1.组距分组的要点

（1）将变量值的一个区间作为一组

（2）适合于连续变量

（3）适合于变量值较多的情况

（4）需要遵循“不重不漏、上限不在内”的原则

（5）可采用等距分组，也可采用不等距分组

 2.组距分组的步骤

（1）确定组数：组数的确定应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。在实际分组时，组数一般为5— 15

（2）确定组距：组距(Class Width)是一个组的上限与下限之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分的组数来确定，即“组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数”

（3）统计出各组的频数并整理成频数分布表 

3.数值型数据图示

（1）条形图、帕累托图、饼图、环形图。（与分类数据共享的图形）

（2）累计频数或累计频率图。（比顺序数据共享的图形）

（3）独有的数据图示：茎叶图、箱线图、直方图、线图、散点图、气泡图、雷达图

4、数值型数据特有的图示

（1）分组数据的图示

用矩形的宽度和高度（即面积）来表示频数分布。

（2）未分组数据的图示

茎叶图：由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字组成的，以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶，树叶上只保留最后一位数字。

箱线图（Median/Quart./Range）： 由一组数据的5个特征值绘制而成，它由一个箱子和两条线段组成。找出一组数据的5个特征值，即最大值、最小值、中位数Me和两个四分位数(下四分位数QL和上四分位数QU)，连接两个四分位数画出箱子，再将两个极值点与箱子相连接。

（3）时间序列数据的图示

线图：表示时间序列数据趋势的图形。时间一般绘在横轴，数据绘在纵轴。图形的长宽比例大致为10 : 7

一般情况下，纵轴数据下端应从“0”开始，以便于比较。数据与“0”之间的间距过大时，可以采取折断的符号将纵轴折断。

（4）多变量数据的图示

散点图：展示两个变量之间的关系。用横轴代表变量x，纵轴代表变量y，每组数据(xi ， yi)在坐标系中用一个点表示，n组数据在坐标系中形成的n个点称为散点，由坐标及其散点形成的二维数据图。

气泡图：显示三个变量之间的关系。图中数据点的大小依赖于第三个变量。

雷达图：也称为蜘蛛图(spider chart)。显示多个变量的图示方法。假定各变量的取值具有相同的正负号，总的绝对值与图形所围成的区域成正比，可用于研究多个样本之间的相似程度。

1.  下限(lower limit) ：一个组的最小值

2.  上限(upper limit) ：一个组的最大值

3.  组距(class width) ：上限与下限之差

    开口组组距=相邻组组距

4.  组中值(class midpoint) ：下限与上限之间的中点值

下面附件中是某电脑公司连续4个月每天的销售量数据(单位:台)。试用Excel中的【直方图】命令制作数值数据的频数分布表。

参考步骤：

第1步：选择【数据】【数据分析】【直方图】，单击【确定】。

第2步：在【输入区域】方框内输入原始数据所在的区域；在【接收区域】方框内输入上限值所在的区域；在【输出区域】方框内输入结果输出的位置；选择【图表输出】。单击【确定】。