一、 數值型數據的整理與顯示

　　品質數據的整理與圖示方法都適用于數值型數據的整理與顯示。但數值型數據還有一些特定的整理和圖示方法，并不適用于品質數據。

　　(一) 數據的分組

　　數據分組就是根據統計研究的需要，將數據按照某種標準劃分成不同的組別。分組后再計算出各組中出現的次數和頻數，形成一張頻數分布表。分組的方法單變量值分組和組距分組兩種。單變量值分組是把每一個變量值作為一組，這種分組方法通常只適用于離散變量且變量值較少的情況。在連續變量或變量值較多的情況下，通常采用組距分組。

　　組距分組是將全部變量值依次劃分為若干區間，并將這一區間的變量值作為一組。下面結果具體的例子說明分組的過程和頻數分布表的編制過程。

　　某高中一年級一共有55名學生，高一語文考試中成績分別為：

　　59 73 87 65 89 85 77 94 69 97

　　56 80 68 95 96 50 63 88 91 90

　　96 92 93 79 74 65 74 89 83 51

　　74 79 94 67 92 92 93 70 87 86

　　54 87 86 54 62 76 86 73 86 70

　　100 110 108 102 112

　　第一步：確定分組組數。確定分組組數的要求是：第一，劃分的組數，既不應太多也不應太少。組數過多，達不到通過分組壓縮資料的目的;組數太少，將造成原始資料的信息丟失過多;第二，組數的確定，要盡量保證組間資料的差異性與組內資料的同質性;第三，采用的分組辦法，要能夠充分顯示客觀現象本身存在的狀態。

　　統計分組：斯特基方法，其計算公式為 ，K為分組組數，N為數據個數。本例中， ，即應分7組

　　第二步，對原始資料進行排序。(略)

　　第三步，求極差，即將最大的觀察值與最小的觀察值相減便得到極差。本例中為112-50=62

　　第四步，確定各組組距。組距=極差(全距)/組數

　　本例中，組距=62/7≈8.9，組距可取10。

　　組距與組數成反比關系，組數越多，組距越小，組數越少，組距越大。

　　組距=某組的上限值-該組的下限值

　　第五步，確定組限。

　　確定組限應注意：

　　第一，第一組的下限值應比最小的觀察值小一點，最后一組的上限值應比最大的觀察值大一點;

　　第二，特別需要或不得已的情況除外，最好不要使用開口組;

　　第三，組限應取得美觀些，按數字編好，組限值應能被5除盡，且一般要用整數表示。

　　本例中，把第一組的下限值定為50，

　　第六步，確定各組觀察值出現的頻數。采用組距分組時，需要遵循“不重不漏”的原則。

　　為解決“不重”的問題，統計分組時習慣上規定“上組限不在內”，即當相鄰兩組的上下限重疊時，恰好等于某一組上限的觀察值不算在本組內，而計算在下一組內。

　　第七步，制作頻數分布表，并填上相關的內容，以及其他需要說明的事。