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Graphs菜单 学习Graphs菜单目的：正确选择统计制图方法能看懂并解释统计制图结果 Graphs 图表构建程序菜单例题1（三维图自己动手制作）例题2 条图、线图、面积图简介 条图常用于两个或多个组指标大小的比较，该指标可以是连续性变量、等级变量或分类变量。 条图对话框介绍： 选择Graph——Bar，进入条图界面。 1、条图类型 ① Simple ：简单条图（单式条图），用于表示单个指标的变动 ② Clustered: 复式条图（分组条图），用于表示两个或多个指标，比如同时进行男、女血红细胞和血红蛋白值的比较 ③ Stacked: 分段条图，用于表示某个变量的内部构成情况 2、条图中数据的表达方式 ①summaries for groups of cases，对同一变量的多个取值分别进行汇总统计 ②summaries for groups of variables ，对多个变量各自进行汇总 ③values of individual cases，对每条记录分别进行绘制 条图、线图、面积图简介 例：比较数据集anxiety.sav中不同对象（subject）的4次测量的得分（变量score）之和，试绘制适当的条图。 其他汇总模式的简单条图 例:试对数据集anxiety.sav中的trial、tension和anxiety的均值分别作条图。 例：某厂1994至1998年产量（见bar.sav数据库），试绘制合适的条图表示： 此种模式仅限于对个体观测值本身的描述，而不能像前面的两种模式一样可以改变不同的变量汇总函数。因此，如果数据已经是最终的结果，不需要对变量做任何计算的情况下，只能选此种模式。 EXCEL只能制作简单的条图，不能和SPSS一样利用变量或变量汇总函数制图。 复式条图和分段条图 复试条图是指两条或两条以上小直条组成的条形图，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。 例:在对数据集anxiety.sav中分不同的subject对变量score值之和绘制条图,并且按变量trial的不同取值堆积(分段)。 线图和面积图 例:仍以anxiety.sav数据为例,试用线图表示不同trial组的对象其score总分的变化. 箱式图和误差图 箱式图与误差图有助于直观描述数据分布与离散状况.箱式图显示数据的实际分布,误差条图显示数据所来自的总体，从而估计其离散程度。 误差条图不同于箱式图之处在于可以显示三种不同的统计量：置信区间、标准差和标准误。 例:anxiety数据中分别对不同trail的对象score做箱式图，研究其分布特点。 散点图 散点图是常用的表现两个变量或多个变量之间有无相关关系的统计图。spss中包括用于两个变量之间关系的简单散点图、多个变量之间两两关系的散点图矩阵、多个自变量与多个应变量或多个应变量与一个自变量之间关系的重叠散点图以及三个变量之间综合关系的三维散点图。 散点图 例:现有某实验室对各种型号的汽车作测试的数据，cars.sav，其中mpg(miles per gallon)是耗油量，以每加仑汽油能够行驶的英里数表示，horsepower为发动机的功率，accelerate是加速到60英里的时间，以秒记。现在希望以后两者来推测mpg。试用合适的散点图表示三者之间的关系。 简单散点图、散点图矩阵、重叠散点图、三维散点图的做法 饼图、直方图和高—低图 饼图常用来表示数据的部分与整体之间的比例关系。整个圆的面积表示整体，各部分面积的大小对应于所占构成比的大小。 直方图用于观察某个变量的分布情况，也是一种常用的考查变量分布的方法。 高—低图是针对股票、商品、货币及其他市场数据每周、每日甚至每时的波动较大而开发的，它既可以表示数据长期变动趋势，亦可知道短期变化情况。 例1:以cars.sav数据为例，图示各种汽缸数的汽车各占多少。 例2：考查cars.sav数据中的变量horse是否符合正态分布。 例3：分析股价变化，stocks2004.sav P-P图和Q-Q图 P-P概率图，是根据变量的累积概率对应于所指定的理论分布累积概率绘制的散点图，它可以直观的检测样本数据是否与某个概率分布的统计图形一致。如果被检测的数据符合所指定的分布，代表样本数据的点应当成对角线分布 Q-Q图与P-P图的原理和用法基本一致，也可用于分布的检测，所不同的是Q-Q概率图采用的是变量数据分布的分位数与所指定分布的分位数之间的曲线来进行检测。 例：通过P-P图检测数据文件dguchun.sav中变量X的分布是否服从正态分布。 谢谢