spss数据采集与统计整理.docx

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1、§2数据采集与统计整理¾数据(Data)就是用一定的测度方式描述和衡量研究对象的有关量化标志,是进行定量化描述和分析研究的基础。¾数据采集:获取数据(试验、调查、监测等)¾数据分析:分析数据(整理、描述、推断)¾数据表述:表达数据(图、表)实际问题¾数据解释:解释数据(因、果)采集数据解释数据整理数据分析数据§2数据采集与统计整理§2.1数据采集§2.2数据类型§2.3统计描述§2.4统计整理§2.5统计推断§2.1数据采集(DataCollection)¾数据的采集就是运用各种技术手段,通过各种渠道收集数据的过程。¾数据来源•试验数据•观测数据•调查数据•统计数据•空间数据•

2、文献数据•…§2.2数据类型(DataType)¾数据类型点空间数据线截面数据时间时间序列数据数据类型面数量标志数据间隔尺度数据连续数据取值离散数据比例尺度数据属性数据品质标志数据有序数据二元数据名义尺度数据§2.2数据类型¾数据类型•空间数据坐标是描述空间数据的基本手段。一般用经纬度或公里网来表示。对于空间数据的表达,可以将其归纳为点、线、面三种几何体以及描述它们之间空间联系的拓扑关系。§2.2数据类型¾数据类型•属性数据9数量标志数据(Scale)①间隔尺度数据(intervalscale):以有量纲的数据形式表示测度对象在某种单位(量纲)下的绝对量。截面数据时间序

3、列数据②比例尺度数据(ratioscale):以无量纲的数据形式表示测度对象的相对量。指数比例数§2.2数据类型§2.2数据类型¾数据类型•属性数据9数量标志数据(Scale)截面数据(cross-sectionaldata):在相同或相近的时间点上收集的数据,描述现象在某一时刻的情况。时间序列数据(timeseriesdata):在不同时间上收集到的数据,描述现象随时间变化的情况。§2.2数据类型¾数据类型•属性数据9数量标志数据(Scale)连续数据(continuousdata):在区间内任何一个数值都是可取的。离散数据(discretedata):只有一些数值是可取的。

4、§2.2数据类型¾数据类型•属性数据9品质标志数据(Ordinal)有序数据(Ordinal):测度标准不是连续的量,而只是表示其顺序关系。二元数据(Binary):用0,1两个数据表示随机事件的是非判断问题。9名义/标称数据(Nominal)用数字表示随机事件的状态类型。§2.2数据类型§2.2数据类型1Y=0事件发生事件未发生二元数据Binary§2.2数据类型名义尺度数据/标称数据Nominal§2.3统计描述(StatisticDescription)¾常用统计术语•总体(population):研究对象的全体元素所组成的集合。•个体(individual):组成总体

5、的每一个元素称为个体。•抽样(sampling):在总体中抽取一部分个体。•样本(sample):从总体中抽取的一部分个体所组成的集合。数理统计中对总体进行统计推断,都是通过样本来实现的。§2.3统计描述¾常用统计术语•随机变量(variable)随机变量(变量)是定义在样本空间上的、取值为实数的单值函数。变量的值称为观测值(observedvalue),亦称数据(data)。•参数(parameter)参数是对总体特征的度量,也称参量,常用希腊字母表示,常用的参数为总体均值、总体方差等。•统计量(statistic)统计量是对样本特征的度量,也称统计数,常用英文字母表示,常用

6、的统计量为样本均值、样本方差,标准差,均值标准误等。§2.3统计描述¾常用统计术语•试验(test)对所研究的随机现象进行的观察。•因素(factor)影响试验指标的原因或原因组合。•效应(effect)引起试验差异的作用。某个因素的单独作用称为主效应(maineffect),两个或以上因素的相互作用称为交互效应(inter-action)。§2.3统计描述¾常用统计术语•误差(error)试验中不可控因素所引起的观测值偏离真值(truevalue)。9随机误差(randomerror)试验中无法控制的偶然因素所造成的试验观测值与真值之间产生的差异,也称为抽样误差(sampli

7、ngerror)。特点:误差时大、时小、时正、时负,具有一定的统计规律。即正、负误差出现的频率相等;小误差出现的频率占多数,大误差出现的频率占少数。来源:外界条件变化、人的感官分辨能力不同。随机误差一般是无法控制的。§2.3统计描述¾常用统计术语9系统误差(systematicerror)由试验处理以外其它条件明显不一致所产生的带有倾向性或定向性的差异,也称为片面误差(lopsidederror)。特点:同一条件下多次测量同一量时,测量数据经常偏高或偏低,误差的大、小、正、负保持一定。原因:

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