生成图形的分类轴包括low、high两个点；生成图形剔除自变量中的缺失值。
第四组仅一个选项，valuesaregroupedmidpoints变量值以中点分组，选择了Medianofvalues和percentile项，该框有效。
选中此项，计算中位数和百分位数。
课堂练习3：
试生成1988～1992年各洲葡萄酒产量在10万～50万升国家占该地区国家总数的百分比条形图。
试生成1988～1992年各洲葡萄酒产量在10万～50万升国家数量对比条形图。
（3）title图体和注释
单击titles，出现titles图形标题对话框，分为三个框：
title图形标题框，Subtitle图形子题框和footnote注释框。
（4）设定缺失值显示方式。
Excludecaseslistwise剔除有缺失值的观测量，在barrepresent框所指定的各个变量中，如果某个观测量在一变量中有缺失值，那么剔除整个观测量。
Excludecasevariablebyvariable,提出变量中的缺失值，在barsrepresent框所指定的变量中，某变量中存在缺失值，计算中仅剔除这个变量的缺失值，不影响其他变量的计算。
Displaygroupsdefinedbymissingvalues,显示缺失值所定义的组。
Displaychartwithcaselabels在图形中显示观测量的标签值。
变量模式简单条形图
在条形图主对话框中选择simple和summariesofseparatevariable项
Barrepresent条形图表达统计量框中至少要有两个或两个以上的变量。
所选变量可以是相同的变量，可以是不同的变量。
比如在一张图内生成代表茶叶产量平均值和最大值的条形图，从变量列表中两次选tea进入barrepresent框内，然后选定第一个tea的统计函数为mean,第二个为max
变量在barrepresent框中上下的位置，决定着这些被选变量在分类轴上从左向右排列的顺序最上端的排在最左端。
如果所选变量相同而统计函数不同，分类轴标记为函数名；如果所选变量不同，而统计函数相同，则分类轴标记为变量名。
课堂练习4：
试生成1988～1992年世界各地生产各类含酒精饮料的总产量对比图。
试生成1988～1992年茶叶的平均产量和最高产量对比图。
变量模式分组（clustered）条形图
比如，做出1988～1992年世界茶叶和咖啡每年总产量对比图
选择clustered和summariesofseparatevariable项
在barrepresent框中送入tea,coffee变量，定义变量的统计函数时，均选择sumofvalues
选择year变量送入categoryaxis作为分类轴。
观测量分类模式分段（stacked）条形图
打开数据data17-04
在条形图主对话框中选择stacked和summariesforgroupsofcases项，做出1988～1992年各洲每年碳酸盐和浓缩饮料平均产量。
步骤：
barsrepresent选othersummaryfunction项选cc变量送入variable.
Categoryaxis选cont变量作为分类轴变量送入categoryaxis框中。
Definestackedby在变量列表框中选择year作为分段变量，送入dedinestacksby框中。
分段是以分段变量中各变量值的数字或字母顺序排列，数值小或字母顺序靠前的变量值在条形图的下端，大的或者靠后的在条形图的上端。
观测值模式分段（stacked）条形图
打开data17-06（注意数据有变，与以前例题的数据不同）
在条形图主对话框中选择stacked和valuesofindividualcases,生成1992年西欧各国啤酒和葡萄酒产量分段条形图。
步骤：
将变量beer、wine送入barsrepresent框中
在categorylable中选择country送入variable框中，单击ok
二线图（linecharts）
7.2.1主要功能
又称曲线图，是用线段的升降来说明现象变动情况的一种统计图，它主要用于表现在时间上的变化趋势、现象的分配情况和两个现象之间的依存关系等。
线图图式
Simple图标，单线图。
用一条折线表示某种现象变动的统计图。
Multiple图标，多线图。
用多条折线同时表示多种现象变动趋势的统计图。
Droup-line图标，垂线图。
反映某些现象在同一时期内差距的统计图。
7.2.2实例操作
打开data17-01 :
我国十二个城市1985～1994年每城市月平均气温
观测量分类模式简单图
在线图主对话框中选择simple和summariesforgroupofcases选项
试生成1985～1994年武汉月平均气温变化图
步骤：
（1）Linesrepresent栏中选择othersummsryfunction项，选wuhan变量送入variable栏。
（2）Categoryaxis分类周变量选择month变量。
观测量分类模式多线图
在线图主对话框中选择Multiple和summariesforgroupofcases选项
试生成1985～1994年武汉月平均气温变化图（分别显示每年的月平均气温变化）
步骤：
（3）Linesrepresent栏中选择othersummsryfunction项，选wuhan变量送入variable栏。
（4）Categoryaxis分类周变量选择month变量。
（3）definelinesby组变量：
在变量表中选择year变量送入defineclustersby框中。
观测量模式垂线图
在线图主对话框中选择drop-line和summariesforseparatevariables选项,试生成1985～1994广州、北京、武汉月平均气温对比图。
步骤：
（1）将变量beijing、Guangzhou、wuhan送入pointsrepresent框中。
（2）将变量month作为分类轴变量送入categoryaxis框中。
单击ok
三面积图（areacharts）
7.3.1主要功能
调用Graphs菜单的Area过程，可绘制面积图。
是用线段下的阴影面积来强调现象变化的统计图。
堆栈面积可表示现象总体内部结构状况，因此称为结构曲线图。
面积图图式
Simple图标，简单面积图。
用面积的变化表示某种现象变动趋势的统计图。
Stacked图标，堆栈面积图。
用不同种类的面积表示多种现象变动趋势和总体内部构成。
实例操作
打开data17-05 :
1950～1985年我国行政管理支出
观测值模式简单面积图
在面积主对话框中选择simple和variablsofindividualcases选项
Arearepresent条形图表达统计量：
选择adm变量进入此框，对该变量进行描述。
Categorylabels分类轴的标记和排列方式：
（5）Casenumber以观测量序号为标记排列arearepresent框内变量的变量值，这种方式是以当前数据窗口所排定的观测量序号排列每个变量值，分类轴上变量值用阿拉伯书记标记。
（6）Variable以变量的变量值为标记排列arearepresent框内变量的变量值。
在variable框内选入year.
观测值模式堆栈面积图
在面积主对话框中选择stacked（叠在上面的）和variablsofindividualcases选项,试生成1950～1985年我国每年国防支出综合和经济建设支出面积图。
步骤：
将变量eco,def送入arearepresrnt框中。
Categorylabels栏选variable项，选择变量year送入variable框中。
四圆图
圆图又称饼图，常用来表现构成比。
以整个圆代表被研究现象的总体，按各构成部分占总体比重的大小把面积分割成若干扇形，表示部分对总体的比例关系。
Groups->pie顺序打开圆图主对话框。
由于spss系统在groups菜单中只提供了单圆图，所以仅有3种统计量描述模式。
观测量分类模式圆图
例：
打开data17-07,做出1993年俄罗斯每季度失业人口（万人）饼图。
步骤：
选择summariesforgroupsofcases
（1）slicesrepresent栏，设置扇面表达的统计。
选择othersummaryfunction项，再选入runs变量进入variable框，runs变量的统计量为sum.
（2）Defineslicesby框，确定扇面分类变量框内选入sea变量作为扇面分类变量。
变量模式圆图
选summariesofseparatevariables项，单击define
打开data17-07数据文件，试作出1993年部分独联体国家失业人口。
观测值模式圆图
选variablesofindividualcases,试做出1993年乌克兰每月失业人口
五高低图
高低图是用一种说明某些现象在单位时间内变化情况的统计图。
它适合描述每小时，每天，每周等时间内不断波动的市场信息资料，如股票，商品价格，货币牌价等，高低图既说明某些现象在短时间内的变化，也可以说明它们长期的变化趋势。
本节用上海证券交易所的若干支股票的价格变化形成3个数据文件，这些资料来源于1996年第14、第15和第16期的《证券研究》。
1.1996年4月1日至4月19日上证所地产类股票价格，数据文件编号data17-08.
Cat变量：
券种（兴业房产，黄蒲房产，浦东金桥，众城失业，外高桥，陆家嘴，中华实业，商业网点）；
Hlc变量：
最高、最低和收盘价；
Data变量：
日期；
Value变量；价格。
2.1996年4月1日至4月19日上证所北京地区股票价格，数据文件编号data17-09.
Week表示周次；data表示日期；bl-hi北京股票最高价，bl-lo北旅股票最低价，bl-cl北旅股票收盘价；wfj王府井股票；br北人股票；chx城乡股票；tq天桥股票；tl天龙股票。
3．数据文件data17-10是1996年4月1日至4月19日上证所几支工业和商业股票的价格。
变量有：
data（日期）、cat（股票名称：
济南轻骑，华北制药，四川长虹，洛阳玻璃，广钢股份，新世界，豫园商城，万象集团，友谊集团，西藏明珠）、high（最高价）、low（最低价）、close（收盘价）、group（券种：
Industry,Commerce）.
7.5.1选择高低图类型
Graphs->high-low
1.高低图图式
（1）simplehigh-low-close简单高低收盘图，表示单位时间内某现象最高数值、最低数值和收盘数值。
这种图形适用于股票、期货和外汇金融等，它可说明每天最高价格、最低价格和收盘时的价格。
（2）simplerangebar简单级差图，或称为单式全距图，表明单位时间内某现象最高数值和最低数值。
它与单式高低收盘图的区别是省去了收盘数值。
（3）clusteredhigh-low-close分组高低收盘图，表示单位时间内两个或两个以上现象的最高数值、最低数值和收盘数值。
（4）clusteredrangerbar分组极差图，或称为复式全距图，它表示在单位时间内两个或两个以上现象的最高数值和最低数值。
（5）differenceline距限曲线图，它是说明两个现象在同一时间内相互变化对比关系的线性统计图。
2．统计量描述形式（与条形图一致）
（1）Summariesforgroupsofcases：
观测量分类描述模式。
这种模式对应分类轴变量中的每一种类观测量生成一个简单（分组或分段）图形。
（2）Summariesofseparatevariables：
变量描述模式。
对应每个变量生成一个图形，即一个条或一个折点代表一个变量。
这种模式至少要选两个或两个以上、相同或不同的变量。
（3）Valuesofindividualcases：
观测值模式，对应分类轴变量中的每一观测值生成一个图形。
7.5.2观测量分类模式简单高低收盘图
打开data17-08,试生成1996年4月1日至19日地产类股票每天最高价、最低价和收盘价变化图。
选择simplehigh-low-close和summariesforgroupsofcases,单击define
步骤：
1.barsrepresent栏选择othersummaryfunction,将value变量选入variable框，统计量函数选mean
2.categoryaxis分类轴变量：
选择date变量作为分类轴变量
3.definehigh-low-closeby确定高低收盘变量：
选择hle变量作为高低收盘变量，所生成条图的上端代表最高价，下端代表最低价，中间的方块代表收盘价。
7.5.3变量模式分组高低收盘图
打开data17-09，试生成1996年第14、第15和第16周城乡股票、北人股票以及天桥股票对比变化图。
步骤：
选择clusteredhigh-low-close和summariesofseparatevariables选项，单击define
1.high框中的变量将作为条图的上端值
2.low框中的变量将作为条图的下端值。
3.close框中的变量将作为条图的方块，是收盘值。
4.categoryaxis框内的变量week作为分类轴。
说明：
high和low框中必须选有变量，而close框则可选入或不选入变量，如果在close框没选入变量，则最后生成的图形就没有最后数值的标记（方块）。
VariablesetMofNwithinclusters显示N套变量组中的第M套变量；当选择完一套变量后，即在high、low、close框中分别选入了一套变量的最高价、最低价或收盘价变量后，单击next并出现提示录入下一套变量。
本例
中录入三套变量（chx-hi、chx-lo、chx-cl，tq-hi、tq-lo、tq-cl和br-hi、br-lo、br-cl）,录入完第一套chx变量，单击next按钮并出现variableset1of1withclusters提示；如果录入完这三套变量，文字提示将显示variableset3of3withinclusters,其含义为当前的这些变量是三套分组变量中的第三套变量。
要修改第二套变量，单击previous按钮，文字提示显示variablesset2of3withinclusters,即为三套变量组中的第二套变量，同时在相应变量框内显示第二套变量的high、low和close变量。
7.5.4观测值模式简单高低收盘图
打开data17-09，试生成1996年4月1日至19日北旅股票每日变化图。
选择simplehigh-low-close和variablesofindividualcases选项
将bl-hihigh框bl-lolow框bl-clclose框
Categorylabels选择variable,并将date变量选入。
7.5.5观测量分类模式简单极差图
选择simplerangebar和summariesforgroupsofcases
打开data17-10,试生成1996年4月1日至19日工业股票和商业股票每日收市平均价对比图。
步骤：
1.将变量close选入othersummaryfuncti
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