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统计学原理第3版统计数据整理

统计数据整理概述统计数据分组分布数列的编制统计表与统计图统计数据整理的实践应用计算机在统计数据整理中的应用contents目录

01统计数据整理概述

通过数据整理，可以消除原始数据中的错误、异常值和重复数据，从而提高数据的准确性和可靠性。提高数据质量便于数据分析促进数据共享整理后的数据更加规范、一致，有利于进行各种统计分析和可视化展示。整理后的数据更易于理解和使用，方便不同部门和人员之间的数据共享和交流。030201统计数据整理的意义

准确性原则一致性原则完整性原则可追溯性原则统计数据整理的原保整理后的数据与原始数据保持一致，避免在整理过程中引入新的错误。对于相同的数据项，应保持其命名、格式和计量单位的一致性，以便于比较和分析。在整理数据时，应确保数据的完整性，不遗漏任何重要信息。整理后的数据应保留与原始数据的关联，以便在需要时能够追溯到原始数据来源。

01数据收集根据研究目的和需求，收集相关的原始数据。02数据筛选对收集到的数据进行初步筛选，去除明显错误、异常或重复的数据。03数据清洗对数据进行详细检查和清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值和格式转换等。04数据转换根据分析需求，对数据进行必要的转换和计算，如数据分组、指标计算等。05数据整理将清洗和转换后的数据进行整理和归纳，形成适合分析的数据集。06数据验证对整理后的数据进行验证，确保数据的准确性和完整性。统计数据整理的程序

02统计数据分组

03根据组内同质与组间差异选择分组标志分组标志应使同一组内的观察值具有较大的同质性，不同组之间具有较大的差异性。01根据研究目的选择分组标志为了反映总体的内在规律，分组标志应与统计研究目的密切相关。02选择反映事物本质区别的标志分组标志应能反映各组在数量上的差异以及各组之间的本质区别。分组标志的选择

分组过少可能导致信息损失如果分组过少，可能会导致数据分布的规律性不能充分地表示出来，从而造成信息的损失。分组过多可能导致数据分布的规律性不明显如果分组过多，可能会使得数据分布的规律性被掩盖，从而难以揭示总体的内在规律。分组过少或过多都可能导致分析结果的不准确分组过少或过多都可能导致分析结果的不准确，因为分组过少或过多都可能使得数据分布的规律性不能得到充分的反映。分组过少或过多可能产生的影响

组数选择在4-15之间在通常情况下，组数选择在4-15之间是比较合适的。这是因为在这个范围内，既可以保证数据的分布规律得到充分的反映，又可以避免因为分组过多而导致的分析结果不准确。考虑组数对直方图的影响在选择组数时，还需要考虑直方图的效果。如果直方图的柱子过于密集或者过于稀疏，都可能导致直方图的效果不佳。因此，在选择组数时，需要综合考虑数据的分布规律和直方图的效果。考虑数据的分布特点在选择组数时，还需要考虑数据的分布特点。如果数据呈现明显的偏态分布或者双峰分布等特点，那么在选择组数时就需要特别注意。在这种情况下，可能需要选择更多的组数来更好地反映数据的分布特点。组数选择在分组时应考虑组数

03分布数列的编制

分布数列的概念分布数列是统计学中用于描述数据分布情况的一种重要工具，它将总体或样本中的各个数值按其大小顺序排列，并显示出每个数值出现的次数或频率。分布数列的种类根据分组方式的不同，分布数列可分为单项式分布数列和组距式分布数列。单项式分布数列适用于离散型变量，而组距式分布数列适用于连续型变量。分布数列的概念和种类

确定组数根据数据的波动范围和组距大小，确定合适的组数。变量数列的概念变量数列是描述总体或样本中某一变量取值情况的数列，也称为频数分布表或次数分布表。确定组距根据数据的波动范围和组数，确定合适的组距。登记频数统计各组内的数据个数，得到各组的频数。确定各组界限根据组距和第一组的下限，依次确定各组的上下限。变量数列的编制

累计频数是指某一数值以下（或以上）的频数之和。对于单项式分布数列，累计频数就是小于或等于某一数值的频数之和；对于组距式分布数列，累计频数则是小于或等于某一上限（或下限）的各组频数之和。累计频数的计算累计频率是指某一数值以下（或以上）的频率之和。累计频率的计算公式为：累计频率=累计频数/总频数。通过计算累计频率，可以更加直观地了解数据的分布情况。累计频率的计算累计频数与累计频率的计算

04统计表与统计图

统计表是用表格形式表现数字资料的一种形式，由标题、横行、纵栏和数字资料等部分构成。统计表的概念简单表、分组表和复合表。统计表的种类重点突出、简单明了、层次清楚。统计表的设计原则统计表

统计图是根据统计数字，用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形。它具有直观、形象、生动、具体等特点。统计图的概念条形图、折线图、饼图和散点图等。统计图的种类根据数据特点选择合适的图形；标题