Sagedustabelid võivad olla kasulikud andmekogumis teatud tüüpi tugipunktide esinemiste arvu kirjeldamiseks. Sagedustabelid, mida nimetatakse ka sagedusjaotusteks, on üks põhilisemaid vahendeid kirjeldava statistika kuvamiseks. Sagedustabeleid kasutatakse laialdaselt andmete jagamisel lühidalt. neid on lihtne tõlgendada ja nad suudavad suuri andmekogumeid üsna lühidalt kuvada. Sagedustabelid võivad aidata andmekogumis ilmseid suundumusi tuvastada ja neid saab kasutada andmete võrdlemiseks sama tüüpi andmekogumite vahel. Sagedustabelid ei sobi siiski iga rakenduse jaoks. Need võivad varjata äärmuslikke väärtusi (rohkem kui X või vähem kui Y) ning nad ei võimalda andmete viltuse ja kurtoosi analüüse.
Andmete kiire visualiseerimine
Sagedustabelid võimaldavad andmekogumis kiiresti välja tuua kõrvalekalded ja isegi olulised suundumused, tehes pealiskaudset kontrolli. Näiteks võib õpetaja kuvada sagedustabelis õpilaste keskkursuse hinded, et saada kiire ülevaade tema klassis toimimisest. Sageduse veerus olev number tähistab seda hinnet saanud õpilaste arvu; 25-liikmelise klassi õpilaste jaoks võib kirjade hinnete sagedusjaotus välja näha umbes selline: Hinne Sagedus A... 7 B... 13 C... 3 D... 2
Suhtelise külluse visualiseerimine
Sagedustabelid võivad aidata teadlastel uurida iga konkreetse sihtandmete suhtelist arvukust oma valimis. Suhteline arvukus näitab, kui suure osa andmekogumist moodustavad sihtandmed. Suhteline arvukus on sageli kujutatud sagedushistogrammina, kuid seda saab hõlpsasti kuvada sagedustabelis. Mõelgem sama keskmise jaotuse sagedusjaotusele. Suhteline arvukus on lihtsalt konkreetse hinde saanud õpilaste protsent ja see võib olla abiks andmete kontseptualiseerimisel ilma neid üle mõtlemata. Näiteks saate lisatud veeruga, mis näitab iga klassi esinemissagedust protsentides, hõlpsalt vaata, et üle poole klassist sai hinde B, ilma et oleks vaja andmeid väga üksikasjalikult uurida.
Hinne Sagedus Suhteline arvukus (% sagedus) A... 7... 28% B... 13... 52% C... 3... 12% D... 2... 8%
Komplekssed andmekogumid võivad vajada klassifitseerimist intervallidesse
Üks puudus on see, et keeruline on mõista keerukaid andmekogumeid, mis kuvatakse sagedustabelis. Suured andmekogumid saab sagedustabeli abil hõlpsaks visualiseerimiseks jagada intervalliklassidesse. Näiteks kui küsiksite järgmiselt sajalt inimeselt, kelle vanust näete, saaksite tõenäoliselt laia valiku vastuseid, mis ulatuvad vahemikku kolm kuni üheksakümmend kolm. Selle asemel, et lisada oma sagedustabelisse ridu iga vanuse kohta, võiksite andmed liigitada intervallidesse, näiteks 0–10 aastat, 11–20 aastat, 21–30 aastat ja nii edasi. Seda võib nimetada ka grupeeritud sagedusjaotuseks.
Sagedustabelid võivad varjata viltust ja kurtoosi
Kui histogrammil ei kuvata, ei pruugi andmete viltus ja kurtoos sagedustabelis kergesti ilmneda. Viltus annab teada, millisesse suunda teie andmed kalduvad. Kui hinded kuvatakse graafiku X-telje kohal graafikul, mis näitab meie 25 ülaloleva õpilase vahehinde sagedust, kaldub jaotus A ja B suunas. Kurtoos räägib teile teie andmete keskmisest tipust - kas see langeks normaaljaotuse joonele, mis on kena sile kellakõver, või on pikk ja terav. Kui graafite meie näite keskklassi hinded, leiate B-st kõrge tipu, millel on madalamate klasside jaotuse järsk langus.