《统计调查概述》课件

统计调查概述统计调查是收集、整理和分析数据，以了解社会经济现象的一种重要方法。它为政府决策、企业经营和学术研究提供了可靠的依据。什么是统计调查？定义统计调查是指按照预定的计划和方法，有组织地、系统地搜集、整理和分析数据，以了解和掌握社会经济现象数量特征的活动。统计调查的特点客观性统计调查以客观事实为依据，避免主观臆断，力求真实准确地反映实际情况。系统性统计调查遵循科学的调查方法，按照计划和步骤进行，确保调查结果的可靠性和可比性。数量性统计调查主要通过收集和分析数据来反映事物数量变化规律，为决策提供科学依据。代表性统计调查的样本要能代表总体，保证调查结果能反映总体情况，避免偏颇和误差。统计调查的目的数据分析和洞察统计调查收集的数据可以用来分析市场趋势、了解消费者行为，帮助企业做出明智的决策。政策制定和评估政府部门可以通过统计调查收集数据，了解社会现状，制定有效的政策并评估政策的效果。科学研究和学术探索统计调查为科研人员提供了宝贵的数据来源，帮助他们进行科学研究，验证理论，推动学科发展。统计调查的分类11.按调查目的分类分为描述性调查和探索性调查。22.按调查对象分类分为全面调查和抽样调查。33.按调查时间分类分为定期调查和不定期调查。44.按调查内容分类分为社会调查、经济调查、科技调查等。调查方法概述1调查方法选择根据调查目的和研究对象选择合适的调查方法。2调查设计确定调查对象、调查内容、调查时间和调查方式。3数据收集通过问卷、访谈、观察等方式收集数据。4数据分析对收集到的数据进行整理、分析，得出结论。5调查报告撰写调查报告，展示调查结果和结论。调查方法是统计调查的核心环节，其选择和设计直接影响调查结果的准确性和可靠性。问卷调查法结构化问题问卷调查法中，问题通常是预先设计好的，并以标准化的方式呈现给受访者。问卷设计问卷设计需要谨慎考虑，以确保问题清晰、简明，并能有效地收集到所需信息。数据分析收集到的问卷数据需要进行整理和分析，以得出有意义的结论。访谈调查法直接交流通过面对面的沟通，调查者可以直接向被调查者询问问题，并进行深入了解。灵活探寻访谈可以根据实际情况，调整问题和访谈方向，以获得更详细的信息。深入理解通过观察被调查者的肢体语言和表情，可以更好地理解他们的想法和感受。及时反馈调查者可以实时对被调查者的回答进行解释和澄清，确保理解一致。观察调查法直接观察研究人员直接观察研究对象的行为，记录相关信息。间接观察通过研究对象留下的痕迹或资料进行观察，例如：日记、信件、视频等。参与观察研究人员参与到研究对象的活动中，以获得更深入的了解。非参与观察研究人员以旁观者的身份进行观察，不参与研究对象的活动。实验调查法控制变量实验调查法通过控制变量，观察不同条件下因变量的变化，研究变量之间的因果关系。收集数据在实验过程中，需要收集相关数据，以便分析和解释实验结果，得出结论。得出结论通过分析实验数据，可以得出结论，验证或否定假设，并解释现象。抽样调查法定义从总体中抽取一部分样本进行调查，并根据样本数据推断总体特征的方法。优势成本较低，时间效率高，适合于大规模调查。抽样方法概述1简单随机抽样从总体中随机抽取样本，每个样本被抽取的概率相同。2系统抽样按照一定的间隔从总体中抽取样本，例如每隔10个个体抽取一个样本。3分层抽样将总体按照某种特征分成若干层，然后从每层中随机抽取样本。4整群抽样将总体分成若干个群，然后随机抽取若干个群，并将群中的所有个体作为样本。简单随机抽样11.定义每个样本单元被抽取的概率相等，且各个样本单元之间相互独立。22.方法将所有样本单元编上号码，然后用抽签或随机数表进行抽样。33.优点操作简单，结果具有代表性。44.缺点当样本量较大时，操作过程较为繁琐。系统抽样等距抽样从总体中按相等的间隔抽取样本。抽样间隔总体样本量除以样本量。随机起点从第一个抽样间隔内随机选取一个样本作为起始点。分层抽样将总体划分成若干层每一层内部个体特征比较相似，不同层之间差异比较大。从每一层中随机抽取样本抽取样本量与各层在总体中的比例一致。合并各层样本得到总体样本，代表总体特征。整群抽样群体整体抽样整群抽样将总体划分为若干个互不重叠的群体，然后随机抽取若干个群体作为样本。适用于大样本适用于总体规模较大、群体内个体差异较小、群体内个体差异较大、群体内个体差异较小的调查。调查数据的收集问卷回收回收问卷，确保数据完整性，及时处理缺失或错误数据。访谈记录记录访谈内容，并进行整理，确保准确性。观察记录详细记录观察到的现象，包括时间、地点、参与者等信息。数据录入将收集到的数据录入数据库，确保数据一致性和完整性。调查数据的编码1变量定义为每个变量分配一个唯一的代码。2数据类型确定每个变量的数据类型。3代码分配根据变量类型和值范围，分配代码。4编码规则确保编码一致性，避免重复或冲突。编码是将调查数据转化为计算机可读格式的过程。调查数据的录入数据录入工具使用专业的统计软件或数据库进行数据录入，如SPSS、Excel、SAS等。录入前的准备仔细核对调查问卷和编码方案，确保数据录入的准确性。录入过程按照编码方案将调查数据逐一录入到相应的字段中，并进行必要的检查和修正。数据验证对录入的数据进行验证，确保数据的完整性和一致性，避免错误数据的产生。调查数据的清理1缺失值处理删除或填补缺失数据2异常值处理识别并修正异常数据3数据一致性检查确保数据一致性4数据格式转换确保数据格式统一清理调查数据有助于提高数据质量，确保数据的可靠性和准确性。数据清理可以帮助研究人员更好地分析数据，得出更准确的结论。调查数据的统计描述1集中趋势描述数据集中程度，常见指标有平均数、中位数、众数。2离散程度反映数据分散程度，常见指标有方差、标准差、极差。3数据分布描述数据分布形状，可使用频率分布表、直方图、箱线图等。调查数据的统计描述平均数平均数表示数据的集中趋势，反映了数据总体水平。中位数中位数将数据集按大小排序，位于中间位置的数值。众数众数是数据集中出现次数最多的数值。方差和标准差方差方差反映数据点与平均值的离散程度。数值越大，数据越分散；数值越小，数据越集中。标准差标准差是方差的平方根，更直观地反映数据的分散程度。标准差越大，数据越分散；标准差越小，数据越集中。百分位数数据排位百分位数代表数据集中某个值在排序后的位置，表示低于该值的百分比。例如，第90百分位数表示90%的数据小于或等于该值。箱线图应用百分位数常用于箱线图的构建，箱线图展示数据分布的中心位置、离散程度以及异常值。使用箱线图可以快速了解数据的整体分布情况。直方图解释百分位数帮助理解直方图中的数据分布，例如，可以确定数据集中特定百分比的样本位于直方图的哪个区域。数据分析工具在散点图中，百分位数可用于识别数据集中不同区间的样本点，帮助分析数据之间的关系。调查数据的分析与推断1推断结论基于数据分析结果，得出结论。2数据分析对调查数据进行统计分析。3数据清理对调查数据进行检查、清洗和处理。4数据收集通过问卷、访谈等方式收集数据。调查数据的分析与推断是统计调查的重要环节，它通过对收集到的数据进行分析，并根据分析结果推断总体特征，为决策提供科学依据。置信区间的构建11.样本数据的统计使用样本数据计算样本均值和样本标准差，作为估计总体参数的基础。22.置信水平的选择置信水平代表对估计结果的信心程度，常见的选择包括95%或99%。33.临界值的确定根据置信水平和样本大小，查阅相应的t分布表或z分布表，找到对应的临界值。44.置信区间的计算使用样本均值、样本标准差、临界值和样本大小，计算置信区间的上下限。假设检验检验假设假设检验用于评估关于总体参数的假设是否与样本数据一致。这涉及到使用样本统计数据来推断总体特征。零假设零假设代表我们试图反驳的假设。它通常表示一个总体参数没有差异或没有影响。备择假设备择假设是我们想要证明的假设。它通常表示一个总体参数存在差异或影响。检验统计量检验统计量根据样本数据计算得出，并用于评估假设是否成立。卡方检验卡方检验的用途卡方检验用于检验两个或多个样本的总体比例是否相同。例如，调查不同年龄段人群对某产品的偏好，判断年龄段对产品偏好是否有影响。卡方检验可以分析名义变量，如性别、种族、教育程度等。它适用于检验变量之间的关联性和独立性。卡方检验的原理卡方检验基于卡方分布，计算观察频数与期望频数之间的差异，判断差异是否显著。如果差异显著，则拒绝原假设，认为变量之间存在关联性。回归分析线性回归寻找变量之间线性关系逻辑回归预测分类变量多元回归分析多个自变量对因变量的影响调查报告的编写1概括调查报告的结构2分析解释数据含义3结论提出调查结论4建议提出改进建议调查报告是将调查结果进行整理、分析并总结的文字性