第三章 统计数据的整理和显示

第三节 数值型数据的整理与显示

（二）组距分组。当连续变量或变量值较多的情况下，可采用组距分组。

1. 概念：组距分组就是将全部变量值一次划分为若干个区间，并将这一区间的变量值作为一组。一个组的最小值称为下限，最大值称为上限。每个组上限和下限之间的距离称为组距。

2. 采用组距分组需要经过以下几个步骤：

第一步：确定组数。组数的确定应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。在实际分组中，可以按 Sturges 提出的经验公式来确定组数K : K=1+lgn/lg2
式中 n 为数据的个数，对结果用四舍五入的办法取整数即为组数。

第二步：确定各组的组距。组距＝（最大值－最小值）÷ 组数。

第三步：根据分组整理成频数分布表。比如对上面的数据进行分组，可得到下面的频数分布表，见下表。

表3-4

3．“不重不漏”原则。采用组距分组时，一定要遵循“不重不漏”的原则。“不重”是指一项数据只能分在其中的某一组，不能在其他组中重复出现“不漏”是指在所分的全部组别中每项数据都能分在其中的某一组，不能遗漏。为解决“不重”的问题，统计分组时习惯上规定“上组限不在内”，即当相邻两组的上下限重叠时，恰好等于某一组上限的变量值不算在本组内，而算在下一组内。对于离散变量可以采用相邻两组组限间断的办法解决“不重”的问题。例如，对例 3-2 的数据做如下的分组，见下表。

表3-5

对于连续变量可以采取相邻两组组限重叠的方法，根据“上组限不在内”的规定解决“不重”的问题，也可以对一个组的上限值采用小数点的形式，小数点的位数根据所要求的精度具体确定。例如，对零件尺寸可以分组为 10-11.99,12-13.99,14-15.99, 等等。