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
先回答:下半年能考的证书,大致分四类 2026年下半年仍有报名或考试安排的证书,主要集中在四个方向:财会金融类(如注册会计师 ...
2026-10-27毕业后该考什么证书,答案不是一张热门榜单,而是一个顺序问题:先确定你要投的岗位方向,再判断哪些证书现在就能报、哪些要等工 ...
2026-10-2734岁考证,和二十多岁刚毕业时不是同一道题。这个年龄找工作,招聘方通常已经默认你有十年上下的工作积累,会拿“经验能不能直接 ...
2026-10-27咨询岗位最该优先掌握的不是某个工具,而是四类能串起项目全流程的能力:问题定义与结构化拆解、指标与对比分析、数据获取与清洗 ...
2026-10-27多数咨询岗位需要一定程度的数据分析能力,但“需要”不等于“必须会写代码或建模型”。咨询顾问至少要能看懂客户给的数据、把业 ...
2026-10-27咨询岗位的分析能力,不是“会套框架”或“PPT写得漂亮”,而是一条从问题到结论的能力链:问题拆解—假设验证—信息获取—数据 ...
2026-10-27需要,而且它不是“加分项”,是日常工作的基本工具。直播运营每天要面对选品排期、流量承接、转化复盘和投流决策,这些任务的结 ...
2026-10-27证券分析师的培训需求,最好从“最终要交什么”往回推。日常输出大致四类:行业跟踪报告、财报拆解与盈利预测、估值模型、路演与 ...
2026-10-27先给答案:一张四层知识地图 如果只用一句话回答“证券分析师最重要的知识是什么”,答案是:以财务分析和估值建模为硬核,以行 ...
2026-10-27市场策划不是“会写文案、能办活动”这么简单。招聘方真正考察的,是你能否围绕一个业务目标,完成从调研、人群判断、创意主题、 ...
2026-10-27市场运营想靠学习推动职业发展,容易掉进两个坑:一是把课程清单当能力清单,学完不知道用在哪;二是只补营销方法,遇到渠道效果 ...
2026-10-27产品运营做久了,很容易陷入一种忙碌:活动一场接一场,功能推了一版又一版,日报周报天天写,但说不清自己到底积累了什么。想提 ...
2026-10-27运营岗的“快速提升”,不是把Excel、SQL、Python挨个学一遍,而是先补上能立刻改变工作产出的能力。判断标准很直接:同样一场活 ...
2026-10-27优秀市场专员的能力不是单点技能堆出来的,而是“用户洞察—内容与活动策划—渠道获客—数据复盘”四块形成闭环。想快速上手,正 ...
2026-10-27运营专员的“通用知识”,不是一份越长越好的工具清单,而是能支撑日常任务判断的一套底盘。不同细分方向差异很大:用户运营更关 ...
2026-10-27运营专员最常见的困境不是不忙,而是忙完之后说不清效果:活动做了、内容发了、社群拉了人,汇报时却只有“曝光多少、入群多少” ...
2026-10-27运营经理提升职业知识,靠的不是多报几门课,而是先有一张自己的“知识地图”,再按当前岗位最卡壳的环节排顺序。比较实用的做法 ...
2026-10-27运营岗位的能力素质提升,核心不是把工具学一遍,而是围绕“目标拆解—用户洞察—执行落地—数据复盘”四层能力逐层补齐。工具是 ...
2026-10-27运营岗位的能力提升,最容易走成两条弯路:一是把“提升”等同于学工具,Excel、SQL、Python挨个报班,回到工作里还是凭经验拍脑 ...
2026-10-27运营岗最容易陷入的学习误区,是把“提升”等同于收藏平台玩法、追热点模板、背活动话术。这些内容有用,但迁移性差:换个行业、 ...
2026-10-27