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数据收集
主要内容:
一、统计测量尺度
二、原始资料的收集
三、次级资料的收集
四、数据的质量要求
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学习目标
了解数据的计量尺度与数据的类型
了解统计调查方式
了解数据的搜集方法
掌握调查方案的设计
了解数据误差及对数据的质量要求
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§ 统计数据的类型
一、统计测定尺度
二、统计数据
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一、统计测定尺度
即对总体特征的量度,包括登记
分类、标示、计算等。
例:对在校大学生综合素质测定
综合素质包括:文化专业素质
身体和心理素质
思想和道德素质
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统计测定尺度
统计测定尺度由低级到高级、由粗略
到精确分为四个层次:
定类尺度(Nominal scale)
定序尺度(Ordinal scale)
定距尺度(Interval scale)
定比尺度(Ratio scale)
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定类尺度(概念要点)
计量层次最低
对事物进行平行的分类
各类别可以指定数字代码表示
使用时必须符合类别穷尽和互斥的要求
数据表现为“类别”
具有=或的数学特性
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定序尺度(概念要点)
对事物分类的同时给出各类别的顺序
比定类尺度精确
未测量出类别之间的准确差值
数据表现为“类别”,但有序
具有>或<的数学特性
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定距尺度(概念要点)
1. 对事物的准确测度
2. 比定序尺度精确
3. 数据表现为“数值”
4. 没有绝对零点
5. 具有+ 或- 的数学特性
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定比尺度(概念要点)
1. 对事物的准确测度
2. 与定距尺度处于同一层次
3. 数据表现为“数值”
4. 有绝对零点
5. 具有或的数学特性
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四种计量尺度的比较
四种计量尺度的比较
定类尺度
定序尺度
定距尺度
定比尺度
分类(=,≠)
排序( < ,> )
间距( + ,- )
比值( × ,÷)
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
计量尺度
数学特性
“√”表示该尺度所具有的特性
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