统计学数据的整理和展示.ppt

　第一节 　统计数据的整理 一、数据整理的概念和作用 　　统计整理是指根据统计研究的目的，将统计调查所得的原始资料（也称初级资料）进行科学的分类和汇总；或对已经加工的综合资料（也称次级资料）进行再加工，为统计分析准备系统化的、条理化的综合资料的工作过程。 　　统计整理是统计调查的继续、统计分析的前提。 二、统计整理的步骤  （一）设计和编制统计资料的整理方案。  （二）对原始资料进行审核。  （三）用一定的组织形式和方法，对原始资料进行排序、分组、汇总和计算。 　 （四 ）对整理好的资料再一次进行审核，改正在汇总过程中发生的各种差错。 　 （五）编制统计图表。 （六）统计数据的积累和保管。 三、统计整理的组织方式  1、逐级整理 2、集中整理 3、逐级整理与集中整理相结合 第二节、统计分组 一、统计分组的概念 统计分组是根据统计研究的目的和研究对象的特点，将统计总体各个单位按照一定的标志划分为若干性质不同的部分或组。 统计分组的两方面涵义： 对总体而言，是“分”，即将总体中的各个个体按照它们的差异性区分为若干部分； 对个体（总体单位）而言，是“合”，即将性质相同的个体组合起来。 即对总体实行异质分解，对总体单位实行同质组合。即组内同质性，组间差异性　　 （1） 科学性原则 （2） 完整性原则（穷尽原则）——即应使总体中的每一单位都应有组可归，或者说各分组的空间足以容纳总体所有的单位。 （3） 互斥原则（不相容性）——即总体中任一单位只能归入某一组。 2、统计分组的方法 统计分组的关键在于正确选择分组标志。 （1）分组标志的选择——原则是： 1）从研究目的出发选择分组标志； 2）选择最能反映现象本质特征的分组标志； 3）根据事物所处的具体历史条件和经济条件选择分组标志。 （2）分组方法（统计分组的种类） 1）、按分组标志的性质不同，分为品质分组（或称属性分组）和数量分组（或称变量分组）。 品质分组——按品质标志进行的分组。 数量分组——按数量标志进行的分组。 、按分组的作用和任务不同，分为类型分组、结构分组和分析分组。 类型分组——将复杂现象分为若干性质不同部分的分组。 结构分组——表明总体结构的分组。 分析分组——分析现象间依存关系的分组。 2）、按采用分组标志多少不同的分组方法 简单分组——对总体各单位只采用一个标志进行分组。 平行分组体系——对总体各单位同时采用两个或两个以上的标志进行并列分组。 (表3-4） 复合分组——对总体各单位同时采用两个或两个以上的标志进行层叠分组。(表3-5） 四、统计分类标准化和国民经济中常用的统计分组 第三节 次数分布 一、次数分布数列的概念和种类 1、次数分布数列的概念 在统计分组的基础上，将总体中的所有单位按组归类整理，形成总体中各个单位数在各组间的分布，叫做频（次）数分布，将各组组别与次数依次编排而形成的数列叫做次数分布数列，简称为分布数列。 一、次数分布数列的概念和种类 2、次数分布数列的种类 按分组标志特征的不同，分布数列可以分为两种： 品质分布数列与变量分布数列。 （1）品质分布数列 （２）按数量标志分组 则应按照研究目的及研究对象的特点确定相应的组数，划分相应的组限。 　　按数量标志分组即变量分组，有两种： 单项式分组—— 单项式分组即将某一变量的每一个变量值作为一组。组数及组限是明确的。 * 组距式分组——在连续变量或变量值较多的情况下，可采用组距分组。它将全部变量值依次分为若干个区间，并将这个区间的变量值作为一组。 　　①连续型变量——相邻两组的上、下限采用同限，且遵循“下闭上开”（即上限不在内）的原则。“上限在不内”原则：在连续组距式分组中，以同一个数值作为相邻两组共同的界限，统计上规定，凡是总体某一个单位的变量值是相邻两组的界限值，这一个单位归入作为下限值的那一组内。 　　②离散型变量——相邻两组的上、下限间断，且采用差数为“１”的形式。 ——相邻两组的上、下限重叠。 下限，上限：组距式分组的每一组变量值中，其最小值为下限，最大值为上限。 组限：相邻两组的界限。 间断组距式分组：组限不相连的组距式分组。 连续组距式分组：组限相连（或称相重叠的），