第2章 数据的图表展示资料
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章节用图表展示数据 共72页PPT资料
女
28 56.0
56.0
100.0
Total 50 100.0
100.0
2 - 12
统计学 用SPSS生成定性数据的列联表
STATISTICS (第四版)
(Crosstabulation—交叉表)
第1步：选择【Analyze】【Descriptive Statistics-
Crosstabs】进入主对话框
15 100.0% 30.0% 30.0%
50 100.0% 100.0% 100.0%
行 百 分 比
列 百 分 比
统计学
STATISTICS (第四版)
列联表的描述性分析
(例题分析—SPSS)
行百分比
列联表的统计描述
顾客 性别
Total
顾 客 性 别 * 饮 料 类 型 Cr osstabulation
4 36.4% 14.3% 8.0%
6 75.0% 21.4% 12.0%
9 60.0% 32.1% 18.0%
28 56.0% 100.0% 56.0%
T otal 6
100.0% 12.0% 12.0%
10 100.0% 20.0% 20.0%
11 100.0% 22.0% 22.0%
8 100.0% 16.0% 16.0%
用圆形及圆内 扇形的角度来 表示数值大小 的图形，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 用于研究结构 问题
2 - 21
简单饼图
(pie Chart)
统计学
STATISTICS (第四版)
主要用于展
示两个或多 个分类变量 的构成比较， 比如，在男 女分类的基 础上又增加 了饮料类型 的分类。
图表的使用和作用
饼图
饼图是一种图表，用于显示各项数据在整体中 的占比。通过饼图，可以直观地看出每个部分 在整体中所占的比例。
柱状图
比较不同类别数据
01 柱状图可以一目了然地显示不同类别数据之间的差异
数据大小关系
02 通过柱状图可以清晰地看出数据的相对大小关系
03
折线图
数据趋势分析
折线图适合用来显示数 据随时间变化的趋势 可以帮助分析数据的发 展趋势
●04
明确目的
在设计图表时，需要明确想要传达的信息。避 免信息过载或不清晰，确保图表能够准确表达 所需信息。
简洁明了
避免繁杂
01 精简信息，突出重点
明了易懂
02 表达清晰，易于理解
注意排版
03 布局整洁，避免拥挤
谨慎选择图表类型
柱状图
适用于比较不同项目的 数据 图表易于理解
折线图
用于展示趋势变化 数据波动明显
图表的使用和作用
汇报人：
时间：2024年X月
第一章 图表的定义和分类
●01
什么是图表
图表是一种以可视化方式展示数据的工具，通 过图表，数据可以更直观、更易于理解。
图表的分类
Байду номын сангаас
饼图
折线图
用于显示各项数据在整体中 的占比
适合显示数据随时间变化的 趋势
柱状图
散点图
适合比较不同类别数据之间的 差异
用于显示两个变量之间的关系
数据准确性
准确性 确保数据的准确性和完整性
错误 避免因数据错误导致图表出现 偏差
数据更新
更新频率
01 定期更新数据以反映最新信息
时效性
02 及时更新以确保数据准确性
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
第二章 数据的描述性分析 图表展示
例：对学生成绩的分组可以分为0～20分、20～40分、
40～60分、60～80分、80～100组
• 不等距分组 适用于变动很不均匀，且变动幅度大 例：学生成绩分组也可分为0～60（D）、 60～80（C） 80～90（B）、90～100（A） 关键问题：分组数目的确定／组距的确定
3.2.1 数据分组
21
7.0 300 100.0
99
33.0
120
40.0 279
93.0
78
26.0
198
66.0 180
60.0
64
21.3
262
87.3 102
34.0
38
12.7
300
100.0
38
12.7
300 100.0
—
—
—
—
顺序数据的图示—累计频数分布图
400 累 积 300 户 数 200
（户1）00
根据上述资料编制频数分布表，向上向下累计频数，频率 分布表
居民户月消费品 支出额
751～800 801～850 851～900 901～950 951～1000 1001～1050 1051～1100 1101～1150
合计
频数
1 4 12 18 8 4 1 2 50
频率%
2 8 24 36 16 8 2 4 100
（1）表中数据属于顺序数据
（2）
学历 初中 高中或中专 本科 研究生及以上 合计
频数（人） 13 31 27 29 100
（3） 绘制条形图
学历分布
31
27
29
13
初中
高中或中专
本科
研究生及以上
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)
语言统计第二章 数据的初步整理——统计图表
坐标中横坐标代表范畴或类别，纵坐标代表每个类别的观察次数。
第二节 数值型数据的整理
语言研究中更经常遇到的是数值型数据，譬如考 试分数、句子阅读时间、每句单词数等。如果数 据量很小〔譬如只有几个数值〕，把它列举出来 即可，而不需进行任何整理，但是对于数量较大 的数据，那么必须利用图表进行初步整理，才能 更易看出其中带有规律性的特点，尤其是数据中 各数值的分布情况，譬如数据的集中趋势及离中 趋势〔详细讨论见第三章〕，即数据的典型数值 以及数值之间的差异程度。
/2=12.5，或10+5/2=12.5。
〔4〕登记次数：这一步需注意两点：一是每组的 精确上下限，这样才能处于组限的数据〔尤其是 含有小数的数值〕归入适当的组别；二是要防止 漏登或重复登记等讹误。
〔5〕计算次数：全部数据登记完毕，数一数每个 分组区间内数值的个数，即得出各组的次数，然 后把各组次数相加，就得出总次数。通常用字母f 来表示次数，那么总次数就为 f ，等于数据中数 值的的总个数N。还可在各组次数的根底上进一 步计算相对次数、累计次数和相对累积次数。
二、次数分布表
尽管通过排序，数据的条理性有所提高，但 是表2.2 (b) 仍然不够简明，不能做到一目 了然。从表中可以看出，数据中数值出现 的次数或频率是不同的，有的只出现一次， 而大局部是重复出现的，如果把重复出现 的数值在表中只列举一次，随后标明其出 现的次数，就可以把数据进一步压缩，使 其更加条理化。这样的表称为次数分布表。
一、原始数据
下面一组数据为一篇英语阅读材料中100个 句子的长度数据〔以音节数表示〕：
表2.2〔a〕 100个英语句子的长度值﹡
29 40 36 58 22 17 13 12 26 8 17 24 21 56 44 26 48 20 14 12 18 19 20 15 12 40 34 26 17 23 14 16 12 13 9 16 16 15 8 8
第二节 数值型数据的整理
语言研究中更经常遇到的是数值型数据，譬如考 试分数、句子阅读时间、每句单词数等。如果数 据量很小〔譬如只有几个数值〕，把它列举出来 即可，而不需进行任何整理，但是对于数量较大 的数据，那么必须利用图表进行初步整理，才能 更易看出其中带有规律性的特点，尤其是数据中 各数值的分布情况，譬如数据的集中趋势及离中 趋势〔详细讨论见第三章〕，即数据的典型数值 以及数值之间的差异程度。
/2=12.5，或10+5/2=12.5。
〔4〕登记次数：这一步需注意两点：一是每组的 精确上下限，这样才能处于组限的数据〔尤其是 含有小数的数值〕归入适当的组别；二是要防止 漏登或重复登记等讹误。
〔5〕计算次数：全部数据登记完毕，数一数每个 分组区间内数值的个数，即得出各组的次数，然 后把各组次数相加，就得出总次数。通常用字母f 来表示次数，那么总次数就为 f ，等于数据中数 值的的总个数N。还可在各组次数的根底上进一 步计算相对次数、累计次数和相对累积次数。
二、次数分布表
尽管通过排序，数据的条理性有所提高，但 是表2.2 (b) 仍然不够简明，不能做到一目 了然。从表中可以看出，数据中数值出现 的次数或频率是不同的，有的只出现一次， 而大局部是重复出现的，如果把重复出现 的数值在表中只列举一次，随后标明其出 现的次数，就可以把数据进一步压缩，使 其更加条理化。这样的表称为次数分布表。
一、原始数据
下面一组数据为一篇英语阅读材料中100个 句子的长度数据〔以音节数表示〕：
表2.2〔a〕 100个英语句子的长度值﹡
29 40 36 58 22 17 13 12 26 8 17 24 21 56 44 26 48 20 14 12 18 19 20 15 12 40 34 26 17 23 14 16 12 13 9 16 16 15 8 8
《应用统计学》第2章：统计表和统计图
23
柱形图示例
1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 1990 1991 1992 1993 1994 1995
食品 燃料 工业原料 最终产品
图1.4 各类进口商品的变化情况
24
(2)直方图 直方图——用以表示数据的频数分布规律。 直方图
25 20
频 15 数 10
图1.3 失业人数统计图
21
2.面积图 面积图
面积图可以直观地表示时间序列各组成部分的变 化情况。
100% 100 90% 90 80% 80 70% 70 60% 60 50% 50 40% 40 30% 30 20% 20 10 10% 0 0% 1997 1998 1997 1998
百分比/% %
直方图可大体上看出一组数据的分布状况，但没有给出 具体的数值 茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始 数值，保留了原始数据的信息
26
未分组数据—茎叶图 茎叶图的制作） 未分组数据 茎叶图（茎叶图的制作）
树茎 树叶 数据个数 3 13 24 10
茎叶图类似横置 的直方图
某车间工人日加工零件数的茎叶图
19
过分压缩了Y轴 过分压缩了 轴
失 业 人 数 ： 千 人
4000 3000 2000 1000 0 1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
图1.2 失业人数统计图
20
过分压缩了X轴 过分压缩了 轴
4000
失 业 人 3000 数 ： 千 2000 人
1000
19 89 19 90 19 91 19 92 19 93 19 94 19 95
应用统计学--第2章数据的图表展示
A、环形图 B、饼图 C、帕累托图 D、对 比条形图
2.3.1 数据分组 2.3.2 数值型数据的图示
单变量值分组
组距分组 等距分组 异距分组
1. 将一个变量值作为一组 2. 适合于离散变量
3. 适合于变量值较少的情况
1. 将变量值的一个区间作为一组 2. 适合于连续变量
3. 适合于变量值较多的情况
。然后选择【布局】 第5步：在【向导—布局】对话框中，依次将“分类变量“(这
里是“饮料品牌”)连续拖放两次：一次拖至左边的“行 ”区域 ，一次拖至 “数据”区域 第6步：然后单击【确定】，自动返回【向导—3步骤之3】对 话框。然后单击【完成】，即可输出数据透视表
1. 整理EXCEL文件“例2-1.xls” 2. 将“例2-1.xls”转换成SPSS文件 3. 分析—描述统计—频率 4. 分析—描述统计—交叉表
• 态度量表
通过逐个问题的回答，量化主观态度，获取 整个态度的总分。
其量化的结果，一是态度的方向，如对某种 商业服务满意或不满意的基本倾向；二是态 度的深度，即被调查者所持某种态度的数量 程度。
• 李克特量表（Likert Scales）
1. 数据的预处理 2. 品质型数据的整理与显示 3. 数值型数据的整理与显示 4. 如何合理使用统计图表
*问卷组织者的行为和态度，不能对被调查者产生引导 作用。
• 问句常用的方式
是否式：用是、否、能、不能表示；
例：这种学习方式是否帮助您解决了学习矛盾？
是( )
否( )
选择式：包括类别型、条件型、等距型等；
例：类别型
如：您最喜欢的面对面的教学方式是：
系统讲授( ) 总结归纳( ) 讨论( )
答疑( ) 辅导( ) 其他( )
2.3.1 数据分组 2.3.2 数值型数据的图示
单变量值分组
组距分组 等距分组 异距分组
1. 将一个变量值作为一组 2. 适合于离散变量
3. 适合于变量值较少的情况
1. 将变量值的一个区间作为一组 2. 适合于连续变量
3. 适合于变量值较多的情况
。然后选择【布局】 第5步：在【向导—布局】对话框中，依次将“分类变量“(这
里是“饮料品牌”)连续拖放两次：一次拖至左边的“行 ”区域 ，一次拖至 “数据”区域 第6步：然后单击【确定】，自动返回【向导—3步骤之3】对 话框。然后单击【完成】，即可输出数据透视表
1. 整理EXCEL文件“例2-1.xls” 2. 将“例2-1.xls”转换成SPSS文件 3. 分析—描述统计—频率 4. 分析—描述统计—交叉表
• 态度量表
通过逐个问题的回答，量化主观态度，获取 整个态度的总分。
其量化的结果，一是态度的方向，如对某种 商业服务满意或不满意的基本倾向；二是态 度的深度，即被调查者所持某种态度的数量 程度。
• 李克特量表（Likert Scales）
1. 数据的预处理 2. 品质型数据的整理与显示 3. 数值型数据的整理与显示 4. 如何合理使用统计图表
*问卷组织者的行为和态度，不能对被调查者产生引导 作用。
• 问句常用的方式
是否式：用是、否、能、不能表示；
例：这种学习方式是否帮助您解决了学习矛盾？
是( )
否( )
选择式：包括类别型、条件型、等距型等；
例：类别型
如：您最喜欢的面对面的教学方式是：
系统讲授( ) 总结归纳( ) 讨论( )
答疑( ) 辅导( ) 其他( )
贾俊平《统计学》章节题库(数据的图表展示)详解【圣才出品】
表各变量值出现癿频数。条形图是用来反映分类数据癿，反映数值型数据一般用直方图；散 点图反映两个变量间癿关系；线图主要用来反映现象随时间变化癿特征。
7．一名研究人员希望通过图形来说明 4 月份以来北京地区二手房租金每天癿变化，如 下哪个图形最合适？（ ）[中央财经大学 2011 研]
10．统计分组癿核心问题是（ ）。[西安交大 2006 研] A．选择分组方法 B．确定组数 C．选择分组标志 D．确定组中值 【答案】C
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【解析】分组标志作为现象总体被划分为各个丌同性质癿组癿标准或根据，选择癿正确 不否，关系到能否正确地反映总体癿性质特征、实现统计研究癿目癿。
1 / 33
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一类别，但这些类别是无序癿，故属亍分类数据。
3．用亍显示时间序列数值型数据，以反映事物发展变化癿规律和趋势癿图是（ ）。 [重庆大学 2013 研]
A．直方图 B．箱线图 C．茎叴图 D．线图 【答案】D 【解析】如果数值型数据是在丌同时间上取得癿，即时间序列数据，则可以绘制线图。 线图主要用亍反映现象随时间变化癿特征。
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第 3 章 数据的图表展示
一、单项选择题
1．下面哪个图形保留了原始数据癿信息？（ ）[对外经济贸易大学 2015 研] A．直方图 B．茎叴图 C．条形图 D．箱线图 【答案】B 【解析】茎叴图是保留幵反映原始数据分布癿图形，它由茎和叴两部分构成，其图形是 由数字组成癿。ACD 三项都需要对原始数据迚行处理，求得一些测度值乊后再作出图形。
【解析】直方图、饼图描述癿数值型数据是分组数据，而茎叴图描述癿是未分组癿数值 型数据，点图描述癿是两个变量乊间癿关系。茎叴图保留了原始数据癿信息，可以计算其分 位数。
统计学(第四版)期末复习资料
第一章统计和统计数据名词解释1.统计学：收集处理分析解释数据并从数据中得出结论的科学。
2.描述统计：研究数据收集处理汇总图表描述概括与分析等统计方法。
3.推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
4.分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。
5.顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
6.数值型数据：按数字尺度测量的观察值。
7.总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
8.样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
9.参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
10.变量：说明现象某种特征的概念。
11.分类变量：说明事物类别的一个名称。
12.顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。
13.数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。
14.概率抽样：随机抽样，遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定的机会被选入样本。
15.非概率抽样：不随机，根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。
16.简单随机抽样：从包括总体的N个单位的抽样框中随机，一个个抽取n个单位作为样本，每单位等概论。
17.分层抽样：将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同层中独立、随机地抽取样本。
18.整群抽样：总体中若干单位合并为组，群，抽样时直接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部实施调查。
19.系统抽样：总体中所有单位按顺序排列，在规定范围内随机抽取一单位作为初始单位，然后按事先规则确定其它样本单位。
20. 抽样误差：由于抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之的误差简答题。
1.概率抽样与非概率抽样比较：性质不同，非概不依据随机原则选样本，样本统计量分布不确切，无法使用样本的结果对总体相应参数进行推断。
操作简便，时效快，成本低，专业要求不很高。
概率抽样依据随机原则抽选样本，理论分布存在，对总体有关参数可进行估计，计算估计误差，得到总体参数的置信区间。
提出精度要求。
2.数据收集方法的选择：抽样框中有关信息，目标总体特征，调查问题的内容，有形辅助物的使用，实施调查的资源，管理与控制，质量要求3.误差的控制：抽样误差是抽样随机性带来的，不可避免可以计算，改大样本量。
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统计学 statistics
生成频数分布表
(分类数据)
1.列出各类别 2.计算各类别的频数 3.生成频数分布表
把各个类别及落在其中的 相应频数全部列出，并用表 格形式表现出来，称为频数 分布（表）
分类 A B C D E 频数 比例 百分比 比率
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 合计
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2.1.2
数据排序
统计学 statistics
数据排序
(data rank)
1. 按一定顺序将数据排列，以发现一些明 显的特征或趋势，找到解决问题的线索
2. 排序有助于对数据检查纠错，以及为重 新归类或分组等提供依据 3. 在某些场合，排序本身就是分析的目的 之一 4. 排序可借助于计算机完成
2 - 38
顺序数据的频数分布表
(例题分析)
甲城市家庭对住房状况评价的频数分布 甲城市 回答类别 户数 (户 ) 24 108 93 45 30 300 百分比 (%) 8 36 31 15 10 100.0 向上累积 户数 (户) 24 132 225 270 300 — 百分比 (%) 8.0 44.0 75.0 90.0 100.0 — 向下累积 户数 (户) 300 276 168 75 30 — 百分比 (%) 100.0 92 56 25 10 —
频率（%）
方式的特点
如何？
%
高频音质 不佳
信号不佳 接合不佳 灵敏度 外观不佳 音质不佳 不佳
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统计学 statistics
统计应用
把数据画图之后，要用用脑袋
沃德 (Abraham Wald) 和许多统计学家一 样，在第二次世界大战时也处理了战争与 相关的问题。他发明的一些统计方法在战 时被视为军事机密。以下是他提出的概念 中较简单的一种 沃德被咨询飞机上什么部位应该加强钢板 时，开始研究从战役中返航的军机上受敌 军创伤的弹孔位置。他画了飞机的轮廓， 并且标识出弹孔的位置。资料累积一段时 间后，几乎把机身各部位都填满了。于是 沃德建议，把剩下少数几个没有弹孔的部 位补强。因为这些部位被击中的飞机都没 有返航
2. 数据排序
3. 数据筛选
4. 数据透视
2-9
2.1.1 数据审核
统计学 statistics
数据审核—原始数据
(raw data)
1. 完整性审核
应调查的单位或个体是否有遗漏 所有的调查项目或变量是否填写齐全
数据是否真实反映实际情况，内容是否符合 实际 数据是否有错误，计算是否正确等
2. 准确性审核
用数据透视表生成分类数据的频数分布
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统计学 statistics
生成频数分布表
(列联表—Excel)
不同类型饮料和顾客性别的频数分布
列 联 表 或 交 叉 表
绿色 健康饮品
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统计学 statistics
分类数据的图示—条形图
(bar Chart)
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统计学 statistics
数据的审核—二手数据
(second hand data)
1. 适用性审核
弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的 背景材料 确定数据是否符合自己分析研究的需要
2. 时效性审核
尽可能使用最新的数据
3. 确认是否有必要做进一步的加工整理
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统计学 statistics
【例2.3】为研究不同类
型的软饮料的市场销售 情况，一家市场调查公 司对随机抽取的一家超 市进行调查。下面的表 2—1 是 调 查 员 随 机 观 察 的 50 名 顾 客 购买 的 饮 料 类型及购买者性别的记 录。生成频数分布表， 观察饮料类型和消费者 性别的分布状况，并进 行描述性分析 绿色
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统计学 statistics
数据透视表
(pivot table )
【例 2.2】在某大学随机抽取 30 名学生，调查他们的性 别、家庭所在地、平均月生活费支出、平均每月购 买衣物支出和购买衣物时所考虑的首要因素等，得 到的数据如表2—4所示。试建立一个数据透视表， 在表的行变量中给出性别和购买衣物首选因素，在 列变量中给出学生的家庭所在地，对平均月生活费 支出和月平均购买衣物支出进行交叉汇总。
统计学
统计学原理 统计学原理 统计学原理
STATISTICS
第 2 章 数据的图表展示
2.1 数据的预处理
2.2 品质数据的整理与展示
2.3 数值型数据的整理与展示
2.4 合理使用图表
统计学 statistics
学习目标
理解数据预处理的内容和目的
掌握分类和顺序数据的整理与显示方法
掌握数值型数据的整理与显示方法
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统计学 statistics
数据排序
(方法)
1. 分类数据的排序 字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯上
用升序 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列， 也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升序降 序之分
2. 数值型数据的排序
递增排序：设一组数据为x1，x2，…，xn，递增 排序后可表示为：x(1)<x(2)<…<x(n) 递减排序：可表示为：x(1)>x(2)>…>x(n)
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2.1.4
数据透视表
统计学 statistics
数据透视表
(pivot table )
1. 可以从复杂的数据中提取有用的信息
2. 可以对数据表的重要信息按使用者的习 惯或分析要求进行汇总和作图 3. 形成一个符合需要的交叉表(列联表)
4. 在利用数据透视表时，数据源表中的首 行必须有列标题
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统计学 statistics
1.按 各 类 别 数据出现 的频数多 少排序后 绘托图
(pareto chart)
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统计学 statistics
分类数据的图示—简单饼图
(pie Chart)
1. 用宽度相同的条形的高度或长短来表示各类别数据 2. 各类别可放在纵轴，称为条形图，可以放在横轴，称为柱形 图(column chart)
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统计学 statistics
分类数据的图示—复式条形图
(bar Chart)
饮料类型和顾客性别的条形图 (SPSS的输出)
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会用Excel作频数分布表和图形
熟悉如何合理使用图表
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统计学 statistics
统计应用
如何描述不合格产品产生的原因？
第一用文字描述
某音响生产厂家采取一系列措施控制和提高音响
质量。为分析不合格产品产生的原因，对不合格
产品按工序进行检查统计，高频音质不佳14件、 信号不佳19件、接合不佳10件、灵敏度不佳7件、 低频音质不佳2件。
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统计学 statistics
分类数据的描述统计量
1.频数(frequency) ：落在各类别中的数据个数
2.比例(proportion) ：某一类别数据个数占全部数 据个数的比值
3.百分比(percentage) ：将对比的基数作为100而 计算的比值 4.比率(ratio) ：不同类别数值个数的比值
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2.1.3
数据筛选
统计学 statistics
数据筛选
(data filter)
1. 当数据中的错误不能予以纠正，或者有些 数据不符合调查的要求而又无法弥补时， 需要对数据进行筛选 2. 数据筛选的内容 将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除
将符合某种特定条件的数据筛选出来，而不
用圆形及圆内扇 形的角度来表示 数值大小的图形， 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 用于研究结构问 题
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2.2.2 顺序数据的整理与图示
统计学 statistics
顺序数据的整理
(可计算的统计量)
1.累积频数(cumulative frequencies)：各类别频 数的逐级累加 2. 累积频率 (cumulative percentages) ：各类别 频率(百分比)的逐级累加
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2018-10-25
统计学 statistics
第二用表格表述
统计应用
不合格原因
信号不 佳
高频音 不佳
接合不佳
灵敏度 不佳
低频音质 不佳
不合格件数
19
14
10
7
2
2-5
2018-10-25
统计学 statistics
第三用图形描述
统计应用
不合格数（件）
C类 B类 A类 % % %
%
三 种 描 述
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统计学 statistics
数据透视表
(用Excel创建数据透视表)
第1步：在Excel工作表中建立数据清单 第2步：选中数据清单中的任意单元格，并选择【数据】菜单 中的【数据透视表和数据透视图】 第3步：确定数据源区域 第4步：在【向导—3步骤之3】中选择数据透视表的输出位置 。然后选择【布局】 第5步：在【向导—布局】对话框中，依次将”分类变量“拖至 左边的“行”区域，上边的“列”区域，将需要汇总的 “变 量” 拖至“数据区域” 第6步：然后单击【确定】，自动返回【向导—3步骤之3】对 话框。然后单击【完成】，即可输出数据透视表 用Excel创建数据透视表