中级统计师

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统计数据的搜集、整理与显示

统计活动是从搜集个体统计数据(Data)开始的。这些数据可能是定量的，也可能是定性的，它们都是统计分析的素材。在做统计分析之前，还应对其进行加工整理和显示。

统计数据的搜集

统计数据的搜集，涉及数据的计量尺度与类型、数据调查的组织方式与数据搜集的具体方法、调查方案的设计以及对数据的质量要求等内容。

一、统计数据的计量与类型

统计数据计量(Measurement，亦称测量)的质量，影响甚至决定统计描述和分析的质量。数据计量的准确程度，视所观察的客体及其标志的性质和测量工具而定。自然科学以物理、化学或力学的某些特征为观察现象，自然界的客体也比较稳定，而且大多有较精确的仪器作为测量工具。故自然科学的计量在精度上领先于社会科学。社会科学以人类行为、社会关系、价值观念等为研究对象，甚至涉及被研究者的隐私(Privacy)，而不易得到研究对象的合作;即使有时研究对象给予合作，由于计量的原因，也很难取得准确的数据。所以，改进并确切运用测量工具，始终是社会工作者的一项重要工作。要改进并确切运用测量工具，获取令人满意的统计数据，首先就要考虑数据的计量尺度与类型。

(一)数据的计量尺度

在计量学的一般分类方法中，依据对事物计量的精确程度，可将所采用的计量尺度由低级到高级、由粗略到精确分为四个层次，即名类尺度、顺序尺度、区间尺度和比尺度。

1、名类尺度

名类尺度(Nominal scale，亦称分类尺度、列名尺度等)是这样一种品质标志，按照它可对研究客体进行平行的分类或分组，使同类同质，异类异质。例如，按照性别将人口分为男、女两类;按照经济性质将企业分为国有、集体、私营、混合制企业等。这里的“性别”和“经济性质”就是两种名类尺度。名类尺度是最粗略、计量层次最低的计量尺度，利用它只可测度事物之间的类别差，而不能了解各类之间的其他差别。名类尺度计量的结果表现为某种类别;但为了便于统计处理，例如为了计算和识别，也可用不同数字或编码表示不同类别。比如用1表示男，0表示女;用1表示国有企业，2表示集体企业，3表示私营企业，等等。这些数字只是不同类别的代码，决不意味着它区分了大小，更不能进行任何数学运算。名类尺度能对事物做最基本的测度，是其他计量尺度的基础。

2、顺序尺度

顺序尺度(Ordinal scale，亦称序数尺度、顺位尺度等)是这样一种品质标志，利用它不仅能将事物分成不同的类别，还可确定这些类别的等级差别或序列差别。例如“产品等级”就是一种测度产品质量好坏的顺序尺度，它可将产品分为一等品、二等品、三等品、次品等;“考试成绩”也是一种顺序尺度，它可将成绩分为优、良、中、及格、不及格等;“对某一事物的态度”作为一种顺序尺度，可将人们的态度分为非常同意、同意、保持中立、不同意、非常不同意，等等。显然，顺序尺度对事物的计量要比名类尺度精确些，但它至多测度了类别之间的顺序，而未测量出类别之间的准确差值。因此，顺序尺度的计量结果只能比较大小，不能进行加、减、乘、除等数学运算。

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（责任编辑：中大编辑）

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