1.数据数据

选择一张列表和柱状散点图。如果您未准备输入您自己的数据，则可以从“欢迎”对话框中选择列表示例数据“频率分布”。

2.选择分析

单击“分析”，然后从列数据的分析列表中选择“频率分布”。

3.选择分析选项

累积？

在频率分布中，每个条柱中包含属于该条柱中定义的数字范围的值数。在累积分布中，每个条柱中包含属于或小于该条柱的值数。根据定义，最后一个条柱包含数值总数。以下布局的左侧示出了一张频率分布图，右侧示出了相同数据的累积分布图，两者均绘制出每个条柱中的数值数量。

累积分布的主要优点在于无需决定条柱的宽度。而是可以将精确的累积分布制成表格，如下图左侧所示。该数据集有200个值，因此精确的累积分布有200个点，导致其有点粗糙。当您选择以百分比而非分数或精确计数的形式将累积频率分布制成表格时，这些百分比实际上是百分位数且有时将生成的图表称为百分位数图（如下图右侧所示）。

相对或绝对频率？

选择相对频率来确定每个条柱中的值的分数（或百分比），而不是每个条柱中的值的实际数量。例如，如果45个值中有15个属于某个条柱，则相对频率为0.33或33%。

如果选择累积频率和相对频率，则可使用概率轴绘制分布图。以这种方式绘制时，高斯分布呈线性。以下是一个使用与之前相同的数据的示例。在此案例中，数据大致服从正态分布，因此图表形成了一条几乎直线的曲线。

条柱宽度

如果选择累积频率分布，我们建议您选择创建精确分布。在此情况下，单独绘制每个值，因此无需选择条柱宽度。

如需创建普通频率分布，必须决定条柱宽度。如果条柱宽度过大，则将只有几个条柱，因此您将无法很好地了解值的分布方式。如果条柱宽度过小，则许多条柱可能只有几个值（或无值），因此相邻条柱中的值数量会随机波动，导致您无法了解数据的分布方式。

您需要多少条柱？部分取决于您的目标。部分取决于样本量。如果您的样本量较大，则可有更多条柱，仍可获得平滑的频率分布。一个经验法则是，目标是使条柱数量等于样本量的对数底2。Prism在生成自动条柱宽度时将此作为其两个目标之一（另一个目标是使条柱宽度为整数）。

下图示出了具有三种不同条柱宽度的相同数据。中间图表显示了数据分布。左侧图表的细节过少，右侧图表的细节过多。

条柱范围

除决定控制条柱数量的条柱宽度外，还可选择第一个条柱的中心。这可能非常重要。假设您的数据为百分比，从0运行至100。不可能有小于0（负）或大于100的值。假设您希望条柱宽度为10，则需要10个条柱。如果第一个条柱以0为中心，则其将包含介于-5与5之间的值，下一个条柱将包含介于5至15之间的值，下一个条柱将包含介于15至25之间的值，依此类推。由于不可能出现负值，第一个条柱实际上包括仅介于0至5之间的值，因此其有效条柱宽度是其他条柱宽度的一半。另请注意，目前有十一个包含数据的条柱，而非十个。

如果改为使第一个条柱以5为中心，则其将包含介于0至10之间的值，下一个条柱包含介于10至20之间的值，依此类推。现在，所有条柱真正包含相同范围的值，且所有数据均包含在十个条柱内。

边界上的点搭配保存较大值的条柱。因此，如果一个条柱从3.5变为4.5，下一个条柱从4.5变为5.5，则第二个条柱的值最终为4.5（从4.5变为5.5）。

重复值

如果输入重复值，则Prism可将每个重复值放入相应条柱中，或者取重复值的平均值，然后仅将平均值放入条柱中。

分析时忽略了所有因过小而不适合第一个条柱的值。也可输入上限值，以便从分析中忽略较大的值。

如何绘图

请参见这些示例。