統(tǒng)計(jì)學(xué)之用圖表展示數(shù)據(jù)(文件)
【正文】 第五版 ) 多變量數(shù)據(jù) — 輪廓線圖 (例題分析 — 比較樣本：地區(qū) ) 1. 四個(gè)地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出中 ， 食品支出額都是最多的 ，雜項(xiàng)商品與服務(wù)支出額則是最少的 2. 東部地區(qū)城鎮(zhèn)居民的各項(xiàng)支出額普遍高于其他三個(gè)地區(qū) ，而中部 、 西部和東北地區(qū)的各項(xiàng)支出則相差不大 3. 四個(gè)地區(qū)各項(xiàng)支出額的結(jié)構(gòu)具有很大的相似性 合理使用圖表 第 2 章 用圖表展示數(shù)據(jù) 2 68 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第五版 ) 1. 一張好的圖表應(yīng)包括以下基本特征 ? 顯示數(shù)據(jù) ? 讓讀者把注意力集中在圖表的內(nèi)容上 ， 而不是制作圖表的程序上 ? 避免歪曲 ? 強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)之間的比較 ? 服務(wù)于一個(gè)明確的目的 ? 有對圖表的統(tǒng)計(jì)描述和文字說明 2. 5種鑒別圖表優(yōu)劣的準(zhǔn)則：一張好的圖表應(yīng)當(dāng) ? 精心設(shè)計(jì) 、 有助于洞察問題的實(shí)質(zhì) ? 使復(fù)雜的觀點(diǎn)得到簡明 、 確切 、 高效的闡述 ? 能在最短的時(shí)間內(nèi)以最少的筆墨給讀者提供最大量的信息 ? 是多維的 ? 表述數(shù)據(jù)的真實(shí)情況 鑒別圖表優(yōu)劣的準(zhǔn)則 本章圖解 2 70 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第五版 ) 本章小結(jié) ? 定性數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布表 ? 定性數(shù)據(jù)的圖示方法 ? 定量數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布表 ? 定量數(shù)據(jù)的圖示方法 ? 用 Excel和 SPSS作頻數(shù)分布表和圖形 ? 合理使用圖表 結(jié) 束 2 72 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第五版 ) 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 2023/4/22023/4/22023/4/2Sunday, April 2, 2023 1乍見翻疑夢，相悲各問年。 2023/4/22023/4/2April 2, 2023 1做前，能夠環(huán)視四周；做時(shí)，你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線向前。 2023/4/22023/4/22023/4/2Apr232Apr23 1世間成事，不求其絕對圓滿，留一份不足，可得無限完美。 2023年 4月 2023/4/22023/4/22023/4/24/2/2023 1少年十五二十時(shí)，步行奪得胡馬騎。 2023/4/22023/4/22023/4/24/2/2023 1:55:41 AM 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 2023/4/22023/4/22023/4/22023/4/24/2/2023 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2023/4/22023/4/22023/4/22023/4/2 MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus. 感謝您的下載觀看 專家告訴 。 2023年 4月 2023/4/22023/4/22023/4/24/2/2023 1業(yè)余生活要有意義，不要越軌。 2023/4/22023/4/22023/4/2Sunday, April 2, 2023 1知人者智，自知者明。 2023/4/22023/4/22023/4/22023/4/2 楊柳散和風(fēng)，青山澹吾慮。 2023/4/22023/4/22023/4/22023/4/24/2/2023 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2023/4/22023/4/2Sunday, April 2, 2023 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒有。 2023年 4月 2日星期日 2023/4/22023/4/22023/4/2 1比不了得就不比，得不到的就不要。 2023/4/22023/4/22023/4/24/2/2023 1:55:41 AM 1以我獨(dú)沈久，愧君相見頻。 繪散點(diǎn)圖并觀察它們之間的關(guān)系 2 58 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第五版 ) 兩個(gè)變量間的關(guān)系 — 二維散點(diǎn)圖 (2D Scatter plots) 繪制重疊散點(diǎn)圖 2 59 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第五版 ) 1. 如果想比較幾個(gè)變量之間的關(guān)系 ， 也可以把它們的散點(diǎn)圖繪制在同一張圖里 ， 繪制成重疊散點(diǎn)圖 (Overlay Scatter)(注意：繪制重疊散點(diǎn)圖時(shí) ， 變量值之間的數(shù)值差異不能過大 ， 否則不便于比較 ) 2. 比如 ， 如果想比較固定資產(chǎn)投資額與地區(qū)生產(chǎn)總值和最終消費(fèi)支出的關(guān)系 ， 可以把固定資產(chǎn)投資作為共同的一個(gè)坐標(biāo)軸 ， 地區(qū)生產(chǎn)總值和最終消費(fèi)支出作為另一個(gè)坐標(biāo)軸 3. 也可以繪制散點(diǎn)圖矩陣 (Matrix Scatter) 兩個(gè)變量間的關(guān)系 — 重疊散點(diǎn)圖 (用 SPSS繪制重疊散點(diǎn)圖 ) 2 60 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第五版 ) 兩個(gè)變量間的關(guān)系 — 重疊散點(diǎn)圖 (Overlay Scatter) 2 61 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第五版 ) 兩個(gè)變量間的關(guān)系 — 矩陣散點(diǎn)圖 (Matrix Scatter) 2 62 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS (第五版 ) 比較多個(gè)樣本的相似性 — 雷達(dá)圖 (radar chart) 1. 也稱為蜘蛛圖 (spider chart) 2. 從一個(gè)點(diǎn)出發(fā) ， 用每一條射線代表一個(gè)變量 ， 多個(gè)變量的數(shù)據(jù)點(diǎn)連接成線 ， 即圍成一個(gè)區(qū)域 ， 多個(gè)樣本圍成多個(gè)區(qū)域 ， 就是雷達(dá)圖 3. 可用于研究多個(gè)樣本在多個(gè)變量上的相似程度 4. 當(dāng)多個(gè)變量的取值相差較大或量綱不同時(shí) ， 可進(jìn)行變換處理后再做圖 。 將 “ 所屬組別 ” 變量選入 【 變量 】 。 單擊 【 生成分割點(diǎn) 】 ， 在 【 第一個(gè)分割點(diǎn) 】 后輸入第一組的上限值 ， 如 149(注意 ， 隱含為 【 包含 】 ， 計(jì)數(shù)時(shí)每個(gè)組包含下限和上限值 ，即 a=X=b；如果輸入上限值為 150， 則應(yīng)該選擇 【 排除 】 )；在 【 分割點(diǎn)數(shù)量 】
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