python做带显著性差异的直方图图 spss显著性差异作图

SPSS统计图的基础知识

标题区和注解区：位于图形的最上方和最下方；

坐标轴：用于表示响应变量的取值情况；

绘图区：被坐标轴包围，直接使用图形元素对数据进行呈现的区域；

图例区：位于整个图形的右侧。

直方图：观察数据分布“形状”

案例：CCSS_Sample.sav,绘制消费者信心值的直方图

 

 

 分段直方图

案例：CCSS_Sample.sav,绘制消费者信心值的直方图，希望观察各组段内各个月份的对比情况。

 第一种方法，先选着普通直方图

选着普通图，组/点 ，选着分组堆积变量

 第二种方法：

 

 

 

直方图组

案例：CCSS_Sample.sav,绘制消费者信心值的直方图，希望观察北京、上海、深圳三地受访者的信心分布有无差异。

 

 

 标准差分析：

 

 

 

箱体图（相线图）：度量数据离散性

案例：CCSS_Sample.sav, 分月份考察消费者信心的分布
1.5倍四分位间距被定义为异常值，用o表示

3倍四分位间距被定义为极端值，用＊表示

 

 

 

 

 

 

 查找异常值方法：葙线图 Z标准化

 饼图：描述类别比例

案例：CCSS_Sample.sav, 分城市、分月份考察CCSS的性别比例是否存在一定的变化趋势。

 

 条形图与散点图

条图：观察离散数据分布的形状

案例：CCSS_Sample.sav,不同职业人群的消费者信心值的均值有无差异。

操作流程：

图形——图表构建程序
条——简单条图
将职业S5拖入横轴框中
将index1拖入纵轴框中
确定，进入图形编辑状态，选中分类轴，属性的分类选项卡，在排序依据下拉列表框选择统计选项，选择降序，单击应用。

 折线图-变化趋势

 

多重线图案例： CCSS_Sample.sav,分城市考察不同月份总消费信心指数的均值变化有无内在趋势。

 

 

 

 

散点图：呈现变量间的关联程度

案例文件：CCSS_Sample.sav， 利用简单散点图考察s3年龄和总消费者信心指数间的数量关联趋势。

分组散点图

案例文件：CCSS_Sample.sav， 利用分组散点图分别考察s3年龄和消费者信心总指数间的数量关联趋势，

以判断不同性别间年龄对信心指数的影响趋势是否不同。

 

 点击分葙元素

 

 

 矩阵散点图

案例文件：CCSS_Sample.sav，进一步考察年龄S3对现状指数、预期指数的影响