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1、第第3讲讲 数据的图表展示数据的图表展示3.1 3.1 品品质数据的数据的图表展示表展示3.2 3.2 数数值型数据的型数据的图表展示表展示3.3 3.3 合理使用合理使用图表表、品、品质数据的数据的频数分析数分析 . 分分类数据数据 . 顺序数据序数据一、分一、分类数据的数据的频数分析数分析. 什么是什么是分分类数据？数据？ 旭日升冰茶旭日升冰茶可口可乐可口可乐旭日升冰茶旭日升冰茶汇源果汁汇源果汁露露露露 露露露露旭日升冰茶旭日升冰茶可口可乐可口可乐露露露露可口可乐可口可乐 旭日升冰茶旭日升冰茶可口可乐可口可乐可口可乐可口可乐百事可乐百事可乐旭日升冰茶旭日升冰茶 可口可乐可口可乐百事可乐百事
2、可乐旭日升冰茶旭日升冰茶可口可乐可口可乐百事可乐百事可乐 百事可乐百事可乐露露露露露露露露百事可乐百事可乐露露露露 可口可乐可口可乐旭日升冰茶旭日升冰茶旭日升冰茶旭日升冰茶汇源果汁汇源果汁汇源果汁汇源果汁 汇源果汁汇源果汁旭日升冰茶旭日升冰茶可口可乐可口可乐可口可乐可口可乐可口可乐可口可乐 可口可乐可口可乐百事可乐百事可乐露露露露汇源果汁汇源果汁百事可乐百事可乐 露露露露可口可乐可口可乐百事可乐百事可乐可口可乐可口可乐露露露露 可口可乐可口可乐旭日升冰茶旭日升冰茶百事可乐百事可乐汇源果汁汇源果汁旭日升冰茶旭日升冰茶例3-3：饮料品牌的市场占有率。随机调查50名顾客，变量：购买饮料的品牌问卷卷调
3、研后研后的原始数据的原始数据. 分分类数据如何数据如何处理？理？频数频数(frequency) ：落在特定类别中的数据个数。Step 1: Step 1: 找找频数数(frequency)(frequency)。本例：“露露”的频数为5；“可口可乐”的频数为15Step 2: Step 2: 列出列出频数分布数分布图(frequency distribution)(frequency distribution)。饮料品牌饮料品牌频数频数 可口可乐可口可乐1515 旭日升冰茶旭日升冰茶1111 百事可乐百事可乐9 9 汇源果汁汇源果汁6 6 露露露露9 9 合合 计计50501）比例（或频率）比
4、例（或频率） ：某一类别数据占全部数据的比值。 2）比率（ratio） ：样本（或总体）不同类别频率的比值。Step 3: Step 3: 根据根据频数数(frequency)(frequency)，求出相关的指，求出相关的指标。3）百分比(percentage) ：将比例乘以100得到的数值。饮料品牌频数比例比例百分比百分比(%)(%) 可口可乐150.330 旭日升冰茶110.2222 百事可乐90.1818 汇源果汁60.1212 露露90.1818 合 计5011001）柱形图）柱形图( column chart )Step 4: Step 4: 频数分布的数分布的图形形显示。示。分分
5、类数据的数据的图示示柱形柱形图( (例例题分析分析) ) 2）饼图（）饼图（pie chart）。）。3）折线图（）折线图（line chart）。）。课堂作业：p80 3-1 统计数据的表数据的表现形式形式 （1）绝对数）绝对数： 绝对数数是统计数据的基本表现形式，表明事物（现象）的总体规模或一般水平。 如：如：一地区的总人口、GDP、商品零售额等绝对统计数据的数据的计量量单位位： 实物物单位位（吨、公里、小时） 价价值单位位（元、万元）、 复合复合单位位（吨公里、元/人）（2）相对数）相对数 相相对数数是两个绝对数的比值，反映事物的相对数量 相相对数的表数的表现形式形式： 比例比例、比率比
6、率 比例比例（ProportionProportion） ：一个一个总体中各个部分的数量占体中各个部分的数量占总体数量的比重，通常反映体数量的比重，通常反映总体的构成或体的构成或结构构。 例例5 5：一数量为N的总体被分为K个部分，各部分的数量分别为 Ni，则比例定义为：Ni/N。显然有： 比率比率（Ration） ：各不同各不同类别的数量比的数量比值。1）可以是同一总体中不同部分的数量对比 如：如：总人口中：男性/女性； GDP中：固定资产投资/居民消费 GDP中：三次产业增加值之比 2）可以是同特征在不同时间或空间上的数量比 如：如： 不同年份GDP之比 经济增长率 不同地区GDP之比 两
7、个地区经济水平差异 百分数（百分数（Percentage）：）：将将对比的基数抽象比的基数抽象化化为100100而而计算的相算的相对数。数。 练习：例：例：电脑销售的售的对比比图。2、顺序数据的整理与图示11、什么是、什么是顺顺序数据？序数据？ 例：例：例：例： “您您您您对对您家庭目前的住房状况是否您家庭目前的住房状况是否您家庭目前的住房状况是否您家庭目前的住房状况是否满满意？【意？【意？【意？【变变量】量】量】量】1 1 1 1非常不非常不非常不非常不满满意；意；意；意；2 2 2 2不不不不满满意；意；意；意；3 3 3 3一般；一般；一般；一般；4 4 4 4满满意；意；意；意；5 5
8、 5 5非常非常非常非常满满意。意。意。意。 顺序变量顺序变量户数户数百分比百分比 非常不满意非常不满意 不满意不满意 一般一般 满意满意 非常满意非常满意24241081089393454530308 83636313115151010合合 计计300300100.0100.0 数据具有一定数据具有一定顺序的序的类别变量称量称为顺序序变量。量。顺序序变量量对应的数据称的数据称为顺序数据。序数据。22、顺序数据的序数据的处理理3 3） 累累积频数：将各数：将各类别频数的逐数的逐级累加。累加。4 4） 累累积频率：将各率：将各类别频率的逐率的逐级累加。累加。 1 1） 频数数图2 2） 频率率图
9、同同“分分类数据数据”相相同同 问题：累积频率的加总和为多少？例例3.5 3.5 顺序数据的序数据的频数分布表（甲城市）数分布表（甲城市）【例例例例】在在一一项项城城市市住住房房问问题题的的研研究究中中，研研究究人人员员在在甲甲乙乙两两个个城城市市各各抽抽样样调调查查300300户户，其其中中的的一一个个问问题题是是：“ “您您对对您您家家庭庭目目前前的的住住房房状状况是否满意？况是否满意？ 1 1 非非 常常 不不满满意意；2 2不不满满意意；3 3一一般般；4 4满满意；意；5 5非常满意。非常满意。 甲城市家庭对住房状况评价的频数分布甲城市家庭对住房状况评价的频数分布回答类别回答类别甲城
10、市甲城市户数户数(户户)百分比百分比(%)向上累积向上累积 向下累积向下累积 户数户数(户户)百分比百分比(%)户数户数(户户)百分比百分比(%) 非常不满意非常不满意 不满意不满意 一般一般 满意满意 非常满意非常满意24108934530836311510241322252703008.044.075.090.0100.03002761687530100.092562510合计合计300100.0乙城市家庭对住房状况评价的频数分布乙城市家庭对住房状况评价的频数分布回答类别回答类别乙城市乙城市户数户数(户户)百分比百分比(%)向上累积向上累积 向下累积向下累积 户数户数(户户)百分比百分比(
11、%)户数户数(户户)百分比百分比(%) 非常不满意非常不满意 不满意不满意 一般一般 满意满意 非常满意非常满意21997864387.033.026.021.312.7211201982623007.040.066.087.3100.030027918010238100.093.060.034.012.7合计合计300100.0例例3.5 3.5 顺序数据的序数据的频数分布表（乙城市）数分布表（乙城市）3、甲乙两城市家庭、甲乙两城市家庭对住房状况住房状况评价的折价的折线图问题：这个折个折线图是如何做出来的？是如何做出来的？243001322252700100200300400 非常不满意 不
12、满意 一般 满意 非常满意累积户数（户）(a)向上累积向上累积27616830300750100200300400 非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意累积户数（户）(b)向上累积向上累积4、“甲城市甲城市”家庭家庭对住房状况住房状况评价的价的“累累积”折折线图问题：这个折个折线图是如何做出来的？是如何做出来的？55、甲乙两城市、甲乙两城市满意度比意度比较的的环形形图 ( (例例题3.5)3.5)8%36%31%15%7%33%26%21%13%10% 非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 甲乙两城市家庭对住房状况的评价甲乙两城市家庭对住房状况的评价问题：这个折个折线图是如何做出来的？
13、是如何做出来的？环形形图和和饼图的区的区别1.饼图只能显示一个总体（或样本）各部分所占的比例2.环形图则可以同时绘制多个总体（或样本）各部分的比例，每一个总体（或样本）的数据系列为一个环。3.环形图可用于结构比较研究 4.环形图主要用于展示分类和顺序数据5.总体中的每一部分数据用环中的一段表示3.2 数值型数据的图表展示数值型数据的图表展示1. 1. 数据分数据分组和和图表展示表展示2. 2. 未分未分组数据的数据的处理理（一）为什么要进行数据的分组？（一）为什么要进行数据的分组？ 一、一、 通通过数据分数据分组展示数据展示数据141159166172177182188196203214143
14、160167173177183189196203215144160168173178184189196205218149161168174178185189196206223150161168174178186190196207225152162170174179186190197208226153163171175179187191197209228153163171175179187192198210233154164172175180187194198210233155165172175180187194200211234156165172176181188195201211234158
15、165172176182188195202213237因为数据太多了（二）数据分组的方法（二）数据分组的方法组距分组组距分组等距分组等距分组不等距距分组不等距距分组分类数据分类数据顺序变量顺序变量（每个（每个datadata自然就自然就归为一一组）（要（要对datadata进行行归类整合）整合）单变量值分组单变量值分组1. 1. 将一个将一个“变量量值”作作为一一组2. 2. 适合于适合于“离散离散变量量”3. 3. 适合于适合于变量量值“较少少”的情况的情况满意意不太不太满意意不不满意意非常不非常不满意意组1组1组2组3组4组距分距分组1.将变量值的一个区间作为一组2.适合于连续变量3.适合
16、于变量值较多的情况4.需要遵循“不重不漏”的原则5.可采用等距分组，也可采用不等距分组 组1组1组2组3组43、组距分组的步骤组距分组的步骤1.确定组数数：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K2.2.确确定定组组距距距距：组组距距(Class (Class Width)Width)是是一一个个组组的的上上限限与与下下限限之之差差，可可根根据据全全部部数数据据的的最最大大值值和和最最小小值值及及所所分分的的组组数来确定，即数来确定，即 组距组距组距组距( ( 最大值最大值最大值最大值 - - 最小值最小值最小值最小值) ) 组数组数组数组数 3.3.统计统计出各出各组组的的频频数数数数并整理成并整理成频频数分布表。数分布表。 组距分组的组距分组的几个概念几个概念1. 1. 下限下限(low limit) (low limit) ：一个组的最小值2. 2. 上限上限(upper limit) (upper limit) ：一个组的最大值3. 3. 组距距(class width) (class width) ：上
