データ、特に数値データは、それをどうするかを知っている場合に持っている強力なツールです。 グラフは、データまたは情報を整理された方法で表示する1つの方法です。ただし、使用しているデータの種類が、必要な分析の種類に適している場合に限ります。
多くの場合、統計学者、インストラクターなどは、データの配布に興味を持っています。 たとえば、データが化学テストの結果のセットである場合、 最低スコアと最高スコア、またはこれらの間のさまざまな「スロット」を占める受験者の割合について 極端。
度数分布は、特に（だけでなく）データがグラフの右側と左側の間の平均または平均のスマックダブの周りに集中する傾向がある場合に、科学者にとって強力なツールです。 これはおなじみの「ベル型カーブ」です 正規分布 データ。
度数分布とは何ですか？
A 頻度分布 は、クラスと呼ばれるデータポイントの間隔と、各クラスのエントリの総数を含むテーブルです。 各クラスの頻度fは、それが持つデータポイントの数です。 各クラスの限界点は、クラスの下限とクラスの上限と呼ばれ、 クラス幅 連続するクラスの下限（または上限）間の距離です。 です ない の上限と下限の違い 同じ クラス。
ザ・ 範囲 表または対応するグラフの最小値と最大値の差です。
グループ化された度数分布を作成するときは、5〜20のクラスを使用するという原則から始めます。 分布を有効にするには、これらのクラスの幅、スパン、または数値が同じである必要があります。 クラス幅（以下で詳しく説明）を決定したら、セット全体の最小値と同じかそれ以下の開始点を選択します。
クラスを決定するための一般的なガイドライン
前述のように、5〜20のクラスから選択します。 通常、より多くのデータポイント、より広い範囲、またはその両方に対して、より多くのクラスを使用します。 さらに、次のガイドラインに従ってください。
- クラス幅は奇数にする必要があります。 これにより、クラスの中点が10進数ではなく整数になることが保証されます。
- すべてのデータ値は、正確に1つのクラスに分類される必要があります。 無視されるものはなく、複数のクラスに含めることはできません。
- クラスは連続している必要があります。つまり、エントリのないクラスも含める必要があります。 （例外は極端に行われます。 空の最初のクラスクラスまたは空の最後のクラスクラスが残っている場合は、それを除外します）。
- 前述のように、クラスの幅は等しくなければなりません。 最初と最後のクラスも例外です。これらは、たとえば、ローエンドで特定の数値を下回る値、またはハイエンドで特定の数値を超える値である可能性があるためです。
適切に構築された度数分布では、開始点にクラス数を掛けたものにクラス幅を掛けたものが常に最大値より大きくなければなりません。
クラス幅の例
教授は学生に彼らの社会的相互作用を一週間追跡させた。 1週間の社会的相互作用の数は、次のグループ化された度数分布に示されています。 各クラスのクラスの中点は何ですか？
クラス頻度（f）
- 0–7: 7
- 8–14: 37
- 15–21: 32
- 22–28: 21
- 29–35: 3
合計100
この場合、クラス幅は7に選択されました。 範囲が35で、クラス幅に奇数が必要な場合、範囲が7の5つのクラスが得られます。 中点は4、11、18、25、32です。