Az egyik célja statisztika az adatok értelmes bemutatása. Az adatkészletek gyakran millió (ha nem milliárd) értéket tartalmaznak. Ez túlságosan sok ahhoz, hogy ki lehessen nyomtatni egy folyóiratcikkben vagy egy folyóiratcikk oldalsávjában. Itt a grafikon felbecsülhetetlen értékű lehet, így a statisztikusok vizuálisan értelmezhetik a komplex numerikus történeteket. A statisztikákban általában hétféle grafikont használnak.
A jó grafikonok gyorsan és egyszerűen továbbítják az információkat a felhasználó számára. A grafikonok kiemelik az adatok legfontosabb jellemzőit. Meg tudják mutatni olyan kapcsolatokat, amelyek nem egyértelműek a számsorok tanulmányozásakor. Ezenkívül kényelmes módszert kínálnak a különféle adatkészletek összehasonlítására.
A különböző helyzetek különféle grafikonokat igényelnek, és ez segít abban, hogy jól megismerjük a rendelkezésre álló típusokat. Az adattípus gyakran meghatározza, hogy mely grafikon használható. Minőségi adatok, mennyiségi adatokés párosított adatok mindegyik különféle grafikonokat használ.
A Pareto diagram vagy oszlopdiagramon keresztül lehet kvalitatív adatokat vizuálisan ábrázolni. Az adatok vízszintesen vagy függőlegesen jelennek meg, és lehetővé teszik a nézők számára az elemek összehasonlítását, például mennyiségek, jellemzők, idő és gyakoriság. A rudak gyakoriság szerint vannak elrendezve, így a fontosabb kategóriákat hangsúlyozzuk. Az összes sávot tekintve könnyű egy pillanat alatt megmondani, hogy az adatkészlet mely kategóriái dominálnak a többinél. Oszlopdiagramok lehet egy, halmozott vagy csoportosítva.
Vilfredo Pareto (1848–1923) kidolgozta az oszlopdiagramokat, amikor arra törekedett, hogy a gazdasági döntéshozás „emberi” arcot kapjon - az adatok ábrázolása grafikonpapíron, az egyik tengelyen a jövedelemmel és a különféle jövedelemszintű emberek számával Egyéb. Az eredmények feltűnőek: drámai módon megmutatták a gazdagok és a szegények közötti különbségeket az egyes korszakokban az évszázadok során.
Az adatok grafikus ábrázolásának másik általános módja a kördiagram. A nevét a megjelenéséből kapja, akárcsak a kör alakú pite amit több szeletet felvágtak. Ez a fajta grafikon hasznos a kvalitatív adatok ábrázolásakor, ahol az információ jellemvonást vagy tulajdonságot ír le, és nem numerikus. Minden pite szelet eltérő kategóriát képvisel, és minden tulajdonság megfelel a pite különféle szeleteinek; néhány szelet általában észrevehetően nagyobb, mint mások. Az összes pitedarab megnézésével összehasonlíthatja, hogy az adatok mekkora része illeszkedik az egyes kategóriákba vagy a szeletbe.
A hisztogram egy másik típusú grafikonon, amely sávokat használ a kijelzőn. Az ilyen típusú grafikon mennyiségi adatokkal használható. Az értéktartományok, úgynevezett osztályok, az alján vannak felsorolva, a nagyobb frekvenciájú osztályok pedig magasabbak.
A hisztogram gyakran hasonlít egy oszlopdiagramon, de a következők miatt különböznek egymástól a mérés szintje az adatok. Az oszlopdiagramok megmérik a kategorikus adatok gyakoriságát. Egy kategorikus változó az, amely két vagy több kategóriát tartalmaz, mint például a nem vagy a hajszín. A hisztogramokat ezzel szemben olyan adatokhoz használják, amelyek rendbeli változókat tartalmaznak, vagy olyan dolgokhoz, amelyeket nem könnyen lehet számszerűsíteni, mint például érzések vagy vélemények.
A szár és levél telek a kvantitatív adatkészlet minden értékét két részre osztja: egy szárra, általában a legmagasabb helyértékre, és egy levélre a többi helyértékre. Ez lehetővé teszi az összes adatérték kompakt formában történő felsorolását. Például, ha ezt a diagramot használja a 84, 65, 78, 75, 89, 90 hallgatói teszteredmények áttekintéséhez, 88., 83., 72., 91. és 90. számú, a szár 6, 7, 8 és 9 lenne, ami megfelel a adat. A levelek - a folytonos vonaltól jobbra lévő számok - 0, 0, 1 a 9 mellett lesznek; 3, 4, 8, 9 a 8 mellett; 2, 5, 8 a 7 mellett; és 2 a 6 mellett.
Ez megmutatja, hogy négy diák szerezte a 90-es pontot percentilis, három hallgató a 80. percentilisben, kettő a 70. és csak egy a 60. százalékban. Még azt is láthatja, hogy az egyes százalékokban milyen jól teljesítettek a hallgatók, így ez jó grafikon lehet annak megértéséhez, hogy a hallgatók mennyire értik meg az anyagot.
A pont telek egy hibrid a hisztogram és az a között szár és levél telek. Minden mennyiségi adatérték ponttal vagy ponttal válik, amelyet a megfelelő osztályértékek fölé helyeznek. Ahol a hisztogramok téglalapokat vagy oszlopokat használnak, ezek a grafikonok pontokat használnak, amelyeket egy egyszerű vonallal összekapcsolnak, mondja statisticshowto.com. A pontok ábrája jó módszer arra, hogy összehasonlítsuk, mennyi ideig tart egy hat vagy hét személyből álló csoport reggeli elkészítéséhez, Például, vagy annak bemutatása érdekében, hogy a különböző országokban mekkora százalékos arányban férnek hozzá villamos energiahoz MathIsFun.
A szórásgörbe olyan adatokat jelenít meg, amelyek vízszintes tengely (x tengely) és függőleges tengely (y tengely) felhasználásával párosulnak. A statisztikai eszközök korreláció A regressziót és a regressziót ezután használják a trendek megoszlására a scatterploton. A szórt diagram általában úgy néz ki, mint egy vonal vagy görbe, amely felfelé vagy lefelé balról jobbra halad a grafikon mentén, a pontok "szétszórva" a vonal mentén. A scatterplot segít további információk felfedezésében bármilyen adathalmazról, beleértve:
A idősor grafikon az adatokat különböző időpontokban jeleníti meg, tehát ez egy másik grafikon, amelyet bizonyos típusú párosított adatokhoz kell használni. Amint a neve is sugallja, az ilyen típusú grafikon méri a trendeket az idővel, de az időkeret lehet perc, óra, nap, hónap, év, évtized vagy évszázad. Például használhatja ezt a grafikonot az Egyesült Államok lakosságának ábrázolására egy évszázad során. Az y tengely a növekvő népességet, míg az x tengely az éveket sorolja fel, mint például 1900, 1950, 2000.