统计学--数据收集课件.pptxVIP

统计学--数据收集课件

数据收集基本概念与重要性

数据收集方法与技巧

抽样技术与策略

数据整理与预处理

数据可视化呈现与解读

数据收集伦理道德与法律规范

数据收集基本概念与重要性

01

01

提供信息和依据

数据收集是统计学的基础，为统计分析提供必要的信息和依据。

02

揭示现象本质

通过对数据的收集、整理和分析，可以揭示现象背后的本质和规律。

03

支持决策制定

基于数据的统计分析结果，可以为决策制定提供有力支持。

数据来源

数据来源主要有调查、实验、观察和记录等。其中，调查是最常用的数据来源之一，包括问卷调查、访谈调查等。

数据类型

根据数据性质可分为定量数据和定性数据；根据测量尺度可分为离散数据和连续数据。

准确性

数据应真实反映实际情况，避免误差和偏见。

完整性

数据应包含所有必要的信息，不应有遗漏。

一致性

数据在不同时间和不同来源之间应具有一致性。

及时性

数据应能反映必威体育精装版情况，具有时效性。

可解释性

数据应具有明确的含义和解释，便于理解和使用。

数据收集方法与技巧

02

问卷设计

样本选择

根据调查目的和实际情况，选择合适的样本量和抽样方法，确保样本的代表性和广泛性。

数据收集

通过纸质或电子方式发放问卷，确保被调查者能够顺利填写并提交问卷。

明确调查目的，设计合理的问题和选项，确保问卷的有效性和可靠性。

数据分析

对收集到的数据进行整理、统计和分析，提取有用信息并得出结论。

访谈准备

明确访谈目的和对象，制定访谈计划和提纲，准备好必要的访谈工具和设备。

访谈实施

与被访者建立良好的沟通和信任关系，按照提纲进行访谈，并做好记录和录音。

访谈整理

对访谈记录进行整理、分类和编码，提取有用信息并进行分析。

结果呈现

将分析结果以文字、图表等形式呈现出来，供决策者参考。

观察准备

明确观察目的和对象，制定观察计划和提纲，准备好必要的观察工具和设备。

观察实施

按照提纲进行观察，记录观察对象的言行举止、环境变化等信息。

数据整理

对观察记录进行整理、分类和编码，提取有用信息并进行分析。

结果呈现

将分析结果以文字、图表等形式呈现出来，供决策者参考。

实验设计

明确实验目的和假设，选择合适的实验对象和方法，制定实验计划和操作程序。

实验实施

按照实验计划进行操作，记录实验数据和结果。

数据分析

对实验数据进行整理、统计和分析，验证假设并得出结论。

结果呈现

将实验结果以文字、图表等形式呈现出来，供决策者参考。同时，要注意实验结果的可重复性和可推广性。

抽样技术与策略

03

简单随机抽样

每个样本被选中的概率相等，适用于总体个体差异不大的情况。

分层抽样

将总体按照某种特征分成若干层，再从各层中随机抽取样本，适用于总体内部差异较大的情况。

系统抽样

按照某种规则在总体中抽取样本，如每隔一定距离或时间抽取一个样本，适用于总体呈现周期性变化的情况。

整群抽样

将总体分成若干群，随机抽取部分群，再对抽中的群进行全面调查，适用于群间差异较小、群内差异较大的情况。

抽样误差

01

由于抽样引起的样本统计量与总体参数之间的差异，包括随机误差和系统误差。

02

置信区间

用于估计总体参数的一个区间，该区间以一定的置信水平包含了总体参数的真值。置信水平越高，置信区间越宽。

03

影响置信区间的因素

样本量、置信水平、总体分布形态等。

根据置信水平和置信区间宽度确定样本量

在给定置信水平和置信区间宽度的情况下，可以计算出所需的样本量。

根据预期效应大小和检验效能确定样本量

在给定预期效应大小和检验效能的情况下，可以计算出所需的样本量。

根据经验或历史数据确定样本量

可以参考以往类似研究的样本量或根据专业经验来确定样本量。

根据资源限制确定样本量

在实际研究中，往往受到时间、经费等资源的限制，需要在满足研究目的的前提下尽可能减少样本量。

数据整理与预处理

04

在数据收集过程中，可能会因为各种原因导致数据重复，需要进行去重处理。

去除重复数据

异常值是指与数据集中其他数据显著不同的数据点，可能是由于输入错误、测量误差等原因产生，需要进行识别和处理。

处理异常值

根据研究目的和数据分析需求，筛选出与研究问题相关的有效数据。

筛选有效数据

通过对原始数据进行某种数学变换，使其满足数据分析的要求，如对数变换、平方根变换等。

将数据按照一定比例进行缩放，使其落入一个特定的区间内，如最小-最大标准化、Z-score标准化等。标准化有助于消除量纲影响和方便不同特征之间的比较。

数据变换

数据标准化

删除缺失值

当缺失值比例较小且对研究结果影响不大时，可以直接删除含有缺失值的样本。

插补缺失值

通过一定的方法估计缺失值并进行填充，如均值插补、中位数插补、多重插补等。插补方法的选择应根据数据的分布和缺失机制进行。

不处理缺失值

在某些情况下，可以选择