应用统计学-统计数据的搜集-学生版精讲

应用统计学-统计数据的搜集-学生版精讲2024-01-24统计数据搜集概述统计数据搜集方法统计数据搜集方案设计统计数据搜集实施与质量控制统计数据整理与展示案例分析与实战演练contents目录01统计数据搜集概述 统计数据搜集的意义提供决策依据统计数据是制定政策、计划、决策的重要依据，通过对数据的搜集和分析，可以更好地了解实际情况，为决策提供支持。监测和评估统计数据可以用来监测和评估政策、计划、项目等的实施情况和效果，及时发现问题和不足，为改进和优化提供依据。学术研究统计数据是学术研究的重要基础，通过对数据的搜集和分析，可以揭示事物之间的内在联系和规律，推动学科发展。目的性原则准确性原则全面性原则时效性原则统计数据搜集的原则在搜集统计数据之前，必须明确调查的目的和任务，确保所搜集的数据与调查目的密切相关。在搜集统计数据时，应该尽可能覆盖所有相关的调查对象和指标，确保数据的全面性和完整性。在搜集统计数据时，必须保证数据的准确性和真实性，避免虚假数据和误导性信息的出现。在搜集统计数据时，应该关注数据的时效性，及时搜集和更新数据，确保数据的时效性和有效性。设计调查方案根据调查目的和任务，设计调查方案，包括调查对象、调查方法、调查时间、调查地点等。确定调查目的和任务明确调查的目的和任务，确定需要搜集的数据类型和范围。实施调查按照调查方案实施调查，采用适当的调查方法和工具，确保数据的准确性和真实性。撰写调查报告根据数据分析结果，撰写调查报告，对调查目的和任务进行回答和解释。数据整理和分析对搜集到的数据进行整理和分析，包括数据清洗、数据转换、数据可视化等，揭示数据之间的内在联系和规律。统计数据搜集的流程02统计数据搜集方法定义优点缺点应用场景普查01020304普查是指对研究对象的全体进行无一例外的全面调查。搜集的资料全面、系统、准确。调查范围广、工作量大、时间较长，而且需要大量的人力和物力、组织工作较为繁重。适用于对重要国情、国力的大规模调查，如人口普查、经济普查等。应用场景适用于总体数量较大、无法进行全面调查的情况，如消费者调查、市场研究等。定义抽样调查是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象做出估计和推断的一种调查方法。优点耗费的人力，物力，财力少，大量节约调查时间。缺点抽样技术要求高，样本的选取和抽样方法的选择会影响推断结果的准确性。抽样调查重点调查定义重点调查是在调查对象中选择一部分重点单位进行调查的方法。它是一种非全面调查，既可用于经常性调查，也可用于一次性调查。优点重点调查的主要特点是投入少、调查速度快、所反映的主要情况或基本趋势比较准确。缺点由于重点单位只是全部单位中的一部分，因此其调查结果一般只能反映总体的基本情况，不能准确地推断总体。应用场景适用于只需要了解总体基本情况或基本趋势的情况，如企业经营状况的调查等。典型调查定义：典型调查是根据调查目的和要求，在对调查对象进行初步分析的基础上，有意识的选取少数具有代表性的典型单位进行深入细致的调查研究，借以认识同类事物的发展变化规律及本质的一种非全面调查。优点：典型调查的主要特点是调查单位少，并且是调查者有意识选择出来的，因此可以集中力量进行深入细致的调查研究，揭示事物的本质和规律。缺点：在实际操作中选择真正有代表性的典型单位比较困难，而且还容易受人为因素的干扰，从而可能会导致调查的结论有一定的倾向性。应用场景：适用于对某些具有代表性的事物或现象进行深入研究的情况，如对新产品的市场反应、对新政策的实施效果等进行典型调查。03统计数据搜集方案设计明确调查的核心问题和目标，为数据搜集提供方向。确定调查主题界定调查对象明确调查时限明确调查的总体范围，包括地域、行业、人群等，确保数据的代表性和针对性。设定调查的起止时间，确保数据搜集的时效性和准确性。030201明确调查目的和对象普查和抽样调查01根据调查目的和对象特点，选择合适的调查方法，普查适用于全面、精确的数据需求，抽样调查适用于局部、快速的数据需求。问卷调查和访谈调查02根据数据搜集的难易程度和调查对象的配合程度，选择合适的调查方式，问卷调查适用于大规模、标准化的数据需求，访谈调查适用于深入、个性化的数据需求。线上调查和线下调查03根据调查对象的特征和资源条件，选择合适的调查手段，线上调查适用于网络普及率高、成本低的场景，线下调查适用于网络覆盖不足、需要面对面交流的场景。选择调查方法和方式合理安排问卷的标题、导语、问题、选项等部分，确保问卷的逻辑性和易读性。设计问卷结构根据调查目的和对象特点，选择合适的问题类型，如封闭式问题、开放式问题等，确保数据的准确性和可比性。确定问题类型根据数据搜集的需求和后续处理的要求，设计合适的表格格式，包括表头、表体、表注等部分，确保数据的规范性和易用性。设计表格格式设计调查问卷和表格确定样本量根据调查的精度要求、总体规模、经费和时间等因素，合理确定样本量大小，确保数据的代表性和可靠性。选择抽样方法根据样本量大小和总体特征，选择合适的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，确保数据的随机性和无偏性。制定抽样框和抽样程序根据抽样方法的要求和实际情况，制定合适的抽样框和抽样程序，包括抽样单位的确定、抽样间距的计算、抽样误差的估计等步骤，确保数据的可操作性和可重复性。确定样本量和抽样方法04统计数据搜集实施与质量控制在开始搜集数据之前，必须明确调查的目的和对象，以便确定需要收集哪些数据以及从哪些来源获取数据。明确调查目的和对象根据调查目的和对象，设计相应的调查问卷或表格，以便系统地收集所需的数据。设计调查问卷或表格根据调查的目的、对象和实际情况，选择合适的数据搜集方法，如问卷调查、访谈、观察等。确定数据搜集方法按照设计好的调查问卷或表格，采用选定的数据搜集方法进行实际的数据收集工作。实施数据搜集统计数据搜集的实施步骤在选择数据来源时，要确保其可靠性，避免使用不准确或不可靠的数据。保证数据来源的可靠性对数据进行预处理采用合适的数据分析方法对分析结果进行验证和评估在正式分析之前，对数据进行必要的预处理，如数据清洗、转换和标准化等，以提高数据质量。根据数据的类型和特点，选择合适的数据分析方法，以确保分析结果的准确性和可靠性。在完成数据分析后，要对分析结果进行验证和评估，以确保其准确性和可信度。统计数据搜集的质量控制由于抽样方法或样本量不足等原因导致的误差。可以通过增加样本量、改进抽样方法等措施来减小抽样误差。抽样误差由于调查设计、实施或数据处理等环节中的问题导致的误差。可以通过加强调查设计、提高调查实施质量、改进数据处理方法等措施来减小非抽样误差。非抽样误差由于某种固定原因导致的误差，如测量工具不准确等。可以通过校准测量工具、改进测量方法等措施来减小系统误差。系统误差统计数据搜集的误差来源与控制05统计数据整理与展示去除重复、无效和异常数据，确保数据质量。数据清洗将数据按照一定规则分成不同组别，以便进行后续分析。数据分组将分组后的数据进行编码，便于计算机处理和分析。数据编码统计数据的整理统计数据的图表展示适用于展示分类数据，可直观比较各组数据的大小和差异。适用于展示时间序列数据，可观察数据随时间的变化趋势。适用于展示数据的占比关系，可直观看出各部分在整体中的比例。适用于展示两个变量之间的关系，可观察变量间是否存在相关关系。柱状图折线图饼图散点图通过平均数、中位数和众数等指标描述数据的中心位置。集中趋势度量通过方差、标准差和极差等指标描述数据的离散程度。离散程度度量通过偏态和峰态等指标描述数据的分布形态。分布形态度量结合图表展示，对数据进行更加直观的分析和解读。可视化分析统计数据的描述性分析06案例分析与实战演练案例一：某市居民收入情况抽样调查调查目的了解某市居民的收入水平、收入来源和收入分配情况，为政府制定相关政策提供参考。数据收集通过问卷调查的方式收集数据，问卷内容包括个人基本信息、职业、收入来源、收入金额等。抽样方法采用分层抽样方法，根据该市不同区域、不同职业、不同年龄等因素进行分层，并在各层内随机抽取样本。数据分析对收集到的数据进行整理、清洗和描述性统计分析，包括计算各层样本的平均收入、中位数收入、收入分布等指标，并进行可视化展示。调查目的：了解某电商平台用户的满意度情况，发现存在的问题和不足，为平台改进和优化提供参考。抽样方法：采用简单随机抽样方法，从该平台注册用户中随机抽取样本。数据收集：通过在线问卷调查的方式收集数据，问卷内容包括用户基本信息、购物体验、售后服务、物流配送等方面的满意度评价。数据分析：对收集到的数据进行整理、清洗和描述性统计分析，包括计算各项指标的满意度得分、绘制满意度分布图等，并进行可视化展示。同时，结合用户反馈和意见，对平台存在的问题进行深入分析和挖掘。案例二：某电商平台用户满意度调查设计问卷：根据调查目的和需求，设计一份包含个人基本信息、产品使用情况、满意度评价等方面的调查问卷。收集数据：通过在线或纸质方式发放问卷，并收集被调查者的反馈数据。数据整理：对收集到的数据进行整理、清洗和编码，确保数据的准确性和一致性。数据分析：运用描述性统计分析和可视化手段，对整理后的数据进行深入分析，包括计算各项指标的得分、绘制分布图等，以呈现被调查者的整体情况和特征。同时，结合调查结果和实际需求，提出相应的改进和优化建议。实战演练：设计一份调查问卷并进行数据分析感谢您的观看THANKS