表现数据最常用的方式是使用地理示意图。譬如，一所学校想知道两层教学楼中哪段楼梯使用最频繁，以便在假期安排对这段楼梯进行刷漆。学校可以向所有学生发放调查问卷，了解他们最经常使用的楼梯；或者校方可以派人站在不同的楼梯口，对经过的学生人数计数。当然，校方也可以假定学生会使用离他们教室门最近的楼梯。
图6.1是学校二楼的空间示意图，标注了每间教室的学生人数和楼梯位置。
根据示意图，我们能制作一张各个班级使用各段楼梯的表格，然后计算出使用各段楼梯的学生总数。
图6.1 学校二楼的空间示意图
表6.1 楼梯使用情况一览表
根据表6.1中的数字，我们可以计算出B楼梯是使用最频繁的，假期里应该给这段楼梯刷漆。然而，不是所有的数据集都像我们的表格一样容易理解。对于更复杂的数据集，为了方便理解，我们可以使用柱状图来呈现。在柱状图里，每根柱子的高度对应被研究的变量值出现在数据集中的次数。(www.xing528.com)
图6.2显示楼梯研究的柱状图。我们研究的变量是“楼梯”，楼梯的使用值是“A”“B”“C”或“D”。
通过柱子的高度，我们马上能看出“B”是使用率最高的楼梯（在数据集中，“B”出现了93次）。通过画柱状图来表现变量时，图中最高的柱子对应变量最常出现的值。在数据集中出现次数最多的数值被称作这组数据集的众数（mode）。变量“楼梯”的众数是B。
图6.2 柱状图：反应楼梯的使用情况
还有许多方式可以表示数据集中变量的值，比如使用饼图。在饼图中，每块饼的大小代表各变量的值在数据集中出现的次数。
饼图还能使我们很容易看到变量“楼梯”的哪个值最常出现（图6.3）。但是，使用饼图并不能表述数值上的精确差别（在柱状图中，可以通过比较柱子高度体现数值差异）。饼图清晰地呈现了数据的分类，只是这种分类尚未被量化或排序。仍然以楼梯使用情况为例，我们可以按教学楼顺时针环绕方向把楼梯命名成A、B、C和D。同样，我们也可以把楼梯命名成C、B、D、A或者D、B、A、C或者弗雷德、苏、戴维和赫尔迈厄尼，我们最后仍然能够得出正确的结果。
图6.3 饼图：反应楼梯的使用情况
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