统计数据的图表展示
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统计学 第 2章 数据的图表展示
一、统计表的构成
1、 表头（表号、总标题）
2、行标题
3、列标题
4、数字资料
5、表外附加（注解说明或表脚）
二、统计表编制的基本要求
科学、实用、简练、美观
三、统计表种类 人口数字
全球人口 70亿
1、按用途分： 中国人口 13亿
印度人口 12亿 美国人口 3亿
调查表、汇总表、分析表
2、按时间和空间属性分： 日本人口 1.3亿 时间表、空间表、时空表 3、按分组情况分： 简单表:未分组的数据表。 简单分组表：单变量分组的数据表。 并行分组表：多变量分组并行排列的数据表。 交叉分组表（列联表）：多变量分组交叉排 列的数据表。
8、数字要如实填写，不能用“同左”
文字表示；
9、合计应放在最后一行。
表2—2
2011～2012年中南商场部分商品销售统计表
计 量 单 位
件 台 吨
商 品 名 称
甲 乙 丙
销售额 （万元） 2011年 2012年 2011年 2012年
（1） 3000 50 800 （2） 3000 60 1000 （3） 30 500 160 （4） 27 540 180
20 18.23
18
16
14
13.65
GDP
12 10.71 10 8.75 8 2000年 2001年 2002年 9.59
（3）计量单位 若全表的计量单位一样，则放在 表外的右上角； 若全表计量单位不一样，则各行 的计量单位，专设一个计量单位栏； 各列计量单位，放在列标题（指标名 称）的左方或下方，并用圆括号括起 来。
4、表脚 填表人、填表时间、资料来源、变量 注解（计算方法、计算口径）等。
5、如果有多张表，则要编表号。 练习： 指出下表中的错误，并将其改正 为一张规范的统计表
1、 表头（表号、总标题）
2、行标题
3、列标题
4、数字资料
5、表外附加（注解说明或表脚）
二、统计表编制的基本要求
科学、实用、简练、美观
三、统计表种类 人口数字
全球人口 70亿
1、按用途分： 中国人口 13亿
印度人口 12亿 美国人口 3亿
调查表、汇总表、分析表
2、按时间和空间属性分： 日本人口 1.3亿 时间表、空间表、时空表 3、按分组情况分： 简单表:未分组的数据表。 简单分组表：单变量分组的数据表。 并行分组表：多变量分组并行排列的数据表。 交叉分组表（列联表）：多变量分组交叉排 列的数据表。
8、数字要如实填写，不能用“同左”
文字表示；
9、合计应放在最后一行。
表2—2
2011～2012年中南商场部分商品销售统计表
计 量 单 位
件 台 吨
商 品 名 称
甲 乙 丙
销售额 （万元） 2011年 2012年 2011年 2012年
（1） 3000 50 800 （2） 3000 60 1000 （3） 30 500 160 （4） 27 540 180
20 18.23
18
16
14
13.65
GDP
12 10.71 10 8.75 8 2000年 2001年 2002年 9.59
（3）计量单位 若全表的计量单位一样，则放在 表外的右上角； 若全表计量单位不一样，则各行 的计量单位，专设一个计量单位栏； 各列计量单位，放在列标题（指标名 称）的左方或下方，并用圆括号括起 来。
4、表脚 填表人、填表时间、资料来源、变量 注解（计算方法、计算口径）等。
5、如果有多张表，则要编表号。 练习： 指出下表中的错误，并将其改正 为一张规范的统计表
田间试验与统计方法2 数据类型及其图表展示
1. 没有调查员协助的情况下由被调查者自己完成调查 问卷；
– 问卷递送方法有：调查员分发、邮寄、网络、媒体
2. 要求调查问卷结构严谨，有清楚的说明； 3. 弱点
– – – – 问卷的返回率比较低； 不适合结构复杂的问卷； 调查周期比较长 ； 数据搜集过程中出现的问题难于及时采取调改措施。
面访式问卷调查
二.试验中的若干问题 三.试验中的统计 四.试验法案例
试验组和对照组
1. 将研究对象分为两组：试验组和对照组； 2. 试验组和随机组的产生应遵循随机原则， 而且应该匹配
– 匹配指对试验单位的背景材料进行分析比 较，将情况类似的每对单位分别随机地分 配到试验组和对照组。
试验中的若干问题
1. 人的意愿
– 群是初级抽样单位，第二阶段抽取的是最终抽样单位。 将该方法推广，使抽样的段数增多，就称为多阶段抽样；
2. 具有整群抽样的优点，保证样本相对集中，节约调 查费用； 3. 需要包含所有低阶段抽样单位的抽样框；同时由于 实行了再抽样，使调查单位在更广泛的范围内展开 4. 在大规模的抽样调查中，经常被采用的方法。
数据的直接来源
(原始数据)
1. 调查数据
– 通过调查方法获得的数据 – 通常是对社会现象而言 – 通常取自有限总体
2. 试验数据
– 通过试验方法得到的数据 – 通常是对自然现象而言 – 也被广泛运用到社会科学中
• 如心理学、教育学、社会学、经济学、管理学等
§3 调查数据
一.概率抽样与非概率抽样
二. 搜集数据的基本方法
– 在相同或近似相同的时间点上收集的数据 – 描述现象在某一时刻的变化情况 – 比如，2002年我国各地区的国内生产总值数据
2. 时间序列数据(time series data)
– 问卷递送方法有：调查员分发、邮寄、网络、媒体
2. 要求调查问卷结构严谨，有清楚的说明； 3. 弱点
– – – – 问卷的返回率比较低； 不适合结构复杂的问卷； 调查周期比较长 ； 数据搜集过程中出现的问题难于及时采取调改措施。
面访式问卷调查
二.试验中的若干问题 三.试验中的统计 四.试验法案例
试验组和对照组
1. 将研究对象分为两组：试验组和对照组； 2. 试验组和随机组的产生应遵循随机原则， 而且应该匹配
– 匹配指对试验单位的背景材料进行分析比 较，将情况类似的每对单位分别随机地分 配到试验组和对照组。
试验中的若干问题
1. 人的意愿
– 群是初级抽样单位，第二阶段抽取的是最终抽样单位。 将该方法推广，使抽样的段数增多，就称为多阶段抽样；
2. 具有整群抽样的优点，保证样本相对集中，节约调 查费用； 3. 需要包含所有低阶段抽样单位的抽样框；同时由于 实行了再抽样，使调查单位在更广泛的范围内展开 4. 在大规模的抽样调查中，经常被采用的方法。
数据的直接来源
(原始数据)
1. 调查数据
– 通过调查方法获得的数据 – 通常是对社会现象而言 – 通常取自有限总体
2. 试验数据
– 通过试验方法得到的数据 – 通常是对自然现象而言 – 也被广泛运用到社会科学中
• 如心理学、教育学、社会学、经济学、管理学等
§3 调查数据
一.概率抽样与非概率抽样
二. 搜集数据的基本方法
– 在相同或近似相同的时间点上收集的数据 – 描述现象在某一时刻的变化情况 – 比如，2002年我国各地区的国内生产总值数据
2. 时间序列数据(time series data)
教你如何用条形统计图呈现数据
教你如何用条形统计图呈现数据因为这篇文章是由的一、引言条形统计图是一种非常流行的数据可视化工具，它能够将复杂的数据变得更加容易理解。
条形统计图可以用来显示数量、百分比或比率等不同类型的数据。
使用条形统计图，您可以快速了解数据中存在的趋势和规律。
在本文中，我们将教您如何使用条形统计图呈现数据。
二、了解什么是条形统计图条形统计图也被称为条形图或柱形图。
它是一种以垂直或水平条形的形式表示数据的图表。
它通常用于显示数量、百分比或比率等不同类型的数据。
条形统计图是一种简单直观的可视化工具，常用于商业、教育、科学等领域。
条形统计图通常由两个轴组成：水平轴（x轴）和垂直轴（y 轴）。
水平轴用来表示数据的类别。
在水平轴上，数据点被用条形形式表示并排排列。
垂直轴用来表示数据的数量、百分比或比率。
三、选择条形统计图呈现数据选择条形统计图有以下几个步骤：1.确定数据类型在选择如何展示数据之前，需要确定数据类型。
如果您的数据类型是数量或者有序类别，那么条形统计图是一种好的选择。
如果您的数据类型是无序类别或文本，或者数据类型是事件类型的计数，那么条形统计图可能不是一个好的选择。
2.选择水平或垂直方向条形统计图可以采用水平或垂直方向，这取决于您的数据类型和呈现的需求。
如果您的数据类型是数量或有序类别，垂直条形统计图是一个很好的选择。
如果您的数据类型是无序类别，水平条形统计图可能是一个更好的选择。
3.确定数据集范围在选择标准的条形统计图之前，需要了解数据集的范围。
数据集的范围包括数据点的数量、数据类型和独立变量的数量。
基于这些因素，您可以选择不同类型的条形统计图。
四、条形统计图的类型条形统计图的类型包括普通条形统计图（简单条形统计图）、堆积条形统计图、分组条形统计图等。
下面，我们将分别介绍这些类型的条形统计图。
1.普通条形统计图普通条形统计图，也称为简单条形统计图，是最常用的条形统计图之一。
它由两个轴组成，其中一个轴表示数据类别，另一个轴表示数量、百分比或比率。
管理统计学SPSS数据的图形展示实验报告
数据的图形展示一、实验目的与要求1.掌握直方图、饼图、条图、线图、散点图的绘制。
2.熟悉茎叶图、箱图、面积图的绘制。
3.熟悉交统计图的编辑和绘图中注意事项。
二、实验内容提要1.绘制消费者信心值的直方图，并考察其是否服从正态分布。
2.用箱图分月份考察消费者信心的分布3.使用饼图分城市、月份考察样本性别比例4.用条图比较不同职业人群的消费者信心值5.用多重线图分城市比较信心指数随时间的变化趋势三、实验步骤1.消费者信心值的直方图①选择图形→图表构建程序菜单项，打开图表构建程序对话框，②在图库中选择直方图组，将右侧出现的简单直方图图标拖入画布中③在变量列表中找到index1，将其拖入画布的横轴框中，④在元素属性对话框中选中显示正态曲线复选框，随后单击下方的应用按钮。
2.箱图分月份考察消费者信心的分布①选择图形->图表构建程序菜单项，打开图表构建程序对话框，②在图库中选择箱图组将右侧出现的简单箱图图标拖入画布中，③在变量列表中找到index1，将其拖入画布的纵轴框中④将月份time拖入横轴框中，⑤单击确定按钮2.使用饼图分城市、月份考察样本性别3.①选择图形->图表构建程序菜单项，打开图表构建程序对话框②在图库中选择饼图组，将右侧出现的饼图图标拖入画布中③切换至组/点ID选项卡，选中行嵌板变量和列嵌板变量复选框④将性别S2拖入分区依据列表框中⑤将月份time拖入列嵌板变量框中，城市S0拖入行嵌板变量框中⑥将统计量下拉列表由合计改为计数，单击应用按钮⑦单击确定按钮4．用条图比较不同职业人群的消费者信心值①选择图形->图表构建程序菜单项，打开图表构建程序对话框②在图库中选择条图组，将右侧出现的简单条图图标拖入画布中③将职业S5拖入横轴框中④将index1拖入纵轴框中⑤单击确定按钮绘制出图形，然后双击图形进入编辑状态，选中类别分类轴，在属性对话框的分类选项卡中，在排序依据下拉列表框中选择统计选项，在方向下拉列表框中选择降序选项，单击应用按钮4.5．用多重线图分城市比较信心指数随时间的变化趋势5.①选择图形->图表构建程序菜单项，打开图表构建程序对话框②在图库中选择线图组，将右侧出现的多重线图图标拖入画布中③将月份time拖入横轴框中④将index1拖入纵轴框中⑤将城市S0拖入分组（设置颜色）框中，然后再双击该框，再打开的分组区域对话框中将分组依据由颜色改为图案⑥单击确定按钮绘制出图形，然后双击图形进入编辑状态，将均值连续轴刻度范围修改为85~105，小数位数更改为0四、实验结果与结论。
数据图表及分析(11张PPT)
课后作业 ●
学习目标 ●
课堂导入 ●
呈现方式一：
课堂导入
考考你的眼力：5秒找出下面上网时间最长的同学？
呈现方式三：
三种呈现方法，哪种方法最快看出？
数据图表及分析
课堂活动●
总 结 ●
课后作业 ●
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
图表类型
EXCLE中有 柱形图、饼形图、折线图、条形图等等
总结
数据图表及分析
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动●
总 结 ●
课后作业 ●
制作“学习型上网时长”分段人数统计图，并对其加以美化。
课后作业
数据图表及分析
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
2024课件
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
数据图表及分析
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
修饰美化
总 结●
课后作业 ●
欢欢想展示自己制作的统计图表，为使图表更加美观，请你尝试和同学一起对这几个方面进行优化。（1）图表中的标题没有居中，字体和颜色不够美观；（2）图表太小；（3）饼图的颜色对比度不够。
数据图表及分析
学习目标 ●
学习目标●
课堂导入 ●
总 结●
课后作业 ●
数据图
课堂活动 ●
总 结●
课后作业 ●
欢欢对“非学习型上网时长”的结果进行统计，想用更形象直观的方式展示出来，向老师求助后，发现可以用图表来完成。什么是图表呢?
课堂活动
数据图表及分析
课堂导入 ●
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
学习目标 ●
课堂导入 ●
呈现方式一：
课堂导入
考考你的眼力：5秒找出下面上网时间最长的同学？
呈现方式三：
三种呈现方法，哪种方法最快看出？
数据图表及分析
课堂活动●
总 结 ●
课后作业 ●
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
图表类型
EXCLE中有 柱形图、饼形图、折线图、条形图等等
总结
数据图表及分析
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动●
总 结 ●
课后作业 ●
制作“学习型上网时长”分段人数统计图，并对其加以美化。
课后作业
数据图表及分析
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
2024课件
同学们再见！
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时间：2024年9月1日
数据图表及分析
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
修饰美化
总 结●
课后作业 ●
欢欢想展示自己制作的统计图表，为使图表更加美观，请你尝试和同学一起对这几个方面进行优化。（1）图表中的标题没有居中，字体和颜色不够美观；（2）图表太小；（3）饼图的颜色对比度不够。
数据图表及分析
学习目标 ●
学习目标●
课堂导入 ●
总 结●
课后作业 ●
数据图
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总 结●
课后作业 ●
欢欢对“非学习型上网时长”的结果进行统计，想用更形象直观的方式展示出来，向老师求助后，发现可以用图表来完成。什么是图表呢?
课堂活动
数据图表及分析
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学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
贾俊平《统计学》章节题库(含考研真题)(数据的图表展示)【圣才出品】
2．下面哪个方图 B．茎叶图 C．条形图 D．箱线图 【答案】B
1 / 33
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【解析】茎叶图是保留并反映原始数据分布的图形，它由茎和叶两部分构成，其图形是 由数字组成的。ACD 三项都需要对原始数据进行处理，求得一些测度值之后再作出图形。
8．对于 100 名学生某一门课程的成绩，若想得到四分之一分位数、中位数与四分之三 分位数，以下哪种描述统计的办法更有效？（ ）[中山大学 2012 研]
A．直方图 B．茎叶图 C．饼图 D．点图
4 / 33
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【答案】B
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12．饼图的主要用途是（ ）。 A．反映一个样本或总体的结构 B．比较多个总体的构成 C．反映一组数据的分布 D．比较多个样本的相似性 【答案】A 【解析】饼图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形。它主要用于表示一个 样本（或总体）中各组成部分的数据占全部数据的比例，对于研究结构性问题十分有用。
【解析】直方图、饼图描述的数值型数据是分组数据，而茎叶图描述的是未分组的数值
型数据，点图描述的是两个变量之间的关系。茎叶图保留了原始数据的信息，可以计算其分
位数。
9．某外商投资企业按工资水平分为四组：1000 元以下，1000～1500 元；1500～2000 元；2000 元以上。第一组和第四组的组中值分别为（ ）。[首经贸 2009 研]
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第 3 章 数据的图表展示
一、单项选择题 1．对于大批量的数据，最适合描述其分布的图形是（ ）。[中国海洋大学 2018 研] A．条形图 B．茎叶图 C．直方图 D．饼图 【答案】C 【解析】在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图通常适用于小批量数据。 条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形；饼图是用圆形及圆内扇形 的角度来表示数值大小的图形，它主要用于表示一个样本（或总体）中各组成部分的数据占 全部数据的比例。
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【解析】茎叶图是保留并反映原始数据分布的图形，它由茎和叶两部分构成，其图形是 由数字组成的。ACD 三项都需要对原始数据进行处理，求得一些测度值之后再作出图形。
8．对于 100 名学生某一门课程的成绩，若想得到四分之一分位数、中位数与四分之三 分位数，以下哪种描述统计的办法更有效？（ ）[中山大学 2012 研]
A．直方图 B．茎叶图 C．饼图 D．点图
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【答案】B
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12．饼图的主要用途是（ ）。 A．反映一个样本或总体的结构 B．比较多个总体的构成 C．反映一组数据的分布 D．比较多个样本的相似性 【答案】A 【解析】饼图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形。它主要用于表示一个 样本（或总体）中各组成部分的数据占全部数据的比例，对于研究结构性问题十分有用。
【解析】直方图、饼图描述的数值型数据是分组数据，而茎叶图描述的是未分组的数值
型数据，点图描述的是两个变量之间的关系。茎叶图保留了原始数据的信息，可以计算其分
位数。
9．某外商投资企业按工资水平分为四组：1000 元以下，1000～1500 元；1500～2000 元；2000 元以上。第一组和第四组的组中值分别为（ ）。[首经贸 2009 研]
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第 3 章 数据的图表展示
一、单项选择题 1．对于大批量的数据，最适合描述其分布的图形是（ ）。[中国海洋大学 2018 研] A．条形图 B．茎叶图 C．直方图 D．饼图 【答案】C 【解析】在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图通常适用于小批量数据。 条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形；饼图是用圆形及圆内扇形 的角度来表示数值大小的图形，它主要用于表示一个样本（或总体）中各组成部分的数据占 全部数据的比例。
数据分析（5）-数据可视化常用图表类型和使用场景
面积图。用面积展示数值大小。展示数量随时间变化的趋势。 堆积面积图。同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积面积图。比较同类别的各个变量的比例差异。
4、 柱 线 图
结合柱状图和折线图在同一个图表展现数据。 适用：要同时展现两个项目数据的特点。 局限：有柱状图和折线图两者的缺陷。
5、 散 点 图
用于发现各变量之间的关系。 适用：存在大量数据点，结果更精准，比如回归分析。 局限：数据量小的时候会比较混乱。 相似图表：
气泡图。用气泡代替散点图的数值点，面积大小代表数值大小。
6、 饼 图
用来展示各类别占比，比如男女比例。 适用：了解数据的分布情况。 缺陷：分类过多，则扇形越小，无法展现图表。 相似图表：
11、 词 云
展现文本信息，对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,比如用户画像的标签。 适合：在大量文本中提取关键词。 局限：不适用于数据太少或数据区分度不大的文本。
12、 仪 表 盘
展现某个指标的完成情况。 适合：展示项目进度。 局限：只适合展现数据的累计情况，不适用于数据的分布特征等。
13、 雷 达 图
网络错误503请刷新页面重试持续报错请尝试更换浏览器或网络环境
数据分析（ 5） -数据可视化常用图表类型和使用场景
1、 柱 状 图
展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。 适用：对比分类数据。 局限：分类过多则无法展示数据特点。 相似图表：
堆积柱状图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图。适合展示同类别的每个变量的比例。
环形图。挖空的饼图，中间区域可以展现数据或者文本信息。 玫瑰饼图。对比不同类别的数值大小。 旭日图。展示父子层级的不同类别数据的占比。
7、 地 图
4、 柱 线 图
结合柱状图和折线图在同一个图表展现数据。 适用：要同时展现两个项目数据的特点。 局限：有柱状图和折线图两者的缺陷。
5、 散 点 图
用于发现各变量之间的关系。 适用：存在大量数据点，结果更精准，比如回归分析。 局限：数据量小的时候会比较混乱。 相似图表：
气泡图。用气泡代替散点图的数值点，面积大小代表数值大小。
6、 饼 图
用来展示各类别占比，比如男女比例。 适用：了解数据的分布情况。 缺陷：分类过多，则扇形越小，无法展现图表。 相似图表：
11、 词 云
展现文本信息，对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,比如用户画像的标签。 适合：在大量文本中提取关键词。 局限：不适用于数据太少或数据区分度不大的文本。
12、 仪 表 盘
展现某个指标的完成情况。 适合：展示项目进度。 局限：只适合展现数据的累计情况，不适用于数据的分布特征等。
13、 雷 达 图
网络错误503请刷新页面重试持续报错请尝试更换浏览器或网络环境
数据分析（ 5） -数据可视化常用图表类型和使用场景
1、 柱 状 图
展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。 适用：对比分类数据。 局限：分类过多则无法展示数据特点。 相似图表：
堆积柱状图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图。适合展示同类别的每个变量的比例。
环形图。挖空的饼图，中间区域可以展现数据或者文本信息。 玫瑰饼图。对比不同类别的数值大小。 旭日图。展示父子层级的不同类别数据的占比。
7、 地 图
新版数据分析常用的20种图表
03
用于展示两个变量之间的关系和分布。
常用20种图表简介
1 2
饼图（Pie Chart）
用于展示分类数据的占比情况。
直方图（Histogram）
用于展示连续变量的分布情况。
3
箱线图（Box Plot）
用于展示一组数据的分布情况，包括中位数、四 分位数和异常值。
常用20种图表简介
热力图（Heat Map）
相关系数热力图
• 相关系数热力图：用于展示多个变量之间的相关系数，通过颜色的深浅来表示相关系数的值，可以直观地观察出哪些变量 之间存在较强的相关性。
对应分析图
• 对应分析图：用于展示两个分类变量之间的关系，通过将分 类变量的各个类别映射到二维平面上，可以观察出类别之间 的相似性和差异性。
06
序列类图表
柱状图是以垂直的柱形来展示数 据，而条形图则是以水平的条形
来展示数据。
在使用柱状图和条形图时，需要 注意选择合适的柱形或条形宽度 和颜色，以便更好地展示数据的
差异和比较。
瀑布图
瀑布图是一种特殊的柱状图，主 要用于展示数据从一个初始值到
最终值的变化过程。
瀑布图的优点在于可以直观地展 示数据的增减变化和累计效果， 适用于财务分析、销售分析等场
和分析。
漏斗图
流程分析
漏斗图主要用于分析具有流程性质的数据，如用户转化路径、销 售流程等，可以直观地展示各个环节的转化率和流失情况。
环节对比
通过对比不同环节的转化率，可以找出流程中的瓶颈和问题所在， 为优化流程提供数据支持。
可定制化
漏斗图通常支持定制化设置，如调整环节顺序、设置颜色、添加标 签等，以满足不同场景下的分析需求。
小提琴图
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
百分数 Percent Frequency Distribution
Frequency Distribution
Relative Frequency
饼状图
.
Pie
条形图
Chart
Bar Graph
《统计学》第二章 统计数据
STAT
中国体育代表团在悉尼 奥运会上获金牌的项目
Valid
有效 数据
152.00 154.00 155.00 156.00 157.00 158.00 159.00 160.00 161.00 162.00 163.00 164.00 165.00 166.00 167.00 168.00 169.00 170.00 171.00 172.00 174.00 Total
VAR00001
40
0 4. 17 .0 3 17 .0 2 17 .0 1 17 .0 0 17 .0 9 16 .0 8 16 .0 7 16 .0 6 16 .0 5 16 .0 4 16 .0 3 16 .0 2 16 .0 1 16 .0 0 16 .0 9 15 .0 8 15 .0 7 15 .0 6 15 .0 5 15 .0 4 15 .0 3 15 .0 2 15
Dot Plot
One of the simplest graphical summaries of data is a dot plot. A horizontal axis shows the range of data values. Then each data value is represented by a dot placed above the axis.
举重 射击 射击 跳水 体操 球 举重 体操 乒乓
乒乓球 羽毛球 举重 乒乓球 羽毛球
举重 举重 跳水 射击 举重 田径 跳水 跳水 跳水 乒乓球
体操 羽毛球 柔道 柔道 羽毛球 跆拳道
《统计学》第二章 统计数据
STAT
获金牌项目 跳水 举重 乒乓球 羽毛球 体操 射击 柔道 田径 跆拳道
总计
组距数列
上组限U 下组限L
某年级83名女生身高资料
身高
（CM） 150-155 155-160 160-165 165-170 170以上
人数组距d
（人） d=U-L 3 如：160-155=5 11 34 组中值x 24 11 x=(U+L)/2 83 如:(165+170)/2=167.5
单值数列
40 30
VAR00001
组距为2.5的组距数列
30
20
20
10 Std. Dev = 4.86 Mean = 163.3 0 154.0 158.0 162.0 166.0 170.0 174.0 N = 83.00
10 Std. Dev = 4.86 Mean = 163.3 0 154.0 160.0 166.0 172.0 N = 83.00
Summarizing Qualitative Data Summarizing Quantitative Data Exploratory Data Analysis Crosstabulations and Scatter Diagrams
频数分布
相对频数
金牌数
占总数比例 0.1786 0.1786 0.1429 0.1429 0.1071 0.1071 0.0714 0.0357 0.0357
５枚 ５枚 ４枚 ４枚 ３枚 ３枚 ２枚 品质数列 １枚 １枚
《统计学》第二章 统计数据
STAT
获金牌项目 变量值 x 跳水 举重 次数 乒乓球 f 羽毛球 体操 射击 柔道 田径 跆拳道
开口组 d=邻组d 总计 估计上组 限为175 组距数列 估计组中 值为172.5
14
30
12
10
20
8
6
10
4
2 0
Std. Dev = 4.86 Mean = 163.3 N = 83.00
Std. Dev = 4.86 Mean = 163.3 0 152.5 155.0 157.5 160.0 162.5 165.0 167.5 170.0 172.5 175.0 N = 83.00
100 90 80 70 60 50
26
24 22 20 18
帕累托图 14 Pareto 12
16 10
8 6 4 2 0 举重 跳水 5 5
40
30 20 4 乒乓球 羽毛球 4 3 射击 体操 3 10 2 柔道 跆拳道 田径 0
Count
3.3数值型数据的整理与展示
某年级83名女生身高资料 次数 频率 f f/Σf
身高
（CM） 150-155 155-160 160-165 165-170 170以上
人数
（人） 3 11 34 24 11 83
比重
（%） 3.61 13.25 40.96 28.92 13.25 100
Frequency Distribution频数分布 Relative Frequency and Percent Frequency Distributions相 对频数和百分数 Dot Plot打点图 Histogram直方图 Cumulative Distributions累计分布图 Ogive穹形图
金牌数 ５枚 ５枚 ４枚 ４枚 ３枚 ３枚 ２枚 １枚 １枚
占总数比例 频率 f /∑f 0.1786 0.1786 0.1429 0.1429 0.1071 0.1071 0.0714 0.0357 0.0357
《统计学》第二章 统计数据
1 2 1 3
STAT
变量值 某年级83名女生身高资料 x
身高 人数
身高人数
次数 f
（CM） （人） （CM） （人） 164 3 152 1 165 8 154 2 166 5 155 2 167 3 156 4 168 7 157 1 169 1 158 2 170 5 159 2 171 2 160 12 单值（项）数列 3 172 161 7 174 1 162 8 163 4 总计 83
50
Cost ($)
40
直方图（Histogram）
30
20
10 Std. Dev = 4.86 Mean = 163.3 0 154.0 158.0 162.0 166.0 170.0 174.0 N = 83.00
VAR00001
约2/3的人身高不超过165cm 频数表 （用SPSS制作）
Frequency 1 2 2 4 1 2 2 12 7 8 4 3 8 5 3 7 1 5 2 3 1 83
频数
频率
Percent 1.2 2.4 2.4 4.8 1.2 2.4 2.4 14.5 8.4 9.6 4.8 3.6 9.6 6.0 3.6 8.4 1.2 6.0 2.4 3.6 1.2 100.0
《统计学》第二章 统计数据
STAT
体操 举重
2 5 1 1 3 5
乒乓球 羽毛球 射击 跳水
3
4 4
柔道 田径 跆拳道
圆形图（饼图 Pie）
VAR00001
组距为4的组距数列
VAR00001
组距为6的组距数列
组数
•Sturges 经验公式
k 1 3322 (log n ) . 10
•最小K值法
min{ | 2 n} k
K
组距、组上限、组下限
(Highest va - Lowest val lue ue) i Number of classes
14
12
直方图
10 8 6 4
2 0
S td. Dev = 4.86 M ean = 163.3 N = 83.0 0
VAR00001
14
0 4. 17 .0 3 17 .0 2 17 .0 1 17 .0 0 17 .0 9 16 .0 8 16 .0 7 16 .0 6 16 .0 5 16 .0 4 16 .0 3 16 .0 2 16 .0 1 16 .0 0 16 .0 9 15 .0 8 15 .0 7 15 .0 6 15 .0 5 15 .0 4 15 .0 3 15 .0 2 15
Example 2.3 - continued (Excel representation)
Histogram
80 70 60 50 40 30 20 10 0 1 2 3 Area
73 52 36
64 28
Frequency
Frequency
4
5
M ore
Example: Hudson Auto Repair
Dot Plot
. .. . . . .. .. .. .. . . ..... .......... .. . .. . . ... . .. . . . . . .
60 70 80 90 100 110
有效 频率
累计 频率
Example: Hudson Auto Repair
Relative Frequency and Percent Frequency Distributions
Relative Cost ($) Frequency 50-59 .04 60-69 .26 70-79 .32 80-89 .14 90-99 .14 100-109 .10 Total 1.00 Percent Frequency 4 26 32 14 14 10 100