频数分布表和频数分布直方图讲解（不想太LOW快来学习）

大家好：

记得最初接触频数分布直方图，印象中是在初二的时候吧，转眼间两个初二的年纪都过去了，那时算是接触图表最早的时候了，还用着直尺、铅笔、橡皮的细细描绘，修改。仿佛在完成一项伟大的工程。

工作后发现，原来学业中的图表在职场中也有着重要的应用，现在的我们祛除了年少时的青涩，平添了些许的无奈，不过还好，学习还不晚。

第一部分：频数分布直方图是什么？

简单的说用来表示频数分布的基本统计图形，就叫做频数分布直方图，也可简称直方图。

它是将一个系列的各个数值，分成间距相等的几个组，用垂直条的高低来表示落在每个组范围内的数值的多少。比如全年级200人的考试成绩，从最低分0分到最高分100分，每间隔10分划分一个组，研究落在每个组上的人数，用直方图来直观显示成绩的分布。

第二部分：频数分布直方图是用来干什么？

频数分布直方图主要是为了将我们需要研究的数据直观、形象地表示出来。一方面用来清楚的显示各组频数的分布情况；另一方面由于直方图中，各组的范围（也就是横轴宽度）相同，可以根据垂直条的高度显示各组的差别和比例。

第三部分：频数分布直方图在质量管理中有什么重要应用？

直方图采用数形结合的思想，从统计图的角度出发，显示各组数据的特点，进一步分析数据，从而做出改善和决策，解决实际问题。

质量管理中的直方图数据往往来源于实际的生产过程,数据的取值数量越多越好，一般应最少在50个以上。比如机加行业产品超出标准值的大小、电子行业产品的阻抗超出标准的大小、下料尺的大小等。我们从实际工作中提取数据，进行分析，返回来服务于生产。

下图是一个标准的正态分布图，我们对正态分布用参数S偏差平方和来进行划分，会发现99.7%的数值位于±3S的范围内，所以当出现的数据连续性的超出这个范围，我们则可以认为生产出现了异常，需要引起注意，进行现场确认分析，进行改善。有时候正态分布图也可以用参数西格玛（sigma，σ）来进行划分，同样数据位于±3σ范围内的概率是99.7%，一般的中小型公司不用追求六西格玛，能稳定在三西格玛内也已经很不错了。

第四部分：频数分布直方图是怎么做出来的？

频数分布直方图怎么做呢？做出后又有哪些数据可以用来作分析呢？下面我们用“**中学

2019年上半年结业考试数学成绩”来作为数据源，进行直方图的绘制。

第一步：确定组数、组宽，并统计各组的成绩频数。

（1）组数的确定：

直方图的组数确定可根据统计样本数据的量来确定。

一般情况下，当数据量位于50-100时，组数可设定为6-10组；当位于100-250时，可分为7-12组；250个以上可分为10-20组。

本例中学生成绩的样本量为180个，我们分为10组即可。

（2）组宽的确定：

我们用“（最大值—最小值）/组数”，便可以得到组宽。在数据样本中最大值为100分，最小值为30分，那么组宽为7。

（3）各组频数的统计。

在上一步中，我们将数据划分为[30,37]、[37,44]......[93,100]的10组，统计数据后，我们得到下面的频数分布。

第二步：绘制频数分布直方图

（1）将统计好的频数分布表作为数据源，选择数据源后，插入图表下的直方图，完成直方图的插入

（2）给直方图添加数据标签、数据表等元素后，点击直方图图表区域的系列区域（也就是垂直条部分），在右侧的系列选项中，将分类间距调整为0%，并在工具栏绘图工具中将轮廓设置为红色。完成直方图的基本制作。

备注：质量管理中，在对直方图进行分析的时候，会考虑到平均值、中位数、方差、标准差等内容，进一步绘制正态分布图，得出数据合理的范围，从而对异常数据或对象进行重点关注和研究。

好了，今天的内容到这里就跟大家说再见了，我们下期见！记得点击关注或点赞奥！