Tabelele de frecvență pot fi utile pentru descrierea numărului de apariții ale unui anumit tip de date dintr-un set de date. Tabelele de frecvențe, numite și distribuții de frecvențe, sunt unul dintre cele mai de bază instrumente pentru afișarea statisticilor descriptive. Tabelele de frecvență sunt utilizate pe scară largă ca referință dintr-o privire la distribuirea datelor; sunt ușor de interpretat și pot afișa seturi mari de date într-un mod destul de concis. Tabelele de frecvență pot ajuta la identificarea tendințelor evidente în cadrul unui set de date și pot fi utilizate pentru a compara datele între seturile de date de același tip. Cu toate acestea, tabelele de frecvență nu sunt adecvate pentru fiecare aplicație. Ele pot ascunde valori extreme (mai mult de X sau mai puțin de Y) și nu se pretează la analize ale înclinării și curtozei datelor.
Vizualizare rapidă a datelor
Tabelele de frecvență pot dezvălui rapid valori aberante și chiar tendințe semnificative într-un set de date, cu nu mult mai mult decât o inspecție superficială. De exemplu, un profesor ar putea afișa notele elevilor la jumătatea perioadei pe o masă de frecvență pentru a arunca o privire rapidă asupra performanței clasei sale în general. Numărul din coloana de frecvență ar reprezenta numărul de elevi care primesc nota respectivă; pentru o clasă de 25 de studenți, distribuția frecvenței notelor de scrisori primite ar putea arăta cam așa: Frecvența clasei A... 7 B... 13 C... 3 D... 2
Vizualizarea abundenței relative
Tabelele de frecvență pot ajuta cercetătorii să examineze abundența relativă a fiecărei date țintă în cadrul eșantionului lor. Abundența relativă reprezintă cât din setul de date este format din datele țintă. Abundența relativă este adesea reprezentată ca o histogramă de frecvență, dar poate fi afișată cu ușurință într-un tabel de frecvențe. Luați în considerare aceeași distribuție a frecvenței claselor intermediare. Abundența relativă este pur și simplu procentul elevilor care au obținut o anumită notă și poate fi utilă pentru conceptualizarea datelor fără a le regândi. De exemplu, cu coloana adăugată care afișează procentul de apariție a fiecărei clase, puteți face cu ușurință vezi că mai mult de jumătate din clasă a obținut un B, fără a fi nevoie să examineze datele în detaliu.
Grad Frecvență Abundență relativă (% frecvență) A... 7... 28% B... 13... 52% C... 3... 12% D... 2... 8%
Seturile de date complexe pot necesita clasificare în intervale
Un dezavantaj este că este dificil de înțeles seturi de date complexe care sunt afișate pe un tabel de frecvențe. Seturile mari de date pot fi împărțite în clase de intervale pentru vizualizare ușoară utilizând un tabel de frecvențe. De exemplu, dacă i-ați întreba pe următorii 100 de oameni, veți vedea care este vârsta lor, probabil că veți obține o gamă largă de răspunsuri cuprinse între trei și nouăzeci și trei. În loc să includeți rânduri pentru fiecare vârstă în tabelul de frecvențe, puteți clasifica datele în intervale, cum ar fi 0 - 10 ani, 11 - 20 ani, 21 - 30 ani și așa mai departe. Aceasta poate fi denumită și o distribuție de frecvență grupată.
Tabelele de frecvență pot ascunde distorsiunea și kurtosis
Cu excepția cazului în care sunt afișate pe o histogramă, asimetria și curtoza datelor pot să nu fie ușor evidente într-un tabel de frecvențe. Asimetria vă spune în ce direcție tindă datele dvs. Dacă notele ar fi afișate pe axa X a unui grafic care arată frecvența notelor la jumătatea perioadei pentru cei 25 de elevi de mai sus, distribuția s-ar înclina spre A și B. Kurtosis vă spune despre vârful central al datelor dvs. - dacă ar cădea în linie cu o distribuție normală, care este o curbă de clopot netedă sau netedă sau dacă ar fi înaltă și ascuțită. Dacă reprezentați graficele la jumătatea perioadei în exemplul nostru, veți găsi un vârf înalt la B cu o scădere bruscă în distribuția gradelor inferioare.