《数据与数据获取》PPT课件

第二章数据与数据获取,2.1总体、个体、特征与数据,一、一些基本概念1、总体（母体）（PopulationorUniverse）所研究对象的全体。2、个体（IndividualorCase）或成分（Elements）组成总体的个体。3、指标或变量（Variable）表征个体特征（信息）的量。4、指标值（变量值）或数据（Data）对个体特征的具体描述（可以是数字或文字），或者说有关个体的具体信息。,二、数据类型一种分类：定量型数据、定性型数据重量家庭人口月收入地板数量性别电话号码宗教信仰人格类型等等,变量尺度类型：1、刻度级（Scale）数据（比例尺度和间隔尺度）变量只能用数子表示。(个体本身具有,不是人为制定的数值)2、序次级（Ordinal）数据变量可以用数字，也可以用字母表示。(人为设定的数值)3、名义级（Nominal）数据变量可以用数字，也可以用字母表示。(人为设定的数值)不同测度级别的数据的特征：不同测度级别的数据，应用范围不同。等级越高，应用范围越广泛；等级越低，应用范围越受限。一般来说，等级高的数据兼有等级低的数据功能；而等级低的数据不能兼有等级高,的数据功能。名义级数据，通常是样本分类（分组）的依据。4、观察数据与实验数据观察数据：在获得数据过程中，不对被调查对象数据产生的条件施加任何控制所得到的数据。观察数据通常是众多因素共同作用的结果。实验数据：在获得数据过程中，对数据产生的条件实施了控制而得到的数据。观察数据通常是单一因素作用的结果。注:我们所用的数据一般以观察数据为主.,三、获取数据的调查方法与问卷设计1、方法有：（1）普查（Census）（2）部分调查（抽样）（Sampling）与样本（Sample）2、抽样调查的意义：（1）成本低；（2）省时间；3、抽样方法：（1）非随机抽样（也称判断性抽样）（2）随机抽样（也称概率抽样）（简单随机抽样,即每个个体被抽取的机会(概率)均等）。,两种典型的非概率抽样方法-方便抽样自愿抽样,方便抽样：,样本观察值很容易获得,自愿抽样：,只有自愿做出回答的观察值才被包括在样本中,例如：一名教师想从本校1600名学生当中抽取一个样本，他决定面试下周一早上进入教室的前100名学生。,4、常用的综合方法（1）分层（分类）抽样：按照总体中个体的某特征，把总体中的个体分为若干群（类），然后对各个群体内的个体进行简单随机抽样。分层抽样要求层之间的差异大于层内部的个体的差异。（2）整群抽样：将总体中的各个个体，按照某一标志量，分为若干群，然后以群为单位，对群进行（简单）随机抽样然后，对抽出来的个体进行调查）。整群抽样要求群体之间具有相似的特征。（3）等距抽样：按照某一标志量，把总体中的个体排序，然后按照一定间隔抽取个体。(4)多阶段抽样:即分几个阶段来进行抽样,一般在大规模调查时采用.,问题分析：1、对1000瓶香水进行检验某个商人收到一批瓶装的科隆香水（重量单位：盎司）货物。这批货物在运输时分成50箱，每箱有20瓶香水。从中随机抽取5箱货物进行检验，于是可以得到100瓶香水的平均含量。属于何种抽样方法？2、一名教师想从本校1600名学生当中抽取一个样本，他现在手里有一份名单，上面列出了这1600名学生的身份证号码。教师先随机从名单的前16学生当中抽取一个身份证号码，然后每隔16学生抽取一个身份证号码，直至获得所需要的样本。属于何种抽样方法？,四、获得数据的实验方法实验方法：是指为了获得特定数据，通过对参与者类型的恰当限定、对数据产生条件的恰当限定、对数据产生过程的合理设计，而获得数据的方法。有4个要点：（1）目的：为了获得特定数据。（2）手段之一：恰当限定数据产生条件（3）手段之二