第二章统计数据整理与显示解读.pptx

第二章 统计数据整理与显示 第一节 数据的计量与类型 第二节 统计数据的来源 第三节 定性数据的整理与显示 第四节 数值型数据的整理与显示 1 第一节 数据的计量与类型 定义：统计数据 统计数据（Statistical data）是指可用以推导出某项结论的一些事实或数字。 它有三个基本的构成要素：元素、变量、观测值 2 基 本 构 成 要素 元素（Element） 变量（Variable） 观测（Observation） 关于元素的一种属性或特征 研究对象由各元素组成 数据中关于某一元素所有各变量的信息 统计数据 3 变量（Variable） 定量变量（Quantitative variable） 结果可用数字表示 定性变量（Qualitative Variable） 结果不可用数字表示 统计数据 4 姓名 性别 年龄 身高(m) 体重(kg) 民族 公司服务年限 受教育年限 甲 男 33 1.85 65 汉 3 18 乙 女 25 1.65 55 回 2 16 丙 男 26 1.72 60 满 1 15 丁 女 35 1.60 53 回 4 16 戊 男 32 1.83 68 汉 2 19 表1-1 员工个人数据表 统计数据 5 数据的计量尺度 6 四种计量尺度 数据的计量尺度 7 定类尺度 计量层次最低 对事物进行平行的分类 各类别可以指定数字代码表示 使用时必须符合类别穷尽和互斥的要求 数据表现为“类别” 具有=或?的数学特性 比如:性别分男女 8 定序尺度 对事物分类的同时给出各类别的顺序 比定类尺度精确 未测量出类别之间的准确差值 数据表现为“类别”，但有序 具有或的数学特性 比如: 成绩为优良中差 9 定距尺度 1. 对事物的准确测度 2. 比定序尺度精确 3. 数据表现为“数值” 4. 没有绝对零点 5. 具有 + 或 - 的数学特性 例如： 张三的SAT成绩为1205，而李四的SAT成绩为1090。所以张三的成绩比李四高115个点 10 定比尺度 1. 对事物的准确测度 2. 与定距尺度处于同一层次 3. 数据表现为“数值” 4. 有绝对零点 5. 具有 ? 或 ? 的数学特性 例如： M的在大学期间修满了36个学分，而K在大学期间修满了72个学分。所以K所修的学分是M的2倍。 11 四种计量尺度的比较 四种计量尺度的比较 定类尺度 定序尺度 定距尺度 定比尺度 分类（＝，≠ ） 排序（ ， ) 间距（ + ，- ） 比值（ × ，÷） √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ 计量尺度 数学特性 “√”表示该尺度所具有的特性 12 数据类型和分析方法 13 数据类型与统计方法 数据类型与统计方法 14 F.W.Taylor的科学管理理论中的工作定额原理，用实验式的方法获得工人合理的日工作量数据。 气象数据收集，商品价格的变化对商品需求量的影响。 统 计 资 料 的 收 集 间接引用 直接收集 实验式收集 统计数据 非实验式收集 统计数据 第二节 统计数据的收集 15 第三节 定性数据的整理与显示 一. 定类数据的整理与显示 二. 定序数据的整理与显示 16 定类数据的整理与显示（基本问题） 要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的数据，所采取的处理方式和方法是不同的 对定类数据和定序数据主要是做分类整理 对定距数据和定比数据则主要是做分组整理 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据；但适合于高层次数据的整理和显示方法并不适合于低层次的数据 17 定类数据的整理(基本过程) 1. 列出各类别 2. 计算各类别的频数 3. 制作频数分布表 4. 用图形显示数据 18 定类数据的整理(可计算的指标) 1. 频 数：落在各类别中的数据个数 2. 比 例：某一类别数据占全部数据的比值 3. 百分比：将对比的基数作为100而计算的比值 4. 比 率：不同类别数值的比值 19 定类数据整理—频数分布表（实例） 【例2.1】为研究广告市场的状况，一家广告公司在某城市随机抽取200人就广告问题做了邮寄问卷调查，其中的一个问题是“您比较关心下列哪一类广告？” 1．商品广告；2．服务广告；3．金融广告；4．房地产广告；5．招生招聘广告；6．其他广告。 表3-1 某城市居民关注广告类型的频数分布 广告类型 人数(人) 比例 频率(%) 商品广告 服务广告 金融广告 房地产广告 招生招聘广告 其他广告 112 51 9 16 10 2 0.560 0.255 0.045 0.080 0.050 0.010 56.0 25.5