数据的图表展示

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1、1,第三章 数据的图表展示,3.1 数据的预处理 3.2 分类和顺序数据的整理与显示 3.3 数值型数据的整理与显示 3.4 统计表,2,学习内容,了解数据预处理的内容和目的 掌握分类和顺序数据的整理与显示方法 掌握数值型数据的整理与显示方法 用Excel作频数分布表和形图 合理使用统计表,3,3.1 数据的预处理,一. 数据审核 二. 数据筛选 三. 数据排序,4,数据的预处理,数据的审核 检查数据中的错误 数据的筛选 找出符合条件的数据 数据排序 升序和降序 寻找数据的基本特征,5,一. 数据审核原始数据(raw data), 审核的内容 完整性审核 检查应调查的单位或个体是否有遗漏 所有

2、的调查项目或指标是否填写齐全 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，计算是否正确等,6,数据的审核原始数据,审核数据准确性的方法 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 主要用于对分类和顺序据的审核 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 主要用于对数值型数据的审核,7,数据的审核二手数据(second hand data),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 确定数据是否符合自己分析研究的需要 时效性审核 尽可能使用最新的数据 确认是否必要做进一

3、步的加工整理,8,二. 数据筛选(data filter),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 数据筛选的内容包括 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除,9,用Excel进行数据筛选,8名学生的考试成绩数据,数据筛选(data filter),10,三. 数据排序 (data rank),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 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 在某些场合，排序本身就是分析的目的之一 排序可借

4、助于计算机完成,11,数据排序方法,分类数据的排序 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 数值型数据的排序 递增排序：设一组数据为x1，x2，xn，递增排序后可表示为：x(1)x(2)x(n),12,3.2 分类和顺序数据的整理与显示,一. 分类数据的整理与显示 二. 顺序数据的整理与显示,13,数据的整理与显示(基本问题),要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的数据，所采取的处理方式和方法是不同的 对分类数据和顺序数据主要是做分类整理 对数值型数据则主要是做分组整理 适合于低层次数据的整理和显示

5、方法也适合于高层次的数据；但适合于高层次数据的整理和显示方法并不适合于低层次的数据,14,一. 分类数据的整理与图示,15,分类数据的整理(基本过程),1. 列出各类别,3. 制作频数分布表 4. 用图形显示数据,16,分类数据的整理(可计算的指标),频数(frequency) ：落在各类别中的数据个数 比例(proportion) ：某一类别数据占全部数据的比值 百分比(percentage) ：将对比的基数作为100而计算的比值 比率(ratio) ：不同类别数值的比值,17,分类数据整理频数分布表(例题分析),【例】一家市场调查公司为研究不同品牌饮料的市场占有率，对随机抽取的一家超市进行

6、了调查。调查员在某天对50名顾客购买饮料的品牌进行了记录，如果一个顾客购买某一品牌的饮料，就将这一饮料的品牌名字记录一次 。右边就是记录的原始数据,用Excel制作频数分布表,18,分类数据的图示条形图(bar Chart),用宽度相同的条形的高度或长短来表示各类别数据的图形 有单式条形图、复式条形图等形式 主要用于反映分类数据的频数分布 绘制时，各类别可以放在纵轴，称为条形图，也可以放在横轴，称为柱形图,19,条形图 (例题分析),20,分类数据的图示帕雷托图(Pareto chart),按各类别数据出现的频数多少排序后绘制的柱形图 主要用于展示分类数据的分布,21,分类数据的图示对比条形图

7、 (side-by-side bar chart ),分类变量在不同时间或不同空间上有多个取值 对比分类变量的取值在不同时间或不同空间上的差异或变化趋势,22,分类数据的图示对比条形图 (例题分析),23,饼图(pie Chart),也称圆形图，是用圆形及园内扇形的面积来表示数值大小的图形 主要用于表示总体或样本中各组成部分所占的比例，对于研究结构性问题十分有用 绘制圆形图时，总体中各部分所占的百分比用园内的各个扇形面积表示，这些扇形的中心角度，是按各部分数据百分比占3600的相应比例确定的,24,饼图 (例题分析),25,顺序数据的整理(可计算的指标),1. 累积频数(cumulative

8、frequencies)：各类别频数的逐级累加 2.累积频率(cumulative percentages)：各类别频率(百分比)的逐级累加,26,顺序数据的频数分布表(例题分析),【例】在一项城市住房问题的研究中，研究人员在甲乙两个城市各抽样调查300户，其中的一个问题是：“您对您家庭目前的住房状况是否满意？ 1非常不满意；2不满意；3一般；4满意；5非常满意。,27,顺序数据的频数分布表(例题分析),28,顺序数据的图示累计频数分布图 (例题分析),甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布,29,环形图(annular chart),环形图中间有一个“空洞”，总体中的每一部分数据用环中的一段

9、表示 环形图与圆形图类似，但又有区别 圆形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 环形图可用于结构比较研究 环形图主要用于展示分类和顺序数据,30,环形图 (例题分析),31,3.3 数值型数据的整理与显示,一. 数据分组 二. 数值型数据的图示,32,一. 数据分组,33,分组方法,分组方法,34,单变量值分组(要点),1. 将一个变量值作为一组 2. 适合于离散变量 3. 适合于变量值较少的情况,35,组距分组 (要点),将变量值的一个区间作为一组 适合于连续变量 适合于变量值较多的情况 需要遵循“不重不漏”的原则 可采用等

10、距分组，也可采用不等距分组,36,组距分组(步骤),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。在实际分组时，可以按 Sturges 提出的经验公式来确定组数K,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,统计出各组的频数并整理成频数分布表,37,组距分组(几个概念),1. 下限(low limit) ：一个组的最小值 2. 上限(upper limit) ：一个组的最大值 3. 组距(class width) ：上限与下限之差 4. 组中值(class midpoin

11、t) ：下限与上限之间的中点值,38,频数分布表的编制(例题分析),【例】某电脑公司2002年前四个月各天的销售量数据（单位：台）。试对数据进行分组。,39,频数分布表的编制(步骤),确定组数：根据 Sturges 提出的经验公式得组数K为：,确定各组的组距：组距( 237 - 141) 10=9.6 10,用Excel制作频数分布表,40,等距分组表(上下组限重叠),41,等距分组表(上下组限间断),42,等距分组表(使用开口组),43,组距分组与不等距分组(在表现频数分布上的差异),等距分组 各组频数的分布不受组距大小的影响 可直接根据绝对频数来观察频数分布的特征 不等距分组 各组频数的分

12、布受组距大小不同的影响 各组绝对频数的多少不能反映频数分布的实际状况 需要用频数密度（频数密度=频数/组距）反映频数分布的实际状况,44,分组数据直方图(histogram),用矩形的宽度和高度来表示频数分布的图形，实际上是用矩形的面积来表示各组的频数分布 在直角坐标中，用横轴表示数据分组，纵轴表示频数或频率，各组与相应的频数就形成了一个矩形，即直方图 直方图下的总面积等于1,45,分组数据的图示(直方图的绘制),某电脑公司销售量分布的直方图,我一眼就看出来了，销售量在170180之间的天数最多!,46,直方图与条形图的区别,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

13、)则是固定的 直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或百分比，宽度则表示各组的组距，其高度与宽度均有意义 直方图的各矩形通常是连续排列，条形图则是分开排列 条形图主要用于展示分类数据，直方图则主要用于展示数值型数据,47,分组数据折线图(frequency polygon),折线图也称频数多边形图 是在直方图的基础上，把直方图顶部的中点(组中值)用直线连接起来，再把原来的直方图抹掉 折线图的两个终点要与横轴相交，具体的做法是 第一个矩形的顶部中点通过竖边中点（即该组频数一半的位置）连接到横轴，最后一个矩形顶部中点与其竖边中点连接到横轴 折线图下所围成的面积与直方图的面积相

14、等，二者所表示的频数分布是一致的,48,折线图的绘制,折线图与直方图 下的面积相等！,140,150,210,某电脑公司销售量分布的折线图,190,200,180,160,170,220,230,240,49,未分组数据茎叶图(stem-and-leaf display),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 树叶上只保留一位数字 对于n(20 n 300)个数据，茎叶图最大行数不超过L = 10 lg(n) 6. 茎叶图类似于横置的直方图，但又有区别 直方图可观察一组数据的分布状况，但没有给出具体的数值

15、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,50,未分组数据茎叶图(例题分析),51,未分组数据茎叶图(扩展的茎叶图),52,未分组数据箱线图(box plot),用于显示未分组的原始数据的分布 箱线图由一组数据的5个特征值绘制而成，它由一个箱子和两条线段组成 其绘制方法是： 首先找出一组数据的5个特征值，即最大值、最小值、中位数Me 和两个四分位数(下四分位数QL和上四分位数QU） 连接两个四分（位）数画出箱子，再将两个极值点与箱子相连接,53,未分组数据单批数据箱线图(箱线图的构成),54,未分组数据单批数据箱线图 (例题分析),55,分布的形状与箱线图,不同分布的箱线图,56,未分组数据多批数据箱线图(例题分析),【例】 从某大学经济管理专业二年级学生中随机抽取11人，对8门主要课程的考试成绩进行调查，所得结果如表。试绘制各科考试成绩的批比较箱线图，并分析各科考试成绩的分布特征,57,未分组数据多批数据箱线图 (例题分析),8门课程考试成绩的箱线图,58,11名学生8门课程考试成绩的箱线图,Min-Max,25%-75%,Median value,45,55,65,75,85,95,105,学生1,学生2,