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定量数据的表格

调研家SurveyPlus
2022-04-06

在展示或报告中,要避免使用数据处理过程中生成的原始数据表格,因为这种数据表格中包含了很多与你需要表达的内容不相关的数据。因而,在定量数据表格的选择上,要根据报告目标对数据处理中生成的表格进行筛选,选出那些有助于实现报告目标的表格。

 

1.摘要表

 

展示或报告中的表格要进行适当的设计,以保证听报告的人员和读者能够很清楚地明白数据表格背后的信息。每个表格应该有个简短准确的名称,整个报告中所有的表格要进行编号,文本中对表格行列信息的描述应该清晰准确,也就是说,表格行列的名称最好不要使用过多的缩写词,以保证读者能够理解表格内容。表格编号要标记清楚,并在需要的时候在表格中填加基本的数据容量和统计性数据。

在数据表的设计上,要尽可能的清晰明确;在进行数据对比时,最好将数据成列列出,方便对比;避免表格包含过多的行列以及文本,或者使用可能影响阅读效果的背景颜色。表格中的数据格式要一致,如果表格中一些数据保留的是两位小数,一些保留的是一位小数,这就要根据整体数据特征考虑怎样统一格式。表格行列的选择要符合逻辑并且按照一定的顺序,可以按样本顺序排列,或者按文本内容排列。

表16-la和表16-lb反映了从相关数据表中提炼的有关感冒治疗的虚构数据。如果仅看表16-la,很难理解这些数据究竟传达什么样的信息,很难从这个表格中找出不同品牌和引起感冒的相关变量之间的关系,以及不同变量的重要程度。而表16-lb通过简单地重新排列以及添加另一列数据,就将这些变量之间的关系描述得很清楚。对于两种不同的品牌M和N,多数调査对象认为在治疗感冒上都很有效,并且适合全天使用,也能很快起到药效。在口感上很多人认为品牌N的味道要比M更好,品牌P是在调研中发现的第三种比较受大众欢迎的感冒药。同M和N一样,品牌P在治疗感冒上也是很有效、适用于感冒引发的全部症状并且在口感上有着和N一样的优势。但是,很多调查对象表示这种药不适于全天使用,因为服用了药物P之后会变得很困乏。调研中一小部分人指出,感冒药品牌O同P一样,也会导致服药人比较困乏,但同样适用于感冒引发的全部症状并且药效很好。相比之下,L就不会导致人困乏,同时对所有的感冒症状都有着很好的效果。

品牌贡献率数据表

2.详细数据表

 

在报告或附录中添加详细的数据表也很重要,在准备这些详细的表格时也需要按照上面所说的数据表处理方法来进行。此外,你可能还需要在报告中添加一些说明性文字来说明表格中各变量的含义,数据来源以及对调研结果的评价等。

 

3.表格中数字的形式:使用指数、比率以及百分数

 

在数据展示中,为了体现一段时间内数据的变化程度,可以将原始数据转化为指数,以基数的百分比这种形式按照时间顺序展示这些数据。表16-2a中是之前讨论过的三种感冒药在2008〜2012年的销售情况,第一列的数据是2012年销售情况。

为了更直观地表现出这几年销售情况的变化,可以以2008年的销售情况为基数,相比列出其他年份的销售状况。具体操作中我们将每年每种产品的销售量除以其2008年的销售量,再乘以100。表16-2b中的数据就是采用这种方法转变而来的,这种方法下的各数据看起来更加直观,而且可以得到每一年销售量的增减情况。表16-2c和前面的两个表格相比,读起来更加简单,这是因为通过在该表格中调整年份,使得数据呈现的形式更符合人们的阅读习惯。

销售情况统计表

在揭示不同数据之间的区别时,比率是一个很常用的数据种类。这里举一个虚构的例子来说明,为了抵消反酒后驾驶组织每1美元广告产生的影响,酒精生产商需要花费10美元来赞助赛车活动。

在数据展示中表现出数据的变化是很重要的,在使用比率以达到这样的效果时,你需要保证作为基准的数据或样本容量要足够大,否则数据会由于不准确误导读者得出错误的结论,这一点可以通过表16-3看到。在表16-3最后一列可以看到,车型W在销量上的增长率最高达到了71%,而车型U增长率为53%。车型W销售量的基数比较小,之所以增长率最高就是因为基数小的缘故。在基数比较小的情况下使用比率要谨慎,此时的比率会有误导性,尤其是在同基数或样本容量比较大的相比时,这时得到的结果往往是没有任何意义的。

不同车型豪车销售情况表

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