社会统计学重点章节讲义.pptx
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1、社会统计学重点章节讲义社会统计学重点章节讲义 2013年考前辅导年考前辅导2.1 2.1 变量的类型变量的类型定类变量定类变量定序变量定序变量定距定距/比变量比变量2.1 2.1 变量的类型变量的类型级别测量等级变量类别统计内容性质低高名称级定类变量频数、交互等定性型(非数值型)离散型顺序级定序变量比较大小、强弱、差值无意义定量型(数值型)离散型连续型间隔级定距变量比较大小、顺序及差值比例级定比变量零点有意义 高测量级别的变量可当作低测量级别的变量来分析高测量级别的变量可当作低测量级别的变量来分析高测量级别的变量可当作低测量级别的变量来分析高测量级别的变量可当作低测量级别的变量来分析,反之不可
2、。反之不可。反之不可。反之不可。不同变量适合不同的统计方法(离散型、连续型)。不同变量适合不同的统计方法(离散型、连续型)。不同变量适合不同的统计方法(离散型、连续型)。不同变量适合不同的统计方法(离散型、连续型)。2.2 2.2 样本分布样本分布描述样本分布:概括而非具体描述图表:频数表条形图直方图统计量:分布的中心分布的形状 职 业频次比例(%)公司职员90345.2公务员1115.6个体户/自营职业者1658.3专职家庭主妇24712.4学生23811.9合计20001002.2 2.2 样本分布样本分布原始数据2.2 2.2 样本分布样本分布频数表 职 业频次比例(%)公司职员9034
3、5.2公务员1115.6个体户/自营职业者1658.3专业技术人员(医生/律师等)1185.9专职家庭主妇24712.4学生23811.9其他21810.9合计20001002.2 2.2 样本分布样本分布条形图(离散型变量)2.2 2.2 样本分布样本分布折线图(离散型变量)2.2 2.2 样本分布样本分布直方图(连续型变量)2.2 2.2 样本分布样本分布曲线图(连续型变量)2.2 2.2 样本分布样本分布频数频数/相相对频率对频率全面直观描述全面直观描述概括抽象描述概括抽象描述分布的中心分布的中心分布的形状分布的形状众数众数中位数中位数均值均值极差极差四分位数差四分位数差标准差标准差调查
4、中最常用的统计量是调查中最常用的统计量是均值均值和和标准差标准差均值均值和和标准差标准差分别是样本的分别是样本的一阶矩一阶矩和和二阶矩二阶矩定距定距/定比定比定距定距/定比定比定类定类定序定序定序定序定距定距/定比定比2.2 2.2 样本分布样本分布计算百分位数(中位数/四分位数)原始数据:观测变量观测变量观测变量观测变量奇数奇数奇数奇数个个个个例:一个n=9的身高样本163,170,176,150,168,171,170,181,179按大小顺序重新排列:150,163,168,170,170170170170,171,176,179,181中位数:第25百分位数为绿色数字的中位数,第75百
5、分位数为蓝色数字的中位数。观测变量观测变量观测变量观测变量偶数偶数偶数偶数个(去掉一个个(去掉一个个(去掉一个个(去掉一个170170170170)n=8150,163,168,170,171,176,179,181中位数:第25百分位数为绿色数字的中位数,第75百分位数为蓝色数字的中位数。2.2 2.2 样本分布样本分布分组数据:分组数据:组中值估算精确计算30%20%151 157 163 1692%6%22%32%2.2 2.2 样本分布样本分布计算均值、标准差计算均值、标准差原始数据分组数据注意分母n为样本数而非分组数自由度自由度信息的个数2.3 2.3 概率分布概率分布概率的定义和性
6、质概率的定义和性质概率是随着样本量n越来越大时相对频率的(统计意义下的)极限。所有概率之和等于1 0P(A)1概率分布概率分布/总体分布总体分布总体矩:总体均值、总体标准差离散型变量:二项分布连续型变量:正态分布(大样本时离散变量近似适用)2.3 2.3 概率分布概率分布标准正态分布标准正态分布PrPr(Z1.64)=0.05(Z1.64)=0.05PrPr(Z1.96)=0.025(Z1.96)=0.025学习重点学习重点抽样调查的原理和方法描述性统计推断性统计推断性统计抽样分布抽样分布参数估计参数估计假设检验假设检验群体间的差异性检验变量间的关联性分析3.1 3.1 抽样分布抽样分布蒙特卡
7、罗法3.1 3.1 抽样分布抽样分布连续型变量连续型变量样本分布样本分布概率概率/总体分布总体分布抽样分布抽样分布直方图直方图条形图条形图正态分布正态分布正态近似定理正态近似定理标准正态分布标准正态分布n越大越大,波动越小波动越小3.1 3.1 抽样分布抽样分布离散型、连续型变量离散型、连续型变量样本比例分布样本比例分布总体比例分布总体比例分布抽样比例分抽样比例分布布条形图条形图二项分布二项分布正态近似定理正态近似定理标准正态分布标准正态分布n越大越大,波动越小波动越小3.1 3.1 抽样分布抽样分布示例:总体 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10抽取2个样本:1.5 均值9.5抽取3个样
8、本:2 均值9抽取4个样本:2.5 均值8.5抽取5个样本:3 均值8正态近似定理:在容量为n的非常简单随机样本中,样本均值 以 的标准误差(为总体标准差)围绕着总体均值波动。随着n的增大,的分布也就围绕其目标波动得越来越小,它也就越来越接近于正态(铃状)。总体数的大小N对 的波动没有影响无论总体是否呈正态分布,样本的均值分布都接近正态随着样本增大,波动越来越小。3.2 3.2 参数估计参数估计点估计:均值、比例区间估计:置信区间3.2 3.2 参数估计参数估计置信区间置信区间注意:注意:此处为抽样分布而此处为抽样分布而非样本分布。非样本分布。案例案例估计当前市场容量估计当前市场容量B1 在过
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