1702656650
必须遵守“互斥性”原则,即任一数据都只能归属于一组,而不能同时属于两个或两个以上的组。
1702656651
1702656652
只有满足以上三项原则的分组才可能是科学的统计数据分组;即使只有一项原则不满足,也一定不是科学的统计数据分组。
1702656653
1702656654
3.统计数据分组的类型
1702656655
1702656656
参照不同的分类标准,统计数据分组从不同的角度可以分为不同的类型,主要有以下几种:
1702656657
1702656658
(1)简单分组和复合分组
1702656659
1702656660
按照分组标志的多少,可分为简单分组和复合分组。
1702656661
1702656662
●简单分组就是将社会经济总体按照一个标志进行分组。这种分组能从某一方面说明总体特征。例如,公司全体工作人员按照职位划分,可分为:董事长、总经理、副总经理等。
1702656663
1702656664
●复合分组就是用两个或者两个以上分组标志重叠起来对总体进行分组。所谓重叠的分组,是指在前一次分组结果的内部再进行下一次分组。例如,大学老师按照性别划分,可分为男性和女性两组;然后在男性和女性两组中分别按照职称可再划分为教授、副教授、讲师等组别。
1702656665
1702656666
(2)属性分组和变量分组
1702656667
1702656668
按照分组标志的性质不同,分为属性分组和变量分组。
1702656669
1702656670
●属性分组就是按照属性标志进行分组。一般来说,诸如人口按照性别、民族和文化程度等进行分组。
1702656671
1702656672
●变量分组就是按照变量标志进行分组。变量分组的组限是指各种不等的变量值。例如,一般把医药企业的年销售额分为10亿元以下、10~100亿元、100亿元以上三个组;把家庭总体按现有子女数分为0人(无子女)、1人、2人、3人、3人以上等组。
1702656673
1702656674
(3)类型分组、结构分组、分析分组和分组体系
1702656675
1702656676
按照分组的作用和任务不同,可分为类型分组、结构分组和分析分组。
1702656677
1702656678
●类型分组是将复杂的现象总体划分为若干个性质差异的部分而进行的数据分组。
1702656679
1702656680
●结构分组是指在对总体分组的基础上计算出各组对总体的比重以研究总体各部分的结构而进行的数据分组。
1702656681
1702656682
●分析分组是指为了研究对象之间的依存关系而进行的数据分组。
1702656683
1702656684
●分组体系则是指按照两个或两个以上的标志对总体进行平行的分组,从不同的侧面分别说明总体的特征。
1702656685
1702656686
例如,人口按照性别分组,可分为男性和女性;按民族可以分为汉族和少数民族;按文化程度可以分为大学以上、高中、初中以及文盲和半文盲等。
1702656687
1702656688
4.统计数据分组的方法
1702656689
1702656690
根据分组标志的不同性质,统计分组的基本方法有以下两种。
1702656691
1702656692
(1)按照属性标志分组
1702656693
1702656694
按照属性标志分组的方法比较简单,就是用反映事物性质的标志作为分组的标志,可以将总体单位划分为若干性质不同的组成部分。
1702656695
1702656696
按照属性标志进行的数据分组是选择反映事物属性差异的品质标志作为分组标志而进行分组,这些属性标志一般难以进行量化。
1702656697
1702656698
例如,工业企业按所有权的经济类型、生产产业的不同部门、轻重工业等属性标志分组。
1702656699
[
上一页 ]
[ :1.70265665e+09 ]
[
下一页 ]