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Galería de mapas mentales Organizar y describir datos.

Organizar y describir datos.

La organización y descripción de los datos son pasos clave en el procesamiento de datos y el análisis de la información, que ayudan a comprender e interpretar mejor los datos. ¡Bienvenido a dar me gusta y coleccionar!

Editado a las 2024-03-17 12:37:57,

WSUJfrxa

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プロジェクト管理プロセステンプレート
プロジェクトマネジメントとは、専門的な知識、スキル、ツール、方法論をプロジェクト活動に適用し、限られたリソースの制約の中で、プロジェクトが設定された要件や期待を達成、またはそれ以上にできるようにするプロセスである。この図は、プロジェクトマネジメントプロセスの8つの構成要素を包括的に示したものであり、一般的なテンプレートとして利用することができる。
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科学者-銭雪仙
世界的に著名な科学者、航空力学者、中国有人宇宙飛行の創始者、中国科学院および中国工程院の院士、「二元一星勲章」受章者、「中国宇宙飛行の父」、「中国ミサイルの父」、「中国自動制御の父」、「ロケットの王」として知られる。中国宇宙の父」、「中国ミサイルの父」、「中国自動制御の父」、「ロケット王」として知られる。

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Capítulo 2: Recopilación y descripción de datos

Sección 1: Organización de datos

1. Clasificación de datos

(1) Datos de rasgos cuantitativos

Los rasgos cuantitativos se refieren a rasgos que pueden expresar sus características cuantitativas de forma cuantitativa o técnica.

contando datos

Se refiere a datos de rasgos cuantitativos obtenidos al contar.

Medicion de datos

Datos de rasgos cuantitativos obtenidos únicamente mediante métodos de medición, como herramientas de medición como medidas, cantidades y escalas.

(ii) Datos de características de calidad

Se refiere a rasgos que pueden evaluarse mediante una evaluación sensorial. Dichos rasgos generalmente se describen con palabras y no se pueden expresar directamente en cantidad. Sin embargo, los resultados de la observación se pueden cuantificar.

método de conteo

Dentro de una determinada población o muestra, cuente el número de veces según la categoría de un determinado rasgo de calidad y utilice el número de veces como la cantidad del rasgo de calidad.

escala de valoración

Este método utiliza diferentes números para representar la diferencia en el grado de manifestación de un determinado fenómeno.

2. Inspección y verificación de información

Antes de clasificar y analizar los datos, es necesario comprobar y verificar los datos originales. El propósito de verificar y verificar los datos originales es garantizar la integridad y corrección de los datos originales. La llamada integridad significa que no faltan datos originales ni están duplicados. La llamada corrección se refiere a la medición y registro de los datos originales sin errores ni combinaciones irrazonables.

3. Métodos de organización de datos.

Recopilación de datos de conteo.

Para contar datos con pocos valores de observación y un rango de variación pequeño, cada valor de observación diferente se agrupa en un grupo para crear una tabla de distribución de frecuencia.

Recopilación de datos de medición.

Los datos de medición no se pueden organizar según el método de agrupación de datos técnicos. Al agrupar, es necesario determinar primero el rango completo, el número de grupos, la distancia del grupo, la mediana del grupo y el límite del grupo, y luego agrupar cada valor de observación en una distribución de frecuencia. mesa.

1. Encuentra la distancia completa

El rango (R) es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo en los datos, también conocido como rango.

2. Determinar el número de grupos y la distancia entre grupos.

La distancia del grupo se refiere a la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de cada grupo.

3. Determinar los límites del grupo y la mediana del grupo.

Los valores máximo y mínimo de cada grupo se denominan límites de grupo, el valor mínimo es el límite inferior y el valor máximo es el límite superior. El valor del punto medio de cada grupo se llama mediana del grupo, que es el valor representativo del grupo. Mediana del grupo 🟰 (Límite superior del grupo ➕ Límite inferior del grupo) / 2 🟰 Límite inferior del grupo ➕ Distancia del grupo / 2 🟰 Límite superior del grupo ➖ Distancia del grupo / 2

4. Agrupar, subrayar y contar, y hacer una tabla de distribución de frecuencias

Una vez completada la agrupación, agrupe cada valor de observación en los datos uno por uno, dibuje líneas y cuente, y luego haga una tabla de distribución de frecuencias.

Recopilación de datos de rasgos de calidad.

Los datos de rasgos de calidad se pueden agrupar según rasgos o categorías de atributos, y los tiempos de cada grupo se pueden contar por separado para hacer una tabla de distribución de frecuencia.

4. Tablas y gráficos estadísticos de uso común.

Las tablas estadísticas utilizan forma tabular para expresar la relación cuantitativa entre datos; los cuadros estadísticos utilizan figuras geométricas para expresar la relación cuantitativa entre datos. Utilizando tablas y gráficos estadísticos, las características, la composición interna y las interrelaciones de los objetos de investigación se pueden expresar de manera concisa y vívida para facilitar la comparación y el análisis.

tabla de estadísticas

Estructura y requisitos de las tablas estadísticas.

El título describe el símbolo principal del artículo de forma concisa y precisa.

Los títulos se dividen en títulos horizontales y títulos verticales.

Utilice siempre números arábigos, los números están alineados con puntos decimales y el número de decimales es el mismo. Si no hay dígitos, utilice "-" para representarlo.

Tipos de tablas estadísticas

mesa sencilla

mesa compuesta

gráfico resumen

Requisitos básicos para dibujar gráficos estadísticos.

El título del cuadro estadístico debe ser conciso y directo y figurar debajo del cuadro.

Debe haber escalas en los ejes horizontal y vertical, con las unidades indicadas, el eje horizontal va de izquierda a derecha, el eje vertical va de abajo hacia arriba y los valores son de menor a mayor.

La relación de aspecto gráfico es aproximadamente 5:4 o 6:5

Cuando se utilizan diferentes colores o líneas para representar diferentes cosas en una imagen, debe haber una leyenda.

Métodos comúnmente utilizados para dibujar gráficos estadísticos.

histograma

diagrama poligonal

Gráfico de barras

diagrama circular

gráfico de líneas

Sección 2: Descripción de los datos

1. Descripción centralizada de datos - promedio

significado aritmetico

mediana

modo

significado geometrico

Significado armonico

2. Descripción discreta del número de variación de datos

Muy pobre

Desviación Estándar

coeficiente de variación