[管理学]第二讲 数据的整理和显示.ppt

2006－2007学年第二学期 华中科技大学公管学院胡隆基 第二讲 数据的整理与显示 第一节 数据整理 数据收集的第一个工作，就是要清楚测量和收集什么。你要将你的研究问题转化为用变量的语言来描述，并且要对变量进行清楚的定义。 例如：思考一下，假设你已经为人父母，当要求你回答这个问题的时候，你有什么困惑。 “在你家庭中有多少个孩子？ 至少存在以下问题： （1）孩子是否应该小于18周岁？ （2）孩子是仅仅指亲生子女，还是包括养子养女？过继的算不算？对于不和亲生父母生活在一起的孩子算不算？父母离了婚而共同抚养的孩子怎么算？ －－－－－ 所以要对“孩子”这个变量做清楚的界定。 思考：这个调查问题存在什么问题： “请问贵企业的销售收入是多少？_______” 一、数据计量 （1）定类尺度（名义尺度）。用于分类和识别。不适合任何四则运算，各个类别之间是并列的，无优劣之分。 （2）定序尺度（有序尺度）。表示一种次序，比大小。进行“,”运算，如 （3）定距尺度。可以比大小还可以知道类别间的间距，可以“+、-”运算，不能做乘除运算，无绝对0点。如温度 （4）定比尺度。可以比大小和“+、-、 ×、÷”运算。0是绝对0点，如身高 思考题： 以下属于哪种计量尺度？ 五个人的性别：1，0，0，1，1（1：男性；0：女性） 五个人的身高：170，173，165，180，161（单位：厘米） 七天的气温（摄氏温度℃）：15，24，27，18，34，30，19 五个人对一项政策满意程度的评分： 5，3，3，4，2 （1：十分不满意；2：不满意；3：一般或中立；4：满意；5：十分满意） 二、数据的类型 定类和定序数据，说明的是事物的品质特征，其结果均表现为类别，也叫品质数据（定性数据） 如性别、满意程度 定距和定比数据，说明的是现象的数量特征，能够用数值来表现，也叫数量数据（定量数据） 如温度、身高、成绩 思考题： 1）我们用一个量表测量人们对一项法律的态度，如果1表示不赞成，2表示无所谓，3表示赞成，对于3个人我们测得的值分别为：3、1、2，这些数据为_____数据。 2）测量10个大学生所在的年级，如果用1表示大一、2表示大二、3表示大三、4表示大四、5表示其他。测量的值为：1、3、4、1、2、3、2、1、1、4，这些数据为________数据。 3）测得5个人的第一次结婚年龄（单位：周岁）为：20、22、24、30和26，这些数据为_____数据。 注意： 1）SPSS中将定距和定比数据合并为一类，叫度量数据。所以SPSS的数据测量层次只有三种。 2）一般高层次的计量尺度可以转化成低层次的计量尺度，反之不成立，如收入问题 3）一项统计方法适合低级别的数据，也适用于高级别的数据，反之不成立。如平均数 三、数据分组 某班20人的学生成绩分布，计算组中值 二、统计图 表示定性数据常用的图形 饼图(pie chart) 条形图(bar chart) 1、饼图 例：可直观看出各类别所占比例大小，以及各类别与总体之间的关系 例：data\Employee.sav 2、条形图 可直观看出每个类别上相对应的观测的多少 例： data\Employee.sav 复式条形图 表示定量数据常用的图形 直方图 茎叶图 散点图 箱图(盒型图) 3、直方图(histogram) 对于一个定量数据（例如，薪水），如何用图形来表示这个数据，使人们能够看出这个数据的大体分布或‘形状’呢？ 例：通过直方图了解职员当前的薪水的分布情况，数据Employee data.sav ， 条形图与直方图的区别 条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度(表示类别)则是固定的 直方图中矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，其高度与宽度均有意义 直方图的各矩形通常是连续排列，条形图则是分开排列 条形图主要用于展示品质数据，直方图则主要用于展示数量数据 男女工资分布不同 Employee data.sav 4、茎叶图 (stem-and-leaf display) 用于显示未分组的原始数据的分布 由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字组成的 以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶 树叶上只保留一位数字 5. 茎叶图类似于横置的直方图，但又有区别 直方图可观察一组数据的分布状况，但没有给出具体的数值 茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始数值，保留了原始数据的信息 107 108 108 110 112 112 113 114 115 117 117 117 118 118 118 119 120 120 121 122 122 122 122 123 123 123 123 124 124 124 125 125 126 1