第四讲 生成SPSS统计图形ppt课件.ppt 35页

SPSS统计分析软件与应用湖南大学统计学系胡荣才二零零四年二月 第四讲生成SPSS统计图形统计图形：用点的位置、线段的升降、直条的长短、面积的大小等表达统计资料。成图方式统计分析过程产生原始数据直接绘制重点：原始数据直接绘制 （一）图形种类Bar：条形图Line：线形图Area：面积图Pie：饼图High-Low：高低图Pareto：排列图Control：工序控制图Boxplot：箱线图ErrorBar：误差条图Scatter：散点图Histogram：直方图P-P：累计比对比图Q-Q：分位数对比图Sequence：时间序列ROCCurve：ROC曲线TimeSeries：时间序列图 （二）Bar（条形图）用条形长短或高低表现数据大小及变化类型：带形图（横排）/柱形图（纵排）路径：Graphs-Bar图式Simple：简单、单式Clustered：分组、复式Stacked：分段、分量 （二）Bar（条形图）DatainChartAre（统计量描述模式）观测量分类描述：一类观测量对应于分类轴的一个条形变量描述：一个变量对应于分类轴的一个条形观测值描述：一个观测值对应于分类轴的一个条形九种组合 （三）Line（线形图）利用线段升降表明数据变动：时间变化趋势、现象分配、依存关系操作方法类似于条形图路径：Graphs-Line图式：单线/多线/垂线DatainChartAre（统计量描述模式）九种组合 （四）Area（面积图）利用线段下阴影面积表示现象变化情况路径：Graphs-Area图式Simple：面积变化表示现象变动趋势Stacked：不同种类的面积表示多种现象变动趋势和总体内部构成DatainChartAre（统计量描述模式）六种组合 （五）Pie（饼图）圆形分割成扇形，表示现象的部分对总体的比例关系路径：Graphs-PieDatainChartAre（统计量描述模式）三种组合 （六）High-Low（高低图）现象在单位时间内的变化情况，如每小时、每天、每周等时间内不断波动的市场信息资料路径：Graphs-High-Low图式简单高低收盘图：单位时间内的最高、最低和最后数值，适用于股票、期货和外汇等分组高低收盘图：单位时间内多个现象的最高、最低和最后数值 （六）High-Low（高低图）简单极差图（单式全距图）：单位时间内现象的最高和最低数值分组极差图（复式全距图）：单位时间内多个现象的最高和最低数值距限曲线图：两个现象同一时间内相互变化对比关系的线性统计图DatainChartAre（统计量描述模式）十五种组合 （七）Pareto（帕雷托图）排列图、主次因素图质量管理中选择关键问题图式简单：分类轴每一种类型的变量产生一条图，按发生次数多少从左至右，帕雷托曲线对分类轴上的变量值进行累加堆栈：分段条形图和帕雷托曲线构成 （七）Pareto（帕雷托图）DatainChartAre（统计量描述模式）观测量分类：观测值数目或数值累加变量描述：累加分类轴的每个变量观测值模式：累加分类轴变量的每个观测值六种组合 （八）Control（控制图）利用控制界限判断生产工序是否处于稳定状态分类：计量值/计数值控制图路径：Graphs-Control图式X-Bar，R，s：平均值、极差/标准差控制图Individuals，MovingRange：简单移动极差控制图P，np：不合格品率/不合格品数控制图C，u：缺陷数/单位缺陷数控制图 （八）Control（控制图）DataOrganizationCasesareunits：同类观测值排列于同一变量Casesaresubgroups：各类观测值排列于不同变量七种组合 （九）Boxplot（箱形图）描述数据分布的统计图：中位数、25百分位、75百分位路径：Graphs-Boxplot图式：简单/堆栈DatainChartAre（统计量描述模式）四种组合 （十）ErrorBar（误差条图）描述总体离散情况，观测样本的离散度：平均数的置信区间、标准差/标准误图例：小方块表示平均数，图形的两端表示置信区间、标准差或标准误图式：简单/堆栈DatainChartAre（统计量描述模式）四种组合 （十一）Scatter（散点图）散布图/相关图。用点的分布情况反映变量之间相关情况，图式Simple：简单散点图（显示一对变量）Overlay：重叠散点图（显示多对变量）Matrix：矩阵散点图（矩阵显示多个变量）3-D：三维散点图（显示三个相关变量） （十一）Scatter——SimpleYAxis：Y轴变量XAxis：X轴变量SetMarkersby（散点标记框）：不同颜色（不同符号）对不同种类的变量值进行区别LabelsCasesby：标识观测量框 （十一）Scatter——OverlayY-XPairs（Y-X配对变量）：顺序Y-XLabelCasesby：标识观测量CurrentSelections：当前所选变量 （十一）Scatter——Matrix变量两两组合之间的相关图构成矩阵的元素：矩阵行列相等。MatrixVariables：两个（以上）变量SetMarkersby：设定散点标记LabelCasesby：标识观测量 （十一）Scatter——3-DX、Y、ZAxis：坐标轴变量SetMarkersby：设定散点标记LabelCasesby：标识观测量 （十二）Histogram（直方图）以无间隔的直条图表现频数分布特征：条形高度代表相应组别的频率路径：Graphs-HistogramVariable：被描述的变量Displaynormalcurve：是否显示正态曲线 （十三）P-P（正态概率图）以变量分布累计比和某种理论分布累计比对比，检验变量是否符合该理论分布：如果符合，则图形基本成一条直线。Variables：被检验的变量（可多选）TestDistribution：理论分布（十三种）DistributionParameters：理论分布参数Transform：变量转换方式（四种） （十三）P-P（正态概率图）ProportionEstimationFormula（比率估计公式）：n为观测量数目，r为秩Blom：（r-3/8）/（n+1/4）Rankit：（r-1/2）/nTukey：（r-1/3）/（n+1/3）VanderWaerden：r/（n+1）RankAssignedtoTies（指定结的顺序）：结指具有相同值的多个观测量。 （十三）P-P（正态概率图）Mean（平均秩序项）：以打结观测值的平均秩序来指定它们的顺序High（最高秩序项）：以打结观测值的最高秩序来指定它们的顺序Low（最低秩序项）：以打结观测值的最低秩序来指定它们的顺序Breaktiesarbitrarily（任意拆结选项） （十四）Q-Q（正态概率图））以变量分布的分位数和理论分布的分位数对比，检验变量是否符合该理论分布：如果符合，则图形基本成一条直线类似于P-P图 （十五）Sequence（序列图）时间序列/动态序列图某航线每月旅客人数图（data18-30）Variables（被描述的变量）：pasTimeAxisLabels（时间轴变量）：dateTransform（数据转换方式）：Naturallogtransform （十五）Sequence（序列图）Onechartpervariable：一个变量一张图TimeLine（时间参照线）NoReferenceLinesLinesateachchangeof（根据某变量确定参照线）：data18-07–per（国防、经济和文教支出对比图） （十五）Sequence（序列图）Lineatdate（某个变量值处显示参照线）：data18-07-15（如图） （十五）Sequence（序列图）Format（改变当前图形编排方式）Timeonhorizontalaxis（时间轴为横轴）SingleVariableCharts（单变量图）MultipleVariableChart（多变量图） （十六）TimeSeries（时间序列图）检验时间序列：自相关图、偏自相关图和互相关图 （十六）TimeSeries（时间序列图）自相关/偏自相关Data18-30Variables（被描述变量）：pasTransform：数据转换方式Display：需显示的图形内容Options：MaximumNumberofLags：最大滞后数值：12StandardErrorMethod：计算标准误的方法：B-aDisplayautocorrelationsatperiodiclags：展示周期性间隔自相关 （十六）TimeSeries（时间序列图）自相关/偏自相关 （十六）TimeSeries（时间序列图）互相关图考察两个不同时间序列之间的相互关系Data18-32Variables（被描述变量）：spending、moneyTransform：数据转换方式Options：MaximumNumberofLags（最大滞后数值）：7Displaycross-correlationsatperiodiclags：展示周期性间隔互相关 （十六）TimeSeries（时间序列图）互相关图