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spss常用统计图绘制及编辑.pdf

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1 目录 第五章 常用统计图绘制及编辑 第一节 条形图的绘制 一、 条形图的概念 二、 条形图分类变量划分 三、 条形图特征值划分 第二节 线图 一、 线图分类变量划分 二、 线图特征值划分 三、 其他图形的绘制 第三节 统计图的编辑技巧 一、 图元素编辑 二、 图形编辑 三、 图模板的应用 2 第第第 五五五 章章章 常用统计图绘制及编辑 在统计分析中,统计图作为数据描述的重要方法之一,主要是通过点、线、条、面积等的位置与大小的变化来表现或说明所研究问题的变化及其规律。在数据分析的过程中,数据分析图与数据表格有时可同时产生,有时必 须分开进行。 统计图具有简洁、直观、可读性强和易理解等特点,被分析者和信息使用者广泛使用,因此,数据分析人员在进行统计分析时,掌握统计图的绘制与编辑是必不可少的数据分析技能。在 spss 中,提供了用原始数据和表格中数据进行绘图的功能,数据图的种类也比较多,可方便地供数据分析人员选用。 第第第 一一一 节节节 条形图的绘制 一、 条形图的概念 1、 条形图的含义 条形图( bar)用条的根数代表分类变量所分组的多少,或者选用变量的个数,用条的高度反映各组分析指标值的大小,或者变量特征值的大小,各个条之间有间隔。它可以直观揭示或比较频数变量的频数特征 值、分类变量在有关综述变量方面的特征值大小,以此发现重要组或类( group)。 2、 分类轴( category axis) 条形图的横轴为分类轴,用来统计分类变量所分的组数。如果只有一个分类变量,这种条形图称为简单条形图 ( simple bar) ,如果有两个分类变量,这种条形图称为复合条形图,其中一个变量称为分组变量,另一个变量称为分层变量。根据分层变量绘图方式的不同,复合条形图又分为分组分层条形图 (clustered bar)、分组分段条形图 (stacked bars)。 3、 刻度轴( scale axis) 条形图的 纵轴为刻度轴,用来统计各个分组的特征值。按照特征值描述的对象不同分为以下三种类型: 一是组内特征值描述( summaries for groups of cases),即 分类变量将统计个案分成若干组,统计每个组的特征值,如统计各个组的频数、频率或其他能反映组特征变量在各个组上的特征值,这类条形图 简称为组特征值条形图或分组条形图 。 二是平行变量特征值描述( summaries of separate variables),即选择若干个平行变量(指性质相同,可放在一起进行比较的一组变量),对这些变量的特征值进行统计 ,这类条形图简称为平行变量条形图,如被访者对 10 个产品分别打分,将 10 个产品的各自得分可看作是 10 个平行变量。 三是个案值描述( values of individual cases),即直接描述数据库的原始数据而不再进行统计计算,这类条形图简称为个案条形图。如果在数据分析的过程中,已经得到了分组变量、平行变量的特征值,不必进行重新计算,可直接用数据作图。如用数据综述的方法得到了平行变量的综述特征值表,用该表中的数据制图。该功能与 Excel 中的画图功能相似,因此在分析时,可直接使用 Excel 工具绘图可能更方便 。 二、 条形图分类变量划分 条形图按照分类变量的选用情况分为简单条形图、复合条形图两大类,复合条形图按照图形表达方法不同又分为分组分层条形图与分组分段条形图。三种图的区别如图 5-1( a)、5-1( b)、 5-1( c)所示, 从图中可以看出,简单条形图只选用了一个分组变量来分组,没有进一步分层,各个条之间有间隔。分组分层条形图选用了一个分类变量(大类)和一个分3 层变量(小类)来分组,属于同一组的条之间没间隔(小类不间隔),而不同组之间有间隔(大类间隔)。在分组分段条形图中,选用了一个分类变量和一个分层变量,条的个数为大类标志所分组的个数,而各层在每一条上按顺序分段表达出来,其分段长度代表了各个层的指标值的大小,总长度代表了汇总值。 年龄40 岁以上36 -40 岁31 -35 岁26 -30 岁20 -25 岁16 -20 岁16 岁以下Mi ss in gPercent30.020.010.00.010.36.88.816.127.014.14.212.9图 5-1( a) 简单条形图 年龄40 岁以上36 -40 岁31 -35 岁26 -30 岁20 -25 岁16 -20 岁16 岁以下Percent40.030.020.010.00.0性别女男图 5-1( b)分层条形图 年龄40 岁以上36 -40 岁31 -35 岁26 -30 岁20 -25 岁16 -20 岁16 岁以下Percent70.060.050.040.030.020.010.00.
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