Les tableaux de fréquences peuvent être utiles pour décrire le nombre d'occurrences d'un type particulier de données dans un ensemble de données. Les tableaux de fréquences, également appelés distributions de fréquences, sont l'un des outils les plus élémentaires pour afficher des statistiques descriptives. Les tableaux de fréquences sont largement utilisés comme référence d'un coup d'œil dans la distribution des données; ils sont faciles à interpréter et ils peuvent afficher de grands ensembles de données de manière assez concise. Les tableaux de fréquences peuvent aider à identifier des tendances évidentes au sein d'un ensemble de données et peuvent être utilisés pour comparer des données entre des ensembles de données du même type. Cependant, les tableaux de fréquences ne conviennent pas à toutes les applications. Ils peuvent masquer des valeurs extrêmes (supérieures à X ou inférieures à Y), et ils ne se prêtent pas à des analyses de l'asymétrie et de l'aplatissement des données.
Visualisation rapide des données
Les tableaux de fréquences peuvent rapidement révéler des valeurs aberrantes et même des tendances significatives au sein d'un ensemble de données avec à peine plus qu'une inspection superficielle. Par exemple, un enseignant peut afficher les notes des élèves à mi-parcours sur un tableau de fréquence afin d'avoir un aperçu rapide de la performance globale de sa classe. Le nombre dans la colonne de fréquence représenterait le nombre d'élèves recevant cette note; pour une classe de 25 élèves, la distribution de fréquence des notes alphabétiques reçues pourrait ressembler à ceci: Fréquence des notes A...7 B...13 C...3 D...2
Visualiser l'abondance relative
Les tableaux de fréquences peuvent aider les chercheurs à examiner l'abondance relative de chaque donnée cible particulière au sein de leur échantillon. L'abondance relative représente la part de l'ensemble de données composée des données cibles. L'abondance relative est souvent représentée sous la forme d'un histogramme de fréquence, mais peut facilement être affichée dans un tableau de fréquence. Considérons la même distribution de fréquence des notes de mi-session. L'abondance relative est simplement le pourcentage d'élèves qui ont obtenu une note particulière et peut être utile pour conceptualiser les données sans trop y penser. Par exemple, avec la colonne ajoutée qui affiche le pourcentage d'occurrence de chaque note, vous pouvez facilement voir que plus de la moitié de la classe a obtenu un B, sans avoir à examiner les données en détail.
Grade Fréquence Abondance relative (% fréquence) A...7...28% B...13...52% C...3...12% D...2...8%
Les ensembles de données complexes peuvent avoir besoin d'être classés en intervalles
Un inconvénient est qu'il est difficile de comprendre des ensembles de données complexes qui sont affichés sur une table de fréquence. Les grands ensembles de données peuvent être divisés en classes d'intervalles pour une visualisation facile à l'aide d'un tableau de fréquences. Par exemple, si vous demandez aux 100 personnes suivantes quel est leur âge, vous obtiendrez probablement un large éventail de réponses allant de trois à quatre-vingt-treize. Plutôt que d'inclure des lignes pour chaque âge dans votre tableau de fréquence, vous pouvez classer les données en intervalles, tels que 0 - 10 ans, 11 - 20 ans, 21 - 30 ans et ainsi de suite. Cela peut également être appelé distribution de fréquence groupée.
Les tableaux de fréquences peuvent obscurcir l'asymétrie et l'aplatissement
À moins d'être affichés sur un histogramme, l'asymétrie et l'aplatissement des données peuvent ne pas être facilement apparents dans un tableau de fréquence. L'asymétrie vous indique dans quelle direction tendent vos données. Si les notes étaient affichées sur l'axe X d'un graphique montrant la fréquence des notes de mi-session pour nos 25 étudiants ci-dessus, la distribution serait biaisée vers les A et les B. Kurtosis vous indique le pic central de vos données - s'il s'alignerait sur une distribution normale, qui est une belle courbe en cloche lisse, ou s'il serait grand et pointu. Si vous tracez le graphique des notes de mi-parcours dans notre exemple, vous trouverez un pic élevé à B avec une forte baisse dans la distribution des notes inférieures.