常用统计图形的制作和编辑
统计图――描述统计的重要方法，不仅如此，目前在推断统计中，统计图形化分析方法也起着愈加重要的作用。
一、SPSS对话框元素介绍
SPSS绘图功能基本上集中在GRAPH菜单中。
GRAPH菜单简介：
①Gallery：一个统计绘图自学向导工具。
②interactive: 主要是用于绘制复杂的交互式统计图，详细内容见第八章。 ③map:
统计地图，目前应用还不是非常普及
④bar, line, area: 条图、线图、面积图，三种图形基本上是一回事，可以相互转换。 ⑤scatter : 散点图，最常用的观察数据变动趋势的图形
⑥P-P，Q-Q：用于检验数据是否服从某种分布（如正态分布）的图形 ⑦Histogram: 直方图，用于观察数据分布的常用图形
⑧Pie：饼图，用于观察总体内在结构的图形。
⑨其他统计图（略）
划横线部分为本章学习内容。
二、 统计图形入门――条图
注：在本节中，将详细讲述如何绘制条图，而线图、面积图与条图基本上是一回事，三种图形可以相互转换，掌握一种，触类旁通。
（一）、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
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
①、summaries for groups of cases，对同一变量的多个取值分别进行汇总统计
②、summaries for groups of variables ，对多个变量各自进行汇总
③、values of individual cases，对每条记录分别进行绘制
（二）、如何绘制简单条图
例1：见书P84
（1）首先根据题目确定条图中横纵轴各自表达的含义。 本例中要求按照对象不同将得分进行分类汇总，对象取值为1~12，得分score，可知，subject 为分类变量，score为汇总变量。故依题目要求，横轴为subject，纵轴为score汇总值。
（2）然后执行下述操作：
1、Graph----Bar----simple
2、在data in chart area 对话框中选择第一项：Summaries for groups of cases
即对同一变量的不同取值作分类汇总。
3、 选择define，进入下面对话框，根据（1）的分析确定横纵轴所代表的含义。
④、依次通过options处理缺失值问题，通过title为图形定义标题、脚注，使图形更加清晰。
练习：要求对anxiety.sav中的变量trial、tension、anxiety的均数作简单条图。
１、首先分析条图中横纵轴含义。
本例中是针对多个变量做条图分析，故横轴为各个变量，纵轴为各变量的均数（当然也可为变量的其他函数）
２、作图：
①、Graph----Bar----simple
②、在data in chart area 对话框中选择第二项：Summaries for groups of variables
③、选择define，即对多个变量进行汇总。此处要求均值，若选择其他汇总函数，则选择change statistic进行更改
④、依次通过options处理缺失值问题，通过title为图形定义标题、脚注，使图形更加清晰。
练习：见书Ｐ８８
答案：（１）：首先分析此处条图中横中轴含义，横轴为时间，纵轴为产量。一个直条代表一个记录。
（２）然后执行下述操作：
①、Graph----Bar----simple
②、在data in chart area 对话框中选择第三项：values of individual cases
③、选择define，进入下面对话框
④、选择title为图形定义标题。
练习：根据上述题目要求绘制简单线图。
（三）、如何绘制复式条图
复式条图：条图中每个直条包含多个子条。也叫分组条图。
例１：打开anxiety.sav，要求１２个subject按照trial分组汇总score的值。
（1）分析题目：
此处分类轴即横轴为subject，汇总变量为score，分组变量为trial
（２）执行下列操作：
①、Graph----Bar----cluster----data in chart area -----Summaries for groups of cases
②、选择define 进入下列对话框：
③、选择title等字对话框对图形进行标注
练习：根据上述题目绘制多重线图。
（四）、如何绘制分段条图
分段条图：以条图的全长代表某个变量的汇总值，条图内各段表示各组成部分在整体中所占比例。
例１：见书P89
（1）分析题目：
此处分类轴即横轴为subject，汇总变量为score，分段变量为trial
（２）执行下列操作：
①、Graph----Bar----cluster----data in chart area -----Summaries for groups of cases
②、选择define 进入下列对话框，依次定义汇总变量，分类变量，分段变量
③、选择title等字对话框对图形进行标注
练习：仍以上述例题为例，请绘制分段线图和堆积面积图
总结：条图、线图、面积图三种图形绘制方法基本上没有区别，可以相互进行转换。（双击图形，右键即可相互任意转换）
三、Ｐ－Ｐ图和Ｑ－Ｑ图
Ｐ－Ｐ图和Ｑ－Ｑ图原理一致，只是表现方式不一，本处着重讲Ｐ－Ｐ图。
Ｐ－Ｐ图和Ｑ－Ｑ图用于检验数据是否服从某些分布：如正态分布、指数分布等等。
１、variables:：选择需要被检验的数值型变量
2、test distribution：指定待检验的分布，如正态分布、指数分布等
3、distribution，指定分布参数栏
4、transform。变量转换方式
若数据不服从某种分布，一般可以采取多种方法转换数据，然后继续进行检验。
如：检验数据是否服从正态分布，若不服从，常采用取对数的方法，或者是差分方法处理数据，然后继续进行检验。
例１：检验数据dguchun.sav数据是否服从正态分布
例2：打开正态性检验.sav ，检验上海１８８４－１９８２年降雨量是否服从正态分布。spss qq图与pp图_统计学SPSS之PP图和QQ图 – 数据分析
本站分享:大数据、数据分析师考试认证培训,包括:、、、、、、、、、、
> spss qq图与pp图_统计学SPSS之PP图和QQ图
_统计学SPSS之PP图和QQ图
关键词：、、
P-P图和Q-Q图都是用来观察变量是否服从正太分布的。
选择菜单中的分析-描述统计-P-P图，则如下图
1变量选项栏：选择绘制pp图的变量，可多选
2检验分布选项栏：用于检测待检验分布的类型，如beta，卡方，支付，伽马，半正太，logistic，对数正态，正太等，其下的df用于设置自由度
3分布参数选项：可由SPSS自动从数据中估计，也可以自定义
4转换选项栏：定义数据的转换处理方式
5比例估计公式：定义预期正态概率值的方法
6为结指定的秩，对多个不同的变量值的处理方式
QQ图和PP图的定义方式一样，二者的区别是pp图比较的是真实的数据和待检验分布的累计概率，而qq图比较的是真实数据和待检验分布的分位点数
分析-描述统计-QQ图，如下
相关最佳解答：
首先用pp图直观看一下数据分布有利于后续对其拟合分布的定位
QQ图和PP图用于判断正态分布，比较主观。准确的方法应该使用矩法。优点是把偏度和峰度检验分开做，结论交可靠。缺点需要样本例数较多。
记住四个字，P中Q尾，意思是说，PP图中间敏感，QQ图尾巴敏感。这个也可以帮助我们去更好的了解正太分布的特性。
P-P图和Q-Q图都是用来观察变量是否服从正太分布的
统计学中 PP图与QQ图分别什么用—-
spss qq图含义
正在学习spss统计软件，想知道这两个PP图与QQ图形分别有什么实际意义。
P-P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，用于直观地检测样本数据是否符合某一概率分布。如果被检验的数据符合所指定的分布，则代表样本数据的点应当基本在代表理论分布的对角线上。
Q-Q图的结果与P-P图非常相似，只是P-P图是用分布的累计比，而Q-Q图用的是分布的分位数来做检验。和P-P图一样，如果数据为正态分布，则在Q-Q正态分布图中，数据点应基本在图中对角线上。
SPSS上P-P图和Q-Q图是什么意思?
下面是精彩解答
spss qq图与pp图区别
QQ图是一种散点图,对应于正态分布的QQ图,就是由标准正态分布的分位数为横坐标,样本值为纵坐标的散点图. 要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近,而且该直线的斜率为标准差,截距为均值. 用QQ图还可获得样本偏度和峰度的粗略信息.
P-P图是根据变量的累积比例与指定分布的累积比例之间的关系所绘制的图形。通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布。当数据符合指定分布时，P-P图中各点近似呈一条直线。如果P-P图中各点不呈直线，但有一定规律，可以对变量数据进行转换，使转换后的数据更接近指定分布。
Q-Q图同样可以用于检验数据的分布，所不同的是，Q-Q图是用变量数据分布的分位数与所指定分布的分位数之间的关系曲线来进行检验的。
P-P图和Q-Q图的用途完全相同，只是检验方法存在差异
粗略解答：
P-P图是根据变量的累积比例与指定分布的累积比例之间的关系所绘制的图形。通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布。当数据符合指定分布时，P-P图中各点近似呈一条直线。如果P-P图中各点不呈直线，但有一定规律，可以对变量数据进行转换，使转换后的数据更接近指定分布。
Q-Q图是一种散点图,对应于正态分布的Q-Q图,就是由标准正态分布的分位数为纵坐标，样本值为横坐标的散点图. 要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近,而且该直线的斜率为标准差,截距为均值. 用QQ图还可获得样本偏度和峰度的粗略信息.
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来源：　　作者：宗序平;姚玉兰;
利用Q-Q图与P-P图快速检验数据的统计分布　 正态分布是最常用的分布,用来判断总体分布是否服从正态分布的检验方法称为正态性检验。它在实际问题中大量使用,下面介绍既简单又直观的正态性检验方法—Q-Q图与P-P图,该方法在国外近年来经常使用,但在国内文献中通过查询几乎没有提到。1Q-Q图与P-P图的工作原理设总体X的分布函数为F(x),X1,X2,…,Xn为来自于总体X的简单随机样本,即X1,X2,…,Xn独立同分布,且与总体X的分布相同,其顺序统计量为X(1)≤X(2)≤…≤X(n)。设样本的观察值为x1,x2,…,xn,则顺序统计量的观察值为x(1)≤x(2)≤…≤x(n),则总体X的经验分布函数为:Fn(x)=0,x&x(1)1/n,x(1)≤x&x(2)…………k/n,x(k)≤x&x(k+1)…………1,x≥x(n≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥)(1)对于经验分布函数有Fn(x)=#{X1,X2,…,Xn小地等于x}/n,其中#代表计数测度。Fn(x)=1nni=1ΣI{Xi≤x}(2)其中I{A}表示为示性函数,即当x∈A时,I{A}=1否则I{A}=0;I{A}=0容易看出:I{Xi≤x},i=1,2,…,n为独(本文共计2页)　　　　　　　　　　
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