2+数据的收集、整理与显示

第二章统计数据的收集、整理与显示二、单项选择题1、人口普查的调查单位是（C ）。

A、每一户B、所有的户C、每一个人D、所有的人2、对一批商品进行质量检验，最适宜采用的调查方法是（B ）。

A、全面调查B、抽样调查C、典型调查D、重点调查3、下列调查中，调查单位与填报单位一致的是（D ）。

A、企业设备调查B、人口普查C、农村耕畜调查D、工业企业生产经营现状调查4、抽样调查与重点调查的主要区别是（D ）。

A、作用不同B、组织方式不同C、灵活程度不同D、选取调查单位的方法不同5、先对总体中的个体按主要标志加以分类，再以随机原则从各类中抽取一定的单位进行调查，这种抽样调查形式属于（ D ）。

A、简单随机抽样B、等距抽样C、整群抽样D、类型抽样6、对某省饮食业从业人员的健康状况进行调查，调查单位是该省饮食业的（D ）。

A、全部网点B、每个网点C、所有从业人员D、每个从业人员7、调查时限是指（B ）。

A、调查资料所属的时间B、进行调查工作的期限C、调查工作登记的时间D、调查资料的报送时间8、对某市全部商业企业职工的生活状况进行调查，调查对象是（B ）。

A、该市全部商业企业B、该市全部商业企业的职工C、该市每一个商业企业D、该市商业企业的每一名职工9、作为一个调查单位（D ）。

A、只能调查一个统计标志B、只能调查一个统计指标C、可以调查多个统计指标D、可以调查多个统计标志10、某市规定2018年工业经济活动成果年报呈报时间是2019年1月31日，则调查期限为（ B ）。

A、一天B、一个月C、一年D、一年零一个月11、统计分组对总体而言是（ B ）A、将总体区分为性质相同的若干部分B、将总体区分为性质不同的若干部分C、将总体单位区分为性质相同的若干部分D、将总体单位区分为性质不相同的若干部分12、按某一标志分组的结果表现为（ B ）A、组内差异性，组间同质性B、组内同质性，组间差异性C、组内同质性，组间同质性D、组内差异性，组间差异性13、设对某地区的人口按年龄分组如下：不满周岁，1—3岁，4—6岁，7—12岁，……60—64岁，65—79岁，80—99岁，100岁以上，最后一组的组中值近拟为（ C ）A、110岁B、104岁C、104.5岁D、105岁14、为充分利用所得到的原始资料以取得大量统计指标，在统计整理时关键是要（ C ）A、进行各种汇总B、进行各种计算C、充分利用分组法D、对原始资料进行分析15、按变量的性质和数据的多少划分，变量数列可分为（ C ）。

数据的收集整理与表展示数据在当今社会中扮演着至关重要的角色，帮助我们了解和分析各种现象和趋势。

然而，大量的数据如果没有经过正确的收集、整理和表展示，就很难发挥其实际的价值。

本文将介绍数据的收集整理以及如何用表格来展示数据。

一、数据的收集数据的收集是数据分析的基础，它决定了我们所得到的数据是真实、可靠且具有代表性的。

以下是一些常见的数据收集方法：1.调查问卷：调查问卷是一种收集大量数据的有效方式。

我们可以设计并分发问卷给受访者，收集他们的意见、想法和反馈。

2.实地观察：通过直接观察和记录，我们可以获得特定事件或场景中的数据。

例如，观察顾客在商场中的购物行为，我们可以得到顾客的消费偏好和购买习惯。

3.采访访谈：采访访谈是一种与个人面对面交流获取数据的方法。

通过与受访者的对话，我们可以从他们口中获取丰富的信息和观点。

二、数据的整理在收集到数据后，我们需要对其进行整理和清理，以便进一步分析和展示。

以下是一些建议的数据整理步骤：1.数据清洗：清洗数据是指去除重复、错误、或无效的数据。

我们可以使用软件工具或手动的方式来整理数据集，确保每一条数据都是准确和可靠的。

2.数据分类和编码：将数据按照特定的标准进行分类和编码，可以让我们更好地理解和组织数据。

例如，可以将顾客按照性别、年龄、地区等因素进行分类。

3.数据转换和计算：有时候我们需要对原始数据进行转换和计算，以得到更有意义的结果。

例如，我们可以计算销售额的总和、平均值和增长率，从而更好地理解业务趋势。

三、数据的表展示数据的表展示是将数据以表格的形式呈现出来，使得数据更易于理解和比较。

以下是一些常用的表格类型：1.数据表：数据表是最常见的表格类型，通常由行和列组成。

通过将数据按照特定的结构排列，我们可以清晰地展示各种数据之间的关系。

2.柱状图：柱状图是一种用垂直或水平的长方形柱来表示数据的图表。

它可以直观地比较不同类别之间的数据大小和差异。

3.折线图：折线图用点和连接线来展示数据的趋势和变化。

数据的收集整理与呈现数据在现代社会中起着至关重要的作用，几乎涉及到各个领域的决策和判断。

然而，数据的价值往往取决于如何进行有效的收集、整理与呈现。

本文将探讨数据的收集、整理与呈现的方法与技巧，并分析其在决策过程中的重要性。

一、数据的收集方法数据的收集是数据分析的基础，采用合适的收集方法能够保证数据的准确性和可靠性。

以下是常见的数据收集方法：1.调查问卷：通过向受访者发送调查问卷，可以快速收集大量的数据。

问卷可以提供结构化的问题，便于进行统计和分析。

此外，还可以利用开放性问题获取更详细的信息。

2.访谈：通过与受访者进行面对面或电话访谈，可以获得深入的信息和洞察。

与问卷相比，访谈更加灵活，可以针对受访者的回答进行进一步的追问和探讨。

3.观察：通过观察现实生活或实验环境中的现象和行为，可以获取直接的数据。

观察可以采用参与观察或非参与观察的方式，具体取决于研究的目的和需求。

二、数据的整理方法数据的整理是将收集到的原始数据进行分类、排序和清理，使其更容易进行分析和解读。

以下是常用的数据整理方法：1.数据分类：将收集到的数据按照特定的标准进行分类，例如按照时间、地区、性别等进行分类。

分类可以帮助我们更好地理解数据的结构和关系。

2.数据排序：对数据进行排序可以根据某种规则或指标，例如按照数值大小、字母顺序等进行排序。

排序可以使数据更加有序化，方便后续的分析和比较。

3.数据清理：在整理数据的过程中，可能会遇到一些错误或异常值。

通过识别和纠正这些错误，可以提高数据的准确性和可靠性。

常见的数据清理方法包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。

三、数据的呈现方法数据的呈现是将整理好的数据以图表、表格或其他形式展示出来，以便于理解和传达。

以下是常见的数据呈现方法：1.折线图：通过折线图可以直观地显示数据随时间变化的趋势。

折线图通常用于展示连续性数据，例如销售额、温度变化等。

2.柱状图：柱状图常用于对比不同组或不同时间点的数据。

第二章统计资料的收集、整理与显示第一节统计数据的收集一、统计数据收集的含义和要求统计数据收集是整个统计活动的基础阶段，通常也称为统计调查阶段。

统计数据收集的基本要求是准确性、及时性和完整性。

二、统计数据收集方案设计统计数据收集方案应包括以下一些内容：数据收集目的、数据及其类型、数据收集对象和观测单位、观测标志和调查表、数据收集方式与方法、数据所属时间和数据收集期限、数据收集地点和数据收集的组织。

三、统计数据收集方式有两种：统计调查方式和实验方式。

（一）统计调查方式统计调查就是按照预定的统计任务，运用科学的统计调查方法，有计划有组织地向客观对象搜集资料的过程。

1、普查概念：根据特定的统计研究目的而专门组织的一次性的全面调查，用以收集所研究现象总体的全面资料。

组织方式：a)专门组织普查机构调查；b)利用现有统计资料；基本原则：a)标准时点（避免重复和遗漏）b)调查步骤（同一次调查在不同阶段）统一性原则c)指标口径（内涵）d)调查时间（起止）e)普查周期：我国为期十年的普查制度2、抽样调查抽样调查可分为概率抽样和非概率抽样两类。

（1）概率抽样a）概率抽样是按照随机原则抽取样本，即总体中的每个个体都有已知的、非零的概率被抽取到样本中来。

b）特点：在样本的抽取上遵循随机原则在调查的功能上能以部分推断总体在推断的手段上运用概率估计的方法在推断的理论上，以大数定律和中心极限定理为依据在推断的效果上，抽样误差可以计算并加以控制c）概率抽样从抽样方法上看，可以分为重复抽样和不重复抽样两种。

重复抽样的特点是：总体的每个个体都有数次被抽中的可能性，次抽样之间相互独立。

不重复抽样的特点是：总体中每个个体都只有一次被抽中的可能性，次抽样之间不相互独立d）概率抽样从抽样组织形式上看，可分为简单随机抽样、分层抽样、等距抽样、整群抽样和多阶段抽样五种。

简单随机抽样是抽样调查最基本的组织形式，具体的样本抽取方式有抽签法和随机数表法等；分层抽样特点是必须具备总体所有个体的名录和至少一个分层标志的全面资料，各层的抽样相互独立，尽量把总体差异通过分层而转化为层间差异；等距抽样的特点依固定的间隔和规定的顺序来抽取个体，属于不重复抽样；整群抽样要尽量把总体差异转化为群内差异等，一般属于不重复抽样；多阶段抽样特点是整群抽样和分层抽样两种组织形式的综合。

数据的收集与整理学会收集和整理数据利用表展示数据结果数据的收集与整理：学会收集和整理数据，利用表展示数据结果在当今信息化社会中，数据的重要性越来越被人们所认识。

无论是学术研究、市场调研，还是企业决策，都离不开对数据的收集与整理。

本文将介绍数据的收集与整理的基本方法，并通过利用表格展示数据结果，提供了一种清晰而有条理的数据展示方式。

一、数据收集方法1.问卷调查问卷调查是一种常见的数据收集方法，可以通过设计合理的问题来获取被调查者的意见、态度、行为等相关信息。

在进行问卷调查时，需要注意问题的设计要简洁明了，避免信息重复或冗余，同时要保证问题的完整性和准确性。

2.实地调研实地调研是通过亲自前往研究对象所在的地点进行观察和数据收集的方法。

通过直接接触和观察，可以获取到更加真实和具体的数据。

在进行实地调研时，需要做好调研计划，选择合适的调研对象和方法，同时要注意保护被调研对象的隐私。

3.文献研究文献研究是指通过阅读和分析相关的已有文献资料来获取数据的方法。

通过查阅专业书籍、学术论文和报告等，可以获取到一些历史数据、统计数据或研究成果等。

在进行文献研究时，需要评估文献的可靠性和适用性，同时要注意引用和注释。

二、数据整理方法1.数据清洗数据清洗是指将收集到的原始数据进行处理和筛选，去除重复、错误或无效的数据，使数据达到一定的可靠性和准确性。

在进行数据清洗时，可以利用各种数据处理工具和方法，例如Excel的筛选、排序、去重等功能，同时要注意数据隐私和保密。

2.数据分类数据分类是指将收集到的数据按照一定的标准进行分类和整理，以便于后续的分析和使用。

通过将数据进行分类，可以更好地理解和解释数据，同时也便于对数据进行比较和统计。

在进行数据分类时，需要确定合适的分类标准，并保持分类的一致性和准确性。

3.数据可视化数据可视化是将整理好的数据以图表的形式进行展示和传达的方法。

通过图表的形式，可以更加直观和清晰地呈现数据的变化趋势、关联关系等，帮助人们更好地理解和分析数据。