统计数据的整理与显

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1、第三章统计数据的整理和显示1第一节数据整理的内容与程序第二节统计分组第三节次数分配第四节统计表与统计图第一节数据整理的内容与程序（一）统计数据整理的内容根据研究目的设计整理的汇总方案。包括确定如何统计分组和明确说明总体的统计指标。根据汇总方案，对各个调查项目的资料进行汇总，通过汇总计算各项指标。通过统计表或统计图的形式，描述整理的结果。第一节数据整理的内容与程序（二）数据整理的程序统计资料的审核。逻辑检查和计算检查资料的分组和汇总。编制统计表或绘制统计图。统计资料的积累、保管和公布。第二节统计分组4统计分组的概念统

2、计分组的原则统计分组的关键统计分组的方法一、统计分组的概念5统计分组：根据统计研究的目的和客观现象的内在特点，按某个标志（或几个标志）把被研究的总体划分为若干个不同性质的组，称为统计分组。二、统计分组的原则6互斥原则：在特定的分组标志下，总体中的任何一个单位的只能归属于某一组，而不能同时或可能归属于几个组。穷尽原则：使总体中的每一个单位都应有组可归，或者说各分组的空间足以容纳总体所有的单位。三、统计分组的方法7按品质标志分组按数量标志分组1、品质分组的方法——单项式分组（一个取值一个组）例性别人数男女3020合计5

3、08品质标志1、品质分组——单项式分组2、数量分组的方法。1）按离散变量分组A、变量值取值不多——单项式分组例年龄学生人数18192051520合计409离散变量1、品质分组的方法——单项式分组2、数量分组的方法。1）按离散变量分组A、变量值取值不多——单项式分组B、变量值取值较多——组距式分组（一个区间一个组）例班级人数（人）班级数20以下20-2930-4950及50以上16194合计3010离散变量1、品质分组的方法——单项式分组2、数量分组的方法。1）按离散变量分组A、变量值取值不多——单项式分组B、变量值

4、取值较多——组距式分组（一个区间一个组）2）按连续变量分组——组距式分组例身高（米）学生人数1.50-1.601.60-1.701.70-1.8010119合计3011连续变量三、统计分组的方法（总结）1、品质分组的方法——单项式分组2、数量分组的方法。1）按离散变量分组A、变量值取值不多——单项式分组B、变量值取值较多——组距式分组2）按连续变量分组——组距式分组12四、组距式分组中的几个概念1、组限区间两端的数值下限：区间最小值上限：区间最大值开口组和闭口组开口组：统计分组中缺上限或缺下限的组闭口组：统计分组中

5、上、下限均齐全的组组限的写法：间断式写法连续式写法：“上限不在内”按班级人数分组（人）班级数20以下20-2930-3940及40以上16194合计30按身高分组（米）学生人数1.50-1.601.60-1.701.70-1.8010119合计30132、组距：区间的距离（连续式写法）组距=上限—下限（间断式写法）组距=本组上限-前组上限或=本组下限-前组下限或=本组上限-本组下限+1（分组标志为离散变量）等距分组和异距分组按身高分组（米）组距1.50-1.601.60-1.701.70-1.800.10.10.1

6、合计按班级人数分组（人）组距20以下20-2930-4950及50以上-1020-合计14等距分组：在组距式分组中，每个组的组距均相等。一般在现象性质差异的变动比较均衡条件下使用。优点：易于掌握次数分布的特征；各组次数可以直接比较。按身高分组（米）学生人数1.50-1.601.60-1.701.70-1.8010119合计3015异距分组：在组距式分组中，各组组距不尽相等。一般在现象性质差异的变动非均衡的条件下使用。优点：能够准确地描述偏态分布；能将性质相同的总体单位归为一组。缺点：由于各组的组距不同，各组次数直接

7、比较是没有意义的。按班级人数分组（人）班级数20以下20-2930-4950及50以上16194合计3016173、组数原则：要尽量能反映总体单位的分布情况及总体单位的集中趋势。要尽可能区分出组与组性质上的差异。经验公式：ｍ＝１＋３.３LgN第三节频数分布18（一）频数分布的概念在统计分组的基础上，将总体所有的单位按某一标志进行归类排列，称为频数分布，或次数分布。品质分布数列、变量分布数列（二）分布数列的两个要素统计分组各组所出现的单位数。（三）编制步骤1、确定组数2、确定组距3、根据分组整理频数分布表4、绘制频数

8、分布图例：某单位30名职工工资资料如下：1910608401100910109091011101070990940119087010509501060118097010301060850106010101050960105010701210128011101010试分析该单位职工工资分布情况分析20排序：840850……12101280组数：m=1+3.3l