IBM SPSS Statistics的直方图与条形图在数据呈现上很相似，都是运用条状图形展示数据。但除了外形相似外，实际上，直方图与条形图无论是在数据类型、计算方法，还是在变量数量上都有一定的区别。

接下来，我们将通过一些例子来对比学习这两种图表形式。在本例中，将会使用到的是SPSS旧对话框中的条形图与直方图。

一、数据准备

本例使用到的是一组包含定性与定量变量的销售数据，包含了客流量、销售额、销售量三个定量变量，以及店铺类型、星级两个定性变量。

二、应用的变量类型不同

为什么数据要同时包含定性与定量两种变量？这是因为条形图与直方图的最大不同点在于适用的变量类型不同。

先来看一下直方图的变量设置面板，其中仅包含了一个变量，说明直方图适用于单变量的数据展示。另外，直方图可同时展示正态曲线。

我们将销售额设为直方图的变量。

如图4所示，直方图展示了销售额的分布，同时，通过正态曲线可检验数据是否符合正态分布。

需要注意的是，直方图对数值进行了分段，展示的是分段数值所占的频率。

当我们将店铺类型添加到直方图的变量时，SPSS会弹出警告，说明直方图变量不能添加字符串变量，因无法实现数值的分段。

与直方图相反，条形图则适用于定性数据，展示的是类别变量的计数值。

我们将店铺类型设为类别轴。

如图7所示，从店铺类型条形图可观察到不同店铺的计数，加盟店比直营店多一些。

条形图虽没有严格限制应用的数据类型，但如果将定量数据设为类别轴的话，条形图会显得很臃肿，并且也没什么展示意义。这是因为条形图无分段功能，无法对数值进行分段计数。

三、可同时展示的变量数量不同

在可同时展示的变量数量上，条形图有很大的优势，可同时展示两个变量作簇状条形图与堆积条形图。

簇状条形图可设定类别轴变量与聚类定义依据变量，来同时对比两个变量的数据分布。

我们将店铺类型设为类别轴、星级设为聚类定义依据。

根据以上变量设置，可得到如图11所示的簇状条形图，可同时对比加盟店与直营店中不同星级店铺的数量。比如，可以观察到，加盟店的四星店铺比直营店的四星店铺多。

堆积条形图则可以设置类别轴与堆积定义依据来观察A变量中B变量的占比。

我们将店铺类型设为类别轴、星级设为堆积定义依据。

根据以上设置，可得到加盟店与直营店的星级店铺占比。

四、小结

综上所述，虽然SPSS的直方图与条形图都是条状图，但两种图表应用的变量类型、变量数量都有所不同。

直方图适用于定量数据，并可展示数据的分段频率；而条形图适用于定性数据，可通过簇状条形图与堆积条形图展示两个变量的数据。

作者：泽洋