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統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)

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  • 第1章 基本概念

    來(lái)源:默認(rèn)管理員點(diǎn)擊數(shù):318發(fā)布時(shí)間:2012-12-18

      本章主要內(nèi)容:

      l 總體、樣本

      l 統(tǒng)計(jì)量、參數(shù)

      l資料類型

      l 概率、頻率

      1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念

      統(tǒng)計(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)數(shù)字在英語(yǔ)中共用statistics一詞,作為復(fù)數(shù)名詞,意指統(tǒng)計(jì)數(shù)字;作為單數(shù)名詞,表示統(tǒng)計(jì)學(xué)。這個(gè)詞源于state,可見(jiàn)早期的統(tǒng)計(jì)數(shù)字是指官方所要求的信息?,F(xiàn)在仍然如此,但不限于此,各行各業(yè)都有大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)字,其中蘊(yùn)涵著豐富的信息。Webster國(guó)際大詞典(第三版)中說(shuō),統(tǒng)計(jì)學(xué)是‘a science dealing with the collection, analysis, interpretation and presentation of masses of numerical data.’Last JM主編的一本詞典中,統(tǒng)計(jì)學(xué)是‘the science and art of dealing with variation in data through collection, classification and analysis in such a way as to obtain reliable results’。從上面對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的定義中我們不難看到,統(tǒng)計(jì)學(xué)至少含有如下三方面的內(nèi)容:第一,統(tǒng)計(jì)學(xué)是處理資料中變異性的科學(xué)和藝術(shù);第二,統(tǒng)計(jì)學(xué)的目的在于取得可靠性的結(jié)果,其求實(shí)性毫不含糊;第三,統(tǒng)計(jì)學(xué)是在搜集、歸納、分析和解釋大量數(shù)據(jù)的過(guò)程中完成使命的。

      簡(jiǎn)單地講,統(tǒng)計(jì)學(xué)是研究數(shù)據(jù)的搜集、整理與分析的一門科學(xué)。

      在信息社會(huì)的今天,統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理與方法幾乎應(yīng)用于科技的所有領(lǐng)域,產(chǎn)生了許多應(yīng)用性分支,如:工業(yè)統(tǒng)計(jì)、衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)、商業(yè)統(tǒng)計(jì)等等。

      一般而言,統(tǒng)計(jì)工作的基本過(guò)程的主要包括: 設(shè)計(jì)、搜集資料、整理資料、分析資料。

      1.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)中的基本概念

      1.2.1 總體與樣本

      總體(population):根據(jù)研究目的確定的同質(zhì)觀察單位的全體

      總體的調(diào)查應(yīng)包括:內(nèi)容、單位、范圍、時(shí)間

      有限總體:只包含有限個(gè)觀察對(duì)象的總體

      無(wú)限總體:觀察對(duì)象無(wú)限的總體

      個(gè)體:構(gòu)成總體的基本單位

      樣本(sample):從總體中隨機(jī)抽取部分觀測(cè)單位,其實(shí)測(cè)值的全體。

      調(diào)查總體:對(duì)總體進(jìn)一步限制,使對(duì)總體的調(diào)查具備可操作性

      在市場(chǎng)調(diào)查中,問(wèn)卷中的每一個(gè)題目,都代表著一個(gè)特定的總體

      如:某次調(diào)查,被訪者均為20~30歲男性居民,樣本量為400

      題目:Q1 當(dāng)您想到洋酒時(shí),您最先想到的品牌是什么?

      總體為:該市20~30歲男性居民最先想到的洋酒品牌的全體。

      樣本:這400個(gè)被訪者首先想到的品牌的全體。

      題目:Q2 您的個(gè)人收入是多少?

      總體:該市20~30歲男性居民的個(gè)人收入的全體

      樣本:這400個(gè)被訪者的個(gè)人收入

      由此可見(jiàn),界定總體,一個(gè)是甄別條件,一個(gè)是指標(biāo)。

      1.2 .2 參數(shù)、統(tǒng)計(jì)量

      參數(shù):描述總體特征的指標(biāo)

      參數(shù)常用希臘字母表示,如:m、s、j、t、u 等等

      如:某單位共10000人,其中吸煙人數(shù)為3000人,吸煙率p=30%

      1999年11月人口普查發(fā)現(xiàn),某區(qū)15萬(wàn)個(gè)家庭中,3萬(wàn)個(gè)家庭擁有大屏幕彩電,則該區(qū)家庭大屏幕彩電普及率p=20%,該區(qū)戶均存款m=5萬(wàn)元人民幣

      上述指標(biāo)是總體特征指標(biāo),因而稱為總體參數(shù)

      統(tǒng)計(jì)量:由樣本計(jì)算的不含未知參數(shù)的函數(shù)

      假定調(diào)查了100個(gè)家庭,其中75個(gè)家庭裝有電話,電話普及率75%;100家庭共計(jì)300人,吸煙者100人,吸煙率為33.33%;… … 75%、33.33%由樣本計(jì)算,因而稱為統(tǒng)計(jì)量。

      企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中,需要了解總體參數(shù),以安排生產(chǎn)、制定營(yíng)銷計(jì)劃或了解本企業(yè)產(chǎn)品或品牌的市場(chǎng)表現(xiàn)。一般情況下,總體中的個(gè)體數(shù)目往往較大或無(wú)限,因而總體指標(biāo)(參數(shù))往往是未知的,人們?cè)趯?shí)踐過(guò)程中逐漸認(rèn)識(shí)到,樣本統(tǒng)計(jì)量與相應(yīng)總體參數(shù)間有著某種聯(lián)系,可以通過(guò)樣本去了解總體情況,由樣本信息來(lái)推斷相應(yīng)的總體特征,而這正是市場(chǎng)調(diào)查業(yè)存在和發(fā)展的基礎(chǔ)。

      1.2.3 計(jì)數(shù)資料、計(jì)量資料、等級(jí)資料

      計(jì)數(shù)資料:將資料按某種屬性進(jìn)行分組,各屬性或類別間互不相容,清點(diǎn)每組個(gè)數(shù)后獲得的資料稱為計(jì)數(shù)資料

      如,100名被訪者,按性別分組,30名男性,70名女性,30、70即為計(jì)數(shù)資料;推而廣之,35人吸煙,65非吸煙,按是否吸煙分類,35、65即為計(jì)數(shù)資料。

      又如:100名被訪者,按所屬公司性質(zhì)分類,國(guó)營(yíng)單位60人,私營(yíng)單位30人,外資10人,等。

      從上述示例可見(jiàn),計(jì)數(shù)資料表現(xiàn)為互不相容的類別或?qū)傩?,變量值是定性的?/p>

      計(jì)量資料:

      一項(xiàng)針對(duì)中學(xué)生消費(fèi)狀況及營(yíng)養(yǎng)狀況的調(diào)查,100名被訪者體重、身高、月個(gè)人消費(fèi)等資料均為計(jì)量資料

      等級(jí)資料:將資料按某種屬性進(jìn)行分組,各類之間有程度的差別,給人以‘半定量’的概念,這類資料稱為等級(jí)資料。

      如:CPT研究中,按‘非常好、很好、好、一般、不好’5個(gè)等級(jí)進(jìn)行評(píng)價(jià),所獲的資料,稱為等級(jí)資料。

      資料間的轉(zhuǎn)換:

      計(jì)數(shù)資料及等級(jí)資料均為按某種屬性分組,因而均稱為分類變量(categorical variable),所不同的是,計(jì)數(shù)資料的類別間無(wú)等級(jí)的概念,如男性與女性間、戶籍是廣州或北京或上海等,所以也稱計(jì)數(shù)資料為無(wú)序分類資料(unordered categories),稱等級(jí)資料為有序分類資料(ordinal categories)。

      根據(jù)實(shí)際需要,可以進(jìn)行資料的轉(zhuǎn)換,

      如:對(duì)家庭年總收入,可按2萬(wàn)元以下、2萬(wàn)~5萬(wàn)、5萬(wàn)以上進(jìn)行劃分,將計(jì)量資料轉(zhuǎn)換為等級(jí)資料;

      將‘非常好、很好、好、一般、不好’轉(zhuǎn)換為評(píng)分‘1、2、3、4、5’或‘5、4、3、2、1’,則將計(jì)量資料轉(zhuǎn)換為計(jì)量資料。

      計(jì)數(shù)資料轉(zhuǎn)化為計(jì)量資料比較復(fù)雜,目前尚未得到很好的解決,一般將其轉(zhuǎn)換為取值為(0,1)的兩分變量。

      當(dāng)有2類時(shí),如:對(duì)性別資料(變量為x),將‘男性’定義為1‘x=1’,女性定義為2‘x=0’。

      當(dāng)有多類時(shí),如職業(yè):調(diào)查對(duì)象分為企業(yè)管理人員、技術(shù)人員、一般職工共3類,需設(shè)置2個(gè)變量,用x1、x2表示:‘x1=1,x2=0’代表‘企業(yè)管理人員’,‘x1=0,x2=1’代表‘技術(shù)人員’,‘x1=0,x2=0’代表‘一般職工’。一般情況下,若有m類,則需設(shè)置m-1個(gè)取值(0,1)的兩分變量x1、x2、 … xm-1。

      1.2.4 概率、頻率

      概率(Probability):描述某一現(xiàn)象發(fā)生的可能性大小的一種度量,常用P表示

      如:用A表示‘拋擲一枚硬幣,出現(xiàn)正面的可能性’,則在硬幣的正反兩面均勻的情況下,P(A)=0.5

      頻率:(Frequency):樣本中,某現(xiàn)象發(fā)生的可能性大小的一種度量

      如:100名被訪者,A=‘飲過(guò)洋酒’的人數(shù)為35,則‘飲過(guò)洋酒’率為35%

      概率值在0與1之間,即0£P£1,常用小數(shù)或百分?jǐn)?shù)表示。P越接近1,表明某現(xiàn)象發(fā)生的可能性越大,P越接近0,表示某現(xiàn)象發(fā)生的可能性越小。

      概率論中,常稱‘某種現(xiàn)象’為‘事件’

      P=1,表示現(xiàn)象必然發(fā)生,P=0,表示現(xiàn)象不可能發(fā)生,P<0.05時(shí),表示現(xiàn)象發(fā)生的可能性較小,因而,我們稱:P=1時(shí)的事件為必然事件;P=0的事件為不可能事件;P<0.05的事件為小概率事件

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