中级经济师

数值型数据的整理与显示
 
（一）数据的分组
数据分组就是根据统计研究的需要，将数据按照某种标准划分成不同的组别。分组后再计算出各组中出现的次数或频数，形成一张频数分布表。分组的方法有单变量值分组和组距分组两种。单变量值分组是把每一个变量值作为一组，这种分组方法通常只适合于离散变量且变量较少的情况。
组距分组是将全部的变量值，划分为若干个不同的区间。
采用组距分组需要经过以下几个步骤：

确定组限时应注意：第一，第一组的下限值应比最小的观察值小一点，最后一组的上限值应比最大的观察值大一点。第二，特别需要或不得已的情况除外，最好不要使用开口组。第三，组限应取得美观些，按数字编好，组限值应能被5除尽，且一般要用整数表示。
第六步，确定各组观察值出现的频数。
为解决“不重”的问题，统计分组时习惯上规定“上组限不在内”，即当相邻两组的上下限重叠时，恰好等于某一组上限的观察值不算在本组内，而计算在下一组内。

（二）数值型数据的图示
1.直方图
直方图是用矩形的宽度和高度来表示频数分布的图形。在平面直角坐标中，我们用横轴表示数据分组，纵轴表示频数或频率。
对于等距分组的数据，我们可以用矩形的高度直接表示频数的分布。如果是不等距分组数据，用矩形的高度来表示各组频数的分布就不再适用。直方图下的总面积等于1。
直方图与条形图不同，条形图是用条形的长度（横置时）表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别是）则是固定的；直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或百分比，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。此外，由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。
2.折线图（频数多边形图）
折线图也称频数多边形图，它是在直方图的基础上，把直方图顶部的中点用直线连接起来，再把原来的直方图抹掉就是折线图。
上面介绍的品质数据的整理与图示方法，也都适用于数值型数据的整理与显示。但数值型数据还有一些特定的整理和图示方法，并不适用于品质数据。

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