第二章 数据的整理与抽样.ppt

文档介绍：第2章数据的整理与抽样
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一、统计学中的基本概念
(一)统计资料
、分类与性质
可以推导出某项论断的事实或数字都称为统计资料。
统计资料是统计分析、统计推断和预测的基础。
统计资料分为:原始(初级)资料与次级资料。
统计数据可分:数量数据和品质数据;时间序列数据和横截面数据。
测量尺度:对事物进行分类的依据
种类:①定类尺度②定序尺度③定距尺度④定比尺度
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四类尺度的区别
①定距、定比尺度有确定的计量单位,定类、定序尺度没有确定的计量单位。
②定比尺度有绝对意义上的零点,定距尺度没有绝对意义上的零点。
③定距、定比变量的值均以数字表示,能进行数学计算;定类、定序变量不能进行数学计算。
④定距尺度只能进行加、减运算;定比尺度能进行加、减、乘、除运算。
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四类尺度对应四类数据
①定类数据Nominal
范畴
例,男-女
列举
②定序数据Ordinal
范畴
由排序导出
例,高-低
列举
③定距数据Interval
等距区间
非真值 0
例,摄氏度
测量
④定比数据Ratio
等距区间
真值 0
有意义的比值
例,用厘米表示的身高
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2 .为什么要收集数据?Why Collect Data?
1)为研究提供素材
2)评价生产过程或服务效果
3)帮助阐明决策路线
4)满足好奇心
5)进行知识积累
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数据的类型及来源
基本概念:
数据(Data):是经过收集、分析、概括后用来表达和说明事实的数字;
数据集(Data Set):因某项特定研究所收集的数据合在一起的数字;
个体(Elements):收集数据所依赖的对象;
变量(Variables):单位中所感兴趣的特征;
观测值(Observations):为某个单位而收集的测度值的集合。
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28届奥运会奖牌榜
美国
35
39
中国
32
17
俄罗斯
27
27
澳大利亚
17
16
日本
16
9
德国
14
16
29
14
38
16
12
18
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数据类型 Data Types
数据
数值数据
(定量的)
类型数据
(定性的)
离散的
连续的
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品质数据和数量数据
品质数据(Qualitative Data)用来识别单位某一特征的标记或名称。品质数据是定性变量。
数量数据( Quantitative Data)
表示多少或多少个的数据。数量数据是定量变量
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2 横截面数据和时间序列数据
横截面数据(Cross-Sectional Data)
在同一时刻或几乎同一时点所收集到的数据。
时间序列数据(Time Series Data)
在若干时期内所收集到的数据
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