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数据整理是指通过对调查所得的原始数据归类、制表、绘图等工作，使原始数据以简单、直观、形象的形式，初步反应出分布的面貌和特征。常用统计工具有统计表和统计图。
制作统计表和统计图，是对调查数据的一个初步描述，据此可以了解数据的全貌及其分布特征。在此基础上还要对调查数据进行进一步分析和研究。此时，要用到一些统计的方法。有三类统计方法尤其适用。即，集中趋势分析员、离散趋势分析和相关度分析。
1. 集中趋势分析
集中趋势是一组数据指向某一个典型值或代表值集中的情况。主要采用计算算术平均值、加权平均值和众数的方法进行分析。它们传递的是一个综合的信息，即对学员总体的影响。例如培训后的平均出错率由9.5%下降至5.2%
1) 算术平均值。是所有数据的总和除以数据的总个数所得的商。
2) 加权平均值。加权平均值是根据各个调查数据在总体中所占的不同比重计算出的平均数。
3) 众数。众数是在一组数据中出现次数最多的数据。
2. 离散趋势分析。
离散趋势是指一组数据中各个数据偏离典型值或代表值的程度。离散程度可以反映集中趋势的代表性如何，离散程度越大，集中趋势的代表性就越差。主要采用计算标准差和方差的方法进行分析。该方法是分析学员之间的变化差距大小，以及随着时间变化学员之间的差距变化差距。同时，对业绩和表现水平各不相同的个人进行比较，从而推断某一小组的业绩是否得到改进。主要参数有：
1) 极差。是一组数据中最大值和最小值的差
2) 离差。是一组数据中某个数据与该组平均值的差。
3) 方差。是一组数据中某个数据与该组平均值之差的平方和的算术平均数。
4) 标准差。标准差是方差的平方根，通常用S表示。
3. 相关度分析。
利用相关性来显示培训项目中不同因素和学员业绩之间的相互关系。相关量是指变量间的相关程度，测量相关量的指标是相关系数。(具体计算方法较复杂，相关内容可参考统计学的教材)
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