Данные, особенно числовые, являются мощным инструментом, если вы знаете, что с ними делать; Графики - это один из способов упорядоченного представления данных или информации при условии, что тип данных, с которыми вы работаете, поддается необходимому анализу.
Часто статистики, преподаватели и другие люди интересуются распределением данных. Например, если данные представляют собой набор результатов химического теста, вам может быть интересно узнать, в чем разница между самые низкие и самые высокие баллы или о доле испытуемых, занимающих различные «промежутки» между этими крайности.
Частотные распределения - мощный инструмент для ученых, особенно (но не только), когда данные имеют тенденцию группироваться вокруг среднего или среднего значения между правой и левой сторонами графика. Это знакомая "колоколообразная кривая" нормально распределенный данные.
Что такое распределение частот?
А Распределение частоты представляет собой таблицу, которая включает интервалы точек данных, называемых классами, и общее количество записей в каждом классе. Частота f каждого класса - это просто количество точек данных, которые у него есть. Предельные точки каждого класса называются нижним пределом класса и верхним пределом класса, а
ширина класса расстояние между нижними (или верхними) пределами следующих друг за другом классов. это нет разница между верхним и нижним пределами одно и тоже класс.В диапазон - разница между наименьшим и наибольшим значениями в таблице или на соответствующем графике.
При создании сгруппированного частотного распределения вы начинаете с принципа, согласно которому вы будете использовать от пяти до 20 классов. Эти классы должны иметь одинаковую ширину, диапазон или числовое значение, чтобы распределение было действительным. После определения ширины класса (подробно описанной ниже) вы выбираете начальную точку, равную или меньшую наименьшего значения во всем наборе.
Общие рекомендации по определению классов
Как уже отмечалось, выберите от пяти до 20 классов; вы обычно используете больше классов для большего количества точек данных, более широкого диапазона или того и другого. Кроме того, следуйте этим рекомендациям:
- Ширина класса должна быть нечетным числом. Это гарантирует, что средние точки класса будут целыми числами, а не десятичными.
- Каждое значение данных должно относиться ровно к одному классу. Ни один из них не игнорируется, и ни один из них не может быть включен более чем в один класс.
- Классы должны быть непрерывными, что означает, что вы должны включать даже те классы, которые не имеют записей. (Исключения делаются в крайних случаях; если у вас остался пустой первый или пустой последний класс класса, исключите его).
- Как указано, классы должны быть равны по ширине. Первый и последний классы снова являются исключениями, так как это может быть, например, любое значение ниже определенного числа на нижнем конце или любое значение выше определенного числа на верхнем уровне,
В правильно построенном частотном распределении начальная точка плюс количество классов, умноженное на ширину класса, всегда должны быть больше максимального значения.
Примеры ширины классов
Профессор попросил студентов в течение недели следить за своим социальным взаимодействием. Количество социальных взаимодействий за неделю показано в следующем сгруппированном частотном распределении. Какая средняя точка для каждого класса?
Класс Частота (f)
- 0–7: 7
- 8–14: 37
- 15–21: 32
- 22–28: 21
- 29–35: 3
Всего 100
В данном случае ширина класса была выбрана равной семи. Учитывая диапазон 35 и необходимость нечетного числа для ширины класса, вы получаете пять классов с диапазоном семи. Средние точки - 4, 11, 18, 25 и 32.