01

2007年

帕累托图还是条形图

帕累托图或条形图是一种可视化表示的方法​定性数据。数据水平或垂直显示，允许查看者比较项目，如数量、特征、时间和频率。横杆按频率顺序排列，因此强调了更重要的类别。通过查看所有栏，很容易一目了然地分辨出一组数据中哪些类别占主导地位。条形图可以是单个、堆叠或分组。

维尔弗雷多·帕雷托（1848-1923）在试图通过在图纸上绘制数据，将收入放在一个轴上，不同收入水平的人数放在另一个轴上，从而使经济决策更“人性化”时，开发了条形图。结果是惊人的：它们戏剧性地显示了几个世纪以来每个时代的贫富差距。

02

2007年

饼图或圆图

另一种以图形方式表示数据的常用方法是饼图。它的名字来源于它的外观，就像一个被切成几片的圆形馅饼。这种图形在绘制定性数据时非常有用，因为定性数据中的信息描述的是特征或属性，而不是数字。每个饼片代表不同的类别，每个特征对应于饼片的不同部分；有些切片通常明显比其他切片大。通过查看所有饼图片段，您可以比较每个类别或片段中适合的数据量。

03

2007年

直方图

另一种图形中的直方图，在其显示中使用条形图。这种类型的图表用于定量数据。值的范围（称为类）列在底部，频率更高的类具有更高的条。

柱状图通常看起来类似于条形图，但由于数据的测量级别不同，柱状图也有所不同。条形图测量分类数据的频率。分类变量是具有两个或多个类别的变量，例如性别或头发颜色。相比之下，直方图用于涉及顺序变量的数据，或不容易量化的事物，如感觉或观点。

04

2007年

茎叶图

茎叶图将定量数据集的每个值分成两部分：茎（通常用于最高位置值）和叶（用于其他位置值）。它提供了一种以紧凑形式列出所有数据值的方法。例如，如果您使用此图表查看84、65、78、75、89、90、88、83、72、91和90的学生考试分数，则词干将为6、7、8和9，对应于数据的十位。实线右边的数字将是0，0，1，紧挨着9；3、4、8、9紧挨着8；2、5、8紧挨着7；和，2在6的旁边。

这将显示四名学生在第90百分位得分，三名学生在第80百分位得分，两名学生在第70百分位得分，只有一名学生在第60百分位得分。你甚至可以看到每个百分位的学生表现如何，这是一个很好的图表，可以了解学生对材料的理解程度。

05

2007年

点图

点图是直方图和茎叶图的混合。每个定量数据值都成为一个点或一个点，位于适当的类值之上。statisticshowto.com说，直方图使用矩形或条形，这些图形使用点，然后用一条简单的线连接在一起。根据MathIsFun的说法，点图提供了一种很好的方法，可以比较一组六七个人做早餐所需的时间，或者显示不同国家的用电人口的百分比。

06

2007年

散布图

散点图显示通过使用水平轴（x轴）和垂直轴（y轴）配对的数据。然后使用相关和回归的统计工具在散点图上显示趋势。散点图通常看起来像一条直线或曲线，沿着图形从左到右上下移动，点沿直线“分散”。散点图可帮助您了解有关任何数据集的更多信息，包括：

• 变量之间的总体趋势（您可以快速查看趋势是向上还是向下。）
• 整体趋势中的任何异常值。
• 任何趋势的形状。
• 任何趋势的力量。

07

2007年

时间序列图

时间序列图显示不同时间点的数据，因此它是用于某些成对数据的另一种图形。顾名思义，这种类型的图表可以测量随时间变化的趋势，但时间范围可以是分钟、小时、天、月、年、几十年或几百年。例如，您可以使用这种类型的图表来绘制一个世纪内美国的人口。y轴将列出不断增长的人口，而x轴将列出年份，如1900年、1950年、2000年。