სიხშირეების ცხრილები შეიძლება სასარგებლო იყოს მონაცემთა ნაკრებში კონკრეტული ტიპის მონაცემთა მოვლენების რაოდენობის აღსაწერად. სიხშირის ცხრილები, რომლებსაც სიხშირის განაწილებასაც უწოდებენ, აღწერითი სტატისტიკის ჩვენების ერთ-ერთი ყველაზე ძირითადი საშუალებაა. სიხშირის ცხრილები ფართოდ გამოიყენება მონაცემთა გადანაწილების ერთი შეხედვით მითითებით; მათი ინტერპრეტაცია მარტივია და მათ შეუძლიათ საკმაოდ მოკლე ფორმით აჩვენონ დიდი მონაცემთა ნაკრები. სიხშირეების ცხრილებს შეუძლიათ დაადგინონ აშკარა ტენდენციები მონაცემთა ნაკრებში და მათი გამოყენება შედარებადია მონაცემთა იმავე ტიპის მონაცემებს შორის. თუმცა, სიხშირის ცხრილები არ არის შესაფერისი ყველა პროგრამისთვის. მათ შეუძლიათ დაფარონ უკიდურესი მნიშვნელობები (X– ზე მეტი ან ნაკლები Y– ზე) და ისინი არ იზიარებენ მონაცემების დახრილობისა და ქურთოზის ანალიზს.
მონაცემთა სწრაფი ვიზუალიზაცია
სიხშირეების ცხრილებს სწრაფად შეუძლიათ გამოავლინონ საზღვრები და მნიშვნელოვანი ტენდენციებიც, მონაცემთა ნაკრებში, არაუმეტეს გადამოწმების სიხშირეზე. მაგალითად, მასწავლებელმა შეიძლება აჩვენოს სტუდენტების შეფასებები შუალედური პერიოდისთვის სიხშირეების ცხრილზე, რათა სწრაფად გაეცნოს როგორ მუშაობს მისი კლასი ზოგადად. სიხშირის სვეტში რიცხვი წარმოადგენს სტუდენტების რაოდენობას, რომლებიც მიიღებენ ამ შეფასებას; 25 სტუდენტიანი კლასისთვის, მიღებული ასოების სიხშირის განაწილება შეიძლება ასე გამოიყურებოდეს: კლასის სიხშირე A... 7 B... 13 C... 3 D... 2
ფარდობითი სიმრავლის ვიზუალიზაცია
სიხშირეების ცხრილებს მკვლევარებს შეუძლიათ დაეხმარონ თითოეული კონკრეტული სამიზნე მონაცემების ფარდობითი სიჭარბის შესწავლაში. ფარდობითი სიმრავლე წარმოადგენს მონაცემთა ნაკრების დიდ ნაწილს სამიზნე მონაცემებისგან. ფარდობითი სიმრავლე ხშირად წარმოდგენილია როგორც სიხშირის ჰისტოგრამა, მაგრამ ის ადვილად შეიძლება აისახოს სიხშირის ცხრილში. განვიხილოთ შუალედური კლასების იგივე სიხშირის განაწილება. შედარებითი სიმრავლე უბრალოდ არის სტუდენტების პროცენტი, რომლებმაც დააგროვეს კონკრეტული ნიშანი და შეიძლება სასარგებლო იყოს მონაცემების კონცეპტუალიზაციისთვის, მათი ზედმეტი გააზრების გარეშე. მაგალითად, დამატებული სვეტით, რომელიც აჩვენებს თითოეული კლასის პროცენტულ მაჩვენებელს, მარტივად შეგიძლიათ იხილეთ, რომ კლასის ნახევარზე მეტმა B აიღო B, მონაცემთა დეტალური შესწავლის გარეშე.
კლასის სიხშირე ფარდობითი სიჭარბე (% სიხშირე) A... 7... 28% B... 13... 52% C... 3... 12% D... 2... 8%
მონაცემთა კომპლექსურ კომპლექტს შეიძლება შუალედში კლასიფიცირება დასჭირდეს
ერთი მინუსი ის არის, რომ რთულია რთული მონაცემთა ნაკრებების გააზრება, რომლებიც სიხშირეების ცხრილშია ნაჩვენები. მონაცემთა დიდი ნაკრები შეიძლება დაიყოს ინტერვალის კლასებად სიხშირული ცხრილის მარტივი ვიზუალიზაციისთვის. მაგალითად, შემდეგ 100 ადამიანს რომ ჰკითხოთ, ხედავთ მათი ასაკი, სავარაუდოდ მიიღებთ პასუხების ფართო სპექტრს, სამიდან ოთხმოცდათვრამეტამდე. თქვენი სიხშირის ცხრილში სტრიქონების ჩათვლით, მონაცემების კლასიფიკაცია შეგიძლიათ ინტერვალებში, როგორიცაა 0 - 10 წელი, 11 - 20 წელი, 21 - 30 წელი და ა.შ. ეს ასევე შეიძლება მოხსენიებული იყოს როგორც დაჯგუფებული სიხშირის განაწილება.
სიხშირეების ცხრილებს შეუძლიათ ბუნდოვანი და კურტოზის დაბინდვა
თუ ჰისტოგრამაზე არ არის ნაჩვენები, მონაცემების დახრილობა და ქურთოზი შეიძლება ადვილად არ ჩანდეს სიხშირის ცხრილში. დახრილობა გიჩვენებთ, თუ რომელი მიმართულებისკენ მიდის თქვენი მონაცემები. თუ კლასები აისახებოდა გრაფიკის X ღერძზე, სადაც მოცემულია შუალედური შეფასების სიხშირე ჩვენი 25 სტუდენტისთვის, განაწილება დაიხრება A- სა და B- სკენ. კურტოზი გიყვებით თქვენი მონაცემების ცენტრალურ მწვერვალზე - მოხვდება ეს ნორმალური განაწილების ხაზში, რაც ლამაზი ზარის მრუდია, თუ მაღალი და მკვეთრი. თუ ჩვენს მაგალითში შუალედური კლასების გრაფიკით დაინახავთ, B- ზე ნახავთ მაღალ მწვერვალს, დაბალი დონის განაწილების მკვეთრი ვარდნათ.