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汇报人：AA
2024-01-26
统计学统计整理
目录
CONTENTS
统计整理概述
统计数据的收集与整理
统计表与统计图的应用
统计指标的计算与分析
统计整理在数据分析中的应用
统计整理的挑战与未来发展
01
统计整理概述
统计整理是根据统计研究的任务与要求，对统计调查所搜集到的原始资料进行分组、汇总，使其条理化、系统化，得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程。
定义
统计整理的目的是使原始资料系统化、条理化，为统计分析提供翔实、准确的数据资料，以便更好地揭示客观现象的数量特征和本质规律。
目的
保证整理出的数据资料真实可靠，符合客观实际。
准确性原则
使整理出的数据资料条理清晰，层次分明，能够全面反映客观现象的数量特征和本质规律。
系统性原则
及时性原则：保证整理出的数据资料及时提供，满足统计分析的需要。
设计统计整理方案
根据统计研究的目的和任务，确定统计分组、汇总的方法以及数据的表现形式等。
对原始资料进行审核与筛选
检查原始资料的完整性、准确性和一致性，剔除不符合要求的资料。
统计分组
根据研究目的和现象的本质特征，将总体划分为不同的组别。
汇总数据
对分组后的数据进行汇总计算，得出各组别的频数、频率等统计指标。
编制统计表或绘制统计图
将整理好的数据资料以表格或图形的形式表现出来，以便进行进一步的分析和研究。
02
统计数据的收集与整理
统计数据可以来自各种渠道，如政府、企业、研究机构、调查等。
统计数据可以分为定量数据和定性数据。定量数据是数值型的，如身高、体重等；定性数据是描述性的，如性别、职业等。
类型
来源
通过直接观察被研究对象的行为、特征等收集数据。
观察法
调查法
实验法
通过问卷、访谈、电话等方式向被研究对象收集数据。
在控制实验条件下，对研究对象进行干预并收集数据。
03
02
01
对数据进行检查、筛选和转换，以消除错误和不一致。
将数据按照某种规则分成不同的组或类别。
对数据进行加总、平均、比例等计算，以揭示数据的总体特征。
利用图表、图像等方式将数据呈现出来，以便更直观地理解数据。
数据清洗
数据分组
数据汇总
数据可视化
03
统计表与统计图的应用
简洁明了、信息完整、易于比较。
设计原则
简单表、分组表、复合表。
主要类型
展示数据的分布规律、对比不同数据之间的差异、分析数据之间的关联等。
应用场景
直观易懂、信息突出、美观大方。
设计原则
条形图、折线图、饼图、散点图等。
主要类型
描述数据的趋势变化、展示数据的比例关系、呈现数据的分布情况、揭示数据之间的相关关系等。
应用场景
统计表：信息详细、精确度高、易于比较。
缺点比较
统计图：可能过于简化、信息损失、误导读者。
优点比较
统计图：直观形象、易于理解、视觉冲击力强。
统计表：可能过于复杂、不易于理解、需要一定的专业知识。
01
02
03
04
05
06
04
统计指标的计算与分析
总量指标的概念
总量指标的种类
总量指标的计量单位
总量指标的计算方法
总量指标是反映社会经济现象总体规模或水平的统计指标，如人口数、国内生产总值等。
实物单位、货币单位和劳动单位。
根据反映总体内容的不同，总量指标可分为总体单位总量和总体标志总量。
直接计算法、推算法和估算法。
1
2
3
相对指标是两个相互联系的统计指标数值的比率，用以反映现象的发展程度、结构、强度、普遍程度或比例关系。
相对指标的概念
结构相对指标、比例相对指标、比较相对指标、强度相对指标、动态相对指标和计划完成程度相对指标。
相对指标的种类
根据相对指标的不同种类，可采用不同的计算方法，如直接计算法、间接计算法等。
相对指标的计算方法
平均指标是反映社会经济现象总体各单位某一数量标志在一定时间、地点条件下所达到的一般水平或平均水平的统计指标。
平均指标的概念
算术平均数、调和平均数、几何平均数和位置平均数。
平均指标的种类
根据平均指标的种类和所掌握的资料情况，可采用直接计算法或间接计算法。
平均指标的计算方法
03
变异指标的计算方法
根据变异指标的种类和所掌握的资料情况，可采用直接计算法或间接计算法。
01
变异指标的概念
变异指标是反映总体各单位标志值的差异程度或离散程度指标。它们是总体数量特征的另一个方面的数学描述。
02
变异指标的种类
全距、平均差、方差和标准差、标志变动系数。
05
统计整理在数据分析中的应用
数据可视化
集中趋势度量
离散程度度量
分布形态描述
01
02
03
04
通过图表、图像等方式直观展示数据的分布、趋势和异常值。
计算平均数、中位数和众数等指标，了解数据的中心位置。
通过方差、标准差等指标衡量数据的波动范围和离散程度。
利用偏态系数和峰态系数等指标描述数据分布的形状。
根据样本数据对总体参数进行假设检验，判断总体
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