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SPSS教程第十六课:统计图的绘制

统计图是用点的位置、线段的升降、直条的长短或面积的大小等来表达资料的内容。它可以把资料所反映的变化趋势、数量多少、分布状态和相互关系等形象直观地表现出来,以便于读者的阅读、比较和分析。

本章将介绍SPSS在绘制常用统计图方面的功能。由于计算机绘图具有快速、清晰、规范、可修正以保证准确无误等特点,故在论文、报告等写作中有着十分重要的应用价值。

第一节 直条图

15.1.1 主要功能

调用Graphs菜单的Bar过程,可绘制直条图。直条图用直条的长短来表示非连续性资料(该资料可以是绝对数,也可以是相对数)的数量大小。

15.1.2 实例操作

[例15-1]研究血压状态与冠心病各临床型发生情况的关系,分析资料如下所示,试绘制统计图。

血压状态

年龄标化发生率(1/10万)

冠状动脉机能不全

猝死

心绞痛

心肌梗塞

正常

临界

异常

8.90

10.63

19.84

12.00

18.05

30.55

34.71

46.18

73.06

44.00

67.24

116.82

15.1.2.1 数据准备

激活数据管理窗口,定义变量名:年龄标化发生率为RATE,冠心病临床型为DISEASE,血压状态为BP。RATE按原数据输入,DISEASE按冠状动脉机能不全=1、猝死=2、心绞痛=3、心肌梗塞=4输入,BP按正常=1、临界=2、异常=3输入。

15.1.2.2 操作步骤

选Graphs菜单的Bar...过程,弹出Bar Chart定义选项框(图15.1)。在定义选项框的下方有一数据类型栏,系统提供3种数据类型:

图15.1 直条图定义选项框

Summaries for groups of cases:以组为单位体现数据;

Summaries of separate variables:以变量为单位体现数据;

Values of individual cases:以观察样例为单位体现数据。

大多数情形下,统计图都是以组为单位的形式来体现数据的。在定义选项框的上方有3种直条图可选:Simple为单一直条图、Clustered为复式直条图、Stacked为堆积式直条图,本例选复式直条图。

点击Define钮,弹出Define Clustered Bar:Summaries for Groups of Cases对话框(图15.2),在左侧的变量列表中选rate点击Ø钮使之进入Bars Represent栏的Other snmmary function选项的Variable框,选disease点击Ø钮使之进入Category Axis框,选bp点击Ø钮使之进入Define Clusters by框。

图15.2 直条图绘制对话框

点击Titles...钮,弹出Titles对话框,在Title栏内输入“血压状态与冠心病各临床型年龄标化发生率的关系”,点击Continue钮返回Define Clustered Chart:Summaries for Groups of Cases对话框,再点击OK钮即完成。

系统在统计图编辑窗口中输出直条图。由于在原始数据库中,为了输入的方便,分组采用简单的1、2、3……等数字表示,故体现在统计图中的分组条目会让读者感到不理解。为此,用户可点击窗口上端工具栏中的Edit钮,对统计图进行编辑。用户欲在图中的哪一部位(如:标题、纵横轴的尺度与标目、统计图的色彩或花纹,等等)进行编辑,只须将鼠标箭头指向这一部位并双击鼠标左键,系统即弹出相应的编辑对话框。编辑过程简便易行,用户不妨一试。本章对此内容的介绍从略。

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15.1.2.3 结果显示

下图为经编辑(主要是将分组的标目改为中文)后血压状态与冠心病各临床型年龄标化发生率关系的直条图。从图中可见,冠心病各临床型的发生率以冠状动脉机能不全最低、心肌梗塞最高;随血压的升高,疾病发生率升高;异常血压对心肌梗塞发生的影响作用大于其他临床型。

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第二节 线图

15.2.1 主要功能

调用Graphs菜单的Line过程,可绘制线图。线图是用线条的上下波动形式,反映连续性的相对数资料的变化趋势。非连续性的资料一般不用线图表现。

15.2.2 实例操作

[例15-2]某地调查居民心理问题的存在现状,资料如下表所示,试绘制线图比较不同性别和年龄组的居民心理问题检出情况。

年龄分组

心理问题检出率(%)

男性

女性

15-

25-

35-

45-

55-

65-

75-

10.57

11.57

9.57

11.71

13.51

15.02

16.00

19.73

11.98

15.50

13.85

12.91

16.77

21.04

15.2.2.1 数据准备

激活数据管理窗口,定义变量名:心理问题检出率为RATE,年龄分组为AGE,性别为SEX,AGE与SEX可定义为字符变量。RATE按原数据输入,AGE按分组情况分别输入15-、25-、35-、45-、55-、65-、75-,SEX是男的输入M、女的输入F。

15.2.2.2 操作步骤

选Graphs菜单的Line...过程,弹出Line Chart定义选项框,有3种线图可选:Simple为单一线图、Multiple为多条线图、Drop-line为落点线图,本例选多条线图。

点击Define钮,弹出Define Multiple Line:Summaries for Groups of Cases对话框(图15.3),在左侧的变量列表中选rate点击Ø钮使之进入Lines Represent栏的Other snmmary function选项的Variable框,选age点击Ø钮使之进入Category Axis框,选sex点击Ø钮使之进入Define Lines by框。

图15.3 线图绘制对话框

点击Titles...钮,弹出Titles对话框,在Title栏内输入“某地男女性年龄别心理问题检出率比较”,点击Continue钮返回Define Multiple Line:Summaries for Groups of Cases对话框,再点击OK钮即完成。

15.2.2.3 结果显示

下图即为系统输出的线图,分析表明,15-岁组和65-岁以上组的心理问题检出率较其他年龄组为高,女性的心理问题检出率较男性为高。

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第三节 区域图

15.3.1 主要功能

调用Graphs菜单的Area过程,可绘制区域图。实际上区域图是用面积来表现连续性的频数分布资料,面积越大,频数越多,反之亦然。

15.3.2 实例操作

[例15-3]在某城市抽样研究20-49岁已婚育龄妇女的避孕现状,频数分布资料参见下表,试绘制区域图。

年龄分组

避孕现状

20-

25-

30-

35-

40-

45-

63

939

1860

1277

1141

987

68

184

273

91

173

399

15.3.2.1 数据准备

激活数据管理窗口,定义变量名:避孕有无的人数为NUMBER,年龄分组为AGE,避孕现状为CONTRA,AGE与CONTRA可定义为字符变量。NUMBER按实际人数输入(有无避孕的人数全部输入变量NUMBER中),AGE按分组情况分别输入20-、25-、30-、35-、40-、45-,CONTRA有的输入Y、无的输入N。

15.3.2.2 操作步骤

选Graphs菜单的Area...过程,弹出Area Chart定义选项框,有2种线图可选:Simple为简单区域图、Stacked为堆积区域图,本例选堆积区域图。

点击Define钮,弹出Define Stacked Area:Summaries for Groups of Cases对话框(图15.4),在左侧的变量列表中选number点击Ø钮使之进入Areas Represent栏的Other snmmary function选项的Variable框,选age点击Ø钮使之进入Category Axis框,选contra点击Ø钮使之进入Define Areas by框。

图15.4 区域图绘制对话框

点击Titles...钮,弹出Titles对话框,在Title栏内输入“某市已婚育龄妇女避孕状况分析”,点击Continue钮返回Define Stacked Area:Summaries for Groups of Cases对话框,再点击OK钮即完成。

15.3.2.3 结果显示

下图显示:年轻妇女(25岁之前)有避孕人数与无避孕人数差不多,25岁之后,有避孕人数占绝大多数,而45岁以后,无避孕人数又开始增加。

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第四节 构成图

15.4.1 主要功能

调用Graphs菜单的Pie过程,可绘制构成图。构成图也称馅饼图,用一个圆来表现百分构成,读者可根据圆中各个扇形面积的大小,判断某一部分在全部中所占比例的多少。

15.4.2 实例操作

[例15-4]某年某医院用中草药治疗182例慢性支气管炎患者,其疗效如下所示,试绘制构成图。

疗效

病例数

百分构成(%)

控制

显效

好转

无效

37

71

60

14

20.3

39.0

33.0

7.7

合计

182

100.0

15.4.2.1 数据准备

激活数据管理窗口,定义变量名:百分构成资料为DATA,构成部分的名称为TEXT,TEXT定义为字符变量。DATA按实际百分数输入,TEXT依次输入1、2、3、4。

15.4.2.2 操作步骤

选Graphs菜单的Pie...过程,弹出Pie Chart定义选项框,构成图仅有一种,故直接点击Define钮,弹出Define Pie:Summaries for Groups of Cases对话框(图15.5),在左侧的变量列表中选data点击Ø钮使之进入Slices Represent栏的Other snmmary function选项的Variable框,选text点击Ø钮使之进入Define Slices by框。点击Titles...钮,弹出Titles对话框,在Title栏内输入“中草药治疗慢性支气管炎效果构成图”,点击Continue钮返回Define Pie:Summaries for Groups of Cases对话框,再点击OK钮即完成。

图15.5 构成图绘制对话框

15.4.2.3 结果显示

下图显示:该中草药效果良好,无效的比例很小。

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第五节 高低区域图

15.5.1 主要功能

调用Graphs菜单的High-Low过程,可绘制高低区域图。高低区域图用于表现多种形式的数据区域,如一组测定值的范围(最小值—最大值)、95%可信区间值(低限—高限)、 ±1.96·SD(低值—均值—高值)等,形象直观。

15.5.2 实例操作

[例15-5]为了解水体污染情况,某市测定三种水源中放射性元素锶(90Sr)的含量(10-2Bq·L-1),资料如下,试绘制高低区域图。

水源点

范围

均值

自来水

湖 水

水库水

0.65~0.93

1.31~2.11

1.01~2.16

0.79

1.71

1.58

15.5.2.1 数据准备

激活数据管理窗口,定义变量名:数据的变量名为DATA,将范围的低值与高值以及均值一并输入;设一变量为CAT,用于定义低值、高值和均值,低值为1、高值为2、均值为3;水源点变量名为GROUP,依次输入1、2、3。

15.5.2.2 操作步骤

选Graphs菜单的High-Low...过程,弹出High-Low Chart定义选项框,高低区域图有5种,即:

Simple High-Low-Close:简单线型高低区域图;

Clustered High-Low-Close:复式线型高低区域图;

Simple Range Bar:简单直条型高低区域图;

Clustered Range Bar:复式直条型高低区域图;

Difference Line:差异线区域图。

本例选用简单线型高低区域图。然后点击Define钮,弹出Define Simple High-Low-Close:Summaries for Groups of Cases对话框(图15.6),在左侧的变量列表中选data点击Ø钮使之进入Bars Represent栏的Other snmmary function选项的Variable框,选cat点击Ø钮使之进入Category Axis框, 选group点击Ø钮使之进入Define High-Low-Close by框。点击Titles...钮,弹出Titles对话框,在Title栏内输入“某市测定不同水体放射性元素锶的含量比较”,点击Continue钮返回Define Simple High-Low-Close:Summaries for Groups of Cases对话框,再点击OK钮即完成。

图15.6 高低区域图绘制对话框

15.5.2.3 结果显示

下图显示放射性元素锶的含量在湖水中最高、在自来水中最低,但水库水中其含量不仅高而且变化幅度最大。

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第六节 直条构成线图

15.6.1 主要功能

调用Graphs菜单的Pareto过程,可绘制直条构成线图(又称佩尔托图)。直条构成线图是直条图与构成图的结合,它用直条的长短表现各组绝对数的多少,同时用线段的逐渐上升趋势表现各组百分构成比接近100.00%的过程。

15.6.2 实例操作

[例15-6]随访1000名20-25岁的男性一年,分季节考察其感冒发生情况,结果如下,试绘制直条构成线图。

季节

病例数

百分构成(%)

443

104

379

187

39.80

9.35

34.05

16.80

合计

1113

100.00

15.6.2.1 数据准备

激活数据管理窗口,定义变量名:各季节病例数的变量名为DATA,输入具体数字;季节的变量名为SEASON,依次输入1、2、3、4。百分构成不必建立变量,也不必输入数据,系统会自动生成。

15.6.2.2 操作步骤

选Graphs菜单的Pareto...过程,弹出Pareto Chart定义选项框,有2种直条构成线图可选:Simple为单一直条构成线图,Stacked为堆积式直条构成线图,本例选用单一直条构成线图。然后点击Define钮,弹出Define Simple ParetSummaries for Groups of Cases对话框(图15.7),在左侧的变量列表中选data点击Ø钮使之进入Sums of variable框,选season点击Ø钮使之进入Category Axis框。点击Titles...钮,弹出Titles对话框,在Title栏内输入“1000名20-25岁男性各季节感冒发生人数分析”,点击Continue钮返回Define Simple ParetSummaries for Groups of Cases对话框,再点击OK钮即完成。

图15.7 直条构成线图绘制对话框

15.6.2.3 结果显示

下图显示,春秋季的感冒病例比其他季节多,仅春季的病例数已接近全年病例数的一半。夏季感冒病例最少,占全年病例数的比例不到10%。

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第七节 质量控制图

15.7.1 主要功能

调用Graphs菜单的Control过程,可绘制质量控制图。质量控制图是进行质量控制的常用工具,可提示工作过程中所发生的变化及其趋势,从而提醒人们的警觉与注意,以便分析原因、采取解决对策。

15.7.2 实例操作

[例15-7]对一种标准试液中某物质含量测平行样5次,结果如下,试绘制质量控制图以便对准确度与精确度进行评价。

测定次序

平行样

均数

极差

第一次

第二次

1

2

3

4

5

10.4

10.8

9.8

9.4

10.1

10.1

11.0

10.4

11.0

11.3

10.25

10.90

10.10

10.20

10.70

0.3

0.2

0.6

1.6

1.2

15.7.2.1 数据准备

激活数据管理窗口,定义变量名:平行样数据的变量名为DATA,将测定数据一并输入;设一变量为GROUP,用于定义测定次序,依次输入1、2、3、4、5。均数和极差的数据不必输入,系统会自动生成。

15.7.2.2 操作步骤

选Graphs菜单的Control...过程,弹出Control Chart定义选项框,有5种质量控制图可选:

图15.8 质量控制图选项框

X-Bar, R, s:均数控制图和极差(标准差)控制图。均数控制图又称 图,用于控制重复测定的准确度;极差控制图又称R图,用于控制例数较少时重复测定的精确度;标准差控制图又称s图,用于控制例数较多时重复测定的精确度。

Individuals, Moving Range:个值控制图。根据容许区间的原理绘制,适用于单个测定值的控制。

p, np:率的控制图。根据率的二项分布原理绘制,适用于率的控制。

c, u:数量控制图。根据组中非一致测定值绘制,各组例数相等时用u图,不相等时用c图,适用于属性资料的质量控制。

本例选用X-Bar, R, s。选项框的下方为数据类型选择栏(Data Organization),Cases are units表示数据文件中各观察样例只是一个值,其分组需要再定义;Cases are subgroups表示数据文件中各观察样例本身就是一个组。

点击Define钮,弹出X-Bar, R, s:Cases Are Units对话框(图15.9),在左侧的变量列表中选data点击Ø钮使之进入Process Measurement框,选group点击Ø钮使之进入Subgroups Defined by框。因本例样品少,故在Charts栏中选X-Bar and range项,要求输出均数控制图和极差控制图。点击Titles...钮,弹出Titles对话框,在Title栏内输入“样品测定的质量控制图”,点击Continue钮返回X-Bar, R, s: Cases Are Units对话框,再点击OK钮即完成。

图15.9 质量控制图定义对话框

15.7.2.3 结果显示

系统输出两张图,第一张为均数控制图,平均中心线的值为五组均数的平均值,其极差均值为五组极差的平均值,并由此计算得到上、下控制限;该图将用于日后测定的准确度检查,测定值在上、下控制限之内的属随机波动,超出上、下控制限的为测定失控。第二张为极差控制图,将用于日后测定的精确度检查;测定值的极差在上、下控制限之内的属随机波动,超出上、下控制限的为测定失控。

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第八节 箱图

15.8.1 主要功能

调用Graphs菜单的Boxplot过程,可绘制箱图。箱图可用于表现观测数据的中位数、四分位数和两头极端值。

15.8.2 实例操作

[例15-8]研究甲基汞对肝脏脂质过氧化的毒性作用,选用25只大白鼠,随机分成五组,按不同剂量染毒一段时期后测定肝脏LPO含量(n mol/L),资料如下表,试绘制箱图。

编号

染毒剂量(mg/kg体重)

5.0

10.0

20.0

30.0

40.0

1

2

3

4

5

184.30

268.20

222.64

127.52

291.50

391.50

487.25

345.69

574.12

526.78

1025.40

1289.24

1463.55

1168.47

1356.70

1897.21

1705.33

1532.46

2015.46

2100.40

1821.33

2897.53

2001.40

2748.97

4539.75

15.8.2.1 数据准备

激活数据管理窗口,定义变量名:所测定肝脏LPO含量数据的变量名为DATA,输入原始数据;再设一变量为GROUP,用于定义不同染毒剂量组,依次输入1、2、3、4、5。

15.8.2.2 操作步骤

选Graphs菜单的Boxplot...过程,弹出Boxplot Chart定义选项框,有2种箱图可选:Simple为简单箱图,Clustered为复式箱图,本例选用简单箱图。然后点击Define钮,弹出Define Simple Boxplot:Summaries for Groups of Cases对话框(图15.10),在左侧的变量列表中选data点击Ø钮使之进入Variable框,选group点击Ø钮使之进入Category Axis框。点击OK钮即完成。

图15.10 箱图定义对话框

15.8.2.3 结果显示

下图即为箱图,图形的含义是:中间的粗线为中位数,灰色的箱体为四分位(箱体下端为第二十五百分位数、上端为第七十五百分位数),两头伸出的线条表现极端值(下边为最小值、上边为最大值)。从图中可见:随染毒剂量的增加,大白鼠肝脏过氧脂质化的程度更严重,且LPO含量的变动范围也随之加大。

第九节 均值相关区间图

15.9.1 主要功能

调用Graphs菜单的Error Bar过程,可绘制均值相关区间图。正态分布资料的描述性指标:如均值、标准差、标准误,并由此求得的参照值范围、总体均值的可信区间等,都可用均值相关区间图来表现。

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