统计资料的整理统计学.ppt

统计资料的整理统计学目录统计资料概述统计资料整理流程统计资料描述性分析统计资料推断性分析统计资料可视化呈现统计资料质量评估与改进01统计资料概述统计资料是反映社会经济现象数量特征的数据，是进行统计分析的基础。按性质可分为数量资料和质量资料；按表现形式可分为文字资料、数字资料和图表资料；按来源可分为原始资料和二手资料。定义与分类分类定义通过统计资料可以描述社会经济现象的数量特征，揭示其本质和规律。描述现象通过对不同时间、不同空间、不同条件下的统计资料进行对比分析，可以揭示现象之间的差异和联系。对比分析通过对历史统计资料的整理和分析，可以预测未来发展趋势，为决策提供依据。预测趋势统计资料的重要性来源主要包括政府统计机构、企事业单位、科研机构、调查机构等发布的各类统计数据。获取方式包括公开出版物、官方网站、数据库、调查问卷等。在获取统计资料时，需要注意数据的真实性、准确性和完整性。同时，对于二手资料的使用需要谨慎评估其质量和适用性。统计资料的来源与获取02统计资料整理流程目的对原始数据进行分类、汇总和加工，使之系统化、条理化，以反映总体特征，为统计分析提供基础。原则准确性、完整性、及时性、简明性和科学性。整理目的与原则包括确定分组方法、选择分组标志和制定分组界限。设计统计整理方案检查数据的完整性和准确性，剔除异常值和重复数据。对原始资料进行审核与筛选整理步骤与方法整理步骤与方法数据分组与汇总按照分组标志对数据进行分类，计算各组频数或频率。编制统计表或统计图将整理结果以表格或图形形式呈现。适用于数据量较小的情况，通过纸质或电子表格进行整理。手工整理利用专业统计软件或编程语言（如Python、R等）进行数据清洗、转换和可视化。计算机整理整理步骤与方法在整理过程中，应尽可能保留数据的原始信息，以便后续分析和验证。保持数据的原始信息分组过少可能导致信息损失，分组过多则可能增加数据分布的随机性，应根据实际情况选择合适的分组数。分组过少或过多在选择组距时，应确保各组数据分布的均匀性，避免出现极端值对整体分布的影响。组距选择在呈现整理结果时，应注意图表类型、颜色搭配和标注说明等细节，使图表更加直观易懂。数据可视化整理过程中的注意事项03统计资料描述性分析所有观察值的总和除以观察值的个数，反映一组数据的平均水平。算术平均数将数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数，反映数据的中心位置。中位数一组数据中出现次数最多的数，反映数据的集中情况。众数集中趋势描述极差一组数据中最大值与最小值之差，反映数据的波动范围。方差各观察值与其平均数离差平方的平均数，反映数据的离散程度。标准差方差的算术平方根，用s表示。标准差用s表示。标准差是方差的算术平方根，它反映了一组数据与其均值的平均偏离程度。标准差越大，说明数据越离散；标准差越小，说明数据越集中。离散程度描述VS数据分布不对称，偏向某一方向。可分为正偏态（右偏）和负偏态（左偏）。峰态分布数据分布的尖峭或扁平程度。峰度大于3时，分布尖峭；峰度小于3时，分布扁平。偏态分布分布形态描述04统计资料推断性分析点估计利用样本数据计算出一个具体的数值作为总体参数的估计值。区间估计根据样本数据和一定的置信水平，构造出总体参数的一个区间范围，该区间以较大的概率包含总体参数的真值。参数估计方法03假设检验的应用在质量控制、医学、经济学等领域广泛应用，用于判断总体参数是否有显著差异或是否符合某种分布。01假设检验的基本思想先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立。02假设检验的步骤提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算检验统计量的值并作出决策。假设检验原理及应用方差分析的基本思想通过比较不同组别间的方差来推断各组均值是否存在显著差异。方差分析的步骤建立假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算检验统计量的值并作出决策。方差分析的应用在生物学、医学、心理学等领域广泛应用，用于分析不同因素对实验结果的影响程度。方差分析及其应用05统计资料可视化呈现