IBM SPSS Statistics的圖表功能非常強(qiáng)大，囊括了直方圖、散點(diǎn)圖、餅圖、折線圖、莖葉圖等常用的圖表，不僅可用于數(shù)據(jù)的預(yù)先分析，而且其圖表的格式美觀，更可直接在展示報(bào)告中使用，減少后續(xù)作圖的時(shí)間。

本文將會(huì)介紹IBM SPSS Statistics中的幾個(gè)實(shí)用的圖表類型，分別是SPSS散點(diǎn)圖、餅圖、直方圖與P-P圖。

一、散點(diǎn)圖

SPSS的散點(diǎn)圖是運(yùn)用直角坐標(biāo)軸展示因變量隨著自變量變化而變化的圖表，可直觀地展示自變量與因變量的數(shù)據(jù)分布特點(diǎn)，并預(yù)先了解其分布的趨勢(shì)。

以圖1所示的銷售額與客流量的數(shù)據(jù)為例。

圖1：銷售額與客流量數(shù)據(jù)

繪制以客流量為自變量，銷售額為因變量的散點(diǎn)圖。如圖2所示，可以觀察到，銷售額隨著客流量的增長(zhǎng)而增長(zhǎng)，呈現(xiàn)線性正相關(guān)的趨勢(shì)。根據(jù)數(shù)據(jù)分布特點(diǎn)，我們可進(jìn)一步構(gòu)建數(shù)據(jù)的線性回歸方程。

圖2：銷售額與客流量散點(diǎn)圖

二、餅圖

SPSS的餅圖展示的是變量中各數(shù)據(jù)項(xiàng)目的大小與占比情況，可用于了解數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)、檢查數(shù)據(jù)的代表性等。

比如，在如圖3所示的學(xué)生抽樣分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)中，我們需要檢查數(shù)據(jù)是否具有代表性，即各班抽樣的個(gè)案數(shù)是否符合總體占比。

圖3：學(xué)生分?jǐn)?shù)抽樣

根據(jù)以上數(shù)據(jù)制作以班級(jí)作為變量的餅圖，如圖4所示，可以看到，二班與一班抽樣的個(gè)案數(shù)占比較大，三班則相對(duì)較少，需根據(jù)實(shí)際的班級(jí)人數(shù)調(diào)整抽樣的占比。

圖4：班級(jí)組成

三、直方圖

SPSS的直方圖是以縱向或橫向的條紋表示數(shù)據(jù)分布情況的圖表，常用于對(duì)比不同類別的數(shù)據(jù)分布。

比如，同樣是使用以上學(xué)生分?jǐn)?shù)抽樣為例制作直方圖，如圖5所示，以分?jǐn)?shù)作為Y軸，性別個(gè)案計(jì)數(shù)作為X軸，可得到不同性別學(xué)生的分?jǐn)?shù)分布情況。

圖5：不同性別的分?jǐn)?shù)分布

除了以上橫向條紋結(jié)構(gòu)外，直方圖也常使用縱向條紋的結(jié)構(gòu)。在常用的正態(tài)性檢驗(yàn)中，我們就經(jīng)常會(huì)使用到標(biāo)準(zhǔn)化殘差的直方圖，檢查數(shù)據(jù)的正態(tài)性。

圖6：標(biāo)準(zhǔn)化殘差直方圖

四、P-P圖

說(shuō)到檢查數(shù)據(jù)的分布（比如上文所說(shuō)的正態(tài)性），就不得不提到SPSS的P-P圖。

P-P圖，實(shí)際上是預(yù)期累積概率與實(shí)測(cè)累積概率的散點(diǎn)圖，當(dāng)以上兩個(gè)變量的數(shù)據(jù)點(diǎn)位于一條直線上時(shí)，表示該數(shù)據(jù)符合指定的分布

我們以銷售額的數(shù)據(jù)為例。

圖7：銷售額與客流量數(shù)據(jù)

制作銷售額的正態(tài)P-P圖，可觀察到其預(yù)期累積概率與實(shí)測(cè)累積概率是位于一條直線上的，說(shuō)明銷售額數(shù)據(jù)的分布符合正態(tài)分布。

在進(jìn)行方差分析時(shí)，我們往往要先檢查數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，通過(guò)直方圖、P-P圖可快速檢查數(shù)據(jù)分布的特點(diǎn)。

圖8：P-P圖

五、小結(jié)

綜上所述，IBM SPSS Statistics豐富而實(shí)用的圖表功能，可幫助我們快速地了解數(shù)據(jù)分布的特點(diǎn)，并據(jù)此選擇適合的分析方法。除此之外，SPSS圖表美觀的格式、清晰的圖例說(shuō)明，也減少了后續(xù)作圖的繁瑣，可直接用于報(bào)告文件中。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的使用IBM SPSS Statistics常用图表附例演示讲解的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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