Frekvenstabeller kan vara användbara för att beskriva antalet förekomster av en viss typ av datum i en dataset. Frekvenstabeller, även kallade frekvensfördelningar, är ett av de mest grundläggande verktygen för att visa beskrivande statistik. Frekvenstabeller används i stor utsträckning som en överblick i distributionen av data; de är lätta att tolka och de kan visa stora datamängder på ett ganska koncist sätt. Frekvenstabeller kan hjälpa till att identifiera uppenbara trender inom en datamängd och kan användas för att jämföra data mellan datamängder av samma typ. Frekvenstabeller är dock inte lämpliga för alla applikationer. De kan dölja extrema värden (mer än X eller mindre än Y), och de lämpar sig inte för analyser av dataens skevhet och kurtos.
Snabb datavisualisering
Frekvenstabeller kan snabbt avslöja avvikelser och till och med betydande trender inom en datamängd med inte mycket mer än en kort inspektion. Till exempel kan en lärare visa elevernas betyg för en halvtidsperiod på ett frekvensbord för att få en snabb titt på hur hennes klass går överlag. Siffran i frekvenskolumnen representerar antalet elever som får betyget. för en klass på 25 elever kan frekvensfördelningen för mottagna bokstavskvaliteter se ut så här: Betygsfrekvens A... 7 B... 13 C... 3 D... 2
Visualisering av relativ överflöd
Frekvenstabeller kan hjälpa forskare att undersöka det relativa överflödet av varje enskild måldata i deras urval. Relativ överflöd representerar hur mycket av datamängden som består av måldata. Relativt överflöd representeras ofta som ett frekvenshistogram, men kan enkelt visas i en frekvenstabell. Tänk på samma frekvensfördelning för mellanliggande betyg. Relativ överflöd är helt enkelt procentandelen av eleverna som fick ett visst betyg och kan vara till hjälp för att konceptualisera data utan att tänka över det. Till exempel, med den tillagda kolumnen som visar den procentuella förekomsten av varje betyg kan du enkelt se att mer än hälften av klassen fick B utan att behöva granska uppgifterna i detalj.
Betygsfrekvens Relativ överflöd (% frekvens) A... 7... 28% B... 13... 52% C... 3... 12% D... 2... 8%
Komplexa datauppsättningar kan behöva klassificeras i intervall
En nackdel är att det är svårt att förstå komplexa datamängder som visas på en frekvenstabell. Stora datamängder kan delas in i intervallklasser för enkel visualisering med hjälp av en frekvenstabell. Om du till exempel frågade de närmaste 100 personerna om att du ser vad deras ålder var, skulle du troligen få ett brett utbud av svar som sträcker sig var som helst från tre till nittiotre. I stället för att inkludera rader för alla åldrar i din frekvenstabell kan du klassificera uppgifterna i intervall, till exempel 0 - 10 år, 11 - 20 år, 21 - 30 år och så vidare. Detta kan också kallas en grupperad frekvensfördelning.
Frekvenstabeller kan dölja skevhet och kurtos
Såvida det inte visas i ett histogram, kan snedhet och kurtos av data inte vara uppenbara i en frekvenstabell. Snedheten berättar vilken riktning dina data tenderar åt. Om betyg visas över X-axeln i en graf som visar frekvensen av medelvärdesbetyg för våra 25 elever ovan, skulle fördelningen snedställas mot A och B. Kurtosis berättar om den centrala toppen av dina data - om den skulle falla i linje med en normalfördelning, vilket är en fin jämn klockkurva, eller vara lång och skarp. Om du räknar mellanliggande betyg i vårt exempel hittar du en hög topp vid B med en kraftig nedgång i fördelningen av lägre betyg.