传统数据表达方式

统计数据按不同的分类可分为三种表达方式:

（1）按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。分类数据是指只能归于某一类别的非数字型数据，比如性别中的男女就是分类数据。顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据，比如产品的等级。数值型数据是按数字尺度测量的观察值，它是自然或度量衡单位对事物进行测量的结果。

（2）按照统计数据的收集方法，可以将其分为观测数据（observational data）和实验数据（experimental data）。观测数据是通过调查或观测而收集到的数据，它是在没有对事物进行人为控制的条件下得到的，有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据。在实验中控制实验对象而收集到的数据则称为实验数据。

（3）按照被描述的对象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。在相同或近似相同的时间点上收集到的数据称为截面数据（cross-sectional data）。在不同时间上收集到的数据，称为时间序列数据（time series data）

传统数据表达方式

数据表达

数据的表示法主要有三种方式：列表法、作图法和方程式法。现分述其应用及表达时应注意的事项。

中文名

数据表达

外文名

Data expression

公式

y=mx+b

方法

作图法、列表法

相关学科

数学

列表法

做完实验后，所获得的大量数据，应该尽可能整齐地、有规律地列表表达出来，使得全部数据能一目了然，便于处理、运算，容易检查而减少差错。列表时应注意以下几点：

(1)每一个表都应有简明而又完备的名称

(2)在表的每一行或每一列的第一栏，要详细地写出名称、单位

(3)在表中的数据应化为最简单的形式表示，公共的乘方因子应在第一栏的名称下注明

数据表达

(4)在每一行中数字排列要整齐，位数和小数点要对齐 (5)原始数据可与处理的结果并列在一张表上，而把处理方法和运算公式在表下注明。

作图法

利用图形表达实验结果有许多好处：首先它能直接显示出数据的特点，像极大、极小、转折点等其次能够利用图形作切线、求面积，可对数据作进一步处理。作图法用处极为广泛，其中重要的有：

(1)求内插值。根据实验所得的数据，作出函数间相互的关系曲线，然后找出与某函数相应的物理量的数值。例如，在溶解热的测定中，根据不同浓度下的积分溶解热曲线，可以直接找出该盐溶解在不同量的水中所放出的热量。

数据表达

(2)求外推值。在某些情况下，测量数据间的线性关系可外推至测量范围以外，求某一函数的极限值，此种方法称为外推法。例如，强电解质无限稀释溶液的摩尔电导率的值，不能由实验直接测定，但可直接测定浓度很稀的溶液的摩尔电导率，然后作图外推至浓度为0，即得无限稀释溶液的摩尔电导率 (3)作切线，以求函数的微商。从曲线的斜率求函数的微商在数据处理中是经常应用的。例如，利用积分溶解热的曲线作切线，从其斜率求出某一指定浓度下的微分冲淡热，就是很好的例子。