I dati, in particolare i dati numerici, sono un potente strumento da avere se sai cosa farne; i grafici sono un modo per presentare dati o informazioni in modo organizzato, a condizione che il tipo di dati con cui stai lavorando si presti al tipo di analisi di cui hai bisogno.
Spesso, statistici, istruttori e altri sono curiosi della distribuzione dei dati. Ad esempio, se i dati sono un insieme di risultati di test di chimica, potresti essere curioso di sapere la differenza tra il punteggio più basso e più alto o circa la frazione di candidati che occupano i vari "slot" tra questi estremi.
Le distribuzioni di frequenza sono uno strumento potente per gli scienziati, specialmente (ma non solo) quando i dati tendono a raggrupparsi attorno a un punto medio o medio tra i lati destro e sinistro del grafico. Questa è la familiare "curva a campana" di distribuito normalmente dati.
Che cos'è una distribuzione di frequenza?
UN distribuzione di frequenza è una tabella che include intervalli di punti dati, chiamati classi, e il numero totale di voci in ogni classe. La frequenza f di ogni classe è solo il numero di punti dati che ha. I punti limite di ogni classe sono chiamati il limite di classe inferiore e il limite di classe superiore, e il
larghezza della classe è la distanza tra i limiti inferiori (o superiori) delle classi successive. È non la differenza tra i limiti superiore e inferiore del stesso classe.Il gamma è la differenza tra i valori minimo e massimo nella tabella o nel grafico corrispondente.
Quando crei una distribuzione di frequenza raggruppata, inizi con il principio che utilizzerai tra cinque e 20 classi. Queste classi devono avere la stessa larghezza, o span o valore numerico, affinché la distribuzione sia valida. Una volta determinata la larghezza della classe (dettagliata di seguito), si sceglie un punto di partenza uguale o inferiore al valore più basso dell'intero set.
Linee guida generali per la determinazione delle classi
Come notato, scegli tra cinque e 20 classi; di solito useresti più classi per un numero maggiore di punti dati, un intervallo più ampio o entrambi. Inoltre, segui queste linee guida:
- La larghezza della classe deve essere un numero dispari. Ciò assicurerà che i punti medi della classe siano numeri interi anziché numeri decimali.
- Ogni valore dei dati deve rientrare esattamente in una classe. Nessuno viene ignorato e nessuno può essere incluso in più di una classe.
- Le classi devono essere continue, il che significa che devi includere anche quelle classi che non hanno voci. (Le eccezioni sono fatte agli estremi; se ti rimane una prima o un'ultima classe vuota, escludila).
- Come detto, le classi devono essere uguali in larghezza. La prima e l'ultima classe sono ancora eccezioni, poiché possono essere, ad esempio, qualsiasi valore inferiore a un certo numero nella fascia bassa o qualsiasi valore superiore a un certo numero nella fascia alta,
In una distribuzione di frequenza correttamente costruita, il punto di partenza più il numero di classi moltiplicato per la larghezza della classe deve essere sempre maggiore del valore massimo.
Esempi di larghezza di classe
Un professore ha chiesto agli studenti di tenere traccia delle loro interazioni sociali per una settimana. Il numero di interazioni sociali durante la settimana è mostrato nella seguente distribuzione di frequenza raggruppata. Qual è il punto medio della classe per ogni classe?
Classe Frequenza (f)
- 0–7: 7
- 8–14: 37
- 15–21: 32
- 22–28: 21
- 29–35: 3
Totale 100
La larghezza della classe è stata scelta in questo caso come sette. Dato un intervallo di 35 e la necessità di un numero dispari per la larghezza della classe, ottieni cinque classi con un intervallo di sette. I punti medi sono 4, 11, 18, 25 e 32.