1、docin/sundae_meng一、資料的審核一、資料的審核二、資料的篩選二、資料的篩選三、數據的排序三、數據的排序四、數據的編碼四、數據的編碼發現數據中的錯誤發現數據中的錯誤找出符合條件的數據找出符合條件的數據發現數據的基本特征發現數據的基本特征便于數據的整理與分析便于數據的整理與分析docin/sundae_mengl問卷的審核問卷的審核問卷總體的完整性問卷總體的完整性不完整的問卷不完整的問卷明顯錯誤答案明顯錯誤答案缺乏興趣地回答缺乏興趣地回答開放性問題順序開放性問題順序大面積的無回答大面積的無回答個別問題無回答個別問題無回答相當多的問卷對同一個問題無回答相當多的問卷對同一個問題無回答前

2、后不一致的答案，答非所問前后不一致的答案，答非所問例：對連續例：對連續30個個7點測量表都選擇了點測量表都選擇了1個別問卷，棄之；個別問卷，棄之；同一個問題群，獨立看待；同一個問題群，獨立看待；修正、不詳值？修正、不詳值？應調查的單位是否有遺漏應調查的單位是否有遺漏廢卷廢卷補救補救及時登記編號及時登記編號出現以下情況是不能接受的：出現以下情況是不能接受的：所回收的問卷是明顯不完整的，如缺頁或多頁；所回收的問卷是明顯不完整的，如缺頁或多頁；問卷從整體上是回答不完全的；問卷從整體上是回答不完全的；問卷的幾個部分是回答不完全的；問卷的幾個部分是回答不完全的；回答表明被訪者沒有弄清楚問題的含義或沒有閱

3、讀答卷的重要性回答表明被訪者沒有弄清楚問題的含義或沒有閱讀答卷的重要性被訪者的回答表現出某種系統偏差；被訪者的回答表現出某種系統偏差；問卷是由不合要求的被訪者回答的；問卷是由不合要求的被訪者回答的；docin/sundae_mengl原始數據審核的內容原始數據審核的內容準確性審核準確性審核虛假信息、采訪？虛假信息、采訪？數據是否真實反映客觀實際情況數據是否真實反映客觀實際情況數據是否有錯誤，計算是否正確等數據是否有錯誤，計算是否正確等所給信息與所提問題的目的無關；所給信息與所提問題的目的無關；由于誤解問題而回答的與問題不相關；由于誤解問題而回答的與問題不相關；不適合的被訪問者對問題作了回答。不

4、適合的被訪問者對問題作了回答。從定性角度，審核數據是否符合邏輯從定性角度，審核數據是否符合邏輯對定類和定序數據的審核對定類和定序數據的審核各項數據在計算結果和計算方法上有無錯誤各項數據在計算結果和計算方法上有無錯誤對定距和定比數據的審核對定距和定比數據的審核邏輯檢查邏輯檢查計算檢查計算檢查docin/sundae_meng適用性審核適用性審核時效性審核時效性審核數據的再加工整理數據的再加工整理第二手資料的審核第二手資料的審核應盡可能使用最新的統計數據應盡可能使用最新的統計數據數據的來源、口徑及有關的背景材料數據的來源、口徑及有關的背景材料數據是否符合自己分析研究的需要數據是否符合自己分析研究的

5、需要docin/sundae_meng應盡可能予以糾正；應盡可能予以糾正；不能糾正又無法彌補時，則要對其進行篩選不能糾正又無法彌補時，則要對其進行篩選不符合要求的數據或有明顯錯誤的數據予以剔除不符合要求的數據或有明顯錯誤的數據予以剔除符合某種特定條件的數據篩選出來，而不符合特定條件的數據予以剔出符合某種特定條件的數據篩選出來，而不符合特定條件的數據予以剔出對發現的錯誤處理對發現的錯誤處理數據篩選的內容數據篩選的內容docin/sundae_meng按一定順序將數據排列，以發現一些明顯的按一定順序將數據排列，以發現一些明顯的特征或趨勢，找到解決問題的線索特征或趨勢，找到解決問題的線索排序有助于對

6、數據檢查糾錯，以及為重新歸排序有助于對數據檢查糾錯，以及為重新歸類或分組等提供依據類或分組等提供依據在某些場合，排序本身就是分析的目的之一在某些場合，排序本身就是分析的目的之一排序可借助于計算機完成排序可借助于計算機完成docin/sundae_meng定類數據的排序定類數據的排序字母型數據，排序有升序降序之分，但習字母型數據，排序有升序降序之分，但習慣上用升序慣上用升序漢字型數據，可按漢字的首位拼音字母排漢字型數據，可按漢字的首位拼音字母排列，也可按筆畫排序，其中也有筆畫多少列，也可按筆畫排序，其中也有筆畫多少的升序降序之分的升序降序之分定距和定比數據的排序定距和定比數據的排序遞增排序：設一

7、組數據為遞增排序：設一組數據為X1，X2，X N ， 遞 增 排 序 可 表 示 為 ：， 遞 增 排 序 可 表 示 為 ：X(1)X(2)X(2)X(N)docin/sundae_meng編碼編碼對資料進行確認、記錄和分組的一套規則對資料進行確認、記錄和分組的一套規則按照規則把以文字形式記錄的資料轉化成按照規則把以文字形式記錄的資料轉化成數碼符號形式的資料的全過程。數碼符號形式的資料的全過程。編碼設計分類編碼設計分類前編碼設計：對答案類別事先已知的問題前編碼設計：對答案類別事先已知的問題后編碼設計：對某個沒有事先編碼的答案后編碼設計：對某個沒有事先編碼的答案分配一個代碼分配一個代碼doci

8、n/sundae_meng編碼設計的原則編碼設計的原則準確性準確性便利性便利性完整性完整性唯一性唯一性效率效率標準化標準化維護性維護性docin/sundae_meng1. 識別虛假的問卷識別虛假的問卷2. 識別錯誤的信息識別錯誤的信息3. 剔除不一致、不充分或不相關的回答剔除不一致、不充分或不相關的回答4.篩選符合某種特定條件的數據篩選符合某種特定條件的數據5.數據的排序數據的排序6.數據的編碼數據的編碼docin/sundae_meng第二節第二節 數據資料的分析與解釋數據資料的分析與解釋一、數據分析和解釋的內容一、數據分析和解釋的內容二、數據分析與解釋的關系二、數據分析與解釋的關系doc

9、in/sundae_meng一、數據分析與解釋一、數據分析與解釋 7600某企業月盈利水平：某企業月盈利水平：7600萬元萬元三個主要同行該月盈利水平：三個主要同行該月盈利水平：600萬元、萬元、1700萬元、萬元、3400萬元萬元docin/sundae_meng一、調查資料的描述性統計分析一、調查資料的描述性統計分析數據分析數據分析開發數據資料的功能與作用開發數據資料的功能與作用數據解釋數據解釋 以某種有意義的形式或次序把收集的資料重新展現出來。以某種有意義的形式或次序把收集的資料重新展現出來。 資料分析的基礎上，找出信息之間或與其他已知信息的聯資料分析的基礎上，找出信息之間或與其他已知信

10、息的聯系。系。從所收集資料中獲得結論從所收集資料中獲得結論29%42%8%21%1小時以下1小時-3小時3小時-5小時5小時以上每組資料里有什么信每組資料里有什么信息？息？docin/sundae_meng二、數據分析與解釋的關系二、數據分析與解釋的關系相互聯系與相互依賴相互聯系與相互依賴 案例一：案例一：A A牌牙膏是否應退出市場牌牙膏是否應退出市場 假設某大型日用化工廠，每個季度要在全國的假設某大型日用化工廠，每個季度要在全國的5050個主要的大百貨商場做一個主要的大百貨商場做一次庫存檢查，表中是次庫存檢查，表中是A A牌老產品和牌老產品和B B牌新產品在過去牌新產品在過去4 4季度里銷售

11、量的變化。季度里銷售量的變化。兩種不同產品銷售量的比較兩種不同產品銷售量的比較季度季度A A牌（萬支）牌（萬支）B B牌（萬支）牌（萬支）1234100908575241530分析適當，解釋不一定適合分析適當，解釋不一定適合競爭對手的促銷競爭對手的促銷docin/sundae_meng案例二：不同廣告設計的效果分析案例二：不同廣告設計的效果分析 假設一汽車公司對三種廣告設計進行試驗，以判斷哪一種廣告對提高汽車銷售假設一汽車公司對三種廣告設計進行試驗，以判斷哪一種廣告對提高汽車銷售量最有效。在不同時間里分別對四個城市進行銷售量的統計如下：量最有效。在不同時間里分別對四個城市進行銷售量的統計如下：

12、廣告對汽車銷售量的影響廣告對汽車銷售量的影響總計總計A AB BC C243124312064206419761976廣告廣告城市城市1 12 23 34 4508485084815161516976619766135603560489524895284648464458444584424362436A廣告最有效廣告最有效docin/sundae_meng三、數據的解釋三、數據的解釋docin/sundae_meng三、數據的解釋三、數據的解釋docin/sundae_meng三、數據的解釋三、數據的解釋docin/sundae_mengdocin/sundae_meng三、數據的解釋三、數據

13、的解釋方法方法數據的解釋方法數據的解釋方法操作操作描述法描述法綜合說明法綜合說明法歸納推理法歸納推理法演繹推理法演繹推理法對數字的簡單描述對數字的簡單描述綜合說明，得出結論綜合說明，得出結論從個別事例到一般原則從個別事例到一般原則把理論應用到具體事例中把理論應用到具體事例中準繩準繩數據的解釋原則數據的解釋原則操作操作考察數據的可靠性考察數據的可靠性真實又有分寸真實又有分寸目的明確，方法簡練目的明確，方法簡練小樣本的局限性小樣本的局限性善于發現新問題善于發現新問題依據事實，作出推理依據事實，作出推理不能夸張或歪曲事實不能夸張或歪曲事實不要過于復雜不要過于復雜檢驗檢驗防止思維定勢防止思維定勢綜合的

14、理論分析綜合的理論分析docin/sundae_meng一、調查資料的列表分析技術一、調查資料的列表分析技術二、調查資料的圖形分析技術二、調查資料的圖形分析技術三、調查資料的描述性統計分析技術三、調查資料的描述性統計分析技術四、調查資料的假設檢驗方法四、調查資料的假設檢驗方法五、調查資料的綜合指標分析技術五、調查資料的綜合指標分析技術docin/sundae_meng表表6-3-2 6-3-2 小汽車駕駛者的事故比率小汽車駕駛者的事故比率從未在駕駛中出事故從未在駕駛中出事故62 62 % %在駕駛中至少出過一次事故在駕駛中至少出過一次事故38 38 % %列總計列總計100 100 % %被調

15、查人數（人）被調查人數（人）1403014030單因素列表單因素列表一、交叉列表分析技術一、交叉列表分析技術（一單項頻次表分析技術（一單項頻次表分析技術docin/sundae_meng根據調查項目的特點考慮列表的內容和數量根據調查項目的特點考慮列表的內容和數量意義意義確定變量確定變量 同時將兩個或兩個以上有聯系的變量及其變量值交叉排列在一張統計同時將兩個或兩個以上有聯系的變量及其變量值交叉排列在一張統計表。表。深刻認識變量之間的關系及其分布情況深刻認識變量之間的關系及其分布情況（二交叉列表分析技術（二交叉列表分析技術表表6-3-1 6-3-1 居住時間與對百貨公司熟悉程度關系表居住時間與對百

16、貨公司熟悉程度關系表熟悉情況熟悉情況居住時間居住時間行總計行總計小于小于1 13 3年年13-3013-30年年3030年以上年以上不熟悉不熟悉熟悉熟悉454552523434535355552727134134132132總計總計979787878282266266docin/sundae_meng變量的選擇和確定變量的選擇和確定-關系到分析結果的關鍵因素關系到分析結果的關鍵因素（三交叉列表分析中變量的選擇和確定（三交叉列表分析中變量的選擇和確定例例1：影響產品銷售的因素分析：影響產品銷售的因素分析價錢、價錢、 質量、種類、款式、花樣、品牌、包裝、體積質量、種類、款式、花樣、品牌、包裝、體積

17、經營年限與業務增長之間的關系表經營年限與業務增長之間的關系表業務增長業務增長經營年限經營年限行總計行總計小于小于5 5年年5-105-10年年1010年以上年以上速度慢速度慢速度快速度快454552523434535355552727134134132132總計總計979787878282266266例例2：影響學生學習積極性的因素分析：影響學生學習積極性的因素分析性別、性別、 年齡、學習環境年齡、學習環境docin/sundae_meng表表6-3-3 6-3-3 交通事故與性別的關系調查表交通事故與性別的關系調查表性別性別男性（男性（% %）女性（女性（% %）從未在駕駛時出過事故從未在駕

18、駛時出過事故5 56 66 68 8在駕駛中至少出過一次事故在駕駛中至少出過一次事故44443232列總計列總計100100100100被調查人數被調查人數7080708069506950表表6-3-4 6-3-4 事故發生率與駕駛里程數的關系表事故發生率與駕駛里程數的關系表男性駕駛公里數男性駕駛公里數女性駕駛公里數女性駕駛公里數大于大于1500015000小于小于1500015000大于大于1500015000小小于于1500015000至少出過一次事故至少出過一次事故52%52%25%25%52%52%25%25%被調查人數被調查人數5010501020702070191519155035

19、5035雙因素列表雙因素列表三因素列表三因素列表（四交叉列表的種類（四交叉列表的種類docin/sundae_meng表表6-3-5 6-3-5 年收入水平與受教育程度相關關系年收入水平與受教育程度相關關系6 6以下以下6-86-88-108-1010-1210-1212-1512-1515-2015-2020-2520-252525以上以上合計合計小學或文盲小學或文盲初中初中高中高中大專大專本科本科研究生研究生23223214514519619611611629297 71361369999217818156563131616145451371379191343411114848808018

20、7187139139434338384040515121721714814874744040464661612202202202201371377676161626261641641221221171178585131333331391391321321781781651655925925415411477147710491049668668453453合計合計72572562062038038053553557557576076053053066066047804780受教育程度年收入千元）1.兩變量交叉列表兩變量交叉列表docin/sundae_meng按國內外按國內外 分組分組合計合計發

21、明發明實用新型實用新型外觀設計外觀設計申請量申請量構成構成% % 申請量申請量構成構成 申請量申請量構成構成 申請量申請量構成構成 合計合計476264476264100.0100.017332717332736.4%36.4%13956613956629.3%29.3%16337116337134.3%34.3%國內國內38315738315780.5 80.5 934859348553.9 53.9 13808513808598.9 98.9 15158715158792.8 92.8 國外國外931079310719.519.5798427984246.1 46.1 148114811.

22、1 1.1 11784117847.2 7.2 第三節第三節 市場調查資料的分析技術市場調查資料的分析技術表表6-3-6 20196-3-6 2019年中國專利申請量統計表年中國專利申請量統計表docin/sundae_meng受教育程度受教育程度年收入水平元）年收入水平元）6000以下6000-1000010000-2000020000-3000030000-4000040000以上高中以下男 女 大專畢業男 女 本科畢業男 女 碩士畢業男 女 博士以上男 女 表表6-3-7 6-3-7 受教育程度、性別與年收入的關系受教育程度、性別與年收入的關系第三節第三節 市場調查資料的分析技術市場調查

23、資料的分析技術docin/sundae_meng第三節第三節 市場調查資料的分析技術市場調查資料的分析技術原有二變量原有二變量二變量件具有某些二變量件具有某些聯系聯系二變量間無聯二變量間無聯系系引入第三變量引入第三變量引入第三變量引入第三變量更精確地顯示原二更精確地顯示原二變量間的聯系變量間的聯系原二變量間不相關原二變量間不相關無變化無變化原二變量間具有某些原二變量間具有某些聯系聯系docin/sundae_meng表表6-3-8 6-3-8 婚姻狀態與時裝購買情況的關系婚姻狀態與時裝購買情況的關系時裝購買情況時裝購買情況婚姻狀態婚姻狀態已婚（已婚（% %）未婚（未婚（% %）高檔高檔低檔低檔

24、31316 69 952524848列總計列總計100100100100被調查人數被調查人數700700300300表表6-3-9 6-3-9 婚姻狀態、性別與時裝購買情況的關系婚姻狀態、性別與時裝購買情況的關系時裝購買情況時裝購買情況男性男性女性女性已婚（已婚（% %）未婚（未婚（% %）已婚（已婚（% %）未婚（未婚（% %）高檔高檔低檔低檔35356565404060602525757560604040列總計列總計100100100100100100100100被調查人數被調查人數400400120120300300180180更精確地反映原有兩變更精確地反映原有兩變量之間的關系量之間的

25、關系表表6-3-9 6-3-9 婚姻狀態、性別與時裝購買情況的關系婚姻狀態、性別與時裝購買情況的關系時裝購買情況時裝購買情況男性男性女性女性已婚（已婚（% %）未婚（未婚（% %）已婚（已婚（% %）未婚（未婚（% %）高檔高檔低檔低檔35356565404060602525757560604040列總計列總計100100100100100100100100被調查人數被調查人數400400120120300300180180docin/sundae_meng表表6-3-10 6-3-10 受教育程度與擁有昂貴小轎車的關系受教育程度與擁有昂貴小轎車的關系擁有昂貴小轎車擁有昂貴小轎車受教育程度受教

26、育程度大學程度（大學程度（% %）低于大學程度（低于大學程度（% %）是是否否3232686821217979列總計列總計100100100100被調查人數被調查人數250250750750表表6-3-11 6-3-11 受教育程度、收入水平與擁有昂貴小轎車之間的關系受教育程度、收入水平與擁有昂貴小轎車之間的關系擁有昂貴小擁有昂貴小轎車轎車收入水平收入水平低收入低收入高收入高收入大學程度（大學程度（% %）低于大學程度（低于大學程度（% %）大學程（大學程（% %）低于大學程（低于大學程（% %）是是否否20208 80 02020808040406 60 040406060列總計列總計100

27、100100100100100100100調查人數調查人數100100（人）（人）700700（人）（人）150150（人）（人）5050（人）（人）擁有昂貴小轎車與擁有昂貴小轎車與受教育程度有關受教育程度有關顯示原有兩變量的顯示原有兩變量的聯系是虛假聯系是虛假docin/sundae_meng表表6-3-12 6-3-12 年齡與出國旅游愿望的關系年齡與出國旅游愿望的關系出國旅游的愿望出國旅游的愿望年齡年齡小于小于4545歲歲（% %）4545歲以上歲以上（% %）有有無無5050505050505050列總計列總計100100100100被調查人數（人）被調查人數（人）5005005005

28、00表表6-4-13 6-4-13 年齡、性別與出國旅游愿望的關系年齡、性別與出國旅游愿望的關系出國旅游的愿望出國旅游的愿望性別性別男性年齡（男性年齡（% %）女性年齡女性年齡（% %）小于小于4545歲歲（% %）4545歲以上歲以上（% %）小于小于4545歲歲（% %）4545歲以上歲以上（% %）有有無無60604040404060603535656565653535列總計列總計100100100100100100100100被調查人數被調查人數300300（人）（人）300300（人）（人）200200（人）（人）200200（人）（人）年齡不是影響人們年齡不是影響人們愿否出國旅游的

29、因愿否出國旅游的因素素顯示原先被隱含的顯示原先被隱含的關系關系docin/sundae_meng表表6-3-14 6-3-14 家庭收入水平與外出吃飯之間的關系家庭收入水平與外出吃飯之間的關系經常外出吃飯經常外出吃飯家庭收入家庭收入水平水平低收入（低收入（% %）高收入（高收入（% %）是是否否5 5959535356565列總計列總計100100100100被調查人數被調查人數500500500500表表6-3-15 6-3-15 家庭收入、家庭規模與外出吃飯之間的關系家庭收入、家庭規模與外出吃飯之間的關系經常外出吃飯經常外出吃飯收入水平收入水平低收入（低收入（% %）高收入（高收入（% %）規模?。ㄒ幠Ｐ。? %）規模大規模大（% %）規模小規模小（% %）規模大規模大（% %）是是否否5 595955 595953535656535356565列總計列總計10010010010010010