统计学数据的图表展示分析
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
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
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。
利用Excel进行统计分析和假设检验
利用Excel进行统计分析和假设检验统计分析和假设检验是研究和应用统计学的重要方法，它们可以帮助我们从数据中获取有关现象和问题的有用信息。
而Excel作为一款强大的电子表格工具，提供了丰富的数据分析功能和统计函数，可以方便快捷地进行统计分析和假设检验。
本文将介绍如何利用Excel进行统计分析和假设检验的一些基本方法和步骤。
1. 数据准备在进行统计分析和假设检验之前，首先需要准备好待分析的数据。
可以将数据录入到Excel的工作表中，确保数据的准确性和完整性。
2. 描述统计分析描述统计分析是对数据进行整体概括和总结的方法，可以通过Excel的常用统计函数实现。
例如，可以使用平均值函数（AVERAGE）计算数据的平均值，中值函数（MEDIAN）计算数据的中位数，标准差函数（STDEV）计算数据的标准差等。
这些统计函数可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度以及分布情况。
3. 绘制图表图表是一种直观展示数据的方式，可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律。
Excel提供了多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，可以根据需要选择适合的图表类型。
通过在Excel中选择数据范围并使用图表功能，可以轻松创建各种类型的图表，并对图表进行进一步的修改和优化。
4. 假设检验假设检验是用来判断样本数据是否支持某个假设的统计方法。
在Excel中，可以使用T检验、Z检验、方差分析等函数进行假设检验。
以T检验为例，假设我们有两组数据，要比较它们的平均值是否存在显著性差异。
在Excel中，可以使用T检验函数（T.TEST）来进行假设检验，返回的p值可以用于判断差异是否显著。
5. 数据筛选和排序Excel提供了灵活的数据筛选和排序功能，可以帮助我们从大量数据中提取出符合特定条件的子集。
通过使用数据筛选功能，可以筛选出满足条件的数据，便于进行进一步的分析和比较。
同时，Excel还支持多条件的数据筛选和排序，可以灵活满足不同分析需求。
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。
贾俊平《统计学》章节题库(含考研真题)(数据的图表展示)【圣才出品】
1 / 33
圣才电子书 十万种考研考证电子书、题库视频学习平台
【解析】茎叶图是保留并反映原始数据分布的图形，它由茎和叶两部分构成，其图形是 由数字组成的。ACD 三项都需要对原始数据进行处理，求得一些测度值之后再作出图形。
8．对于 100 名学生某一门课程的成绩，若想得到四分之一分位数、中位数与四分之三 分位数，以下哪种描述统计的办法更有效？（ ）[中山大学 2012 研]
A．直方图 B．茎叶图 C．饼图 D．点图
4 / 33
圣才电子书
【答案】B
十万种考研考证电子书、题库视频学习平台
12．饼图的主要用途是（ ）。 A．反映一个样本或总体的结构 B．比较多个总体的构成 C．反映一组数据的分布 D．比较多个样本的相似性 【答案】A 【解析】饼图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形。它主要用于表示一个 样本（或总体）中各组成部分的数据占全部数据的比例，对于研究结构性问题十分有用。
【解析】直方图、饼图描述的数值型数据是分组数据，而茎叶图描述的是未分组的数值
型数据，点图描述的是两个变量之间的关系。茎叶图保留了原始数据的信息，可以计算其分
位数。
9．某外商投资企业按工资水平分为四组：1000 元以下，1000～1500 元；1500～2000 元；2000 元以上。第一组和第四组的组中值分别为（ ）。[首经贸 2009 研]
圣才电子书 十万种考研考证电子书、题库视频学习平台
第 3 章 数据的图表展示
一、单项选择题 1．对于大批量的数据，最适合描述其分布的图形是（ ）。[中国海洋大学 2018 研] A．条形图 B．茎叶图 C．直方图 D．饼图 【答案】C 【解析】在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图通常适用于小批量数据。 条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形；饼图是用圆形及圆内扇形 的角度来表示数值大小的图形，它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。
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。
柏拉图分析数据与图表
数据量限制
柏拉图分析适用于处理大量数据，但如果数据量过小，可能会影 响结果的准确性和可靠性。
分类问题处理不足
柏拉图分析主要针对连续变量进行，对于分类问题处理能力有限。
依赖主观判断
在确定关键因素和分类时，有时会存在主观判断的偏差，影响结 果的客观性和准确性。
未来发展方向
结合其他分析方法
柏拉图分析可以结合其他数据分 析方法，如回归分析、聚类分析 等，以提高分析的准确性和可靠 性。
03
质量或业绩的关键因素。
柏拉图分析的原理
通过将数据按照大小进行排序， 并将频数或累计频数绘制在图表 上，可以直观地观察数据的分布
情况。
通过观察柏拉图，可以快速识别 出哪些因素对总体影响最大，从 而确定需要优先改进或关注的领
域。
柏拉图分析可以帮助人们抓住问 题的关键，集中精力解决主要矛 盾，提高工作效率和资源利用率。
数据收集
收集生产过程中的质量检测 数据，包括不合格品数量、 不合格品类型、生产批次等 信息。
数据分析
使用柏拉图分析工具，将数 据按照生产批次进行分类， 并计算各批次不合格品数量 的比例。
结果展示
通过柏拉图展示各批次不合 格品数量的比例，发现质量 问题出现的规律和原因，为 制定改进措施提供依据。
案例三：项目进度管理
柏拉图分析不仅适用于工 业领域，还可以应用于其 他领域，如服务业、医疗 等。
02 柏拉图分析的基本概念
柏拉图的定义
01
柏拉图是一种图形化表示方法，用于展示数据分布和识别关键 因素。
02
它通常以柱状图的形式展示，横轴表示类别，纵轴表示频数或
累计频数。
柏拉图通常用于质量管理和数据分析领域，帮助识别影响产品
统计学案例数据分析—描述统计
统计学案例数据分析—描述统计描述统计是统计学中的一个重要分支，主要研究如何对数据进行整理、总结、描述和展示。
它通过汇总和描述数据来揭示数据的特征和规律，从而从整体上了解数据集的信息。
下面将给出一个描述统计学案例，用于展示描述统计在实际问题中的应用。
假设我们收集到公司过去一年来的销售数据，该公司主要销售电器产品。
数据集包括每个月的销售额、销售量、销售地区和销售渠道等信息。
我们想要通过描述统计方法对这个数据集进行分析，以了解销售状况和销售趋势。
首先，我们可以对销售额进行描述统计分析。
我们可以计算销售额的平均值、中位数、最大值和最小值等，来描述销售额的整体水平和分布情况。
比如，平均销售额可以反映公司的整体销售水平，最大值和最小值可以告诉我们销售的波动范围，中位数可以反映销售额的中部位置。
接下来，我们可以对销售量进行描述统计分析。
类似地，我们可以计算销售量的平均值、中位数、最大值和最小值，来描述销售量的整体水平和分布情况。
这可以帮助我们了解公司的销售产品的数量和规模。
然后，我们可以对销售地区进行描述统计分析。
我们可以计算每个地区的销售额和销售量的总和，来了解各个地区的销售情况。
这可以帮助我们判断哪些地区是公司的主要销售市场，以及哪些地区的销售情况较差，可能需要加大市场开发力度。
最后，我们可以对销售渠道进行描述统计分析。
我们可以计算每个渠道的销售额和销售量的比例，来了解各个渠道的销售贡献程度。
这可以帮助我们判断哪些渠道是公司的主要销售渠道，以及哪些渠道可能需要调整或者优化。
除了上述的描述统计指标，我们还可以使用图表来展示数据的分布和趋势。
比如，我们可以使用直方图、饼图、折线图等来直观地呈现销售额和销售量的分布情况，以及不同地区和渠道的销售情况。
通过以上的描述统计分析，我们可以得到关于销售状况和销售趋势的详细信息。
这些信息可以帮助公司做出相应的决策和战略调整，以进一步提升销售业绩。
总之，描述统计是统计学中的一个重要工具，可以帮助我们对数据进行整理、总结、描述和展示。
统计分析方法PPT课件
05
统计分析软件介绍
Excel在统计分析中的应用
描述性统计分析
Excel提供了丰富的函数和工具，可以 进行求和、平均值、中位数、标准差 等描述性统计分析。
图表展示
数据透视表
Excel的数据透视表功能可以帮助用户 对大量数据进行分组、汇总、筛选和 聚合，从而发现数据背后的规律和趋 势。
Excel的图表功能强大，可以制作各种 类型的图表，如柱状图、折线图、饼 图等，用于数据的可视化展示。
据不同的聚类算法（如层次聚类、K-means聚类等）进行分类。
时间序列分析和预测
总结词
时间序列分析是一种统计方法，用于研究随时间变化的数据序列，并预测未来的趋势和模式。
详细描述
时间序列数据具有时间依赖性和趋势性，因此需要使用适合的方法进行分析和预测。常用的时间序列分析方法包 括指数平滑、ARIMA模型、神经网络等。这些方法可以帮助我们了解数据的变化趋势，并预测未来的走势。
总结词
通过样本数据推断总体特征。
VS
详细描述
推理性统计分析是通过样本数据来推断总 体特征的一种方法。例如，通过样本均值 和标准差来估计总体均值和标准差，通过 样本比例来估计总体比例。这种方法的前 提是样本数据能够代表总体数据，因此需 要保证样本的随机性和代表性。
高级统计分析案例
总结词
运用复杂模型和算法，揭示数据内在结构和 关系。
统计分析方法ppt课件
目录
• 引言 • 描述性统计分析 • 推理性统计分析 • 高级统计分析方法 • 统计分析软件介绍 • 案例分析
01
引言
目的和背景
01
介绍统计分析方法在各个领域的 应用，如经济学、市场营销、医 学等。
02
例析生活中的常见统计图
例析生活中的常见统计图在信息时代、在统计学里，在生活中充满着各种数据，统计图是形象化处理数据的重要工具之一．统计图将数据以图表的形式表达出来，使数据之间的关系得到直观的展现．人们可以从大量的统计图中获得有用的信息，为科学决策提供可靠依据，可见统计图是多么的重要本．本文结合近年来各省市中考题介绍几种重要的统计图．一、扇形统计图图形特征：将一个圆按比例分成几个扇形，每个扇形的面积表示一个百分比，整个圆的面积视为整体“1”．例1．尔玛商场为了了解本商场的服务质量，随机调查了本商场的100名顾客，调查的结果如图1所示，根据图中给出的信息，这100名顾客中对该商场的服务质量表示不满意的有（）A．6人B．11人C．39人D．44人分析：该题考查的是统计图的特征．其中扇形统计图的调整就是能清楚地表示出各部分在总体中所占的百分比．解：因为不满意的占1-44%-39%-11%=6%，所以100名顾客中对该商场的服务质量表示不满意的有6%×100=6，故选A．评注：扇形统计图的特点是反映各个部分所占的百分比，重点考查同学们识图能力．二、条形统计图图形特征：柱形的高低，表示数据的变化情况，能清楚地表示出各项目的具体数目例2．如图2是1998年参加国际教育评估的15个国家学生的数学平均成绩的统计图，则平均成绩大于或等于60的国家个数是（）A．4 B．8 C．10 D．12分析：条形统计图可以直观的表示各部分数目的多少及数量大小．解：由条形统计图中，可以很清楚的看到平均成绩大于或等于60的国家个数是8+4=12，所以应选D．点评：条形统计图能够显示每组中的具体数据,易于比较数据之间的差别．三、折线统计图图形特征：用折线直观反映数据的变化情况。
例3．某住宅小区六月1日至6日每天用水量变化情况如折线图所示，那么这6天的平均用水量是（）A．30吨B．31吨C．32吨D．33吨分析：要从折线图上获取正确的信息，则应明确横、纵轴所表示的意义以及折线的变化趋势以及转折点对应的数值的意义．解：由折线图可知：第1天用30吨，第2天用34吨，第3天用32吨，第4天用37吨，第5天用28吨，第6天用31吨，所以这6天的平均用水量是：3034323728316+++++=32（吨），故选C ． 点评：折线图的特点是易于显示数据的变化趋势.抓住这一特点，易于从折线统计图中获取正确的数据信息．四、象形统计图图形特征：在媒体中还可以见到一些形象的，使人印象深刻的统计图． 例4．2007年1月6日《东亚经贸》报道，我国人口已达到13亿，请你根据图4的统计图回答下列问题：（1）哪个阶段人口增加的最快？（2）按找统计图的规律，请你估计2010年我国人口总数？（3）从近年人口增长的情况看，你还能获得哪些有效的信息？图4分析：本题是一种形象统计图，根据统计图中的数据进行推测、分析对比，易于发现有用的解题信息．解：(1）60～70年代（增长人数约为16785万人）；或答60年代到二十世纪也可以；（2）大约135000万人左右；（3）从2000年以来增长速度渐缓，每年不到1000万人．评注：解决形象统计图问题，仍需根据图中的具体数据分析、解决实际问题．。
第3章 数据的图表展示
2 - 13
统计学
STATISTICS
等组距分组
(步骤)
1. 确定组数：组数的确定应以能够显示数
据的分布特征和规律为目的
2. 确定组距：组距(class width)是一个组的
上限与下限之差，可根据全部数据的最大 值和最小值及所分的组数来确定，即 组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数 3. 统计出各组的频数并整理成频数分布表
2 - 28
统计学
STATISTICS
统计表的设计
1.统计表的常用结构 2.设计统计表的一般规则
2 - 29
统计学
STATISTICS
本章小结
1.数据的预处理 2.品质数据的整理与展示 3.数值型数据的整理与展示 4.合理使用图表
2 - 30
统计学
STATISTICS
作业
1、P78-3.1 2、P79-3.3 3、P79-3.4 4、P82-3.12
2-4
统计学
STATISTICS
3.2 品质数据的整理与展示
统计学
STATISTICS
分类数据的整理与展示
一、图示用数据计算 1.频数:落在某一特定类别或组中的数据个数 2.频数分布:各个类别或组的频数汇总表 3.比例和百分比 4.比率:不同类别数值之间的比值
2-6
统计学
STATISTICS
分类数据的整理与展示
我一眼就看出 来了，周加工 零 件 在 100 ～ 110 之 间 的 人 数最多!
直方图的绘制
12
8
4
0 80 90 100 110 120 130
某车间工人周加工零件直方图 2 - 19
统计学
STATISTICS
统计学原理教案中的数据可视化揭示学生如何运用图表和图形来展示统计数据
统计学原理教案中的数据可视化揭示学生如何运用图表和图形来展示统计数据数据可视化在统计学中扮演着至关重要的角色。
通过图表和图形的展示，统计数据可以更直观地呈现出来，帮助学生更好地理解和分析数据。
本文将探讨统计学原理教案中的数据可视化在教学中的应用，以及学生如何有效地运用图表和图形展示统计数据。
一、数据可视化在统计学原理教案中的教学目标在统计学原理教案中，数据可视化具有如下教学目标：1. 帮助学生理解统计数据的基本特点：通过数据可视化，学生可以直观地看到数据的分布、趋势、关联等特点，从而更好地理解数据。
2. 培养学生的数据分析能力：通过图表和图形的展示，学生可以学会分析和解读统计数据，掌握数据分析的方法和技巧。
3. 提高学生对统计概念的理解：通过数据可视化，学生可以更好地理解统计学中的各种概念，如平均值、中位数、标准差等，并学会如何用图表和图形来表示和比较这些概念。
4. 培养学生的统计思维：通过数据可视化的教学，学生将逐渐培养起观察、分析、推理和判断的能力，形成统计思维的习惯。
二、运用图表展示统计数据在统计学原理教案中，学生可以运用各种图表来展示统计数据，如：1. 柱状图：柱状图是最常见的一种图表形式，通过不同高度的竖条来表示不同数据的大小，可以直观地比较不同数据之间的差异和变化趋势。
2. 折线图：折线图通过连接不同的数据点来展示数据的变化趋势，可以清晰地显示数据的波动和趋势。
3. 饼图：饼图将数据按照比例表示为不同大小的扇形，可以直观地展示各个数据占总体的比例。
4. 散点图：散点图通过在二维坐标系上绘制数据点来表示数据之间的关联性，可以帮助学生分析数据的相关性。
通过灵活运用这些图表，学生可以更好地展示统计数据，让观众一目了然地理解数据的意义和价值。
三、运用图形展示统计数据除了图表，图形也是一种常用的数据可视化方式，学生可以运用以下图形来展示统计数据：1. 条形图：条形图通过不同长度的横条来表示不同数据的大小，可以直观地比较不同数据之间的差异。
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。
统计学 数据的整理及图表展示
– 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
医学统计学分析和图表使用PPT课件
量资料、等级资料）
8
资料的类型
计量资料
年龄、身高、血压、量表的总分
计数资料
性别、民族、职业、是/否
等级资料
文化程度 病情严重度（轻、中、重） 满意程度（非常满意、满意、一般、不满意） 9
计量资料常用的统计学分析方法
描述（男性身高，体重等）
集中趋势：均数、中位数
X±s
离散趋势：标准差（离散程度）
比较组间的差异
两组间： 独立样本t 检验 配对资料：配对t 检验
10
t 检验
1.t 检验 ❖ 例1：有10 例健康人，10例克山病人的血磷测定
值（mg%）如表1 所示，问克山病人的血磷是否 与健康人相同？
❖ 表 1 健康人与克山病人的血磷测定值（mg%） ❖ 健康人 170 155 140 115 235 125 130 145 105 145 ❖ 患 者 110 125 150 140 90 120 100 100 90 125
李振华李振华医学统计学分析和图表使用医学统计学分析和图表使用有无缺项是否符合规定有无缺项是否符合规定将原始资料进行分类和转换将原始资料进行分类和转换资料处理和分析过程资料处理和分析过程打开打开spssspss数据库数据库开始开始startstart所有程序所有程序spsswindowsspss桌面上有图标者双击图标即可桌面上有图标者双击图标即可有现成的有现成的spssspss数据库者双击文件名即可数据库者双击文件名即可打开方式同打开方式同microsoftwordmicrosoftword建立建立spssspss数据库数据库在在variableviewvariableview界面下将问卷中的所界面下将问卷中的所有变量界定完毕后数据库即建立好了
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第三步：确定数据源区。本利的数据源区为 $A$1:$F$31，如果在启动想到之前单击了数据 源单元格，Excel会自动选定数据源区域。单击 下一步，探出的对话框如图3-9所示。
– 主要用于对定类数据和定序数据的审核
2. 计算检查
– 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
2020/5/25
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
审核的内容 1. 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
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 Nhomakorabea否正确等
2020/5/25
数据的审核
（原始数据）
审核数据准确性的方法
1. 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
▪ 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出
2020/5/25
【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
2020/5/25
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。
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
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
2020/5/25
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
900
吸香烟（女性） 800
抽雪茄 2020/5/25
300
原因
寿命减少天数
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
300 200 130
90 74
8 8 6
柱形图
寿命减少天数
1000
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0
1 3 5 7 9 11 13
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
2020/5/25
3.1.2 数据的筛选
1. 对审核过程中发现的错误应尽可能予以纠正 2. 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 3. 数据筛选的内容包括：
数据的排序
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
2. 定距和定比数据的排序
– 递 序后增可排表序示：为设：一X组(1数)<据X(为2)<X…1，<XX2(，N) …，XN，递增排 – 递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)
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
2020/5/25
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
2020/5/25
原因
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
帕累托图
Percent
寿命减少天数
4000
3500 3000
3500 3285
2500 2000
2250
1500 1000
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
2020/5/25
表3-2
2020/5/25
2020/5/25
数据的审核、筛选与排序
1. 数据的审核Data Check
▪ 发现数据中的错误
2. 数据的筛选Data Filter
▪ 找出符合条件的数据
3. 数据排序Data Rank
▪ 发现数据的基本特征 ▪ 升序和降序
2020/5/25
3.1.1 数据的审核 （原始数据Check—Raw Data ）
500
1600 1300 900 800
0
2020/5/25
300 300 200
0
未结婚惯（用左吸手香烟未（结婚30（%超20重%超吸重香烟抽（雪茄危险工交作通事饮故酒 滥用药一物般工自作然放喝射咖啡医疗—X
原因
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
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。