빈도 테이블은 데이터 세트 내에서 특정 유형의 데이터 발생 횟수를 설명하는 데 유용 할 수 있습니다. 빈도 분포라고도하는 빈도 표는 기술 통계를 표시하는 가장 기본적인 도구 중 하나입니다. 빈도 표는 데이터 분포를 한 눈에 볼 수있는 참조 자료로 널리 사용됩니다. 해석하기 쉽고 상당히 간결한 방식으로 큰 데이터 세트를 표시 할 수 있습니다. 빈도 테이블은 데이터 세트 내에서 명백한 추세를 식별하는 데 도움이 될 수 있으며 동일한 유형의 데이터 세트간에 데이터를 비교하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 주파수 테이블이 모든 애플리케이션에 적합한 것은 아닙니다. 극단적 인 값 (X보다 크거나 Y보다 작음)을 가릴 수 있으며 데이터의 왜곡 및 첨도 분석에 적합하지 않습니다.
신속한 데이터 시각화
빈도 표는 간단한 검사만으로도 데이터 세트 내에서 이상 값과 중요한 추세를 신속하게 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 교사는 수업이 전반적으로 어떻게 진행되고 있는지를 빠르게보기 위해 빈도 표에 중간 고사에 대한 학생의 성적을 표시 할 수 있습니다. 빈도 열의 숫자는 해당 성적을받은 학생의 수를 나타냅니다. 25 명의 학생으로 구성된 학급의 경우 수신 된 문자 등급의 빈도 분포는 다음과 같습니다. 등급 빈도 A... 7 B... 13 C... 3 D... 2
상대적 풍부도 시각화
빈도 표는 연구자들이 표본 내 각 특정 대상 데이터의 상대적 풍부도를 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다. 상대 풍부도는 대상 데이터로 구성된 데이터 세트의 양을 나타냅니다. 상대 풍부도는 종종 주파수 히스토그램으로 표시되지만 주파수 테이블에 쉽게 표시 할 수 있습니다. 중간 성적의 동일한 빈도 분포를 고려하십시오. 상대 풍부도는 단순히 특정 성적을받은 학생의 비율이며, 과도하게 생각하지 않고 데이터를 개념화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 각 등급의 발생률을 표시하는 추가 열을 사용하면 쉽게 데이터를 자세히 조사하지 않고도 반 이상이 B 점을 받았습니다.
등급 주파수 상대 풍부도 (% 주파수) A... 7... 28 % B... 13... 52 % C... 3... 12 % D... 2... 8 %
복잡한 데이터 세트를 간격으로 분류해야 할 수 있음
한 가지 단점은 빈도 표에 표시되는 복잡한 데이터 세트를 이해하기 어렵다는 것입니다. 큰 데이터 세트는 빈도 테이블을 사용하여 쉽게 시각화 할 수 있도록 간격 클래스로 나눌 수 있습니다. 예를 들어, 다음 100 명의 사람들에게 그들의 나이가 무엇인지 물으면 3 명에서 93 명까지 광범위한 답변을 얻을 수 있습니다. 빈도 테이블에 모든 연령에 대한 행을 포함하는 대신 0-10 세, 11-20 세, 21-30 세 등과 같은 간격으로 데이터를 분류 할 수 있습니다. 이를 그룹화 된 빈도 분포라고도합니다.
주파수 테이블은 왜곡 및 첨도를 모호하게 할 수 있습니다.
히스토그램에 표시되지 않는 한 데이터의 왜도 및 첨도는 빈도 표에서 쉽게 드러나지 않을 수 있습니다. 왜도는 데이터가 어느 방향으로 향하는 지 알려줍니다. 위의 25 명의 학생에 대한 중간 성적의 빈도를 보여주는 그래프의 X 축에 성적이 표시되면 분포가 A와 B로 치우치게됩니다. 첨도는 데이터의 중앙 피크에 대해 알려줍니다. 데이터가 매끄러운 종 모양 곡선 인 정규 분포를 따르거나 높고 날카 로울 수 있습니다. 이 예에서 중간 학점을 그래프로 표시하면 낮은 학점 분포에서 급격한 감소와 함께 B에서 높은 봉우리를 찾을 수 있습니다.