第3章数据的整理与展示分解.ppt

第 3 章 数据的图表展示 3.1 数据的预处理 3.2 品质数据的整理与展示 3.3 数值型数据的整理与展示 3.4 合理使用图表 3.1.2 数据排序 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) 递减排序：可表示为：x(1)x(2)…x(n) 3.1.3 数据筛选 数据筛选(data filter) 用Excel进行数据筛选 数据的整理与显示(基本问题) 要弄清所面对的数据类型 不同类型的数据，采取不同的处理方式和方法 对分类数据和顺序数据主要是作分类整理 对数值型数据则主要是作分组整理 适合于低层次数据的整理和显示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 频数与频数分布 频数(frequency) ：落在各类别中的数据个数 频数分布(frequency distributiong)：把各个类别及落在其中的相应频数全部列出，并用表格形式表现出来 比例(proportion) ：某一类别数据个数占全部数据个数的比值 百分比(percentage) ：将对比的基数作为100而计算的比值 比率(ratio) ：不同类别数值个数的比值 生成频数分布表(分类数据) 1. 列出各类别 生成频数分布表(分类数据) 使用Excel数据透视表计数 (pivot table) 第1步：选择【数据】菜单中的【数据透视表和数据透视图】 第2步：确定数据源区域(在操作前将光标放在任意数据单元格内，系统会自动选定数据源区域) 第3步：在【向导—3步骤之3】中选择数据透视表的输出位置，然后选择【布局】 第4步：在【向导—布局】对话框中，依次将“饮料类型”拖至左边的“行”(或列)区域，将“顾客性别”拖至 “列”(或行)区域，将“饮料类型”拖至“数据”区域。 第5步：单击【确定】，自动返回【向导—3步骤之3】对话框。单击【完成】 生成频数分布表(列联表—Excel) 3.2.2 顺序数据的整理与图示 顺序数据的整理(可计算的统计量) 1. 累积频数(cumulative 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 顺序数据的频数分布表(例题分析) 顺序数据的频数分布表 (例题分析) 顺序数据的图示—累计频数分布图 (例题分析) 环形图 (例题分析) 3.3.1数据分组 分组方法 单变量值分组(要点) 1. 将一个变量值作为一组 2. 适合于离散变量且变量 值较少的情况 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 也适合于离散型变量但变量值较多的情况 需要遵循“不重不漏”的原则 可采用等距分组，也可采用不等距分组 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 midpoint) ：下限与上限之间的中点值 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，组数一般为5?K ?15 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 注意事项 -组距最好为5或10的倍数。 -最小组的下限略低于最小变量值，最大组的上限略高于最大变量值。 -离散型变量分组，相邻组的组限可以间断，也可以重叠；连续型变量分组，相邻组的组限必须重叠。 -组限重叠时，按“上限不在内”的原则归组。 频数分布表的编制(例题分析) 生成频数分布表(例题分析) 确定组数：组数的确定应以能够显示数据的分布特征为目的。在实际分组时，组数一般为5?K ?15。本例中由于数据较多，可考虑分为10组 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 例如，本例最大值为237，最小值为141，组距=