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统计数据的概念和类型是什么

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统计数据的概念和类型是什么,在线求解答

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统计数据是对客观现象计量的结果,不同的客观现象能够予以计量或测度的程度是不同的。

统计数据大体上分为两种类型:定性数据与定量数据。定性数据定性数据也称品质数据,它说明的是现象的品质特征,只能用文字或数字代码来表示,不能用数值表示。定性数据具体可分为定类数据和定序数据。

1. 定类数据定类数据是对现象进行分类的结果,表现为类别,由定类尺度计量而成。定类尺度也称类别尺度或列名尺度,是最粗略、计量层次最低的计量尺度。定类尺度只能按照现象的某种属性对其进行平行的分类或分组。例如,人口按照性别分为男、女两类。又如,企业按照经济类型分为国有经济、集体经济、股份制经济、外商投资经济等。定类尺度只能测度现象之间的类别差,不能反映各类现象之间的其他差别。定类数据是层次最低的数据。从数学运算的特性来看,定类数据只有等于或不等于的性质。

2. 定序数据定序数据是对现象按照一定的排序进行分类的结果,表现为有顺序的类别,由定序尺度计量而成。定序尺度又称顺序尺度,是对现象之间等级差别和顺序差别的一种测度。它不仅可以测度现象之间的类别差,还可以测度次序差。例如,学生的考试成绩可分为优、良、中、及格、不及格。又如,消费者对某产品的满意程度可分为很满意、满意、一般、不满意、很不满意等。定序尺度不能测量类别之间的准确差值,只能比较大小,不能进行加、减、乘、除等数学运算。定序数据的层次高于定类数据。从数学运算的特性来看,定序数据除了具有等于或不等于的性质以外,还有大于或小于之分。定量数据定量数据也称数量数据,它说明的是现象的数量特征,是能够用数值来表示的。定量数据具体可分为定距数据和定比数据。

1. 定距数据定距数据是既能反映现象所属的类别和顺序,又能反映现象类别或顺序之间数量差距的数据,由定距尺度计量而成。定距尺度也称间隔尺度,通常使用自然或物理单位作为计量尺度。定距数据不仅能将现象区分为不同类型并进行排序,而且可以准确指出类别之间的差距是多少。例如,甲、乙两位学生某门课程的考试成绩分别为86分和55分,不仅说明甲学生的成绩良好,乙学生的成绩不及格,甲学生的分数高于乙学生,而且能说明甲学生的分数比乙学生高31分。定距数据的层次高于定序数据。从数学运算的特性来看,定距数据除了具有等于或不等于、大于或小于的性质以外,还适合进行加减计算,但不适合进行乘除运算。其原因是定距尺度中没有绝对的零点。定距尺度中的“0”表示一个数值,即“0”水平,而不是表示“没有”或“不存在”。例如,一个学生的统计学考试成绩为0分,表示他的统计学成绩水平为0,并不表示他没有考试成绩或没有任何统计学知识。又如,一个地区的气温为0摄氏度,表示的是温度的水平,并不是没有温度。可见,定距尺度中的“0”是一个有意义的数值。

2. 定比数据定比数据不仅能体现现象之间的数量差距,还能进行对比计算,即通过计算两个测度值之间的比值来体现相对程度的数据,由定比尺度计量而成。定比尺度也称为比率尺度,它有一个绝对“零点”。在定比尺度中,“0”表示“没有”或“不存在”。例如,一个人的收入为“0”,表示这个人没有收入。因此,定比尺度除了具有上述三种计量尺度的全部特性以外,还具有一个特性,那就是可以计算两个测度值之间的比值。这也是它与定距尺度的唯一差别。现实生活中,绝大多数的经济变量都可以进行定比测度。定比数据是最高层次的数据。从数学运算的特性来看,定比数据除了具有等于或不等于、大于或小于的性质,可以进行加减计算以外,还可以进行乘除运算。例如,甲的工资为6000元,乙的工资为12000元,则乙的工资为甲的2倍。

统计数据的概念和类型是什么

其他答案

统计数据是统计工作活动过程中所取得的反映国民经济和社会现象的数字资料以及与之相联系的其他资料的总称。统计数据是表示某一地理区域自然经济要素特征、规模,结构、水平等指标的数据。是定性、定位和定量统计分析的基础数据。统计数据是采用某种计量尺度对事物进行计量的结果,采用不同的计量尺度会得到不同类型的统计数据。从上述四种计量尺度计量的结果来看,可以将统计数据分为以下四种类型:定类数据——表现为类别,但不区分顺序,是由定类尺度计量形成的。定序数据——表现为类别,但有顺序,是由定序尺度计量形成的。定距数据——表现为数值,可进行加、减运算,是由定距尺度计量形成的。定比数据——表现为数值,可进行加、减、乘、除运算,是由定比尺度计量形成的。前两类数据说明的是事物的品质特征,不能用数据表示,其结果均表现为类别,也称为定性数据或品质数据(Oualitative data);后两类数据说明的是现象的数量特征,能够用数值来表现,因此也称为定量数据或数量数据(Quantitative data)。由于定距尺度和定比尺度属于同一测度层次,所以可以把后两种数据看作是同一类数据,统称为定量数据或数值型数据。区分测量的层次和数据的类型是十分重要的,因为对不同类型的数据将采用不同的统计方法来处理和分析。比如,对定类数据,通常计算出各组的频数或频率,计算其众数和异众比率,进行列联表分析和x2检验等;对定序数据,可以计算其中位数和四分位差,计算等级相关系数等非参数分析;对定距或定比数据还可以用更多的统计方法进行处理,如计算各种统计量、进行参数估计和检验等。我们所处理的大多为数量数据。这里需要特别指出的是,适用于低层次测量数据的统计方法,也适用于较高层次的测量数据,因为后者具有前者的数学特性。比如:在描述数据的集中趋势时,对定类数据通常是计算众数,对定序数据通常是计算中位数,但对定距和定比数据同样也可以计算众数和中位数。反之,适用于高层次测量数据的统计方法,则不能用于较低层次的测量数据,因为低层次数据不具有高层次测量数据的数学特性。比如,对于定距和定比数据可以计算平均数,但对于定类数据和定序数据则不能计算平均数。理解这一点,对于选择统计分析方法是十分有用的。

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