第三章 数据整理.ppt

第三章数据整理
按照研究的目的,将搜集到的原始数据进行整理加工,从中提取有用的信息,并搜索其中的数量规律性。
数据分组
次数分配
统计指标
统计表和统计图
数据分组
一、统计数据分组的目的及原则
分组是将总体所有单位按一定的标准区分为若干部分
分组前
分组后
25%
33%
42%
分组的目的:概括数据,清晰条理
分组时注意:
将具有共性的个体归入同一组
将总体内部个体间的差异通过组别区分开来
分组的原则:保证总体中的任何一个个体或原始数据都能归于某一个组且仅能归于某一个组,即保证不重、不漏。
统计分组的关键是分组标志的选择
1、按分组标志的多少不同分:
简单分组:分组仅按一个标志来进行
复合分组:分组按两个或两个以上的标志进行,并且层叠在一起。
二、统计分组的种类
例如:对全国的工业企业进行
简单分组:
按经济类型分:全民所有制企业、集体所有制企业、城乡个体企业
按轻重工业分:重工业、轻工业
按企业规模大小分:大型企业、中型企业、小型企业
复合分组:
全民所有制
集体所有制
重工业
轻工业
重工业
轻工业
大型企业
中型企业
小型企业
2、按分组标志的性质不同分:
品质分组:按品质标志进行的分组
如人口总体按性别分组、高校教师按职称分组。
变量分组:按数量标志进行的分组
如企业按职工人数分------1000人以下、1000-5000人、5000人以上
三、分组标志与分组体系的选择
1、根据统计研究的目的,在对现象进行分析的基础上,抓住具有本质性的区别及反映现象内在联系的标志来作为分组标志。
2、在统计整理中,为了全面认识被研究现象总体,常常需要运用多个分组标志对总体进行分组,形成一系列相互联系、相互补充的分组体系。
四、统计分组方法
1、品质分组的方法
分组标志一经确定,组名称和组数也就确定,不存在组与组之间界限区分的困难。
复杂的情况下,各组界限不易划分,从这一组到另一组存在各种过度状态,边缘不清。
2、变量分组的方法:
变量分组的目的并不是单纯确定各组在数量上的差别,而是要通过数量上变化来区分各组的不同类型和性质。
单项式分组:是依次将每一个变量值作为一组。
(适用于离散型变量且变量取值不多的情况)
例如,居民家庭人口数,其取值不可能很多,且每一个取值都可视为一种类型。
按家庭人口数分组
1人
2人
3人
4人
5人
6人
组距式分组:把整个变量值依次划分为几个区间,各个变量值按其大小确定所归并的区间,区间的距离称组距。
包括等距分组和不等距分组
适用于连续型变量或虽为离散型变量但取值很多,不便一一列举的情况。
1)连续型变量的组距式分组
如对商店按销售额进行分组:
按销售额分组(万元)
50以下;50—200;200—400;400—600
600—800;800以上