的对象和范围，包括总体、样本大小、抽样方法等。
设计调查问卷根据调查目的和任务，设计合适的调查问卷，确定问题的内容、提问方式、答案选项等。
统计与决策
统计在线学习课件讲义《统计与决策》主讲人：袁卫制作单位：北京市统计局2007年5月第一部分绪论同志们，同学们，大家好！下面我们一起学习统计与决策。
这一部分共分3个单元，第一单元介绍统计的应用，我把它称为绪论；第二单元介绍描述统计，就是搜集数据、整理数据的一些基本知识；第三单元介绍如何应用统计方法来帮助我们进行管理，进行决策。
首先，我们看一下什么是统计。
我们每一个人在做每一项工作时都会有自己对统计的认识，比如，我们经常在报刊上看到类似这样的消息：“思科公司（Cisco）在纳期达克周一收盘时的市值为5550亿美元”，这条信息就是一个统计分析的结果，就是经济管理统计的一项工作。
再比如，“50家最大公司CEO的年均收入是930万美元”，这是2000年福布斯报道的一个消息，这又是一个统计，里边含有一个概念，即：什么是“平均收入”，它反映了什么样的问题，能够带给读者什么样的信息？再看第三个，“股票平均能够使75%的投资者盈利”，这样的一条信息又意味着什么？我们在国内的报刊上也经常看到这样一些信息，比如：股票的一个百分比。
对于每一位投资者，当你进行投资选择的时候，这个百分比会有什么样的作用呢？统计，简单地说就是搜集数据、整理数据、分析数据的一些简单方法。
如果用更简单的方法给它下个定义，统计就是处理数据的一门科学。
更简单地说，统计学就是数据的科学。
由于现在任何一项工作在信息时代都有很多数据，我们在日常的工作和生活中都离不开数据，因而，统计离我们的生活很近很近。
下面我就分别介绍统计在经济管理中的一些主要应用，这里叫做统计在商务中的应用。
首先我举一个财务会计方面的例子。
会计师事务所在对某公司进行审计的时候，并不是要对它的每一笔流水都进行核实，因为通常一个规模较大的公司，一年的经济往来会有几万、甚至几十万笔，如果对每一笔业务都做逐项核对，会花费大量的时间、精力、人力、物力。
他们所做的工作是选择一个抽样的方式，从有效的应收帐款账目中抽取一小部分进行核实。
第四讲非概率抽样方法与数据误差
一个单位有职工160人，其中业务人员 96人，管理人员40人，后勤服务人员 24人，现要从中抽取容量为20的一个 样本，请简述三种抽样方法的过程？
分层抽样
按20:160=1:8 的比例，从业务人员中抽取12人， 从管理人员中抽取5人从后勤服务人员中抽取3人， 都用抽签法从各类人员中抽取所需的人数，最后 合在一起
误差的控制
1. 抽样误差可计算和控制 2. 非抽样误差的控制
– – – –
• •
调查员的挑选 调查员的培训 督导员的调查专业水平 调查过程控制
调查结果进行检验、评估 现场调查人员进行奖惩的制度
本章小结
1. 2. 3. 4. 数据的来源 调查数据与问卷设计 实验数据 数据的误差
一个单位有职工160人，其中业务人员 96人，管理人员40人，后勤服务人员 24人，现要从中抽取容量为20的一个 样本，请简述三种抽样方法的过程？
– 主要用于对稀少群体的调查。 – 调查结果不能推断总体
概率抽样与非概率抽样的比较
概率抽样：可以根据调查的结果推断总体 非概率抽样：不能根据调查的结果推断总体 实际上每个抽样通常都可能是各种抽样方法 的组合。既要考虑精确度，还要根据客观情 况考虑方便性、可行性和经济性。不能一概 而论。 这些抽样方法的选择多半是种艺术，而不是 科学。
2.4 数据的误差
2.4.1 抽样误差 2.4.2 非抽样误差 2.4.3 误差的控制
数据的误差
数据的误差
抽样误差
非抽样误差
抽样框误差
回答误差
无回答误差
调查员误差
抽样误差
(sampling error)
1. 由于抽样的随机性所带来的误差 2. 所有样本可能的结果与总体真值之间的平 均性差异 3. 影响抽样误差的大小的因素
试验检测数据分析与处理
第1章试验检测数据分析与处理绪论一、公路工程质量的意义及影响因素二、公路工程质量检测的目的和意义1、质量检测是公路公路工程质量控制和评定的重要手段2、试验检测是提高工程质量、加快施工进度、降低工程造价、促进公路工程施工技术进步，具有十分重要的作用三、公路工程试验检测的工作方法1、工作细则（1）样本大小的确定（2）抽样方法（3）样本的保存（4）样本登记2、试验检测原始记录3、试验检测数据处理四、公路工程质量评定方法（一）公路工程质量评定依据：《公路工程质量检验评定标准》(JTGF80-2004)工程项目的划分（二）建设项目划分：单位工程分部工程分项工程﹟单位工程：在建设项目中，根据业主下达的任务和签订的合同，具有独立施工条件，可以单独作为成本计算的对象为单位工程；﹟分部工程：在单位工程中，按结构部位、路段长度及施工特点或施工任务划分若干个分部工程。
﹟分项工程：在分部工程中，按不同的施工方法、材料、工序及路段长度等划分若干个分项工程。
（三）公路工程质量评定程序施工单位自检监理抽检评定建设单位审定质检部门核查审定（四）工程质量评分方法分项工程分部工程单位工程合同段建设项目1、分项工程的评分方法基本要求检查内容实测项目外观质量质量保证资料分项工程实测项目分值之和为100分，外观缺陷或资料不全时，予以扣分。
分项工程评分=（实测项目中各检查项目得分之和）－（外观缺陷扣分）－（资料不全扣分）（1）基本要求检查按基本要求对工程进行认真检查。
经检查不符合基本要求规定时，不得进行工程质量的检验和评定。
(2)实测项目评分采用现场抽样方法，按照规定频率和下列计分方法对分项工程的施工质量直接进行检测评分。
①合格率评分方法按单点（组）测定值是否符合标准要求进行评定，并按合格率计分。
统计学知识点梳理
统计学第一章导论1.1.1 什么是统计学统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
数据分析所用的方法分为描述统计方法和推断统计方法。
1.2 统计数据的类型1.2.1 分类数据、顺序数据、数值型数据按照所采用的计算尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据、数值型数据。
分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表示。
例如：支付方式、性别、企业类型等。
顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
例如：员工对改革措施的态度、产品等级、受教育程度等。
数值型数据：按数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。
例如：年龄、工资、产量等。
统计数据大体上可分为品质数据（定性数据）和数量数据（定量数据、数值型数据）。
1.2.2 观测数据和实验数据按照统计数据的收集方法，可以分为观测数据和实验数据。
观测数据：通过调查或观测而收集的数据。
例如：降雨量、GDP、家庭收入等。
实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
例如：医药实验数据、化学实验数据等。
1.2.3 截面数据和时间序列数据按照被描述的现象与时间的关系，可分类截面数据和时间序列数据。
截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
例如：2012年我国各省市的GDP。
时间序列数据：同一现象在不同的时间收集的数据。
例如：2000-2012年湖北省的GDP。
1.3.1 总体和样本总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
1.3.2 参数和统计量参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
统计量：用类描述样本特征的概括性数字度量。
例如：某研究机构准备从某乡镇5万个家庭中抽取1000个家庭用于推断该乡镇所有农村居民家庭的年人均纯收入。
这项研究的总体是5万个家庭；样本是1000个家庭；参数是5万个家庭的人均纯收入；统计量是1000个家庭的人均纯收入。
第二章数据的搜集2.1 数据的来源2.1.1 数据的间接来源间接来源的数据：如果与研究内容有关的原信息已经存在，我们只是对这些原信息重新加工、整理，使之成为我们进行统计分析可以使用的数据。
1人口抽样调查总结
1人口抽样调查总结调查背景与目的：本次人口抽样调查的背景是为了解决一个特定的问题或者搜集相关数据。
调查的目的是希望通过对样本群体的调查，了解该样本群体的普遍情况，从而推断整个人口群体的情况。
调查过程与方法：调查结果与分析：在收集到足够的样本数据后，需要对调查结果进行整理、分析和总结。
分析结果要考虑样本的抽样误差和偏差，以及判断结果的可信度。
常见的分析方法有描述性统计和推断统计。
描述性统计可以对样本的情况进行描述，如频率分布、平均值和标准差等。
推断统计可以根据样本的情况推断整个人口群体的情况，如参数估计和假设检验等。
调查结论与建议：根据调查结果和分析，可以得出对调查对象或问题的结论和建议。
结论要基于实际数据和分析结果，并且要具备说服力。
建议可以是对问题的解决方法，对政策的改进意见，或者对进一步研究的建议等。
人口抽样调查的价值与挑战：人口抽样调查是一种常见的调查方法，它能够快速获得大量的数据，提供人口群体的整体情况。
同时，抽样调查可以降低调查成本，节约人力资源。
然而，人口抽样调查也存在一些挑战。
例如，样本的选取要具有代表性，样本容量要足够大，以确保结果的可靠性。
此外，样本的选择和调查过程中也可能受到一些错误和偏差的影响，如采样误差、非响应误差和测量误差等。
总体而言，人口抽样调查是一种重要的数据收集方法，可以提供有关人口群体的情况和趋势。
它在社会科学研究、市场调查和政策评估等领域有广泛的应用。
通过合理的设计和执行，结合有效的分析和解释，人口抽样调查的结果能够为决策者和研究人员提供有价值的信息，促进社会进步和发展。
统计学知识点(前四章)
统计学知识点（前四章）第1章导论1.统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2.按数据分析方法分类：↗描述统计—数据收集、处理、汇总、图表描述↘推断统计—利用样本数据推断总体特征3.统计数据是对现象进行测量的结果。
4.按照计量尺度的不同，将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。
1)分类数据：对事物分类的结果，用文字表述，数据表现为类别（男女）；2)顺序数据：有序的类别，如，一等品二等品、小学初中高中、同意；3)数值型数据：按数字尺度测量的观察值，具体的数值。
5.数据的计量尺度：1)定/分类尺度：数据表现为类别，按照事物的属性平行的分类，计量层次最低，具有“＝”或“≠”的数学特性；2)定/顺序尺度：数据表现为有序的类别，具有“>”或“<”的数学特性；3)定距/间隔尺度：数据表现为数字，没有绝对零点；4)定比/比率尺度：数据表现为数字，有绝对零点。
3、4统称数值型数据。
6.定性/品质数据：分类数据和顺序数据统称。
定量/数量数据：数值型数据。
7.按照数据的收集方法：观测数据和实验数据。
按时间状况：截面数据和时间序列数据。
（统计数据的分类）8.总体：是包含所研究的全部个体（数据）的集合。
组成总体的每个元素成为个体。
按包含数目是否可数，分为有限总体和无限总体。
9.样本：是从总体中抽取的一部分元素的集合。
构成样本的元素的数目成为样本量。
抽样的目的是为了根据样本提供的信息推断总体的特征。
10.参数：是用来描述总体特征的概括性数字度量。
是研究者想要了解的总体的某种特征值，如，总体平均数μ、总体标准差σ。
11.统计量：是用来描述样本特征的概括性数字度量。
是根据样本数据计算出来的量，如，样本平均数χ 、样本标准差s。
12.变量：是说明现象某种特征的概念。
如，商品销售额、受教育程度。
变量的具体值称为变量值，比如商品的销售额可以是20万、30万。
13.变量的分类——分类变量：性别、行业；顺序变量：产品等级、受教育程度；数值型变量：↗离散型变量：产品数量、企业数（取值以整数位断开）↘连续性变量：年龄、温度、零件尺寸（取值连续不断）随机变量和非随机变量，经验变量和理论变量第2章数据的搜集1.数据的来源：间接来源和直接来源2.间接来源的数据：对原信息重新加工、整理，数据可以取自系统外部或内部。
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密度 的平 均 值是 否能 够作 为该 种群 的种 群 密度估
计值 。 １ 运用 标 准差检 验 样方 的代 表性 标 准差 是用 来检 测样 本测 量 数据 与 真实值 的 吻 合度 的统 计学 参数 。通常认 为 ： 标 准差 越大 ， 表
若 剩余 样方 标 准 差 没有 显 著 变 化 ， 说 明导 致 标 准 差 偏 大 的主要 原 因是种 群分 布不 均匀 。
（ １ ） 样方 选择 不合 理 的分析 处理 样方 选择 不合 理会 造 成个别 样方 出现 离群 值
明样本 统计 值 偏 离 总体 参 数 的值 越 远 ， 即样 本 对 总 体 的代表 性差 ； 标 准差 越小 ， 表 明样 本 统计值 与 总 体参 数 的值越 接 近 ， 样 本对 总 体越 有代 表性 ， 用
５ ． ４ ７， 标 准 差也 较 大 。同 样 采用 舍 弃 离 群 样 方 后
再 进 行标 准 差 分 析 。舍 弃 样 方 １ （ 最小值 ） ， 标 准
差为 ４ ． ９ ０ ； 舍 弃样 方 ９ （ 最大 值 ） ： 标准差为 ４ ． ８ ３ ；
表 ２ 各 样 方 的种 群 密 度 （ 个／ ｍ ）
样方 编 号
种 群 密 度
１
２ １
２
２ ３
３
３ ３
４
３ １
５
２ ８
６
２ ７
７
２ ６
８
３ ５
９
４ ０
１ ０
３ ７
１ １
３ ４
１ ２
２ ９
（ 收 稿 日期 ： ２ ０ １ ５ ０１ － － ０ ９ ）
准差 偏 大 ， 样 方 的代 表 性 差 。若 将 离 群 样 方 （ 样 方６ ） 舍弃 ， 则平 均值 为 ２ ０ ． ３ ６ ， 标准差为 １ ． ８ ２ ， 标
方 对 总体 的代 表 性 的程 度 ， 可 以决 定 所 有样 方 种
准差 适 中 ， 说 明样 方 ６不具 备整 体 的代表性 ， 统 计
种 群密 度 时应予 以舍 弃 。所 以估计 该种 群 的种群
密度 时 ， 应选 择舍 弃 样 方 ６的剩 余 样方 种 群 密 度 平均 值 ２ ０ ． ３ ６个／ ｍ ， 而 不 是 所 有 调 查 样 方 数 据 的平 均 值 １ ８ ． ７ ５个／ ｍ 。
６ １ ７ １ ８ ８ ２ ４ ９ ２ １ １ ０ ｌ ８ １ １ １ ９ ｌ ２ ２ ０
准 差偏 大 的主要 原 因 。两种情 况 下我们 对数 据采
取 的处 理方 法 不 同 。通 过 舍 弃 个 别 样方 ， 再 对 剩
余 样方 数据 进 行标 准差 分析 能够 判 断导致 标准 差 偏 大 的原 因 。若 剩余 样 方 标 准 差 显 著 下 降 ， 说 明
导 致标 准差 偏 大 的 主要 原 因是 样 方 选 择 不合 理 ；
群 密度 的平 均 值是 否 可 以作 为 该种 群 的种群 密度
估 计值 。若 标 准 差 小 ， 则 所 有 样 方种 群 密度 的平若 标 准 差 偏大 ， 则需 要 对数 据做 进一 步 的分析 和处 理 。
样 方 编 号 种群 密 度 １ ２ ｌ ２ ２ ３ ３ ２ １ ４ ２ Ｏ ５ １ ９
差偏大 ， 此 时 不 能 简 单 地 舍 弃某 个 样 方 数 据 。如
表 ２各 样 方 数 据 的 平 均 值 为 ３ ０ ． ３ ３ ， 标 准 差 为
造 成标 准差 偏 大 的 主要 原 因是 种 群 分 布不 均 匀 ， 而 不是 样方 的选 择不 合 理 ， 即样 方 的选 择 具 有代 表 性 。所 以估计 该 种群 的种 群 密 度 时 ， 应 选 择所 有 调查 样方 数据 的平均值 ３ ０ ． ３ ３个／ ｍ 。
样 本统 计值 推 断总体 参 数 的可靠 度越 大 。 因此通 过 对各 样方 的种 群 密度 进行 标 准 差 检 验 ， 判 断样
（ 与平 均 值 相差 特 别 悬 殊 ） ， 导致标准差偏大 ， 此 时应 舍弃 离 群 样 方 ， 只 统计 其 他 各 样 方 。如 表 １ 各样 方数 据 的平均 值 为 １ ８ ． ７ ５ ， 标准差为 ５ ． ６ ３ ， 标
２ 标 准 差 偏 大 的 分 析 处 理
样 方选 择不 合理 和种 群分 布不 均匀 是导 致标
的数 据进 行统 计 分 析 时 ， 除 了要 计 算 各 样 方 种群
密度 的平 均值 ， 还需 要 对 各 样 方 种 群 密 度 进 行标 准差 检验 。通过 标准 差检 验来 确定 所有 样 方种 群
《 教 学仪 器 与实验 》 第３ １ 卷 ２ ０ １ ５年 第 ３期
・
３ ５ ・
如 何 分 析 样 方 法 所 搜 集 的 数 据
口 叶建 伟
浙江 省绍 兴县柯 桥 中学 ３ １ ２ ０ ３ ０
高 中生物 教材 在介 绍样 方法 估算 种 群密 度 中 提 出“ 以所 有样 方 种 群 密 度 的平 均 值 作 为该 种 群
的种群 密 度估 计 值 ” 。 笔 者 认 为 对 样 方 法 所 搜 集
表 １ 各样方的种群密度 （ 个／ ｍ ）
（ ２ ） 种 群 分布 不均 匀的分析 处 理 种群 分布 不均 匀 ， 如集 群分 布 ， 也会 导致 标 准
同时舍 弃样 方 １和 样 方 ９ ， 标准差为 ４ ． ２ ２ 。显 然
舍 弃个 别离 群样 方后 ， 标 准差 没有 显著 变化 ， 说 明