Sisältö
- Nopea tietojen visualisointi
- Suhteellisen runsauden ymmärtäminen
- Monimutkaiset tietojoukot voivat tarvita luokiteltuja väliajoja
- Taajuustaulukot voivat peittää kaltevuuden ja kurtoosin
Taajuustaulukot voivat olla hyödyllisiä kuvaamaan tietyn tyyppisen datum -tyypin esiintymisiä tietojoukossa. Taajuustaulukot, joita kutsutaan myös taajuusjakaumiksi, ovat yksi keskeisimmistä työkaluista kuvaavien tilastojen näyttämiseksi. Taajuustaulukoita käytetään laajasti yhdellä silmäyksellä referenssinä datan jakamisessa; niitä on helppo tulkita ja ne voivat näyttää suuria tietojoukkoja melko tiiviisti. Taajuustaulukot voivat auttaa tunnistamaan ilmeisiä suuntauksia tietojoukossa, ja niitä voidaan käyttää vertailemaan tietoja samantyyppisten tietojoukkojen välillä. Taajuustaulukot eivät kuitenkaan sovellu jokaiseen sovellukseen. Ne voivat hämärtää ääriarvoja (enemmän kuin X tai vähemmän kuin Y), eivätkä ne pysty analysoimaan tietojen vinoutta ja kurtoosia.
Nopea tietojen visualisointi
Taajuustaulukot voivat nopeasti paljastaa poikkeavuudet ja jopa merkittävät trendit tietojoukossa, kun ei ole paljon muuta kuin tarkka tarkastus. Opettaja voi esimerkiksi näyttää oppilaiden arvosanat keskivaiheella taajuustaulussa saadakseen nopeasti katsauksen luokan yleiseen menestykseen. Taajuussarakkeen numero edustaa kyseisen arvosanan saaneiden opiskelijoiden lukumäärää. 25 oppilaan luokalla vastaanotettujen kirjainluokkien taajuusjakauma voi näyttää tältä: Grade Frequency A .............. 7 B ........... .13 C .............. 3 D .............. 2
Suhteellisen runsauden ymmärtäminen
Taajuustaulukot voivat auttaa tutkijoita tutkimaan kunkin tietyn kohdedatan suhteellista runsautta näytteessään. Suhteellinen runsaus edustaa sitä, kuinka suuri osa tietokokonaisuudesta koostuu kohdetiedoista. Suhteellinen runsaus esitetään usein taajuushistogrammina, mutta se voidaan helposti näyttää taajuustaulukossa. Tarkastellaan keskitaajuuksien samaa taajuusjakaumaa. Suhteellinen runsaus on yksinkertaisesti tietyn arvosanan saaneiden opiskelijoiden prosenttiosuus, ja siitä voi olla apua tietojen käsitteellistämisessä ymmärtämättä sitä. Esimerkiksi lisätyn sarakkeen avulla, joka näyttää kunkin arvosanan prosentuaalisen esiintymisen, voit helposti nähdä, että yli puolet luokasta sai arvon B, joutumatta tutkimaan tietoja paljon yksityiskohtaisemmin.
Asteen taajuuden suhteellinen runsaus (% taajuus) A .............. 7 .............. 28% B ......... .... 13 ............ 52% C .............. 3 ........... 12% D .............. 2 .............. 8%
Monimutkaiset tietojoukot voivat tarvita luokiteltuja väliajoja
Yksi haittapuoli on, että on vaikea ymmärtää monitahoisia tietojoukkoja, jotka esitetään taajuustaulussa. Suuret tietojoukot voidaan jakaa intervalliluokkiin visualisoinnin helpottamiseksi taajuustaulukon avulla. Esimerkiksi, jos kysyisit seuraavilta 100: lta näkemäsi ikäryhmää, saatat todennäköisesti laajan vastausvalikoiman, joka kattaa kaikki kolme tai yhdeksänkymmentäkolme. Sen sijaan, että lisääisit taajuustaulukkoosi rivejä jokaiselle iälle, voit luokitella tiedot aikaväleihin, kuten 0 - 10 vuotta, 11 - 20 vuotta, 21 - 30 vuotta ja niin edelleen. Tätä voidaan kutsua myös ryhmitetyksi taajuusjakaumaksi.
Taajuustaulukot voivat peittää kaltevuuden ja kurtoosin
Ellei histogrammissa näytetä, datan vinous ja kurtoosi eivät välttämättä näy helposti taajuustaulukossa. Vinous kertoo, mihin suuntaan tietosi suuntautuvat. Jos arvosanat esitetään graafin X-akselin poikki, joka osoittaa keskimääräisten arvosanojen esiintymistiheyden yllä oleville 25 opiskelijallemme, jakauma kääntyisi As- ja B-suuntiin. Kurtosis kertoo tietosi keskeisestä huipusta - kuuluisiko se normaalin jakauman linjaan, joka on mukava sileä kellokäyrä, vai onko se korkea ja terävä. Jos kuvaajamme keskimäärin arvosanoja esimerkissämme, löydät korkean piikin kohdasta B, jyrkkä pudotus alempien luokkien jakautumisessa.