Taajuustaulukot voivat olla hyödyllisiä kuvaamaan tietyn tyyppisen peruspisteen esiintymien määrää tietojoukossa. Taajuustaulukot, joita kutsutaan myös taajuusjakaumiksi, ovat yksi perustyökaluista kuvailevien tilastojen näyttämisessä. Taajuustaulukoita käytetään laajalti yhdellä silmäyksellä viitteenä tietojen jakeluun; niitä on helppo tulkita ja ne voivat näyttää suuria tietojoukkoja melko ytimekkäästi. Taajuustaulukot voivat auttaa tunnistamaan tietojoukon ilmeiset suuntaukset, ja niitä voidaan käyttää tietojen vertaamiseen samantyyppisten tietojoukkojen välillä. Taajuustaulukot eivät kuitenkaan sovi kaikkiin sovelluksiin. Ne voivat peittää ääriarvot (yli X tai vähemmän kuin Y), eivätkä ne sovi tietojen vääristymisen ja kurtoosin analyyseihin.
Nopea tietojen visualisointi
Taajuustaulukot voivat nopeasti paljastaa poikkeamat ja jopa merkittävät kehityssuunnat tietojoukossa korkeintaan pintapuolisen tarkastuksen avulla. Esimerkiksi opettaja saattaa näyttää opiskelijoiden väliarvot taajuustaulukossa saadakseen nopean kuvan hänen luokkansa yleisestä suoriutumisesta. Taajuussarakkeen numero edustaisi kyseisen arvosanan saaneiden opiskelijoiden määrää; 25 opiskelijan luokassa vastaanotettujen kirjeiden taajuusjakauma voi näyttää tältä: Arvosanan taajuus A... 7 B... 13 C... 3 D... 2
Suhteellisen runsauden visualisointi
Taajuustaulukot voivat auttaa tutkijoita tutkimaan kunkin tietyn kohdetiedon suhteellisen runsauden otoksessa. Suhteellinen runsaus edustaa sitä, kuinka suuri osa datajoukosta koostuu kohdedatasta. Suhteellinen runsaus on usein esitetty taajuushistogrammina, mutta se voidaan helposti näyttää taulukossa. Harkitse samaa keskitason arvosanojen taajuusjakaumaa. Suhteellinen runsaus on yksinkertaisesti prosenttiosuus opiskelijoista, jotka saivat tietyn arvosanan, ja voi olla hyödyllistä tietoa käsitteellistämättä sitä liikaa. Esimerkiksi lisäämällä sarake, joka näyttää kunkin luokan prosentuaalisen esiintymän, voit helposti nähdä, että yli puolet luokasta pisteytti B: n ilman, että heidän tarvitsisi tutkia tietoja yksityiskohtaisesti.
Arvosanataajuuden suhteellinen runsaus (% taajuus) A... 7... 28% B... 13... 52% C... 3... 12% D... 2... 8%
Monimutkaiset tietojoukot saattavat tarvita luokituksia intervalleihin
Yksi haittapuoli on se, että taajuustaulukossa näytettäviä monimutkaisia tietojoukkoja on vaikea ymmärtää. Suuret tietojoukot voidaan jakaa intervalliluokkiin visualisoinnin helpottamiseksi taajuustaulukon avulla. Esimerkiksi, jos kysyt 100 seuraavalta ihmiseltä, näet heidän ikänsä, saat todennäköisesti laajan valikoiman vastauksia, jotka ulottuvat kolmesta yhdeksänkymmentäkolme. Sen sijaan, että sisällytät taajuustaulukkoon jokaisen iän rivejä, voit luokitella tiedot aikaväleihin, kuten 0-10 vuotta, 11-20 vuotta, 21-30 vuotta ja niin edelleen. Tätä voidaan kutsua myös ryhmitetyksi taajuusjakaumaksi.
Taajuustaulukot voivat peittää vinoutumisen ja kurtosiksen
Ellei histogrammissa näy, tietojen vinous ja kurtosis eivät välttämättä näy helposti taajuustaulukossa. Vinous kertoo, mihin suuntaan tietosi pyrkivät. Jos arvosanat näytetään kaavion X-akselin poikki, joka osoittaa 25 välilaskijallemme väliarvojen taajuuden, jakauma vääristyisi kohti A: ta ja B: tä. Kurtosis kertoo tietojesi keskeisestä huipusta - putoako se normaalin jakauman linjan, joka on mukava sileä kellokäyrä, vai onko se pitkä ja terävä. Jos piirrät esimerkkimme keskipitkän aikavälin arvosanat, löydät B: n korkean huipun, jossa alempien arvosanojen jakauma on jyrkkä pudotus.