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2013年統(tǒng)計師考試統(tǒng)計基礎(chǔ)理論及知識輔導(2)

發(fā)表時間:2012/12/11 10:57:14 來源:互聯(lián)網(wǎng) 點擊關(guān)注微信:關(guān)注中大網(wǎng)校微信
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2013年統(tǒng)計師考試時間為10月13日,為了幫助考生系統(tǒng)的學習統(tǒng)計師考試課程,全面了解統(tǒng)計師考試教材重點,小編特編輯了2013年統(tǒng)計師考試統(tǒng)計基礎(chǔ)理論及相關(guān)知識輔導資料,希望對您參加本次考試有所幫助!

定性變量(數(shù)據(jù))與定量變量(數(shù)據(jù))

1.定性變量:反映“職業(yè)”、“教育程度”等現(xiàn)象的屬性特點的變量,不能說明具體量的大小和差異。

分類變量:沒有量的特征,只有分類特征。這種只反映現(xiàn)象分類特征的變量又稱分類變量。分類變量的觀測結(jié)果就是分類數(shù)據(jù)。說明事物類別的一個名稱。如“性別”就是一個分類變量。

順序變量:如果類別具有一定的順序,如,“教育類別”,這樣的變量稱為順序變量,相應的觀察結(jié)果就是順序數(shù)據(jù)。說明事物有序類別的一個名稱,這類變量的具體表現(xiàn)就是順序數(shù)據(jù)。

2.數(shù)值(定量)變量:反映“天氣溫度”、“月收入”等變量可以用數(shù)值表示其觀察結(jié)果,而且這些數(shù)值具有明確的數(shù)值含義,不僅能分類而且能測量出來具體大小和差異。這些變量就是定量變量也稱數(shù)值變量,定量變量的觀察結(jié)果成為定量數(shù)據(jù)。說明事物數(shù)字特征的一個名稱。

分類變量沒有數(shù)值特征,所以不能對其數(shù)據(jù)進行數(shù)學運算。分類數(shù)據(jù)只能用來區(qū)分事物,而不能用來表明實物之間的大小、優(yōu)劣關(guān)系。

順序變量比分類變量向前進一步,它不僅能用來區(qū)分客觀現(xiàn)象的不同類別,而且還可以表明現(xiàn)象之間的大小、高低、優(yōu)劣關(guān)系。顯然,順序數(shù)據(jù)的功能比分類數(shù)據(jù)要強一些,對事物的劃分也更精細一些。但順序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)之間雖然可以比較大小,卻無法計算相互之間的大小、高低或優(yōu)劣的距離。只是反映事物在性質(zhì)上的差異,而不能用來反映事物在數(shù)量上的差異。因此,從本質(zhì)上,順序數(shù)據(jù)仍然是定性數(shù)據(jù)中的一種。

數(shù)值型數(shù)據(jù)作為統(tǒng)計研究的主要資料,其特征在于它們都是以數(shù)值的形式出現(xiàn)的,有些數(shù)值型數(shù)據(jù)只可以計算數(shù)據(jù)之間的絕對差,而有些數(shù)值型數(shù)據(jù)不僅可以計算數(shù)據(jù)之間的絕對差,還可以計算數(shù)據(jù)之間的相對差。其計量精度遠遠高于定性數(shù)據(jù)。在統(tǒng)計學研究中,對數(shù)值型數(shù)據(jù)的研究是定量分析的主要內(nèi)容。

從上述三種數(shù)據(jù)的基本特點可以看出,這三類數(shù)據(jù)對事物的描述是由定性到定量、由低級到高級,從粗略到精細。在統(tǒng)計研究中,需要明確各種數(shù)據(jù)所適用的統(tǒng)計方法,正確的選擇和應用,這是正確進行統(tǒng)計研究的基本要求。

數(shù)據(jù)類型--觀測數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)

觀測數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)

按獲取數(shù)據(jù)的方法不同,可分為觀測數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)。觀測數(shù)據(jù)可能是全面數(shù)據(jù)也可能是樣本數(shù)據(jù)(局部),實驗數(shù)據(jù)一般都是樣本數(shù)據(jù)。

1.觀測數(shù)據(jù)。

觀測數(shù)據(jù)是對客觀現(xiàn)象進行實地觀測所取得的數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)取得的過程中一般沒有認為的控制和條件約束。在社會經(jīng)濟問題研究中,觀測是取得數(shù)據(jù)最主要的方法。

2.實驗數(shù)據(jù)。

實驗數(shù)據(jù)一般是在科學實驗環(huán)境下取得的數(shù)據(jù)。在實驗中,實驗環(huán)境是受到嚴格控制的,數(shù)據(jù)的產(chǎn)生一定是某一約束條件下的結(jié)果。在自然科學研究中實驗的方法應用非常普遍

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