19、直方圖的柱體不僅能夠量度被計量事物的數(shù)目（頻數(shù)），還能體現(xiàn)各個區(qū)間所代表的整個數(shù)據(jù)集的百分比 。
20、下面這些指令會讓你對手頭的數(shù)據(jù)集了解更深，還能得知人們的加薪分布 。
sd(data$received)summary(data$received)
sd指令返回指定數(shù)據(jù)范圍的標準偏差，summary()指令顯示received（實際加薪）列的匯總統(tǒng)計值 。
21、直方圖很好地體現(xiàn)了平均值（mean）、中間值（median）和標準偏差 。通過觀察直方圖，雖然無法看出具體的數(shù)值，但可以形成對數(shù)字的感覺 。
22、如果直方圖是對稱的，則平均值和中間值會處于相同的位置——正中間 。但在這個實例中，右側(cè)的小峰將平均值拖離大峰的中心，而大部分觀察對象都位于這里 。也許我們該重新看看先前劃分的數(shù)據(jù)塊，弄清楚這些數(shù)據(jù)塊是否和直方圖有些關(guān)系 。
04 用數(shù)據(jù)的子集繪制直方圖23、用數(shù)據(jù)的子集繪制直方圖 。
hist(data$received[date$year == 2007], breaks = 50)
這個直方圖僅選擇了2007年的加薪數(shù)據(jù)，基本形狀與原來的直方圖相同，坐標則有區(qū)別——例如最大的數(shù)據(jù)塊中僅有8個人 。但由于形狀相同，2007年的群體可能與整個群體有相同的特性 。
24、2008年情況與使用2007年數(shù)據(jù)時完全一樣，R甚至選用完全一樣的坐標繪制數(shù)據(jù) 。
hist(data$received[data$year == 2008], breaks = 50)
25、盡管這個直方圖的坐標有所不同，我們卻再一次看到一個大峰和一個挨在大峰右邊的小峰，這個圖形顯示出女性在這些年里的加薪情況，因此人數(shù)眾多 。
hist(data$received[data$gender == “F”], breaks = 50)
26、這個圖形看起來非常像女性的加薪直方圖 。雖然坐標不同，但只要分析一下柱體，就能看出不同區(qū)間中的男性和女性的數(shù)目大致相同 。像前面一樣，這個圖有兩個峰 。
hist(data$received[data$gender == “M”], breaks = 50)
27、有趣的事情出現(xiàn)了：只有一個峰 。橫坐標表明這些人（即未提出加薪的人）處于加薪范圍的低端；縱坐標表明這些人為數(shù)眾多 。
hist(data$received[data$negotiated == FALSE], breaks = 50)
28、看來，把提過加薪要求和未提過加薪要求的人拆開后，兩個峰會明顯分離，我們看到：人員加薪大增，同時人數(shù)銳減 。似乎要求加薪的人會在結(jié)果分布圖上呈現(xiàn)完全不同的分布形態(tài) 。
hist(data$received[data$negotiated == TRUE], breaks = 50)
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