Obsah
- Rýchla vizualizácia dát
- Vizualizácia relatívnej hojnosti
- Komplexné množiny údajov môžu byť potrebné zaradiť do intervalov
- Frekvenčné tabuľky môžu zakrývať skosenie a kurtózu
Frekvenčné tabuľky môžu byť užitočné na opísanie počtu výskytov konkrétneho typu vzťažného bodu v množine údajov. Frekvenčné tabuľky, nazývané aj frekvenčné distribúcie, sú jedným z najzákladnejších nástrojov na zobrazenie opisnej štatistiky. Frekvenčné tabuľky sa široko využívajú ako okamžitý odkaz na distribúciu údajov; dajú sa ľahko interpretovať a veľké súbory údajov môžu zobraziť pomerne stručným spôsobom. Frekvenčné tabuľky môžu pomôcť pri identifikácii zrejmých trendov v rámci súboru údajov a môžu sa použiť na porovnanie údajov medzi súbormi údajov rovnakého typu. Frekvenčné tabuľky sú však vhodné pre každú aplikáciu. Môžu zakrývať extrémne hodnoty (viac ako X alebo menej ako Y) a neumožňujú analýzu skreslenia a kurtózy údajov.
Rýchla vizualizácia dát
Frekvenčné tabuľky môžu rýchlo odhaliť odľahlé hodnoty a dokonca aj významné trendy v rámci súboru údajov s nie viac ako len predbežnou kontrolou. Napríklad, učiteľ môže na strednej škole na frekvenčnej tabuľke zobraziť známky študentov z polovice obdobia, aby získal rýchly prehľad o tom, ako sa jej trieda darí. Číslo v stĺpci frekvencie predstavuje počet študentov, ktorí dostávajú túto známku; pre triedu 25 študentov by frekvenčné rozloženie prijatých písomných ročníkov mohlo vyzerať asi takto: Frekvencia stupňa A .............. 7 B ........... ..13 C .............. 3 D .............. 2
Vizualizácia relatívnej hojnosti
Frekvenčné tabuľky môžu výskumným pracovníkom pomôcť preskúmať relatívnu početnosť jednotlivých konkrétnych cieľových údajov v rámci ich vzorky. Relatívne množstvo predstavuje, koľko zo súboru údajov pozostáva z cieľových údajov. Relatívna hojnosť sa často predstavuje ako histogram frekvencie, ale dá sa ľahko zobraziť v tabuľke frekvencií. Zvážte rovnaké frekvenčné rozdelenie stredných stupňov. Relatívna hojnosť je jednoducho percentuálny podiel študentov, ktorí dosiahli určitý stupeň, a môžu pomôcť pri konceptualizácii údajov bez ich prehĺbenia. Napríklad pomocou pridaného stĺpca, ktorý zobrazuje percentuálny výskyt každého stupňa, môžete ľahko vidieť, že viac ako polovica triedy získala hodnotenie B, bez toho, aby ste museli podrobne skúmať údaje.
Relatívna abundancia stupňa (% frekvencia) A .............. 7 .............. 28% B ......... .... 13 ............ 52% C .............. 3 ............. 12% D .............. 2 .............. 8%
Komplexné množiny údajov môžu byť potrebné zaradiť do intervalov
Jednou nevýhodou je, že je ťažké pochopiť komplexné súbory údajov, ktoré sú zobrazené na tabuľke frekvencií. Veľké súbory údajov je možné rozdeliť do intervalových tried pre ľahkú vizualizáciu pomocou tabuľky frekvencií. Napríklad, ak by ste sa opýtali ďalších 100 ľudí, ktorých vidíte, aký je ich vek, pravdepodobne dostanete širokú škálu odpovedí od troch do deväťdesiatich troch. Namiesto toho, aby ste do tabuľky frekvencií zahrnuli riadky pre každý vek, môžete údaje rozdeliť do intervalov, napríklad 0 - 10 rokov, 11 - 20 rokov, 21 - 30 rokov atď. Môže sa to tiež nazvať skupinová distribúcia frekvencie.
Frekvenčné tabuľky môžu zakrývať skosenie a kurtózu
Pokiaľ nie sú údaje na histograme zobrazené, skreslenie a kurtóza údajov nemusia byť ľahko zrejmé z tabuľky frekvencií. Skewness vám povie, kam smerujú vaše dáta. Keby boli známky zobrazené na osi X grafu ukazujúceho frekvenciu stredných ročníkov pre našich 25 študentov vyššie, distribúcia by klesla smerom k As a Bs. Kurtosis vám povie o centrálnom vrchole vašich údajov - či by to bolo v súlade s normálnym rozdelením, čo je pekná hladká krivka zvonku, alebo by bolo vysoké a ostré. Ak v našom príklade grafujete stredné stupne, nájdete vysoký vrchol pri B s prudkým poklesom v distribúcii nižších stupňov.