第三章统计的收集与整理.ppt

链接 统计误差 不遵循随机原则，有意识多选好的单位或较差的单位进行调查而造成的系统性误差 。 调查表 单一表是每张调查表式只登记一个调查单位的资料，常在调查项目较多时使用。 它的优点是便于分组整理，缺点是每张表都注有调查地点、时间及其他共同事项，造成人力、物力和时间的耗费较大。 统计报表 普查 抽样调查 整群抽样：将总体划分为若干个群（组），然后以群（组）为单位从中抽取部分群（组）。对抽中的群（组）进行全面调查。 重点调查 典型调查 频数分布表的编制（实例） 117 122 124 129 139 107 117 130 122 125 108 131 125 117 122 133 126 122 118 108 110 118 123 126 133 134 127 123 118 112 112 134 127 123 119 113 120 123 127 135 137 114 120 128 124 115 139 128 124 121 分组方法 单变量值分组（要点） 1. 将一个变量值作为一组 2. 适合于离散变量 3. 适合于变量值较少的情况 单变量值分组表（实例） 组距分组（要点） 将变量值的一个区间作为一组 适合于连续变量 适合于变量值较多的情况 必须遵循“不重不漏”的原则 可采用等距分组，也可采用不等距分组 组距分组（几个概念） 1. 下 限：一个组的最小值 2. 上 限：一个组的最大值 3. 组 距：上限与下限之差 4. 组中值：下限与上限之间的中点值 组距分组（步骤） 确定组数：组数的确定应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。在实际分组时，可以按 Sturges 提出的经验公式来确定组数K 等距分组表（使用开口组） 等距分组表（一般情况：上组限不在内） 茎叶图（茎叶图的制作） 用于显示未分组的原始数据的分布 由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字组成的 以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶 对于n(20≤n≤300)个数据，茎叶图最大行数不超过 L = [ 10 × log 10 n ] 5. 茎叶图类似于横置的直方图，但又有区别 直方图可大体上看出一组数据的分布状况，但没有给出具体的数值 茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始数值，保留了原始数据的信息 茎叶图（茎叶图的制作） 分组数据—直方图（直方图的绘制） 条形图（由 Excel 绘制的条形图） 某城市居民关注不同类型广告的人数构成（饼图） 甲乙两城市家庭对住房状况的评价（环形图） 散点图 折线图 美国普查局 抽样调查（Sampling Survey）是一种非全面调查，它是在全部调查单位中抽取一部分单位作为样本进行调查，再根据调查结果推断总体的一种调查方法。广义的抽样调查包括随机抽样与非随机抽样。 简单随机抽样：随机性原则 分层抽样：将总体按标志分为若干个类型组。 系统抽样：又叫等距抽样或机械抽样。将总体按某一标志排队，每隔相等的间隔和距离抽样。 重点调查（Key-point Survey）是指在调查对象中，选择一部分重点调查单位收集统计资料的一种非全面调查。 关键词：重点调查单位，是指这些被调查的总体单位中数目不多，所占比重不大，但其调查的标志值却在总量中占有很大比重，在总体中具有举足轻重的作用。 典型调查（Model Survey）是指根据调查目的，在对所研究现象全面分析的基础上，有意识地选择有代表性的典型单位进行深入细致地调查，以便认识事物的本质与发展变化规律的一种非全面调查方法。 关键词：典型单位，是指那些能充分、集中地体现调查对象总体某些方面共性特征的最有代表性的单位。 资料审定 调查资料的审定目的，就是要保证资料的准确性，尽可能地缩小调查误差。即对对调查资料的准确性、完整性和及时性进行检查 。 统计分组是根据统计研究的目的，选择某一标志作为分组的依据，将总体分成若干个不同的组。经统计分组后，各组组内的个体的性质是相同的，不同组的个体的性质是不同的。 对总体而言是“分”，即将总体分为性质相异的若干组成部分；对个体而言是“合”，即将性质相同的个体组合起来。 ——组内同质性，组间差异性 统计分组的方法：（１）正确选择分组标志 （２）正确确定各组的界限 次数分布表的编制步骤 ①排序并求出全距（最大值—最小值）； ②确定组数和组距； ③确定组限； ④归组并计算出各组的次数； ⑤显示或打印出次数分