《管理统计学》焦建玲描述性统计分析

《管理统计学》焦建玲描述性统计分析汇报人：AA2024-01-25目录contents引言描述性统计分析基本概念数据收集与整理数值型数据描述性分析分类数据描述性分析时间序列数据描述性分析描述性统计分析在《管理统计学》中应用举例引言01目的本部分旨在介绍焦建玲《管理统计学》中关于描述性统计分析的核心内容，包括其定义、方法、应用等方面。背景在当今数据驱动的时代，描述性统计分析作为数据处理和解读的基础工具，在各个领域具有广泛的应用。焦建玲《管理统计学》作为该领域的经典教材，对于掌握描述性统计分析的原理和方法具有重要意义。目的和背景主要内容焦建玲《管理统计学》系统介绍了描述性统计分析的基本概念、方法和技术，包括数据的收集、整理、展示和解读等方面。结构框架该书首先阐述了描述性统计分析的基本原理和概念，然后详细介绍了数据的图表展示、数值特征描述、概率分布等内容，最后通过实例分析和案例研究帮助读者加深理解和应用。特点与优势焦建玲《管理统计学》注重理论与实践的结合，通过丰富的案例和实例分析，使读者能够更好地掌握描述性统计分析的方法和技术。此外，该书还注重培养读者的数据思维和分析能力，为其在未来的学习和工作中奠定坚实的基础。焦建玲《管理统计学》概述描述性统计分析基本概念02统计量描述样本特征的数，如样本均值、样本方差、样本比例等。参数描述总体特征的数，如总体均值、总体方差、总体比例等。统计量与参数的关系统计量是用于估计参数的，通过对样本数据的计算可以得到统计量的值，进而对总体参数进行推断。统计量与参数总体研究对象的全体个体组成的集合。总体与样本的关系样本是总体的一个子集，通过对样本的研究可以推断总体的特征。样本从总体中随机抽取的一部分个体组成的集合。总体与样本数据类型根据数据的性质可以分为定类数据、定序数据、定距数据和定比数据四种类型。测量尺度数据的测量尺度分为四种，即名义尺度、顺序尺度、间距尺度和比例尺度。不同的测量尺度对应不同的数据类型和统计分析方法。数据类型与测量尺度的关系数据类型决定了数据的测量尺度，不同的数据类型对应不同的测量尺度和统计分析方法。例如，定类数据对应名义尺度，通常使用频数分布表和条形图进行描述；而定距数据和定比数据则可以使用更多的统计量进行描述和分析，如均值、方差等。数据类型与测量尺度数据收集与整理03通过直接调查、实验等方式获取的第一手数据。原始数据从已有的研究报告、数据库等来源获取的数据。二手数据包括问卷调查、访谈、观察、实验等。收集方法数据来源及收集方法对数据进行清洗、筛选、分类、汇总等操作，以便更好地进行分析。数据整理数据显示常用图形通过表格、图形等方式将数据呈现出来，以便更直观地了解数据分布和特征。包括条形图、饼图、折线图、散点图等。030201数据整理与显示技术数据是否真实反映了实际情况。准确性数据是否包含了所需的所有信息。完整性数据之间是否存在矛盾或不一致的情况。一致性数据是否能够及时反映最新情况。及时性数据质量评估数值型数据描述性分析04均值所有数值的和除以数值的个数。它反映了数据的“平均”水平，但容易受到极端值的影响。中位数将数据按大小排列后，位于中间位置的数。它较好地反映了数据的中心位置，且不受极端值影响。众数数据中出现次数最多的数。它反映了数据的集中趋势，特别适用于定性数据。集中趋势度量：均值、中位数、众数方差各数值与均值之差的平方和的平均数。它衡量了数据分布的离散程度或波动大小。标准差方差的平方根。与方差一样，用于衡量数据的离散程度，但标准差与原始数据的量纲相同，更易于解释。极差最大值与最小值之差。它简单地反映了数据的波动范围。离散程度度量：方差、标准差、极差描述数据分布形态的偏斜程度。正偏态表示数据向右偏，负偏态表示数据向左偏。偏态系数可用于量化偏态程度。偏态描述数据分布形态的尖峭或扁平程度。峰态系数大于3表示分布尖峭，小于3表示分布扁平。峰态偏态与峰态度量分类数据描述性分析05用于展示分类数据各个类别的频数，即各类别出现的次数。通过频数分布表，可以直观地了解数据的分布情况和各类别的相对大小。以条形的长度表示分类数据的频数，横轴表示类别，纵轴表示频数。条形图可以清晰地展示各类别的频数差异，便于进行数据比较和分析。频数分布表与条形图条形图频数分布表相对频数分布将分类数据的频数转换为相对频数，即各类别的频数与总频数的比值。相对频数分布可以消除数据规模对分析结果的影响，更准确地反映数据的分布情况。百分比条形图以条形的长度表示分类数据的相对频数或百分比，横轴表示类别，纵轴表示相对频数或百分比。百分比条形图可以直观地展示各类别在总体中的占比情况。相对频数分布与百分比条形图用于展示两个分类变量之间的关系，即一个变量各个类别在另一个变量各个类别中的分布情况。交叉列联表可以帮助我们了解两个分类变量之间是否存在关联以及关联的程度。交叉列联表通过计算卡方统计量及其对应的p值，判断两个分类变量之间是否独立。如果p值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为两个分类变量之间存在关联；否则，不能拒绝原假设，认为两个分类变量之间相互独立。卡方检验交叉列联表分析时间序列数据描述性分析06时间序列构成要素及类型划分时间序列构成要素包括被观察对象、时间、指标数值。时间序列类型划分按指标性质可分为数量指标时间序列和质量指标时间序列；按时间间隔可分为年距、季距、月距等。VS包括发展水平、平均发展水平、增长量、平均增长量。其中，发展水平是时间序列中对应于具体时间的指标数值，平均发展水平是时间序列中各个时期发展水平的平均数，增长量是时间序列中两个相邻时期发展水平之差，平均增长量是时间序列中逐期增长量的平均数。速度指标包括发展速度、增长速度、平均发展速度和平均增长速度。发展速度是以相对数形式表示的两个不同时期发展水平的比值，增长速度是发展速度与基期发展水平之差，平均发展速度是各个时期环比发展速度的序时平均数，平均增长速度是各个时期环比增长速度的序时平均数。水平指标时间序列水平指标和速度指标计算是指时间序列在长时期内呈现出来的某种持续上升或下降的趋势。长期趋势的概念包括时距扩大法、移动平均法、最小平方法。其中，时距扩大法是将时间序列中相邻时期的资料加以合并，从而消除由于短期波动而对长期趋势的影响；移动平均法是在时间序列中逐项推移计算包含一定项数的时序平均数，以反映长期趋势；最小平方法是通过配合适当的趋势线来反映长期趋势，具体步骤包括确定趋势线的形式、计算趋势线的参数、检验趋势线的拟合优度。长期趋势的测定方法长期趋势测定方法描述性统计分析在《管理统计学》中应用举例07数据收集数据描述数据分析结果解释案例一：某公司销售额波动情况分析收集该公司过去几年的销售额数据，并进行整理。通过绘制销售额的折线图、箱线图等图表，分析销售额的波动趋势和异常值。计算销售额的均值、中位数、众数、方差、标准差等指标，以描述数据的分布和波动情况。根据分析结果，对销售额的波动情况进行解释，并提出相应的管理建议。数据收集数据描述数据分析结果解释案例二：两组员工绩效差异比较01020304收集两组员工的绩效数据，并进行整理。计算两组员工绩效的均值、标准差等指标，以描述数据的分布和差异情况。通过绘制两组员工绩效的柱状图、箱线图等图表，比较两组员工绩效的差异。根据分析结果，对两组员工绩效差异进行解释，并提出相应的管理建议。收集影响产品质量的