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第3章数据整理和频数分布详解

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第三章 统计整理

第三章 统计整理

第三章统计整理一、名词解释数据分组次数分布 (频数分布) 单变量分组组距分组组距组限组中值次数（频数）频率向上累积频数（或频率）向下累计频数（或频率）统计表二、填空1．每个组只有一个变量值的分配数列叫________，各组组距不相等的组距列叫________。

2、在组距数列中，说明总体单位数值变化界限的数值称为_____ ，各组上限与下限之间的中点数值称为_________。

3、在变量数列中，各组单位数称_______，各组单位数占总体单位总数的比重称________。

4、数据分组的原则有和____________。

5、对总体进行统计分组关键在于。

三、选择1．统计资料按数量标志分组后,处于每组两端的数值叫 ( )。

A．组距 B．组数 C．组限 D．组中值2．统计表中的主词是指 ( )A．统计表的横行标题 B．统计表的纵栏标题 C．统计表所要说明的总体 D．说明总体的统计指标3．数据整理的步骤一般为（）（）（）（）（）（）。

(排序)A．数据的预处理 B．编制统计数列和统计表 C．选择标志对总体进行分组 D．数据汇总E．计算和汇总 F．统计复查4．下列各项中按数量标志分组的有（）（）（）（）（）。

A．人口按年龄分组 B．企业产品按合格与不合格分组C．人口按性别分组 D．家庭按月收入分组E．企业按年产值分组 F．人口按文化程度分组5．构成分配数列的两个基本要素是（）（）（）（）（）。

A．组数的多少 B．各组组距大小 C．统计分组 D．各组标志值的大小E．各组次数大小 F．分配在各组的单位数6．统计表从形式上看，它是由（）（）（）（）（）构成的。

A．总标题B．纵栏标题C．横行标题 D．主词E．指标数值 F．宾词第四章指标一、名词解释总体单位总数总体标志总量时期指标时点指标实物指标价值指标劳动指标算术平均数权数调和平均数几何平均数中位数众数标准差标准差系数二、简答1、简述时期指标和时点指标的概念、特点。

3第三章统计整理

3第三章统计整理
（3）适用性审核 弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景材料 确定这些数据是否符合自己分析研究的需要
（4）时效性审核 应尽可能使用最新的统计数据
（5）确认是否必要做进一步的加工整理
统计学
河南科技大学
第三章 统计整理
（二）差错的更正与处理
通过上述审核，如发现有缺报、缺份和缺项等情况， 应及时催报、补报；如有不正确之处，则应分别不同 情况作如下处理：
10. 爱尔兰 拥有大学学位人群所总人口占比例：37% 年增速 (2000-2010年)： 7.3% (最高)
9. 澳大利亚 拥有大学学位人群所占总人口比例：38% 8. 芬兰 拥有大学学位人群所占总人口比例：38% 7. 英国 拥有大学学位人群所占总人口比例：38% 6. 韩国 拥有大学学位人群所占总人口比例：40%
统计学
第三章 统计整理
河南科技大学 历次人口普查中，每10万人中各种文化程度的人数
大专及以上 高中
初中
小学
1982 1990 2000 2010
615 1422 3611 8930
Hale Waihona Puke 6779 8039 11146 14032
17892 23344 33961 38788
35237 37057 35701 26779
统计学
河南科技大学
三、统计整理的程序
第三章 统计整理
统计资料的审核
资料的分组和汇总
编制统计表或绘制统计图
统计资料的积累、保管和公布
统计学
河南科技大学 数据审核
第三章 统计整理
统计工作的基本程序
收集 数据
真实 数据
虚假 数据
科学地计 算与分析
假数真算

统计学 第3章 统计数据的整理

统计学 第3章 统计数据的整理

统计分组的标志
第三章 统计数据的整理
统计分组的标志：分组标志就是将总体分为各个性质不同的标准或根据。
根
据分组标志的特征不同，总体可按属性标志分组，也可按数量标志分组。
1.按属性标志分组
以属性标志作为分组标志，并在属性标志的变异范围内划分各组界限，将总体 分为若干组。属性标志划分，概念明确，容易确定分组组数，如性别。
2.按数量标志分组
以数量标志作为分组标志，并在数量标志的变异范围内划分各组界限，将总体 分为若干组。如工资。
第三章 统计数据的整理
（五）简单分组和复合分组
在统计分组时，根据统计研究目的不同，分组标志的选择可以是一个标志，也可以是 两个或两个以上的标志，这样就有简单分组和复合分组之分：
1．简单分组 对总体只按一个标志分组称为简单分组。
第三章 统计数据的整理
数量次数分布的编制方法
在组距次数分布中，各组组距相同的次数分布称为等距次数分 布（表3－8）。各组组距不同的次数分布称为异距次数分布。
等距次数分布一般在现象性质差异变动比较均衡的条件下使用。
优点：
• 易于掌握次数分布的特性。
• 各组次数可以直接比较。
组数＝ 全距/组距
组距＝全距/组数
100.00
提问：这是单 项次数分布还 是组距次数分 布？
第三章 统计数据的整理
数量次数分布的编制方法
例：对某工厂某月50名工人装配零件（件）情况进行调查， 得到下列初级资料：
106 81 98 111 91 107 86 105 93 106 82 108 114 122 109 104 125 103 113 102 106 84 128 104 91 112 85 96 115 89 97 105 92 111 107 97 105 124 106 86 96 110 112 103 108 110 109 125 101 119

第三章频数及其分布知识点整理

第三章频数及其分布知识点整理

第三章频数及其分布知识点整理在统计学中，频数及其分布是非常重要的概念。

频数是指某一数值在数据集中出现的次数，而频数分布则是描述不同数值出现次数的统计表或图形。

1. 频数和频率频数是指某一数值在数据集中出现的次数，通常用符号f表示。

频率是指频数与总体或样本容量的比值，通常用符号f/n表示，其中n为总体或样本的容量。

2. 频数分布表频数分布表是一种统计表，用于总结和展示数据集中不同数值的频数和频率。

它通常分为两列，一列是数值，另一列是频数或频率。

可以根据具体情况选择按升序或降序排列数值。

3. 频数分布图频数分布图是一种用图形方式展示数据集中不同数值的频数或频率的方法。

常见的频数分布图形包括直方图、饼图和条形图。

4. 直方图直方图是一种用矩形条形表示频数或频率的频数分布图。

横轴表示数值的范围，纵轴表示频数或频率。

每个矩形条形的高度表示对应数值的频数或频率。

5. 饼图饼图是一种用圆形划分扇形区域表示频数或频率的频数分布图。

每个扇形区域的面积或角度表示对应数值的频数或频率。

6. 条形图条形图是一种用长方形条形表示频数或频率的频数分布图。

横轴表示数值，纵轴表示频数或频率。

每个长方形条形的高度表示对应数值的频数或频率。

7. 频数分布的形状频数分布的形状可以反映数据集的分布特征。

常见的频数分布形状包括对称分布、偏态分布和峰态分布。

对称分布指数据集呈现左右对称的形态，偏态分布指数据集在左侧或右侧具有较长的尾部，峰态分布指数据集的形态呈现尖峰或平坦。

8. 分组频数及其分布当数据集较大时，可以对数据进行分组处理，将连续的数值划分为若干个区间，计算每个区间的频数及频率。

这样可以更好地展示数据的特征和规律。

9. 累计频数及其分布累计频数是指某一数值及其前面数值的频数的总和，累计频率则是指某一数值及其前面数值的频率的总和。

累计频数及其分布可以帮助我们更全面地理解数据的积累情况和分布特征。

总结：频数及其分布是统计学中重要的概念，可以帮助我们更好地理解和分析数据集。

统计学贾俊平第三章课后答案

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。

应用统计学(第三章 数据的描述性分析)

应用统计学(第三章 数据的描述性分析)

累积频率 Cumulative P
0.02 0.09 0.28 0.63
0.84 0.95 1.00
a.自然值进行分组，最大值17，最小值11 b.数据主要集中在14，向两侧分布逐渐减少
(3)计量数据
100例健康男子血清总胆固醇(mol/L)测定结果
4.77 3.37 6.14 3.95 3.56 4.23 4.31 4.71 5.69 4.12 4.56 4.37 5.39 6.30 5.21 7.22 5.54 3.93 5.21 6.51 5.18 5.77 4.79 5.12 5.20 5.10 4.70 4.74 3.50 4.69 4.38 4.89 6.25 5.32 4.50 4.63 3.61 4.44 4.43 4.25 4.03 5.85 4.09 3.35 4.08 4.49 5.30 4.97 3.18 3.97 5.16 5.10 5.85 4.79 5.34 4.24 4.32 4.77 6.36 6.38 4.88 5.55 3.04 4.55 3.35 4.87 4.17 5.85 5.16 5.09 4.52 4.38 4.31 4.58 5.72 6.55 4.76 4.61 4.17 4.03 4.47 3.40 3.91 2.70 4.60 4.09 5.96 5.48 4.40 4.55 5.38 3.89 4.60 4.47 3.64 4.34 5.18 6.14 3.24 4.90
15
21
0.21
0.84
16
11
0.11
0.95
17
5
0.05
1.00
表 2-2 100只梅花鸡每月产蛋数次数分布表
每月产蛋数
11 12 13 14 15 16 17

数据、模型与决策(03)第3章 数据的整理与显示讲解


1. 下限(low limit) ：一个组的最小值 2. 上限(upper limit) ：一个组的最大值 3. 组距(class width) ：上限与下限之差 4. 组中值(class midpoint) ：下限与上限之
间的中点值
组中值 = 下限值+上限值 2
3 - 38
统计学
(第二版)
【例】某电脑 公司2002年前 四个月各天的 销售量数据(单 位：台)。试对 数据进行分组 。
。右边就是记录的原始数 据
3 - 20
绿色
健康饮品
用Excel制作频数分布表
统计学 分类数据的图示—条形图
(第二版)
(bar Chart)
1. 用宽度相同的条形的高度或长短来表示 各类别数据的图形
2. 有单式条形图、复式条形图等形式
3. 主要用于反映分类数据的频数分布
4. 绘制时，各类别可以放在纵轴，称为条 形图，也可以放在横轴，称为柱形图
2. 不等距分组
各组频数的分布受组距大小不同的影响
各组绝对频数的多少不能反映频数分布的实际 状况
需要用频数密度（频数密度=频数/组距）反映 频数分布的实际状况
K 1 lg( n) lg( 2)
2. 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 - 37
统计学
(第二版)
组距分组
(几个概念)
一般
78 26.0 198 66.0 180 60.0
满意
64 21.3 262 87.3 102 34.0

统计学第3章统计整理


14
7.0 21 10.5 193 96.5
4 90 —100 31 15.5 52 26.0 179 89.5 5 100—110 65 32.5 117 58.5 148 74.0
6 110—120 52 26.0 169 84.5 83 41.5
7 120—130 8 130—140
23 11.5 192 96.0 31 15.5
一、分配数列的概念和种类
1.概念
统计总体按照某一标志分组以后， 用以反映总体各单位分配情况的统计 数列，称分配数列，又可称次数分配， 或次数分布。
它由两部分组成： 总体所分的各个组和各组所拥有的 单位数（次数或频数）。
例
月工资分组(元) 工人数(人) 占总数比重(%)
1000 以下
210
39.6
1000-1500
组距式 分组
以变量值变动的一个区间作为一组，区间的 距离称为组距。适用于连续型变量和离散型 变量的变量值较多的情况。
第三章 统计整理
在进行组距分组时，会涉及到一 些问题，包括：等距分组和不等距分 组、组限、组中值。
第三章 统计整理
等距 分组
不等距 分组
各组组距均相等。如： 10—20 20—30 30—40
组中值 = （上限值+下限值）÷2
开口组组中值的计算： 缺下限：组中值=本组上限— 相邻组组距/2
缺上限：组中值=本组下限+ 相邻组组距/2
例
产值（万元）
第一组组中值：
50以下 50 — 60 60 — 70 70以上
50－（10÷2）= 45 最后一组组中值： 70+（10÷2）= 75
第二节 分配数列
较合适是? （c）

第三章统计数据的整理与显示


统计整理方案 1、 确定汇总的统计指标和
综合表； 2、 确定分组方法； 3、 确定汇总资料的形式； 4、 确定资料的审查内容和
审查方法。
第三章 统计数据整理与显示
§2 统计分组 一、统计分组意义和作用 1、概念：它是根据统计研究的需要，将
统计总体按照一定的标志分成若干 个不同的组别。 对总体而言是“分”，对个体而言是“合”。 2、统计分组的原则
第三章 统计数据的整理 与显示
➢ 数量分组的方法 ➢ 分配数列的编制
§1 统计数据整理
一、统计整理的意义和内容 统计整理在统计工作中处于中间阶段，
起着承前启后的作用。通过数据整理，可 以使混乱、缺乏条理性的资料变成有条理 性、在某种程度上能够说明总体特征的有 用的资料。
它是根据统计研究的任务，对调查阶 段所搜集到的大量的原始资料进行加工汇 总，使其系统化、条理化、科学化，以反 映总体综合特征的资料的工作过程。
试将工人分成5组
其基本步骤为： 第一步：将原始资料按数值大小依次排列。 全距(Range)=最大变量值—最小变量值。
=576-432=144
第二步：确定变量的类型和分组方法（单 变量分组或组距分组）。
第三步：确定组数和组距（interval)。当 组数确定后，组距可计算得到： 组距=全距/组数
原则： 应将总体单位分别的特点显示出来 要考虑到原始资料的集中程度 要考虑到所研究对象的实际情况，考
例：重庆市按GDP计算的三次产业结构（%）
1980年
GDP
100
第一产业 38.4
第二产业 44.6
第三产业 17
1990年 100 33.4 39.7 26.9
2000年 100 17.8 41.4 40.8

统计学第三章 统计数据的整理


汇总技术：
有传统手工汇总和现代电子计算机汇总两种技术。
（1）手工汇总。常用的汇总方式有四种： • 划记法。划“正”字符号计数，多用于对总体单位数或次数的简单汇总。
• 过录法。将原始资料分类过录到事先设计的汇总简表中，可用于对内容项 目较多的资料的汇总。
• 折叠法。将每张调查表中需要汇总的同类项目及数据折压一个印记，一张 一张的重叠在一起，再进行汇总。这种方法一次只能选择一个项目及其数 据进行汇总，故适用于数据较少的资料。
• 卡片法。将需要汇总的项目数据分类登记在卡片上，再汇总计算。这种方 法适用于总体单位数多、且多采用复合分组形式的事物，特别是设备、器 材类的实物资产的汇总。
（2）电子计算机汇总。其数据处理程序如下： • 第一步，编程。使用计算机语言编写出一套完整的数据处理程序。
• 第二步，数据录入。计算机自动按程序进行数据处理，并将数据处理结果 存储在磁盘、磁带等磁介质中。
树茎
数叶
数据 个数
10 7 8 8
3
11 0 2 2 3 4 5 7 7 7 8 8 8 9
13
向上累 计个数
3
16
12 0 0 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 5 5 6 6 7 7 7 8 8 9
24
40
13 0 1 3 3 4 4 5 7 9 9
10
50
14 0 0 1 3
16284
22.3
第三产业
20228
27.7
合计
73025
100.0
3、变量数列的编制
成绩 （分）
某班学生《统计学》考试成绩分布表
学生人数 频率 （人） （%）
向上累计
人
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2018年10月12日/下午10时5分
《统计学》
第3章 数据整理和频数分布
3.1 数据的审核和筛选
审核
分组
汇总
再审核
统计图表
政府统计工作整理环节过程示意图
2018年10月12日/下午10时5分
《统计学》
第3章 数据整理和频数分布
3.1 数据的审核和筛选
审核
分组
汇总
再审核
统计图表
政府统计工作整理环节过程示意图
2018年10月12日/下午10时5分
《统计学》
第3章 数据整理和频数分布
3.2 数据的分组
1990—2002年 江苏省城镇家庭可支配收入水平折线图
2018年10月12日/下午10时5分
《统计学》
第3章 数据整理和频数分布 3.2.3 数值型数据的分组 1．组距分组
3.2 数据的分组
（ 1）组距分组是数值型数据分组的基本形式。数值型数据分组可以分 为单变量分组和组距分组。 单变量分组是指每个分组只用一个变量值表示的分组形式，又称为单 项分组。单变量分组一般在分组标志为离散变量，且变量的取值范围不 是太大的情况下使用。 组距分组是指每个分组用一个数据取值区间表示的分组形式。组距分 组适用于按连续变量分组或变量的取值范围较大的离散变量的场合。
再审核
统计图表
政府统计工作整理环节过程示意图
资料搜集整理
分析
中间成果
再分析
统计结论
一般的统计认识过程
2018年10月12日/下午10时5分
《统计学》
第3章 数据整理和频数分布
3.2 数据的分组
《统计学》
第3章 数据整理和频数分布 3.2.1 数据分组的意义
3.2 数据的分组
数据分组（ Data Grouping ）就是根据研究现象的特点和数据分析的 目的，将原始数据按照总体单位的某一特征分为不同的组别。经过数据 分组之后形成的分布在各个组里的数据称为分组数据（Grouped Data）。 作为数据分组标准的这一特征称为分组标志。 数据分组既可以视为是按照分组标志将原始数据分别归入各个不同的 组里，又可以看成是按照分组标志部分具有相同特征原始数据合并在同 一组中。在数据分组过程中，强调和突出了原始数据中作为分组标志这 一特征，同时忽略和隐去了原始数据中的其它特征。 按照统计研究的要求，科学地选择分组标志是有效进行统计认识活动 的基本前提。
《统计学》
第3章 数据整理和频数分布
《统计学》第3章 数据整理和频数分布
3.1 数据的审核和筛选 3.1.1 数据的审核 3.1.2 数据的筛选 3.1.3 数据的排序 3.2 数据的分组 3.2.1 数据分组的意义 3.2.2 非数值型数据的分组 3.2.3 数值型数据的分组 3.2.4 组中值 3.3 数据的频数分布 3.3.1 频数与频数分布 3.3.2 累积频数 3.3.3 异距分组与标准组距频数
2018年10月12日/下午10时5分
《统计学》
第3章 数据整理和频数分布
3.1 数据的据排序是指将一组数据按照大小、高低、优劣等顺序进行依次排列 的过程。依据数据在经过排序之后的有序序列中的位置确定的测度称为 顺序统计量（Order Statistics）。 数据排序为计算取值范围、最大值、最小值等总体参数提供了便利， 有助于人们了解数据大致的分布状态，数据排序也是有效地进行数据分 类或分组的前期准备。
（ 3）组距。组距分组中，同一分组的上限与下限之间的绝对距离称为 组距（Class Width，d）。一般有，组距d＝上限U －下限L 。
2018年10月12日/下午10时5分
3.4 绝对数 3.4.1 绝对数的概念 3.4.2 绝对数的种类 3.4.3 绝对数的计量单位 3.5 数据的展示 3.5.1 统计表 3.5.2 统计图
《统计学》
第3章 数据整理和频数分布
3.1 数据的审核和筛选
《统计学》
第3章 数据整理和频数分布
3.1 数据的审核和筛选
数据分组包括非数值型数据分组和数值型数据分组。
2018年10月12日/下午10时5分
《统计学》
第3章 数据整理和频数分布 3.2.2 非数值型数据的分组
3.2 数据的分组
非数值型数据的分组也称为分类。定类数据和定序数据都是对事物质 的属性的描述，两者都是一种分类性质的数据，只在分类划分的无序和 有序上存在差别。 反映事物自然属性的非数值型数据的分组一般比较简单，只要进行适 当的细分或合并，以及选择恰当的分组标志即可。 反映事物社会经济属性的非数值型数据的分组一般比较复杂，往往是 人们对事物数量特征进行深入地统计分析之后形成的一种质的划分，这 种质的划分体现了人们认识活动对与事物由量变到质变的把握，一般采 用国家标准、行业标准或者企业标准等标准化的形式确定下来，并借助 统计报表和统计调查方案等方式加以明确，以此来规范和指导后续的统 计活动。
3.1.1 数据的审核 1．原始数据 原始数据（Raw Data）是指数据搜集所取得到的，未经过数据分组 和汇总的，反映个体特征的零散数据。 数据审核（Data Auditing）是指在进行数据整理之前对原始数据的 审查和核对。
2018年10月12日/下午10时5分
《统计学》
第3章 数据整理和频数分布
2018年10月12日/下午10时5分
《统计学》
第3章 数据整理和频数分布 既定的，以前认识 活动的成果。
审核 分组
3.1 数据的审核和筛选
汇总
再审核
统计图表
政府统计工作整理环节过程示意图
2018年10月12日/下午10时5分
《统计学》
第3章 数据整理和频数分布
3.1 数据的审核和筛选
审核
分组
汇总
2018年10月12日/下午10时5分
《统计学》
第3章 数据整理和频数分布 2．数据审核的内容
3.1 数据的审核和筛选
统计数据的时效性，准确性、一致性三个方面的标准就是数据审核的 基本内容。
（1）统计数据的时效性审核。检查是否在规定的统计调查时间内完成 数据搜集，采集的数据是否为规定的调查时点上，或规定的调查时段内 的数量特征。 （ 2）统计数据的准确性审核。从数据的完整性、真实性和精确性角度 进行审核。 （3）统计数据的一致性审核。检查统计数据在时间和空间上的连续性 和可比性。
2018年10月12日/下午10时5分
《统计学》
第3章 数据整理和频数分布
3.2 数据的分组
在我国现行统计制度中，将城镇家庭分成收入水平由低到高的七组， 即最低收入户、低收入户、中等偏下收入户、中等收入户、中等偏上收 入户、高收入户、最高收入户，属于定序数据的分组。这七组的划分是 将所有调查户依户人均可支配收入由低到高排序，然后按照10%，10%， 20% ，20% ，20% ，10% ，10%的频数比例依次分组，最后构成了我国城镇 家庭分成收入水平由低到高不同收入阶层的定性分组。 表3.1 2003年我国城镇居民家庭基本情况
项 目
元
最低 低收 中等 中等 中等 高收 最高 收入户 入户 偏下户 收入户 偏上户 入户 收入户 平均每人全部年收入 2762.43 4209.16 5705.67 7753.86 10463.66 14076.07 23483.95 平均每人可支配收入 2590.17 3970.03 5377.25 7278.75 9763.37 13123.08 21837.32 平均每人消费性支出 2562.36 3549.28 4557.82 5848.02 7547.31 9627.58 14515.68
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第3章 数据整理和频数分布
3.1 数据的审核和筛选
3.1.2 数据的筛选 数据筛选（Data Filter）是指对已有数据的有意识的过滤和挑选， 滤去不需要的数据，选出所需要的数据。 从广义上讲，数据审核也是一种数据筛选。这里所讲的数据筛选是 指按照数据分析的要求所确定的挑选数据标准，通过对现有数据的逐 一比较，从中挑选出一组数据，构成一个数据集合的过程。
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第3章 数据整理和频数分布
3.2 数据的分组
（2）组限。在组距分组中，各组之间的取值界限称为组限，一般用L表 示。其中大者为该组数值变量可能取的最大数值，称之为上限（Upper Limit ， U ）。小者为该组数值变量可能取的最小数值，称之为下限 （Low Limit ，L ）。 在一个组距分组中，既有上限又有下限的组称为闭口组，否则称为开 口组。
资料来源：2004中国统计年鉴. 北京. 中国统计出版社 2004
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3.2 数据的分组
1990—2002年 江苏省城镇家庭 “可支配收入” 分组表（单位：元）
年份 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 平均可支 配收入 1463.79 1622.93 2138.34 2773.77 3778.87 4634.42 5185.79 5765.20 6017.85 6538.20 6800.23 7375.10 8177.67 最低 收入户 857.36 938.98 1237.24 1541.77 1728.32 2495.82 2763.02 2848.76 2803.84 2937.20 2771.10 2798.98 2023.23 低收 入户 1064.04 1182.13 1474.30 1850.57 2418.39 3001.30 3392.76 3592.34 3676.10 3805.53 3843.77 4072.30 3616.36 中等 偏下户 1229.19 1359.89 1767.59 2209.65 2940.38 3684.44 4054.41 4396.98 4533.94 4671.97 4929.73 5217.85 4976.83 中等 收入户 1430.24 1596.83 2055.08 2640.04 3541.25 4498.76 4902.08 5368.70 5577.79 6040.61 6349.98 6599.20 6938.8 中等 偏上户 1661.72 1856.58 2450.00 3218.38 4407.06 5307.41 5996.52 6828.38 7152.31 7713.60 8229.57 8784.01 9646.89 高收 入户 1947.48 2138.21 2865.44 3814.04 5491.23 6394.87 7366.83 8355.77 8881.42 9984.36 10790.69 11746.12 13191.09 最高 收入户 2448.00 2739.33 3790.74 5071.50 7181.04 8388.31 9471.69 11304.96 12165.92 14172.93 14949.09 17556.18 24335.21