医学论文常用统计图有哪些

常用的统计图主要有圆饼图、条形图、直方图和折线图四种。不同层次的变量其统计图的制作也不相同。一般情况下，定类变量用圆饼图或条形图；定序变量用条形图；定距变量用直方图或曲线图。

（1）圆饼图。

圆饼图又称饼状图、圆形图等，它可以显示一个整体怎样分成几个部分。要画圆饼图，先要画个圆，圆代表总体100%，圆里面的扇形就代表各个部分，各扇形的圆心角和各部分的大小成比例，用圆心角360°乘以各个部分的百分比就得到了这个部分的扇形度数。

圆饼图的好处是让人们看到：所有部分合起来的确是全体。但是圆饼图只能用来比较一个整体的各个部分，不能用来比较并不属于同一个整体的数量。

（2）条形图。

条形图又称矩形图，是最常用的图形。

它是以宽度相等、长度不等的长条图的用途比圆饼图要广泛得多。圆饼图只能用来比较一个整体的各个部分；条形图既可以比较一个整体，又可以用来比较不属于同一个整体的数量。

（3）直方图。

直方图看上去和条形图类似，实际上它与条形图不同，它的宽度是有意义的。一般而言，直方图是以长条的面积表示频次或相对频次；而条形图的高度表示的是频次密度或相对频次密表示不同的统计数字，如表示频数或百分比的多少。它既可以是水平的，也可以是垂直的（垂直的又叫柱形图），可以用来显示事物的大小、内部结构或动态变动等情况。

不难看出，条形度，其宽度为组距。

直方图条形与条形之间没有空隙，除非有一组是空的，此时它对应的条形高度是零。

直方图仅适用于定距变量，常用来表示数量变量的分布，如学生高考分数、家庭收入等。因为这些变量的可能值太多，如果把比较接近的值归为一组，画出的直方图就会清楚一些。我们用下面一个例子来说明如何画直方图。

（4）折线图（曲线图）

曲线图又称折线图，它是通过上下变化的线段来反映所研究现象随时间变化的过程和发展趋势的图形。如果一个图中只含有一条曲线，人们把这种图形称为单式曲线图；如果一个图中含有两条以上的曲线，人们则称其为复式曲线图。

许多变量都是隔一段时间测量一次。比如，人们也许会度量成长中儿童的身高，或者每个月的月底记录某只股票的股价。

常用的统计图有扇形统计图，折线统计图，和条形统计图，分别的画图步骤如下：

1、扇形统计图，扇形统计图一般用在百分比比较明确的数据中，可以清楚的看到占比率。

2、折线统计图，折线统计图一般用在变化规律上，可以清楚的看到数据变化规律。

3、条形统计图，条形统计图一般用在数值对比中，可以看到每条数据的高低大小。

1、条图

用一个单位长度(如1厘米)表示一定的数量，根据数量的多少，画成长短相应成比例的直条，并按一定顺序排列起来，这样的统计图，称为条形统计图

2扇形图

以一个圆的面积表示事物的总体，以扇形面积表示占总体的百分数的统计图，叫作扇形统计图。也叫作百分数比较图。扇形统计图可以比较清楚地反映出部分与部分、部分与整体之间的数量关系。

3、折线图

以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图，叫作折线统计图。与条形统计图比较，折线统计图不仅可以表示数量的多少，而且可以反映同一事物在不同时间里的发展变化的情况。

4、直方图

直方图(Histogram)又称柱状图、质量分布图。是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。

计量资料的统计方法

参数检验法主要为t检验和方差分析(ANOVA，即F检验)等，两组间均数比较时常用t检验和u检验，两组以上均数比较时常用方差分析；非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验可分为单组设计资料的t检验、配对设计资料的t检验和成组设计资料的t检验；

当两个小样本比较时要求两总体分布为正态分布且方差齐性，若不能满足以上要求，宜用非参数方法(秩和检验)。方差分析可用于两个以上样本均数的比较，应用该方法时，要求各个样本是相互独立的随机样本，各样本来自正态总体且各处理组总体方差齐性。

根据设计类型不同，方差分析中又包含了多种不同的方法。对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析。

以上内容参考：百度百科-统计图

一共有三种，分别是条形统计图、折线统计图和扇形统计图。

除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势！

1.柱状图

适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。

劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图

不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。

2.条形图

适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；

优势：每个条都清晰表示数据，直观；

延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图

3.折线图

适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。

优势：容易反应出数据变化的趋势。

4.各种数据地图（一共有6种类型）

适用场景：适用于有空间位置的数据集；

优劣势：特殊状况下使用，涉及行政区域；

（1）行政地图（面积图）

（2）行政地图（气泡图）

（3）地图图表（根据经纬度，可做区域、全国甚至全球地图）：点状图

（4）地图图表：热力图

（5）地图图表：散点图

（6）地图图表：地图+柱状/饼图/条形

5.饼图（环图）

适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。

优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。

劣势：肉眼对面积大小不敏感。

6.雷达图

适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。

优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。

劣势：理解成本较高。

7.漏斗图

适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的转化率。

优势:在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。

劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。

8.词云

适用场景： 显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。

优势：很酷炫、很直观的图表。劣势：使用场景单一，一般用来做词频。

9.散点图

适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。

优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。

劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。

延伸图表：气泡图（调整尺寸大小就成气泡图了）

10.面积图

适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。

延伸图表：堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的关系。

11.指标卡

适用场景：显示某个数据结果&同环比数据。

优势：适用场景很多，很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。

劣势：只是单一的数据展示，最多有同环比，但是不能对比其他数据。

12.计量图

适用场景：一般用来显示项目的完成进度。

优势：很直观展示项目的进度情况，类似于进度条。

劣势：表达效果很明确，数据场景比较单一。

13.瀑布图

适用场景：采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。

优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。

劣势：没有柱状图、条形图的使用场景多。

14.桑基图

适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

15.旭日图

适用场景：旭日图可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况，旭日图能便于细分溯源分析数据，真正了解数据的具体构成。

优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据。

16.双轴图

适用场景：柱状图+折线图的结合，适用情况很多，数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。

优势：特别通用，是柱状图+折线图的结合，图表很直观。

劣势：这个好像没什么劣势，个人感觉。

注：所有的数据图表均来自BDP个人版~~~

统计图有哪几种?下面就给大家分享统计图种类及介绍。 1、条形图：又称直条图，表示独立指标在不同阶段的情况，有两维或多维，图例位于右上方。 2、扇形图：描述百分比的大小，用颜色或各种图形将不同比例表达出来。 3、折线图：用线条的升降表示事物的发展变化趋势，主要用于计量资料，描述两个变量间关系。 4、半对数线图：纵轴用对数尺度，描述一组连续性资料的变化速度及趋势。 5、直方图：描述计量资料的频数分布。 6、散点图：描述两种现象的相关关系。 7、统计地图：描述某种现象的地域分布。