SPC_数据特征的描述.ppt

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1、Chapter1 MeasureofCentraltendencyandDispersion数据特征的描述数据特征的描述过程数据收集整理显示描述第一节、统计数据的搜集两种数据来源:原始数据次级数据两种数据形式横截面数据时间数列数据统计资料可利用组织:国际劳工组织统计局:劳动力、就业、工资、社会保险、工会等联合国教科文组织:教育、科学、文化、技术等联合国棉农组织、卫生组织、国际货币基金会、世界银行等一、基本内容调查目的调查对象调查内容调查方法调查结果满足调查目的二、调查方法方法对象特点适用条件普查全部单位一次性、周期性、数据准确、全面、使用面窄掌握总体情况有

2、限总体抽样调查样本单位经济、实用、准确、适应面广掌握总体情况、有限总体与无限总体重点调查重点单位非随机性掌握趋势存在重点单位典型调查典型单位非随机性用于定性分析统计报表全部单位与非全部单位统一性、准确性三、调查对象一、全面调查不重复、不遗漏二、非全面调查代表性、选择偏性引例:1936年罗斯福与兰登的总统竞选《文学摘要》罗斯福(43%)兰登(57%)1千万实际结果:罗斯福(62%)兰登(38%)盖洛普:罗斯福(56%)5万人泛法航空四、调查内容-问卷设计(一)问卷结构:说明词、填写要求、问卷正文及结尾说明词:主办单位及调查员身份、调查的目的和意义、承诺及感谢

3、问卷正文:需要调查的问题及答案、被调查者的背景资料结尾:说明(二)、问卷的措辞清楚定义内容:5w“您使用什么品牌的化妆品”用词通俗、词义明确“您经常收看电视节目吗?”“1、从来不看;2、偶尔看;3、有时看;4、经常看;5、天天看”避免隐含的选择(乘车、牛仔裤)避免否定形式的提问避免诱导性或倾向性的词汇、避免重叠、答案详尽(三)、问题的顺序1、先易后难2、封闭型问题置前,敏感性、开放性问题置后3、注意对后继问题的影响:(1、您在选择购物时,哪些因素是重要的?2、您在选择购物时,售后服务这个因素的重要性如何?)4、逻辑思路保持一致第二节、数据的整理审核分组(品

4、质数据、数量数据)计算频数与频率数据的表现一、数据资料的可用性方法错误引:时间,空间,口径等逻辑错误引:产值与销售值,年龄与工作年限主观错误敏感性、政治性等引:失业率与平均每周申请失业保险人数IBM          IBM帕科特•贝尔      康柏IBM帕科特•贝尔   苹果       苹果          盖威特-2000    帕科特•贝尔康柏          康柏       苹果          …………………………………二、数据的分组与频率的计算(一)品质数据的分组与计算频数:每组数据值出现的次数表2-5 购买50台计算机的样本数据表

5、2-6 购买计算机数据的频数分布表按公司分组频数苹果机13康柏机12盖威特-20005IBM9帕科特•贝尔11合计50(二)、数量数据的整理数量数据频数分布的分组需要3个步骤:1、确定组数;2、确定组距;3、确定组限。引例:表: 年终审计时间(天)12141918151518172027222322213328141816131、确定分组数目本例组数==5.3我们确定分5个组。2、确定组距近似的组距=本例组距=取整数5天。=按审计时间分组(天)频  数10-14415-19820-24525-29230-341合  计20表2-9 审计时间数据频数分布4、

6、计算频数与频率表2-10 审计时间数据的相对频数和百分比频数分布按审计时间分组(天)相对频数百分比频数10-140.202015-190.404020-240.252525-290.101030-340.055合 计1.00100按审计时间分组(天)频数向上累计频数分布向下累计频数分布10-14442015-198121620-24517825-29219330-341201合 计20——表2-11 审计时间数据的累积频数分布在数量数据整理中要注意的问题有:1、在一些应用中,我们需要知道各分组的中点,也就是组中值。2、开口组(即只有上限或只有下限的组),其

7、组中值用邻组的组距计算。3、在数据较少的情况下,可用品质数据整理的方式,采取单变量值分组。4、连续变量与离散变量的组限问题上组限不在内5、等距与不等距分组三、数据的表现统计图统计表统计指标1、直方图是用图形说明数量数据的另一种常用方法。图2-8 审计时间数据直方图(一)统计图2、条形图是用图的方式描述已概括成频数、相对频数或百分比频数分布的品质数据的图形3、饼图是用圆的各部分面积来呈现品质数据的常用方法。本例中所有各组计算机购买的百分比频数总和为100,一个圆有360°,则饼图中苹果机的部分为26%´360°=93.6°,其他组的部分以此类推算出4、统计折

8、线图与曲线图洛伦茨曲线生命曲线投机需求曲线质量曲线5、象形图按收入

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