第2章统计数据的搜集与整理-07.ppt

第二章统计数据的搜集与整理




学习目的
理解数据类型
掌握抽样中用到的基本概念的含义
掌握几种抽样方法的抽样过程、要求、特点
案例与背景
某化妆品公司对其销售情况做统计,以制定下一季度的实施计划。销售情况包括销售代表和门市的月平均销售量及他们所占比率。500名销售代表和20家门市构成此次统计的总体,公司参照门市的营业额来完成调查。假设,我们无法获取全部销售代表的信息,我们就考虑选取50名销售代表组成一个样本,显然,这样做比总体统计要节约时间和成本。
本章将学习数据的计量与类型、数据的搜集、抽样方法和抽样分布的几种类型,并简单介绍其应用范围。
第一节数据的计量与类型
数据的计量尺度
变量:对象(或单位)的特征。例如,我们想研究对象的性别、身高或他所持有的定期大额存单数量。
一般来说,变量分为定性变量和定量变量。
定性
变量类型离散
定量
连续
定性变量与定量变量
定性变量:定性变量不一定是数值型变量,但却可以归到数值型变量当中。定性变量的数值没有数学意义。定性变量得到的观察值常常称为“类型数据”。一般而言,定性变量包括计算有多少对象或者描述有多少对象(用百分比表示)落在某一特定的区域。
定量变量:定量变量表现为数值型变量。这些数值有数学意义。
定量变量分为两类:即离散变量和连续变量。
离散变量与连续变量
离散变量:如果得到的一组可能结果是有限或可数的,那么我们称这种定量变量为离散变量。也就是说,离散变量表现为某些数值,各个可能的数值之间存在间隙。
连续变量:如果得到的一组可能结果是区间集合内的任意数值,那么我们称这种定量变量为连续变量。也就是说,数值可以是区间内的任意点。
【例2-1】判断下列变量的类型
邮局信件的重量
小轿车的牌子
镭射唱片总的播放时间
镭射唱片所含的歌曲数量
中午的温度
某个季节的降雨量
一个人的宗教信仰
绳子长度
某个班不同学生的生日日期
上个季节某大学患感冒的大学生人数
【例2-1】判断下列变量的类型
邮局信件的重量
小轿车的牌子
镭射唱片总的播放时间
镭射唱片所含的歌曲数量
中午的温度
某个季节的降雨量
一个人的宗教信仰
绳子长度
某个班不同学生的生日日期
上个季节某大学患感冒的大学生人数
连续定量变量
定性变量
连续定量变量
离散定量变量
连续定量变量
连续定量变量
定性变量
连续定量变量
离散定量变量
离散定量变量
统计数据的类型
定性变量可以采用“名义尺度”或“顺序尺度”来测量
名义尺度:数值属于不同的类型。这些数值没有任何数学意义或者排列顺序没有任何意义。也就是说,数值是任意性的。
例如,性别、宗教和种族就属于这一类。
顺序尺度:当我们把数值归为不同类型时,排列顺序(升序或降序)有意义。也就是说,这些数值暗示了类型的级别、偏好和顺序。注意,由于测量值没有量纲,因此数值之间的差值并不代表两个对象之间的差距。
例如,对餐馆提供的服务进行评级、对软饮料偏好程度进行评定就属于这一类。
定量变量可以采用“比例尺度”或“间隔尺度”来测量
间隔尺度:由于有测量单位,因此我们可以用数值之间的差值来描述两个对象之间的差距。但是,数值之间的比例没有任何意义,“零”这个数值没有内在的含义。
可以作加法、减法计算,但不可以作乘法计算。
例如,温度就属于这一类。我们不能说10摄氏度是5摄氏度的2倍。
比例尺度:由于也有测量单位,因此我们可以用数值之间的差值来描述两个对象之间的差距。数值之间的比例有意义,而且“零”这个数值有内在的含义
不仅可以作加减运算,还可以作乘除运算。
例如,身高、重量和花费的时间就属于这一类。