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1、第三章 数据的整理与显示,石河子大学商学院 张银银 E-mail:zhangyy124 Tel:18096857810,第三章 数据的整理与显示,第一节 数据的基本描述 第二节 品质数据的整理与显示 第三节 数值型数据的整理与显示 第四节 统计表,第一节 数据的基本描述,统计整理 统计分组 统计分布 分布数列的编制,1、统计数据整理,统计数据整理 (Statistical date arrangement),将统计调查得到的原始资料进行科学的分组和汇总形成综合统计资料的工作过程。,制定统计整理方案,对原始资料进行审核,数 据 处 理,制作统计表或统计图,统计整理的步骤,（1）审核原始资料,一是
2、逻辑检查，检查调查资料内容是否合理，各个项目之间有没有相互矛盾的地方，答案是否合乎逻辑,二是计算检查，检查调查表格或问卷中各项数字在计算方法和计算结果上有无错误，数字的计量单位有没有差错，等等。,其审核 方法,决定所要运用的类别,将各项资料分派到各个类别中去,资料的类别应根据研究的问题和目的来确定,类别必须互斥且独立,资料分类包括两个步骤,遵循原则,类别必须穷尽,（1）统计分组的作用:,总体经过分组，能够突出组与组之间的差异而抽象掉组内各单位之间的差异，使数据变得条理化，便于进一步分析研究。,划分社会经济现象的类型 反映社会经济现象的内部结构和比例关系 揭示社会经济现象之间的相互依存关系,2、
3、统计分组（Statistical date grouping ）,统计分组的作用:,区分现象质的差别 反映总体的内部结构 研究现象之间的依存关系,统计分组的作用:,研究现象之间的依存关系,（2）统计分组的意义:,数据分组是指根据统计研究的目的和要求，将总体单位或全部数据按照一定的标志划分成若干类型组，使组内的差距尽可能的小，而组与组之间有明显的差异，从而使大量无序的、混沌的数据变为有序的、反映总体特征的资料。,第一，分组的结果，在各组之间自然就出现了显著的差异。 第二，分组的结果，在同一组内则保持着相同的性质。,正确选择分组标志,正确划分各组界限,统计分组的形式,科学性： 组间差异大，组内差异
4、小。,完备性和互斥性：每个单位都要有自己的归属组且均能或只能归到某个组中。,（3）统计分组的方法,分组体系的选择,选择分组标志,确定分组体系,总体单位归类,科学性：组间差异大，组内差异小。,完备性和互斥性：每个单位都要有自己的归属组且均能或只能归到某个组中。,（4）统计分组的程序与原则,对大学生月生活费支出情况进行分组研究： 按家庭收入水平分组； 按城乡分组； 按性别分组； 按年龄分组。,统计分组的程序与原则,对父母亲下岗情况进行分组研究：单亲下岗； 双亲下岗； 双亲在岗。,不符合科学性,不符合完备性和互斥性,品质分组 （Attributive grouping）,数量分组 （Variable
5、 grouping）,即总体按品质标志进行分组。,即总体按数量标志进行分组。,（5）统计分组的形式,简单分组 (Simple grouping),复合分组 (Composite grouping),即总体按一个标志进行分组。它只能从某一方面说明总体的分布状况和内部结构。,复合分组是指对所研究的总体按两个或两个以上的标志进行的多层次分组。可用于对事物多方面、多层次的分析研究。,统计分组的形式,分组体系 (Grouping system),指同时使用两个以上标志分组时，分组标志表现的组合形式。,对同一总体选择两个或两个以上标志分别进行简单分组。各分组标志表现并列使用。,各分组标志表现交叉结合使用。
6、,（6）统计分组体系,平行分组体系（Parallel）,对教师的分类,按性别分类,男性,女性,按职称分类,按年龄分类,高级,中级,初级,青年,中年,共计7组 2+3+2,交叉分组体系（Intercross）,按性别分类,按职称分类,按年龄分类,男,女,高级,中级,初级,青年,中年,共计12组232,对教师的分类,分 类,3、统计分布,中国体育代表团在悉尼奥运会上获金牌的项目,品质数列Series of quality,种 类,通常我们用X表示变量，,变量数列由两串数字组成，一串数字为变量的不同取值，另一串为次数或频率。,种 类,变量数列按每个组的变量取值形式不同,将若干个相邻的变量值合并为一组
7、，使每个组有一个变量值变动范围，以组距形式表示的变量数列 。组距数列的每组变量值为一个区间 。,是按数量标志分组后，一个变量值为一组。,某地区100个百货商店 月销售额与流通费用情况,变量数列(Several variables),指每个组值只用一个具体的变量值表现的数列,同时 具备,（1）变量数列的编制,单值变量数列的编制,4、分布数列的编制,编制步骤或内容,排序,汇总组单位数（次数）,制作单值变量数列统计表,【例1】己知某车间有24名工人，他们的日产量（件）分别是：20，23，20，24，23，21，22，25，26，20，21，21，22，22，23，22，22，24，25，21，22，
8、21，24，23.要求根据以上资料编制变量数列。,编制结果如下：,【例2】统计某企业40名工人在一个工作日内生产的零件数量（见表33）。请根据表中资料编制变量数列。,表33 40名工人一个班次生产的零件数量,找出最大值和最小值,排序,汇总组单位数（次数）,制作单值变量数列统计表,【解】,组距数列的编制,变量值变动区间的长度相等,变量值变动区间的长度不完全相等,Class interval,组距数列的编制程序,编制步骤或内容,计算组中值,排序,确定组限,计算变异全距,确定组数、组距,汇总组单位数,【例3】统计某企业40名工人在一个工作日内生产的零件数量（见表33）。请根据表中资料编制组距数列。,
9、制作组距数列统计表,编制组距数列将要使用的相关概念,变异全距的计算公式：,相关概念,某地区100个百货商店 月销售额与流通费用情况,上组限U,下组限L,如：组距d=U-L =100-50=50（万元）,如：组中值x=(U+L)/2 =(100+200)/2 =150（万元）,假定上限400,假定下限0,确定组数及组距(Class interval),等距数列编制步骤：,【3-3解】,排序,计算变异全距,计算组数（组数不宜过多，也不宜太少）,计算组数（我们使用斯特基斯H.A.Sturges公式）,其中，N是单位总数。,编制等距数列,本例中,（当 的结果为整数时）,（当 的结果为小数时）,因此，取
10、,本例中，m=7，则有,（当 的结果为整数时）,（当 的结果为小数时）,由于R组距(d) 组数（m),确定组限,试分组？,计算次数,？,试分组？,开口式组距数列组中值的计算：,首组假定下限首组上限相邻组组距 末组假定上限末组下限相邻组组距,先计算开口组的假定上、下限：,因此有：,编制结果：,？,？,制作组距数列,由上述计算可知：,编制等距数列,适用于总体单位的标志值变动比较均匀的情况,实例,己知某地区某年50个商店商品销售额的资料如下（单位：百万元）： 7.4 12.6 29.0 2.0 12.4 7.0 14.8 17.5 15.0 18.2 18.7 15.5 12.8 26.0 17.3
11、 8.3 14.7 12.0 3.5 6.8 25.0 19.3 6.4 4.0 11.9 8.5 13.2 14.5 17.1 15.6 13.4 4.5 9.5 20.0 15.7 6.0 11.4 23.0 14.2 16.7 21.0 16.0 13.6 10.0 13.9 5.0 5.8 10.5 16.3 22.0 要求编制组距数列。,【解】,确定组限,计算次数,制作组距数列,累计次数（Cumulative frequency） 累计频率（Cumulative absolute frequency）,从变量值低的组开始，将各组次数（频率）逐次向变量值高的组累计，说明某一组上限以下各
12、组的累计次数（频率）。,从变量值高的组开始，将各组次数（频率）逐次向变量值低的组累计，说明某一组下限以上各组的累计次数（频率）。,例题,几种常见的频数分布,（2）频数（次数）分布的类型,数据筛选与排序,数据筛选 (data filter),当数据中的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合调查的要求而又无法弥补时，需要对数据进行筛选 数据筛选的内容包括 将某些不符合要求的数据或有明显错误的数据予以剔除 将符合某种特定条件的数据筛选出来，而不符合特定条件的数据予以剔除,用Excel进行数据筛选,8名学生的考试成绩数据,数据筛选 (data filter),数据排序 (data rank),按一定顺序
13、将数据排列，以发现一些明显的特征或趋势，找到解决问题的线索 排序有助于对数据检查纠错，以及为重新归类或分组等提供依据 在某些场合，排序本身就是分析的目的之一 排序可借助于计算机完成,数据排序 (方法),1、分类数据的排序 字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯上用升序 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列，也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升序降序之分 2、数值型数据的排序 递增排序：设一组数据为x1，x2，xn，递增排序后可表示为：x(1)x(2)x(n),数据透视表,创建数据透视表的目的,数据透视表能帮助用户分析、组织数据。利用它可以很快地从不同角度对数据进行分类汇兑。 首先应该明确的是
14、：不是所有工作表都有建立数据透视表（图）的必要。 记录数量众多、以流水帐形式记录、结构复杂的工作表，为了，将其中的一些内在规律显现出来，可将工作表重新组合并添加算法。即，建立数据透视表（图）。,创建数据透视表的目的,例如，有一张工作表，是一个大学的学生成绩（专业、班级、姓名、性别、出生年月、高等数学、大学英语、微观经济学、统计学）信息一览表，不但，字段（列）多，且记录（行）数众多。为此，需要建立数据透视表，以便将一些内在规律显现出来。,创建数据透视表,将光标移入需建立数据透视表的工作表中，然后单击“数据”“数据透视表和数据透视图”。 “数据透视表和数据透视图向导3步骤1”对话框上，单击“下一步
15、”（选用默认选项，“Microsoft Excel数据清单或数据库”）。 在“数据透视表和数据透视图向导3步骤2“对话框上，“选定区域”框中，已经自动选定工作表的（整个）数据区域，单击“下一步“。,创建数据透视表,在“数据透视表和数据透视图向导3步骤3”对话框上，选用默认选项：“新建工作表”，在当前工作的左侧创建一个新工作表。这样做，可以保证原始数据的安全以及可利用性。单击“完成”后，一张新工作表“数据表（下图所示）”即出现在当前工作表的左侧。,实例,数据透视表,当然，用分类汇总的办法也可以完成上面各数据的分析。但是，这需要首先对数据进行相应的排序，而且如果我们需要产生报表，那么需要自己设置相
16、应的表格。而用数据透视表来完成，则可以自动产生相应的报表，省却了设计表格的麻烦。另外，如果拖动行字段或列字段相应的字段，则可以方便地创建另外的报表，非常方便。如上图所示表格，即只需要将行字段中的“专业”字段拖至“列字段”，就可以了。,第二节 品质数据的整理与显示,一. 分类数据的整理与显示 二. 顺序数据的整理与显示,数据的整理与显示 (基本问题),要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的数据，所采取的处理方式和方法是不同的 对分类数据和顺序数据主要是做分类整理 对数值型数据则主要是做分组整理 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据；但适合于高层次数据的整理和显示方法并不适合于低层次的数据,分类数据的整理与图示,分类数据的整理 (基本过程),1. 列出各类别,3. 制作频数分布表 4. 用图形显示
