数据的搜集、整理和显示

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1、第二章、数据的搜集、整理与显示2.1数据的计量与类型2.1.1数据的计量尺度（1）定类尺度（NominalScale）（2）定序尺度（OrdinalScale）（3）定距尺度（IntervalScale）（4）定比尺度（RatioScale）定类尺度也叫类别尺度或列名尺度。只能按照事物的某种属性对其进行分类或分组。是最粗略，层次最低的计量尺度。如性别（男、女）、学历、企业性质、职业、地区等。由于定类尺度只能区分事物是同类或不同类，因此它具有“＝和”的数学特性。通常计算每一类别中各元素或个体出现的“频数或频率”来进行分析。定序尺度也叫顺序尺度，是对事物之间等级差别或顺序差别

2、的一种测度。它不仅可以将事物分成不同的类别，而且还可以确定这些类别的优劣或顺序。如：考试成绩：优、良、中、及格、不及格。教育水平：小学及以下、初中、高中、大学及以上。该尺度具有“>和<”、“＝和≠”的数学特性，但不能进行加、减、乘、除运算。定距尺度也叫等距尺度或间隔尺度，不仅能将事物分为不同类型并进行排序，而且还可以准确地指出类别之间的差距是多少，表现为数值。如考试成绩百分制；温度等。定距尺度具有定类尺度和定序尺度的数学特性外，其结果还可以进行“加、减”运算。定比尺度也叫比率尺度，表现为数值，它具有上述三种尺度的全部特性外，还可以计算两个测度值之间的比值。有一个绝对“零点”

3、。如长度米、重量千克、收入元等。定距尺度中没有绝对“零点”。“0”表示一个数值，即“0”水平，而不表示“没有”或“不存在”。如“0”度表示一种温度水平，并不是没有温度。定比尺度中“0”表示“没有”或“不存在”。定距尺度只能进行加、减运算，而定比尺度可进行加、减、乘、除运算。四种计量尺度的比较2.1.2数据的类型与分析方法统计数据是采用某种计量尺度对事物进行计量的结果。采用不同的计量尺度会得到不同类型的统计数据。不同类型的数据定类数据：表现为类别，但不区分顺序，由定类尺度计量形成；定序数据：表现为类别，但有顺序，由定序尺度计量形成；定距数据：表现为数值，可进行加、减，由定距尺

4、度计量形成；定比数据：表现为数值，可进行加、减、乘、除，对应于定比尺度；定性数据（QulitativeData）：定类数据、定序数据定量数据（QuantitativeData）：定距数据、定比数据不同类型的数据采用不同的统计方法定类数据：计算各组的频数、频率，众数、异众比率、列联分析、2检验等。定序数据：中数（中位数）、四分位差、等级相关系数、非参数分析。定距数据、定比数据：计算各种统计量、参数估计、检验。适用于低层次测量数据的统计方法，也适用于较高层次的测量数据。变量（Variable）：说明事物某种特征的概念，它的具体表现为变量值定类变量（NominalVariab

5、le）：由定类数据记录，如性别（男、女）；定序变量（OrdinalVariable）：由定序数据记录，如产品等级（一、二、三级）；数值变量（NumericalVariable）：由数量数据记录，如年龄、时间、产量等2.2统计数据的来源1、直接来源（1）调查普查：为某一特定的目的组织的一次性全面调查。如人口普查、工业普查等；特点是：涉及面广，但需要耗费大量的人力、物力、财力，时间较长；准确、规范化程度高。抽样调查：从调查对象的总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，由样本的调查结果来推断总体数量特征的一种非全面调查。特点是：经济、时效性强、适应面广、准确性较高。调查方法有：

6、访问调查、邮寄调查、电话调查、电脑辅助调查、座谈会、个别深度访问等。（2）观察与实验观察法：调查人员边观察边记录以搜集信息的方法；试验法：在所设定的特殊实验场所、特殊状态下，对调查对象进行实验以取得所需资料的一种调查方法。室内实验法：如广告效果测试、广告认知；室外市场实验法：如消费者需求调查。2、间接来源（二手数据）不是自己亲自调查的，是别人的数据、公开出版或报道的数据，如：统计年鉴；报刊、杂志、图书、广播、电视传媒中的各种数据资料。2.3统计数据的整理与显示通过各种渠道搜集到统计数据之后，首先应对其进行加工整理，使之系统化、条理化，以符合分析的需要。整理可以大大简化数据，

7、更容易理解和分析。数据整理：数据的预处理数据的审核与筛选--检查每个样本点是否完整、准确；将不符合要求的数据删除，符合条件的选出来。数据的排序--便于发现数据特征或趋势，也有助于检查错误分类或分组汇总2.3.1品质数据的整理与显示对品质数据主要做分类整理对数值型数据主要做分组整理1、定类数据的整理与显示（1）整理不仅列出事物的类别，还要计算出每一类别的频数、频率或比例、比率（2）显示选择适当的图形进行显示，以便对数据及其特征有一个初步的了解频数分布：把各个类别及其相应的频数全部列出来就是频数分布或次数分布（Freq