在公共卫生领域，统计图表是分析和展示数据的重要工具。它们能够帮助我们更直观地理解数据特征，发现数据间的规律与趋势。常用的统计图类型包括但不限于：
条形图：用于比较不同类别之间的数量差异或显示各类别所占比例。它可以是垂直的也可以是水平的。
折线图：主要用于表示一段时间内某项指标的变化趋势，适合于连续性数据的时间序列分析。
饼图：展示各个部分在整体中所占的比例关系，适用于分类数据的比例分布情况。
直方图：用于显示数值型变量的分布特征，与条形图相似但没有间隔，可以直观地看到数据的集中程度和离散程度。
箱线图：能够清晰地显示出一组数据的最大值、最小值、上四分位数、下四分位数以及中位数等重要统计量，有助于识别异常点。
散点图：通过坐标轴上的点来表示两个变量之间的关系，可以用来探索两者之间是否存在相关性。
热力图：以颜色深浅变化来反映数据矩阵中的值大小，适用于多维数据分析和模式识别。
雷达图：用于比较多个对象在不同维度上的表现情况，特别适合于展示个体间的优势与劣势对比。
以上这些图表类型各有特点，在实际应用中应根据研究目的、数据性质及读者需求选择合适的图形进行表达。
条形图：用于比较不同类别之间的数量差异或显示各类别所占比例。它可以是垂直的也可以是水平的。
折线图：主要用于表示一段时间内某项指标的变化趋势，适合于连续性数据的时间序列分析。
饼图：展示各个部分在整体中所占的比例关系，适用于分类数据的比例分布情况。
直方图：用于显示数值型变量的分布特征，与条形图相似但没有间隔，可以直观地看到数据的集中程度和离散程度。
箱线图：能够清晰地显示出一组数据的最大值、最小值、上四分位数、下四分位数以及中位数等重要统计量，有助于识别异常点。
散点图：通过坐标轴上的点来表示两个变量之间的关系，可以用来探索两者之间是否存在相关性。
热力图：以颜色深浅变化来反映数据矩阵中的值大小，适用于多维数据分析和模式识别。
雷达图：用于比较多个对象在不同维度上的表现情况，特别适合于展示个体间的优势与劣势对比。
以上这些图表类型各有特点，在实际应用中应根据研究目的、数据性质及读者需求选择合适的图形进行表达。
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