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电大社会统计学第三章
数据的组织与展示
电大社会统计学第三章数据的组织与
2023/10/13
展示
数据的组织与展示
第三章
电大社会统计学第三章数据的组织与
展示
学习目标:
1、了解数据的筛选与排序,掌握使用SPSS进行 数据的筛选与排序
2、了解常用统计图和统计表,明确不同统计图 和统计表适用的数据类型。
3、能使用SPSS绘制统计图表。
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统计数据的整理:
是对统计数据的加工处理过程,以使统计数据 系统化、条理化、符合统计分析的需要,它是 收集数据与数据分析之 的必要环节。
.收集数据
.数据整理
.数据分析
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. 一、数据整理
. 数据整理是使用数据之前对数据进行必要的处理,包括数据的审核、 筛选和排序等。这样可以保证数据的质量,并且选择符合研究要求的数 据,为数据的使用与分析打下坚实的基础。
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. (一)数据审核
. 数据审核是指从数据的完整性、准确性、适用性及时效性等方面对数据进 行检查,保障数据质量,为之后进一步的分析打下基础。
第一节 数据的整理
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.
完整性:数据是否完整、调查单位是否全面覆盖、调查 项目问题是否全部回答。 总体不漏人,个体不漏项
.适用性:审核数据的来源、口径、背景等是否符合研究 需要,若不符合研究需要则不应该生搬硬套。
.准确性:数据是否真实、准确,数据是否真实反映实际 情况,数据是否有误。
数据审核: 完整、准确、适用、时效
.时效性:审核数据是否滞后、是否具有研究意义。
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对于原始数据,只需要从完整性和准确性两方面进行审 核。对于二手数据,不仅需要。。。还需要进行适用性 和时效性审核。
(二)数据筛选
数据筛选是指将不符合要求的数据或者有明显错误 的数据剔除掉,或者将某些不符合研究需要的数据剔除 掉,只留下符合需要的数据。数据经过筛选后使其结果 符合研究需要,为以后研究打下良好基础。
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(三)数据排序
数据排序是指按照一定顺序对数据进行排列,为 数据分组、分析数据提供方便。
不同数据的排序标准不同。对于分类数据,排序 方式多种多样,可以按照字母顺序进行排序,如按姓 氏首字母对姓名进行排序,也可以按照姓氏笔画进行 排序;而对于数值型数据,则只有递增和递减两种排 序方式,如按照收入从高到低对某类人进行排序,也 可以从低到高排序。
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二、数据分组
针对数值型数据
数据分组就是根据研究需要,按照某种标准将原始数 据分为不同的组,分组后的数据叫做分组数据。包括单 变量分组和组距分组,其中组距分组又包括等距分组和 不等距分组两类。
(一)单变量分组
在分组时将每一个变量作为一组。
只适合离散变量。例如,将妇女生育数 0,1,2,3,4,5,6,7,8...分别分组。
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(二)组距分组(重点)
组距分组是指将全部变量值按照次序划分为多个区间, 每一区间里的值作为一组。
组距分组适合连续变量且数据较多的情况。
上限值:每一组最大的值
下限值:每一组最小的值
组距:上限值-下限值
操作步骤: 1、对数据进行排序
2、确定分组数。 K=1+lgn/lg2 (其中n为数据总个数)
3、确定组距。 组距= (最大值-最小值) /组数
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(二)组距分组原则
不重不漏:一个数据必须属于且仅属于一组,不能重复 出现,也不能遗漏。
上限值不在组内:当相邻两组的上限值与下限值重叠时, 恰好等于某一组上限值的变量值不放在该组内,而放在 下一组。 当存在极端值,使得最大值和最小值相差悬殊时,我们 可以将第一组改为 “XX以下”,或将最后一组改为 “XX 以上”,避免遗漏。
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(三)等距分组和不等距分组
在分组时,如果各组组距相等,则称为等距分组; 如果各组组距不相等,则称为不等距分组。
不等距分组eg:婴幼儿组(0~6岁)
少年儿童组(7~17岁)
中青年组(18~59岁)
老年人组(60岁及以上)
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三、应用SPSS对数据进行整理与分组
1、排序
点击Date→Sort Cases
指定需要进行排序的变量到Sort by 框中, 同时在Sort Order中选择是升序排列还是
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