第三章统计数据的预处理
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第三章统计数据的整理和显示习题
第三章统计数据的整理和显示练习题一、填空题1.统计数据分组的关键在于。
2.一般说来，统计分组用于三方面：(1>；<2）；<3）。
3.根据分组标志的不同，统计分组可以有分组和分组。
4.按每个变量值分别列组所编制的变量分布数列叫，其组数等于。
5.在组距式数列中，表示各组界限的变量值叫。
各组中点位置上的变量值叫。
6.组距式变量数列，根据各组的组距是否相等可以分为和。
7.已知一个变量数列最后一组的下限为900，其邻组的组中值为850，则最后一组的上限和组中值分别为和。
b5E2RGbCAP8.统计资料的表现形式主要有和。
9.从形式上看，统计表主要由、、和四部分组成；从内容上看，统计表由和两部分组成。
10.统计数据整理就是对搜集得到的进行审核、分组、汇总，使之条理化、系统化，变成能反映总体特征的的工作过程。
p1EanqFDPw11.数据的预处理是数据整理先行步骤，它是在对数据分类或分组之前对和所做的必要处理，包括对数据的、和。
12.直方图是用的宽度和高度来表示频数分布的图形。
13.雷达图是一种的图示方法。
二、单项选择题1.统计分组的关键问题是( >A正确选择分组标志 B确定组距和组数C确定组距和组中值 D确定全距和组距2.为了反映我国经济中所有制成份的构成情况需要进行( >A经济成份分类B登记注册类型分类C三次产业分类 D国民经济行业分类3.按品质标志分组，分组界限的确定有时会发生困难，这是由于( >A组数较多 B标志变异不明显C两种性质变异间存在过渡形态 D分组有粗有细4.某连续变量数列，其末组为开口组，下限为200，又知其邻组的组中值为170，则末组组中值为( >A260 B 215 C 230 D 1855.下列分组中按品质标志分组的是( >A人口按年龄分组 B产品按质量优劣分组C企业按固定资产原值分组 D乡镇按工业产值分组6.对企业先按经济类型分组，再按企业规模分组，这样的分组，属于( >A简单分组 B平行分组C复合分组 D分组体系7.用组中值代表各组内的一般水平的假定条件是( >A各组的次数均相等 B各组的组距均相等C各组的变量值均相等 D各组次数在本组内呈均匀分布8.对统计总体按两个及以上标志分组后形成的统计表叫( >A简单表 B简单分组表C复合分组表 D汇总表9.对某地区的全部商业企业按实现的销售额多少进行分组，这种分组属于( >A变量分组 B属性分组C分组体系 D复合分组10.在频数分布中，频率是指( >A各组频数之比 B各组频率之比C各组频数与总频数之比 D各组频数与各组次数之比11.频数分布用来表明( >A总体单位在各组的分布状况 B各组变量值构成情况C各组标志值分布情况 D各组变量值的变动程度12.在分组时，若有某单位的变量值正好等于某组的下限时，一般应将其归在( >A上限所在组 B下限所在组C任意一组均可 D另设新组13.在编制组距数列时，当全距不变的情况下，组距与组数的关系是( >A正比例关系 B反比例关系C乘积关系 D毫无关系14.统计表的宾词是用来说明总体特征的( >A标志 B总体单位C统计指标 D统计对象15.统计表的主词是统计表所要说明的对象，一般排在统计表的( >A左方 B上端中部 C右方 D下方16.用组中值与次数求坐标点连接而成的统计图是( >A直方图 B条形图 C曲线图 D折线图17.按字母的顺序或笔画数的多少顺序排序的统计数据一般是( >A定类型数据 B定距数据C定比数据 D定序数据18.多指标的图示方法是( >A直方图 B条形图 C环行图 D雷达图19.变量数列的构成要素是< ）A分组标志和指标B分组标志和次数C数量分组标志数值和频数D品质分组标志属性和频数20.下列哪一种资料，适合编制单项数列< ）A连续型变量且各变量值变动比较均匀B离散型变量且变量值的种类数较少C连续型变量且各变量值变动幅度较大D离散型变量且各变量值变动幅度较大21.某组向上累计次数表示< ）A大于该组上限的次数有多少B大于该组下限的次数有多少C小于该组上限的次数有多少D小于该组下限的次数有多少三、多项选择题1．统计分组的主要应用有(>A区分现象的类型 B反映现象总体的内部结构C比较现象间的一般水平 D分析现象的变化关系E研究现象之间的数量依存关系2.指出下表表示的分布数列所属的类型( >A品质数列 B变量数列C分组数列 D组距数列E等距数列3.指出下列分组哪些是属性分组( >A人口按性别分组 B企业按产值多少分组C家庭按收入水平分组 D在业人口按文化程度分组 E宾馆按星级分组4.对统计数据准确性审核的方法有( >A计算检查 B逻辑检查C时间检查 D调查检查E平衡检查5.统计数据的预处理，包括( >A数据分类 B数据筛选C数据审核 D数据订正E数据排序6.从形式上看，统计表由哪些部分构成( >A总标题 B主词 C纵栏标题D横行标题 E宾词7.按主词是否分组，统计表可分为( >A单一表 B简单表 C分组表D复合表 E综合表8.统计数据的审核主要是审核数据的( >A准确性 B及时性 C完整性D适用性 E代表性9.统计数据整理的内容一般有( >A对原始数据进行预处理 B对统计数据进行分组C对统计数据进行汇总 D对统计数据进行分析E编制统计表、绘制统计图10.国民经济中常用的统计分组有( >A经济成分分组 B登记注册类型分组C国民经济行业分类 D三次产业分类E机构部门分类11.某厂100名工人按工资额分为800以下、800-1000、1000-1200、1200-1400、1400以上等五个组。
第三章统计数据的整理和显示习题
第三章统计数据的整理和显示习题部门： xxx时间： xxx整理范文，仅供参考，可下载自行编辑第三章统计数据的整理和显示练习题一、填空题1.统计数据分组的关键在于。
2.一般说来，统计分组用于三方面：(1>；<2）；<3）。
3.根据分组标志的不同，统计分组可以有分组和分组。
4.按每个变量值分别列组所编制的变量分布数列叫，其组数等于。
5.在组距式数列中，表示各组界限的变量值叫。
各组中点位置上的变量值叫。
6.组距式变量数列，根据各组的组距是否相等可以分为和。
7.已知一个变量数列最后一组的下限为900，其邻组的组中值为850，则最后一组的上限和组中值分别为和。
b5E2RGbCAP8.统计资料的表现形式主要有和。
9.从形式上看，统计表主要由、、和四部分组成；从内容上看，统计表由和两部分组成。
10.统计数据整理就是对搜集得到的进行审核、分组、汇总，使之条理化、系统化，变成能反映总体特征的的工作过程。
p1EanqFDPw11.数据的预处理是数据整理先行步骤，它是在对数据分类或分组之前对和所做的必要处理，包括对数据的、和。
12.直方图是用的宽度和高度来表示频数分布的图形。
13.雷达图是一种的图示方法。
二、单项选择题1.统计分组的关键问题是( >A正确选择分组标志 B确定组距和组数C确定组距和组中值 D确定全距和组距2.为了反映我国经济中所有制成份的构成情况需要进行( >A经济成份分类B登记注册类型分类C三次产业分类 D国民经济行业分类3.按品质标志分组，分组界限的确定有时会发生困难，这是由于( >A组数较多 B标志变异不明显C两种性质变异间存在过渡形态 D分组有粗有细4.某连续变量数列，其末组为开口组，下限为200，又知其邻组的组中值为170，则末组组中值为( >A260 B 215 C 230 D 1855.下列分组中按品质标志分组的是( >A人口按年龄分组 B产品按质量优劣分组C企业按固定资产原值分组 D乡镇按工业产值分组6.对企业先按经济类型分组，再按企业规模分组，这样的分组，属于( >A简单分组 B平行分组C复合分组 D分组体系7.用组中值代表各组内的一般水平的假定条件是( >A各组的次数均相等 B各组的组距均相等C各组的变量值均相等 D各组次数在本组内呈均匀分布8.对统计总体按两个及以上标志分组后形成的统计表叫( >A简单表 B简单分组表C复合分组表 D汇总表9.对某地区的全部商业企业按实现的销售额多少进行分组，这种分组属于( >A变量分组 B属性分组C分组体系 D复合分组10.在频数分布中，频率是指( >A各组频数之比 B各组频率之比C各组频数与总频数之比 D各组频数与各组次数之比11.频数分布用来表明( >A总体单位在各组的分布状况 B各组变量值构成情况C各组标志值分布情况 D各组变量值的变动程度12.在分组时，若有某单位的变量值正好等于某组的下限时，一般应将其归在( >A上限所在组 B下限所在组C任意一组均可 D另设新组13.在编制组距数列时，当全距不变的情况下，组距与组数的关系是( >A正比例关系 B反比例关系C乘积关系 D毫无关系14.统计表的宾词是用来说明总体特征的( >A标志 B总体单位C统计指标 D统计对象15.统计表的主词是统计表所要说明的对象，一般排在统计表的( >A左方 B上端中部 C右方 D下方16.用组中值与次数求坐标点连接而成的统计图是( >A直方图 B条形图 C曲线图 D折线图17.按字母的顺序或笔画数的多少顺序排序的统计数据一般是( >A定类型数据 B定距数据C定比数据 D定序数据18.多指标的图示方法是( >A直方图 B条形图 C环行图 D雷达图19.变量数列的构成要素是< ）A分组标志和指标B分组标志和次数C数量分组标志数值和频数D品质分组标志属性和频数20.下列哪一种资料，适合编制单项数列< ）A连续型变量且各变量值变动比较均匀B离散型变量且变量值的种类数较少C连续型变量且各变量值变动幅度较大D离散型变量且各变量值变动幅度较大21.某组向上累计次数表示< ）A大于该组上限的次数有多少B大于该组下限的次数有多少C小于该组上限的次数有多少D小于该组下限的次数有多少三、多项选择题1．统计分组的主要应用有(>A区分现象的类型 B反映现象总体的内部结构C比较现象间的一般水平 D分析现象的变化关系E研究现象之间的数量依存关系2.指出下表表示的分布数列所属的类型( >A品质数列 B变量数列C分组数列 D组距数列E等距数列3.指出下列分组哪些是属性分组( >A人口按性别分组 B企业按产值多少分组C家庭按收入水平分组 D在业人口按文化程度分组 E宾馆按星级分组4.对统计数据准确性审核的方法有( >A计算检查 B逻辑检查C时间检查 D调查检查E平衡检查5.统计数据的预处理，包括( >A数据分类 B数据筛选C数据审核 D数据订正E数据排序6.从形式上看，统计表由哪些部分构成( >A总标题 B主词 C纵栏标题D横行标题 E宾词7.按主词是否分组，统计表可分为( >A单一表 B简单表 C分组表D复合表 E综合表8.统计数据的审核主要是审核数据的( >A准确性 B及时性 C完整性D适用性 E代表性9.统计数据整理的内容一般有( >A对原始数据进行预处理 B对统计数据进行分组C对统计数据进行汇总 D对统计数据进行分析E编制统计表、绘制统计图10.国民经济中常用的统计分组有( >A经济成分分组 B登记注册类型分组C国民经济行业分类 D三次产业分类E机构部门分类11.某厂100名工人按工资额分为800以下、800-1000、1000-1200、1200-1400、1400以上等五个组。
统计学第3章统计数据整理与显示
第三章
2013-11-21
本 章 内 容
第一节 统计数据整理概述 第二节 统计分组与频数分布数列
第三节 统计数据的显示
第四节
2013-11-21
EXCEL在数据整理应用示例
第一节 统计数据整理概述
一、统计数据整理的含义与要求
二、统计数据整理的步骤
三、统计数据的预处理
2013-11-21
一、统计数据整理的含义与要求
个体企业 其它企业
70～80分 （中等） 80～90分 （良好） 90～100分（优秀）
2013-11-21
统计分组是在总体内部进行的一种定性分类，把 总体划分为一个个性质不同，范围更小的总体。
统计分组有两个方面的含义，即：
是“分” 即将总体区分为性质 不同的若干组成部分
统计 分组
是“合” 即将性质相同的总 体单位合为一组
每一组中的最大变量值称为上限，每组最小变量值
称为下限。
重叠组限 在统计时 遵循“上 限不在内” 的原则。
工人按工资分组：
600 700 800 1200 ～ 700 ～ 800 ～ 1200 ～ 1500
企业按人数分组：
1 ～ 499 500 ～ 999 1000 ～ 2999 3000 ～ 3499
（4）按数量标志分组
数量标志分组，即变量分组。 例如， 按考分分组（分） 60以下 用数量来 60 ～ 70 表示各组 70 ～ 80 性质上的 80 ～ 90 差别 90 ～ 100 注意：第一，明确分组的目的，. 即通过数量的变化来区 分各组质的差别，而不是单纯的数量差别。 第二，采用适当的分组形式， 即要以什么样的数量作 为划分标准。是单项式或是组距式？如果是组距式分
2013-11-21
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本 章 内 容
第一节 统计数据整理概述 第二节 统计分组与频数分布数列
第三节 统计数据的显示
第四节
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EXCEL在数据整理应用示例
第一节 统计数据整理概述
一、统计数据整理的含义与要求
二、统计数据整理的步骤
三、统计数据的预处理
2013-11-21
一、统计数据整理的含义与要求
个体企业 其它企业
70～80分 （中等） 80～90分 （良好） 90～100分（优秀）
2013-11-21
统计分组是在总体内部进行的一种定性分类，把 总体划分为一个个性质不同，范围更小的总体。
统计分组有两个方面的含义，即：
是“分” 即将总体区分为性质 不同的若干组成部分
统计 分组
是“合” 即将性质相同的总 体单位合为一组
每一组中的最大变量值称为上限，每组最小变量值
称为下限。
重叠组限 在统计时 遵循“上 限不在内” 的原则。
工人按工资分组：
600 700 800 1200 ～ 700 ～ 800 ～ 1200 ～ 1500
企业按人数分组：
1 ～ 499 500 ～ 999 1000 ～ 2999 3000 ～ 3499
（4）按数量标志分组
数量标志分组，即变量分组。 例如， 按考分分组（分） 60以下 用数量来 60 ～ 70 表示各组 70 ～ 80 性质上的 80 ～ 90 差别 90 ～ 100 注意：第一，明确分组的目的，. 即通过数量的变化来区 分各组质的差别，而不是单纯的数量差别。 第二，采用适当的分组形式， 即要以什么样的数量作 为划分标准。是单项式或是组距式？如果是组距式分
2013-11-21
第三章 SSS数据的预处理
第三章SPSS数据的预处理为什么查进行预处理在数据文件建立之后，通常还需要对分析的数据进行必要的预加工处理，这是数据分析过程中必不可少的一个关键步骤。
数据的预加工处理服务于数据分析和建模，主要包括以下几个问题：数据的排序变量计算数据选取计数分类汇总数据分组数据预处理的其他功能：转置、加权、数据拆分、缺失值处理、数据排秩、定义变量集。
3.1 数据的排序3.1.1数据排序的作用3.1.2 数据排序的基本操作将观测量按照统计分析的具体要求进行合理的分类整理是数据文件整理的重要工作。
仍以文件“研究生．sav”来说明，观测量分类整理的基本操作步骤如下：(1)执行Data→Sort Cases (观测量分类) 命令，打开Sort Cases对话框。
(2)从源变量列表框中选择一个或几个分类变量，单击中间的箭头按钮将它们移入Sort by框中，不妨称移入该框的变量为By变量。
选择By变量的意义是将按这个变量对观测量进行分类整理。
如果选择了几个By变量，从上至下依次称为第一By变量、第二By变量等。
分类整理将按每一个By变量层叠分类整理。
例如，选择了两个分类变量，sex为第一By变量，score为第二By变量，在sex的每一个分类中观测值将按score分类。
(3)在Sort Order栏中选择一种排序方式。
如对某分类变量选择Ascending (升序)，则在Sort by框里该变量名之后用连线连接Ascending；如选择Descending (降序)，该变量名连接Descending。
各分类变量的排序方式可以不同。
(4)以上选择确定后，单击OK，返回数据窗口，分类排序结果显示于数据窗口内。
此外，对字符串变量按分类次序大写字母将优先于小写的同一字母。
在我们引用的数本来有一个Order (序号) 变量，它的值为自然数顺序。
按照某些By变量分类后，要将文件恢复成原来的顺序，可以再用Order作为By变量执行观测量分类即可。
薛薇-《SPSS统计分析方法及应用》第三章--数据预处理
（3）随机抽样（ Random sample of cases ），即对 数据编辑窗口中的所有个案进行随机筛选，包括如 下两种方式：
第一，近似抽样（Approximately） 近似抽样要求用户给出一个百分比数值，SPSS
将按照这个比例自动从数据编辑窗口中随机抽取相 应百分比数目的个案。
注：由于SPSS在样本抽样方面的技术特点，抽 取出的个案总数不一定恰好精确地等于用户指定的 百分比数目，会有小的偏差，因而称为近似抽样。
二、选取的基本方式 （1）选取全部数据（All cases） （2）按指定条件选取（ If condition is satisfied ） SPSS要求用户以条件表达式给出数据选取
的条件，SPSS将自动对数据编辑窗口中的所有 个案进行条件判断。那些满足条件的个案，即 条件判断为真的个案将被自动选Байду номын сангаас出来，而那 些条件判断为假的个案则不被选中。
变量排序。
数据计算的目的：数据的转换处理是在原有数据的基础上，计算产 生一些含有更丰富信息的新数据。例如根据职工的基本工资、失业 保险、奖金等数据，计算实际月收入，这些新变量具有更直观更有 效的特点。
SPSS变量计算是在原有数据的基础上，根据用户给出的SPSS算术 表达式以及函数，对所有个案或满足条件的部分个案，计算产生一 系列新变量。（1）变量计算是针对所有个案（或指定的部分个案） 的，每个个案都有自己的计算结果。（2）变量计算的结果应保存 到一个指定变量中，该变量的数据类型应与计算结果的数据类型相 一致。
（5）通过过滤变量选取样本（ Use filter variable ）， 即依据过滤变量的取值进行样本选取。要求指定一 个变量作为过滤变量，变量值为非0或非系统缺失 值的个案将被选中。这种方法通常用于排除包含系 统缺失值的个案。
统计学贾俊平第三章课后答案
一、思考题3.1数据的预处理包括数据审核，数据筛选，数据排序，数据透视表。
3.2分类数据整理：频数分布表（频数，比例，百分比，比率）图示方法：条形图，对比条形图，帕累托图，饼图。
顺序数据的整理：频数分布表（累计频数，累计频率）图示方法：环形图。
3.3数值型数据的分组方法是组距分组，步骤：1.确定组数：组数的确定应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。
在实际分组时，组数一般为5≤K ≤152.确定组距：组距(Class Width)是一个组的上限与下限之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分的组数来确定，即组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数3.统计出各组的频数并整理成频数分布表3.4直方图和条形图区别：1.条形图是用条形的长度(横置时)表示各类别频数的多少，其宽度(表示类别)则是固定的2.直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或百分比，宽度则表示各组的组距，其高度与宽度均有意义3.直方图的各矩形通常是连续排列，条形图则是分开排列4.条形图主要用于展示分类数据，直方图则主要用于展示数值型数据3.5绘制线图应该注意的问题：一般情况下，纵轴数据下端应从“0”开始，以便于比较。
数据与“0”之间的间距过大时，可以采取折断的符号将纵轴折断3.6饼图和环形图的不同：饼图只能显示一个总体各部分所占的比例，环形图则可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，每一个样本或总体的数据系列为一个环。
3.7茎叶图与直方图相比的优点与各自的应用场合：直方图可观察一组数据的分布状况，但没有给出具体的数值；茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始数值，保留了原始数据的信息。
直方图适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据3.8鉴别图表优劣的准则有：3.9制作统计表时应注意的问题：二、练习题3.1为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100个家庭构成的一个样本。
服务质量的等级分别为：A.好；B.较好；C.一般；D.较差；E.差。
统计数据的预处理
统计学
一、数据审核
1. 审核资料的完整性。 2. 审核资料的及时性。 3. 审核资料的准确性。
审核资料准确性通常用的检查方法
逻辑检查 计算检查
二、数据筛选
1. 将某些不符合要求的数据或有 明显错误的数据予以剔除。
2. 将符合某种特定条件的数据筛 选出来，对不符合特定条件的数 据予以剔除。
举例说明用Excel进行数据筛选的方法
统计学
三、数据排序
1. 对于分类的数据：若是字母型数据列相同；若是汉字型数据， 排序方式很多，如按汉字的首位拼音字母 排列，或按笔划排序。 2. 对数值型数据的排序只有递增和递减两 种。排序后的数据也成为顺序统计量。
举例说明用Excel进行数据排序的方法
一、数据审核
1. 审核资料的完整性。 2. 审核资料的及时性。 3. 审核资料的准确性。
审核资料准确性通常用的检查方法
逻辑检查 计算检查
二、数据筛选
1. 将某些不符合要求的数据或有 明显错误的数据予以剔除。
2. 将符合某种特定条件的数据筛 选出来，对不符合特定条件的数 据予以剔除。
举例说明用Excel进行数据筛选的方法
统计学
三、数据排序
1. 对于分类的数据：若是字母型数据列相同；若是汉字型数据， 排序方式很多，如按汉字的首位拼音字母 排列，或按笔划排序。 2. 对数值型数据的排序只有递增和递减两 种。排序后的数据也成为顺序统计量。
举例说明用Excel进行数据排序的方法
贾俊平统计学第三章课后思考题答案
一、思考题1．数据的预处理包括哪些内容？答：数据的预处理是在对数据分类或分组之前所做的必要处理，内容包括数据的审核、筛选、排序等。
（1）数据审核就是检查数据中是否有错误。
对于通过调查取得的原始数据，主要从完整性和准确性两个方面去审核；对于通过其他渠道取得的二手数据，则应着重审核数据的适用性和时效性（2）数据筛选是根据需要找出符合特定条件的某类数据。
（3）数据排序是按一定顺序将数据排列，以便研究者通过浏览数据发现一些明显的特征或趋势，找到解决问题的线索。
除此之外，排序还有助于对数据检查纠错，以及为重新归类或分组等提供方便。
2．分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些？答：（1）分类数据的整理方法：首先列出分类数据所分的类别，然后计算出每一类别的频数、频率或比例、比率等，即可形成一张频数分布表。
图示方法：条形图、帕累托图、饼图和环形图。
（2）顺序数据的整理方法：首先按照一定的顺序将数据进行分类，然后计算出每一类别的频数、比例、百分比、比率等，对于顺序数据，除了可使用分类数据的整理和图示技术外，还可以计算累积频数和累积频率（百分比）。
图示方法：条形图、饼图、帕累托图、累积频数分布图和环形图。
3．数值型数据的分组方法有哪些？简述组距分组的步骤。
答：（1）数据分组的方法有单变量值分组和组距分组两种。
①单变量值分组是把每一个变量值作为一组，这种分组通常只适合离散变量，且变量值较少的情况下使用；②在连续变量或变量值较多的情况下，通常采用组距分组。
它是将全部变量值依次划分为若干个区间，并将这一区间的变量值作为一组。
在组距分组中，一个组的最小值称为下限；一个组的最大值称为上限。
（2）组距分组步骤①确定组数。
组数的确定应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。
一般情况下，一组数据所分的组数不应少于5组且不多于15组，即5≤K≤15；②确定各组的组距。
组距是一个组的上限与下限的差。
组距可根据全部数据的最大值和最小值及所分的组数来确定，即组距＝（最大值－最小值）÷组数；③根据分组编制频数分布表。
统计学中的数据预处理方法
统计学中的数据预处理方法数据预处理是统计学中的重要环节，它涉及到对原始数据进行整理、筛选、清洗和转换，以便进行进一步的分析和建模。
本文将介绍几种常见的数据预处理方法，包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据变换和标准化。
1. 缺失值处理缺失值是指在数据采集过程中因为种种原因而缺失的观测值。
处理缺失值的方法可以分为删除、插补和不处理三种。
删除是指直接将含有缺失值的样本删除，但这可能会导致样本量减小，从而影响后续的分析结果。
插补是指通过一些方法估计缺失值，如均值、中位数、回归模型等。
而不处理则是指将缺失值作为一个独立的分类进行分析。
2. 异常值检测与处理异常值是指与其他观测值明显不同的数值，可能是由于测量误差、数据录入错误或者实际存在的特殊情况引起的。
检测异常值的方法可以通过统计学方法、专家经验或者模型判断。
常见的处理方法包括删除异常值或者进行替换，替换可以使用均值、中位数或者插值等。
3. 数据变换数据变换是指通过数学函数将原始数据转换为符合分析假设的形式。
常见的数据变换方法包括对数变换、幂次变换和差分变换。
对数变换可以将右偏分布转化为近似正态分布，幂次变换则可对数值进行幂次转化以调整数据的分布形态。
差分变换则是对时间序列数据进行一阶或高阶差分，以消除趋势和周期性。
4. 标准化标准化是指通过对数据进行线性变换，使其具有零均值和单位方差。
标准化可以使得不同变量之间具有可比性，避免因为变量的量纲差异而对分析结果产生影响。
常见的标准化方法包括Z-score标准化和区间缩放法。
综上所述，数据预处理在统计学中占据着重要的地位。
缺失值处理、异常值检测与处理、数据变换和标准化方法可以帮助统计学家处理不完整、不准确或者不适用的数据，从而提高数据的质量和分析的准确性。
在实际应用中，根据数据的特点和研究目的，选择适当的数据预处理方法至关重要，以确保后续分析的可靠性和有效性。
（字数：492）。
薛薇-《SPSS统计分析方法及应用》第3章--SPSS-数据的预处理
c) 如果是多重排序，用同样的方法指定第二、 第三排序变量。按第一个变量先排序；第一个变量相 同，按下一个变量排序；余类推。
4) 数据排序应用举例
• 对居民储蓄存款调查数据，利用排序的方法找出城镇居 民和农村居民一次性存款的最大值和最小值。 • 操作：户口，升序；存款额，升序。
6
2 变量的计算
• 在统计分析过程中，为了更有效的反映事物的本质，有 时需要对变量的数据进行加工整理,产生新变量和计算结果。 • 比如计算一个变量的倍数，计算几个变量的和、差，计 算变量的绝对值、平方等等。 • 因此，变量的计算是日常工作中经常遇到的（38-43自 行记忆）
11
2 变量的计算
4) 条件语句编辑 • c) 在这里可以输入筛选条件。需要说明的是， 每次只能编辑一个筛选条件，不能同时编辑多个筛 选条件。 • 对应工资上浮5%的条件是职称值等于1，高级 工程师。在编辑框输入表达式：zc=1
• 点击条件语句编辑窗口的Continue按钮，退回 到表达式编辑框，点击OK按钮，高级工程师的实发 工资计算完成。
2) 定义结果变量
a) 在Target Variable(目标变量)的编辑框中输入生成的 新变量名称，这时的变量可以是新变量，也可以是原有变量。 b) 如果输入的变量名在数据文件中已经存在，满足条件个 案新变量的值将替换旧变量对应的值，其它值不变。 c) 新变量的数据类型默认为数值型，点击Type&Label按 钮，在弹出的对话框中可以定义新变量的数据类型和标签。
无职称
• 这时变量sfgz所在的列将不再有缺失值。
13
2 变量的计算
6) 计算方法的不足
• 变量的计算，无法一次将不同条件的表达式集中编写， 只能一个条件表达式运行一次。
4) 数据排序应用举例
• 对居民储蓄存款调查数据，利用排序的方法找出城镇居 民和农村居民一次性存款的最大值和最小值。 • 操作：户口，升序；存款额，升序。
6
2 变量的计算
• 在统计分析过程中，为了更有效的反映事物的本质，有 时需要对变量的数据进行加工整理,产生新变量和计算结果。 • 比如计算一个变量的倍数，计算几个变量的和、差，计 算变量的绝对值、平方等等。 • 因此，变量的计算是日常工作中经常遇到的（38-43自 行记忆）
11
2 变量的计算
4) 条件语句编辑 • c) 在这里可以输入筛选条件。需要说明的是， 每次只能编辑一个筛选条件，不能同时编辑多个筛 选条件。 • 对应工资上浮5%的条件是职称值等于1，高级 工程师。在编辑框输入表达式：zc=1
• 点击条件语句编辑窗口的Continue按钮，退回 到表达式编辑框，点击OK按钮，高级工程师的实发 工资计算完成。
2) 定义结果变量
a) 在Target Variable(目标变量)的编辑框中输入生成的 新变量名称，这时的变量可以是新变量，也可以是原有变量。 b) 如果输入的变量名在数据文件中已经存在，满足条件个 案新变量的值将替换旧变量对应的值，其它值不变。 c) 新变量的数据类型默认为数值型，点击Type&Label按 钮，在弹出的对话框中可以定义新变量的数据类型和标签。
无职称
• 这时变量sfgz所在的列将不再有缺失值。
13
2 变量的计算
6) 计算方法的不足
• 变量的计算，无法一次将不同条件的表达式集中编写， 只能一个条件表达式运行一次。
第三章 spss数据的预处理
第三章spss数据的预处理1.利用第2章第7题数据，采用spss数据筛选功能将数据分成两份文件。
其中，第一份数据文件存储常住地在“沿海或中心繁华城市”且本次存款金额在1000~5000之间的调查数据；第二份数据文件是按照简单随机抽样所选取的70%的样本数据。
第一份数据文件：第二份数据文件：2.利用第2章第7题数据，将其按常住地（升序）、收入水平（升序）、存款金额（降序）进行多重排序。
3.利用第2章第9题的完整数据，对每个学生计算得优课程数和得良课程数，并按得优课程数的降序排序。
定义：得优分数段90-100得良分数段80-90计算得优课程数：从输出结果可知：60名学生中有四门成绩得优的学生有2个，属于品学兼优的少数人；两门成绩得优的学生有9个；一门成绩得优的学生有23个，没有成绩得优的学生有26个，累计占到百分之八十，说明该60名学生成绩普遍不是很理想。
计算得良课程数：从输出结果可知：60名学生中有四门成绩得良的学生有6个；三门成绩得良的学生有12个；两门成绩得良的学生有15个；一门成绩得良的学生有15个；没有成绩得良的学生有12个。
其中有70%的学生得良课程在两门及两门以下，成绩仍旧不乐观。
按得优课程数降序排序：4.利用第2章第9题的完整数据，计算每个学生课程的平均分以及标准差。
同时，计算男生和女生各科成绩的平均分。
每个学生课程平均分ave：每个学生课程标准差s：平均分ave与标准差s：男生与女生各科成绩平均分：第一步：按性别拆分文件第二步：分析→统计描述→描述第三步：结果输出5. 利用第2章第7题数据，大致浏览存款金额的数据分布状况，并选择恰当的组限和组距进行组距分组。
数据分组过程： K=1+2n 1n2821=9 组距=91-100001=11111 近似取12000数据分组结果：6.在第2章第7题的数据中，如果认为调查中“今年的收入比去年增加”且“预计未来一两年收入仍会增加”的人是对自己收入比较满意和乐观的人，请利用spss的计数和数据筛选功能找到这些人。
大数据导论-思维、技术与应用 第3章 大数据预处理
数据削减
数据消减技术的主要目的就是用于帮助从原有巨大数据集中获得一个精 简的数据集，并使这一精简数据集保持原有数据集的完整性。数据削减 的主要策略有以下几种： 1. 数据立方合计：这类合计操作主要用于构造数据立方（数据仓库操
作）。 2. 维数消减：主要用于检测和消除无关、弱相关、或冗余的属性或维
（数据仓库中属性）。 3. 数据压缩：利用编码技术压缩数据集的大小。
数据集成处理
1. 模式集成（Schema Integration）问题 就是如何使来自多个数据源的现实世界的实体相互匹配，这其中就涉及 到实体识别问题。 例如： 如何确定一个数据库中的“custom_id”与另一个数据库中的 “custom_number”是否表示同一实体。 数据库与数据仓库的元数据可以帮助避免在模式集成时发生错误。
Bin的划分方法一般有两种，一种是等高方法，即每个Bin中的元素的个
数相等；另一种是等宽方法，即每个Bin的取值间距（左右边界之差）
相同。
b in 中个 数
b in中个 数
等高bin
属性 值
等宽bin
属性 值
噪声数据处理
例如：
排序后价格：4,8,15,21,21,24,25,28,34
划分为等高度bin： —Bin1：4,8,15 —Bin2：21,21,24 —Bin3：25,28,34
例如：每天数据处理常常涉及数据集成操作销售额（数据）可以进行 合计操作以获得每月或每年的总额。
这一操作常用于构造数据立方或对数据进行多细度的分析。
数据转换处理
3. 数据泛化处理（Generalization）。所谓泛化处理就是用更抽象（更 高层次）的概念来取代低层次或数据层的数据对象。 例如：街道属性可以泛化到更高层次的概念，诸如：城市、国家。 对于数值型的属性也可以映射到更高层次概念 如年龄属性。如：年轻、中年和老年。
第三章 SPSS数据预处理
按性别变量汇总数据
性别_1 男 女 年龄_1 30 35 奖金_1 600 550
原始数据
3.5 分类汇总
(2)菜单选项:
data -> aggregate
(3)说明:
多重分组时，变量名的选择顺序。 生成的新文件名默认为:aggr.sav。可修改。 生成的新变量名默认为原变量名后加_1。可修 改。 可以在新文件中存贮个分组个案数.
第三章 SPSS数据的预处理
3.1数据的排序
首先在数据窗中建立或读入一 个数据文件（职工数据.sav）。 按Data Sort Cases，弹出一 个排序对话框(以职称为主排序 变量降序，基本工资为第二排 序变量的升序进行多重排序)。 依据需要进行选择，然后单击 OK按纽即可。
3.1变量计算
(1)含义:
对所有或部分个案，计算若干个变量中有几个 变量的值落在指定的区域内，并将结果存入新 变量中。
(2)菜单选项:
transform -> count -> define value
产生计数变量
(3)指定区域的定义
Value:指定一个值 system-missing:系统缺失值 system-or user missing:系统或用户缺失值 range through:指定一个闭区域，给出最大和 最小值 range: lowest through n:最小值到某个给定 值 range: n through highest:某个给定值到最大值
3.7拆分数据文件
读取一个数据文件。 按Data Split Files顺序逐一单击鼠
标，打开Split Files对话框。 根据对数据的具体需要选择相应的 选项。 按Ok完成。
1.利用居民储蓄调查数据，将数据分成两个文件，一 个为存储常住地在“沿海或中心繁华城市”且本次存 款金额在1000~5000元之间的调查数据，二是按照简 单随机抽样选取的70%的样本数据。 2.利用居民储蓄调查数据，将其按常驻地升序、收入 水平升序、存款金额降序进行多重排序。 3.将学生成绩合并后数据，对每个学生计算得优课程 数和得良课程数，并按得优课程数降序排序。 4.学生成绩合并后数据，计算每个学生课程的平均分 和标准差，同时计算男生和女生各科成绩的平均分。 5.在居民储蓄调查数据中，如果认为“今年收入比去 年增加”“预计未来一两年收入仍会增加”的人是对 自己收入比较满意和乐观的人，请利用计数和数据筛 选功能找到这些人。
第 3 章 SPSS 数据的预处理
定组数：
ln n K 1 ln 2
21
(3) 组距＝全是对变量重新赋值的一种。
变量的重新赋值
赋值到同一变量：转换 -> 重新编码为相同变量 赋值到不同变量：转换 -> 重新编码为不同变量 例：“大学生职业生涯规划.sav” 问题：对专业和职业认知得分变量，以5为组距进行
权变量，进行数据加权。（即还原为原始数据）
24
加权个案
菜单选项：数据 -> 加权个案 加权后，数据编辑器窗口中的数据没有变化，但在 状态栏中会显示“加权范围”。
一旦执行加权操作后，对以后的分析会一直有效。
取消加权：选择“请勿加权个案”。
例：“血压和年龄.sav”
25
缺失值处理
大量的缺失值会给数据分析带来极大的影响，这就 需要采用科学的方法对缺失值进行处理。 处理方法：删除法和插补法
菜单选项:
转换 -> 对个案内的值计数
15
计数
例：“大学生职业生涯规划.sav” 问题：分析有多大比例的学生对问卷中的量表问题
感觉不好回答（量表得分为 0）。
分析：先计算 Q61 ～ Q616 中取值为 0 的变量个数; 再计算其中个数为非 0 的学生数所占的百分比。
16
分类汇总
分类汇总：按照指定的分类变量值对所有个案进行 分类，从而可以分析各分组下样本的统计特征。
10
变量计算
菜单选项: 转换 -> 计算变量
例1：“大学生职业生涯规划.sav”
问题：对每个个案计算 Q61 ～ Q64 的总得分，称
为对专业和职业的认知得分。
第三章统计数据整理习题参考答案
第三章统计数据整理习题参考答案一、名词解释统计数据整理：统计数据整理是根据统计研究的任务，对统计调查阶段所搜集到的大量原始资料进行加工汇总，使其系统化、条理化、科学化，以得出反映事物总体综合数量特征的资料的工作过程。
数据的预处理：数据的预处理是统计数据整理的第一步，是在对数据进行分类或分组之前所做的必要处理，包括数据的审核、订正、排序等。
统计分组：统计分组是根据客观现象的特点和统计研究的目的和任务，按照一定的标志把总体划分为若干性质不同的组或类型，使组和组之间的差异尽可能大，同组内的差异尽可能小。
分配数列：在统计分组的基础上，将总体的所有单位按组归类整理，并按一定顺序排列，形成总体中各个单位在各组间的分布，称为次数分布或分配数列。
构成分配数列的要素有两个，即分组标志序列（或分组）和与各组对应的分布次数。
组距式数列：用变量值变动的一定范围（或距离）代表一个组而编制的变量数列称为组距数列。
单变量数列: 以一个变量值作为一组的分组标志值所编制的变量数列称为单项数列。
组距: 组距是指每组所包含变量值的变动范围，实际上组距就是每组上限、下限之间的距离，即组距=上限—下限。
组限: 组限是指各组的数量界限，即数列中每个组两端表示各组界限的变量值。
分为上限和下限。
每个组较小的组限称为下限，较大的组限称为上限。
组中值: 组中值是组距数列中各组所有变量值的代表值，实际上就是各组上限与下限之间的中点值。
统计表: 统计表是统计用数字说话的一种最常用的形式。
把搜集到的数字资料，经过汇总整理后，得出一些系统化的统计资料，将其按一定顺序填列在一定的表格内，这个表格就是统计表。
二、单项选择1~5: B C B A A 6~10: A A A C B三、判断题（正确的打“√”，错误的打“×”）1~5：√√×√√ 6~10：××√××四、简答题1、什么是统计数据整理？统计数据整理要遵循哪些基本原则？主要内容有哪些？答：统计数据整理是根据统计研究的任务，对统计调查阶段所搜集到的大量原始资料进行加工汇总，使其系统化、条理化、科学化，以得出反映事物总体综合数量特征的资料的工作过程。
第三章统计资料的整理
本章重点
1.分组的概念、特点和原则，分组的作用，能 熟练进行分组 2.频数分布的概念及其构成
3.组限的表现形式及原则、组距和组中值的计 算 4.统计表的含义及其构成，统计表的编制方法 和原则
本章难点
1.统计数据的预处理
?
2.统计分组的方法
3.频数分布的编制
4.组限的表现形式、组距和组中值的计算
第一节 统计整理概述
次数分布数列，或称分配数列。
频数分布的两个要素
1.组别：总体按某标志所分的组
2.频数(次数)和频率：各组的单位数叫频数，用
f 表示，各组的单位数与总体单位总数之比叫
频率，用 f 表示 。频率具有如下两个性质：
f
（1）各组频率都是界于0和1之间的一个分数。 即： f 0 1 f
（2）各组频率之和等于1 。即
(3)如果所发现的差错在其他单位也可能发生 时，应将错误情况通报所有单位，以免发生类 似错误。
(4)对于严重的错误，应发还重新填报，并查
明发生错误的原因，若属于违法行为，则应依
法严肃处理。
第二节
一、统计分组的概念
统计分组
根据社会经济现象的特点和统计研究的
目的要求，按照某个重要标志（或几个标志） 把总体划分为若干不同性质的组，称为统计 分组。
在下列情况下，就必须考虑采用异距分组：
第一，标志值分布很不均匀的场合。
第二，标志值相等的量具有不同意义的场合。
第三，标志值按一定比例发展变化的场合。
3.间断组距式分组和连续组距式分组
（1）间断组距式分组 ：是指组限不相连
的分组。
（2）连续组距式分组 ：凡是组限相连(或 重叠)的分组，即以同一数值作为相邻两组的 共同界限的分组。统计上规定 :“上限不在内”
统计数据管理规定范本
统计数据管理规定范本第一章总则第一条为了加强对统计数据的管理，保障统计数据的准确性、完整性和保密性，制定本规定。
第二条统计数据的管理适用于本单位的所有统计数据。
统计数据是指通过各种方式采集和处理的与本单位相关的各类数据。
第三条统计数据的管理应遵循科学、合法、公正、准确、规范的原则。
第二章统计数据的采集第四条统计数据的采集应遵循以下原则：（一）依法采集：在依法进行数据采集的基础上，确保数据的准确性和合法性。
（二）及时采集：及时、准确地采集数据，以满足统计需求。
（三）完整采集：采集数据要求全面、完整，不得遗漏重要数据。
（四）标准采集：采集数据要按照统一的标准和规范进行，确保数据的可比性。
第五条统计数据采集应按照以下程序进行：（一）明确采集目的和范围：确定数据采集的目的和范围，明确统计指标和数据要求。
（二）确定采集方式和时间：根据采集目的和要求，确定采集的方式和时间，确保数据的准确性和及时性。
（三）组织采集人员和培训：组织专业人员进行数据采集，并进行必要的培训，提高数据采集能力。
（四）采集数据并核对：按照规定的方法和程序进行数据采集，并进行核对，确保数据的准确性和完整性。
（五）存储和传输数据：采集的数据应按照规定的存储和传输方式进行管理，确保数据的安全性和保密性。
第三章统计数据的处理和分析第六条统计数据的处理和分析应遵循以下原则：（一）科学有效：采用科学的方法和技术进行数据处理和分析，确保结果的准确性和可靠性。
（二）规范统一：按照统一的标准和规范进行数据处理和分析，确保结果的可比性。
（三）重视质量：注重数据的质量，确保数据的准确性和完整性。
（四）加强保密：对涉及机密和个人隐私的统计数据要加强保密措施，确保数据的安全性。
第七条统计数据的处理和分析应按照以下程序进行：（一）收集和整理数据：收集和整理采集到的数据，确保数据的完整性和准确性。
（二）数据清洗和预处理：对数据进行清洗和预处理，去除异常值和错误数据，确保数据的准确性和可靠性。
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统计判断对异常数据的区分
Á 异常数据有两种情况： Á 1. 异常值不属于该总体，抽样抽错了，从
另外一个总体抽出一个(一些)数据，其值与 总体平均值相差较大； Á 2. 异常值虽属于该总体，但可能是该总体 固有随机变异性的极端表现，比如说超过 3σ的数据，出现的概率很小。
Á 犯错误1：将本来属于该总体的、出现的概 率小的、第二种情况的异常 1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11
L(cm) 10.35 10.38 10.3 10.32 10.35 10.33 10.37 10.31 10.34 20.33 10.37
试用拉依达准则剔除坏值。
解：
σ=
11
∑ (Li − L)2
i =1
= 3.01cm
11 −1
3σ = 3.01× 3 = 9.03cm
血 糖x2
Correlations
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
胰岛素x1 1
7 .314 .493
7
血 糖x2 .314 .493 7 1
7
Á 剔出第6对数据
Correlations
患者编号 1 2 3 4 5 6 7 胰岛素（X1 ） 24 17 18 12 15 121 10 血 糖（X2 ） 142 170 194 213 214 238 249
Á 作者采用直线相关分析
γ = 0.3140, P > 0.05
Á 结论：血液中胰岛素与血糖两者含量之间 无直线相关
胰岛 素x1
Á 实用中Zc<3, 所以在一定程度上弥补了3σ准则的 不足，另外考虑了测量次数的因素，在一定程度 上比拉依达准则更合理。
Á Zc是一个与测量次数相关的系数，可以查表获取。 Á 肖维勒准则可用于n<10时粗大误差的判定。
Zc系数表
n
Zc
n
Zc
n
Zc
3
1.38 11
2.00 25
2.33
4
1.54 12
前后的Pearson
相关系数，前 者是0.314，后
胰岛 素xa
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
胰岛素xa 1
6
血 糖xb -.936** .006 6
者是-0.936， 显示有相关
血 糖xb
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
-.936** .006
6
1 6
性！
**. Correlation is significant at the 0.01 level
(2 il d)
异常数据的判别法
Á 物理判别法：根据人们对客观事物已有的认 识，判别由于外界干扰、人为误差等原因造成 实测数据偏离正常结果，在实验过程中随时判 断，随时剔除
一、异常数据
Á 单个异常值：是指单个样本观测数据组内 隐含的个别异常数据。同义词有：可疑值、 异常值、极端值、端值、离群值、逸出值、 奇异值、超限值、粗值…
Á 异常均数：三个以上（k≥3）样本多均数 要作统计分析比较时，无疑也要检查其中 是否隐含可疑均数。
Á 研究者对7例糖尿病患者给某种药物后， 测量其血中胰岛素(/ml,X1)和血糖 (mg%,X2)
Á 另外，仅仅根据少量的测量值来计算σ， 这本身就存在不小的误差。
Á 因此拉依达准则不能检验样本量较小的情 况。（显著性水平为0.1时，n必须大于10）
统计判别法之二：肖维勒准则
Á 肖维勒准则又称为等概率原则，以正态分布为前 提, 假设多次重复测量所得n个测量值中, 某个测量 值的残余误差|vi|= Xn - X >Zcσ,则剔除此数据。
试用拉依达准则剔除坏值。
解：
σ=
10
∑ (L i − L )2
i =1
10 − 1
= 3.16 cm
3σ = 3.16 × 3 = 9.48cm
ΔL10 = Li − L = 20.33 − 11.34
20.33不能用拉依达 准则剔除
= 8.99 < 3σ = 9.48
对某一长度L测量10次，其数据如下：
2.03 30
2.39
5
1.65 13
2.07 40
2.49
6
1.73 14
2.10 50
2.58
7
1.80 15
2.13 100 2.80
8
1.86 16
2.15
9
1.92 18
2.20
10
1.96 20
ΔL10 = Li − L = 20.33 − 11.25
= 9.08 > 3σ = 9.03
20.33用拉依达准则 剔除
Á 对于服从正态分布的测量结果，其偏差出 现在±3σ附近的概率已经很小，如果测量 次数不多，偏差超过±3σ几乎不可能，因 而，用拉依达判据剔除疏失误差时，往往 有些疏失误差剔除不掉。
Á 犯错误2：不属于该总体但数值又和该总体 平均值接近的数据被抽样抽出来，统计检 验方法判断不出它是异常值，就会犯另外 一种错误。----存伪
统计判别法之一：拉依达准则
• 如果实验数据的总体x是服从正态分布的，
则
p( x − u > 3σ ) ≤ 0.003
• 根据上式对于大于μ+3σ或小于μ-3σ的 实验数据作为异常数据，予以剔除。
Á 统计判别法：给定一个置信概率，并确定一个 置信限，凡超过此限的误差，就认为它不属于 随机误差范围，将其视为异常数据剔除
Á 能用物理判别法判定异常数据有时不易做到， 此时只能用统计判别法
统计判别法
Á 拉依达准则 Á 肖维勒准则 Á 格拉布斯准则 Á 狄克逊准则 Á t检验（罗马诺夫斯基准则） Á 极差法
第三章统计数据的预处理
① 异常数据 ② 缺失数据
数据预处理
Á 把混在原始数据中的“异常数据”排除、把真 正有用的“信息”提取出来，有助于推断统计 得出正确分析结论。 1 ：异常数据取舍 2 ：未检出值和/或缺失值估算
Á 采用异常数据进行推断统计得到的结论误 导带给科研与统计控制判断出错的隐患不 可小视。
• 剔除后，对余下的各测量值重新计算偏差 和标准偏差，并继续审查，直到各个偏差 均小于3σ为止。
• 无需查表，使用简便
对某一长度L测量10次，其数据如下：
次数 1
2
3
4
5
6
7
8
9 10
L(cm) 10.35 10.38 10.3 10.32 10.35 10.33 10.37 10.31 10.34 20.33