统计学数据的图表分析
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
数学教案二：根据统计表和条形统计图进行数据分析
数学教案二：根据统计表和条形统计图进行数据分析统计学作为一门重要的学科，其应用范围非常广泛。
无论是在商业领域、医学领域、政治领域、文化领域还是教育领域，统计学都扮演着不可或缺的角色。
在教育领域，统计学应用的最为广泛的地方莫过于分析学生的成绩。
而分析学生的成绩，是需要借助于统计表和条形统计图等工具的。
本文将详细介绍如何通过分析统计表和条形统计图来进行数据分析。
一、统计表的分析学生的学习成绩是需要借助于统计表来进行分析的。
通常情况下，学校会将学生的成绩汇总在一张综合性的成绩单上。
这个成绩单上会有对应的科目名称、考试时间、总分、及格分数线和学生的得分情况等信息。
通过对这些信息进行分析，就可以很清楚地了解到学生的实际情况。
统计表中的数据一般都是以数字形式呈现的，需要我们对这些数字进行详细的分析。
对于科目名称，我们需要了解每个科目的考试难度和考试知识点的分布情况。
这样才可以得知哪些科目的看重，哪些科目的需要重点复习。
而对于考试时间，我们需要了解每个科目的考试时间是多少。
由于同一科目的考试时间可能有多次，需要对不同的考试时间进行分析。
对于总分和及格分数线，我们主要可以用来计算学生的总分以及及格率。
而对于学生的得分情况，我们可以通过对数据中的缺失值、异常值等异常情况进行分析，从而找出数据存在的问题，并进行相应的修正。
二、条形统计图的分析在统计学中，条形统计图是一种最为常用和易懂的图表类型之一。
通常情况下，条形统计图主要是用来展示不同随机变量之间的数量关系，从而帮助我们更加清晰地了解到不同变量的相对数量大小。
在条形统计图中，通常都会用横纵坐标来分别表示不同的随机变量。
而随机变量的数量，则是用横向的水平线段长度来表示的。
不同变量的长度大小则可以通过比较各个水平线段的长度得出。
值得一提的是，条形统计图的竖向刻度线主要用来表示不同数据的数量大小。
通常情况下，刻度线的长度会逐渐增长，以便于我们更加清晰地了解到数据的数量大小变化。
统计学数据分析报告图表
统计学数据分析报告图表1. 引言数据分析是统计学的一项重要任务，通过对数据进行收集、整理、分析和解释，可以帮助人们了解数据背后的模式、趋势和关联性，为决策提供支持。
本报告旨在通过图表的形式，对一组统计数据进行详细的分析和解读。
本报告共包含四个主要部分：总体数据分析、时序数据分析、分组数据分析和关联数据分析。
2. 总体数据分析为了对数据进行全面的了解，我们首先对总体数据进行了分析。
图表1展示了总体数据的分布情况。
从图表中可以看出，数据呈现正态分布，均值为X，标准差为Y，符合统计学的基本要求。
图表1：总体数据分布情况分布特征均值标准差总体数据X Y接下来，我们对总体数据进行了假设检验，采用了t检验方法。
图表2展示了检验结果。
从图表中可以看出，在95%的置信水平下，我们拒绝了原假设，接受了备择假设，说明总体数据之间存在显著差异。
图表2：总体数据假设检验结果检验方法t值p值结论t检验Z 0.00X 拒绝原假设，接受备择假设3. 时序数据分析时序数据可以帮助我们了解数据的变化趋势和周期性。
我们对时序数据进行了分析，并绘制了图表3来展示数据的时序特征。
从图表中可以看出，数据呈现逐渐上升的趋势，并且存在明显的季节性变化。
图表3：时序数据变化趋势时期数据2018年X2019年Y2020年Z为了进一步分析数据的周期性，我们进行了季节性分解，并绘制了图表4展示分解结果。
图表4显示了数据的趋势、季节性和残差成分。
从图表中可以看出，季节性成分对数据变化的影响较大，而趋势和残差成分较为稳定。
图表4：数据季节性分解结果时期趋势季节性残差2018年X Y Z2019年X Y Z2020年X Y Z4. 分组数据分析分组数据分析可以帮助我们比较不同组别之间的差异和关系。
我们对分组数据进行了分析，并绘制了图表5展示数据的分组特征。
从图表中可以看出，不同组别的数据之间存在明显的差异和关联性。
图表5：分组数据特征比较组别数据X 数据YA组X YB组X YC组X Y为了进一步研究分组数据之间的关联性，我们进行了相关系数分析，并绘制了图表6展示相关系数矩阵。
统计学-数据的图表展示分析
2021/3/25
表3-4 不同类型的饮料和顾客性别的频数分布表
也称为列联表或交叉表
2021/3/25
SPSS生成频数分布表
第一步：选择【Analyze】 【Descriptive Statistics-Frequencies】 进入主题对话框
第二步：将“饮料类型”或“顾客性别” 选入【Variable】；选中【Display Frequencies tables】。
2021/3/25
数据的整理与显示
（基本问题）
1. 要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的 数据，所采取的处理方式和方法是不同的
2. 对定类数据和定序数据主要是做分类整理 3. 对定距数据和定比数据则主要是做分组整理 4. 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合
于高层次的数据；但适合于高层次数据的整 理和显示方法并不适合于低层次的数据
第三章 数据的图表展示
3.1 数据的预处理 3.2 用图表展示定型数据 3.3 用图表展示定量数据 3.4 合理使用图表
2021/3/25
不同原因引起的寿命损失
原因
寿命减少天 数
未结婚（男性） 3 500
惯用左手
3 285
吸香烟（男性） 2 250
未结婚（女性） 1 600
30%超重
1 300
20%超重
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
700
600
应用统计学第2章--统计表统计图
接收区间——各组上限值组成的一列区域 功能：返回各组的频数。
②使用【工具】→“数据分析”→“直方图”功 能
其它数值数据统计图
统计图可以形象、直观、生动、简洁地显示数 据的特征。 常用的统计图有以下几种： 1.折线图 ——通常用来描述时间序列数据，用以表示某 些指标的变化趋势。 制作折线图时应正确选择坐标轴轴的刻度。对 同样的统计资料，延伸或压缩某一坐标轴可能 传达不同的甚至是误导的印象。
0—9 10—19 20—29 30—39 40—49 50—59 60—69 70—79 80—89 90以上
未分组数据的茎叶图
• 用于显示未分组的原始数据的分布
• 由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字 组成的
• 以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶 • 对于n(20≤n≤300)个数据，茎叶图最大行数不超
标签下选“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。
排序是把数据从小到大(或从大到小)进行排列。 (2) 茎叶图
茎叶图就是将数据分成几组(称为茎)，每组中数 据的值(称为叶)放置在每行的右边。结果可以显示出数 据是如何分布的，以及数据中心在哪里。
为了制作茎叶图，可以将整数作为茎，把小数(叶) 化整。例如，数值5.40，它的茎(行)是5，叶是4；数值 4.30，它的茎(行)是4，叶是3。也可以将数据的十位数 作为茎，个位数作为叶。
医学统计学：定性数据统计描述、统计图表
表1 某社区不同性别人群肺癌情况
性别
检查人 有病人 死亡人 死亡率 发病率
数
数
数
（%） （%）
男
1050
6
3
50.0
0.6
女
950
3
2
66.7
0.3
合计
2000
9
5
58.4 0.45
▪ 请讨论: ▪ 1）该医生所选择的统计指标正确吗？ ▪ 2）该医生对指标的计算方法恰当吗？ ▪ 3）应该如何作适当的统计分析？
25.73
（1.35）
172
42
（24.42）
（149.14） （6.11）
（342）
32
（9.36）
（341.48） （36.50）
715
90
12.59
（53.86）
（4.28）
▪ 根据最后三栏结果作简要分析。
▪ 由第⑸栏：40~岁组恶性肿瘤死亡占总死亡比重最高，近1/4； 20~岁组次之，占19.05%；60~岁组恶性肿瘤死亡人数虽多， 但仅占总死亡的9.36%；0~岁组恶性肿瘤死亡占总死亡比重 最低，仅占2.90%。
3.常用统计图的适用资料及实施方法
图 形 适用资料
实施方法
直条图 组间数量对比 用直条高度表示数量大小
直方图
百分条 图
饼图
线图
散点图
箱式图
定量资料的分 布 构成比
构成比
定量资料演变 水平 双变量间的关 联 定量资料取值 范围
用直条的面积表示各组段的频数或频率
用直条分段的长度表示全体中各部分的构 成比 用圆饼的扇形面积表示全体中各部分的构 成比 线条位于横、纵坐标均为算术尺度的坐标 系 点的密集程度和形成的趋势，表示两现象 间的相关关系 用箱体、线条标志四分位数间距及中位数、 全距的位置
解读统计数据和图表
解读统计数据和图表统计数据和图表是我们日常生活中经常会遇到的信息呈现形式。
它们以直观、简洁的方式向我们展示了大量的数据和信息，帮助我们更好地理解和分析问题。
然而，要正确地解读统计数据和图表并不容易，需要我们具备一定的数据分析能力和统计学知识。
本文将从几个不同角度来解读统计数据和图表，帮助读者更好地理解和应用这些信息。
首先，我们来看一张柱状图。
柱状图通常用于比较不同类别或时间段的数据。
通过柱状图，我们可以清晰地看到各个类别或时间段之间的差异和趋势。
例如，某市过去五年的人口增长情况。
通过观察柱状图，我们可以得知每年的人口增长率，进而分析人口增长的原因和趋势。
同时，我们还可以通过柱状图来比较不同地区的人口增长情况，从而了解不同地区的发展差异。
接下来，我们来看一张折线图。
折线图通常用于展示随时间变化的数据。
通过折线图，我们可以清晰地看到数据的趋势和变化。
例如，某公司过去十年的销售额。
通过观察折线图，我们可以得知每年的销售额变化情况，进而分析销售额的增长原因和趋势。
同时，我们还可以通过折线图来比较不同产品线的销售情况，从而了解不同产品线的市场表现。
除了柱状图和折线图，我们还可以使用其他类型的图表来展示数据。
例如，饼图常用于展示不同类别的占比情况。
通过饼图，我们可以清晰地看到各个类别在总体中的比例。
例如，某公司不同地区的销售额占比。
通过观察饼图，我们可以得知各个地区在总销售额中的比例，进而分析不同地区的市场份额和潜力。
在解读统计数据和图表时，我们还需要注意一些常见的误解和陷阱。
首先，我们要注意数据的来源和采集方法。
不同的数据来源和采集方法可能会导致数据的偏差和不准确性。
因此，在解读数据时，我们要对数据的可靠性进行评估，并结合其他相关信息进行综合分析。
其次，我们要注意数据的背后隐藏的因果关系。
统计数据和图表只是呈现了数据之间的关系，而并没有说明其因果关系。
因此，在解读数据时，我们要注意不要将相关性误认为因果关系。
统计学 数据的整理及图表展示
2．不满意；
3．一般；
4．满意；
5．非常满意。
BG
24
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 百分比 (户) (%)
向上累积 户数 百分比 (户) (%)
向下累积 户数 百分比 (户) (%)
非常不满意 24
8
24 8.0 300 100.0
不满意
108 36 132 44.0 276 92
（1）统计学成绩等于80分的学生 （2）数学成绩最高的前三名学生，英语成绩
最低的三名学生 （3）统计学成绩在80-90之间的学生 （4）四门课程成绩都大于70分的学生
BG
3
数据排序
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
4.比 率：不同类别数值之间的比值
BG
9
【例3.3】一家市场调查公司为研究不同品牌 饮料的市场占有率，对随机抽取的一家超市 进行调查。调查员随机观察了50名顾客购 买饮料类型及购买者性别，并进行了记录， 如果一个顾客购买某一品牌的饮料，就将这 一饮料的品牌名字记录一次。数据见Excel 表。要求：对饮料类型和顾客性别的分布状 况进行描述分析，求不同品牌饮料的频数分 布、比例和百分比。
BG
7
3.2 品质数据的整理与展示
3.2.1 分类数据的整理与图示
1. 列出各类别 2. 计算各类别的频数 3. 制作频数分布表 4. 用图形展示
BG
8
分类数据中需要计算的指标
1.频 数：落在各类别中的数据个数 频数分布：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。
2024年度医学统计学统计图表ppt课件
直方图基本概念及应用场景
直方图定义
直方图又称质量分布图，是一种 统计报告图，由一系列高度不等 的纵向条纹或线段表示数据分布
的情况。
2024/2/2
应用场景
适用于展示连续变量的分布情况， 如身高、体重等指标的频数分布。
优点
能够直观地展示数据的分布情况， 便于观察数据的集中趋势和离散程 度。
9
条形图与直方图绘制方法
11
03
折线图与散点图
2024/2/2
12
折线图基本概念及应用场景
折线图定义
通过线段的上升或下降来 表示数据的变动情况，反 映数据随时间或其他因素 的变化趋势。
2024/2/2
应用场景
适用于展示时间序列数据 ，如疾病发病率、患者体 温等随时间的变化情况。
优点
直观展示数据变化趋势， 易于理解。
13
实例二
展示某产品在不同地区的销售额占比 的环形图，通过对比不同扇形的面积 和颜色可以直观地了解各地区销售额 的差异和占比情况。
21
05
箱线图与误差条图
2024/2/2
22
箱线图基本概念及应用场景
箱线图定义
箱线图是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图，因形状如 箱子而得名。
应用场景
主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征 的比较。
根据分析结果，对数据的特征和规律进行解读和总结，为后续的统 计分析和决策提供支持和依据。
26
06
医学统计学中其他常用图表
2024/2/2
27
生存曲线图
定义与作用
生存曲线图主要用于展示生存分析的结果，描述不同组别 或不同条件下患者的生存概率随时间的变化情况。
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【例】在一项城 市住房问题的研 究中，研究人员 在甲乙两个城市 各抽样调查300户 ，其中的一个问 题是：“您对您 家庭目前的住房 状况是否满意？ ”
1．非常不 满意；2．不满意 ； 3 ．一般； 4 ． 满意；5．非常满 3 - 31 意。
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 合计
统计学
STATISTICS (第三版)
统计学
STATISTICS (第三版)
第 3 章 数据的图表展示
3-1
统计学
STATISTICS (第三版)
第 3 章 数据的图表展示
数据的预处理 品质数据的整理与显示 数值型数据的整理与显示 合理使用图表
3.1 3.2 3.3 3.4
3-2
统计学
STATISTICS (第三版)
学习目标
1. 2. 3. 4. 5.
3 - 21
统计学
STATISTICS (第三版)
分类数据整理—频数分布表 (例题分析)
康师傅 王老吉 康师傅 可口可乐 百事可乐 可口可乐 统一 可口可乐 可口可乐 康师傅 可口可乐 百事可乐 王老吉 康师傅 康师傅 百事可乐 康师傅 可口可乐 可口可乐 康师傅 王老吉 康师傅 可口可乐 王老吉 统一 王老吉 百事可乐 可口可乐 百事可乐 统一 可口可乐 统一 王老吉 可口可乐 康师傅 百事可乐 王老吉 统一 可口可乐 百事可乐
3 - 25
联想
IBM
惠普
戴尔
统计学 分类数据的图示—帕累托图 STATISTICS (pareto chart) (第三版)
1. 按各类别 数据出现 的频数多 少排序后 绘制的柱 形图 2. 主要用于 展示分类 数据的分 布
3 - 26
16
15
12
11 9 9 6
频数
8
4
0 可口可乐 旭日升冰茶 百事可乐 露露 汇源果汁
3 - 13
统计学
STATISTICS (第三版)
数据透视表
3 - 14
统计学
STATISTICS (第三版)
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
3 - 23
统计学 分类数据的图示—对比条形图 STATISTICS (side-by-side bar chart ) (第三版)
1. 分 类 变 量 在 不 同时间或不同 空间上有多个 取值 2. 对 比 分 类 变 量 的取值在不同 时间或不同空 间上的差异或 变化趋势
3 - 24
电脑品牌 联想
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
3 - 30
统计学
STATISTICS (第三版)
顺序数据的频数分布表
3 - 20
统计学
STATISTICS (第三版)
分类数据的整理
(可计算的统计量)
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
(data filter)
用Excel进行数据筛选
8名学生的考试成绩数据
3 - 11
统计学
STATISTICS (第三版)
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
(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 —
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
符合特定条件的数据予以剔除
3 - 10
统计学
STATISTICS (第三版)
数据筛选
【例】一家市场调查公司 为研究不同品牌饮料的市 场占有率，对随机抽取的 一家超市进行了调查。调 查 员 在 某 天 对 50 名 顾 客 购买饮料的品牌进行了记 录，如果一个顾客购买某 一品牌的饮料，就将这一 饮料的品牌名字记录一次 。右边就是记录的原始数 据
绿色
健康饮品
王老吉
可口可乐
可口可乐
康师傅
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 合计
3 - 32
统计学 顺序数据的图示—累计频数分布图 STATISTICS (例题分析) (第三版)
累 积 300 户 数 200
（户） 100 0 132 400 270 300 累 积 300 300 户 数 200 （户） 100 0 满意 非常 满意 非常 不满意 一般 满意 不满意 (b)向下累积 400
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 尽可能使用最新的数据
1. 适用性审核
2. 时效性审核
3. 确认是否有必要做进一步的加工整理
3-8
统计学
STATISTICS (学
STATISTICS (第三版)
数据筛选
(data filter)
不同品牌饮料的帕累托图
品牌
统计学
STATISTICS (第三版)
分类数据的图示—饼图
(pie Chart)
1. 也称圆形图，是用圆形及圆内扇形的角度 来表示数值大小的图形 2. 主要用于表示样本或总体中各组成部分所 占的比例，用于研究结构性问题 3. 绘制圆形图时，样本或总体中各部分所占 的百分比用圆内的各个扇形角度表示，这 些扇形的中心角度，按各部分数据百分比 乘以3600确定
饼图只能显示一个总体各部分所占的比例 环形图则可以同时绘制多个样本或总体的数据 系列，每一个样本或总体的数据系列为一个环
3. 用于结构比较研究 4. 用于展示分类和顺序数据
3 - 34
统计学
STATISTICS (第三版)
7% 8%
环形图
(例题分析)
顺序数据的频数分布表
(例题分析)
乙城市家庭对住房状况评价的频数分布
乙城市
回答类别 向上累积 户数 (户 ) 21 99 78 64 38 300 百分比 (%) 7.0 33.0 26.0 21.3 12.7 100.0 户数 (户) 21 120 198 262 300 — 百分比 (%) 7.0 40.0 66.0 87.3 100.0 — 向下累积 户数 (户) 300 279 180 102 38 — 百分比 (%) 100.0 93.0 60.0 34.0 12.7 —
3 - 27
统计学
STATISTICS (第三版)
分类数据的图示—饼图
(例题分析)
王老吉 18%
可口可乐 30%
统一 12%
百事可乐 18%
3 - 28
康师傅 22% 图3-2 不同品牌饮料的构成
统计学
STATISTICS (第三版)
顺序数据的整理与图示
3 - 29
统计学
STATISTICS (第三版)
3 - 18
统计学
STATISTICS (第三版)
分类数据的整理与图示
3 - 19
统计学
STATISTICS (第三版)
分类数据的整理
(基本过程)
1. 列出各类别
2. 计算各类别的频数
3. 制作频数分布表 4. 用图形显示数据
分类 A B C D E 频数 比例 百分比 比率
百事可乐
百事可乐
可口可乐
统一
王老吉
康师傅
用Excel制作频数分布表
3 - 22
统计学
STATISTICS (第三版)
分类数据的图示—条形图
(bar Chart)
1. 用宽度相同的条形的高度或长短来表示 各类别数据的图形 2. 有单式条形图、复式条形图等形式 3. 主要用于反映分类数据的频数分布 4. 绘制时，各类别可以放在纵轴，称为条 形图，也可以放在横轴，称为柱形图 (column chart)
STATISTICS (第三版)
数据的预处理
1. 数据审核
检查数据中的错误 找出符合条件的数据 升序和降序 寻找数据的基本特征 按需要汇总
2. 数据筛选
3. 数据排序
4. 数据透视
3-5
统计学
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数据审核
3-6
统计学
STATISTICS (第三版)
数据审核—原始数据
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