2.3 频数分布图慕课视频播放-心理统计-MOOC慕课视频教程-柠檬大学

好

大家好

今天我们接着上一次频数分布表的相关内容

介绍频数分布图的相关知识

对于频数分布图

我们知道它是在频数分布里面的知识

我们上一次是讲了它的概述和频数分布表

今天我们是在这个基础上来看分数频数分布图

和频数分布的形态这个部分的内容

首先我们来看一下什么叫频数分布图

频数分布图它指的是在频数分布表的基础上用

图的形式来呈现一组数据

那么用图的形式最主要的目的就是要直观概括

能够更清楚的看出来这个数据分布的形态和

变化趋势

对于频数分布图可以用借助于很多的工具来

制作

比如说我们经常会用一些计算机的软件

像excel SPSS等来做这样的频数

分布图

我们来看常用的频数分布图

那么我这个地方所呈现的是一个频数直方图

那么直方图从它的字面意思来理解它

其实就指的是用横坐标来描述它的分数分布的

区间纵坐标来描述它的人数

这样我们说用直条的形式来描述它的一个分布

的特征

我们把它叫做次数直方图

所以它也是经常用来描述连续型数据分布特点

最常用的一种类型的图形

有时候为了更加的直观

我们还会用第二种类型的图

在这个基础上

我们是把它叫做次数分布多边图

多边图就指的是在描述连续型的变量的频数

分布特点的时候

为了更加形象地去描述它的趋势

那么我们把横坐标转换为横坐标

每一个区间的组中值转化为一个点的值

那么在直方图里面是用的一个分数区间

多边图里面我们用一个点

也就是说用他的组中值作为横坐标纵坐标

同样是用它的次数

这样的话我们通过描点连线所做成的这样的

一个图形

我们把它叫做多边图

我们可以在多边图上更清楚的去看到一组数据

它的一个分布的形态

那么为了让多边图看起来更加的连续和封闭

我们经常会在它的两端去做一个延伸

我们来看一个例子

那么我们说这个里面就是一个次数的多边图了

在这个图里面我们通过联这样的一些点在两端

延伸

使得它成为一个封闭的这样的一个图形

从这个图上我们更加能够清晰地去了解一组

数据它的分布的形态

比如说在前面我们举到的学生成绩的例子里面

我们就可以看到它的分数是两端的人数是比较

少的

而中间人数是比较多的这样的一个分布的特点

这是我们说在统计表的基础上

我们用图的形式更加直观的去描述

那么我们在讲到频数分布表的时候

讲过一个累加次数分布表

那么在累加次数分布表的基础上

我们也可以去做统计分布图

我们就得到累加频数分布图

累加频数分布图

他相当于是把这个直方图去做一个累加

那么我们可以看出了它的一个数据变化的这样

一个趋势变化的这样的一个趋势

那么我们说从下面可能是变化比较慢的

那么中间变化比较快

也就是说在中间的这一些区间里面人数是比较

多的

这就是一个累加的频数分布的直方图

那么我们说为了去描述它的这样的一个趋势

你也可以通过描点的形式把它连接起来

比如说在直方图上我们能够知道的是它的某

一个上限以下的人数

所以我们可以通过他的上限把这一些点连起来

我们就可以得到类似于我们前面说的这样的

一个多边图的这样的一个形式

所以我们说它看起来更加的连续

我们把它叫做累加频数分布曲线

那么从这个分布曲线上

实际上它就是描述分数从低到高它的一个增长

这样的一个趋势

所以横坐标我们经常是用分数的分布的区间的

上限或者下限

为什么说是上限或者下限

看你从哪一边累加

如果说你是从高的一端向低的一端累加

那么它指的是下限以上的

所以我们要用的是下限

如果反过来的话

那么我们说要用的是上限

所以说这就是一个累加的频数分布曲线

累加的频数分布曲线在分布里面是特别常用的

一种图形

我们也经常会根据累加频数分布曲线来判断

一个数据它的大致的分布的形态

比如说我们就可以根据累加的曲线来判断这一

组数据的分布是不是一个对称的形式

是不是近似服从一个正态分布

在这个里面

我们可以这是一个累加的曲线

我们画一个45度的这样的一个直线

如果说上下这两个部分大概来讲是一样的

那么可能描述分布它大致就是一个对称的形式

那么我们说如果不是

我们再来看一下

如果是这样的

那么我们说下边是比较少的

而上边这一块看起来面积是比较大的

这样的一个数据分布形态往往就对应了一个正

偏态的数据

也就是说低分段的人数是比较多

而高分段的人数是比较少的这样的一个右边

拖尾的这样的一个正偏态的分布

反过来如果说累加的曲线是这样的形态的话

可能它对应的一个分布就是一个负偏态的

那么也就是说在分数小的一端有一个拖尾

而在分数大的一端是比较集中的一个分布

这是我们说累加曲线

它可以帮助我们大概去判断一组数据的它的

一个分布的形态

那么我们说在这个统计表的基础上了频数

分布图是可以帮助我们更加直观的去了解一些

数据的特点了

这一节课我们主要就介绍了频数分布图的几种

类型

同时我们也说了频数分布图

它能够帮助我们如何去解释一些数据

这就是我们这一节课的内容

好

谢谢大家

心理统计课程列表：

1 统计学入门

-1.1 统计学的意义

-1.2 心理统计简介

-1.3 基本概念介绍1

-1.4 基本概念介绍2

-1.4 基本概念介绍2--作业

-1.5 研究方法

--1.5 研究方法

2 统计图表和频数分布

-2.1 统计表和统计图简介

--2.1 统计图表

-2.1 统计表和统计图简介--作业

-2.2 频数分布表

--2.2 频数分布表

-2.2 频数分布表--作业

-2.3 频数分布图

--2.3 频数分布图

-2.3 频数分布图--作业

-2.4 百分位数和百分等级

--2.4 百分位数和百分等级

-2.4 百分位数和百分等级--作业

3 集中趋势

-3.1 平均数

--3.1 平均数

-3.1 平均数--作业

-3.2 中数

--3.2 中数

-3.2 中数--作业

-3.3 众数

--3.3 众数

-3.3 众数--作业

-3集中趋势--讨论

4 离散趋势

-4.1 全距和四分位距

--4.1 全距和四分位距

-4.1 全距和四分位距--作业

-4.2 标准差和方差

--4.2 标准差和方差

--4.2标准差和方差--讨论

-4.2 标准差和方差--作业

-4.3 差异系数

--4.3 差异系数

-4.3 差异系数--作业

5 Z分数

-5.1 Z分数介绍

--5.1 Z分数介绍

-5.1 Z分数介绍--作业

-5.2 Z分数的分布及转换

--5.2 Z分数的分布及转换

-5.2 Z分数的分布及转换--作业

-5Z分数--讨论

6 概率与抽样分布

-6.1 概率的基本概念

--6.1 概率的基本概念

--6.1 概率与二项分布--作业

-6.2 概率与二项分布

--6.2 概率与二项分布

-6.2 概率与二项分布--作业

-6.3 概率与正态分布

--6.3 概率与正态分布

-6.3 概率与正态分布--作业

-6.4 抽样分布与推论统计

--6.4 抽样分布与推论统计

-6.4 抽样分布与推论统计--作业

7 假设检验

-7.1 假设检验的一般原理

--7.1 假设检验的一般原理

-7.1 假设检验的一般原理--作业

-7.2 假设检验的一般过程

--7.2 假设检验的一般过程

-7.2 假设检验的一般过程--作业

-7.3 假设检验的不确定性和误差

--7.3 假设检验的不确定性和误差

--7.3假设检验的不确定性和误差--讨论

-7.3 假设检验的不确定性和误差--作业

-7.4 有方向的假设与单侧检验

--7.4 有方向的假设与单侧检验

-7.4 有方向的假设与单侧检验--作业

8 样本平均数的假设检验

-8.1 t统计量与t检验

--8.1 t统计量与t检验

-8.1 t统计量与t检验--作业

-8.2 单样本t检验的方法

--8.2 单样本t检验的方法

-8.2 单样本t检验的方法--作业

-8.3 有方向的检验和单侧检验

--8.3 有方向的检验和单侧检验

-8.3 有方向的检验和单侧检验--作业

9 独立样本t检验

-9.1 独立样本t检验

--9.1 独立样本t检验

-9.1 独立样本t检验--作业

-9.2 独立样本t检验的应用

--9.2 独立样本t检验的应用

-9.2 独立样本t检验的应用--作业

10 相关样本t检验

-10.1 相关样本t检验方法

--10.1 相关样本t检验方法

-10.1 相关样本t检验方法--作业

-10.2 有方向的假设和单侧检验

--10.2 有方向的假设和单侧检验

--10.2有方向的假设和单侧检验--讨论

-10.2 有方向的假设和单侧检验--作业

11 效应量和统计检验力

-11.1 效应量的测量

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-11.1 效应量的测量--作业

-11.2 均值检验效应量

--11.2 均值检验效应量

-11.2 均值检验效应量--作业

-11.3 统计检验力及其影响因素

--11.3 统计检验力及其影响因素

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12 参数估计

-12.1 参数估计的基本内容

--12.1 参数估计的基本内容

--12.1参数估计的基本内容--讨论

-12.1 参数估计的基本内容--作业

-12.2 用t统计量作参数估计

--12.2 用t统计量作参数估计

-12.2 用t统计量作参数估计--作业

-12.3 假设检验和参数估计

--12.3 假设检验和参数估计

-12.3 假设检验和参数估计--作业

13 方差分析概述

-13.1 方差分析的逻辑

--13.1 方差分析的逻辑

--13.1方差分析的逻辑--讨论

-13.1 方差分析的逻辑--作业

-13.2 方差分析的计算

--13.2 方差分析的计算

-13.2 方差分析的计算--作业

14 完全随机单因素方差分析

-14.1 完全随机单因素方差分析

--14.1 完全随机单因素方差分析

-14.1 完全随机单因素方差分析--作业

-14.2 方差分析的测量效应和事后检验

--14.2 方差分析的测量效应和事后检验

-14.2 方差分析的测量效应和事后检验--作业

15 重复测量单因素方差分析

-15.1 重复测量单因素实验设计

--15.1 重复测量单因素实验设计

-15.1 重复测量单因素实验设计--作业

-15.2 重复测量单因素方差分析的逻辑和计算

--15.2 重复测量单因素方差的逻辑和计算

--15.2重复测量单因素方差分析的逻辑和计算--讨论

-15.2 重复测量单因素方差分析的逻辑和计算--作业

16 完全随机两因素方差分析

-16.1 完全随机两因素实验设计

--16.1 完全随机两因素实验设计

-16.1 完全随机两因素实验设计--作业

-16.2 完全随机两因素方差分析的逻辑和计算

--16.2 完全随机两因素方差分析的逻辑和计算

-16.2 完全随机两因素方差分析的逻辑和计算--作业

-16.3 简单效应检验

--16.3 简单效应检验

-16.3 简单效应检验--作业

-16.4 完全随机两因素方差分析的效应值和事后检验

--16.4 完全随机两因素方差分析的效应值和事后检验

-16.4 完全随机两因素方差分析的效应值和事后检验--作业

17 相关分析与检验

-17.1 相关概述

--17.1 相关概述

-17.1 相关概述--作业

-17.2.1 皮尔逊相关1

--17.2.1 皮尔逊相关1

-17.2.1 皮尔逊相关1--作业

-17.2.2 皮尔逊相关2

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-17.2.2 皮尔逊相关2--作业

-17.3 等级相关

--17.3 等级相关

-17.3 等级相关--作业

-17.4 点二列相关和二列相关

--17.4 点二列相关和二列相关

-17.4 点二列相关和二列相关--作业

-17.5 φ相关

--17.5 φ相关

-17.5 φ相关--作业

18 回归与预测

-18.1 简单线性回归

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--18.1简单线性回归--讨论

-18.1 简单线性回归--作业

-18.2 回归模型和回归系数

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-18.2 回归模型和回归系数--作业

-18.3 线性回归的基本假设

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-18.4 变异的分解

--18.4 变异的分解

-18.4 变异的分解--作业

-18.5 回归方程的估计标准误

--18.5 回归方程的估计标准误

-18.5 回归方程的估计标准误--作业

-18.6 回归方差的有效性检验

--18.6 回归方差的有效性检验

-18.6 回归方差的有效性检验--作业

19 计数数据的检验

-19.1 二项检验

--19.1 二项检验

-19.1 二项检验--作业

-19.2 卡方检验

--19.2 卡方检验

-19.2 卡方检验--作业

-19.3 四格表及列联表

--19.3 四格表及列联表

-19.3 四格表及列联表--作业

20 非参数检验

-20.1 非参数检验概述

--20.1 非参数检验概述

--20.1非参数检验概述--讨论

-20.1 非参数检验概述--作业

-20.2 单样本非参数检验

--20.2 单样本非参数检验

-20.2 单样本非参数检验--作业

-20.3 两独立样本非参数检验

--20.3 两独立样本非参数检验

-20.3 两独立样本非参数检验--作业

-20.4 多个独立样本非参数检验

--20.4 多个独立样本非参数检验

-20.4 多个独立样本非参数检验--作业

-20.5 两个配对样本非参数检验

--20.5 两个配对样本非参数检验

-20.5 两个配对样本非参数检验--作业

-20.6 多配对样本的非参数检验

--20.6 多配对样本的非参数检验

-20.6 多配对样本的非参数检验--作业

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