IBM SPSS Statistics的圖表功能非常強大，囊括了直方圖、散點圖、餅圖、折線圖、莖葉圖等常用的圖表，不僅可用于數據的預先分析，而且其圖表的格式美觀，更可直接在展示報告中使用，減少后續作圖的時間。

本文將會介紹IBM SPSS Statistics中的幾個實用的圖表類型，分別是SPSS散點圖、餅圖、直方圖與P-P圖。

一、散點圖

SPSS的散點圖是運用直角坐標軸展示因變量隨著自變量變化而變化的圖表，可直觀地展示自變量與因變量的數據分布特點，并預先了解其分布的趨勢。

以圖1所示的銷售額與客流量的數據為例。

圖1：銷售額與客流量數據

繪制以客流量為自變量，銷售額為因變量的散點圖。如圖2所示，可以觀察到，銷售額隨著客流量的增長而增長，呈現線性正相關的趨勢。根據數據分布特點，我們可進一步構建數據的線性回歸方程。

圖2：銷售額與客流量散點圖

二、餅圖

SPSS的餅圖展示的是變量中各數據項目的大小與占比情況，可用于了解數據的分布特點、檢查數據的代表性等。

比如，在如圖3所示的學生抽樣分數數據中，我們需要檢查數據是否具有代表性，即各班抽樣的個案數是否符合總體占比。

圖3：學生分數抽樣

根據以上數據制作以班級作為變量的餅圖，如圖4所示，可以看到，二班與一班抽樣的個案數占比較大，三班則相對較少，需根據實際的班級人數調整抽樣的占比。

圖4：班級組成

三、直方圖

SPSS的直方圖是以縱向或橫向的條紋表示數據分布情況的圖表，常用于對比不同類別的數據分布。

比如，同樣是使用以上學生分數抽樣為例制作直方圖，如圖5所示，以分數作為Y軸，性別個案計數作為X軸，可得到不同性別學生的分數分布情況。

圖5：不同性別的分數分布

除了以上橫向條紋結構外，直方圖也常使用縱向條紋的結構。在常用的正態性檢驗中，我們就經常會使用到標準化殘差的直方圖，檢查數據的正態性。

圖6：標準化殘差直方圖

四、P-P圖

說到檢查數據的分布（比如上文所說的正態性），就不得不提到SPSS的P-P圖。

P-P圖，實際上是預期累積概率與實測累積概率的散點圖，當以上兩個變量的數據點位于一條直線上時，表示該數據符合指定的分布

我們以銷售額的數據為例。

圖7：銷售額與客流量數據

制作銷售額的正態P-P圖，可觀察到其預期累積概率與實測累積概率是位于一條直線上的，說明銷售額數據的分布符合正態分布。

在進行方差分析時，我們往往要先檢查數據是否符合正態分布，通過直方圖、P-P圖可快速檢查數據分布的特點。

圖8：P-P圖

五、小結

綜上所述，IBM SPSS Statistics豐富而實用的圖表功能，可幫助我們快速地了解數據分布的特點，并據此選擇適合的分析方法。除此之外，SPSS圖表美觀的格式、清晰的圖例說明，也減少了后續作圖的繁瑣，可直接用于報告文件中。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的使用IBM SPSS Statistics常用图表附例演示讲解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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