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Learn how to create and interpret frequency distribution tables, bar graphs, pie charts, histograms, and scatter plots for effective data analysis. Discover the significance of absolute and relative frequencies in presenting data visually.
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二、以圖表描述資料 2. Charts & Graphs
次數分配表 • 將資料在各類別或是數值發生的次數整理唯一個簡單表格的呈現方式 • 名目變數 & 次序變數 • 依類別分組或是次序的組別,計算各組出現的次數,然後以表格顯示資料在各組分佈的情形。 • 需要時可合併類別 • 等距變數 & 比例變數 • 需要將數值切割成數個組別,然後計算各組發生次數再以表格顯示。 • 通常各組間隔相等,但非必須
次數分配表 • 表格中的次數可以採用絕對次數或相對次數來表示 • 絕對次數:就是發生的次數 • 相對次數: 某類別的次數 所有類別的次數(總次數 ) • 累積相對次數 • 至少要是次序變數才有意義
長條圖與圓餅圖 • 適合類別資料,可以利用圖形顯示各組的比例。
直方圖與莖葉圖 • 直方圖 • 表示次數分配的圖形 • 通常以X軸表示各組的範圍,以Y軸表示各組的次數(或比例)。 • 莖葉圖 • 將觀察值分為兩部份: 高位數為莖,低位數字為葉
直方圖與莖葉圖 • 兩者皆可由圖型顯示資料的分布狀況 • 莖葉圖適合小筆資料,不會失去原始資料訊息。
直方圖與莖葉圖 莖 – 葉圖 3 66778 4 2224478889 5 013477 6 0111255677 7 002355 8 0014677 9 1368 10 4 11 0
散佈圖Scatter plot • 用來表示兩個變數之間的關係
折線圖 Line Graphs • 通常用於時間序列的資料: X軸代表時間點 • 藉著線型的走勢顯示變化的趨勢 • 某基金六個月淨值走勢圖