统计学数据图表展示
医学统计学统计图表ppt课件
140
婴儿死亡率 （‰） 120
100
80
60
40
20
0 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958年份
图7 某地1949-1958年婴儿死亡率
29
四、线 图
• 绘制要点： ⅰ坐标轴：横轴表示时间或组段，纵轴表示频数或率。
ⅲ对于组距相等的资料 可以直接作图；组距不等 的资料先进行换算，全部 转化为组距相等的频数， 用转化后的频数作图。
25 频 数
20
15
10
5
0 155.0 157.0 159.0 161.0 163.0 165.0 167.0 169.0 171.0 173.0
身高（cm）
图10 某校100名18岁健康女大学生 身高的频数分布图
备注
5000 6000 11000
1100 1050 2150
22.0 17.5 19.5
数字
线条
5
标题是表格的总名称，如甲、乙两地1980年HbsAg阳性率。
标目分为横标目和纵标目。 横标目说明横行数字的属性，位于表格的左侧，例如
表1中的“甲地、乙地、合计”一栏； 纵标目说明每一列中数字的属性，位于表格的第一横
男 女
心血管疾病
图2.某地1995年癌症、心血管疾病死亡率
21
一、条图
• 4．绘制要点：
ⅰ坐标轴：横轴为观察项目，
纵轴为数值，纵轴坐标一定要从
阳 性
0开始。
例
ⅱ直条的宽度：各直条应等宽、数
8 7 6 5
等间距，间距宽度和直条相等或 4
为其一半。复式直条图在同一观
应用统计学第2章统计表统计图
对数图可以直观反映时间序列的环比变化趋势
可以在Office图表类型中选择自定义类型中的“对数图” ，也可通过将一般折线图纵轴“坐标轴格式” 中的“刻度” 设为“对数刻度”来绘制对数图。
例：某公司总成本和劳动成本的增长
该公司总成本和劳动成本每年增加相同的数量 ，因而用绝对数据作图时两条线是平行的，不小心 可能会得出劳动成本占总成本固定比例的误解。实 际上第1年占40%，第6年占60%。使用对数图就可以 清晰反映劳动成本有更高的增长率。
“平滑线”复选框，就将折线图转换为曲线图。
⑵经济管理中几种常见的频数分布曲线
①正态分布曲线 ——这是客观事物数量特征上表现得最为普遍的一
类频数分布曲线。 如人的身高、体重、智商，钢的含碳量、抗拉强度
，某种农作物的产量等等。
正态分布曲线
②偏态曲线
——按其长尾拖向哪一方又可分为右偏(正偏)和 左偏(负偏)两类。
1.频数分布表
频数分布表列出了一系列分类数据的频率、总数 或百分比，可以看出不同类别数据间的区别。
表2-1 1 000美元用途的频数分布表
用钱做什么 购买奢侈品、旅游或礼物 向慈善机构捐款 还贷 储蓄 购买必需品 其他
百分比/% 20 2 24 31 16 7
2.条形图
3.圆饼图
4.帕累托图
L = [ 10 × log 10 n ] 茎叶图类似于横置的直方图，但又有区别
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
未分组数据—茎叶图（茎叶图的制作）
树茎 树叶
数据个数
10 788
3
11 022347778889
统计学 第 2章 数据的图表展示
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
统计学的数据可视化方法
统计学的数据可视化方法数据可视化是统计学中一个非常重要的方法，它通过使用图表、图形和图像等可视化工具，将复杂的统计数据转化为直观的视觉呈现，帮助人们更好地理解和分析数据。
在统计学中，有各种各样的数据可视化方法，本文将为您介绍几种常见且广泛应用的数据可视化方法。
1. 条形图条形图是一种常见的数据可视化方法，通过长方形条形的高低表示不同类别或不同时间段的数据量或数值。
在条形图中，横轴通常表示不同的类别或时间，纵轴表示数据的数量或数值。
条形图的主要优点是易于理解和比较不同数据之间的差异。
例如，我们可以使用条形图来比较不同城市的人口数量，通过条形的长度可以直观地看出哪个城市人口更多。
2. 折线图折线图也是常见的数据可视化方法，通常用于显示随时间变化的数据趋势。
在折线图中，横轴代表时间，纵轴表示数据的数值。
通过将数据点连接起来，我们可以清晰地看到数据随时间的变化趋势。
例如，我们可以使用折线图来展示某个产品销售额随时间的变化情况，从而可以判断出产品销售情况的趋势。
3. 散点图散点图用于展示两个变量之间的关系。
在散点图中，每个数据点代表一个观测值，横轴和纵轴分别表示两个变量的取值。
通过观察散点图上的数据点的分布，我们可以判断出变量之间是否存在某种关系，以及关系的强度和方向。
例如，我们可以使用散点图来研究身高和体重之间的关系，从而了解身高和体重是否存在正相关或负相关。
4. 饼图饼图用于显示数据的相对比例和百分比。
饼图通常由一个圆形和多个扇形组成，每个扇形的角度大小表示对应类别的占比大小。
通过观察饼图的扇形面积，我们可以直观地了解不同类别之间的比例关系。
例如，我们可以使用饼图来展示一家公司不同部门的占比，以及各个部门在总体中所占的百分比。
5. 热力图热力图用于表示数据在空间范围内的分布情况。
热力图通常以不同颜色的渐变来表示不同区域的数据密度或强度，从而反映出空间上的变化趋势。
例如，我们可以使用热力图来展示全国各地不同城市的平均气温，通过颜色深浅可以清晰地看出各个地区的温度差异。
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。
3excel图表展示统计数据
数据处理的基本内容
调 查 资 料 处 理 的 内
容
*调查资料的处理：
包括审核;分类(分组);汇总;编码和制图表。
数据管理：
包括资料的输入、传输、存贮、更新与输出。
原始数据审核
1.数据资料的完整性
主要是审核数据资料起止时间（所属时间）的完整 性、空间范围的完整性和调查项目的完整性。
即调查数据资料是否是规定时间和规定空间范围 内的资料，应调查的单位或个人是否有遗漏；应调 查的项目是否齐全。 审核的方法是由调查人员从时间、空间、项目上作 细致的检查。
当遇到开口组的情况时，其组中值以 相邻组组距为依据计算。即：
缺下限的开下限的开口值 上限 1 邻组组距 2 缺上限的开上限的开口值 下限 1 邻组组距 2
某地区100个百货商店 月销售额与流通费用情况
每百元商品销 销售额 商店数 如：组距d=U-L 售额中支付的 （万元） （个） 流通费（元） 上组限U =100-50=50 （万元） 10 14.2 50以下 20 11.4 50～100 30 10.1 100～200 25 如：组中值 9.2 x=(U+L)/2 200～300 下组限L 300以上 15 8.5 =(100+200)/2
跳水 ５枚 次数(频数) 举重 ５枚 频率 乒乓球 ４枚 f /∑f f 羽毛球 ４枚 体操 ３枚 射击 ３枚 柔道 ２枚 田径 １枚 跆拳道 １枚
变量数列的编制
单项数列
指每个组值只用一个具体的 变量值表现的数列
同时 具备
编制条件:
变量是离散变量 变量的不同取值个数较少
【例】己知某车间有24名工人，他们的日产量（件） 分别是：20，23，20，24，23，21，22，25，26， 20，21，21，22，22，23，22，22，24，25，21， 22，21，24，23.要求根据以上资料编制变量数列。
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。
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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。
应用统计学第2章--统计表统计图
图1.8 偏态曲线 例如收入和财富的频数分配曲线就是右偏的，大量财富 都集中在极少数富豪手中，而多数人则是低收入者。
此外，在产品质量管理中也普遍存在这种现象，如多数 次品都集中出在少数工人手中；次品也大都出在少数几道 工序上。这就要求在管理和控制上需要突出重点、抓住关 键因素。
33
③ J 形曲线
正J形
某企业职工工资的分组统计
月工资(分组)
1000 以下
1000～1500
1500～2000
2000～3000
3000～3500 3500～4000
4000 及以上
合
计
人数(频数) 150 185 256 262 120 54 8
1035
比率(频率%) 14.5 17.9 24.7 25.3 11.6 5.2 0.8 100
19
过分压缩了Y轴
4000 失
业 人
3000
数 ：
2000
千 人 1000
0 1989
1990 1991 1992 1993
图1.2 失业人数统计图
1994
1995
20
过分压缩了X轴
4000
失 业 人 3000 数 ： 千 2000 人
1000
图1.3 失业人数统计图
21
1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995
35
120
30
100
25 20 15 10
80 60 40
5
20
0
0
储蓄 还贷 购买奢侈品、 旅游或礼 物 购买必需 品 其他 捐款
有钱要做什么 6
§2.2 数值数据的整理
当数据量很大时，首先可以将数值数据进行排序或用 茎叶图描述以获得初步信息。 (1) 排序
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2.
准确性审核
– 检查数据是否真实反映客观实际情况，内容是否 符合实际 – 检查数据是否有错误，计算是否正确等
2019/1/29
数据的审核
（原始数据）
1.
审核数据准确性的方法
逻辑检查
– –
从定性角度，审核数据是否符合逻辑，内容是否合理， 各项目或数字之间有无相互矛盾的现象 主要用于对定类数据和定序数据的审核 检查调查表中的各项数据在计算结果和计算方法上有 无错误 主要用于对定距和定比数据的审核
ห้องสมุดไป่ตู้
3.1.2 数据的筛选
1. 2.
3.
对审核过程中发现的错误应尽可能予以纠正 当发现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 数据筛选的内容包括：
将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
2019/1/29
据予以剔除 将符合某种特定条件的数据筛选出来，而不 符合特定条件的数据予以剔出
第三章
3.1 3.2 3.3 3.4
2019/1/29
数据的图表展示
数据的预处理 用图表展示定型数据 用图表展示定量数据 合理使用图表
不同原因引起的寿命损失
原 因 未结婚（男性） 惯用左手 吸香烟（男性） 未结婚（女性） 30%超重 20%超重 吸香烟（女性） 抽雪茄 2019/1/29 寿命减少天 数 3 500 3 285 2 250 1 600 1 300 900 800 300 原 因 危险工作，事故 交通事故 饮酒 滥用药物 一般工作，事故 自然放射性 喝咖啡 医疗X——射线
3.1.4 数据透视表
利用数据透视表可以利用Excel提供的数据透 视表工具，对数据重要信息按使用者习惯分析要 求进行汇总和作图，形成一个符合需要的交叉表 （列联表）。 在利用数据透视表时，数据源表中的首行必 须有列标题。
第一步：建立Excel数据清单，如表3-2
2019/1/29
表3-2
2019/1/29
【例3.1 】学生四门课程的成绩数据筛选
表3-1 8名学生考试成绩
2019/1/29
第一步：选择【工具 】菜单，并选择【筛选 】，如果要筛 选出给定条件的数据，可使用【自动筛选 】命令，如图3-1所示：
这时会在第一行出现下拉键头，用鼠标点击箭头会出现如图3-2 所示的结果
第二步：在下拉键头方框内选择要筛选出的数据。比如， 要筛选出统计成绩为75分的学生。选择75，得到结果如图2-3 所示。要筛选出英语成绩最高的前四个学生，可选择【前4 个】，并在对话框中输入数据4，结果如图3-4所示。单击确定 后即可得到相应的结果。
图3-3
图3-4
第三步：如果要选出四门课成绩都大于70分的学生，
由于设定的条件比较多，需要使用【高级筛选】命令， 使用高级筛选命令时，必须建立条件区域。这时需要 在数据清单上方至少留出三行作为条件区域。然后在 【列表区域 】选出其中要筛选的数据清单，在【条件区 域】中选择匹配的条件。比如要筛选出四门课程成绩 均大于70分的学生，如图3-5所示。
寿命减少天数
3
5
7 原因
9
11
13
Percent
帕累托图
3500 3285
疗 医 啡 咖 喝 放射 然 自 工作 般 一 药物 用 滥 酒 饮 事故 通 交 工作 险 危 茄 雪 抽 烟（ 香 吸 超重 % 20 超重 % 30 婚（ 结 未 烟（ 香 吸 左手 用 惯 婚（
2250 1600 1300 900 800 300 300 200
第二步：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】，弹出对话框如图3-7 所示。然后根据需要选择“数据源类型”和“报表类型”。这里我 们选用【Microsoft Office Excel数据列表或数据库】和【数据 透视表】 ，单击下一步，探出对框如图3-8所示 图 3-7
—
X
0
4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
寿命减少天数
2019/1/29
500
0
原因
未
结
3.1 数据的预处理
Data Preparation
3.1.1. 数据的审核与筛选 3.1.2 数据的排序 3.1.3 数据透视表
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数据的审核、筛选与排序
1.
数据的审核Data Check
2.
3.
4.
1.
定类数据的排序 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
数据的排序
2.
定距和定比数据的排序
–
–
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)
发现数据中的错误 找出符合条件的数据
2.
数据的筛选Data Filter 数据排序Data Rank
3.
发现数据的基本特征 升序和降序
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3.1.1 数据的审核 （原始数据Check—Raw Data ）
1.
审核的内容
完整性审核
– 检查应调查的单位或个体是否有遗漏 – 所有的调查项目或指标是否填写齐全
寿命减少天数
300 200 130 90 74 8 8 6
柱形图
1000 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 1
2019/1/29
原因 未结婚（男 性） 惯用左手 吸 香烟（男性） 未结 婚（女性） 30%超 重 寿命减少的天数 3 500 3 285 2 250 1 600 1 300
单击【确定】后出现的结果如图3-6所示。
图3-5
图3-6
3.1.3 数据的排序
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
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 在某些场合，排序本身就是分析的目的之 一 排序可借助于计算机完成
2019/1/29
2.
计算检查
– –
2019/1/29
数据的审核
（第二手数据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 – 确定这些数据是否符合自己分析研究的需要
2.
时效性审核
– 应尽可能使用最新的统计数据
3.
确认是否必要做进一步的加工整理
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