《统计学》第三章思维导图
本章节讲述了第三章的知识点，主要内容包括数据排序的目的和组距分组的步骤和原则等
树图思维导图提供 《统计学》第三章思维导图 在线思维导图免费制作，点击“编辑”按钮，可对 《统计学》第三章思维导图 进行在线思维导图编辑，本思维导图属于思维导图模板主题，文件编号是：c1ccc46c43f65c9ca1d06e3ecf300ce9
思维导图大纲
《统计学》第三章思维导图模板大纲
数据排序的目的
数据排序是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
排序还有助于对数据检查纠错，以及为重新归类或分组等提供方便。
在某些场合，排序本身就是分析的目的之一
数据分组
是根据统计研究的需要，将原始数据按照某种标准化分成不同的组别，分组后的数据成为分组数据。数据经分组后再计算出各组中数据出现的频数，就形成了一张频数分布表，分组方法有单变量值分组和组距分组两种，单变量分组通常只适合于离散变量，且在变量值较少的情况下使用，在连续变量或变量值较多情况下，通常采用组距分组。
组距分组的步骤和原则
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
确定组距
组距(Class Width)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
统计出各组的频数并整理成频数分布表
原则
采用组距分组时，需遵循“不重不漏”的原则，“不重”是指一项数据只能分在其中的某一组，不能在其他组中重复出现;“不漏”是指组别能够穷尽，即在所分的全部组别中每项数据都能分在其中的某一组，不能遗漏
直方图和条形图的区别
直方图和条形图的区别
首先，条形图是用条形的长度(横置时)表示各类别频数的多少，其宽度则是固定的;直方图是用面积表示各组频数的多少，频数的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此高度与宽度均有意义
其次，由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列
最后，条形图主要用于展示各类数据，而直方图则主要用于展示数据型数据。
数据的审核
原始数据
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：检查数据是否真实反映客观实际情况，内容是否符合实际;检查数据是否有错误，计算是否正确等
二手数据
适用性审核：弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景材料;确定数据是否符合自己分析研究的需要
时效性审核：尽可能使用最新的数据
数据的整理与显示
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
对分类数据和顺序数据主要是做分类整理
对数值型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
沪公网安备 31011502019485号
上海工商