：可以直观地展示数据的分布与理论分布的吻合程度。如果数据分布存在偏态，q-q图会呈现出特定的弯曲模式。注意：需要一定的统计知识来解读q-q图。对于非连续型数据或具有大量重复值的数据，q-q图可能不够准确。
5. 茎叶图（Stem-and-Leaf plot）适用情况：适用于小样本量的连续型或离散型数据。可以同时展示数据的分布和具体数值。优点：易于理解，便于展示数据的详细情况。可以快速识别数据的偏态和异常值。注意：对于大样本量，茎叶图可能变得难以阅读和解释。在选择图形方法时，建议考虑数据的类型、样本量、你的分析目的以及受众的统计学知识背景。通常，结合多种图形方法可以更全面地评估数据的偏态。选择合适的图形方法以评估数据的偏态取决于数据的类型、样本量以及你希望传达的信息。以下是几种常用的图形方法，以及它们如何适用于评估偏态：
此外，还可以使用累计分布函数（cdF）图来观察数据的偏态。cdF 图显示了小于或等于每个给定值的观测比例。如果 cdF 曲线向左或向右偏移，就表示数据存在偏态。
对于偏态严重的数据，可能需要进行数据转换或采用非参数方法进行分析。例如，对数转换常用于校正正偏态，而平方根转换则有助于改善负偏态。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的图形方法，并结合其他统计指标如均值、中位数、标准差等来综合评估数据的特征。同时，也要记得对结果进行合理的解读和解释，以便更好地理解数据背后的含义。
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