直方图是用来回答“多少”的问题的。事物的多少取决于实验，一般来说，直方图呈现的是一个特定的类别或者范围内中结果的数量（如丽莎的木桩例子中木桩的数量）。
当数据值有清晰的分类时，就可以根据类别绘制直方图了。例如，丽莎的木桩长度总是7，7⅓，7⅔，8，8⅓，8⅔或9，我们用这些长度给她的木桩进行分类。这种数据叫做非连续数据。而当数据值可以取区间内的任何值时，这种数据叫做连续数据。类别和区间在直方图中有时称为集合单元。在绘制连续数据的直方图时，科学家对集合单元的选择取决于实验的特征和需要回答的问题。
关于取值范围、均值、中位数和众数的解释
在先前部分，我们已经稍稍谈论了均值、众数和取值范围。中位数（median）是科学家用来描述数据集的一种方式。在用直方图表示数据集时，科学家常常会提到数据的取值范围、均值、众数和中位数。
取值范围（range）
又称值域，被计数或测量的变量的范围，是由变量的最高值和最低值来决定，包括区间内的所有数字。[1]
均值（mean）
当科学家讨论数据集中变量的均值，指的是那个变量所有值的平均数，不管变量是计数的还是测量。均值是平均数（average）的另一种说法。
中位数（median）
当科学家们讨论变量的中位数时，他们指的是一串有序的值的中间值。例如，x的一串取值是“1、2、3、3、4、5、5、5、6、6、6、6、8、8、10”，那么中位数是5。这是因为在这串数中有15项，5是第8项。如果一串数有偶数项，中位数是中间两个值的平均数。计数或测量的变量有一个中位数。(www.xing528.com)
众数（mode）
当科学家们讨论数据集中的众数时，他们指的是变量出现率最高的值。上面一串数的众数是6。[2]
让我们回到渗漏水管的实验。我们让房子里的居民记录他们冲洗坐便器的时间。我们得到的数据如表6.10。
表6.10 居民冲洗坐便器数据
要绘制这份数据的直方图，我们首先需要确定分类的集合单元（这组数据并不是连续的，因为房子里的居民记录他们冲洗坐便器，没有精确到秒或二分之一秒，如果我们每一秒画一个集合单元，我们要用很多纸）。对于这份数据，最简单的集合单元选择是小时。
绘制的直方图是什么样子？（见图6.20）
图6.20 表6.10中数据的直方图
从数据集我们能判断众数（即冲洗坐便器最普遍的时间）是7：00—8：00。我们还能看到，冲洗集中发生在7：00—11：00，白天和晚上有些时间段没有冲洗（这些时间最适宜修复水管漏孔）。
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