第2章资料的整理及特征数的计算.ppt
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1、第二章 资料的整理与特征 数的计算,第一节 试验资料的搜集与整理,第二节 特征数的计算,一、试验资料的类型,资料:鱼的尾数、人的个数、猪的体重、奶牛的产奶量、花的颜色、人的血型、疾病治疗的疗效,数量性状资料:计数资料(如鱼的尾数,以正整数出现)计量资料(如人的身高,依试验的要求和测量仪器或工具的精度)质量性状资料:对某种现象只能观察而不能测量 如,动物的雌雄;茸毛的有无;人的血型 数量化(统计次数法;评分法),二、试验资料的整理,原始资料的检查与核对次数分布表次数分布图,当观测值不多(n30)时,不必分组,直接进行统计分析。当观测值较多(n30)时,宜分成若干组,以便统计分析。将观测值分组后,
2、制成次数分布表,即可看到资料的集中和变异情况。,表2-1 50枚受精种蛋孵化出雏鸡的天数,(一)计数资料的整理 1、观测数较少时:现以50枚受精种蛋孵化出雏鸡的天数为例,表2-1 50枚受精种蛋出雏天数的次数分布表,2、观察值较多,且变异范围较大时,可扩大为以几个相邻观察值为一组,适当减少组数,这样资料的规律性就较明显例如,观测某品种100只蛋鸡每年每只鸡产蛋数(原始资料略),其变异范围为200-299枚。经初步整理后分为10组,资料的规律性就比较明显,见表2-4。,表2-3 100只蛋鸡每年产蛋数的次数分布表,(二)计量资料的整理 计量资料在分组前需要确定全距、组数、组距、组中值及组限,然后
3、将全部观测值划线计数归组。【例2.1】将126头母羊的体重资料(见表2-4)整理成次数分布表。,表2-4 126头母羊的体重资料 单位:kg,1、求全距 全距是资料中最大值与最小值之差,又称为极差(range),用R表示,即 R=Max(x)-Min(x)本例 R=65.0-37.0=28.0(kg),2、确定组数 组数的多少视样本含量及资料的变动范围大小而定,一般以达到既简化资料又不影响反映资料的规律性为原则。分组越多所求得的统计量越精确,但增大了运算量;若分组过少,资料的规律性就反映不出来,计算出的统计量的精确性也较差。一般组数的确定,可参考表2-5。,表2-5 样本含量与组数 本例中,n
4、126,根据表2-5,初步确定组数为10组。,3、确定组距 每组最大值与最小值之差称为组距,记为 i。分组时要求各组的组距相等。组距的计算公式为:组距(i)全距组数 本例 i28.0103.0,4、确定组限及组中值 各组的最大值与最小值称为组限。最小值称为下限,最大值称为上限。每组的中点值称为组中值;上限不计入原则;在分组时为了避免第一组中观察值过多,一般第一组的组中值以接近或等于资料中的最小值为好;最末一组的上限应大于资料中的最大值。,表2-4中,最小值为37.0,第一组的组中值取37.5,因组距已确定为3.0,所以 第一组的下限为:37.5-(1/2)3.036.0;第一组的上限也就是第二
5、组的下限为:36.0+3.0=39.0;第二组的上限也就是第三组的下限为:39.0+3.0=42.0,以此类推,一直到某一组的上限大于资料中的最大值为止,于是可分组为:36.0 39.0,39.0 42.0,。,5、归组划线计数,作次数分布表 分组结束后,将资料中的每一观测值逐一归组,划线计数,然后制成次数分布表。,表2-7 126头母羊的体重的次数分布表,表2-7 126头母羊的体重的次数分布表,第二节 特征数的计算,集中性是变量在趋势上有着向某一中心聚集,或者说以某一数值为中心而分布的性质。反映集中性的特征是平均数,常用算术平均数。此外还有几何平均数、中位数和众数等。离散性是变量有着离开中
6、心分散变异的性质,常用的指标是极差、方差、标准差和变异系数等。,如:1,2,3,4,52,2.5,3,3.5,4,集中性一致,但离散性不同,平均数是统计学中最常用的统计量,用来表明资料中各观测值相对集中较多的中心位置。平均数主要包括有:算术平均数(arithmetic mean)中位数(median)众数(mode)几何平均数(geometric mean)调和平均数(harmonic mean),一、平均数:,算术平均数是描述观测资料的重要特征数,它的作用主要有以下两点:指出一数据资料内变量的中心位置,标志着资料所代表性状的数量水平和质量水平作为样本或资料的代表数与其他资料进行比较。,算术平
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