京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
统计学中的基本概念
1、描述统计与推断统计
描述统计(Descriptive Statistics):用表格、图形和数字来概括、显示数据特征的统计方法。
例1:2005年我国出生人口性别比(男:女)已经升高到119.92,与正常值106相比有严重的偏离。
例2:中国经济增长的起伏
推断统计(Inferentia Statistics):从总体中抽取样本,并利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
总体(popuation):由统计研究所涉及的那些同质个体(也称单位)所形成的集合。
样本(sampe):所研究总体的一部分。
例1: 2003年人口变动抽样调查以全国为总体,在全国抽取了990个县(市、区)、3734个乡(镇、街道)、6544个调查小区的126万人。根据调查结果推算,2003年末全国总人口为129227万人,出生人口为1599万人,死亡人口为825万人,净增人口为774万人。
例2:一家大公司的会计部门会从所有的发票中选择一部分来检查公司所有发票的准确性。
2、数据和变量类型
(1)、定类尺度 (Nomina Scae)
也称列名尺度、名义尺度、分类尺度
例如:性别、民族、职业
数据表现为“类别”
各类之间无等级次序
各类别可以用数字代码表示
根据定类尺度得到的数据为分类数据。
(2)、定序尺度(Ordina Scae)
也称顺序尺度
例如健康状况、质量等级
数据表现为“类别”
可对等级、大小等排序
未测量出类别之间的准确差值
根据定序尺度得到的数据为顺序数据。
(3)、定距尺度 Interva Scae
也称间隔尺度
例如年份、摄氏温度
数据表现为“数值”
可以进行加减运算
“0”是只是尺度上的一个点,不代表“不存在”
根据定距尺度得到的数据为间距数据。
(4)、定比尺度 Ratio Scae
也称比率尺度
例如体重、身高
数据表现为“数值”
可以进行加减、乘除运算
“0”表示“没有”或“不存在”
根据定比尺度得到的数据为比率数据。
定距尺度与定比尺度的区别
定距尺度中“0”表示一个具体数值,不表示“没有”或“不存在”,定比尺度中“0”表示“没有”或“不存在” 。
在实际应用中定距尺度与定比尺度差别微不足道,往往不作区分。 例如在SPSS Statistics软件中,数据的计量尺度被分为3类:名义(Nomina)、有序(Ordina)、 度量(Scae )
四种计量尺度的比较
1、四种尺度所包含的信息量是依次递增的,级别由低到高。
2、根据较高层次的计量尺度可以获得较低层次的计量尺度。
3、不同的尺度数据对应这不同数据显示方法和分析方法。
数据和变量类型:总结
变量的概念和类型
变量是用来描述现象某种令人感兴趣的特征的概念。
品质变量是描述个体有关属性特征的变量,本质上不能用数字来表示。例如性别。
数量变量是描述个体有关数量特征的变量,都是用数字来表示的。例如人数,年龄等。
离散型变量指的是有限个数值或诸如0,1,2……之类无限可列值的变量。
如果某一变量可以取某一区间或多个区间中任意数值,则该变量称为连续型变量。
横截面、时间序列和面板数据
横截面数据(Cross-sectiona data)是在同一时点或是大约在同一时点所收集的数据。
例如2016年我国各直辖市的GDP 。
时间序列数据(Time series data)是按时间顺序取得的一系列数据。
例如我国历年的GDP。
面板数据(Pane Data):对多个事物在不同时期或时点上进行测量得到的数据 。如1996-2016年全国各个省份的GDP
3、统计指标的概念
一般有两种理解和两种使用方法:
1、统计指标是指反映现象数量特征的概念。如年末人口数、商品销售额、劳动生产率等。
2、统计指标是反映现象数量特征的概念和具体数值。如我国2016年的国内生产总值 。
(1)总量指标
也称为绝对数:以绝对数形式表现现象规模和水平的统计指标。可以分为时点数和时期数。
例如,2007全年入境旅游人数13187万人次 ;2007年全年国内生产总值246619亿元 ;2007年末全国参加城镇基本养老保险人数为20107万人 .
(2)时点数和时期数
时点数:是描述某种现象在某一个特定时刻(某一瞬间或某一时点)数量表现的数据。
例如,2007年年末全国总人口为132129万人 。
时期数:是描述某种现象在某一个特定时间范围内所实现的成果的数据。例如,2004年我国全年各种运输方式完成货物运输周转量66698亿吨公里。
区分数据是时点数还是时期数的方法之一看其加总后的结果是否有意义。若有意义则该指标必定是时期数。反之,则必定是时点数。
(3)相对数和平均数
相对指标:采用两个有联系的数值进行对比而得到的比值。也称为相对数,如产业结构比例、性别比、人口密度等等。
平均指标:也称为平均数,反映现象在某一时间或空间上的平均数量水平。例如职工的平均工资,平均考试成绩,等等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27