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101统计调查教学设计教案(共5则)

目录

CONTENTS

课程介绍与教学目标

统计调查方法与技术

统计调查设计与实施

数据处理与分析方法

结果呈现、评价及应用

案例分析与讨论

课程总结与展望未来

01

CHAPTER

课程介绍与教学目标

统计调查定义

统计调查是根据统计研究的目的和要求，有组织、有计划、有系统地搜集统计资料的工作过程。它是统计工作的基础环节，是认识事物的起点。

统计调查的意义

统计调查是获取第一手数据的重要手段，为统计分析提供基础资料，有助于了解社会、经济、科技等各方面的发展情况，为政府决策、企业经营和学术研究提供重要依据。

知识与技能目标

掌握统计调查的基本概念、方法和步骤，能够运用所学知识进行简单的统计调查设计和实施。

过程与方法目标

通过案例分析、实践操作等方式，培养学生的统计思维和实践能力，提高学生的数据分析和解决问题的能力。

情感态度与价值观目标

培养学生的数据意识和统计素养，增强学生的社会责任感和实践能力，提高学生的综合素质。

课程安排：本课程共分为五个部分，包括统计调查概述、统计调查设计、统计调查实施、数据整理与描述、案例分析与实践。每个部分包含若干小节，具体安排如下

第一部分：统计调查概述（2课时）

统计调查的概念、意义和作用

统计调查的种类和特点

第二部分：统计调查设计（4课时）

统计调查方案的设计

统计调查指标的设计

统计调查问卷的设计

第三部分：统计调查实施（6课时）

统计调查的组织和实施

统计调查的技巧和注意事项

统计调查的误差和质量控制

第四部分：数据整理与描述（4课时）

03

课程时间：本课程共计20课时，每周2次课，每次2课时，共计5周完成。

01

案例分析与讨论

02

实践操作与演练

02

CHAPTER

统计调查方法与技术

问卷调查法是通过向被调查者发放问卷，由被调查者填写对有关问题的意见和建议来获取信息的一种方法。

定义

能够同时收集大量被调查者的信息，适用于广泛的地域范围和多样化的样本群体。

优点

问卷设计的质量直接影响调查结果的准确性和有效性；回收率和有效率可能受到多种因素的影响。

缺点

确定调查目的和对象；设计问卷；选择抽样方法；发放和回收问卷；数据整理和分析。

实施步骤

定义

优点

缺点

实施步骤

访谈调查法是通过与被调查者进行面对面的交谈，了解其对有关问题的看法和态度的一种方法。

访谈过程可能受到访谈员和被调查者主观因素的影响；样本数量相对较少，代表性可能不足。

能够深入了解被调查者的真实想法和感受，收集到更为详细和全面的信息。

确定访谈目的和对象；制定访谈提纲；选择访谈时间和地点；进行访谈并记录；整理和分析访谈资料。

定义

优点

缺点

实施步骤

能够直接获取被调查者的实际表现和行为，避免主观因素的影响。

观察结果可能受到观察者主观因素的影响；有些行为和现象可能难以观察到。

确定观察目的和对象；制定观察计划和提纲；选择观察时间和地点；进行观察并记录；整理和分析观察资料。

观察调查法是通过直接观察被调查者的行为、活动和现象，了解其特征和规律的一种方法。

定义

实验调查法是通过人为地改变某些变量，观察和分析其他变量随之发生变化的情况，以揭示事物间的因果关系的一种方法。

缺点

实验条件难以完全控制，实验结果可能受到多种因素的影响；实验成本较高，时间较长。

优点

能够揭示事物间的因果关系，具有较高的科学性和准确性。

实施步骤

确定实验目的和假设；设计实验方案；选择实验对象和样本；进行实验并记录数据；分析实验数据并得出结论。

03

CHAPTER

统计调查设计与实施

明确调查想要了解的问题或目标，例如了解市场需求、评估政策效果等。

确定调查目的

确定调查对象

明确调查范围

根据调查目的，确定需要调查的群体或个体，例如消费者、企业、政府机构等。

确定调查的地域范围、时间范围等，以便更好地制定调查计划和方案。

03

02

01

包括与调查对象联系、确认调查时间和地点、准备调查问卷或表格等。

现场调查前的准备

按照制定的计划和方案，进行现场调查和收集数据，注意保证数据的准确性和完整性。

现场调查和收集数据

对收集到的数据进行整理和分析，包括数据清洗、数据转换、数据统计和可视化等，以便更好地回答调查问题或目标。

数据整理和分析

04

CHAPTER

数据处理与分析方法

去除重复、缺失、异常值等，保证数据质量。

数据清洗

对数据进行规范化、标准化等处理，方便后续分析。

数据转换

将不同来源、格式的数据进行整合，形成统一的数据集。

数据整合

通过平均数、中位数、众数等指标描述数据的中心位置。

数据的集中趋势

通过方差、标准差、极差等指标描述数据的离散程度。

数据的离散程度

通过偏度、峰度等指标描述数据的分布形态。

数据的分布形态

参数估计

假设检验

方差分析

相关与回归分析