[统计数据分析资料大全]第2章 统计数据的描述.pptVIP

第2章 统计数据的描述 2.1 数据的计量尺度 2.2 统计数据的来源 2.3 统计数据的质量 2.4 统计数据的整理 2.5 分布集中趋势的测度 2.6 分布离散程度的测度 2.7 偏态与峰态 2.8 茎叶图与箱线图 2.9 统计表与统计图 本章小结 学习目标 了解数据的计量尺度 了解统计数据的来源和数据的质量要求 掌握数值型数据的整理方法 掌握数据集中趋势和离散程度的测度方法 掌握茎叶图和箱线图的制作方法 掌握分布偏态与峰度的测度方法 掌握统计表和统计图的使用 四种计量尺度 列名尺度(Nominal scale) 1.也称名义尺度或分类尺度 2.计量层次最低 3.对事物进行平行的分类 4.各类别可以指定数字代码表示 5.使用时必须符合类别穷尽和互斥的要求 6.数据表现为“类别” 7.具有=或?的数学特性 Eg:人口的性别、民族、行业属 性及行政区划等。 顺序尺度(Ordinal scale) 1.也称定序尺度 2.对事物分类的同时给出各类别的顺序 3.比定类尺度精确 4.未测量出类别之间的准确差值 5.数据表现为“类别”，但有序 6.具有或的数学特性 Eg:产品等级、考试成绩、受教育水 平、对某事物的态度。 间隔尺度(Interval scale) 1.也称定距尺度 2.对事物的准确测度 3.比定序尺度精确 4.数据表现为“数值” 5.没有绝对零点 6.具有 + 或 - 的数学特性 Eg:时间、百分制考试成绩、温 度等。 比例尺度(Ratio scale) 1.也称定比尺度 2.对事物的准确测度 3.与定距尺度处于同一层次 4.数据表现为“数值” 5.有绝对零点 6.具有 ? 或 ? 的数学特性 四种计量尺度的比较 间接取得的数据 1.统计部门和政府部门公布的有关资料， 如各类统计年鉴。 2.各类经济信息中心、信息咨询机构、专 业调查机构等提供的数据 3.各类专业期刊、报纸、书籍所提供的资 料。 4.各种会议，如博览会、展销会、交易会 及专业性、学术性研讨会上交流的有关 资料 5.从互联网或图书馆查阅到的相关资料。 提供统计数据的部分政府网站 提供统计数据的部分政府网站 普查(census) 1. 为特定目的专门组织的非经常性全面调查 2. 通常是一次性或周期性的 3. 一般需要规定统一的标准调查时间 4. 数据的规范化程度较高 5. 应用范围比较狭窄 抽样调查(sampling survey) 1. 从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法 数据的误差 抽样误差(sampling error) 由于抽样的随机性所带来的误差 所有样本可能的结果与总体真值之间的平均性差异 影响抽样误差大小的因素 样本量的大小 总体的变异性 非抽样误差(non-sampling error) 相对于抽样误差而言 除抽样误差之外的，由于其他原因造成的样本观察结果与总体真值之间的差异 存在于所有的调查之中 概率抽样，非概率抽样，全面性调查 有抽样框误差、回答误差、无回答误差、调查员误差、测量误差 误差的控制 抽样误差可计算和控制 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 统计数据的质量要求 1. 精度：最低的抽样误差或随机误差 2. 准确性：最小的非抽样误差或偏差 3. 关联性：满足用户决策、管理和研究的需要 4. 及时性：在最短的时间里取得并公布数据 5. 一致性：保持时间序列的可比性 6. 最低成本：以最经济的方式取得数据 统计数据的分组 分类数据的整理(基本过程) 1. 列出各类别 分类数据的整理(可计算的统计量) 次数（频数）(frequency) ：落在各类别中的数据个数 比例(proportion) ：某一类别数据占全部数据的比值 百分比(percentage) ：将对比的基数作为100而计算的比值 比率(ratio) ：不同类别数值的比值 分类数据整理—频数分布表 (例题分析) 分类数据的图示—条形图(bar Chart) 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 有单式条形图、复式条形图等形式 主要用于反映分类数据的频数分布 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 分类数据的图示—饼图 (例题分析) 顺序数据的整理(可计算的指标) 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