茎叶图看谁更稳定的方法是如果一组数据的茎叶图呈现出比较集中的分布，且各个茎下面的叶数量相差不大，那么这组数据就比较稳定。
在茎叶图中，数据被分为茎和叶两部分。茎表示数据的整数部分，叶表示数据的小数部分。通常情况下，我们会将一组数据的茎按照从小到大的顺序排列，然后在每个茎下面列出对应的叶。
要判断哪个数据更稳定，可以观察茎叶图的形状。如果一组数据的茎叶图呈现出比较集中的分布，且各个茎下面的叶数量相差不大，那么这组数据就比较稳定。
反之，如果茎叶图呈现出比较分散的分布，或者某些茎下面的叶数量明显多于其他茎，那么这组数据就不够稳定。
需要注意的是，茎叶图只是一种直观的数据展示方式，它不能提供精确的数学度量来描述数据的稳定性。如果需要更准确地判断数据的稳定性，可以使用方差、标准差等统计量来进行计算和分析。
方差是衡量数据离散程度的统计量，方差越小说明数据越集中，稳定性越好。标准差是方差的平方根，同样可以用来衡量数据的离散程度。标准差越小，说明数据越稳定。
此外，还可以观察茎叶图的茎部分。如果一组数据的茎分布比较均匀，没有特别突出或缺失的茎，那么这组数据也比较稳定。
茎叶图展示的数据的特点：
1、简单易懂：茎叶图将数据分为茎和叶两部分，整数部分为茎，小数部分为叶，这种展示方式简单易懂，能够让人们快速理解数据的分布和特征。
2、直观性强：茎叶图将数据按照大小顺序排列，并在每个茎下面列出对应的叶，这种展示方式直观性强，能够让人们一眼看出数据的分布情况和集中趋势。
3、易于比较：茎叶图能够将多组数据放在同一个图表中进行比较，让人们更容易地看出不同数据之间的差异和相似之处。
4、不易受到极端值的影响：在茎叶图中，数据的分布是根据茎来排列的，因此不容易受到极端值的影响。即使数据中存在一些极端值，也不会对整个茎叶图的形状和分布产生太大的影响。
5、可以展示数据的稳定性：通过观察茎叶图的形状和分布，可以初步判断数据的稳定性。如果茎叶图呈现出比较集中的分布，且各个茎下面的叶数量相差不大。
那么这组数据就比较稳定，反之，如果茎叶图呈现出比较分散的分布，或者某些茎下面的叶数量明显多于其他茎，那么这组数据就不够稳定。