页数：54页文件大小：2.55 MB来源： 统计学原理与实务-徐静霞ppt课件
本课件为课程第三章，先讲解数据审核、筛选与排序等预处理方法，再分别介绍品质数据与数值型数据的图表展示：分类数据的条形图、帕累托图、对比条形图与饼图，顺序数据的累积频数分布图与环形图，以及分组数据的直方图、茎叶图、箱线图、散点图、线图与雷达图，最后说明统计图表的设计规范。
第3章 数据的图表展示目录
第3章学习目标
3.1 数据的预处理
数据审核基本要求:
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
数据筛选（例题分析）【例3.1】下表是10名学生3门课程的考试成绩数据（单位：分）。
试找出全体男同学的成绩单，英语成绩高于90分的学生，3门课程成绩都大于80分的学生。
Excel数据筛选操作SPSS数据筛选操作
数据排序：
分类数据的排序
数据排序（例题分析）【例3.1】下表是10名学生3门课程的考试成绩数据（单位：分）。
试找出全体男同学的成绩单，英语成绩高于90分的学生，3门课程成绩都大于80分的学生。
Excel数据排序操作SPSS数据排序操作
3.2 品质数据的图表展示
频数(frequency)：落在某一特定类别（或组））中的数据个数
比例(proportion)：称构成比，它是一个样本（（或总体）中各个部分的数据与全部数据之比，通常反映样本（或总体）的构成或结构。
百分比(percentage)：比例的百分数形式。
比率(ratio)：是样本（或总体）中各不同类别数值之间的比值。
【例3.2】一家市场调查公司为研究国产笔记本电脑的市场占有率，对拥有国产笔记本电脑的消费者随机选取了50人进行访问，并把这50人所拥有的国产笔记本电脑品牌结果进行记录，如下表所示。
华硕海尔华硕华硕宏基联想神舟华硕联想方正华硕宏基神舟方正联想华硕宏基神舟方正华硕宏基联想联想华硕宏基方正海尔宏基联想华硕联想方正海尔联想华硕神舟华硕华硕方正海尔宏基联想神舟方正方正海尔联想华硕宏基神舟频数分布表（例题分析）
50名消费者所拥有的国产笔记本电脑品牌频数分布表：下表列出相关数据。
| 品牌 | 频数（人） | 百分比（%） | 有效百分比（%） | 累积百分比（%） |
|---|---|---|---|---|
| 华硕 | 13 | 26.0 | 26.0 | 26.0 |
| 联想 | 10 | 20.0 | 20.0 | 46.0 |
| 宏基 | 8 | 16.0 | 16.0 | 62.0 |
| 神舟 | 6 | 12.0 | 12.0 | 74.0 |
| 方正 | 8 | 16.0 | 16.0 | 90.0 |
| 海尔 | 5 | 10.0 | 10.0 | 100.0 |
| 合计 | 50 | 100.0 | 100.0 | — |
原表数据来自【例3.2】对50名消费者的访问，各品牌百分比与有效百分比一致，累积百分比按品牌顺序累加。
（bar chart）条形图是用宽度相同条形的高度或长短来表示频数多少或频率大小的图形，可用于显示分类变量和顺序变量取值的频数或频率分布。
条形图横置，各类别放在纵轴，称为条形图；条形图纵置，各类别放在横轴，称为柱形图。
条形图根据变量的个数还可以分为单式、复式等。
本页为使用Excel与SPSS绘制的分类数据条形图示例，两图均按品牌类别显示各自的频数分布。
按各类别数据出现的频数多少排序后绘制的柱形图。
2005年—2009年我国固定电话和移动电话用户数：下表列出相关数据。
| 年份 | 固定电话用户数（万户） | 移动电话用户数（万户） |
|---|---|---|
| 2005 | 35045 | 39341 |
| 2006 | 36779 | 46106 |
| 2007 | 36564 | 54731 |
| 2008 | 34036 | 64125 |
| 2009 | 31369 | 74738 |
本表数据由课件原页粘连文本按年份顺序与数量级还原，固定电话用户数逐年回落、移动电话用户数逐年上升；数值请以原课件图表为准。
本页为使用Excel与SPSS绘制的对比条形图示例，按年份对比固定电话与移动电话用户数的变化趋势。
（pie chart）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。
3.2 品质数据图表展示导航
累积频数是将各有序类别或组的频数逐步累加起来得到的频数。
频数的累积方法有两种：向上累积和向下累积。
累积频率或累积百分比是将各顺序变量各取值所对应频数的百分比累加起来得到的百分比。
累积频率也有向上累积和向下累积两种方法。
2000名高校教师学历水平频数分布表：下表列出相关数据。
| 学历水平 | 频数（人） | 频率（%） | 向上累计频数（人） | 向上累计频率（%） | 向下累计频数（人） | 向下累计频率（%） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 大专及以下 | 160 | 8 | 160 | 8 | 2000 | 100 |
| 本科 | 240 | 12 | 400 | 20 | 1840 | 92 |
| 硕士 | 1220 | 61 | 1620 | 81 | 1600 | 80 |
| 博士 | 380 | 19 | 2000 | 100 | 380 | 19 |
| 合计 | 2000 | 100 | — | — | — | — |
本表数据由课件原页粘连文本按向上累计与向下累计的对应关系还原：向上累计频数逐行相加，向下累计频数由博士组向上累加，两组结果互相吻合。
本页为顺序数据的累积频数分布图示例，分别给出向上累积分布图与向下累积分布图两种画法。
环形图（doughnut chart）：本页以【例3.5】为例，展示2010年1月央视财经频道中国财经报道栏目主办的“CCTV2009经济生活大调查”中“您对目前生活的感觉”一题的调查结果，按不同家庭收入水平（2万以下、2~5万、5~10万、10万以上）分组，用多个同心环比较很幸福、比较幸福、一般、不太幸福、很不幸福五类回答的构成。
原页中收入分组与幸福感取值的数据在文本中提取后粘连严重，无法安全切分为规范表格，本页数值请以原课件图形为准，建议人工对照原图补充。
环形图中间有一个“空洞”，样本或总体中的每一部分数据用环中的一段表示；
3.3 数值型数据的图表展示
单变量值分组：
下限(low limit)：一个组的最小值
排序。将变量按照一定的大小顺序进行排序，通常是由小至大的递增顺序。
组距分组（例题分析）【例3.6】某高校国际贸易学专业共有130名学生，学校对该专业的所有学生进行了一次专业外语口语测试，其成绩如表3—17所示，试对下列数据进行分组分析。
74757871818471868565749183987377876863836559877285696458627075917373868386717572679075907957808494727384757364718468855885758052659083927889827379868276948686578467795678938679678264766895766773567081638382798878687695668682827268847093698377759669635460975471Excel组距分组操作SPSS组距分组操作
上下组限重叠的频数分布表：下表列出相关数据。
| 成绩分组 | 频数（人数） | 频率（%） | 累积频率（%） |
|---|---|---|---|
| 50—60 | 10 | 7.69 | 7.69 |
| 60—70 | 24 | 18.46 | 26.15 |
| 70—80 | 43 | 33.08 | 59.23 |
| 80—90 | 38 | 29.23 | 88.46 |
| 90—100 | 15 | 11.54 | 100.00 |
| 合计 | 130 | 100.00 | — |
上下组限间断的频数分布表：下表列出相关数据。
| 成绩分组 | 频数（人数） | 频率（%） | 累积频率（%） |
|---|---|---|---|
| 50—59 | 10 | 7.69 | 7.69 |
| 60—69 | 24 | 18.46 | 26.15 |
| 70—79 | 43 | 33.08 | 59.23 |
| 80—89 | 38 | 29.23 | 88.46 |
| 90—99 | 15 | 11.54 | 100.00 |
| 合计 | 130 | 100.00 | — |
开口组的频数分布表：下表列出相关数据。
| 成绩分组 | 频数（人数） | 频率（%） | 累积频率（%） |
|---|---|---|---|
| 60以下 | 10 | 7.69 | 7.69 |
| 60—69 | 24 | 18.46 | 26.15 |
| 70—79 | 43 | 33.08 | 59.23 |
| 80—89 | 38 | 29.23 | 88.46 |
| 90以上 | 15 | 11.54 | 100.00 |
| 合计 | 130 | 100.00 | — |
三种分组方式的频数均为10、24、43、38、15，合计130人；频率由频数除以130计算，累积频率逐组累加。
直方图（histogram）用矩形的宽度和高度（即面积）来表示频数分布的图形，通常用来表示分组数据的频数分布。
条形图是用条形的长度(横置时)表示各类别频数的多少，其宽度(表示类别)则是固定的。
茎叶图：本页说明茎叶图的构成与读法——由“茎”和“叶”两部分组成，以该组数据的高位数值作树茎、低位数字作树叶，树叶上只保留最后一位数字，因此它既是显示未分组原始数据分布的图形，又能够给数据排序。
本页另给出根据【例3.6】130名学生专业外语口语测试成绩由SPSS绘制的茎叶图（Stem-and-Leaf Plot），图中按树茎5至9列出各组的频数与树叶，并注明Stem width为10、Each leaf为1个案例。
原页SPSS输出的频数与树叶数据在文本中提取后粘连严重，未还原为规范表格，具体数值请以原课件图形为准，建议人工对照原图补充。
箱线图（box plot）是含有丰富信息的图，由一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数5个特征值绘制而成的、主要反应原始数据分布的图形。
最大值最小值中位数上四分位数下四分位数用中位数／四分位数／极差箱形图来表示的【例3.6】。
和线图（1）散点图散点图（scatter plot）是用二维平面直角坐标展示两个定量变量之间关系的一种图示，主要用来表达两变量间的相关关系。
用横坐标轴代表变量x，用纵坐标轴代表变量y，两个变量的每组数据（xi，yi）用一个点表示，这样n组数据在坐标系中形成了n个散点，它们与坐标轴一起就构成了散点图。
1996年—2010年国内生产总值与全社会固定资产投资数据：下表列出相关数据。
| 年份 | 全社会固定资产投资（亿元） | 国内生产总值（亿元） |
|---|---|---|
| 1996 | 22914 | 71177 |
| 1997 | 24941 | 78973 |
| 1998 | 28406 | 84402 |
| 1999 | 29855 | 89677 |
| 2000 | 32918 | 99215 |
| 2001 | 37213 | 109655 |
| 2002 | 43500 | 120333 |
| 2003 | 55567 | 135823 |
| 2004 | 70477 | 159878 |
| 2005 | 88774 | 183085 |
| 2006 | 109998 | 216314 |
| 2007 | 137324 | 265810 |
| 2008 | 172828 | 314045 |
| 2009 | 224599 | 340903 |
| 2010 | 278140 | 397983 |
本表数据由课件原页粘连文本按年份顺序还原，单位均为亿元；两项指标呈较强正相关，可用SPSS绘制散点图。
本页为【例3.7】的散点图结果，横轴为全社会固定资产投资、纵轴为国内生产总值，散点沿一条上升的直线分布，显示两者存在较强的正线性相关关系。
线图（line plot）主要用来描述定量变量随时间变化的特征，即时间序列趋势的特征，因此也可以称为时间序列图。
、气泡图和雷达图（1）三维散点图三维散点图（3D Scatter plots）是用三维坐标展示三个定量变量之间关系的一种图示，用三个变量（xi，yi，zi）定位一个点，在三维坐标中表示出来，可以用来研究三个变量之间的相互关系。
2001年—2010年国内生产总值、全社会固定资产投资与社会零售品消费总额：下表列出相关数据。
| 年份 | 社会零售品消费总额（亿元） | 全社会固定资产投资（亿元） | 国内生产总值（亿元） |
|---|---|---|---|
| 2001 | 43055 | 37213 | 109655 |
| 2002 | 48135 | 43500 | 120333 |
| 2003 | 52516 | 55567 | 135823 |
| 2004 | 59501 | 70477 | 159878 |
| 2005 | 67177 | 88774 | 183085 |
| 2006 | 79145 | 109998 | 216314 |
| 2007 | 93572 | 137324 | 265810 |
| 2008 | 114830 | 172828 | 314045 |
| 2009 | 132678 | 224599 | 340903 |
| 2010 | 156998 | 278140 | 397983 |
本表数据由课件原页粘连文本按年份顺序与三组指标的排列还原，单位均为亿元，用于绘制三维散点图进行三项指标对比。
本页为【例3.8】的三维散点图结果，三个坐标轴分别表示国内生产总值、全社会固定资产投资与社会零售品消费总额，散点呈明显的带状上升趋势。
气泡图（bubble chart）也可用于展示三个变量之间的关系。
它与散点图类似，绘制时将一个变量放在横轴，另一个变量放在纵轴，而第三个变量则用气泡的大小来表示。
雷达图（radar chart）是显示多个变量的常用图示方法，也称为蜘蛛图（spider chart）。
雷达图（例题分析）：本页以【例3.9】为例，使用2008年东北三省（辽宁、吉林、黑龙江）城镇居民家庭人均全年消费性支出数据绘制雷达图，比较三省在食品、服装、居住、家庭设备用品、医疗保健、交通与通信、教育文化娱乐、杂项商品与服务八个方面的消费支出构成。
原页中三省八个消费项目的支出数据在文本中提取后粘连严重，无法安全切分为规范表格，具体数值请以原课件图形为准，建议人工对照原图补充。
本页为【例3.9】的雷达图结果，以八个消费支出项目为坐标轴，分别绘制辽宁、吉林、黑龙江三省的多边形用于比较消费结构差异。
3.4 统计图表的合理使用
统计图构成：
探究数据集的内容；
：
表3—24 2006—2010年我国货物进出口总额：下表列出相关数据。
| 年份 | 货物出口总额（亿美元） | 货物进口总额（亿美元） |
|---|---|---|
| 2006 | 9690 | 7915 |
| 2007 | 12205 | 9561 |
| 2008 | 14307 | 11326 |
| 2009 | 12046 | 10059 |
| 2010 | 15779 | 13948 |
资料来源：中华人民共和国2010年国民经济和社会发展统计公报，中华人民共和国国家统计局，2011年2月。注：统计数据未包括香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾省。
统计表的结构要合理，内容要简练，形式要美观。
本页为第三章课件的结束致谢页。
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