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统计数据的整理与显示统计数据收集上来之后，首先应对这些数据进行加工整理，使之系统化、条理化，以符合分析的需要。
数据整理是统计分析之前的必要步骤，通过加工整理可以简化数据，使我们更容易理解和分析。
不同类型的数据，所采取的处理方式和所适用的处理方法是不同的。
分类数据和顺序数据主要是做分类整理，数值型数据则主要是做分组整理。
数据经过整理后，可以用图形将其显示出来，以便对数据的特征有一个初步的了解。
（一）分类数据的整理和图示分类数据本身就是对事物的一种分类，因此，在整理时我们除了列出所分的类别外，还要计算出每一类别的频数、频率或比例、比率，同时选择适当的图形进行显示，以便对数据及其特征有一个初步的了解。
1.分类数据的整理分类数据的整理通常要计算下面的一些指标。
（1）频数与频数分布。
频数也称次数，它是落在各类别中的数据个数。
我们把各个类别及其相应的频数全部列出来就是频数分布或称次数分布。
将频数分布用表格的形式表现出来就是频数分布表。
例如，为研究广告市场的状况，一家广告公司在某城市随机抽取200人就广告问题做了邮寄问卷调查，其中的一个问题是：“您比较关心下列哪一类广告？”1.商品广告；2.服务广告；3.金融广告；4.房地产广告；5.招生招聘广告；6.其他广告。
这里的变量就是“广告类型”，不同类型的广告就是变量值。
调查数据经整理分类后形成表的频数分布表。
很显然，如果我们不做分类整理，观察200个人对不同广告的关注情况，既不便于理解，也不便于分析。
经分类整理后，可以大大简化数据，我们可以很容易看出，关注“商品广告”的人数最多，而关注“其他广告”的人数最少。
（2）比例。
比例是一个总体中各个部分的数量占总体数量的比重，通常用于反映总体的构成或结构。
假定总体数量N 被分成K 个部分，每一部分的数量分别为1N ，2N ，…，k N ，则比例定义为N N i /。
显然，各部分的比例之和等于1，即121=+++NNN N N N K K比例是将总体中各个部分的数值都变成同一个基数，也就是都以1为基数。
