第4章數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析_第1頁
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文檔簡介

1、第 4 章數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析本章要點:第 3 章討論了收集數(shù)據(jù)的 。在得到所需要的統(tǒng)計數(shù)據(jù)之后,通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行頻數(shù)分析就可以了解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和總體情況。本章先從一個例子開始來認(rèn)識頻數(shù)和頻數(shù)表,然后學(xué)習(xí)如何利用圖形來獲得對數(shù)據(jù)頻數(shù)分布的直觀認(rèn)識,以及如何利用頻數(shù)表來計算幾個概要統(tǒng)計量,從而初步了解變量的分布特征和基本形態(tài),為更進(jìn)一步的分析做好準(zhǔn)備。本章內(nèi)容:· 什么是頻數(shù)和頻數(shù)表· 反映頻數(shù)分布的圖示類型· 從頻數(shù)表中還可以得到的概要統(tǒng)計量· 在 SPSS 中進(jìn)行頻數(shù)分析的操作4.1頻數(shù)和頻數(shù)表頻數(shù)是描述變量取值的分布情況最常用的指標(biāo),本節(jié)通過一個例子說明什么是

2、頻數(shù)和頻數(shù)表,以及 SPSS 給出的頻數(shù)表的各項內(nèi)容。4.1.1 頻數(shù)和頻數(shù)表頻數(shù)也稱為頻次,就是變量的每個取值出現(xiàn)的次數(shù)。例如,在某個地區(qū)抽樣了 180 戶,其中每戶1 人,分別登記他們的、所在戶的戶內(nèi)人數(shù),得到了數(shù)據(jù)文件 04.sav。先來看戶內(nèi)人數(shù)的頻數(shù)。在將戶內(nèi)人數(shù)相同的人歸類并匯總之后,就可以得到這 180 戶的戶內(nèi)人數(shù)的頻數(shù)分布。在這 180 戶中,戶內(nèi)人數(shù)為 1 的有 8 戶,戶內(nèi)人數(shù)為 2 的有 21 戶,戶內(nèi)人數(shù)為 3 的有 54 戶,戶內(nèi)人數(shù)為 4 的有 39 戶,戶內(nèi)人數(shù)為 5 的有 25 戶,戶內(nèi)人數(shù)在 5以上的有 23 戶,未做出回答的有 10 戶。這樣,利用這些頻數(shù)

3、,就可以概括這 180 戶的戶內(nèi)人數(shù)這個變量的分布情況了。再如,利用數(shù)據(jù)文件 04.sav 觀察 180 個人的分布狀況。表 4.1 就是一張簡單的頻數(shù)分布表??梢钥闯觯l數(shù)表就是用表格的形式來表示變量的頻數(shù)分布。表 4.1頻數(shù)表在這張頻數(shù)表中,一列(Frequency)就是變量的取值 1 代表男性,2 代表女性。從表中可以看出,表的第變量的頻數(shù)值。第一行代表回答是男性的人,第二行代表回答是女性的人,第三行代表所有做出了回答的人,第四行是值,即未作答的人,第五行是總數(shù),即所有參與了這項的人。這張表告訴:回答是男性的為 89 人,回答是女性的為74 人,做出回答的總?cè)藬?shù)為 163 人,未作答的有

4、 17 人,參與的總?cè)藬?shù)為 180 人。 技巧:可以利用頻數(shù)表來檢查所得到的數(shù)據(jù)是否有誤。假如在頻數(shù)表中出現(xiàn)了一個沒有被在變量編碼表中的變量值,那就說明在對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼或者錄入數(shù)據(jù)時發(fā)生了錯誤。應(yīng)該再去對照原始資料,發(fā)現(xiàn)究竟錯誤以及如何它們。例如,假如發(fā)現(xiàn)表 4.1 的頻數(shù)表中的變量值出現(xiàn)了 3或者 8,那么就應(yīng)該對照原始數(shù)據(jù),以確認(rèn)在于數(shù)據(jù)錄入。的來源是在于原始數(shù)據(jù),還是雖然頻數(shù)表是個簡單的統(tǒng)計分析工具,但利用它能夠?qū)υ紨?shù)據(jù)有以表 4.1 為例來說明可以從頻數(shù)表中得到的其它信息。的了解。下面FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentV

5、alid12TotalMissing9Total89741631718049.441.190.69.4100.054.645.4100.054.6100.04.1.2 百分比、有效值百分比、累積百分比頻數(shù)反映的是絕對數(shù),假如想把表 4.1 的結(jié)果與另一同類結(jié)果相比較,而兩次的人數(shù)不等,就無法用頻數(shù)進(jìn)行直接比較,這時頻數(shù)表給出的一個相對數(shù)指標(biāo)百分比就能夠派上用場了。從表中可以看到,頻數(shù)表給出了三種百分比,這三種百分比的含義是不同的。z百分比Percent 列代表百分比。它是變量的每一取值的頻數(shù)占案例總數(shù)的百分比。在本例中, 男性占樣本總數(shù)的 49.4%,女性占樣本總數(shù)的 41.1%,沒有回答的人

6、占樣本總數(shù)的 9.4%,三者的百分比相加等于 100%。z有效值百分比Valid Percent 列代表有效值百分比。與上面所說百分比不同的是,它是變量的每一取值占有效值總數(shù)的百分比。有效值是不值在內(nèi)的、所有做出了回答的案例數(shù)。在本例中,男性的有效值百分比為 54.6%,女性的有效值百分比為 45.4%,二者合計為 100%。z累積百分比Cumulative Percect 列代表累積百分比。累積百分比是將有效值百分比從上到下、依次逐行累加而得到。累積百分比在變量取值有明顯的邏輯順序時非常有用。þ 注意:累計百分比在變量取值有明顯邏輯順序時實際意義。而在表 4.1 的頻數(shù)表中,由于只

7、是名義變量,無法排列出大小、高低、先后的順序,因此表中的累積百分比是沒有實際意義的。下面來看一個累積百分比有實際意義的頻數(shù)表。表 4.2戶內(nèi)人數(shù)頻數(shù)表戶內(nèi)人數(shù)在表 4.2 所示的戶內(nèi)人數(shù)頻數(shù)表中,由于戶內(nèi)人數(shù)能夠按照規(guī)模進(jìn)行有邏輯地排序,因此變量每一取值的累積百分比就有明確的實際意義。比如,在所有做出回答的人中,有 48.8%FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid1234567910TotalMissing99Total82154392591022170101804.411.730.021.713.95.05.61.11.194

8、.45.6100.04.712.431.822.914.75.35.91.21.2100.04.717.148.871.886.591.897.698.8100.0的人戶內(nèi)人數(shù)在 3 個或 3 個以下,有 91.8%的人戶內(nèi)人數(shù)在 6 個或 6 個以下。 試一試:根據(jù)表 4.2 回答下列:(1)在所有做出回答的人中,戶內(nèi)人數(shù)為 5 的有多少戶?(2)這部分人占全部被人的百分比是多少?所占的有效百分比是多少?(3)在所有做出回答的人中,戶內(nèi)人數(shù)在 5 個或 5 個以下的人所占百分比為多少?(4)當(dāng)戶內(nèi)人數(shù)取值為 9 時,其實際意義各是什么?中的 1.1、1.2、98.8 三個數(shù)字,各代表哪種百分

9、比,4.1.3 頻數(shù)表的行排序默認(rèn)狀態(tài)下,SPSS 給出的頻數(shù)表的行根據(jù)所賦予變量值的編碼按升序排列。也就是根據(jù)編碼值的大小,從第一行開始從小到大依次排列,值放在最后一行。但是假如為滿足特定需用另式對頻數(shù)表進(jìn)行排序,應(yīng)該如何實現(xiàn)呢?在 SPSS 的頻數(shù)分析程序里可以選擇 4 種排序方式。分別是:按照變量值升序排列,即SPSS 的默認(rèn)選項;按照變量值降序排列;按照頻數(shù)升序排列;按照頻數(shù)降序排列。表 4.3就是將表 4.2 中的戶內(nèi)人數(shù)按照頻數(shù)降序排列得到的。表 4.3按照頻數(shù)降序排列的戶內(nèi)人數(shù)頻數(shù)表戶內(nèi)人數(shù)從表 4.3 中可以看到,戶內(nèi)人數(shù)為 3 的頻數(shù)最多,有 54 人,其次是戶內(nèi)為 4 人的

10、,有39 人,其余的依次為 5、2、7、6、1、9、10。這樣,就能清楚地了解戶內(nèi)人數(shù)頻數(shù)從大到小的排列順序。þ 注意:還可以看出,改變頻數(shù)表的行排序之后,變量每次取值的百分比和有效值百分比因排序改變,但累積百分比卻發(fā)生了變化。因為累積百分比計算出來的,當(dāng)行的排列方式發(fā)生變化時,累積本身是基于行的排列百分比就會相應(yīng)改變。 試一試:請根據(jù)表 4.2 中的數(shù)值,將其轉(zhuǎn)換為按照頻數(shù)升序排列,重新得到一張新的頻數(shù)表。FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid3452761910TotalMissing99Total54392521

11、1098221701018030.021.713.911.75.65.04.41.11.194.45.6100.031.822.914.712.45.95.34.71.21.2100.031.854.769.481.887.692.997.698.8100.04.2反映頻數(shù)分布的圖示1通過頻數(shù)表可以初步看出數(shù)據(jù)分布的一些特征和規(guī)律,如果能夠用圖形來表示這一頻數(shù)分布的結(jié)果,就會對它有更加形象和直觀的了解。在 SPSS 的頻數(shù)分析程序里,可以使用餅形圖、條形圖和直方圖來反映頻數(shù)分布,下面分別說明。4.2.1 餅形圖餅形圖是用一個圓代表全部樣本,每一個扇形代表變量的一個取值,其大小代表它在全體中所占

12、的比例。þ 注意:餅形圖多用于描述定類變量的分布。2圖 4.1 是根據(jù)戶內(nèi)人數(shù)的頻數(shù)得到的餅形圖,戶內(nèi)人數(shù)的每一取值在圓中都由對應(yīng)的扇形來表示。從圖中可以看到,戶內(nèi)人數(shù)為 3 的人約占全部面積的三分之一,戶內(nèi)人數(shù)為 4 的人約占全部面積的五分之一,這兩者合計約占全部面積的一半,其余取值所占的比例都較小,合計起來約占全部面積的另一半。戶內(nèi)人數(shù)Missing 1097126534圖 4.1戶內(nèi)人數(shù)的餅形圖 試一試:請將圖 4.1 的餅形圖中的各個扇形部分與表 4.1 進(jìn)行對照,找出對應(yīng)的關(guān)系。4.2.1 條形圖在餅形圖中用扇形代表變量不同取值的頻數(shù),而在條形圖中則用長條的高度來表示變12

13、有在SPSS 中得到這些圖形,請參閱附錄C 中的相關(guān)內(nèi)容。下同。對變量的測量尺度的劃分,請參閱第 5 章中的相關(guān)內(nèi)容。量不同取值的頻數(shù)。其中,長條的寬度是否等寬,沒有任何意義。þ 注意:條形圖多用于描述定類和變量的分布。圖 4.2 是根據(jù)戶內(nèi)人數(shù)的頻數(shù)得到的條形圖,戶內(nèi)人數(shù)的每一取值對應(yīng)中的每個長條。橫軸代表戶內(nèi)人數(shù)的不同取值,縱軸代表取值的頻數(shù)。從圖中可以看到,最高的長條對應(yīng)戶內(nèi)人數(shù)為 3 的人,最低的長條對應(yīng)戶內(nèi)人數(shù)為 9 和 10 的人。戶內(nèi)人數(shù)60504030201001234567910戶內(nèi)人數(shù)圖 4.2戶內(nèi)人數(shù)的頻數(shù)條形圖此外,還可以做出根據(jù)戶內(nèi)人數(shù)的頻數(shù)得到的百分比條形

14、圖,如圖 4.3 所示,此時縱軸變?yōu)轭l數(shù)所占的百分比。繪制請參考附錄 C。戶內(nèi)人數(shù)4030201001234567910戶內(nèi)人數(shù)圖 4.3戶內(nèi)人數(shù)的頻數(shù)百分比條形圖þ 注意:與餅形圖不同的是,在條形圖的各長條所代表的變量取值不值。所PercentFrequency以,在頻數(shù)百分比條形圖中,每一長條所代表的百分比是有效值百分比,而不是占總體的百分比。 試一試:請將圖 4.2 與圖 4.3 條形圖中的各個長條與表 4.1 進(jìn)行對照,找出對應(yīng)的。4.2.1 直方圖直方圖看起來與條形圖有些相似,也是由若干長條組成,與條形圖不同的是,它的長條的寬度是有意義的。它是以矩形的面積而不是以長條的高度

15、來表示變量頻數(shù)的。長條的寬度代表數(shù)據(jù)的分組組距,高度代表頻數(shù)密度,即各組的頻數(shù)。þ 注意:直方圖只能用于描述定距變量的分布。與條形圖不同的是,它的長條的寬度是有意義的,代表分組的組距。圖 4.4 是這 180 個人分布的直方圖。302010Std. Dev = 18.26 Mean = 48.2N = 180.00015.0 25.0 35.0 45.0 55.0 65.0 75.0 85.0 95.020.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0 80.0 90.0 100.0圖 4.4分布的直方圖從圖中可以看出,橫軸是的分組,組距為 5 歲,橫軸標(biāo)明組中值,縱軸是每個

16、組的頻數(shù)。第一個長條代表 12.517.5 歲組,組中值是 15 歲,直方圖以它來標(biāo)志這個矩形, 這一組的頻數(shù)為 9。頻數(shù)最高的是 42.547.5 歲組,組中值是 45 歲,頻數(shù)為 25。頻數(shù)最低的是 87.592.5 歲組和 92.597.5 歲組,頻數(shù)都為 0,這說明在這 180 個人中沒有一個人的落在這兩個組。 技巧:利用直方圖可以看到是否有遠(yuǎn)離其他取值的異常值,假,就應(yīng)該檢查數(shù)據(jù)是否有或輸入的失誤。提示:直方圖可以顯示數(shù)據(jù)取值的分布,從而大致了解變量頻數(shù)的分布形態(tài)。比如,變量的所有取值是否都著一個中心值,頻數(shù)的變化趨勢Frequency是否體現(xiàn)出什么特定的規(guī)律。這些不僅對于解釋數(shù)據(jù)非

17、常重要,而且能夠幫助研究初步選用什么統(tǒng)計來進(jìn)一步分析它們。比如,從圖4.4 中可以看出,這 180 個人的分布有一個頂峰在 42.547.5 歲組,從頂峰向兩邊頻數(shù)逐漸減小,而且它不是對稱分布。4.3從頻數(shù)表中還可以得到什么除了頻數(shù)表直接列出統(tǒng)計量之外,還可以從中得到一些概述變量的信息。第 5 章將會介紹許多這樣的概要統(tǒng)計量,現(xiàn)在先來看從頻數(shù)表中能夠得到哪些概要統(tǒng)計量。4.3.1眾數(shù)眾數(shù)是在一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻數(shù)最多的變量值。例如在表 4.2 的頻數(shù)表中,眾數(shù)就是 3, 因為戶內(nèi)人數(shù)為 3 的人頻數(shù)最大,有 30%的人戶內(nèi)人數(shù)為 3。一般說來,眾數(shù)可以直接從變量的頻數(shù)表中觀察到,只要找到頻數(shù)最大的

18、變量值就可以了。如果頻數(shù)表是按照頻數(shù)降序排序,那么第一行的變量值就是眾數(shù),如表 4.3 中頻數(shù)表的第 1 行;反之,如果頻數(shù)表是按照頻數(shù)升序排列的話,那么有效值百分比列中最后一行的變量值就是眾數(shù)。用眾數(shù)來代表數(shù)據(jù)的集中趨勢,受到“”數(shù)值即那些非常大或非常小的變量值的影響,并且它適用于任何測量尺度的變量。但是,當(dāng)變量的可能取值較多,而且還有其他變量具有和眾數(shù)十分接近的頻數(shù)時,眾數(shù)就不是一個很好的代表值了,因為它和這些變量值的代表性相差無幾,選取它作為代表值并不比其他頻數(shù)很相近的變量值更具優(yōu)勢。4.3.2中位數(shù)中位數(shù)是將一組數(shù)據(jù)按數(shù)值大小依次排序后,處于中間位置上的變量值。也就是說, 中位數(shù)把所有

19、數(shù)據(jù)分成兩半,一半比它小,另一半比它大。由于中位數(shù)利用了變量值的排序信息,因此它對數(shù)據(jù)的利用比眾數(shù)更充分??梢园褦?shù)值按從小到大的順序排列起來,以便找到中間位置的數(shù)值。如果數(shù)據(jù)個數(shù)為奇數(shù),那么中位數(shù)就是處于中間位置的那個數(shù);如果數(shù)據(jù)個數(shù)為偶數(shù),中位數(shù)就是中間位置那兩個數(shù)的平均值。例如,對于 15,26,33,69,81 這 5 個數(shù)來說,中位數(shù)就是 33,;而對于 15,26,33,69,81,112 這 6 個數(shù)來說,中位數(shù)是 51,也就是 33 和 69 的平均值。從頻數(shù)表里可以很容易得到中位數(shù),只要找到第一個累積百分比等于或大于 50%的變量值,這個變量值就是中位數(shù)。例如,在表 4.2 中

20、的戶內(nèi)人數(shù)頻數(shù)表中,中位數(shù)是 4,因為戶內(nèi)人數(shù)為 4 時的累積百分比是第一個大于 50%的變量值。中位數(shù)和眾數(shù)一樣,也受到數(shù)值的影響,它一般用于描述及以上的測量尺度的變量的集中趨勢。對于不分順序的定類變量來說,中位數(shù)通常是沒有意義的。4.3.3百分點百分點是把一組數(shù)據(jù)按數(shù)值大小依次排列后,將數(shù)據(jù)分成100個數(shù)據(jù)數(shù)目相等的段,每包含了1%的數(shù)據(jù),而每個落在段與段分界點上的數(shù)據(jù)就是百分點。例如,在第25個個百分點上,有25%的數(shù)據(jù)小于這個百分點,有75%的數(shù)據(jù)大于這個百分點;同理,在第75個百分點上,有75%的數(shù)據(jù)小于這個百分點,有25%的數(shù)據(jù)大于這個百分點??梢钥闯?,中位數(shù)是百分點的一個特例,它

21、其實就是第50個百分點,有一半的數(shù)據(jù)小于它,還有一半的數(shù)據(jù)大于它。第25、50和75個百分點,也就是通常所說的四分位數(shù)。在本章的例子中,戶內(nèi)人數(shù)和的百分點如表4.4所示。這里只列出第10、25、50、75這4個百分點。Statistics表 4.4戶內(nèi)人數(shù)和的百分點表從表中可以看出,戶內(nèi)人數(shù)的第 10 個百分點是 2,說明有 10%的人戶內(nèi)人數(shù)小于或等于 2,有 90%的人戶內(nèi)人數(shù)大于或等于 2。的第 10 個百分點是 22 歲,說明有 10%的人小于或等于 22 歲,有 90%的人大于或等于 22 歲。其他百分點的含義依次類推。通過設(shè)置頻數(shù)分析框的相應(yīng)選項,SPSS 可以直接在輸出窗口列出眾

22、數(shù)、中位數(shù)和百分點,詳細(xì)操作請參見 4.4 節(jié)。4.4在 SPSS 中進(jìn)行頻數(shù)分析在 SPSS 中輸出頻數(shù)表的操作步驟如下。(1)打開需要進(jìn)行頻數(shù)分析的數(shù)據(jù)文件,單擊 Analyze 菜單,選擇 Descriptive Statistics子菜單中的 Frequencies 命令,如圖 4.5 所示,就會打開如圖 4.6 所示的頻數(shù)框。圖 4.5打開頻數(shù)框戶內(nèi)人數(shù)NValidMissing Percentiles10255075170102.003.004.005.00180022.0035.0047.5060.75圖 4.6頻數(shù)框(2)在框的左邊列表框中顯示了數(shù)據(jù)的變量,兩個列表框中間的小箭

23、頭是灰色的。單擊選定要進(jìn)行頻數(shù)分析的變量之后,小箭頭變成黑色,方向向右。單擊小箭頭,需要分析的變量就轉(zhuǎn)移到右邊的列表框中,如圖 4.7 所示。單擊選中,輸出頻數(shù)表單擊打開單擊打開單擊打開統(tǒng)計量框統(tǒng)計圖框格式框圖 4.7頻數(shù)框(3)選中 Display frequency tables(顯示頻數(shù)表)復(fù)選框,SPSS 就會輸出頻數(shù)表了。(4)單擊變成黑色的 OK 按鈕,SPSS 就會在輸出窗口中輸出如表 4.1、4.2 所示的頻數(shù)表了。 試一試:打開文件 04.sav,根據(jù)上面所述的步驟,讓 SPSS 輸出如表 4.1 和 4.2 中的頻數(shù)表。從圖 4.7 可以看到,頻數(shù)框的底部還有 3 個按鈕用

24、來設(shè)置輸出的其他項目。Statistics(統(tǒng)計量)按鈕單擊 Statistics 按鈕就會打開如圖 4.8 所示的統(tǒng)計量統(tǒng)計量。下面說明每個選項的含義???,在這里設(shè)置要輸出的圖 4.8統(tǒng)計量框¾Percentile Value(百分點數(shù)值)選項組,用于指定輸出變量的百分位值。99Quartile(四分位數(shù))復(fù)選框:輸出四分位數(shù)。Cut points for equal groups 復(fù)選框:在方框內(nèi)輸入某一數(shù)值,將數(shù)據(jù)按照這個數(shù)值等分,輸出各分段交界點的變量值。Percentile(s)(百分比)復(fù)選框:輸出給定位置的百分點。在它右邊的方框內(nèi)輸入 0100 之間的一個數(shù),單擊 Ad

25、d 按鈕這個數(shù)就會被添加到下面的大方框中。還可以繼續(xù)輸入其他數(shù),并依次添加到大方框中。SPSS 就會輸出這些位置的百分點。也可以用 Change 和 Remove 按鈕來改變或刪除大方框內(nèi)的數(shù)字。9¾Dispersion(離差)選項組,用于指定輸出描述變量值離散程度的統(tǒng)計量。999999Std. deviation(標(biāo)準(zhǔn)差)復(fù)選框:輸出標(biāo)準(zhǔn)差。Variance(方差)復(fù)選框:輸出方差。 Range(極差)復(fù)選框:輸出極差。Minimum(最小值)復(fù)選框:輸出最小值。um(最大值)復(fù)選框:輸出最大值。S.E. mean(標(biāo)準(zhǔn)誤)復(fù)選框:輸出標(biāo)準(zhǔn)誤。¾Central Tende

26、ncy(集中趨勢)選項組,用于指定輸出描述變量值集中趨勢的統(tǒng)計量。9999Mean(均值)復(fù)選框:輸出均值。Median(中位數(shù))復(fù)選框:輸出中位數(shù)。Mode(眾數(shù))復(fù)選框:輸出眾數(shù)。Sum(算術(shù)和)復(fù)選框:輸出算術(shù)和。¾Value are group midpoint(組中值)復(fù)選框,變量值用組中值來代表。注意:只有當(dāng)變量的數(shù)據(jù)事先已經(jīng)分組,且變量值確定為組中值時,才能夠選擇此項。Distribution(分布)選項組,用于指定描述變量值分布形態(tài)和特征的統(tǒng)計量。¾99Skewness(偏度)復(fù)選框:輸出變量分布曲線的偏度值。Kurtosis(峰度)復(fù)選框:輸出變量分布曲線

27、的峰度值。選擇好以上想要輸出的項目之后,單擊 Continue 按鈕返回頻數(shù)框。 Charts(統(tǒng)計圖)按鈕單擊 Charts 按鈕就會打開如圖 4.9 所示的統(tǒng)計圖下面說明每個選項的含義???,在這里設(shè)置要輸出的統(tǒng)計圖。圖 4.9統(tǒng)計圖框¾Chart Type(統(tǒng)計圖類型)選項組,用于指定要輸出的統(tǒng)計圖類型。9999None(無)單選按鈕:不輸出統(tǒng)計圖,這是系統(tǒng)默認(rèn)選項。Bar chart(條形圖)單選按鈕:輸出條形圖。Pie chart(餅形圖)單選按鈕:輸出餅形圖。Histograms(直方圖)單選按鈕:輸出直方圖。如果選擇此項,則它下方的 With normal curve 復(fù)

28、選框由灰色變成黑色。如果選中該復(fù)選框選擇它的話,則輸出的直方圖中附有正態(tài)曲線,用于幫助數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布。例如圖 4.4 的直方圖加上正態(tài)曲線后的結(jié)果如圖 4.10 所示。302010Std. Dev = 18.26 Mean = 48.2N = 180.00015.0 25.0 35.0 45.0 55.0 65.0 75.0 85.0 95.020.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0 80.0 90.0 100.0圖 4.10帶正態(tài)曲線的直方圖Ø Chart Value(統(tǒng)計圖數(shù)值)選項組,用于指定統(tǒng)計圖是用頻數(shù)還是用百分比來表示。þ 注意:只有在統(tǒng)計圖類型中選擇了條形圖或餅形圖時,這一項目才會被激活,由灰色變成黑色。9如果是條形圖,那么在此項中選擇 Frequency 單選按鈕后,條形圖的縱軸代表頻數(shù),選擇 Percentages,縱軸代表百分比。如果是餅形圖,那么在此項中選擇 Frequency 單選按鈕后,餅形圖的扇形片代表頻數(shù),選擇 Percentages,扇形片代表百分比。9選擇好要輸出的統(tǒng)計圖類型

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