统计数据的搜集与整理(1)

专题6.1 数据的收集与整理【八大题型】【北师大版】【题型1 全面调查与抽样调查】 (1)【题型2 总体、个体、样本、样本容量】 (2)【题型3 由统计图推断结论】 (3)【题型4 求统计图的相关数据】 (5)【题型5 根据数据描述求频数】 (6)【题型6 频数分布直方图】 (7)【题型7 与统计图（表）有关的综合题】 (10)【题型8 统计图的选择】 (11)【知识点1 全面调查与抽样调查】全面调查：考察全体对象的调查叫做全面调查。

抽样调查：只抽取一部分对象进行调查，然后根据调查数据推断全体对象的情况，这种调查方法叫做抽样调查。

【题型1 全面调查与抽样调查】【例1】（2023下·河北邯郸·七年级校考期末）下列调查中，适合采用普查方式的是（）A．调查2022“全国两会”直播的收视率B．调查石家庄市2022年5月1日当天进出主城区的车流量C．调查我校七年级学生入学时的核酸检测结果D．调查“315晚会”期间被曝光的某车企的口碑情况【变式11】（2023下·广西钦州·七年级校考期末）以下调查中，适宜采用抽样调查的是（）A．调查某批次汽车的抗撞击能力B．汽车站对乘客的“车票”进行检查C．学校招聘，对应聘人员进行面试D．了解七（2）班学生的视力情况【变式12】（2023下·山东威海·七年级统考期末）“2001年4月1日，王伟驾驶编号81192战机，面对美国侦察机的侵犯，用生命勇敢捍卫祖国南海领空，22年过去了，我们不会忘记，81192，收到请返航！”为了了解荣成市中学生对该历史事件的知晓情况，分别做了下列三种不同的抽样调查：①随机调查了荣成市1000名初三学生对该历史事件的知晓情况；①调查了荣成市实验中学全体学生对该历史事件的知晓情况；①利用荣成市学籍库随机调查了10%的中学生对该历史事件的知晓情况，你认为抽样最合理的是（填序号）．【变式13】（2023下·辽宁盘锦·七年级校考期末）(多选)下列调查中，调查方式选择合理的是（）．A．了解我市居民平均每日废弃口罩的数量，选择全面调查B．了解一批袋装食品是否有防腐剂，选择全面调查C．了解某一批次汽车零部件的质量情况，选择抽样调查D．了解我市七年级学生参加社会实践的时间，选择抽样调查【知识点2 总体、个体及样本】总体是要考察的全体对象。

第一章 统计数据的搜集与整理1.1.3 抽样从总体获得样本的过程称抽样，抽样的目的是希望通过对样本的研究推断其总体。

抽样方法有随机抽样、分类抽样等。

1.1.4 随机抽样要求总体中的任何个体都有同等的机会被抽到；要求抽样时不受任何主观因素的影响。

1.1.5 放回式抽样和非放回式抽样放回式抽样:从总体中抽出一个个体,记下它的特征后,放回总体中,再做第二次抽样。

非放回式抽样:从总体中抽出个体后,不再放回。

1.2.1 连续型数据和离散型数据连续型数据（度量数据）：与某种标准做比较所得到的数据.例如:长度，时间，重量。

对连续型数据进行分析的方法，通常称为变量的方法。

离散型数据（记数数据）：由记录不同类别个体的数目所得到的数据.例如:尾数，成活或死亡个数对离散型数据进行分析的方法，通常称为属性的方法。

1.3 样本的几个特征数1.3.1 平均数：数据集中点的度量 1.3.2 标准差：数据的变异程度平均离差 样本方差 标准差1.3.3 偏斜度和峭度偏斜度：度量数据围绕众数呈不对称的程度。

用三阶中心矩m3 ：nx x MD ∑-=||1)(22--=∑n x x s 1)(2--=∑n x x s nx x m ∑-=33)(m 3 =0 ，说明曲线对称于平均数，此时平均数等于中位数也等于众数。

m 3 >0，说明曲线向左偏斜，称左偏或正偏，此时众数小于中位数，而中位数小于平均数。

m 3<0，说明曲线向右偏斜面，称右编或负偏，此时平均数小于中位数，而中位数小于众数。

偏斜度 判断方法同m 3 峭度1.3.4 变异系数CV:用来表明样本标准差对平均数的变异幅度。

可以用来判断数据整齐程度，变异系数比较小的数据组比较整齐。

第二章 概率和概率分布2.1 概率的基本概念自然现象：确定性现象和非确定性现象（随机现象）,统计学所研究的是非确定性现象. 2.1.1 概率的统计定义设k 次随机试验，成功事件A 出现l 次，则称l /k 是K 次随机试验中成功的频率。

统计学实验报告姓名：学号: 班级: 成绩：一、实验步骤总结成绩:(一）实验数据的搜集与整理实验步骤：1、数据的搜集a.间接数据的搜集：可通过公开出版物及网络搜集数据，可直接进入网站查询,也可搜索引擎；b.直接数据的搜集:可通过两种途径获得，一是统计调查或观察，二是实验。

统计调查是取得社会经济数据的最主要的来源，它主要包括普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表等调查方式，在此主要调查取得直接数据为主。

以下为其操作顺序：调查方案设计、调查问卷设计、问卷发放、问卷收回、数据初步整理。

2、数据的编码：编码是对数据进行初步分组和确定数字代码的过程。

它可以把复杂的文字用简单的代码代替,有利于简化数据输入和处理.一般直接数据如果是由封闭式问题获取，那么涉及问题的时候就已经对答案进行了预编码。

如果数据是由开放式的问题来获取的，那么，需要对答案进行罗列、合并、设码三个过程来完成编码工作。

3、数据的录入：数据的录入是将搜集到的数据直接输入到数据库文件中。

数据录入既要讲究效率，又要保证质量。

Excel的数据录入操作比较简单，一般只要在工作表中，单击激活一个单元格就可以录入数据了。

单元格的切换可以使用鼠标，也可以在激活一个单元格以后用Enter键（或者Tab）键,向下（或者向右）切换单元格。

在单元格内部的换行可以使用“Alt+Enter"。

据录入中最重要的还是要保证数据形式完整和性质正确.这就需要通过“格式—单元格格式”（Ctrl+1）菜单来实现。

对于录入重复数据，大家一般都习惯使用复制功能（Ctrl+C）,但是Excel在简单复制数据时不能保证格式的完整性，这个时候，就需要单击鼠标右键，使用“选择性粘贴"，进行设置来实现复制的格式要求。

对于未输入（或未确定格式）的数据，想要实现和已经输入数据相同的格式要求,则可以使用工具栏中的“格式刷”.4、数据的文件的导入:Excel数据文件的导入是将别的软件形成的数据或数据库文件，转换到Excel工作表中。

某医院护士长对床旁凝血测定仪的应用研究原作者：孙东川，王方方，金芸单位：暨南大学目的：1、学会根据研究的问题，正确、科学设置对该问题进行评价的统计指标；2、掌握统计数据的收集与整理的方法；3、学会根据统计资料，对所研究的问题进行分析，并提供相应的分析对策报告，提高用统计方法解决实际问题的能力。

一、问题的提出南方某医院心内科的王护士长从事本职工作多年，兢兢业业。

在工作中，她认真钻研，从实践中探讨更有效的操作方法，目的是为了达到心内科的管理科学化。

2002年10月，善于思考的王护士长对床旁凝血测定仪在抗凝监测中的应用问题产生兴趣。

抗凝治疗是心脑血管和血栓栓塞性疾病防治的主要手段，抗凝不足导致抗凝治疗无效，抗凝过度又会增加严重出血的风险。

医院常规监测抗凝程度的方法是：①采集肘正中静脉血送去中心实验室检测。

②用床旁凝血测定仪进行静脉血抗凝监测。

③用床旁凝血测定仪进行指端末梢血抗凝监测。

床旁凝血测定仪是一种监测抗凝程度的仪器，使用方便、快捷，能够短期内得到结果，据此可及时调整药物剂量。

但在使用中尚存在采血方法不一的问题：既可以采用静脉血，也可使用指端末梢血。

“床旁凝血测定仪测定的数据是否与到中心实验室常规检测的数据相符？”“如果用床旁凝血测定仪，是用笔式采血器采取指端末梢血好？还是使用常规法采集肘正中静脉血？”这两个问题一直萦绕在王护士长的脑海中。

为解决问题，王护士运用应用统计知识和SPSS软件进行了以下分析：二、指标的选取将部分凝血活酶时间（APTT）、凝血酶原时间（PT）、国际标准化比值（INR）作为评价的指标，分别比较三种方法测定的三种值的结果，以评价三种方法的优劣。

三、数据的采集1、方案设计通过研究34例志愿者，比较3种采血方法(静脉采血和笔式采血器采取指端末梢血)床旁检测活化的APTT、PT/INR值，以及静脉血送中心实验室测定APTT、PT/INR值，观察简便采血床旁检测方法的准确性。

按照采血和检测方法的不同，王护士长将实验分为3组。

数据的搜集与整理技巧在当今信息爆炸的时代，数据搜集和整理技巧成为了我们日常工作和生活中不可或缺的一部分。

对于个人、企业和学术界来说，有效地收集和整理数据能够提供有用的信息，帮助我们做出更好的决策和判断。

本文将介绍一些常用的数据搜集和整理技巧，以便读者能够更好地掌握并利用数据。

一、确定数据需求在开始搜集和整理数据之前，我们首先需要明确自己的数据需求。

明确的数据需求能够帮助我们更有针对性地去搜集和整理数据，避免浪费时间和资源。

我们可以思考以下问题来确定数据需求：我需要什么类型的数据？数据的来源是什么？我需要多少数据？数据的更新频率是多久？明确了这些问题后，我们就可以更加有目的地去搜集和整理数据。

二、选择合适的搜集方法针对不同的数据需求，我们可以选择不同的搜集方法。

以下介绍几种常用的搜集方法。

1. 问卷调查：通过设计和发放问卷，可以搜集到大量的主观数据和量化数据。

在设计问卷时，需要注意问题的合理性和选项的多样性，以便得到客观准确的数据。

2. 实地观察：直接去现场进行数据的观察和记录，可以获得真实和直观的数据。

实地观察通常适用于需要了解特定环境或行为的数据需求。

3. 文献研究：通过查阅已有的文献资料，可以获取到相关领域的研究成果和统计数据。

这种方法适用于需要进行背景研究和综合分析的数据需求。

4. 数据库检索：利用各类数据库进行数据检索，可以获取到大量的统计数据和实证研究成果。

在进行数据库检索时，需要根据自己的数据需求选择合适的数据库和检索关键词。

三、整理数据的基本步骤当我们搜集到一定量的数据后，就需要进行数据的整理和整合，以便我们更好地理解和分析数据。

以下是数据整理的基本步骤。

1. 数据清洗：将收集到的原始数据进行筛选和清理，剔除错误、无效或重复的数据。

数据清洗是保证后续分析的数据准确性和可靠性的重要步骤。

2. 数据归类：将数据按照特定的分类标准进行分组和归类。

通过归类可以使数据更具有结构性，便于我们后续的分析和使用。

数据的收集与整理学习收集与整理数据的方法与技巧数据在当今社会中起着至关重要的作用。

无论是个人、企业还是政府机构，都需要大量的数据来支持决策和分析。

然而，数据的收集与整理并非易事，需要一定的方法与技巧。

本文将介绍一些常用的数据收集与整理的方法与技巧，帮助你更好地学习和应用这些技能。

一、确定数据收集的目标和范围在开始收集数据之前，首先需要明确数据收集的目标和范围。

你需要确定你想要回答的问题是什么，以及需要收集哪些类型的数据。

这可以帮助你更有针对性地进行数据收集和整理。

二、选择合适的数据收集方法数据收集方法有很多种，包括问卷调查、访谈、观察等。

在选择数据收集方法时，需要考虑到所收集数据的性质、可行性以及实际情况。

以下是一些常用的数据收集方法：1. 问卷调查：通过设计一系列问题，并向目标人群分发问卷，收集他们的回答。

问卷调查可以快速收集大量的数据，并且对于统计分析非常有用。

2. 访谈：与目标人群进行面对面的交流，通过提问和观察来获取数据。

访谈可以获得更具深度和详细的信息，尤其适用于主观性较强的问题。

3. 观察：通过观察目标人群的行为和环境来获取数据。

观察可以提供客观的数据，并且对于研究人员不干预目标人群行为的情况非常合适。

三、收集数据的技巧在数据收集过程中，还需要注意一些技巧，以确保数据的准确性和可靠性。

1. 样本选择：当无法对所有人群进行数据收集时，需要选择代表性的样本进行调查。

样本选择要注意尽量避免偏差，以保证结果的普遍性。

2. 数据记录：在数据收集过程中，需要准确记录数据。

可以使用工具，如录音笔或摄像机，帮助记录或回放关键信息。

同时，建议使用数字化工具，如Excel或数据库来存储数据，以方便整理和分析。

3. 数据验证：为了确保数据的准确性，可以采用多种方式进行数据验证。

例如，重复收集数据，或者与其他数据进行对比。

四、数据整理与清洗收集到的原始数据通常需要进行整理与清洗，以便更好地进行分析和应用。

以下是一些常见的数据整理与清洗的步骤：1. 数据分类与归类：根据收集目标，将数据按照不同属性或类别进行分类与归类，以便进行后续分析和应用。

统计数据汇总统计数据是指通过搜集、整理和分析各种相关数据，来获取某种情况下的具体数字或结论。

统计数据的汇总是将这些数据分门别类地加以整合，以便更好地理解和分析数据的特征、趋势和关联性。

本文将探讨统计数据汇总的方法和意义。

一、数据搜集与整理数据搜集是统计数据汇总的首要步骤。

合理选择搜集数据的来源和方法，能够确保数据的准确性和完整性。

常见的数据搜集方法包括实地调研、问卷调查、网络搜索等。

在数据搜集完成后，需要进行数据整理，以便进行后续的统计分析和汇总工作。

数据整理主要包括数据清洗和数据分类。

数据清洗是指对数据中的噪声、异常值和缺失值进行去除或填补，以保证数据的可靠性和一致性。

数据分类是将数据按照某种标准进行划分，并进行标记和分类编码，以方便后续的统计和分析。

二、统计数据汇总方法统计数据汇总的方法多种多样，根据数据的类型和研究目的，可选用不同的汇总方法。

以下是常见的统计数据汇总方法：1. 频数汇总：对某一变量的各个取值进行计数，得到各个取值出现的频数，并绘制频数分布图或柱状图，以展示变量的分布情况。

2. 统计量汇总：通过计算平均数、中位数、众数、标准差等统计量，对数据集的集中趋势、离散程度和分布形态进行描述和比较。

3. 交叉表汇总：将两个或多个变量进行组合，形成交叉表（又称为列联表），以揭示变量之间的关联性和交叉分布情况。

4. 相关分析：通过计算变量之间的相关系数（如皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数），来描述变量之间的线性关系或排名关系，并绘制相关矩阵或散点图。

5. 因子分析：将多个观测指标进行综合，提取出共同的因素，并通过主成分分析或因子旋转等方法，揭示变量之间的隐含结构。

三、统计数据汇总的意义统计数据汇总的意义在于将大量的离散数据转化为具有代表性的整体特征，提供客观、系统的信息支持。

首先，统计数据汇总能够帮助研究者更容易地理解和阐释数据的实际含义。

通过对数据的加工和整理，可以找出数据背后的规律和趋势，从而更深入地了解研究对象或问题的本质。

简单的数据收集与统计分析在当今信息时代，数据收集与统计分析已经成为了各行各业中非常重要的一部分。

通过对数据的收集和分析，我们可以获取有关特定领域的有价值的洞察和见解。

本文将介绍一些简单的数据收集和统计分析方法，以帮助读者更好地应对日常生活和工作中的数据处理任务。

一、数据收集数据收集是进行统计分析的第一步，它意味着我们需要搜集相关的数据以便进一步的操作。

以下是一些常见且简单的数据收集方法：1. 调查问卷：通过设计并分发调查问卷，我们可以收集到人们对于某一特定问题的意见和看法。

问卷可以采用面对面、电话或者在线形式进行，这种方法可以帮助我们了解人们的态度、需要和行为。

2. 实地观察：通过直接观察现实场景，我们可以收集到一些客观的数据。

例如，当我们研究一个购物中心的人流量时，我们可以亲自前往购物中心进行观察并记录下来。

3. 数据采集工具：随着技术的进步，有许多专门的数据采集工具可用于收集数据，如传感器、摄像头、物联网设备等。

这些工具可以帮助我们自动地获取数据，提高数据收集的效率和准确性。

二、数据统计分析数据统计分析是对收集到的数据进行加工和处理，从而得出有关数据所隐含信息的方法。

下面是一些常见的简单数据统计分析方法：1. 描述统计分析：描述统计分析可以帮助我们揭示数据的基本特征和趋势。

例如，通过计算平均值、中位数和标准差等指标，我们可以了解数据的集中趋势、分布形状和离散程度。

2. 相关性分析：相关性分析可以帮助我们了解两个或多个变量之间的关系。

通过计算相关系数可以判断变量之间的相关性强度和方向。

例如，我们可以研究温度和销售量之间的相关性，从而了解温度对销售的影响程度。

3. 回归分析：回归分析可以帮助我们建立预测模型，从而预测一个或多个自变量对于因变量的影响程度。

通过回归分析，我们可以了解变量之间的因果关系，并进行趋势分析和预测。

4. 假设检验：假设检验可以帮助我们验证某个假设是否成立。

通过与一个事先设定的显著性水平进行比较，我们可以得出是否拒绝或接受原假设的结论。

统计学实验报告姓名：学号：班级：成绩：一、实验步骤总结成绩：（一）数据的搜集与整理1.实验一：数据的收集与整理实验步骤：一、统计数据的整理（一）数据的预处理1、数据的编码及录入（1）数据的编码（2）数据的录入2、数据的审核与筛选3、数据的排序（二）数据的整理对数据进行整理的主要方式是统计分组，并形成频数分布。

既可以使用函数FREQUENCE进行统计分组，也可以借助直方图工具进行统计分组。

二、统计数据的描述（一）运用函数法进行统计描述常用的统计函数函数名称函数功能Average 计算指定序列算数平均数Geomean 计算数据区域的几何平均数Harmean 计算数据区域的调和平均数Median 计算给定数据集合的中位数Mode 计算给定数据集合的众数Max 计算最大值Min 计算最小值Quartile 计算四分位点Stdev 计算样本的标准差Stdevp 计算总体的标准差Var 计算样本的方差Varp 计算总体的方差在Excel中有一组求标准差的函数，一个是求样本标准差的函数Stdev，另一个是求总体标准差的函数Stdevp。

Stdev与Stdevp的不同是：其根号下的分式的分母不是N，而是N-1。

此外，还有两个对包含逻辑值和字符串的数列样本标准差和总体标准差的函数，分别是Stdeva和Stdevpa。

（二）运用“描述统计”工具进行数据描述“描述统计”工具可以生成以下统计指标，按从上到下的顺序为：平均值、标准误差、中位数、众数、样本标准差、样本方差、峰度值、偏度值、级差、最小值、最大值、样本总和、样本个数和一定显著水平下总体均值的置信区间。

三、长期趋势和季节变动测定（一）直线趋势的测定1、移动平均法测定直线趋势2、最小二乘法测定直线趋势（二）曲线趋势的测定（三）季节变动测定1、月（季）平均法2、移动平均趋势剔除法测地归纳季节变动实验数据：2.实验二：实验步骤：描述数据的图表方法（1）熟练掌握Excel 2003的统计制表功能（2）熟练掌握Excel 2003的统计制图功能（3）掌握各种统计图、表的功能，并能准确的根据不同对象的特点加以应用实验数据：二、实验心得报告成绩：（一）心得体会16个课时的课以来，在老师的帮助下，我进行了系统的统计学操作实验，加深了对统计学各方面只是以及对EXCEL操作软件的应用了解，同时能更好的把实践与理论相结合。

宁波大红鹰学院工商管理分院《应用统计学》实验(践)报告专业：工商管理专业班级：学生姓名：同组人员：无任课老师：黄涛2017年6月12日目录实验（一） SPSS安装 (2)实验（二）统计数据的搜集与整理 (6)实验（三）统计数据的图表描述 (9)实验四统计数据的度量 (16)实验五统计抽样与参数估计 (19)实验六相关与回归分析 (24)实验七统计数据的动态分析 (33)实验八统计指数分析 (35)实验（一） SPSS安装一、实验名称：SPSS安装二、实验目的：学会安装spss软件及有关操作三、实验步骤：SPSS的安装和启动在启动SPSS软件之前，需要先在计算机上进行安装。

其安装方法主要有两种：一是直接使用SPSS安装光盘进行安装；二是通过网络下载SPSS安装程序进行安装。

本小节使用第二种方法详细介绍SPSS的安装步骤（以IBM SPSS 19.0为例）。

1.打开计算机，找到已经下载到计算机上的SPSS安装程序。

如图一图一2.单击该图标，按照顺序下去，直到出现如下界面，单击“下一步”，则弹出对话框；个人用户选择第一个“单个用户许可证”，如果图二所示。

图二3.单击“下一步”，切换到用户协议对话框。

在该对话框中接受用户协议，然后单击“下一步”，如图三所示。

图三4.单击“下一步”，显示客户信息。

在该对话框中填写好用户姓名与单位，然后单击“下一步”，如图四所示。

图四5.单击“下一步”，语言选择。

选择“英语”，然后单击“下一步”，如图五所示。

图五6.在弹出的对话框中是选择文件安装位置，如图六所示。

在该对话框中单击“更改”，可调整软件的安装位置。

图七7.在选择文件安装对话框中单击“下一步”，在弹出的对话框中单击“安装”即可，如图七所示。

图七8.此时则弹出正在安装的界面，如图八所示。

图八9.在以上安装程序完后，则弹出授权许可证的对话框。

把框中的勾去掉，单击“确定”，如图九所示。

图九10.此时则弹出产品授权对话框，选择“启用以用于临时使用”按钮，单击“下一步”，如图十所示。

第⼆章统计数据的搜集与整理第⼆章统计数据的搜集与整理（⼀）教学⽬的通过本章的学习，了解统计数据搜集与整理的基本理论与⽅法，掌握各种⽅法的特性。

（⼆）基本要求要求灵活运⽤各种数据搜集的⽅式⽅法，并对所得数据进⾏加⼯整理，为以后各章学习打下基础。

（三）教学要点1、数据搜集的⽅式⽅法；2、统计调查⽅案的设计；3、统计分组；4、变量数列的编制；5、统计数据的显⽰。

（四）教学时数9课时（五）教学内容本章共分四节：第⼀节数据的计量与类型⼀、数据的计量尺度在计量学的⼀般分类⽅法中，依据对事物计量的精确程度，可将所采⽤的计量尺度由低级到⾼级、由粗略到精确分为四个层次，即名类尺度、顺序尺度、区间尺度和⽐尺度。

1.定类尺度定类尺度（Nominal scale，亦称分类尺度、列名尺度等）是这样⼀种品质标志，按照它可对研究客体进⾏平⾏的分类或分组，使同类同质，异类异质。

例如，按照性别将⼈⼝分为男、⼥两类；按照经济性质将企业分为国有、集体、私营、混合制企业等。

这⾥的“性别”和“经济性质”就是两种名类尺度。

名类尺度是最粗略、计量层次最低的计量尺度，利⽤它只可测度事物之间的类别差，⽽不能了解各类之间的其他差别。

名类尺度计量的结果表现为某种类别，但为了便于统计处理，例如为了计算和识别，也可⽤不同数字或编码表⽰不同类别。

⽐如⽤1表⽰男，0表⽰⼥；⽤1表⽰国有企业，2表⽰集体企业，3表⽰私营企业，等等。

这些数字只是不同类别的代码，决不意味着它区分了⼤⼩，更不能进⾏任何数学运算。

名类尺度能对事物做最基本的测度，是其他计量尺度的基础。

2.定序尺度定序尺度（Ordinal scale，亦称序数尺度、顺位尺度等）是这样⼀种品质标志，利⽤它不仅能将事物分成不同的类别，还可确定这些类别的等级差别或序列差别。

例如“产品等级”就是⼀种测度产品质量好坏的顺序尺度，它可将产品分为⼀等品、⼆等品、三等品、次品等；“考试成绩”也是⼀种顺序尺度，它可将成绩分为优、良、中、及格、不及格等；“对某⼀事物的态度”作为⼀种顺序尺度，可将⼈们的态度分为⾮常同意、同意、保持中⽴、不同意、⾮常不同意，等等。