NộI Dung
- Trực quan hóa dữ liệu nhanh chóng
- Hình dung sự phong phú tương đối
- Tập dữ liệu phức tạp có thể cần được phân loại thành các khoảng
- Bảng tần số có thể che khuất Skew và Kurtosis
Các bảng tần suất có thể hữu ích để mô tả số lần xuất hiện của một loại dữ liệu cụ thể trong một tập dữ liệu. Bảng tần số, còn được gọi là phân phối tần số, là một trong những công cụ cơ bản nhất để hiển thị số liệu thống kê mô tả. Các bảng tần suất được sử dụng rộng rãi như một tài liệu tham khảo nhanh chóng trong phân phối dữ liệu; chúng rất dễ diễn giải và chúng có thể hiển thị các tập dữ liệu lớn một cách khá súc tích. Các bảng tần suất có thể giúp xác định các xu hướng rõ ràng trong một tập dữ liệu và có thể được sử dụng để so sánh dữ liệu giữa các tập dữ liệu cùng loại. Bảng tần số arent thích hợp cho mọi ứng dụng, tuy nhiên. Chúng có thể che khuất các giá trị cực đoan (nhiều hơn X hoặc ít hơn Y) và chúng không cho vay để phân tích độ lệch và nhiễu của dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu nhanh chóng
Các bảng tần suất có thể nhanh chóng tiết lộ các ngoại lệ và thậm chí các xu hướng quan trọng trong một tập dữ liệu mà không nhiều hơn một kiểm tra chữ thảo. Ví dụ, một giáo viên có thể hiển thị điểm số của học sinh cho một bài kiểm tra giữa kỳ trên bảng tần số để có được cái nhìn nhanh về cách lớp học của cô ấy làm tổng thể. Số trong cột tần số sẽ đại diện cho số học sinh nhận được lớp đó; đối với một lớp gồm 25 học sinh, phân phối tần suất của các lớp thư nhận được có thể trông giống như thế này: Tần suất lớp A .............. 7 B ........... ..13 C .............. 3 D .............. 2
Hình dung sự phong phú tương đối
Các bảng tần suất có thể giúp các nhà nghiên cứu kiểm tra mức độ phong phú tương đối của từng dữ liệu đích cụ thể trong mẫu của họ. Sự phong phú tương đối thể hiện bao nhiêu bộ dữ liệu được bao gồm của dữ liệu đích. Sự phong phú tương đối thường được biểu diễn dưới dạng biểu đồ tần số, nhưng có thể dễ dàng được hiển thị trong bảng tần số. Xem xét phân phối tần số giống nhau của các lớp giữa kỳ. Sự phong phú tương đối chỉ đơn giản là tỷ lệ phần trăm học sinh đạt được một lớp cụ thể và có thể hữu ích cho việc khái niệm hóa dữ liệu mà không đánh giá cao nó. Ví dụ, với cột được thêm hiển thị phần trăm xuất hiện của mỗi lớp, bạn có thể dễ dàng thấy rằng hơn một nửa lớp đã đạt điểm B, mà không cần phải xem xét kỹ dữ liệu chi tiết.
Độ dư tương đối của tần số lớp (% tần số) A .............. 7 .............. 28% B ......... .... 13 ............ 52% C .............. 3 ............. 12% D .............. 2 .............. 8%
Tập dữ liệu phức tạp có thể cần được phân loại thành các khoảng
Một nhược điểm là khó có thể hiểu được các tập dữ liệu phức tạp được hiển thị trên bảng tần số. Các tập dữ liệu lớn có thể được chia thành các lớp khoảng để dễ hình dung bằng cách sử dụng bảng tần số. Ví dụ: nếu bạn hỏi 100 người tiếp theo bạn thấy tuổi của họ là bao nhiêu, bạn có thể sẽ nhận được một loạt các câu trả lời trải dài từ ba đến chín mươi ba. Thay vì bao gồm các hàng cho mọi độ tuổi trong bảng tần số của bạn, bạn có thể phân loại dữ liệu thành các khoảng, chẳng hạn như 0 - 10 năm, 11 - 20 năm, 21 - 30 năm, v.v. Điều này cũng có thể được gọi là phân phối tần số được nhóm.
Bảng tần số có thể che khuất Skew và Kurtosis
Trừ khi được hiển thị trên biểu đồ, độ lệch và nhiễu của dữ liệu có thể không dễ thấy trong bảng tần số. Độ lệch cho bạn biết hướng dữ liệu của bạn hướng tới. Nếu các lớp được hiển thị trên trục X của biểu đồ hiển thị tần suất của các lớp giữa kỳ cho 25 học sinh của chúng tôi ở trên, thì phân phối sẽ nghiêng về phía As và Bs. Kurtosis cho bạn biết về đỉnh trung tâm của dữ liệu của bạn - liệu nó có nằm trong phân phối bình thường hay không, đó là một đường cong hình chuông mượt mà đẹp, hoặc cao và sắc nét. Nếu bạn vẽ biểu đồ các lớp giữa kỳ trong ví dụ của chúng tôi, bạn sẽ tìm thấy một đỉnh cao tại B với sự sụt giảm mạnh trong phân phối của các lớp thấp hơn.