（03）第3章 数据的图表展示

作者：贾俊平2026/6/18

2026/6/18统计学(教学用-ppt)首届全国教材建设奖全国优秀教材（高等教育类）“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材国家统计局优秀统计教材21世纪统计学系列教材贾俊平2026/6/183.1数据的预处理3.2分类数据的整理与展示3.3数值数据的整理与展示3.4合理使用图表第3章数据的图表展示导读统计研究表明,某种原因会使寿命减少。我们用三种方式来描述统计研究的结果。第一种方式是用文字来描述。比如,未结婚的男性寿命会减少3500天,女性则减少1600天;吸烟的男性寿命会减少2250天,女性则减少800天;饮酒会使寿命减少130天;超重30%会使寿命减少1300天;滥用药物会使寿命减少90天……第二种方式是用表格来描述不同原因引起的寿命减少的天数,结果如下表所示第三种方式是用图形来描述这些结果，比如根据上面的数据绘制的柱形图如下比较上述三种方式,你认为哪种方式更好?不同原因引起的寿命损失3.1

数据的预处理数据审核二手数据——别人调查或实验的数据统计部门和政府部门公布的有关资料，如各类统计年鉴各类经济信息中心、信息咨询机构、专业调查机构等提供的数据各类专业期刊、报纸、书籍所提供的资料各种会议，如博览会、展销会、交易会及专业性、学术性研讨会上交流的有关资料从互联网或图书馆查阅到的相关资料二手数据的特点收集容易，采集成本低作用广泛分析所要研究的问题提供研究问题的背景帮助研究者更好地定义问题检验和回答某些疑问和假设寻找研究问题的思路和途径收集二手资料在研究中应优先考虑二手数据的评估数据是谁收集的？可信度评估为什么目的而收集的？数据是怎样收集的？什么时候收集的？3.1

数据的预处理数据筛选数据筛选（datafilter）是根据需要找出符合特定条件的某类数据【例3.1】表3-1是8名学生4门课程的考试成绩数据(单位:分)。试找出统计学成绩等于75分的学生,英语成绩最高的前三名学生,四门课程成绩都大于70分的学生数据筛选（datafilter）是根据需要找出符合特定条件的某类数据用Excel进行数据筛选的过程筛选出考试分数大于等于75的学生第1步：将光标放在数据区域的任意单元格。然后点击【数据】

【筛选】。这时绘在每个变量名中出现下拉箭头。第2步：点击要筛选的变量的下拉箭头即可对该变量进行筛选。比如，要筛选出统计学成绩为75分的学生，点击统计学成绩变量的下拉箭头，在【数字筛选】下选择【等于】，并在其后面的方框内选择（或写入）75，得到的结果如图3-1所示。要筛选出英语成绩最高的前三名学生点击英语成绩变量的下拉箭头，在【数字筛选】下选择【前10项】，并在对话框中的【最大】后输入数据3如果要筛选出四门课程成绩都大于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。使用高级筛选时,必须建立条件区域。这时需要在数据清单上面至少留出三行作为条件区域。然后选择【数据】→【高级】。在【列表区域】输入要筛选的数据区域;在【条件区域】输入条件区域。出现的界面如图3-3所示。点击【确定】3.1

数据的预处理数据筛选——例题分析3.1

数据的预处理数据排序

3.2

分类数据的整理与展示分类数据的整理——频数与频数分布频数(frequency)——落在某一特定类别(或组)中的数据个数频数分布(frequencydistribution)——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由于类别数据本身就是用文字表达的类别，因此，只要先把所有的类别都列出来，然后计算出每一类别的频数，即可生成一张频数分布表频数分布表中落在某一特定类别的数据个数就是频数根据观察变量的多少，可以生成简单频数表、二维列联表和多维列联表等简单的频数表也称为一维列联表只涉及一个分类变量时，这个变量的各类别（取值）可以放在频数分布表中“行”的位置，也可以放在“列”的位置，将该变量的各类别及其相应的频数列出来3.2

分类数据的整理与展示分类数据的整理——频数与频数分布——例题分析【例3.2】为研究不同类型软饮料的市场销售情况,一家市场调查公司对随机抽取的一家超市进行调查。表3-2是调查员随机观察的50名顾客购买的饮料类型及购买者性别的记录。生成频数分布表,观察饮料类型和顾客性别的分布状况,并进行描述性分析简单频数表、二维列联表和多维列联表等顾客性别饮料类型顾客性别饮料类型顾客性别饮料类型女碳酸饮料女碳酸饮料女其他男绿茶男绿茶女碳酸饮料男矿泉水男其他女其他女矿泉水女碳酸饮料女果汁男碳酸饮料男绿茶男绿茶男矿泉水男绿茶女果汁女碳酸饮料女碳酸饮料女碳酸饮料女绿茶男碳酸饮料女果汁男果汁女绿茶男矿泉水男碳酸饮料男矿泉水女碳酸饮料女矿泉水女绿茶女绿茶女其他女碳酸饮料女其他男碳酸饮料女矿泉水女果汁男绿茶男其他男绿茶男碳酸饮料男碳酸饮料女其他女其他女果汁女矿泉水男矿泉水男矿泉水3.2

分类数据的整理与展示分类数据的整理——频数与频数分布——例题分析【例3.2】用【数据透视表】命令制作类别数据的频数分布表第1步：选择【插入】→【数据透视表】。第2步：在【表/区域】框内选定数据区域（在操作前将光标放在任意数据单元格内，系统会自动选定数据区域）。选择放置数据透视表的位置。系统默认是新工作表，如果要将透视表放在现有工作表中，选择【现有工作表】，并在【位置】框内点击工作表的任意单元格（不要覆盖数据）。点击【确定】。第3步：用鼠标右键单击数据透视表，选择【数据透视表选项】，在弹出的对话框中点击【显示】，并选中【经典数据透视表布局】，然后【确定】。第4步：将数据透视的一个字段拖至“行”位置，将“另一个字段”拖至“列”的位置（行列可以互换），再将要计数的变量拖至“值字段”位置，即可生成需要的频数分布表。3.2

分类数据的整理与展示分类数据的整理——频数与频数分布——例题分析【例3.2】使用SPSS生成频数分布表(包括交叉表)的操作步骤生成一个类别变量的频数分布表第1步：选择【分析】

【描述统计-频率】。第2步：将要生成频数分布表的变量选入【变量】。点击【确定】。（注：若需要绘制图形，点击【图表】，可以绘制条形图、饼图等。）

生成两个类别变量的列联表（交叉频数分布表）第1步：选择【分析】

【描述统计-交叉表】。第2步：将一个类别变量选入【行】，将另一个类别变量选入【列】（行和列可以互换）。点击【确定】。（注：若需要对列联表进行描述性分析，点击【单元格】。在【百分比】下选中需要计算的百分比，如【行】、【列】、【总计】等；若需要绘制图形，点击【显示簇状条形图】。）3.2

分类数据的图示条形图和帕累托图条形图（barchart）用一定宽度的条形来表示各类别频数的图形，用于观察不同类别频数的多少或分布状况绘制时，各类别可以放在横轴，也可以放在纵轴，将各类别放在横轴绘制的条形图也称为柱形图（columnchart）只有一个分类变量时，可以绘制简单条形图和帕累托图有两个分类变量时，可以绘制簇状条形图或堆积条形图简单条形图是根据一个分类变量绘制的，用于描述该变量的各类别的频数分布状况其中的各个类别可以放在横轴，也可以放在纵轴帕累托图（paretoplot）以意大利经济学家V.Pareto的名字而命名的，它是按各类别的频数多少降序排列后绘制的条形图。帕累托图可以看做是简单条形图的一个变种簇状条形图或堆积条形图可以将两个变量的条形图以簇状或堆积的方式绘制3.2

分类数据的图示条形图和帕累托图——例题分析3.2

分类数据的图示饼图和环形图饼图（piechart）是用圆形及圆内扇形的角度来表示一个样本（或总体）中各类别的频数占总频数比例大小的图形对于研究结构性问题十分有用环形图（doughnutchart）环形图与饼图类似，但又有区别。环形图中间有一个“空洞”，每个样本用一个环来表示，样本中每一类别的频数构成用环中的一段表示。因此，环形图可显示多个样本各类别频数占其相应总频数的比例，从而有利于构成的比较研究绘制环形图时，先向圆心方向画一条垂线（圆的半径），然后顺时针方向依次画出各类别所占的百分比。其中样本的顺序依次从内环到外环3.2

分类数据的图示饼图和环形图——例题分析3.2

数值数据的图示数据分组——例题分析数据分组是根据统计研究的需要,将原始数据按照某种标准分成不同的组别,分组后的数据称为分组数据(groupeddata)在组距分组中,一个组的最小值称为下限值，一个组的最大值称为上限值数据分组的主要目的是观察数据的分布特征数据经分组后再计算出各组中数据出现的频数,就形成了一张频数分布表【例3.3】表3-8是某电脑公司连续4个月每天的销售量数据(单位:台)。试对数据进行分组2341591871551721831821771631581431981411671942251771891962031871602141681731781842091761881611521492111962341851891962061501611781681741531861901601712281622231701651791861751972081531632181801751441781911971921661961791712331791871731742101541642152331751882371941981681742261801721901721871892002111561651752102071812051952011722031651961721761821881952022133.2

数值数据的图示数据分组——例题分析解：分组和制作频数分布表的具体步骤如下:第1步:确定组数。一组数据分多少组合适呢?一般与数据自身的特点及数据的多少有关。由于分组的目的之一是观察数据分布的特征,因此组数的多少应适中。组数太少,数据的分布就会过于集中,组数太多,数据的分布就会过于分散,这些都不便于观察数据分布的特征和规律。组数的确定应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。一般情况下,一组数据所分的组数不应少于5组且不多于15组,即5≤K≤15。实际应用时,可根据数据的多少和特点及分析的要求来确定组数。本例中由于数据较多,可分为10组。第2步:确定各组的组距。组距(classwidth)是一个组的上限与下限的差。组距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。例如,对于本例数据,最大值为237,最小值为141,则组距=(237-141)÷10=9.6。为便于计算,组距宜取5或10的倍数,而且第一组的下限应低于最小变量值,最后一组的上限应高于最大变量值,因此组距可取10。

3.2

数值数据的图示数据分组——例题分析3.2

数值数据的图示直方图直方图(histogram)是用于展示数值数据分布的一种图形,它是用矩形的宽度和高度(即面积)来表示频数分布的绘制该图时,在平面直角坐标中,用横轴表示数据分组,纵轴表示频数或频率,这样,将一个组与相应的频数就形成了一个矩形,将多个矩形并列在一起就是直方图【例3.3】Excel绘制的直方图——默认3.2

数值数据的图示直方图【例3.3】Excel绘制的直方图——分成10组【例3.3】Excel绘制的直方图——组距为10，下溢箱为150，溢出箱为2303.2

数值数据的图示箱形图

3.2

数值数据的图示箱形图——示意图示意图3.2

数值数据的图示箱形图——例题分析【例3.4】从某大学的5个学院中各随机抽取30名学生，得到英语考试分数的数据如表3-11所示。绘制箱形图分析不同学院学生英语考试分数的分布特征经济学院法学院商学院理学院统计学院74839070787781957374787195808684689175668577606080……………857693837269758672897766787384817692706979698390843.2

数值数据的图示箱形图——例题分析【例3.4】从某大学的5个学院中各随机抽取30名学生，得到英语考试分数的数据如表3-11所示。绘制箱形图分析不同学院学生英语考试分数的分布特征3.2

数值数据的图示散点图——例题分析

【例3.5】随机抽取40个学生，得到身高和体重的胡如表3-12所示。制散点图分析身高和体重之间的关系身高（cm）体重（kg）身高（cm）体重（kg）163.762.1179.287.4171.868.2177.874.0161.664.8170.772.0186.083.6150.152.2173.367.2176.269.2161.857.9169.468.5174.973.7168.457.7177.477.8155.363.6175.872.1165.264.9166.969.9174.282.2185.182.1183.681.3173.968.1169.063.7163.864.7173.974.2147.944.7169.562.9181.284.1156.250.7169.677.6165.966.2169.866.0166.162.7179.470.3169.467.5178.277.4181.077.2175.972.0177.671.13.2

数值数据的图示雷达图——例题分析

【例3.6】表3-13是2018年北京、天津、上海和重庆的人均各项消费支出数据。绘制雷达图比较4个地区人均消费支出的特点和相似性地区食品烟酒衣着居住