统计图最常用的就几种：饼图、柱状图、条形图、直方图、折线
图 、散点图、箱线图等。对于同一组数据，不同的同学绘制出来的效果可能
截然不同，好的图形能够让读者一样就能看出数据的规律和特点，其传递给读
者的信息是准确和有效的，准确是指我们不能随意绘制图形，因为每个统计图
适用的数据是有限制的；有效是指图形传递出来的信息和你得到的结论是吻合
的；这是一个图形要满足的最基本两点。
饼图
最适合采用饼图的情形：
1. 只有一个数据类型（单分类数据）。（如销售量）
2. 任何数据值都不为零或小于零。
3. 类别不超过七个。因为七个以上的扇区会使图表难以阅读。（<=7）较多可以用复合饼图来表示
4. 划分的类别最好是完整的，一般不完整时可以加其他。
5. 类别过多可用复合饼图时，千万别硬要画一个完整饼图。
6. 类别只有两个时就不用画图了，没多大必要
注意：不用在图中加入标题，我们一般在论文的正文中加入（表上图下）。
另外，画出来的图一定要有分析，要告诉读者你画图的目的是什么。
举例
复合饼图：
柱形图
柱状图常常用于展示多个分类（单个分类也可以）的数据变化和同类别各
变量之间的比较情况。堆积柱状图可用于比较同类别各变量和不同类别变量总
和差异；百分比堆积柱状图适合展示同类别的每个变量的比例。
条形图（横过来的柱状图）
类别数过多时，如果要加入数据标签，那么使用条形图比较合适
柱状图的数看起来有点拥挤
直方图
直方图是显示数据频数或频率的柱状图。
直方图和柱状图最让人迷惑的地方，就是它们长得非常相似。实
际上，直方图和柱状图无论是在图表意义、适用数据上，还是图表绘
制上，都有很大的不同。
1.直方图展示数据的分布，柱状图比较数据的大小。
2.直方图X轴为定量数据，柱状图X轴为分类数据。
3.直方图y轴要么为数据的频数，要么为数据的频率，柱状图y轴为数据
实际大小
折线图
如果数据是时间序列数据（如日、月、季度或年度数据），则应该考虑
使用折线图，尤其是时间跨度长且存在多个时间序列时，更应该使用折线
图 。（折线图也经常被称为时间序列图，或简称为时序图）
当然，时间序列期数较少时，也可以考虑使用柱状图哦。
散点图
散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据
以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变
量之间的相互影响程度，点的位置由变量的
数值决定。
通过观察散点图上数据点的分布情况，
我们可以推断出变量间的相关性。如果变量
之间不存在相互关系，那么在散点图上就会
表现为随机分布的离散的点，如果存在某种
相关性，那么大部分的数据点就会相对密集
并以某种趋势呈现。数据的相关关系主要分
为：正相关（两个变量值同时增长）、负相
关（一个变量值增加另一个变量值下降）、
不相关、线性相关、指数相关等，表现在散
点图上的大致分布如右图所示。那些离点集
群较远的点我们称为离群点或者异常点
箱型图
箱线图也称箱须图、箱形图、盒图，用于反映一组或多组连续型定量数据
分布的中心位置和散布范围。箱形图包含数学统计量，不仅能够分析不同类别
数据各层次水平差异，还能揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等等。
计算过程：
1 计算上四分位数、中位数、下四分位数以及均值；
2 计算上四分位数和下四分位数之间的差值，即四分位数差（IQR，interquartile range）；
3 绘制箱线图的上下范围，上限为上四分位数，下限为下四分位数，在箱子内部中位数的位置绘制横线；
4 大于上四分位数1.5倍四分位数差的值，或者小于下四分位数1.5倍四分位数差的值，划为异常值（outliers）；
5 异常值之外，最靠近上边缘和下边缘的两个值处，画横线，作为箱线图的边缘；
6 极端异常值，即超出四分位数差3倍距离的异常值，用实心点表示；较为温和的异常值，即处于1.5倍‐3倍四
分位数差之间的异常值，用空心点表示；
7 为箱线图添加名称，数轴等，并在图中用×标记出数据的均值位置。
箱线图的用法是，配合定性变量画分组箱线图，作比较。如果只有一个
定量变量，很少用一个箱线图去展示其分布，更多选择直方图。箱线图更有
效的使用方法是作比较。
假设要比较男女生的身高，用什么工具最好？答案是箱线图。
箱线图明显更加有效，能够从平均水平（中位数）、波动程度（箱子高
度）以及异常值对男女教师的教学评估得分进行比较，而直方图却做不到