數值型數據的整理與顯示
 
（一）數據的分組
數據分組就是根據統計研究的需要，將數據按照某種標準劃分成不同的組別。分組后再計算出各組中出現的次數或頻數，形成一張頻數分布表。分組的方法有單變量值分組和組距分組兩種。單變量值分組是把每一個變量值作為一組，這種分組方法通常只適合于離散變量且變量較少的情況。
組距分組是將全部的變量值，劃分為若干個不同的區間。
采用組距分組需要經過以下幾個步驟：

確定組限時應注意：第一，第一組的下限值應比最小的觀察值小一點，最后一組的上限值應比最大的觀察值大一點。第二，特別需要或不得已的情況除外，最好不要使用開口組。第三，組限應取得美觀些，按數字編好，組限值應能被5除盡，且一般要用整數表示。
第六步，確定各組觀察值出現的頻數。
為解決“不重”的問題，統計分組時習慣上規定“上組限不在內”，即當相鄰兩組的上下限重疊時，恰好等于某一組上限的觀察值不算在本組內，而計算在下一組內。

（二）數值型數據的圖示
1.直方圖
直方圖是用矩形的寬度和高度來表示頻數分布的圖形。在平面直角坐標中，我們用橫軸表示數據分組，縱軸表示頻數或頻率。
對于等距分組的數據，我們可以用矩形的高度直接表示頻數的分布。如果是不等距分組數據，用矩形的高度來表示各組頻數的分布就不再適用。直方圖下的總面積等于1。
直方圖與條形圖不同，條形圖是用條形的長度（橫置時）表示各類別頻數的多少，其寬度（表示類別是）則是固定的；直方圖是用面積表示各組頻數的多少，矩形的高度表示每一組的頻數或百分比，寬度則表示各組的組距，因此其高度與寬度均有意義。此外，由于分組數據具有連續性，直方圖的各矩形通常是連續排列，而條形圖則是分開排列。
2.折線圖（頻數多邊形圖）
折線圖也稱頻數多邊形圖，它是在直方圖的基礎上，把直方圖頂部的中點用直線連接起來，再把原來的直方圖抹掉就是折線圖。
上面介紹的品質數據的整理與圖示方法，也都適用于數值型數據的整理與顯示。但數值型數據還有一些特定的整理和圖示方法，并不適用于品質數據。

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