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统计数据分类

1.统计数据表达形式有统计表格和统计地图两种。

按表示方法分为：

①分区统计。即用图形的面积或同样图形的个数，代表所在区划单元内全部同类现象的总和；如2008美国社区调查一年数据样本文件总体

②分级统计。即以统计图形式按行政区划或经济区划分级，以不同深浅的颜色或疏密不等的晕线、晕点表示现象相对指标的差异；

③定位统计。以统计图表形式表示某一点上的特种现象和变化规律。

2.按统计指标统计数据分为宏观经济指标统计和行业经济指标统计。

常见的宏观经济指标有：GDP,CPI,PPI,PMI及流通中的现金。

行业经济指标如煤炭行业，石油行业的景气状况分析等。

统计数据的类型

统计数据是采用某种计量尺度对事物进行计量的结果，采用不同的计量尺度会得到不同类型的统计数据。从上述四种计量尺度计量的结果来看，可以将统计数据分为以下四种类型：

1.定类数据——表现为类别，但不区分顺序，是由定类尺度计量形成的。

2.定序数据——表现为类别，但有顺序，是由定序尺度计量形成的。

3.定距数据——表现为数值，可进行加、减运算，是由定距尺度计量形成的。

4.定比数据——表现为数值，可进行加、减、乘、除运算，是由定比尺度计量形成的。

前两类数据说明的是事物的品质特征，不能用数据表示，其结果均表现为类别，也称为定性数据或品质数据（Oualitativedata）；后两类数据说明的是现象的数量特征，能够用数值来表现，因此也称为定量数据或数量数据（Quantitativedata）。由于定距尺度和定比尺度属于同一测度层次，所以可以把后两种数据看作是同一类数据，统称为定量数据或数值型数据。

区分测量的层次和数据的类型是十分重要的，因为对不同类型的数据将采用不同的统计方法来处理和分析。比如，对定类数据，通常计算出各组的频数或频率，计算其众数和异众比率，进行列联表分析和x2检验等；对定序数据，可以计算其中位数和四分位差，计算等级相关系数等非参数分析；对定距或定比数据还可以用更多的统计方法进行处理，如计算各种统计量、进行参数估计和检验等。我们所处理的大多为数量数据。

这里需要特别指出的是，适用于低层次测量数据的统计方法，也适用于较高层次的测量数据，因为后者具有前者的数学特性。比如：在描述数据的集中趋势时，对定类数据通常是计算众数，对定序数据通常是计算中位数，但对定距和定比数据同样也可以计算众数和中位数。反之，适用于高层次测量数据的统计方法，则不能用于较低层次的测量数据，因为低层次数据不具有高层次测量数据的数学特性。比如，对于定距和定比数据可以计算平均数，但对于定类数据和定序数据则不能计算平均数。理解这一点，对于选择统计分析方法是十分有用的。

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