教育统计学
教育统计学
第一章绪论一、什么是教育统计学1.什么是统计学统计学是研究统计原理和方法的科学。
它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。
统计学的分为数理统计学和应用统计学两类。
2.什么是教育统计学教育统计学是运用数理统计的原理和方法研究教育问题的一门应用科学。
教育统计学的主要任务是研究如何搜集、整理、分析由教育调查和教育实验等途径所获得的数字资料，并以此为依据，进行科学推断，从而揭示蕴含在教育现象中的客观规律。
3.统计学和教育统计学的内容（1）描述统计对已获得的数据进行整理、概括，显现其分布特征的统计方法，称为描述统计。
包括归组、编表、绘图等数据整理工作和计算各种特征量反映其分布特征。
（2）推断统计根据样本所提供的信息，运用概率的理论进行分析、论证，在一定可靠程度上对总体分布特征进行估计、推测，这种统计方法称为推断统计。
包括总体参数估计和假设检验两部分。
（3）实验设计实验者为了揭示实验中自变量与因变量的关系，在实验之前所制订的实验计划，称为实验设计。
包括抽样设计、样本容量计算、确定实验对照形式、实现实验组和对照组的等组化、安排实验因素、控制无关因素以及用什么统计方法处理及分析实验结果等等。
（4）三者的关系描述统计是推断统计的基础，推断统计通过样本信息估计、推测总体，从已知情况估计、推测未知情况。
良好的实验设计才能使我们获得真实的有价值的数据，对这样的数据进行统计处理才能得出正确的结论。
二、统计学中的几个基本概念与符号1.随机变量（1）随机现象与随机事件:随机现象具有以下三个特征：一次试验有多种可能结果，其所有可能结果是已知的；试验之前不能预料哪一种结果会出现；在相同的条件下可以重复试验。
随机现象的每一种结果叫做一个随机事件。
(2）随机变量:这些随机事件在一次试验中，可能出现，也可能不出现，而在大量重复试验中，它们的发生却具有一定的规律性。
我们把能表示随机现象各种结果的变量称为随机变量。
教育统计学
教育统计学教育统计学教育统计学是一门关注教育数据的学科，旨在收集、整理、分析和解释教育数据，以推动教育决策和政策制定的科学领域。
通过研究教育现象，教育统计学为教育实践和政策制定提供了重要的数据和信息支持。
本文将从教育统计学的意义、数据收集、数据分析和数据应用等方面进行讨论。
一、教育统计学的意义教育统计学的意义在于帮助人们更好地了解教育现象和教育问题，通过收集和分析数据来推动教育决策和政策制定。
教育统计学可以为教育规划、教育政策和教育评估提供有力的证据，帮助决策者更有效地分配资源和改进教育质量。
教育统计学可以帮助我们回答一系列与教育有关的问题，例如：1.教育资源如何分配？通过收集和分析教育数据，可以了解不同地区或不同学校的教育资源分配情况，并据此提供政策建议，以提高教育资源的合理化配置。
2.学生的教育表现如何？通过收集和分析学生的学业成绩、出勤率、学科选择等数据，可以了解学生在教育过程中的表现情况，以及他们在不同学科和不同年级之间的差异。
此外，还可以了解学生的兴趣爱好和课外活动情况，以设计更加个性化和有针对性的教育方案。
3.教育政策的效果如何？通过收集和分析教育政策实施后的数据，可以评估政策的效果，并据此调整政策，以更好地达到政策目标。
二、数据收集数据收集是教育统计学的一个重要环节。
教育数据的收集包括定期的和非定期的数据收集，定量的和定性的数据收集，以及公开的和非公开的数据收集。
以下是一些常见的教育数据来源：1.学校报告学校通常会报告各种数据，例如与学生有关的数据（如学生出勤率、成绩、教师评级等）和与学校有关的数据（如预算、教师人数和课程安排等）。
2.教育部门和机构的数据教育部门和机构负责收集和发行各种教育数据，例如统计教育机构数量、师资力量、学生人数、预算和保障工作等。
3.检测和评估机构的数据检测和评估机构专门负责评估学生和学校的表现，以及测量学生的学习成果和能力等。
三、数据分析数据分析是教育统计学的另一个重要环节。
教育统计学定义
教育统计学定义教育统计学是一门研究教育现象的数量特征和规律的学科，它运用数理统计方法对教育数据进行分析和研究，旨在为教育决策提供科学依据。
教育统计学广泛应用于各级各类教育机构、政府部门、社会组织等领域，为教育管理、政策制定、评估和研究提供重要支持。
一、教育统计学的概念和背景1. 教育统计学的概念2. 教育统计学的发展历程3. 教育统计学的研究内容二、教育数据的收集与处理1. 教育数据来源及其特点2. 教育数据收集方法3. 教育数据处理方法三、统计分析在教育中的应用1. 描述性统计分析在教育中的应用2. 探索性因子分析在教育中的应用3. 方差分析在教育中的应用四、国内外主要教育统计指标及其解释1. 国内外主要基础教育指标及其解释2. 国内外主要高等教育指标及其解释3. 教育经费指标及其解释五、教育统计学的应用与挑战1. 教育决策中的应用2. 教育评估中的应用3. 教育研究中的应用4. 教育统计学面临的挑战六、结论一、教育统计学的概念和背景1.教育统计学的概念教育统计学是一门研究教育现象的数量特征和规律的学科。
它通过运用数理统计方法对教育数据进行分析和研究，从而为教育管理、政策制定、评估和研究提供科学依据。
简单来说，教育统计学就是将数理统计方法运用到教育领域，对各种与教育相关的数据进行收集、整理、分析和解释。
2.教育统计学的发展历程早在19世纪初期，就有人开始使用数理方法对各种社会现象进行分析和研究。
但是，直到20世纪初期，才出现了专门研究社会现象数量特征和规律的学科——统计学。
随着教育事业的发展，人们开始意识到教育数据的重要性，并逐渐将统计学方法运用到教育领域，从而形成了教育统计学。
20世纪50年代后期，随着电子计算机技术的发展，人们可以更加方便地处理大量数据，这进一步推动了教育统计学的发展。
现在，教育统计学已经成为一门独立的学科，并广泛应用于各级各类教育机构、政府部门、社会组织等领域。
3.教育统计学的研究内容教育统计学主要研究以下内容：（1）教育数据的收集和处理方法；（2）教育数据的描述性分析方法；（3）探索性因子分析方法；（4）方差分析方法；（5）教育指标体系及其解释；（6）教育决策、评估和研究中应用数理统计方法。
教育统计学基础知识(史上最全最完整)
教育统计学基础知识(史上最全最完整)什么是教育统计学？教育统计学是一门研究教育领域中数据收集、分析和解释的学科。
它利用统计学方法来帮助教育工作者了解和评估教育系统中的各种现象和趋势。
教育统计学可以提供决策制定和政策改进的依据，以促进教育的发展和进步。
教育统计学的基本概念样本和总体- 样本是从总体中选择出来的一部分，用于代表整个总体。
通过对样本进行研究，我们可以对总体的特征和趋势进行推断。
样本是从总体中选择出来的一部分，用于代表整个总体。
通过对样本进行研究，我们可以对总体的特征和趋势进行推断。
- 总体是我们感兴趣的全部个体或事物的集合。
例如，如果我们对一所学校的学生做研究，那么学校中的所有学生就是总体。
总体是我们感兴趣的全部个体或事物的集合。
例如，如果我们对一所学校的学生做研究，那么学校中的所有学生就是总体。
频数和频率- 频数表示某个特定数值在数据集中出现的次数。
频数表示某个特定数值在数据集中出现的次数。
- 频率指的是某个特定数值在数据集中出现的相对次数。
频率可以用绝对频数除以总体大小得到。
频率指的是某个特定数值在数据集中出现的相对次数。
频率可以用绝对频数除以总体大小得到。
中心趋势测量- 平均数是一组数据的总和除以数据的个数。
它是衡量数据的中心趋势的一种指标。
平均数是一组数据的总和除以数据的个数。
它是衡量数据的中心趋势的一种指标。
- 中位数是将数据集按大小排列后，位于中间位置的值。
它也是衡量数据中心趋势的一种指标。
中位数是将数据集按大小排列后，位于中间位置的值。
它也是衡量数据中心趋势的一种指标。
- 众数是指数据集中出现次数最多的值。
它也可以作为衡量数据中心趋势的指标。
众数是指数据集中出现次数最多的值。
它也可以作为衡量数据中心趋势的指标。
变异性测量- 范围是一组数据中最大值和最小值之间的差异。
范围是一组数据中最大值和最小值之间的差异。
- 标准差是一组数据与其平均数之间差异的平均值。
它是衡量数据变异性的一种指标。
教育统计学_第一章 绪论
六、教育统计学的基础知识
基础知识六：统计误差
误差是测得值与真值之间的差值。 测得值＝真值＋误差 统计误差归纳起来可分为两类：测量误差与抽
四、学习教育统计学的注意事项
几个问题
畏难情绪 重点注意使用条件 多做练习
五、教育统计学的研究内容
教育统计学
描述统计 推断统计 实验设计
1、描述统计
对已获得的数据进行整理、概括，显现其 分布特征的统计方法，称为描述统计。
目的是将大量零散的、杂乱无序的数字资 料进行整理、归纳、简缩、概括，使事物 的全貌及其分布特征清晰、明确地显现出 来。
六、教育统计学的基础知识
抽签法：先将总体各个体编上号，这些号 码无大小意义，仅是各个体的代号，每一 个体都要有一个号码。将每一号码写到纸 签上或卡片上，充分混合，任意抽取，抽 到预定的数目为止。
六、教育统计学的基础知识
随机数码法：在总体数目较大时，抽签法 不方便，用随机数码表，将各个体先编上 号，从《随机数码表》中任何一个地方开 始，向任何一个方向选取。教育研究中一 般采用不可重复抽样。
二、什么是教育统计学
教育研究数据的特点
研究数据和结果多以数字形式呈现 数据具有随机性和变异性 数据具有规律性 目标是通过部分数据来推测总体特征
三、学习教育统计学的意义
学习心理与教育专业的诸课程需要统计学 知识。
从事心理与教育工作的实践需要统计学知 识。
进行心理教育科学研究需要统计学知识。 科学的思维需要统计学知识。
教育学专业的教育教育统计学
教育学专业的教育教育统计学教育学专业中的教育统计学是一门研究教育数据的学科，通过收集、整理、分析和解释教育数据来揭示教育现象和问题的规律性。
教育统计学的应用范围广泛，可以用于评估教育政策的效果、研究学生学业发展的轨迹、分析学校的教育成果等。
本文将介绍教育统计学的基本概念、主要方法和应用领域。
一、教育统计学的基本概念教育统计学是统计学在教育领域的应用，它关注的是教育过程中的各种数据和变量。
教育统计学研究的对象包括学生、学校、教师、家庭以及教育相关的政策和实践等。
教育统计学的基本概念包括以下几个方面：1. 教育数据：教育数据是指在教育活动中收集到的信息或指标，如学生的考试成绩、学校的师生比例、教师的教学经验等。
教育数据可以是定性的，如教师对学生的评价；也可以是定量的，如学生的年龄、学费的数额等。
2. 教育变量：教育变量是指在教育数据中所包含的可以变化的因素，如学生的性别、学校的规模、教师的资格等。
教育变量可以是分类变量，如学生的年级；也可以是连续变量，如学生的身高。
3. 教育指标：教育指标是对教育现象或问题进行度量和描述的量化指标，如学生的平均分数、学校的毕业率等。
教育指标可以用于比较不同群体、不同地区或者不同时间段之间的教育差异。
二、教育统计学的主要方法教育统计学通过采用各种数据分析方法来对教育数据进行处理和解释，以便于揭示教育现象和问题的本质。
教育统计学的主要方法包括以下几个方面：1. 描述统计分析：描述统计分析是对教育数据进行总结和概括的方法，包括计算平均数、中位数、标准差等统计指标，绘制频数分布表、条形图、折线图等图表以及计算相关系数、回归方程等。
2. 推断统计分析：推断统计分析是通过对样本数据进行统计推断来对总体进行推断的方法。
它可以用来估计总体参数、检验两个或多个总体之间的差异、进行因果推断等。
3. 多元统计分析：多元统计分析是通过考虑多个因素之间的相互关系来解释教育现象和问题的方法。
它包括因子分析、聚类分析、判别分析等多种方法，可以帮助我们发现变量之间的主成分、不同群体之间的差异等。
教育统计学
教育统计学简介教育统计学是研究教育数据和信息的统计方法和技巧的学科。
它通过收集、整理、分析和解释教育数据，为教育决策提供科学依据。
教育统计学广泛应用于教育政策研究、教育评估、教育管理和教育改革等领域。
本文将介绍教育统计学的基本概念、常用方法和应用实例。
基本概念总体与样本在教育统计学中，总体是指研究对象的全部个体，而样本是从总体中抽取出来的一部分个体。
样本的数据用于对总体的特征和规律进行推断。
为了保证抽样的有效性，教育统计学中常采用随机抽样的方法，确保样本能够代表总体。
量化与测量教育数据主要以数量形式存在，需要进行测量和量化才能进行统计分析。
常用的教育测量方法有问卷调查、观察法、测试和实验等。
测量结果以变量的形式表示，常见的教育变量有学生的年龄、成绩、出勤率等。
描述统计与推断统计教育统计学既关注对数据的描述，又关注通过样本对总体进行推断。
描述统计通过计算中心趋势和离散程度等指标，对数据进行总体描绘。
推断统计则基于样本数据，利用概率分布和假设检验等方法，推断总体的特征和规律。
常用方法频数分析频数分析是分析分类变量的方法，通过计算每一类别的频数和频率，描述和探索变量的分布情况。
常见的频数分析方法有直方图、条形图和饼图等。
中心趋势与离散程度中心趋势指标用于描述数据的集中程度，常用的指标有平均数、中位数和众数等。
离散程度指标用于描述数据的分散程度，常用的指标有方差、标准差和极差等。
相关分析相关分析用于研究变量之间的关系，常用的方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。
相关分析可以帮助研究者理解变量之间的关联程度，为制定教育政策和改进教学提供依据。
回归分析回归分析是一种用于研究因果关系的统计方法，它可以探索自变量与因变量之间的关系，并预测因变量的取值。
教育统计学中常用的回归方法有线性回归、逻辑回归和多元回归等。
假设检验假设检验是教育统计学中常用的推断统计方法，用于检验关于总体参数的假设是否成立。
常用的假设检验方法有t检验和方差分析等。
教育统计学
教育统计学：教育统计学是搜集、整理、分析教育领域统计数据的方法科学，它是从定量的角度来揭示教育现象的特征和规律。
它属于应用学科。
教育统计学的内容：1、描述统计。
主要研究搜集、整理数据的方法，以及一些统计量的计算。
2、推断统计。
主要研究如何从局部数据情况来估计整体情况。
3、实验设计。
主要研究如何选择实验对象，安排实验步骤，操纵实验变量，控制无关变量，搜集实验结果，分析实验结论。
变量：是指在数量上或性质上有变化的量。
因变量：被影响的因素。
自变量：影响因素。
常量：数值是恒定的。
总体：就是所要研究对象的全体。
个体：是组成总体的基本单位。
样本：是由总体中一部分个体所组成的，它对总体具有一定的代表性。
样本容量：样本中个体的数目。
统计量：根据数本数据而计算出的量称为统计量。
参数：反映总体特征的量称为参数。
误差：是指实测值与真值的绝对差距。
系统误差：是由某种固定原因造成的误差。
随机误差：由某种难以控制的原因造成的误差。
（这种误差是偶然性的。
）什么是数据？数据是反映客观事物数量特征的数字。
数据的特点：1、变异性（又叫波动性）是指由观察或测量获得的数据总是有变化的，不同的。
原因有：①由事物的动态性所造成的。
②由事物之间的差异性所造成的。
③由测量技术不完善所造成的。
2、规律性。
是指由观察或测量获得的数据，尽量是变化的不同的，但经过整理之后还是要反映出一定规律的。
数据的种类：1、从数据的来源分：（1）计数数据。
就是点计事物个数所获得的数据。
这类数据一般都是整数。
（2）测量数据。
利用测量工具所获得的数据。
这类数据有整数，有小数。
2、从数据是否连续分：（1）间断性数据。
在任意两个数值之间只能包含有限个数的数据。
（2）连续性数据。
在任意两个数值之间可以包含无限多个数的数据。
3、从数据的运算性质分：（1）比率数据。
这类数据有相等单位，也有绝对零点，它能够加减乘除。
（2）等距数据。
这类数据有相等单位，但零点是相对的。
它只能加减，不能乘除。
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教育统计学教育统计与测量教育科学一门分支学科。
它是将统计与测量学原理和方法应用于教育实践和研究领域而形成的一门应用性教育学科。
属于工具性学科，具有基础性地位。
第一节什么是教育学一、什么是教育统计学教育统计学是运用数理统计的原理和方法，研究教育问题的一门应用科学。
它的主要任务是研究如何搜集、整理、分析由教育调查和教育试验所获得的数字资料，并以此为依据，进行科学推断，揭示教育现象所蕴含的客观规律。
例：我们可以通过调查把握近五年来某地区小学教师学历达标的比例、逐年变化的情况。
通过调查我们也可以了解学校各种设施逐年改善的情况，了解学生的升学率、辍学率等等。
教育统计学与教育调查、教育试验的关系：教育调查与教育试验会提出具体的研究任务，解决具体的问题。
而教育统计学主要是对数据进行分析和处理。
如果统计学不与一定的调查和试验联系起来，研究者就不知自己在干什么，说明什么问题。
反过来，调查和试验不与统计联系起来，则它们会是杂乱无章的，这样教育的规律就显示不出来。
二、教育统计学的内容从具体应用的角度来分，可以分成：1.描述统计。
就是对已获得的数据进行整理、概括，显现其分布特征的统计方法。
2.推断统计。
根据样本提供的信息，运用概率理论进行分析论证，在一定可靠程度上，对总体分布特征进行估计、推测，这种统计方法称为推断统计。
其内容包括总体参数估计和假设检验两部分。
第二节学习教育统计学的意义首先，统计学是教育科学研究的工具。
如教育者对随机因素的处理。
其次，是提高专业素养、专业水平的需要。
如可以帮助你阅读大量统计说明的资料，否则就不能理解别人的研究。
再次，提高教育实际工作的效率和科学性。
可以帮助了解现有的教育管理，从而在此基础上制定新的计划，提高教育实际工作的效率和科学性。
同时，还可不断发现问题，提出调整的方法和方案，因而能够提高工作效率。
最后，是科学训练的需要。
可以学会科学研究所需的推理和逻辑的能力训练。
第三节统计学中的几个基本概念一、随机变量试验结果数值不是恒定不变的量，我们把它称为变量。
和它相反的量叫做常量，即数值保持恒定的量。
表示随机现象各种结果的变量称为随机变量。
统计处理的变量都是随机变量。
一般用X、Y、Z表示。
具有以下三个特性的现象，称为随机现象。
第一，一次试验有多种可能结果，其所有可能结果是已知的。
第二，试验之前不能预料哪一种结果会出现。
第三，在相同的条件下可以重复试验。
随机现象的每一个结果叫做一个随机事件。
二、总体和样本总体是我们所研究的具有某种共同特征的个体的总和。
比如我们要了解全国初中生的英语水平，只有具有“全国的”“初中生”“英语”这些共同特征个体才构成一个总体。
总体中的每个单位称为个体。
总体和样本的分类：总体可以分为两种，一种为有限总体，另一种叫做无限总体。
当总体所包含的个体数目有限时，这一总体称为有限总体。
而总体所包含的个体数目无限时，则称为无限总体。
样本种包含的个体数目称为样本的容量，一般用n表示。
样本中个体数目大于30称为大样本，等于或小于30称为小样本。
总体和样本的关系：具有相对性，即在一定的条件下可以相互转换。
比如我们想研究目前南阳师院在校大学生的外语水平，那么目前在校大学生就可以构成一个整体。
如果现在想研究全国大学生的外语水平，那么南阳师院在校大学生就是全国范围内的一个样本。
在这种情况下，总体就变成样本。
总体，样本，与研究的目的相联系。
三、统计量和参数样本上的数字特征是统计量。
也就是说，根据教育调查或试验获得的数据所计算出来的能够描述这组数据各种特征的数量是统计量。
总体上的各种数字特征是参数。
也即反映总体上各种特征的数量是参数。
第二章数据的初步整理第一节数据的来源、种类及其分类一、教育统计资料的来源1．经常性资料（档案性资料）：如学生、家长和老师的资料等。
2．专题性资料：主要通过研究者对自己所感兴趣的或者是一些亟待解决的问题，通过调查或实验的方法来搜集的。
二、数据的种类数据就是随机变量的观察值。
1.按来源分：点计数据和度量数据。
点计数据指计算个数的数据。
它具有独立的分类单数，如人口数、学校数、男女数等，一般都取整数形式。
度量数据是指用一定的工具或一定的标准测量所获得的数据。
如身高、体重、成绩分数。
按测量数据是否等距和有绝对零，又可分三种水平：①有相等单位又有绝对零的数据称为比率变量数据，如身高、体重、反应时。
②有相等单位但无绝对零的数据，称为等距变量数据，如温度、各种能力分数、智商等。
③既无相等单位也无绝对零的数据称为顺序变量数据，如等级评定、品质评定、能力等级等。
计数数据常用百分比率的检验方法，χ2检验等，比率或等距变量常用T检验及方差分析，顺序变量常用等级相关、等级差异数分析等。
2.按随机变量取值是否具有连续性,分为间断型随机变量的数据和连续型随机变量。
取值个数有限的数据，称为间断型随机变量的数据。
这种数据的单位是独立的，两个单位之间不能再划分成细小的单位，一般用整数表示。
许多调查得来的数据属此类。
取值个数无限的数据，称为连续型随机变量的数据。
它们可能的取值范围能连续充满某一个区间。
数据的单位之间可以在划分成无限多个细小的单位。
数据可以用小数表示。
第二节统计表1.标题：表的名称。
上方，简明扼要。
2.表号：表的序号。
左方，时间顺序。
3.标目：表中对统计数据分类的项目。
4.线条：四条基本线条；不宜多。
5.数字：小数数位要一致，对齐；尽量不留空格；无数字可画横杠，可用省略号或问号表示。
6.表注：补充说明表的来源；字号不要大于表中的其它文字。
简单明了、重点突出。
二、统计表的种类1．简单表：只列出观察对象的名称、地点、时序或统计指标名称的统计表。
2．复合表：按两个或两个以上标志分组的统计表。
三、频数分布表列法频数：某一个随机事件在n次试验中出现的次数称为这个随机事件的频数。
一般用f表示。
频数分布：各种随机事件在n次试验种出现的次数分布称为频数分布，即把随机事件出现的次数都呈现出来。
频数分布表：把频数分布用表格的形式表示出来就是频数分布表。
频数分布表分类：1.简单频数分布表（1）间断变量的频数分布表（2）连续变量的频数分布表第一步：求全距R=最大值—最小值=128—81=47第二步：决定组数和组距k:一般分为10~15组。
i:一般定为1、2、3、5、10。
本例k=10,i=R/k=47/105第三步：决定组限，即决定各组的上下限。
组中值=（上限+下限）/2第四步：登记频数2.累积频数和累积百分比分布表：累积频数就是把频数一组一组累加起来，得到的频数叫累积频数。
累积百分比就是把频数用百分比变成相对频数。
用表格把这两种频数表示出来就是累积频数分布表和累积百分比分布表。
（1）累积频数分布表制作A.先制作频数分布表B.从最低一组的频数开始登记，思考题：将下列30名学生的英语分数编制成组距为5的简单频数，累积频数（上限以下）分布表，并绘制简单频数直方图。
76 71 66 63 88 83 77 72 68 64 70 76 81 79 73 71 66 61 55 65 74 86 78 82 74 84 6772 76 74第三节统计图统计图是用来表达统计指标与被说明的事物之间数量关系的图形。
它是整理数据的一种方法。
在运用统计图时，一般附有统计表。
一、统计图的结构及其绘制规则1.标题。
简明扼要，切合内容，必要时注明时间地点。
字体在图中为最大；一般在图下方。
2.图号。
3.标目。
对于有纵横轴的统计图，应在纵横轴上分别标明统计项目及其尺度。
4.图形。
图形线在图中为最粗，要清晰，图形的高与宽之比3：5为宜，以美观为准。
5.图注。
文字简明扼要，字体要小，写在图题的下方。
二、表示间断变量的统计图1.直条图：用直条的长短表示统计事项数量的图形为直条图。
常用来表示点计数据。
制作直条图的方法（1）条宽应一致。
只是高度不同，从而控制高度来表示大小。
（2）各直条之间要有一定的间隔。
因为它表示的是间断变量；但间隔不要太宽、或太窄，一般是一个到半个直条宽度之间。
（3）各直条的安排要有一定的顺序。
如时间前后、数字大小、等级次序等。
（4）为了直观，直条的附近不要写数字。
如需特别说明，可以安排一些图例。
直条图的分类：单式直条图和复式直条图直条图还可分为横条图和纵条图。
常见的为纵条图。
2.圆形图。
是用来表示间断性资料构成比的图形。
三、表示连续变量的统计图1．频数分布图（1）直方图用面积表示频数分布，用各组上下限上的矩形面积表示各组频数。
直方图的制作:以组距为底边,以分组区间的上下限为底边二端点,以次数为高画矩形,各直条距形间不留空隙。
直方图与直条图的异同同：都是用矩形来表示数据；异：直条图表示间断变量，而直方图来表示连续变量；直条图各直条之间有间距，直方图各直条之间没有间隔；直条图是以直条的长短高低来表示数量关系，而直方图是以面积来表示频数分布。
多边图：多边图是以纵轴上的高度表示频数的多少的图形。
制图方法大体与直方图相同，其不同之处在于：以各组中点为横坐标，以各组的频数为纵坐标描点，然后把每相邻的两点用直线连接起来，即成多边图。
若两组数据总频数不相同时，其纵轴应当以频数百分比表示。
（3）累积频数与累积百分比图制作方法与多边图制作方法很相像，其区别在于：描点时应以各组的上限为横坐标，以各组的累积频数或累积百分比为纵坐标，然后描处标点，然后形成一个曲线。
第三章集中量二、算术平均数的计算方法第二节加权平均数、几何平均数、调和平均数一、加权平均数：是不同比重数据（或平均数）的平均数。
例：某门课程期中考试成绩与期末考试成绩的权数分别为3和7。
已知某个考生期中考了92分，期末考了85分。
若不考虑其他因素，问该生在这门课上的成绩是多少二、几何平均数。
当一个数列的后一个数据以前一个数据为基础成比率（即等比级数）增长时，要用几何平均数求其平均增长率（即等比级数中的比率）。
常用作速率的集中量。
例如：某大学连续四年的毕业人数为：980、1100、1200、1300，问毕业生平均增长率是多少三、调和平均数：是一组数据倒数的算术平均数的倒数，亦称倒数平均数。
用公式表示为：第三节中位数一、中位数的概念二、中位数的计算方法三、百分位数的概念及其计算方法1.概念：百份位数是位于以一定顺序（一般是由小到大）排列的一组数据中某一百分位置的数2.计算方法第三节众数对众数有理论众数及粗略众数两种定义方法。
理论众数是指与频数分布曲线最高点相对应的横坐标上的一点(积分)。
粗略众数是指一组数据中频数出现最多的那个数。
二、众数的求法1．观察法。
先把数据列出来，然后找出现频数最大的数，即为众数。
例如：有人想了解大学二年级一个半学生的年龄大概是多少。
就可以把学生的年龄抄下来。
发现18岁有3个人，19岁8人，20岁4人，21岁2人，还有22岁1人。