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Bars Represent框用于选择要绘制的变量。 Category Labels框用于选择分类轴显示的内容。其中各项分别为： Case number：显示观测量序号来标注观测量； Variable：指定相应的变量标注观测量。 ., * 分组条图和分段条图 分组条图是指两条或两条以上小直条组成条组的条形图，各条组之间有间隙，组内小条之间无间隙。 分段条图是以条形的全长代表某个变量的整体，各分段的长短代表各组成部分在整体中所占比例的统计图，每一段之间没有间隙，并用不同线条或颜色表示。 与简单条图相比，这两种条图多了一个分组因素或分段因素，定义对话框中就相应多了一个变量选项框。 ., * 4.3.2 条形图应用举例 以18名学生成绩为例说明各种条形图： 1、观测量分类模式的简单条形图 选择性别为分类变量，选择条形图表示英语的均值。在Title框的第一行输入“观测量分类模式的简单条形图”；在Subtitle框中输入字符串“子标题”；在Footnote框中的第一行输入字符串“脚注”。 ., * 2、变量模式的简单条形图 选择英语中文进入Bar Represent框中，并采用默认的求均值项。 3、观测值模式的简单条形图 选择英语变量进入Bar Represent框中，选择姓名为分类标签变量。 4、观测量分类模式的分组条形图 在Bar Represent框中选择英语大于60的比例，选择年级变量进入Category框，选择性别变量进入Define Clusters by框。 ., * 利用汽车数据分析不同产地汽缸数的构成。 复式饼图：单击Graphs－ Interactive－pie-cluster菜单，选择汽缸数作为切饼变量，选择产地为分类变量，选择percent作为汇总变量，在pie中选择cateory和percent，其他采用SPSS默认选项。 3D复式饼图：在上图的基础上使用颜色来区分饼块，同时使用三维效果。 ., * 散点饼图：散点饼图实际上包含了一系列饼图，这些饼图排列在坐标系中，就像一个个饼图构成的散点图。 （1）单击Graphs－ Interactive－pie—plotted菜单，出现的窗口是定义坐标轴，以及图形的形状（二维或三维）。 同复合饼图相比散点饼图需要定义坐标系，可以选择二维、三维或三维效果图，定义变量时需要首先定义坐标轴变量。 ., * ., * 利用汽车数据分析不同产地和年代不同汽缸数汽车的数量变动情况。 散点饼图：单击Graphs－ Interactive－pie-plotted菜单，选择年代选入x轴，选择产地为y轴，再把汽缸数选入slice by框，选择count作为汇总变量，在pie中选择cateory和percent，其他采用SPSS默认选项。 ., * 4.2.5 箱式图的交互式创建 交互式箱式图有助于直观描述分布与离散状况，显示数据的中位数、分位数、离群值和极值： （1）单击Graphs－ Interactive－boxplot菜单，出现的窗口是定义坐标轴，以及图形的形状（二维或三维）。 同其他图形不同的是boxes选项卡。 Boxes display复选框组：共有outliers 、extremes 、median line三个选项框，分别用于定义是否显示离群值、极值和中位数线； Whisker caps框组：定义触须线的形状； Box base ：如果选择了三维图形此项可用，可以设定作出的是圆柱还是方柱。 Display count label：是否显示数据标签。 ., * 框图中间的的黑粗线为中位数，方框为四分位间距的范围，上下两条细线与相应的方框线之间的距离是1.5倍四分位数间距，之外的数据点称为离群值或极值，其中离方框上下界的距离超过1.5倍四分位间距为离群值，以“o”表示,超过三倍的称为极值，用“*”表示。 ., * ., * ., * 利用汽车数据绘制箱式图。 2D分组箱式图：单击Graphs－ Interactive－boxplot菜单，选择功率为y轴，选择产地为x轴，其他采用SPSS默认选项。可见欧洲的数据中有两个离群值。 复式分组箱式图：将功率和汽缸数分别选入y轴和x1轴，产地选入颜色图例一栏。从中可以看出美国车的一个离群值在六缸组中，并且在该组中实际上是一个极值。 3D箱式图：功率、汽缸数和产地分别选