统计知识及R统计学1数据的搜集整理与显示.pptVIP

统计研究的过程 统计分析方法 描述统计(descriptive statistics) 内容 整理数据 展示数据 描述性分析 目的 描述数据特征 找出数据的基本规律 推断统计 (inferential statistics) 内容 参数估计 假设检验 目的 对总体特征作出推断 描述统计与推断统计的关系 统计的应用领域 统计数据的分类 统计数据的分类 (按计量尺度分) 分类数据(categorical data) 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 顺序数据(rank data) 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 数值型数据(metric data) 对事物的精确测度 结果表现为具体的数值 例如：身高为175cm、168cm、183cm 统计数据的分类(按收集方法分) 观测的数据(observational data) 通过调查或观测而收集到的数据 在没有对事物人为控制的条件下而得到的 有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据 试验的数据(experimental data) 在试验中控制试验对象而收集到的数据 比如，对一种新药疗效的试验，对一种新的农作物品种的试验等 自然科学领域的数据大多数都为试验数据 统计数据的分类(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，2002年我国各地区的国内生产总值数据 时间序列数据(time series data) 在不同时间上收集到的数据 描述现象随时间变化的情况 比如，1996年至2002年国内生产总值数据 总体和样本 总体(population) 所研究的全部元素的集合 ，其中的每一个元素称为个体 分为有限总体和无限总体 有限总体的范围能够明确确定，且元素的数目是有限的 无限总体所包括的元素是无限的，不可数的 样本 (sample) 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称为样本容量 参数和统计量 参数(parameter) 研究者想要了解的总体的某种特征值 所关心的参数主要有总体均值(?)、标准差(?)、总体比例(?)等 总体参数通常用希腊字母表示 统计量(statistic) 根据样本数据计算出来的一个量 所关心的样本统计量有样本均值(?x)、样本标准差(s)、样本比例(p)等 样本统计量通常用小写英文字母来表示 变 量(Variable) 说明现象某种特征的概念 如商品销售额、受教育程度、产品的质量等级等 变量的具体表现称为变量值，即数据 变量可以分为 分类变量(categorical variable) ：说明事物类别的一个名称 顺序变量(rank variable ) ：说明事物有序类别的一个名称 数值型变量(metric variable ) ：说明事物数字特征的一个名称 离散变量：取有限个值 连续变量：可以取无穷多个值 统计中的几个基本概念 几种常用的统计软件(Software) ?典型的统计软件 SAS SPSS MINITAB STATISTICA S-PLUS R Excel § 1 数据的搜集 §1.1 数据的来源 §1.2 调查数据 §1.3 实验数据 §1.4 数据的误差 §1.5 数据文件 学习目标 数据的来源 搜集数据的调查方法 问卷设计 搜集数据的实验方法 数据的误差 数据的质量要求 系统外部的数据 统计部门和政府部门公布的有关资料，如各类统计年鉴 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 各类专业期刊、报纸、书籍所提供的资料 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 从互联网或图书馆查阅到的相关资料 系统内部的数据 业务资料，如与业务经营活动有关的各种单据，记录 经营活动过程中的各种统计报表 各种财务，会计核算和分析资料等 二手数据的特点 搜集容易，采集成本低 作用广泛 分析所要研究的问题 提供研究问题的背景 帮助研究者更好地定义问题 检验和回答某些疑问和假设 寻找研究问题的思路和途径 搜集二手资料在研究中应优先考虑 二手数据的评估 数据是谁搜集的？ 可信度评估 为什么目的而搜集的？ 数据是怎样搜集的？ 什么时候搜集的？ 数据的直接来源(原始数据) 调查数据 通过调查方法获得的数据 通常是对社会现象而言 通常取自有限总体 实验数据 通过实验方法得到的数据 通常是对自然现象而言 也被广泛运用到社会科学中 如心理学、教育学、社会学、经济学、管理学等 抽样方法 概率抽样与非概率抽样的比较 概率抽样