第二章 数据的收集、整理和显示.ppt

第二章 数据的收集、整理和显示 主要内容： 2.1 数据的收集 2.2 数据的整理 2.3 数据的显示 我们相信上帝，除此之外，我们只相信数据。 ——James R. Evans “数据！数据！数据！”他不耐烦地喊道，“我不能做无米之炊！” ——Sherlock Holmes （福尔摩斯） 2.1 数据的收集 2.1.1 统计数据收集的基本理论 1.定义 根据研究目的和要求，运用科学的方法与手段，有计划、有组织地收集资料的过程。 从过程的阶段性看，统计数据的收集处于统计工作过程的基础阶段。 2 统计资料的收集方式 两种：一种直接向研究对象收集，得到的资料称为原始资料或初始资料；另一种收集已经加工、整理过的资料，该资料称为次级资料或二手资料。 注：从工作性质上看，利用二手资料是收集资料的一种方式，但是不是统计调查（统计调查是对原始资料的收集） 数据的直接来源(原始数据) 调查数据（非实验数据） 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 数据的间接来源（二手数据） 从互联网或图书馆查阅到的相关资料 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 二手数据的特点 收集容易，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 收集二手资料在研究中应优先考虑 二手数据的评估 数据是谁收集的？ 可信度评估 为什么目的而收集的？ 数据是怎样收集的？ 什么时候收集的？ 3 统计数据的计量尺度 统计离不开计算，存在着计算的对象、计算的手段和计算的结果之间的关系，即量和数的关系； 事物的量是事物属性的重要方面，事物的量和事物的质是密切联系的，相互作用，共同决定事物的性质和特征，事物的量是客观存在的； 数是根据研究目的和事物的性质，表示事物量的多少，量的界限，量的特征等等，简而言之，数是量的尺度。 ① 定类尺度（ Nominal Scale ） 定类尺度——又称类别尺度，名义尺度等，按事物的某种属性对其进行分类或分组。（各类之间无等级顺序） 定类尺度的值以文字描述，可以用数值标识，仅仅起标签作用； 定类尺度是其他计量尺度的基础，主要用于非参数统计推断； 主要数学特征：＝或≠。 定类尺度的主要特征： 只能区分事物类别，各个类别的顺序可以改变，但是无法比较类别之间的大小； 对事物的区分必须符合穷尽和互斥的要求； 对其分析的主要统计量是频数和频率。 ② 定序尺度（Ordinal Scale） 定序尺度——又称顺序尺度，按照大小、高低、强弱等顺序对事物之间等级差别和顺序差别的一种测度（可以排序）。 定序尺度的计量精度优于定类尺度，它不仅可以分组，而且能够比较大小，但是不能进行加、减、乘、除数学运算； 与定类尺度不同，定序尺度各类别的顺序不能改变； 主要数学特征：＜或＞ 定序尺度分析的主要统计量是频数（频率）、累计频数（频率），分位数（主要是中位数和四分位数）、众数等。 ③ 定距尺度（Interval Scale） 定距尺度——又称间隔尺度，对事物类别和次序之间的距离进行测度（用确切的数字反映事物之间在量方面的差别），它是比定类尺度和定序尺度更高级的计量尺度。 凡是反映事物总量的规模指标都需要运用定距尺度，如公司产品总量、职工人数、GDP、温度等； 主要数学特征： ± ④ 定比尺度（Ratio Scale） 定比尺度——又称比率尺度，是对事物之间比值的一种测度，反映比重、速度、密度等数量关系。 由于定