Tabele częstości mogą być przydatne do opisywania liczby wystąpień określonego typu danych w zbiorze danych. Tabele liczebności, zwane również rozkładami liczebności, są jednym z najbardziej podstawowych narzędzi do wyświetlania statystyk opisowych. Tabele częstości są szeroko wykorzystywane jako szybkie odniesienie do dystrybucji danych; są łatwe do interpretacji i mogą wyświetlać duże zbiory danych w dość zwięzły sposób. Tabele częstości mogą pomóc w identyfikacji oczywistych trendów w zestawie danych i mogą być używane do porównywania danych między zestawami danych tego samego typu. Tabele częstości nie są jednak odpowiednie dla każdej aplikacji. Mogą zasłaniać wartości ekstremalne (więcej niż X lub mniej niż Y) i nie nadają się do analizy pochylenia i kurtozy danych.
Szybka wizualizacja danych
Tabele częstości mogą szybko ujawnić wartości odstające, a nawet znaczące trendy w zestawie danych, przy czym wystarczy jedynie pobieżna inspekcja. Na przykład nauczyciel może wyświetlić oceny uczniów z semestru w tabeli częstotliwości, aby szybko zorientować się, jak radzi sobie jej klasa. Liczba w kolumnie częstotliwości reprezentuje liczbę uczniów otrzymujących tę ocenę; dla klasy 25 uczniów rozkład częstości otrzymywanych ocen literowych może wyglądać mniej więcej tak: Częstość ocen A...7 B...13 C...3 D...2
Wizualizacja względnej obfitości
Tabele częstości mogą pomóc naukowcom zbadać względną obfitość poszczególnych danych docelowych w ich próbce. Względna obfitość oznacza, jaka część zestawu danych składa się z danych docelowych. Względna obfitość jest często przedstawiana jako histogram częstości, ale można ją łatwo wyświetlić w tabeli częstości. Rozważ taki sam rozkład częstotliwości ocen śródokresowych. Względna obfitość to po prostu odsetek uczniów, którzy zdobyli określoną ocenę i może być pomocna w konceptualizacji danych bez nadmiernego ich przemyślenia. Na przykład dzięki dodanej kolumnie, która wyświetla procent występowania każdej oceny, możesz łatwo zobacz, że ponad połowa klasy uzyskała ocenę B, bez konieczności szczegółowej analizy danych.
Stopień Częstość Względna obfitość (częstotliwość %) A...7...28% B...13...52% C...3...12% D...2...8%
Złożone zbiory danych mogą wymagać klasyfikowania w przedziałach
Jedną wadą jest to, że trudno jest zrozumieć złożone zestawy danych, które są wyświetlane w tabeli częstotliwości. Duże zbiory danych można podzielić na klasy interwałów w celu łatwej wizualizacji za pomocą tabeli częstości. Na przykład, jeśli zapytasz kolejnych 100 osób, które mają zobaczyć, jaki był ich wiek, prawdopodobnie otrzymasz szeroki zakres odpowiedzi, obejmujących od trzech do dziewięćdziesięciu trzech. Zamiast umieszczać wiersze dla każdego wieku w tabeli częstości, możesz podzielić dane na przedziały, takie jak 0-10 lat, 11-20 lat, 21-30 lat i tak dalej. Może to być również określane jako zgrupowany rozkład częstotliwości.
Tabele częstotliwości mogą zaciemniać skos i kurtozę
O ile nie są wyświetlane na histogramie, skośność i kurtoza danych mogą nie być łatwo widoczne w tabeli częstości. Skośność informuje, w jakim kierunku zmierzają Twoje dane. Gdyby oceny były wyświetlane na osi X wykresu pokazującego częstotliwość ocen śródsemestralnych dla naszych 25 uczniów powyżej, rozkład przechyliłby się w kierunku A i B. Kurtoza mówi ci o centralnym szczycie twoich danych -- czy będzie on pasował do linii rozkładu normalnego, który jest ładną gładką krzywą dzwonową, czy też będzie wysoki i ostry. Jeśli wykreślisz na wykresie oceny śródokresowe w naszym przykładzie, zauważysz wysoki szczyt w punkcie B z ostrym spadkiem w rozkładzie niższych ocen.