统计学基础与应用课件

第一章绪论我们为什么要学统计学？不用统计数据如何？这些数据怎么来的？数据来了怎么处理？数据告诉我们什么？探索数据的内在数量规律性（通信业发展与国民经济是否匹配？哪些地方滞后呢？为什么2001年业务收入逐月下降而今年以来又逐月上升？…）案例：2002年通信业的发展一、通信业仍处于快速增长期，业务收入增幅有所回升。

1－6月，全国通信业务收入完成2189.4亿元，比上年同期增长15.6％，增幅是同期国内生产总值的两倍。其中，邮政完成247.4亿元，增长8.5％；电信完成1942.1亿元，增长16.6％。各项业务中，国内长途业务收入222亿元，同比下降0.2％；国际业务收入36.8亿元，下降17.6％；移动通信收入920.6亿元，增长24％；本地网通信收入565亿元，增长13.5％；数据通信收入84亿元，增长68％。以上各项业务分别占整个电信业务收入的11.4％、1.9％、47.

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％、29.1％和4.3％。案例：2002年通信业的发展

各类新业务迅猛发展。上半年，IP电话通话时长达到253.4亿分钟，同比增长213％。移动短信业务量达到326亿条。邮政储蓄期末余额达到6627.1亿元，同比增长24.7%。

与国民经济发展情况一样，上半年通信业发展也比预期的要好，主要标志是通信业务收入增长速度下滑的趋势有所回升。2001年开始，通信行业由于种种原因增长放缓,业务收入基本上是逐月下降，而今年以来逐月上升，1－6月分别增长11.7%、13.5%、14.9%、15.3%、15.3％和15.6%，上半年增幅比上年同期高出0.6个百分点。其中，电信业务收入1－6月分别增长10.9％、13.8％、15.6％、16.1％、16.1％和16.6％，上半年增幅比上年同期高出1.9个百分点。案例：2002年通信业的发展

二、电话用户规模又上新台阶，为通信业务持续发展奠定了坚实基础。

上半年，全国电话用户新增5126.6万户，平均每月增加854.4万户，用户总数达到3.75亿户。其中，固定电话用户新增1990.9万户，达到1.99亿户；移动电话用户新增3135.7万户，达到1.76亿户。固定电话用户中，城市电话用户新增1385.2万户，达到1.25亿户；农村电话用户新增605.7万户，达到7411.4万户。电话用户中，东、中、西部地区各为1.95亿户、1.1亿户和0.7亿户，分别占52％、29.3％和18.7％。全国电话普及率达到30.2部／百人，比上年末提高4.3个百分点。

案例：2002年通信业的发展

三、通信投资更加注重实效，综合通信能力进一步增强。

上半年，全国通信固定资产投资完成518.3亿元，同比下降35.7％。其中，基本建设投资156.4亿元，更新改造投资361.9亿；邮政完成19亿元，电信完成499.3亿元。

1－6月，全国局用电话交换机容量新增1188万门，总容量达到

2.1亿门；移动电话交换机容量新增4114万户，达到2.5亿户；IP网端口新增1997万个，达到2618万个；宽带业务网端口新增7万个，达到18万个。全国光缆线路新增52万公里，达到197万公里，其中，长途光缆线路新增10万公里，达到42万公里；本地中继光缆新增38万公里，达到113万公里；接入网光缆新增5万公里，达到42万公里。本地中继光缆、接入网光缆占全国光缆总数的78.6％。案例：中国网通的

数字化“计划”管理

五年前，亚信公司只有三百人的时候，我经常跟我们一个合作伙伴--美国一家上市公司的亚太地区总裁探讨问题，并向他请教企业管理的方法。他说，七月份到九月份他们非常忙，要做年度经营计划。我当时非常困惑，我说一年才十二个月，要花两三个月做年度经营计划？而且他是一位令人钦佩的企业经营者，花这么大力气做计划，一定有道理。经营计划不仅仅是十年、五年长期战略规划，而且是能够细分并落实到每个星期、每个月、每个产品、每个客户群的年度经营计划。这个计划要有目标、责任人和定量的考核指标。最后的产品是一个Excel的表格。计划过程一定是一系列的量化过程，就是经营计划必须数字化。怎样做市场目标考核？职能部门的目标如何考核？案例：中国网通的

数字化“计划”管理

每个部门必须有足以量化考核的目标，这才是经营计划。一切计划必须按客户群、按产品、按时间、按地理位置四个坐标轴做下来，这样计划才能从天上落到地上，这个计划才有承担者。记得我以前看黄仁宇先生写的《万历十五年》等著作，说中国之所以没有产生市场经济，是因为中国从来没有采用数字管理手段，甚至不知道税收有多少。我感觉中国的企业现在管理之所以有很多问题，可能也是因为没有完成在数字上管理企业。六年前我认识一家软件公司的创始人，六年后，这个公司在全世界有四十几个分公司，管理非常好，年收入都三十亿美元了。他们就是靠一套很好的管理体系。当然这也是一种文化差异，西方可以通过数字化的管理方式，形成企业的规模效益。统计学在管理中的应用应用于企业管理的各个方面市场经营管理（业务发展规律、特定用户消费行为、市场细分与营销策略…）财务管理（如成本测算在的抽样调查…

）人力资源管理（如激励对业绩的影响…

）质量管理（如客户满意度、通话接通率、邮件逾限率…

）投资计划管理（如何有效益地投资…

）网络规划与运营管理（话务流量流向分析…

）参考书与参考资料1、面向21世纪课程教材《统计学》袁卫 庞皓曾五一 主编 高等教育出版社2、商务与经济统计 （美）戴维R安德森 等著(StatisticsforBusinessandEconomics)

机械工业出版社3、《统计研究》月刊中国统计学会 国家统计局科学研究所主办4、《统计与精算》双月刊中国人民大学主办5、《数理统计与管理》双月刊中国现场统计研究会主办第一章绪论第一节统计与统计学第二节统计学的分科第三节统计学与其他学科的关系第四节统计学的产生与发展学习目标1.理解统计与统计学的含义2. 理解统计数据与统计学的关系区分描述统计与推断统计认识统计学在管理（尤其在通信企业管理）中的应用了解统计学与其他学科的关系了解统计学的产生与发展过程第一节统计与统计学一.统计与统计学的含义二.统计数据的规律与统计方法什么是统计?1.统计工作收集数据的活动2.统计数据统计工作的成果3.统计学分析数据的方法与技术三种涵义既有区别，又互相联系构成有机统一体，即为统计。什么是统计学?1.数据搜集：例如，调查与试验2.数据整理：例如，分组3.数据展示：例如，图和表数据分析：例如，回归分析

统计学是一门收集、整理和分析数据的方法科学，其目的是探索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识统计数据的内在规律正常条件下新生婴儿的性别比为107：100投掷一枚均匀的硬币，出现正面和反面的频率各为1/2；投掷一枚骰子出现1～6点的频率各为1/6农作物的产量与施肥量之间存在相关关系一.描述统计学和推断统计学二.理论统计学和应用统计学第二节统计学的分科统计学的分科描述统计推断统计统计学的分科理论统计应用统计统计方法统计方法描述统计推断统计参数估计假设检验描述统计内容搜集数据整理数据展示数据

目的描述数据特征找出数据的基本规律02550Q1Q2Q3Q4￥x=30s2=105推断统计内容参数估计假设检验目的对总体特征作出推断样本总体描述统计与推断统计的关系反映客观现象的数据总体内在的数量规律性推断统计（利用样本信息和概率论对总体的数量特征进行估计和检验等概率论（包括分布理论、大数定律和中心极限定理等）描述统计（统计数据的搜集、整理、显示和分析等）总体数据样本数据图1-1统计学探索现象数量规律性的过程理论统计与应用统计理论统计（研究的人很少）研究统计学的一般理论研究统计方法的数学原理应用统计（大部分人研究的领域）研究统计学在各领域的具体应用生物统计学医疗卫生统计学农业统计学社会统计学人口统计学……用统计方法解决实际问题统计学的应用领域统计学经济学管理学医学工程学社会学…第三节

统计学与其他学科的关系一.统计学与数学的关系二.统计学与其他学科的关系统计学与数学的关系

（联系）统计学运用到大量的数学知识数学为统计理论和统计方法的发展提供了数学基础不能将统计学等同于数学！统计学与数学的关系

（区别）数学研究的是抽象的数量规律，统计学则是研究具体的、实际现象的数量规律数学研究的是没有量纲或单位的抽象的数，统计学研究的是有具体实物或计量单位的数据统计学与数学研究中所使用的逻辑方法不同数学研究所使用的主要是的演绎统计学则是演绎与归纳相结合，占主导地位的是归纳统计学与其他学科的关系统计学可以用到几乎所有的学科领域统计学可以帮助其他学科探索学科内在的数量规律性统计学不能解决各学科领域的所有问题对统计分析结果的解释需要各学科领域的专业人员第四节统计学的产生与发展一.政治算术—社会经济统计二.概率论—数理统计统计学发展的历史线索统计学的语源：拉丁语status（状态，国家）指国家的知识；意大利语statera（秤，权衡）指对一国或各国的情况进行衡量或比较；意大利语ragionedistato 关于国家事项的记录；德语staat（国家）指关于国家的知识统计学发展的历史线索一般认为，统计学产生于17世纪中叶统计学的发展过程基本上沿着两条主线展开以“政治算术学派”为开端形成和发展起来的、以社会经济问题为主要研究对象的社会经济统计以概率论的研究为开端、并以概率论为基础形成和发展起来的、以方法和应用研究为主的数理统计今天，社会经济统计和数理统计仍然在以各自不同的方式发展着政治算术学派

——统计学的开端

1、政治算术学派17世纪中叶的英国，资本主义发展，新兴资产阶级为了巩固统治地位，同荷兰、法国争夺世界霸权，迫切需要了解本国及外国的经济状况。威廉·配第(WilliamPatty，1623—1687)，14岁外出谋生，水手、家庭教师、医学教授、音乐教授、英侵爱总司令随从医生、爱尔兰总督私人秘书、土地分配总监、大地主、英国议会议员、英国皇家学会创办人之一、副会长《PoliticalArithmetick》《ThePoliticalAnatomyofIreland》对于人口、土地、资本、产业的真实情况的认识方法。计量和比较。政治算术学派

——统计学的开端约翰·格朗特（JohnGraunt）(1620——1674)商人、伦敦市议会议员、大尉、少校、英国皇家学会会员伦敦人口集中、疫病流行、死亡率高《关于死亡表的自然与政治的观察》证实人口动态存在一定规律，采用推算的方法威廉·配第为以后经济统计的发展开拓了道路；约翰·格朗特为人口统计的发展开拓了道路政治算术学派则为后来的社会经济统计的发展奠定了基础国势学派

——统计学名称的由来2、国势学派17世纪中德国，新大陆发现、海外殖民地发展，各国统治者需了解本国和外国政治、经济情况，以便实力、权衡得失、决定国策。产生了国势学派。确定了统计学的名称。代表人物：高特弗瑞德•阿痕瓦尔（1719——1772）代表著作《欧洲各国国势学绪论》研究一国或多个国家的显著事项之学。采用记述的方法，以文字为主。数理统计学派

——现代西方统计学的主流19世纪中叶，比利时统计学者亚道尔•凯特勒将国势学、政治算术与概率论相结合，“社会物理学”，将统计学从社会科学转变为通用科学。19世纪末欧洲自然科学飞跃发展（进化论、能量守恒、细胞学）促进数理统计学的形成。20世纪20年代以前，数理统计学是描述统计学1、生物统计学派：葛尔登 相关与回归2、经济统计学派：鲍莱 抽样理论，物价指数20世纪20年代以后，数理统计学发展为推断统计学由费雪（1890——1962）创建，F分布，点估计与区间估计社会经济统计学派——

曾对我国统计学的影响巨大20世纪40年代在前苏联兴起。代表人物：斯特鲁米林、廖佐夫统计学是一门实质性的社会科学，有鲜明的阶级性。研究方法是大量观察法和分组法理论基础是马克思主义哲学和政治经济学统计学在我国的发展与争论1894年甲午战争以后，从日本传入社会统计学派；国民党统治时期，英美数理统计学派占统治地位；建国以后，全盘否定数理统计学派，学习苏联社会经济统计学；改革开放以后，认可数理统计学的重要作用和地位。争论焦点：1、一门还是两门统计学？

2、实质性科学（研究认识规律）还是方法论科学（研究认识方法）？解决之道：大一统本章小节1. 统计与统计学2. 统计学的用途3. 描述统计学与推断统计学统计学与其他学科的关系统计学的产生与发展本章作业搜集资料并思考：１、数据挖掘(Datamining)与统计学有什么关系？２、客户关系管理(CRM)与统计学有什么关系？第二章统计数据的搜集PowerPoint统计学第二章统计数据的搜集第一节数据的计量与类型第二节统计数据的来源第三节调查方案设计第四节统计数据的质量开篇案例：中国互联网络

发展状况统计调查方案

一、调查背景及目的为了更好地了解、利用互联网络，掌握我国互联网络上网计算机数、用户人数、用户分布、信息流量分布、域名注册等方面情况的统计信息，中国互联网络信息中心（CNNIC）每半年实施一次中国互联网络发展状况统计调查。该调查采用计算机网上自动搜寻、网上联机调查和网下抽样调查等方法进行。开篇案例：中国互联网络

发展状况统计调查方案二、网下抽样调查方案（一）调查总体

本调查的目标总体有两个，一是全国有住宅电话的6岁以上的人群（总体A），拟采用电话调查的方式，样本对各省和全国有代表性；另一个总体是全国所有高等院校中的住校学生（总体B），拟采用面访的方式进行调查。由于时间和费用方面的限制，样本只对全国和按有关指标所分的各层有代表性。在对全国结果进行推断时，将两个子样本的统计量应用加权公式进行汇总。该调查的目的是了解目标总体中上网的人数及其构成、特征等宏观情况。

开篇案例：中国互联网络

发展状况统计调查方案（二）总体A抽样方案的设计原则

本抽样设计主要按照科学性和可操作性相结合的原则来考虑，因此我们对目标总体按省进行分层。１、抽样指标的确定：从全国的情况来看，各省的城市住宅电话与乡村住宅电话的比例差异很大，由于城市与农村家庭的平均人口数差异很大，所以在确定各省样本量以及用各省数据推断全国时，我们考虑的指标是"拥有住宅电话的人数（或称住宅电话覆盖的人数）"；我们拟采用该地区的"住宅电话数目"作为抽样指标。为了得到地区"住宅电话数目"的近似估计，拟借助省一级的"住宅电话数目"与有关的经济、人口指标建立的回归预测模型，再利用地区一级的有关经济、人口指标的值来计算。开篇案例：中国互联网络

发展状况统计调查方案２、样本量：

为了保证目标比例估计值的精度，在95%的置信度下，每省的样本量为2020时，对全国网民人数估算的最大允许绝对误差不超过0.28%。３、省内各地区的抽样方法：

采用PPS抽样方法。

第一步：用PPS法每省抽取5个地区（此处的地区包括地级市和地区行署，每个地区下都包含城镇和乡村，为不引起歧义，以下简称为地区），

在地区少于五个的省中，各省的样本量在各地区中的分配与各地区的估计住宅电话成比例。开篇案例：中国互联网络

发展状况统计调查方案抽取地区的方法：在各省中抽取地区，根据所确定的入样指标"住宅电话的数目"，按照PPS抽样法，使每个地区被抽中的概率，等于该地区"住宅电话的数目"与该省"住宅电话的数目"之比。利用EXCEL软件产生0-1之间的均匀分布的随机数，根据随机数落在各地区对应累计百分比的范围，抽取5个地区。如果一个地区被抽到两次以上，则该地区样本量相应加倍。例如：某地区被抽中一次，样本量为404个，如果该地区被抽中两次，则样本量为808个。开篇案例：中国互联网络

发展状况统计调查方案第二步：获得抽中地区的所有电话局号，根据该地区的局号数和样本数确定平均每个局号下需抽取的电话号码数。电话号码中除局号外的后四位或后三位数字，由随机产生。

第三步：确定抽取调查对象，在电话拨通后，符合条件的网民即为调查对象。４、全国加权方法：

对全国的推断采用对各省的调查结果进行事后加权处理的方法。学习目标了解数据的类型了解统计调查方式了解数据的搜集方法掌握调查方案的设计了解数据误差及对数据的质量要求第一节数据与数据的类型一.数据的类型和分析方法二.统计指标及其类型数据、数据类型和分析方法个体、变量和数据

（Elements,VariablesandData）个体：从中收集数据的实体变量：个体的某些令人感兴趣的属性数据：每个个体的每个变量的度量值个体变量数据数据类型与统计方法数据类型与统计方法数量数据参数方法品质数据非参数方法时间序列数据横截面数据数据的类型品质数据（QualitativeData）：说明现象品质特征。可能是数值型的（如代码等）或非数值型的，数量数据（QuantitativeData）：说明现象数量特征，总是数值型的。横截面数据（Cross-sectionalData）：不同个体在相同时点或时期上收集的数据，时间序列数据（Timeseriesdata）：同一个体在不同时点或时期上收集的数据。变量及其类型变量离散变量连续变量品质变量数量变量大多数！由品质数据记录的变量由数量数据记录的变量在数轴上可连续取任何值在数轴上只可取整数值统计指标及其类型时期指标时点指标统计指标相对指标总量指标平均指标比例比率统计指标及其类型统计指标：反映现象总体数量状况的概念和数值。同时具备五大要素：时间、空间、质的规定性、量的规定性和计量单位2002年6月底，我国移动电话用户数达到16150万户2002年1——6月份，中国移动累计完成基本建设投资比上年同期减少41.4%统计指标及其类型1、总量指标（绝对数）反映现象总体规模和水平的统计指标如：通信业务收入、企业职工人数等（1）时期指标（时期数）反映现象在一段时期内的总数量，如：函件量、IP电话通话时长、利润总额等（2）时点指标（时点数）反映现象处于某一时刻状态的水平，如：局用交换机容量、邮政局所数等数值大小与时期长短有直接关系，各期数值可以累积数值大小与时期长短无直接关系，各期数值累积无意义统计指标及其类型2、相对指标（相对数）两绝对数之比值。分为：计划完成相对数、结构相对数、比较相对数、动态相对数和强度相对数3、平均指标（平均数）现象在某一空间或时间上的平均数量状况如：平均工资、平均年龄、平均价格等举例判断统计指标类型

1－6月，全国通信业务收入完成2189.4亿元，比上年同期增长15.6％，增幅是同期国内生产总值的两倍。其中，邮政完成247.4亿元，增长8.5％；电信完成1942.1亿元，增长16.6％。各项业务中，国内长途业务收入222亿元，同比下降0.2％；国际业务收入36.8亿元，下降17.6％；移动通信收入920.6亿元，增长24％；本地网通信收入565亿元，增长13.5％；数据通信收入84亿元，增长68％。以上各项业务分别占整个电信业务收入的11.4％、1.9％、47.

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％、29.1％和4.3％。举例判断统计指标类型电话用户中，东、中、西部地区各为1.95亿户、1.1亿户和0.7亿户，分别占52％、29.3％和18.7％。全国电话普及率达到30.2部／百人，比上年末提高4.3个百分点。第二节统计数据的来源一.统计数据的直接来源（原始资料、初级资料、第一手资料）二.统计数据的间接来源（次级资料、第二手资料）统计调查统计数据的直接来源——统计调查、科学实验统计调查：根据统计研究目的，有组织、有计划搜集统计资料（主要是原始数据）的过程第四节统计数据的质量一.统计数据的误差二.统计数据的质量要求误差来源登记性误差数据误差的来源代表性误差统计数据的误差统计数据与客观现实之间的差距有登记性误差和代表性误差两类登记性误差：由于调查者和被调查者的人为因素所造成的误差。理论上讲可以消除代表性误差：用样本数据进行推断时所产生的误差。通常无法消除，但事先可以进行控制和计算统计数据的质量要求1.精

度：最低的抽样误差或随机误差2.准确性：最小的非抽样误差或偏差3.关联性：满足用户决策、管理和研究的需要4.及时性：在最短的时间里取得并公布数据5.一致性：保持时间序列的可比性6.最低成本：以最经济的方式取得数据案例——“中国统计水分论”自20世纪90年代以来，国际上关于中国问题的较大争论有过四次。第一次是1994年，美国世界经济研究所布朗提出“谁来养活中国人”，引发了一场大争论；第二次是1992年以来，国际上泛起一股“中国威胁论”，已经直接影响西方大国的对华政策的重新制定；第三次是去年开始出现的“中国崩溃论”，无限放大中国目前经济社会中存在的一些问题，并得出草率的结论；第四次则是这次的“中国统计水分论”。

案例——“中国统计水分论”1999年，美国匹兹堡大学的经济学教授罗斯基发表了一篇学术文章《中国的统计数据发生了什么》，他认为，1998年中国官方统计各项数据之间存在很大的矛盾，因此国内生产总值7.8％的增长幅度是值得怀疑的，根据当年航空客运量和能源消耗的情况，他认为当年经济增长不会超过2.2％。罗斯基的学术观点在一年多以后才被西方媒体广泛报道。很快，媒体的声音从对统计数据的质疑，演变成中国统计是烹制出来的“水分论”，最终变成了中国经济将走向崩溃的“崩溃论”。在2002年上半年，中国“崩溃论”成了在西方媒体报道中国问题时经常提到的论调。

案例——“中国统计水分论”案例——“中国统计水分论”中华人民共和国统计法第二十六条

地方、部门、单位的领导人自行修改统计资料、编造虚假数据或者强令、授意统计机构、统计人员篡改统计资料或者编造虚假数据的，依法给予行政处分，并由县级以上人民政府统计机构予以通报批评。

地方、部门、单位的领导人对拒绝、抵制篡改统计资料或者对拒绝、抵制编造虚假数据行为的统计人员进行打击报复的，依法给予行政处分；构成犯罪的，依法追究刑事责任。

统计人员参与篡改统计资料、编造虚假数据的，由县级以上人民政府统计机构予以通报批评，依法给予行政处分或者建议有关部门依法给予行政处分中华人民共和国统计法第二十七条

统计调查对象有下列违法行为之一的，由县级以上人民政府统计机构责令改正，予以通报批评；情节较重的，可以对负有直接责任的主管人员和其他直接责任人员依法给予行政处分：

(一)

虚报、瞒报统计资料的；

(二)

伪造、篡改统计资料的；

(三)

拒报或者屡次迟报统计资料的。

企业事业组织、个体工商户有前款违法行为之一的，由县级以上人民政府统计机构予以警告，并可以处以罚款。统计调查方式统计调查方式统计调查方式统计报表普查抽样调查重点调查典型调查非全面调查全面调查统计报表

(概念要点)1. 统计调查方式之一。按照国家有关法规的规定、自上而下地统一布置、自下而上地逐级提供基本统计数据过去曾经是（目前相当程度上是）我国主要的数据收集方式具有周期性（年报、半年报、季报、月报、旬报、周报、日报等）有各种各样的类型（全面与非全面，国家、部门与地方等）普查

（概念要点）为特定目的专门组织的一次性全面调查2. 通常是一次性或周期性的3. 一般需要规定统一的标准调查时间4. 数据的规范化程度较高5. 应用范围比较狭窄总体如：人口普查、北京中关村IT企业人力资源状况普查、通信企业基本状况普查等案例——第五次全国人口普查为了科学地制定国民经济和社会发展战略与规划，制定人口政策，统筹安排人民的物质和文化生活，实现人口与资源、环境的协调发展，国务院决定于2000年进行第五次全国人口普查。2000年11月1日零时，为第五次全国人口普查登“记的标准时间人口普查表经复查后，由编码员在编码指导员的指导下，按照统一规定的标准，集中在县级进行编码。编码资料经全面复核、验收合格后，方可交付录入抽样调查

(概念要点)1. 从总体中随机抽取一部分单位(样本)进行调查总体

随机样本

具有经济性、时效性强、适应面广、准确性高等特点2.目的是推断总体的未知数字特征3.最常用的调查方式重点调查和典型调查

(概念要点)典型调查：从调查对象的全部单位中选择少数典型单位进行调查目的是描述和揭示事物的本质特征和规律调查结果不能用于推断总体

重点调查：从调查对象的全部单位中选择少数重点单位进行调查（关键的少数，如大客户调查）调查结果不能用于推断总体抽样调查与

重点调查和典型调查的区别调查单位按随机原则抽取，每个单位被抽取的机会均等；抽取调查单位时完全排除调查者主观意识和判断依据概率论与数理统计理论，能对调查总体的数量特征作出推断，并判断推断的可靠性。数据的搜集方法数据的搜集方法询问调查访问调查观察实验电话调查邮寄调查观察法电脑辅助个别深访因特网调查实验法座谈会适用于问卷调查访问调查

(概念要点)1. 调查者与被调查者通过面对面地交谈而获得资料（如街上拦截法）2. 有标准式访问和非标准式访问两种标准式访问通常按事先设计好的问卷进行非标准式访问事先一般不制作问卷对不起，打扰了！邮寄调查

（概念要点）也称邮寄问卷调查是一种标准化调查调查者与被调查者没有直接的语言交流，信息的传递依赖于问卷通过某种方式将调查表或问卷送至某调查者手中，由被调查者填写，然后将问卷寄回指定收集点问卷或表格的发放方式有邮寄、宣传媒介传送、专门场所分发三种 电话调查

（概念要点）调查者利用电话与被调查者进行语言交流以获得信息的一种调查方法时效快、成本低问题的数量不宜过多在美国，1990年以前为最受欢迎的方法之一

您好!我是××调查公司的调查员…电脑辅助调查

（概念要点）又称电脑辅助电话调查电脑与电话相结合完成调查的全过程一般需借助专门的软件进行硬件设备要求较高 CATI方法与系统每个访谈员坐在终端前，被访者电话接通后，访谈员启动机器开始提问，问题和答案立刻出现在屏幕上。访谈员说出问题并键入回答者相应答案，计算机自动显示恰当的下一道问题。电脑自动整理问卷，省略数据的编辑及录入工作统计工作可在任何时候进行座谈会

（概念要点）1. 也称集体访谈2. 将一组被调查者集中在调查现场，让他们对调查的主题发表意见以获得资料的一种调查方法3. 参加座谈会的人数不宜过多，一般为6～10人4. 侧重于定性研究个别深度访问

（概念要点）一次只有一名受访者参加、针对特殊问题的调查适合于较隐秘的问题，如个人隐私问题；或较敏感的问题，如政治方面的问题侧重于定性研究因特网调查

（概念要点）通过因特网发送、传输调查问卷并收集数据在美国的90年代尤其热门。快速、费用节省（平均1000次街上拦截调查花费3-4万美圆，而DMS只需2万美圆就能进行同等规模的网上调查）、网上固定样本代表性较差（美国10%家庭、男性、教育水平高、有相关技术、年轻、有较高收入）、无限制样本问题

观察法

（概念要点）1. 调查人员到实际现场对调查对象进行观察、计量而记录收集所需信息2. 直接取得第一手资料，保证数据准确性需要大量人力和时间观察者可以不是人员目前，通信运营商的大部分统计数据由观察法而来实验法

（概念要点）在设定的特殊实验场所、特殊状态下，对调查对象进行实验以获得所需资料调查人员改变一些因素，观察其对另外因素的影响在询问和观察法中调查人员是被动的数据收集者，而在实验法中是调查过程积极参与者問卷設計之步驟1.依研究目的建立分析架構

2.決定問卷之形式

3.編擬問卷初稿

4.邀請專家學者檢視、修訂問卷

5.預試問卷

6.問卷定稿並訂定使用說明

問卷種類（一）依問項形式區分 1.開放式問項(open-endedquestion) 2.封閉式問項(close-endedquestion) 3.半開放半封閉式問項(partiallyclose-endedquestion)（二）依問項性質區分 1.事實性問項(factualquestion) 2.行為性問項 3.意見性問項開放式問項所謂開放式問項即受查者可以不受任何影響自由作答，不須由問卷上所擬定之答案圈選。

Q：請問您的職業是什麼(請受查者具體說明)？

公司名稱：_______________________

職稱：________________________

工作內容的描述：____________________________________________

開放式問項封閉式問項封閉式問項是讓受查者在事先擬定的答案中圈選答案。

Q：您現在的住家是否同時為店面或辦公室？ □是

□否Q：請問去年您家中共有幾個人(包括您自己)工作賺取收入？ □1.一個

□2.二個

□3.三個

□4.四個

□5.五個以上封閉式問項半開放半封閉式問項半開放半封閉式問項因融合開放式問項及封閉式問項之優點，所以普遍使用在各式問卷中。

Q：請問您信什麼教？ □1.基督教

□2.天主教

□3.佛教

□4.回教

□5.印度教

□6.道教

□7.無信仰宗教

□8.其他_______________________問卷形式決定要採取何種問卷型式，基本上是根據以下的理由：1.針對受訪者的考慮，如果是一般民眾或非專業性者，可用結構性的問卷，如果是高教育群者或者是專業性者，可以使用開放性的問卷。2.針對資料分析的考慮，如果是欲作統計及電腦分析者，宜採用結構性的問卷，如果只對問題作「質」的了解，可以使用開放性的問卷。

事實性問項事實性問項之目的在於收集真實資料，如性別、教育程度…等，因為這些問項常常被用來做為分類的標準，所以又可稱為分類性問項(classificationquestion)。通常為避免受查者在回答有關個人資料時，因顧慮而影響答案，事實性問項通常被擺在問卷的最末端，但當抽樣方法為配額抽樣(quotasampling)時，事實性問項應擺在問卷之開頭以確定受查者符合被調查條件。

Q：請問您的性別為？ □男性

□女性行為性問項行為性問項之目的在探知受查者過去或現在的行為表現。Q：請問您和您的朋友之間有沒有常常討論政治的問題？ □1.常常

□2.偶爾

□3.很少

□4.從來沒有意見性問項意見性問項即所謂態度性問題，目的在探知受查者對某一社會事物(包含事件、物品、人…等)所持態度，行為性問項較易作答，而態度性問項則較難收集，這是因為受查者對個人過去或現在之行為表現非常清楚，但對於個人對某社會事物所持之態度卻不一定十分了解。態度性問項之答案常受問題所用的字眼(wording)或排列順序(questionsequence)所影響，太偏激或有引導性之字眼容易影響受查者當時的情緒，而使答案有所偏誤。Q：您覺得在我們社會中獲得成功的最重要方式是什麼？ □1.親族關係或家庭背景(例如經由繼承而成功)

□2.個人的努力(例如努力工作、教育)

□3.運氣

□4.其他(請說明)問卷設計之原則避免一般性或不具體的問題

Q：您對本餐廳之滿意度為何？□1.滿意□2.普通□3.不滿意 不

普

滿

滿

意

通

意Q：您對本餐廳菜色之滿意度為何？

□

□

□Q：您對本餐廳裝潢之滿意度為何？

□

□

□Q：您對本餐廳服務態度之滿意度為何？

□

□

□

問卷設計之原則用字簡單（用字要力求口語化）、定義清楚Q：我們(台語：咱)台北市有陳水扁、馬英九和王建瑄三位候選人出來競選台北市長，請問您較欣賞哪位候選人？ □1.陳水扁

□2.馬英九

□3.王建瑄

Q：您家中共有幾人工作？ □1.一個

□2.兩個

□3.三個

□4.四個

□5.五個以上Q：去年(民國八十八年)12月31日前，您家中共有幾人工作？ □1.一個

□2.兩個

□3.三個

□4.四個

□5.五個以上問卷設計之原則避免用多語意字眼通常、常常、一般…等字眼，很難去界定其程度，在問卷中應避免使用。

Q：您通常做什麼運動？

問卷設計之原則避免用含糊不清的句子Q：您最近有無頭痛或生病？□1.有□2.沒有？頭痛生病？？？？問卷設計之原則避免用引導性問題問項應包含正、反兩面的意見。各意見(或選項)出現的順序及用語也會產生引導的作用。據研究，受查者較容易傾向第一個被提出的選項—尤其在受查者沒有強烈意見的時候。

Q：今年的(民國87年)台北市長選舉大部分的人都推舉馬英九，您較欣賞的候選人是哪一位？□1.陳水扁□2.馬英九□3.王建瑄問卷設計之原則困窘性問題(embarrassingquestion)的處理遇到困窘性的問題應採迂迴的問法(indirectquestion)，方能探知受查者真正的想法。

Q：有些人經常逃漏稅，您認為他們最主要逃漏稅的原因為(單選) □1.認為目前的稅法不公

□2.心存僥倖的心理

□3.認為國家沒有妥善處理稅款

□：

：：

□：

Q：您贊同他們的想法嗎？ □1.贊同

□2.不贊同問卷設計之原則避免斷定性問題有些研究者在擬定問卷時容易犯下假設受訪者有某些行為的錯誤

Q：您有幾個小孩？ □1.沒有

□2.一個

□3.二個

□4.三個

□5.四個

□6.五個以上

Q：您結過婚嗎？□1.有

□2.沒有

Q：您有幾個小孩？ □1.沒有

□2.一個

□3.二個

□4.三個

□5.四個

□6.五個以上過濾性問題停止訪問問卷設計之原則避免假設性問題有許多研究者喜歡先假設一種情境，然後詢問受查者面對此種情境時會有何種反應。

Q：您是否贊成公司一星期上五天班？Q：假如某某汽車降價一成，您是否願意採用某某汽車？Q：假如有一種新牌子的洗衣粉能洗淨其他洗衣粉所不能洗淨的污漬，您是否願意採用它？Q：您是否贊成在一天上班十小時的情況下，改成一星期上五天班？Q：假如某某汽車降價一成，但取消部份售後服務，您是否願意採用某某汽車？Q：假如有一種新牌子的洗衣粉能洗淨其他洗衣粉所不能洗淨的污漬，但是價錢

比一般洗衣粉貴兩成，您是否願意採用它？問卷設計之原則注意邏輯之一致性編輯問卷時應注意問項間的關係，並按序排列。例如按時間的先後順序排列，讓受查者慢慢地回憶起以往的事物；或者按與個人關係的遠近排列。注意問卷之完整性一份問卷必須涵蓋調查議題的所有範圍。

一份不完整的問卷會使研究者在分析時產生以偏概全的謬誤

問卷設計之原則避免雙重否定的問法

Q：您不認為聽到國歌不立正不是不對的嗎？ □1.是

□2.不是

Q：您認為聽到國歌不立正是否正確？ □1.是

□2.否問卷設計之原則注意問項中每一大項之說明問卷中常將同一研究項目的問題歸為一大題，如此方便受查者有系統地作答。每一大題開始之前應有詳盡之說明，告知受查者此一大題所涵蓋之研究項目及作答技巧，幫助受查者正確作答。注意答案選項的形式答案之選項盡量採直列方式，以減小因問項排列順序所造成的影響。

問卷設計之原則避免讓受查者估計答案例如：想知道受查者家中民生消費占全家收入的比例，若要求受查者自行加總其民生消費再除以總收入，對受查者而言是一項負擔，非常容易發生拒訪的情形。此外，受查者自行估計也容易因每個人的計算標準不一產生誤差。應該分別詢問受查者之收入及各項民生消費，分析資料階段再透過電腦估計其民生消費比例。問卷設計之原則預先編碼應在問卷設計之初就將問卷編碼確定，以方便日後的KEY-IN工作。Q：您結過婚嗎？□1.有□2.沒有回答有者，KEY“1”。問題排列的次序問項安排的原則為由易入難、由淺入深。問卷之安排宜將較易回答的行為或事實問項擺在前面，較難回答的態度性問項擺在中間，而牽涉敏感性或隱私權的個人資料擺在最後。按時間順序排列可以讓受查者由最近的行為或態度慢慢回想到從前之行為或態度。依問卷主題歸為數大類，明確地指出各大類所欲收集之資料類別。問卷之中應盡量避免跳題。案例：有多少大学生在考试中

作弊？——怎样调查敏感问题？

近年来，大学生在考试中作弊的现象似乎屡禁不止，成为越来越严重的学德问题。国家教委提出要在今后二三年内彻底杜绝作弊现象，各个大学都展开了强大的宣传攻势，并制定了严密的防范措施。尽管如此，总还是有些“勇敢分子”挺而走险，不少学生也劝学校和老师不必费心了，因为他们认为“作弊”是防不胜防的，而且不管采取什么措施，作弊者总有“高招”突破“防线”，正所谓“道高一尺，魔高一丈”。那么，目前大学生中到底有多少作弊者？曾有过作弊行为的学生到底占多大的比例？

案例：有多少大学生在考试中

作弊？——怎样调查敏感问题？要调查这一问题，如果直接询问你是否曾经在考试中作弊？那么绝大多数学生都会否定的回答，或拒绝回答，这是一个敏感的问题。在社会调查中，有时会碰到一些敏感问题或涉及个人隐私的问题。对这类问题，被调查者往往不愿意说出他们真实的想法。因此直接调查可能得不到可信的结果。

案例：有多少大学生在考试中

作弊？——怎样调查敏感问题？解决这类问题的方法之一是采取不记名的调查。但是即使宣布不记名，有时也难以消除被调查者的顾虑，他们怀疑调查者事后可能查笔迹，或事先在问卷上作了记号等等，因此可能不如实作答。另外一种方法叫做“随机化选答”技术，又分为反问题选答和无关问题选答这两种形式。其基本思想是让被调查者随机地选答一个问题，而调查人并不知道他（她）回答的是哪一个问题。被调查者可以根据自己所选的问题真实地作答（或只划勾表示“是“或“不是”），没有人会知道被调查者的秘密。

案例：有多少大学生在考试中

作弊？——怎样调查敏感问题？例如某大学利用正反问题随机化选答技术，调查学生中曾经有过作弊行为的人数比例。随机抽取n＝300人，调查的问题以正、反两种形式叙述。在问卷中附有一张随机数字表，要求被调查者先用指尖或铅笔在表上随意在指一个数（要求不看表），如果这个数是0、1、2、3、4、5、6、7中任何一个，则回答问题A，如果这个数是8或9则回答问题B。并要求被调查者不要把自己所回答的问题告诉任何人（包括调查员）。案例：有多少大学生在考试中

作弊？——怎样调查敏感问题？被调查者只需根据自己所选的问题作真实的回答：1．是或2．不是实际上只需在1或2上划圈就可以了。这两个问题和供选择的答案是：

你曾经在考试中作过弊或帮助同学作过弊，是吗？你从来没有在考试中作过弊或帮助同学，是吗？1．是2．不是由调查结果得知，在300名学生中，有180名学生选择了“是“，即对A、B两题选择“是“的比例为：180/300=0.6案例：有多少大学生在考试中

作弊？——怎样调查敏感问题？我们要估计的是对A题选择“是“的比例。由选答规则可知，选答A题的概率为:8/10=0.8根据全概率公式可以按下面的公式估计，即曾经在考试中作过弊或帮助同学作过弊的比例为:P(对A、B两题选择是)=P(回答是/选A)*P(选A)+P(回答是/选B)*P(选B)=P(回答是/选A)*P(选A)+（1-P(回答不是/选B)）*P(选B)统计数据的间接来源公开出版物：《中国统计年鉴》、《中国统计摘要》、《中国社会统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》、《中国市场统计年鉴》、《世界经济年鉴》、《国外经济统计资料》、《世界发展报告》，等等《公众电信统计年鉴》《WORLDTELECOMMUNICATIONINDICATORS》2、内部资料：《通信行业统计资料汇编》《通信行业统计月报》《XX公司统计资料汇编》中国统计年鉴2000中国人口统计年鉴中国市场统计年鉴世界发展报告世界经济年检工业普查数据统计数据的间接来源3、网络/tjsj////mii/hyzw/tjxx.html/ITU-D/ict/publications/Internet第三节调查方案设计一.确定调查目的二.确定调查对象和调查单位三.设计调查项目和调查表四.方案设计中的其他内容调查方案设计调查方案的内容调查目的调查对象调查单位调查项目和调查表其他调查目的1. 调查要达到的具体目标回答“为什么调查？”调查之前必须明确调查对象和调查单位调查对象：调查研究的总体或调查范围调查单位：需要对之进行调查的单位。可以是调查对象的全部（全面调查），也可以是调查对象中的一部分单位（非全面调查）回答“向谁调查？”调查对象

调查单位？

调查项目和调查表1. 调查项目：调查的具体内容2. 调查表：表现调查项目的表格或问卷3.回答“调查什么？”Q1…………Q2…………Q3…………Q4…………方案设计中的其他问题1. 明确调查所采用的方法2. 确定调查资料的所属时间和调查工作的期限3.调查的组织与实施细则本章小结1. 数据的类型2. 统计调查方式3. 数据的搜集方法4. 调查方案的设计5. 数据误差及对数据的质量要求本章作业应用所学的统计调查方式和方法设计一个统计调查方案，研究目的是掌握和分析我校本科生课余时间分配状况。利用间接数据来源，搜集下列数据（任选其中之一）世界各国移动电话普及率我国各省移动电话普及率结束第三章统计数据的整理与显示PowerPoint统计学统计数据为什么要进行整理？1、原始数据反映个体特征，庞大而杂乱互联网调查:网上联机调查共收到调查问卷75383份，经处理得到有效答卷64627份、网下抽样调查每省的样本量为1700行业用户网络需求调查，IP电话消费者调查500个数据。单从原始数据中无法得到总体特征和数量规律统计数据为什么要进行整理？2、经过整理的结果能反映总体总体分布分布的数量特征3、整理结果可用于研究变量之间的关系某电信公司通信电路等级分布管理等级电路数（2Mbps）百分比（%）国际及港澳台电路一级电路二级电路市、县内长途电路本地电话电路03426511075002.9422.869.4964.71合计1159100互联网用户收入分布500元以下501-1000元1001-1500元1501-2000元2001-2500元2501-3000元23.6%25.3%16.5%8.8%4.4%3.4%3001-4000元4001-5000元5001-6000元6001-10000元10000元以上无收入2.3%1.1%0.8%0.7%0.8%12.3%开篇案例——

中国的网民们都是谁？

1．用户的性别：男性占60.0%，女性占40.0%。开篇案例——

中国的网民们都是谁？2．用户的年龄分布：

18岁以下18-24岁25-30岁31-35岁36-40岁41-50岁51-60岁60岁以上15.3%36.2%16.3%12.1%8.2%7.6%3.2%1.1%开篇案例——

中国的网民们都是谁？3．用户的婚姻状况：未婚占56.9%，已婚占43.1%

开篇案例——

中国的网民们都是谁？4．用户的地域分布：

北

京上

海天

津重

庆河

北山西内

蒙9.8%9.2%2.7%1.6%2.8%1.2%1.2%辽宁吉林黑龙江江苏浙江安徽福建3.8%1.8%2.8%8.0%6.6%2.5%3.6%江西山东河南湖北湖南广东广西1.8%4.3%3.1%4.3%3.4%10.4%2.6%海南四川贵州云南西藏陕西甘肃0.5%5.2%0.6%1.5%0.1%1.5%1.3%青海宁夏新疆

0.2%0.3%1.3%

开篇案例——

中国的网民们都是谁？5．用户的文化程度：

高中(中专)以下高中(中专)大专本科硕士博士及以上10.2%30.0%26.9%30.4%2.1%0.4%开篇案例——

中国的网民们都是谁？6．用户的职业分布：

国家行政管理人员专业技术人员办事员和有关人员商业、服务业人员8.3%19.9%17.2%13.2%农林牧渔工作人员生产、运输设备操作人员及有关人员军人学生1.3%5.6%1.1%24.1%无业人员其它

4.9%4.4%

开篇案例——

中国的网民们都是谁？7．用户的个人月收入：

500元以下501-1000元1001-1500元1501-2000元2001-2500元2501-3000元23.6%25.3%16.5%8.8%4.4%3.4%3001-4000元4001-5000元5001-6000元6001-10000元10000元以上无收入2.3%1.1%0.8%0.7%0.8%12.3%第三章统计数据的整理与显示第一节数据的预处理第二节品质数据的整理与显示第三节数值型数据的整理与显示第四节统计表学习目标了解数据预处理的内容和目的掌握品质数据整理与显示的方法掌握数量数据整理与显示的方法用Excel作频数分布表和分布图合理使用统计表第一节数据的预处理一.数据的审核与筛选二.数据的排序数据的审核、筛选与排序数据的审核发现数据中的错误数据的筛选处理数据中的错误数据排序发现数据的基本特征升序和降序数据的审核

（原始数据）

审核的内容完整性审核检查应调查的单位或个体是否有遗漏所有的调查项目或指标是否填写齐全准确性审核检查数据是否真实地反映了客观实际情况，内容是否符合实际检查数据是否有错误，计算是否正确等数据的审核

（原始数据）

审核数据准确性的方法逻辑检查从定性角度，审核数据是否符合逻辑，内容是否合理，各项目或数字之间有无相互矛盾的现象主要用于对品质数据的审核计算检查检查调查表中的各项数据在计算结果和计算方法上有无错误主要用于对数量数据的审核数据的审核

（第二手数据）适用性审核应弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景材料确定这些数据是否符合自己分析研究的需要时效性审核应尽可能使用最新的统计数据确认是否必要做进一步的加工整理数据的筛选对审核过程中发现的错误应尽可能予以纠正当发现数据中的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合调查的要求而又无法弥补时，需要对数据进行筛选数据筛选的内容包括：将某些不符合要求的数据或有明显错误的数据予以剔除将符合某种特定条件的数据筛选出来，而不符合特定条件的数据予以剔出数据的排序

（要点）按一定顺序将数据排列，以发现一些明显的特征或趋势，找到解决问题的线索排序有助于对数据检查纠错，以及为重新归类或分组等提供依据在某些场合，排序本身就是分析的目的之一排序可借助于计算机完成数据的排序

（方法）品质数据的排序字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯上用升序汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列，也可按笔画排序(如按姓氏笔画为序)，其中也有笔画多少的升序降序之分有先后次序的数据（如好坏、高低、满意程度、代码等），按顺序排序数据的排序

（方法）数量数据的排序递增排序：设一组数据为X1，X2，…，XN，递增排序后可表示为：X(1)<X(2)<…<X(N)递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)

第二节品质数据的整理与显示数据的整理与显示

（基本问题）要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的数据，所采取的处理方式和方法是不同的对品质数据主要是做分类整理对数量数据则主要是做分组整理适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据；但适合于高层次数据的整理和显示方法并不适合于低层次的数据低高品质数据数量数据品质数据的整理

(基本过程)1. 列出各类别（关键是标志的确定）

计算各类别的频数计数计算频数3.制作频数分布表4.用图形显示数据品质数据的整理

(可计算的指标)频数：落在各类别中的数据个数比例：某一类别数据占全部数据的比值频率：将对比的基数作为100而计算的比值累计频数：将各类别的频数逐级累加累计频率：将各类别的频率(百分比)逐级累加品质数据整理—频数分布表

（实例）【例3.1】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。表3-1某城市居民关注广告类型的频数分布

广告类型人数(人)比例频率(%)

商品广告服务广告金融广告房地产广告招生招聘广告其他广告112519161020.5600.2550.0450.0800.0500.01056.025.54.58.05.01.0合计2001100品质数据整理—频数分布表

（实例）【例3.2】在一项城市住房问题的研究中，研究人员在甲乙两个城市各抽样调查300户，其中的一个问题是：“您对您家庭目前的住房状况是否满意？

1．非常不满意；2．不满意；3．一般；4．满意；5．非常满意。

表3-2甲城市家庭对住房状况评价的频数分布回答类别甲城市户数(户)百分比(%)向上累积

向下累积

户数(户)百分比(%)户数(户)百分比(%)

非常不满意

不满意

一般

满意

非常满意24108934530836311510241322252703008.044.075.090.0100.03002761687530100.092562510合计300100.0————品质数据整理—频数分布表

（实例）表3-3乙城市家庭对住房状况评价的频数分布回答类别乙城市户数(户)百分比(%)向上累积

向下累积

户数(户)百分比(%)户数(户)百分比(%)

非常不满意

不满意

一般

满意

非常满意21997864387.033.026.021.312.7211201982623007.040.066.087.3100.030027918010238100.093.060.034.012.7合计300100.0————品质数据的图示—

条形图（BarGraph）条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据变动的图形条形图有单式、复式等形式在表示品质数据的分布时，是用条形图的高度来表示各类别数据的频数或频率绘制时，各类别可以放在纵轴，称为条形图，也可以放在横轴，称为柱形图品质数据的图示—条形图

（由Excel绘制的条形图）人数（人）5191610211204080120

商品广告

服务广告

金融广告

房地产广告

招生招聘广告

其他广告广告类型

图3-1某城市居民关注不同类型广告的人数分布品质数据的图示—

圆形图（PieGraph）也称饼图，是用圆形及园内扇形的面积来表示数值大小的图形主要用于表示总体中各组成部分所占的比例，对于研究结构性问题十分有用在绘制圆形图时，总体中各部分所占的百分比用园内的各个扇形面积表示，这些扇形的中心角度，是按各部分百分比占3600的相应比例确定的例如，关注服务广告的人数占总人数的百分比为25.5%，那么其扇形的中心角度就应为3600×25.5%＝91.80，其余类推品质数据的图示—圆形图

（由Excel绘制的圆形图）

其他广告1.0%

房地产广告8.0%

商品广告56.0%

金融广告4.5%

服务广告25.5%

招生招聘广告5.8%图3-2某城市居民关注不同类型广告的人数构成品质数据的图示—累计频数分布图

（由Excel绘制的累计频数分布图）243001322252700100200300400

非常不满意

不满意

一般

满意

非常满意累积户数（户）(a)向上累积27616830300750100200300400

非常不满意

不满意

一般

满意

非常满意累积户数（户）(b)向下累积图3-3甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布品质数据的图示—环形图

（环形图的制作）环形图中间有一个“空洞”，总体中的每一部分数据用环中的一段表示环形图与圆形图类似，但又有区别圆形图只能显示一个总体各部分所占的比例环形图则可以同时绘制多个总体的数据系列，每一个总体的数据系列为一个环环形图可用于进行比较研究品质数据的图示—环形图

（由Excel绘制的环形图）8%36%31%15%7%33%26%21%13%10%

非常不满意

不满意

一般

满意

非常满意

图3-4甲乙两城市家庭对住房状况的评价第三节数量数据的整理与显示一.频数分布表的编制数量数据的图示频数分布的类型频数分布表的编制编制频数分布表的步骤确定组数确定组距计算频数编制表格频数分布表的编制

（实例）117122124129139107117130122125108131125117122133126122118108110118123126133134127123118112112134127123119113120123127135137114120128124115139128124121【例3.3】某生产车间50名工人日加工零件数如下（单位：个）。试采用单变量值对数据进行分组。

分组方法分组方法等距分组异距分组单变量值分组组距分组单变量值分组

（要点）1.将一个变量值作为一组2.适合于离散变量3.适合于变量值较少的情况

单变量值分组表

（实例）表3-4某车间50名工人日加工零件数分组表零件数(个)频数(人)零件数(个)频数(人)零件数(个)频数(人)107108110112113114115117118121211133119120121122123124125126127121443223128129130131133134135137139211122112组距分组

（要点）将变量值的一个区间作为一组适合于连续变量适合于变量值较多的情况必须遵循“不重不漏”的原则可采用等距分组，也可采用不等距分组~~~~~组距分组

（步骤）确定组数：组数的确定应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。在实际分组时，可以按Sturges提出的经验公式来确定组数K：确定各组的组距：组距(ClassWidth)是一个组的上限与下限之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分的组数来确定，即

组距＝(最大值-最小值）÷组数

Log(n)Log(2)K＝1+根据分组整理成频数分布表

组距分组

（几个概念）1.下限：一个组的最小值2.上限：一个组的最大值3.组距：上限与下限之差4.组中值：下限与上限之间的中点值下限值+上限值2组中值＝等距分组表

（上下组限重叠）表3-5某车间50名工人日加工零件数分组表按零件数分组频数（人）频率（%）105~110110~115115~120120~125125~130130~135135~140358141064610162820128合计50100等距分组表

（上下组限间断）表3-6某车间50名工人日加工零件数分组表按零件数分组频数（人）频率（%）105~109110~114115~119120~124125~129130~134135~139358141064610162820128合计50100等距分组表

（使用开口组）表3-7某车间50名工人日加工零件数分组表按零件数分组频数（人）频率（%）105~以下110~114115~119120~124125~129130~134135~以上358141064610162820128合计50100组距分组与不等距分组

（在表现频数分布上的差异）等距分组各组频数的分布不受组距大小的影响可直接根据绝对频数来观察频数分布的特征和规律不等距分组各组频数的分布受组距大小不同的影响各组绝对频数的多少不能反映频数分布的实际状况需要用频数密度（频数密度＝频数/