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科研统计图
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一、统计图结构
统计图一般包括5个部分：分别是标题、横标目、纵标目、刻度、图例。具体的说明以及注意事项如下：
举例：下图为在一篇文献中截的一个统计图，大家可以参考：
知道了统计图的概念和基本结构之后，接下来，我将为大家详细介绍统计图的分类以及SPSSAU在智能分析中的统计图自动输出功能。
二、统计图分类
数据可分为定类数据和定量数据两大类，按照X和Y的思维，先识别出X和Y分别的数据类型情况，然后找到适合的统计图作图即可，X与Y组合起来常用的图形见下表：
将数据上传至SPSSAU系统，选择“簇状图”，拖拽变量至右侧相应分析框，操作如下图：
簇状折线图
簇状柱形图
簇状条形图
常用统计图的适用情况和举例说明如下：
比如：散点图可以很好的展示X随Y的变化情况，所以常用于辅助判断X与Y之间的关系情况。如下图为公司员工起始工资与当前工资的散点图，可以看出二者具有较强的正相关关系。
直方图可以展示数据的分布情况，可以用于辅助判断数据是否服从正态分布。如下图为某班学习成绩的直方图，可以看出满足“中间高，两头低”的钟形分布，具有正态性特征。
箱线图可以展示数据的整体分布情况，可用于探索且展示异常值数据情况。如下图为变量X5的箱线图，可以明显看出该变量存在一个异常值。
SPSSAU当前提供累计共30多类图形，分布于各个方法中自动生成，当然还有一些复杂或者特殊的图形需要自己作图。
三、SPSSAU自动出图
在使用SPSSAU进行数据分析时，选择相应方法进行分析得到分析结果的同时，SPSSAU会默认自动输出对应的统计图分析结果，以及该方法可能涉及的各类统计图。
比如使用SPSSAU进行方差分析、t检验等差异性分析方法会自动输出对应的折线图、柱形图等；多选题分析时会自动输出对应的响应率、普及率、帕累托图、交叉汇总图等；回归模型包括线性回归、路径分析、结构方程模型、调节中介等都会自动输出对应的模型图。
举例说明3：使用相关分析研究变量间相关性时，SPSSAU默认输出对应的相关分析可视化图，如下图：
举例说明4：构建结构方程模型时，SPSSAU自动输出对应的模型图，如下图：
提示：SPSSAU可视化结合了数据分析方法的思想，默认提供准确的可视化图形展示，这是SPSSAU智能系统的一个组成部分。通常自动输出的第一个统计图是最优的即最合适的。
SPSSAU当前提供字体、字号、小数位、是否隐藏标签、是否展示Y轴、Y轴颜色设置以及七类色彩风格设置，该设置只需要在任何一个地方设置，后续和其它全部的图都会基于该设置生成‘可视化图’，不需要重复进行设置。
在SPSSAU输出的统计图下方，点击Aa样式进行设置，如下图：
四、14类统计图介绍
下面针对SPSSAU【可视化】模块提供的14类统计图进行详细说明，包括每种图的作用、使用场景以及图形展示。
使用场景
散点图示例
使用场景
直方图展示
使用场景
直方图展示
使用场景
词云图展示
点击下方链接查看词云图帮助手册：
误差线图用于展示数据的不确定性程度，显示潜在的误差或每个数据标志的不确定程度。样本数据的波动是通过标准差体现，因而样本均值不确定性程度为标准差。
误差线图展示
点击下方链接查看误差线图帮助手册：
使用场景
P-P图/Q-Q图展示
点击下方链接查看P-P图/Q-Q图帮助手册：
ROC曲线展示
点击下方链接查看ROC曲线帮助手册：
象限图展示
点击下方链接查看ROC曲线帮助手册：
帕累托图展示
点击下方链接查看帕累托图帮助手册：
簇状图展示
点击下方链接查看簇状图帮助手册：
组合图展示
气泡图展示
点击下方链接查看气泡图帮助手册：
核密度图展示
点击下方链接查看核密度图帮助手册：
小提琴图展示
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