如何从茎叶图中提取主要特征

摘要：1. 识别中心趋势： 中位数：查找被括号括起来的计数行，这通常指示中位数所在。中位数上方和下方的行计数显示数据的累积分布，帮助理解数据集的中心位置。 2. 分析分布形态： 对称性：观察...

1. 识别中心趋势：

中位数：查找被括号括起来的计数行，这通常指示中位数所在。中位数上方和下方的行计数显示数据的累积分布，帮助理解数据集的中心位置。

2. 分析分布形态：

对称性：观察数据是否均匀分布在中位数两侧，判断数据集是否对称。

偏斜：如果数据偏向一侧，说明数据集是左偏（正偏斜）或右偏（负偏斜）。

极端值：注意数据的两端，特别是那些远离中心的“叶”，这些可能是极端值或离群点。

3. 评估数据的分散性：

范围：数据的最小值和最大值可以直观地从茎叶图的两端读取。

变异性：通过观察不同茎的叶数和分布，可以了解数据的变异性或波动程度。

4. 计数与频率：

第一列的计数显示每个茎对应的观测值数量，这有助于理解哪些数值范围内的数据点更为集中。

5. 茎与叶的结构：

茎代表数据的高位部分，而叶代表低位部分，通过茎叶的组合可以还原原始数据值。

注意“叶单元”（如有的话），它指示了叶部分代表的数值单位，帮助理解具体数值。

6. 数据的完整性：

茎叶图保留了原始数据的信息，没有信息损失，所有数据点都能直接或间接从图中读出。

7. 趋势与模式：

观察数据点的分布趋势，是否存在某种规律性或周期性。

8. 数据记录与更新的便利性：

茎叶图的设计便于随时添加新数据，这在持续收集数据时非常有用。

通过上述步骤，您可以全面地分析茎叶图，理解数据的集中趋势、分布特征、以及潜在的异常值，从而为进一步的数据分析和决策提供依据。