फ़्रिक्वेंसी टेबल के फायदे और नुकसान

एक डेटासेट के भीतर किसी विशेष प्रकार के डेटा की घटनाओं की संख्या का वर्णन करने के लिए फ़्रीक्वेंसी टेबल उपयोगी हो सकते हैं। फ़्रीक्वेंसी टेबल, जिसे फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन भी कहा जाता है, वर्णनात्मक आँकड़ों को प्रदर्शित करने के लिए सबसे बुनियादी उपकरणों में से एक है। फ़्रीक्वेंसी तालिकाओं का व्यापक रूप से डेटा के वितरण में एक नज़र में संदर्भ के रूप में उपयोग किया जाता है; उनकी व्याख्या करना आसान है और वे बड़े डेटा सेट को काफी संक्षिप्त तरीके से प्रदर्शित कर सकते हैं। फ़्रीक्वेंसी टेबल डेटा सेट के भीतर स्पष्ट रुझानों की पहचान करने में मदद कर सकते हैं और इसका उपयोग उसी प्रकार के डेटा सेट के बीच डेटा की तुलना करने के लिए किया जा सकता है। हालाँकि, फ़्रीक्वेंसी टेबल हर एप्लिकेशन के लिए उपयुक्त नहीं हैं। वे चरम मूल्यों (X से अधिक या Y से कम) को अस्पष्ट कर सकते हैं, और वे डेटा के तिरछा और कुर्टोसिस के विश्लेषण के लिए खुद को उधार नहीं देते हैं।

फ़्रीक्वेंसी टेबल एक सरसरी निरीक्षण से अधिक नहीं के साथ डेटा सेट के भीतर आउटलेयर और यहां तक ​​​​कि महत्वपूर्ण रुझानों को जल्दी से प्रकट कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक शिक्षिका एक बारंबारता तालिका पर मध्यावधि के लिए छात्रों के ग्रेड प्रदर्शित कर सकती है ताकि यह पता चल सके कि उसकी कक्षा समग्र रूप से कैसा प्रदर्शन कर रही है। फ़्रीक्वेंसी कॉलम की संख्या उस ग्रेड को प्राप्त करने वाले छात्रों की संख्या का प्रतिनिधित्व करेगी; 25 छात्रों की एक कक्षा के लिए, प्राप्त अक्षर ग्रेड का बारंबारता वितरण कुछ इस तरह दिख सकता है: ग्रेड फ़्रीक्वेंसी A...7 B...13 C...3 D...2

फ़्रीक्वेंसी टेबल शोधकर्ताओं को उनके नमूने के भीतर प्रत्येक विशेष लक्ष्य डेटा के सापेक्ष बहुतायत की जांच करने में मदद कर सकते हैं। सापेक्ष बहुतायत यह दर्शाती है कि लक्ष्य डेटा में कितना डेटा सेट शामिल है। सापेक्ष बहुतायत को अक्सर आवृत्ति हिस्टोग्राम के रूप में दर्शाया जाता है, लेकिन इसे आसानी से आवृत्ति तालिका में प्रदर्शित किया जा सकता है। मध्यावधि ग्रेड के समान आवृत्ति वितरण पर विचार करें। सापेक्ष बहुतायत केवल उन छात्रों का प्रतिशत है जिन्होंने एक विशेष ग्रेड प्राप्त किया है, और डेटा को बिना सोचे-समझे अवधारणा के लिए सहायक हो सकता है। उदाहरण के लिए, जोड़े गए कॉलम के साथ जो प्रत्येक ग्रेड की प्रतिशत घटना को प्रदर्शित करता है, आप आसानी से कर सकते हैं देखें कि आधे से अधिक कक्षा ने डेटा की अधिक विस्तार से जांच किए बिना बी स्कोर किया है।

ग्रेड फ़्रीक्वेंसी सापेक्ष बहुतायत (% फ़्रीक्वेंसी) A...7...28% B...13...52% C...3...12% D...2...8%

एक नुकसान यह है कि फ़्रीक्वेंसी टेबल पर प्रदर्शित होने वाले जटिल डेटा सेट को समझना मुश्किल है। फ़्रीक्वेंसी टेबल का उपयोग करके आसान विज़ुअलाइज़ेशन के लिए बड़े डेटा सेट को अंतराल वर्गों में विभाजित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आपने अगले १०० लोगों से पूछा कि आप देखते हैं कि उनकी उम्र क्या थी, तो आपको तीन से लेकर निन्यानवे तक के उत्तर की एक विस्तृत श्रृंखला मिलने की संभावना है। अपनी बारंबारता तालिका में प्रत्येक आयु के लिए पंक्तियों को शामिल करने के बजाय, आप आँकड़ों को अंतरालों में वर्गीकृत कर सकते हैं, जैसे 0 - 10 वर्ष, 11 - 20 वर्ष, 21 - 30 वर्ष इत्यादि। इसे समूहीकृत बारंबारता बंटन भी कहा जा सकता है।

जब तक हिस्टोग्राम पर प्रदर्शित नहीं किया जाता है, तब तक डेटा का तिरछापन और कर्टोसिस आवृत्ति तालिका में आसानी से स्पष्ट नहीं हो सकता है। विषमता आपको बताती है कि आपका डेटा किस दिशा में जाता है। यदि हमारे ऊपर के 25 छात्रों के लिए मध्यावधि ग्रेड की आवृत्ति को दर्शाने वाले ग्राफ़ के X-अक्ष पर ग्रेड प्रदर्शित किए गए थे, तो वितरण A और B की ओर तिरछा हो जाएगा। कुर्टोसिस आपको आपके डेटा के केंद्रीय शिखर के बारे में बताता है -- चाहे वह सामान्य वितरण की पंक्ति में गिरे, जो एक अच्छा चिकनी घंटी वक्र है, या लंबा और तेज हो। यदि आप हमारे उदाहरण में मध्यावधि ग्रेड का रेखांकन करते हैं, तो आपको निम्न ग्रेड के वितरण में तेज गिरावट के साथ B पर एक लंबा शिखर मिलेगा।