A frekvenciatáblák hasznosak lehetnek egy adott típusú nullapont előfordulásainak számának leírásához egy adathalmazon belül. A frekvenciatáblázatok, más néven frekvenciaeloszlások, az egyik legalapvetőbb eszköz a leíró statisztikák megjelenítésére. A frekvenciatáblázatokat széles körben használják áttekintésre az adatok eloszlásának referenciájaként; könnyen értelmezhetők, és meglehetősen tömör módon képesek nagy adatkészletek megjelenítésére. A gyakorisági táblázatok segíthetnek egy nyilvánvaló trendek azonosításában egy adathalmazon belül, és felhasználhatók az adatok azonos típusú adatkészletek közötti összehasonlítására. A gyakorisági táblázatok azonban nem minden alkalmazáshoz megfelelőek. Elfedhetik a szélsőséges értékeket (több mint X vagy kevesebb, mint Y), és nem alkalmasak az adatok ferdeségének és kurtosisának elemzésére.
Gyors adatmegjelenítés
A gyakorisági táblázatok rövid időn belüli ellenőrzéssel gyorsan felfedhetik az adatsoron kívüli értékeket és akár jelentős tendenciákat is. Például egy tanár megjelenítheti a hallgatók középtávú osztályzatait egy gyakorisági táblázaton, hogy gyorsan áttekinthesse az osztályának általános teljesítményét. A gyakoriság oszlopban szereplő szám az adott osztályzatot kapó hallgatók számát reprezentálja; 25 tanulóból álló osztály esetében a kapott levélfokozatok gyakorisági eloszlása a következőképpen nézhet ki: A fokozatú gyakoriság A... 7 B... 13 C... 3 D... 2
A relatív bőség megjelenítése
A gyakorisági táblázatok segíthetik a kutatókat abban, hogy megvizsgálják a mintájukban szereplő egyes céladatok relatív bőségét. A relatív bőség azt jelzi, hogy az adatkészlet mekkora részét tartalmazza a céladatok. A relatív bőség gyakran frekvencia hisztogramként jelenik meg, de könnyen megjeleníthető egy frekvenciatáblázatban. Tekintsük ugyanezt a gyakorisági eloszlást a félidős osztályzatoknál. A relatív bőség egyszerűen a tanulók százalékos aránya, akik egy adott érdemjegyet értek el, és hasznos lehet az adatok túlgondolása nélkül történő konceptualizálásában. Például a hozzáadott oszlop segítségével, amely az egyes évfolyamok százalékos előfordulását jeleníti meg, könnyedén megteheti lásd, hogy az osztály több mint fele B-t ért el, anélkül, hogy az adatokat nagyon részletesen kellett volna megvizsgálnia.
Osztályozási gyakoriság relatív bőség (% gyakoriság) A... 7... 28% B... 13... 52% C... 3... 12% D... 2... 8%
A bonyolult adathalmazokra időközökre lehet szükség
Az egyik hátrány, hogy nehéz megérteni a frekvenciatáblázaton megjelenő összetett adatsorokat. A nagy adatsorok intervallumosztályokba oszthatók az egyszerű megjelenítés érdekében a frekvencia táblázat segítségével. Például, ha azt kérdezi a következő 100 embertől, hogy látja, mi az életkoruk, akkor valószínűleg három és kilencvenhárom közötti válaszok széles skáláját kapja. Ahelyett, hogy minden korosztály számára sorokat adna a gyakorisági táblázathoz, osztályozhatja az adatokat intervallumokra, például 0-10 év, 11-20 év, 21-30 év stb. Ezt csoportosított frekvenciaeloszlásnak is nevezhetjük.
A frekvenciatáblák elhomályosíthatják a ferdeséget és a kurtosist
Hacsak nem jelenik meg a hisztogramon, előfordulhat, hogy az adatok ferdesége és kurtoszisa nem nyilvánvaló a frekvenciatáblázatban. A ferdeség megmondja, hogy az adatai melyik irányba hajlanak. Ha az osztályzatokat egy olyan grafikon X tengelye mentén jelenítenék meg, amely a fenti 25 hallgatónk félidős osztályzatainak gyakoriságát mutatja, akkor az eloszlás az A és a B felé mutat. A Kurtosis elmondja az adatok központi csúcsát - függetlenül attól, hogy a normális eloszlás vonalába esik-e, ami szép sima haranggörbe, vagy magas és éles. Ha ábrán ábrázolja a középtávú osztályzatokat, akkor egy B csúcsot talál, ahol az alacsonyabb osztályzatok eloszlása élesen csökken.