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9.11.4 重叠分布散点图 例9.14 以例9.1数据“社会支持”为例，描述大学生年龄与主观支持分和客观支持分之间的关系。 （1）在图9-60的基础上，选择“重叠分布散点图”，单击“定义”按钮，进入重叠分布散点图对话框，如图9-68所示。将“客观支持分”和“年龄”、“主观支持分”和“年龄”分别选入“Y-X对”对话框，其他对话框定义如前。 （2）单击“确定”按钮，产生大学生年龄与主观支持分和客观支持分的重叠分布散点图，如图9-69所示。 9.11.5 3-D分布散点图 例9.15以例9.1数据“社会支持”为例，描述大学生年龄、主观支持分和客观支持分之间的关系。 （1）在图9-61所示的基础上，选择“3-D分布散点”，单击“定义”，进入3-D分布散点图对话框，如图9-70所示。将“客观支持分”“主观支持分”和“年龄”分别选入“Y轴”、“X轴”和“Z轴”对话框，其他对话框定义如前。 （2）单击“确定”按钮，产生大学生年龄、客观支持分、主观支持分的3-D分布散点图，如图9-71所示。 9.12 直方图（Histogram） 例9.16：以例9.1数据“社会支持”为例，描述大学生主观支持分的频数分布。 （1）单击“图形”|“旧对话框”|“直方图”命令，进入直方图对话框，如图9-72所示。 （2）将主观支持分选入“变量”，并勾选“显示正态曲线”，其他变量定义如前。 （3）单击“确定”按钮，产生大学生主观支持分的直方图，如图9-73所示。 若需要对不同性别大学生分别绘制主观支持分的直方图，可将性别变量选入“面板依据”中的“行”或者“列”。 9.13 时间序列图（Time Series Plot） 例9.17：以作者发表文章中2005年1月-2011年12月某地艾滋病新发病例数为例，见数据“时间序列”，请绘制时间序列图。 （1）单击“数据”|“定义日期”命令，进入定义日期对话框，如图9-74所示。 （2）由于数据是从2005年1月开始，而且是每月统计1次，因此，“个案为”应选择“年份、月份”时间模式，且“第一个个案为”的年应改为2005年，月为1月，如图9-74所示。也可将“个案为”选择为“年份、季度、月份”，这样可以随后观察季度间变化趋势。 （3）单击“确定”按钮后，在原始数据库中产生3个新变量：“YEAR-”“MONTH-”“DATE-”，如图9-75所示。 （4）单击“分析”|“预测”|“序列图”命令，进入时间序列图主对话框，如图9-76所示，分别将发病人数和“DATE-”纳入“变量”和“时间轴标签”，其他选项框默认即可。 （5）单击“确定”按钮后，产生发病人数的时间序列图，如图9-77所示。 THE END 9.6 饼图（Pie） 例9.7：以例9.1数据“社会支持”为例，绘制不同年级大学生频数的饼图。 （1）单击“图形”|“旧对话框”|“面积图”命令，进入饼图对话框，如图9-43所示。个案组摘要、各个变量的摘要、个案值选项框的定义同9.2.4部分完全一致，单击“定义”，进入饼图定义对话框，如图9-44所示。 （2）因为是对各年级的频数进行统计，所以选择默认的“分区的表征”为个案数，将年级选入“定义分区”，单击“确定”，获得各年级人数的饼图，如图9-45所示。 9.7 高低图（High-Low Charts） 例9.8：在每天的固定时间点上连续监测某化工厂宿舍区空气中PM2.5的浓度一周，获得该点每天PM2.5浓度的最高值、最低值和平均值，数据见“PM25a”，请绘制高低图。 单击“图形”|“旧对话框”|“高低图”命令，进入高低图对话框，如图9-46所示。 （1）简单高低关闭图：用线段顶端、底端和符号来表示单位时间内某现象的最高数值、最低数值和最后数值（也可以是其他统计量）。 （2）简单范围栏图：用直条表示单位时间内某现象的最高数值和最低数值，但不显示最后数值。 （3）群集高低关闭图：用两条或者多条线段的顶端、底端和符号来表示单位时间内两个或两个以上现象的最高数值、最低数值和最后数值 （4）群集范围图：用两个或者多个直条的顶端、底端来表示单位时间内两个或两个以上现象的最高数值、最低数值。 （5）差别面积：它是说明两个现象在同一时间内相互变化对比关系的线性统计图。 个案组摘要、各个变量的摘要、个案值选项框的定义同9.2.4部分完全一致。 9.8 箱图（Boxplot） 箱图可直观描述连续型变量的分布及离散状态，箱图可显示数据的5个特征值，分别是最小值、下四分位数（P25）、中位数（P50）、上四分位数（P75）和最大值。P25和P75构成箱图的“箱体”部分，去除异常值以外的最小值和P25、去除异常值以外的最大值和P75之间分别构成“箱子”的上下两条端线，异常值指的是大于1.5倍四分位