常用统计图形
统计图有哪几种
统计图有哪几种
答：统计图有种条形图、扇形图、折线图、半对数线图、直方图、散点图。
具体如下：
1、条形图，又称直条图，表示独立指标在不同阶段的情况，有两维或多维，图例位于右上方。
2、扇形图，描述百分比的大小，用颜色或各种图形将不同比例表达出来。
3、折线图，用线条的升降表示事物的发展变化趋势，主要用于计量资料，描述两个变量间关系。
4、半对数线图，纵轴用对数尺度，描述一组连续性资料的变化速度及趋势。
5、直方图，描述计量资料的频数分布。
6、散点图，描述两种现象的相关关系。
常用统计方法培训课件(PPT 39页)
目前人们在描述统计方法时，都将以上 3 种方法列入，统称为统计方 法。
在生产现场，描述性方法和思考性方法应用频率特别高，许
多生产中的问题均可以通过简单的描述性方法和思考性方法配合使用 ，分析问题，寻找真因，然后应用固有专业技术解决问题，实现持续 改进。
值得注意的是统计技术是一种管理技术，可以帮助你发现问题、发现 变异和寻找事物发展的规律，但并不能帮你解决问题，解决问题要依 靠固有专业技术去实现！
常用统计方法培训
绍兴信佳密封制品有限公司 技术开发部&品管部 张伟波
1
培训提纲
一、统计学应用介绍 二、常用统计图表制作及应用 1、箱线图 2、柏拉图 3、直方图 4、散布图 5、雷达图 6、折线趋势图、柱状图、饼图 7、过程能力分析 8、统计过程控制图
2
培训目标
• 学习常用统计方法的应用 • 学习使用EXCEL和Minitab制作统计图表 • 更方便的进行日常工作和提高工作质量,进
9
一、箱线图
箱线图是利用数据中的五个统计量（最小值（MIN）、上四分位
数（Q1）、中位数(Q2)、下四分位数(Q3)、最大值(MAX)）以及异常 值来描述这批数据分布轮廓的一种图示方法，可以从中粗略地看出数 据是否具有对称性，分布的分散程度等信息。
LG-181403 B
3.0
2.5
散布层厚度/mm
15
二、柏拉图 柏拉图又称为排列图，由此图的发明者19世纪意大利经济学
家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财 富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后 来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律，也被
称为“二八原则”，主要用途是找出“重要的少数”。
统计图形
有时，人们也把统计图形与各种统计学表格统称为统计图表或统计学图表。
双标图可变量中的数据用图表表示出来。
类别）一类广义的双标图可箱形图（英文：Box-plot），又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。
因型状如箱子而得名。
在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。
不过作法相对较较繁琐。
箱形图于1977年由美国著名统计学家约翰·图基（John Tukey）发明。
它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、下四分位数及上四分位数。
[编辑]举例以下是箱形图的具体例子：+-----+-+* o |-------| + | |---|+-----+-++---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+ 數線0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10这组数据显示出：Array最小值(min)=0.5。
下四分位数(Q1)=7。
中位数(Med)=8.5。
上四分位数(Q3)=9。
最大值(max)=10。
平均值=8。
四分位间距(interquartile range)==2 (即ΔQ)在区间 Q3+2(或3?)ΔQ, Q1-2(或3?)ΔQ 之外的值被视为应忽略(farout)。
farout: 在图上不予显示，仅标注一个符号∇。
最大值区间： Q3+1.5ΔQ最小值区间： Q1-1.5ΔQ最大值与最小值产生于这个区间。
区间外的值被视为outlier显示在图上.outlier = 3.5定义和构图:在构建的主要步骤是一个 QQ位数的计算或估计是威廉·普莱菲于1801年在他的《统计学摘要》Statistical Breviary中所作[7][5]。
编辑]示例示例数据的饼图示例数据的分裂式饼图，将最大的党派分离出来。
以下数据基于2004年欧洲议会选举的初步结果。
以下表格中列出了分配给各个党派的席位数量，并计算出了他们各自所占的百分比。
小学数学中的统计图表和图形
统计图表和图形是小学数学中非常重要的内容，它们能够直观地展示一些统计数据，帮助我们更好地理解和分析数据。
在小学数学中，学生需要学习和使用一些常见的统计图表和图形，包括柱状图、折线图、饼图、条形图等。
首先，我们来说说柱状图。
柱状图是一种用长方形柱子来表示数据的图表。
在柱状图中，横轴通常表示不同的类别，纵轴表示数量或频率。
每个长方形柱子的高度代表了该类别的数量或频率。
柱状图能够直观地比较不同类别之间的数量差异。
例如，我们可以用柱状图来比较不同班级的学生人数，或者不同商品的销售量。
接下来是折线图。
折线图是一种用线段来表示数据的图表。
在折线图中，横轴通常表示时间或者其他有序的变量，纵轴表示数量。
通过将多个数据点用线段连接起来，我们可以看到数据的变化趋势。
折线图常常用来表示一段时间内的温度变化、人口增长情况等。
饼图也是一种常见的统计图表。
饼图是以圆形为基础，将一个整体分成若干份，表示各个部分所占的百分比。
饼图的每一块扇形所占的角度正比于各个部分的百分比。
通过饼图，我们可以直观地看出各个部分的大小关系。
例如，我们可以用饼图来表示一个班级男生和女生人数的比例。
最后是条形图。
条形图和柱状图很相似，都是用长方形柱子来表示数据的图表。
但不同的是，条形图的长方形柱子是水平放置的，而柱状图的长方形柱子是垂直放置的。
通过条形图，我们可以直观地比较不同类别之间的数量差异。
除了学习和使用这些统计图表，学生还需要学会分析和解读这些图表。
首先，我们要仔细观察图表的坐标轴，了解横轴和纵轴代表的含义。
其次，我们要注意图表中的单位，确保我们对数据的理解是准确的。
接下来，我们可以进行一些简单的比较和计算，以便更好地理解数据。
最后，我们可以根据图表中的数据，得出一些结论或者做出一些预测。
统计图表和图形在小学数学中扮演着重要的角色。
通过学习和使用这些图表和图形，我们可以更好地理解和分析数据。
此外，这些图表和图形也能够帮助我们提高数学思维能力和解决实际问题的能力。
16. 常用统计图形
16 常用统计图形16.1 图形菜单统计图形是数据的可视化和统计描述，其特点是简明生动、形象具体、直观易懂。
SPSS 的图形可以由各种统计分析过程产生，也可通过如表16-1所示的Graphs 菜单直接生成。
Graphs→Legacy Dialogs （传统对话）下拉菜单所含命令及示意，如图16-1所示。
可以看出，传统对话方式能绘制11类统计图。
与低版本不同的是，SPSS15.0的P-P Plots （变量分布累积比对正态分布累积比图形）和Q-Q Plots （变量分布的分位数对正态分布的分位数图形）放在Analyze →Descriptive Statistics 下；Sequence Charts （序列图）、Autocorrelations （自相关）、Cross-Correlations （互相关）放在Analyze →Time Series （时间序列）下；Control Charts （控制图）和Pareto Charts （排列图）放在Analyze →Quality Control 下（质量控制）；ROC Curve （Receiver Operating Characteristic ，受试者工作特征曲线）放在Analyze 下。
Bar…条图…Pie…饼图…Population Pyramid… 人口金 字塔…3D Bar…3维条图…High-Low… 高低图…Scatter /Dot…散点图…Line…线图…Boxplot…箱式图…Histogram… 直方图…Area…面积图Error Bar… 误差图…图16-1 Graphs→Legacy Dialogs 下拉菜单及示意图16.2 条图与3维条图条图是利用相同宽度条形的高低表现统计数据大小的统计图。
例16-1（条图） 某工厂1994年、1998年血压和心率二项心理指标异常检出率的数据文件L16-1.sav 见图16-2，绘制检测指标时间分布的复式条图。
直方图怎么画3篇
直方图怎么画第一篇：什么是直方图直方图是一种常用的统计图形，用来展示数据的分布状况。
它是由若干个矩形组成，矩形的宽度表示数据的区间宽度，矩形的高度表示数据在该区间内出现的频数或频率。
直方图通常用于处理连续数据，如身高、体重等。
绘制直方图时，需要将数据进行分组，分成若干个区间。
每个区间的宽度应该相等，并且数据应该均匀地分布在各个区间中。
然后，将每个区间内数据的频数或频率表示为矩形的高度，矩形宽度为区间宽度，以此组成直方图。
直方图能够直观地展示数据的分布规律，有助于我们进行数据分析和决策。
第二篇：绘制直方图的步骤绘制直方图的步骤可以简单概括为以下几步：1. 分组：将数据按照一定规则进行分组，每组数据的区间宽度应当相等，且数据应该均匀地分布在各组中。
2. 计算频数或频率：计算每组数据的频数或频率，频数表示该组内数据的个数，频率表示该组内数据所占总数的比例。
3. 选择坐标轴：将数据的区间宽度作为横轴，频数或频率作为纵轴。
4. 绘制矩形：将每组数据的频数或频率，作为矩形的高度，矩形的宽度为该组的区间宽度，以此绘制矩形。
5. 添加标签：为横轴和纵轴添加标签，分别表示数据区间和频数或频率。
6. 美化图表：根据需要对直方图进行美化，如添加标题、调整字体大小等。
第三篇：直方图的应用直方图通常用于处理连续数据，并且能够直观地展示数据的分布情况。
因此，直方图在数据分析和决策中有着广泛的应用。
1. 常用于数据分析：直方图能够展示数据的分布规律，有助于我们了解数据的特征和规律。
2. 常用于质量控制：生产工艺中，直方图常用于对产品质量进行控制。
通过分析生产过程中的相关指标，制定合适的控制标准，以保障产品质量。
3. 常用于风险管理：在金融、保险等领域，直方图常用于风险管理。
通过分析数据的分布情况，可以预测潜在的风险，并且及时采取相应的措施。
4. 常用于医学研究：在医学研究中，直方图用于展示医学测量数据的分布情况，有助于医学研究者了解人群的健康状况，并指导临床实践。
3-统计图形基本绘图
频数分布表
把分成的组的个数称为组数。 组数一般为5至12组 每一组两个端点的差称为组距
小长方 形的高
组距
绘制四个直方图
par(mfrow = c(2, 2)) hist(islands) hist(islands, col = "gray", labels = TRUE) hist(sqrt(islands), breaks = 12, col = "lightblue", border = "pink") hist(sqrt(islands), breaks = c(4*0:5, 10*3:5, 70, 100, 140),col = "blue1"
•
在统计学中，直方图（英语：Histogram）是一种对 数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表， 它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个 属性的度量。
直方图
描述概率分布
假设收集到这63名同学的身高（单位cm) 数据如下：
158 158 160 168 159 159 151 158 159
as.factor(X2)
boxplot 函数
• boxplot(X1~X2,outlier=T) • boxplot(len ~ dose, data = ToothGrowth,boxwex = 0.55, at = 1:3 0.2,subset = supp == "VC", col = "yellow",main = "Guinea Pigs' Tooth Growth",xlab = "Vitamin C dose mg",ylab = "tooth length",xlim = c(0.5, 3.5), ylim = c(0, 35),add=T)
统计图表ppt.课件
案例五：产品满意度调查表
总结词
通过柱状图和饼图展示产品的满意度调查结 果，包括各评价维度的得分和占比。
详细描述
使用柱状图表示各评价维度的得分情况，使 用饼图展示各评价维度的占比，并添加相应 的文字说明和图表注解。
THANKS
感谢观看
统计图表的设计原则
01
明确目的
根据展示需求选择合 适的图表类型，确保 图表能够准确传达信 息。
02
简洁明了
避免过多的图表元素 和复杂的图表设计， 保持图表的简洁和易 读性。
03
数据可视化
将数据以直观、易懂 的方式呈现，突出关 键信息和数据变化。
04
对比与参照
合理运用对比和参照 ，帮助读者更好地理 解和分析数据。
科学研究
总结词
在科学研究中，统计图表是呈现实验结果和科学发现的常用 手段，有助于推动科学知识的传播和发展。
详细描述
利用曲线图记录实验过程中各项指标的变化趋势；通过表格 呈现详细的实验数据；使用流程图说明实验操作步骤和逻辑 关系等。
商业决策
总结词
在商业决策中，统计图表能够为决策 提供数据支持，帮助企业做出科学、 合理的决策，提高经营效率和盈利能 力。
统计图表PPT课件
目录
• 统计图表概述 • 常用统计图表 • 统计图表的应用场景 • 统计图表制作技巧 • 统计图表案例分析
01
统计图表概述
Chapter
统计图表的定义与作用
定义
统计图表是一种可视化工具，通过图形和表格的形 式展示数据，帮助人们快速理解和分析数据。
作用
统计图表能够清晰地呈现数据的分布、趋势和关系 ，提高数据的可读性和易理解性，有助于做出正确 的决策和判断。
扇形统计图的教案
扇形统计图的教案扇形统计图是一种常用的统计图形，它适用于展示不同类别之间的占比关系。
在教学中，教师可以通过设计合理的教案来引导学生了解扇形统计图的概念、构成要素、制作方法和数据分析技巧。
以下是一份以扇形统计图为主题的教案，总字数为1000字。
教学目标：1. 理解扇形统计图的概念和构成要素；2. 学会制作扇形统计图；3. 掌握利用扇形统计图进行数据分析和解读的方法。
教学准备：1. 教师准备教学用具：黑板、彩色粉笔、课件等；2. 学生准备学习用具：笔、纸。
教学过程：一、导入（5分钟）1. 教师可通过呈现一张扇形统计图开启课程，试图激发学生的兴趣和好奇心。
2. 引导学生回忆上一课学习的柱状图，了解到扇形统计图是柱状图的另一种形式。
二、概念讲解（10分钟）1. 教师通过展示扇形统计图示例详细讲解扇形统计图的概念和构成要素：扇形的大小对应于一组数据的数值大小，而弧长则对应于该组数据在总体中所占的比例。
2. 教师解释饼状图中的“扇形”即“饼片”，并帮助学生理解扇形统计图不同于扇形所代表的数据之间的关系。
三、制作方法（15分钟）1. 教师简要介绍扇形统计图的制作方法：首先计算各类别数据的百分比，然后确定每个扇形的角度，最后以指定比例绘制扇形。
2. 教师可通过实际案例示范制作扇形统计图，引导学生一起完成。
四、数据分析与解读（20分钟）1. 教师给出一组实际数据，并让学生制作对应的扇形统计图。
2. 学生根据扇形统计图回答教师提出的问题，如：哪一类别的扇形面积最大？哪一类别的百分比最小？等等。
五、小组合作（10分钟）1. 将学生分成小组，每个小组自行选择一组数据制作扇形统计图，并展示给全班。
2. 其他小组可以发表意见或提出问题，以促进学生之间的互动和相互学习。
六、练习（15分钟）1. 教师设计一些扇形统计图相关的练习题，要求学生根据给定数据制作和分析扇形统计图。
2. 学生在规定时间内完成练习，并相互检查和讨论答案。
SPSS第六讲常用统计图形(一)共92页
步骤2：选择“Simple”图 Nhomakorabea骤3：点击“Define”，弹出对话框”
步骤4：在“Bars Represent”中选择“Counts”
步骤5：点击“OK”
一：（3） 直 方 图 Histogram
用途
–用于描绘单个连续变量的频数分布， 实际应用中常用于考察变量的分布是 否服从正态分布。
步骤1：点击“Graphs”菜单下的“P-P”，弹出对话框
步骤2：将“edu”变量拖入“Variable”空白框
步骤3：在“Test Distribution”中选择“Normal”
步骤4：点击“OK”，出现图1－正态P-P图
对图1的结果说明
横轴表示数据的实际累积概率 纵轴表示正态分布的理论累积概率 如果数据呈正态分布，则图中数据点应和理论直 线（对角线）基本重合。 从图1，我们可以发现数据点基本和对角线重合， 因此可以判断教育数据服从正态分布。
选择合适的统计图来表示家庭年收入（hhyrinc）、家庭月 生活费（basicexp）和住房建筑面积（floorsq）之间的两 两关系。
谢谢
用途
–主要用于描述一个或多个分类变量与 一个连续变量之间的关系。
例6
–对 SPSS 自 带 数 据 “ 1991 U.S. General”中的“edu”变量和“race”变 量绘制箱式图，即比较各个种族的教 育程度。
步骤1：点击“Graphs”菜单下的“Boxplot”，弹出对话框
步骤2：选择 “Simple”图
例1
–对 SPSS 自 带 数 据 “ 1991 U.S. General”中的“race”变量绘制饼图。
步骤1：点击“Graphs”菜单下的“Pies”，弹出对话 框
表现统计数字大小和变动的各种图形总称
表现统计数字大小和变动的各种图形总称。
其中有条形统计图、扇形统计图、折线统计图、象形图等。
在统计学中把利用统计图形表现统计资料的方法叫做统计图示法。
其特点是：形象具体、简明生动、通俗易懂、一目了然。
其主要用途有：表示现象间的对比关系；揭露总体结构；检查计划的执行情况；揭示现象间的依存关系，反映总体单位的分配情况；说明现象在空间上的分布情况。
一般采用直角坐标系．横坐标用来表示事物的组别或自变量x，纵坐标常用来表示事物出现的次数或因变量y；或采用角度坐标(如圆形图)、地理坐标(如地形图)等。
按图尺的数字性质分类，有实数图、累积数图、百分数图、对数图、指数图等；其结构包括图名、图目(图中的标题)、图尺(坐标单位)、各种图线(基线、轮廓线、指导线等)、图注(图例说明、资料来源等)等。
[ 详细]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。
统计图可以使复杂的统计数字简单化、通俗化、形象化，使人一目了然，便于理解和比较。
因此，统计图在统计资料整理与分析中占有重要地位，并得到广泛应用。
在解答资料分析测验中有关统计图的试题时，既要考察图的直观形象，又要注意核对数据，不要被表面形象所迷惑。
统计图一般由图形、图号、图目、图注等组成。
在行政职业能力测验中常见的有条形统计图、扇型统计图、折线统计图和网状统计图。
一、条形统计图用一个单位长度(如1厘米)表示一定的数量，根据数量的多少，画成长短相应成比例的直条，并按一定顺序排列起来，这样的统计图，称为条形统计图。
条形统计图可以清楚地表明各种数量的多少。
条形图是统计图资料分析中最常用的图形。
按照排列方式的不同，可分为纵式条形图和横式条形图;按照分析作用的不同，可分为条形比较图和条形结构图。
条形统计图的特点：(1)能够使人们一眼看出各个数据的大小。
(2)易于比较数据之间的差别。
二、扇形统计图以一个圆的面积表示事物的总体，以扇形面积表示占总体的百分数的统计图，叫作扇形统计图。
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。
[扇形统计图]扇形统计图的所有公式
![[扇形统计图]扇形统计图的所有公式](https://img.taocdn.com/s3/m/63fb71c5fbb069dc5022aaea998fcc22bcd14385.png)
[扇形统计图]扇形统计图的所有公式扇形统计图是一种常用的统计图形，用来展示不同类别数据的占比关系。
在扇形统计图中，通过绘制各类别所占的扇形大小来表示它们所占的比例。
扇形统计图的设计和分析通常需要了解一些与扇形相关的公式和计算方法。
以下是扇形统计图常用的公式和计算方法。
1. 扇形的中心角（Central Angle）计算公式：中心角是指每个扇形的圆心所对应的角度，用来表示各类别所占比例的大小。
扇形中心角的计算公式如下：中心角=(该类别的频数/总频数)*360°其中，该类别的频数是指该类别的数据个数，总频数是指所有类别的数据个数之和。
2. 扇形的弧长（Arc Length）计算公式：弧长是指扇形的圆弧长度，用来表示各类别数据所占的比例。
扇形的弧长计算公式如下：弧长=(该类别的频数/总频数)*2πr其中，r是扇形的半径，可以根据需求设置。
3. 扇形的面积（Area）计算公式：扇形的面积用于表示各类别数据的比例大小。
扇形的面积计算公式如下：面积=(该类别的频数/总频数)*Πr²其中，r是扇形的半径。
4. 扇形的周长（Perimeter）计算公式：扇形的周长是指扇形的边界长度，用来表示各类别数据的比例。
扇形的周长计算公式如下：周长=(该类别的频数/总频数)*2Πr其中，r是扇形的半径。
5.扇形的中心点坐标计算公式：扇形的中心点坐标是指扇形的圆心位置，用来确定每个扇形的位置和相对位置。
扇形的中心点坐标计算公式如下：x坐标 = 圆心的x坐标 + r * cos(中心角的度数)y坐标 = 圆心的y坐标 + r * sin(中心角的度数)其中，r是扇形的半径，圆心的x坐标和y坐标是扇形的圆心位置。
统计图形知识点总结
统计图形知识点总结统计图形是表示研究对象的某一属性的图形，用以直观地表达和分析数据，帮助人们更好地理解和处理数据。
统计图形可以分为一维统计图和二维统计图两大类，其中一维统计图包括了频数分布直方图、频数分布折线图和频数分布饼图等，而二维统计图包括了散点图、柱状图、条形图、箱线图、韦恩图、雷达图、气泡图、面积图、等高线图等。
本文将对统计图形的相关知识点进行总结分析，以帮助读者更好地理解和运用统计图形。
一、频数分布直方图直方图又称柱状图，是一种用矩形面积表示各类别频数的统计图。
它是用柱形的高度来表示频数，柱形的宽度则表示各组的组距。
直方图通常是用于表示连续型数据的分布情况，例如考试成绩的分布、人口年龄分布等。
在绘制直方图时，需要确定组距、组数和组中值，并绘制横坐标和纵坐标，以体现数据的分布规律。
直方图的特点包括：每一组的总面积等于该组的频数，各组的频数与组宽成正比，组宽可以不等，柱形之间无间隙。
二、频数分布折线图折线图是一种通过连接各数据点的直线来表示数据变化趋势的统计图。
它是由许多数据点按照时间或者观察次序顺序排列而成的。
折线图通常用于表示两个或多个变量之间的关系，例如销售额的变化趋势、气温的变化趋势等。
在绘制折线图时，需要确定横坐标和纵坐标、连接各数据点并标注数据点的数值，以体现数据的变化规律。
折线图的特点包括：能够清楚地表现数据的变化趋势，方便观察数据的规律性，并能表现不同数据变量之间的关系。
三、频数分布饼图饼图是一种以圆形为基础的统计图形，用圆形的扇形面积表示各类别频数的比例。
它通常用于表示各类别占总体的比例，例如产品销售占比、人口年龄比例等。
在绘制饼图时，需要确定各类别的频数比例，绘制圆形并将其分割成各个扇形，标注每个扇形的类别和比例，以体现各类别的占比情况。
饼图的特点包括：能够清晰地展示各类别的比例，便于比较各类别的占比情况，但不适用于展示过多类别的数据。
四、散点图散点图是一种以坐标系为基础的统计图形，用散布在坐标系内的点来表示两个变量之间的关系。
常用统计图形的应用
柏拉图
1、柏拉图是为寻找影响产品质量的主要问题，用从高到低的顺序排列成矩形，表示各原因出现频率高低的一种图表。
2、柏拉图的使用要以查检表、层别法为前提，将层别法已确定的项目从大到小进行排列，再加上累积值的图形。
柏拉图可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于计数值统计，也有人称其为ABC图，又因为柏拉图的排列是依大小顺序，故又称排列图
特性要因图：
1、是指有系统地整理工作的结果和原因。
换句话说，它是一种针对特性来分析其
要因所带来的影响，以便追求原因的QC手法。
其实我们大家对其早已不陌生
了，我们平时经常在用，只是分析的不是很理想而已。
A、整理问题型特性要因图（各要素与特性值间不存在原因关系，而
是结构构成关系）
B、原因型特性要因图（头在右，特性值通常以“为什么..……”来
写）
C、对策型特性要因图（头在左，特性值通常以“如何提高/改
善…..…”来写）。
品质管理常用统计图表 28页
元 300,000
250,000
日累计到账情况走势图
日累计
200,000
150,000
100,000
50,000
0
2号 3号 4号 5号 6号 9号 10号 11号 12号 13号 16号 17号 18号 19号 20号 23号 24号 25号 26号 27号 30号 31号
4
数据图表介绍
折线图
5
数据图表介绍
折线图
示例3：A分公司07-09年月度业绩趋势图
业绩环比、同比一目了然，趋势判断清晰
万元 40
30
业绩月度走势图
2007年
2008年
2009年
20
10
0
1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
2007年 34.03 17.73 31.07 34.86 18.73 21.25 19.52 21.21 20.57 20.18 20.72 33.04 2008年 23.41 13.82 24.58 21.49 22.54 20.92 16.81 18.83 19.45 19.70 20.54 26.84 2009年 12.39 22.13 24.96 22.62 22.49
➢ 饼图不适用的情况：
✓ 不适于某指标各类别不是完全分开有交叉的情况，这种情况下各类之和大于该 指标的总体，例如客户数量按产品分类：客户可以同时购买几类产品，这时各 产品客户数量之和大于总的客户数量，不能用饼图表现
✓ 饼图只展现某指标在某一时期（时刻）静止状态下的构成情况，不能表现构成 的动态变化趋势
常用统计分析知识介绍
目录
内容一 数据图表介绍——图形类 内容二 数据图表介绍——数据表
基本统计直方图知识点总结
基本统计直方图知识点总结直方图是统计学中一种常用的数据可视化工具，它能够清晰地展示数据的分布情况，帮助我们快速了解数据的特征和规律。
直方图常用于描述数据的频数分布和概率密度分布，是数据分析和可视化中的重要工具。
在本文中，我们将总结直方图的基本概念、构造方法、应用场景以及注意事项，帮助读者更好地理解和运用直方图。
一、直方图的基本概念1.1 直方图的定义直方图是一种用于显示数据频率分布的图表，它将数据按照数值范围分组，并用柱状图的形式展示每个组的频数或频率。
通常情况下，直方图的横轴表示数据的取值范围，纵轴表示数据的频数或频率。
通过直方图，我们可以直观地看出数据的分布情况，包括中心位置、散布程度、异常值等。
1.2 直方图与柱状图的区别直方图和柱状图在外观上很相似，但它们的用途和展示内容却有所不同。
柱状图用于比较不同类别或组的数据，每个柱子代表一个类别或组，而直方图则主要用于展示连续型数据的分布情况，每个柱子表示数据的范围。
1.3 直方图的特点直方图具有以下几个特点：（1）展示数据分布：直方图可以直观地展示数据的分布情况，包括中心位置、离散程度和形态特征。
（2）非负性：直方图中每个柱子的高度代表数据的频数或频率，因此必须是非负的。
（3）相对宽度：直方图中每个柱子的宽度表示数据范围，相邻柱子之间没有间隙，以突出数据的连续性。
（4）面积相等：直方图中每个柱子的面积代表数据的频数或频率，因此相等宽度的柱子面积应当相等。
1.4 直方图的应用直方图在统计学和数据分析中有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：（1）数据分布展示：直方图可以清晰地展示数据的分布情况，包括正态分布、偏态分布、离散分布等。
（2）异常值检测：直方图可以帮助我们快速发现数据中的异常值，通常异常值会在直方图中呈现为孤立的柱子。
（3）数据分组分析：直方图可以帮助我们合理地对数据进行分组，并分析不同组的分布情况和特征。
（4）统计规律验证：直方图可以用于验证数据的统计规律，比如频率分布是否符合某个特定分布模型。
统计基础知识--模块3.3制作统计图
（一）根据材料计算比重并制作饼图：
全世界每年排放二氧化碳总量表（亿吨）
人类活动
360
动植物、细菌活动 1600
海洋释放
1500
火山、其他
540
总计
4000
22
全世界每年排放二氧化碳比重图
火山活动、 其他 14%
海洋释放 38%
人类活动 9%
动植物、细 菌活动 39%
23
次数分布数列 X
●次数分布的概念及构成 ●次数分布数列的种类 ●变量数列的编制 ●变量分布的主要类型及其特征
X
(三)常用统计图的绘制
次数分布图是用来直观地显示组距数列次数分布状况的几 何图形。有线形图（折线图）、条形图（柱形图）、圆形 图（饼图）等。 1.线形图 线形图是以折线的起伏来表示次数分布的几何图形。 绘制折线图，可以在直方图的基础上，把直方图顶部的中 点用直线连接而成；也可以用组中值与频数求坐标点（即 散点图）接连而成。 注意：异距数列要用组中值与次数密度求坐标点
分布。
【例】条形图
31个省会城市空气质量状况 统计（2008.04.23）
空气质量 城市数 频率%
一级
3
9.7
二级
1032.3Fra bibliotek三级13
41.9
四级
4
12.9
五级
1
3.2
合计
31
100
全国省会城市空气质量状况图 （2008.04.23）
一级 二级 三级 四级 五级
0 4 8 12 次数
带形图
11
X (三)常用统计图的绘制
组距 (分) 10 10 10 15
5
—
次数 密度 0.4 1.0 1.6 1.2 0.6
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16 常用统计图形16.1 图形菜单统计图形是数据的可视化和统计描述，其特点是简明生动、形象具体、直观易懂。
SPSS 的图形可以由各种统计分析过程产生，也可通过如表16-1所示的Graphs 菜单直接生成。
Graphs→Legacy Dialogs （传统对话）下拉菜单所含命令及示意，如图16-1所示。
可以看出，传统对话方式能绘制11类统计图。
与低版本不同的是，SPSS15.0的P-P Plots （变量分布累积比对正态分布累积比图形）和Q-Q Plots （变量分布的分位数对正态分布的分位数图形）放在Analyze →Descriptive Statistics 下；Sequence Charts （序列图）、Autocorrelations （自相关）、Cross-Correlations （互相关）放在Analyze →Time Series （时间序列）下；Control Charts （控制图）和Pareto Charts （排列图）放在Analyze →Quality Control 下（质量控制）；ROC Curve （Receiver Operating Characteristic ，受试者工作特征曲线）放在Analyze 下。
Bar…条图…Pie…饼图…Population Pyramid… 人口金 字塔…3D Bar… 3维条图…High-Low… 高低图…Scatter /Dot…散点图…Line…线图…Boxplot… 箱式图…Histogram… 直方图…Area…面积图Error Bar… 误差图…图16-1 Graphs→Legacy Dialogs 下拉菜单及示意图16.2 条图与3维条图条图是利用相同宽度条形的高低表现统计数据大小的统计图。
例16-1（条图） 某工厂1994年、1998年血压和心率二项心理指标异常检出率的数据文件L16-1.sav 见图16-2，绘制检测指标时间分布的复式条图。
解 打开数据文件L16-1.sav ，选择菜单Graphs →Legacy Dialogs →Bar （条图），弹出Bar Charts 对话框，如图16-3所示。
Simple 简单条图也称单式条图，Clustered 复式条图也称分组条图，Stacked 分段条图也称分簇条图。
Summaries for groups of cases 个案分组汇总模式，1个分类变量可绘制简单条图，2个分类变量可绘制复式条图。
Summaries of separate variables 分离变量汇总，每个变量生成一个条图。
V alues of individual cases 单独个案的数据模式，分类轴变量的每个观测值生成一个棒条。
本例有二个检测指标，选择Clustered 。
单击Define 按钮，弹出如图16-4所示的对话框。
Bars Represent （条代表）中，Other表16-1 Graphs 下拉菜单 Chart Builder 图库Interactive 交互式图 Legacy Dialogs 传统对话Map 统计地图statistic(e.g., mean)为其他统计量，可以选择均数、中位数等17种统计量。
Category Axis 为横轴代表的分类变量，Define Clusters by 为图例表示的分类变量。
Panel by 为指定行、列变量分柝的面板，Template 为已有的模板。
本例选择Other statistic(e.g., mean)→Mean ，把检出率送入V ariable 框，把指标送入Category Axis 框，把时间送入Define Clusters by 框。
单击OK 。
双击输出的条图，或右键单击条图→ SPSS Chart Object ，均可打开图形编辑窗。
选择要编辑的棒条，Chart Editor →Properties → Fill&Border ，按需要对分组、填充和颜色等进行适当的修改。
修改后的复式条图，见图16-5。
其他传统图形的操作与修改，均与条图类似。
三维条图是复式条图的三维表现形式。
例16-2（3维条图） 对例16-1二项心理指标异常检出率的数据绘制检测指标时间分布的3维条图。
解 打开例16-1数据文件，选择菜单Graphs →Legacy Dialogs →3D Bar （3维条图），在弹出的对话框（见图16-6）中选中Groups of cases ，单击Define 按钮，在弹出对话框中的Bars Represent 下拉列表中选择Mean of values ，把检出率送入V ariable 框，把指标送入X Category Axis 框，把时间送入Z Category Axis 框，单击OK 。
双击输出的图形，按需要进行适当修改，见图16-7。
图16-5 修改后的复式条图图16-3 条图对话框图16-4 定义简单条形图→按各组观测概括对话框图16-2 L16-1.sav时间19981994Mean检出率12.0010.008.006.004.002.000.00指标血压心率图16-6 3D Bar Charts 对话框 图16-7 修改后的3维条图16.3 线图与点图线图与点图是用线段或点表示一事物随另一事物变化趋势的统计图。
例16-3 某市1949-1957年15岁以下儿童结核病和白喉死亡率（1/10万）的数据文件L16-3.sav 见图16-6，绘制结核病与白喉病死亡率的多线图与多点图。
解 打开数据文件L16-3.sav ， Graphs →Legacy Dialogs →Line （线图），在弹出对话框中选择Multiple 和Summaries of Separate V ariables ，单击Define 按钮，在弹出对话框中把结核、白喉送入Lines Represent 框，选择Mean of values ，把时间送入Category Axis 框，单击OK 。
双击输出的线图，适当修改，见图16-9。
195819561954195219501948150.0100.050.00.0白喉 时间结核 时间图16-9 修改后的结核和白喉死亡率多线图 图16-10 修改后的结核和白喉死亡率多点图类似地，选择菜单Graphs →Legacy Dialogs →Scatter/Dot （点图），在弹出的对话框中选中Overlay Scatter ，单击Define 按钮，在弹出的对话框中选择结核-时间、白喉-时间送入Y-X Pairs 框中，并单击S 调整成结核-时间、白喉-时间后，单击OK 。
双击输出的点图适当修改，见图16-10。
16.4 饼图与面积图饼图与面积图，是用面积或高的大小来表示构成比的统计图。
例16-4 某医院护士的学历构成的数据文件L16-4.sav 见图16-11，绘制护士的学历构成饼图与面积图。
图16-8 L16-3.sav解 打开数据文件L16-4.sav ，选择菜单Graphs →Legacy Dialogs →Pie （饼图），在弹出的对话框中选择Summaries for groups of cases ，单击Define 按钮，在弹出的对话框中选择Sum of variable ，将人数送入Variable 框中，将学历送入Define Slices by 框中，单击OK 。
双击输出的饼图适当修改，见图16-12。
类似地，选择菜单Graphs →Legacy Dialogs →Area （面积图），在弹出的对话框中选择Simple 和Summaries for groups of cases ，单击Define 按钮，在弹出的对话框中选择Other Statistics ，将人数送入Variable 框中，将学历送入Category Axis 框中，单击Change Statistic 按钮，选择Sum of values ，单击Continue ，单击OK 。
双击输出的面积图适当修改，见图16-13。
学历中专大专不适用本科Sum人数12010080604020图16-12 修改后的护士学历构成扇图 图16-13 修改后的护士学历构成面积图16.5 箱图、误差图与高低图箱图、误差图与高低图，是描述数据离散程度的统计图。
例16-5 不同药物和性别试验者的红细胞含量的数据文件L16-5.sav 见图16-14，绘制红细胞的复式箱图与误差图，治疗前后红细胞的高低图。
解 打开数据文件L16-5.sav ，选择菜单Graphs →Legacy Dialogs →Boxplot （箱图），在弹出的对话框中选择Clustered 和Summaries for groups of cases ，单击Define 按钮，在弹出的对话框中将红细胞送入V ariable 框，分组送入Categore Axis 框，性别送入Define Clustes by 框，单击OK 。
双击输出的箱图，适当修改，见图16-15。
选择菜单Graphs →Legacy Dialogs →Error Bar （误差图），在弹出的对话框中选择Clustered 和Summaries for groups of cases ，单击Define 按钮，在弹出的对话框中将红细胞送入Variable 框，分组送入Categore Axis 框，性别送入Define Clustes by 框，单击OK 。
双击输出的误差图，适当修改，见图16-16。
图16-11 L16-4.sav图16-14 L16-5.sav类似，选择菜单Graphs →Legacy Dialogs →High-Low（高低图），在弹出的对话框中选择Clustered high-low cluster和Summaries for groupsof cases，单击Define按钮，在弹出的对话框中将红细胞送入High框，治疗后送入Low框，红细胞和治疗后的统计计算均选择Mean，分组送入Categore Axis框，性别送入Define Clustes by框，单击OK。
双击输出的高低图，适当修改，见图16-17。
16.6 直方图与金字塔图直方图与金字塔图，是以一组或分列两边的两组直条描述变量频率分布的统计图。
例16-6 对例16-5数据文件L16-5.sav，绘制红细胞含量的分组直方图和分组显示的按性别比较的金字塔图。
解打开文件L16-5.sav，选择菜单Graphs→Legacy Dialogs→Histogram（直方图），在弹出的对话框中将红细胞送入Variable框，分组送入Rows框，单击OK。