条形图与直方图：了解差异以及何时使用

条形图与直方图：了解差异以及何时使用

条形图和直方图是两种常用图表，用于数据可视化。它们有不同的用途，并显示数据的不同方面。使用正确的可视化工具是有效分享研究成果的关键。

条形图与直方图的定义

• 条形图：分类数据的图形表示，其中离散的条形图高度代表类别的值。条形图之间用空格隔开，以强调不同的类别。
• 直方图：连续数值数据分布的统计表示，其中相邻的条形（箱）表示数据集中的值范围。条形之间通常没有空格连接。

数据类型

• 条形图：专为分类或离散数据（名义或序数）设计，其中每个条形代表一个特定类别（例如，产品类型、国家、年龄组）。
• 直方图：专门用于连续定量数据，其中 x 轴表示值的范围而不是不同的类别（例如，高度、重量、温度、时间间隔）。

视觉特征

• 条形图：条形图之间有间隙；条形图可以重新排列而不影响解释；x 轴显示类别标签；y 轴通常表示频率、计数或其他测量值；通常包括类别之间的比较；条形的宽度通常是统一的。
• 直方图：条形之间没有间隙（除非频率为零）；箱序是固定的；x 轴显示连续的数值间隔；y 轴通常表示频率或密度（标准化时）；强调分布形状（正态、偏斜、双峰）；箱宽可以变化。

应用场景

• 条形图：经营范围（按地区、产品或时间段比较销售额）、社会科学（调查回复、人口统计比较）、科学研究（比较实验条件或治疗）、媒体与传播（民意调查、收视率分布）。
• 直方图：统计（分析概率分布、正态性检验）、工程（过程变化、质量控制测量）、自然科学（测量值的频率分布，如身高、体重、温度）、财经（回报分布、风险评估模型）、图像处理（像素强度分布）。

创作技巧

• 条形图：计算每个类别的频率；确定适当的比例；绘制宽度相等、高度成比例的条形；为每个类别添加清晰的标签。
• 直方图：确定适当的箱数/宽度（Sturges 规则、Scott 规则或 Freedman-Diaconis 规则）；计数每个箱内的数据点；绘制高度与频率成比例的相邻矩形。

软件工具

• Excel、R（ggplot2）、Python（matplotlib、seaborn）、Tableau、Power BI、SPSS 或专门的统计软件。

挑战

• 条形图：类别太多可能会变得混乱；如果 y 轴不是从零开始可能会产生误导；很难显示类别内的分布。
• 直方图：箱宽选择会显著影响解释；小样本量会产生噪声分布；很难同时比较多个分布。

常见错误

• 使用条形图来表示连续数据，或使用直方图来表示分类数据。
• 归一化直方图中频率和概率密度之间的混淆。
• 对于复杂分布，核密度图或箱线图可能比直方图更合适。

关键精华

• 条形图最适合用于比较和显示不同类别的数据。
• 直方图对于处理连续数据或数据点限制在数值范围内的情况很有用。
• 条形图和直方图具有不同的用例并传达有关数据的不同信息。
• 了解条形图和直方图的优势和局限性对于有效的数据呈现至关重要。
• 条形图和直方图可用于从数据可视化中获取见解并提供对同一数据集的独特视角。
• 数据对比和数据可视化是研究和学术追求的重要组成部分。

何时使用条形图

条形图非常适合财务或销售分析、市场研究或质量控制。它们帮助我们比较和显示跨类别的数据。以下是使用条形图的一些最佳时机：

• 比较分类数据：条形图非常适合显示变量不同级别的值的频率计数。
• 显示百分比：条形图除了显示计数之外，还可以显示百分比等其他统计数据，使其用途广泛。
• 突出显示极值：条形图可以帮助识别数据中的极值，从而协助检测错误。

何时使用直方图

当我们处理连续数据时，直方图是可视化数据的首选。它们清楚地显示了数据的形状，包括平均值、中位数和众数。这使得它们非常适合发现数据中的模式和趋势。以下是使用直方图的一些最佳时机：

• 分析连续数据的分布
• 识别定量数据中的模式和趋势
• 可视化单个数据集内数据值的频率

视觉表现：条形图示例

条形图可帮助我们了解不同类别之间的关系。条形图有几种类型：

• 简单条形图：用于比较不同类别的数据
• 簇状条形图：用于显示多种类别的数据
• 堆积条形图：用于显示每个类别对总体的贡献

视觉表现：直方图示例

直方图显示数据的分布情况。它们帮助我们了解不同组的比较情况。找到正确的数据箱大小对于发现重要趋势至关重要。

基本直方图示例

基本直方图显示数据形状。它帮助我们发现模式和趋势。它还指出了数据变化和异常。

累积直方图示例

累积直方图显示数据的累积频率。它有助于找出数据形状变化的原因。它对生产或科学数据很有用。

概率直方图示例

概率直方图显示数据点的概率。它有助于查看数据分布和模式。它非常适合发现异常值。

如何选择正确的图表进行数据比较

选择正确的图表是有效的关键数据对比。以下是选择图表的一些技巧：

• 分析数据以找到最佳图表类型。查看数据类型、分布和变量关系。
• 考虑您的受众和演示目标。选择一张能够清晰传达您的信息的图表。
• 使用条形图来比较组间值。直方图最适合显示单个连续变量的分布。

创建条形图和直方图的工具

热门软件选项

• 微软的Excel：可定制的图表、数据分析工具。高度可定制、广泛可用。
• Google表格：实时协作，自动图表更新。方便团队项目，可在线访问。
• 维纳日：用户友好的界面，丰富的模板。轻松创建专业图表，无需丰富的软件知识。

解释条形图和直方图的数据

通过条形图分析趋势

条形图也可以显示百分比。条形图有垂直和水平两种样式。这使它们成为发现数据错误和模式的有力工具。

从直方图理解分布

直方图有助于显示连续数据，显示其分布。它们揭示数据的形状，包括平均值和中位数。这些信息对于根据数据做出明智的决策至关重要。

结论

条形图和直方图帮助我们以不同的方式显示数据。条形图非常适合比较不同的组。直方图更适合显示数据的分布情况。选择正确的图表可确保我们的数据易于获取和理解。

良好的数据可视化的一些重要技巧包括：

• 了解条形图和直方图的基础知识
• 为您的数据选择最佳图表
• 确保您的数据清晰正确