単変量プロット

判別分析や重回帰分析などの高度な分析を使用する前に,まずトレンド(傾向)の識別や異常(例外)の発見するか,あるいは単にデータ標本の最小,最大,平均などの本質的な情報を得るためにデータを明らかにしなければならない.

XLSTATは,データの有用で意義深いプレビューを与える たくさんの記述統計量やチャートを提供する.

同時に複数の変数(または標本)を選択できるが, XLSTATは,すべての記述統計量を各標本独立で計算する.

量的データのグラフ

箱ひげ図

XLSTATで提供されるバージョンでは, 最小,第1・四分位,中央値,平均,第3・四分位が,それを超えると特異とみなされる両方の極限("ひげ"の終端)とともに表示されるので,単純かつ完全な表現である. 平均は赤い+で表示され,中央値は黒い線に対応する.極限は,以下のように計算される.

散布図

この単変量表現は,標本中の分布や最頻値の存在の概観を与える.すべてのポイントが,平均値および中央値とともに表現される.

ストリップ・プロット

これは,標本のデータをストリップとして表現する.任意の区間について,ストリップが太いところ,より密なところは,より多くのデータが存在することを示す.

P-P プロット(正規分布)

P-P プロット(Probability-Probabilityの略)は,標本の経験分布関数と,同じ平均と分散の正規変数のそれとを比較するのに用いる.標本が正規分布に従う場合,データは平面の第1二等分線に沿う.

Q-Q プロット(正規分布)

Q-Q プロット(Quantile-Quantileの略)は,標本の分位数と,同じ平均と分散の正規変数のそれとを比較するのに用いる.標本が正規分布に従う場合,データは平面の第1二等分線に沿う.

質的データのグラフ

棒グラフ

質的変数のさまざまなカテゴリの度数または相対度数を棒グラフで表現する.

円グラフ

質的変数のさまざまなカテゴリの度数または相対度数を円グラフで表現する.

二重円グラフ,ドーナッツ・グラフ,積み重ね棒グラフ,多重棒グラフ

部分標本と完全標本の度数または相対度数を比較するために,これらのプロットが使用される.