2统计学-统计图表
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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
医学统计学(统计图表)ppt课件
案例三
不同治疗方案对患者生存 率的影响。通过饼图展示 各治疗方案的生存率，比 较方案优劣。
前沿动态和未来发展趋势
数据可视化技术的创新应用
01
如交互式图表、动态图表等，提高数据呈现效果和用
户体验。
大数据在医学领域的应用
02 利用大数据技术分析海量医学数据，挖掘潜在规律和
关联，为医学研究和实践提供支持。
相关系数计算
用于量化两个变量之间的线性关系强度和方向。常见的相关系数包括皮尔逊相关 系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数等。通过计算相关系数，可以对两个 变量之间的关系进行定量分析和假设检验。
03 推断性统计图表
假设检验原理及流程
假设检验的基本原理
通过设定原假设和备择假设，根据样 本数据对原假设进行检验，判断其是 否成立。
临床意义
AUC值越大，说明待评价试验的诊断价值越高。同时，AUC值还可以用来比较不同诊断性试验的诊断价值，以及 在同一诊断性试验中比较不同临界值的诊断价值。此外，AUC值还可以用来估计诊断性试验的阳性似然比和阴性 似然比等参数，为临床决策提供更多的信息。
05 生存分析与寿命 表制作
生存分析基本概念
计算灵敏度和特异度
根据金标准和待评价试验的结果，计算出不同临界值下的 灵敏度和特异度。
绘制ROC曲线
以特异度为横坐标，灵敏度为纵坐标，将不同临界值下的 灵敏度和特异度描绘在坐标图上，连接各点即得ROC曲线 。
AUC值计算和临床意义
AUC值计算
通过计算ROC曲线下的面积得到AUC值，其取值范围在0.5~1之间。当AUC=0.5时，说明待评价试验完全无效； 当AUC=1时，说明待评价试验具有完美的诊断价值。
人工智能在统计图表分析中的应用
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
医学统计学(统计图表)
表1 甲、乙两地1980年乙肝表面抗原阳性率 地区 调查数 阳性数 阳性率（%）
甲地
横标目
5000 6000
11000
数字
1100 1050
2150
线条
22.0 17.5
19.5
乙地
合计
备注
5
统计图表
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 行，例如表1中的“调查数、阳性数、阳性率”。 横、纵标目连起来可以完成对一个指标的完整叙述， 例如表1中，第一个行中的数字可以理解为“甲地1980年 调查了5000人，阳性人数为1100人，阳性率为22.0%”。
统计图表
11
统计图表
12
统计表的种类
• 简单表是按一种研究特征分类的统计表。 • 组合表是将两种或两种以上的特征结合起 来作为分组标志的统计表。
统计图表
13
表2 不同药物治疗急性冠周炎效果比较
分组 治愈 未愈 合计
替硝唑
甲硝唑
25
18
4
14
29
32
合计
43
18
61
统计图表
14
表3
药物
A、B两药物在甲、乙两医院的疗效
统计图表 9
5）备注
不应写在表中，在数字上角用“*”
号标出，文字叙述写在表的下方。
统计图表
10
表号 横标目名称 横标目 横标目 横标目 横标目 合 * (备注) 计 纵标目* xx xx xx xx xx xx
心理与教育统计学第2章统计图表
******** * * * *
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2.1.1 审核
• 审核是对原始数据进行初步审查与 核实
• 不符合要求的数据主要有三种：缺 失、可疑、失误。
• 缺失：指数据不全或缺项未填；例如一份
资料中未回答的问题占10％以上，或者缺少 关键性资料。
• 可疑：指难以辨认或怀疑其真实性的数据；
2.1.2 数据排序
• 数据排序，就是按照某种标准，对 收集到的杂乱无章的数据进行排列。
• 年龄、性别等 • 数值大小升序或降序排列 • 数据排序是整理数据最简单的方法
2.1.3 统计分组
• 统计分组，根据被研究对象的特征，将 所得数据划分到各个组别中去。
• 分组要以被试对象的本质特征为基础。 • 分类标志要明确，要能包括所有数据
Stem width: 10 Each leaf: 1 case(s)
图2-12 学生身高茎叶图
箱图
100
75%
90
中数 80
25%
70
60
异常值
12
最大值
最小值
图2-13 学生分分数 数箱图
2.2 次数分布表
• 次数分布显示初步整理后一组数据的分布 情况。
• 它能使我们对样本情况有个初步的了解 • 为今后进一步分析和研究问题提供很大方
76.0 77.5 82.0 90.5 81.0 85.5 71.0 80.5 92.5 77.0 88.0 81.0 76.5 67.0 83.0 84.0 84.0 62.0 79.0 72.0 98.0 78.0 78.0 80.0 78.5 76.5 75.0 79.5 86.0 81.5 75.0 84.0 90.0 80.0 86.0 84.5 68.5 71.0 68.0 81.5 79.5 80.5 73.0 93.0 83.0 72.0 68.0 71.0 87.0 78.0 66.0 83.0 87.0 82.5 79.5 80.0 82.0 81.0 86.5 83.5 71.5 83.0 91.0 96.0 75.5 89.0 87.5 69.0 74.0 70.0 77.5 75.0 79.0 79.0 80.5 74.5 77.0 82.5 72.5 73.5 73.5 76.0 88.5 85.0 89.5 78.5 76.0 74.0 98.0 73.0 94.0 79.0 80.0 75.5 83.5 82.0 65.0 74.5 80.0 70.5
统计学中的图表与数据解读
统计学中的图表与数据解读统计学是一门研究数据收集、数据分析和数据解读的学科，它通过图表和数据来揭示数据背后的规律。
在统计学中，图表是一种强大的工具，它们可以直观地展示数据，并帮助人们更好地理解和解读数据。
本文将介绍统计学中常用的图表类型，并探讨如何正确地解读和分析数据。
一、柱状图柱状图是一种常见的图表类型，它适用于比较不同组别或类别之间的数据。
在柱状图中，横轴表示不同的组别或类别，纵轴表示数据的数量或比例。
每个组别或类别用一个独立的垂直柱子表示，柱子的高度表示数据的大小或比例。
通过比较柱子的高度，我们可以知道哪些组别或类别具有更高或更低的数据值。
当我们解读柱状图时，需要注意以下几点。
首先，我们应该关注每个组别或类别的柱子的高度，以判断数据的大小。
其次，我们可以比较不同组别或类别的柱子的高度，从而得出它们之间的差异。
最后，我们可以观察柱子的趋势，看看数据是否呈现上升、下降或保持稳定的趋势。
二、折线图折线图是一种展示数据随时间变化的趋势的图表类型。
在折线图中，横轴表示时间，纵轴表示数据的数量或比例。
通过连接不同时间点上的数据点，我们可以看到数据随时间变化的趋势。
当我们解读折线图时，需要注意以下几点。
首先，我们可以观察数据点的走势，看看它们是上升、下降还是保持稳定。
其次，我们可以通过观察数据点之间的间隔和斜率，判断数据变化的速度和程度。
最后，我们可以关注折线图上的峰值和谷值，以研究数据的极端值和波动情况。
三、饼图饼图是一种展示数据在整体中的占比关系的图表类型。
在饼图中，一个圆形被分割成几个扇形区域，每个扇形区域的大小表示该类别在整体中的占比。
通过比较不同扇形区域的面积，我们可以了解每个类别在整体中所占的比例。
当我们解读饼图时，需要注意以下几点。
首先，我们可以将每个扇形区域的面积转化为百分比，以更清晰地了解每个类别的重要性。
其次，我们可以通过改变扇形区域的颜色或阴影，强调或突出某些类别。
最后，我们可以在图表旁边添加标签或说明，进一步解释和描述每个类别。
应用统计学第2章--统计表统计图
①利用 Excel 的 FREQUENCY 函数 语法规则： 格式：FREQUENCY(<数据区域>,<接收区间>)
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。
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。
实习二统计表与统计图
三、常见的错误
1.标题不确切、不精炼、不完善或缺少 2.内容庞杂 3.标目安排不恰当、重复 4.计算指标不能说明研究的事物的本质 5.数字不准确或数字位数不对齐。 6.表内文字或线条过多
实习二统计表与统计图
实习二统计表与统计图
实习二统计表与统计图
第二节 统计图
统计图 是利用点的位置、线段的升降、直条 的长短和面积的大小等各种几何图形来表达统计 资料和指标。 一、种类 在医学中常用的统计图有直条图、百分条图、圆 图、普通线图、半对数线图、直方图、箱图和散 点图等。
10.7
1954
98.2
6.5
1955
72.6
3.9
1956
68.0
2.4
1957
54.8
1.3
实习二统计表与统计图
绝对数与对数差的比较：
A 1000
B 绝对差 相对比 （A-B） （A/B）
100 900 10
对数差 （lgA-lgB）
lg1000-lg100=3-2=1
100
10 90
10 lg100-lg10=2-1=1
TTT 519
36
6.94
GPT 519
20
3.85
受检人数
582 582 582 582
1998年
异常人数 检出率(%)
38
6.52
39
6.70
23
3.95
16
2.75
注：：TTT（麝香草酚浊度试验）， ：GPT（谷丙转氨酶）。 (丁建生等. 中国卫生统计 1999; 16(3):166 )
实习二统计表与统计图
1、单式条图 2、复式条图
一个统计指标，一个分组因素 一个统计指标，两个分组因素
统计学--常用图表
统计学--常用图表
常用图表
一. 图表的基本概念
图表包括统计图和统计表
1-1. 统计图
概念：统计图是根据统计数字，用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形。
它具有直观、形象、生动、具体等特点。
塔夫特认为的一张好图应具由的基本特征：
•显示数据
•避免歪曲
•强调数据之间的比较
•服务于一个明确的目的
•有对图形的统计描述和文字说明
•让读者把注意力集中在图形的内容上，而不是制作图形的程序上
塔夫特提出的五条鉴别图形优劣的准则：
•一张好图应当精心设计，有助于洞察问题的实质
•一张好图应当使复杂的观点得到建明、确切、高效的阐述
•一张好图应当能在最短的时间内以最少的笔墨给读者提供最大量的信息
•一张好图应当是多维的
•一张好图应当表述数据的真实情况
1-2. 统计表
概念：统计表是反映统计资料的表格,它一般由四个主要部分组成，即表头、行标题、列标题和数据资料。
设计和使用统计表要注意的几点：
•首先，要合理安排统计表的结构。
由于强调的问题不同，行标题和列标题可以互换，但应使统计表的横竖长度比例适当，避免出现过高或过宽的表格形
式
•其次，表头一般应包括表号、总标题和表中数据的单位等内容
•再次，表中的上下两条横线一般用粗线，中间的其他线用细线。
心理与教育统计学课件(张厚粲版)ch2统计图表
40 35 30 25 20 15 10 5 0 一年级 二年级 三年级 四年级 女生 男生
图2-1 某高校教育系各年级男女生人数
资料来源:表2-6
表2-6 某高校教育系各年级男女生人数统计表
一年级 二年级 三年级 四年级
女
人数
男
女
男
女
男
女
男
26
33
26
36
24
37
25
35
（二）统计图的种类
1.条形图（又称直条图） 条形图按图形中被比资料的组数不同，可 分为单式条形图和复式条形图；按条形 图的排列的方向不同，可分为纵条图和 横条图。
二、次数分布图
（一）直方图 （二）次数多边图 （三）累积次数分布图
㈠直方图
25 20 15 10 5 0
图2-7a 初二100名学生数学测验分数的次数直方图
㈡次数多边图
25 20 15 10 5 0 37 42 47 52 57 62 67 72 77 82 87 92 97
图2-7b 初二100名学生数学测验分数的次数多边图
复式横条图
优
良 女生 男生 中
差 0 5 10 15
图2-3b 某校初二.三班男女生学习成绩和人数
2.圆形图
优 良 中 差
图2-4 某校初二.三班学习成绩比较图
3.线形图
7 6 5 4 3 2 1 0 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 男生 女生
图2-5 我国城市7~18岁学生身高年增长情况
㈢累加次数分布图
120 100 80 60 40 20 0 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95
医学统计学统计图和统计表
置信区间图
通过绘制置信区间，可以展示参数估计的精确度和可靠性。
效应量图
用于展示实验组和对照组之间的差异程度，如均值差、比例差等。
案例三
实验设计表
列出实验目的、实验对象、实验方法、实验指标 等关键信息，有助于规范实验操作和数据分析。
随机分组表
用于展示实验对象的随机分组情况，确保实验的 随机性和可比性。
用于比较两组均数是否有统计学 差异，常配合P值和95%置信区间
使用。
方差分析表
用于比较多组均数是否有统计学差 异，可展示各组均数、标准差、F 值、P值等。
卡方检验表
用于比较两个分类变量之间是否有 统计学关联，展示观察频数、期望 频数、卡方值、P值等。
实验设计相关表格
01
02
03
随机分组表
用于展示实验对象的随机 分组情况，确保各组基线 特征相似。
确保数据准确性和完整性，避免误导读者
01
核对数据源，确保数据的准确 性和完整性。
02
在处理数据时，要注意异常值 和缺失值的处理。
03
避免篡改数据或选择性展示数 据，以免误导读者。
注重图表美观度和易读性，提升视觉效果
选择合适的配色方案， 使图表更加美观和易 于阅读。
使用简洁明了的标注 和说明，帮助读者更 好地理解图表内容。
合理设置图表元素， 如标题、坐标轴、图 例等，提高图表的可 读性。
遵循学术规范和伦理要求，确保图表质量
01
遵守学术出版规范，如引用格式、图表尺寸等。
02
尊重原作者的知识产权，如需引用他人图表，应注明出处并获
得授权。
在涉及患者隐私或伦理问题时，应采取适当的措施保护相关人
03
员的权益。
通过绘制置信区间，可以展示参数估计的精确度和可靠性。
效应量图
用于展示实验组和对照组之间的差异程度，如均值差、比例差等。
案例三
实验设计表
列出实验目的、实验对象、实验方法、实验指标 等关键信息，有助于规范实验操作和数据分析。
随机分组表
用于展示实验对象的随机分组情况，确保实验的 随机性和可比性。
用于比较两组均数是否有统计学 差异，常配合P值和95%置信区间
使用。
方差分析表
用于比较多组均数是否有统计学差 异，可展示各组均数、标准差、F 值、P值等。
卡方检验表
用于比较两个分类变量之间是否有 统计学关联，展示观察频数、期望 频数、卡方值、P值等。
实验设计相关表格
01
02
03
随机分组表
用于展示实验对象的随机 分组情况，确保各组基线 特征相似。
确保数据准确性和完整性，避免误导读者
01
核对数据源，确保数据的准确 性和完整性。
02
在处理数据时，要注意异常值 和缺失值的处理。
03
避免篡改数据或选择性展示数 据，以免误导读者。
注重图表美观度和易读性，提升视觉效果
选择合适的配色方案， 使图表更加美观和易 于阅读。
使用简洁明了的标注 和说明，帮助读者更 好地理解图表内容。
合理设置图表元素， 如标题、坐标轴、图 例等，提高图表的可 读性。
遵循学术规范和伦理要求，确保图表质量
01
遵守学术出版规范，如引用格式、图表尺寸等。
02
尊重原作者的知识产权，如需引用他人图表，应注明出处并获
得授权。
在涉及患者隐私或伦理问题时，应采取适当的措施保护相关人
03
员的权益。
统计学 数据的整理及图表展示
1．非常不满意；
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。
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
8
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。
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
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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。
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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。
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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。
教育与心理统计学第二章：统计图表
分类 满足 的要 求
1、周延性 2、互斥性
表1 某心理学院研究生的情况汇总表
类别 男 女 基础心理学 发展与教育心理学 应用心理学 合计
人数 63 119
62
50
70
182
不具有 互斥性
表2 某心理学院研究生的情况汇总表（双向）
专业方向 基础心理学 发展与教育心理学 应用心理学
男 30
10
性 别 女 32
①非常不尽职 ②不尽职 ③不置可否 ④尽职 ⑤非常尽职
总计
人数
9 30 10 25
6
80
现场演示，教给学生如何来画三线表
二、分组次数分布表(grouped frequency table)
当数据量比较大的时候，应该把所有的数据线划分为若干分 组区间，然后将数据按其数值大小划归到相应的组别内，分 别统计各个组别内包括的数据个数，再用列表形式呈现出来。
二、次数多边形图（frequency polygon）
是一种表示连续性随机变量次数分布的线形图。（注： 不能用于离散型数据）
（1）累加直方图 横坐标分组区间，纵坐标是累加次数。可以看出某
上限以下的次数或者某下限以上的次数。
（2）累加曲线图 先同上，标出各交点，再连接各交点。
第三节 次数分布图
一、直方图（histogram）（如，图2-3、图2-4） 组距确定矩形宽度，每组频数确定各矩形高度，各 矩形间不留空隙，矩形面积与其频数分布大小等价。
直方图的另外一种形式：组织图
组织图
20 15 10
5 0 60 63 66 69 72 75 78 81 84 87 90 96 99
第二章 统计图表
第一节 数据的初步整理 第二节 次数分布表 第三节 次数分布图 第四节 其他类型的统计图
《统计学》数据的表格与图形表示
第三章数据的表格与图形表示
重点：理解“分布”的概念，可通过两种途径来表示分布：表格与图形
1、组织数值数据：有序数组和茎叶图
有序数组(Ordered Array)
对数据进行排序归类
（可用EXCEL或其它计算机软件处理）
茎叶表示 (Stem-and-leaf display)
垂直线左边的数字称为“首数”或“茎”
垂直线右边的数字称为“尾数”或“叶”
选择多少作为茎? 应根据形状。
实例: 美国59个增长共同基金(Mutual funds) 表3.1(p.55）及图3.1
(p.56）.
2、数值数据的表格
频数分布 (Frequency Distribution)（p.61，表3.2)
1) 组数 ( Number of Class)
一般规则：5到15组（取决于观察值的数量）
2）组距 ( Class Interval)
组距＝全距/组数
（1）和（2）是相关的，关键要考虑分布的形状
3）组界 ( Boundary of Class)
不重复而包括全部数值
（注意“互斥且完备”的含义）
频率分布(Relative Frequency Distribution)（表3.3, p.62)
百分比分布 (Percentage Distribution) (表3.4, p.63)
累积频率分布显示了从最低组到最高组频率如何累积 (表3.5, p.64)
先用频数分布建立累计频数分布
累积频率分布只计算频率分布的下界
3、数值数据的图形
04/26/22 商务统计基础（第3章）3-1。
医学统计学课件统计表与统计图
3.20～ 3.50～ 3.80～ 4.10～ 4.40～ 4.70～ 5.00～ 5.30～ 5.90～5.66.02～0
频数（人数）
6. 统计地图(statistical map)
用不同颜色或花纹表示统计量的值在地理分 布上的变化，适合描述研究指标的地理分布
颜色选择最好与统计量数值增减的趋势一致， 如颜色由浅到深代表统计量数值的增加
1990-1999年某市鼻咽癌标化发病比的地区分布
7. 几种常见的特殊分析图
（1） 箱式图
用于显示未分组的原始数据或分组数据的分布特征 箱式图由一组数据的5个特征值（最大值、最小值、中位数、
下四分位数和上四分位数）绘制而成，由一个箱子和两条线 段组成
绘制方法：
➢ 首先找出一组数据的5个特征值 ➢ 连接两个四分位数画出箱子，再将两个极值点与箱子相连接
百喉死亡率 20.1 16.6 14.0 11.8 10.7 6.5 3.9 2.4 1.3
160
140
120
死亡率（1/10 万）
100
结核病
80
60
40
20
白喉
0 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957
年份
某市 1949～1957 年儿童结核病和白喉死亡率（普通线图）
6
4 . 888899
3
5 . 001
4
5 . 2233
0
5.
茎叶图类似横 置的直方图
1
5. 7
茎宽: 1
每叶: 1 例
（3）误差条图（error bar chart）
通过样本信息描述总体，估计抽样误差大小 用于比较多个样本间的差异 三种不同区间：可信区间、均数±标准差、
统计学基本内容及统计图表
抽到样本中来。 2、分组随机：每一个实验对象被分配到不同处
理组的机会相同。 3、实验顺序随机：每个实验对象先后接受处理
的机会相同。
随机≠随便
五、变量的分类
医学统计资料按研究指标的性质一般分为定量 资料、定性资料和等级资料三大类。 1、定量资料
定量资料（quantitative data） 亦称计 量资料（measurement data），是用定量的方 法测定观察单位（个体）某项指标数值的大小， 所得的资料称定量资料。如身高（㎝）、体重 （㎏）、脉搏（次/分）、血压（kPa）等为数 值变量，其组成的资料为定量资料。
2.统计推断(inferential statistics)
使用样本信息
推断总体特征。通过样本统计量进行总体参数的估计和假
设检验，以达到了解总体的数量特征及其分布规律，才是
最终的研究目的。
统计表与统计图
第一节 统计表 第二节统计图
第一节 统计表
统计表（statistical table）--- 把统计分 析资料及其指标用表格列出，称为统计表。它 可以代替冗长的文字叙述，便于计算、分析和 对比。
5.备注 表内不应有其他文字出现，需要说明的 备注用“*”号标出，写在表的底线下面。
二、统计表的种类
1.简单表 只按一个特征或标志分组的统计表称 为简单表。如表12-1。
2.复合表 按两个或两上以上特征或标志结合起 来分组的统计表称复合表或组合表。
• 表12-1 某地某年流行性脑脊髓炎各病型的病死率
二、总体与样本
总体（population）：根据研究目的所确定的 同质观察单位的全体。（包括有限总体和无限 总体）
样本（sample）：是从总体中随机抽取的部分 观察单位变量值的集合。样本的例数称为样本 含量（sample size）。 注意：
理组的机会相同。 3、实验顺序随机：每个实验对象先后接受处理
的机会相同。
随机≠随便
五、变量的分类
医学统计资料按研究指标的性质一般分为定量 资料、定性资料和等级资料三大类。 1、定量资料
定量资料（quantitative data） 亦称计 量资料（measurement data），是用定量的方 法测定观察单位（个体）某项指标数值的大小， 所得的资料称定量资料。如身高（㎝）、体重 （㎏）、脉搏（次/分）、血压（kPa）等为数 值变量，其组成的资料为定量资料。
2.统计推断(inferential statistics)
使用样本信息
推断总体特征。通过样本统计量进行总体参数的估计和假
设检验，以达到了解总体的数量特征及其分布规律，才是
最终的研究目的。
统计表与统计图
第一节 统计表 第二节统计图
第一节 统计表
统计表（statistical table）--- 把统计分 析资料及其指标用表格列出，称为统计表。它 可以代替冗长的文字叙述，便于计算、分析和 对比。
5.备注 表内不应有其他文字出现，需要说明的 备注用“*”号标出，写在表的底线下面。
二、统计表的种类
1.简单表 只按一个特征或标志分组的统计表称 为简单表。如表12-1。
2.复合表 按两个或两上以上特征或标志结合起 来分组的统计表称复合表或组合表。
• 表12-1 某地某年流行性脑脊髓炎各病型的病死率
二、总体与样本
总体（population）：根据研究目的所确定的 同质观察单位的全体。（包括有限总体和无限 总体）
样本（sample）：是从总体中随机抽取的部分 观察单位变量值的集合。样本的例数称为样本 含量（sample size）。 注意：
统计学 数据的整理及图表展示
2. 环形图与饼图类似，但又有区别
– 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总体的数据系
列，每一个总体的数据系列为一个环
3. 环形图可用于进行比较研究 4. 环形图可用于展示分类数据和顺序数据
13%
7%
10% 8%
15% 21%
33% 36%
31% 26%
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意
组中值＝ 下限值+上限值 2
组距分组
第1步：排序，确定组数（K）
5≤K≤15
K 1 lg n
能够显示数据的分布特征和规律
lg 2
第2步：确定组距 组距＝（最大值－最小值）÷组数
★ 组距宜取5或10的倍数
◆第一组的下限应低于最小值， ◆最后一组的上限应高于最大值。 遵循“不重不漏”的原则
上组限不在内
按零件数分组
频数（人）
频率（%）
110以下
3
6
110~115
5
10
115~120
8
16
120~125
14
28
125~130
10
20
130~135
6
12
135以上
4
8
合计
50
100
用Excel制作数值型数据的频数分布表
【工具】 ——【数据分析】 ——【直方图】 【输入区域】：输入原始数据区域 【接收区域】：输入各组的上限值 【输出区域】：选择一个空白单元格（想要
（上下组限重叠）
表3-5 某车间50名工人日加工零件数分组表
按零件数分组
频数（人）
频率（%）
105~110
3
6
– 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总体的数据系
列，每一个总体的数据系列为一个环
3. 环形图可用于进行比较研究 4. 环形图可用于展示分类数据和顺序数据
13%
7%
10% 8%
15% 21%
33% 36%
31% 26%
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意
组中值＝ 下限值+上限值 2
组距分组
第1步：排序，确定组数（K）
5≤K≤15
K 1 lg n
能够显示数据的分布特征和规律
lg 2
第2步：确定组距 组距＝（最大值－最小值）÷组数
★ 组距宜取5或10的倍数
◆第一组的下限应低于最小值， ◆最后一组的上限应高于最大值。 遵循“不重不漏”的原则
上组限不在内
按零件数分组
频数（人）
频率（%）
110以下
3
6
110~115
5
10
115~120
8
16
120~125
14
28
125~130
10
20
130~135
6
12
135以上
4
8
合计
50
100
用Excel制作数值型数据的频数分布表
【工具】 ——【数据分析】 ——【直方图】 【输入区域】：输入原始数据区域 【接收区域】：输入各组的上限值 【输出区域】：选择一个空白单元格（想要
（上下组限重叠）
表3-5 某车间50名工人日加工零件数分组表
按零件数分组
频数（人）
频率（%）
105~110
3
6
第4讲 统计图表 2学时
表3 - 3 并发症 休 克
两个治疗组对比（原表） 两个治疗组对比（原表） 中西医结合组 死亡 7 例数 10 结果 良好 10 死亡 0 结果 良好 6
西药组 例数 13
急性心肌梗塞并发休克患者疗效比较（修改表） 表3-3 急性心肌梗塞并发休克患者疗效比较（修改表） 治 疗 组 西 药 组 中西医结合组 患者例数 13 10 治疗结果 良好 6 10 死亡 7 0
第十章 统计表与统计图
ɵ y
预防系卫生统计学教研室 刘岭 Tel:68752343
教学内容
第一节 第二节
统计表 统计图
教学目的 1.了解统计表与统计图的构造与分类 1.了解统计表与统计图的构造与分类； 了解统计表与统计图的构造与分类； 2.掌握制表、制图的基本要求和方法； 掌握制表 2.掌握制表、制图的基本要求和方法； 3.掌握不良统计表的修改 能正确选用统计图。 3.掌握不良统计表的修改，能正确选用统计图。 掌握不良统计表的修改，
表3-2（修改） （修改）
表3-2 氧化聚白明胶存留狗血液内各段时间的浓度 和排出量*
血浆内浓度( /100毫升 血浆内浓度(克/100毫升 ) 注入量（ 注入量（克) 半 小 时 以 内 15.0 17.9 17.0 15.0 1.25 0.97 0.97 1.54 24小时内排 24小时内排
24小 24小 出量的百分 12小时 1小时 6小时 12小时 比（% ） 时 0.78 0.30 0.64 0.28 0.67 0.21 0.93 0.39 0.27 0.15 0.14 0.21 0.10 0.09 0.04 0.10 93 92 70 --
备注
备注不是统计表的必须项目，需要时才用， 备注不是统计表的必须项目 ， 需要时才用 ， 并 号标出，写在表的外面加以说明， 用 “ * ” 号标出 ， 写在表的外面加以说明 ， 如 表 3-2 所示。 所示。
相关主题
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• 特性
– 测量结果表现为数值，有相等的单位，且有绝 对的零点
– 比例尺度具有类别尺度、顺序尺度和等距尺度 的数学特性外，其结果还可以进行乘、除运算
2. 数据类型和分析方法 2.1 数据的类型
• 四分法
– 类别数据、顺序数据、等距数据、比例数据
• 二分法
– 定性数据（Qualitative Data）
77.0 72.0 81.5 81.5 78.0 83.5 70.0 73.5 73.0 70.5
4. 数据的整理和统计图表 4.1 数据的整理
• 数据整理
– 通过各种渠道搜集到统计数据之后，首先应对其进行 加工整理，使之系统化、条理化，以符合分析的需要。 整理可以大大简化数据，更容易理解和分析。
等距尺度（Interval Scale）
• 例子
– 温度
• 华氏℉（Fahrenheit）=℃×9/5 + 32
• 特性
– 测量结果表现为数值，有相等的单位，但没有 绝对零点
– 等距尺度具有类别尺度、顺序尺度的数学特性 外，其结果还可以进行加、减运算
比例尺度（Ratio Scale）
• 例子
– 长度、重量、收入、心率
3. 统计数据的来源
• 直接来源
– 调查
• 普查、抽样调查
– 观察与实验
• 间接来源（二手数据）
– 不是自己亲自调查的，是别Байду номын сангаас的数据、公开 出版或报道的数据
• 统计年鉴；报刊、杂志、图书、广播、电视传媒 中的各种数据资料
100名学生在某项测验中的成绩分数
76.0 88.0 89.0 75.0 79.5 66.0 71.5 77.5 73.5 94.0
二分
• 类别数据、顺序数据
– 定量数据（Quantitative Data）
• 等距数据、比例数据
定性
统计数据
定量
四分 类别 顺序 等距 比率
四类数据的比较
Êý ѧÌØ ÐÔ · Ö Àà ¨ £ =¡¢ £© Å Ðò ¨ £ <¡¢ >£© ¼ä ¾à ¨ £ +¡¢ -£© ± È Öµ ¨ £ ´¡¢ ¸£©
85.5 84.0 76.5 84.5 72.0 80.0 89.0 74.5 78.5 82.0
71.0 84.0 75.0 68.5 68.0 82.0 87.5 77.0 76.0 65.0
80.5 62.0 79.5 71.0 71.0 81.0 69.0 82.5 74.0 74.5
92.5 79.0 86.0 86.0 87.0 86.5 74.0 72.5 98.0 80.0
数据和图表
任课教师：禤宇明
内容
• 基础知识
– 变量、尺度、数据
• 数据类型与分析方法
– 类别数据、顺序数据、等距数据、比例数据
• 数据的来源 • 数据的整理和统计图表
– 次数分布表、条形图、饼图、线图、直方图
1. 基础知识 1.1 变量、尺度、数据
• 身高
– 高、矮、中等个头
– 180cm
• 变量 variable：事物的某种特征，这种特征 在不同个体之间有差异 尺度(量表) scale：测量的标准 数据 data：测量的结果
77.5 81.0 78.0 84.0 80.5 83.0 83.0 75.0 76.0 79.0
82.0 76.6 78.0 90.0 73.0 87.0 91.0 79.0 88.5 80.0
90.5 67.0 80.0 80.0 93.0 82.5 96.0 79.0 85.0 75.5
81.0 83.0 78.5 86.0 83.0 79.5 75.5 80.5 89.5 83.5
– 对同一个研究对象，用不同的尺度进行测量， 也可以得到不同的结果
• 变异variation
– 研究对象中各观察个体之间的差异
1.2 四种测量尺度 (P 17)
• 类别尺度（Nominal Scale） • 顺序尺度（Ordinal Scale） • 等距尺度（Interval Scale） • 比例尺度（Ratio Scale）
不同类型数据之间的变换
• 一般的变化方向
– 数值型等级（顺序）类别
• 偶尔
– 顺序数值
2.2 数据类型与统计方法
类别数据 顺序数据
等距、 比例数据
统计量数
统计检验
频数、频率，众数、列联分析
异众比率
2检验
中数、四分位差、 非参数分析 等级相关系数
平均数、方差、标 参数估计、参数 准差、积差相关系 检验 数
• 整理
– 列出事物的类别，计算出每一类别的次数、频 率或比例、比率
• 图表展示
– 次数分布表
• 列出不同类别所对应的次数或比例
– 条形图、饼图
次数分布 frequency distribution（P30）
顺序尺度（Ordinal Scale）
• 例子
– 绩效评定：优、良、中、及格、不及格 – 病情：轻、中、重
• 特性
– 对事物之间等级差别或顺序差别的一种 测度
– 可以将事物分成不同的类别，还可以确 定这些类别的优劣或顺序
– 该尺度具有“>和<”、“=和≠”的数学特 性，但不能进行加、减、乘、除运算
类别尺度（Nominal Scale）
• 例子
– 性别（男、女）、企业性质、职业、地区 – 检验（阴性、阳性）、血型
• 特性
– 也叫称名尺度或列名尺度 – 只能按照事物的某种属性对其进行平行的分
类或分组 – 只能区分事物是同类或不同类（=和） – 通常计算每一类别中各元素或个体出现的
“次数”或“频率”来进行分析
Àà ± ð ˳ Ðò µÈ ¾à ± È Àý ÖÖÖÖ ÖÖÖ ÖÖ Ö
• 有个从未管过自己孩子的统计学家，在一 个星期六下午妻子要外出买东西时，勉强 答应照看一下四个年幼好动的孩子。当妻 子回家时，他交给妻子一张纸条，上面写 着：
– “擦眼泪11次；系鞋带15次；给每个孩子吹玩 具气球各5次；每个气球的平均寿命10秒钟； 警告孩子不要横穿马路26次；孩子坚持要穿马 路26次；我还要再过这样的星期六0次。”
• 数据整理的步骤
– 数据的预处理
• 数据的审核与筛选——检查每个样本点是否完整、准确；将不 符合要求的数据删除，符合条件的选出来。
• 数据的排序——便于发现数据特征或趋势，也有助于检查错误
– 分类或分组 – 汇总
• 数据整理的原则
– 对定性数据主要做分类整理 – 对定量数据主要做分组整理
4.2 类别数据的整理与图表展示
– 测量结果表现为数值，有相等的单位，且有绝 对的零点
– 比例尺度具有类别尺度、顺序尺度和等距尺度 的数学特性外，其结果还可以进行乘、除运算
2. 数据类型和分析方法 2.1 数据的类型
• 四分法
– 类别数据、顺序数据、等距数据、比例数据
• 二分法
– 定性数据（Qualitative Data）
77.0 72.0 81.5 81.5 78.0 83.5 70.0 73.5 73.0 70.5
4. 数据的整理和统计图表 4.1 数据的整理
• 数据整理
– 通过各种渠道搜集到统计数据之后，首先应对其进行 加工整理，使之系统化、条理化，以符合分析的需要。 整理可以大大简化数据，更容易理解和分析。
等距尺度（Interval Scale）
• 例子
– 温度
• 华氏℉（Fahrenheit）=℃×9/5 + 32
• 特性
– 测量结果表现为数值，有相等的单位，但没有 绝对零点
– 等距尺度具有类别尺度、顺序尺度的数学特性 外，其结果还可以进行加、减运算
比例尺度（Ratio Scale）
• 例子
– 长度、重量、收入、心率
3. 统计数据的来源
• 直接来源
– 调查
• 普查、抽样调查
– 观察与实验
• 间接来源（二手数据）
– 不是自己亲自调查的，是别Байду номын сангаас的数据、公开 出版或报道的数据
• 统计年鉴；报刊、杂志、图书、广播、电视传媒 中的各种数据资料
100名学生在某项测验中的成绩分数
76.0 88.0 89.0 75.0 79.5 66.0 71.5 77.5 73.5 94.0
二分
• 类别数据、顺序数据
– 定量数据（Quantitative Data）
• 等距数据、比例数据
定性
统计数据
定量
四分 类别 顺序 等距 比率
四类数据的比较
Êý ѧÌØ ÐÔ · Ö Àà ¨ £ =¡¢ £© Å Ðò ¨ £ <¡¢ >£© ¼ä ¾à ¨ £ +¡¢ -£© ± È Öµ ¨ £ ´¡¢ ¸£©
85.5 84.0 76.5 84.5 72.0 80.0 89.0 74.5 78.5 82.0
71.0 84.0 75.0 68.5 68.0 82.0 87.5 77.0 76.0 65.0
80.5 62.0 79.5 71.0 71.0 81.0 69.0 82.5 74.0 74.5
92.5 79.0 86.0 86.0 87.0 86.5 74.0 72.5 98.0 80.0
数据和图表
任课教师：禤宇明
内容
• 基础知识
– 变量、尺度、数据
• 数据类型与分析方法
– 类别数据、顺序数据、等距数据、比例数据
• 数据的来源 • 数据的整理和统计图表
– 次数分布表、条形图、饼图、线图、直方图
1. 基础知识 1.1 变量、尺度、数据
• 身高
– 高、矮、中等个头
– 180cm
• 变量 variable：事物的某种特征，这种特征 在不同个体之间有差异 尺度(量表) scale：测量的标准 数据 data：测量的结果
77.5 81.0 78.0 84.0 80.5 83.0 83.0 75.0 76.0 79.0
82.0 76.6 78.0 90.0 73.0 87.0 91.0 79.0 88.5 80.0
90.5 67.0 80.0 80.0 93.0 82.5 96.0 79.0 85.0 75.5
81.0 83.0 78.5 86.0 83.0 79.5 75.5 80.5 89.5 83.5
– 对同一个研究对象，用不同的尺度进行测量， 也可以得到不同的结果
• 变异variation
– 研究对象中各观察个体之间的差异
1.2 四种测量尺度 (P 17)
• 类别尺度（Nominal Scale） • 顺序尺度（Ordinal Scale） • 等距尺度（Interval Scale） • 比例尺度（Ratio Scale）
不同类型数据之间的变换
• 一般的变化方向
– 数值型等级（顺序）类别
• 偶尔
– 顺序数值
2.2 数据类型与统计方法
类别数据 顺序数据
等距、 比例数据
统计量数
统计检验
频数、频率，众数、列联分析
异众比率
2检验
中数、四分位差、 非参数分析 等级相关系数
平均数、方差、标 参数估计、参数 准差、积差相关系 检验 数
• 整理
– 列出事物的类别，计算出每一类别的次数、频 率或比例、比率
• 图表展示
– 次数分布表
• 列出不同类别所对应的次数或比例
– 条形图、饼图
次数分布 frequency distribution（P30）
顺序尺度（Ordinal Scale）
• 例子
– 绩效评定：优、良、中、及格、不及格 – 病情：轻、中、重
• 特性
– 对事物之间等级差别或顺序差别的一种 测度
– 可以将事物分成不同的类别，还可以确 定这些类别的优劣或顺序
– 该尺度具有“>和<”、“=和≠”的数学特 性，但不能进行加、减、乘、除运算
类别尺度（Nominal Scale）
• 例子
– 性别（男、女）、企业性质、职业、地区 – 检验（阴性、阳性）、血型
• 特性
– 也叫称名尺度或列名尺度 – 只能按照事物的某种属性对其进行平行的分
类或分组 – 只能区分事物是同类或不同类（=和） – 通常计算每一类别中各元素或个体出现的
“次数”或“频率”来进行分析
Àà ± ð ˳ Ðò µÈ ¾à ± È Àý ÖÖÖÖ ÖÖÖ ÖÖ Ö
• 有个从未管过自己孩子的统计学家，在一 个星期六下午妻子要外出买东西时，勉强 答应照看一下四个年幼好动的孩子。当妻 子回家时，他交给妻子一张纸条，上面写 着：
– “擦眼泪11次；系鞋带15次；给每个孩子吹玩 具气球各5次；每个气球的平均寿命10秒钟； 警告孩子不要横穿马路26次；孩子坚持要穿马 路26次；我还要再过这样的星期六0次。”
• 数据整理的步骤
– 数据的预处理
• 数据的审核与筛选——检查每个样本点是否完整、准确；将不 符合要求的数据删除，符合条件的选出来。
• 数据的排序——便于发现数据特征或趋势，也有助于检查错误
– 分类或分组 – 汇总
• 数据整理的原则
– 对定性数据主要做分类整理 – 对定量数据主要做分组整理
4.2 类别数据的整理与图表展示